SMOP - wykład. Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów. Ewa Pawelec

Podobne dokumenty
Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Rozkład normalny, niepewność standardowa typu A

WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH

LABORATORIUM Z FIZYKI

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Statystyka matematyczna dla leśników

Weryfikacja hipotez statystycznych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Zmierzyłem i co dalej? O opracowaniu pomiarów i analizie niepewności słów kilka

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II

Pobieranie prób i rozkład z próby

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Rozkład Gaussa i test χ2

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

KURS STATYSTYKA. Lekcja 2 Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Podstawy opracowania wyników pomiarów

Analiza niepewności pomiarów

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa

Wykład 3 Testowanie hipotez statystycznych o wartości średniej. średniej i wariancji z populacji o rozkładzie normalnym

Estymacja parametrów rozkładu cechy

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Pracownia Astronomiczna. Zapisywanie wyników pomiarów i niepewności Cyfry znaczące i zaokrąglanie Przenoszenie błędu

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

Oszacowanie i rozkład t

WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 3 - model statystyczny, podstawowe zadania statystyki matematycznej

Wykład 9. Terminologia i jej znaczenie. Cenzurowanie wyników pomiarów.

Wprowadzenie do rachunku niepewności pomiarowej. Jacek Pawlyta

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średnich. Wrocław, 5 grudnia 2014

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Jeśli powyższy opis nie jest zrozumiały należy powtórzyć zagadnienie standaryzacji zanim przejdzie się dalej!

Estymacja punktowa i przedziałowa

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

Określanie niepewności pomiaru

Wykład 4. Plan: 1. Aproksymacja rozkładu dwumianowego rozkładem normalnym. 2. Rozkłady próbkowe. 3. Centralne twierdzenie graniczne

Metoda największej wiarygodności

Statystyka dla doktorantów: Estymacja przedziałowa. Przemysław Borys Wydział Chemiczny Politechniki Śląskiej

Analiza i monitoring środowiska

Ćwiczenie 1 Metody pomiarowe i opracowywanie danych doświadczalnych.

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne. #8 Błąd I i II rodzaju powtórzenie. Dwuczynnikowa analiza wariancji

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

Oznacza to, że chcemy znaleźć minimum, a właściwie wartość najmniejszą funkcji

Sprawdzenie narzędzi pomiarowych i wyznaczenie niepewności rozszerzonej typu A w pomiarach pośrednich

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 7 i 8 - Efektywność estymatorów, przedziały ufności

Wstęp do probabilistyki i statystyki. Wykład 4. Statystyki i estymacja parametrów

Ważne rozkłady i twierdzenia

ĆWICZENIE 13 TEORIA BŁĘDÓW POMIAROWYCH

Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory

Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1

METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA WYBRANYCH PARAMETRÓW

Test dwustronny: H 0 : p= 1 2

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Wykład 5 Estymatory nieobciążone z jednostajnie minimalną war

Uwaga. Decyzje brzmią różnie! Testy parametryczne dotyczące nieznanej wartości

ĆWICZENIE 3 REZONANS AKUSTYCZNY

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

Rozkłady statystyk z próby

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

BŁĘDY W POMIARACH BEZPOŚREDNICH

Wykład 6 Centralne Twierdzenie Graniczne. Rozkłady wielowymiarowe

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu

Wnioskowanie statystyczne i weryfikacja hipotez statystycznych

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Statystyka matematyczna i ekonometria

Estymacja parametro w 1

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

Transkrypt:

SMOP - wykład Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów Ewa Pawelec 1

iepewność dla rozkładu norm. Zamiast dodawania całych zakresów uwzględniamy prawdopodobieństwo trafienia dwóch wartości: P x 1, x 2 =P x 1 P x 2 (jeżeli x 1 i x 2 niezależne) Z tego wyliczamy prawdopodobieństwo trafienia danej wielkości g(x 1,x 2 ) Można sprawdzić, że dla g(x 1,x 2 ) = x 1 + x 2 dostaniemy, że szerokość rozkładu dla zmiennej g wynosi: g 2 = 1 2 2 2 Jeżeli dodamy do zmiennej jakąś stałą, to rozkład tylko się przesuwa, czyli 2 2 x A = x Jeżeli wymnożymy zmienną przez liczbę to rozkład się poszerza: 2 x B =B 2 2 x 2

Ostatecznie wzór na niepewność Tak więc poprawny wzór na niepewność pomiaru pośredniego (zgodny z ISO): Czyli: = u g 2 g u x x 1 12 2 g u x x 2 22 2 g 2 u x x 2 u g= i=1 g x i 2 u x i 2 Co zrobić jednak z błędem miernika? Wg ISO zakładamy rozkład normalny z szerokością: u g= g 3 gdzie Δg jest niepewnością miernika. 3

iepewność rozszerzona Z niepewności rozszerzonej korzystamy żeby błąd oszacować lepiej, tj żeby podać przedział, w którym mieści się więcej pomiarów: P(x) 2 σ 68 % µ x Stąd niepewność rozszerzona to przynajmniej 2 σ, aby przekryć większość rozkładu (99,7 % otrzymamy przy 3 σ) 4

Błąd gruby odrzucanie pomiarów Kryterium Chauveneta, czyli kiedy wolno odrzucić jakiś pomiar? ajpierw należy obliczyć średnią oraz odchylenie standardowe, uwzględniając wszystkie pomiary, czyli odtworzyć rozkład normalny dla tej zmiennej. Sprawdzić jakie jest prawdopodobieństwo wystąpienia wielkości tak odległej od średniej (wziąć tablice, albo wyliczyć samodzielnie ze wzoru na krzywą Gaussa). Przemnożyć liczbę pomiarów przez prawdopodobieństwo wystąpienia podejrzanego pomiaru. Jeżeli wynik jest mniejszy od 0,5 to można uznać, że wystąpił błąd gruby i dany wynik można odrzucić (oczywiście, wtedy należy obliczenia średniej i odchylenia standardowego powtórzyć). Przykład: W eksperymencie zmierzono wielkość x, otrzymując 9, 10, 10, 10, 11, oraz 50. Średnia wynosi 17, odchylenie standardowe 16. 50 jest różne od 17 o 33, czyli o trochę ponad dwa odchylenia standardowe. Prawdopodobieństwo takiego wyniku to 0,05. Przy sześciu pomiarach, iloczyn będzie równy 0,05 6 = 0,3<0,5 wynik odrzucić. 5

Zgodność wyników pomiarów Dwa różne pomiary tej samej wartości, x 1 o niepewności u(x 1 ) oraz x 2 o niepewności u(x 2 ) są zgodne wtedy, jeżeli istnieje niezerowa część wspólna przedziałów (x 1 u(x 1 ); x 1 + u(x 1 )) oraz (x 2 u(x 2 ); x 2 + u(x 2 )) Zgodność pomiarów nie jest przechodnia! Jeżeli jeden pomiar jest zgodny z drugim, a drugi z trzecim, to nie znaczy że pierwszy i trzeci są zgodne! x 1 Δx 1 x 1 x 1 + Δx 1 x 3 Δx 3 x 3 x 3 + Δx 3 x 2 Δx 2 x 2 x 2 + Δx 2 Zgodność pomiarów należy rozważać przyjmując niepewność rozszerzoną, ponieważ dopiero wtedy rzeczywiście można ocenić, czy nie ma możliwości by oba pomiary były jednocześnie poprawne. Przy porównywaniu wyników pomiaru z wartością tablicową trzeba uwzględniać dokładność wartości tablicowej! 6

Jeżeli mamy wyniki z dwóch eksperymentów: x 1 = x 1 ±u x 1 x 2 = x 2 ±u x 2 Średnia ważona jak należy te eksperymenty połączyć, jeżeli nie znamy dokładnie wyników, a tylko ich średnie i odchylenia standardowe? Przypomnienie: średnia ważona za pomocą częstości wyników: M x = k =1 x k F k Częstość wyników jest odpowiednikiem prawdopodobieństwa, więc rozkład prawdopodobieństwa powinien również nadawać się do policzenia średniej ważonej 7

Średnia ważona c.d. Ogólnie średnia ważona dana jest wzorem: x = x k w k k=1 w k k =1 gdzie w k to wagi x k Jeżeli wielkości x 1, x 2...x są dane rozkładami normalnymi o tej samej wartości prawdziwej μ, oraz o różniących się szerokościach σ 1... σ to można policzyć jaki jest najlepszy estymator średniej tych pomiarów jest nim średnia ważona z wagami równymi odwrotności kwadratów odchyleń standardowych: w k = 1 k 2 8

Średnia ważona niepewność Większym problemem jest obliczenie wariancji dla średniej ważonej mogą być dwa wzory: szacowanie oddolne (tak jakby średnia była dokładnie wartością prawdziwą) x 2 = 1 k =1 1 k 2 szacowanie odgórne: 2 x ' = 2 x 1 k=1 x x k k 2 Obliczając błąd średniej nie mamy wartości prawdziwej, tylko jej estymację (czyli średnią). Trzeba uwzględniać fakt, że nie jest to dokładnie to samo (w wariancji zwykłej średniej uwzględnia się to dzieląc przez 1, zamiast przez ) 9