STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna III rok. Dr inż. Piotr Konieczka

Podobne dokumenty
STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna. Dr inż. Piotr Konieczka.

STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna. Dr hab. inż. Piotr Konieczka.

Porównanie dwu populacji

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1,

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Wprowadzenie do laboratorium 1

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

16 Przedziały ufności

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

Estymacja przedziałowa

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

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

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki

Estymacja parametrów populacji

Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości specyficznych parametrów populacji.

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

Lista 6. Estymacja punktowa

Rozwiązanie n1=n2=n=8 F=(4,50) 2 /(2,11) 2 =4,55 Fkr (0,05; 7; 7)=3,79

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

LABORATORIUM METROLOGII

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona)

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

Wykład 4 Soczewki. Przyrządy optyczne

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2

Rozkłady statystyk z próby

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

Badania, pomiary, diagnostyka monitoring maszyn

Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja

PROBLEMATYKA OCENY MIARODAJNOŚCI WYNIKÓW W ANALIZIE ŚLADOWEJ

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

Statystyka Inżynierska

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

Parametryczne Testy Istotności

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

POLITECHNIKA OPOLSKA

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA narzędzie do opracowywania i interpretacji wyników pomiarów

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2009, Oeconomica 275 (57),

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Podstawy chemii. Natura pomiaru. masa 20 ± 1 g

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

I PRACOWNIA FIZYCZNA, UMK TORUŃ WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA RÓŻNICOWEGO

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

Estymacja przedziałowa:

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

2.1. Studium przypadku 1

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

(X i X) 2. n 1. X m S

W(s)= s 3 +7s 2 +10s+K

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

Słowniczek Hipoteza statystyczna Hipoteza parametryczna Hipoteza nieparametryczna Hipoteza zerowa Hipoteza alternatywna Błąd pierwszego rodzaju

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

Statystyczny opis danych - parametry

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

Testy dotyczące wartości oczekiwanej (1 próbka).

Analiza gazów spalinowych

Wnioskowanie statystyczne dr Alicja Szuman

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia

1. Błąd średni pomiaru. Leica DISTO

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc

LABORATORIUM INŻYNIERII CHEMICZNEJ, PROCESOWEJ I BIOPROCESOWEJ. Ćwiczenie nr 16

Przejście światła przez pryzmat i z

Statystyczna analiza danych

Podstawowe testy statystyczne i analiza zależności zjawisk

Transkrypt:

STATYSTYKA Semiarium Chemia Aalitycza III rok Dr iż. Piotr Koieczka

Zaczijmy od defiicji Dokladość (accuracy) zgodość pomiędzy uzykaym wyikiem pomiaru z wartością rzeczywitą (oczekiwaą). Prawdziwość (truee) zgodość wyiku ozaczeia (obliczoego a podtawie erii pomiarów) z wartością oczekiwaą. Precyzja (preciio) zgodość pomiędzy iezależymi wyikami uzykaymi w trakcie aalizy daej próbki z zatoowaiem daej procedury aalityczej.

Powtarzalość (repeatability) precyzja wyików uzykaych w tych amych warukach pomiarowych (dae laboratorium, aalityk, itrumet pomiarowy, odczyiki). Precyzja pośredia (itermediate preciio) długotermiowe odchyleie proceu pomiarowego, do którego wyzaczeia wykorzytuje ię odchyleie tadardowe erii pomiarów uzykaych w daym laboratorium w kilkutygodiowym okreie czau. Precyzja pośredia jet pojęciem zerzym od powtarzalości. Odtwarzalość (reproducibility) precyzja wyików uzykaych w różych laboratoriach z zatoowaiem daej metody pomiarowej.

Powtarzalość - wyzaczaa a podtawie wartości obliczoego odchyleia tadardowego erii pomiarów przeprowadzoych: w daym laboratorium; przez daego aalityka; z wykorzytaiem daego urządzeia pomiarowego; w krótkim okreie czau;

Wartość wyzaczoej powtarzalości metody może dotyczyć zarówo bardzo pecyficzej procedury aalityczej, w której określoy i zdefiioway jet kład matrycy (czyli p.: metoda ozaczaia zawartości aalitu X w matrycy Y) jak i procedury ozaczaia daego aalitu bez precyzowaia kładu matrycy. W pierwzym przypadku wartość odchyleia tadardowego jet obliczaa a podtawie pomiarów wykoaych w próbkach o jedakowym kładzie matrycy, w drugim atomiat przypadku ależy wartość odchyleia tadardowego obliczać a podtawie pomiarów przeprowadzoych dla próbek różiących ię kładem matrycy.

Precyzja pośredia jet pojęciem zerzym od powtarzalości, gdyż a jej wartość wpływ mają: czyiki oobowe różi aalitycy wykoujący ozaczeia jak i ietabilość pracy daego aalityka w ciągu całego okreu czau; czyiki aparaturowe ze względu a to, że pomiary mogą być przeprowadzoe z wykorzytaiem: różych itrumetów z daego laboratorium; roztworów wzorcowych i odczyików pochodzących od różych producetów, lub też różych zarż produkcyjych; różych akceoriów p. różych kolum GC, o tej amych charakterytyce, lecz pochodzących od różych producetów, bądź też różych zarż produkcyjych;

Tabela Waruki prowadzeia pomiarów aalityczych jakie muzą być zachowae w trakcie wyzaczaia powtarzalości, precyzji pośrediej i odtwarzalości Aparatura Aalityk Stężeie Partia odczyików Waruki laboratoryje (temperatura wilgotość) Laboratorium Waruek Partia akceoriów Skład matrycy Powtarzalość S koieczość zachowaia tałości parametru Z możliwość zmiay daego parametru S S S Z Z S S S Precyzja pośredia Z Z Z Z Z Z Z S Odtwarzalość Z Z Z Z Z Z Z Z

Rozrzut wyików Błędy przypadkowe: wytępują zawze; ą zazwyczaj małe i powodują, że wyik iezaczie różi ię od wartości rzeczywitej; przyczya powtawaia - zepół czyików przypadkowych; wielkość błędu - zmiea loowa; zmiejzaie wielkości błędu przez zwiękzaie ilości pomiarów; ie moża ich wyelimiować toując poprawki; rozkład Gaua - opi rozkładu błędów przypadkowych;

Miarą powtarzalości, precyzji pośrediej i odtwarzalości może być wartość odchyleia tadardowego, względego odchyleia tadardowego lub tzw. wpółczyika zmieości. Odchyleie tadardowe jet defiiowae jako miara rozprozeia uzykaych pozczególych wartości ozaczeń wokół wartości średiej i opiywae jet poprzez poiżzą zależość: gdzie: = i = ( x x) i x i wartość pojedyczego wyiku ozaczeia; x średia arytmetycza z uzykaych wyików; liczba uzykaych wyików;

Odchyleie tadardowe jet rówe zeru wtedy i tylko wtedy, gdy wzytkie wyiki ą idetycze. W każdym iym przypadku wielkość ta jet dodatia. Zatem im więkze rozprozeie wyików, tym wartość jet więkza. Właściwości odchyleia tadardowego: jeżeli do każdej wartości wyiku pomiaru dodamy (lub od iej odejmiemy) tałą wartość to wartość odchyleia tadardowego ie zmiei ię; jeżeli każdą wartość wyiku pomiaru pomożymy lub podzielimy przez dowolą tałą to wartość odchyleia tadardowego zotaie także pomożoa lub podzieloa przez tę tałą; odchyleie tadardowe jet zawze liczbą miaowaą, przy czym miao jego jet wyrażoe w takich amych jedotkach jak miao wartości wyików w próbce;

Odchyleie tadardowe: a. dla zaej wartości rzeczywitej µ x i = = ( x µ ) i x b. dla iezaej wartości rzeczywitej (ozacowaie x) = i= ( x x) i

c. względe odchyleie tadardowe ( RSD) R = x d. wpółczyik zmieości CV = RSD 00%

e. odchyleie tadardowe średiej arytmetyczej g = = f. odchyleie tadardowe metody (ogóle) gdzie: k - ogóla liczba ozaczeń k - liczba erii k i= i k = g i k i = ( ) dla rówoliczych erii wzór uprazcza ię do potaci: i

µ µ p.: wykoaie daą metoda pomiarową (tałe odchyleie tadardowe) aaliz dla próbek o różej zawartości aalitu; µ = µ p.: wykoaie aaliz dla tej amej próbki (taka ama wartość oczekiwaa) dwiema iezależymi metodami (róże wartości odchyleń tadardowych);

Ocea (porówaie) uzykaej(ych) wartości odchyleia tadardowego Ocea a podtawie obliczoej wartości RSD Z zatoowaiem odpowiediego tetu tatytyczego w celu prawdzeia itotości różicy między odchyleiem tadardowym badaej populacji a wartością zadaą toujemy tet χ. w celu porówaia precyzji dwóch iezależych erii pomiarowych uzykaych w trakcie aalizy próbek o zawartości aalitu a takim amym poziomie, toujemy tet F-Sedecora

do porówaia precyzji dwóch zależych (korelowaych) erii pomiarowych, toujemy tet Morgaa do porówywaia precyzji dla rówoliczych populacji (ilość wyików uzykaych porówywaymi metodami) toujemy tet F max Hartleya w celu porówywaia precyzji (kilka metod, erie ie koieczie rówolicze) - tet Bartletta

tet F-Sedecora Spoób potępowaia: obliczyć wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych obydwiema metodami ( i ); obliczyć wartość parametru tetu F-Sedecora wg wzoru: przy założeiu: > ; F = F > zawze!!!

tet F-Sedecora z tabeli rozkładu tetu F-Sedecora wyzukać wartość parametru F kr dla przyjętego poziomu itotości - α (ajczęściej α = 0,05) oraz wyliczoych topi wobody f i f (gdzie f = - i f = - a i to ilość wyików uzykaych z zatoowaiem obydwu metod); porówać wartość F z wartością F kr

Przykład Ozaczao zawartoc HCl dwiema metodami: kulometrycza i koduktometrycza. Sprawdzic, czy obliczoe wartości odchyleń tadardowych dla uzykaych tymi metodami erii pomiarowych rózia ie między obą w poób tatytyczie itoty. Uzykae wyiki [mol dm -3 ]: kulometria koduktometria 0,0095 0,003 0,0098 0,00 0,0097 0,0 0,0093 0,008 0,0097 0,006 0,0096 0,004 0,0099 0,009 tet F-Sedecora

tet F-Sedecora Obliczoe wartości: kulometria koduktometria = 7 =7 = 0,0000 mol dm -3 = 0,0003 mol dm -3 F = =,56

Tet F-Sedecora wartości krytycze f 3 4 5 6 7 8 f 3 4 5 6 7 8 9 0 9,00 99,0 9,55 30,8 6,94 8,00 5,79 3,7 5,4 0,9 4,74 9,55 4,46 8,65 4,6 8,0 4,0 7,56 3,98 7,0 9,6 99,7 9,8 9,46 6,59 6,69 5,4,06 4,76 9,78 4,35 8,45 4,07 7,59 3,86 6,99 3,7 6,55 3,59 6, 9,5 99,5 9, 8,7 6,39 5,98 5,9,39 4,53 9,5 4, 7,85 3,84 7,0 3,63 6,4 3,48 5,99 3,36 5,67 9,30 99,30 9,0 8,4 6,6 5,5 5,05 0,97 4,39 8,57 3,97 7,46 3,69 6,63 3,48 6,06 3,33 5,64 3,0 5,3 9,33 99,33 8,94 7,9 6,6 5, 4,95 0,67 4,8 8,47 3,87 7,9 3,58 6,37 3,37 5,80 3, 5,39 3,09 5,07 9,36 99,34 8,88 7,67 6,09 4,98 4,88 0,45 4, 8,6 3,79 7,00 3,50 6,9 3,9 5,6 3,4 5, 3,0 4,88 9,37 99,36 8,84 7,49 6,04 4,80 4,8 0,7 4,5 8,0 3,73 6,84 3,44 6,03 3,3 5,47 3,07 5,06,95 4,74 9 9,38 99,38 8,8 7,34 6,00 4,66 4,78 0,5 4,0 7,98 3,68 6,7 3,39 5,9 3,8 5,35 3,0 4,95,90 4,63 0 9,39 99,40 8,78 7,3 5,96 4,54 4,74 0,05 4,06 7,87 3,63 6,6 3,34 5,8 3,3 5,6,97 4,85,86 4,54 9,40 99,4 8,76 7,3 5,93 4,45 4,70 9,96 4,03 7,79 3,60 6,54 3,3 5,74 3,0 5,8,94 4,78,8 4,46 α = 0,05 α = 0,0 tet F-Sedecora Z tablicy rozkładu F- Sedecora odczytao wartość F kr dla daego poziomu itotości i odpowiedich liczb topi wobody. F kr (α=0,05; f =f =6)= 4,8 F =,56 Poieważ F < F kr zatem wyika tąd wioek, że uzykae wartości odchyleń tadardowych ie różią ię między obą w poób tatytyczie itoty (porówywae metody ie różią ię pod względem precyzji).

x yt x x x 3 x x 5 x 6 µ x x x4 x j x x yt x i x δx j δx j - błąd ytematyczy metody aalityczej; - błąd przypadkowy pojedyczego wyiku; - błąd przypadkowy średiej arytmetyczej; - błąd gruby;

Dokładość i miary iedokładości dokładość wyiku pojedyczego ozaczeia: x = x i -µ x = x yt + x i +δx i. dokładość wyiku aalizy: x = x-µ x = x yt + x 3. dokładość metody aalityczej: x met = E(x)-µ x = x yt

BŁĄD GRUBY wyik jedorazowego wpływu przyczyy działającej przejściowo; wytępuje przy iektórych pomiarach; przyczyy to p.: pomyłka przy odczycie wkazań przyrządu pomiarowego, pomyłka w obliczeiach; zmiea loowa - jedak o iezaym rozkładzie i iezaej wartości oczekiwaej; ajłatwiejzy do wykrycia i uuięcia; bywa zarówo dodati jak i ujemy (iaczej iż w przypadku błędu ytematyczego);

tet Q-Dixoa Spoób potępowaia uzeregować wyiki w ciąg iemalejący; obliczyć wartość roztępu R zgodie ze wzorem: R = x x obliczyć parametry Q i Q wg wzorów: Q = x R x Q = x x R porówać otrzymae wartości z wartością krytyczą Q kr jeśli, któryś z obliczoych parametrów przekracza wartość krytyczą Q kr to wyik a podtawie, którego zotał obliczoy (x lub x ) ależy odrzucić jako obarczoy błędem grubym i policzyć poowie wartości x i ; Stoując tet Q-Dixoa moża z daej erii odrzucić! tylko jede wyik obarczoy błędem grubym

Przykład Wyiki ozacze miedzi w ciekach [mg dm -3 ]: 0,875 0,863 0,876 0,868 0,77 0,88 0,878 0,869 0,866 Wyiki uzeregowae w ciąg iemalejący: 0,77 0,863 0,866 0,868 0,869 0,875 0,876 0,878 0,88 obliczoe parametry: R = 0,88-0,77=0,0 Q = (0,863-0,77)/R = 0,836 Q = (0,88-0,878)/R = 0,07

Tet Q-Dixoa wartości krytycze f 3 4 5 6 7 8 9 0 α 0,0 0,886 0,679 0,557 0,48 0,434 0,399 0,370 0,349 0,05 0,94 0,765 0,64 0,560 0,507 0,468 0,437 0,4 0,0 0,988 0,889 0,780 0,698 0,637 0,590 0,555 0,57 Z tablic rozkładu Q-Dixoa odczytao wartość krytyczą parametru Q kr Q kr (α =0,05; f =9) = 0,437 Q = 0,836 Q = 0,07 Poieważ Q > Q kr wyik ajmiejzy w erii ależy z iej odrzucić jako obarczoy błędem grubym.

BŁĄD SYSTEMATYCZNY błąd ytematyczy tały - wartość ie zależy od poziomu zawartości aalitu a ; błąd ytematyczy zmiey - wartość błędu zależy (liiowo) od poziomu zawartości aalitu - b µ x x yt = a + b µ x x =µ x + x yt = µ x + a + b µ x = a +(+b) µ x

Porówaie dokładości dwóch metod (wartości średich) Jeżeli porówywae metody ie różią ię w poób tatytyczie itoty pod względem precyzji (toujemy w tym celu tet F-Sedecora) ich dokładość porówujemy toując tet t-studeta. Spoób potępowaia: obliczyć wartości średie i wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych porówywaymi metodami; obliczyć wartość parametru t wg wzoru: t = ( ) + ( ) x x ( + ) +

W przypadku, gdy liczeboci erii pomiarów dla obu metod a jedakowe powyzzy wzór uprazcza ie do potaci: t = x x + porówać wartość obliczoego parametru t z wartością krytyczą t kr z tablic rozkładu t-studeta dla przyjętego poziomu itotości α oraz iloci topi wobody f = + - ;

Przykład Ozaczao zawartoc HCl dwiema metodami: kulometrycza i koduktometrycza. Porówać precyzję i dokładość obydwu metod. Uzykae wyiki [mol dm -3 ]: kulometria koduktometria 0,0095 0,003 0,0098 0,00 0,0097 0,0 0,0093 0,008 0,0097 0,006 0,0096 0,004 0,0099 0,009

Obliczoe wartości: kulometria koduktometria = 7 =7 x = 0,0096 mol dm -3 x = 0,007 mol dm -3 = 0,0000 mol dm -3 = 0,0003 mol dm -3 Porówaie precyzji - tet F-Sedecora, x, x F = =,56

Tet F-Sedecora wartości krytycze f 3 4 5 6 7 8 f 3 4 5 6 7 8 9 0 9,00 99,0 9,55 30,8 6,94 8,00 5,79 3,7 5,4 0,9 4,74 9,55 4,46 8,65 4,6 8,0 4,0 7,56 3,98 7,0 9,6 99,7 9,8 9,46 6,59 6,69 5,4,06 4,76 9,78 4,35 8,45 4,07 7,59 3,86 6,99 3,7 6,55 3,59 6, 9,5 99,5 9, 8,7 6,39 5,98 5,9,39 4,53 9,5 4, 7,85 3,84 7,0 3,63 6,4 3,48 5,99 3,36 5,67 9,30 99,30 9,0 8,4 6,6 5,5 5,05 0,97 4,39 8,57 3,97 7,46 3,69 6,63 3,48 6,06 3,33 5,64 3,0 5,3 9,33 99,33 8,94 7,9 6,6 5, 4,95 0,67 4,8 8,47 3,87 7,9 3,58 6,37 3,37 5,80 3, 5,39 3,09 5,07 9,36 99,34 8,88 7,67 6,09 4,98 4,88 0,45 4, 8,6 3,79 7,00 3,50 6,9 3,9 5,6 3,4 5, 3,0 4,88 9,37 99,36 8,84 7,49 6,04 4,80 4,8 0,7 4,5 8,0 3,73 6,84 3,44 6,03 3,3 5,47 3,07 5,06,95 4,74 9 9,38 99,38 8,8 7,34 6,00 4,66 4,78 0,5 4,0 7,98 3,68 6,7 3,39 5,9 3,8 5,35 3,0 4,95,90 4,63 0 9,39 99,40 8,78 7,3 5,96 4,54 4,74 0,05 4,06 7,87 3,63 6,6 3,34 5,8 3,3 5,6,97 4,85,86 4,54 9,40 99,4 8,76 7,3 5,93 4,45 4,70 9,96 4,03 7,79 3,60 6,54 3,3 5,74 3,0 5,8,94 4,78,8 4,46 Z tablicy rozkładu F- Sedecora odczytao wartość F kr dla daego poziomu itotości i odpowiedich liczb topi wobody. F kr (α=0,05; f =f =6)= 4,8 F =,56 Poieważ F < F kr zatem wyika tąd wioek, że porówywae metody ie różią ię między obą, w poób tatytyczie itoty, pod względem precyzji.

Porówaie dokładości - tet t-studeta poieważ liczeboci erii pomiarów dla obu metod a jedakowe parametr t obliczoo w oparciu o poiżzy wzór: obliczoa wartość: t = x t = 7,7 Z tablicy rozkładów wartości krytyczych tetu t- Studeta zajduję wartość: t kr (α =0,05; f = f + f = ) =,79 + Poieważ t > t kr zatem wyika tąd wioek, że porówywae metody różią ię pod względem dokładości. x Tet t-studeta wartości krytycze f 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 0 α 0,05,706 4,303 3,8,776,57,447,365,306,6,8,0,79,60,49,3,0,0,0,093,086 0,0 63,567 9,95 5,84 4,604 4,03 3,707 3,499 3,355 3,50 3,69 3,06 3,055 3,0,977,947,9,898,878,86,845

Jeżeli porówywae metody różią ię w poób tatytyczie itoty pod względem precyzji (toujemy w tym celu tet F-Sedecora) ich dokładość porówujemy toując przybliżoy tet C-Cochraa i Coxaerie mało licze lub tet Api i Welcha. tet C- Cochraa i Coxa Spoób potępowaia: obliczyć wartości średie i wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych porówywaymi metodami; obliczyć wartość parametru C wg wzoru: gdzie: z C = = x z + x z z =

obliczyć wartość krytyczą parametru C kr wg wzoru: gdzie: z t + C kr = z + z z t t i t wartości krytycze odczytae z tabeli rozkładu t-studeta odpowiedio dla f = - i f = - topi wobody oraz poziomu itotości α; porówać wartość krytyczą parametru C kr z wartością obliczoą C ;

Przykład Przeprowadzoo aalizę zawartości wody w herbacie (uchej oczywiście) przez dwa laboratoria. Sprawdzić czy wyiki uzykae przez te laboratoria różią ię pod względem dokładości. Uzykae wyiki: Laboratorium. Laboratorium. = 0,036 g kg - = 0,08 g kg - x =,35 g kg - x =,4 g kg - = 8 = 8 Porówaie precyzji - tet F-Sedecora, x, x F = = 4,00

Tet F-Sedecora wartości krytycze f 3 4 5 6 7 8 f 3 4 5 6 7 8 9 0 9,00 99,0 9,55 30,8 6,94 8,00 5,79 3,7 5,4 0,9 4,74 9,55 4,46 8,65 4,6 8,0 4,0 7,56 3,98 7,0 9,6 99,7 9,8 9,46 6,59 6,69 5,4,06 4,76 9,78 4,35 8,45 4,07 7,59 3,86 6,99 3,7 6,55 3,59 6, 9,5 99,5 9, 8,7 6,39 5,98 5,9,39 4,53 9,5 4, 7,85 3,84 7,0 3,63 6,4 3,48 5,99 3,36 5,67 9,30 99,30 9,0 8,4 6,6 5,5 5,05 0,97 4,39 8,57 3,97 7,46 3,69 6,63 3,48 6,06 3,33 5,64 3,0 5,3 9,33 99,33 8,94 7,9 6,6 5, 4,95 0,67 4,8 8,47 3,87 7,9 3,58 6,37 3,37 5,80 3, 5,39 3,09 5,07 9,36 99,34 8,88 7,67 6,09 4,98 4,88 0,45 4, 8,6 3,79 7,00 3,50 6,9 3,9 5,6 3,4 5, 3,0 4,88 9,37 99,36 8,84 7,49 6,04 4,80 4,8 0,7 4,5 8,0 3,73 6,84 3,44 6,03 3,3 5,47 3,07 5,06,95 4,74 9 9,38 99,38 8,8 7,34 6,00 4,66 4,78 0,5 4,0 7,98 3,68 6,7 3,39 5,9 3,8 5,35 3,0 4,95,90 4,63 0 9,39 99,40 8,78 7,3 5,96 4,54 4,74 0,05 4,06 7,87 3,63 6,6 3,34 5,8 3,3 5,6,97 4,85,86 4,54 9,40 99,4 8,76 7,3 5,93 4,45 4,70 9,96 4,03 7,79 3,60 6,54 3,3 5,74 3,0 5,8,94 4,78,8 4,46 Z tablicy rozkładu F- Sedecora odczytao wartość F kr dla daego poziomu itotości i odpowiedich liczb topi wobody. F kr (α=0,05; f =f =7)= 3,79 F = 4,00 Poieważ F > F kr zatem wyika tąd wioek, że porówywae metody różią ię między obą, w poób tatytyczie itoty, pod względem precyzji.

Porówaie dokładości - tet C- Cochraa i Coxa Tet t-studeta wartości krytycze obliczoo wartości parametrów: α 0,05 0,0 z C z = = = x z z t + x z + C kr = z + z z t z = 0,0009 z = 0,000046 C = 3,9 t =t (α =0,05; f =7)=,365 C kr =,365 Poieważ C > C kr zatem ależy twierdzić, że porówywae metody różią ię pod względem dokładości w poób tatytyczie itoty f 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 0,706 4,303 3,8,776,57,447,365,306,6,8,0,79,60,49,3,0,0,0,093,086 63,567 9,95 5,84 4,604 4,03 3,707 3,499 3,355 3,50 3,69 3,06 3,055 3,0,977,947,9,898,878,86,845

tet Api i Welcha Spoób potępowaia: obliczyć wartości średie i wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych porówywaymi metodami; obliczyć wartości parametrów ν i c wg wzorów: x x + = ν c + = < gdzie: z tablicy rozkładu wartości ν o odczytać wartość parametru ν o (c, f, f, α); porówać wartość ν o z wartością obliczoą ν

Przykład Zatoować tet Api i Welcha dla erii wyików porówywaych w poprzedim przykładzie. Dla przypomieia: Uzykae wyiki: Laboratorium. Laboratorium. = 0,036 g kg - = 0,08 g kg - x =,35 g kg - x =,4 g kg - = 8 = 8

Obliczoe parametry: ν = 4, ν = x + x c = 0,0 c = +

z tablicy rozkładu wartości ν o odczytao wartość parametru ν o (c, f, f, α) ν o (0,; 7; 7; 0,05) =,8 ν = 4, Poieważ ν > ν o zatem ależy twierdzić, że porówywae metody różią ię pod względem dokładości w poób tatytyczie itoty. Wioek taki jak w przypadku zatoowaia tetu Cochraa i Coxa Rozkład ν wartości dla α = 0,05 f f 6 8 0 5 0 8 6 8 0 5 0 8 6 8 0 5 0 8 6 8 0 5 0 8 6 8 0 5 0 8 6 8 0 5 0 8 6 8 0 5 0 8 c 0,0 0, 0, 0,3 0,4 0,5 0,6,94,90,85,80,76,74,76,94,90,85,80,76,73,74,94,90,85,80,76,73,73,94,90,85,80,76,73,7,94,90,85,80,76,73,7,94,90,85,80,76,7,69,86,8,79,76,74,73,76,86,8,79,76,73,73,73,86,8,79,76,73,7,7,86,8,79,76,73,7,7,86,8,79,76,73,7,70,86,8,79,75,7,70,68,8,78,76,74,73,73,76,8,78,76,74,7,7,73,8,78,76,73,7,7,7,8,78,76,73,7,70,70,8,78,76,73,7,70,69,8,78,76,73,7,69,67,75,73,7,7,7,73,76,75,73,7,7,7,7,73,75,73,7,7,7,70,7,75,73,7,70,70,69,70,75,73,7,70,69,69,69,75,73,7,70,68,67,66,7,7,70,70,7,73,76,7,7,70,70,70,7,73,7,7,70,69,69,70,7,7,7,70,69,69,69,69,7,7,70,69,68,68,68,7,7,70,68,67,66,66,64,65,66,67,69,7,76,64,65,65,66,68,70,7,64,65,65,66,67,69,7,64,65,65,65,66,67,68,64,65,65,65,66,66,67,64,64,64,64,64,64,64 0,7,80,76,74,7,70,67,80,76,74,7,70,66,80,76,73,7,69,66,80,76,73,70,69,65,80,76,73,70,69,65,80,75,73,70,68,64 0,8,85,79,76,7,70,66,85,79,76,7,70,65,85,79,76,7,70,65,85,79,76,7,70,65,85,79,76,7,70,65,85,79,76,7,70,64 0,9,90,8,78,73,7,65,90,8,78,73,7,65,90,8,78,73,7,65,90,8,78,73,7,65,90,8,78,73,7,65,90,8,78,73,7,64,0,94,86,8,75,7,64,94,86,8,75,7,64,94,86,8,75,7,64,94,86,8,75,7,64,94,86,8,75,7,64,94,86,8,75,7,64