PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. I Pracownia IF UJ Marzec 2017

Podobne dokumenty
Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INSTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 2016

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

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

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

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

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

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Wyrażanie niepewności pomiaru

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

Wyrażanie niepewności pomiaru. Andrzej Kubiaczyk Wydział Fizyki, Politechnika Warszawska

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

PRZEGLĄD NAJPROSTSZYCH METOD OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW. dr Michał Januszczyk Zakład Fizyki Medycznej, Wydział Fizyki UAM

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

Praktyczna umiejętność opracowywania wyników, teoria niepewności pomiaru

METROLOGIA. Dr inż. Eligiusz PAWŁOWSKI Politechnika Lubelska Wydział Elektrotechniki i Informatyki

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

Podstawy opracowania wyników pomiarów

Analiza danych pomiarowych

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

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

Średnia harmoniczna Za pomocą średniej harmonicznej obliczamy np. średnią prędkość jazdy samochodem.

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów

Badania Maszyn CNC. Nr 2

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Wykłady z fizyki FIZYKA II

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

Opracowanie wyników pomiarów

WSTĘP DO TEORII POMIARÓW

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

Statystyka Inżynierska

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Analiza niepewności pomiarów Definicje

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Międzynarodowa Norma Oceny Niepewności Pomiaru (Guide to Expression of Uncertainty in Measurements-Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna ISO)

LABORATORIUM Z FIZYKI

Oznaczanie tiosiarczanu metodą miareczkowania kulometrycznego

Ze względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne.

LABORATORIUM FIZYKI PAŃSTWOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY ZAWODOWEJ W NYSIE

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

Funkcja wiarogodności

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do pomiaru częstotliwości średniej sygnałów o małej stromości zboczy w obecności zakłóceń

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA POCHŁANIANIA PROMIENIOWANIA γ

Statystyczna analiza danych przedziały ufności

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH

Laboratorium fizyczne

ANALIZA KORELACJI DEFINICJA ZALEŻNOŚCI KORELACYJNEJ, RODZAJE ZALEŻNOŚCI KORELACYJNYCH KLASYFIKACJA METOD ANALIZY ZALEŻNOŚCI STATYSTYCZNYCH

Probabilistyka i statystyka. Korelacja

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

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

Regresja REGRESJA

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

1) Czym jest FIZYKA? FIZYKA jest podstawową nauką w kształceniu inżynierów.

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

Transkrypt:

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Marzec 07

PODRĘCZNIKI Wstęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawctwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 006 www.wkpeda.org I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07

Po co jest Pracowa Fzycza?. Obserwacja zjawsk efektów fzyczych. Samodzele wykoywae dośwadczeń. M E5 C O7 F0

Po co jest Pracowa Fzycza?. Nauka obsług prostych trochę bardzej skomplkowaych przyrządów pomarowych

Po co jest Pracowa Fzycza? 3.Nauka podstaw opracowaa wyków pomarów a) Nauka poprawego wyzaczaa welkośc fzyczych b) Nauka pomaru zależośc fzyczych ch opsu c) Nauka poprawej prezetacj wyków Nejszy wykład staow wstęp do tego puktu

POMIAR FIZYCZNY Pomar bezpośred Pomar, w którym kokreta welkość fzycza merzoa jest bezpośredo przy pomocy określoego przyrządu Przykłady: Pomar długośc ljką Pomar czasu stoperem Pomar pośred Pomar, w którym daa welkość fzycza merzoa jest pośredo poprzez pomar ych welkośc fzyczych v s t Przykłady: Pomar prędkośc przy pomocy ljk stopera I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07

Nepewośc pomarowe Wyk pomaru MUSI uwzględać dokładość, z jaką został uzyskay!!! h = (.0 0.) m

NIEPEWNOŚCI VS. BŁĘDY Nepewość pomarowa Wtedy, gdy mmo skrupulatego wykoaa pomaru e da sę wyzaczyć daej welkośc z wększą dokładoścą Nepewośc przypadkowe Nepewośc systematycze Przykłady: Skończoa dokładość przyrządu pomarowego Przykłady: Ważee przy pomocy źle wyskalowaej wag Pomar czasu stoperem, który speszy Błąd pomarowy Wtedy, gdy urządzee lub osoba prowadząca pomar źle zmerzyła daa welkość Błędy grube Przykłady: Źle odczytao wartość z merka Błędy przyblżea Przykłady: Popełoo błąd tworząc model I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07

Błędy grube t=39s

Błędy systematycze = ajmejsza dzałka (w tym przypadku mm, o C) Tak zaps ozacza, że prawdzwa wartość prawe a pewo [z prawdopodobeństwem blskm 00 %] zajdze sę w tym przedzale [epewość maksymala]

Błędy statystycze Nr T [s] pomaru.0.00 3.98 4.69 5.34 6.9 7.0 8.06 9.8 0.0.05.7 3.9 4.3 5.7 6.69 7.99 8.0 9.83 0.89

Błędy statystycze rozkład Gaussa Prawdzwa wartość merzoej welkośc - wartość oczekwaa Rozkład prawdopodobeństwa φ() wartośc merzoej jest rozkładem Gaussa Przy skończoej lośc pomarów, parametry rozkładu Gaussa moża jedye estymować. Szukae prawdzwej wartośc merzoej welkośc jej epewośc - to estymacja wartośc oczekwaej jej odchylea stadardowego. - wartość merzoa - wartość oczekwaa [prawdzwa] - odchylee stadardowe [mara epewośc]

Błędy statystycze rozkład Gaussa

Błędy statystycze rozkład Gaussa Welkoścą ajbardzej zblżoą do wartośc rzeczywstej [estymatorem wartośc oczekwaej] jest średa arytmetycza pomarów

Błędy statystycze rozkład Gaussa Welkoścą ajlepej opsującą epewość pojedyczego pomaru jest rozrzut pomarów wokół wartośc średej [estymator odchylea stadardowego] 68 % astępych pomarów będze meścło sę w przedzale

Błędy statystycze rozkład Gaussa Welkoścą ajlepej opsującą epewość wyku jest odchylee stadardowe średej arytmetyczej W 68 % detyczych dośwadczeń otrzymamy średą arytmetyczą meszczącą sę w przedzale moża zmejszać zwększając lczbę pomarów

Błędy statystycze rozkład Studeta Fshera Gdy mamy małą lczbę pomarów ( < 0), odchylee stadardowe S przyjmuje zażoą wartość!!! Chcąc uzyskać odpowedą wartość wyzaczoe S ależy przemożyć przez odpowed współczyk tzw. współczyk rozkładu Studeta- Fshera (t) Współczyk te zależy od lczby pomarów od pozomu ufośc α α = 0,683 α = 0,9 α = 0,95 α = 0,99 α = 0,999,837 6,34,706 63,657 636,69 3,3,90 4,303 9,95 3,599 4,97,353 3,8 5,84,94 5,4,3,776 4,604 8,60 6,0,05,580 4,03 6,869 7,090,943,447 3,707 5,959 8,077,895,365 3,500 5,408 9,066,860,306 3,355 5,0 0,059,833,5 3,50 4,78

Błędy statystycze przykład Nr T [s] pomaru.0.00 3.98 4.69 5.34 6.9 7.0 8.06 9.8 0.0.05.7 3.9 4.3 5.7 6.69 7.99 8.0 9.83 0.89 = 0

Błędy statystycze przykład Nr T [s] pomaru.0.00 3.98 4.69 5.34 6.9 7.0 8.06 9.8 0.0.05.7 3.9 4.3 5.7 6.69 7.99 8.0 9.83 0.89 = 0 T =.98500

Błędy statystycze przykład Nr T [s] pomaru.0.00 3.98 4.69 5.34 6.9 7.0 8.06 9.8 0.0.05.7 3.9 4.3 5.7 6.69 7.99 8.0 9.83 0.89 = 0 T =.98500 S T = 0.939

Błędy statystycze przykład Nr T [s] pomaru.0.00 3.98 4.69 5.34 6.9 7.0 8.06 9.8 0.0.05.7 3.9 4.3 5.7 6.69 7.99 8.0 9.83 0.89 = 0 T =.98500 S T = 0.939 S T = 0.0430

Błędy statystycze przykład Nr T [s] pomaru.0.00 3.98 4.69 5.34 6.9 7.0 8.06 9.8 0.0.05.7 3.9 4.3 5.7 6.69 7.99 8.0 9.83 0.89 = 0 T =.98500 S T = 0.939 S T = 0.0430 - Tylko dwe lczby zaczące w błędze. - Błąd zawsze zaokrąglamy do góry. - Wartość średą podajemy z tą samą dokładoścą co epewość. - Odpowede mejsce zaokrąglamy. S T = 0.043 T =.985 T =.985(43) s

Błędy statystycze przykład Nr T [s] pomaru.0.00 3.98 4.69 5.34 6.9 7.0 8.06 9.8 0.0.05.7 3.9 4.3 5.7 6.69 7.99 8.0 9.83 0.89 = 5 T =.004 S T = 0.308 S T = 0.0984 - Tylko dwe lczby zaczące w błędze. - Błąd zawsze zaokrąglamy do góry. - Wartość średą podajemy z tą samą dokładoścą co epewość. - Odpowede mejsce zaokrąglamy. t 95% =.776 S T =.78 0. = 0.8 T =.004 T =,00(8)s

Zaps wyku T =.985 s, T = 0.043 s T =.985(43) s T = (.985 0.086) s Symbol zarezerwoway jest dla epewośc rozszerzoej [maksymalej]. Z grubsza: dla pozomu ufośc co ajmej 95 %. Dlatego ależy użyć dwa razy szerszego przedzału lub ego współczyka Studeta. Symbol ajczęścej występuje w medycye, przemyśle, strukcjach.

INNE ESTYMATORY ŚREDNIA WAŻONA Marzec 07 I Pracowa fzycza IF UJ Wartość oczekwaa Odchylee stadardowe wartośc średej ) ( ) ( S w w w w S w S w Waga

NIEPEWNOŚCI SYSTEMATYCZNE Oprócz epewośc przypadkowych w pomarach mogą sę róweż pojawć epewośc zwązae z urządzeem, przy pomocy którego wykoujemy pomar: epewość skal Δ d zwązaa z odległoścą mędzy dzałkam a skal merka Zazwyczaj przyjmujemy odległość mędzy dwoma kolejym dzałkam, choć gdy te są daleko moża przyjąć połowę albo awet /3 tej odległośc epewość klasy przyrządu Δ k Łącze epewość daa jest zależoścą S S 3 d 3 k k klasa zakres 00 S S Uwaga!!! Przyrządy cyfrowe mają zaedbywale epewość w stosuku do epewośc przypadkowej I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07

Nepewośc systematycze przyrządów cyfrowych = specyfkacja urządzea! to e jest ostata cyfra zacząca!!!

s C = ) C=0.00mF [00F] %rdg=0.000 mf 3dgt=0.003 mf s C=0.003 mf ) C=0.00mF [0mF] 3%rdg=0.30 mf 5dgt=0.05 mf s C=0.35 mf Notujce typ przyrządów. W Iterece prawe zawsze moża zaleźć specyfkację!!!

NIEPEWNOŚCI W POMIARACH POŚREDNICH Marzec 07 I Pracowa fzycza IF UJ f z,..., f z,...,... z S f S f S f S W pomarach pośredch steją zwązk fukcyje pomędzy poszukwaą welkoścą a welkoścam merzoym: Wartość oczekwaa tej welkośc jest fukcją z wartośc oczekwaych jej poszczególych zmeych: Odchylee stadardowe tej poszukwaej welkośc jest fukcją odchyleń welkośc merzoych t l v p. t l v p. t l v S t l S t S p. z S f S f S f S... W welu przypadkach moża stosować przyblżoy wzór (metoda różczk zupełej t l v S t l S t S p.

POCHODNE f ( ) f ( ) f ( ) Al A B Ae B f ( ) f( f( )) f ( ) f( ) f( ) I Pracowa fzycza IF UJ Teora f f Pochoda fukcj logarytmczej f Pochoda fukcj potęgowej A ABe AB Pochoda fukcj wykładczej f f f B f f ( ) 3 f ( ) f ( ) Pochoda fukcj złożoej 3 e l f ( ) /3 3.8 Przykłady Pochoda sumy różcy fukcj f f f f ( ) l 3 3 / f f / 3 f 3. 8 f 5,7e 3 f / 3

PRZYKŁADY PROPAGACJI BŁĘDU l l l l l l v l t l v l t t t t At t At gt a a gt t gt t s l l s l l l l R R e 0 A/ T R R T 0 A e A/ T T I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07

PRZEDSTAWIENIE WYNIKÓW Wyk: 30, 3, 9, 3, 3, 8, 30 Wartość średa = 30,48574 Odchylee stadardowe S = 0,5084398 Zasady: ) Tylko dwe lczby zaczące w błędze. ) Błąd zawsze zaokrąglamy do góry. 3) Wartość średą podajemy z tą samą dokładoścą co epewość. 4) Odpowede mejsce zaokrąglamy. Zaps: = 30, ±,3 [mm] Δ =,447 0,5 = =,637,3 = 30, = 30,(3) [mm] I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07

Zaps epewośc prezetacja Wyk pomarów oblczeń ajlepej podawać w jedostkach, dla których wartość lczbowa zawarta jest przedzale od 0,0 do 000. Moża używać: przedrostków, [m, m, M, G] td. lub otacj potęgowej typu 0 6, 0-6 I = 0.00003 A 0.000000 A I = (3. 0.) ma I = (3. 0.) 0-6 A

ZAPIS WYNIKÓW Wygodym sposobem zapsu wyków eksperymetu jest przedstawee ch w tabel Wartośc jedej welkośc zapsujemy w kolume. Nagłówek kolumy powe zawerać symbol welkośc jej jedostkę. Welkość jedostk mary doberamy tak, aby zapsywae lczby meścły sę w zakrese 0, do 000. t [s] s [m] 0,3 0,6 0,7,3,,5 I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07

GRAFICZNE PRZEDSTAWIENIE WYNIKÓW Wyk eksperymetu wygode przedstawć przy pomocy wykresu Oglądowe przedstawee wyków, Grafcze przedstawee zależośc wyków pozwala a wyzaczee pewych zależośc, s vt U RI Na wykrese łatwej wychwycć pewe emprycze relacje mędzy welkoścam. I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07

ZAPIS WYNIKÓW. sera. sera t [s] s [m] 0,3 0,6 0,4 0,7 t=0,33± 0,06 s=0,66± 0,04 t [s] s [m],0,9,0,8 t=,03± 0,04 s=,83± 0,09 3. sera 4. sera t [s] s [m],5 3,,4,9 t=,4± 0,03 s=,99± 0,09 I Pracowa fzycza IF UJ t [s] s [m], 4,0,3 3,8 t=,3± 0, s=3,9± 0,0 Odpowedo doberamy ose je podpsujemy Naosmy pukty pomarowe Naosmy epewośc pomarowe Jeśl jest taka potrzeba dopasowujemy odpowedą fukcję Marzec 07

REGRESJA LINIOWA Wele zależośc ma charakter lowy s vt Ie awet jeśl take e są to mogą zostać zlearyzowae s at UWAGA!!! Trzeba pamętać o propagacj błędów I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07

REGRESJA LINIOWA Marzec 07 I Pracowa fzycza IF UJ Do zależośc lowej moża dopasować prostą w postac b a y a astępe współczyk kerukowy a oraz wyraz woly b zwązać z poszukwaą welkoścą Wzory a wartośc oczekwae a b oraz a ch odchylea stadardowe S a S b y y a a y b a y b y a y S S S a b

Wykresy: dopasowae ych zależośc fukcyjych a, V 0, 0

REGRESJA LINIOWA Na szczęśce steją programy przy pomocy których moża to zrobć automatycze p.: Ecel, Mathematca, Statstca, Matlab, Sgma Plus Org. I Pracowa fzycza IF UJ Marzec 07