Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)



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

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Wyrażanie niepewności pomiaru

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Badania Maszyn CNC. Nr 2

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

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

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW

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

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

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Analiza danych pomiarowych

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

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

Opracowanie wyników pomiarów

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

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

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

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

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

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

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

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

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

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

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

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

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

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży

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

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

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

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

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

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

System finansowy gospodarki

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna

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

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1

Matematyczny opis ryzyka

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

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

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

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

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

Projekt 3 Analiza masowa

Praktyczna umiejętność opracowywania wyników, teoria niepewności pomiaru

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

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

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Statystyka Opisowa Wzory

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

Wyrażanie niepewności pomiaru. Andrzej Kubiaczyk Wydział Fizyki, Politechnika Warszawska

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

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

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

Miary statystyczne. Katowice 2014

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Rachunek niepewności pomiaru opracowanie danych pomiarowych

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA POCHŁANIANIA PROMIENIOWANIA γ

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

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

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

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

Statystyczna analiza danych przedziały ufności

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

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

. Wtedy E V U jest równa

Podstawy opracowania wyników pomiarów

Elementy arytmetyki komputerowej

Sprawozdanie powinno zawierać:

System finansowy gospodarki

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Transkrypt:

Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl

Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy? wyk pomaru wartość prawdzwa Błąd pomarowy 0 a) błąd przypadkowy e skorelowae błędy eksperymetatora, szumy układu pomarowego, zakłócea b) błąd systematyczy Systematycza różca pomędzy kolejym pomaram a wartoścą prawdzwą c) błąd gruby Drastycze duża różca pomędzy pomarem wartoścą prawdzwą wykająca p. ze złego odczytu lub zapsu pomaru

Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy? wyk pomaru wartość prawdzwa Błąd pomarowy 0 a) błąd przypadkowy e skorelowae błędy eksperymetatora, szumy układu pomarowego, zakłócea Przykład: Pomar okresu drgań wahadła za pomocą stopera Dokładość pomaru stopera 0.0 s Czas reakcj człoweka ~0. s (ma charakter przypadkowy) 3

Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy? wyk pomaru wartość prawdzwa Błąd pomarowy 0 b) błąd systematyczy Systematycza różca pomędzy kolejym pomaram a wartoścą prawdzwą Przykład: Pomar okresu drgań wahadła za pomocą sekudka Dokładość pomaru sekudka s (mała dokładość podzałk czasu da wyraźe systematycze przesuece wyku w stosuku do wartośc prawdzwej) Czas reakcj człoweka ~0. s 4

Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy? wyk pomaru wartość prawdzwa Błąd pomarowy 0 c) błąd gruby Drastycze duża różca pomędzy pomarem wartoścą prawdzwą wykająca p. ze złego odczytu lub zapsu pomaru Przykład: Pomar czasu za pomocą stopera Odczyt 39 s. zamast m. 39 s. 5

Potr Cygak 008 Co to jest epewość pomaru? Wyrażae Nepewośc Pomaru. Przewodk. Warszawa, Główy Urząd Mar 999. Nepewość pomaru jest zwązaym z rezultatem pomaru parametrem, charakteryzującym rozrzut wyków, który moża w uzasadoy sposób przypsać wartośc merzoej. Mamy dwa geerale podejśca do ocey epewośc pomarowych TYP A Podejśce statystycze statystycza aalza daych pomarowych stosujemy do błędów przypadkowych odpowedo dużej lczby pomarów TYP B Podejśce determstycze w przypadku braku możlwośc statystyczej aalzy daych wykoujemy pewe oszacowae - stosujemy do błędów systematyczych pojedyczych pomarów 6

Potr Cygak 008 Nepewość bezwzględa, względa procetowa? epewość bezwzględa epewość względa epewość procetowa 7

Potr Cygak 008 Typ A: Statystycza aalza daych pomarowych Nepewośc przypadkowe opsae są rozkładem prawdopodobeństwa typu Gaussa (ormalym). pukt przegęca krzywej to jest rozkład w postac uormowaej ϕ( ) d wartość merzoa 0 wartość oczekwaa σ odchylee stadardowe (mara epewośc pojedyczego pomaru) Poeważ w praktyce laboratoryjej wykoujemy zawsze skończoą lczbę pomarów to parametry rozkładu Gaussa możemy jedye estymować! 8

Potr Cygak 008 Typ A: Statystycza aalza daych pomarowych Przykład: aalza 94 wyków (duża statystyka!) pomaru prędkośc rowerzysty w postac hstogramu 8 6 4 dokładośc przyrządu pomarowego Dzelmy wyk a przedzały szerokośc odpowadającej dokładośc przyrządu pomarowego) Lczba pomarów 0 8 6 4 4.8 5.0 5. 5.4 5.6 5.8 6.0 6. 6.4 6.6 6.8 7.0 7. v (m/s) 9

Potr Cygak 008 Typ A: Statystycza aalza daych pomarowych Przykład: aalza 94 wyków (duża statystyka!) pomaru prędkośc rowerzysty w postac hstogramu 8 dopasowaa krzywa Gaussa (e uormowaa) 6 Lczba pomarów 4 0 8 6 4 ϕ( ) A ep σ π ( 0 σ Estymujemy parametry 0 σ wprost z dopasowaa ) 4.8 5.0 5. 5.4 5.6 5.8 6.0 6. 6.4 6.6 6.8 7.0 7. v (m/s) 0 + σ 0 - σ 0 wartość oczekwaa 0

Potr Cygak 008 Typ A: Statystycza aalza daych pomarowych Dla mejszych statystyk (p. 0-30 pomarów) e jesteśmy w stae dopasować rozkładu Gaussa uzyskać w te sposób oszacowae parametrów 0 σ. Możemy jedak zawsze posłużyć sę astępującym przyblżeam tych wartośc: Estymatorem welkośc oczekwaej 0 jest średa arytmetycza: 0 Marą epewośc pojedyczego pomaru jest jego odchylee od wartośc średej (estymator odchylea stadardowego): σ

Potr Cygak 008 Typ A: Statystycza aalza daych pomarowych Estymatorem epewośc wyku pomaru jest odchylee stadardowe średej arytmetyczej: welkość pomarów!!! moża zmejszać zwększając lczbę Tak oblczoą epewość terpretujemy astępująco: wykoując koleją sere pomarów oblczając średą wartość welkośc, możemy tę wartość zaleźć w przedzale z prawdopodobeństwem 0.683. Iterpretacja taka jest rówozacza ze stwerdzeem, że wartość rzeczywsta merzoej welkośc meśc sę w tym przedzale z prawdopodobeństwem 0.683.

Potr Cygak 008 Typ A: Statystycza aalza daych pomarowych Dla bardzo małych ser pomarowych 0 odchylee stadardowe średej arytmetyczej daje zażoą wartość epewośc wyku: Te pozom ufośc stosujemy w aalze pomarów I prac. -współczyk Studeta - lczba pomarów - pozom ufośc prawdopodobeństwo z jakm wyzaczoy przedzał t, S, + t α, α S zawera wartość rzeczywstą merzoej welkośc α0.68 8 α0.95 α0.99.837.706 63.657 3.3 4.303 9.96 4.97 3.8 5.84 5.4.776 4.604 6..58 4.03 7.09.447 3.707 8.077.365 3.5 9.066.306 3.355 0.059.5 3.5 3

Potr Cygak 008 Typ B: Brak możlwośc statystyczej aalzy daych Dla błędów systematyczych lub pojedyczych pomarów możemy stosować epewość maksymalą (azywaą także graczą) Rozkład Gaussa S + S 0 0 epewość stadardowa (TYP A) 0 epewość maksymala (TYP B) 0 φ() 0 + Rozkład jedorody (uormoway) wszystke wyk pomarów są zawarte w przedzale + 0, 0 0-0 0 + 4

Potr Cygak 008 Całkowta epewość pomarowa (Typ A + Typ B) Całkowta epewość pomarowa zawera zarówo epewośc przypadkowe jak epewośc systematycze. Mamy dwa możlwe podejśca: Włączee epewośc maksymalej do aalzy statystyczej Włączee epewośc stadardowej do aalzy determstyczej S S + ( 3 ) + 3 MAX S 5

Potr Cygak 008 Pomar bezpośred pośred b a c Prosty przykład: Obekt pomaru prostopadłośca (a, b, c) Pomar bezpośred: pomar wysokośc (c) prostopadłoścau Pomar pośred: pomar objętośc prostopadłoścau V abc 6

Potr Cygak 008 Nepewość w pomarach pośredch propagacja błędów statystyczych. a a Prosty przykład: Jak jest błąd pomaru objętośc V sześcau jeśl ustallśmy, że błąd pomaru długośc a wyos? a a V y y f() 3 V y f() 3 y dy d V (cm 3 ) y 00 000 800 600 400 00 y fukcja y 3 stycza dy/d 0 0 4 6 8 0 (cm) 7

Potr Cygak 008 Nepewość w pomarach pośredch propagacja błędów statystyczych. Ogóla postać epewośc dla fukcj welu zmeych TYP B Podejśce determstycze TYP A Podejśce statystycze y f (,,... ) y f (,,... ) y f (,,... ) y f (,,... ) f f y + +... + f S y f S f + f +... + S S 8

Potr Cygak 008 Zaps epewośc Podaje sę tylko dwe cyfry zaczące estymatora epewośc. Lczymy co ajmej trzy zaokrąglamy zawsze do góry. Wyk pomaru oblczamy o co ajmej jedo mejsce dzesęte dalej ż mejsce dzesęte, a którym zaokrągloo błąd, a astępe zaokrąglamy wg. ormalych reguł do tego samego mejsca dzesętego, do którego zaokrągloo błąd. Notatk Sprawozdae Zaps eprawdłowy 9

Potr Cygak 008 Porówywae wyków ) porówae z welkoścą tablcową waruek zgodośc gdze k wg. ISO ) porówae dwóch zmerzoych welkośc waruek zgodośc 0

Potr Cygak 008 Rysowae wykresów Poprawe Błęde

Regresja lowa dopasowywae prostej do zboru puktów dośwadczalych Problem: poprowadzee prostej y a + b jak ajlepej dopasowaej do zboru puktów dośwadczalych (y, y,,y ) zalezee parametrów a b oraz ch epewośc (S a S b ). Metoda aaltycza: Metoda ajmejszych kwadratów polegająca a takm doborze parametrów a b aby zmmalzować sumę kwadratu różcy pomędzy odcętą puktu pomarowego odpowadającym mu puktem dopasowywaej prostej. ( ) [ ] m + b a y Lczymy używając odpowedego oprogramowaa C y y a C y b y a y S a a y b S S a b gdze C y y D Współczyk korelacj CD y y r r m r blższe tym lepsze dopasowae! Potr Cygak 008

Potr Cygak 008 Regresja lowa learyzacja elowych zależośc fukcyjych. Przykład: Zmaa apęca w czase w trakce rozładowywaa kodesatora A.Zęba, Pracowa Fzycza WFTJ, 00 U(t) U 0 ep(-t/τ) 0 40 60 t [ms] l(u) lu 0 t/τ y b + a 3

Potr Cygak 008 Klka praktyczych uwag - podsumowae:. Przed przystąpeem do aalzy błędów proszę zastaowć sę jakego rodzaju błędy mają kluczowe zaczee statystycze (szumy, czas sposób reakcj eksperymetatora) czy systematycze (dokładość przyrządu pomarowego). Proszę porówać ch welkość.. W zakomtej wększośc przypadków pomary a I Pracow operają sę a zaledwe klkukrotym pomarze daej welkośc dlatego koecze jest wykorzystae wsp. Studeta (pozom ufośc 0.95) lub oszacowae błędu maksymalego (w zależośc od charakteru błędu patrz pukt ). 3. Uzyskay wyk pomaru ależy sprawdzć poprzez ) sprawdzee zgodośc jedostek ) porówae z jakmś odeseem lteraturowym 4. Uzyskaą wartość epewośc wyku ależy koecze przedstawć jako epewość względą tak aby ukąć gealych wosków w postac: pojemość C 00 µf ± 0mF gdze względa epewość jest 0000% welkośc merzoej 5. Wykresy zwązae z opracowae daych pomarowych moża dokoywać tylko przy użycu komputera (p. w programe Org). 6. Sprawozdaa powy być przygotowywae w edytorze tekstu ma to dwe praktycze zalety: ) Ułatwa poprawę dyskusję z prowadzącym ćwczee ) Umożlwa auczee sę płyego korzystaa z edytora ezbęde w przyszłej pracy ezależe od wybraego zawodu. 4

Potr Cygak 008 Lteratura ) I Pracowa fzycza, red. A.Magera, OWI Kraków 006 ) H. Szydłowsk, Pracowa fzycza, PWN Warszawa 999 3) A.Zęba, Postępy Fzyk, tom 5, zeszyt 5, 00, str.38-47 5