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

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

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

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

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

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

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

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 = =

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Instrukcja do wykonania zadania. Masa ciała. Wys. Ciała

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Analityka chemiczna. Podstawy statystyki. Marek Kręglewski tel

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

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

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

Statystyka opisowa. Stawia się pytania: pytanie co? poprzedza pytanie jak?. Najpierw potrzebna jest miara, potem można badać zmiany tej miary.

Przewodnik do ćwiczeń ze statystyki

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

Statystyka Inżynierska

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

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej

Wyrażanie niepewności pomiaru. Andrzej Kubiaczyk Wydział Fizyki, Politechnika Warszawska

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

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

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

Wyrażanie niepewności pomiaru

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

. Wtedy E V U jest równa

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

INSTRUKCJA DO CWICZENIA NR 6

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

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

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

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

POMIARY PRZEPŁYWU I OPRACOWANIE WYNIKÓW POMIAROWYCH

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

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Analiza danych pomiarowych

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB I. 2. Plan laboratorium I techniki statystyki opisowej

Ą Ą

ć Ę ć ć ć ć ą

ż

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Ę Ć Ź Ć Ę Ń Ć ć

Ą Ą Ł

Ą Ż Ż Ę Ę

ć Ę Ę ć Ę ć Ę Ę Ę

Ą Ą

Ę Ą Ż ć Ę Ż Ł ź

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

Ż Ć Ź Ź Ż Ą Ą ć Ź Ź Ć Ę

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

Ę

Ę ć ć Ę Ą Ę

Ę Ą Ł Ę Ł ć

ć ż ż Ś ż

Ą Ę

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ś ś ś Ź Ę Ć ś ś ś ć ś ś ś ś ś ś ś ś ś ś Ą


ć ć ć Ś ć Ż

ź ś Ś Ę Ż ść ś ś Ż Ż ś Ż Ż

Linie regresji II-go rodzaju

Ę ń Ź Ę ń Ę

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

ż ó ó ó ó ó ó Ć ó Ę

Ć ź ż ć ć ć ż ż

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

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

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

ź

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

Matematyczny opis ryzyka

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

STATYSTYKA OPISOWA. Statystyka. Losowanie (pomiar)

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

STATYSTYKA DANYCH SAMOSKORELOWANYCH

Transkrypt:

ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej warygodośc możemy wykazać, że etymator waracj określoy jet wzorem: ( µ µ Tak etymator okazuje ę być ajlepzym etymatorem, gdyż jet o zgody, eobcążoy ajbardzej efektywy. Wadą tak zdefowaego etymator jet jedak to, że wytępuje w m wartość µ, której zazwyczaj e zamy. Oczywśce możemy wartość oczekwaą zatąpć welkoścą, którą zamy czyl wartoścą średą (etymatorem wartośc oczekwaej. Otrzymamy wówcza wzór: ( Tak etymator jet jedak etymatorem obcążoym. Jet tak, gdyż powyżzy wzór określa rozrzut pomarów wokół wartośc średej, a e wokół wartośc oczekwaej. Wzór a µ możemy oczywśce wykorzytać, gdy zamy µ tz. wylczamy warację w oparcu o dae dotyczące wzytkch elemetów populacj. µ azywa ę odchyleem tadardowym z populacj. Dr Adam Mchczyńk - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 6

Spróbujmy wylczyć zwązek pomędzy waracją pomarów wokół wartośc oczekwaej µ a waracją wokół wartośc średej. Ozaczmy: V( waracja wokół wartośc wartośc oczekwaej µ, V ( waracja wokół wartośc średej, V( waracja wartośc średej wokół wartośc oczekwaej. Na rozrzut pomarów wokół wartośc oczekwaej µ kłada ę rozrzut pomarów wokół wartośc średej oraz rozrzut wartośc wokół µ. Zgode z prawem dodawaa waracj możemy węc zapać: V( V( + V ( Jeżel a podtawe wcześejzych oblczeń podtawmy: to: V( V( + V ( V( V( V ( ( V( V ( V( V ( V( V( Dr Adam Mchczyńk - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 6

Zatem właścwym etymatorem V( będze: Po podtaweu za otrzymamy: ( ( Tak etymator waracj jet etymatorem zgodym eobcążoym. Etymatorem dyperj będze oczywśc perwatek z etymatora waracj: ( Etymator dyperj określoy powyżzym wzorem azywamy odchyleem tadardowym pojedyczego pomaru lub po protu odchyleem tadardowym (z próby. Odchylee tadardowe jako fukcja zmeej loowej róweż jet zmeą loową ależy zatem pamętać, że jet oo tylko ozacowaem dyperj pomarów oraz, że możemy określć dyperję (rozrzut tatytyczy tego ozacowaa. Dr Adam Mchczyńk - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 6 3

DYSPERSJA ODCHYLENIA STANDARDOWEGO 0.8 0.7 0.6 D( / 0.5 0.4 0.3 0. 0. 0 6 0 4 8 6 30 34 38 4 46 50 54 58 Dr Adam Mchczyńk - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 6 4

ODCHYLENIE STANDARDOWE WARTOŚCI ŚREDNIEJ Poeważ: V( V( Zatem etymatorem waracj wartośc średej będze: ( A etymatorem dyperj wartośc średej: ( ( ( Powyżze wyrażee azywamy odchyleem tadardowym wartośc średej Odchylee tadardowe wartośc średej jako fukcja zmeej loowej jet zmeą loową. Ozacza to, że podobe jak odchylee tadardowe pojedyczego pomaru jet oo tylko ozacowaem dyperj wartośc średej a e dokładą wartoścą tej dyperj. Odchylee tadardowe średej przyjmowae jet jako epewość pomaru. Dr Adam Mchczyńk - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 6 5

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU A Wyk pomarów określamy jako wartość średą z er pomarów. Nepewość tadardową pomaru (wyzaczea wartośc średej określamy podając wartość odchylea tadardowego wartośc średej ozaczamy u(. Tak poób wyzaczaa epewośc (tz. w oparcu o erę wyków pomarów, przy których wytępuje rozrzut tatytyczy azyway jet oblczaem epewośc metodą A. Oblczae epewośc metodą typu B jet to metoda oblczaa epewośc pomarowej drogą ą ż w przypadku A (p. a podtawe założoego rozkładu tatytyczego. Nepewość podajemy z dokładoścą do ograczoej lczby cyfr zaczących, poeważ wartość którą zamy jet tylko przyblżoym ozacowaem. Gude to Epreo of Ucertaty określa, że epewość powa być podawaa z dokładoścą do dwóch cyfr zaczących. Dr Adam Mchczyńk - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 6 6