REGRESJA LINIOWA. gdzie

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

Regresja linowa metoda najmniejszych kwadratów. Tadeusz M. Molenda Instytut Fizyki US

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta

Linie regresji II-go rodzaju

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

METODY KOMPUTEROWE 1

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

ANALIZA ZALEŻNOŚCI DWÓCH ZMIENNYCH ILOŚCIOWYCH

BADANIE WSPÓŁZALEśNOŚCI DWÓCH CECH - ANALIZA KORELACJI PROSTEJ

Laboratorium fizyczne

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

Opracowanie wyników pomiarów

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

KORELACJA KORELACJA I REGRESJA. X, Y - cechy badane równocześnie. Dane statystyczne zapisujemy w szeregu statystycznym dwóch cech

OBLICZANIE GEOMETRYCZNYCH MOMENTÓW BEZWŁADNOŚCI FIGUR PŁASKICH, TWIERDZENIE STEINERA LABORATORIUM RACHUNKOWE

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Projekt 2 2. Wielomiany interpolujące

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

Matematyka II. Wykład 11. Całka podwójna. Zamiana na całkę iterowaną. Obliczanie pól obszarów i objętości brył.

MODEL SHARP A - MIARY WRAŻLIWOŚCI

Wymiarowanie przekrojów stalowych

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

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

Strona: 1 1. CEL ĆWICZENIA

Regresja liniowa. (metoda najmniejszych kwadratów, metoda wyrównawcza, metoda Gaussa)

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

Projekt 3 3. APROKSYMACJA FUNKCJI

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

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

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

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

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

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

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

Rachunek Prawdopodobieństwa i statystyka W 10: Analizy zależności pomiędzy zmiennymi losowymi (danymi empirycznymi)

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

Statystyka. Teoria błędów. Wykład IV ( )

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański

termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi

Wyrażanie niepewności pomiaru

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

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

Mh n. 2 ε. h h/ n n. Ekstrapolacja Richardsona (szacowanie błędu) błąd. ekstrapolowana wartość całki I. kwadratury z adaptowanym krokiem

Regresja REGRESJA

Statystyka powtórzenie (II semestr) Rafał M. Frąk

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

Statystyka Inżynierska

Badania Maszyn CNC. Nr 2

. Wtedy E V U jest równa

Zaawansowane metody numeryczne

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE

11. Aproksymacja metodą najmniejszych kwadratów

Rys. 1. Interpolacja funkcji (a) liniowa, (b) kwadratowa, (c) kubiczna.

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

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

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

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

MATEMATYKA STOSOWANA W INŻYNIERII CHEMICZNEJ

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

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

System finansowy gospodarki

II. ĆWICZENIA LABORATORYJNE

Wiek statku a prawdopodobieństwo wystąpienia wypadku na morzu analiza współzależności

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

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

ALGORYTM OBLICZANIA JEDNORODNEGO PODŁOŻA GRUNTOWEGO O KSZTAŁCIE WYPUKŁYM

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

dr Michał Konopczyński Ekonomia matematyczna ćwiczenia

Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

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

STATYSTYKA OPISOWA. Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Koninie. Materiały pomocnicze do ćwiczeń. Materiały dydaktyczne 17 ARTUR ZIMNY

Sprawozdanie powinno zawierać:

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

Laboratorium z Biomechatroniki Ćwiczenie 3 Wyznaczanie położenia środka masy ciała człowieka za pomocą dźwigni jednostronnej

WYZNACZANIE PRZERWY ENERGETYCZNEJ GERMANU

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Analiza błędów pomiarowych Pomiar pomiarów bezpośrednich pośrednich

Transkrypt:

REGREJA LINIOWA Jeżel zmerzoo obarczoe tlko błędam przpadkowm wartośc (, ),,,..., dwóch różch welkośc fzczch X Y, o którch wadomo, że są zwązae ze sobą zależoścą lową f(), to ajlepszm przblżeem współczków A B w rówau A + B jest A Γ, B Γ, gdze Γ Welkośc charakterzujące zależość lową został oblczoe w oparcu o pukt dośwadczale, a te obarczoe są epewoścam zwązam z wkowam pomaram. Dlatego współczk A B też są wzaczae z pewą dokładoścą. Nepewośc welkośc A B oblczam astępująco: δa σ Γ, δb σ Γ, gdze σ ( A B) ε UWAGA:. Ab arsować prostą regresj lowej a paperze mlmetrowm wberam dowole ( względe odległe od sebe) współrzęde p k ( e współrzęde puktów pomarowch! ), oblczm odpowadające m współrzęde p k według rówaa A + B ( A B już są zae ), aosm pukt o współrzędch ( p, p ) oraz ( k, k ) przez te pukt przeprowadzam prostą. Pukt odpowadające wkom aszch pomarów wraz z ch epewoścam pow rozkładać sę rówomere w poblżu tej prostej może sę okazać, że żade z aszch puktów pomarowch e leż a ej! Zacze odstępstwa ( poad 0 % ) puktów pomarowch od l teoretczej pozwalają przpuszczać, że merzoe welkośc e są lowo zależe. Wted też współczk korelacj zacze róż sę od jedośc. Jeśl te odstępstwa dotczą małej lośc puktów pomarowch ustuowach w różch częścach wkresu to przjmujem, że pukt te obarczoe są tzw. błędem grubm. Take pukt odrzucam, a dla pozostałch poowe oblczm wszstke parametr prostej ajlepszego dopasowaa tz. A, δa, B, δb oraz współczk korelacj R.

. Wszstke kalkulator tpu CIENTIFIC, które wkoują oblczea statstcze jedej zmeej, automatcze oblczają sum tpu,, gdze,,,.... Kalkulator pozwalające wkować oblczea statstcze a dwóch zmech, oblczają także sum tpu,,. Możlwe węc jest wzaczee wszstkch parametrów prostej ajlepszego dopasowaa metodą regresj lowej zwaej róweż metodą ajmejszch kwadratów. Przed oblczeam sprawdzć w strukcj dołączoej do kalkulatora, cz regresja jest lczoa dla rówaa A + B cz dla A + B. Ab wzaczć epewośc współczków A B prz pomoc kalkulatora wgodej jest zastosować astępujące przblżee zamast ε A B ( A B) ε Procedura ta może wpłąć a zmaę wartośc σ, która zależa jest od ε to spowodować zmaę wartośc δa δb choć wrażea pozostają take same. W kosekwecj może δa ε Γ δb ε Γ W rozważam przkładze f() z wzorów wgodch mam ε 469,8796 44,064 4,6749,4047 ε 4047, 0, 665595 δa 0,9966 δb 0,66865 Na podstawe wzorów dokładch otrzmao ( A B) 40499, 0, 665576 δa 0,9960 δb 0,6686 Wdać, że zgodość otrzmach welkośc lczbowch jest bardzo dobra. Celowo zaechao zaokrągleń. Rówae prostej ajlepszego dopasowaa będze (,54 ± 0,99) + (,707 ± 0,66 ) Te sposób oblczaa epewośc δa δb jest o wele prostsz szbsz lecz mej dokład. Może a przkład zawżać wartośc poszukwach welkośc δa δb ezależe od zaokrągleń różch welkośc a poszczególch etapach oblczeń. Poza tm, schematcze stosowae przblżoej zależośc

ε A B może prowadzć do bezsesowch wartośc lczbowch welkośc ε ( p. wartośc ujeme!!! ) awet prz dużej dokładośc pomarów oblczeń. W przpadku, gd prz oblczau wrażea przblżoego ε wstępuje różca dwóch dużch, prawe jedakowch lczb, ależ koecze posłużć sę zależoścą defcją ε ( A B). WPÓŁCZYNNIK KORELACJI Współczk korelacj R jest marą lczbową korelacj (zwązku, współzależośc) zmech (,,,...) tworzącch sere pomarów welkośc X Y. Z jedej stro służ do upewea sę, cz mam wstarczającą lość pomarów welkośc b twerdzć, że zachodz mędz m korelacja czl zależość p. lowa, wkładcza, logartmcza. Z drugej stro R jest marą prawdopodobeństwa stea przjętej (postulowaej) współzależośc zmech. Jeżel zwązek mędz zmem jest low, f(), to R azwam współczkem korelacj lowej, a współzależość mędz dwema seram pomarów - korelacją lową. Korelacja jest tm slejsza, m wększą wartość z przedzału [-, + ] osąga R. Duża wartość współczka R śwadcz o dużm prawdopodobeństwe postulowaego zwązku zmech. W szczególośc R ±0,95 ozacza prawdopodobeństwo rówe 95% dla badaej współzależośc. Tak węc, może zachodzć korelacja lowa pomędz puktam dośwadczalm (, ), lecz obarczoa jest epewoścą względą woszącą 5%. Jeżel R ± mówm o korelacj zupełej, jeżel R 0 to mówm o braku korelacj. Mała wartość współczka korelacj R może wskazwać a zbt krótką serę pomarów lub a ą, ż przjęto, współzależość mędz welkoścam. W perwszm przpadku przeprowadzam pomar uzupełające, a w drugm, o le e przecz to prawom rządzącm badam zwązkem mędz seram pomarów, sprawdzam ą korelację, p. krzwolową zamast lowej. Iformacje dotczące regresj elowej zawarte są w 4.. skrptu Ćwczea laboratorje z fzk, cz.i. Podstaw opracowaa wków pomarów OWPWr., Wrocław 999 - POPRAWKI R., ALEJDA W. Jeżel atomast wadomo, że zwązek mędz welkoścam ma charakter wkładcz, to warto ajperw dokoać tzw. learzacj badaej zależośc a astępe skorzstać z metod regresj lowej. Węcej a te temat moża zaleźć w.. wspomaego skrptu. Gracze wartośc R w zależośc od lczb pomarów, od którch wzwż moża woskować o steu współzależośc, przedstawa poższa tabela. 5 0 0 0 40 50 75 00 500 000 0000 R 0,99 0,84 0,64 0,5 0,47 0,4 0,5 0,0 0,4 0,0 0,0 Rozumem ją astępująco: jeżel p. dla 0 otrzmao wartość współczka korelacj R e mej ż 0,84, to przjęt zwązek mędz welkoścam jest popraw, ale tlko w 84%. W zwązku z tm, e moża spodzewać sę ułożea wszstkch puktów pomarowch a l ajlepszego dopasowaa.

Wartośc średe zmech, stadardowe odchlea pojedczego pomaru, współczk korelacj R parametr prostej A + B spełają astępujące relacje: A R B A ( ) Δ ( ) Δ gdze: odchlea stadardowe pojedczej wartośc z ser pomarów, Δ -, Δ -, wartośc średe ser, lość pomarów w serach. W programe użtkowm Ecel prz wkowau wkresów moża określć współczk korelacj, jedak epewośc współczków A B lczm korzstając ze wzorów regresj lowej, lub korzstając z programów regresja. Należ pamętać, że w przpadku maowach welkośc zmech róweż współczk A, δa, B δb są welkoścam maowam ależ podawać wartośc tch współczków wraz z jedostkam!!!. Wskazae jest także podae faktczej zależośc, dla której zastosowaa będze metoda regresj lowej. Przkładowo rozważm odkształcea jedoosowe (p. rozcągae drutu), które w wąskm zakrese aprężeń podlegają prawu Hooke a: ΔL E L 0 F, gdze: L O - welkośc stałe dla daego drutu ( długość początkowa pole przekroju poprzeczego) F sła powodująca aprężee ( F mg ), ΔL wdłużee drutu pod wpłwem sł F, E moduł Youga, poszukwa parametr drutu. Δ L Jeśl ta zależość zostae przblżoa fukcją lową A + B to L 0, F, A E oraz δa ΔE. E Jeśl atomast fukcją lową przblż sę wrażee E Δ L m to ΔL, m oraz A. L0 g L0 g W tm przpadku moduł Youga, E, ależ oblczć a podstawe wartośc lczbowch A,, L 0 g, a jego epewość ΔE - a podstawe epewośc δa, Δ, ΔL 0 Δg. Obe metod są poprawe, jedak perwsza pozwala bezpośredo wzaczć szuka parametr E epewość ΔE. Wmar współczków prostej regresj ( A, B ) w każdm z prezetowach przkładów będą oczwśce róże. 4

Przkład: Dokoao pomarów o różej preczj. Wk pomarów welkośc zebrao w tabel. a) tabela wkres wkoae za pomocą programu Ecel Lp. f ( ) f ( ), 5,5, 5,5,0 6,80,0 6,40,95 8,99,95 9,49 4,98,0,98,8 5 5,0,09 5,0,09 Jak wdać, dla fukcj f () czl,54 +,707 współczk korelacj R 0,987 jest za mał (dla 5, współczk R 0,99) czl e moża powedzeć,że wstępuje lowa zależość ( ). Należ węc wkoać dodatkowe pomar w ch, lub w tch samch puktach (zagęścć pomar, powtórzć wątplwe lub/ rozszerzć zakres pomarow). b) oblczea wkoae a podstawe pomarów f() ujętch w tabel powżej za pomocą programu regresja.zp zajdującego sę w sec teretowej pod adresem: http://www.f.pwr.wroc.pl/~ddaktka/lpf/program/de.htm Współczk: A,06 E + 0 B,884 E + 0 Nepewość współczków: δa 4,54 E δb,506 E c) oblczea wkoae a podstawe pomarów ujętch w tabel w pukce a) za pomocą programu regresja.ee zajdującego sę w komputerze w LPF pod adresem: C:\UŻYTKI\regresja.ee Rówae prostej:,06 +,884 Nepewość współczków: δa δa 0,045 δb δb 0,5 Take rówae ależ przepsać, stosując prawdła zaokrąglea, w astępując sposób: (,06 ± 0,045 ) + (,88 ± 0,6 ) 5