1. Błąd średni pomiaru. Leica DISTO

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

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

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

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

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

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

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

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

Estymacja przedziałowa

Lista 6. Estymacja punktowa

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

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

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

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

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

Podstawy chemii. Natura pomiaru. masa 20 ± 1 g

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

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Statystyka Wzory I. Analiza struktury

LABORATORIUM METROLOGII

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

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

POLITECHNIKA OPOLSKA

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

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.

Rozkład χ 2 = + 2π 2. Niech zmienna losowa x ma rozkład normalnyn(x; µ,σ). Znajdziemy rozkład zmiennej:

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Parametryczne Testy Istotności

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

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

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

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

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

χ 2 = + 2π 2 Niech zmienna losowa x ma rozkład normalnyn(x; µ,σ). Znajdziemy rozkład zmiennej: σ

Statystyczny opis danych - parametry

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

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

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

oznaczają łączne wartości szkód odpowiednio dla k-tego kontraktu w t-tym roku. O składnikach naszych zmiennych zakładamy, że:

Rozkłady statystyk z próby Twierdzenia graniczne

POMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW

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

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Wykład 5 Przedziały ufności. Przedział ufności, gdy znane jest σ. Opis słowny / 2

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

VII MIĘDZYNARODOWA OLIMPIADA FIZYCZNA (1974). Zad. teoretyczne T3.

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Statystyka matematyczna dla leśników

ZADANIA ZAMKNIĘTE. Zadanie 1. (1 pkt) Wartość wyrażenia. b dla a 2 3 i b 2 3 jest równa A B. 5 C. 6 D Zadanie 2.

Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.

OPRACOWANIE WYNIKÓW POMIARÓW

Rentgenowska analiza fazowa jakościowa i ilościowa Wykład 9

16 Przedziały ufności

ma rozkład złożony Poissona z oczekiwaną liczbą szkód równą λ i rozkładem wartości pojedynczej szkody takim, że Pr( Y

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Informatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11

2. Schemat ideowy układu pomiarowego

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

Zawartość. Zawartość

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Obserwacje odstające mają duży wpływ na średnią średnia nie jest odporna.

Podstawy informatyki 2. Podstawy informatyki 2. Wykład nr 9 ( ) Plan wykładu nr 9. Politechnika Białostocka. - Wydział Elektryczny

są niezależnymi zmiennymi losowymi o jednakowym rozkładzie Poissona z wartością oczekiwaną λ równą 10. Obliczyć v = var( X

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

t - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody

Ciągi liczbowe wykład 3

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

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

PRZEDZIAŁY UFNOŚCI. Niech θ - nieznany parametr rozkładu cechy X. Niech α będzie liczbą z przedziału (0, 1).

( 0) ( 1) U. Wyznaczenie błędów przesunięcia, wzmocnienia i nieliniowości przetwornika C/A ( ) ( )

3. PRZYKŁAD OBLICZANIA WSPÓŁCZYNNIKA PRZENIKANIA CIEPłA U

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

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

Statystyka Matematyczna Anna Janicka

x 2 5x + 6, (i) lim 9 + 2x 5 lim x + 3 ( ) 9 Zadanie 1.4. Czy funkcjom, (c) h(x) =, (b) g(x) = x x, (c) h(x) = x + x.

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

z przedziału 0,1. Rozważmy trzy zmienne losowe:..., gdzie X

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

Transkrypt:

Aaliza dokładości poiarów Charakterystyką dokładości istruetów poiarowych jest błąd średi poiaru. Wykoywae poiary bezpośredie w tereie pośrediczą zwykle w wyzaczaiu pewych wielkości ie poddających się wprost poiarowi, a przykład pole powierzchi działki jest wyzaczae a podstawie poiaru długości boków działki. Błędy średie poiarów pośredich, p. pola powierzchi działki, są obliczae a podstawie prawa przeoszeia błędów przypadkowych. Cele plaowaia dokładości poiarów jest dobór istruetów poiarowych dla zapewieia wyagaej dokładości wyzaczaych wielkości. Błąd średi poiaru Poiar jest czyością ającą a celu wyzaczeie wartości daej wielkości fizyczej. Poiar oże być bezpośredi lub pośredi. W poiarze bezpośredi dokouje się porówaia wartości ierzoej wielkości fizyczej z wartością wzorcową, a przykład jedego etra. W poiarze pośredi ierzy się ie wielkości fizycze związae zaą zależością fukcyją z wielkością ierzoą. Przykładai poiarów bezpośredich są poiary długości budyku, jak rówież odległości iędzy ściaai, posadzką a sufite za poocą podręczych dalierzy laserowych Rys.. 4,507 ± DISTO x = 4,006 ± Leica DISTO Podczas poiaru za poocą dalierzy laserowych czerwoy proień światła laserowego ułatwia lokalizację celu z dokładością plaki laserowej, której średica dla odległości 0, 50 i 00 wyosi odpowiedio 6; 30 i 60. Czas trwaia poiaru wyosi 3 sekudy. Dalierz jest wyposażoy w tarczę celowiczą ustawiaą a arożikach budyków, w przypadku poiaru długości ścia zewętrzych. Tarcza ta poprawia rówież waruki poiaru do ieregularych powierzchi lub powierzchi o ały współczyiku odbicia, a także w przypadku poiaru w poieszczeiach zadyioych, zapyloych lub zagloych. W paięci wewętrzej dalierza oża rejestrować trzy róże wyiary, p. długość, szerokość i wysokość poieszczeia, co uożliwia obliczeie i wykazaie a ekraie dalierza powierzchi i kubatury. Z doświadczeia wiadoo, że wyik poiaru pewej wielkości p. odległości x za poocą dalierza DISTO (rys...,.) przyjuje wartość z przedziału a < x < b którego wielkość zależy od dokładości użytego przyrządu poiarowego.

Ex - wartość oczekiwaa wyiku poiaru x := 4.006 x := 4.00 x := 4.008 3 DISTO a v = x Ex - błąd poiaru b x := 4.004 4 x x 4 x x 3 x - wyik poiaru := 4 = Ev - błąd średi poiaru := 0.00 Rys.. Odchyleie wyiku poiaru x od wartości oczekiwaej v = x Ex azywae błęde poiaru, a charakter przypadkowy, zieia się w czasie wykoywaia poiarów zarówo co do wielkości jak i zaku. Przy założeiu średiej arytetyczej jako wartości oczekiwaej wyiku poiaru: x i i = x sr := x sr = 4.005 błędy poszczególych poiarów v := x x sr wyoszą: v = 0.00 v = 0.003 3 v = 0.003 v = 0.00 4 Odchyleie stadardowe, azywae błęde średi poiaru = Ev jest obliczae a podstawie wartości oczekiwaej suy kwadratów (iezależych Ev i v j = 0 i jedakowej dokładości Ev i = i =, i, j =,,...) błędów poiarów EΣ(x i x śr ) = ΣE(x i x śr +Ex Ex) = ΣE[v i (v +...+v )/] = ( ), skąd: ( v i ) i = 0 := 0 = 0.006 Jeżeli 0 = 0.006 = 0.00 to wartość średia i jej błąd: śr =E(x śr Ex śr ) = /, sr := sr = 0.00 są poprawe, to zaczy wyiki poiarów są zgode. Poiary, których odchyłki v przekraczają co do bezwzględej wartości - lub 3-krotie ich błąd średi: v = E(x x śr ) : v := sr v = są uzawae za odstające: W poday przykładzie brak poiarów odstających, wszystkie poiary spełiają kryteriu v v = 0.0035.

są uzawae za odstające: W poday przykładzie brak poiarów odstających, wszystkie poiary spełiają kryteriu v v = 0.0035. W przypadku wystąpieia poiarów odstających paraetry rozrzutu xsr, 0 są obliczae iteracyjie, odrzucając a każdy kroku poiary odstające. W każdy kroku iteracji oże się zieiać zestaw usuwaych poiarów odstających, poiar raz usuięty oże wrócić do zbioru, a podstawie którego oblicza się paraetry rozrzutu. Postępowaie iteracyje kotyuuje się do oetu, gdy paraetry rozrzutu otrzyywae w kolejych iteracjach przestaą się różić zacząco, co ozacza, że zbiory w kolejych iteracjach zawierają te sae, lub prawie te sae poiary.. Rozkład oraly W przypadku dużej liczby poiarów p. := 0 wyików poiarów odległości za poocą dalierza DISTO, o błędzie średi poiaru := 0.00, pogrupowaych w 5 -ciu przedziałach o szerokości x := 0.00 i środkach X: x := 4.005 8 x := 4.006 9 x := 4.003 x := 4.006 3 0 x := 4.004 x := 4.005 x := 4.007 4 5 x := 4.004 x := 4.006 x := 4.008 5 6 x := 4.00 x := 4.003 x := 4.005 x := 4.008 x := 4.009 6 3 7 9 x := 4.00 x := 4.004 x := 4.005 x := 4.007 x := 4.00 7 4 8 0 X := 4.005 X := 4.0035 X := 4.0055 X := 4.0075 X := 4.0095 3 4 5 otrzyuje się: wartość średią i jej błąd średi: x i i = x sr := x sr = 4.0054 sr := sr = 0.0004 gęstości wyików poiarów w poszczególych przedziałach: p =/0; p =5/0; p 3 =5/0; p 4 =5/0; p 5 =/0; histogra gęstości wyików poiarów (rys...) w postaci prostokątów p wziesioych ad osią x o wysokościach F := - dobraych tak, aby pola x prostokątów były rówe gęstościo poiarów w poszczególych przedziałach: F =50; F =5; F 3 =75; F 4 =00; F 5 =50; krzywą Gaussa ałożoą a histogra gęstości, azywaą fukcją gęstości wyików poiaru (rys...): := π e ( ) 99.5 ( + ).0 f x sr f x sr x x sr = - wartość w pukcie ekstrealy x sr = - wartość w puktach przegięcia x sr ±

00 50 00 50 Poiary, histogra i krzywa Gaussa -α = 68% α / - - - - α / Pola obszarów (prawdopodobieństwa wystąpieia wyiku poiaru p =-α) ograiczoych krzywą Gaussa, w przedziałach pojedyczego x śr ±, podwójego x śr ± i potrójego x śr ± 3 błędu średiego poiaru : x sr + x sr x sr + x sr x sr + 3 x sr 3 = 0.68 = 0.95 = 0.997 4 4.005 4.0 Rys.. x sr = 4.0054 Fukcja gęstości a tę własość, że i większa jest jej wartość, ty większe jest prawdopodobieństwo wystąpieia wyiku poiaru z iewielkiego otoczeia puktu x ± x i odpowiadającego tej wartości f(x). Największe prawodpodobieństwo wystąpieia wyiku poiaru jest w otoczeiu wartości średiej x sr (rys. 4..). Gęstość poiarów p w wybray przedziale (a, b) jest rówa polu powierzchi iędzy osią x i krzywą Gaussa f(x), ograiczoej odciętyi a i b. Pole to jest azywae prawdopodobieństwe wystąpieia wyiku poiaru w przedziale (a, b). Prawdopodobieństwo wystąpieia poiaru w przedziale ± wyosi. Prawdopodobieństwo wystąpieia poiaru w określoy przedziale a < x < b azywae jest pozioe ufości p = α, gdzie α jest współczyikie istotości. Prawdopodobieństwa wystąpieia poiaru w przedziałach pojedyczego x śr ±, podwójego x śr ± i potrójego x śr ± 3 błędu średiego wyoszą 0.683, 0.954 i 0.997 (rys...). W przypadku zgodości histograu wyików poiaru z krzywą Gaussa (rys...): wyiki ają rozkład oraly x ~ N(Ex, ), stadaryzoway błąd v/ a rozkład oraly zerojedykowy v ~ N(0, ), sua kwadratów Σ(v i /) 0 ( )/ a rozkład chi-kwadrat o liczbie stopi swobody rówej wartości oczekiwaej E( 0 ( )/ ) = : 0 ( )/ ~ χ - (rys..). W ty przypadku, alteratywą deteriistyczego testu zgodości poiarów 0 v := x x sr ( v i ) i = 0 := 0 = 0.003 = 0.00 jest test statystyczy 0 ( ) χ, α v = a zaday pozioie ufości, zwykle -α = 0.95 (rys..,.3): 3 4 5 6-0.003-0.004-0.00-0.00-0.00-0.00

0 ( ) = 5.7 qchisq ( 0.95, ) = 30. f ( χ ) -α = 0.95 α = 0.05 χ 0 ( ) = 5.7 χ, α= 30, p := 0.68, 0.70.. 0.997 - pozio ufości (p = -α) Rys.. 0 ( ) qchisq( p, ) 35 30 5 0 ( ) χ, α 0 0.68 0.84 p p=-alfa Rys..3 W przypadku pozytywego wyiku testu odchyłki wyików poiaru od wartości średiej a ogół zawierają się wewątrz potrójego przedziału ich błędu średiego v 3 v: v := sr v = 0.009 ax( v) = 0.0046 3 v = 0.0058 3 v = 0.0058 i( v) = 0.0044