STATYSTYKA W POMIARACH AKUSTYCZNYCH - PODSTAWY

Podobne dokumenty
Księga Jakości Laboratorium

Metodyka szacowania niepewnoci rozszerzonej. Opracował: mgr Mikołaj Kirpluk

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

Laboratorium Metrologii I Nr ćwicz. Opracowanie serii wyników pomiaru 4

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

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.

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

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Kurs Prawdopodobieństwo Wzory

WYKŁAD 1. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

Badanie efektu Halla w półprzewodniku typu n

Estymacja przedziałowa

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

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

OKREŚLENIE CHARAKTERYSTYK POMPY WIROWEJ I WYZNACZENIE PAGÓRKA SPRAWNOŚCI

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

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

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

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

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

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Lista 6. Estymacja punktowa

COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871

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

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

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

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

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

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Twierdzenia graniczne:

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

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

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

2.1. Studium przypadku 1

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

16 Przedziały ufności

Rozkłady statystyk z próby Twierdzenia graniczne

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Statystyczny opis danych - parametry

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa

Prawdopodobieństwo i statystyka

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

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

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

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia

40:5. 40:5 = υ5 5p 40, 40:5 = p 40.

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

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

POLITECHNIKA OPOLSKA

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

2. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE

Zdarzenia losowe, definicja prawdopodobieństwa, zmienne losowe

ZDARZENIE ELEMENTARNE to możliwy wynik doświadczenia losowego. Wszystkie takie możliwe wyniki tworzą zbiór zdarzeń elementarnych.

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

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1,

LABORATORIUM METROLOGII

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

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

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

Instrukcja do laboratorium z fizyki budowli. Ćwiczenie: Pomiar i ocena hałasu w pomieszczeniu

d wymiarowy wektor losowy Niech (Ω, S, P) przestrzeń probabilistyczna Definicja Odwzorowanie X: Ω R nazywamy 1-wymiarowym wektorem

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

(X i X) 2. n 1. X m S

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

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

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2

Niezależność zmiennych, funkcje i charakterystyki wektora losowego, centralne twierdzenia graniczne

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

Wykład 13: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

P = 27, 8 27, 9 27 ). Przechodząc do granicy otrzymamy lim P(Y n > Y n+1 ) = P(Z 1 0 > Z 2 X 2 X 1 = 0)π 0 + P(Z 1 1 > Z 2 X 2 X 1 = 1)π 1 +

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka w rozumieniu tego wykładu to zbiór metod służących pozyskiwaniu, prezentacji, analizie danych.

Księga Jakości Laboratorium

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

Zatem przyszła wartość kapitału po 1 okresie kapitalizacji wynosi

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

ZBIEŻNOŚĆ CIĄGU ZMIENNYCH LOSOWYCH. TWIERDZENIA GRANICZNE

Estymacja parametrów populacji

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Estymacja przedziałowa - przedziały ufności

Zadanie 3. ( ) Udowodnij, że jeśli (X n, F n ) jest martyngałem, to. X i > t) E X n. . t. P(sup

Transkrypt:

STATYSTYKA W POMIARACH AKUSTYCZNYCH - PODSTAWY mgr Mikołaj KIRPLUK NTL-M.Kirluk 00-76 Warszawa, ul.belwederska 3 m.6 www.tlmk.com tel.k.: 50 660 e-mail: mkirluk@tlmk.com. WSTĘP W związku z szeregiem wymagań stawiaych m.i. rzez rzeisy rawe zachodzi koieczość określaia ieewości wyików badaia hałasu a odstawie wykoaych omiarów oziomu dźwięku. Skocetruję się tu a asekcie fizyczym tego zagadieia, omijając ie asekty (rawe, faktyczej jakości badań, sesu akredytacji w omiarach środowiskowych, a hałasu w szczególości - to temat a osobe dyskusje, do rowadzeia których iezbęde jedak jest zrozumieie fizyczej stroy zjawiska hałasu, omiaru oziomu dźwięku oraz statystyki). Chociaż już ogół osób zajmujących się srawami hałasu określa wartość średią oziomu dźwięku jako średią logarytmiczą (szczegółowe wyjaśieie tego ojęcia dalej w treści referatu) zgodie z eergetyczym charakterem tego zjawiska, to dalsze rachuki statystycze wielu wykouje jedak a... oziomach dźwięku! Jest to cyferkologia stosowaa... Żeby zrozumieć źródło takiego błędu trzeba uświadomić sobie geezę ojęć i wzorów statystyczych oraz stosowaych w akustyce defiicji m.i. właśie oziomu dźwięku. Rozdział t. Reetytorium staowi skrót odstawowych iformacji a temat arametrów rozkładów statystyczych i ojęć uzywaych w określaiu ieewości. Natomiast meritum mojego referatu zajduje się w rozdziale Statystyka w omiarach akustyczych i jest zakończoe brzemieą w skutki Kokluzją, z której wioskować moża o jakości wydaych dotychczas akredytacji i rzeisów rawa... (sta a dzień 3.03.006r.)

. REPETYTORIUM.. Parametry rozkładu zmieych losowych Wartość oczekiwaa zmieej losowej X (wartość rzecięta, adzieja matematycza) dla zmieej losowej dyskretej: E dla zmieej losowej ciągłej: E ( X ) = x P{ X } = k ( X ) x f ( x) k x k = dx gdzie: f ( x) dx = Momet rzędu zmieej losowej X to wartość oczekiwaa zmieej losowej X, czyli: dla zmieej losowej dyskretej: E dla zmieej losowej ciągłej: ( X ) = x P{ X x } E = k k ( X ) x f ( x) = dx k Wariacja zmieej losowej X jest określoa zależością: D [ ] ( X ) = E( X ) E( X ) Pierwiastek kwadratowy z wariacji azywamy odchyleiem stadardowym.

3.. Przyadki szczególe A. Średia arytmetycza to wartość oczekiwaa zmieej losowej dyskretej o jedakowych rawdoodobieństwach dla skończoej liczby możliwych wartości: E ( X ) = i = X i Dla średiej arytmetyczej wariacja wyraża się wzorem: D ( X) = E( X ) E( X) i= i= [ ] = Xi Xi = (...) = [ Xi E( X) ] i jest to momet cetraly -rzędu, lub wartość oczekiwaa kwadratu odchyleia zmieej losowej od jej wartości oczekiwaej, czyli średie odchyleie kwadratowe [6] (lub średi błąd kwadratowy []) - takie azewictwo jest rawidłowe (rzy.mk), a ierwiastek kwadratowy z tej wariacji to odchyleie stadardowe, ale też średia kwadratowa odchyleia lub dysersja []. i= B. Rozkład ormaly zmieej losowej X to rozkład o gęstości rawdoodobieństwa określoej wzorem: f ( x; a, σ ) σ ex ( x a) = π σ gdzie: a - badaa wielkość lub wartość oczekiwaa σ - odchyleie stadardowe gęstość rawdoodobieństwa Rozkład ormaly 0,4 Wartość oczekiwaa a=0 0,3 0, 0, sigma= sigma= sigma=3 sigma=4 sigma=5 0 - -8-6 -4-0 zmiea X 4 6 8

4.3. Nieewość [,3] ieewość rozszerzoa - U R : (zasada roagacji ieewości) U = U U R A B Nieewość możemy określać z różym oziomem ufości, wyrażaym zazwyczaj w rocetach, ozaczającym rawdoodobieństwo uzyskaia wyiku leżącego w obliżu wartości oczekiwaej w rzedziale zdefiiowaym rzez tą ieewość,.: P X 4444 44444 3 rzedzial ieewosci ( E( X ) U E( X ) ) % R,, U R, = ieewość tyu A - U A możemy ją określać metodami statystyki matematyczej, dotyczy główie wyików omiarów traktowaych jako zmiee losowe: - iezależe, - owtarzale, - omiar ie wływa a wyik. ieewość tyu B - U B określamy ją metodami iymi iż statystyki matematyczej, : - metryki, certyfikaty, - dae literaturowe, - wcześiej uzyskae dae omiarowe, - włase doświadczeie i wiedza, - szczegółowa zajomość badaych zjawisk. Szacowaie ieewości tyu B to bardziej sztuka doświadczala iż rzemiosło []

5 3. STATYSTYKA W POMIARACH AKUSTYCZNYCH Średi oziom dźwięku (dla jedakowo rawdoodobych zdarzeń / omiarów) obliczamy jako tzw. średią logarytmiczą określoą wzorem: L śr. = log i= Li [A] Defiicja oziomu dźwięku Poziom dźwięku wyrażoy w decybelach to logarytmów dziesiętych ze stosuku kwadratu ciśieia akustyczego do kwadratu ciśieia odiesieia rówego * -5 Pa: L = log, db [B] gdzie: 0 - ciśieie odiesieia * -5 Pa (róg słyszeia dla 00 Hz) 0 UWAGA : Często w literaturze sotyka się zais: L = 0 log, Zais taki, choć z formalie rawidłowy z matematyczego uktu widzeia, traci ses fizyczy: - w fizyczej defiicji oziomu wyrażaego w decybelach - wielkości logarytmizowae muszą być roorcjoale do eergii - w akustyce taką wielkością jest kwadrat ciśieia akustyczego, - ciśieie akustycze (chwilowe?) w ierwszej otędze może być ujeme i wychodzi oza dziedzię logarytmu. Stąd róba obliczeń,. sumy hałasu z kilku źródeł (sumowaie oziomów) lub ieewości wyików (rzez różiczkowaie) rowadzi do błędów iterretacyjych! 0 db Przekształcając wzory [A] i [B] otrzymujemy: śr. = 0 i = i 0 czyli wartość oczekiwaą dla wielkości / 0 - eksozycji względej - określoą wzorem dla którego jest stworzoy cały statystyczy aarat matematyczy!

6 W dalszych rachukach eksozycję względą, rozumiaą jako wielkość / 0, będę ozaczał rzez X i traktował jako zmieą losową oisującą zdarzeia akustycze: X = śr. X i i= Eksozycja X jest roorcjoala do eergii fali akustyczej, jest addytywa i moża oczekiwać, że jej rozkład będzie miał charakter rozkładu ormalego wokół wartości średiej. Dla oisu takiej wielkości moża stosować arametry statystycze wyrowadzae ze wzorów a wartość oczekiwaą. UWAGA : Natomiast w rzyadku oziomów dźwięku sytuacja wygląda zgoła iaczej: Poziom dźwięku ie jest wielkością fizyczą - jest umową rerezetacją wielkości fizyczej rzy wykorzystaiu fukcji logarytmiczej ze wszelkimi tego kosekwecjami: ie jest addytywy - ie dodaje się algebraiczie - sumowaie oziomów olega a sumowaiu eergii ( suma logarytmicza oziomów), różica oziomów jest krotością - jest to różica logarytmów! - i chociaż jest stosowaa jako wskaźik skuteczości akustyczej (. dźwiękoizolacyjości, wyciszeia), to liczeie wariacji a różicach oziomów ie ma sesu fizyczego, oziom dźwięku ie rerezetuje wartości zerowej - odowiadającej braku emisji eergii (wartość oziomu dąży do ). Oczywiście, aby dalej badać zjawiska akustycze i określać dla ich arametry statystycze, trzeba zaewić sełieie iych waruków stosowaia statystyki: zdarzeia akustycze owiy być iezależe - stąd ależy mierzyć całe cykle jako zdarzeie akustycze (. cykl = wjazd maewry wyjazd ojazdu), zdarzeia akustycze owiy być owtarzale - ależy uwzględiać czyiki mające wływ a rzebieg badaego zdarzeia orzez rawidłowe określeie modelu zjawiska - błędem jest. badaie statystycze hałasu komuikacyjego w czasie arastaia atężeia ruchu omiędzy kolejymi omiarami lub odczas blokowaia asa ruchu sowodowaego awarią ojazdu, badaie ie owio wływać a rzebieg zdarzeia akustyczego -. ustawieie uktu omiarowego zbyt blisko jezdi w olu widzeia kierowcy adjeżdżającego ojazdu owoduje jego reakcję (a ogół zmiejszeie rędkości...).

7 4. KONKLUZJA Kosekwecją określeia średiej wartości eksozycji względej X śr. z ieewością ± X, czyli rzedziału ufości dla eksozycji względej [X śr. - X, X śr. X], jest rzedział ufości dla oziomów dźwięku [log (X śr. - X), log (X śr. X)] rówy rzedziałowi [L śr. - L -, L śr. L ], gdzie wartość oczekiwaa oziomu dźwięku L śr. =log (X śr. ) leży iesymetryczie wewątrz tego rzedziału (bliżej wartości górej), stąd wartość średia oziomu dźwięku odawaa wraz z ieewością musi mieć iesymetrycze wartości ieewości: L śr. (D L ; -D L -) oziom dżwięku L, db Lśr. L Lśr. Lśr. - L - L L - X X - Xśr. Xśr. X Xśr. X eksozycja względa X, bezwymiarowa Wartości ieewości dla oziomów - lus i mius - są dla takiego rachuku ścisle ze sobą owiązae: L L - L - L = log 0, -0, graica stosowalości rzybliżeń liiowych! 0,5-0,7 0,8 -,00,00 -,30,65 -,70,00-3,8,70-8,60 3,00-3,4 asymetria wartości ieewości dole graice są już ieiterretowale!

8 Na koiec uwaga raktycza: jeśli w czasie omiarów obserwujemy zbyt wielki rozrzut wyików (rzędu kilku decybeli), to a ewo ie wiemy co mierzymy! Zastosowaie statystyki do takich wyików ie da am żadej odkrywczej iformacji, oza uaoczieiem faktu, że wyciągaie średiej z takich wyików jest obarczoe kolosalym błędem. Jest też istota ozytywa kosekwecja rowadzeia dalszych rachuków ieewości a eksozycjach względych - oieważ eksozycja jest addytywa, to wszelkie wzory się wyjątkowo uraszczają i liczeie różiczek jest już trywiale... LITERATURA:. I.N.Brosztej, K.A.Siemiediajew, Matematyka - Poradik ecykloedyczy, PWN, Warszawa 976. Roma Nowak, Statystyka dla fizyków, Wydawictwo Naukowe PWN, Warszawa 00, ISBN 83-0-370-9 3. Wyrażaie ieewości omiaru. Przewodik., GUM, 999, ISBN 83-906546--x 4. Tablice matematycze, Wydawictwo Adamata, Warszawa 004, ISBN 83-7350-048-0 5. Polska Norma PN-83/B-054/0 - Akustyka budowlaa. Pomiary izolacyjości akustyczej w budykach i izolacyjości akustyczej elemetów budowlaych. Ustaleia dotyczące dokładości. 6. T.Gerstekor, T.Śródka, Kombiatoryka i rachuek rawdoodobieństwa, PWN, Warszawa 97, ISBN 83-0-0004- trivium - iższy stoień auki szkolej w średiowieczu, obejmujący studium trzech rzedmiotów (gramatyki, retoryki i dialektyki), wchodzących w skład sztuk wyzwoloych (Słowik wyrazów obcych, WN PWN S.A., Warszawa 000)

9 Dodatek - ieewości tyu B Co zrobić dla rachuku a wielkościach X, gdy mamy dae symetrycze graice błędów dla oziomu L? oziom dżwięku L, db Lśr. L Lśr. Lśr. - L - L L - X - X Xśr. X - - Xśr. Xśr. X eksozycja względa X, bezwymiarowa Lśr. L Lśr. Lśr. L = = X X = L L L L śr. śr. śr. L = L = L = L X = X L

gęstość rawdoodobieństwa X - X X - X Xśr. - X- Xśr. Xśr. X eksozycja względa X, bezwymiarowa ( L = L = L) X X = L = X śr. L L 0, gęstość rawdoodobieństwa X - X X - X Xśr. - X- Xśr. Xśr. X eksozycja względa X, bezwymiarowa ( L = L = L) X X = Lśr. = X L L 5 443 0,767