STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna. Dr hab. inż. Piotr Konieczka.

Podobne dokumenty
STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna. Dr inż. Piotr Konieczka.

STATYSTYKA. Seminarium Chemia Analityczna III rok. Dr inż. Piotr Konieczka

Porównanie dwu populacji

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

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

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,

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

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

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

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

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

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

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

Parametryczne Testy Istotności

Lista 6. Estymacja punktowa

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

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Estymacja przedziałowa

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

Wprowadzenie do laboratorium 1

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

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

16 Przedziały ufności

Rozwiązanie n1=n2=n=8 F=(4,50) 2 /(2,11) 2 =4,55 Fkr (0,05; 7; 7)=3,79

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

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

LABORATORIUM METROLOGII

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.

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

Podstawy chemii. Natura pomiaru. masa 20 ± 1 g

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

Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

Rozkłady statystyk z próby

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

Estymacja parametrów populacji

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

Statystyczny opis danych - parametry

JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE

Badania, pomiary, diagnostyka monitoring maszyn

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

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

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

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

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

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

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

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

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

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

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

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

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

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

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

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ

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

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin. 2009, Oeconomica 275 (57),

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

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

θx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,

SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

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

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

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

PROBLEMATYKA OCENY MIARODAJNOŚCI WYNIKÓW W ANALIZIE ŚLADOWEJ

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

POLITECHNIKA OPOLSKA

Analiza i monitoring środowiska

Estymacja przedziałowa:

Przejście światła przez pryzmat i z

Statystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Statystyka Inżynierska

Testy dotyczące wartości oczekiwanej (1 próbka).

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

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

INWESTYCJE MATERIALNE

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

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

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wnioskowanie statystyczne dr Alicja Szuman

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

W(s)= s 3 +7s 2 +10s+K

2.1. Studium przypadku 1

Słowniczek Hipoteza statystyczna Hipoteza parametryczna Hipoteza nieparametryczna Hipoteza zerowa Hipoteza alternatywna Błąd pierwszego rodzaju

2. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

Transkrypt:

00--5 STATYSTYKA Semiarium Chemia Aalitycza Dr hab. iż. Piotr Koieczka e-mail: piotr.koieczka@pg.gda.pl Dokładość (accuracy) topień zgodości uzykaego wyiku pojedyczego pomiaru z wartością oczekiwaą (rzeczywitą). Poprawość (prawdziwość) (truee) topień zgodości wyiku ozaczeia (obliczoego a podtawie erii pomiarów) z wartością oczekiwaą. Precyzja (preciio) topień zgodości między iezależymi wyikami uzykaymi y w trakcie aalizy daej próbki z zatoowaiem daej procedury aalityczej.

00--5 Miarą powtarzalości, precyzji pośrediej i odtwarzalości może być wartość odchyleia tadardowego, względego odchyleia tadardowego lub tzw. wpółczyika zmieości. Odchyleie tadardowe jet defiiowae jako miara rozprozeia uzykaych pozczególych wartości ozaczeń wokół wartości średiej i opiywae jet przez poiżzą zależość: gdzie: i i i wartość pojedyczego wyiku ozaczeia, śr średia arytmetycza z uzykaych wyików, liczba uzykaych wyików, śr 3 Niepewość a przedział ufości W iektórych przypadkach wartość iepewości może być zacowaa jako przedział ufości. Podtawową zaadą prawa przeozeia (propagacji) jet uwypukleie wpływu udziału wielkości o ajwyżzej wartości. Dlatego też, jeżeli jakiś z parametrów ma domiujący wpływ w tworzoym budżecie iepewości moża zacowaie iepewości ograiczyć jedyie do jej obliczaia a podtawie wielkości tegoż parametru. 4

00--5 W przypadku, gdy powtarzalość pomiarów jet tym domiującym parametrem to wielkość rozzerzoej iepewości pomiaru może być obliczaa w oparciu o zależość: U k Z drugiej troy obliczoa wartość przedziału ufości dla erii wyików opiywaa jet przez zależość: t(, f ) śr Wartość wpółczyika rozzerzeia k dla poziomu itotości = 0,05 wyoi k =. Z kolei dla poziomu itotości = 0,05 i liczby topi wobody f, wartość parametru t. 5 μ μ p.: wykoaie daą ą procedurą ą pomiarową ą (tałe odchyleie tadardowe) aaliz dla próbek o różej zawartości aalitu, μ = μ p.: wykoaie aaliz dla tej amej próbki (taka ama wartość oczekiwaa) dwiema iezależymi procedurami (róże wartości odchyleń tadardowych), 6 3

00--5 tet F-Sedecora cel porówaie wartości odchyleń tadardowych (wariacji) dla dwóch zbiorów wyików hipotezy H o obliczoe wartości wariacji dla porówywaych erii wyików ie różią ię w poób tatytyczie itoty H obliczoe wartości wariacji dla H porówywaych erii wyików różią ię w poób tatytyczie itoty wymagaia rozkłady ormale wyików w erii 7 tet F-Sedecora Spoób potępowaia: obliczyć wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych obydwiema procedurami ( i ), obliczyć wartość parametru tetu F-Sedecora wg wzoru: F F > zawze!!! 8 4

00--5 tet F-Sedecora z tabeli rozkładu tetu F-Sedecora wyzukać wartość parametru F kr dla przyjętego poziomu itotości - (ajczęściej = 0,05) oraz wyliczoych liczb topi wobody f i f (gdzie f = - i f = - a i to liczba wyików uzykaych z zatoowaiem obydwu procedury), porówać wartość F z wartością F kr, 9 tet F-Sedecora Przykład Ozaczao zawartość HCl z zatoowaiem dwóch techik aalityczych: kulometryczej i koduktometryczej. Sprawdzić, czy obliczoe wartości odchyleń tadardowych dla uzykaych tymi procedurami erii pomiarowych różią ię między obą w poób tatytyczie itoty. Uzykae wyiki [mol/dm 3 ]: kulometria koduktometria 0,0095 0,003 0,0098 0,00 0,0097 0,0 0,0093 0,008 0,0097 0,006 0,0096 0,004 0,0099 0,009 0 5

00--5 tet F-Sedecora F dla = F Obliczoe wartości: kulometria koduktometria = 7 =7 = 0,0000 0000 mol/dm 3 = 0,0003 0003 mol/dm 3 F,56 Tet F-Sedecora wartości krytycze 3 4 5 6 7 8 9 0 f f 9,00 99,0 9,6 99,7 9,5 99,5 9,30 99,30 9,33 99,33 9,36 99,34 9,37 99,36 9,38 99,38 9,39 99,40 9,40 99,4 3 9,55 30,8 9,8 9,46 9, 8,7 9,0 8,4 8,94 7,9 8,88 7,67 8,84 7,49 8,8 7,34 8,78 7,3 8,76 7,3 4 6,94 8,00 6,59 6,69 6,39 5,98 6,6 5,5 6,6 5, 6,09 4,98 6,04 4,80 6,00 4,66 5,96 4,54 5,93 4,45 5 5,79 3,7 3 5,4,06 06 5,9,39 5,05 0,97 09 4,95 0,67 06 4,88 0,45 4,8 0,7 0 4,78 0,5 4,74 0,05 00 4,70 996 9,96 6 5,4 4,76 4,53 4,39 4,8 4, 4,5 4,0 4,06 4,03 0,9 9,78 9,5 8,57 8,47 8,6 8,0 7,98 7,87 7,79 7 4,74 4,35 4, 3,97 3,87 3,79 3,73 3,68 3,63 3,60 9,55 8,45 7,85 7,46 7,9 7,00 6,84 6,7 6,6 6,54 8 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,50 3,44 3,39 3,34 3,3 8,65 7,59 7,0 6,63 6,37 6,9 6,03 5,9 5,8 5,74 9 4,6 3,86 3,63 3,48 3,37 3,9 3,3 3,8 3,3 3,0 8,0 6,99 6,4 6,06 5,80 5,6 5,47 5,35 5,6 5,8 0 4,0 3,7 3,48 3,33 3, 3,4 3,07 3,0,97,94 7,56 6,55 5,99 5,64 5,39 5, 5,06 4,95 4,85 4,78 398 3,98 359 3,59 336 3,36 30 3,0 309 3,09 30 3,0 95,95 90,90 86,86 8,8 7,0 6, 5,67 5,3 5,07 4,88 4,74 4,63 4,54 tet F-Sedecora = 0,05 = 0,0 Z tablicy rozkładu F-Sedecora odczytao wartość F kr dla daego poziomu itotości i odpowiedich liczb topi wobody. F kr (=0,05; f =f =6)= 4,8 F = 56,56 4,46 Poieważ F < F kr zatem wyika tąd wioek, że uzykae wartości odchyleń tadardowych ie różią ię między obą w poób tatytyczie itoty (porówywae procedury ie różią ię pod względem precyzji). 6

00--5 yt śr 3 5 6 4 śr j yt i śr j j -błąd ytematyczy procedury aalityczej, -błąd przypadkowy pojedyczego wyiku, -błąd przypadkowy średiej arytmetyczej, -błąd gruby, 3 Dokładość i miary iedokładości. dokładość wyiku pojedyczego ozaczeia (DOKŁADNOŚĆ): i. dokładość wyiku aalizy (POPRAWNOŚĆ/PRAWDZIWOŚĆ): i yt i i śr śr yt śr 3. dokładość procedury aalityczej: E ( ) met met yt 4 7

00--5 tet Q-Dioa cel prawdzeie, czy w daym zbiorze wyików ie ma wyiku obarczoego błędem ę grubym hipotezy H o w zbiorze wyików brak obarczoego błędem grubym H w zbiorze wyików zajduje ię wyik obarczoy błędem grubym wymagaia liczość zbioru 3 0 z daego zbioru moża odrzucić tylko jede wyik 5 tet Q-Dioa Spoób potępowaia uzeregować wyiki w ciąg iemalejący, obliczyć wartość roztępu R zgodie ze wzorem: Q R R obliczyć parametry Q i Q wg wzorów: Q R porówać otrzymae wartości z wartością krytyczą Q kr, jeśli, któryś z obliczoych parametrów przekracza wartość krytyczą Q kr to wyik a podtawie, którego zotał obliczoy ( lub ) ależy odrzucić jako obarczoy błędem grubym i policzyć wartości śr i, Stoując tet Q-Dioa moża z daej erii odrzucić tylko jede wyik obarczoy błędem grubym 6 8

00--5 Przykład tet Q-Dioa Wyiki ozaczeń zawartości joów miedzi (Cu + ) w próbce ścieków [mg/dm 3 ]: 0,875 0,863 0,876 0,868 0,77 0,88 0,878 0,869 0,866 Wyiki uzeregowae w ciąg iemalejący: 0,77 0,863 0,866 0,868 0,869 0,875 0,876 0,878 0,88 obliczoe parametry: R = 0,88-0,77=0,0 [mg/dm 3 ] Q = (0,863-0,77)/R = 0,836 Q = (0,88-0,878)/R = 0,07 7 tet Q-Dioa Tet Q-Dioa wartości krytycze 0,0 0,05 0,0 f 3 0,886 0,94 0,988 4 0,679 0,765 0,889 5 0,557 0,64 0,780 6 0,48 0,560 0,698 7 0,434 0,507 0,637 8 0,399 0,468 0,590 9 0,370 0,437 0,555 0 0,349 0,4 0,57 Z tablic rozkładu Q-Dioa odczytao wartość krytyczą parametru Q kr Q kr (=0,05; f =9) = 0,437 Q = 0,836 Q = 0,07 Poieważ Q > Q kr wyik ajmiejzy w erii ależy z iej odrzucić jako obarczoy błędem grubym. 8 9

00--5 tet t-studeta cel porówaie wartości średich dla dwóch erii (zbiorów) wyików hipotezy H o obliczoe wartości średie dla porówywaych y erii wyików ie różią ię w poób tatytyczie itoty H obliczoe wartości średie dla porówywaych erii wyików różią ię w poób tatytyczie itoty wymagaia rozkłady ormale wyików w erii liczości wyików w każdej erii zbiorów więkze od ieitotość różic wariacji dla porówywaych zbiorów wyików tet F-Sedecora 9 tet t-studeta Porówaie dokładości dwóch procedur (wartości średich) Jeżeli porówywae procedury ie różią ię w poób tatytyczie itoty pod względem ę precyzji (toujemy w tym celu tet F- Sedecora) ichdokładość porówujemy toująctett-studeta. Spoób potępowaia: obliczyć wartości średie i wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych porówywaymi procedurami, obliczyć wartość parametru t wg wzoru: t śr śr 0 0

00--5 tet t-studeta W przypadku, gdy liczebości erii pomiarów dla obu procedur ą jedakowe powyżzy wzór uprazcza ię do potaci: t śr śr porówać wartość obliczoego parametru t z wartością krytyczą t kr z tablic rozkładu t-studeta dla przyjętego poziomu itotości oraz liczby topi wobody f= + - Przykład tet t-studeta Ozaczao zawartość HCl dwiema techikami: kulometryczą i koduktometryczą. Porówać precyzję i dokładość obydwu procedur. Uzykae wyiki [mol/dm 3 ]: kulometria koduktometria 0,0095 0,003 0,0098 0,00 0,0097 0,0 0,0093 0,008 0,0097 0,006 0,0096 0,004 0,0099 0,009

00--5 Obliczoe wartości: kulometria tet F-Sedecora koduktometria = 7 =7 śr = 0,0096 mol/dm 3 śr = 0,007 mol/dm 3 = 0,0000 mol/dm 3 = 0,0003 mol/dm 3 Porówaie precyzji - tet F-Sedecora, śr, śr F,56 3 Tet F-Sedecora wartości krytycze 3 4 5 6 7 8 9 0 f f 9,00 99,0 9,6 99,7 9,5 99,5 9,30 99,30 9,33 99,33 9,36 99,34 9,37 99,36 9,38 99,38 9,39 99,40 9,40 99,4 3 9,55 30,8 9,8 9,46 9, 8,7 9,0 8,4 8,94 7,9 8,88 7,67 8,84 7,49 8,8 7,34 8,78 7,3 8,76 7,3 4 6,94 8,00 6,59 6,69 6,39 5,98 6,6 5,5 6,6 5, 6,09 4,98 6,04 4,80 6,00 4,66 5,96 4,54 5,93 4,45 5 5,79 3,7 3 5,4,06 06 5,9,39 5,05 0,97 09 4,95 0,67 06 4,88 0,45 4,8 0,7 0 4,78 0,5 4,74 0,05 00 4,70 996 9,96 6 5,4 4,76 4,53 4,39 4,8 4, 4,5 4,0 4,06 4,03 0,9 9,78 9,5 8,57 8,47 8,6 8,0 7,98 7,87 7,79 7 4,74 4,35 4, 3,97 3,87 3,79 3,73 3,68 3,63 3,60 9,55 8,45 7,85 7,46 7,9 7,00 6,84 6,7 6,6 6,54 8 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,50 3,44 3,39 3,34 3,3 8,65 7,59 7,0 6,63 6,37 6,9 6,03 5,9 5,8 5,74 9 4,6 3,86 3,63 3,48 3,37 3,9 3,3 3,8 3,3 3,0 8,0 6,99 6,4 6,06 5,80 5,6 5,47 5,35 5,6 5,8 0 4,0 3,7 3,48 3,33 3, 3,4 3,07 3,0,97,94 7,56 6,55 5,99 5,64 5,39 5, 5,06 4,95 4,85 4,78 398 3,98 359 3,59 336 3,36 30 3,0 309 3,09 30 3,0 95,95 90,90 86,86 8,8 7,0 6, 5,67 5,3 5,07 4,88 4,74 4,63 4,54 4,46 tet F-Sedecora Z tablicy rozkładu F-Sedecora odczytao wartość F kr dla daego poziomu itotości i odpowiedich liczb topi wobody. F kr (=0,05; f =f =6)= 4,8 F =,56 Poieważ F < F kr zatem wyika tąd wioek,że porówywae procedury ie różią ię między obą, w poób tatytyczie itoty, pod względem precyzji. 4

00--5 Porówaie (POPRAWNOŚCI) dokładości - tet t-studeta poieważ liczebości erii pomiarów dla obu procedur ą jedakowe parametr t obliczoo w oparciu o poiżzy wzór: t śr obliczoa wartość: śr t = 7,7 Z tablicy rozkładów wartości krytyczych tetut t-studeta t zajdujemy j wartość: t kr (=0,05; f = f + f = ) =,79 Poieważ t > t kr zatem wyika tąd wioek, że porówywae procedury różią ię pod względem dokładości (POPRAWNOŚCI). Tet t-studeta wartości krytycze f tet t-studeta 0,05 0,0,706 63,567 4,303 9,95 3 3,8 5,84 4,776 4,604 5,57 4,03 6,447 3,707 7,365 3,499 8,306 3,355 9,6 3,50 0,8 3,69,0 3,06,79 3,055 3,60 3,0 4,49,977 5,3,947 6,0,9 7,0,898 8,0,878 9,093,86 0,086,845 5 Jeżeli porówywae procedury różią ię w poób tatytyczie itoty pod względem precyzji (toujemy w tym celu tet F- Sedecora) ich dokładość (POPRAWNOŚĆ) porówujemy toując przybliżoy tet C-Cochraa i Coa -eriemało liczelubtetapi i Welcha. 6 3

00--5 tet C- Cochraa i Coa cel porówaie wartości średich dla erii zbiorów wyików, dla których wartości odchyleń tadardowych (wariacji) różią ię w poób tatytyczie t t itoty t hipotezy H o obliczoe wartości średie dla porówywaych erii wyików ie różią ię w poób tatytyczie itoty H obliczoe wartości średie dla porówywaych erii wyików różią ię w poób tatytyczie itoty wymagaia rozkład ormaly wyików w erii liczość wyików w erii zbiorów więkza od 7 tet C- Cochraa i Coa Spoób potępowaia: obliczyć wartości średie i wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych porówywaymi procedurami, obliczyć wartość parametru C wg wzoru: gdzie: z C śr z z śr z 8 4

00--5 tet C- Cochraa i Coa obliczyć wartość krytyczą parametru C kr wg wzoru: gdzie: C kr z t z z t z t i t wartości krytycze odczytae z tabeli rozkładu t-studeta odpowiedio dla f = - i f = - topi wobody oraz poziomu itotości, porówać wartość krytyczą parametru C kr z wartością obliczoą C, 9 Przykład tet F-Sedecora Przeprowadzoo aalizę zawartości wody w herbacie (uchej oczywiście) przez dwa laboratoria. Sprawdzić czy wyiki uzykae przez te laboratoria różią ię pod względem dokładości (POPRAWNOŚCI). Uzykae wyiki: Laboratorium. Laboratorium. = 0,036 g/kg śr =,35 g/kg = 8 = 8 Porówaie precyzji - tet F-Sedecora = 0,08 g/kg śr =,4 g/kg, śr F 4,00, śr 30 5

00--5 Tet F-Sedecora wartości krytycze 3 4 5 6 7 8 9 0 f f 9,00 99,0 9,6 99,7 9,5 99,5 9,30 99,30 9,33 99,33 9,36 99,34 9,37 99,36 9,38 99,38 9,39 99,40 9,40 99,4 3 9,55 30,8 9,8 9,46 9, 8,7 9,0 8,4 8,94 7,9 8,88 7,67 8,84 7,49 8,8 7,34 8,78 7,3 8,76 7,3 4 6,94 8,00 6,59 6,69 6,39 5,98 6,6 5,5 6,6 5, 6,09 4,98 6,04 4,80 6,00 4,66 5,96 4,54 5,93 4,45 5 5,79 3,7 3 5,4,06 06 5,9,39 5,05 0,97 09 4,95 0,67 06 4,88 0,45 4,8 0,7 0 4,78 0,5 4,74 0,05 00 4,70 996 9,96 6 5,4 4,76 4,53 4,39 4,8 4, 4,5 4,0 4,06 4,03 0,9 9,78 9,5 8,57 8,47 8,6 8,0 7,98 7,87 7,79 7 4,74 4,35 4, 3,97 3,87 3,79 3,73 3,68 3,63 3,60 9,55 8,45 7,85 7,46 7,9 7,00 6,84 6,7 6,6 6,54 8 4,46 4,07 3,84 3,69 3,58 3,50 3,44 3,39 3,34 3,3 8,65 7,59 7,0 6,63 6,37 6,9 6,03 5,9 5,8 5,74 9 4,6 3,86 3,63 3,48 3,37 3,9 3,3 3,8 3,3 3,0 8,0 6,99 6,4 6,06 5,80 5,6 5,47 5,35 5,6 5,8 0 4,0 3,7 3,48 3,33 3, 3,4 3,07 3,0,97,94 7,56 6,55 5,99 5,64 5,39 5, 5,06 4,95 4,85 4,78 398 3,98 359 3,59 336 3,36 30 3,0 309 3,09 30 3,0 95,95 90,90 86,86 8,8 7,0 6, 5,67 5,3 5,07 4,88 4,74 4,63 4,54 4,46 tet F-Sedecora Z tablicy rozkładu F-Sedecora odczytao wartość F kr dla daego poziomu itotości i odpowiedich liczb topi wobody. F kr (=0,05; f =f =7)= 3,79 F = 4,00 Poieważ F > F kr zatem wyika tąd wioek,że porówywae procedury różią ię między obą, w poób tatytyczie itoty, pod względem precyzji. 3 obliczoo wartości parametrów: z z C C kr śr z z śr z t z z zt z = 0,0009 z = 0,000046 C = 3,9 t =t (=0,05; f =7)=,365 C kr =,365 Poieważ C > C kr zatem ależy twierdzić, że porówywae procedury różią ię pod względem dokładości w poób tatytyczie itoty tet C-Cochraa i Coa Tet t-studeta wartości krytycze f 0,05 0,0,706 63,567 4,303 9,95 3 3,8 5,84 4,776 4,604 5,57 4,03 6,447 3,707 7,365 3,499 8,306 3,355 9,6 3,50 0,8 3,69,0 3,06,79 3,055 3,60 3,0 4,49,977 5,3,947 6,0,9 7,0,898 8,0,878 9,093,86 0,086,845 3 6

00--5 tet Api i Welcha cel porówaie wartości średich dla erii zbiorów wyików, dla których wartości odchyleń tadardowych (wariacji) różią ię w poób tatytyczie t t itoty t hipotezy H o obliczoe wartości średie dla porówywaych erii wyików ie różią ię w poób tatytyczie itoty H obliczoe wartości średie dla porówywaych erii wyików różią ię w poób tatytyczie itoty wymagaia rozkład ormaly wyików w erii liczość wyików w erii zbiorów więkza od 6 33 tet Api i Welcha Spoób potępowaia: obliczyć wartości średie i wartości odchyleń tadardowych dla erii wyików uzykaych porówywaymi procedurami, obliczyć wartości parametrów i c wg wzorów: śr śr c gdzie: z tablicy rozkładu wartościś o odczytać ć wartość parametru o (c, f, f, ), porówać wartość o zwartością obliczoą 34 7

00--5 Przykład Zatoować tet Api i Welcha dla erii wyików porówywaych w poprzedim przykładzie. Dla przypomieia: Uzykae wyiki: Laboratorium. Laboratorium. = 0,036 g/kg = 0,08 g/kg =,35 g/kg =,4 g/kg = 8 = 8 35 Obliczoe parametry: 4, śr śr tet Api i Welcha c 0,0 c 36 8

00--5 z tablicy rozkładu wartości o odczytao wartość parametru o (c, f, f, ) o (0,; 7; 7; 0,05) =,8 o 4, Poieważ > o zatem ależy twierdzić, że porówywae procedury różią ię pod względem dokładości w poób tatytyczie itoty. Wioek taki jak w przypadku zatoowaia tetu Cochraa i Coa tet Api i Welcha Rozkład wartości dla = 0,05 c 0,0 0, 0, 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9,0 f f 6 6,94,90,85,80,76,74,76,80,85,90,94 8,94,90,85,80,76,73,74,76,79,8,86 0,94,90,85,80,76,73,73,74,76,78,8 5,94,90,85,80,76,73,7,7,7,73,75 0,94,90,85,80,76,73,7,70,70,7,7,94,90,85,80,76,7,69,67,66,65,64 8 6,86,8,79,76,74,73,76,80,85,90,94 8 86,86 8,8 79,79 76,76 73,73 73,73 73,73 76,76 79,79 8,8 86,86 0,86,8,79,76,73,7,7,74,76,78,8 5,86,8,79,76,73,7,7,7,7,73,75 0,86,8,79,76,73,7,70,70,70,7,7,86,8,79,75,7,70,68,66,65,65,64 0 6,8,78,76,74,73,73,76,80,85,90,94 8,8,78,76,74,7,7,73,76,79,8,86 0,8,78,76,73,7,7,7,73,76,78,8 5,8,78,76,73,7,70,70,7,7,73,75 0,8,78,76,73,7,70,69,69,70,7,7,8,78,76,73,7,69,67,66,65,65,64 5 6,75,73,7,7,7,73,76,80,85,90,94 8,75,73,7,7,7,7,73,76,79,8,86 0,75,73,7,7,7,70,7,73,76,78,8 5,75,73,7,70,70,69,70,70,7,73,75 0 75,75 73,73 7,7 70,70 69,69 69,69 69,69 69,69 70,70 7,7 7,7,75,73,7,70,68,67,66,65,65,65,64 0 6,7,7,70,70,7,73,76,80,85,90,94 8,7,7,70,70,70,7,73,76,79,8,86 0,7,7,70,69,69,70,7,73,76,78,8 5,7,7,70,69,69,69,69,70,7,73,75 0,7,7,70,69,68,68,68,69,70,7,7,7,7,70,68,67,66,66,65,65,65,64 6,64,65,66,67,69,7,76,80,85,90,94 8,64,65,65,66,68,70,7,75,79,8,86 0,64,65,65,66,67,69,7,73,76,78,8 5,64,65,65,65,66,67,68,70,7,73,75 0,64,65,65,65,66,66,67,68,70,7,7 37,64,64,64,64,64,64,64,64,64,64,64 tet t-studeta Porówaie wartości średiej z wartością oczekiwaą cel hipotezy porówaie wartości średiej z założoą wartością H o obliczoa wartość średią ie różi ię w poób tatytyczie itoty od wartości założoej H obliczoa wartość średią różi ię w poób tatytyczie itoty od wartości założoej wymagaia rozkład ormaly wyików w erii liczość wyików w erii zbiorów więkza od 38 9

00--5 tet t-studeta Spoób potępowaia: dla uzykaej badaą metodą erii wyików obliczyć ależy (po wyelimiowaiu ewetualych wyików obarczoych błędami grubymi) wartość średią iwartość odchyleia tadardowego, obliczyć wartość parametru t wg wzoru: t śr porówać wartość obliczoego parametru t zwartością krytyczą t kr z tablic rozkładu t-studeta dla przyjętego poziomu itotości, 39 Przykład tet t-studeta Ozaczao zawartość rtęci wykorzytując metodę aborpcyjej pektrometrii atomowej (techika zimych par). W celu określeia poprawości opracowywaej procedury aalityczej wykoao erię 6 pomiarów zawartości joów Hg + w próbkach roztworu wzorcowego o tężeiu 40,0 ±,3 µg Hg + /dm 3 (podaa wartość rozzerzoej iepewości dlak = ). 40 0

00--5 tet t-studeta Otrzymae wyiki ozaczeń wraz z obliczoymi wartościami: średią i odchyleiem tadardowym zetawioo w Tabeli: Wyiki ozaczeń [µg Hg + /dm 3 ] Średia [µg Hg + /dm 3 ] Odchyleie tadardowe [µg Hg + /dm 3 ] 36,4 37,9 35,6 38,9 38,7 36,7 37,4,3 4 obliczoe parametry: 40 37, 4 t, 3 t = 4,90 z tablic rozkładu t-studeta odczytao wartość krytyczą parametru t t kr (=0,05; f =5) =,57 6 poieważ t > t kr, ależy wiokować, że otrzymaa wartość średia różi ię w poób tatytyczie itoty od wartości certyfikowaej. Nie brao tu jedak pod uwagę wartości iepewości wyzaczeia wartości certyfikowaej. tet t-studeta Tet t-studeta wartości krytycze f 0,05 0,0,706 63,567 4,303 9,95 3 3,8 5,84 4,776 4,604 5,57 4,03 6,447 3,707 7,365 3,499 8,306 3,355 9,6 3,50 0,8 3,69,0 3,06,79 3,055 3,60 3,0 4,49,977 5,3,947 6,0,9 7,0,898 8,0,878 9,093,86 0,086,845 4

00--5 tet t-studeta t śr t śr t śr u śr t u śr śr u 43 ZADANIE zetaw Wpiać a litę!!!! zawartość Mg + [mg/dm 3 ] Lp. eria eria 6,3 6, 6,7 6,66 3 6,08 6,43 4 6, 6, 5 6,7 6,0 6 6,9 6,95 7 6,3 6,78 8 6,0 6,7 wartość oczekiwaa 6,0 Dla podaych erii wyików ozaczeń:.prawdzić, czy w eriach ie ma wyików obarczoych błędami grubymi tet Q-Dioa;.obliczyć wartości średie i wartości odchyleia tadardowego; 3.porówać uzykae wyiki pod względem precyzji tet F-Sedecora 4.porówać uzykae wyiki pod względem poprawości tet t-studeta lub tet C Cochraa i Coa czy tet Api i Welcha 5.porówać wyiki z wartością oczekiwaą tet t-studeta 6.zapiać wyiki wartość ± rozzerzoa iepewość dla k=; uwzględić tylko powtarzalość 7.wioki Sprawozdaie - za tygodie makimum Każdy tydzień zwłoki - ocea iżej!!! 44