Wykład 1. Andrzej Leśniak KGIS, GGiOŚ AGH. Cele. Zaprezentowanie praktycznego podejścia do analizy danych (szczególnie danych środowiskowych)

Podobne dokumenty
Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych

Metrologia Techniczna

O nauczaniu oceny niepewności standardowej

Pole temperatury - niestacjonarne (temperatura zależy od położenia elementu ciała oraz czasu) (1.1) (1.2a)

1. Podstawowe pojęcia w wymianie ciepła

Pole temperatury - niestacjonarne (temperatura zależy od położenia elementu ciała oraz czasu)

UNIWESRYTET EKONOMICZNY WE WROCŁAWIU HOSSA ProCAPITAL WYCENA OPCJI. Sebastian Gajęcki WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH

Zalecenia do dyplomów z Kanalizacji

Pole temperatury - niestacjonarne (temperatura zależy od położenia elementu ciała oraz czasu)

Wykład Pole magnetyczne, indukcja elektromagnetyczna

ĆWICZENIE LABORATORYJNE nr 1. Wyznaczanie współczynnika wydatku otworów z przystawkami oraz otworów zatopionych

Przekształcenie całkowe Fouriera

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA PRZEWODNOŚCI CIEPLNEJ ALUMINIUM

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Temat: Równowaga dynamiczna koryt rzecznych

MECHANIKA PŁYNÓW LABORATORIUM

Metoda oceny ryzyka uszkodzeń katastroficznych poszycia statku powietrznego z kompozytów warstwowych

Algorytmy graficzne. Metody binaryzacji obrazów

WYKŁAD nr Ekstrema funkcji jednej zmiennej o ciągłych pochodnych. xˆ ( ) 0

Metody obliczeniowe. wykład nr 5. metody Monte Carlo zastosowanie metod do obliczenia całek wielokrotnych. Nr: 1

HISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =

Szereg i transformata Fouriera

Instrukcja do laboratorium Materiały budowlane Ćwiczenie 12 IIBZ ĆWICZENIE 12 METALE POMIAR TWARDOŚCI METALI SPOSOBEM BRINELLA

INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA ZAKŁAD GEOINŻYNIERII I REKULTYWACJI ĆWICZENIE NR 5

Wykłady z Hydrauliki- dr inż. Paweł Zawadzki, KIWIS WYKŁAD 3

Projektowanie Systemów Elektromechanicznych. Wykład 3 Przekładnie

KOOF Szczecin:

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Przekształtniki tyrystorowe (ac/dc)

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

ANALIZA NUMERYCZNA ROZKŁADU TEMPERATURY W ZEWNĘTRZNEJ PRZEGRODZIE PIONOWEJ

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

MODELE MATEMATYCZNE W UBEZPIECZENIACH WYKŁAD 5: RENTY ŻYCIOWE

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych

Katedra Silników Spalinowych i Pojazdów ATH ZAKŁAD TERMODYNAMIKI. Badanie pompy ciepła - 1 -

Optyka 2. Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

Porównywanie populacji

Zmienność wiatru w okresie wieloletnim

ROZDZIAŁ 5. Renty życiowe

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

Metody Statystyczne. Metody Statystyczne.

Dynamiczne operacje i techniki rozdzielania fazy stałej oraz fazy stałej od ciekłej i granulometria

ĆWICZENIE 41 WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA ZAŁAMANIA ŚWIATŁA ZA POMOCĄ MIKROSKOPU. Kraków, luty kwiecień 2015

Ć W I C Z E N I E N R E-17

Mierzymy grubość optyczną aerozoli Krzysztof Markowicz Instytut Geofizyki, Wydział Fizyki, Uniwersytet Warszawski

Analiza danych. TEMATYKA PRZEDMIOTU

Graficzna prezentacja danych statystycznych

Sieć przesyłająca żetony CP (counter propagation)

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Testy nieparametryczne

Imię i nazwisko (e mail): Rok: 2018/2019 Grupa: Ćw. 5: Pomiar parametrów sygnałów napięciowych Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi:

WYZNACZANIE WZGLĘDNEJ PRZENIKALNOŚCI DIELEKTRYCZNEJ RÓŻNYCH MATERIAŁÓW DIELEKTRYCZNYCH

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

Analiza współzależności zjawisk

Przepływ w korytach otwartych. kanał otwarty przepływ ze swobodną powierzchnią

5.2. OCHROPOWATOŚĆ BEZWZGLĘDNA k RUR (PN-76/M )

Wykład 8: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).

Regresja i Korelacja

W statystyce stopień zależności między cechami można wyrazić wg następującej skali: n 1

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

Wykład 13: Zbieżność według rozkładu. Centralne twierdzenie graniczne.

Pozyskiwanie wiedzy z danych

Ćwiczenie: Wybrane zagadnienia z korelacji i regresji.

U L T R A ZAKŁAD BADAŃ MATERIAŁÓW

Zadania z badań operacyjnych Przygotowanie do kolokwium pisemnego

SYSTEM DO POMIARU STRUMIENIA OBJĘTOŚCI WODY ZA POMOCĄ ZWĘŻKI

Analiza danych środowiskowych III rok OŚ

Geometria płaska - matura Przyprostokątne trójkąta prostokątnego mają długości 3 7cm poprowadzona z wierzchołka kąta prostego ma długość: 12

LABORATORIUM PODSTAW TELEKOMUNIKACJI

P o l i t e c h n i k a Ś l ą s k a W y d z i a ł C h e m i c z n y Katedra Chemii, Technologii Nieorganicznej i Paliw

Pomiar siły parcie na powierzchnie płaską

STATYSTYKA OPISOWA. Przykłady problemów: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

Analiza regresji - weryfikacja założeń

Oznacza to, że chcemy znaleźć minimum, a właściwie wartość najmniejszą funkcji

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

Statystyka i eksploracja danych

A. ZałoŜenia projektowo konstrukcyjne

W2. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wnioskowanie statystyczne.

Metoda obrazów wielki skrypt przed poświąteczny, CZĘŚĆ POTRZEBNA DO OFa

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

dr inż. Michał Michna WSPOMAGANIE OBLICZEŃ MATEMATYCZNYCH

Mechanika kwantowa ćwiczenia, 2007/2008, Zestaw II

2+3*5= 2+3/5= 2+3spacja/5= <Shift+6> 3 spacja / spacja <Shift+6> 1/3 = ( ) a:10. zmienna π jest już zdefiniowana w programie

II. RÓŻNICZKOWANIE I CAŁKOWANIE NUMERYCZNE Janusz Adamowski

Podstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

α k = σ max /σ nom (1)

Rozkłady statystyk z próby

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

Transkrypt:

Analiza anych śroowiskowych III rok OŚ Wykła 1 Anrzej Leśniak KGIS, GGiOŚ AGH Cele Zaprezentowanie praktycznego poejścia o analizy anych (szczególnie anych śroowiskowych) Zaznajomienie z postawowymi (!!!) technikami analizy śroowiskowych anych pomiarowych Zaznajomienie ze strategią postępowania z własnymi zestawami anych

software MatLab SciLab available on-line Plan 1. Charakterystyka anych śroowiskowych- opis probabilistyczny. 2. Aproksymacja liniowa, metoa najmniejszych kwaratów. 3. Interpolacja anych (liniowa, kwaratowa). Korekta anych. 4. Baanie okresowości anych-analiza harmoniczna. Transformacja Fouriera. 5. Zastosowania analizy częstotliwościowej. 6. Funkcje korelacji i autokorelacji anych zastosowania. 7. Pochona i całka numeryczna. 8. Analizy chwilowe anych niestacjonarnych

Wykła 1 Dane i ich opis probabilistyczny Raa na obry początek ;-) Jeśli coś mierzysz lub poejmujesz się interpretacji pomiarów wykonanych przez inne osoby, owiez się jak najwięcej o charakterze anych wręcz spróbuj przewizieć jak powinny wygląać. Konfrontacja Twoich wyobrażeń z rzeczywistością może okazać się barzo cenna.

Przykła anych: Przepływ woy na rzece Huson (USA) Huson River Albany wooział: 36,26 km 2 źróło: Wikipeia

Przepływ - ilość woy przepływająca przez przekrój koryta rzeki w jenostce czasu. Mierzony jest w m 3 /s. Jakie własności powinien mieć przepływ? Woa płynie w jenym kierunku przepływ ma znak oatni Przepływ jest stosunkowo stabilny w perspektywie minut i gozin; znacznie mniej w perspektywie ni i tygoni Przepływ wzrasta w okresach opaów eszczu Jak mierzyć przepływ? h v w Przepływ przez przekrój poprzeczny o wymiarach w h v w jenostce czasu

Typowa wielkość przepływu? 1 m/s 1 m 1 m przepływ = w h v= 1 m 3 /s Jak powinny wygląać zmiany przepływu w czasie? Spróbujmy naszkicować, zakłaając kilkuniowy okres opaów w tym analizowanym okresie czasu. przepływ (m 3 /s) czas (ni)

Rzeczywisty przepływ w rzece Huson na wysokości Albany przepływ (m 3 /s) czas (ni) (czas w niach począwszy o Jan 1, 22) Jak można scharakteryzować własności opaów na anym terenie? Ich wielkość jest liczbą oatnią Skala czasu stosunkowo krótka goziny o ni potem ni bez opaów Opay maksymalnie o kilkunastu kilkuziesięciu centymetrów na obę

przepływ (m 3 /s) Przepływ Opay czas (ni) Okres opaów Opay (mm) czas (ni) Opay eszczu w Albany NY przepływ (m 3 /s) (A) Przepływ Największy przepływ Opay (mm) (B) Opay czas (ni) Największy opa czas (ni) Szeregi czasowe są poobne ale nie ientyczne nawet ich maksima są w różnych miejscach. Dlaczego?

Deszcz w Albany nie jest jeynym czynnikiem wpływającym na wielkość przepływu w tym mieście Opay eszczu w Albany NY przepływ (m 3 /s) (A) Przepływ Szeroki impuls szybki wzrost, wolniejszy spaek Opay (mm) (B) Opay czas (ni) Wąski impuls Dlaczego? czas (ni) Wielkość przepływu zależy nie tylko o wielkości opaów w Albany ale w całym orzeczu.

Jak przewizieć wielkość przepływu na postawie opaów? Potrzeba trochę czasu by woa z opaów spłynęła o rzeki ponosząc jej poziom Wzrost poziomu w niu zisiejszym został wywołany przez opay mające miejsce w czasie kilku poprzezających ni Iea : Przepływ w anym punkcie jest opóźniony w stosunku o opaów, z uwagi na czas spływu wó opaowych z ląu o koryta rzeki Sformułowanie matematyczne: przepływjest śrenią ruchomą z opaów p w ciągu kilku ostatnich ni

przepływ suma opay zisiaj zisiaj i poprzenie ni la anego nia p la anego nia wagi w śreniej ruchomej przepływ la nia i opa w przeszłości wagi przykła 5 = w 1 p 5 + w 2 p 4 + w 3 p 3...

Poumowując aekwatność moelu śreniej ruchomej jest ukryta we właściwym oborze wag w 1 w 2 w 3 w 4... Tylko najbliższe w czasie opay mają wpływ na wielkość przepływu. Wartość wag może spaać ekspotencjalnie wraz ze wzrostem oległości w czasie j = exp + j w j c exp T1 T2 Wagi są obierane metoą prób i błęów (lub w inny, barziej wyrafinowany sposób). w j j = exp + 3 1 1 j exp 3 Wynik preykcji

Prawopoobieństwo i błą pomiarowy Jak zastosować rachunek prawopoobieństwa i statystykę matematyczną o analizy anych śroowiskowych a w szczególności o ilościowego opisu błęów Błęy pomiarowe najłatwiej analizować (i zrozumieć) używając aparatu matematycznego. =? =1.4 =? =.98 nieokreślone nieokreślone Zmienne losowe mogą cechować się pewną systematycznością (tenencją) mogą przyjmować pewne wartości częściej niż inne. Przykła = liczba atomów euteru w cząsteczce metanu. jest zmienną losową. H H C H H D C H H D C D H D C D D D C D H H H D D = =1 =2 =3 =4 Systematyczność zmiennej losowej może być scharakteryzowana rozkłaem prawopoobieństwa P(). Wartości w % (% -1%) lub w ułamkach (.-1. )

Cztery różne sposoby wizualizacji prawopoobieństwa P P 1%.1 1 3% 1.3 2 4% 2.4 3 15% 3.15 4 5% 4.5 Prawopoobieństwa sumują się o 1% lub o 1....5 1 2 3 4 P P Jeśli zmienna losowa jest ciągła może przyjmować wartości z zaanego przeziału (skończonego lub nieskończonego) w sposób ciągły. głębokość, 5 =2.37

p() area, A Szare pole powierzchni określa prawopoobieństwo, ze rybka znajuje się mięzy głębokościami 1 i 2. 1 2 Prawopoobieństwo, że znajuje się pomięzy 1 i 2 Oczywiście Jak scharakteryzować rozkła prawopoobieństwa? p() 5 p() 5 Wartość centralna (maksymalna), szerokość rozkłau??? Istnieje kilka propozycji sposobów charakteryzowania kształtu. Zacznijmy o sposobów określania wartości typowej rozkłau (wartości oczekiwanej).

p() p() p() moe 5 moe meian area= 5% 5 mean 1 1 meian 1 mean area=5% 15 Wartość maksymalna 15 meiana 15 Wartość śrenia step 1: sposób obliczania wartości śreniej step 2: jeśli zamiast anych posługujemy się histogramem ane s histogram step 3: jeśli zastąpimy histogram rozkłaem prawopoobieństwa N s s s Dla zmiennej ciągłej N s N p s P( s ) s Rozkła prawopoobieństwa

Obliczenie szerokości rozkłau q() = (- typical ) 2 użyj wartości śreniej la typical Pierwiastek z wariancji jest e facto miarą szerokości rozkłau tj. σ Więc funkcja q()p() ma: małą wartość jeśli większość jest skupiona blisko typical, czyli rozkłap()skupiony (wąski) użą wartość jeśli większość jest zlokalizowana aleko o typical, czyli rozkłap()jest szeroki Wielkość pola powierzchni q()p() ilościowo charakteryzuje szerokość rozkłau prawopoobieństwa Dwa typowe rozkłay prawopoobieństwa p() Jenorony: impuls prostokątny 1/( max- min ).8.6.4.2 2σ min 1 2 3 4 5 max Normalny: funkcja zwonowa (gaussowska) Wariancja równa 2 σ

Przykłay zróżnicowania la normalnego rozkłau prawopoobieństwa Ta sama wariancja różne wartości śrenie Ta sama wartość śrenia różne wariancje 4 =1 15 2 25 3 4 σ =2.5 5 1 2 4 Funkcje zmiennej losowej ane zawierające błą pomiarowy przetworzenie anych wnioskowanie w warunkach losowych wartość pomierzona jenorony p..f. <<1 m = 2 jeen wynik, wartość moelu, m

Funkcje zmiennej losowej ane:p() regułam= 2 p(m)? metoa: = wartość bezwzglęną oano by zabezpieczyć się prze przypakiem gy m 2 <m 1 gym= 2 wówczas=m 1/2 przeział:= correspons to m= =1 correspons to m=1 p..f.: p() = 1 więc p[(m)]=1 pochona: / m = (1/2)m -1/2 w rezultacie: p(m) = (1/2) m -1/2 w przeziale <m<1 p() p(m) Jeśli p() jest stałe to p(m) jest skoncentrowane wokół m= Śrenia, i wariancja σ 2 Jaka bęzie m oraz σ m 2 la liniowej zmiany m=c? Dla śreniejm=c, 1 1 m la wariancji σ m 2 = c 2 σ 2 Wyniki niezbyt realistyczne jeen pomiar, jena wartość.