INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

Podobne dokumenty
INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

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

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

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

Statystyczny opis danych - parametry

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

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

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

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

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

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.

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

Podstawy chemii. Natura pomiaru. masa 20 ± 1 g

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

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

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

Estymacja przedziałowa

STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

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

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

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

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.

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

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

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

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

Lista 6. Estymacja punktowa

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

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

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

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

Estymacja parametrów rozkładu cechy

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

LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

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,

Niepewność pomiaru. Wynik pomiaru X jest znany z możliwa do określenia niepewnością. jest bledem bezwzględnym pomiaru

STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II

STATYSTYKA MATEMATYCZNA narzędzie do opracowywania i interpretacji wyników pomiarów

Analiza i monitoring środowiska

Weryfikacja hipotez statystycznych

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD grudnia 2009

Elementy modelowania matematycznego

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

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

Wprowadzenie

Pobieranie prób i rozkład z próby

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

SMOP - wykład. Rozkład normalny zasady przenoszenia błędów. Ewa Pawelec

16 Przedziały ufności

Statystyka opisowa - dodatek

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

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

WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH

Statystyka matematyczna dla leśników

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

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

Histogram: Dystrybuanta:

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

Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.

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

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

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

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

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Wykład 10 Estymacja przedziałowa - przedziały ufności dla średn

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ

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

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/

O ŚREDNIEJ ARYTMETYCZNEJ I MEDIANIE

Statystyka matematyczna dla leśników

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

POLITECHNIKA OPOLSKA

LABORATORIUM METROLOGII

Dokładność pomiaru: Ogólne informacje o błędach pomiaru

Statystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski

Wykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Estymacja punktowa i przedziałowa

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja

LABORATORIUM Z FIZYKI

Testowanie hipotez statystycznych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych

Transkrypt:

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański Katedra Chemii Fizyczej i Fizykochemii Polimerów

WPROWADZENIE DO STATYSTYCZNEJ OCENY WYNIKÓW DOŚWIADCZEŃ 1. BŁĄD I STATYSTYKA błąd systematyczy, błąd przypadkowy, dokładość a precyzja 2. LICZBY ZNACZĄCE 3. STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW DOŚWIADCZEŃ liczość, średia, odchyleie stadardowe a iepewość stadardowa

WPROWADZENIE UWAGA: Zastosowaie komputerów w chemii wymaga pełego zdefiiowaia, aalizy i zrozumieia problemu który ma być rozwiązay. Aaliza prowadzi do: - zdefiiowaia celu i metody, - określeia daych wejściowych oraz pożądaej formy wyiku działaia komputera (algorytm)

WPROWADZENIE - ALGORYTM Algorytm jest procedurą (sposobem postępowaia), składającym się z dobrze zdefiiowaego i skończoego zestawu jasych reguł opisujących jedostkowe czyości wykoywae przez komputer. Cechy algorytmów: 1) skończoość, 2) określoość, 3) wejście, 4) wyjście, 5) efektywość. Ocea polega a porówaiu z iymi które zostały stworzoe celem rozwiązaia tego samego zadaia.

RODZAJE BŁĘDÓW POMIARU 1. BŁĄD SYSTEMATYCZNY charakterystyczy dla doświadczeń przeprowadzaych dokładie w tych samych warukach, wyika z iedoskoałości przyrządów, błędów popełiaych w trakcie kalibracji, dryfu przyrządu w czasie, paralaxy przyrządów optyczych, iedoskoałości obserwatora, może być korygoway lub elimioway przez wykoywaie tzw. ślepej próby, poprawą kalibrację i starae prowadzeie doświadczeia (DOKŁADNOŚĆ jak bliski jest wyik pomiaru wartości rzeczywistej). 2. BŁĄD PRZYPADKOWY małe, iekotrolowae fluktuacje pomiarów doświadczalych wyikające z iezliczoej ilości przyczy wpływających a waruki doświadczeia (zmiea przypadkowa) 3. BŁĄD GRUBY (omyłka) związay z ieuwagą eksperymetatora (zły odczyt, uszkodzeie aparatury)

ODRZUCENIE LUB POZOSTAWIENIE WYNIKU WĄTPLIWEGO Wyików wątpliwych ie moża odrzucić bez matematyczego uzasadieia!! Podstawą (kryterium) dla ich odrzuceia są m.i.: Test Dixoa (test Q) Test 3d (3 sigma) Test Grubbsa (Każdy z ich ma swoje wady i zalety)

ODRZUCENIE LUB POZOSTAWIENIE WYNIKU WĄTPLIWEGO TEST DIXONA (TEST Q) Sposób postępowaia: Uszeregować dae rosąco: x 1 <x 2 <... <x N. Obliczyć stosuek Q ze wzoru: Q = x wątpliwy-x ajbliższy x max -x mi Porówać Q z wartością tablicową (krytyczą) Q kr.. Jeśli Q> Q kr., wtedy odrzucić pukt. Tabela współczyików Q kr. N 3 4 5 6 7 8 9 10 Q kr. 0.94 0.76 0.64 0.56 0.51 0.47 0.44 0.41 0.00

PRECYZJA A DOKŁADNOŚĆ PRECYZJA odtwarzalości wyiku w trakcie wielokrotie powtarzaych doświadczeń- miara rozrzutu. DOKŁADNOŚĆ jak bliski jest wyik pomiaru wartości rzeczywistej. Nieprecyzyjie i iedokładie Precyzyjie ale iedokładie Nieprecyzyjie ale dokładie Precyzyjie i dokładie

CYFRY ZNACZĄCE - REGUŁY Dlaczego ależy zaokrąglać błędy i wyiki końcowe? 1. Zapis liczby zgody z precyzją wykoaia pomiaru PRZYKŁAD: Pewie badacz wykoał kilkaset pomiarów grubości powłoki poliestrowej i uzyskał wyik: 120,342525794323 ± 9,722742949332 µm rozmiar jądra rozmiar atomu rozmiar kwarka

CYFRY ZNACZĄCE - REGUŁY 2. Zapis liczby w postaci tylu zaków jaka wyika z pojęcia tzw. cyfry zaczącej 3. Cyfry zaczące to te, które są zae plus jeda o której wiemy, że jest iedokłada, p.: 6.321 4.345 10-3 0.001307 4. Bardzo waże pojecie cyfry zaczącej w obliczeiach komputerowych!!! Dodawaie i odejmowaie: wyraz z ajmiejszą liczbą miejsc dziesiętych wskazuje a cyfrę zaczącą wyiku PRZYKŁAD: 7.8 + 0.020 +4.41 = 12.23 zaokrągloe do 12.2 Możeie i dzieleie: wyik obliczeń ma tyle cyfr zaczących ile wyraz z ajmiejszą liczbą cyfr zaczących (ale ie zawsze) PRZYKŁAD: 24 4.52 / 100.0 = 1.08

CYFRY ZNACZĄCE - REGUŁY Wyik pomiaru Liczba cyfr zaczących Liczba miejsc po przeciku 42.8 3 1 0.345830 6 6 0.543 3 3 0.0038 2 4 0.00028040 5 8

ZAOKRĄGLANIE WYNIKÓW OBLICZEŃ 1. Wartość błędu zaokrąglamy zawsze w górę (ajwyżej dwie cyfry zaczące!!!) 2. Jeżeli wartość błędu (po zaokrągleiu) ie wzrośie więcej iż o 10% moża zostawić tylko jedą cyfrę. 3. Wartość pomiaru zaokrąglamy: a) w górę, jeśli ostatia cyfra jest 6 b) w dół, gdy jest oa 4 c) jeżeli jest rówa 5: w górę, jeżeli spośród pozostałych odrzucoych cyfr przyajmiej jeda jest róża od zera, lub do ajbliższej cyfry parzystej s A = 0.0058 g s A = 0.006 g s A = 0.6 10-2 g A= 0.7753 g A= 0.7756 g A= 0.775 g A= 0.776 g A= 0.77551 g A= 0.776 g A= 0.7755 g A= 0.776 g A= 0.7765 g A= 0.776 g A= 0.776 ± 0.006 g

ZAOKRĄGLANIE WYNIKÓW OBLICZEŃ < 5 Pierwsza z odrzucaych cyfr jest miejsza od 5 NIE > 5 Pierwsza z odrzucaych cyfr jest większa od 5 TAK TAK Ostatia z pozostawioych cyfr ie ulega zmiaie Do ostatiej z pozostawioych cyfr dodaje się 1 NIE = 5 Czy z pozostałych odrzucoych cyfr przyajmiej jeda jest róża od zera NIE TAK Pozostawioą cyfrę zaokrągla się do ajbliższej cyfry parzystej (zaokrągla się w górę, gdy jest ieparzysta lub pozostawia bez zmiay gdy jest liczbą parzystą)

UWAGA! POPRAWNIE ZAOKRĄGLONE WARTOŚCI WIELKOŚCI I JEJ NIEPEWNOŚCI MAJĄ TAKĄ SAMĄ ILOŚĆ MIEJSC DZIESIĘTNYCH!

STATYSTYCZNA OCENA BŁĘDU PRZYPADKOWEGO Losowość zjawisk decydujących w dużym stopiu o wyikach pomiaru powoduje, że do aalizy błędów i ocey iepewości otrzymywaych wyików wykorzystuje się modele i metody rachuku prawdopodobieństwa i statystyki matematyczej.

POPULACJA (LICZNOŚĆ), ŚREDNIA I ODCHYLENIE STANDARDOWE 1. Wykoujemy serię pomiarów - wyiki (x i ) wykazują rozkład (rozrzut) 2. Pewe wartości x i występują częściej iż ie i mogą być ulokowae w środku przedziału pozostałych wartości x histogram- wykres składający się z szeregu prostokątów umieszczoych a osi współrzędych, których podstawą są przedziały o długości h ( x) a wysokość określoa jest przez liczebość (lub częstość) wyików ależących do określoego przedziału klasowego. liczość względa 0.2 0.18 0.16 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 x

POPULACJA (LICZNOŚĆ), ŚREDNIA I ODCHYLENIE STANDARDOWE 3. Jeżeli pomiar powtarzay byłby ieskończoą liczbę razy, to uzyskay rozkład mógłby być przedstawioy w postaci ogólej krzywej rozkładu fukcja gęstości f(x) 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0-0.05 0 2 4 6 8 10 x rozkład ormaly (Gaussa) 4. W rzeczywistym doświadczeiu, wyiki są losowo wybierae z ogólej populacji (uzyskae wyiki staowią próbę ich ogólej populacji) 5. Celem obliczeń statystyczych jest takie wykorzystaie pomiarów i ich wyików aby możliwy był dokłady opis populacji ogólej 6. Miary: p. wartość przecięta (średia), wartość środkowa (mediaa), odchyleie stadardowe.

CHARAKTERYSTYKI OPISOWE - MIARY MIARY POŁOŻENIA Średia Mediaa Moda (domiata) MIARY ROZPROSZENIA Rozstęp Wariacja Odchyleie stadardowe Współczyik zmieości MIARY ASYMETRII Skośość MIARY SKUPIENIA Kurtoza

ŚREDNIA, WARIANCJA, ODCHYLENIE STANDARDOWE POPULACJI MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA POPULACJI Średia ogóla: µ = lim 1 i x i Zasięg populacji Wariacja ogóla: σ 2 = 1 lim ( xi µ ) i 2 Ogóle odchyleie stadardowe: σ = 2 σ

W rzeczywistych doświadczeiach skończoa liczba pomiarów (próbek, itp.) uiemożliwia wyzaczeie wartości µ i σ a jedyie oszacowaie z wykorzystaiem wzorów (estymatorów): Średia: ŚREDNIA, WARIANCJA, ODCHYLENIE STANDARDOWE PRÓBY Wariacja: x = Odchyleie stadardowe: s 2 = 1 i 1 1 x i i ( x i x) 2-1 liczba stopi swobody (liczba obserwacji (wart. x) pozostających w admiarze w stosuku do liczby koieczej dla wyzaczeia parametrów rówaia) s = 2 s Średi błąd kwadratowy pojedyczego pomiaru Fukcje w Excelu: =ŚREDNIA(zakres liczb) =WARIANCJA(zakres liczb) =ODCH.STANDARDOWE(zakres liczb)

ŚREDNIA, ODCHYLENIE STANDARDOWE POPULACJI 0.45 gęstość prawdopodobieństwa P(x) 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 σ = 2 σ = 1.5 σ = 1 0 2 4 6 8 10 x gęstość prawdopodobieństwa P(x) 0.45 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 σ = 1 3σ 2σ σ µ σ 2σ 3σ x Prawdopodobieństwa, że wyik jest odległy od wartości średiej co ajwyżej o σ, 2σ i 3σ wyoszą: µ±σ 68.26% µ±2σ 95.46% µ±3σ 99.73%

ŚREDNIA, WARIANCJA, ODCHYLENIE STANDARDOWE PRÓBY Współczyik zmieości (względe odchyleie stadardowe): ν = 100 x s x Eksperymetatora bardziej iteresuje iepewość wyiku czyli wartości średiej: u ( x) = s x = s = ( xi x) i= 1 ( 1) 2 x ± u(x) odchyleie stadardowe wartości średiej (NIEPEWNOŚĆ STANDARDOWA!!!)

PRZEDZIAŁ UFNOŚCI ŚREDNIEJ ARYTMETYCZNEJ PRÓBY p.u. średiej arytmetyczej próby jest przedziałem symetryczym w stosuku do średiej z próby, a wartość spodziewaa zajduje się w im z założoym prawdopodobieństwem rówym 1 - α. P x t s X µ X 1, α X x t 1, α 1 α - poziom istotości Dla <30 + s = α

PRZEDZIAŁ UFNOŚCI A NIEPEWNOŚĆ PRZEDZIAŁ UFNOŚCI: µ = x ± t 1, X Wartość = średia arytmetycza próby ± połowa szerokości przedziału ufości spodziewaa Jeżeli powtarzalość pomiarów jest domiującym parametrem wpływającym a szacowaie iepewości, wówczas NIEPEWNOŚĆ ROZSZERZONĄ obliczyć moża ze wzoru: α s X s U = k X = k u(x) s X odchyleie stadardowe, liczba pomiarów, k współczyik rozszerzeia k = 2 lub 3 odpowiada 95 lub 99% prawdopodobieństwu zalezieia wyiku w daym zakresie

PRZEDZIAŁ UFNOŚCI ŚREDNIEJ ARYTMETYCZNEJ PRÓBY UWAGA: W EXCELU NARZĘDZIA > ANALIZA DANYCH > STATYSTYKA OPISOWA DANE >ANALIZA DANYCH > STATYSTYKA OPISOWA t s X 1, α s X iepewość stadardowa (to błąd stadardowy) średi błąd kwadratowy wartości średiej połowa szerokości przedziału ufości to poziom ufości (95.0%)

PRZEDZIAŁ UFNOŚCI ŚREDNIEJ ARYTMETYCZNEJ PRÓBY Tabela współczyików t Studeta (pseudoim matematyka W. Gosseta (1876 1937)). Liczba stopi Poziom ufości swobody 90% 95% 99% 1 2 3 5 7 9 6.31 2.92 2.35 2.02 1.90 1.83 12.7 4.30 3.18 2.57 2.36 2.26 63.7 9.92 5.84 4.03 3.50 3.25 W Excelu fukcja =ROZKŁAD.T.ODW(α, -1)

NARZĘDZIA -> ANALIZA DANYCH > STATYSTYKA OPISOWA CEL: obliczyć średią wartość ph (10 pomiarów) oraz przedział ufości. Ostateczy wyik: ph = 6.293±0.018 ph = 6.293±0.016 ± k u(x)

ŚREDNIA, WARIANCJA, ODCHYLENIE STANDARDOWE (metoda rekurecyja) 1. Pierwsza próba wartość średiej jest pierwszą wartością x 1 m 1 = x 1 suma kwadratów odchyleń: q 1 = 0 2. Korzystając ze wzorów rekurecyjych a wartość średią (m) i sumę kwadratów odchyleń (q): q k m = k q ( k 1) mk + x k k 1)( xk m + k = 1 k 1 ( k 1 3. Końcowa wartość m k staowi średią ozaczoą jako m. Odchyleie stadardowe s obliczyć moża ze wzoru: q s = 1 k ) 2

PODSUMOWANIE: WYNIKÓW WĄTPLIWYCH NIE MOŻNA ODRZUCIĆ BEZ MATEMATYCZNEGO UZASADNIENIA!! POPRAWNIE ZAOKRĄGLONE WARTOŚCI WIELKOŚCI I JEJ NIEPEWNOŚCI MAJĄ TAKĄ SAMĄ ILOŚĆ MIEJSC DZIESIĘTNYCH PRZEDZIAŁ UFNOŚCI DLA ŚREDNIEJ: x ± t 1, α s X NIEPEWNOŚĆ ROZSZERZONA: s U = k X = k u(x) średia arytmetycza próby ± połowa szerokości przedziału ufości

u ( x) = s x = s = i= 1 ( x x) i ( 1) 2 sx U = k = k u(x) NIEPEWNOŚĆ STANDARDOWA NIEPEWNOŚĆ ROZSZERZONA x ± u(x) x± U T= 273,4113 K; u(t)= 1,3456 K T= 373,4 K; u(t)= 1,4 K T= 273,4(1,4) K U(T)= 2,8 K T= 273,4 K; U(T)= 2,8 K T= (273,4 ±2,8) K