Metrologie   Přednáška č. 5 Nejistoty měření.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Statistika.
Advertisements

Statistická indukce Teorie odhadu.
Projekt Anglicky v odborných předmětech, CZ.1.07/1.3.09/
Testování statistických hypotéz
 Spolupráce s firmou zabývající se ochranami generátorů.  Doložení přesnosti dodávaných systémů zákazníkům.  Podklady pro získání statutu akreditované.
Chyby měření Bc. David FURKA
Hodnocení způsobilosti měřících systémů
3. PRINCIP MAXIMÁLNÍ VĚROHODNOSTI
64. Odhady úplných chyb a vah funkcí BrnoLenka Bocková.
FI-02 Fyzikální měření Hlavní body Fyzika je založena na experimentu. Plánování měření a zpracování dat. Chyby měření. Chyby.
1 Hodnocení geologických dat pomocí matematické statistiky Petr Čoupek 740/742/ IT spec.
Popisná statistika - pokračování
Statistika Vypracoval: Mgr. Lukáš Bičík
CHYBY MĚŘENÍ.
Testování hypotéz přednáška.
Autor: Boleslav Staněk H2IGE1.  Omyly  Hrubé chyby  Chyby nevyhnutelné  Chyby náhodné  Chyby systematické Rozdělení chyb.
8. listopadu 2004Statistika (D360P03Z) 6. předn.1 chování výběrového průměru nechť X 1, X 2,…,X n jsou nezávislé náhodné veličiny s libovolným rozdělením.
Základy ekonometrie Cvičení října 2010.
Odhady parametrů základního souboru. A) GNR B) neznámé r. ZS (přesné parametry) : ,   VS (odhady parametrů): x, s x.
Nechť (, , P) je pravděpodobnostní prostor:
Systém rizikové analýzy při statickém návrhu podzemního díla Jan Pruška.
ŠÍŘENÍ A PŘENÁŠENÍ CHYB A VAH
ETALONY P4a.
Měření fyzikální veličiny
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Charakteristiky variability
Lineární regresní analýza
Další spojitá rozdělení pravděpodobnosti
Ekonometrie „ … ekonometrie je kvantitativní ekonomická disciplína, která se zabývá především měřením v ekonomice na základě analýzy reálných statistických.
Experimentální fyzika I. 2
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Náhodné výběry a jejich zpracování Motto: Chceme-li vědět, jak chutná víno v sudu, nemusíme vypít celý sud. Stačí jenom malý doušek a víme na čem jsme.
Základy matematické statistiky. Nechť je dána náhodná veličina X (“věk žadatele o hypotéku“) X je definována rozdělením pravděpodobností, s nimiž nastanou.
Orbis pictus 21. století Tato prezentace byla vytvořena v rámci projektu.
Normální rozdělení a ověření normality dat
Hodnoty tP pro různé pravděpodobnosti P
Hodnocení přesnosti měření a vytyčování
Maximální chyba nepřímá měření hrubý, řádový odhad nejistoty měření
Hustota pravděpodobnosti – případ dvou proměnných
Molekulová fyzika 3. přednáška „Statistický přístup jako jediná funkční strategie kinetické teorie“
Statistické odhady (inference) Výběr Nepotřebujeme sníst celého vola jenom proto, abychom poznali, že to jde ztuha. Samuel Johnson (anglický básník a.
Úvod do praktické fyziky Seminář pro I.ročník F J. Englich, ZS 2003/04.
Nejistota měření Chyba měření - odchylka naměřené hodnoty od správné hodnoty → Nejistota měření Kombinovaná standartní nejistota: statistické (typ A) -
Systémy vnitřní kontroly kvality
Měřické chyby – nejistoty měření –. Zkoumané (měřené) předměty či jevy nazýváme objekty Na každém objektu je nutno definovat jeho znaky. Mnoho znaků má.
Aritmetický průměr - střední hodnota
Přenos nejistoty Náhodná veličina y, která je funkcí náhodných proměnných xi: xi se řídí rozděleními pi(xi) → můžeme najít jejich střední hodnoty mi a.
IV..
Základy statistiky Základní pojmy. Základy statistiky Statistiku můžeme chápat jako činnost - získávání stat. údajů, jejich zpracování a vyhodnocení jako.
Popisné charakteristiky statistických souborů. ZS - přesné parametry (nelze je měřením zjistit) VS - výběrové charakteristiky (slouží jako odhad skutečných.
Ověření modelů a modelování Kateřina Růžičková. Posouzení kvality modelu Ověření (verifikace) ● kvalitativní hodnocení správnosti modelu ● zda model přijatelně.
Č.projektu : CZ.1.07/1.1.06/ Portál eVIM Laboratorní práce 2 Nejistoty měření.
Experimentální metody v oboru – Přesnost měření 1/38 Naměřená veličina a její spolehlivost © Zdeněk Folta - verze
Chyby měření / nejistoty měření
Některá rozdělení náhodných veličin
Přednáška č. – 4 Extrémní hodnoty a analýza výběrových souborů
Elektrické měřící přístroje
Základy statistické indukce
Úvod do praktické fyziky
Základy zpracování geologických dat Rozdělení pravděpodobnosti
Regresní analýza výsledkem regresní analýzy je matematický model vztahu mezi dvěma nebo více proměnnými snažíme se z jedné proměnné nebo lineární kombinace.
Název: Chyby měření Autor: Petr Hart, DiS.
Úvod do statistického testování
Statistika a výpočetní technika
Plánování přesnosti měření v IG Úvod – základní nástroje TCHAVP
7. Kontingenční tabulky a χ2 test
Náhodné výběry a jejich zpracování
Princip max. věrohodnosti - odhad parametrů
F-Pn-P062-Odchylky_mereni
Transkript prezentace:

Metrologie   Přednáška č. 5 Nejistoty měření

Nejistoty měření

Nejistota měření – test v KL Uvedená rozšířená nejistota měření je součinem standardní nejistoty měření a koeficientu rozšíření k = 2, což pro normální rozdělení odpovídá pravděpodobnosti pokrytí přibližně 95 %. Standardní nejistota měření byla určena v souladu s dokumentem EA 4/02.

Vyjadřování výsledků měření s pomocí nejistoty měřená veličina nejistota chyba jmenovitá referenční hodnota

Nejistota měření parametr přidružený k výsledku měření, který charakterizuje rozptyl hodnot, které by mohly být důvodně přisuzovány k měřené veličině POZNÁMKA: Tímto parametrem může být např. směrodatná odchylka (nebo její daný násobek).

Nejistota měření Nejistota měření je parametr, který bezprostředně souvisí s výsledkem měření, protože vymezuje interval, v němž s určitou pravděpodobností lze předpokládat výskyt skutečné hodnoty měřené veličiny. Nejistota měření odráží veškeré nedokonalosti stanovení výsledku měření (viz přehled zdrojů nejistot). Y = y ± U y U U

Nejistoty měření - zdroje Jako zdroje nejistot lze označit veškeré jevy, které nějakým způsobem mohou ovlivnit jednoznačné určení výsledku měření, a tím vzdalují naměřenou hodnotu od hodnoty skutečné.

Nejistoty měření - zdroje Zdroje nejistot lze co do původu přisoudit: měřicím prostředkům (přístrojům), měřicím metodám, modelu měření, podmínkám měření, obsluze, zpracování (vyhodnocení) naměřených dat.

Nejistoty měření - zdroje Možné zdroje nejistot: nedokonalá či neúplná definice měřené veličiny nebo její realizace; výběr přístroje (jeho rozlišovací schopnost); výběr vzorků měření; postup při měření; zjednodušení (zaokrouhlení) konstant a převzatých hodnot;

Nejistoty měření - zdroje Možné zdroje nejistot: nedodržení shodných podmínek při opakovaných měřeních; • neznámé nebo nekompenzované vlivy prostředí; • nepřesnost etalonů a referenčních materiálů; • subjektivní vlivy obsluhy; • aproximace, linearizace, interpolace nebo extrapolace při vyhodnocení.

Nejistoty měření – princip stanovení Celková nejistota se skládá z několika dílčích nejistot neboli složek. Ke stanovení velikosti těchto složek se používají tyto dvě metody: statistické zpracování naměřených údajů (metoda vyhodnocení typu A neboli nejistota typu A); jiné než statistické zpracování naměřených údajů (metoda vyhodnocení typu B neboli nejistota typu B).

Nejistoty měření – princip stanovení Více zdrojů = více složek nejistoty Výsledná nejistota Nejistota typu A Nejistota typu B

Nejistoty měření – nejistoty typu A Tato metoda vychází ze statistické analýzy opakované série měření. Jestliže máme n nezávislých stejně přesných pozorování (n >1), pak je odhad výsledné hodnoty y reprezentován hodnotou výběrového aritmetického průměru:

Nejistoty měření – nejistoty typu A Nejistota příslušného odhadu y se určí jako: výběrová směrodatná odchylka aritmetického průměru:

Nejistoty měření – nejistoty typu B Tato metoda je založena na jiných než statistických přístupech k analýze série pozorování. Standardní nejistota typu B se odhaduje pomocí racionálního úsudku na základě všech možných dostupných informací. Většinou se skládá z několika dílčích nejistot (složek).

Nejistoty měření – nejistoty typu B K tomu se nejčastěji používají: údaje výrobce měřicí techniky zkušenosti z předcházejících měření zkušenosti s vlastnostmi chování techniky a materiálů údaje získané při kalibraci a z různých certifikátů nejistoty referenčních údajů uvedené v příručkách

Nejistoty měření – nejistoty typu B Rámcový postup určování nejistot typu B: Vytipují se možné zdroje Z1, Z2, ……Zj, …..Zp nejistot. Určí se standardní nejistota vlivem každého zdroje (převzetím z certifikátů, technické dokumentace, tabulek, technických norem, kalibračních listů apod. nebo se vezmou odhady - viz dále). Posoudí se korelace mezi jednotlivými zdroji.

Kombinovaná nejistota - uc

Děkuji za pozornost