Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "wartość średnia" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Środek rozstępu jako estymator menzurandu dla próbek z populacji o rozkładzie jednostajnym i płasko-normalnym
Mid range as estimator of measured value for samples from population of uniform and flatten-gaussian pdf
Autorzy:
Kubisa, S.
Warsza, Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/155155.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
estymator
środek rozstępu próbki
wartość średnia
niepewność
estimator
sample mid-range
mean value
uncertainty
Opis:
Dla próbek o różnej liczności z populacji o rozkładzie jednostajnym zbadano metodą symulacji Monte Carlo właściwości statystyczne środka rozstępu próbki jako estymatora wartości mierzonej. Ma on mniejsze odchylenie standardowe niż średnia arytmetyczna zalecana przez Przewodnik GUM. Obliczono dla takich próbek rozkład podobny do rozkładu Studenta i niepewność rozszerzoną. Stwierdzono też, że dla populacji generalnej o rozkładzie płasko-normalnym (splot rozkładu jednostajnego i normalnego) wraz ze wzrostem udziału rozkładu normalnego przewaga środka rozstępu szybko maleje.
In this paper statistical properties of samples of varying number of observations, taken from a population of uniform distribution, have been examined by the Monte Carlo simulation. Their midrange has a smaller standard deviation than the mean value recommended by the Guide GUM (Fig. 1) as estimator of measurand. Calculated also is distribution similar as Student for Gauss, coverage factors and expanded uncertainty of such samples (Chapters 3 and 4). In Chapter 5 was found that for samples from the general population of flatten-gaussian distribution with increasing the level by the normal distribution the advantage of mid-range quickly decreases. Considerations are illustrated by figures. Final con-clusions are enclosed.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 6, 6; 398-401
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Estymacja parametrów menzurandu dla danych z rozkładów niesymetrycznych metodą maksymalizacji wielomianu (PMM)
Estimation of measurand parameters for data from asymmetric distributions by polynomial maximization method (PMM)
Autorzy:
Warsza, Z. L.
Zabolotnii, S. W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/277748.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
estymator
rozkład niesymetryczny
wielomian stochastyczny
wartość średnia
wariancja
skośność
kurtoza
estimator
non-Gaussian model
stochastic polynomial
means value
variance
skewness
kurtosis
Opis:
Przedstawiono sposób wyznaczania estymatorów wartości i niepewności menzurandu niekonwencjonalną metodą maksymalizacji wielomianu stochastycznego (PMM) dla próbki danych pomiarowych pobranych z populacji modelowanej zmienną losową o rozkładzie niesymetrycznym. W metodzie PMM stosuje się statystykę wyższego rzędu i opis z użyciem momentów lub kumulantów. Wyznaczono wyrażenia analityczne dla estymatorów wartości i niepewności standardowej typu A menzurandu za pomocą wielomianu stopnia r = 2. Niepewność standardowa wartości menzurandu otrzymana metodą PPM zależy od skośności i kurtozy rozkładu. Jest ona mniejsza od średniej arytmetycznej wyznaczanej wg przewodnika GUM i bliższa wartości teoretycznej dla rozkładu populacji danych. Jeśli rozkład ten jest nieznany, to estymatory momentów i kumulantów wyznacza się z danych pomiarowych próbki. Sprawdzono skuteczność metody PMM dla kilku podstawowych rozkładów.
The non-standard method for evaluating estimators of the value and uncertainty type A for measurement data sampled from asymmetrical distributed with a priori partial description (unknown PDF) is presented. This method of statistical estimation is based on the mathematical apparatus of stochastic polynomials maximization and uses the higher-order statistics (moment & cumulant description) of random variables. The analytical expressions for finding estimates and analyze their accuracy to the degree of the polynomial r = 2 are obtained. It is shown that the uncertainty of estimates received for polynomial is generally less than the uncertainty of estimates obtained based on the mean (arithmetic average) according international guide GUM. Reducing the uncertainty of measurement depends on the skewness and kurtosis. On the basis of the Monte Carlo method carried out statistical modelling. Their results confirm the effectiveness of the proposed approach.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2018, 22, 1; 49-56
1427-9126
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies