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:
Badania korelacji między podstawowymi estymatorami parametru położenia dla serii obserwacji nieskorelowanych
Investigations of correlation between the main location parameter estimators of random uncorrelated observations
Autorzy:
Dorozhovets, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/158119.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
korelacja
wartość średnia
mediana
środek rozstępu
correlation
mean
median
midrange
Opis:
W pracy przedstawiono wyniki badań korelacji pomiędzy wartością średnią, medianą oraz środkiem rozstępu nieskorelowanych wyników obserwacji o wybranych rozkładach prawdopodobieństwa: Laplace'a, normalnym, trójkątnym, trapezowym, jednostajnym oraz arksinusoidalnym. Stwierdzono, że istnieje silna korelacja pomiędzy wartością średnią a medianą, mediana i środek rozstępu są najmniej skorelowane, a korelacja pomiędzy średnią i środkiem rozstępu przyjmuje wartości pośrednie. Przy wzroście liczby obserwacji korelacja pomiędzy wartością średnią a medianą stabilizuje się, natomiast korelacja pomiędzy środkiem rozstępu i wartością średnią oraz medianą monotoniczne zmniejsza się.
The results of studies of the correlation between the main location parameter estimators (mean, median and midrange) of uncorrelated random observations are presented. Analytical calculations of the correlation coefficients are based on preliminary determination of the location parameter joint distributions. The joint distributions of the median and midrange are described by simplest formula (7), based on the distribution of order statistics (6). But analytical calculations of the joint distribution of other pairs of position parameters are very difficult and can only be realized by numerical procedures. Formulas (11) - (15) for determining the asymptotical values of all correlation coefficients for a large numbers of observations are presented. The main studies of the correlation coefficients for the number observation from n = 2 to n = 100 are realised by the Monte Carlo method. The results of simulation investigations are shown in Fig. 1. The median and mean are most correlated, and the asymptotical value of the correlation coefficient is equal to the inverse value of a form factor of the sample probability density function (PDF). The value of the correlation coefficient between the median and midrange does not practically depend on the type of PDF and decreases approximately proportionally to the square root of the number of observations (13, Fig. 1). The value of the correlation coefficient between the mean and midrange also decreases monotonically with an increase in the number of observations, but the rate of decrease depends on the amplitude factor of a sample (15, Fig. 1).
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2012, R. 58, nr 8, 8; 697-700
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Zastosowanie metod odpornościowych w analizie dokładności pomiarów międzylaboratoryjnych (1). Zasady statystyki odpornościowej, metoda Hubera czyli Algorytm A
Application of Robust Methods in Evaluation the Accuracy of Interlaboratory Measurements. Part 1. Bases of Robust Statistics. Huber Method, i.e. Algorithm A
Autorzy:
Warsza, Z. L.
Volodarsky, E. T.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/276805.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:
outlier
niepewność pomiaru
odchylenie standardowe
mediana
odporna wartość średnia
rozstęp międzykwartylowy
outliers
uncertainty of measurements
standard deviation
median
robust mean value
interquartile mid-range
Opis:
W dwuczęściowej pracy omówiono zastosowanie statystyki odpornościowej do oceny wartości i niepewności menzurandu uzyskiwanych na podstawie próbki danych doświadczalnych, gdy niektóre z tych danych różnią się istotnie od pozostałych, czyli są outlierami. Metodami odpornościowymi wyznaczono parametry statystyczne wyniku pomiaru ze wszystkich danych, ale wpływ outlierów potraktowano odmiennie. Dla próbek o niewielkiej liczności uzyskano wyniki bardziej wiarygodne niż w sposób klasyczny z odrzuceniem outlierów. Ilustrują to przykłady z porównań międzylaboratoryjnych. W części 1. omówiono podstawowe zasady statystyki odpornościowej oraz iteracyjną metodę odporną podaną przez Hubera, którą w normie ISO 5725-5 nazwano Algorytm A. Jako ilustrację, w symulowanym przykładzie liczbowym, wyznaczono niepewność procedury pomiarowej testowanej przez porównanie wyników badania jednorodnych obiektów w kilku laboratoriach akredytowanych. Oszacowano średnią niepewność metodą klasyczną dla wszystkich danych. Po usunięciu outlierów zastosowano dwie metody odpornościowe – przeskalowanego odchylenia medianowego MADS i metodę Hubera, czyli iteracyjny Algorytm A, którego wyniki były najbardziej wiarygodne.
This two-part paper discusses the use of robust statistics to assess the value and uncertainty of measurand obtained from a sample of experimental data when some of these data differ significantly from the others, i.e. are outliers. The statistical parameters of the measurement result are determined by robust methods from all data, but influence of outliers is treated differently. For small sample sizes results are more reliable than obtained by classical methods with exclusions of outliers. This is illustrated by examples from the interlaboratory key comparisons. Part 1 discusses the basic principles of the robust statistics and the iterative robust method given by Huber, which is called Algorithm A in ISO 5725-5. As illustration in the simulated numerical example, the uncertainty of some measurement method was estimated based on measurements of homogeneous object in several accredited laboratories. The mean uncertainty of this experiment is estimated by classic method for all data and with exclusion of outliers and by two robust methods: rescaled median deviation and by Algorithm-A. The result of last method is the most reliable.
Źródło:
Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 2; 47-55
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