Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "wartość średnia" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    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
    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