Informacja

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

Wyszukujesz frazę "error distribution" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Losowe właściwości błędu kwantowania w systemie pomiarowym
Random properties of quantization error in measuring system
Autorzy:
Jakubiec, J.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/156424.pdf
Data publikacji:
2008
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
kwantowanie
rozkład błędu kwantowania
quantization
quantization error distribution
Opis:
Obliczanie niepewności wyników realizacji algorytmów przetwarzania w systemie pomiarowym wymaga losowego opisu błędu kwantowania. Podstawą uzyskiwania tego rodzaju opisu jest analiza właściwości układu realizującego kwantowanie. W pracy przedstawiono wstępne wyniki badań symulacyjnych wybranych rozwiązań kwantyzatorów przeprowadzonych przy użyciu metody Monte Carlo, co pozwala na uzyskanie histogramów charakteryzujących w pełni losowe właściwości błędu kwantowania.
Digital processing in measuring systems requires, shown in Fig. 1, digitalization of varying in time continuous signals. Quantization of samples is a measuring process, so it should be described in metrological categories. Complete information about inaccuracy of quantization can be given by probabilistic description of error sources arousing during this operation []. The paper deals with analysis of random properties of quantization errors on example of chosen realizations of quantizers. The analysis has been made by using Monte Carlo method, which permits to obtain, in a relatively simple way, large sets of data that can be presented as histograms. The investigated types of quantizers are shown in Figs. 2, 6 and 8, while the exemplary histograms in Figs. 4, 5, 7 and 9. The histograms can be divided into two categories. The first one describes properties of quantization errors in the situation when the quantized quantity changes randomly in its measuring range. The quantization error in this case has the rectangular or triangle distribution. The second kind of histograms shows properties of errors when the quantized quantity is constant in time. In this case the histograms contains one or two values only so the properties of the errors should be seen as deterministic. Moreover, the shape of histogram depends on the value of the quantized quantity. One may try to average a series of quantization results but the obtained the results vary dependently on the measure value, number of the series elements an kind of the quantize. The general conclusion is that in the second case there is necessary to continue investigations directed to the problems of averaging data obtained from ADC converters.
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2008, R. 54, nr 1, 1; 8-11
0032-4140
Pojawia się w:
Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wnioskowanie o rzędzie kointegracji dla modelu VEC ze składnikiem losowym z rozkładu Su Johnsona
Inference on cointegration rank for a VEC model with the Su Johnson error distribution
Autorzy:
Kębłowski, Piotr
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/422718.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Główny Urząd Statystyczny
Tematy:
rozkład reszt o grubych ogonach
rozkład Johnsona
wnioskowanie małopróbkowe
rząd kointegracji
fat-tailed error distribution
Johnson distribution
small sample inference
cointegration rank
Opis:
Artykuł przedstawia wyniki analiz Monte Carlo własności małopróbkowych testów rzędu kointegracji dla modelu VEC ze składnikiem losowym pochodzącym z rozkładu skośnego, leptokurtycznego. Analiza przeprowadzana jest dla testu asymptotycznego, testów z poprawkami na liczbę stopni swobody, testu z poprawką Bartletta, testu bootstrapowego oraz testu bootstrapowego z poprawką Bartletta w roli surogatu podwójnego testu bootstrapowego. Wyniki eksperymentów wskazują, że testy liczby relacji kointegrujących oparte na regule ilorazu wiarygodności są odporne ze względu na rozmiar jak i moc testu, gdy składnik losowy pochodzi z rozkładu skośnego, leptokurtycznego, aproksymowanego rozkładem Su Johnsona, zamiast z wielowymiarowego rozkładu normalnego.
Performance of small-sample cointegration rank tests is investigated within the framework of a VEC model with skewed fat-tailed error distribution. The Monte Carlo analysis is conducted for: asymptotic test, tests with degrees-of-freedom corrections, test with Bartlett correction, bootstrap test, and bootstrap test with Bartlett correction, as a surrogate of double bootstrap test. The results indicate that the small-sample cointegration rank tests are robust to skewed fat-tailed error distribution, approximated by Su Johnson distribution, with respect to size and power of these tests.
Źródło:
Przegląd Statystyczny; 2013, 60, 2; 235-249
0033-2372
Pojawia się w:
Przegląd Statystyczny
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