Praha,

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Praha, 16.11.2005 -1-"

Transkript

1 Dooreí ro reí odhad ejistot výsledk meí/kliických test v kliických laboratoích Scháek M. ), Friedecký B. ), Kratochvíla J. ), Bdia M. ), Bartoš V. 3) ) VŠCHT Praha, ) SEKK Pardbice, 3) FN Ostrava Na dokmet solracovali leové racoví skiy: Balíková M., Beáková H., Brdika R., Holec V., Král V., Krýsl S., Kcíová J., Peliková K., Tolarová V., Zima T. Obsah. Nejistota meí ojem, zdroje, odhad a výzam.. Defiice a její vysvtleí.. Nejistota v roces akreditace.3. Nejistota jako itegrálí soást roces meí.4. Nejistota a Smrice IVD 98/79 EC.5. Zsoby vyhodocováí ejistot.6. Stadardí, kombiovaá a rozšíeá ejistota 3.7. Dílí ejistoty v kliických laboratoích 3. Odhad kombiovaé ejistoty výsledk a základ vlastích exerimet 4.. Vztah mezi výtžostí a systematicko odchylko (micí metody) 4.. Odhad odíl kombiovaé ejistoty meí odvozeého ze staoveí systematické 4 odchylky (vychýleí, bias) vlastími exerimety.3. Odhad odíl kombiovaé ejistoty meí odvozeého ze staoveí vitrolaboratorí 6 dlohodobé esosti (rerodkovatelosti) vlastími exerimety.4. Zobecí ost - odhad kombiovaé ejistoty 8 3. Odhad kombiovaé ejistoty a základ údaj výrobc 8 4. Sezam ožitých zkratek 9 5. Literatra 0 6. Píloha: Praktické íklady odhad ejistot Úvod Výsledek meí aalyt i arametr dao metodo je v laboratorí medicí, stej jako výsledek každého micího roces, je odhadem skteé kocetrace (obsah, možství). Teto výsledek meí tedy emže edstavovat vlastí exaktí hodot bez zalosti idržeého údaje, kterým je ejistota výsledk. Nejistota výsledk meí edstavje iterval, ve kterém se achází s deklarovao míro ravdodobosti skteý výsledek meí. Nejistota demostrje metrologicko kvalit výsledk mei, zlešje orozmí aalytickém roces a možje orovávat výsledky meí. Bez zalosti ejistoty eí možé odhadot solehlivost výsledk i jeho ožití v kliické raxi. Cílem dooreí je omoci laboratorím racovíkm i odhad ejistot a odíl jejích složek ro jejich vlastí laboratorí meí do té doby, ež bde ijato a akcetováo dooreí meziárodích odborých soleostí, jejichž racoví komise se toto roblematiko rovž zabývají. Dooreí vychází i ze skteosti, že ormy ISO 705 a ISO 589 rováí odhad ejistot vyžadjí. Pedkládaé dooreí vziklo jako kosezs skiy odborík z rzých obor laboratorí medicíy a vysokých škol a edstavje možý reálý ost reí odhad ejistot. Neí to závazý oky, orma i aízeí a je samozejm vedle vlastího ožití v rtií kliické laboratoi reo i k disksi v odboré veejosti. Pozámka: Všde, kde se v text íše o ejistot, míí se samozejm její kvalifikovaý odhad i odhad jejích odíl. Praha,

2 . Nejistota meí ojem, zdroje, odhad a výzam.. Defiice a její vysvtleí Nejistota je arametr (idržeý k výsledk meí) charakterizjící roztýleí hodot, jež jso, a základ dostých iformací, iazováy/iszováy meé velii. Nejistota vymezje hraice, v ichž je výsledek s dao (rito) ravdodobostí ovažová za srávý, tj. esý a ravdivý. Nejistota obec zahrje moho složek. Nkteré z ich moho být získáy ze statistických distribcí výsledk sérií meí ovlivjících velii charakterizovaých výbrovo smrodato odchylko. Další složky se odhadjí z dat založeých a zkšeostech ebo z jiých iformací. (vol dle VIM [9]) Z hlediska validace metody/ost meí lze ejistot ztotožit s itervalem, který charakterizje, zda byly sly ožadavky, lyocí z daého úel meí - fit for rose. Z hlediska kliické efektivity by mla ejistota meí odrážet ožadavky kladeé a zkošk-vyšeteí tak, aby byla schoa zajistit solehlivé diagostické rozhodováí a úié sledováí teraie... Nejistota v roces akreditace Každý výsledek meí je dorováze vlastí ejistoto meí (ISO 589 [], ISO 705 []). Tam, kde je to vhodé a možé, msí laborato vyhodotit ejistoty meí (ISO 589, odstavec 5.6. []). Norma ISO 589 obsahje ožadavky ro akreditace rtiích kliických laboratoí. Z obsah ormy lye: Odhad ejistot msí být v laboratoi, cházející se o akreditaci rovede a dokmetováy jeho výsledky (tam kde je to možé). Zsob rovedeí odhad ejistoty eí secifiková. Post, který laborato ro odhad ejistoty kokrétího aalyt zvolí, je soástí ost výot výsledk meí a msí být jako takový dokmetová (odstavec 5.5.3). Na rozdíl od certifikát refereích materiál ejso hodoty ejistot meí ve výsledkových rotokolech vády (odstavec 5.8), avšak laborato by mla být schoa a vyžádáí odat iformace o ejistot meí..3. Nejistota jako itegrálí soást roces meí Obeco, stro a výstižo charakterizaci roces meí lze osat ásledov (dle [3]): K dosažeí výsledk meí o ožadovaé kvalit a srovatelosti je ezbyté: Secifikovat meo velii, racoví rozsah meí a ožadovao ejistot. Vybrat vhodo metod (ost-výoet-odmíky meí). Validovat vybrao metod, tj. rokázat vhodost ro daý úel a dále rokázat, že výoty a odmíky meí zahrjí vše, co mže výzam ovlivit výsledek. Vybrat refereí materiál (s ávazostí a refereci). Odhadot ejistot meí jako mír toho, že bylo dosažeo ožadovaé výovdí hodoty výsledk. Nejistota meí je arametrem, který výzam secifikje charakter mící metody již i jejím výbr a je soástí samotého výsledk meí..4. Nejistota a Smrice IVD 98/79 EC Do eského rávího ád je Smrice 98/79 EC [5] imlemetováa ve form vládího aízeí. 453/004 Sb. Soástí tohoto aízeí (odstavec...), stej jako soástí ormy ISO 8- [6], jso sezamy dat, která msí výrobce IVD oskytot jeho živatelm. Nejistota hodot racovích kalibrátor tam eí exlicit ikde zmía, imlicit je však obsažea v ožadavk, že racoví kalibrátory výrobk IVD msí vykazovat ávazost a refereci vyššího ád (odstavec... NV 453 a odstavec 7.6 ISO 8-). Podle ormy ISO 75 (odstavec 4.4) [] msí však mít kalibrátor iaze hodot kocetrace/obsah aalyt i s ejistoto meí. Norma ISO 75 je ro realizaci Smrice 98/79 EC arosto zásadí, takže ejistot kalibrátor msí výrobce dávat kocovém živateli (to je kliické laboratoi) k disozici, akoliv to ai NV 453, ai ISO 8- výslov evádjí..5. Zsoby vyhodocováí ejistot Zsobem (ostem) ty A jso ejistoty vyhodocováy a odklad vlastích meí s ožitím statistických metod. Zsobem (ostem) ty B jso ejistoty odhadováy z údaj evzatých z dokmetace výrobc, odboré literatry, certifikát refereích materiál, ale také moho být formlováa zkšeostmi. Oba osty oskyto odhady dílích ejistot, které se otom sljí odle statistického zákoa o slovaí ejistot (roagace ejistot). --

3 Výet dílích ejistot a možé zsoby jejich zracováí jso osáy velmi dobe a základí úrovi (a. ISO-GUM 995 [8], EURACHEM/CITAC 000 [5], ISO 748 [4] a dlohá ada dalších rame). Problémem mže být jejich omr obecý charakter, velmi malá orietace a roblémy laboratorí medicíy, ejedotost jejich alikace v raxi. V kliických laboratoích je vhodé dsled vyžívat i ásledjící zdroje dat: exerimetálí data získávaá v rámci ravidelé a bžé laboratorí iosti (vití kotrola kvality, exterí oszováí kvality, validace a verifikace, aalýz kotrolích /refereích materiál, údaj z ravidelého rovádí kalibrací); ejistoty, oskytovaé výrobci, refereími a kalibraími laboratoemi (údaje z certifikát a racoví dokmetace s tím, že tyto údaje bdo od výrobc dsled vyžadováy)..6. Stadardí, kombiovaá a rozšíeá ejistota Stadardí ejistota Její íselá hodota je vyjádea jako smrodatá odchylka (SD). Kombiovaá ejistota - ravidlo šíeí (roagace) ejistot Podle toho ravidla rovádíme výoet kombiovaé stadardí ejistoty: c... kde až jso odhady dílích stadardích ejistot meí. Rozšíeá kombiovaá ejistota U c Rozšíeí se rovádí s ožitím jedodchého vztah: U c = k. c Obvykle se ožívá hodota k = (odovídá ibliž 95% iterval solehlivosti ro ormálí rozdleí)..7. Dílí ejistoty v kliických laboratoích Dlohodobá esost (rerodkovatelost, itermediate recisio) Základem odhad ejistoty meí v kliické laboratoi je dlohodobá esost (rerodkovatelost) meí. Zdrojem dat jso výsledky vití kotroly kvality. Pokd laborato vede v rámci vití kotroly reglaí diagramy, lze získávat údaje o dlohodobé esosti (rerodkovatelosti) z výsledk tohoto sledováí rbž. asový iterval elze ro všechy laboratoe a všechy metody ochoitel staovit jedot. Krají akcetovatelo mezí je etost x ro avšak 5 ezávislých meí jako arosté miimm. Práv aktalizace hodoty ejistoty meí mže být chááa jako rozhodjící krok eriodické verifikace. Míro dlohodobé esosti (rerodkovatelosti) je relativí smrodatá odchylka (CV, %). Systematická odchylka (vychýleí, bias) a výtžost Vychýleí metody (micího ost) se staovje exerimetál a je to rozdíl mezi rmrem výsledk meí a srávo (refereí) hodoto. Pedmtem meí je vhodý refereí materiál, který msí být vždy dorováze údajem o refereí hodot a její ejistot. Prmr meí se zásad staovje za odmíek oakovatelosti meí (v sérii). Pro oteby kliické laboratoe je možé akcetovat v íad edostosti certifikovaých refereích materiál kotrolí materiály s výrobcem rokázao ávazostí a vyšší metrologický stadard a s reým odhadem ejistoty této hodoty. Pijatelá velikost série sestává z miimál deseti meých vzork ( = 0). Pro výoty celkové ejistoty je asto výhodé vyjadovat systematicko složk ejistoty amísto hodoty vychýleí hodoto výtžosti. Jde je o rzý zsob vyjádeí stejého arametr se stej latými íselými hodotami. Zatímco vychýleí je rozdíl mezi rmrem a refereí hodoto, výtžost je omrem stejých ísel. Nejistota vychýleí a výtžosti Ob hodoty, ze kterých se oítá vychýleí metody ebo výtžost, mají svo ejistot. Prví je ejistota refereí hodoty vedeá v certifikát. Drhá je ejistota hodoty rmr, daá oakovatelostí meí a jejich otem (SD/). Z tchto ejistot lze omocí zákoa o roagaci ejistot vyoítat ejistot hodoty vychýleí metody, o. výtžosti. Nejistoty hodot kalibrátor Nejistota kalibrátor bývá dávaá ejastji formo rozšíeé ejistoty U cal s faktorem rozšíeí k =. V rzých blikacích lze alézt rzé zsoby zahrtí ejistoty kalibrátor do rozot ejistot v závislosti a ožitém model meí. V tomto dooreí edokládáme, že ejistota kalibrátor je v rámci aalytického roces imlicit zahrta do výot jakékoli hodoty obsah/možství/kocetrace, tedy i do vychýleí (bias). Proto zde eí ejistota kalibrátor zahrta jako samostatá složka do rozot ejistot. -3-

4 Nejistoty certifikovaých refereích materiál Tyto ejistoty jso ovio soástí certifikát refereích materiál. Jso vtšio vády formo rozšíeé kombiovaé ejistoty U ref.. Odhad kombiovaé ejistoty výsledk a základ vlastích exerimet Teto ost vychází z edoklad, že systematická odchylka micí metody i dlohodobá vitrolaboratorí esost (rerodkovatelost) získaá z VKK (vití kotrola kvality) jso kostatí v rovovaém rozmezí hodot obsah, možství i kocetrace. Vzhledem k tom, že rozsah meí v kliických oborech obvykle eí extrém široký, mžeme z kostatosti ejistot vycházet. Pokd tom tak eí, je teba zjistit obsahovo/kocetraí závislost obo hlavích složek ejistoty, tj. systematické odchylky a dlohodobé vitrolaboratorí esosti (rerodkovatelosti). Pozámka: Doorje se rit odhad ejistot a dvo a více hodotách obsah ejlée v mezích refereího iterval a ad jeho horí ebo od jeho dolí mezí (dle výzamosti). Doorje se, ožít rzých matri vhodých kotrolích materiál. Další iformace alezete a. v [7]... Vztah mezi výtžostí a systematicko odchylko (micí metody) Výtžost (recovery) je defiováa rovicí: cmeas R () c ref Systematická odchylka (vychýleí, bias) (v íad, že se jedá o rmr výsledk meí) je defiováa rovicí: B c meas c ref () Relativí hodota téže veliiy: cmeas cref Br (3) c ref Z rovic () a (3) mžeme odvodit vztah: B r = R - (4) ebo i vyjádeí v rocetech: B r = R - 00 [%] (5) Z rovice (4) res. (5) lye ímo vztah ro rovost stadardích ejistot relativí systematické odchylky a výtžosti: Br (6) R Varováí! Rovost (6) elatí ro hodoty relativí stadardí ejistoty r obo velii vyjádeé v %... Odhad odíl kombiovaé ejistoty meí odvozeého ze staoveí systematické odchylky (vychýleí, bias) vlastími exerimety Mžeme ostovat dvma zsoby: a) Máme k disozici refereí materiál s certifikovao hodoto kocetrace (obsah, možství) a odhadem její ejistoty. Podmíko je rokázáí ávazosti certifikovaé hodoty dle ormy ISO 75 []. Refereí materiály msí být tedy oízey od výrobc schoých tto ávazost rokázat (a. NIST, IRMM, LGC, BAM, NIBSC aj.). Za výbr refereího materiál je l odovdá laborato, odrob viz citaci [3]. -4-

5 b) Metoda ídavk se stadardem. Pro staoveí ožijeme kalibrátor, kterým obohacjeme (sikjeme) vzorek íslšé matrice (a. mo, lá krev, atd.). Vzorek mže obsahovat malé možství ativí sbstace, jejíž hodot obsah, možství i kocetraci emsíme zát. Pozor! Bod b) v sob ese složito oblast obohacováí (sikováí) koloidí sseze jako je lá krev. Je zde oteba dodržovat zásady koloidí chemie. V íad lé krve se ejedá o ravý roztok. Výoet ad a) Dao metodo zmíme sigál (a. absorbaci, loch ík, as, atd.) odovídající zvoleém refereím materiál a z jeho hodoty odvodíme odetem z kalibraí závislosti kocetraci ebo hodot obsah sledovaého aalyt, sbstace i arametr (x i ). Meí oakjeme aleso krát ( = 0) za odmíek oakovatelosti (krátký asový iterval, stejý oerátor, stejý ístroj). Ze získaých hodot meí vyoteme aritmetický rmr x, výbrovo smrodato odchylk SD a ríme stadardí ejistot rmr (kdy se též azývá smrodato chybo odhad rmr) jako: x x xi (7) i SD i ( x i x ) (8) SD x (9) o. relativí stadardí ejistot rmr r,x v %: x 00 [%] (0) x r, x Výtžost R (%) se vyote dle vztah: x R 00 [%] () c ref a relativí systematická odchylka (vychýleí, bias) B r (%) B r = R 00 [%] () Relativí ejistot obsah/kocetrace refereího materiál r,ref (%): ref r,ref. 00 [%] (3) c ref Odhad dílí kombiovaé relativí ejistoty vychýleí v % odovídající kombiaci vliv systematické odchylky, vliv ejistoty obsah/kocetrace refereího materiál a vliv ejistoty rmr zmeých hodot je dá vztahem: B [%] (4) r,br r r,ref r,x -5-

6 Píklad Mjme tyto údaje: x =,565 a..; SD = 0,09 a..; = 0: odtd dle (9) a (0) 0,006 a.. a 0, 3 % c ref =,50 a..; ref = 0, a..: odtd dle (3) r,ref = 4,0 % Dle () a () vyoteme B r =,6 % a akoec dle (4) vyoteme odhad dílí kombiovaé ejistoty: x r,x r,b, 6 4 0, 3 4,8 % r Nkteí atoi dávají edost tom, že edokládají, že systematická odchylka (vychýleí, bias) má rovomré rozdleí a dosazjí do vztah ro výoet odhad kombiovaé ejistoty hodot Pro áš íklad má ak odhad ejistoty r,br hodot: B. r 3,6 3 r,b 4 0,3 4,3 % r Nejvýzamjší složko odhad ejistoty systematické odchylky (vychýleí, bias) je v tomto íad ejistota refereího materiál (>80%). Výoet ad b) Za edoklad vyžití metody ídavk se stadardem dao metodo zmíme odezv vzork (absorbace, locha ík, as atd.) s ativím obsahem sledovaé sbstace (mže být i tzv. blak matrice, které edokládáme, že kocetrace, obsah sledovaého aalyt se blíží k le) a z kalibraí závislosti ebo omocí zvoleé kalibraí metodiky (a. metoda vitího stadard) ak odeteme odovídající kocetraci c vz a kocetraci vzork obohaceého stejým možstvím isté sbstace c vz+sike. Kocetraci isté sbstace (obohaceí, sike) c sike záme. Výtžost R(%) se vyote odle vztah: cvzsikecvz R 00 [%] (5) c sike Za edoklad lieárí závislosti mžeme výtžost vyoítat z hodot sigál (S): Svzsike Svz R 00 [%] (6) S sike Dále ostjeme ve výot stej, jako v edchozím íad, vet oakovaého meí ro výoet odhad ejistoty rmr (mi. 0 meí za odmíek oakovatelosti). Odhad ejistoty obsah, možství i kocetrace sikjící isté sbstace, ze které se iraví sikovaý vzorek, msíme rit z ejistoty, ktero dává výrobce i dodavatel isté sbstace (a. ro kalibrátor). Pi tomto zsob reí výtžosti a její ejistoty je to také zvážit odlišost kterých matric (krev) a ravit exerimetálí ost kvalifikovaým zsobem..3. Odhad odíl kombiovaé ejistoty meí odvozeého ze staoveí vitrolaboratorí dlohodobé esosti (rerodkovatelosti) vlastími exerimety Teto ost je v solad s ormo ISO [4] (doorjeme ožití origiálí aglické verze rotože eský eklad ožívá evhodo termiologii!). Post vychází z validaích údaj laboratoe o daé metod (micím ost). Vitrolaboratorí dlohodobá esost (rerodkovatelost) zahrje i radomizovao systematicko odchylk laboratoe, ikoli radomizovao systematicko odchylk metody ebo ost (vychýleí, bias metody). Exerimetálí lá a výoet -6-

7 Exerimetálí lá soívá ve zmeí sigál a ásledém výot hodot obsah, kocetrace (omocí rzých kalibraích metodik) ro miimál 5 asov odlišeých meí. Požíváme k tom jede komtabilí matricový vzorek (komtabilita = matrií imeost), který msí být stabilí v rbh asov odlišeých meí. Nemsíme zát obsah (kocetraci) daého aalyt, arametr, sbstace, ebo odhadjeme oze romlivost/variabilit meí. Píklad asov odlišeých meí (a. každý de jedo meí) je kázá v ásledjící tablce: Meí Hodota,5,56,54,5,49,48,5,56,54,53,5,57,55,5,49 Vyoteme rmr x (dle vztah (7)), smrodato odchylk SD rero (dle vztah (8)) a variaí koeficiet CV rero (%): SD (7) rero CV rero [%] x x P,54 SD rero 0,085 CV rero,3% Pokd míme dlikát, msíme ro vyhodoceí ožít metody aalýzy roztyl! Exerimetálí lá a vyhodoceí (a. omocí Excel) je atrý z ásledjícího ost. Ot msíme získat 5 asov odlišeých hodot kocetrací (obsah) jedoho stabilího vzork, tetokrát v dlicitím mod. Meí Hodota,5,56,54,5,49,48,50,56,54,53,5,57,55,5,49 Hodota,53,5,53,5,50,53,54,57,50,5,54,59,5,5,5 Požitím aalýzy dat v Excel (Aova: jede faktor) dostáváme: ANOVA (aalysis of variace) St Zdroj variability SS volosti *) MS F Hodota P F krit Mezi výbry 0, ,000999,36 0,055,4 Všechy výbry 0, ,00043 Celkem 0, *) V Excel se zobrazí Rozdíl, což je evhodý termí (esrávý eklad i lokalizaci) MSB = arametr výot ANOVA (Mea of Sqares Betwee gros) = mezi výbry MSW = arametr výot ANOVA (Mea of Sqares Withi gros) = všechy výbry MSB MSW 0, ,00043 SDrero MSW 0, ,07 x =,56 CV rero =,07% Pi ožití kteréhokoli z výše vedeých ost získáváme: rero = SD rero a r,rero = CV rero -7-

8 .4. Zobecí ost - odhad kombiovaé ejistoty Zobecíme-li výše vedeý ost ak odhad relativí kombiovaé ejistoty výsledk meí (%) bde vyjáde omocí zákoa o roagaci ejistot a za ožití odhad jedotlivých složek (dle kaitol.. a.3.) takto: B [%] (8) r,tot r,rero r,b r,rero r r,ref r,x r Neí-li k disozici refereí materiál (ebo aleso materiál s rokázao ávazostí hodoty obsah a vyšší metrologický stadard a s dao ejistoto této hodoty), eí možé rit odhad odíl ejistoty lyocí ze systematické odchylky (vychýleí, bias). Pak je teba vycházet z eoveého edoklad, že systematická odchylka (vychýleí, bias) je rova le. V takovémto íad máme k disozici oze údaje o vlastí dlohodobé esosti (rerodkovatelosti) (viz kaitola.3.). Výsledý vzorec ro odhad relativí kombiovaé ejistoty má otom tvar: [%] (9) r,tot r,rero r,rero Vzhledem k eoveém edoklad lového systematické odchylky (vychýleí, bias) (viz výše) bde teto odhad kombiovaé ejistoty v ad íad ravdodob odhodoceý. Tyickými oblastmi ožití této zjedodšeé, avšak v ad íad zejm jedié možé, variaty výot jso tmorové markery, které hormoy, hematologické arametry, hemokoaglace aj. Rozšíeá kombiovaá ejistota U r,tot se vyote odle obvyklého vztah s ožitím koeficiet rozšíeí k (koeficiet rozšíeí se obvykle volí k = ro ormálí rozdleí, obostraý test, = 5 %): U r,tot = k. r,tot [%] (0) 3. Odhad kombiovaé ejistoty a základ údaj výrobc V tomto text máme a mysli výrobce testovacích sorav a aalytických micích systém, iemž edokládáme, že sorava i aalytický systém vyhovje direktiv IVD MD [5] a orm ISO 8- [6]. Výrobci testovacích sorav a aalytických micích systém ro laboratorí medicí jso ovii vádt které výkoové charakteristiky testovacích sorav a aalytických systém, ze kterých mže být odhadta ejistota výsledk meí. Ze základích charakteristik to moho zejméa být oakovatelost a dlohodobá esost (rerodkovatelost): Oakovatelost Rerodkovatelost Pravdivost Výtžost Pesost za odmíek oakovatelosti [] Pesost za odmíek rerodkovatelosti [] Tsost sohlas mezi rmro hodoto získao z velkého ot výsledk meí a ijato refereí hodoto [] Podíl z možství aalyt, ítomého v aalyzovaém vzork zkošeého materiál ebo idaého k m, který je extrahová a odrobová meí [] Withi laboratory reeatability ebo Withi assay variability ebo Itra assay variability Withi laboratory rerodcibility ebo Betwee assay variability ebo Uiformity Treess Recovery asto ve zaeí výrobc eí jedotost a je teba z kotext ávod a ze zkšeosti zjistit, o jaký drh odhad ejistoty se jedá. V každém íad mžeme ro výoet odhad kombiovaé ejistoty ožít oze ty údaje, které ávod (techická/racoví dokmetace výrobce) obsahje. Pokd jaké chybí a je -8-

9 v silách laboratoe rovést dodateé validaí exerimety, otom ožijeme vlastí výsledky ro zracováí rozot (bilaci) odhad odíl ejistot. V testovacích soravách a aalytických micích systémech jso rovž vedey hodoty kalibrátor (odhady jejich ejistot), jejich odezvy i ožití v daé metod a kotrolí vzorky s deklarovao odezvo ebo iterretací. Do odhad ejistoty výsledk meí msí být zahrty i odhady ejistot kalibrace. Píklad Semiqatitative detectio of secific IgM atibodies to Mycolasma emoiae Maal Savyo Diagostic Ltd. r (itra assay) certifikát: 3,40 % r (iformity ) certifikát: 3,85 % Podle ávod byla metoda kalibrováa, odhadtá relativí ejistota omocí bracketig kalibrace byla,55 %. Odhad kombiovaé relativí ejistoty je ro teto íad dá vztahem: r, 3,4 3,85,55 tot 5,7 % 4. Sezam ožitých zkratek Zkratka Výzam a.. absorbaí jedotka B systematická odchylka (vychýleí, bias) B r relativí systematická odchylka (vychýleí, bias) c cal je daá hodota možství, obsah ebo kocetrace sledovaého aalyt, arametr, sbstace v kalibrátor c meas zmeá hodota možství, obsah ebo kocetrace sledovaého aalyt, arametr, sbstace c ref je refereí hodota možství, obsah ebo kocetrace sledovaého aalyt, arametr, sbstace CV variaí koeficiet F statistika F (Aova) k koeficiet rozšíeí MS odíl SS/st volosti (Aova) oet P hodota P dává ejmeší hladi, a íž by šlo íslšý test zamítot (Aova) R výtžost (recovery) S hodota sigál SD smrodatá odchylka (výbrová) SD rero smrodatá odchylka získaá z dlohodobé esosti (rerodkovatelosti) (výbrová) SS soet tverc (sm of sqares) (Aova) cal ejistota kalibrátor r,x relativí ejistota veliiy x [%] U r,x rozšíeá relativí ejistota veliiy x [%] ref ejistota refereího materiál x ejistota veliiy x U x rozšíeá ejistota veliiy x x stadardí ejistota rmr x (smrodatá chyba odhad rmr) x i ameá hodota obsah/kocetrace x rmrá hodota Další zkratky vedeé v text jso odrob osáy v literate []. -9-

10 5. Literatra. Plzák Z, Kora I, Friedecký B, Kratochvíla J.: Metrologická termiologie v aalytické laboratoi. M. Bdia (Ed.), CD ROM blikace. Vydal SEKK ve solráci s Erachem-R v roce 003 (dosté a webové adrese htt:// ISO 7 5:003. Measremet of qatities i samles of biological origi Metrological traceability of vales assiged to calibrators ad cotrol materials (ISO Geeve 003) 3. Návazost chemických meí. Požíváí refereích materiál v chemické aalýze. Kvalimetrie 4. M. Scháek (Ed.), EURACHEM-R, Praha ISO 575-3:00. Accracy (treess ad recisio) of measremet methods ad reslts -- Part 3: Itermediate measres of the recisio of a stadard measremet method (ISO Geeve 994) 5. Directive 98/79/EC of the Eroea Parliamet ad of the Cocil of 7 October 998 o i vitro diagostic medical devices. Official Joral of the Eroea Commities 998; Dec 7: L 33/-L 33/37 6. ISO/CD TR 8-:004. I vitro diagostic medical devices - Iformatio slied by the mafactrer (ISO Geeve 004) 7. Stöckl D., Va Uytfaghe K., Cabaleiro D.R., Thieot L.M.: Calclatio of Measremet Ucertaity i Cliical Chemistry, Cli.Chem. 005, 5/, Gide to the Exressio of Ucertaity i Measremet (GUM). ISO Geeva, 993 (995) 9. Iteratioal Vocablary of Basic ad Geeral Terms i Metrology (VIM) 3th Editio, FDIS Aril ISO 5 95:003. Cliical Laboratory Medicie Reqiremet for Referece Measremet Laboratories (ISO Geeve 003). SN EN ISO/IEC 705:000. Všeobecé ožadavky a zsobilost zkšebích a kalibraích laboratoí (SNI Praha 000). SN EN ISO 589:004 Zdravotické laboratoe Zvláští ožadavky a jakost a zsobilost (SNI Praha 004) 3. ISO 8 53:00. Measremet of qatities i samles of biological origi Metrological traceability of assiged vale for catalytic cocetratio of ezymes i calibrators ad cotrol materials (ISO Geeve 00) 4. ISO/TS 748:004 Gidace for the se of reeatability, rerodcibility ad treess estimates i measremet certaity estimatio (ISO Geeve 004) 5. Erachem/CITAC Gide. Qatifiig Ucertaity i Aalytical Measremet. Secod Editio 000. Peložeo jako Staoveí ejistoty aalytického meí. Kvalimetrie. M.Scháek (Ed). EURACHEM R, Praha White GH, Farrace I. et all.: Ucertaity of Measremet i Qatitative Medical Testig. AACB November

11 Píloha: Praktické íklady odhad ejistot Píklad : Staoveí kocetrace glkózy v krevím sér..odhad odíl dílích ejistot... Dlohodobá esost (rerodkovatelost, itermediate recisio, r,rero ) Byla staovea vyhodoceím výsledk vití kotroly kvality za rok 004. Kotrolí materiál : rmr x = 5,4 mmol.l - CV rero =,3 % Kotrolí materiál : rmr x = 3,4 mmol.l - CV rero =,7 % V dalším výot bde ožita rmrá hodota r,rero : CVrero, i i, 3, 7 r, rero %... Nejistoty hodot certifikovaých refereích materiál Hodota systematické odchylky (vychýleí, bias) byla staovea aalýzo certifikovaého refereího materiál CRM DGKL 070 výrobce Referezistitüt für Bioaalytik DGKL (Bo, DE), který byl ožit v rogramech EQA v Nmeck a esk (v esk byl dostý jako validovaý kotrolí materiál SEKK 36). V certifikát tohoto materiál je vede vedle certifikovaé hodoty kocetrace glkózy (c ref = 8,75 mmol.l - ) i odhad rozšíeé kombiovaé ejistoty U r,ref = 0,6 % ro koeficiet rozšíeí k =. To edstavje kombiovao ejistot r,ref = U r,ref / = 0,3 %..3. Systematická odchylka (vychýleí, bias) Výsledky meí refereího materiál za odmíek oakovatelosti: Poet meí: = 0 Prmr meí: x = 8,79 mmol.l - Refereí certifikovaá hodota: c ref = 8,75 mmol.l - Pak se výtžost R a vychýleí B r vyote dle vztah () a (): x 8,79 R ,5 % c 8,75 ref B r = R - 00 = 00,5-00 = 0,5 %..4. Nejistota systematické odchylky (vychýleí, bias) Výbrová smrodaté odchylka a stadardí ejistota rmr se vyote: SD xi x 0,4 mmol.l i SD x 0,036 mmol.l x 0,036 r,x ,4% x 8,79.. Kombiace odhad dílích ejistot do relativí kombiovaé a rozšíeé ejistoty ( r,tot a U r,tot ) Kombiací dílích ejistot dle vztah (8) dostáváme: B 0,5 0,3 0,4,% r,tot r,rero r r,ref r,x U. 4, % r, tot r, tot Pro koeficiet rozšíeí (k = ) je tedy kombiovaá rozšíeá ejistota staoveí glkózy v krevím sér: U r,tot = 4, % --

12 Píklad : Staoveí katalytická kocetrace ezym AST (asartátamiotrasferázy) v krevím sér.. Odhad odíl dílích ejistot... Dlohodobá esost (rerodkovatelost, itermediate recisio r,rero ) Byla staovea vyhodoceím výsledk vití kotroly kvality za rok 004. Kotrolí materiál : rmr x =, µkat.l - CV rero =,7 % Kotrolí materiál : rmr x = 3,4 µkat.l - CV rero = 3, % V dalším výot bde ožita rmrá hodota r,rero : CVrero, i i, 7 3, r, rero, 9 %... Nejistoty hodot certifikovaých refereích materiál Hodota systematické odchylky (vychýleí, bias) byla staovováa aalýzo certifikovaého refereího materiál CRM DGKL 070 výrobce Referezistitüt für Bioaalytik DGKL (Bo, DE), který byl ožit v rogramech EQA v Nmeck a esk (v esk byl dostý jako validovaý kotrolí materiál SEKK 36). V certifikát tohoto materiál je vede odhad hodoty katalytické kocetrace AST (c ref =,54 µkat.l - ) a jeho rozšíeé kombiovaé ejistoty U r,ref = 4, % ro koeficiet rozšíeí k =. To edstavje stadardí ejistot r,ref = U r,ref / =, %..3. Systematická odchylka (vychýleí, bias) Výsledky meí katalytické kocetrace AST v refereím materiál za odmíek oakovatelosti: Poet meí: = 0 Prmr meí: x =,38 µkat.l - Refereí certifikovaá hodota: c ref =,54 µkat.l - Pak se výtžost R a vychýleí B r vyote dle vztah () a (): x, 38 R , 7 % c, 54 ref Br R00 93, 7 006, 3 %..4. Nejistota systematické odchylky (vychýleí, bias) Výbrová smrodaté odchylka a stadardí ejistota rmr se vyote: SD xi x 0,03kat.l i SD x 0,007 kat.l x 0,007 r,x ,9 % x,38.. Kombiace odhad dílích ejistot do relativí kombiovaé a rozšíeé ejistoty ( r,tot a U r,tot ) Kombiací dílích ejistot dle vztah (8) dostáváme: B,9 ( 6,3 ), 0,9 7,3 % r,tot r,rero r r,ref r,x U. 4, 6 % r, tot r, tot Pro koeficiet rozšíeí (k = ) je tedy kombiovaá rozšíeá ejistota staoveí AST v krevím sér: U r,tot = 4,6 % --

13 Píklad 3: Staoveí kocetrace TSH (thyreotroi) v krevím sér Požit aalytický mící systém XYZ, otifikovaý dle Smrice rady 98/79 EC a oateý zako CE. 3.. Odhad odíl dílích ejistot 3... Dlohodobá esost (rerodkovatelost, itermediate recisio r,rero ) Byla staovea vyhodoceím výsledk vití kotroly kvality o dob sledováí jedé výrobí šarže kotrolích materiál: Kotrolí materiál : rmr x = 0,4 mu.l - CV rero =,5 % Kotrolí materiál : rmr x = 3,30 mu.l - CV rero = 4, % Kotrolí materiál 3: rmr x = 9, mu.l - CV rero = 5,4 % Z výsledk meí kotrolích materiál je zejmá omr velká závislost esosti meí a kocetraci. Pro výoet ejistoty meí v oblasti kocetrací ad 3 mu.l - bde v dalším výot ožita rmrá hodota r,rero : CVrero, i i 4, 5, 4 r, rero 4, 8 % 3... Odhad ejistoty hodot certifikovaých refereích materiál Pro TSH existje kolik materiál z ady WHO Iteratioal Biological Stadards ad Referece Materials iravovaých NISBC (a.: d IRP for TSH 80/558, ebo 3 rd IS for TSH, 8/565). Obsah TSH v tchto materiálech je defiová v miu bez další metrologické ávazosti. Nejistota deklarovaého obsah je tak dáa oze romlivostí obsah jedotlivých amlí obsahjících teto materiál. Žádý z tchto materiál ebyl v laboratoi k disozici Systematická odchylka (vychýleí, bias) S ohledem a skteosti vedeé v odstavci 3... lze k získáí odhad odíl systematické chyby ožít oze výsledky meí validovaého kotrolího materiál, který byl ožit v systém EHK. Žádý jiý kotrolí materiál stejé i vyšší metrologické tídy eí dostý (zejm stejo kvalit deklarace obsah TSH by ml i komerí kotrolí materiál s kocetrací TSH deklarovao ro ožitý aalytický systém XYZ). Teto ost lze ožít i z toho dvod, že je k disozici dostatek ezávislých výsledk meí získaých stejým aalytickým micím systémem ( XYZ = 56) a výsledek staoveí TSH získaý tmito aalytickými systémy XYZ c valid = 3,7 mu.l - se výzam eliší od celkového rmr všech výsledk všech meí TSH c ALTM = 3,8 mu.l - získaých v EHK omocí všech aalytických systém (celkový oet aalytických micích systém systém = 0 a celkový oet výsledk výsl = 089). Výsledky meí validovaého kotrolího materiál rovedeého za odmíek oakovatelosti: Poet meí: = 0 Prmr meí: x = 4,0 mu.l - Validovaá hodota: c valid = 3,7 mu.l - Validovaá hodota byla získáa jako rmr CoV výsledk úastík EHK, ožívajících aalytický micí systém XYZ o vyloeí odlehlých hodot (oet výsledk XYZ = 56). Odhad stadardí ejistoty hodoty c valid vedeý ve validaím rotokol r,valid = 4,8 % Pak se výtžost R a vychýleí B r vyote dle vztah () a (): x 4, 0 R , % c 3, 7 valid Br R00 0, 00, % Nejistota systematické odchylky (vychýleí, bias) Výbrová smrodaté odchylka a stadardí ejistota rmr se vyote: SD xi x 0,3 mu.l i SD x 0,07 mu.l x 0,07 r,x ,5 % x Kombiace odhad dílích ejistot do relativí kombiovaé a rozšíeé ejistoty ( r,tot a U r,tot ) Vycházíme z toho, co bylo vedeo výše: Certifikovaý ai jiý refereí materiál eí k disozici. Namísto ho byl ožit validovaý kotrolí materiál EHK s dao validovao hodoto c valid a její relativí ejistoto r,valid. Kombiací dílích ejistot dle vztah (8) dostáváme: -3-

14 B 4,8, 4,8 0,5 7, % r,tot r,rero r r,valid r,x U. 4, 4 % r, tot r, tot Pro koeficiet rozšíeí (k = ) je tedy kombiovaá rozšíeá ejistota staoveí TSH v krevím sér: U r,tot = 4,4 % Teto odhad ejistoty však mže být ožit oze ro kocetrace TSH 3,0 mu.l Odhad ejistot meí ro kocetrace TSH od hodoto 3,0 mu.l - V tomto íad je jediým solehlivým údajem hodota CV rero =,5 %. Jediým kvalifikovaým závrem je, že odhad celkové kombiovaé ejistoty meí kocetrací TSH od 3,0 mu.l - aalytickým systémem XYZ mže být odhadt a hodot U r,tot. r,rero = 5 %. Takto rovedeý odhad je i tak v daém íad a za daého stav v solad s ormo ISO Závr Hodota kombiovaé rozšíeé ejistoty (U r,tot = 4,4 %) je jist je ibližým odhadem ejistoty staoveí TSH. Zejm bde odhodocea, ale vzhledem k omezeým možostem rtií kliické laboratoe elze bohžel jiý zsob výot asi ožít a ai doorit. Kvalifikovaý odhad rozšíeé kombiovaé ejistoty staoveí TSH v kliické laboratoi a výše vedeém aalytickém systém XYZ lze rovést JEN ro hodoty kocetrace TSH > 3 mu.l -! V íad ižších hodot TSH je hodota odhad ejistoty meí výraz vyšší a odovídá tak horší dlohodobé esosti metody v oblasti ízkých kocetrací. V raxi je kdy vhodé vádt kolik údaj o ejistot meí v závislosti a kocetraci. -4-

15 Píklad 4: Staoveí kocetrace fibrioge v kreví lazm Otický koaglometr, výrobce XY. Požit homogeí aalytický mící systém XY, otifikovaý dle Smrice rady 98/79 EC a oateý zako CE. 4.. Odhad odíl dílích ejistot 4... Dlohodobá esost (rerodkovatelost, itermediate recisio r,rero ) Byla staovea vyhodoceím výsledk vití kotroly kvality za rví ololetí rok 005 Kotrolí materiál : rmr x =,8 g.l - CV rero =,5 % Kotrolí materiál : rmr x =,9 g.l - CV rero =, % V dalším výot bde ožita rmrá hodota r,rero : CVrero, i i, 5, r, rero, 3 % 4... Nejistoty hodot certifikovaých refereích materiál Hodota vychýleí/bias byla staovea aalýzo certifikovaého refereího materiál CRM Iteratioal stadard for fibrioge NIBSC Code 98/6; Versio 04 Dated 07 May 004. V certifikát tohoto materiál je vede vedle certifikovaé hodoty kocetrace fibrioge (c ref =,50 g.l - ) i odhad rozšíeé kombiovaé ejistoty U r,ref = 8 % ( ref = 0, g.l - ) ro koeficiet rozšíeí k =. To edstavje stadardí ejistot r,ref = U r,ref / = 4,0 % Systematická odchylka (vychýleí, bias) Výsledky meí refereího materiál CRM NIBSC 98/6 za odmíek oakovatelosti: Poet meí: = 0 Prmr meí: x =,57 g.l - Refereí certifikovaá hodota: c ref =,50 g.l - Pak se výtžost R a vychýleí B r vyote dle vztah () a (): x, 57 R , 8 % c, 5 ref Br R00 0, 800, 8 % Nejistota systematické odchylky (vychýleí, bias) Výbrová smrodaté odchylka a stadardí ejistota rmr se vyote: SD xi x 0,049 g.l i SD x 0,05 g.l x 0,05 r,x ,58 % x, Kombiace odhad dílích ejistot do relativí kombiovaé a rozšíeé ejistoty ( r,tot a U r,tot ) Kombiací dílích ejistot dle vztah (8) dostáváme: B,3,8 4,0 0,58 5,4 % r,tot r,rero r r,ref r,x U. 0, 8 % r, tot r, tot Pro koeficiet rozšíeí (k = ) je tedy kombiovaá rozšíeá ejistota staoveí fibrioge v kreví lazm: U r,tot = 0,8 % 4.3. Závr Vyšší hodota U r,tot je dáa jedak roblémy s dlohodobo stabilito aalyt a také složitostí reí vlastí refereí hodoty refereí istitcí NIBSC zvoleo refereí metodo. -5-

16 Píklad 5: Staoveí ot/kocetrace lekocyt (WBC) v krvi Požit homogeí aalytický mící systém (atomatický oíta krviek) XY, otifikovaý dle Smrice rady 98/79 EC a oateý zako CE. Namísto dosd ožívaých jedotek 0 9.l - jso v text vády srávé l - ; íselá hodota arametr je však stejá. 5.. Odhad odíl dílích ejistot 5... Dlohodobá esost (rerodkovatelost, itermediate recisio r,rero ) Byla staovea vyhodoceím výsledk vití kotroly kvality za rví ololetí rok 005 dle dooreí hematologické soleosti Kotrola kvality meí krevích obraz a hematologických aalyzátorech (dosté a webové adrese htt:// v oddíle Ifoservis ). Kotrolí materiál : rmr x =,9 l - CV rero = 3,3 % Kotrolí materiál : rmr x = 7,5 l - CV rero =,9 % Kotrolí materiál 3: rmr x =,7 l - CV rero =,7 % V dalším výot bde ožita rmrá hodota r,rero : CVrero, i i 3, 3, 9, 7 r, rero 3 % Nejistoty hodot certifikovaých refereích materiál Hodota vychýleí/bias byla staovea aalýzo refereího materiál RM 45 DGKL-PTB výrobce/dodavatel Referezistitüt für Bioaalytik DGKL Bo. Refereí rotokol/certifikát vyhotovil Physikalisch-techische Bdesastalt - PTB Braschweig (dle orem DIN :004). Teto RM byl ožit v rogramech EHK DGKL Bo (Nmecko). V certifikát tohoto materiál RM DGKL-PTB je vede vedle certifikovaé hodoty ot/kocetrace lekocyt (c ref = 7,66 l - ) i odhad rozšíeé kombiovaé ejistoty U r,ref = 4,% (U ref = 0,3 l - ) ro koeficiet rozšíeí k =. To edstavje stadardí ejistot r,ref = U r,ref / =, % Systematická odchylka (vychýleí, bias) Výsledky meí refereího materiál za odmíek oakovatelosti: Poet meí: = 0 Prmr meí: x = 7,45 l - Refereí certifikovaá hodota: c ref = 7,66 l - Pak se výtžost R a vychýleí/bias B r vyote dle vztah () a (): x 7, 45 R , 3 % c 7, 66 ref Br R00 97, 300, 7 % Nejistota systematické odchylky (vychýleí, bias) Výbrová smrodaté odchylka a stadardí ejistota rmr se30 vyote: SD xi x 0, 9 l i SD x 0, 06 l x 0, 06 r, x , 8 % x 7, Kombiace odhad dílích ejistot do relativí kombiovaé a rozšíeé ejistoty ( r,tot a U r,tot ) Kombiací dílích ejistot dle vztah (8) dostáváme: B 3 (,7 ), 0,8 4,6 % r,tot r,rero r r,ref r,x U. 9, % r, tot r, tot Pro koeficiet rozšíeí (k = ) je tedy kombiovaá rozšíeá ejistota staoveí ot lekocyt v krvi: U r,tot = 9, % 5.3. Závr Odhad rozšíeé kombiovaé ejistoty hodoty kocetrace/ot lekocyt je zejm reálý. Vývoj referece je v této oblasti zatím v lekách, o metrologické ávazosti ai emlv. Svdí o tom i to, že zatím je jede stát EU má refereí laborato (akreditovao dle ormy ISO 595), která a základ vlastí árodí ormy DIN a za omoci árodího metrologického istitt a jeho orgá vedeo refereci meí ot lekocyt rovádí (její data jsme také ožili v íklad). -6-

Doporučení pro určení odhadů nejistot výsledků měření/klinických testů v klinických laboratořích

Doporučení pro určení odhadů nejistot výsledků měření/klinických testů v klinických laboratořích Doporučení pro určení odhadů nejistot výsledků měření/klinických testů v klinických laboratořích Suchánek M. 1, Friedecký B. 2, Kratochvíla J. 2, Budina M. 2, Bartoš V. 3 1 VŠCHT Praha 2 SEKK Pardubice

Více

6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY

6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY 6 VYBRANÁ ROZDLENÍ DISKRÉTNÍ NÁHODNÉ VELIINY Rozdleí áhodé veliiy je edis, terým defiujeme ravdodobost jev, jež lze touto áhodou veliiou osat. Záladím rozdleím oisujícím výbry bez vraceí je hyergeometricé

Více

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna. 6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

7.2.4 Násobení vektoru číslem

7.2.4 Násobení vektoru číslem 7..4 Násobeí vektor číslem Předpoklady: 703 Tetokrát začeme hed defiicí. Násobek lového vektor číslem k je lový vektor. Násobek elového vektor = B Ačíslem k je vektor C A, přičemž C je bod, pro který platí:

Více

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Národní informační středisko pro podporu jakosti Národí iformačí středisko pro podpor jakosti Kozltačí středisko statistických metod při NIS-PJ Výpočet koeficietů reglačích diagramů pro obecé riziko Ig. Václav Chmelík, CSc Ústav strojíreské techologie,

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národí iformačí středisko ro odoru kvality Testováí zůsobilosti a výkoosti výrobího rocesu RNDr. Jiří Michálek, Sc Ústav teorie iformace a automatizace AVČR UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI 3 UKAZATELE ZPŮSOBILOSTI

Více

P2: Statistické zpracování dat

P2: Statistické zpracování dat P: Statistické zpracováí dat Úvodem - Statistika: věda, zabývající se shromažďováím, tříděím a ásledým popisem velkých datových souborů. - Základem statistiky je teorie pravděpodobosti, založeá a popisu

Více

3. Decibelové veličiny v akustice, kmitočtová pásma

3. Decibelové veličiny v akustice, kmitočtová pásma 3. Decibelové veličiy v akustice, kmitočtová ásma V ředchozí kaitole byly defiováy základí akustické veličiy, jako ař. akustický výko, akustický tlak a itezita zvuku. Tyto veličiy ve v raxi měí o moho

Více

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojího ižeýrství Ústav strojíreské techologie ISBN 978-80-214-4352-5 VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ doc. Ig. Jaroslav PROKOP, CSc. 1 1 Fakulta strojího ižeýrství,

Více

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou 1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i

Více

Nejistoty v mìøení IV: nejistoty pøi kalibraci a ovìøování

Nejistoty v mìøení IV: nejistoty pøi kalibraci a ovìøování Nejistoty v mìøeí IV: ejistoty øi kalibraci a ovìøováí Ètvrtý z volého cyklu èlákù øibližujících souèasý ohled a roblematiku ejistot øi mìøeí je vìová ejistotám øi kalibraci mìøidel Srávý a úlý ois ejistot

Více

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU) ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU) Základy teorie pravděpodobosti měřeí chyba měřeí Provádíme kvalifikovaý odhad áhodá systematická výsledek ejistota výsledku Základy teorie pravděpodobosti

Více

Systém intralaboratorní kontroly kvality v klinické laboratoři (SIKK)

Systém intralaboratorní kontroly kvality v klinické laboratoři (SIKK) Systém itralaboratorí kotroly kvality v kliické laboratoři (SIKK) Doporučeí výboru České společosti kliické biochemie ČLS JEP Obsah: 1. Volba systému... 2 2. Prováděí kotroly... 3 3. Dokumetace výsledků

Více

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,

Více

pro systémy POCT analytických dat a tedy jejich vzájemn jemné kompatibility rodním Osnova sdělení Zásadní důvody provádění EHK

pro systémy POCT analytických dat a tedy jejich vzájemn jemné kompatibility rodním Osnova sdělení Zásadní důvody provádění EHK Exterí hodoceí kvality pro systémy POCT (apř. staoveí CRP, HbA 1c...) Josef Kratochvíla, Marek Budia SEKK Pardubice Iteret: http://www.sekk.cz e-mail: sekk@sekk.cz Telefo: 466 530 230 Fax: 466 530 824

Více

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění Předáška č. 0 Aalýza roztylu ř jedoduchém tříděí Aalýza roztylu je statstcká metoda, kterou se osuzuje romělvost oakovaých realzací áhodého okusu tj. romělvost áhodé velčy. Náhodá velča vzká za relatvě

Více

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý. evost a životost - Hr III EVNOT a ŽIVOTNOT Hr III Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý zbyek.hrby@fs.cvt.cz evost a životost - Hr III tatistické metody vyhodocováí dat evost a životost - Hr III 3 tatistické

Více

Úvod do zpracování měření

Úvod do zpracování měření Laboratorí cvičeí ze Základů fyziky Fakulta techologická, UTB ve Zlíě Cvičeí č. Úvod do zpracováí měřeí Teorie chyb Opakujeme-li měřeí téže fyzikálí veličiy za stejých podmíek ěkolikrát za sebou, dostáváme

Více

Závislost slovních znaků

Závislost slovních znaků Závislost slovích zaků Závislost slovích (kvalitativích) zaků Obměy slovího zaku Alterativí zaky Možé zaky Tříděí věcé sloví řady: seřazeí obmě je subjektiví záležitostí (podle abecedy), možé i objektiví

Více

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází

Více

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby. ováí - Hru IV /6 ováí Hru IV Mila RůžR ůžička, Josef Jureka,, Zbyěk k Hrubý zbyek.hruby hruby@fs.cvut.cz ováí - Hru IV /6 ravděpodobostí úavové diagramy s uvažováím předpětí R - plocha ve čtyřrozměrém

Více

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů: Odhady parametrů polohy a rozptýleí pro často se vyskytující rozděleí dat v laboratoři se vyčíslují podle ásledujících vztahů: a : Laplaceovo (oboustraé expoeciálí rozděleí se vyskytuje v případech, kdy

Více

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,

Více

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika Pravděpodobost a aplikovaá statistika MGR. JANA SEKNIČKOVÁ, PH.D. 4. KAPITOLA STATISTICKÉ CHARAKTERISTIKY 16.10.2017 23.10.2017 Přehled témat 1. Pravděpodobost (defiice, využití, výpočet pravděpodobostí

Více

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ PŘÍSPĚVKY THE SCIENCE FOR POPULATION PROTECTION 0/008 MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ STATISTICAL ASSESSMENT

Více

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů Odhady parametrů 1 Odhady parametrů Na statistický soubor (x 1,..., x, který dostaeme statistickým šetřeím, se můžeme dívat jako a výběrový soubor získaý realizací áhodého výběru z áhodé veličiy X. Obdobě:

Více

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie 3 338 8: Josef Hekrdla lieárí difereciálí rovice úvod do teorie 3 Lieárí difereciálí rovice úvod do teorie Defiice 3 (lieárí difereciálí rovice) Lieárí difereciálí rovice -tého řádu je rovice, která se

Více

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí stejorodosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů

Více

IAJCE Přednáška č. 12

IAJCE Přednáška č. 12 Složitost je úvod do problematiky Úvod praktická realizace algoritmu = omezeí zejméa: o časem o velikostí paměti složitost = vztah daého algoritmu k daým prostředkům: časová složitost každé možiě vstupích

Více

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ 3..- 4.. 2009 DIVYP Bro, s.r.o., Filipova, 635 00 Bro, http://www.divypbro.cz UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ autoři: prof. Ig. Mila Holický, PhD., DrSc., Ig. Karel Jug, Ph.D., doc. Ig. Jaa Marková,

Více

IV. NEJISTOTY MENÍ A ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDK

IV. NEJISTOTY MENÍ A ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDK IV. NEJISTOTY MENÍ A ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDK Meí patí mez základí zpsoby získáváí kvattatvích formací o stav sledovaé vely. 4. Chyby meí Nedokoalost metod meí, ašch smysl, omezeá pesost mcích pístroj, promé

Více

Téma 6: Indexy a diference

Téma 6: Indexy a diference dexy a dferece Téma 6: dexy a dferece ředáška 9 dvdálí dexy a dferece Základí ojmy Vedle elemetárího statstckého zracováí dat se hromadé jevy aalyzjí tzv. srováváím růzých kazatelů. Statstcký kazatel -

Více

Pravděpodobnostní modely

Pravděpodobnostní modely Pravděpodobostí modely Meu: QCEpert Pravděpodobostí modely Modul hledá metodou maimálí věrohodosti (MLE Maimum Likelihood Estimate) statistický model (rozděleí) který ejlépe popisuje data. Je přitom k

Více

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE 1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE V této kapitole se dozvíte: jak je axiomaticky defiová vektor a vektorový prostor včetě defiice sčítáí vektorů a ásobeí vektorů skalárem;

Více

REGRESNÍ DIAGNOSTIKA. Regresní diagnostika

REGRESNÍ DIAGNOSTIKA. Regresní diagnostika 4.11.011 REGRESNÍ DIAGNOSTIKA Chemometrie I, David MILDE Regresí diagostika Obsahuje postupy k posouzeí: kvality dat pro regresí model (přítomost vlivých bodů), kvality modelu pro daá data, splěí předpokladů

Více

Dynamická pevnost a životnost Statistika

Dynamická pevnost a životnost Statistika DŽ statistika Dyamická pevost a životost tatistika Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý mechaika.fs.cvt.cz zbyek.hrby@fs.cvt.cz DŽ statistika tatistické metody vyhodocováí dat DŽ statistika 3 tatistické

Více

vají statistické metody v biomedicíně

vají statistické metody v biomedicíně Statistika v biomedicísk ském m výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Proč se používaj vají statistické metody v biomedicíě Biomedicísk

Více

PRAVDĚPODOBNOST ... m n

PRAVDĚPODOBNOST ... m n RVDĚODONOST - matematická discilía, která se zabývá studiem zákoitostí, jimiž se řídí hromadé áhodé jevy - vytváří ravděodobostí modely, omocí ichž se saží ostihout rocesy, ovlivěé áhodou. Náhodé okusy:

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

12. N á h o d n ý v ý b ě r 12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých

Více

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti. 10 Cvičeí 10 Statistický soubor. Náhodý výběr a výběrové statistiky aritmetický průměr, geometrický průměr, výběrový rozptyl,...). Bodové odhady parametrů. Itervalové odhady parametrů. Jedostraé a oboustraé

Více

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví Statistika v biomedicísk ském výzkumu a ve zdravotictví Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. EuroMISE Cetrum Ústav iformatiky AV ČR R v.v.i. Literatura Edice Biomedicísk ská statistika vydáva vaá a Uiverzitě

Více

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT 2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic

Více

Přednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat

Přednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat DŽ ředášky část 7 tatistické metody vyhodocováí dat Mila Růžička mechaika.fs.cvt.cz mila.rzicka@fs.cvt.cz DŽ tatistické metody vyhodocováí dat Jak velké rozptyly lze očekávat mezi dosažeými pevostmi ebo

Více

Základní teoretický aparát a další potřebné znalosti pro úspěšné studium na strojní fakultě a k řešení technických problémů

Základní teoretický aparát a další potřebné znalosti pro úspěšné studium na strojní fakultě a k řešení technických problémů Základí teoretický aarát a další otřebé zalosti ro úsěšé studium a strojí fakultě a k řešeí techických roblémů MATEMATIKA: logické uvažováí, matematické ástroje - elemetárí matematika (algebra, geometrie,

Více

17. Statistické hypotézy parametrické testy

17. Statistické hypotézy parametrické testy 7. Statistické hypotézy parametrické testy V této části se budeme zabývat statistickými hypotézami, pomocí vyšetřujeme jedotlivé parametry populace. K takovýmto šetřeím většiou využíváme ám již dobře zámé

Více

Základní požadavky a pravidla měření

Základní požadavky a pravidla měření Základí požadavky a pravidla měřeí Základí požadavky pro správé měřeí jsou: bezpečost práce teoretické a praktické zalosti získaé přípravou a měřeí přesost a spolehlivost měřeí optimálí orgaizace průběhu

Více

Vícekanálové čekací systémy

Vícekanálové čekací systémy Vícekaálové čekací systémy taice obsluhy sestává z ěkolika kaálů obsluhy, racujících aralelě a avzájem ezávisle. Vstuy i výstuy systému mají oissoovský charakter. Jedotky vstuující do systému obsadí ejrve

Více

Odchylka přímek

Odchylka přímek 734 Odchylka římek Předoklady: 708, 7306 Pedagogická ozámka: Pokd chcete hladký růěh začátk hodiy, je leší dořed ozorit žáky, že do otřeoat zorec ro úhel do ektorů Př : Urči úhel, který sírají ektory (

Více

Definice obecné mocniny

Definice obecné mocniny Defiice obecé mociy Zavedeí obecé mociy omocí ity číselé oslouosti lze rovést ěkolika zůsoby Níže uvedeý zůsob využívá k defiici eoeciálí fukce itu V dalším budeme otřebovat ásledující dvě erovosti: Lemma

Více

Statistika pro metrologii

Statistika pro metrologii Statistika pro metrologii T. Rössler Teto projekt je spolufiacová Evropským sociálím fodem a státím rozpočtem České republiky v rámci projektu Vzděláváí výzkumých pracovíků v Regioálím cetru pokročilých

Více

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měřeí kvality Služeb Dodavatel a Objedatel se dohodli a ahrazeí Přílohy C - Systém měřeí kvality Služeb Obchodích podmíek Smlouvy o službách touto Přílohou

Více

Interval spolehlivosti pro podíl

Interval spolehlivosti pro podíl Iterval polehlivoti pro podíl http://www.caueweb.org/repoitory/tatjava/cofitapplet.html Náhodý výběr Zkoumaý proce chápeme jako áhodou veličiu určitým ám eámým roděleím a měřeá data jako realiace této

Více

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

6. Posloupnosti a jejich limity, řady Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme

Více

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika) Kvatová a statistická fyzika (Termodyamika a statistická fyzika) Boltzmaovo - Gibbsovo rozděleí - ilustračí příklad Pro ilustraci odvozeí rozděleí eergií v kaoickém asámblu uvažujme ásledující příklad.

Více

Experimentální postupy. Koncentrace roztoků

Experimentální postupy. Koncentrace roztoků Experimetálí postupy Kocetrace roztoků Kocetrace roztoků možství rozpuštěé látky v roztoku. Hmotostí zlomek (hmotostí proceta) Objemový zlomek (objemová proceta) Molárí zlomek Molarita (molárí kocetrace)

Více

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí rovoměrosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů

Více

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly. 0. KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Dovedosti :. Chápat pojem faktoriál a ovládat operace s faktoriály.. Zát defiici kombiačího čísla a základí vlastosti kombiačích čísel. Ovládat jedoduché operace

Více

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec Směrice /0 Statitické vyhodocováí dat, verze 3 Verze 3 e hodá ůvodí Směricí /0 verze, za čl..3 e vlože ový odtavec. Statitické metody ro zkoušeí zůobiloti Statitická aalýza oužívaá ro aalýzu výledků zkoušky

Více

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková Základy statistiky Zpracováí pokusých dat Praktické příklady Kristia Somerlíková Data v biologii Zak ebo skupia zaků popisuje přírodí jevy, úlohou výzkumíka je vybrat takovou skupiu zaků, které charakterizují

Více

2,3 ČTYŘI STANDARDNÍ METODY I, ČTYŘI STANDARDNÍ METODY II

2,3 ČTYŘI STANDARDNÍ METODY I, ČTYŘI STANDARDNÍ METODY II 2,3 ČTYŘI STADARDÍ METODY I, ČTYŘI STADARDÍ METODY II 1.1.1 Statické metody a) ARR - Average Rate of Retur průměrý ročí čistý zisk (po zdaěí) ARR *100 % ( 20 ) ivestic do projektu V čitateli výrazu ( 20

Více

Formát souboru zahraničních plateb CFA pro MCC 3.20 / HC 4.0 / SMO / MCT 3.20

Formát souboru zahraničních plateb CFA pro MCC 3.20 / HC 4.0 / SMO / MCT 3.20 Zahraičí latebí styk CZA 3.2 CZ Verze ro kliety ČSOB Formát souboru zahraičích lateb CFA ro MCC 3.20 / HC 4.0 / SMO / MCT 3.20 (30.04. 2007 verze 7) Formát souboru zahraičích lateb (*.CFA ) ro Český zahraičí

Více

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním Lekce Itervalový odhad Itervalový odhad je jedou ze stadardích statistických techik Cílem je sestrojit iterval (kofidečí iterval, iterval spolehlivosti, který s vysokou a avíc předem daou pravděpodobostí

Více

1. Základy měření neelektrických veličin

1. Základy měření neelektrických veličin . Základy měřeí eelektrických veliči.. Měřicí řetězec Měřicí řetězec (měřicí soustava) je soubor měřicích čleů (jedotek) účelě uspořádaých tak, aby bylo ožě split požadovaý úkol měřeí, tj. získat iformaci

Více

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x),

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x), a) Vyslovte a dokažte Liouvillovu větu o šaté aroximovatelosti algebraického čísla řádu d b) Defiujte Liouvillovo číslo c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je trascedetí 2 a) Defiujte

Více

Úvod do lineárního programování

Úvod do lineárního programování Úvod do lieárího programováí ) Defiice úlohy Jedá se o optimalizaí problémy které jsou popsáy soustavou lieárích rovic a erovic. Kritéria optimalizace jsou rovž lieárí. Promé v této úloze abývají reálých

Více

TECHNICKÝ AUDIT VODÁRENSKÝCH DISTRIBUČNÍCH

TECHNICKÝ AUDIT VODÁRENSKÝCH DISTRIBUČNÍCH ECHNICKÝ AUDI VODÁRENSKÝCH DISRIBUČNÍCH SYSÉMŮ Ig. Ladislav uhovčák, CSc. 1), Ig. omáš Kučera 1), Ig. Miroslav Svoboda 1), Ig. Miroslav Šebesta 2) 1) 2) Vysoké učeí techické v Brě, Fakulta stavebí, Ústav

Více

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu

Směrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu Směrce /0 Stattcké vyhodocováí dat, verze 4 Verze 4 e hodá e Směrcí /0 verze 3, ouze byla rozšířea o robutí aalýzu. Stattcké metody ro zkoušeí zůoblot Cílem tattcké aalýzy výledků zkoušek ř zkouškách zůoblot

Více

Za hranice nejistoty(2)

Za hranice nejistoty(2) Za hranice nejistoty(2) MUDr. Jaroslava Ambrožová OKB-H Nemocnice Prachatice, a.s. 19.5.2014 1 TNI 01 0115: VIM EP15-A2 User Verification of performance for Precision and Trueness C51-A Expression of measurement

Více

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem Popisá statistika - zavedeí pojmů Popisá statistika - zavedeí pojmů Soubor idividuálích údajů o objektech azýváme základí soubor ebo také populace. Zkoumaé objekty jsou tzv. statistické jedotky a sledujeme

Více

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM

DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROM Difereciálí počet fukcí jedé reálé proměé - - DERIVACE FUNKCÍ JEDNÉ REÁLNÉ PROMĚNNÉ ÚVODNÍ POZNÁMKY I derivace podobě jako limity můžeme počítat ěkolikerým způsobem a to kokrétě pomocí: defiice vět o algebře

Více

Úloha II.S... odhadnutelná

Úloha II.S... odhadnutelná Úloha II.S... odhadutelá 10 bodů; průměr 7,17; řešilo 35 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat, k čemu slouží itervalový odhad středí hodoty v ormálím rozděleí a uveďte jeho fyzikálí iterpretaci (postačí

Více

Metoda datových obalů DEA

Metoda datových obalů DEA Metoda datoých obalů DEA Model datoých obalů složí ro hodoceí techické efektiit rodkčích jedotek ssté a základě elosti stů a ýstů. Protože stů a ýstů ůže být íce drhů, řadí se DEA ezi etod icekriteriálího

Více

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte: 1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí

Více

METODICKÝ NÁVOD PRO MĚŘENÍ A HODNOCENÍ HLUKU A VIBRACÍ NA PRACOVIŠTI A VIBRACÍ V CHRÁNĚNÝCH VNITŘNÍCH PROSTORECH STAVEB

METODICKÝ NÁVOD PRO MĚŘENÍ A HODNOCENÍ HLUKU A VIBRACÍ NA PRACOVIŠTI A VIBRACÍ V CHRÁNĚNÝCH VNITŘNÍCH PROSTORECH STAVEB 6 VĚSTNÍK MZ ČR ČÁSTKA 4 METODICKÝ NÁVOD PRO MĚŘENÍ A HODNOCENÍ HLUKU A VIBRACÍ NA PRACOVIŠTI A VIBRACÍ V CHRÁNĚNÝCH VNITŘNÍCH PROSTORECH STAVEB Miisterstvo zdravotictví vydává podle 80 odst., písm. a)

Více

10 ODHADY PARAMETR NORMÁLNÍHO ROZDLENÍ

10 ODHADY PARAMETR NORMÁLNÍHO ROZDLENÍ Ig. Martia Litschmaová tatistika I., cvieí 0 ODHADY ARAMETR NORMÁLNÍHO ROZDLENÍ V raktických íadech vtšiou edokážeme es urit arametry ákladího souboru (oulace). K jejich odhadu oužíváme charakteristiky

Více

Směrnice IVD, EHK a akreditace

Směrnice IVD, EHK a akreditace Směrnice IVD, EHK a akreditace B.Friedecký, J.Kratochvíla * Praha 14. 2. 2006 Seminář CZEDMA Výkon a způsobilost EHK Výkon laboratoří - schopnost produkovat výsledky, vyhovující zamýšlenému použití, tedy

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

8.2.1 Aritmetická posloupnost I 8.2. Aritmetická posloupost I Předpoklady: 80, 802, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Čley posloupostí pak při kotrole vypíšu

Více

20. Kontingenční tabulky

20. Kontingenční tabulky 0. Kotigečí tabulky 0.1 Úvodí ifomace V axi e velmi častá situace, kdy vyšetřueme aedou dva statistické zaky, kteé sou svou ovahou diskétí kvatitativí( maí řesě staoveý koečý očet všech možostí ); soité

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a itervalové odhady Nechť X je áhodá proměá, která má distribučí fukci F(x, ϑ). Předpokládejme, že záme tvar distribučí fukce (víme jaké má rozděleí) a ezáme parametr

Více

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Základy práce s tabulkou Výukový modul III. Iovace a zkvalitěí výuky prostředictvím ICT Téma III..3, pracoví list 3 Techická měřeí v MS Ecel Průměry a četosti, odchylky změřeých hodot. Ig. Jiří Chobot

Více

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů 4. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů Na základě hodot áhodého výběru z rozděleí určitého typu odhadujeme parametry tohoto rozděleí, tak aby co ejlépe odpovídaly hodotám výběru. Formulujme tudíž

Více

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.). STATISTIKA Statistické šetřeí Proveďte a vyhodoťte statistické šetřeí:. Zvolte si statistický soubor. 2. Zvolte si určitý zak (zaky), které budete vyhodocovat. 3. Určete absolutí a relativí četosti zaků,

Více

2 EXPLORATORNÍ ANALÝZA

2 EXPLORATORNÍ ANALÝZA Počet automobilů Ig. Martia Litschmaová EXPLORATORNÍ ANALÝZA.1. Níže uvedeá data představují částečý výsledek zazameaý při průzkumu zatížeí jedé z ostravských křižovatek, a to barvu projíždějících automobilů.

Více

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI 1. Měřeí ve fyzice, soustava jedotek SI Fyzika je vědí obor, který zkoumá zákoitosti přírodích jevů. Pozámka: Získáváí pozatků ve fyzice: 1. pozorováí - sledováí určitého jevu v jeho přirozeých podmíkách,

Více

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací 3. Náhodý výběr Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých realizací

Více

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava ENERGETIKA U ŘÍZENÝCH ELEKTRICKÝCH POHONŮ. 1.

Katedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava ENERGETIKA U ŘÍZENÝCH ELEKTRICKÝCH POHONŮ. 1. Katedra obecé eletrotechiy Faulta eletrotechiy a iformatiy, VŠB - TU Ostrava EERGETIKA U ŘÍZEÝCH EEKTRICKÝCH POHOŮ Předmět : Rozvody eletricé eergie v dolech a lomech. Úvod: Světový tred z hledisa eletricé

Více

13 Popisná statistika

13 Popisná statistika 13 Popisá statistika 13.1 Jedorozměrý statistický soubor Statistický soubor je možia všech prvků, které jsou předmětem statistického zkoumáí. Každý z prvků je statistickou jedotkou. Prvky tvořící statistický

Více

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007 Popisá statistika Zdeěk Jaák jaak@physics.mui.cz 9. prosice 007 Výsledkem měřeí atmosférické extikce z pozorováí komet a observatoři Skalaté Pleso jsou tyto hodoty extikčích koeficietů ve vlové délce 46

Více

ASYNCHRONNÍ STROJE. Obsah

ASYNCHRONNÍ STROJE. Obsah VŠB TU Ostrava Fakulta elektrotechiky a iformatiky Katedra obecé elektrotechiky ASYCHROÍ STROJE Obsah. Výzam a oužití asychroích motorů 2. rici čiosti asychroího motoru 3. Rozděleí asychroích motorů 4.

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost

8.2.1 Aritmetická posloupnost 8.. Aritmetická posloupost Předpoklady: 80, 80, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Př. : V továrě dokočí každou hodiu motáž

Více

KVALIMETRIE. 16. Statistické metody v metrologii a analytické chemii. Miloslav Suchánek. Řešené příklady na CD-ROM v Excelu.

KVALIMETRIE. 16. Statistické metody v metrologii a analytické chemii. Miloslav Suchánek. Řešené příklady na CD-ROM v Excelu. KVALIMETRIE Miloslav Sucháek 16. Statistické metody v metrologii a aalytické chemii Řešeé příklady a CD-ROM v Excelu Eurachem ZAOSTŘENO NA ANALYTICKOU CHEMII V EVROPĚ Kvalimetrie 16 je zatím posledí z

Více

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter. Statistika Cíle: Chápat pomy statistický soubor, rozsah souboru, statistická edotka, statistický zak, umět sestavit tabulku rozděleí četostí, umět zázorit spoicový diagram a sloupcový diagram / kruhový

Více

} kvantitativní znaky. korelace, regrese. Prof. RNDr. Jana Zvárov. Obecné principy

} kvantitativní znaky. korelace, regrese. Prof. RNDr. Jana Zvárov. Obecné principy Měřeí statistické závislosti, korelace, regrese Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. MĚŘENÍZÁVISLOSTI Cílem statistické aalýzy vepidemiologii bývá eje staovit, zda oemocěí závisí a výskytu rizikového faktoru,

Více

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti Pozámky k předmětu Aplikovaá statistika, 8 téma 8 Odhady parametrů rozděleí pravděpodobosti Zaměříme se a odhad středí hodoty a rozptylu a to dvěma způsoby Předpokládejme, že máme áhodý výběr X 1,, X z

Více

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické

S polynomy jste se seznámili již v Matematice 1. Připomeňme definici polynomické 5 Itegrace racioálích fukcí 5 Itegrace racioálích fukcí Průvodce studiem V předcházejících kapitolách jsme se aučili počítat eurčité itegrály úpravou a základí itegrály, metodou per partes a substitučí

Více

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti 1 Základí statistické zpracováí dat 1.1 Základí pojmy Populace (základí soubor) je soubor objektů (statistických jedotek), který je vymeze jejich výčtem ebo charakterizací jejich vlastostí, může být proto

Více

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Testováí statstckých hyotéz Př statstckých šetřeích se často setkáváme s roblémy tohoto druhu () Máme zjstt, zda dva daé vzorky ocházejí z téhož ZS. () Máme rozhodout, zda rozdíly hodot růměrů (res. roztylů)

Více

Komutabilita referenčních materiálů a bias měření v laboratorní medicíně

Komutabilita referenčních materiálů a bias měření v laboratorní medicíně Komutabilita referenčních materiálů a bias měření v laboratorní medicíně B.Friedecký, J.Kratochvíla, SEKK Pardubice Komutabilita-vlastnost RM Je podmíněna přiměřeností matrice RM a dostatečností její shody

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 9. Modely časových řad II.

Lineární a adaptivní zpracování dat. 9. Modely časových řad II. Lieárí a adaptiví zpracováí dat 9. Modely časových řad II. Daiel Schwarz Ivestice do rozvoje vzděláváí Opakováí K čemu je dobré vytvářet modely procesů geerující časové řady? Dekompozice časový řad: jaké

Více