Nejistoty v mìøení IV: nejistoty pøi kalibraci a ovìøování

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Nejistoty v mìøení IV: nejistoty pøi kalibraci a ovìøování"

Transkript

1 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 má ejvìtší výzam rávì øi kalibraci Souèasì se jedá o jedu z oblastí vrcholové metrologie, ve které vylývá oužití stadardích metod vyjadøováí ejistot øímo z øedisù meziárodích i árodích metrologických orgaizací Úvod Jedou z ejdùležitìjších úloh metrologie v árodím i meziárodím mìøítku je zajistit jedotost mìøeí, tj fugováí systému ávazosti mìøidel Všecha mìøidla oužívaá øi øízeí výroby èi jiých rocesù musí mít zjištìy ebo ovìøey metrologické charakteristiky Jedotosti mìøeí se dociluje jedak systémem ávazosti etaloù øíslušých øádù, jedak avazováím samotých mìøidel a atøièé etaloy Tato ávazost mìøidel a etaloy je garatováa (zajiš ováa rocesy kalibrace, ovìøováí, oø také zkoušeí Kalibrací mìøidla se rozumí soubor úkoù, jejichž výsledkem je zalost závislosti mezi hodotami idikovaými kalibrovaým mìøidlem a øíslušými hodotami téže velièiy staoveými odle refereèího mìøidla ebo racovího etalou aebo realizovaými jejich rostøedictvím Kalibruje se zravidla metodou øímého ebo eøímého orováí Zkouškou se rozumí souhr oerací rokazujících, že zkoušeé mìøidlo lí øedesaé ožadavky Úøedí zkouška, a jejímž základì je vydá atøièý certifikát ebo je mìøidlo oatøeo zaèkou, která dokládá, že mìøidlo slòuje ožadavky øíslušých øedisù, bývá zravidla ozaèováa jako ovìøováí Pøi jistém úhlu ohledu lze øedokládat, že urèité rvky kalibrace jsou svým zùsobem obsažey i v každém ovìøeí živatele mìøidla zajímá øedevším certifikát (kalibraèí list, ovìøovací list, který má odle souèasých øedisù obsahovat ejistoty výsledkù kalibrace ebo ovìøeí Teto tred vychází aø z latých ormativích dokumetù [7], [8], [9], [0] a je des všeobecì uzává Proto je v rámci cyklu o ejistotách mìøeí vìová roblematice kalibrace teto samostatý èláek Zvláštosti ejistot øi kalibraci Postuy a metodika kalibrace mají svá secifika rojevující se v oblasti oužívaých metod i omezeým oètem tyù øešeých úloh Rovìž tak z ohledu ejistode o zcela secifické úlohy, rotože avazováí mìøidla a etalo s sebou zravidla ese také urèité tyické kombiace zdrojù ejistot, oø i jejich vzájemé korelace, osléze se rojevující v kovariacích Aalýzy ejistot øi kalibraci jsou úlohami odstatì složitìjšími ež ty, které byly azaèey v øedchozích èástech cyklu Pøi kalibracích se lze ejèastìji setkat s tìmito tyy úloh: kalibrace mìøidla (zhmotìlé míry s jedou omiálí hodotou, kalibrace ìkolika mìøidel (zhmotìlých mìr se stejou omiálí hodotou, kalibrace sady zhmotìlých mìr, kalibrace mìøidla se sojitou stuicí Pøi osuzováí ejistot øi kalibraci je tøeba uvažovat øedevším ty složky, které mají rozhodující vliv a výsledou ejistotu Jsou to: ejistota hodoty oskytuté (rerodukovaé etaloem, ejistota zùsobeá edostatky øi øeosu hodot z etalou a mìøidlo (zahruje vlastí edokoalosti metody, vlivy rostøedí aod, ejistota kalibrovaého mìøidla zùsobující roblémy se stálostí a rerodukovatelostí mìøeí Pøi kalibracích je zravidla také tøeba, a to mohem ozorìji ež u rovozích mìøeí, dbát a to, aby ebyly oomeuty žádé možé korelace, které mohou ovlivit výsledek Co se týèe kovariací, rojevují se øi kalibraci tyto jejich domiatí rojevy: kovariace mezi hodotami velièiy oskytovaými etaloem, kovariace zùsobeé øeosem hodot z etalou a kalibrovaé mìøidlo, kovariace mezi hodotami kalibrovaého mìøidla, kovariace mezi hodotami etalou a kalibrovaého mìøidla Nejistota a kovariace samotého etalou se skládají ze dvou složek: složek uvedeých v kalibraèím listu a udávajících hodoty ejistot a kovariací velièiy mìøeé ebo rerodukovaé etaloem v odmíkách jeho kalibrace, složek øedstavujících vliv odchylky odmíek øi kalibraci oroti odmíkám refereèím Souèasým roblémem je zravidla skuteèost, že zatímco ejistoty již bývají v kalibraèích listech uvedey, údaje o kovariacích zde ještì velmi èasto chybí, aèkoliv øitom mohou tvoøit stejì výzamou složku celkové výsledé ejistoty Jak již bylo uvedeo, je situace øi kalibraci odstatì složitìjší a elze v í vystaèit s jedoduchým modelem øímého ebo eøímého mìøeí Z dùvodù omezeého rostoru èláku je v ásledujícím textu je struèì øiblížea øíslušá teorie, dolìá ukázkovými øíklady výoètu 3 Kalibrace mìøidla rerodukujícího jediou hodotu mìøeé velièiy 3 Charakteristka úlohy Jde o øíad relativì jedoduchý a témìø shodý s vyhodoceím oakovaého øímého mìøeí jedié velièiy Základem je -krát oakovaé orováí kalibrovaého mìøidla s etaloem za stejých odmíek, èímž se získají hodoty x, x, x 3 odel kalibrace a odhad hodoty kalibrovaého mìøidla odelem kalibrace je soustava rovic X X X Y X X X Y X X X Y ( X, X, X jsou rozdíly mezi hodotou etalou a hodotou kalibrovaého mìøidla øi jedotlivých orováích, X hodota etalou, korekce zùsobeá edostatky øeosu hodot z etalou a mìøidlo, X korekce zùsobeé edostatky øi udržováí a rerodukováí hodoty kalibrovaým mìøidlem odel ( je modelem øímého stejì øesého mìøeí, takže za øedokladu, že odhady x, x korekèích vlivù X, X jsou ulové a odhad hodoty etalou je x E, abude tvaru y xe xi x x E i 33 Nejistota odhadu ( Nejistota odhadu y za øedokladu, že se øiustí korelace mezi odhady x E a x, abude tvaru A ( y ue u u u( y u u (3 E, ATOA (00 èíslo 4 4

2 ejistota staoveá metodou A je ua ( y sx ( xi x (4 ( i ebo sx ua ( y (5 s x je ìjaký odhad smìrodaté odchylky a u E, u, u jsou složky ejistoty staoveé metodou B (jak je uvedeo dále Složka u E je ejistota hodoty etalou zjištìá øi kalibraci Skládá se z ejistoty uvedeé v kalibraèím listu etalou a ze složky rerezetující ùsobeí vlivù rozdílého rostøedí øi kalibraci etalou a vlastích odmíek øi vykoaé kalibraci Teto vliv musí, s ohledem a údaje z kalibraèího listu (certifikátu etalou, kvatifikovat exerimetátor Složka u je ejistota zaøíèiìá edostatky øi øeosu hodot z etalou a mìøidlo Zahruje vlivy metody i oužitých rostøedkù a odmíek øi kalibraci Oìi musí srávì oceit exerimetátor a základì dostuých údajù a své zkušeosti s oužitými metodami, rostøedky a odmíkami kalibrace Nejistota u je složkou vášeou do rocesu kalibrace udržováím a rerodukcí hodoty kalibrovaým mìøidlem rèí ji oìt exerimetátor a základì zámých metod, odmíek a rostøedkù idikace údajù sledovaého kalibrovaého mìøidla Kovariace u E, je zaøíèiìa korelacemi mezi odhady hodoty etalou a kalibrovaého mìøidla Nejèastìji je její øíèiou oužití stejé sestavy øístrojù ro odeèítáí hodoty udávaé etaloem i kalibrovaým mìøidlem Pro vìtší øehledost lze tradièì oužít záis do bilaèí tabulky, která má v obecém tvaru odobu tab Koeficiety citlivosti A se øitom urèí stejì jako v øíadech osaých již v øedchozích dílech cyklu [], [3] a [4] jako arciálí derivace modelové fukce odle øíslušé romìé Hodoty x, x a x E, se velmi èasto okládají za ulové Kalibraèí list obsahuje tyto výsledky kalibrace: mìøeé údaje, hodotu kalibrovaého mìøidla y, údaj ejistoty kalibrace (ejistoty odhadu u(y Tab Bilace ejistot øi kalibraci Velièia X i Odhad x i Stadardí ejistota u(x i 34 Ovìøeí zhmotìlé míry k rerodukci jedié hodoty Cílem ovìøeí mìøidla je staovit, zda jeho odchylka se ohybuje v ovoleých mezích ± dov Postuuje se odobì jako v øedchozím øíadì kalibrace a odhad odchylky se staoví jako aritmetický rùmìr x získaý z oakovaých komarací s etaloem za dodržeí kostatích odmíek Nejistoty staoveé metodou A i metodou B je možé urèit odobì jako v øedchozí kaitole omocí vztahù (3 a (4, èímž se získá výsledá kombiovaá ejistota u C, ze které se vyásobeím koeficietem rozšíøeí staoví rozšíøeá ejistota (x ìøidlo (mìrka ak vyhovuje ožadavkùm, jestliže latí vztah x ( x (6 dov x je aritmetický rùmìr staoveé odchylky od jmeovité hodoty, kterou mìøidlo rerezetuje, (x rozšíøeá ejistota této odchylky, dov X x u x u A ( x etalo x E u (x E ovomìré orováí X x ux ( ovomìré kalibrovaé mìøidlo X x u (x ovomìré kovariace, x E, u E, Obr Situace øiadající v úvahu øi ovìøováí mìøidla rerodukujícího jediou hodotu mìøeé velièiy dovoleá tolerace mìøidla (hraice dovoleé odchylky od jmeovité hodoty V raxi mùže astaede ze ètyø øíadù zázorìých a obr V øíadì (a lze kostatovat, že mìøidlo lì vyhovuje ožadavkùm Naoak v øíadì (d mìøidlo ožadavkùm rokazatelì evyhovuje V øíadech (b a (c eí laboratoø schoa jedozaèì rozhodout, zda mìøidlo vyhovuje èi ikoli V tìchto øíadech mùže dáedozaèou Aroximaèí rozdìleí Koeficiet citlivosti A i ormálí A x u A (y Pøísìvek k vý- sledé ejistotì u i (y r A E u E (y r A u P (y r A u (y rovomìré A E, u E, (y Y y u(y zjištěá odchylka hraice dovoleé odchylky a b c odovìï ouze jié ezávislé ovìøeí vykoaé v laboratoøi vybaveé dokoalejší techikou aod V souèasosti se vyžaduje, aby laboratoø akreditovaá ro ovìøováí (kalibraci byla schoa vždy jedozaèì staovit výsledek jako øíad (a, oø (d, a ebylo vyžadováo žádé další osuzováí K tomu mùže øisìt rávì zmešeí ejistot ovìøeí (kalibrace 4 Kalibrace ìkolika mìøidel rerodukujících tutéž omiálí hodotu velièiy Je-li kalibrováo ìkolik zhmotìlých mìøidel (mìr stejé omiálí hodoty, ostuuje se u každého stejì jako v øedcházejícím øíadì Jestliže øi kalibraci všech dotyèých mìr ùsobí a mìøeí tytéž soleèé vlivy, budou odhady hodot kalibrovaých mìr korelovaé Tato skuteèost mùže být dùležitá v øíadì, že øi dalším oužití budou tyto míry vystuovat soleèì Tehdy je tøeba korelace mezi imi ve výoètu ejistot zohledit To ale øedokládá, že budou v kalibraèích listech uvedey, což v souèasé dobì bývá velmi zøídka Jako øíklad lze zmíit kalibraci ìkolika závaží o téže hmotosti, ìkolika kocových mìrek o stejé jmeovité délce aod Skuteèì, jsou-li øi vážeí a dvourameé váze oužita soleèì dvì závaží o 00 g, výsledek vážeí bude m m m a, m a m jsou hmotosti oužitých závaží øevzaté z kalibraèích listù a a je odchylka amìøeá øi vážeí Nejistota výsledku je u (m u (a A u (m u (m u (a u(m,m (7 B u A (a je ejistota vážeí a váhách staoveá metodou A, u(m, u(m ejistoty jedotlivých závaží staoveé metodou B (øevzaté z kalibraèích listù tìchto závaží, u B (a ejistota vážeí staoveá metodou B (jestliže eùsobí jié vlivy, je to ejistota vah, u(m, m kovariace mezi urèeími hodot závaží staoveá metodou B (vyète se z kalibraèího listu závaží Kovariace existuje, okud øi kalibraci d 4 (00 èíslo 4 ATOA

3 ùsobily soleèé vlivy (tj tehdy, byla-li kalibrace uskuteèòováa za stejých odmíek v téže laboratoøi atd Kokrétí ostu vyhodoceí kalibrace a urèeí kovariací je ukázá dále a øíkladu (dodatek 9 5 Kalibrace sady zhmotìlých mìr Pøi kalibraci ìkolika zhmotìlých mìr rùzých omiálích hodot (velmi èasto jde o jejich sadu mohou rovìž astat dvì základí situace Buï je každá míra kalibrováa ezávisle a ostatích, ebo jsou všechy zhmotìlé míry kalibrováy souèasì, takže a výsledek kalibrace mohou souèasì ùsobit také veškeré vlivy vedeé tvrzeí lze ilustrovat tìmito modelovými situacemi: každá z mìr je kalibrováa jiým etaloem a jiým komarátorem za jiých odmíek, ro kalibraci je oužiediý etalo i komarátor za stejých odmíek oužití V rvím øíadì se jedá o samostaté ezávislé kalibrace každé míry (eùsobí-li øi kalibraci jié výrazé soleèé vlivy a kalibrace se vyhodotí odle metodiky osaé v ka 3 imo to mùže být èást vlivù soleèá kalibracím všech zhmotìlých mìr, èást vlivù rozdílá a jistá èást vlivù mùže být soleèá je ìkterým zhmotìlým mírám, což zaèì komlikuje vyhodocováí korelací Pøíkladem mùže být ostu soèívající v oužití rùzých etaloù, ale jediého komarátoru ro celou sadu, jak je tomu zravidla øi kalibraci sady kocových mìrek Stejou sadu kocových mìrek lze ale také kalibrovat omocí dvou komarátorù (každým èást sady mìrek Rùzé mìrky jsou orováváy s rùzými etaloy, ale odmíky jsou øi všech orováích stejé Postuy vyhodoceí tìchto øíadù kalibrace asi oìt ejlée øiblíží kokrétí øíklady ásledující v dodatku Tyickými øíklady z raxe jsou sady kocových mìrek ebo sady závaží 6 Kalibrace mìøidla se sojitou stuicí 6 Dva základí tyy úloh Pøi kalibraci sojité stuice øicházejí v úvahu dva možé øíady, lišící se vztahem mezi modelem kalibrace a oètem bodù, ve kterých se kalibruje Teto oèet mùže být: a rový oètu ezámých arametrù modelu kalibrace (aø kalibrace etaloového odorového símaèe teloty jako refereèího etalou v evých bodech telotí stuice; b vìtší ež oèet ezámých arametrù modelu kalibrace (aø kalibrace etaloového odorového símaèe teloty jako racovího mìøidla, termoelektrického símaèe teloty, deformaèího tlakomìru, mometového klíèe, mikrometru atd V rvím øíadì je úloha z ohledu zracováí amìøeých hodoedoduchá, rotože ezámé arametry se urèí ze zámých rovic a ro urèeí ejistot a kovariací se oužije záko šíøeí ejistot Ve druhém øíadì je k disozici oèet rovic vìtší, ež je oèet ezámých arametrù modelu a roblémem je, jak urèit hodoty arametrù modelu, aby øitom byla využita veškerá adbyteèost (což je, z hlediska co ejdokoalejšího využití iformace skryté v datech, žádoucí Obvykle se tato úloha øeší s oužitím metody ejmeších ètvercù, která ale vyžaduje zalost hodot etaloù se zaedbatelými ejistotami, což eí vždy slìo Blíže je celá situace osáa aø v [], [4], [5] a [6] 6 odel kalibrace sojité stuice s adbyteèostí Sahou je, stejì jako ve všech øedchozích øíadech, vytvoøit model, v tomto øíadì kalibraèí Úèelem kalibrace mìøidla je urèit závislosti mezi údajem X kalibrovaého mìøidla a údajem etalou t, a to vèetì urèeí ejistot této závislosti Závislost hodoty kalibrovaého mìøidla a hodotách etalou X f(t se ozaèuje jako trasformaèí fukce símaèe Iverzí fukcí k trasformaèí fukci, tedy závislost t g(x, je kalibraèí fukce símaèe Kalibrace se uskuteèòuje orováím údajù kalibrovaého mìøidla s údaji etalou øi ùsobeí stejé velièiy Hodoty ùsobící velièiy, øi kterých se kalibrovaé mìøidlo orovává s etaloem, se v celém kalibraèím rozsahu odstuòovávají zravidla rovomìrì v oètu 6 Za øedokladu, že hodoty velièiy ùsobící a kalibrovaé mìøidlo a a etalo jsou shodé (e vždy to musí latit, se možiou amìøeých hodot X j roloží regresí závislost tyu olyomu stuì Trasformaèí fukce má v tom øíadì tvar X a 0 a t a t a t (8 a kalibraèí fukce tvar t b 0 b X b X b X (9 Jestliže se kalibruje øi hodotách t až t a zohledí se i možé vlivy øi øeosu hodot z etalou a kalibrovaé mìøidlo, má teoretický model kalibrace tvar X a 0 a t a t a t X a 0 a t a t a t (0 X j a 0 a a a X a 0 a t a t a t X j je hodota kalibrovaého mìøidla (rerodukovaá, amìøeá øi j-té hodotì velièiy ùsobící a kalibrovaé mìøidlo, j-tá hodota etalou (rerodukovaá, mìøeá, a 0, a, a ezámé arametry (výstuí velièiy, jejichž odhady se kalibrací zjiš ují ( 63 Odhady arametrù trasformaèí fukce a jejich ejistot Teoretická trasformaèí fukce je tvaru (8 Protože hodoty t ejsou evé, ale též zjiš ovaé mìøeím, jde o elieárí model, který se liearizuje rozvojem do Taylorovy øady se zaedbáím èleù vyšších øádù Nulté odhady a 00, a 0, a 0, a 0 arametrù a 0, a, a, a se urèí aø metodou ejmeších ètvercù ro evé t, tedy bez uvažováí ejistot a kovariací sojeých s odhadem hodot etalou Nové odhady, jejich ejistoty a kovariace mezi imi se zovu urèí metodou ejmeších ètvercù ro kovariaèí matici vstuích velièi, která již také zahruje ejistoty etalou, øeosu aj Jestliže takto získaý odhad estaèí, ovažuje se za ultý a okraèuje se stejým zùsobem v dalších iteraèích krocích Celý ostu lze oakovat i v ìkolika iteracích, zkušeosti však ukazují, že vìtšiou se o ultém odhadu vystaèí již je s jediou iterací výoètu Celá metodika, jak vylývá z uvedeého ázaku ostuu, tetokrát smìøuje k maticovému záisu a zracováí ejistot a kovariací To které øešeí se volí odle kokrétí situace, kdy je tøeba do aalýzy zahrout obecì ásledující ejistoty a kovariace: ejistoty hodoty velièiy oskytuté (mìøeé ebo rerodukovaé etaloem, ejistoty zùsobeé edostatky øeosu hodot z etalou a kalibrovaé mìøidlo, ejistoty vylývající z udržováí a rerodukováí hodoty kalibrovaým mìøidlem, kovariace mezi hodotami velièiy oskytutými etaloem, kovariace zùsobeé øeosem hodot z etalou a kalibrovaé mìøidlo, kovariace mezi hodotami kalibrovaého mìøidla, kovariace mezi hodotami etalou a hodotami kalibrovaého mìøidla 64 Odhady arametrù kalibraèí fukce a jejich ejistot Nejjedodušší zùsob, jak urèit kalibraèí fukci, je ulatit døíve uvedeý ostu ro trasformaèí fukci (8 a kalibraèí fukci (9 Tam, se evyžaduje zalost trasformaèí fukce, staèí urèie kalibraèí fukci Výsledkem kalibrace mìøidla se sojitou stuicí jsou: matematický model (kalibraèí fukce, odhad hodot arametrù modelu (kalibraèí fukce, ejistoty odhadù arametrù modelu a kovariace mezi imi Pro úèely raxe je vhodé uvádìt také tabulku, ve které jsou s dostateèì jemým ATOA (00 èíslo 4 43

4 hodota měřeé veličiy odstuòováím zaesey hodoty údaje mìøidla X, jim odovídající odhady hodot mìøeé velièiy $t a ejistoty u $ t staoveí $t živateli mìøidla otom staèí k amìøeé hodotì (údaji mìøidla odle tabulky øiøadit øíslušou hodotu mìøeé velièiy a øíslušou ejistotu mìøidla za odmíek oužití defiovaých øi kalibraci mìøidla Hodoty mìøeé velièiy a jejich ejistoty mezilehlé hodotám uvedeým v tabulce se urèují iterolací (ejèastìji lieárí Graficky je kalibraèí fukce vyjádøea kalibraèí køivkou, která zobrazí výsledek kalibrace v odobì grafu Obecì je oužití kalibraèí køivky ke zjištìí hodoty mìøeé velièiy ukázáo a obr Výsledé ejistoty jsou v této grafické odobì zravidla rerezetováy rozšíøeými ejistotami ( ro jedotlivé hodoty kalibrace 7 ìøeí omocí kalibrovaého mìøidla 7 Hodota mìøeé velièiy Pøi urèováí hodoty velièiy mìøeé kalibrovaým mìøidlem se vychází z kalibraèí fukce (9, a tedy ze vztahu t b 0 b x b x b x b j j x ( j 0 x je aritmetický rùmìr amìøeých hodot, b 0, b, b hodoty arametrù kalibraèí fukce kalibrovaého mìøidla získaé jeho kalibrací odle øedcházejících kaitol 7 Nejistota mìøeí kalibrovaým mìøidlem Pøi urèeí ejistoty mìøeí vykoaého kalibrovaým mìøidlem se vychází ze vztahu (, a který se alikuje záko šíøeí ejistot Potom j j u ( t x u ( bj jx bj u ( x j 0 j j 0 k j j k j x x u( b, b ( k hodota idikovaá kalibrovaým měřidlem u(b 0 až u(b stejì jako u(b j, b k se urèí a základì kalibrace símaèe ostuem uvedeým v øedchozích kaitolách, oø v dalším textu, a u(x se urèí jako kombiovaá ejistota mìøeí kalibrovaým mìøidlem V øíadì, že lze zaedbat kovariace, je j j u ( t x u ( bj jx b j u ( x j 0 j (3 8 Závìr Èláek, jako èást tematického cyklu, øibližuje relativì složitou situaci, se kterou se lze v raxi setkat øi zjiš ováí ejistot øi kalibraci a ásledém oužíváí mìøidel Omezeý rostor èláku edovoluje více ež ouze osat situace a azaèit ostuy jejich øešeí, tak jak se s imi lze u všech ètyø tyù úloh uvedeých v èláku setkat v raxi ohé z úloh již ale avíc vedou k maticovému záisu a maticovému zracováí, vyžadujícími urèitou zkušeost i zvýšeou ozorost øi samoté realizaci mìøeí (kalibrace i ásledé aalýze ejistot V závìreèé kaitole èláku je øiblížea situace, která astae v oblasti ejistot, oužije-li se kalibrovaé mìøidlo k rovozímu mìøeí Jak bylo ìkolikrát zmíìo v textu, je v øiojeém dodatku uvedeo ìkolik øíkladù z raxe Podrobìjší ostuy je také možé alézt aø v literatuøe ebo je kozultovat s odboríky ze secializovaých metrologických racoviš 9 Dodatek Pøíklady urèeí ejistot øi kalibraci Obr Obecý model kalibraèí køivky Pøíklad Kalibrace mìøidla ro rerodukci jedié hodoty mìøeé velièiy: kalibrace kocové mìrky 50 mm Úkolem je zkalibrovat kocovou mìrku jmeovitého rozmìru L 50 mm mechaickým orováím s etaloovou kocovou mìrkou stejého jmeovitého rozmìru odel kalibrace sestaveý a základì zkušeostí a studia literatury solu tvoøí vztahy l i l E δ li δ l δ l, i,, l E l EK δ ld δ l θ E δ l δ lc δ l T, δ l δ l θ K l i je délka kalibrovaé mìrky staoveá i-tým mìøeím, l E délka etaloové mìrky, l EK délka etalou uvedeá v jeho kalibraèím listì, chyba komarátoru, δ lc δ ld δ li δ l drift etalou, amìøeý rozdíl mezi etaloovou a kalibrovaou mìrkou, δ l chyba øi rerodukováí hodoty kalibrovaým mìøidlem, korekce edostatkù øeosu hodot z etalou a kalibrovaé mìøidlo, δ l T chyba zùsobeá rozdílem telot etalou a kalibrovaé mìrky, δ l θ E zmìa délky etalou zùsobeá rozdílem mezi telotou etalou øi kalibraci a jeho refereèí telotou (uvedeou v kalibraèím listu, δ l θ K zmìa délky kalibrovaého mìøidla vlivem rozdílu hodot teloty øi jeho kalibraci a refereèí teloty Po rovedeí všech substitucí bude mít model kalibrace mìrky tvar l i l EK δ ld δ l θ E δ li δ lc δ l T δ l θ K Podle staoveého ostuu kalibrace bylo rovedeo 5 oakovaých mìøeí rozdílu δ li, ze kterých byl vyoèítá aritmetický rùmìr δ l 708 µm Etaloová kocová mìrka má odle certifikátu délku y E 50 mm 30 µm a ejistota této hodoty je 040 µm Nedìlají-li se žádé korekce a všechy vlivy se zahrou do ejistoty, bude odhad délky kalibrovaé mìrky 5 y l (l 5 EK δ li l EK δ l i 50 mm 30 µm 708 µm 50 mm,008 µm Jaké jsou ejistoty tohoto odhadu? Co se týèe ejistoty staoveé metodou A, je tøeba vzít v úvahu, že øi samoté kalibraci bylo vykoáo ouhých ìt mìøeí, ale z døívìjšího vìtšího oètu mìøeí je zámo, že smìrodatá odchylka jedoho mìøeí je 053 µm Stadardí ejistota tyu A ak je ua(l ìm 04 ìm 5 Výsledá stadardí ejistota tyu B se vyoèítá jako odmocia ze souètu ètvercù ìti složek, kterými jsou: Nejistota hodoty etalou: odle certifikátu je stadardí ejistota etalou u(l EK 040 µm Drift etalou: odle øedcházejících kalibrací je odhaduako ulový v mezích ±06 µm Všeobecé zkušeosti øíkají, že ulový drife ejravdìodobìjší a že lze oužít trojúhelíkové rozdìleí Potom 06 u ( δ I D 04 5 ìm 6 44 (00 èíslo 4 ATOA

5 3 Nejistota komarátoru: odle certifikátu o kalibraci komarátoru je jeho rozšíøeá kombiovaá ejistota 06 µm øi k Z toho vylývá stadardí ejistota u(l C 06/ 008 µm 4 Nejistota vlivem rozdílu telot T kalibrovaé a etaloové mìrky: z defiice telotího souèiitele délkové roztažosti látek α (v daém øíadì α,5 0 6 K vylývá, že δ l T α L T Za øedokladu rovomìrého rozdìleí T v rozmezí ± K je stadardí ejistota tohoto zdroje 6 u( 5, 0 0, l / ìm δ l T 5 Nejistota vlivem rozdílu Θ mezi telotou v místosti (a tím i telotou etalou a kalibrovaé mìrky a refereèí telotou (0 C, ke které mají být výsledky uvádìy: je-li rozdíl v telotích souèiitelích délkové roztažosti látky etaloové a kalibrovaé mìrky α, bude výsledek kalibrace zatíže ejistotou u( δ δ E u( δ α L È l TK l T Odhaduje se, že α 0 6 Κ, a dále se øedokládá, že telota v místosti je vždy v rozmezí 0 ±6 C Potom se vyjde ze zkušeostí z miulých odobých kalibrací a dorovodých aalýz, oø z literatury, lze alézt i ostuy ro výoèet této složky ejistoty Podrobì celou metodiku uvádí aø EAL-R [8] Použijí-li se výsledky døívìjších aalýz, lze øedokládat, že u( Θ 0 µm Po dosazeí vyjde výsledá stadardí ejistota tyu B u B (l 0, ìm Co se týèe kovariací, ejsou mezi mìøeím délky etalou a délky kalibrovaé mìrky v tomto øíadì uvažováy žádé korelace Celková výsledá stadardí ejistota kombiovaá odhadu délky kalibrovaé mìrky je u ( l u ( l u ( l C A B ìm Celkový výsledek kalibrace lze (odle zvyklostí osaých v øedchozích èástech cyklu rezetovat dvìma zùsoby, øièemž øedost by se mìla dávat rezetaci rostøedictvím rozšíøeé ejistoty (l µm (ro k : Délka kalibrovaé mìrky je l 50 mm,008 µm, u(l 066 µm Délka kalibrovaé mìrky je l 50 mm,008 µm, (l 3 µm ro k Kometovaý výsledek ak bude zít: délka kalibrovaé kocové mìrky o omiálí délce 50 mm je (49, ±000 3 mm vedeá rozšíøeá ejistota mìøeí je vyjádøea jako stadardí ejistota mìøeí vyásobeá koeficietem okrytí k, která øi ormálím rozdìleí odovídá kofideèí ravdìodobosti øibližì 95 % vedeé výsledky lze øehledì zasat do bilaèí tabulky (tab Pøíklad Kalibrace ìkolika mìøidel rerodukujících tutéž omiálí hodotu velièiy: kalibrace tøí kocových mìrek téhož jmeovitého rozmìru Úkolem je zkalibrovat sadu tøí kocových mìrek (racovích mìøidel stejé jmeovité délky tím jistým etaloem, øi oužití téhož komarátoru mìøícího rozdíl délky kalibrovaé mìrky a délky etalou za stejých okolích odmíek ateriál všech mìrek má stejý telotí souèiitel délkové roztažosti odel kalibrace má tvar Y X, Y X Y 3 X 3 (D Tab Bilaèí tabulka ejistot kalibrace kocové mìrky 50 mm (k øíkladu Velièia X i Odhad (mm x i Stadardí ejistota u(x i (µm Aroximaèí rozdìleí Koeficiet Pøísìvek ke citlivosti A i stadardí ejistotì u i (l (µm δ l ormálí 04 0 etalo l EK 9, rovomìré drift δ ld trojúhelíkové 04 5 komarátor δ lc rovomìré rozdíl telot rovomìré mìrek δ l Τ rozdíl telot rovomìré 00 0 od 0 C δ l Τ Y 49, Y, Y, Y 3 jsou délky kalibrovaých mìrek, X, X, X 3 amìøeé hodoty odchylek mìrek od délky etalou, délka etalou, X k celková korekce vlivu edostatkù øeosu hodot z etalou a kalibrovaou mìrku a edostatkù øi udržováí a rerodukováí hodoty kalibrovaým mìøidlem Kalibrovaé mìrky mají omiálí délku L 00 mm Odhad délky etaloové mìrky je y 00 mm 4 µm s ejistotou 034 µm Rozdíly v délkách mìrek se mìøí komarátorem s kombiovaou stadardí ejistotou u(l C 008 µm Z ìti mìøeí každé mìrky byly, ostuem stejým jako v øíadì jedié mìrky, získáy odhady rozdílù délek l 666 µm, l, µm, l 3 85 µm Hodota x k velièiy X k je ovažováa za ulovou Odhady délek kalibrovaých mìrek z amìøeých a vyhodoceých údajù jsou y y E l 00 mm ( µm 00 mm 906 µm; y y E l 00 mm ( 4, µm 00 mm 97 µm; y 3 y E l 3 00 mm ( 4 85 µm 00 mm,055 µm Nejistota staoveá metodou A se urèí jako v øíkladu z miulých mìøeí a je 04 µm ro orováváí všech tøí mìrek Nejistoty staoveé metodou B jsou ro všechy tøi uvažovaé øíady stejé a urèí se ostuem stejým jako v øíkladu Tato ejistota je u B 056 µm Celková (kombiovaá stadardí ejistota otom bude u 06 µm, ro všechy tøi uvažovaé mìrky shodá, a výsledek kalibrace je y 00 mm 906 µm; u 06 µm y 00 mm 97 µm; u 06 µm y 3 00 mm,055 µm; u 3 06 µm Protože elze vylouèit soleèé oužití dvou ebo i všech tøí kalibrovaých mìrek, je tøeba v kalibraèím certifikátu uvést hodoty kovariací mezi zjištìými odhady jejich délek Kovariace (staoveé metodou tyu B jsou dùsledkem oužití téhož etalou i téhož komarátoru ro všechy tøi kalibrace imo to je možé urèit kovariace také metodou tyu A (okud existují Kovariace staoveé metodou B budou stejé, ebo jsou dùsledkem soleèého vlivu všech zdrojù ejistot tyu B ùsobících øi kalibraci Podle modelu (D bude Y X Y X Kovariace mezi odhady y a y vycházejí ze vztahu odle [5] cov ( y, y u u E k ub ìm ATOA (00 èíslo 4 45

6 Tab 3 Namìøeé hodoty (k øíkladu 3 i x i ( mg 4,80 3,94 4,07 3,30 4,77 3,06 3,95 3,95 4,64 4, Obdobì lze alézt i kovariace mezi y a y 3 a mezi y a y 3 Ke stejému výsledku lze dojít i ásledující úvahou Vzhledem k tomu, že cov(y, y u(y, y ru(y u(y, staèí ajít takový soleèý vliv, jehož øísìvek k ejistotì odhadù y, y je zám a u kterého lze øedokládat koeficiet korelace r Potom u ( y, y r u( y u( y u( y u( y Kokrétì v uvažovaém øíadì je takovým soleèým vlivem chyba délky etalou a korekce vlivu edostatkù øi øeosu X k, øièemž u(y u(y u B, tedy u B (y, y u B (y, y 3 u B (y, y 3 ru B u B u B µm Kovariace staoveé metodou tyu A odle TP [0] jsou ro data tohoto øíkladu zaedbatelé Pøi mìøeí s oužitím tøeba dvou kocových mìrek (aø rví a tøetí to zameá, že jestliže amìøeý rozdíl bude 3,48 µm a ejistota mìøeí rozdílu staoveá metodou A bude 058 µm, bude srávý výsledek l (00 mm 906 µm (00 mm,055 µm 3,480 µm 00 mm,59 µm a jeho celková stadardí ejistota C( A B u 46 l u ( l u ( y u ( y u ( y, y , ìm Existují také další možosti Neuvažují-li se kovariace, bude vyoèítaá kombiovaá stadardí ejistota výsledku u(l 04 µm, èímž dochází k eorávìému vylešeí výsledku mìøeí Pøitom, ro zjedodušeí, ebyly uvažováy ejistoty zùsobeé edokoalostí sojeí dvou mìrek, odchylkou odmíek mìøeí od odmíek kalibrace oužitých mìrek, øíadým rozdílem telot oužitých mìrek a mìrek a mìøeého øedmìtu Pokud by bylo v modelu (D vykoáo celkem šest mìøeí, a to vždy o dvou mìøeích øi orováváí každé kalibrovaé mìrky, øejde model (D a model (ro jedoduchost se øedokládá, že X k lze zaedbat Y X, Y X Y 3 X 3, Y X 4 (D Y X 5, Y 3 X 6 Pro odhady latí y 5(X X 4 y 5(X X 5 y 3 5(X 3 X 6 a ro ejistoty a kovariace latí (D3 u( y u( y3 5σ ub u ( y (D4, y u( y, y3 u( y, y3 ub u ( y (D5 øièemž σ je arametr øedstavující jedotkový roztyl mìøeí, což je vlastì druhá mocia jedotkové ejistoty staoveé metodou A Lze tedy zjedodušeì sát σ s (x u A (x Používá se zejméa tam, eí možé získat dostateèý oèet oakovaých mìøeí ro lohodoté statistické vyhodoceí Hodotu σ lze odhadout z omìru zámých ejistot (blíže viz aø [], [4] a další secializovaá literatura Pøi mìøeí soleèì dvìma kalibrovaými mìrkami bude jimi rerodukovaá délka y y y a její ejistota (øi zaedbáí ejistot zùsobeých edokoalostí sojeí mìrek u ( y u ( y u ( y u( y, y (D6 Pøi omiutí kovariací by latilo u y u ( y u ( y σ u B ( (D7 což je eøíusté odhodoceí ejistoty výsledku mìøeí Pøíklad 3 Kalibrace sady zhmotìlých mìr: kalibrace sady závaží jediým etaloem á se kalibrovat sada závaží o jmeovitých hmotostech *, 00 a 00 * g s oužitím etalou o jmeovité hmotosti 000 g, jehož systematická chyba E i stadardí ejistota této systematické chyby u E (ejistota etaloem rerodukovaé hodoty hmotosti jsou zámy Etaloem rerodukovaá hodota hmotosti x E 000 E Pro jedoduchost se øedokládá, že korekce a vztlak je ulová (všecha závaží i etalo jsou vyrobey ze stejého materiálu a eexistují ai žádé další vlivy ùsobící ejistoty mìøeí mimo etalo a zdroje ejistot tyu A Pro kalibraci se oužije aø toto kalibraèí schéma: * 00 X * 00 * X * 00 X * 00 * X * * X * * X * X 7 (D * X * X * X 0 00 * * X 00 * * X * X * X 4 (00 èíslo 4 Použitý model je øeurèe (oèet rovic je vìtší ež oèet ezámých velièi a øeší se metodou ejmeších ètvercù (blíže viz hlaví text èláku Odhady hodot závaží jsou m 500 5(x x x 3 x 4 x E m 00 (x x x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x 0 x E m 00* (x x x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x x x E (D9 m 00 (x x 3 x 5 x 6 x 9 x 0 x x x 3 x 4 x E m 00* (x x 4 x 5 x 6 x 9 x 0 x x x 3 x 4 x E Odhady stadardích ejistot (kombiovaých vyoèteých hodot hmotosti závaží ( m A ( m ( m 5 0 u ( x u E B (D a diagoálách matic jsou ètverce ejistot urèeých hodoedotlivých závaží a mimo diagoály jsou kovariace mezi urèeými hodotami jedotlivých závaží Zde je tøeba uozorit, že kalibraèí rotokoly ve vìtšiì øíadù kovariace mezi odhady hodot závaží eobsahují Èíselý výoèet lze ukázat s údaji uvedeými v tab 3 se závažím o hmotosti kg, x E ( 000,8 0 3 g a u(x E u E 07 mg jako etaloem Odhady hodot kalibrovaých závaží a jejich stadardí (kombiovaé ejistoty jsou m g,753 mg; u mg m g 4,678 mg; u mg m 00* 00 g 748 mg; u 00* 08 mg m g 47 mg; u mg m 00* 00 g 394 mg; u 00* 03 mg u x 036 mg Kovariace odhadù kombiací dvojic kalibrovaých závaží jsou u (0 mg ; u 50 00* (0 mg u (05 6 mg ; u 50 00* (05 6 mg u 0 00* (04 mg ; u 0 00 (009 9 mg u 0 00* (009 9 mg ; u 00*, 00 (009 9 mg u 00*, 00* (009 9 mg ; u 0 00* (007 mg ATOA

7 Naøíklad k vážeí se oužijí dvì závaží m 500 a m 00* v modelu mìøeí m m 500 m 00* x S amìøeou hodotou rozdílu hmotostí x 5,80 mg se stadardí kombiovaou ejistotou u(x 056 mg bude výsledkem mìøeí hodota hmotosti mìøeého objektu m 499, g a ejistota urèeí této hodoty u (m u (m 500 u (m 00* u(m 50 m 00* u (x mg, a tedy u(m 074 mg Celkový výsledek mìøeí je m g, u(m g Pokud by ebyla uvažováa kovariace mezi závažími, byla by ejistota urèeí hmotosti u(m g Literatura: [] PALENÈÁR, R RIZ, J JANIGA, I HORNÍKOVÁ, A: Štatistické metódy v metrologických a skúšobých laboratóriách Bratislava, Grafické štúdio Juriga 00 [] CHDÝ, V PALENÈÁR, R KREKO- VÁ, E HALAJ, : eraie techických velièí Bratislava, Vydavate¾stvo ST 999 [3] PALENÈÁR, R KREKOVÁ, E VDO- LEÈEK, HALAJ, : Systém riadeia meraí Bratislava, Grafické štúdio Juriga 00 [4] WIER, G PALENÈÁR, R WIT- KOVSKÝ, W: Stochastické modely meraia Bratislava, Grafické štúdio Juriga 000 [5] KBÁÈEK, L PÁZAN, A: Štatistické metódy v meraí Bratislava, Veda 979 [6] KBÁÈEK, L KBÁÈKOVÁ, L: Statistika a metrologie Olomouc, iverzita Palackého v Olomouci 000 [7] Guide to the Exressio of certaity i easuremet (Smìrice ro vyjadøováí ejistoty øi mìøeí BIP, IEC, I CC, ISO, IPAC, IPAP, OIL 995 [8] EAL-R Exressio of the certaity i easuremet i Calibratio (etodika vyjadøováí ejistot øi kalibracích EA 4/0 (ùvodí zaèeí EAL-R, 997 (v SR SA- -04, 998, v ÈR EAL-R, 997 [9] Etalóy Vyjadrovaie chýb a eistôt TP 005 ÚN 99 [0] Staoveie eistôt ri meraiach TP 005, ÚN 993 [] ÏRIŠ, S IKLEŠOVÁ, K: etódy a eistoty ri meraí, kalibrácii a overovaí v termometrii Kalibrácia vo všeobecosti Neistoty v meraí, kalibrácii a skúšaí, èas Bratislava, VS ÚNS SR 000 [] PALENÈÁR, R VDOLEÈEK, HALAJ, : Nejistoty v mìøeí I: vyjadøováí ejistot Automa, 7, 0 è 7-8, s [3] PALENÈÁR, R VDOLEÈEK, HALAJ, : Nejistoty v mìøeí II: ejistoty øímých mìøeí Automa, 7, 0 è s 5-56 [4] PALENÈÁR, R VDOLEÈEK, HALAJ, : Nejistoty v mìøeí III: ejistoty eøímých mìøeí Automa, 7, 0 è, s 8-33 Ig ratišek Vdoleèek, CSc, SI VT, Bro (vdolecek@uaifmevutbrcz doc Ig Rudolf Paleèár, CSc, Sj ST, Bratislava (alecar@kamvmstubask Ig arti Halaj, PhD, Sj ST, Bratislava (halaj@kamvmstubask ATOA (00 èíslo 4 47

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu Cvičeí 6: Výpočet středí hodoty a rozptylu, bodové a itervalové odhady středí hodoty a rozptylu Příklad 1: Postupě se zkouší spolehlivost čtyř přístrojů Další se zkouší je tehdy, když předchozí je spolehlivý

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

SA4. Popis konstrukce a funkce STAVEBNICE HYDRAULICKÝCH HC 7100 11/98. pmax 31 MPa Q 0,5-42 dm 3. min -1 Nahrazuje HC 7100 5/95

SA4. Popis konstrukce a funkce STAVEBNICE HYDRAULICKÝCH HC 7100 11/98. pmax 31 MPa Q 0,5-42 dm 3. min -1 Nahrazuje HC 7100 5/95 STAVEBNICE HYDRAULICKÝCH AGREGÁTŮ ŘADY SA4 HC 7100 11/98 max 31 MPa Q 0,5-42 dm 3. mi -1 Nahrazuje HC 7100 5/95 Sestaveí hydraulického agregátu zákazickým zůsobem z tyizovaých odskui Objemy ádrží 10 až

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

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

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

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

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

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

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

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

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

elektrické filtry Jiří Petržela základní pojmy

elektrické filtry Jiří Petržela základní pojmy Jiří Petržela základí ojmy základí ojmy z oblati elektrických filtrů základí ojmy elektrický filtr je lieárí dvojbra, který bez útlumu roouští je určité kmitočtové ložky, které obahuje vtuí igál rouštěé

Více

8. Analýza rozptylu.

8. Analýza rozptylu. 8. Aalýza rozptylu. Lieárí model je popis závislosti, který je využívá v řadě disciplí matematické statistiky. Uvedeme jeho popis a tvrzeí, která budeme využívat. Setkáme se s ím jedak v aalýze rozptylu,

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

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t.

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t. Techická aalýza Techická aalýza z vývoje cey a obchodovaých objemů akcie odvozuje odhad budoucího vývoje cey. Dalšími metodami odhadu vývoje ce akcií jsou apř. fudametálí aalýza (zkoumá podrobě účetictví

Více

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR Středí hodoty, geometrický průměr Aleš Drobík straa 1 10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR V matematice se geometrický průměr prostý staoví obdobě jako aritmetický průměr prostý, pouze operace jsou o řád vyšší: místo

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

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

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

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n Petra Suryková Modelováí křivek základím prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polyomiálí Q( t) a a t... a t polyomiálí křivky můžeme sado vyčíslit sado diferecovatelé lze z ich skládat křivky

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

)HULWRYpMiGUR 2VFLOiWRU 'HWHNWRU.ORSQêREYRG.RQFRYêþOHQ

)HULWRYpMiGUR 2VFLOiWRU 'HWHNWRU.ORSQêREYRG.RQFRYêþOHQ Vážeí zákazíci, dovolujeme si Vás upozorit, že a tuto ukázku kihy se vztahují autorská práva, tzv. copyright. To zameá, že ukázka má sloužit výhradì pro osobí potøebu poteciálího kupujícího (aby èteáø

Více

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu Cvičeí 6: Bodové a itervalové odhady středí hodoty, rozptylu a koeficietu korelace, test hypotézy o středí hodotě při zámém rozptylu Příklad : Bylo zkoumáo 9 vzorků půdy s růzým obsahem fosforu (veličia

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

Zhodnocení přesnosti měření

Zhodnocení přesnosti měření Zhodoceí přesosti měřeí 1. Chyby měřeí Měřeím emůžeme ikdy zjistit skutečou (pravou) hodotu s měřeé veličiy. To je způsobeo edokoalostí metod měřeí, měřicích přístrojů, lidských smyslů i proměých podmíek

Více

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE KATED RA F YZIKY L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y Jméo TUREČEK Daiel Datum měřeí 8.11.2006 Stud. rok 2006/2007 Ročík 2. Datum odevzdáí 15.11.2006 Stud.

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

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

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

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr Náhodý výběr 1 Náhodý výběr Matematická statistika poskytuje metody pro popis veliči áhodého charakteru pomocí jejich pozorovaých hodot, přesěji řečeo jde o určeí důležitých vlastostí rozděleí pravděpodobosti

Více

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254

Tento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254 Evroský sociálí od Praha & EU: Ivestujeme do vaší budoucosti eto materiál vzikl díky Oeračímu rogramu Praha Adatabilita CZ..7/3../3354 Maažerské kvatitativí metody II - ředáška č.3 - Queuig theory teorie

Více

Metodický postup pro určení úspor primární energie

Metodický postup pro určení úspor primární energie Metodický postup pro určeí úspor primárí eergie Parí protitlaká turbía ORGRZ, a.s., DIVIZ PLNÉ CHNIKY A CHMI HUDCOVA 76, 657 97 BRNO, POŠ. PŘIHR. 97, BRNO 2 z.č. Obsah abulka hodot vstupujících do výpočtu...3

Více

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI 6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI Fukce Dovedosti:. Základí pozatky o fukcích -Chápat defiici fukce,obvyklý způsob jejího zadáváí a pojmy defiičí obor hodot fukce. U fukcí zadaých předpisem umět správě operovat

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

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

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

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

} 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

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

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

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

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

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

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem

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

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

můžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.

můžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A. RVDĚODONOST - matematická discilía, která se zabývá studiem zákoitostí, jimiž se řídí hromadé áhodé jevy - vytváří ravděodobostí modely, omocí ichž se saží ostihout áhodé rocesy. Náhodé okusy: rocesy,

Více

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky Téma 6.: Základí pojmy matematické statistiky Vlastosti důležitých statistik odvozeých z jedorozměrého áhodého výběru: Nechť X,..., X je áhodý výběr z rozložeí se středí hodotou μ, rozptylem σ a distribučí

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

Metodický postup pro určení úspor primární energie

Metodický postup pro určení úspor primární energie Metodický postup pro určeí úspor primárí eergie ORGRZ, a.s., DIVIZ PLNÉ CHNIKY A CHMI HUDCOVA 76, 657 97 BRNO, POŠ. PŘIHR. 97, BRNO 2 z.č. 2 Obsah abulka hodot vstupujících do výpočtu...4 2 Staoveí možství

Více

Problémy hodnocení výkonnosti a způsobilosti řízení procesů v rámci nesplnění normality rozdělení dominantního znaku jakosti

Problémy hodnocení výkonnosti a způsobilosti řízení procesů v rámci nesplnění normality rozdělení dominantního znaku jakosti Jiří Zmatlík 1, Pavel Zdvořák Problémy hodoceí výkoosti a zůsobilosti řízeí rocesů v rámci eslěí ormality rozděleí domiatího zaku jakosti Klíčová slova: eshodý rodukt, zaky jakosti měřitelé a zaky jakosti

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

Petr Šedivý Šedivá matematika

Petr Šedivý  Šedivá matematika LIMITA POSLOUPNOSTI Úvod: Kapitola, kde poprvé arazíme a ekoečo. Argumety posloupostí rostou ade všechy meze a zkoumáme, jak vypadají hodoty poslouposti. V kapitole se sezámíte se základími typy it a početími

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

MĚŘENÍ PARAMETRŮ OSVĚTLOVACÍCH SOUSTAV VEŘEJNÉHO OSVĚTLENÍ NAPÁJENÝCH Z REGULÁTORU E15

MĚŘENÍ PARAMETRŮ OSVĚTLOVACÍCH SOUSTAV VEŘEJNÉHO OSVĚTLENÍ NAPÁJENÝCH Z REGULÁTORU E15 VŠB - T Ostrava, FE MĚŘENÍ PARAMETRŮ OVĚTLOVACÍCH OTAV VEŘEJNÉHO OVĚTLENÍ NAPÁJENÝCH Z REGLÁTOR E5 Řešitelé: g. taislav Mišák, Ph.D., Prof. g. Karel okaský, Cc. V Ostravě de.8.2007 g. taislav Mišák, Prof.

Více

S k l á d á n í s i l

S k l á d á n í s i l S l á d á í s i l Ú o l : Všetřovat rovováhu tří sil, působících a tuhé těleso v jedom bodě. P o t ř e b : Viz sezam v desách u úloh a pracovím stole. Obecá část: Při sládáí soustav ěolia sil působících

Více

Sedlové ventily (PN 6) VL 2 2cestný ventil, přírubový VL 3 3cestný ventil, přírubový

Sedlové ventily (PN 6) VL 2 2cestný ventil, přírubový VL 3 3cestný ventil, přírubový Datový list Sedlové vetily (PN 6) V 2 2cestý vetil, přírubový V 3 3cestý vetil, přírubový Popis V 2 V 3 Vetily V 2 a V 3 abízejí kvalití a efektiví řešeí pro většiu systémů vytápěí a chlazeí. Vetily jsou

Více

Užití binomické věty

Užití binomické věty 9..9 Užití biomické věty Předpoklady: 98 Často ám z biomického rozvoje stačí pouze jede kokrétí čle. Př. : x Urči šestý čle biomického rozvoje xy + 4y. Získaý výraz uprav. Biomický rozvoj začíá: ( a +

Více

Elektrické přístroje. Přechodné děje při vypínání

Elektrické přístroje. Přechodné děje při vypínání VŠB - Techická uiverzita Ostrava Fakulta elektrotechiky a iformatiky Katedra elektrických strojů a řístrojů Předmět: Elektrické řístroje Protokol č.5 Přechodé děje ři vyíáí Skuia: Datum: Vyracoval: - -

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

Rozklad přírodních surovin minerálními kyselinami

Rozklad přírodních surovin minerálními kyselinami Laboratoř aorgaické techologie Rozklad přírodích surovi mierálími kyseliami Rozpouštěí přírodích materiálů v důsledku probíhající chemické reakce patří mezi základí techologické operace řady průmyslových

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

7 Obyčejné diferenciální rovnice

7 Obyčejné diferenciální rovnice - 9 - Občejé difereciálí rovice 7 Občejé difereciálí rovice 7 Základí ojm Difereciálí rovice Defiice Občejou difereciálí rovicí -tého řádu rozumíme rovici F(,,,, ( ) ) ebo, je-li takzvaě rozřešea vzhledem

Více

jsou reálná a m, n jsou čísla přirozená.

jsou reálná a m, n jsou čísla přirozená. .7.5 Racioálí a polomické fukce Předpoklad: 704 Pedagogická pozámka: Při opisováí defiic racioálí a polomické fukce si ěkteří studeti stěžovali, že je to příliš těžké. Ve skutečosti je sstém, kterým jsou

Více

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost Dráha [m] 9. Měřeí závislostí ve statistice Měřeí závislostí ve statistice se zabývá především zkoumáím vzájemé závislosti statistických zaků vícerozměrých souborů. Závislosti přitom mohou být apříklad

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

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

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

2.4. INVERZNÍ MATICE

2.4. INVERZNÍ MATICE 24 INVERZNÍ MICE V této kapitole se dozvíte: defiici iverzí matice; základí vlastosti iverzí matice; dvě základí metody výpočtu iverzí matice; defiici celočíselé mociy matice Klíčová slova této kapitoly:

Více

U klasifikace podle minimální vzdálenosti je nutno zvolit:

U klasifikace podle minimální vzdálenosti je nutno zvolit: .3. Klasifikace podle miimálí vzdáleosti Tato podkapitola je věováa popisu podstaty klasifikace podle miimálí vzdáleosti, jež úzce souvisí s klasifikací pomocí etaloů klasifikačích tříd. Představíme si

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

PŘÍKLAD NA PRŮMĚRNÝ INDEX ŘETĚZOVÝ NEBOLI GEOMETRICKÝ PRŮMĚR

PŘÍKLAD NA PRŮMĚRNÝ INDEX ŘETĚZOVÝ NEBOLI GEOMETRICKÝ PRŮMĚR PŘÍKLAD NA PRŮMĚRNÝ INDEX ŘETĚZOVÝ NEBOLI GEOMETRICKÝ PRŮMĚR Ze serveru www.czso.cz jsme sledovali sklizeň obilovi v ČR. Sklizeň z ěkolika posledích let jsme vložili do tabulky 10.10. V kapitole 7. Idexy

Více

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A Nejstoty měřeí Pro každé přesé měřeí potřebujeme formac s jakou přesostí bylo měřeí provedeo. Nejstota měřeí vyjadřuje terval ve kterém se achází skutečá hodota měřeé velčy s určtou pravděpodobostí. Nejstota

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

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

1. Definice elektrického pohonu 1.1 Specifikace pohonu podle typu poháněného pracovního stroje 1.1.1 Rychlost pracovního mechanismu

1. Definice elektrického pohonu 1.1 Specifikace pohonu podle typu poháněného pracovního stroje 1.1.1 Rychlost pracovního mechanismu 1. Defiice elektrického pohou Pod pojmem elektrický poho rozumíme soubor elektromechaických vazeb a vztahů mezi pracovím mechaismem a elektromechaickou soustavou. Mezi základí tři části elektrického pohou

Více

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, druhý ročník, měření elektrického odporu

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, druhý ročník, měření elektrického odporu rčeo studetům středího vzděláváí s maturití zkouškou, druhý ročík, měřeí elektrického odporu Pracoví list - příklad vytvořil: Ig. Lubomír Koříek Období vytvořeí VM: říje 2013 Klíčová slova: elektrický

Více

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model EKONOMETRIE 9. předáška Zobecěý lieárí regresí model Porušeí základích podmíek klasického modelu Metoda zobecěých emeších čtverců Jestliže sou porušey ěkteré podmíky klasického modelu. E(u),. E (uu`) σ

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

Úloha III.S... limitní

Úloha III.S... limitní Úloha III.S... limití 10 bodů; průměr 7,81; řešilo 6 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat postup kostrukce itervalových odhadů středí hodoty v případě obecého rozděleí měřeých dat (postačí vlastími

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

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN Vzorový příklad a rozhodováí BPH_ZMAN Základí charakteristiky a začeí symbol verbálí vyjádřeí iterval C g g-tý cíl g = 1,.. s V i i-tá variata i = 1,.. m K j j-té kriterium j = 1,.. v j x ij u ij váha

Více

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina; . Náhodá veličia Většia áhodých pokusů koaých v přírodích ebo společeských vědách má iterpretaci pomocí reálé hodoty. Při takovýchto dějích přiřazujeme tedy reálá čísla áhodým jevům. Proto je důležité

Více

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti

Přednáška VI. Intervalové odhady. Motivace Směrodatná odchylka a směrodatná chyba Centrální limitní věta Intervaly spolehlivosti Předáška VI. Itervalové odhady Motivace Směrodatá odchylka a směrodatá chyba Cetrálí limití věta Itervaly spolehlivosti Opakováí estraé a MLE Jaký je pricip estraých odhadů? Jaký je pricip odhadů metodou

Více

Regulační ventily (PN 16) VF 2 2-cestné, přírubové VF 3 3-cestné, přírubové

Regulační ventily (PN 16) VF 2 2-cestné, přírubové VF 3 3-cestné, přírubové Datový list Regulačí vetily (PN 16) VF 2 2-cesté, přírubové VF 3 3-cesté, přírubové Popis Vlastosti: Vzduchotěsá kostrukce Nacvakávací mechaické připojeí k servopohoům AMV(E) 335, AMV(E) Vyhrazeý 2- a

Více

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl: 9 ÁHODÉ VÝBĚR A JEJICH ZPRACOVÁÍ Čas ke studu katol: 30 mut Cíl: Po rostudováí tohoto odstavce budete rozumět ojmům Základí soubor, oulace, výběr, výběrové šetřeí, výběrová statstka a budete zát základí

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

Mikrokotroléry ATMEL AVR programováí v jazyce C Popis a práce ve vývojovém prostøedí CodeVisioAVR C Vladimír Váòa Praha 2003 Vladimír Váòa Mikrokotroléry ATMEL AVR Programováí v jazyce C Popis a práce

Více