Katedra textilních materiálů ENÍ TEXTILIÍ PŘEDNÁŠKA 6
|
|
- Julie Navrátilová
- před 8 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 PŘEDNÁŠKA 6 P l () l f ( l) dl = 1 f ( l) dl = 1 F( l) = l max 0 l
2 Definice: Délka vlákna e definována ako vzdálenost konců napřímeného vlákna bez obloučků a bez napětí. Délka vlákna e zatížena vysokou nehomogenitou. Pro eí stanovení sou důležité charakteristiky rozptylu a grafická znázornění statistického rozdělení délek vláken v surovině Znázorněním statistického rozdělení délek vláken e staplový diagram (stapl). Definice: Staplová křivka e nenormovaná křivka statistického rozdělení délek vláken. Přírodní vlákna, (bavlna, vlna, len), a vlákna chemická vyráběná pro směsování s přírodními vlákny sou nazývána vlákny staplovými.
3 Základní pomy: Délka vlákna - vzdálenost konců vlákna bez obloučků a bez napětí Staplová délka - nenormované označení délky vláken ve staplu Střední délka - aritmetický průměr délek vláken zastoupených ve vločce Vločka - chomáč vláken získaný z výběru I. a II. stupně, v němž sou statisticky zastoupeny všechny délky vláken v surovině Třáseň vlákna z vločky srovnaná vedle sebe na stenou základnu
4 Metody stanovení délky vláken metody přímé, měří se délky ednotlivých vláken metody nepřímé, měří se délka ze souboru vláken prostřednictvím - hmotnosti ve třídách, -prosvěcováním třásně, - ohmatáváním třásně, atd. Metody přímé -měření délky ednotlivých vláken. Hodnoty délek sou zpracovány třídící metodou s grafickým výstupem, histogram, součtová křivka a staplová křivka. Přímou metodou e stanovena délka vláken četnostním způsobem měření.
5 Přímé metody stanovení délky vláken Měření na skleněné desce Používá se zeména pro stanovení délky vláken vytažených z přízí. Skleněná deska s adhesivem, na ni se natáhnou vlákna a ednotlivě se měří. Hodnoty se zpracovávaí třídící metodou a stanoví se statistické charakteristiky a grafická vyádření. L [mm]
6 Přímé metody stanovení délky vláken Měření na třídícím kuličkovém přístroi
7 Přímé metody stanovení délky vláken Měření na třídícím kuličkovém přístroi Načítání hodnot délek vláken v určité třídě e řešeno stisknutím klávesy 3 po vytažení vlákna ze svěru čelisti 1. Šířka klávesy e šířka třídy l. Jsou načítány absolutní četnosti délek vláken. Určue se: průměrná délka [mm] modální délka [mm] mediánová délka [mm] rozptyl s 2 [mm 2 ] směrodatná odchylka s [mm] variační koeficient v [ % ] l l ) l ~ z grafických vyádření histogram četností f = f (l ) součtová křivka četností F = f (Σ f ) staplový diagram l = f (Σ p )
8 Přímé metody stanovení délky vláken Základní vztahy výpočtů statistických charakteristik Průměrná délka Modální délka 1 l = n ) l = l ) d k l = 1 + n n [ mm] n ) ) ( + 1) 2 n) ( + 1) [ n + n ] ) ) ( 1) * l [ mm] Mediánová délka ~ l = ~ 1 n + 1 n 2 = 1 l~ + * l [ mm] d n~
9 Přímé metody stanovení délky vláken Základní vztahy výpočtů statistických charakteristik Rozptyl s = 1 = 1 k k 1 = n 1 n 1 ( ) 2 2 l l * n = [ l n l n] [ mm ] Směrodatná odchylka s = s 2 [ mm] Variační koeficient v = s l 2 *10 [%]
10 Přímé metody stanovení délky vláken Základní vztahy pro grafické zobrazení Relativní četnost Empirická hustota pravděpodobnosti: f = n n [1] ) f n 1 1 ( l ) = * = [ mm ] n l f l Empirická četnostní distribuční křivka (empirická součtová křivka) ) F ( l ) ( ) h f l h * l = = 1 ) l zohledňueme případ nesteně širokých tříd
11 Přímé metody stanovení délky vláken f = ) f n 1 1 ( l ) = * = [ mm ] n n n [1] l f l l zohledňueme případ nesteně širokých tříd
12 Přímé metody stanovení délky vláken Staplový diagram Staplový diagram e nenormovaná křivka závislosti l = f(p l ). Zdat naměřených délek vláken a eich začlenění do tříd e zkonstruueme ako empirickou funkci definovanou vztahem ) P l ( ) f ( l ) l Tuto funkci vynášíme do souřadnic d = = k ) d ) x = P d, = ( ) l y l
13 Přímé metody stanovení délky vláken Staplový diagram Rozdíl mezi distribuční funkcí a staplovou křivkou: Distribuční funkce e konstruována v osách x = l, y = F(l). Empirická distribuční funkce e sčítána od = 1 (to e od 1. třídy) do = k (t. do poslední třídy), a to po horní hranice tříd! Staplová křivka e konstruována v osách x = P(l), y = l. Empirická staplová křivka e sčítána od = k (t. od poslední třídy) do = 1 (t. do první třídy) po dolní hranice tříd!
14 Přímé metody stanovení délky vláken Staplový diagram Staplová křivka e doplňkovou křivkou k distribuční funkci. Platí mezi nimi vztah: h Modelová staplová křivka ) ) F( l ) + P( l ) = d 1 P () l l = f ( l) dl = 1 l f ( l) dl = 1 F( l) l max 0
15 Přímé metody stanovení délky vláken Staplový diagram POZOR NA CHYBU V UČEBNÍCH TEXTECH! Sloupce musí být ležaté, ale v textu sou svislé!
16 Přímé metody stanovení délky vláken Staplový diagram
17 Přímé metody stanovení délky vláken Staplový diagram L h [mm]
18 Přímé metody stanovení délky vláken Empirická staplová křivka Ležaté sloupce
19 Přímé metody stanovení délky vláken Modelová staplová křivka
20 Přímé metody stanovení délky vláken Rozbor staplu
21 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem Předpoklad: vlákna sou všechna stené plochy průřezu S hustota (měrná hmotnost [kg.m -3 ]) ρ e konstantní. Hmotnost ednoho vlákna e pak závislá pouze na délce. m v = S * ρ * l = k * l [ mg] m v - hmotnost vlákna [ mg ] S - plocha průřezu vlákna [ mm 2 ] ρ - hustota vlákna [ mg.mm-3 ] l - délka vlákna [ mm ]
22 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem Vlákna sou tříděna do tříd podle délek hmotnost všech vláken v obecné -té třídě e m = k * l * n [ mg] m - hmotnost vláken v - té třídě [ mg ] l - délka vláken v - té třídě n - počet ( četnost ) vláken v -té třídě Místo relativní četnosti f zavedeme tzv. relativní hmotnost g : g = m m ) = w( l )* l [1]
23 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem g = m m ) = w( l )* l [1] m = k = 1 m [ mg] m - hmotnost všech vláken ve vločce - empirická hmotnost pravděpodobnosti [mm -1 ]( zavedená místo ( l ) empirické hustoty pravděpodobnosti u četnostního způsobu stanovení délky vláken ) l - šířka - té třídy w )
24 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem Místo histogramu a polygonu četností konstruueme histogram a polygon hmotností. V limitním tvaru ( lim l = 0, lim m = ) přechází polygon hmotností do modelového tvaru hustoty pravděpodobnosti hmotností. Součtová empirická křivka hmotností přechází do tzv. hmotnostní distribuční funkce G(l): Vztah mezi H(l) a G(l) [mezi staplovou křivkou a hmotnostní distribuční funkcí]: H ( l) = l l w( l) dl = 1 w( l) dl = 1 max 0 l G( l)
25 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem Při konstrukci hmotnostní staplové křivky, sčítáme hmotnosti ve třídách od nedelších vláken, tedy od tříd na konci tabulky, Hmotnostní empirická staplová křivka H ) ( l ) e vyádřena vztahem d ) ) H ( l d ) = w( l d ) l = k [1] Při výpočtu nezapomenout na šířku třídy l!
26 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem Výpočet délkových charakteristik z metod hmotnostních korespondue s výpočty podle metody četnostní: Střední délka l M = k = 1 1 m k = 1 l * m = 1 m k = 1 l * m [ mm] l - třídní znak v -té třídě [ mm ] m - hmotnost vláken v -té třídě [ g ]
27 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem převodní vztah mezi relativní hmotností g a relativní četností f : l g = f ( l ) l lc Empirická hustota pravděpodobnosti a empirická hustota hmotnosti ) g ) (l) f ) (l) v totožných souřadných osách - křivky se nepřekrývaí. Rovněž střední délky vláken nesou stené. l l M c
28 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem roztřídění délek vláken v hřebenovém poli.
29 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem Dvě hřebenová pole, v ednom e vločka vláken uložena v původním neroztříděném stavu, do druhého se rovnaí na společnou základnu. Pak se vytahuí z hřebenů podle délek a sou vážena na velmi přesných vahách. Prázdné hřebeny sou shozeny do dolní polohy. Hřebeny sou od sebe vzdáleny o l.
30 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken hmotnostním způsobem
31 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken měřením v třásni Uplatnění metod tam, kde e zapotřebí rychle a přesně změřit charakteristiky vlákenné suroviny. Pro rychlost a přesnost měření sou tyto metody zařazeny do linek HVI ( HVI = High Volumen Instruments) Základní metodou nepřímého měření délky vláken v třásni e FIBROGRAPH. Metoda e založena na fotoelektrickém měření světla procházeícího třásní. Vytvoření třásně na zařízení FIBROSAMPLER Měření třásně ve vlastním FIBROGRAFU vytvoření grafického záznamu FIBROGRAMU
32 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken měřením v třásni FIBROGRAPH
33 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken měřením v třásni FIBROGRAPH
34 FIBROGRAM ENÍ TEXTILIÍ DÉLKA VLÁKEN Nepřímé metody stanovení délky vláken
35 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken měřením v třásni Na úrovni 50 % odečítáme délku vláken přináležeící 50 % -nímu výskytu délek. Tyto délky odečítáme také na 25 % a na 2,5 %. Z délek SL 50% a SL 2,5% vypočteme stenoměrnost staplu (Uniformity Ratio UR): UR = SL SL 50% 2,5% [1] Dobrá stenoměrnost staplu e 0,45 (45%)
36 Nepřímé metody stanovení délky vláken Stanovení délky vláken měřením v třásni Tečna ke křivce v bodě y = 100%, protne osu x (osu délek vláken v bodě ML (Mean Length), - průměrná hodnota délky vláken. Podobná konstrukce v bodě y = 50% - tzv. průměrná délku horní půle staplu UHM (Upper Half Mean Length). Z těchto hodnot vypočítáme index stenoměrnosti UI (Uniformity Index ) UI = ML UHM
37 Metody stanovení délky vláken
Katedra textilních materiálů ENÍ TEXTILIÍ PŘEDNÁŠKA 7 MECHANICKÉ VLASTNOSTI
PŘEDNÁŠKA 7 Definice: Mechanické vlastnosti materiálů - odezva na mechanické působení od vnějších sil: 1. na tah 2. na tlak 3. na ohyb 4. na krut 5. střih F F F MK F x F F F MK 1. 2. 3. 4. 5. Druhy namáhání
VíceLibTex Systém projektování textilních struktur
LibTex Systém Manuál k části I. Liberec, 11.11. 2004 Dr. Ing. Dana Křemenáková 1. Volba jednoduché či skané příze Jednoduchá Dvojmoskaná ze stejných jednoduchých přízí 2. Volba technologie výroby příze
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: BIOSTATISTIKA Zadání 11 DATUM ODEVZDÁNÍ DOMÁCÍ ÚKOL 1: DOMÁCÍ ÚKOL
Více23. Matematická statistika
Projekt: Inovace oboru Mechatronik pro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/03.0009 23. Matematická statistika Statistika je věda, která se snaží zkoumat reálná data a s pomocí teorii pravděpodobnosti
VíceNáhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1
Náhodná proměnná Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1, x 2,,x n ) spojité () Poznámky: 1. Fyzikální veličiny jsou zpravidla spojité, ale změřené hodnoty jsou diskrétní. 2. Pokud
Více6. T e s t o v á n í h y p o t é z
6. T e s t o v á n í h y p o t é z Na základě hodnot z realizace náhodného výběru činíme rozhodnutí o platnosti hypotézy o hodnotách parametrů rozdělení nebo o jeho vlastnostech. Používáme k tomu vhodně
VíceZáklady teorie pravděpodobnosti
Základy teorie pravděpodobnosti Náhodná veličina Roman Biskup (zapálený) statistik ve výslužbě, aktuálně analytik v praxi ;-) roman.biskup(at)email.cz 12. února 2012 Statistika by Birom Základy teorie
VíceTřídění statistických dat
2.1 Třídění statistických dat Všechny muže ve městě rozdělíme na 2 skupiny: A) muži, kteří chodí k holiči B) muži, kteří se holí sami Do které skupiny zařadíme holiče? prof. Raymond M. Smullyan, Dr. Math.
VíceNáhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti
3.2 Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti Bůh hraje se světem hru v kostky. Jsou to ale falešné kostky. Naším hlavním úkolem je zjistit, podle jakých pravidel byly označeny, a pak toho využít pro
VíceUNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace
VícePraktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková
Praktická statistika Petr Ponížil Eva Kutálková Zápis výsledků měření Předpokládejme, že známe hodnotu napětí U = 238,9 V i její chybu 3,3 V. Hodnotu veličiny zapíšeme na tolik míst, aby až poslední bylo
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava
VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky JMÉNO STUDENTKY/STUDENTA: OSOBNÍ ČÍSLO: JMÉNO CVIČÍCÍ/CVIČÍCÍHO: PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Domácí úkoly Zadání 21 DATUM ODEVZDÁNÍ
VíceRegresní a korelační analýza
Přednáška STATISTIKA II - EKONOMETRIE Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Regresní analýza Cíl regresní analýzy: stanovení formy (trendu, tvaru, průběhu)
Více2. Bodové a intervalové rozložení četností
. Bodové a intervalové rozložení četností (Jak získat informace z datového souboru?) Po prostudování této kapitoly budete umět: konstruovat diagramy znázorňující rozložení četností vytvářet tabulky četností
VíceCHEMIE A CHEMICKÉ TECHNOLOGIE (N150013) 3.r.
L A B O R A T O Ř O B O R U CHEMIE A CHEMICKÉ TECHNOLOGIE (N150013) 3.r. Ústav organické technologie (111) Ing. I. Dudková Doc. Ing. B. Dvořák, CSc. budova A, místnost č. S31 MĚŘENÍ VYBRANÝCH TECHNICKÝCH
VíceDiskrétní rozdělení Náhodná veličina má diskrétní rozdělení pravděpodobnosti, jestliže existuje seznam hodnot
Rozdělení Náhodná veličina Náhodná veličina je vyjádření výsledku náhodného pokusu číselnou hodnotou. Jde o reálnou funkci definovanou na množině. Rozdělení náhodné veličiny udává jakých hodnot a s jakou
VíceTestování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času
Testování hypotéz 1 Jednovýběrové testy 90/ odhad času V podmínkách naprostého odloučení má voák prokázat schopnost orientace v čase. Úkolem voáka e provést odhad časového intervalu 1 hodiny bez hodinek
Více2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat
2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat Anotace Realitu můžeme popisovat různými typy dat, každý z nich se specifickými vlastnostmi,
VíceInterní norma č /01 Stupeň kotonizace lýkových vláken
Předmluva Text vnitřní normy byl vypracován v rámci Výzkumného centra Textil LN00B090 a schválen oponentním řízením dne 7.2.2004. Předmět normy Norma stanoví postup měření a hodnocení stupně kotonizace
VíceKombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník 3 hodiny týdně PC a dataprojektor Kombinatorika Řeší jednoduché úlohy
VíceV i s k o z i t a N e w t o n s k ý c h k a p a l i n
V i s k o z i t a N e w t o n s k ý c h k a p a l i n Ú k o l : Změřit dynamickou viskozitu destilované vody absolutní metodou a její závislost na teplotě relativní metodou. P o t ř e b y : Viz seznam
VíceSEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE. Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI
SEMESTRÁ LNÍ PRÁ CE Licenč ní studium STATISTICKÉZPRACOVÁ NÍ DAT PŘ I KONTROLE A Ř ÍZENÍ JAKOSTI Předmě t STATISTICKÁ ANALÝ ZA JEDNOROZMĚ RNÝ CH DAT (ADSTAT) Ú stav experimentá lní biofarmacie, Hradec
Víceř úř úř ř Č ř Ž ř ř Č ú ú ú ú Ž ř Č ř ó ř úř ř ř ř ř ř ř ú ř ř ú ř ř ř ř ú ú ř Č ř ř ř Č ú ř ú ř ú ú ú ú ř ú ř ř ř ř ř ó ř ř ř ř Ř ř ř úř ř ř ř ř ř Ž Ý Š Š ř ř ř ř ú ř ř ř ř Ý ř ř ř ú Ú Š ř É Ú ú ť ř úř
VíceÚ ř Č ř ů ř ř ů ř ř ů ú ú ú ř ú ř ř ů Č Ž ř ř ů ř ř úř ř ř ů ů ú ú ř ř ú ú ú ř ů ř ř ď ů ú ů ú ú ú ř úř ů ř ů ř ů ř Č ř ř ř ř ř ř ř ů ř ř ř ř ú ř ř ř ř Č ř ů ř ř ř ř ř ř ř ů ť ů ř úř ř ř ů ř ř ř Ž ř ř
VíceCvičení 2. Vyjádření náhodně proměnných veličin, Posudek spolehlivosti metodou SBRA, Posudek metodou LHS.
Spolehlivost a bezpečnost staveb 4. ročník bakalářského studia Cvičení 2 Vyjádření náhodně proměnných veličin, Posudek spolehlivosti metodou SBRA, Posudek metodou LHS. Zpracování naměřených dat Tvorba
Více1. Úvod do genetických algoritmů (GA)
Obsah 1. Úvod do genetických algoritmů (GA)... 2 1.1 Základní informace... 2 1.2 Výstupy z učení... 2 1.3 Základní pomy genetických algoritmů... 2 1.3.1 Úvod... 2 1.3.2 Základní pomy... 2 1.3.3 Operátor
VíceÝ úř ř Č Ž ř úř ř ř ř ř š š ů š Í ř ž Š Č š ř ř ř ť š Í ú š ř Íď ř úř ř ř š ů ů ť ž ř ž Í ž ř Ó ů Ů š Ž Ó ů ů š ž Ž ř š š ť ž Í Ý ř ř Ž ž Í ž šť š ž ďú ř ř ř ž Žď ř ů ť ů ň ž š ř ž š š ú šť Í ž ž ř ř ž
VíceBezpečnostní technika
Bezpečnostní technika Časový modul se zpožděným rozepnutím BG 79, BH 79 safemaster 01397 BG 79 BH 79 Grafické znázornění funkce u přístrojů, které pracují s pomocným napětím / U N, / U S U -, - - - t v
VíceMateriály charakteristiky potř ebné pro navrhování
2 Materiály charakteristiky potřebné pro navrhování 2.1 Úvod Zdivo je vzhledem k velkému množství druhů a tvarů zdicích prvků (cihel, tvárnic) velmi různorodý stavební materiál s rozdílnými užitnými vlastnostmi,
VíceZpracovatelské vlastnosti textilních vláken
DÉLKA VLÁKEN Déka patří definičně ke geometrickým vastnostem textiií. Je důežitým parametrem při nastavení technoogických prvků. Déka váken rozhodue o zpracovatenosti a využití pevnosti váken v pevnosti
VíceZápočtová práce STATISTIKA I
Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru
VíceFAKULTA STAVEBNÍ VUT V BRNĚ PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ DO MNSP STAVEBNÍ INŽENÝRSTVÍ PRO AKADEMICKÝ ROK 2008 2009
FAKULTA STAVEBNÍ VUT V BRNĚ PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ DO MNSP STAVEBNÍ INŽENÝRSTVÍ PRO AKADEMICKÝ ROK 2008 2009 OBOR: POZEMNÍ STAVBY (S) A. MATEMATIKA TEST. Hladina významnosti testu α při testování nulové hypotézy
VíceTéma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin
0.05 0.0 0.05 0.0 0.005 Nominální napětí v pásnici Std Mean 40 60 80 00 0 40 60 Std Téma : Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin Přednáška z předmětu: Spolehlivost a bezpečnost staveb 4. ročník
VíceIDENTIFIKACE BIMODALITY V DATECH
IDETIFIKACE BIMODALITY V DATECH Jiří Militky Technická universita v Liberci e- mail: jiri.miliky@vslib.cz Milan Meloun Universita Pardubice, Pardubice Motto: Je normální předpokládat normální data? Zvláštnosti
VíceMatematika III. 27. listopadu Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III
Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava 27. listopadu 2017 Typy statistických znaků (proměnných) Typy proměnných: Kvalitativní proměnná (kategoriální, slovní,... ) Kvantitativní proměnná (numerická,
VícePro bodový odhad při základním krigování by soustava rovnic v maticovém tvaru vypadala následovně:
KRIGING Krigování (kriging) označujeme interpolační metody, které využívají geostacionární metody odhadu. Těchto metod je celá řada, zde jsou některé příklady. Pro krigování se používá tzv. Lokální odhad.
VíceStatistika. cílem je zjednodušit nějaká data tak, abychom se v nich lépe vyznali důsledkem je ztráta informací!
Statistika aneb známe tři druhy lži: úmyslná neúmyslná statistika Statistika je metoda, jak vyjádřit nejistá data s přesností na setinu procenta. den..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00..00..00..00 3..00..00..00..00..00..00..00
VíceKomplexní vyjádření kvality bavlněných vláken. Technická universita v Liberci Česká republika
Komplexní vyjádření kvality bavlněných vláken Jiří Militký Technická universita v Liberci Česká republika Praha, Leden 2007 Obsah Jakost vláken obecně Vlastnosti bavlněných vláken Jednoduché vyjádření
VíceStatistika. Program R. popisná (deskriptivní) statistika popis konkrétních dat. induktivní (konfirmatorní) statistika. popisná statistika
Statistika Cvičení z matematické statistiky na PřF Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy léto 2012 Základní dělení popisná (deskriptivní)
VícePojem a úkoly statistiky
Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Pojem a úkoly statistiky Statistika je věda, která se zabývá získáváním, zpracováním a analýzou dat pro potřeby
VícePomůcka pro cvičení: 3. semestr Bc studia
Pomůcka pro cvičení: 3. semestr Bc studia Statistika Základní pojmy balíček: Statistics Pro veškeré výpočty je třeba načíst balíček Statistic. Při řešení můžeme použít proceduru infolevel[statistics]:=1,
VíceVýtok kapaliny otvorem ve dně nádrže (výtok kapaliny z danaidy)
Výtok kapaliny otvorem ve dně nádrže (výtok kapaliny z danaidy) Úvod: Problematika výtoku kapaliny z nádrže se uplatňuje při vyprazdňování nádrží a při nejjednodušším nastavování konstantních průtoků.
VíceRotující kotouče Drahomír Rychecký Drahomír Rychecký Rotující kotouče
Nabídka Kotouče bez otvoru Obecná úloha zde Volný kotouč zde Kotouč zatížený tahovým napětím na vnějším poloměru zde Kotouče s otvorem Obecná úloha zde Volný kotouč zde Kotouč zatížený tahovým napětím
VíceV praxi pracujeme s daty nominálními (nabývají pouze dvou hodnot), kategoriálními (nabývají více
9 Vícerozměrná data a jejich zpracování 9.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat, hledáme souvislosti mezi dvěmi, případně více náhodnými veličinami. V praxi pracujeme
VícePythagorova věta Pythagorova věta slovní úlohy. Mocniny s přirozeným mocnitelem mocniny s přirozeným mocnitelem operace s mocninami
Vyučovací předmět: Matematika Ročník: 8. Vzdělávací obsah Očekávané výstupy z RVP ZV Školní výstupy Učivo užívá různé způsoby kvantitativního vyjádření vztahu celek část (procentem) řeší aplikační úlohy
VíceSBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY
SBÍRKA ZÁKONŮ ČESKÉ REPUBLIKY Profil aktualizovaného znění: Titul původního předpisu: Vyhláška o způsobu zhotovení některých druhů hotově baleného zboží, jehož množství se vyjadřuje v jednotkách hmotnosti
VíceEuklidovský prostor Stručnější verze
[1] Euklidovský prostor Stručnější verze definice Eulidovského prostoru kartézský souřadnicový systém vektorový součin v E 3 vlastnosti přímek a rovin v E 3 a) eprostor-v2, 16, b) P. Olšák, FEL ČVUT, c)
VícePracovní list č. 3 Charakteristiky variability
1. Při zjišťování počtu nezletilých dětí ve třiceti vybraných rodinách byly získány tyto výsledky: 1, 1, 0, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 0, 1, 2, 2, 4, 3, 3, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 0, 2, 1, 1, 2, 3, 3, 2. Uspořádejte
VíceKomplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady
Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník a oktáva 3 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice
VíceSTANOVENÍ PEVNOSTI V TAHU U MĚKKÝCH OBALOVÝCH FÓLIÍ
STANOVENÍ PEVNOSTI V TAHU U MĚKKÝCH OBALOVÝCH FÓLIÍ Úvod Pevnost v tahu je jednou ze základních mechanických vlastností obalových materiálů charakterizujících jejich odolnost vůči mechanickému namáhání,
VíceNetlumené kmitání tělesa zavěšeného na pružině
Netlumené kmitání tělesa zavěšeného na pružině Kmitavý pohyb patří k relativně jednoduchým pohybům, které lze analyzovat s použitím jednoduchých fyzikálních zákonů a matematických vztahů. Zároveň je tento
VíceStatistika pro geografy. Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY
Statistika pro geografy Rozd lení etností DEPARTMENT OF GEOGRAPHY Faculty of Science Palacký University Olomouc t. 17. listopadu 1192/12, 771 46 Olomouc Pojmy etnost = po et prvk se stejnou hodnotou statistického
VíceMinimální hodnota. Tabulka 11
PŘÍLOHA č.1 Výsledné hodnoty Výsledky - ženy (SOŠ i SOU, maturitní i učební obory) Aritmetický průměr Maximální hodnota Minimální hodnota Medián Modus Rozptyl Směrodatná odchylka SOM 0,49 2,00 0,00 0,33
VíceNáhodné chyby přímých měření
Náhodné chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně pravděpodobná.
Víceů š š ů Ú ů š É š š ů ť É Ž ů Í ó ň š š É Ú š Ů Ž Í š ů ňš Í ů ů š Š Š ó ů Í Ž Č š š š Č Č š Ů Í Í Í Í š š š Ž Ů š Š ů Ů Í Š Š š Č Ž ů Ž š Ú ó É Ž É Ú Ž Í š Í Ú ů Ú š Ú š Ú ů Ž Ú ů Ž š š š ů Í Ů š Ů Ú
VíceStatistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík
Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012 Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza Jan Kracík jan.kracik@vsb.cz Statistika věda o získávání znalostí z empirických dat empirická
VíceGeometrie. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou
Geometie RND. Yvetta Batáková Gymnázium, OŠ a VOŠ Ledeč nad ázavou Objemy a povchy těles otační válec a kužel VY_3_INOVACE_05_3_17_M Gymnázium, OŠ a VOŠ Ledeč nad ázavou 1 Objemy a povchy těles A) Rotační
Více4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7
4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7 testování hypotéz parametrické testy test hypotézy o střední hodnotě test hypotézy o relativní četnosti test o shodě středních hodnot testování hypotéz v MS Excel neparametrické
VíceZpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Zpracování náhodného výběru popisná statistika Ing. Michal Dorda, Ph.D. Základní pojmy Úkolem statistiky je na základě vlastností výběrového souboru usuzovat o vlastnostech celé populace. Populace(základní
VíceVYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ. FAKULTA STROJNÍHO INŽENÝRSTVÍ Ústav materiálového inženýrství - odbor slévárenství
1 PŘÍLOHA KE KAPITOLE 11 2 Seznam příloh ke kapitole 11 Podkapitola 11.2. Přilité tyče: Graf 1 Graf 2 Graf 3 Graf 4 Graf 5 Graf 6 Graf 7 Graf 8 Graf 9 Graf 1 Graf 11 Rychlost šíření ultrazvuku vs. pořadí
VíceNárodníinformačnístředisko pro podporu jakosti
Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti OVĚŘOVÁNÍ PŘEDPOKLADU NORMALITY Doc. Ing. Eva Jarošová, CSc. Ing. Jan Král Používané metody statistické testy: Chí-kvadrát test dobré shody Kolmogorov -Smirnov
VíceI. Statické elektrické pole ve vakuu
I. Statické elektické pole ve vakuu Osnova:. Náboj a jeho vlastnosti 2. Coulombův zákon 3. Intenzita elektostatického pole 4. Gaussova věta elektostatiky 5. Potenciál elektického pole 6. Pole vodiče ve
VíceVÝUKOVÝ MATERIÁL. Pro vzdělanější Šluknovsko. 32 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT. 0210 Bc. David Pietschmann.
VÝUKOVÝ MATERIÁL Identifikační údaje školy Číslo projektu Název projektu Číslo a název šablony Autor Tematická oblast Číslo a název materiálu Anotace Vyšší odborná škola a Střední škola, Varnsdorf, příspěvková
VíceStatistika 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
VíceZpracování náhodného výběru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Př. : Stanovte jednotlivé četnosti a číselné charakteristiky zadaného statistického souboru a nakreslete krabicový graf:, 8, 7, 43, 9, 47, 4, 34, 34, 4, 35. Statistický soubor seřadíme vzestupně podle
VíceMatematická statistika
Matematická statistika Daniel Husek Gymnázium Rožnov pod Radhoštěm, 8. A8 Dne 12. 12. 2010 v Rožnově pod Radhoštěm Osnova Strana 1) Úvod 3 2) Historie matematické statistiky 4 3) Základní pojmy matematické
VíceANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK
ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz POPISNÉ STATISTIKY - OPAKOVÁNÍ jedna kvalitativní
VíceAnalýza dat na PC I.
CENTRUM BIOSTATISTIKY A ANALÝZ Lékařská a Přírodovědecká fakulta, Masarykova univerzita Analýza dat na PC I. Popisná analýza v programu Statistica IBA výuka Základní popisná statistika Popisná statistika
VíceŠroubovitá pružina válcová tažná z drátů a tyčí kruhového průřezu [in]
Šroubovitá pružina válcová tažná z drátů a tyčí kruhového průřezu i ii Výpočet bez chyb. Informace o o projektu? 1.0 1.1 Kapitola vstupních parametrů Volba režimu zatížení, provozních a výrobních parametrů
VíceOrganizační pokyny k přednášce. Matematická statistika. Přehled témat. Co je statistika?
Organizační pokyny k přednášce Matematická statistika 2012 2013 Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta UK hudecova@karlin.mff.cuni.cz http://www.karlin.mff.cuni.cz/
VíceUNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE
UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE STATISTICKÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT V OSTRAVĚ 20.3.2006 MAREK MOČKOŘ PŘÍKLAD Č.1 : ANALÝZA VELKÝCH VÝBĚRŮ Zadání: Pro kontrolu
VíceZpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.
SEMINÁRNÍ PRÁCE Zadání: Data: Statistické metody: Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi. Minimálně 6 proměnných o 30 pozorováních (z toho 2 proměnné
VícePraktikum III - Optika
Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK Praktikum III - Optika Úloha č. 17 Název: Měření absorpce světla Pracoval: Matyáš Řehák stud.sk.: 13 dne: 17. 4. 008 Odevzdal dne:...
Více( ) Úloha č. 9. Měření rychlosti zvuku a Poissonovy konstanty
Fyzikální praktikum IV. Měření ryhlosti zvuku a Poissonovy konstanty - verze Úloha č. 9 Měření ryhlosti zvuku a Poissonovy konstanty 1) Pomůky: Kundtova trubie, mikrofon se sondou, milivoltmetr, měřítko,
VíceStatistika. Diskrétní data. Spojitá data. Charakteristiky polohy. Charakteristiky variability
I Přednáška Statistika Diskrétní data Spojitá data Charakteristiky polohy Charakteristiky variability Statistika deskriptivní statistika ˆ induktivní statistika populace (základní soubor) ˆ výběr parametry
VíceNáhodné (statistické) chyby přímých měření
Náhodné (statistické) chyby přímých měření Hodnoty náhodných chyb se nedají stanovit předem, ale na základě počtu pravděpodobnosti lze zjistit, která z možných naměřených hodnot je více a která je méně
VíceOsvětlování a stínování
Osvětlování a stínování Pavel Strachota FJFI ČVUT v Praze 21. dubna 2010 Obsah 1 Vlastnosti osvětlovacích modelů 2 Světelné zdroje a stíny 3 Phongův osvětlovací model 4 Stínování 5 Mlha Obsah 1 Vlastnosti
VíceMěření závislosti statistických dat
5.1 Měření závislosti statistických dat Každý pořádný astronom je schopen vám předpovědět, kde se bude nacházet daná hvězda půl hodiny před půlnocí. Ne každý je však téhož schopen předpovědět v případě
VícePRAKTIKUM I. Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK. úloha č. 11 Název: Dynamická zkouška deformace látek v tlaku
Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK PRAKTIKUM I. úloha č. 11 Název: Dynamická zkouška deformace látek v tlaku Pracoval: Jakub Michálek stud. skup. 15 dne:. dubna 009 Odevzdal
Víceletní semestr Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy Matematická statistika
Šárka Hudecová Katedra pravděpodobnosti a matematické Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy letní semestr 2012 1 1 Založeno na materiálech doc. Michala Kulicha Opakování populace a výběr z populace
Víceterénní praktikum : Pila Ptení jméno a příjmení : třída : datum :
Pracovní list vytvořil : Mgr. Lenka Krčová lektor terénních praktik : Mgr. Petr Žůrek terénní praktikum : Pila Ptení jméno a příjmení : třída : datum : Základní škola Prostějov, Dr. Horáka 24 1) Jistě
VíceTřídění odpadů v Jihomoravském kraji v roce 2012 Hodonín 19.11.2013
Třídění odpadů v Jihomoravském kraji v roce 212 Hodonín 19.11.213 Milan Hroudný Výtěžnost tříděného sběru v roce 212 Jihomoravský kraj se v celkové výtěžnosti bez kovů umístil na 12. místě kraj Papír Plast
VíceDiskrétní náhodná veličina. November 12, 2008
Diskrétní náhodná veličina November 12, 2008 (Náhodná veličina (náhodná proměnná)) Náhodná veličina (nebo též náhodná proměnná) je veličina X, jejíž hodnota je jednoznačně určena výsledkem náhodného pokusu.
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testování hypotéz o rozdělení
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Testování hypotéz o rozdělení Testování hypotéz o rozdělení Nechť X e náhodná proměnná, která má distribuční funkci F(x, ϑ). Předpokládeme, že neznáme tvar distribuční funkce
VíceTestování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel
Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Statistickou hypotézou se rozumí určité tvrzení o parametrech rozdělení zkoumané náhodné veličiny (µ, σ 2, π,
VíceNáhodný vektor a jeho charakteristiky
Náhodný vektor a jeho číselné charakteristiky 1 Náhodný vektor a jeho charakteristiky V následující kapitole budeme věnovat pozornost pouze dvourozměřnému náhodnému vektoru, i když uvedené pojmy a jejich
VíceTECHNICKÝ DODATEK Rozměry, hmotnosti a maximální rozpětí podpor trubek
TECHNICKÝ DODATEK Rozměry, hmotnosti a maximální rozpětí podpor trubek Jmenovité rozpětí, vnější průměr a hmotnosti trubek různých typů. 253 Varná trubka dle DIN 2448 Závitová trubka dle DIN 244 vnitřní
VíceMINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem)
MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY Učební osnova předmětu MATEMATIKA pro studijní obory SOŠ a SOU (13 15 hodin týdně celkem) Schválilo Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy dne 14.června
VíceNárodní informační středisko pro podporu kvality
Národní informační středisko pro podporu kvality STATISTICKÁ REGULACE POMOCÍ VÝBĚROVÝCH PRŮMĚRŮ Z NENORMÁLNĚ ROZDĚLENÝCH DAT Ing. Jan Král, RNDr. Jiří Michálek, CSc., Ing. Josef Křepela Duben, 20 Co je
VícePříloha č. 3. Kombinační třídění
Příloha č. 3 Kombinační třídění Měření závislosti mezi spokojeností s kulturním programem v Třebíči a dojížděním za kulturou do větších měst. Řádky: Vyhovuje Vám kulturní program nabízený v Třebíči? Sloupce:
Více215.1.9 - REKTIFIKACE DVOUSLOŽKOVÉ SMĚSI, VÝPOČET ÚČINNOSTI
215.1.9 - REKTIFIKACE DVOUSLOŽKOVÉ SMĚSI, VÝPOČET ÚČINNOSTI ÚVOD Rektifikace je nejčastěji používaným procesem pro separaci organických látek. Je široce využívána jak v chemické laboratoři, tak i v průmyslu.
Více215.1.4 HUSTOTA ROPNÝCH PRODUKTŮ
5..4 HUSTOTA ROPNÝCH PRODUKTŮ ÚVOD Hustota je jednou ze základních veličin, které charakterizují ropu a její produkty. Z její hodnoty lze usuzovat také na frakční chemické složení ropných produktů. Hustota
VíceMATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci
MATEMATICKÁ STATISTIKA Dana Černá http://www.fp.tul.cz/kmd/ Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci Matematická statistika Matematická statistika se zabývá matematickým
VíceVLIV STŘÍDAVÉHO MAGNETICKÉHO POLE NA PLASTICKOU DEFORMACI OCELI ZA STUDENA.
VLIV STŘÍDAVÉHO MAGNETICKÉHO POLE NA PLASTICKOU DEFORMACI OCELI ZA STUDENA. Petr Tomčík a Jiří Hrubý b a) VŠB TU Ostrava, Tř. 17. listopadu 15, 708 33 Ostrava, ČR b) VŠB TU Ostrava, Tř. 17. listopadu 15,
VícePraktikum I Mechanika a molekulová fyzika
Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK Praktikum I Mechanika a molekulová fyzika Úloha č. III Název: Proudění viskózní kapaliny Pracoval: Matyáš Řehák stud.sk.: 16 dne: 20.3.2008
VíceCvičení 3. Posudek únosnosti ohýbaného prutu. Software FREET Simulace metodou Monte Carlo Simulace metodou LHS
Spolehlivost a bezpečnost staveb, 4. ročník bakalářského studia (všechny obory) Cvičení 3 Posudek únosnosti ohýbaného prutu Software FREET Simulace metodou Monte Carlo Simulace metodou LHS Katedra stavební
VíceZkoušení cihlářských výrobků
Keramika je pevná anorganická polykrystalická látka vyrobená keramickým výrobním způsobem z minerálních surovin s převládající složkou jílových minerálů, vytvarovaná a potom vypálená a vysokou teplotu
Více