3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT"

Transkript

1 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ část 3, díl 8, kapitola 4, str. 1 3/8.4 PRAKTICKÉ APLIKACE PŘI POUŽÍVÁNÍ NEJISTOT Vyjadřování standardní kombinované nejistoty výsledku zkoušky Výsledek zkoušky se vyjadřuje v obecném tvaru: Y = y ± U kde Y je skutečná hodnota výsledku zkoušky, y je výsledek zkoušky (hodnota zjištěná při zkoušce), U je celková/rozšířená nejistota. Celková/rozšířená nejistota je násobkem koeficientu rozšíření k a standardní kombinované nejistoty u c (y). Výpočtový model pro odhad standardní kombinované nejistoty u c (y) je funkcí standardních nejistot u(x i ) dílčích měřených proměnných veličin. Model pro odhad standardní kombinované nejistoty u c (y) obecně vychází z kovariačního zákona pro šíření nejistot; podle Model pro vyjádření výsledku zkoušky

2 část 3, díl 8, kapitola 4, str. 2 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ Vícenásobná funkční závislost matematického tvaru funkční závislosti pro vyjádření výsledku zkoušky lze uvažovat o následujících možnostech: 1. výsledek zkoušky y je vyjadřován dle obecné vícenásobné funkční závislosti, 2. výsledek zkoušky y je vyjadřován dle vícenásobné funkční závislosti aditivního charakteru, 3. výsledek zkoušky y je vyjadřován dle vícenásobné funkční závislosti multiplikativního charakteru, 4. výsledek zkoušky y je vyjadřován dle jednoduché funkční závislosti výsledek zkoušky je přímo měřenou veličinou. Výsledek zkoušky y je funkcí několika měřených veličin (obecně n měřených proměnných veličin x i ) a vyjadřuje se dle obecné vícenásobné funkční závislosti: y = f (x 1, x 2, x 3... x n ) Příklad: Oteplení při použití odporové metody ve C ( t) se vypočítá dle obecné vícenásobné funkční závislosti (ve vzorci jsou operace násobení a/nebo dělení a/nebo sčítaní a/nebo odečítání): R 2 R 1 t = (234,5 + t 1 ) (t 2 t 1 ) R 1 Stanovovanými proměnnými veličinami při stanovení oteplení při použití odporové metody jsou: t 1... je teplota okolí ve C, t 2... je povrchová teplota izolantů ve C, R 1... je odpor za studena ve, R 2... je odpor vinutí ve. Standardní kombinovaná nejistota u c (y) výsledku zkoušky y se stanovuje podle kovariačního zákona pro šíření nejistot:

3 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ část 3, díl 8, kapitola 4, str. 3 n 2 n y y y u c (y) u(x i ) + s(x, ij) i=1 x i i,j=1 x i x j nebo při vzájemné nezávislosti měřených proměnných veličin podle Gaussova zákona pro šíření nejistot: y 2 y y 2 u c (y) u 2 (x i ) + u 2 (x 2 ) u 2 (x n ) x 1 x 2 x n kde: y je označení funkce pro vyjádření výsledku zkoušky, u(x i ) jsou standardní nejistoty jednotlivých měřených veličin x i, y/ x i jsou parciální derivace funkce pro vyjádření výsledku zkoušky podle jednotlivých měřených veličin (citlivost). Standardní kombinovaná nejistota vyjadřuje oboustranný interval, ve kterém s přibližně 68% úrovní spolehlivosti předpokládáme výskyt skutečné hodnoty výsledku zkoušky Y. Příklad: Standardní kombinovaná nejistota hodnoty oteplení při použití odporové metody ve C( t) se musí odhadovat podle kovariačního zákona pro šíření nejistot nebo při nezávislosti měřených proměnných veličin podle Gaussova zákona: t 2 t 2 t 2 t 2 u c ( y) u 2 (R i ) + u 2 (R 2 ) + u 2 (t 1 ) + u 2 (t 2 ) R 1 R 2 t 1 t 2 Výsledek zkoušky y je funkcí několika měřených veličin (obecně n měřených proměnných veličin x i ) a vyjadřuje se dle funkční závislosti aditivního charakteru: Funkční závislost aditivního charakteru

4 část 3, díl 8, kapitola 4, str. 4 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ y = f (x 1 + x 2 x x n ) Příklad: Oteplení při měření povrchových teplot ve C ( t) se vypočítá dle obecné vícenásobné funkční závislosti aditivního charakteru (ve vzorci jsou operace sčítaní a/nebo odečítání): t = t 2 + x 1 Stanovovanými proměnnými veličinami při stanovení oteplení při měření povrchových teplot jsou: t 1... je teplota okolí ve C, t 2... je povrchová teplota izolantů ve C. Standardní kombinovaná nejistota u c (y) výsledku zkoušky y se může stanovit podle kovariačního zákona pro šíření nejistot, při vzájemné nezávislosti měřených proměnných veličin pak podle Gaussova zákona. Pro aditivní charakter vícenásobné funkční závislosti lze použít i upravený vztah: u c (y) p u 2 (x 1 ) + u 2 (x 2 ) + u 2 ( x 3 ) u 2 (x n ) kde: y je označení funkce pro vyjádření výsledku zkoušky, u(x i ) jsou standardní nejistoty jednotlivých měřených proměnných veličin x i. Standardní kombinovaná nejistota vyjadřuje oboustranný interval, ve kterém s přibližně 68% úrovní spolehlivosti předpokládáme výskyt skutečné hodnoty výsledku zkoušky Y. Příklad: Standardní kombinovaná nejistota výsledku zkoušky oteplení při měření povrchových teplot ve C ( t) se může odhadnout podle kovariačního zákona pro šíření nejistot nebo při nezávislosti měřených proměnných veličin podle Gaussova zákona. Odhad standardní kombinované nejistoty lze provést i dle vztahu:

5 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ část 3, díl 8, kapitola 4, str. 5 u c ( t) u 2 (t 2 ) + u 2 (t 1 ) Výsledek zkoušky y je funkcí několika měřených veličin (obecně n měřených proměnných veličin x i ) a vyjadřuje se dle funkční závislosti multiplikativního charakteru: y = f (x 1 x 2 / x x n ) Příklad: Pevnost v tlaku zkušebních betonových těles (f c )sevypočítá dle funkční závislosti multiplikativního charakteru (ve vzorci jsou pouze operace násobení a/nebo dělení): F F f c = = a b A c Stanovovanými proměnnými veličinami při stanovení pevnosti v tlaku zkušebního tělesa jsou: F... je maximální zatížení při porušení zkušebního tělesa v N, a, b... jsou strany krychle zkušebního tělesa v mm. Standardní kombinovaná nejistota u c (y) výsledku zkoušky y se může stanovit podle kovariačního zákona pro šíření nejistot, při vzájemné nezávislosti měřených proměnných veličin pak podle Gaussova zákona. Pro multiplikativní charakter vícenásobné funkční závislosti lze použít i upravený vztah: Funkční závislost multiplikativního charakteru u(x 1 ) 2 u(x 2 ) 2 2 u(x u n c (y) y x 1 x 2 x n kde: y je označení funkce pro vyjádření výsledku zkoušky, u(x i )/x i jsou relativní standardní nejistoty jednotlivých měřených veličin x i.

6 část 3, díl 8, kapitola 4, str. 6 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ Standardní kombinovaná nejistota vyjadřuje oboustranný interval, ve kterém s přibližně 68% úrovní spolehlivosti předpokládáme výskyt skutečné hodnoty výsledku zkoušky Y. Příklad: Standardní kombinovanou nejistotu hodnoty pevnosti v tlaku zkušebních betonových těles u c (f c ) můžeme odhadovat podle vztahu: Jednoduchá funkční závislost u(f) 2 u(a) 2 u(a) 2 u c (f c ) f c + + F a b Výsledek zkoušky y je přímo měřenou veličinou; náhodná závislost: y = f (x) Příklad: Hodnota maximálního zatížení při porušení zkušebního tělesa F při zkoušce pevnosti v tlaku zkušebních betonových těles se přímo odečte ze stupnice zkušebního stroje (lisu) jako měřená proměnná veličina. Hodnota maximálního zatížení při porušení zkušebního tělesa je přímo stanovovanou veličinou. Standardní kombinovaná nejistota u c (y) výsledku zkoušky y se určuje dle vztahu: u c (y) u 2 1 (x) + u 2 2 (x ) + u 2 3 ( x) u 2 n(x) kde: y je označení funkce pro vyjádření výsledku zkoušky, u i (x) jsou dílčí složky standardní nejistoty měřené veličiny x. Standardní kombinovaná nejistota vyjadřuje oboustranný interval, ve kterém s přibližně 68% úrovní spolehlivosti předpokládáme výskyt skutečné hodnoty výsledku zkoušky Y.

7 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ Hodnota výsledku zkoušky se udává na stejný počet míst jako hodnota nejistoty tak, aby nejnižší desečást 3, díl 8, kapitola 4, str. 7 Příklad: Standardní kombinovanou nejistotu hodnoty pevnosti v tlaku zkušebních betonových těles u c (f c ) můžeme odhadovat podle vztahu: u c (F) u 2 1 (F) + u 2 2 (F ) + u 2 3 ( F) kde: u i (F) jsou dílčí složky standardní nejistoty vyjadřující nepřesnosti při odečtu hodnoty (nepřesnost použitého zkušebního stroje, nepřesnosti vznikající z náhodných vlivů atd.). Zásady pro prezentaci výsledků a nejistot Nejistota výsledku zkoušky (celková, rozšířená) se vyjadřuje jako oboustranný interval v absolutní podobě nebo v podobě relativní. Oba způsoby vyjadřování jsou rovnocenné. Pro vyjadřování standardní kombinované nejistoty výsledku zkoušky se nedoporučuje používat symbol ±, tento symbol se používá pro vyjádření s vyšší úrovní spolehlivosti. Nejistota výsledku zkoušky se udává na dvě platná místa (dvouciferným číslem), přičemž adekvátní je i údaj na jedno platné místo. Údaj nejistoty na dvě platná místa se používá při přesných stanoveních a tehdy, kdy by v jednočíselném údaji vystupovaly číslice 1, 2 nebo 3. Hodnoty nejistot počítané v průběhu kvantifikace dílčích složek na více míst se na jedno nebo dvě platná místa zaokrouhlují vždy nahoru. Prezentace výsledku a nejistoty

8 část 3, díl 8, kapitola 4, str. 8 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ Významné anevýznamné složky nejistoty tinné místo bylo stejné jako nejnižší desetinné místo údaje nejistoty. Údaj výsledku zkoušky se zaokrouhluje nahoru nebo dolů podle toho, která hodnota je bližší. Pravidla zaokrouhlování se týkají konečného výsledku a jeho nejistoty. Hodnoty dílčích výsledků a hodnoty dílčích složek nejistoty odečítané nebo měřené v průběhu měření se zaokrouhlují o jeden až dva desetinné řády níže. Nejistota je veličina, proto musí být její součástí vždy jednotka. I nejistota vyjádřená v relativní formě v procentech má jednotku shodnou s jednotkou vlastního výsledku zkoušky (nejistota vyjádřená v relativní formě udává hodnotu nejistoty jako procentuální část z výsledku zkoušky). Příklady uvádění výsledků zkoušek: 1. Naměřené napětí je 15,12 V, celková nejistota je U= 0,05 V. 2. Naměřené napětí je (15,12 ± 0,05) V. 3. Naměřené napětí je 15,12 V s celkovou nejistotou 1,0 %. Standardní kombinovaná nejistota výsledku zkoušky se vyjadřuje dle kovariačního zákona pro šíření nejistot nebo při vzájemné nezávislosti měřených veličin dle Gaussova zákona pro šíření nejistot: y 2 y y 2 u c (y) u 2 (x i ) + u 2 (x 2 ) u 2 (x 3 ) x 1 x 2 x 3 Při stanovení vztahu pro vyjádření standardní nejistoty jedné měřené proměnné veličiny se vychází

9 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ část 3, díl 8, kapitola 4, str. 9 z Gaussova zákona pro x i = x 1, a tedy vztah pro odhad standardní nejistoty měřené veličiny (výsledku měření) je dán vztahem: u(x 1 ) u 2 1 (x 1 ) + u 2 2 (x 1 ) u 2 n( x 1 ) kde: x 1 je označení funkce pro vyjádření výsledku měření, u i (x 1 ) jsou dílčí složky standardní nejistoty měřené veličiny x 1. Dílčí složky standardní nejistoty vyjadřují příspěvky ke standardní nejistotě vznikající z různých nepřesností v procesu měření. Tyto příspěvky mohou vznikat například z náhodných efektů nebo příspěvky vznikající z nepřesnosti používaného měřicího/zkušebního zařízení nebo příspěvky vznikající z nepřesnosti použité měřicí metody atd. Ne všechny složky musí mít/mají výrazný vliv na standardní nejistotu měřené veličiny. Příspěvky z jednotlivých zdrojů se člení dle své velikosti na příspěvky významné (dominantní) a příspěvky nevýznamné (zanedbatelné). Významné příspěvky/složky se převážně podílejí velkou mírou na nejistotě výsledku měření a musí se vyhodnocovat samostatně. Nevýznamné složky lze vynechat nebo je vyhodnocovat kumulovaně. Kritérium pro rozdělení na složky významné a nevýznamné: Jako složka nevýznamná se bere složka, která není větší než jedna třetina složky největší. (zdroj EURACHEM) Jako složka nevýznamná se bere složka, která není větší než jedna pětina složky největší. (zdroj EA)

10 část 3, díl 8, kapitola 4, str. 10 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ Při podrobnější analýze je zřejmé, že jako kritérium pro rozdělení na složky významné a nevýznamné je dostačující první pravidlo (zdroj EURACHEM): u(x 1 ) u 2 1 (x 1 ) + u 2 2 (x 1 ) + u 2 3 (x 1 ) + u 2 n(x 1 ) = 0, , , ,8 2 = = 0,09 + 1,21 + 0,81 + 0,64 Dílčí složka u 1 (x 1 ) standardní nejistoty u(x 1 ) je vyhodnocena jako nevýznamný příspěvek. Odhad nejistoty při stanovení hmotnosti 1. Postup zkoušky/stanovení Hmotnost tělesa je přímo stanovovanou proměnnou veličinou; matematicky lze vztah pro stanovení hmotnosti popsat jednoduchou funkční závislostí s jednou proměnnou, a to hmotnost m. y = f (m) 2. Odhad standardní kombinované nejistoty Standardní kombinovaná nejistota hodnoty hmotnosti jako výsledek zkoušky/měření může být odhadována podle Gaussova zákona pro jednu měřenou proměnnou veličinu: u c (m) = u(m) u 2 1 (m) + u 2 2 (m ) u 2 n(m) kde u c (m) (= u(m)) je standardní kombinovaná nejistota výsledku zkoušky (= standardní nejistota výsledku měření), tedy hodnoty hmotnosti m, u i (m) jsou dílčí složky standardní nejistoty (standardní kombinované nejistoty) hodnoty hmotnosti.

11 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ Dílčí složka standardní nejistoty pocházející z nepřesnosti při odečítání hodnoty u 2 (m) je dána omečást 3, díl 8, kapitola 4, str. 11 Standardní nejistota údaje hmotnosti jako výsledku zkoušky/měření může pocházet například z následujících zdrojů tzv. dílčí složky standardní nejistoty (standardní kombinované nejistoty) hodnoty hmotnosti (výčet níže uvedených dílčích složek nemusí být úplný): u 1 (m) by mohla být dílčí složka standardní nejistoty pocházející z kalibrace vah, u 2 (m) by mohla být dílčí složka standardní nejistoty pocházející z nepřesností při odečítání hodnoty/omezené rozlišení displeje nebo stupnice váhy, u 3 (m) by mohla být dílčí složka standardní nejistoty pocházející z přirozené variability mezi jednotlivými váženími, u 4 (m) by mohla být dílčí složka standardní nejistoty pocházející z denního driftu váhy. Vztah (1) pro odhad standardní kombinované nejistoty (= standardní nejistoty) výsledku zkoušky/hodnoty hmotnosti bude mít tedy tvar: u c (m) = u(m) u 2 1 (m) + u 2 2 (m ) + u 2 3 ( m) + u 2 4 (m) 3. Odhad standardní nejistoty Dílčí složka standardní nejistoty pocházející z kalibrace vah u 1 (m) je dána omezenou správností kalibrace váhy. Údaj je udáván v kalibračním listě nejčastěji jako celková (rozšířená) nejistota U m pro úroveň spolehlivosti přibližně 95 %. Převod na směrodatnou odchylku je třeba provést dle vztahu: U m u1 (m) = 2

12 část 3, díl 8, kapitola 4, str. 12 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ zenou rozlišitelností displeje nebo stupnice vah. Rozlišitelnost displeje nebo stupnice váhy je dána dílkem stupnice e. Převod na směrodatnou odchylku při uvažovaném rovnoměrném rozdělení je třeba provést dle vztahu: kde E u 2 (m) = 3 E je 0,5 posledního platného místa (E = e/2). Dílčí složka standardní nejistoty pocházející z přirozené variability mezi jednotlivými váženími u 3 (m) je dána různými vlivy a charakterizuje vliv náhodných příčin na proměnlivost opakovaných výsledků. Složka standardní nejistoty pocházející z přirozené variability mezi jednotlivými váženími je odhadována směrodatnou odchylkou výběrového souboru pro výsledky opakovaných vážení vzorku nebo kontrolních vážení: (m i m) 2 i=1 u 3 (m) = n 1 Dílčí složka standardní nejistoty pocházející z denního driftu u 4 (m) je dána dlouhodobým vlivem různých faktorů na správnost váhy (vyjadřuje náhodnou proměnlivost hodnot v dlouhodobém časovém období). Složka standardní nejistoty pocházející z denního driftu je odhadována směrodatnou odchylkou výběrového souboru pro výsledky dlouhodobých kontrol vážení: (m i m) 2 i=1 u 4 (m) = n 1 n n

13 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ část 3, díl 8, kapitola 4, str. 13 Poznámka: Vztah u 3 (m) pro odhad složky standardní nejistoty pocházející z přirozené variability mezi jednotlivými váženími má charakter směrodatné odchylky opakovatelnosti, vztah u 4 (m) pro odhad složky nejistoty pocházející z denního driftu má charakter směrodatné odchylky reprodukovatelnosti. 4. Odhad rozšířené nejistoty Rozšířená (celková) nejistota U hodnoty hmotnosti jako výsledku zkoušky/měření je dána vztahem: U = k u c (m) kde k je koeficient rozšíření, u c (m) je standardní kombinovaná nejistota (= standardní nejistota) změřené hodnoty hmotnosti. Koeficient rozšíření k = 2 odpovídá úrovni spolehlivosti přibližně 95 %. Odhad nejistoty při měření délky 1. Postup zkoušky/stanovení Délka jako rozměrová veličina je přímo stanovovanou proměnnou veličinou (stanovení hodnoty je provedeno posuvným měřidlem); matematicky lze vztah pro stanovení délky popsat jednoduchou funkční závislostí s jednou proměnnou, a to délka l. y = f (l) Poznámka: Hodnota skutečné délky L je odhadována ze změřené hodnoty délky l jako výsledku zkoušky/měření na základě vztahu: L = l(1 + T) = l + (l T)

14 část 3, díl 8, kapitola 4, str. 14 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ kde je koeficient teplotní roztažnosti, T je možný teplotní rozsah. 2. Odhad standardní kombinované nejistoty Standardní kombinovaná nejistota hodnoty délky jako výsledek zkoušky/měření může být odhadována podle Gaussova zákona pro jednu měřenou proměnnou veličinu: kde u c (l) u c (l) = u(l) u 2 1 (l) + u 2 2 (l) u 2 n(l) u i (l) (= u(l)) je standardní kombinovaná nejistota výsledku zkoušky (= standardní nejistota výsledku měření), tedy hodnoty délky l, jsou dílčí složky standardní nejistoty (standardní kombinované nejistoty) hodnoty délky. Standardní nejistota údaje délky jako výsledku zkoušky/měření může pocházet například z následujících zdrojů tzv. dílčí složky standardní nejistoty (standardní kombinované nejistoty) hodnoty délky (výčet níže uvedených dílčích složek nemusí být úplný): u 1 (l) by mohla být dílčí složka standardní nejistoty pocházející z kalibrace posuvného měřidla, u 2 (l) by mohla být dílčí složka standardní nejistoty pocházející z nepřesností při odečítání hodnoty/omezené rozlišení displeje nebo stupnice posuvného měřidla, u 3 (l) by mohla být dílčí složka standardní nejistoty pocházející z přirozené variability mezi jednotlivými měřeními, u 4 (l) by mohla být dílčí složka standardní nejistoty pocházející z rozdílných teplot kalibrace posuvného měřidla ve srovnání s teplotou měření.

15 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ Dílčí složka standardní nejistoty pocházející z přirozené variability mezi jednotlivými měřeními délky u 3 (l) je dána různými vlivy a charakterizuje vliv náhodných příčin na proměnlivost opakovaných výsledků. Složka standardní nejistoty pocházející z přirozené variability mezi jednotlivými měřeními je odčást 3, díl 8, kapitola 4, str. 15 Vztah (2) pro odhad standardní kombinované nejistoty (= standardní nejistoty) výsledku zkoušky/hodnoty délky bude mít tedy tvar: u c (l) = u(l) u 2 1 (l) + u 2 2 (l ) + u 2 3 ( l) + u 2 4 (l) 3. Odhad standardní nejistoty Dílčí složka standardní nejistoty pocházející z kalibrace posuvného měřidla u 1 (l) je dána omezenou správností kalibrace posuvného měřidla. Údaj je udáván v kalibračním listě nejčastěji jako celková (rozšířená) nejistota U l pro úroveň spolehlivosti přibližně 95 %. Převod na směrodatnou odchylku je třeba provést dle vztahu: U l u1 (l) = 2 Dílčí složka standardní nejistoty pocházející z nepřesnosti při odečítání hodnoty u 2 (l) je dána omezenou rozlišitelností displeje nebo stupnice posuvného měřidla. Rozlišitelnost displeje nebo stupnice posuvného měřidla je dána dílkem stupnice e. Převod na směrodatnou odchylku při uvažovaném rovnoměrném rozdělení je třeba provést dle vztahu: E u 2 (l) = 3 kde E je 0,5 posledního platného místa (E = e/2).

16 část 3, díl 8, kapitola 4, str. 16 PROKAZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ hadována směrodatnou odchylkou výběrového souboru pro výsledky opakovaných měření vzorku nebo kontrolních měření: (l i l ) 2 i=1 u 3 (l) = n 1 Dílčí složka standardní nejistoty pocházející z rozdílných teplot kalibrace posuvného měřidla ve srovnání s teplotou měření u 4 (l) je dána rozdílností podmínek při vlastní kalibraci posuvného měřidla a vlastním měřením. Složka standardní nejistoty pocházející z rozdílných teplot kalibrace posuvného měřidla ve srovnání s teplotou měření je odhadována pro hodnotu délky l a koeficient teplotní roztažnosti a za předpokladu rovnoměrného rozdělení změn teploty ± T dle vztahu: l T u 4 (l) = 3 n 4. Odhad rozšířené nejistoty Rozšířená (celková) nejistota U hodnoty délky jako výsledku zkoušky/měření je dána vztahem: U = k u c (l) kde k je koeficient rozšíření, u c (l) je standardní kombinovaná nejistota (= standardní nejistota) změřené hodnoty délky. Koeficient rozšíření k = 2 odpovídá úrovni spolehlivosti přibližně 95 %.

Posouzení přesnosti měření

Posouzení přesnosti měření Přesnost měření Posouzení přesnosti měření Hodnotu kvantitativně popsaného parametru jakéhokoliv objektu zjistíme jedině měřením. Reálné měření má vždy omezenou přesnost V minulosti sloužila k posouzení

Více

VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření

VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ. #2 Nejistoty měření VYSOKONAPĚŤOVÉ ZKUŠEBNICTVÍ # Nejistoty měření Přesnost měření Klasický způsob vyjádření přesnosti měření chyba měření: Absolutní chyba X = X M X(S) Relativní chyba δ X = X(M) X(S) - X(M) je naměřená hodnota

Více

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření Jan Krystek 9. května 2019 CHYBY A NEJISTOTY MĚŘENÍ Každé měření je zatíženo určitou nepřesností způsobenou nejrůznějšími negativními vlivy,

Více

Vyjadřování přesnosti v metrologii

Vyjadřování přesnosti v metrologii Vyjadřování přesnosti v metrologii Měření soubor činností, jejichž cílem je stanovit hodnotu veličiny. Výsledek měření hodnota získaná měřením přisouzená měřené veličině. Chyba měření výsledek měření mínus

Více

Detailní porozumění podstatě měření

Detailní porozumění podstatě měření Nejistoty Účel Zjištění intervalu hodnot okolo výsledku měření, který lze přiřadit k hodnotě měřené veličiny Nejčastěji X X [%] X U X U [%] V roce 1990 byl vydán dokument WECC 19/90, který představoval

Více

NEJISTOTA MĚŘENÍ. David MILDE, 2014 DEFINICE

NEJISTOTA MĚŘENÍ. David MILDE, 2014 DEFINICE NEJISTOTA MĚŘENÍ David MILDE, 014 DEFINICE Nejistota měření: nezáporný parametr charakterizující rozptýlení hodnot veličiny přiřazených k měřené veličině na základě použité informace. POZNÁMKA 1 Nejistota

Více

POČET PLATNÝCH ČÍSLIC PRAVIDLA PRO UVÁDĚNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ 2

POČET PLATNÝCH ČÍSLIC PRAVIDLA PRO UVÁDĚNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ 2 PRAVIDLA PRO UVÁDĚNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ RNDr. Simona Klenovská ČMI Brno POČET PLATNÝCH ČÍSLIC PRAVIDLA PRO UVÁDĚNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ 2 Při stanovování počtu platných číslic použijeme následující metodu: u každého

Více

Náhodné chyby přímých měření

Náhodné 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.

Více

Postup pro kalibraci vyměřené zkušební dráhy pro stanovení konstanty vozidla W a účinného obvodu pneumatik (dále jen dráhy )

Postup pro kalibraci vyměřené zkušební dráhy pro stanovení konstanty vozidla W a účinného obvodu pneumatik (dále jen dráhy ) Postup pro kalibraci vyměřené zkušební dráhy pro stanovení konstanty vozidla W a účinného obvodu pneumatik (dále jen dráhy ) Kalibrace se provede porovnávací metodou pomocí kalibrovaného ocelového měřicího

Více

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová Úvod do teorie měření Eva Hejnová Literatura: Novák, R. Úvod do teorie měření. Ústí nad Labem: UJEP, 2003 Sprušil, B., Zieleniecová, P.: Úvod do teorie fyzikálních měření. Praha: SPN, 1985 Brož, J. a kol.

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace 17.SPEC-ch.2. ZS 2014/2015 2014 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace

Více

Teorie měření a regulace

Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb semmmm Teorie měření a regulace nejistoty - 2 17.SPEC-ch.3. ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. NEJISTOTY MĚŘENÍ a co s tím souvisí 2. Speciál informací

Více

POKYN PRO UVÁDĚNÍ SHODY A NEJISTOT MĚŘENÍ V PROTOKOLECH O ZKOUŠKÁCH

POKYN PRO UVÁDĚNÍ SHODY A NEJISTOT MĚŘENÍ V PROTOKOLECH O ZKOUŠKÁCH POKYN PRO UVÁDĚNÍ SHODY A NEJISTOT MĚŘENÍ V PROTOKOLECH O ZKOUŠKÁCH Obsah. ÚČEL 2 2. SOUVISEJÍCÍ PŘEDPISY 2 3. VYSVĚTLENÍ POJMU DEFINICE NEJISTOTA MĚŘENÍ 2 4. STANOVENÍ NEJISTOTY MĚŘENÍM 3 4. STANOVENÍ

Více

KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. Stanovení základních materiálových parametrů

KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. Stanovení základních materiálových parametrů KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE Stanovení základních materiálových parametrů Vzor laboratorního protokolu Titulní strana: název experimentu jména studentů v pracovní skupině datum Protokol:

Více

Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin

Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin Viz oskenovaný text ze skript Sprušil, Zieleniecová: Úvod do teorie fyzikálních měření http://physics.ujep.cz/~ehejnova/utm/materialy_studium/chyby_meridel.pdf

Více

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Náhodné (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

Více

Použitý rezistor (jmenovitá hodnota): R1 = 270 kω je přesný metalizovaný rezistor s přesností ± 0,1%.

Použitý rezistor (jmenovitá hodnota): R1 = 270 kω je přesný metalizovaný rezistor s přesností ± 0,1%. Laboratorní úloha Snímač teploty R je zapojený podle schema na Obr. 1. Snímač je termistor typ B57164K [] se jmenovitým odporem pro teplotu 5 C R 5 00 Ω ± 10 %. Závislost odporu termistoru na teplotě je

Více

Základní terminologické pojmy (Mezinárodní metrologický slovník VIM3)

Základní terminologické pojmy (Mezinárodní metrologický slovník VIM3) Základní terminologické pojmy (Mezinárodní metrologický slovník VIM3) Přesnost a správnost v metrologii V běžné řeči zaměnitelné pojmy. V metrologii a chemii ne! Anglický termín Measurement trueness Measurement

Více

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová Úvod do teorie měření Eva Hejnová Program semináře 1. Základní pojmy - metody měření, druhy chyb, počítání s neúplnými čísly, zaokrouhlování 2. Chyby přímých měření - aritmetický průměr a směrodatná odchylka,

Více

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů

Inferenční statistika - úvod. z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů Inferenční statistika - úvod z-skóry normální rozdělení pravděpodobnost rozdělení výběrových průměrů Pravděpodobnost postupy induktivní statistiky vycházejí z teorie pravděpodobnosti pravděpodobnost, že

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství Ústav strojírenské technologie. Ing. Petr Koška

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství Ústav strojírenské technologie. Ing. Petr Koška VYSOKÉ UČNÍ TCHNICKÉ V RNĚ Fakulta strojního inženýrství Ústav strojírenské technologie Ing. Petr Koška ASPKTY SPOLHLIVOSTI PŘI ANALÝZ RIZIK V PROCSU POSUZOVÁNÍ SHODY (Vyjadřování nejistoty výsledků při

Více

Bilance nejistot v oblasti průtoku vody. Mgr. Jindřich Bílek

Bilance nejistot v oblasti průtoku vody. Mgr. Jindřich Bílek Bilance nejistot v oblasti průtok vody Mgr. Jindřich Bílek Nejistota měření Parametr přiřazený k výsledk měření ymezje interval, o němž se s rčito úrovní pravděpodobnosti předpokládá, že v něm leží sktečná

Více

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality

Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality Analytické znaky laboratorní metody Interní kontrola kvality Externí kontrola kvality RNDr. Alena Mikušková FN Brno Pracoviště dětské medicíny, OKB amikuskova@fnbrno.cz Analytické znaky laboratorní metody

Více

Resolution, Accuracy, Precision, Trueness

Resolution, Accuracy, Precision, Trueness Věra Fišerová 26.11.2013 Resolution, Accuracy, Precision, Trueness Při skenování se používá mnoho pojmů.. Shodnost měření, rozlišení, pravdivost měření, přesnost, opakovatelnost, nejistota měření, chyba

Více

T- MaR. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb. Teorie měření a regulace. Podmínky názvy. 1.c-pod. ZS 2015/ Ing. Václav Rada, CSc.

T- MaR. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb. Teorie měření a regulace. Podmínky názvy. 1.c-pod. ZS 2015/ Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace Podmínky názvy 1.c-pod. ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. MĚŘENÍ praktická část OBECNÝ ÚVOD Veškerá měření mohou probíhat

Více

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ Má-li analytický výsledek objektivně vypovídat o chemickém složení vzorku, musí splňovat určitá kriteria: Mezinárodní metrologický slovník (VIM 3),

Více

CW01 - Teorie měření a regulace

CW01 - Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 - Teorie měření a regulace ZS 2014/2015 2.p-1a.mt 2014 - Ing. Václav Rada, CSc. Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace

Více

Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin

Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin Jaké měřidlo je vhodné zvolit? Pravidla: Přesnost měřidla má být pětkrát až desetkrát vyšší, než je požadovaná přesnost měření. Např. chceme-li

Více

Počítání s neúplnými čísly 1

Počítání s neúplnými čísly 1 Aproximace čísla A: Počítání s neúplnými čísly 1 A = a ± nebo A a, a + Aproximace čísla B: B = b ± β nebo B b β, b + β nebo a A a+ nebo b β B b + β Součet neúplných čísel odvození: a + b β A + B a+ + (b

Více

Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie

Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat při managementu jakosti Semestrální práce Výpočet nejistoty analytického stanovení Ing. Jan Balcárek, Ph.D. vedoucí Centrálních

Více

Nejistota měření. Thomas Hesse HBM Darmstadt

Nejistota měření. Thomas Hesse HBM Darmstadt Nejistota měření Thomas Hesse HBM Darmstadt Prof. Werner Richter: Výsledek měření bez určení nejistoty měření je nejistý, takový výsledek je lépe ignorovat" V podstatě je výsledek měření aproximací nebo

Více

Technická diagnostika, chyby měření

Technická diagnostika, chyby měření Technická diagnostika, chyby měření Obsah přednášky Technická diagnostika Měřicí řetězec Typy chyb měření Příklad diagnostiky: termovize ložisko 95 C měření 2/21 Co to je? Technická diagnostika Obdoba

Více

STAVEBNÍ LÁTKY CVIČEBNICE K PŘEDMĚTU AI01

STAVEBNÍ LÁTKY CVIČEBNICE K PŘEDMĚTU AI01 VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA STAVEBNÍ Ústav stavebního zkušebnictví STAVEBNÍ LÁTKY CVIČEBNICE K PŘEDMĚTU AI1 Ing. Věra Heřmánková, Ph.D. a kolektiv Student: Studijní skupina: Školní rok: Zkratka

Více

Stanovení akustického výkonu Nejistoty měření. Ing. Miroslav Kučera, Ph.D.

Stanovení akustického výkonu Nejistoty měření. Ing. Miroslav Kučera, Ph.D. Stanovení akustického výkonu Nejistoty měření Ing. Miroslav Kučera, Ph.D. Využití měření intenzity zvuku pro stanovení akustického výkonu klapek? Výhody: 1) přímé stanovení akustického výkonu zvláště při

Více

Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni

Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni Statistické vyhodnocování ankety pilotního projektu Kvalita výuky na Západočeské univerzitě v Plzni Kvantifikace dat Pro potřeby statistického zpracování byly odpovědi převedeny na kardinální intervalovou

Více

Literatura Elektrická měření - Přístroje a metody, Metrologie Elektrotechnická měření - měřící přístroje

Literatura Elektrická měření - Přístroje a metody, Metrologie Elektrotechnická měření - měřící přístroje Měření Literatura Haasz Vladimír, Sedláček Miloš: Elektrická měření - Přístroje a metody, nakladatelství ČVUT, 2005, ISBN 80-01-02731-7 Boháček Jaroslav: Metrologie, nakladatelství ČVUT, 2013, ISBN 978-80-01-04839-9

Více

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová Úvod do teorie měření Eva Hejnová Literatura: Novák, R. Úvod do teorie měření. Ústí nad Labem: UJEP, 2003 Sprušil, B., Zieleniecová, P.: Úvod do teorie fyzikálních měření. Praha: SPN, 1985 Brož, J. a kol.

Více

Nejistoty kalibrací a měření pístových pipet. Ing. Alena Vospělová Český metrologický institut Okružní Brno

Nejistoty kalibrací a měření pístových pipet. Ing. Alena Vospělová Český metrologický institut Okružní Brno Nejistoty kalibrací a měření pístových pipet Ing. Alena Vospělová Český metrologický institut Okružní 31 638 Brno 1 NORMATIVNÍ ODKAZY ČSN EN ISO 8655-1 Pístové objemové odměrné přístroje Část 1: Termíny,

Více

Metodika pro stanovení cílové hodnoty obsahu hotově balených výrobků

Metodika pro stanovení cílové hodnoty obsahu hotově balených výrobků ČESKÉ KALIBRAČNÍ SDRUŽENÍ, z.s Slovinská 47, 612 00 Brno Metodika pro stanovení cílové hodnoty obsahu hotově balených výrobků (plněných hmotnostně) Číslo úkolu: VII/12/16 Název úkolu: Zpracování metodiky

Více

Teorie měření a regulace

Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace chyby*nejistoty - 1 17.SP-ch.3cv ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. CHYBY Označení v literatuře není jednotné. obvyklý symbol

Více

Chyby a neurčitosti měření

Chyby a neurčitosti měření Radioelektronická měření (MREM) Chyby a neurčitosti měření 10. přednáška Jiří Dřínovský Ústav radioelektroniky FEKT VUT v Brně Základní pojmy Měření je souhrn činností s cílem určit hodnotu měřené veličiny

Více

Teorie měření a regulace

Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb Teorie měření a regulace chyby*nejistoty 17.SP-ch.1p ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. CHYBY Označení v literatuře není jednotné. obvyklý symbol

Více

Způsobilost systému měření podle normy ČSN ISO doc. Ing. Eva Jarošová, CSc.

Způsobilost systému měření podle normy ČSN ISO doc. Ing. Eva Jarošová, CSc. Způsobilost systému měření podle normy ČSN ISO 22514-7 doc. Ing. Eva Jarošová, CSc. Předmět normy Postup validace měřicího systému a procesu měření (ověření, zda daný proces měření vyhovuje požadavkům

Více

KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. GUM: Vyjádření nejistot měření

KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE. GUM: Vyjádření nejistot měření KATEDRA MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ A CHEMIE GUM: Vyjádření nejistot měření Chyby a nejistoty měření - V praxi nejsou žádná měření, žádné měřicí metody ani žádné přístroje absolutně přesné. - Výsledek měření

Více

Statistické vyhodnocení zkoušek betonového kompozitu

Statistické vyhodnocení zkoušek betonového kompozitu Statistické vyhodnocení zkoušek betonového kompozitu Thákurova 7, 166 29 Praha 6 Dejvice Česká republika Program přednášek a cvičení Výuka: Středa 10:00-11:40, C -204 Přednášky a cvičení: Statistické vyhodnocení

Více

Počet stran protokolu Datum provedení zkoušek: : 9. 1-27. 2. 2015

Počet stran protokolu Datum provedení zkoušek: : 9. 1-27. 2. 2015 17. listopadu 15, 708 33 Ostrava-Poruba http://www.hgf.vsb.cz/zl Tel.: 59 732 5287 E-mail: jindrich.sancer@vsb.cz Protokol o zkouškách č. 761 Zákazník: Výzkumný ústav anorganické Adresa: evoluční 84, 400

Více

VYUŽITÍ MULTIFUNKČNÍHO KALIBRÁTORU PRO ZKRÁCENOU ZKOUŠKU PŘEPOČÍTÁVAČE MNOŽSTVÍ PLYNU

VYUŽITÍ MULTIFUNKČNÍHO KALIBRÁTORU PRO ZKRÁCENOU ZKOUŠKU PŘEPOČÍTÁVAČE MNOŽSTVÍ PLYNU VYUŽITÍ MULTIFUNKČNÍHO KALIBRÁTORU PRO ZKRÁCENOU ZKOUŠKU PŘEPOČÍTÁVAČE MNOŽSTVÍ PLYNU potrubí průtokoměr průtok teplota tlak Přepočítávač množství plynu 4. ročník mezinárodní konference 10. a 11. listopadu

Více

Nejistota měř. ěření, návaznost a kontrola kvality. Miroslav Janošík

Nejistota měř. ěření, návaznost a kontrola kvality. Miroslav Janošík Nejistota měř ěření, návaznost a kontrola kvality Miroslav Janošík Obsah Referenční materiály Návaznost referenčních materiálů Nejistota Kontrola kvality Westgardova pravidla Unity Referenční materiál

Více

8/2.1 POŽADAVKY NA PROCESY MĚŘENÍ A MĚŘICÍ VYBAVENÍ

8/2.1 POŽADAVKY NA PROCESY MĚŘENÍ A MĚŘICÍ VYBAVENÍ MANAGEMENT PROCESŮ Systémy managementu měření se obecně v podnicích používají ke kontrole vlastní produkce, ať už ve fázi vstupní, mezioperační nebo výstupní. Procesy měření v sobě zahrnují nemalé úsilí

Více

Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin

Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin Chyby měřidel a metody měření vybraných fyzikálních veličin Jaké měřidlo je vhodné zvolit? Pravidla: Přesnost měřidla má být pětkrát až desetkrát vyšší, než je požadovaná přesnost měření. Např. chceme-li

Více

Induktivní statistika. z-skóry pravděpodobnost

Induktivní statistika. z-skóry pravděpodobnost Induktivní statistika z-skóry pravděpodobnost normální rozdělení Z-skóry umožňují najít a popsat pozici každé hodnoty v rámci rozdělení hodnot a také srovnávání hodnot pocházejících z měření na rozdílných

Více

Simulace. Simulace dat. Parametry

Simulace. Simulace dat. Parametry Simulace Simulace dat Menu: QCExpert Simulace Simulace dat Tento modul je určen pro generování pseudonáhodných dat s danými statistickými vlastnostmi. Nabízí čtyři typy rozdělení: normální, logaritmicko-normální,

Více

Chyby měření 210DPSM

Chyby měření 210DPSM Chyby měření 210DPSM Jan Zatloukal Stručný přehled Zdroje a druhy chyb Systematické chyby měření Náhodné chyby měření Spojité a diskrétní náhodné veličiny Normální rozdělení a jeho vlastnosti Odhad parametrů

Více

Počet stran protokolu Datum provedení zkoušek: 19. 7. 11. 9. 2012

Počet stran protokolu Datum provedení zkoušek: 19. 7. 11. 9. 2012 17. listopadu 15, 708 33 Ostrava-Poruba http://www.hgf.vsb.cz/zl Tel.: 59 732 5287 E-mail: jindrich.sancer@vsb.cz Protokol o zkouškách č. 518 Zákazník: Výzkumný ústav anorganické Adresa: evoluční 84, 400

Více

Vyjadřování nejistot

Vyjadřování nejistot ÚČEL Účelem stanovení nejistot při měření je zjištění intervalu hodnot okolo výsledku měření, který lze přiřadit k hodnotě měřené veličiny. Nejistota měření zjištěná při kalibraci je základem pro zjištění

Více

Počet stran protokolu Datum provedení zkoušek: 10. 10. 5. 12. 2014

Počet stran protokolu Datum provedení zkoušek: 10. 10. 5. 12. 2014 17. listopadu 15, 708 33 Ostrava-Poruba http://www.hgf.vsb.cz/zl Tel.: 59 732 5287 E-mail: jindrich.sancer@vsb.cz Protokol o zkouškách č. 732 Zákazník: Výzkumný ústav anorganické Adresa: evoluční 84, 400

Více

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů.

Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů. Měřicí aparatura 1 / 34 Fyzikální veličiny Charakterizují kvantitativně vlastnosti předmětů a jevů. Můžeme je dělit: Podle rozměrů: Bezrozměrné (index lomu, poměry) S rozměrem fyzikální veličiny velikost

Více

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová Úvod do teorie měření Eva Hejnová Podmínky získání zápočtu: Podmínkou pro získání zápočtu je účast na cvičeních (maximálně tři absence) a úspěšné splnění jednoho písemného testu alespoň na 50 % max. počtu

Více

Teorie měření a regulace

Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb CW01 Teorie měření a regulace Praxe názvy 1. ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. OBECNÝ ÚVOD - praxe Elektrotechnická měření mohou probíhat pouze při

Více

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model LINEÁRNÍ REGRESE Chemometrie I, David MILDE Lineární regresní model 1 Typy závislosti 2 proměnných FUNKČNÍ VZTAH: 2 závisle proměnné: určité hodnotě x odpovídá jediná hodnota y. KORELACE: 2 náhodné (nezávislé)

Více

ZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI

ZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI ZABEZPEČENÍ KVALITY V LABORATOŘI David MILDE, 2014-2017 QUALITY KVALITA (JAKOST) Kvalita = soubor znaků a charakteristik výrobku či služby, který může uspokojit určitou potřebu. Kvalita v laboratoři=výsledky,které:

Více

Teorie měření a regulace

Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb semmmm Teorie měření a regulace chyby*nejistoty - 2 17.SP-ch.4cv ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. CHYBY Označení v literatuře není jednotné. obvyklý

Více

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod.

P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod. P13: Statistické postupy vyhodnocování únavových zkoušek, aplikace normálního, Weibullova rozdělení, apod. Matematický přístup k výsledkům únavových zkoušek Náhodnost výsledků únavových zkoušek. Únavové

Více

Semestrální práce. 2. semestr

Semestrální práce. 2. semestr Licenční studium č. 89002 Semestrální práce 2. semestr PŘEDMĚT 2.2 KALIBRACE A LIMITY JEJÍ PŘESNOSTI Příklad 1 Lineární kalibrace Příklad 2 Nelineární kalibrace Příklad 3 Rozlišení mezi lineární a nelineární

Více

Počet stran protokolu Datum provedení zkoušek: 9. 3. - 25. 4. 2012

Počet stran protokolu Datum provedení zkoušek: 9. 3. - 25. 4. 2012 Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava, 17. listopadu 15, 708 33 Ostrava-Poruba http://www.hgf.vsb.cz/zl Tel.: 59 732 5287 E-mail: jindrich.sancer@vsb.cz Protokol o zkouškách č. 501 Zákazník:

Více

SPOLEHLIVOST KONSTRUKCÍ statistické vyhodnocení materiálových zkoušek

SPOLEHLIVOST KONSTRUKCÍ statistické vyhodnocení materiálových zkoušek SPOLEHLIVOST KONSTRUKCÍ statistické vyhodnocení materiálových zkoušek Thákurova 7, 166 29 Praha 6 Dejvice Česká republika Program přednášek a cvičení Výuka: Úterý 12:00-13:40, C -219 Přednášky a cvičení:

Více

- 1 - 1. - osobnostní rozvoj cvičení pozornosti,vnímaní a soustředění při řešení příkladů,, řešení problémů

- 1 - 1. - osobnostní rozvoj cvičení pozornosti,vnímaní a soustředění při řešení příkladů,, řešení problémů - 1 - Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vyučovací předmět: Matematika 6.ročník Výstup Učivo Průřezová témata - čte, zapisuje a porovnává přirozená čísla s přirozenými čísly - zpaměti a písemně

Více

ČESKÉ KALIBRAČNÍ SDRUŽENÍ Slovinská 47, Brno. Postup pro kalibraci dávkovacích vah používaných ve výrobnách betonu

ČESKÉ KALIBRAČNÍ SDRUŽENÍ Slovinská 47, Brno. Postup pro kalibraci dávkovacích vah používaných ve výrobnách betonu ČESKÉ KALIBRAČNÍ SDRUŽENÍ Slovinská 47, 612 00 Brno Postup pro kalibraci dávkovacích vah používaných ve výrobnách betonu VYPRACOVÁNÍ POSTUPU BYLO FINANCOVÁNO V RÁMCI PLÁNU STANDARDIZACE PROGRAM ROZVOJE

Více

Měření délky, určení objemu tělesa a jeho hustoty

Měření délky, určení objemu tělesa a jeho hustoty Úloha č. 1a Měření délky, určení objemu tělesa a jeho hustoty Úkoly měření: 1. Seznámení se s měřicími přístroji posuvné měřítko, mikrometr, laboratorní váhy. 2. Opakovaně (10x) změřte rozměry dvou zadaných

Více

KALIBRACE. Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3)

KALIBRACE. Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3) KALIBRACE Chemometrie I, David MILDE Definice kalibrace: mezinárodní metrologický slovník (VIM 3) Činnost, která za specifikovaných podmínek v prvním kroku stanoví vztah mezi hodnotami veličiny s nejistotami

Více

Mˇ eˇren ı ˇ cetnost ı (Poissonovo rozdˇ elen ı) 1 / 56

Mˇ eˇren ı ˇ cetnost ı (Poissonovo rozdˇ elen ı) 1 / 56 Měření četností (Poissonovo rozdělení) 1 / 56 Měření četností (Poissonovo rozdělení) Motivace: měření aktivity zdroje Geiger-Müllerův čítac: aktivita: 1 Bq = 1 částice / 1 s = s 1 Jaká je přesnost měření?

Více

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II

Základy biostatistiky II. Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II Základy biostatistiky II Veřejné zdravotnictví 3.LF UK - II Teoretické rozložení-matematické modely rozložení Naměřená data Výběrové rozložení Teoretické rozložení 1 e 2 x 2 Teoretické rozložení-matematické

Více

Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy

Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy Přednáška XI. Asociace ve čtyřpolní tabulce a základy korelační analýzy Relativní riziko a poměr šancí Princip korelace dvou náhodných veličin Korelační koeficienty Pearsonůva Spearmanův Korelace a kauzalita

Více

Úloha č.2 Vážení. Jméno: Datum provedení: TEORETICKÝ ÚVOD

Úloha č.2 Vážení. Jméno: Datum provedení: TEORETICKÝ ÚVOD Jméno: Obor: Datum provedení: TEORETICKÝ ÚVOD Jednou ze základních operací v biochemické laboratoři je vážení. Ve většině případů právě přesnost a správnost navažovaného množství látky má vliv na výsledek

Více

Kalkulace závažnosti komorbidit a komplikací pro CZ-DRG

Kalkulace závažnosti komorbidit a komplikací pro CZ-DRG Kalkulace závažnosti komorbidit a komplikací pro CZ-DRG Michal Uher a analytický tým projektu DRG Restart Ústav zdravotnických informací a statistiky ČR, Praha Institut biostatistiky a analýzy, Lékařská

Více

Vyhodnocení součinitele alfa z dat naměřených v reálných podmínkách při teplotách 80 C a pokojové teplotě.

Vyhodnocení součinitele alfa z dat naměřených v reálných podmínkách při teplotách 80 C a pokojové teplotě. oučinitel odporu Vyhodnocení součinitele alfa z dat naměřených v reálných podmínkách při teplotách 80 C a pokojové teplotě Zadání: Vypočtěte hodnotu součinitele α s platinového odporového teploměru Pt-00

Více

ANALÝZA DAT V R 2. POPISNÉ STATISTIKY. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK.

ANALÝZA DAT V R 2. POPISNÉ STATISTIKY. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK. ANALÝZA DAT V R 2. POPISNÉ STATISTIKY Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK www.biostatisticka.cz CO SE SKRÝVÁ V DATECH data sbíráme proto, abychom porozuměli

Více

Metody diagnostiky v laboratoři fyzikální vlastnosti. Ing. Ondřej Anton, Ph.D. Ing. Petr Cikrle, Ph.D.

Metody diagnostiky v laboratoři fyzikální vlastnosti. Ing. Ondřej Anton, Ph.D. Ing. Petr Cikrle, Ph.D. Metody diagnostiky v laboratoři fyzikální vlastnosti Ing. Ondřej Anton, Ph.D. Ing. Petr Cikrle, Ph.D. OBSAH Vzorky betonu jádrové vývrty Objemová hmotnost Dynamické moduly pružnosti Pevnost v tlaku Statický

Více

Cvičení z matematiky - volitelný předmět

Cvičení z matematiky - volitelný předmět Vyučovací předmět : Období ročník : Učební texty : Cvičení z matematiky - volitelný předmět 3. období 9. ročník Sbírky úloh, Testy k přijímacím zkouškám, Testy Scio, Kalibro aj. Očekávané výstupy předmětu

Více

Návrh metodiky pro kalibraci vah s automatickou činností a vyjadřování nejistoty měření při těchto kalibracích

Návrh metodiky pro kalibraci vah s automatickou činností a vyjadřování nejistoty měření při těchto kalibracích strana 1 z 17 Návrh metodiky pro kalibraci vah s automatickou činností a vyjadřování nejistoty měření při těchto kalibracích VYPRACOVÁNÍ POSTUPU BYLO FINANCOVÁNO V RÁMCI PLÁNU STANDARDIZACE PROGRAM ROZVOJE

Více

Statistika pro geografy

Statistika pro geografy Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A KOMUNIKAČNÍCH TECHNOLOGIÍ ÚSTAV AUTOMATIZACE A MĚŘICÍ TECHNIKY FACULTY OF ELECTRICAL ENGINEERING AND COMMUNICATION

Více

HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI KONTROLNÍCH PROSTŘEDKŮ

HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI KONTROLNÍCH PROSTŘEDKŮ HODNOCENÍ ZPŮSOBILOSTI KONTROLNÍCH PROSTŘEDKŮ DOC.ING. JIŘÍ PERNIKÁŘ, CSC Požadavky na přesnost měření se neustále zvyšují a současně s tím i požadavky na vyhodnocení kvantifikovatelných charakteristik

Více

Kontrola kvality. Marcela Vlková ÚKIA, FNUSA Veronika Kanderová CLIP, FN Motol

Kontrola kvality. Marcela Vlková ÚKIA, FNUSA Veronika Kanderová CLIP, FN Motol Kontrola kvality Marcela Vlková ÚKIA, FNUSA Veronika Kanderová CLIP, FN Motol Kontrola kvality Výsledky analytických měření mají silný dopad v praxi: v klinických laboratořích mohou rozhodným a někdy i

Více

2005, květen TECHNICKÉ PODMÍNKY TP 200501 pro poměrové indikátory s optickým snímačem. 1. Úvod 4. 2. Oblast použití a všeobecné podmínky 4

2005, květen TECHNICKÉ PODMÍNKY TP 200501 pro poměrové indikátory s optickým snímačem. 1. Úvod 4. 2. Oblast použití a všeobecné podmínky 4 2005, květen TECHNICKÉ PODMÍNKY TP 200501 pro poměrové indikátory s optickým snímačem Počet listů: 13 a elektronickým odečítáním List číslo: 1 VIPA C Obsah 1. Úvod 4 2. Oblast použití a všeobecné podmínky

Více

Uplatnění nových NDT metod při diagnostice stavu objektů dopravní infrastruktury termografie, TSD, GPR a jiné

Uplatnění nových NDT metod při diagnostice stavu objektů dopravní infrastruktury termografie, TSD, GPR a jiné Uplatnění nových NDT metod při diagnostice stavu objektů dopravní infrastruktury termografie, TSD, GPR a jiné Autor: Josef Stryk, Radek Matula, Michal Janků, Ilja Březina, CDV, WP6 Příspěvek byl zpracován

Více

Validace sérologických testů výrobcem. Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012

Validace sérologických testů výrobcem. Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012 Validace sérologických testů výrobcem Vidia spol. s r.o. Ing. František Konečný IV/2012 Legislativa Zákon č. 123/2000 Sb. o zdravotnických prostředcích ve znění pozdějších předpisů Nařízení vlády č. 453/2004

Více

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení 2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků

Více

Teorie měření a regulace

Teorie měření a regulace Ústav technologie, mechanizace a řízení staveb semmmm Teorie měření a regulace chyby 1 17.SPEC-ch.2. ZS 2015/2016 2015 - Ing. Václav Rada, CSc. CHYBY MĚŘENÍ a co s tím souvisí 1. Speciál informací o chybách

Více

Korekční křivka napěťového transformátoru

Korekční křivka napěťového transformátoru 8 Měření korekční křivky napěťového transformátoru 8.1 Zadání úlohy a) pro primární napětí daná tabulkou změřte sekundární napětí na obou sekundárních vinutích a dopočítejte převody transformátoru pro

Více

Kalibrace a limity její přesnosti

Kalibrace a limity její přesnosti Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Kalibrace a limity její přesnosti Semestrální práce Licenční studium GALILEO Interaktivní statistická analýza dat Brno, 2015

Více

Metody analýzy vhodnosti měřicích systémů

Metody analýzy vhodnosti měřicích systémů Ročník 2013 Číslo II Metody analýzy vhodnosti měřicích systémů M. Motyčka, O. Tůmová Katedra technologií a měření, Fakulta elektrotechnická, ZČU v Plzni, Univerzitní 26, Plzeň E-mail : mmotycka@ket.zcu.cz,

Více

Národní informační středisko pro podporu kvality

Národní informační středisko pro podporu kvality Národní informační středisko pro podporu kvality NOVÁ ŘADA NOREM ČSN ISO 3951 Statistické přejímky měřením (ČSN ISO 3951-1 a ČSN ISO 3951-2) Ing. Vratislav Horálek, DrSc. Leden 2011 1. Normy ČSN ISO řady

Více

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod

přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod přesnost (reprodukovatelnost) správnost (skutečná hodnota)? Skutečná hodnota použití různých metod Měření Pb v polyethylenu 36 různými laboratořemi 0,47 0 ± 0,02 1 µmol.g -1 tj. 97,4 ± 4,3 µg.g -1 Měření

Více

Zpracování experimentu I

Zpracování experimentu I Zpracování experimentu I Eva Kutálková, Petr Ponížil Strategický projekt UTB ve Zlíně, reg. č. CZ.02.2.69/0.0/0.0/16_015/0002204 Chyby měření Absolutní chyba měření X je rozdíl mezi hodnotou správnou X

Více

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY

Test z teorie VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY VÝBĚROVÉ CHARAKTERISTIKY A INTERVALOVÉ ODHADY Test z teorie 1. Střední hodnota pevně zvolené náhodné veličiny je a) náhodná veličina, b) konstanta, c) náhodný jev, d) výběrová charakteristika. 2. Výběrový

Více

Mezilaboratorní porovnávací zkoušky jeden z nástrojů zajištění kvality zkoušení. Lenka Velísková, ITC Zlín Zákaznický den,

Mezilaboratorní porovnávací zkoušky jeden z nástrojů zajištění kvality zkoušení. Lenka Velísková, ITC Zlín Zákaznický den, Mezilaboratorní porovnávací zkoušky jeden z nástrojů zajištění kvality zkoušení Lenka Velísková, ITC Zlín Zákaznický den, 17. 3. 2011 Zákazník požadavek na zjištění vlastností nebo parametrů výrobku /

Více

Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK

Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK Oddělení fyzikálních praktik při Kabinetu výuky obecné fyziky MFF UK PRAKTIKUM I. úloha č. 4 Název: Určení závislosti povrchového napětí na koncentraci povrchově aktivní látky Pracoval: Jakub Michálek

Více

Zápočtová práce STATISTIKA I

Zápočtová 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

Více