3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.
|
|
- Květoslava Benešová
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 3. Hodoceí přesost měřeí a vytyčováí. Odchyky a toerace ve výstavbě. 3. Úvod o měřeí obecě 3. Chyby měřeí a jejch děeí 3.. Omyy a hrubé chyby 3.. Systematcké chyby 3..3 Náhodé chyby 3.3 Výpočet charakterstky přesost měřeí 3.4 Zpracováí přímých měřeí stejé přesost 3.5 Zpracováí přímých měřeí estejé přesost 3.6 Příkady a zpracováí výsedků přímých měřeí 3.7 Záko hromaděí směrodatých odchyek 3.8 Příkady a apkac ZHSO 3.9 Vybraé pojmy z geometrcké přesost staveb 3.0 Vytyčovací odchyky ve výstavbě
2 3. Úvod o měřeí obecě. V geodéz měříme především déky, úhy, a dáe také apř. čas, vekost síy tíže apod. Výsedek měřeí je charakterzová čísem, závsým též a vobě jedotek. Ze zkušeost patí : opakuje se měřeí téže večy, tak př sebevětší pečvost jsou získáy obecě růzé výsedky. Je to tím, že žádé měřeí eze zoovat od moha rušvých vvů, havě : - edokoaost ašch smysů, - edokoaost přístrojů, - vější vvy, - edostatečá zaost všech okoostí, které způsobují chyby měřeí atd.
3 3. Úvod o měřeí obecě. Omezováím chyb apř. využtím přesějšího přístroje ze sížt jejch vv, a tak zvýšt přesost měřeí. Proměvé, vem početé, a eje proto v podstatě epostžteé vvy určují číseě výsedek měřeí, který je v určtých mezích áhodou (bovoou a epředvídateou) večou. Rozdíost výsedků měřeí vypývá z fyzkáí podstaty prostředí. Př měřeí a jeho zpracováí je hedáa ejspoehvější hodota výsedku měřeí, odhadováa její přesost a meze její spoehvost. Měřeím č zpracováím měřeí NIKDY ezískáme skutečou hodotu večy, vždy se jedá o odhad. 3
4 3. Chyby měřeí a jejch děeí. Výsedek každého měřeí je evyhuteě zatíže skutečou chybou ε, která je souhrem působeí jedotvých vvů. Skutečou chybu měřeí ε ze vyjádřt pomocí skutečé (správé) hodoty večy X a měřeé hodoty : ε = X Chyby měřeí : - hrubé chyby a omyy, - evyhuteé (áhodé, systematcké). 4
5 3. Chyby měřeí a jejch děeí. 3.. Omyy a hrubé chyby Omyy ejsou způsobey objektvím podmíkam měřeí, ae esprávým úkoy měřče (omy, epozorost, špatá mapuace s přístrojem apod.) Hrubé chyby mohou vzkat akupeím epřízvých vvů ebo jejch eobvykou vekostí jako apř. sý vítr ebo vbrace obrazu cíe v daekohedu. Měřeí s těmto chybam jsou v příkrém rozporu s kotroím měřeím - je uté dvojí měřeí ebo měřeí adbytečých hodot. Nejsou chybam evyhuteým a dáe ejsou uvažováy. 5
6 3. Chyby měřeí a jejch děeí. 3.. Systematcké chyby. Vzkají z jedostraě působících příč,za stejých podmíek ovvňují měřeí ve stejém smysu, tj. chyba měřeí má stejé zaméko vekost. Dáe je ze dět a : - kostatí (př každém měřeí stejé zaméko vekost, apř. chybá déka pásma), - proměvé (jejch vv se měí v závsost a podmíkách měřeí, apř. a tepotě atmosféry apod., jejch vv může mít růzá zaméka). Systematcké chyby je možo potačt seřízeím (rektfkací) přístrojů a pomůcek před měřeím a vhodou metodkou zpracováí měřeí. 6
7 3. Chyby měřeí a jejch děeí. 3.. Náhodé chyby. Takové chyby, které př stejé měřeé večě, metodě měřeí, podmíkách a pečvost, áhodě abývají růzé vekost zaméka. Jedotvě emají žádé zákotost a jsou vzájemě ezávsé, epředvídateé a ezdůvodteé. Ve větších souborech (vícekrát opakovaé měřeí) se však jž řídí jstým statstckým zákotostm. Náhodé chyby stejého druhu mají charakter áhodé večy s ormáím rozděeím pravděpodobost. 7
8 3. Chyby měřeí a jejch děeí. Vastost áhodých chyb : - pravděpodobost vzku kadé č záporé chyby určté vekost je stejá, - maé chyby jsou pravděpodobější (četější) ež veké, - chyby ad určtou mez se evyskytují (resp. považujeme je za hrubé). Hustota pravděpodobost ϕ(x) (také frekvečí fukce) ormáího rozděeí N(E(x),σ ): { x E ( x )} ( x ) e σ ϕ =, x (, ). σ π 8
9 3. Chyby měřeí a jejch děeí. ϕ(x) Frekvečí křvka ormáího rozděeí P B = ϕ A ( x )dx A B x E(x) - σ E(x) - σ E(x) E(x) + σ E(x) + σ Pravděpodobost P, že měřeí bude zatížeo chybou o vekost padoucí do tervau <A;B> je rova poše vyšrafovaé v grafu. 9
10 3. Chyby měřeí a jejch děeí. Někok hodot pravděpodobostí P, charakterzujících ormáí rozděeí : A B P E(x) E(x) + σ 0,34 E(x) σ E(x) + σ 0,68 E(x) E(x) + σ 0,477 E(x) σ E(x) + σ 0,954 E(x) E(x) + 3σ 0,499 E(x) 3σ E(x) + 3σ 0,997 E(x) E(x) +,000 0
11 3. Chyby měřeí a jejch děeí. Co to je směrodatá odchyka σ? Je to parametr popsující ormáí rozděeí. Ve vztahu k měřeí je to charakterstka přesost. Z hedska chyb měřeí je třeba vždy tuto charakterstku terpretovat s ohedem a předchozí tabuku, a tedy s uvědomt, že apř. v tervau < -σ ; σ > od měřeé hodoty se vyskytuje hedaá hodota geometrckého parametru s pravděpodobostí 95 % (za předpokadu, že měřeí mají ormáí rozděeí). Výsedkem vvu áhodých a systematckých chyb je skutečá chyba měřeí : ε = + c
12 3.3 Výpočet charakterstky přesost měřeí. Jako charakterstka přesost měřeí se téměř výhradě využívá směrodatá odchyka σ. Druhy směrodatých odchyek : zákadí : z vekého souboru měřeí, kde, výběrová : ze souboru mešího. Výpočet : ε [ ] εε = σ = = = = ε = X
13 3.4 Zpracováí přímých měřeí stejé přesost Př praktckém měřeí kromě ěkoka máo specfckých případů skutečou hodotu ezáme a v takovémto případě je jako ejpravděpodobější odhad skutečé hodoty možo použít artmetcký průměr. Rozdíy průměré hodoty a jedotvých měřeí jsou pak azýváy opravam v, ze kterých se počítá výběrová směrodatá odchyka σ, přesěj vyjádřeo, její odhad. Výpočet patí pro měřeí stejé přesost (= stejé váhy rové jedé). v [ ] σ vv = = = = = [ ] = = = v = 3
14 3.4 Zpracováí přímých měřeí stejé přesost. Směrodatá odchyka je také áhodá veča pokud provedeme stejě apř. x 0 měřeí a vypočteme dvakrát směrodatou odchyku, obecě ebude stejá. Je pro ustrac je zde uvede vzorec pro výpočet odhadu směrodaté odchyky směrodaté odchyky. σ σ = σ kde je adbytečý počet měřeí, zde = () / ( ) 0,7 0,50 0,35 0,4 0,6 0,0 0,07 0,03 4
15 3.4 Zpracováí přímých měřeí stejé přesost. Pokud je záma směrodatá odchyka jedoho měřeí a byo měřeo vícekrát, směrodatá odchyka průměré hodoty se vypočte pode vzorce σ = σ 5
16 3.5 Zpracováí přímých měřeí estejé přesost. Pokud měřeí emají stejou přesost a tato přesost je záma, je uto zvot jý postup zpracováí. Hodota výsedku měřeí je pak získáa jako vážeý průměr [ p] [ p] = = = = Váhy se určují : p c = σ p p, kde c je voeá kostata. 6
17 3.5 Zpracováí přímých měřeí estejé přesost. Směrodatá odchyka hodoty určeé vážeým průměrem se vypočte [ pvv] [ p]( ) = = = σ = = = p p v ( ), kde opravy se vypočtou v = 7
18 3.6 Příkady a zpracováí výsedků přímých měřeí. Příkad : Déka bya měřea opakovaě pětkrát za stejých podmíek a stejou metodou (= se stejou přesostí). Vypočtěte průměrou déku, přesost jedoho měřeí a přesost průměru. / m v / m vv / m 5,68-0,004,96E-06 5,66 0,0006 3,60E ,67-0,0004,60E ,64 0,006 6,76E ,68-0,004,96E-06 Σ 8,33 0,000,E-05 σ = 5,666 m, = 0,007 m, = 0,00075 m σ 8
19 3.6 Příkady a zpracováí výsedků přímých měřeí. Příkad : Déka bya měřea opakovaě pětkrát růzým metodam (= s růzou přesostí). Vypočtěte průměrou déku a přesost průměru. / m σ / m p. p v / m 5,68 0,0030 0,69 3,908-0,003 5,66 0,000,56 8,79 0, ,67 0,005,00 5,67-0, ,64 0,0035 0,5,869 0, ,68 0,005,00 5,68-0,003 Σ 4,77 6,83 Voba c = 0,005, = 5,667 m, = 0,00056 m σ 9
20 3.7 Záko hromaděí směrodatých odchyek. V moha případech eze ebo eí výhodé přímo měřt určovaou hodotu, a tato se pak určuje zprostředkovaě č výpočtem z jých měřeých hodot. Příkadem může být pocha trojúheíka, jsou- měřey dvě stray a úhe. Potřebujeme eje vypočítat hedaou hodotu, ae také určt její směrodatou odchyku. Záme fukčí vztah mez večam, dokážeme j vypočítat pomocí zákoa hromaděí směrodatých odchyek (ZHSO). ZHSO vychází ze zákoa hromaděí skutečých chyb, který je zaože a totáím dferecáu fukčího vztahu. 0
21 3.7 Záko hromaděí směrodatých odchyek. Záko hromaděí skutečých chyb : Fukčí vztah : y = f ( x, x, x 3, x 4, x 5,..., x k ) Patí : ( ) 3 y + ε = f x + ε, x + ε, x + ε,..., x + ε y x x x3 k x k Vzhedem k tomu, že skutečé chyby jsou oprot měřeým hodotám vem maé, ze rozvout pravou strau vztahu pode Tayorova rozvoje s omezeím pouze a čey prvího řádu. f f y f ( x,..., x )... x + ε = + ε + + ε x y k x x k k
22 3.7 Záko hromaděí směrodatých odchyek. Záko hromaděí skutečých chyb : f f f f ε = ε + ε + ε ε x x x x y x x x3 x k 3 k Skutečé chyby měřeých več zpravda ezáme, ae záme jejch směrodaté odchyky a Záko hromaděí směrodatých odchyek je dá vztahem : f f f σ = σ + σ σ y x x x x x xk k
23 3.7 Záko hromaděí směrodatých odchyek. Záko hromaděí směrodatých odchyek patí za ásedujících podmíek :. Jedotvé měřeé večy, a tedy jejch skutečé chyby, musí být vzájemě ezávsé.. Skutečé chyby mají áhodý charakter, jejch zaméko a vekost se řídí ormáím rozděeím. 3. Chyby jsou oprot měřeým hodotám maé, parcáí dervace musí zůstat praktcky kostatí, změí - se měřeé hodoty o hodoty chyb. 4. Jedotvé čey musí mít stejý fyzkáí rozměr. 3
24 3.8 Příkady a apkac ZHSO. Příkad : Jsou zámy dvě déky a = 34,35 m, b = 8,3 m, které byy změřey se σ a =σ b = 0,00m. Dáe by změře úhe ω = 5,345, σ ω = 0,0045. Určete směrodatou odchyku pochy trojúheíka. a ω b 4
25 3.8 Příkady a apkac ZHSO. Fukčí vztah : P = a b s( ω ) Skutečé chyby : ε P = b s( ω ) ε a + a s( ω ) ε b + π + a b cos( ω ) ε ω ρ = π 5
26 3.8 Příkady a apkac ZHSO. Směrodaté odchyky : b s( ) P a a s( ) b σ = ω σ + ω σ + σ ω + a b cos( ω ) ( ρ ) Úprava pro σ a = σ b = σ d : ( b a ) σ = + s ( ω ) σ P d + 4 σ ( a b cos( )) ω + ω 4 ( ρ ) Po dosazeí : σ P = 0,043 m, P = 384,983 m. 6
27 3.8 Příkady a apkac ZHSO. Příkad : Odvoďte vzorec pro směrodatou odchyku průměru z měřeí, záte- směrodatou odchyku jedoho měřeí σ. Fukčí vztah : [ ] = = Záko hromaděí skutečých chyb : ε = ε + ε ε { } Víme, že všecha měřeí mají stejou směrodatou odchyku. O skutečých chybách ae evíme c (je to áhodá veča) a proto NELZE závorku zjedodušt. Obecě patí : ε ε... ε 7
28 3.8 Příkady a apkac ZHSO. Záko hromaděí směrodatých odchyek : Ze zadáí víme, že všecha měřeí mají stejou směrodatou odchyku. Proto patí : σ = σ =... = σ = σ σ σ = σ + σ σ = σ = { } ( ) 8
29 3.9 Vybraé pojmy z geometrcké přesost staveb. Zákadí hodota geometrckého parametru Skutečá hodota g.p. Skutečá odchyka Mezí odchyka Přesost kotroího měřeí Hodota uvedeá v projektové dokumetac. Hodota ve skutečost. Rozdí mez projektovaou a měřeou hodotou. Největší přípustá odchyka pro výsedky měřeí. Odvíjí se od požadovaé přesost určeí geometrckého parametru. 9
Geodézie 3 (154GD3) Téma č. 9: Hodnocení a rozbory přesnosti výškových měření.
Geodéze 3 (54GD3) Téma č. 9: Úvod o měřeí obecě. V geodéz měříme především déky, úhy, a dáe také apř. čas, vekost síy tíže apod. Výsedek měřeí je charakterzová čísem, závsým též a vobě jedotek. Ze zkušeost
Více3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.
3. Hodoceí přesost měřeí a vytyčováí. Odchylky a tolerace ve výstavbě. 3.1 Úvod o měřeí obecě 3.2 Chyby měřeí a jejch děleí 3.2.1 Omyly a hrubé chyby 3.2.2 Systematcké chyby 3.2.3 Náhodé chyby 3.3 Výpočet
VíceChyby měření: 1. hrubé chyby - nepozornost, omyl, únava pozorovatele... - významně převyšuje rozptyl náhodné chyby 2. systematické chyby - chybné
CHYBY MĚŘENÍ Opakovaé měřeí téže fyzkáí večy evede vždy k přesě stejým výsedkům. Této skutečost bychom se evyhu, kdybychom měřeí provádě s ejvětší důkadostí a precsostí aopak, čím ctvější a přesější jsou
Vícep 1 n zp p p 25 25 100 100 100 100 2,5 z 2,5 1 x x 21 p p 25 25 100 100 100 100 7,5 z 7,5 1 x x 24 Obecný vzorec pro výpočet kvantilů sudé n:
Věk 1. 20 2. 20 3. 21 4. 22 5. 22 6. 23 7. 23 8. 24 9. 24 10. 24 Obecý vzorec pro výpočet kvatlů sudé : Dolí kvartl: p z 100 p p 1 100 p p 25 25 zp 1 10 zp 10 1 100 100 100 100 2,5 z 2,5 1 21 p 0,25 (3)
VíceDoba rozběhu asynchronního motoru.
1 Doba rozběhu asychroího motoru. 1. Doba rozběhu. Pro prví orietaci ke staoveí doby rozběhu asychroího motoru stačí provést přibližý výpočet ze středího urychlovacího mometu a a daých setrvačých hmot
Více17 t. Analytická geometrie přímky rovnice přímky, vzájemná poloha přímek, odchylka přímek, průsečík přímek, vzdálenost přímky od roviny
7 t Aaltická geometrie přímk rovice přímk, vzájemá poloha přímek, odchlka přímek, průsečík přímek, vzdáleost přímk od rovi Parametrické vjádřeí přímk v roviě Přímka je jedozačě určea dvěma růzými bod.
Více1. Základy měření neelektrických veličin
. Základ měřeí eelektrckých velč.. Měřcí řetězec Měřcí řetězec (měřcí soustava) je soubor měřcích čleů (jedotek) účelě uspořádaých tak, ab blo ožě splt požadovaý úkol měřeí, tj. získat formac o velkost
Vícez možností, jak tuto veličinu charakterizovat, je určit součet
6 Charakteristiky áhodé veličiy. Nejdůležitější diskrétí a spojitá rozděleí. 6.1. Číselé charakteristiky áhodé veličiy 6.1.1. Středí hodota Uvažujme ejprve diskrétí áhodou veličiu X s rozděleím {x }, {p
VíceNejistoty v mìøení III: nejistoty nepøímých mìøení
Nestoty v ìøeí III: estoty epøíých ìøeí MÌØIÍ TEHNIK V èácích [] a [] by podá pøehed soèasých ázorù a probeatk estot v ìøeí obecì a pøedstave zpùsob výpoèt estot pø éì ároèých pøíých ìøeích. Teto tøetí
VíceNejistoty 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
VíceTest dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:
Ig. Marta Ltschmaová Statstka I., cvčeí 1 TESTOVÁNÍ NEPARAMETRICKÝCH HYPOTÉZ Dosud jsme se zabýval testováím parametrcký hypotéz, což jsou hypotézy o parametrech rozděleí (populace). Statstckým hypotézám
Více- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.
MATEMATICKÁ STATISTIKA - a základě výběrových dat uuzujeme a obecější kutečot, týkající e základího ouboru; provádíme zevšeobecňující (duktví) úudek - duktví uuzováí pomocí matematcko-tattckých metod je
VíceP2 Chyby a nejistoty měření
P. Chyby měřeí P Žádým měřeí ezískáme správo hodot měřeé veličiy, protože každé měřeí je zatížeo chybo. Chyba charakterizje přesost měřeí. Aalýza chyb je základí podmíko zvyšováí přesosti měřeí. Výsledek
VíceChyby přímých měření. Úvod
Chyby přímých měřeí Úvod Př zjšťováí velkost sledovaé velčy dochází k růzým chybám, které ovlvňují celkový výsledek. V pra eestuje žádá metoda měřeí a měřcí zařízeí, které by bylo absolutě přesé, což zameá,
VíceVY_52_INOVACE_J 05 01
Název a adresa školy: Středí škola průmyslová a umělecká, Opava, příspěvková orgazace, Praskova 399/8, Opava, 74601 Název operačího programu: OP Vzděláváí pro kokureceschopost, oblast podpory 1.5 Regstračí
Více1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Náhodá veličia Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 45/004. Náhodá veličia Většia áhodých pokusů má jako výsledky reálá čísla. Budeme tedy dále áhodou veličiou rozumět proměou, která
Více10.2.3 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI
Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI Zatím jsme počítal s tím, že četost ve vztahu pro vážeý artmetcý průměr byla přrozeá čísla Četost mohou
VíceV. Normální rozdělení
V. Normálí rozděleí 1. Náhodá veličia X má ormovaé ormálí rozděleí N(0; 1). Určete: a) P (X < 1, 5); P (X > 0, 3); P ( 1, 135 < x ); P (X < 3X + ). c) číslo ε takové, že P ( X < ε) = 0,
VíceTesty statistických hypotéz
Úvod Testy statstckých hypotéz Václav Adamec vadamec@medelu.cz Testováí: kvalfkovaá procedura vedoucí v zamítutí ebo ezamítutí ulové hypotézy v podmíkách ejstoty Testy jsou vázáy a rozděleí áhodých velč
VíceOdhady 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:
VíceTento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i
: ometové míry polohy zahrují růzé druhy průměrů pomocí kterých můžeme charakterzovat cetrálí tedec dat ometové míry polohy jsou jedoduché číselé charakterstky které se vyčíslují ze všech prvků výběru
VíceOdhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení
Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází
VíceOdhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Odhady parametrů základího souboru Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt celou populac, provádíme
VíceNáhodný 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
Více12. 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
VíceDynamická pevnost a životnost Statistika
DŽ statistika Dyamická pevost a životost tatistika Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý mechaika.fs.cvt.cz zbyek.hrby@fs.cvt.cz DŽ statistika tatistické metody vyhodocováí dat DŽ statistika 3 tatistické
VíceUniverzita Tomáše Bati ve Zlíně
Univerzita omáše Bati ve Zíně LABORAORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY II Název úohy: Měření tíhového zrychení reverzním a matematickým kyvadem Jméno: Petr Luzar Skupina: I II/1 Datum měření: 3.října 007 Obor: Informační
VíceIV-1 Energie soustavy bodových nábojů... 2 IV-2 Energie elektrického pole pro náboj rozmístěný obecně na povrchu a uvnitř objemu tělesa...
IV- Eergie soustavy bodových ábojů... IV- Eergie elektrického pole pro áboj rozmístěý obecě a povrchu a uvitř objemu tělesa... 3 IV-3 Eergie elektrického pole v abitém kodezátoru... 3 IV-4 Eergie elektrostatického
Více17. Statistické hypotézy parametrické testy
7. Statistické hypotézy parametrické testy V této části se budeme zabývat statistickými hypotézami, pomocí vyšetřujeme jedotlivé parametry populace. K takovýmto šetřeím většiou využíváme ám již dobře zámé
VíceMěřící technika - MT úvod
Měřící techika - MT úvod Historie Už Galileo Galilei zavádí vědecký přístup k měřeí. Jeho výrok Měřit vše, co je měřitelé a co eí měřitelým učiit platí stále. - jedotá soustava jedotek fyz. veliči - símače
Více6 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
Více9.2.5 Sčítání pravděpodobností I
9.2.5 Sčítání pravděpodobností I Předpoklady: 9203 Pedagogická poznámka: Následující problém sice zadávám jako příklad, ale minimálně na začátku s žáky počítám na tabuli. I kvůli tomu, aby jejich úprava
VíceSeznámíte se s pojmem Riemannova integrálu funkce jedné proměnné a geometrickým významem tohoto integrálu.
2. URČITÝ INTEGRÁL 2. Určitý itegrál Průvodce studiem V předcházející kapitole jsme se sezámili s pojmem eurčitý itegrál, který daé fukci přiřazoval opět fukci (přesěji možiu fukcí). V této kapitole se
Víceveličiny 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
VícePOPISNÁ STATISTIKA. Předmět popisné statistiky
STATISTIKA POPISNÁ STATISTIKA Předmět popsé statstky Hromadá data a áhodé velčy Představte s že potřebujete zjstt podrobé a kompleí formace o určtém souboru objektů jedců č událostí (stromech v lese ldech
VíceOdůvodnění. Obecná část
Odůvoděí k ávrhu změy vyhlášky č. 502/2005 Sb., kterou se staoví způsob vykazováí možství elektřy př společém spalováí bomasy a eobovtelého zdroje Obecá část Zhodoceí platého právího stavu Podpora výroby
VíceKvadratické rovnice pro učební obory
Variace 1 Kvadratické rovnice pro učební obory Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jkaékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz. 1. Kvadratické
VíceMendelova univerzita v Brně Statistika projekt
Medelova uverzta v Brě Statstka projekt Vypracoval: Marek Hučík Obsah 1. Úvod... 3. Skupové tříděí... 3 o Data:... 3 o Počet hodot:... 3 o Varačí rozpětí:... 3 o Počet tříd:... 4 o Šířka tervalu:... 4
VíceEKONOMETRIE 8. přednáška Klasický lineární regresní model
EKONOMETRIE 8. předáška Klasický lieárí regresí model Formulace a podmíky (pozor a ozačeí parametrů) Základí edorovicový model: zobrazue ekoomickou hypotézu o vztahu mezi edou vysvětlovaou ekoomickou veličiou
VíceKonec srandy!!! 1.6.1 Mocniny s přirozeným mocnitelem. Předpoklady: základní početní operace
Koec srady!!!.6. Mociy s přirozeým mocitelem Předpoklady: základí početí operace Pedagogická pozámka: Zápis a začátku kapitoly je víc ež je srada. Tato hodia je prví v druhé části studia. Až dosud ehrálo
Více, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle
Měřeí závslostí. Průběh závslost spojtá křvka s jedoduchou rovcí ( jedoduchým průběhem), s malým počtem parametrů, která v rozmezí aměřeých hodot vsthuje průběh závslost, určeí kokrétího tpu křvk (přímka,
VíceSpolehlivost a diagnostika
Spolehlvost a dagostka Složté systémy a jejch spolehlvost: Co je spolehlvost? Vlv spolehlvost kompoetů systému Návrh systému z hledska spolehlvost Aplkace - žvotě důležté systémy - vojeské aplkace Teore
Více5.1. Posloupnosti. Posloupnost je funkce, jejímž definičním oborem je množina všech přirozených čísel.
. 5. Poslouposti, geometrická řada a kombiatorika. 5.. Poslouposti. Posloupost je fukce, jejímž defiičím oborem je možia všech přirozeých čísel. Fukčí hodota této fukce přiřazeá číslu N se azývá -tý čle
Více10.3 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
VíceC V I Č E N Í 4 1. Představení firmy Splintex Czech 2. Vlastnosti skla a skloviny 3. Aditivita 4. Příklady výpočtů
Techologe skla 00/03 C V I Č E N Í 4. Představeí rmy pltex Czech. Vlastost skla a sklovy 3. Adtvta 4. Příklady výpočtů Hospodářská akulta. Představeí rmy pltex Czech a.s. [,] Frma pltex Czech je součástí
VíceInovace předmětů studijních programů strojního inženýrství v oblasti teplotního namáhání
Grantový projekt FRVŠ MŠMT č.97/7/f/a Inovace předmětů studijních programů strojního inženýrství v obasti tepotního namáhání Některé apikace a ukázky konkrétních řešení tepeného namáhání těes. Autorky:
VíceP1: Úvod do experimentálních metod
P1: Úvod do epermetálích metod Chyby a ejstoty měřeí - Každé měřeí je zatížeo určtou epřesostí, která je způsobea ejrůzějším egatvím vlvy, vyskytujícím se v procesu měřeí. - Výsledek měřeí se díky tomu
Více1. K o m b i n a t o r i k a
. K o m b i a t o r i k a V teorii pravděpodobosti a statistice budeme studovat míru výskytu -pravděpodobostvýsledků procesů, které mají áhodý charakter, t.j. při opakováí za stejých podmíek se objevují
VícePřehled vztahů k problematice spoření, důchody, anuitní splácení úvěru
Přehled vztahů k poblematice spořeí, důchody, auití spláceí úvěu Pozámka: Veškeé sazby je do uvedeých vzoců uto dosazovat v jejich elativím vyjádřeí! V případě zdaňováí úokových příjmů je uto dosazovat
VíceLABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE KATEDRA FYZIKY LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY Jméo: Petr Česák Datum měřeí:.3.000 Studjí rok: 999-000, Ročík: Datum odevzdáí: 6.3.000 Studjí skupa: 5 Laboratorí skupa:
Více( + ) ( ) ( ) ( ) ( ) Derivace elementárních funkcí II. Předpoklady: Př. 1: Urči derivaci funkce y = x ; n N.
.. Derivace elemetárích fukcí II Předpoklady: Př. : Urči derivaci fukce y ; N. Budeme postupovat stejě jako předtím dosazeím do vzorce: f ( + ) f ( ) f f ( + ) + + + +... + (biomická věta) + + +... + f
VíceÚkol měření. Použité přístroje a pomůcky. Tabulky a výpočty
Úkol měřeí ) Na základě vějšího fotoelektrického pole staovte velikost Plackovy kostaty h. ) Určete mezí kmitočet a výstupí práci materiálu fotokatody použité fotoky. Porovejte tuto hodotu s výstupími
Vícehttp://www.zlinskedumy.cz
Číslo projektu Číslo a název šablony klíčové aktivity Tematická oblast Autor Ročník 2, 3 Obor Anotace CZ.1.07/1.5.00/34.0514 III/2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Elektronické obvody, vy_32_inovace_ma_42_06
VíceIntervalové odhady parametrů
Itervalové odhady parametrů Petr Pošík Části dokumetu jsou převzaty (i doslově) z Mirko Navara: Pravděpodobost a matematická statistika, https://cw.felk.cvut.cz/lib/ee/fetch.php/courses/a6m33ssl/pms_prit.pdf
VíceZÁKLADNÍ 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
Více1. Základy počtu pravděpodobnosti:
www.cz-milka.et. Základy počtu pravděpodobosti: Přehled pojmů Jev áhodý jev, který v závislosti a áhodě může, ale emusí při uskutečňováí daého komplexu podmíek astat. Náhoda souhr drobých, ezjistitelých
Více9 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( ) 2 2 2. 7.4.8 Výpočty odchylek. Předpoklady: 7406
7.4.8 Výočty odchylek Předoklady: 7406 Pedagogická ozámka: Na octié robráí této hodiy otřebje běžý stdet tak jede a ůl hodiy yčoací. Defiici odchylek ro římky, roiy atd. ž záme ze stereometrie, teď jeom
VíceŘešení: a) Označme f hustotu a F distribuční funkci náhodné veličiny X. Obdobně označme g hustotu a G distribuční funkci náhodné veličiny Y.
VII. Transformace náhodné veličiny. Náhodná veličina X má exponenciální rozdělení Ex(; ) a náhodná veličina Y = X. a) Určete hustotu a distribuční funkci náhodné veličiny Y. b) Vypočtěte E(Y ) a D(Y ).
Více0,063 0,937 0,063 0, P 0,048 0,078 0,95. = funkce CONFIDENCE.NORM(2α; p(1 p)
. Příklad Při průzkumu trhu projevilo 63 z dotázaých zákazíků zájem o iovovaý výrobek, který má být uvede a trh se zákazíky. Odvoďte a odhaděte proceto a počet zájemců v populaci s 95% spolehlivostí. Následě
VíceAPLIKACE REGRESNÍ ANALÝZY NA VÝPOČET BODU ZVRATU
VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV FINANCÍ FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF FINANCES APLIKACE REGRESNÍ ANALÝZY NA VÝPOČET BODU ZVRATU
VíceMezní 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
VíceHYPOTEČNÍ ÚVĚR. , kde v = je diskontní faktor, Dl počáteční výše úvěru, a anuita, i roční úroková sazba v procentech vyjádřená desetinným číslem.
HYPTEČNÍ ÚVĚR Spláceí úvěru stejým splátkam - kostatí auta ÚLHA 1: Mladý maželský pár s dostačujícím příjmy (tz. a získáí hypotéčího úvěru) se rozhodl postavt s meší rodý domek. Podle předběžé kalkulace
VíceLineární regrese ( ) 2
Leárí regrese Častým úolem je staoveí vzájemé závslost dvou (č více) fzálích velč a její matematcé vjádřeí. K tomuto účelu se používají růzé regresí metod, pomocí chž hledáme vhodou fuc f (), apromující
Více( ) 2.4.4 Kreslení grafů funkcí metodou dělení definičního oboru I. Předpoklady: 2401, 2208
.. Kreslení grafů funkcí metodou dělení definičního oboru I Předpoklady: 01, 08 Opakování: Pokud jsme při řešení nerovnic potřebovali vynásobit nerovnici výrazem, nemohli jsme postupovat pro všechna čísla
VíceČíslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů
Číslicová filtrace Použití : Separace sigálů Restaurace sigálů Číslicové filtry Aalogové x číslicové filtry : Aalogové Číslicové: + levé + rychlé + velký dyamický rozsah (v amplitudě i frekveci) - evhodé
VíceL 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.
VíceOdhady 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
VíceSTATISTIKA. 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,
Více4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností
4.2 Elemetárí statstcké zpracováí Výsledkem statstckého zjšťováí (. etapa statstcké čost) jsou euspořádaá, epřehledá data. Proto 2. etapa statstcké čost zpracováí, začíá většou jejch utříděím, zpřehleděím.
Více{ } 9.1.9 Kombinace II. Předpoklady: 9108. =. Vypiš všechny dvoučlenné kombinace sestavené z těchto pěti prvků. Urči počet kombinací pomocí vzorce.
9.1.9 Kombinace II Předpoklady: 9108 Př. 1: Je dána pěti prvková množina: M { a; b; c; d; e} =. Vypiš všechny dvoučlenné kombinace sestavené z těchto pěti prvků. Urči počet kombinací pomocí vzorce. Vypisujeme
Více4.5.9 Vznik střídavého proudu
4.5.9 Vzik střídavého proudu Předpoklady: 4508 Miulá hodia: Pokud se v uzavřeém závitu měí magetický idukčí tok, idukuje se v ěm elektrické apětí =. Př. 1: Vodorově orietovaá smyčka se pohybuje rovoměrě
Vícecenný papír, jehož koupí si investor zajistí předem definované peněžní toky, které obdrží v budoucnosti
DLUHOPISY ceý papír, jehož koupí si ivestor zajistí předem defiovaé peěží toky, které obdrží v budoucosti podle doby splatosti ~ 1 rok dlouhodobé dluhopisy Pokladičí poukázky
Více[ jednotky ] Chyby měření
Chyby měřeí Provedeme-l určté měřeí za stejých podmíek vícekrát, jedotlvá měřeí se mohou odlšovat (z důvodu koečé rozlšovací schopost měř. přístrojů, áhodých vlvů apod.). Chyba měřeí: e = x x x...přesá
VíceFYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE. Úloha 2: Měření modulu pružnosti v tahu a ve smyku. Abstrakt
FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE Úoha : Měření moduu pružnosti v tahu a ve smyku Datum měření: 9. 10. 009 Jméno: Jiří Sabý Pracovní skupina: 1 Ročník a kroužek:. ročník, 1. kroužek, pátek 13:30 Spoupracovaa:
Více2.8.9 Parametrické rovnice a nerovnice s absolutní hodnotou
.8.9 Parametrické rovnice a nerovnice s absolutní hodnotou Předpoklady: 0,, 806 Pedagogická poznámka: Opět si napíšeme na začátku hodiny na tabuli jednotlivé kroky postupu při řešení rovnic (nerovnic)
VíceOdhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Odhady parametrů základího souboru Ig. Mchal Dorda, Ph.D. Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl σ atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt
VíceVYSOCE 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,
VíceUSTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH
USTÁLENÉ POUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KOYTECH ovoměré prouděí Charakterstka:. Hloubka vod v kortě, průtočá plocha a průřezová rchlost jsou v každém příčém řezu kostatí.. Čára eerge, vodí hlada a do korta jsou
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Bodové a itervalové odhady Nechť X je áhodá proměá, která má distribučí fukci F(x, ϑ). Předpokládejme, že záme tvar distribučí fukce (víme jaké má rozděleí) a ezáme parametr
Více5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC
5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC V této kaptole se dozvíte: jak je defováa fukce přrozeá odmoca v kompleím oboru a jaké má vlastost včetě odlšostí od odmocy v reálém
VíceCvičení 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
VíceZákladní 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
Více1.3. ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE
ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE V této kaptole se dozvíte: jak je oecě defováa kolmost (ortogoalta) vektorů; co rozumíme ortogoálí a ortoormálí ází; co jsou to tzv relace ortoormalty a Croeckerovo delta;
Více(a) = (a) = 0. x (a) > 0 a 2 ( pak funkce má v bodě a ostré lokální maximum, resp. ostré lokální minimum. Pokud je. x 2 (a) 2 y (a) f.
I. Funkce dvou a více reálných proměnných 5. Lokální extrémy. Budeme uvažovat funkci f = f(x 1, x 2,..., x n ), která je definovaná v otevřené množině G R n. Řekneme, že funkce f = f(x 1, x 2,..., x n
VíceP2: 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
VíceVýukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT
Základy práce s tabulkou Výukový modul III. Iovace a zkvaltěí výuky prostředctvím IC éma III..3 echcká měřeí v MS Excel Pracoví lst 5 Měřeí teploty. Ig. Jří Chobot VY_3_INOVACE_33_5 Aotace Iovace a zkvaltěí
VíceCvičení 3 - teorie. Teorie pravděpodobnosti vychází ze studia náhodných pokusů.
Cvičeí 3 - teorie Téma: Teorie pravděpodobosti Teorie pravděpodobosti vychází ze studia áhodých pokusů. Náhodý pokus Proces, který při opakováí dává ze stejých podmíek rozdílé výsledky. Výsledek pokusu
Více2. Definice plazmatu, základní charakteristiky plazmatu
2. efiice plazmatu, základí charakteristiky plazmatu efiice plazmatu Plazma bývá obyčejě ozačováo za čtvrté skupeství hmoty. Pokud zahříváme pevou látku, dojde k jejímu roztaveí, při dalším zahříváí se
VíceÚvod do lineárního programování
Úvod do lieárího programováí ) Defiice úlohy Jedá se o optimalizaí problémy které jsou popsáy soustavou lieárích rovic a erovic. Kritéria optimalizace jsou rovž lieárí. Promé v této úloze abývají reálých
VíceVážeí 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
VíceInterakce světla s prostředím
Iterakce světla s prostředím světlo dopadající rozptyl absorpce světlo odražeé světlo prošlé prostředím ODRAZ A LOM The Light Fatastic, kap. 2 Light rays ad Huyges pricip, str. 31 Roviá vla E = E 0 cos
VíceKOMPLEXNÍ ČÍSLA (druhá část)
KOMPLEXNÍ ČÍSLA (druhá část) V prví kaptole jsme se seáml s algebrackým tvarem komplexího čísla. Některé výpočty s komplexím čísly je však lépe provádět ve tvaru goometrckém. Po. V ásledujícím textu předpokládám
VíceDYNAMICKÉ MODULY PRUŽNOSTI NÁVOD DO CVIČENÍ
DYNAMICKÉ MODUY PRUŽNOSTI NÁVOD DO CVIČNÍ D BI0 Zkušebnctví a technologe Ústav stavebního zkušebnctví, FAST, VUT v Brně 1. STANOVNÍ DYNAMICKÉHO MODUU PRUŽNOSTI UTRAZVUKOVOU IMPUZOVOU MTODOU [ČSN 73 1371]
VíceSTEREOMETRIE. Vzdálenost bodu od přímky. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M3r0113
STEREOMETRIE Vzdálenost bodu od přímky Mgr. Jakub Němec VY_32_INOVACE_M3r0113 VZDÁLENOST BODU OD PŘÍMKY V PROSTORU Při hledání vzdálenosti bodu od geometrického útvaru v prostoru je nutné si vždy úlohu
Více2.1 Stáčivost v závislosti na koncentraci opticky aktivní látky
1 Pracovní úkoy 1. Změřte závisost stočení poarizační roviny na koncentraci vodního roztoku gukozy v rozmezí 0 500 g/. Pro jednu zvoenou koncentraci proveďte 5 měření úhu stočení poarizační roviny. Jednu
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
PRAVDĚPODOBNOT A TATITIKA Přpomeutí pojmů,, P m θ, R θ R - pravděpodobostí prostor - parametrcký prostor - parametrcká fukce,, T - áhodý vektor defovaý a pravděpodobostím prostoru,, P θ s hustotou f x,
VíceCvičení 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
VíceNávod pro výpočet základních induktorů s jádrem na síťové frekvenci pro obvody výkonové elektroniky.
Návod pro cvičeí předmětu Výkoová elektroika Návod pro výpočet základích iduktorů s jádrem a síťové frekveci pro obvody výkoové elektroiky. Úvod V obvodech výkoové elektroiky je možé většiu prvků vyrobit
VíceMOŽNOSTI 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