Metody zpracování fyzikálních měření

Podobné dokumenty
Statistické vyhodnocování experimentálních dat. Mgr. Martin Čada, Ph.D.

TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2. cvičení

Pravděpodobnost a statistika

Cvičení 3. Přednášející: Mgr. Rudolf B. Blažek, Ph.D. prof. RNDr. Roman Kotecký, DrSc.

ZÁKLADY TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI

2. přednáška - PRAVDĚPODOBNOST

Pravděpodobnost je Martina Litschmannová MODAM 2014

GUIDELINES FOR CONNECTION TO FTP SERVER TO TRANSFER PRINTING DATA

LOGBOOK. Blahopřejeme, našli jste to! Nezapomeňte. Prosím vyvarujte se downtrade

Pravděpodobnost Podmíněná p. Úplná p. III. Pravděpodobnost. III. Pravděpodobnost Statistika A (ZS 2015)

PRAVDĚPODOBNOST JE. Martina Litschmannová

Náhodný pokus Náhodným pokusem (stručněji pokusem) rozumíme každé uskutečnění určitého systému podmínek resp. pravidel.

USING VIDEO IN PRE-SET AND IN-SET TEACHER TRAINING

IB112 Základy matematiky

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 2

Pravděpodobnost a její vlastnosti

Intuitivní pojem pravděpodobnosti

Czech Republic. EDUCAnet. Střední odborná škola Pardubice, s.r.o.

Cvičení ze statistiky - 4. Filip Děchtěrenko

Pravděpodobnost je. Martina Litschmannová Katedra aplikované matematiky, FEI, VŠB-TU Ostrava

Přednáška II. Vztah pravděpodobnosti, statistiky a biostatistiky

pravděpodobnosti Pravděpodobnost je teorií statistiky a statistika je praxí teorie pravděpodobnosti.

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Postup objednávky Microsoft Action Pack Subscription

Citation Statistics. zpráva společné komise. Int. Mathematical Union. Int. Council of Industrial and Applied Mathematics. Institute of Statistics

Základy teorie pravděpodobnosti

Introduction to MS Dynamics NAV

Teorie pravěpodobnosti 1

Kde se vzala pravděpodobnost? Jaroslav Horáček

Přednáška II. Vztah pravděpodobnosti, statistiky a biostatistiky

Obsah. I. Objektivní pravděpodobnosti. 1. Pravděpodobnost a relativní četnosti... 23

1 st International School Ostrava-mezinárodní gymnázium, s.r.o. Gregorova 2582/3, Ostrava. IZO: Forma vzdělávání: denní

Pravděpodobnost vs. Poměr šancí. Pravděpodobnostní algoritmy: Bayesova věta. Bayesova teorie rozhodování. Bayesova věta (teorém) Vzorec. ...

Matematika III. 4. října Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Škola: Střední škola obchodní, České Budějovice, Husova 9. Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Síla a významnost asociace mezi proměnnými v systému

Matematika III. 27. září Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Matematika III

Usuzování za neurčitosti

Britské společenství národů. Historie Spojeného království Velké Británie a Severního Irska ročník gymnázia (vyšší stupeň)

Uni- and multi-dimensional parametric tests for comparison of sample results

Náhodné jevy. Teorie pravděpodobnosti. Náhodné jevy. Operace s náhodnými jevy

Výukový materiál zpracovaný v rámci projektu EU peníze do škol. illness, a text

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

Tomáš Karel LS 2012/2013

Obsah. Základy teorie pravděpodobnosti Náhodný jev Pravděpodobnost náhodného jevu Pravděpodobnost. Pravděpodobnost. Děj pokus jev

Podmíněná pravděpodobnost

Pravděpodobnost, náhoda, kostky

Pravděpodobnost a statistika, Biostatistika pro kombinované studium. Jan Kracík

MAXGUARD GT gelcoat na výrobu forem AME 6000 T-35 bariérová pryskyřice AROPOL XO pryskyřice na výrobu forem

Pravděpodobnost a statistika

Počet pravděpodobnosti

Výukový materiál zpracovaný v rámci operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost

DOPLNĚK K FACEBOOK RETRO EDICI STRÁNEK MAVO JAZYKOVÉ ŠKOLY MONCHHICHI

AJ 3_20_American_holidays.notebook. April 14, Úvodní strana

Diskrétní matematika. DiM /01, zimní semestr 2016/2017

Porovnání předpovídané zátěže se zátěží skutečnou (podle modelu III-C BMP ČHMÚ) Martin Novák 1,2

Problém identity instancí asociačních tříd

Mechanika Teplice, výrobní družstvo, závod Děčín TACHOGRAFY. Číslo Servisní Informace Mechanika:

Relativnost současnosti dvou nesoumístných událostí poprvé (UDÁLOSTI NEJSOU SPOJENY KAUZÁLNĚ)

VY_32_INOVACE_06_Předpřítomný čas_03. Škola: Základní škola Slušovice, okres Zlín, příspěvková organizace

Název projektu: Multimédia na Ukrajinské

Odpovědnost za očkování problematika příčinné souvislosti, důkazního břemene a míry důkazu. Tomáš Doležal

1, Žáci dostanou 5 klíčových slov a snaží se na jejich základě odhadnout, o čem bude následující cvičení.

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Invitation to ON-ARRIVAL TRAINING COURSE for EVS volunteers

EXACT DS OFFICE. The best lens for office work

PRAVDĚPODOBNOST Náhodné pokusy. Náhodný jev

Lékařská biofyzika, výpočetní technika I. Biostatistika Josef Tvrdík (doc. Ing. CSc.)

DC circuits with a single source

CZ.1.07/1.5.00/

DUM DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL ANGLIČTINA. Mgr. Kateřina Kasanová

KOMBINATORIKA. 1. cvičení

SPECIFICATION FOR ALDER LED

Aplikace matematiky. Dana Lauerová A note to the theory of periodic solutions of a parabolic equation

VYSOKÁ ŠKOLA HOTELOVÁ V PRAZE 8, SPOL. S R. O.

NMAI059 Pravděpodobnost a statistika

Aktuální trendy ve výuce a testování cizích jazyků v akademickém prostředí

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

MC Tlumiče (řízení pohybu) MC Damper

Kosmologický důkaz Boží existence

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bayesovské odhady

EURO přeshraniční platba

Motivace. Náhodný pokus, náhodný n jev. Pravděpodobnostn. podobnostní charakteristiky diagnostických testů, Bayesův vzorec

aneb Will Smith nebo Will Scarlet?

Některé potíže s klasifikačními modely v praxi. Nikola Kaspříková KMAT FIS VŠE v Praze

III_ _The Verb to Be sloveso Být pracovní list.doc III_ _The Verb to Be sloveso Být pracovní list - řešení.doc

Informační a znalostní systémy

Project 3 Unit 7B Kelly s problem

WORKSHEET 1: LINEAR EQUATION 1

Elektroinstalační lišty a tvarovky. Elektroinstalační lišty / Cable trunkings

PACIFIC AEROSPACE CORPORATION letadlo model PAC 750 XL Tento PZZ je vydáván pro výrobek transferovaný pod působnost EASA

CCD 90 MV Cameras (Firewire) CCD 90 MV Cameras (GigE) CCD 90 MV Cameras (USB 2.0)

BAYESOVSKÉ ODHADY. Michal Friesl V NĚKTERÝCH MODELECH. Katedra matematiky Fakulta aplikovaných věd Západočeská univerzita v Plzni

Uživatelská příručka. Xperia P TV Dock DK21

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

VYUŽITÍ DATA DRIVEN PAGES

Budějovice Název materiálu: Reported Speech. Datum (období) vytvoření: Srpen Autor materiálu: PhDr. Dalibor Vácha PhD. Zařazení materiálu:

II/2 Inovace a zkvalitnění výuky cizích jazyků na středních školách

Tento materiál byl vytvořen v rámci projektu Operačního programu Vzdělávání pro konkurenceschopnost.

VY_22_INOVACE_84. P3 U3 Revision

Transkript:

etody zpracování fyzikálních měření Jakub Čížek katedra fyziky nízkých teplot Tel: 9 788 jakub.cizek@mff.cuni.cz http://physics.mff.cuni.cz/kfnt/vyuka/metody/obsah.html Doporučená literatura: D.S. Silva, Data nalysis Bayesian Tutorial (Claredon ress, Oxford, 998) W.T. Eadie et al., Statistical ethods in Experimental hysics (North Holland, msterdam, 97) G. Cowan, Statistical Data nalysis (Oxford Science ublications, Clarendon ress, Oxford 998) R.J. Barlow, Statistics. Guide to the Use of Statistical ethods in the hysical Sciences (John Wiley & Sons, Chichester 989) J. Štěpán, Teorie pravděpodobnosti (cademia, raha,987)

Jevy výsledky opakovaných měření nebo pozorování výsledek w elementární jev (elementární událost) prostor jevů (prostor událostí) W, w W W, jev (událost) w výsledek příznivý jevu

. Hod korunou o p o p p o o p p p o p p p o o o o o o 0.60 0.55 četnost "orlů" 0.50 0.45 0.40 0 0000 40000 60000 80000 počet hodů

. Hod korunou o p o p p o o p p p o p p p o o o o o o 0.60 0.55 četnost "orlů" 0.50 0.45 0.40 0 0000 40000 60000 80000 počet hodů

. Hod korunou o p o p p o o p p p o p p p o o o o o o 0.60 0.55 četnost "orlů" 0.50 0.45 0.40 0 0000 40000 60000 80000 počet hodů

. ěření tloušťky vzorku W R.500.500.500.503.498.504.498.496.503.50 vzorek: d =.5 mm mikrometrem: s = 0.005 mm 3.5 3.0.5 35 30 N = 0 5 N = 00.0 0.5 5.0 0 0.5 5 0.0.485.490.495.500.505.50.55 tloušťka (mm) 0.485.490.495.500.505.50.55 tloušťka (mm)

. ěření tloušťky vzorku W R.500.500.500.503.498.504.498.496.503.50 vzorek: d =.5 mm mikrometrem: s = 0.005 mm šuplerou: s = 0.05 mm 80 40 60 N = 000 0 N = 000 40 0 00 00 80 80 60 60 40 40 0 0 0.485.490.495.500.505.50.55 tloušťka (mm) 0.30.35.40.45.50.55.60.65.70 tloušťka (mm)

3. ěření doby života pozitronu v Fe: W R 56.39 3.7 0.66 60.94 48. 55.3 58.46 6.96 33.55 44.69 78.40 3.49 09.56 35.4 65.9 67.80 56.4 83.7 04.58 64.8. 0 5 00 4 n n =0000 00008 6 80004 n =000000 n n 80 3 60 40 6000 0 n 4000 8 6 0 000 4 0 0 00 400 600 800 000 t (ps) 0 0 0 0 00 00 400 400 600 600 800 800 000 000 t (ps) t (ps)

ravděpodobnost - Kolmogorovy axiomy Nechť W je prostor jevů pro daný experiment. otom pravděpodobnost je každé zobrazení množiny všech podmnožin množiny W do množiny reálných čísel, které splňuje následující podmínky:.. 3. W W B 0 0 B B Některé vlastnosti pravděpodobnosti: i ( ) 0 ii - (), kde je doplnek množiny iii 0 iv B B v B B B

ravděpodobnostní míra: příklad n házení korunou prostor jevů W : n-tice (a, a,..,a n ), a i = p, o n možností počet jevů: n pravděpodobnost ( ) 0, ( W) (p, o,o,p,...,o) n pravděpodobnost, že nejpozději ve čtvrtém pokusu mi padne panna doplněk (o,o,o,o, x, x,..., x) : n 4 n 6 5 6

ravděpodobnost klasická definice pravděpodobnosti Klasická definice pravděpodobnosti limita relativních četností jevu opakujeme N krát experiment N počet výsledků, kdy nastal jev relativní četnost jevu : X N N pravděpodobnost jevu : ( ) lim N X je nutné mít možnost experiment mnohokrát opakovat

ravděpodobnost: Bayesovský přístup pravděpodobnost stupeň víry v platnost dané hypotézy subjektivní - závisí na pozorovateli podmíněná pravděpodobnost B B B

odmíněná pravděpodobnost: Bayesův teorém Bayesův teorém B B B Divine Benevolence, or an ttempt to rove That the rincipal End of the Divine rovidence and Government is the Happiness of His Creatures (73) Thomas Bayes 70? 76

odmíněná pravděpodobnost: Bayesův teorém Bayesův teorém B B B The purpose I mean is, to shew what reason we have for believing that there are in the constitution of things fixt laws according to which things happen, and that, therefore, the frame of the world must be the effect of the wisdom and power of an intelligent cause; and thus to confirm the argument taken from final causes for the existence of the Deity. It will be easy to see that the converse problem solved in this essay is more directly applicable to this purpose; for it shews us, with distinctness and precision, in every case of any particular order or recurrency of events, what reason there is to think that such recurrency or order is derived from stable causes or regulations in nature, and not from any irregularities of chance. - hilosophical Transactions of the Royal Society of London, 763 Richard rice 73-79 Thomas Bayes 70? 76 "n Essay towards solving a roblem in the Doctrine of Chances" Reverend Thomas Bayes (hilosophical Transactions of the Royal Society, Volume 53, pages 370-48, 763)

Zákon celkové pravděpodobnosti úplný systém disjunktních podmnožin N i i i W j 0 i j i 5 3 4 B W N N B B 0 i i N B B i B i i i N i Bayesův teorém N B B i i i i B B i B i B i i N B i i i

odmíněná pravděpodobnost: příklad dveře s pokladem

odmíněná pravděpodobnost: příklad dveře s pokladem 3 C hostitel otevře modré dveře (pokud má tu možnost vybírá dveře náhodně) C poklad je za červenými dveřmi poklad je za modrými dveřmi Z poklad je za žlutými dveřmi C 0 Z 3 3 C C C 0 3 0 3 3 Z Z Z

odmíněná pravděpodobnost: Bayesův teorém Bayesův teorém B B B ( Teorie Data) Data Teorie Teorie Data posteriorní pravděpodobnost věrohodnost apriorní pravděpodobnost Thomas Bayes 70 76 "n Essay towards solving a roblem in the Doctrine of Chances" Reverend Thomas Bayes (hilosophical Transactions of the Royal Society, Volume 53, pages 370-48, 763)