Návrh a vyhodnocení experimentu

Podobné dokumenty
Návrh a vyhodnocení experimentu

Technický experiment, příprava, provedení, hodnocení výsledků

Statistika, Biostatistika pro kombinované studium Letní semestr 2011/2012. Tutoriál č. 4: Exploratorní analýza. Jan Kracík

STATISTIKA A INFORMATIKA - bc studium OZW, 1.roč. (zkušební otázky)

HODNOCENÍ VÝKONNOSTI ATRIBUTIVNÍCH ZNAKŮ JAKOSTI. Josef Křepela, Jiří Michálek. OSSM při ČSJ

Určujeme neznámé hodnoty parametru základního souboru. Pomocí výběrové charakteristiky vypočtené z náhodného výběru.

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz

Zápočtová práce STATISTIKA I

ANALÝZA DAT V R 3. POPISNÉ STATISTIKY, NÁHODNÁ VELIČINA. Mgr. Markéta Pavlíková Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky MFF UK

MATEMATICKÁ STATISTIKA. Katedra matematiky a didaktiky matematiky Technická univerzita v Liberci

Vybraná rozdělení náhodné veličiny

UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM

Statistické metody - nástroj poznání a rozhodování anebo zdroj omylů a lží

STATISTIKA. Inovace předmětu. Obsah. 1. Inovace předmětu STATISTIKA Sylabus pro předmět STATISTIKA Pomůcky... 7

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

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA METALURGIE A MATERIÁLOVÉHO INŽENÝRSTVÍ KATEDRA KONTROLY A ŘÍZENÍ JAKOSTI

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.


7. Rozdělení pravděpodobnosti ve statistice

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Tomáš Karel LS 2012/2013

2. Základní typy dat Spojitá a kategoriální data Základní popisné statistiky Frekvenční tabulky Grafický popis dat

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

VYBRANÉ DVOUVÝBĚROVÉ TESTY. Martina Litschmannová

Náhodná veličina a její charakteristiky. Před provedením pokusu jeho výsledek a tedy ani sledovanou hodnotu neznáte. Proto je proměnná, která

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA 1

Charakteristika datového souboru

Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ EXPERIMENTÁLNÍCH DAT

PRŮZKUMOVÁ ANALÝZA JEDNOROZMĚRNÝCH DAT Exploratory Data Analysis (EDA)

E(X) = np D(X) = np(1 p) 1 2p np(1 p) (n + 1)p 1 ˆx (n + 1)p. A 3 (X) =

Pravděpodobnost a matematická statistika

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

KGG/STG Statistika pro geografy

Náhodná proměnná. Náhodná proměnná může mít rozdělení diskrétní (x 1. , x 2. ; x 2. spojité (<x 1

STATISTICAL DESIGN OF EXPERIMENT FOR SOLDER JOINTS QUALITY EVALUATION STATISTICKÉ PLÁNOVÁNÍ EXPERIMENTŮ PRO ÚČELY VYHODNOCOVÁNÍ KVALITY PÁJENÝCH SPOJŮ

Náhodné (statistické) chyby přímých měření

Náhodné chyby přímých měření

Normální (Gaussovo) rozdělení

Vysoká škola báňská Technická univerzita Ostrava TEORIE ÚDRŽBY. učební text. Jan Famfulík. Jana Míková. Radek Krzyžanek

VŠB Technická univerzita Ostrava

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky

Praktická statistika. Petr Ponížil Eva Kutálková

Nadstavba pro statistické výpočty Statistics ToolBox obsahuje více než 200 m-souborů které podporují výpočty v následujících oblastech.

Chyby měření 210DPSM

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

VŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky SMAD

Lineární regrese. Komentované řešení pomocí MS Excel

Úloha E301 Čistota vody v řece testem BSK 5 ( Statistická analýza jednorozměrných dat )

UNIVERZITA PARDUBICE CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ FAKULTA KATEDRA ANALYTICKÉ CHEMIE

Úvod do kurzu. Moodle kurz. (a) (b) heslo pro hosty: statistika (c) skripta na pravděpodobnost

Semestrální práce z předmětu Matematika 6F

STATISTICKÉ ODHADY Odhady populačních charakteristik

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

4EK211 Základy ekonometrie

Tomáš Karel LS 2012/2013

STATISTIKA LS Garant předmětu: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D. Přednášející: Ing. Martina Litschmannová, Ph.D.

SOFTWARE STAT1 A R. Literatura 4. kontrolní skupině (viz obr. 4). Proto budeme testovat shodu středních hodnot µ 1 = µ 2 proti alternativní

Přednáška. Diskrétní náhodná proměnná. Charakteristiky DNP. Základní rozdělení DNP

Pojem a úkoly statistiky

Porovnání dvou výběrů

Statistika. Diskrétní data. Spojitá data. Charakteristiky polohy. Charakteristiky variability

Testy. Pavel Provinský. 19. listopadu 2013

23. Matematická statistika

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

Grafický a číselný popis rozložení dat 3.1 Způsoby zobrazení dat Metody zobrazení kvalitativních a ordinálních dat Metody zobrazení kvan

Analýza rozptylu. PSY117/454 Statistická analýza dat v psychologii Přednáška 12. Srovnávání více než dvou průměrů

Co je to statistika? Úvod statistické myšlení. Základy statistického hodnocení výsledků zkoušek. Petr Misák

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Průzkumová analýza dat

STATISTIKA VĚDA O USUZOVÁNÍ NA ZÁKLADĚ DAT. Patrícia Martinková Ústav informatiky AV ČR

Simulace. Simulace dat. Parametry

Základy štatistiky. Charakteristiky štatistického znaku

VYUŽITÍ MATLAB WEB SERVERU PRO INTERNETOVOU VÝUKU ANALÝZY DAT A ŘÍZENÍ JAKOSTI

Testování statistických hypotéz

Přednáška 9. Testy dobré shody. Grafická analýza pro ověření shody empirického a teoretického rozdělení

VŠB Technická univerzita Ostrava BIOSTATISTIKA

STANOVENÍ SPOLEHLIVOSTI GEOTECHNICKÝCH KONSTRUKCÍ. J. Pruška, T. Parák

Úvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi

1. Přednáška. Ing. Miroslav Šulai, MBA

Aplikovaná statistika pro učitele a žáky v hodinách zeměpisu aneb jak využít MS Excel v praxi. Geografický seminář 30. března 2011 Pavel Bednář

ÚSTAV MATEMATIKY A DESKRIPTIVNÍ GEOMETRIE. Matematika 0A4. Cvičení, letní semestr DOMÁCÍ ÚLOHY. Jan Šafařík

Statistická analýza jednorozměrných dat

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Bayesovské odhady

Základy popisné statistiky

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Ekonomická fakulta. Semestrální práce. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření školní zadání

Základy teorie pravděpodobnosti

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

Předpoklad o normalitě rozdělení je zamítnut, protože hodnota testovacího kritéria χ exp je vyšší než tabulkový 2

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Pravděpodobnost a statistika (BI-PST) Cvičení č. 1

1. cvičení 4ST201. Základní informace: Vyučující: Obsah: Informace o kurzu Popisná statistika Úvod do SASu

Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.

Název testu Předpoklady testu Testová statistika Nulové rozdělení. ( ) (p počet odhadovaných parametrů)

Transkript:

Návrh a vyhodnocení experimentu Návrh a vyhodnocení experimentů v procesech vývoje a řízení kvality vozidel Ing. Bohumil Kovář, Ph.D. FD ČVUT Ústav aplikované matematiky kovar@utia.cas.cz Mladá Boleslav 2.3.2007

Obsah přednášky 1. Aplikovaná statistika, návrh experimentu, cíle aplikované statistiky 2. Náhodná veličina, náhodný experiment 3. Graf, jako nástroj aplikované statistiky 4. Rozložení pravděpodobnosti 5. Bodové odhady 6. Intervaly spolehlivosti 7. Testování hypotéz 9.4.2007 19:03:09 Aplikovaná statistika 2

Aplikovaná statistika Při analýze dat máme jednoduchý cíl: Chceme učinit co možná nejsilnější rozhodnutí z malého množství dat. statistické výpočty Problémy: 1. Významné diference ve sledovaných datech mohou být způsobeny špatným návrhem experimentu, případně sběrem dat 2. Je těžké rozlišit, zda diference v datech jsou skutečné nebo způsobené náhodným vlivem. If you need statistics to analyze your experiment, then you've done the wrong experiment. If your data speak for themselves, don't interrupt! 9.4.2007 19:03:10 Aplikovaná statistika 3

Simulace 1. Simulace systému matematicky popis 2. Ověření koncepce ještě před výrobou prototypu 3. Ekonomicky výhodné (crash testy) 4. Software 1. Matlab/Simulink 2. CAD 3. Speciální programy 9.4.2007 19:03:10 Aplikovaná statistika 4

Návrh experimentu Cíle experimentu Aplikovaná statistika Popis důležitých faktorů Matematický popis Stanovení modelu Testování modelu Experiment Potvrzení řešení N-iterací Závěry a doporučení 9.4.2007 19:03:11 Aplikovaná statistika 5

Cíle aplikované statistiky Mezi základní cíle aplikované statistiky patří sběr dat, grafická presentace, jejich analýza, na základě které děláme důležitá rozhodnutí vedoucí k řešení problémů, návrhu nových produktů a procesů výroby. Práce s daty patří k inženýrské praxi a proto základní znalost statistických technik je nezbytná. Statistické metody nám pomáhají popsat a pochopit variabilitu sledovaných jevů (např. spotřeba vozidla) a tím identifikovat faktory, které ji způsobují. 9.4.2007 19:03:11 Aplikovaná statistika 6

Náhodná veličina Náhodnou veličinu X můžeme definovat jako X. Mechanický model I U R I R U Empirický model Y f ( X i ) Y X... 0 1 1 2X 2 9.4.2007 19:03:14 Aplikovaná statistika 7

Náhodný experiment Za náhodný experiment považujeme takový, u kterého dostáváme různé výsledky, i když byl vždy opakován za stejných podmínek. Systém Model Kontrolované f. měření analýza Systém Náhodné f. Množina všech výstupů náhodného experimentu je označována jako jevový prostor. Jevový prostor může být diskrétní nebo spojitý. 9.4.2007 19:03:15 Aplikovaná statistika 8

Graf jako nástroj aplikované statistiky 1. První představa o získaných datech 2. Vizualizace dat 3. Typy grafů (bodový, čárový, histogram,...) 4. Excel 5. Matlab-Simulink 6. gnuplot 9.4.2007 19:03:15 Aplikovaná statistika 9

Rozložení pravděpodobnosti 1. Rozložení pravděpodobnosti můžeme odhadnout z grafu 2. Dotatečné množství dat 3. Normální, studentovo rozložení pravděpodobnosti 4. U elektronických součástek vanová křivka poruch 5. Hodnoty distribuční funkce dány tabulkově - např. N(0,1) 6. Parametr polohy normálního rozdělení 7. Parametr tvaru normálního rozdělení 9.4.2007 19:03:16 Aplikovaná statistika 10

Bodové odhady 1. Odhad polohy Střední hodnotu odhadneme aritmetickým průměrem Robustní metody (medián, modus) 2. Odhad tvaru Výběrový rozptyl Dostatečný počet dat 9.4.2007 19:03:16 Aplikovaná statistika 11

Intervaly spolehlivosti Na základě naměřených dat nejprve určíme (bodový odhad) parametry rozdělení. Spočteme horní a dolní mez intervalu spolehlivost. Interval spolehlivosti pak určuje rozsah, ve kterém se budou s určitou pravděpodobností vyskytovat všechna naměřená data. Na základě malého výběru s určitou chybou určíme parametry celku. 9.4.2007 19:03:17 Aplikovaná statistika 12

Testy hypotéz 1. Srovnáváme testovanou hypotézu s hypotézou alternativní 2. Principem je interval spolehlivosti 3. Určujeme zda testovana statistika je součástí intervalu spolehlivosti.

Literatura 1. Douglas C. Montgomery, George C. Runger: Applied Statistics and Probability for Engineers, 3rd Edition, 2003, 720 pages, ISBN: 978-0-471-20454-1 2. Dean, Angela M., Voss, Daniel: Design and Analysis of Experiments Series: Springer Texts in Statistics, 1st ed. 1999. Corr. 2nd printing, 2001, XIX, 740 p., 83 illus., ISBN: 978-0-387-98561-9 9.4.2007 19:03:18 Aplikovaná statistika 14