3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.



Podobné dokumenty
Geodézie 3 (154GD3) Téma č. 9: Hodnocení a rozbory přesnosti výškových měření.

3. Hodnocení přesnosti měření a vytyčování. Odchylky a tolerance ve výstavbě.

Chyby měření: 1. hrubé chyby - nepozornost, omyl, únava pozorovatele... - významně převyšuje rozptyl náhodné chyby 2. systematické chyby - chybné

p 1 n zp p p ,5 z 2,5 1 x x 21 p p ,5 z 7,5 1 x x 24 Obecný vzorec pro výpočet kvantilů sudé n:

Doba rozběhu asynchronního motoru.

17 t. Analytická geometrie přímky rovnice přímky, vzájemná poloha přímek, odchylka přímek, průsečík přímek, vzdálenost přímky od roviny

1. Základy měření neelektrických veličin

z možností, jak tuto veličinu charakterizovat, je určit součet

Nejistoty v mìøení III: nejistoty nepøímých mìøení

Nejistoty měření. Aritmetický průměr. Odhad směrodatné odchylky výběrového průměru = nejistota typu A

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

- metody, kterými lze z napozorovaných hodnot NV získat co nejlepší odhady neznámých parametrů jejího rozdělení.

P2 Chyby a nejistoty měření

Chyby přímých měření. Úvod

VY_52_INOVACE_J 05 01

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR S REÁLNÝMI VAHAMI

V. Normální rozdělení

Testy statistických hypotéz

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Tento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

Odhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

12. N á h o d n ý v ý b ě r

Dynamická pevnost a životnost Statistika

Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně

IV-1 Energie soustavy bodových nábojů... 2 IV-2 Energie elektrického pole pro náboj rozmístěný obecně na povrchu a uvnitř objemu tělesa...

17. Statistické hypotézy parametrické testy

Měřící technika - MT úvod

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

9.2.5 Sčítání pravděpodobností I

Seznámíte se s pojmem Riemannova integrálu funkce jedné proměnné a geometrickým významem tohoto integrálu.

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

POPISNÁ STATISTIKA. Předmět popisné statistiky

Odůvodnění. Obecná část

Kvadratické rovnice pro učební obory

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

EKONOMETRIE 8. přednáška Klasický lineární regresní model

Konec srandy!!! Mocniny s přirozeným mocnitelem. Předpoklady: základní početní operace

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

Spolehlivost a diagnostika

5.1. Posloupnosti. Posloupnost je funkce, jejímž definičním oborem je množina všech přirozených čísel.

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

C V I Č E N Í 4 1. Představení firmy Splintex Czech 2. Vlastnosti skla a skloviny 3. Aditivita 4. Příklady výpočtů

Inovace předmětů studijních programů strojního inženýrství v oblasti teplotního namáhání

P1: Úvod do experimentálních metod

1. K o m b i n a t o r i k a

Přehled vztahů k problematice spoření, důchody, anuitní splácení úvěru

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

( + ) ( ) ( ) ( ) ( ) Derivace elementárních funkcí II. Předpoklady: Př. 1: Urči derivaci funkce y = x ; n N.

Úkol měření. Použité přístroje a pomůcky. Tabulky a výpočty


Intervalové odhady parametrů

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

1. Základy počtu pravděpodobnosti:

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:

( ) Výpočty odchylek. Předpoklady: 7406

Řešení: a) Označme f hustotu a F distribuční funkci náhodné veličiny X. Obdobně označme g hustotu a G distribuční funkci náhodné veličiny Y.

0,063 0,937 0,063 0, P 0,048 0,078 0,95. = funkce CONFIDENCE.NORM(2α; p(1 p)

APLIKACE REGRESNÍ ANALÝZY NA VÝPOČET BODU ZVRATU

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

HYPOTEČNÍ ÚVĚR. , kde v = je diskontní faktor, Dl počáteční výše úvěru, a anuita, i roční úroková sazba v procentech vyjádřená desetinným číslem.

Lineární regrese ( ) 2

( ) Kreslení grafů funkcí metodou dělení definičního oboru I. Předpoklady: 2401, 2208

Číslicové filtry. Použití : Analogové x číslicové filtry : Analogové. Číslicové: Separace signálů Restaurace signálů

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

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

{ } Kombinace II. Předpoklady: =. Vypiš všechny dvoučlenné kombinace sestavené z těchto pěti prvků. Urči počet kombinací pomocí vzorce.

4.5.9 Vznik střídavého proudu

cenný papír, jehož koupí si investor zajistí předem definované peněžní toky, které obdrží v budoucnosti

[ jednotky ] Chyby měření

FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE. Úloha 2: Měření modulu pružnosti v tahu a ve smyku. Abstrakt

2.8.9 Parametrické rovnice a nerovnice s absolutní hodnotou

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

Základní požadavky a pravidla měření

1.3. ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE

(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.

P2: Statistické zpracování dat

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Cvičení 3 - teorie. Teorie pravděpodobnosti vychází ze studia náhodných pokusů.

2. Definice plazmatu, základní charakteristiky plazmatu

Úvod do lineárního programování


Interakce světla s prostředím

KOMPLEXNÍ ČÍSLA (druhá část)

DYNAMICKÉ MODULY PRUŽNOSTI NÁVOD DO CVIČENÍ

STEREOMETRIE. Vzdálenost bodu od přímky. Mgr. Jakub Němec. VY_32_INOVACE_M3r0113

2.1 Stáčivost v závislosti na koncentraci opticky aktivní látky

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Návod pro výpočet základních induktorů s jádrem na síťové frekvenci pro obvody výkonové elektroniky.

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ

Transkript:

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

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. 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 = (). 3 5 0 0 50 00 500 / ( ) 0,7 0,50 0,35 0,4 0,6 0,0 0,07 0,03 4

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

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

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

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-07 3 5,67-0,0004,60E-07 4 5,64 0,006 6,76E-06 5 5,68-0,004,96E-06 Σ 8,33 0,000,E-05 σ = 5,666 m, = 0,007 m, = 0,00075 m σ 8

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 0,0007 3 5,67 0,005,00 5,67-0,0003 4 5,64 0,0035 0,5,869 0,007 5 5,68 0,005,00 5,68-0,003 Σ 4,77 6,83 Voba c = 0,005, = 5,667 m, = 0,00056 m σ 9

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

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

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

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

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

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 80 80 ρ = π 5

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

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

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

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