[ jednotky ] Chyby měření

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

P1: Úvod do experimentálních metod

Chyby přímých měření. Úvod

LABORATORNÍ CVIČENÍ Z FYZIKY. Měření objemu tuhých těles přímou metodou

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

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

VY_52_INOVACE_J 05 01

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Základní požadavky a pravidla měření

OVMT Přesnost měření a teorie chyb

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

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

4.2 Elementární statistické zpracování Rozdělení četností

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

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

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

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

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

Přednáška č. 2 náhodné veličiny

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

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

Zhodnocení přesnosti měření

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

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

1. Základy měření neelektrických veličin

Spolehlivost a diagnostika

Náhodné jevy, jevové pole, pravděpodobnost

5.5. KOMPLEXNÍ ODMOCNINA A ŘEŠENÍ KVADRATICKÝCH A BINOMICKÝCH ROVNIC

1.1 Rozdělení pravděpodobnosti dvousložkového náhodného vektoru

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).

Úvod do zpracování měření

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

Lineární regrese ( ) 2

11. Časové řady Pojem a klasifikace časových řad

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

a další charakteristikou je četnost výběrového souboru n.

jsou varianty znaku) b) při intervalovém třídění (hodnoty x

12. N á h o d n ý v ý b ě r

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI

Testování statistických hypotéz

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

Test dobré shody se používá nejčastěji pro ověřování těchto hypotéz:

Interpolační křivky. Interpolace pomocí spline křivky. f 1. f 2. f n. x... x 2

ÚVOD DO PRAKTICKÉ FYZIKY I

P2: Statistické zpracování dat

Přednáška č. 10 Analýza rozptylu při jednoduchém třídění

Deskriptivní statistika 1

1 ROVNOMĚRNOST BETONU KONSTRUKCE

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ

vají statistické metody v biomedicíně Literatura Statistika v biomedicínsk nském výzkumu a ve zdravotnictví

8 NELINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY

POLYNOM. 1) Základní pojmy. Polynomem stupně n nazveme funkci tvaru. a se nazývají koeficienty polynomu. 0, n N. Čísla. kde

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

III. METODY MĚŘENÍ A ZPRACOVÁNÍ MĚŘENÍ

PŘÍKLAD NA PRŮMĚRNÝ INDEX ŘETĚZOVÝ NEBOLI GEOMETRICKÝ PRŮMĚR

vají statistické metody v biomedicíně

Úloha II.S... odhadnutelná

USTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

Elementární zpracování statistického souboru

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce

SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO. Statistika I. distanční studijní opora. Milan Křápek

Pravděpodobnostní model doby setrvání ministra školství ve funkci

ZÁKLADY PRAVDĚPODOBNOSTI A STATISTIKY

Prorážka DOC. ING. PAVEL HÁNEK, CSC. Uvedené materiály jsou doplňkem přednášek předmětu 154GP10

Optimalizace portfolia

1.7.4 Těžiště, rovnovážná poloha

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a a N. n=1

Regrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

V. Normální rozdělení

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

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )

1. Základy měření neelektrických veličin

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ KATEDRA SPECIÁLNÍ GEODÉZIE DIPLOMOVÁ PRÁCE

Iterační výpočty projekt č. 2

Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, druhý ročník, měření elektrického odporu

Experimentální postupy. Koncentrace roztoků

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

1.3. ORTOGONÁLNÍ A ORTONORMÁLNÍ BÁZE

Intervalové odhady parametrů

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc

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

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

T e c h n i c k á z p r á v a. Pokyn pro vyhodnocení nejistoty měření výsledků kvantitativních zkoušek. Technická zpráva č.

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor

Transkript:

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 hodota měřeé velčy x...aměřeá hodota Problémem ovšem je, že ezáme skutečou hodotu x měřeé velčy a emůžeme tedy takto chybu vypočítat! Pozor!!! Tabulková hodota eí skutečou hodotou! Úkolem teore chyb je tedy a základě souboru měřeí ajít ejlepší odhad skutečé hodoty x měřeé velčy a odhad tzv. absolutí směrodaté (stadardí) chyby δx. Tato chyba charakterzuje velkost tervalu, v ěmž můžeme očekávat, že bude skutečá hodota ležet. Absolutí chyba má rozměr měřeé velčy!! Kvaltu měřeí obvykle ehodotíme pomocí absolutí chyby, ale pomocí chyby relatví, defovaé podílem absolutí chyby a odhadovaé hodoty. Relatví chyba Výpočet chyby u přímého měřeí δx ξ x = je bezrozměrá, obvykle se udává v procetech. x a) Měříme-l fyzkálí velču vícekrát Provedeme měřeí velčy x. Naměříme hodoty x, x, x 3,..., x Nejpravděpodobější hodotou měřeé velčy x (tj. hodotou, která se skutečé hodotě x ejvíce blíží) je artmetcký průměr: x + x + x3 +... + x x =. Jako směrodatou (stadardí) absolutí chybu provedeých měřeí defujeme odmocu z rozptylu : δx = σ = x = ( ), kde x = x,.., x = x x jsou zdálvé odchylky x (t.j. odchylky aměřeých hodot od artmetckého průměru) Výsledek se apíše ve tvaru: x = x ± δx [ jedotky ]

Příklad: Bylo provedeo deset měřeí určté délky l. Naměřeé hodoty jsou uvedeé v ásledující tabulce. l [cm] l [cm] l [cm] 3 4 5 6 7 8 9 0 6,70 6,77 6,7 6,73 6,76 6,7 6,78 6,75 6,77 6,74 + 43 0 3 7 0 3 + 33 0 3 + 3 0 3 7 0 3 + 3 0 3 37 0 3 7 0 3 7 0 3 + 3 0 3 8,49 0 4 7,9 0 4 0,89 0 4,69 0 4,89 0 4 5,9 0 4 3,69 0 4 0,49 0 4 7,9 0 4 0,09 0 4 l = 67, 43 l = 0 = 68, 0 l 4 l + l + l3 +... + l 67,43 cm l = = = 6, 743 cm 0 l 4 68, 0 δl = σ = = = & 0, 0cm 90 ( ) Naměřeá délka je l = (6,74 ± 0,0) cm. b) Měříme-l fyzkálí velču jedekrát (přístrojová chyba) Chyba čteí stupce Za absolutí směrodatou chybu stupce budeme považovat 0,3 dílku (apř. u teploměru je to 0,3 dílku a stupc, u mlmetrového měřítka je δ x = 0,3mm. ). Chyba údaje dspleje Absolutí směrodatá chyba odpovídá opět 0,3 řádu posledí číslce.

Chyba elektrckých měřících přístrojů Ručkové měřící přístroje K určeí chyby elektrckého měřícího přístroje musíme zát: - třídu přesost měřícího přístroje, která udává kolk % zvoleého rozsahu čí maxmálí možá chyba - použtý rozsah měřícího přístroje Dgtálí měřící přístroje U dgtálích přístrojů bývá maxmálí chyba udáváa složtěj. Podrobější pops vz kaptola Přístroje užívaé ve fyzkálím praktku. Jak u ručkových, tak dgtálích elektrckých měřících přístrojů se předpokládá rovoměré rozložeí chyb, a proto je absolutí chyba (charakterem odpovídající směrodaté chybě) přblžě rova 0,6 uváděé maxmálí chyby. Příklad: Pomocí ampérmetru s tř. přesost t p =,5 % př zvoleém rozsahu A aměříme I = A. Směrodatá absolutí chyba δ I = 0,6 t p R = 0,6,5 % A = 0, 009A δi 0,009A Relatví chyba ξi = = = 0, 009 I A Naměříme-l a stejém přístroj I = 0,5 A (př použtí stejého rozsahu ), bude směrodatá absolutí chyba opět δ I = 0,6 t p R = 0,6 0,05 = 0, 009A. δi 0,009 Ale relatví chyba ξi = = = 0,08 =,8%. Vdíme tedy, že absolutí I 0,5 chyba je a daém rozsahu stejá, ale relatví chyba se zmešuje, aměříme-l hodotu blžší plému rozsahu přístroje. Je tedy třeba přepíat rozsahy přístroje tak, aby se výchylka přístroje př měřeí co ejvíce blížla maxmálí výchylce. ) Výpočet chyby u epřímých měřeí Je-l měřeá velča fukcí ěkolka přímo měřtelých velč Y = f (a,b,c, ) a touto fukcí je součet ebo rozdíl přímo měřtelých velč, pak je absolutí chyba dáa vztahem: δy = δ ( a ± b ± c ±...) = ( δa) + ( δb) + ( δc) +...

Je-l měřeá velča fukcí ěkolka přímo měřtelých velč Y = f (a,b,c, ) a touto fukcí je souč ebo podíl přímo měřtelých velč, pak př výpočtu chyby takové velčy postupujeme takto: a) Nejprve určíme absolutí chyby všech přímo měřtelých velč vyskytujících se ve vztahu, tj. δa, δb, δc, b) Spočítáme všechy relatví chyby těchto velč, tj. ξa = δa / a a obdobě ξb, ξc, c) Výsledou relatví chybu měřeí velčy pak vypočítáme jako odmocu ze součtu druhých moc relatvích chyb jedotlvých přímo měřtelých fyzkálích velč, vyskytujících se ve vztahu, tj. ξy = ξ a + ξ b + ξ c + Vyskytuje-l se ěkterá z velč v -té mocě, bereme relatví chybu této velčy -krát. d) Absolutí chybu pak spočteme z defce relatví chyby δ Y = ξy Y e) Výsledek zapíšeme ve tvaru Y= Y ± δy!!!! Je třeba správě zaokrouhlt chybu výsledek!!!! Př zaokrouhleí postupujeme takto: δy ξ Y = Y Nejprve zaokrouhlíme absolutí chybu a jedu, výjmečě dvě platé číslce (Platým číslcem rozumíme všechy číslce,,,9, včetě uly. Nulu však počítáme za platou číslc pouze tehdy, je-l uprostřed ebo a koc čísla.). Výsledek pak zaokrouhlíme a tolk platých míst, aby absolutí směrodatá chyba opravovala posledí platou číslc. PŘÍKLADY: správý záps esprávý záps,50 ± 0,0,5 ± 0,0 0,6 ± 0,3 0,56 ± 0,3 0,3 ± 0,06 0,34 ± 0,0567 347 ± 9 347, ± 9 (3, ± 0,).0 5 30000 ± 0000

Příklad: Hustotu válečku daých rozměrů a zámé hmotost určíme ze vztahu 4M ρ =, kde M je hmotost válečku, h jeho výška a d průměr. πd h Nejprve spočteme absolutí chyby všech velč, které se ve vztahu vyskytují δ M, δ d, δ h. Dále spočteme chyby relatví : M δm δd δh ξ =, ξ d =, ξ h = M d h Výsledá relatví chyba hustoty bude dáa vztahem ( ξd ) + ξh ξρ = ξm +. Absolutí chybu pak spočteme ze vztahu ve tvaru = ± kg. 3 ρ... δρ [ m ] δρ = ξρ ρ. Výsledek pak zapíšeme!!!! Vše je podrobě ve skrptech str. 4!!!!