Semestrální práce z předmětu Pravděpodobnost, statistika a teorie informace

Podobné dokumenty
Národníinformačnístředisko pro podporu jakosti

České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS)

= = 2368

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

SAMOSTATNÁ STUDENTSKÁ PRÁCE ZE STATISTIKY

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

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

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

NÁHODNÁ ČÍSLA. F(x) = 1 pro x 1. Náhodná čísla lze generovat některým z následujících generátorů náhodných čísel:

Návrh a vyhodnocení experimentu

y = 0, ,19716x.

Intervalový odhad. Interval spolehlivosti = intervalový odhad nějakého parametru s danou pravděpodobností = konfidenční interval pro daný parametr

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

Cvičení ze statistiky - 9. Filip Děchtěrenko

Jarqueův a Beryho test normality (Jarque-Bera Test, JB test)

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

Zápočtová práce STATISTIKA I

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ STATISTIKA. Semestrální práce

Národní informační středisko pro podporu kvality

Pearsonůvχ 2 test dobré shody. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Intervalové odhady. Interval spolehlivosti pro střední hodnotu v N(µ, σ 2 ) Interpretace intervalu spolehlivosti. Interval spolehlivosti ilustrace

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

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testování hypotéz o rozdělení

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTIKA

Rozdělení přenosové rychlosti disku

Test dobré shody v KONTINGENČNÍCH TABULKÁCH

Testování uživatelského rozhraní

Statistická analýza jednorozměrných dat

JEDNOVÝBĚROVÉ TESTY. Komentované řešení pomocí programu Statistica

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

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

Testování statistických hypotéz

Tomáš Karel LS 2012/2013

Charakteristika datového souboru

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření

MATEMATICKO STATISTICKÉ PARAMETRY ANALYTICKÝCH VÝSLEDKŮ

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

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

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

TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI

Testování hypotéz Biolog Statistik: Matematik: Informatik:

4ST201 STATISTIKA CVIČENÍ Č. 7

Návrh a vyhodnocení experimentu

PARAMETRICKÉ TESTY. 1) Měření Etalonu. Dataset - mereni_etalonu.sta - 9 měření etalonu srovnáváme s PŘEDPOKLÁDANOU HODNOTOU 10.

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

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

2 ) 4, Φ 1 (1 0,005)

Testování hypotéz. Testování hypotéz o rozdílu průměrů t-test pro nezávislé výběry t-test pro závislé výběry

Testování hypotéz. 4. přednáška

Fyzikální praktikum FJFI ČVUT v Praze

Teorie úlohy: Operační zesilovač je elektronický obvod, který se využívá v měřící, výpočetní a regulační technice. Má napěťové zesílení alespoň A u

Způsoby chození do schodů

Výkonnost procesů v případě nenormálně rozděleného znaku kvality. Jiří Michálek

2.POPIS MĚŘENÉHO PŘEDMĚTU Měřený předmětem jsou v tomto případě polovodičové diody, jejich údaje jsou uvedeny v tabulce:

Návrh a analýza jednostupňového zesilovače

A6M33SSL: Statistika a spolehlivost v lékařství Teorie spolehlivosti Přednáška 2

Úloha 5: Charakteristiky optoelektronických součástek

Elektronické praktikum EPR1

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

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

Testování hypotéz testy o tvaru rozdělení. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie, FVL, UO Brno kancelář 69a, tel

Základy pravděpodobnosti a statistiky. Popisná statistika

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie

Porovnání dvou výběrů

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ ZÁKLADNÍ POJMY

12. cvičení z PST. 20. prosince 2017

2.POPIS MĚŘENÉHO PŘEDMĚTU Měřeným předmětem je v tomto případě zenerova dioda její hodnoty jsou uvedeny v tabulce:

Příklad 1. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 11

Základním praktikum z laserové techniky

MĚŘENÍ PARAMETRŮ FOTOVOLTAICKÉHO ČLÁNKU PŘI ZMĚNĚ SÉRIOVÉHO A PARALELNÍHO ODPORU

Testování statistických hypotéz. Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1

Testování ovládání hry FIFA 15

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

1. Určete závislost povrchového napětí σ na objemové koncentraci c roztoku etylalkoholu ve vodě odtrhávací metodou.

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

Měření odporu ohmovou metodou

Toolboxy analýzy a modelování stochastických systémů

Příklad 1. Korelační pole. Řešení 1 ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Z MV2 ČÁST 13

Příklad: Test nezávislosti kategoriálních znaků

Česká zemědělská univerzita v Praze. Provozně ekonomická fakulta. Statistické softwarové systémy projekt

VYUŽITÍ PRAVDĚPODOBNOSTNÍ METODY MONTE CARLO V SOUDNÍM INŽENÝRSTVÍ

Semestrální práce z předmětu Matematika 6F

Testování hypotéz. Analýza dat z dotazníkových šetření. Kuranova Pavlina

Cvičení 9: Neparametrické úlohy o mediánech

Téma 2: Pravděpodobnostní vyjádření náhodných veličin

6. Testování statistických hypotéz. KGG/STG Zimní semestr 6. Testování statistických hypotéz

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Z PŘEDMĚTU STATISTIKY

Pravděpodobnost a matematická statistika

Me neˇ nezˇ minimum ze statistiky Michaela S ˇ edova KPMS MFF UK Principy medicı ny zalozˇene na du kazech a za klady veˇdecke prˇı pravy 1 / 33

Plánovací diář a Google Calendar

11. cvičení z PSI prosince hodnota pozorovaná četnost n i p X (i) = q i (1 q), i N 0.

1. Změřte závislost indukčnosti cívky na procházejícím proudu pro tyto případy:

Statistika a spolehlivost v lékařství Charakteristiky spolehlivosti prvků I

Operační zesilovač, jeho vlastnosti a využití:

Úvod. Struktura respondentů

INTEGROVANÁ STŘEDNÍ ŠKOLA TECHNICKÁ BENEŠOV. Černoleská 1997, Benešov. Elektrická měření. Tematický okruh. Měření elektrických veličin.

FYZIKÁLNÍ PRAKTIKUM FJFI ČVUT V PRAZE. Úloha 11: Termická emise elektronů

SRG Přírodní škola, o.p.s. Orientace v Přírodě. Bez kompasu

Vzdálenost k nejbližší benzinové čerpací stanici χ 2 -test dobré shody

NEPARAMETRICKÉ TESTY

Transkript:

České vysoké učení technické v Praze Fakulta elektrotechnická Semestrální práce z předmětu Pravděpodobnost, statistika a teorie informace Životnost LED diod Autor: Joel Matějka Praha, 2012

Obsah 1 Úvod 3 2 Měření dat 4 3 Hypotéza 6 4 Výpočet parametrů Weibullova rozdělení 8 5 Testování hypotézy 9 6 Závěr 10 2

1 Úvod Přemýšlel jsem nad nějakým užitečným a zajímavým tématem, které bych mohl případně později v oboru využít, a nebylo by to pouze kopírování a testování dat z internetu. Proto jsem si zvolil následující zadání semestrální práce. Provedu zrychlené testování životnosti LED diod a ověřím zda má životnost Weibullovo rozdělení. Dle přednášek jsem se domníval, že se jedná o rozdělení exponenciální, protože LED diody jsou polovodičové součástky, avšak po změření dat jsem zjistil, že se projevilo opotřebení. Pátral jsem po jiném, příhodnějším, rozdělení. Nalezl jsem Weibullovo rozdělení, které je široce používáno pro testování životností - bezporuchovostí. Toto rozdělení pokrývá exponenciální a Rayleighovo rozdělení, a aproximuje normální a logaritmicko-normální rozdělení. Obrázek 1.1: Jedna z testovacích destiček. 3

2 Měření dat Na dvě destičky jsem připájel celkem 47 LED diod, které jsem v elektrické troubě vystavil teplotě 150 C a nadměrnému proudu (cca 10-ti násobek doporučeného). Tyto podmínky jsem stanovil z přibližného odhadu, že zvýšení provozní teploty o 10 C sníží životnost cca na 1/2 a zvýšení proudu o 10mA sníží životnost na cca 2/3. K testování jsem použil no name LED diody z Číny bez informace o životnosti od výrobce. Životnosti LED diod se pohybují kolem 100 000-1 000 000h. Předpokládal jsem, že levné čínské diody budou mít životnost značně kratší. Životnost LED diod udávaná výrobci neznamená střední hodnotu do vysvícení, ale znamená to, že po udané době musí pracovat více než 50 % diod se svítivostí 70 %. Při svém měření jsem si stanovil referenční hranici svítivosti, po které jsem považoval diodu za mrtvou. Před diody jsem dal do vzdálenosti 1cm papír, který osvětlovaly a na obrázku 2.1 jsou vidět různé svítivosti. Obrázek 2.1: LED dioda: plně svítící, ještě svítící, mrtvá. Původně jsem odhadoval životnost na cca 5 minut při nastavených podmínkách, po prvních testech jsem došel ke 2 minutám. Kratší čas jsem uvítal, protože se za 2 minuty dala zanedbat změna teploty v troubě, která by se mohla při delším čase negativně promítnout. Při vlastním měření se mi nejspíše podařila nastavit větší teplota v troubě, jelikož všechny diody odešly 1,5 minuty. Zapojení bylo dle schématu na obrázku 2.2. Obrázek 2.2: Schéma zapojení. 4

2 Měření dat Použil jsem odpory s tolerancí 1 %, které zapojením paralelně získaly toleranci 0,5 % a větší maximální ztrátový výkon. Celý proces destrukce diod byl zaznamenán kamerou se 30fps. Při analýze záznamu jsem se omezil pouze na jedno desetinné místo sekund. Naměřené a seřazené hodnoty jsou v tabulce 2.1: 48,7 65,3 68,6 73,2 76,4 53,1 65,5 69,0 73,9 76,6 54,0 65,6 69,5 74,5 77,7 58,9 67,1 69,8 74,5 77,9 62,3 67,1 70,2 74,6 78,4 62,3 67,9 71,2 74,6 79,6 64,4 68,2 71,9 75,0,4 64,8 68,2 71,9 75,2 65,1 68,3 72,4 75,6 65,2 68,4 72,7 76,1 Tabulka 2.1: Tabulka naměřených hodnot. 5

3 Hypotéza Hypotéza H 0 - Naměřené hodnoty mají na hladině významnosti 0,05 Weibullovo rozdělení s parametry 1 k a λ, případně mají normální rozdělení 2. Na obrázku 3.1 jsou pro porovnání podobnosti hustot obou zmíněných rozdělení s danými parametry a na obrázku 3.2 jsou empirické distribuční funkce pro Weibullovo a normální rozdělení. 0,07 0,06 Distribution Plot Distribution Mean StDev Normal 69,61 6,855 Distribution Shape Scale Thresh Weibull 13,19 72,47 0 0,05 Density 0,04 0,03 0,02 0,01 0,00 40 50 60 70 LED lifetime [sec] 90 Obrázek 3.1: Porovnání hustot Weibullova a normálního rozdělení. 1 Parametry jsou vypočtené v kapitole Výpočet parametrů Weibullova rozdělení. 2 Protože se naměřené hodnoty také podobaly normálnímu rozdělení, rozhodl jsem se je otestovat také na normální rozdělení. 6

3 Hypotéza Empirical CDF of LED lifetime Weibull 100 Shape 13,19 Scale 72,47 N 47 Percent 60 40 20 0 50 55 60 65 70 LED lifetime [sec] 75 85 Empirical CDF of LED lifetime Normal 100 Mean 69,61 StDev 6,855 N 47 Percent 60 40 20 0 50 60 70 LED lifetime [sec] 90 Obrázek 3.2: Empirické distribuční funkce Weibullova a normálního rozdělení. 7

4 Výpočet parametrů Weibullova rozdělení Parametry Weibullova rozdělení jsem si, po neúspěšných pokusech v ruce, nechal vypočítat statistickým softwarem. Získal jsem následující výsledky: k = 13.19 (shape) a λ = 72.47 (scale). Pro normální rozdělení vyšlo E(X) = 69.61 a σ = 6.855. 14 12 Histogram of LED lifetime Weibull Shape 13,19 Scale 72,47 N 47 10 Frequency 8 6 4 2 0 48 56 64 LED lifetime [sec] 72 Obrázek 4.1: Histogram rozdělení (první čtyři a poslední dvě části byly sloučeny). 8

5 Testování hypotézy Pro testování hypotézy jsem zvolil χ 2 test dobré shody. Naměřené hodnoty jsem rozdělil do 5-ti částí tak, aby splňovaly podmínky použitelnosti testu. Grafické znázornění je na obrázku 4.1. V tabulce jsou četnosti v jednotlivých kategoriích a vypočítaný χ 2 dle vzorce (X i Np i ) 2 Np i χ 2 = i=1 k kde k je počet částí, X i jsou naměřené četnosti v dané části, N je velikost vzorku a p i jsou očekávané pravděpodobnosti v dané části. Části X i Np i p i 0-62 4 5,634094428 0,11987435 0,473947434 62-66 9 6,242183721 0,13281242 1,218411852 66-70 11 10,16514307 0,21627964 0,068566284 70-74 8 12,36905377 0,263171357 1,543257166 74 a více 15 12,58952501 0,267862234 0,461525729 celkem 47 47 1 3,765708465 Části X i Np i p i 0-62 4 6,273073845 0,133469656 0,823657561 62-66 9 7,790630031 0,1657586 0,18773523 66-70 11 10,50247687 0,223456955 0,023568656 70-74 8 10,16900279 0,216361761 0,462638589 74 a více 15 12,26481646 0,260953542 0,6099748 celkem 47 47 1 2,107574836 Tabulka 5.1: Tabulka četností pro Weibullovo rozdělení a pro normální rozdělení. P-hodnotu jsem určil ze vzorce p = 1 F χ2 (η)(χ 2 vyp), přičemž jsou 4 stupně volnosti. P-hodnota vyšla pro Weibullovo rozdělení 0,438641274 a pro normální 0,7159887. Pro oba výsledky platí p > 0, 05 a tudíž H 0 na hladině významnosti 0,05 nezamítáme. 9

6 Závěr V této práci jsem získal číselná data provedením zrychleného testu životnosti. Dále jsem data zpracoval a aplikoval na ně χ 2 test dobré shody. Na hladině významnosti 0,05 jsem hypotézu, že naměřená data odpovídají Weibullovu rozdělení, nezamítl. Vzhledem k parametrům Weibullova rozdělení je toto rozdělení podobné normálnímu, pro které jsem hypotézu na hladině významnosti 0,05 také nezamítl. Tento výsledek je ovšem zatížen mnohými chybami, které jsem se snažil při počítání a měření eliminovat. Mezi možné chyby by mohlo patřit nevhodné rozdělení na části při χ 2 testu, nevyváženost teploty v troubě a proudění vzduchu, běžným multimetrem nezměřitelná tolerance rezistorů či nepatrné změny napětí generovaného spínaným zdrojem. V domácích podmínkách se mi nepodařilo přesně definovat teplotu v troubě. Termostat teplotu řídí ±15 C a ještě k tomu reaguje pomalu na změny teploty, proto jsou naměřené teploty cca poloviční než jsem původně předpokládal, nicméně hypotézu se nepodařilo zamítnout ani s těmito daty. Bohužel se nedá nic říct o skutečné životnosti LED diod v normálním podmínkách, protože nebyla jasně definovaná teplota a svými prostředky nedokážu změřit svítivost tak, abych mohl říci, že je právě na 70 % původní svítivosti. 10

Literatura [1] Barlow, R. a kol.: Mathematical Theory of Reliability. John Wiley & Sons 1967, 256 s. [2] NAVARA, Mirko. Pravděpodobnost a matematická statistika. Vydání první. Praha: Nakladatelství ČVUT, 2007. 240 s. ISBN 978--01-03795-9. [3] Loveday, G: Electronic Testing and Fault Diagnosis. Longman Scientific and Technical London 1989, 257 s. 11