(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc)

Podobni dokumenti
Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC

Statistika, Prakticna matematika, , izrocki

LINEARNA ELEKTRONIKA

Osnove statistike v fizični geografiji 2

MERE SREDNJE VREDNOSTI

Microsoft PowerPoint - cigre_c2_15.ppt [Compatibility Mode]

10. Meritev šumnega števila ojačevalnika Vsako radijsko zvezo načrtujemo za zahtevano razmerje signal/šum. Šum ima vsaj dva izvora: naravni šum T A, k

NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo to

Poskusi s kondenzatorji

Model IEUBK za napoved vsebnosti svinca v krvi otrok in njegova uporaba na primeru Zgornje Mežiške doline

Microsoft Word - ELEKTROTEHNIKA2_ junij 2013_pola1 in 2

Microsoft Word - 2. Merski sistemi-b.doc

DN080038_plonk plus fizika SS.indd

2. Model multiple regresije

Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA

Microsoft Word - M docx

2

FGG13

M-Tel

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be

3. Preizkušanje domnev

glava.dvi

Microsoft Word - CelotniPraktikum_2011_verZaTisk.doc

IZVEDBENA UREDBA KOMISIJE (EU) 2018/ z dne 16. julija o spremembi Izvedbene uredbe (EU) 2017/ za razjasnitev in

Naloge 1. Dva električna grelnika z ohmskima upornostma 60 Ω in 30 Ω vežemo vzporedno in priključimo na idealni enosmerni tokovni vir s tokom 10 A. Tr

Microsoft PowerPoint - OVT_4_IzolacijskiMat_v1.pptx

Microsoft Word - A-3-Dezelak-SLO.doc

Poročilo o opravljenem delu pri praktičnem pouku fizike: MERJENJE S KLJUNASTIM MERILOM Ime in priimek: Mitja Kočevar Razred: 1. f Učitelj: Otmar Uranj

Požarna odpornost konstrukcij

PRILOGA II Obrazec II-A Vloga za pridobitev statusa kvalificiranega proizvajalca elektri ne energije iz obnovljivih virov energije 1.0 Splošni podatki

Microsoft Word - SI_vaja1.doc

Microsoft Word - Avditorne.docx

Microsoft Word - SI_vaja5.doc

MATLAB programiranje MATLAB... programski jezik in programersko okolje Zakaj Matlab? tipičen proceduralni jezik enostaven za uporabo hitro učenje prir

Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx

Matematika 2

PRILOGA 2 Minimalni standardi kakovosti oskrbe za izbrane dimenzije kakovosti oskrbe in raven opazovanja posameznih parametrov kakovosti oskrbe 1. NEP

7. VAJA A. ENAČBA ZBIRALNE LEČE

Avtomatizirano modeliranje pri celostnem upravljanju z vodnimi viri

POROČILO IZ KONSTRUKCIJSKE GRADBENE FIZIKE PROGRAM WUFI IZDELALI: Jaka Brezočnik, Luka Noč, David Božiček MENTOR: prof. dr. Zvonko Jagličič

LaTeX slides

1 EKSPERIMENTALNI DEL 1.1 Tkanina Pri pranju smo uporabili pet tkanin, od katerih je bila ena bela bombažna tkanina (B), preostale tkanine (E101, E111

Vaje: Matrike 1. Ugani rezultat, nato pa dokaži z indukcijo: (a) (b) [ ] n 1 1 ; n N 0 1 n ; n N Pokaži, da je množica x 0 y 0 x

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite

LABORATORIJSKE VAJE IZ FIZIKE

Kein Folientitel

1. izbirni test za MMO 2018 Ljubljana, 16. december Naj bo n naravno število. Na mizi imamo n 2 okraskov n različnih barv in ni nujno, da imam

2. LINEARNA ALGEBRA

Poslovilno predavanje

Osnove matematicne analize 2018/19

Slide 1

Microsoft Word - CNC obdelava kazalo vsebine.doc

ANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI

Microsoft Word - PRAKTIKUM CELOTA 4v2.doc

UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina

Microsoft Word - M docx

Microsoft PowerPoint - CIGER - SK 3-15 Izkusnje nadzora distribucijskih transformatorjev s pomo... [Read-Only]

Brownova kovariancna razdalja

Microsoft PowerPoint - MK 3 tehnicni sistemi.ppt

Microsoft PowerPoint - MK 3 tehnicni sistemi.ppt

Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite

Microsoft Word - GorivnaCelica_h-tec10.doc

Microsoft Word - ge-v01-osnove

NACIONALNI LABORATORIJ ZA ZDRAVJE, OKOLJE IN HRANO CENTER ZA OKOLJE IN ZDRAVJE DAT: DANTE/NL/COZ/MB/212a/PR18-PTUJzrak-december.doc MESEČNO POROČILO O

Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo Marjan Jenko Dopolnilno gradivo za Elektrotehnika in elektronika 3004, računske naloge z rešitvami Ljubl

Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf

M

1 Diskretni naklju ni vektorji 1 1 Diskretni naklju ni vektorji 1. Dopolni tabelo tako, da bosta X in Y neodvisni. X Y x x x x x

Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku β a c γ b α sin = a c cos = b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu naspr

Microsoft Word - avd_vaje_ars1_1.doc

Ime in priimek

(Microsoft PowerPoint - vorsic ET 9.2 OES matri\350ne metode 2011.ppt [Compatibility Mode])

Microsoft Word - ELEKTROTEHNIKA2_11. junij 2104

RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni

Predloga za pisanje diplomske naloge

11. Navadne diferencialne enačbe Začetni problem prvega reda Iščemo funkcijo y(x), ki zadošča diferencialni enačbi y = f(x, y) in začetnemu pogo

ENV2:

Dinamika, laboratorijske vaje

Slide 1

STROJNIŠKI VESTNIK LETNIK 37 LJUBLJANA, JANUAR-MAREC 1991 ŠTEVILKA 1-3 UDK : : /. 09 Analiza merilne negotovosti pri dol

Univerza na Primorskem FAMNIT, MFI Vrednotenje zavarovalnih produktov Seminarska naloga Naloge so sestavni del preverjanja znanja pri predmetu Vrednot

EVROPSKA KOMISIJA Bruselj, XXX [ ](2013) XXX draft DIREKTIVA KOMISIJE.../ /EU z dne XXX o spremembi prilog I, II in III k Direktivi 2000/25/ES Evropsk

Microsoft Word - RAZISKAVA_II._del.doc

Interno narocilo, ver.4

LaTeX slides

PowerPoint Presentation

Peltonova turbina ima srednji premer 120 cm, vrti pa se s 750 vrtljaji na minuto

Poročilo za 1. del seminarske naloge- igrica Kača Opis igrice Kača (Snake) je klasična igrica, pogosto prednaložena na malce starejših mobilnih telefo

CelotniPraktikum_2011_verZaTisk.pdf

EVROPSKA KOMISIJA Bruselj, C(2018) 7942 final UREDBA KOMISIJE (EU) / z dne o spremembi prilog I, III, VI, VII, VIII, IX, X, XI in

C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi

Upori

ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI Fakulteta za družbene vede Študentska anketa o študiju na III. stopnji Študijsko leto 2017/18 Pripombe, komenta

NAVODILA AVTORJEM PRISPEVKOV

LaTeX slides

Mesečno poročilo TEŠ

Microsoft Word doc

1 Naloge iz Matematične fizike II /14 1. Enakomerno segreto kocko vržemo v hladnejšo vodo stalne temperature. Kako se spreminja s časom temperat

Tehnični podatki Velja za modelsko leto 2019 Crafter

Besedilo naloge:

Transkripcija:

3.4 Merilna negotovost Merilna negotovost je parameter, ki pripada merilnem rezltat. Označje razpršenost vrednosti, ki jih je mogoče z določeno verjetnostjo pripisati merjeni veličini. Navaja kakovost merilnega rezltata: manjša kot je, bolj kakovosten je merilni rezltat. Če izhaja iz niza neodvisnih opazovanj (posledično iz gostote verjetnosti), govorimo negotovosti tipa A - A; Če ne izhaja iz niza neodvisnih opazovanj (npr.: izhaja iz domnevne gostote verjetnosti pri eni meritvi), govorimo o negotovosti tipa B - B M3-55

Skpna negotovost je enaka geometrijski vsoti: + A B Ker je negotovost določena s standardnim odklonom, jo imenjemo tdi standardna negotovost. Če želimo imeti večjo verjetnost (večjo stopnjo zapanja), da leži resnična vrednost v območj, ki ga določa negotovost, porabljamo razširjeno negotovost U. M3-56

Standardna negotovost tipa A - A Če imamo niz izmerkov,,, enakimi pogoji, je: n aritmetična sredina i, j n j n, izmerjenih pod je najbolj verjetna vrednost ali najbolša ocena aritmetične sredine µ celotne poplacije. eksperimentalni standardni odklon s( ) ( ) i, j j n je najboljša ocena standardnega odklona poplacije σ n M3-57

eksperimentalni standardni odklon aritmetične sredine s ( ) s ( ) n ( ) i, j j n n( n ) je najbolj verjetna vrednost σ ( ) poplacije Ker imamo ponovljena neodvisna opazovanja, je standardna negotovost tipa A - eksperimentalni standardni odklon aritmetične sredine: ( ) s A ( ) n s( ) M3-58

M3-59 Če nam je znan zdrženi eksperimentalni standardni odklon ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) p + + + + + + r r r n n n s n s n s n s L L je standardno negotovost bolje oceniti z: ( ) ( ) n s p A Vedno je potrebno v rezltat navesti število meritev oz. število prostostnih stopenj: ( ) r i i r i n i v v

Standardna negotovost tipa B - B Kadar merilni rezltat ne izhaja iz ponovljenih meritev, se standardna negotovost izračna na osnovi domneve (znanstveno in z izkšnjami) predpostavljene porazdelitve: enakomerna, trikotna, trapezna, Pri eni meritvi se standardna negotovost tipa B izračna na osnovi: specifikacij merilne opreme, podatkih o merjanj meril, Gassova, Stdentova, itn. toleranc porabljenih merilnih sredstev itn. M3-60

Enakomerna (pravokotna) porazdelitev Vse vrednosti veličine med spodnjo in zgornjo mejo so enako verjetne: p( ) a a a µ a µ σ µ µ +σ µ + a Slika 3.0 Enakomerna (pravokotna) porazdelitev (gostota verjetnosti je v mejah enakomerna p( ) a) M3-6

aritmetična sredina (prvi vztrajnostni moment): µ + a µ a µ + a µ a p( ) d a a ( µ + a) ( µ a) varianca (drgi vztrajnostni moment): µ + a µ a p ( )( µ ) 3 µ + a ( µ ) 3 3 µ a ( + a) ( a) a d a 3 standardna negotovost (tdi standardni odklon) pri enakomerni porazdelitvi: a ( ) σ 58a 3 0, med µ σ in µ + σ ca. 58 % ( 3) vseh vrednosti p( ) µ a a µ σ a µ a 3 µ +σ µ + a µ a 3 M3-6

Primer enakomerne porazdelitve je, kadar je podana mejna vrednost lastnega pogreška a M. Zgled: Digitalni voltmeter: ± ( 0,05% Ui + 3dig) M U po določenem čas kaže mejna vrednost pogreška: 4 M ± 5.0 56,83V U U i 56,83 V: ( + 3 0,00V) ± 3mV standardna negotovost: MU 3mV ( U ) 8mV 3 3 popolni merilni rezltat: U 56,83V, ( U ) 8mV, n (ena meritev) M3-63

Gassova ali normalna porazdelitev z ( µ ) σ p( z) z π e interval zapanja: standardna negotovost: ( ) µ zσ n µ + zσ n σ z? dobimo ga iz stopnje zapanja p (tabela) n M3-64

Zgled: Uporovni etalon: nazivna vrednost: 0 Ω iz certifikata za pornost: 0,00074Ω ± 9µ Ω, U 9µ Ω - razširjena negotovost R stopnja zapanja p 99% z, 58 standardna negotovost: zσ n 9µ Ω R 50µ z,58 ( ) Ω M3-65

Stdentova ali t-porazdelitev interval zapanja: µ t s( ) n µ + t s( ) n standardna negotovost: ( ) s( ) n parameter t? dobimo ga iz stopnje zapanja p in števila meritev (tabela) Zgled: Upor za porovni delilnik: 8-krat ponovljena meritev in 95 % stopnji zapanja: t,36 pri 95 % stopnji zapanja je rezltat: 49 Ω ± Ω standardna negotovost: ( R) ( ) t s n Ω 5Ω t,36 M3-66

Trikotna porazdelitev p( ) a a aritmetična sredina: µ standardna negotovost: a ( ) σ 4a 6 0, a µ a µ σ µ µ + σ µ + a Slika 3. Trikotna porazdelitev Med µ σ in µ + σ ca. 65 % vseh vrednosti - že bliz normalne porazdelitve ( 68 %). M3-67

Trapezna porazdelitev Trapezna porazdelitev je konvolcija dveh enakomernih ± + β a in ± ( β) a aritmetična sredina: µ porazdelitev z mejama ( ) p( ) a βa βa a standardna negotovost: ( + β)a ( ) a + β 6 µ a µ σ µ µ +σ µ +a Slika 3. Trapezna porazdelitev β 0 trikotna porazdelitev, β enakomerna porazdelitev M3-68

Standardna negotovost izhodne veličine - c ( y) Izhodna (merjena) veličina je fnkcija N vhodnih veličin: Y f ( X X..., ),, X N Za oceno celotne standardne negotovosti ( y) (combined standard ncertainty) potrebjemo dober matematični model; Izmerjena vrednost y je le ocena izhodne veličine Y na podlagi ocen vhodnih veličin in fnkcijske povezave: ( ) y f,,..., N korekcija sistematičnih pogreškov, pri eni meritvi je kar ocena X, pri ponavljanj pa je ocena veličine X. c M3-69

Vhodne veličine so lahko: medsebojno neodvisne (pogosto); ali medsebojno odvisne. Vhodne veličine so medsebojno neodvisne,, N v Taylorjevo vrsto in poštevanj le členov prvega reda, dobimo celotno negotovost: Po razvoj enačbe y f (..., ) ( ) [ ( )] y c + [ c ( )] + [ c ( )] + c... N N ali ( y) ( y) + ( y) + ( y) c... + N pri čemer so: ( y) c ( ),, ( y) c ( ) deleži zaradi negotovosti vhodnih veličin; y y c,, cn - koeficienti občtljivosti N N N N M3-70

Zgled-: y + y y Koeficienta občtljivosti: c, c ; y + Celotna standardna negotovost: ( ) ( ) ( ) Zgled-: y y y Koeficienta občtljivosti: c, c ; Prispevka k celotni standardni negotovosti: ( y) c ( ) ( ) y c, ( ) ( ) ( ) c M3-7

M3-7 Celotna standardna negotovost: ( ) ( ) ( ) c + y Relativna oblika celotne standardne negotovosti: ( ) ( ) ( ) ( ) c c w w y w y y +

Vhodne veličine so medsebojno odvisne - korelirane Odvisnost se nanaša na nakljčne spremenljivke. Merilo za medsebojno odvisnost dveh nakljčnih spremenljivk je (ocenjena) kovarianca. Pri n neodvisnih parih sočasnih izmerkov vhodnih veličin in je kovarianca: n ( ) ( )( ),, i, i n n ( ) relativna medsebojna odvisnost je podana s koeficientom korelacije r : (, ) r ( ) ( ) i M3-73

Celotna standardna negotovost je: N ( y) c ( ) [ ] ( ) ( ) ( ) c i i + ci c j r i, j i j i N N i j i+ r ( ) i, j - koeficient korelacije med in + Zgled-: y y y Koeficienta občtljivosti: c, c ; Celotna standardna negotovost: ( y) ( ) + ( ) + ( )( ) r( ) ( ) ( ) c, M3-74

( y) ( ) + ( ) + ( )( ) r( ) ( ) ( ) c, če r ( ) : ( y) ( ) ( ), +, če r ( ) : ( y) ( ) + ( ), če r ( ) 0: ( y) ( ) + ( ) c c c M3-75

Razširjena negotovost - U Če želimo podati interval z večjo stopnjo zapanja ( p 95% ali p 99% ) porabljamo razširjeno negotovost: U k c ( y) s faktorjem razširitve k pomnožena (celotna) standardna negotovost, popolni merilni rezltat je sedaj: Y y ± U M3-76

Povezava med faktorjem razširitve k in stopnjo zapanja p ni enoznačna. Odvisna od porazdelitve izhodne veličine. Kot prvi približek se porablja kar normalna porazdelitev ( k z). Pri manjšem števil meritev je bolje porabiti t-porazdelitev, ki ima v eff efektivnih stopenj prostosti: i ( y) 4 c veff N (zaokrožimo navzdol) t dobimo iz tabele 4 v i ( y) i velja v eff N i v i M3-77

Kadar želimo podariti stopnjo zapanja p, napišemo: U p k p ( y) t ( v ) ( y) c U 95 pomeni razširjeno negotovost s stopnjo zapanja 95 % p eff c Zgled: U smo merili 0-krat: R smo merili 5-krat: c ( P)?, ( P)? U 0,5V in s ( U ) 0,79V, R 5,643kΩ in s ( R) 0,084kΩ, U c pri p 99%! moč na por: U P R ( 0,5V) 5,643kΩ 98,38mW M3-78

celotna standardna negotovost: P P P ( ) ( ) ( ) c + prispevka k celotni negotovosti: ( P) c ( U ) U R s ( U ) 0,5V 5,643kΩ 0,79V 0 n U s( R) ( 0,5V) 0,084 kω ( P) c ( R) R n ( 5,643kΩ) 5 celotna standardna negotovost: 3,85mW,3mW ( P) ( P) + ( P) ( 3,85mW ) + (,3mW) 4,45mW c M3-79

( P) ( P) + ( P) ( 3,85mW ) + (,3mW) 4,45mW c število efektivnih stopenj prostosti: ( y) 4 ( 4,45mW) 4 ( 3,85mW ) 9 + (,3mW) 4 c eff N 4 4( ) 4 i y vi i veff,8 t p ( v) t99( ) 3, 05 v,8 razširjena negotovost: ( P) t ( ) ( ) 3,05 4,45mW 3,6 mw U 99 k99c 99 c P M3-80

popolni merilni rezltat s standardno negotov.: P 98,4mW, c ( P) 4,5mW, v eff sama celotna standardna negotovost še ne omogoča sklepanja o stopnji zapanja! popolni merilni rezltat z razširjeno negotovostjo: P 98 mw ± 4mW, k 3, 05, v, p 99% ali ( P 98 ±,5 0 )mw, eff k 3,05, v, p 99% eff M3-8

Slika 3.3 Prikaz odnosov med izmerjenimi vrednostmi, pogreški in negotovostmi M3-8