Estymatory wartości mezurandu dla danych o nie-gaussowskich rozkładach prawdopodobieństwa

• Autorzy: Warsza Z.L. , Galovska M.

Warianty tytułu

EN

Estimators of the measurand value of non-Gaussian probability distributions of data

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Metodą symulacji Monte Carlo zbadano efektywność kilku jednoelementowych estymatorów wartości mezurandu dla próbek danych pomiarowych modelowanych nie-gaussowskimi rozkładami prawdopodobieństwa w postaci splotów kilku prostych rozkładów. Przedstawiono też dwa rodzaje metod, tj. opartą na symulacji Monte Carlo i metody „resamplingu” - powtórnego próbkowania, jako nowoczesne narzędzia statystyczne do bezpośredniego wyboru estymatora dla dowolnej próbki danych, gdy stanowi ona jedyną dostępną informację o badanej wielkości.

EN

The effectiveness of few single-component estimators of the value of measurand for data samples modelled by several non-Gaussian probability distributions as convolutions of few simple distributions are examined by Monte Carlo simulation. Also presented are two type methods: based on Monte Carlo simulation and "resampling", as modern statistical tools to choose directly the estimator of the sample of arbitrary distributed data, representing the only available information.

Słowa kluczowe

PL

rozkład prawdopodobieństwa danych; estymator mezurandu; ocena niepewności pomiarów

EN

probability distribution of data; measurand estimator; measurement uncertainty evaluation

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2010
• Tom: R. 86, nr 12
• Strony: 253--258
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Warsza Z.L.

autor

Galovska M.

• Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów, PIAP Warszawa,

Bibliografia

• [1] Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement, ISO (1992), revised and corrected 2nd ed. (1995); tłum. J. Jaworskiego, Wydawca: GUM Alfavero Warszawa (1999, 2002)
• [2] Propagation of distributions using a Monte Carlo method, Supplement 1 to the Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM) – Guide OIML G 1-101, (Edition 2007 E)
• [3] Taylor B.N., Kuyatt Ch.E., Guidelines for Evaluating and Expressing the Uncertainty of NIST Measurement Results, NIST Technical Note 1297, USA (1994)
• [4] Dorozhovets M., Warsza Z.L., Udoskonalenie metod wyznaczania niepewności wyników pomiaru w praktyce. Przegląd Elektrotechniki 1 (2007), s.1-13
• [5] Dorozhovets M., Warsza Z.L., Korczyński M.J., Udoskonalenie metody typu A wyznaczania niepewności pomiarów. Wykrywanie i eliminacja wpływu dryftu i oscylacji przy równomiernym próbkowaniu. Pomiary Automatyka Kontrola (PAK) 12 (2007) s. 8 -11
• [6] Novickij P.V., Zograf I.A., Оcenka pogreshnostiej resultatov izmierenii, Energoatomizdat Leningrad, (1985)
• [7] Kacker R.N., Lawrence J.F., Trapezoidal and triangular distributions for Type B evaluation of standard uncertainty. Metrologia 44 (2007), pp. 117–127
• [8] van Dorp J.R., Kotz S., Generalized Trapezoidal Distributions, Metrika, Vol. 58, Issue 1, (July 2003)
• [9] Michael R. Chernick, Bootstrap methods: a guide for practitioners and researchers—2nd ed., Wiley, (2007), p.p. 369
• [10] Sim C.H., Lim M.H., Evaluating expanded uncertainty in measure-ment with a fitted distribution, Metrologia 45 (2008), p.178-184.
• [11] Warsza Z.L., Galovska M., About the best measurand estimators of trapezoidal probability distributions. Przegląd Elektrotechniki - Electrical Review 5 (2009), s. 86-91.
• [12] Warsza Z.L., Galovska M., Estymatory wartości mezurandu dla trapezowych rozkładów prawdopodobieństwa danych pomiarowych. Pomiary Automatyka Komputery w gospodarce i ochronie środowiska (PAKgoś) 1 (2010), s. 12-16
• [13] Galowska M., Warsza Z.L., The ways of effective estimation of measurand. Pomiary Automatyka Komputery w gospodarce i ochronie środowiska (PAKgoś) 1 (2010) s.18-20