Efektywna metoda dopasowania danych wzorcowania przy niepewności obu zmiennych

• Autorzy: Moszczyński L.

Warianty tytułu

EN

Efficient method for fitting calibration data when both variables have uncertainties

• Konferencja: Fizyczne i Matematyczne Modelowanie Procesów Obróbki Plastycznej. FIMM 2005/sympozjum (20-21.05.2005; Warszawa, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Zwykła metoda regresji liniowej jest stosowana w wielu obszarach badawczych np. przy wzorcowaniu silomierzy. Nie jest ona jednak zalecana jeśli występują biedy statystyczne obu mierzonych wielkości (x i J). Złożoność problemu utrudnia obliczenia, ale jak pokazano, problem ten może być rozwiązany poprzez wprowadzenie obliczeń iteracyjnych. Zaproponowany algorytm jest prostszy i szybszy niż algorytm Yorka. Użyto go do obliczeń prostej regresji z danych kalibracji.

EN

The ordinary least square method (OLSM) for straight line fitting is commonly used in many areas of experimental research for example, in load cell calibration. However, this method is not effective when there are statistical errors in both the x and y coordinates. Although a general formalism requires some computational effort, the problem could, in principle, be solved iteractively. The new proposed algorithm is shorter and quicker than the York algorithm often used in this context. The new algorithm was validated in the calculation of the regression line for calibration data.

Słowa kluczowe

PL

aparatura pomiarowa; metrologia wspomagana komputerowo; wzorcowanie aparatury pomiarowej

EN

calibration; least square method

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Mechanika
• Rocznik: 2005
• Tom: z. 207
• Strony: 159--164
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., tab., rys.

Twórcy

autor

Moszczyński L.

• Politechnika Warszawska, Wydział Inżynierii Produkcji

Bibliografia

• [1] V Szkoła konferencja: Metrologia wspomagana komputerowo. Tom 2, MWK 2001 Rynia 21-24 maja 2001.
• [2] Norma ISO-5725-1 i nowsze.
• [3] Piotrowski J., Kostenko K.: Wzorcowanie aparatury pomiarowej. PWN, Warszawa 2000.
• [4] Gutowski M. W.: Prosta dostatecznie gruba. Postępy Fizyki 53 (2002) 181
• [5] Demig W.E.: Statistical adjustment of data. New York: John Wiley & Sons, 1943, Reprinted: New York Dover Publications, Inc., 1964.
• [6) York D.: Least-squares fitting of straight line. Can J. Phys. 44 ( 1966) 1079-1086.
• [7] Respondowski R.: Opracowanie wyników pomiarów fizycznych. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej Gliwice 1999.
• [8] Williamson J.H.: Least-squares fitting of a straight line. Canadian Journal of Physics. 46 (1968).
• [9] Bruzzone H., Moreno C.: When errors in both coordinates make a difference in the fitting of straight lines by least squares. Meas. Sci. Technol. 9 (1998) 2007-2011.
• [10] Pearson K.: On lines and planes of closest fot to systems of points in space. Phil. Mag 2 (1901) 559.
• [11] Cecchi G.C.: Error analysis of the parameters of a least-squares determined curve when both variables have uncertainties. Meas. Sci. Technol. 2 (1991) 1127.