PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 4

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Estymatory wartości mezurandu dla danych o nie-gaussowskich rozkładach prawdopodobieństwa
Warsza Z.L., Galovska M.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2010
|
R. 86, nr 12
253-258
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.
2
The ways of effective estimation of measurand
Galovska M., Warsza Z. L.
Pomiary, Automatyka, Komputery w Gospodarce i Ochronie Środowiska
|
2010
|
nr 1
18-20
EN
The main purpose of this work is the expansion of the ways for choosing the best estimator of empirical data, when this data is only available information. Proposed methods are divided into two groups: Monte-Carlo simulation and resampling methods. Numerical example is given.
PL
Podstawowym celem pracy jest rozszerzenie sposobów wyboru estymatora danych empirycznych, gdy dane te są jedyną dostępną informacją. Proponowane metody podzielono na 2 grupy: oparte na symulacji Monte Carlo i na metodach "resamplingu". Zilustrowano to przykładem liczbowym.
3
Estymatory wartości mezurandu dla trapezowych rozkładów prawdopodobieństwa danych pomiarowych
Warsza Z. L., Galovska M.
Pomiary, Automatyka, Komputery w Gospodarce i Ochronie Środowiska
|
2010
|
nr 1
12-17
PL
Metodą symulacji Monte Carlo zbadano efektywność wartości średniej, środka rozpięcia i mediany jako estymatorów mezurandu (wartości mierzonej) próbek o rozkładach danych w postaci trapezu o bokach liniowych oraz krzywoliniowych. Wyznaczono ich standardowe odchylenia (SD) jako funkcje liczby n danych i kurtozy rozkładu próbki lub stosunku podstaw [beta] obu trapezów. Wykryto, że: dla trapezu liniowego o [beta] od 1 do 0,35 środek rozstępu próbki ma mniejsze SD niż jej wartość średnia. Jeszcze mniejsze SD w szerokim zakresie do [beta]=0,75 ma estymator 2-elementowy jako forma liniowa środka rozpięcia i średniej próbki, w tym jego wersja uproszczona o obu współczynnikach 0,5 Niepewność typu A najefektywniejszych z tych estymatorów jest mniejsza od szacowanej wg Przewodnika GUM [1]. Użyteczność rozpatrzonych estymatorów sprawdzono na symulowanym przykładzie liczbowym. Warto je więc stosować w praktyce dla większości rozkładów trapezowych. Najlepsze estymatory można też znaleźć dla innych nie-gaussowskich rozkładów prawdopodobieństwa.
EN
The single- and multi-component estimators of the measurand value of data samples modelled by trapezoidal probability distributions are considered and their accuracy are evaluated. For symmetrical trapezoidal PDF of straight as well curved sides, using the Monte-Carlo method of simulation standard deviations (SD) of above estimators are evaluated. It is established that in the ratio of upper and bottom bases of trapezoidal PDF in the range from 1 to 0,35 the most accurate is the mid-range value. Below this range smaller is the standard deviation (SD) of the mean value. The best for the whole family of the symmetric linear trapezium PDF are two-component (2C) estimators as the linear form of the mean and mid-range values of the sample. Their coefficients are found, properties discussed and formulas of SD are given. The new simplified 2C-estimator of equal coefficients is also proposed and positively tested. Above estimators successfully extend estimation of the measurand value as the sample mean and description of its accuracy by the uncertainty type A recommended in the international Guide ISO GUM [1]. Problems solved above are not described before in literature and approaches of investigation could be effectively applied for some other non-Gaussian models of PDF.
4
Content available remote About the best measurand estimators of trapezoidal probability distributions
Warsza Z., Galovska M.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2009
|
R. 85, nr 5
86-91
EN
As introduction, the basic estimators of the measurand obtained from data sample of few basic types of probability density distributions - PDF are given. For trapezoidal PDF of symmetrical straight sides, in the range of ratio of upper and bottom bases 1 to 0.35 is found by Monte-Carlo method that the mid-range has the smaller standard deviation (SD) than the mean value. The best for the whole family of the linear trapeze PDF are two-component (2C) estimators as the linear form of the mean and mid-range values of the sample. Their coefficients are found, properties discussed and formulas of SD are given. Some conclusions for curvilinear trapeze also are included. The simplified 2C-estimator of coefficients equal 0.5 is proposed. For the simulated data sample the trapeze PDF is chosen by the criterion ?2, three estimators and their SD are calculated and the best one is selected.
PL
Na wstępie przedstawiono podstawowe estymatory mezurandu dla próbek o kilku głównych rozkładach prawdopodobieństwa (PDF). Dla symetrycznych trapezowych PDF o liniowych oraz o krzywoliniowych bokach, za pomocą symulacji metodą Monte-Carlo określono odchylenia standardowe różnych estymatorów jedno- i dwu-składnikowych. Dla stosunku podstaw trapezu ? od 1 (prostokąt) do 0,35 najdokładniejszy jest środek rozstępu, a poniżej 0,35 wartość średnia. Dla trapezu liniowego zaproponowano nowy dwuskładnikowy estymator o jednakowych współczynnikach 0,5. Dla przykładu danych o trapezowym rozkładzie wg kryterium ?2 obliczono wartości i odchylenia standardowe trzech estymatorów i wybrano najefektywniejszy z nich.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.