Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Ocena precyzji badań międzylaboratoryjnych metodą odporną "S-algorytm"

Volodarsky E. T., Warszawa Z. L.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2015

|

R. 91, nr 10

192-196

PL

Na przykładzie międzylaboratoryjnych badań porównawczych precyzji (niepewności) pewnej metody pomiarowej, omówiono jak na dokładność oceny statystycznej ich wyników wpływają outliery (dane odstające), jeśli pojawią się w tych wynikach. Rozpatrzono możliwość zastosowania odpornych metod oszacowania jako alternatywę do tradycyjnie stosowanego odrzucania danych odstających. Uwzględniają one wyniki wszystkich pomiarów wraz z outlierami. Pozwalają też na bardziej wiarygodne statystycznie oszacowanie rozkładu normalnego modelującego dane eksperymentalne, szczególnie dla małych próbek. Jako ilustrację, oszacowano wspólne odchylenie standardowe precyzji pewnej metody pomiarowej dla wyników badań tą metodą otrzymanych w 9-ciu laboratoriach. Odchylenie to, obliczone tradycyjnie bez odrzucenia outliera, było 1,5 razy większe niż z odrzuceniem, zaś dla metody odpornej "S- algorytm" jest bliskie mniejszej z obu wartości, lecz ma większą od niego wiarygodność.

EN

The influence of outliers in measurement results on the accuracy of resulting estimates is shown. Implementation of robust estimation methods is considered. These methods take into account all measurement results including outliers and the corresponding to them normal distribution could be choose better. Then it allows to provide a more reliable statistical estimates than classic methods with eliminating outliers, especially for samples of small volume. As the example the estimates of the common standard deviation of all numerical data from comparing tests of the measurement precision of some method in 9 labs are calculated by traditional methods and robust method "S-Algorithm". Results confirm the better efficiency of this robust method.

2

Zastosowanie statystyki odpornościowej na przykładzie badań międzylaboratoryjnych

Volodarsky E. T., Warsza Z.L.

Przegląd Elektrotechniczny

|

2013

|

R. 89, nr 11

260-267

PL

Przedstawiono dwie tzw. odporne metody statystyczne: o przeskalowanym odchyleniu medianowym MAD i iteracyjną Hubera. Sa one stosowanie do oceny niepewności próbek pomiarowych o małej liczbie danych z wartościami odstającymi (ang. outliers). Uwzględnia się w nich wszystkie dane, ale outliery traktuje się inaczej jako mniej wiarygodne. Porównano dla kilku przykładów z badań międzylaboratoryjnych wyniki obliczone wg procedury standardowej oraz oboma metodami odpornymi. Stwierdzono, że metodą Hubera można szacować dokładność pomiarów przy walidacji metody pomiarowej w porównaniu kluczowym i przy okresowej kontroli biegłości laboratorium, gdy dostępna jest jedynie mała próbka z outlierem.

EN

Two robust methods of assessing the uncertainty of samples of experimental data with outliers are presented, i.e.: a rescaled median absolute deviation MADS method and an iterative Huber method. They allow to set a credible accuracy parameters of the measurements with the use of all experimental data, but outliers as less reliable, differently are treated. For small size samples with outliers results obtained by a classical method with rejection of outliers and by above robust methods are compared. It is shown that Huber method can be successfully used in estimation of the accuracy in inter-laboratory measurements, such as key comparisons of the tested method and in proficiency testing in the control or accreditation of the laboratory if such small size sample is only available.

3

Zastosowanie estymacji odpornej w badaniach biegłości laboratorium przy niewielkiej liczbie pomiarów

Volodarsky E. T., Warsza Z. L., Koshevaya L. A., Palianychko D.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2013

|

R. 59, nr 6

554--557

PL

W pracy przedstawiono zalety odpornej iteracyjnej metody szacowania wskaźników dokładności pomiarów dla oceny biegłości laboratoriów badawczych do celów akredytacji i okresowej kontroli, w szczególności przy braku próbek wzorcowych i przy niewielkiej liczbie elementów próbki oraz występowaniu danej odstającej. Dotyczy to w szczególności laboratoriów, które muszą przeprowadzać badania niszczące lub o wysokich kosztach pomiarów. Porównano na przykładach liczbowych oceny dokładności otrzymane proponowaną iteracyjną metodą odporną i według procedur standardowych.

EN

Advantages of robust iterative statistical method for estimating the accuracy of performance of testing laboratories during their accreditation in the absence of reference materials and with small sample sizes and outliers are presented in the paper. These situation is observed in the laboratory performing the test with the destruction of the samples or in the case of very expensive testing. A comparison with the estimates obtained by the standard procedure for evaluating performance accuracy is also provided.

4

Odporna ocena dokładności metod pomiarowych

Volodarsky E. T., Warsza Z. L., Koshevaya L. A.

Pomiary Automatyka Kontrola

|

2012

|

R. 58, nr 4

396-401

PL

Przedstawiono dwie metody oceny niepewności próbki danych doświadczalnych o niewielkiej liczebności, odporne na zawarte w niej tzw. odstające obserwacje pomiarowe, tj. o wartościach znacznie różniących się od pozostałych. Umożliwiają one wyznaczanie w sposób wiarygodny statystycznych parametrów wyniku pomiaru na podstawie całości danych eksperymentalnych. Rozważania ilustruje przykład liczbowy wykorzystujący dane z porównań międzylaboratoryjnych. Porównano otrzymane w nim wyniki obliczone metodą o przeskalowanym odchyleniu medianowym MADS i metodą iteracyjną dwukryterialną. Podano wnioski i bibliografię.

EN

Presented are two methods of assessing the value and uncertainty of the measurand from the sample of experimental data which are resist to contained therein small number of outliers, i.e. values of measurement data significantly different from the others. This allows to set a credible statistical parameters of the measurement result on the basis of all experimental data. The considerations are illustrated by the numerical example of inter-laboratory measurement data. Compared are results obtained by method applied the rescaled median absolute deviation MADS and by the iterative two-criteria method. Given are conclusions and bibliography.