Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Dorozhovets M.

1 2009

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: obserwacje pomiarowe

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Wpływ braku znajomości a priori funkcji autokorelacji obserwacji na ocenę niepewności standardowej ich wartości średniej

Dorozhovets M.

Pomiary Automatyka Kontrola

2009

R. 55, nr 12

989-992

W artykule przedstawione są problemy obliczenia standardowej niepewności wartości średniej arytmetycznej szeregu skorelowanych obserwacji pomiarowych związane z brakiem znajomości a priori ich funkcji autokorelacji. Wykazano, że wskutek istotnej statystycznej niestabilności estymowanej na podstawie zarejestrowanych obserwacji unormowanej funkcji autokorelacji obliczona standardowa niepewność wyniku pomiaru często może być mało wiarygodna. Omówione są kierunki zmniejszenia wpływu niedokładnego estymowania funkcji autokorelacji na wartość standardowej niepewności wartości średniej.

In the paper there are presented some problems of estimating the standard uncertainty of the average value of the series of observations which correspond to the unknown a priori their autocorrelation function. It is proved that for proper evaluation of the average value standard uncertainty it is necessary to determine the effective number of the uncorrelated observations neff, which depends on the normalized autocorrelation function ρk. The formulas (3) and (7) used for calculating the standard uncertainty of the mean value for the a priori known and unknown standard deviation of autocorrelated observation are given. It is shown that the evaluation of autocorrelation coefficients rk based on the registered n observations is accompanied by their essential statistical instability within the range from approximately 20% (for the first coefficients rk, numbered k=1,2,3,..) to 96% (for the last coefficients, numbered k→n) for the number of observations n≈100 (Fig. 1a and Fig. 2). This instability in turn leads to the incor-rect determination of the effective number of observations (Figs. 3 and 4) and, as a result, provides the incorrect standard uncertainty of the measurement result. From Monte Carlo simulations one can draw a conclusion that in order to obtain in the first approach the stable neff, the number of summered members in formula (2) must be fewer than n/20÷n/30. In the summary some methods for decreasing the influence of inaccurate evaluation of the correlation function on the standard uncertainty mean value are described.