PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 16

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  wartość oczekiwana
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote The effect of a surface roughness on load carrying capacity in slide journal bearing lubriceted with oil of non-newtonian properties
Miszczak Andrzej
Journal of KONBiN
|
2019
|
Vol. 49, iss. 3
497--526
EN
The Author presents the method that taking account an influence of surface roughness on both flow and operating parameters of a slide journal bearing in the paper. For this purpose, the expected value for the gap height function should be determined. The expected value is then the most probable value of the height of the lubrication gap. There are presented the results of analytical and numerical calculations of flow and operating parameters in slide journal bearings. Numerical calculations were performed using the finite difference method as well as own calculation procedures and the Mathcad 15 software.
PL
W prezentowanej pracy Autor przedstawia metodę uwzględniania wpływu chropowatości powierzchni na parametry przepływowe i eksploatacyjne łożysk ślizgowych. W tym celu wyznacza się wartość oczekiwaną dla funkcji wysokości szczeliny. Wartość oczekiwana jest wtedy najbardziej prawdopodobną wartością wysokości szczeliny smarnej. W pracy przedstawione są wyniki obliczeń analitycznych i numerycznych parametrów przepływowych i eksploatacyjnych w poprzecznych łożyskach ślizgowych. Obliczenia numeryczne wykonano wykorzystując metodę różnic skończonych, własne procedury obliczeniowe i oprogramowanie Mathcad 15.
2
Content available Decision support methods in a competitive environment based on Boyd cycle by means of ontology use
Lytvyn V., Oborska O., Demchuk A., Krupa D.
ECONTECHMOD : An International Quarterly Journal on Economics of Technology and Modelling Processes
|
2017
|
Vol. 6, No 2
21--26
EN
The method of decision making system elaboration in competitive environment based on ontological approach was developed. For scientific modeling of decision support process in competitive environment, mathematical support and methods of domain-specific ontology in the Boyd cycle (OODA – observation, orientation, decision, action) were elaborated.
3
Wpływ postaci jądra na wyniki estymacji długookresowych wskaźników hałasu
Stępień B.
Przegląd Mechaniczny
|
2015
|
nr 7-8
55--58
PL
W pracy przeanalizowano wpływ funkcji jądrowej na wyniki estymacji wartości oczekiwanej i niepewności standardowej typu A długookresowyctn wskaźników hałasu. Porównano ze sobą kilka podstawowych typów jąder opisanych w literaturze, tj. Epanecznikowa, jednostajne, normalne i trójkątne. Wnioskowanie statystyczne oparto na metodzie porównań wielokrotnych, wykorzystując nieparametryczny test post-hoc Tukeya-Kramera na poziomie istotności a = 0,05.
EN
The effect of kernel function for expected value estimation and type A standard uncertainty of long-term noise indicators was described in this paper. A few basic types of kernel functions presented in the literature i.e. Epanechnikov, uniform, normal, and triangular were compared to each other The statistical inference was based on the multiple comparisons method using the non-parametric post-hoc Tukey-Kramer's test with significance level a = 0,05.
4
Content available Sprawdzanie dokładności szacowania wartości oczekiwanej metodą Monte Carlo
Sienkowski S.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2014
|
R. 60, nr 11
945-- 947
PL
Przedmiotem badań jest estymator wartości oczekiwanej. Sprawdzano dokładność estymacji wartości oczekiwanej w sytuacji, gdy estymator obliczany jest na podstawie danych z rozkładu Gaussa. Sprawdzanie dokładności estymacji wykonano z zastosowaniem metody Monte Carlo.
EN
The subject of the research is the mean value estimator. The estimator is determined based on data obtained from a Gaussian distribution. The accuracy of the mean value estimator was examined using the Monte Carlo method. Chapter 1 provides basic information on the reasons for use the Monte Carlo method. In Chapter 2 the basic definitions were presented. Eq. (1) describes the expected value of the random variable. Eq. (3) presents the mean value estimator. Eq. (4) it is the error of the estimator (3). In the next part of Chapter 2 the mean value estimator for Gaussian distribution was presented (eq. 6). Eq. (7) describes the error of the mean value estimator (6). Next equation describes coverage factor for Gaussian distribution. In the next part of the paper the Monte Carlo methods were presented. In this article the Crude and Hit-or-Miss Monte Carlo methods have been used. Eq. (13) presents the mean value estimator obtained using the Crude Monte Carlo method. Eq. (14) describes the error of the estimator. Eq. (15) presents the mean value estimator obtained using the Hit-or-Miss Monte Carlo method. Eq. (16) it is the error of the estimator. In Fig. 1 the errors (4), (14) and (16) have been shown. Tab. 1 presents the errors obtained in Matlab, MatCAD and LabWINDOWS. The researches have been summarized in Chapter 3.
5
Content available remote Probabilistic properties of sinusoidal signal autocorrelation function
Sienkowski S., Kawecka E.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2013
|
R. 89, nr 11
98-100
EN
The paper concerns issues of probabilistic properties of the sinusoidal signal autocorrelation function. An autocorrelation function can be viewed as a random variable with fixed probability density. In the paper, results of the research on parameters of such a variable are presented. On the basis of the probability density function, the mean, the mean-square and the variance of the random variable have been determined.
PL
Artykuł dotyczy problematyki probabilistycznych własności funkcji autokorelacji sygnału sinusoidalnego. Funkcja autokorelacji może być rozpatrywana jako zmienna losowa o ustalonej gęstości prawdopodobieństwa. W artykule przedstawiono wyniki badań dotyczące parametrów takiej zmiennej losowej. Na podstawie funkcji gęstości wyznaczono wartość oczekiwaną, średniokwadratową i wariancję zmiennej losowej.
6
Content available remote Przebieg charakterystycznych funkcji rozkładu Weibulla w zależności od parametrów
Rećko W. M.
Szkło i Ceramika
|
2011
|
R. 62, nr 4
11-14
PL
W pracy przedstawiono przebieg funkcji charakterystycznych rozkładu Weibulla w zależności od parametrów: m i sigma. Te funkcje to: dystrybuanta, gęstość prawdopodobieństwa, współczynnik skośności, wartość oczekiwana, mediana i moda.
EN
The characteristics functions of Weibull distribution a context of parameters as: m and sigma are discuted. This functions are: distribution function, density of probability, skewness factor, expected value, modal value and mediane.
7
Content available Zastosowanie funkcji autokorelacji i skwantowanych danych do obliczania wariancji estymatora wartości oczekiwanej sygnału
Kawecka E., Sienkowski S.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2010
|
R. 56, nr 10
1119-1122
PL
Celem pracy jest wyznaczenie rzeczywistej wariancji wartości oczekiwanej skwantowanego sygnału i porównanie takiej wariancji z estymatorami tej wielkości obliczanymi metodą klasyczną oraz na podstawie funkcji autokorelacji. W pracy zdefiniowano postać estymatora wartości oczekiwanej sygnału. Na tej podstawie wyznaczono jego wariancję. Do badań zastosowano skwantowane próbki sygnału oraz momenty zmiennej losowej. Założono, że próbki sygnału zostały skwantowane w przetworniku analogowo-cyfrowym (A-C) typu zaokrąglającego o idealnej charakterystyce kwantowania. W charakterze przykładu przedstawiono wyniki obliczeń wariancji dla sygnału sinusoidalnego, sygnałów losowych o rozkładach: równomiernym oraz Gaussa.
EN
In the paper there is presented a way of determining the variance of the expected value estimator based on the signal autocorrelation function. The expected signal value estimator is defined and the estimator variance is determined. For investigations there were used quantized samples of signal and moments of random variable. There was assumed that the signal was sampled by an ideal AC round-off converter. As an example there are given the results of variance calculations for sinusoidal, Gaussian and uniform PDF (Probability Density Function) signals. The paper is divided into three paragraphs. Paragraph 1 comprises a brief introduction to the research problems. There is given a definition of the expected signal value estimator, calculated on the basis of quantized data (Eq. 2). There are defined the initial conditions allowing calculation of the estimator characteristics. In Paragraph 2 the variance (Eq. 3) of the estimator (Eq. 2) calculated on the basis of moments (Eq. 7) and the autocorrelation function (Eq. 8) are determined. There are also presented the definitions of variance estimators of the expected signal value estimator calculated with use of the classic method (Eq. 11) and autocorrelation function (Eq. 12). Because both estimators have bias, there are given definitions (Eq. 14, 15) for the case when only quantization has an influence on the variance bias. In subparagraphs 2.1 - 2.3 there are presented exemplary results of calculating the variance (Eq. 3) of the estimator (Eq. 2) for the examined signals. For each signal a definition of the characteristic function (Eq. 16, 19, 22) is given. On the basis of the characteristic function definitions, the detailed formulas (Eq. 17, 20, 23) calculated from the random variable moments are derived. (Fig. 1-3) shows charts of the variance. There are defined the formulas (Eq. 18, 21, 24) allowing calculations of the mean square error. Exemplary results are given in Tables 1 and 2. The investigation results are summarized in Paragraph 3. They show that the accuracy of calculation results of the expected signal value estimator variance obtained with use of the classic method and those from the autocorrelation function is the same.
8
Content available Estymacja punktowa funkcji autokorelacji sygnałów na podstawie cyfrowych danych pomiarowych
Kawecka E., Sienkowski S.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2009
|
R. 55, nr 7
422-425
PL
Artykuł przedstawia problematykę obliczania wartości oczekiwanej, obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora funkcji autokorelacji sygnałów. Pokazano, że estymator funkcji autokorelacji nie jest zgodny oraz, że jest obciążony dodatkową, wynikającą z kwantowania składową. Pokazano, że funkcja gęstości kompensuje przesunięcie funkcji autokorelacji, co oznacza, że określenie na postawie momentów obciążenia i wariancji estymatora możliwe jest jedynie w tych punktach funkcji autokorelacji, które odpowiadają wartości średniokwadratowej sygnału. Przedstawiono wyniki oszacowań obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora funkcji autokorelacji dla wybranych klas sygnałów. Do obliczeń zastosowano opracowany na potrzeby prowadzonych badań wielobitowy wirtualny korelator sygnałów.
EN
In the paper there are discussed problems of estimation of the expected value, bias and variance of the digital estimator of the signal autocorrelation function. It is shown that the autocorrelation function estimator is not consistent and that the density function compensates the autocorrelation function delay. It means that determination of the bias and variance of the estimator basing on the so-called moments is possible only in these points of the autocorrelation function which are the mean square value of the signal. There are presented the results of estimation of the bias and variance of the autocorrelation function digital estimator for selected classes of signals. In order to perform calculations, there was designed a dedicated, multi-bit, virtual correlator of signals. The paper is divided into 3 sections. Section 1 contains a short introduction to the issues of this paper. In Section 2 there are presented the definitions of the autocorrelation function and the autocorrelation function estimator of a signal and quantized signal - Eqs. (2-4). Next, there is calculated the estimator's expected value - Eqs. (5, 6). There is determined the bias of the autocorrelation function digital estimator caused by quantization Eq. (7). In the next part of paper there is shown that the signal distribution density function compensates the autocorrelation function delay - Eq. (11). There is also calculated the estimator's mean square error - Eq. (20). The mean square error and variance from Eq. (17) allows evaluating the estimator consistency. Table 1 presents the results of analysis of the bias and variance of the autocorrelation function digital estimator for a sinusoidal signal with noise. There are analysed the following types of noise: Gaussian, uniform probability density function (PDF) and triangular PDF signal. In Section 3 the investigation results are summarized. The obtained results show the importance of investigations on autocorrelation function degradation caused by quantization.
9
Content available Estymacja punktowa cyfrowego estymatora wartości średniej sygnałów przypadkowych
Sienkowski S., Kawecka E.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2009
|
R. 55, nr 7
441-443
PL
Artykuł przedstawia problematykę obliczania wartości oczekiwanej, obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora wartości średniej sygnałów przypadkowych. W rzeczywistych sytuacjach pomiarowych estymacja obciążenia i wariancji, wymaga najczęściej wielokrotnego powtarzania eksperymentu pomiarowego. Nie są przy tym sformułowane kryteria dotyczące dokładności prowadzonych oszacowań. Zaprezentowane w pracy wzory omijają problem niejednoznaczności oszacowań i umożliwiają, na podstawie momentów, obliczenie obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora wartości średniej sygnałów.
EN
In the paper there is discussed a problem of estimation of the expected value, bias and variance of the mean value digital estimator of random signals. In real measurement tasks the estimation of the variance and bias values requires numerous repetitions of measurement experiments. Moreover, there are no clear criteria of the estimation accuracy. The equations formulated in this paper allow avoiding the problem of the estimation uncertainty and calculating the bias and variance of the digital estimator of the mean value signals basing on the so called moments. The paper is divided into 4 sections. Section 1 contains a short introduction to the issues of this paper. In Section 2 there is given a definition of the digital estimator of the mean value signal. The estimator's expected value is calculated - Eq. (2). On the basis of Eq. (2), the bias caused by quantization is given by Eq. (4). The variance is described by Eq. (7), while the mean square error by Eq. (8). It allows evaluating the consistency estimator. The variance of the mean value Eq. (13) is determined basing on the Widrow theory of quantization Eq. (10-12). In the next section there is presented an example of determining the bias - Eq. (17) and variance Eq. (20) of the mean value digital estimator of a Gaussian signal. The characteristic function of the Gaussian signal is given by Eq. (15). Table 1 presents the result of calculating the mean value variance for varying signal amplitude and increasing A/D resolution. Section 4 summarizes the investigations and presents some concluding remarks. There are discussed applications of the obtained expressions to evaluation of the measurement result uncertainty of the most important signal parameters.
10
Content available remote Statystyka rozkładu Weibulla wytrzymałości szkła na zginanie
Rećko W. M.
Szkło i Ceramika
|
2008
|
R. 59, nr 4
2-7
PL
Analizowano zastosowanie rozkładu Weibulla dla wytrzymałości szkła na zginanie. Analizowano zgodność charakterystyk rozkładu (patrz słowa kluczowe) obliczonych z parametrów rozkładu z charakterystykami obliczonymi z danych doświadczalnych.
EN
Bending strength of glass in term of Weibull, two- and three parameters distribution are discussed. Consistence of statistics (see keywords) computed from distribution parameters and statistics computed from experimental data are discussed also.
11
Content available On statistical parameters characterizing vibrations of oscillators without damping and forced by stochastic impulses
Jabłoński M., Ozga A.
Mechanics / AGH University of Science and Technology
|
2006
|
Vol. 25, no. 4
156-163
EN
Our theoretical study aims at finding the statistical parameters characterizing the vibrations of an oscillator without damping and forced by stochastic impulses magnitude of the different distribution. We will derive the dependence of these parameters on rigidity and mass of the oscillator and on the stochastic distribution of the impulse magnitude. We will also carry out a numerical simulation verifying the derived mathematical model and interpret the differences between the results obtained in simulation and the mathematical calculations. This study is the first stage of research aimed at designing and calibrating a probe that will facilitate measuring of parameters determining the quality of a technological process.
PL
Celem badań teoretycznych w tej pracy jest znalezienie statystycznych parametrów charakteryzujących drgania oscylatora bez tłumienia i będącego pod wpływem stochastycznych impulsów o różnych rozkładach. Zostanie wyprowadzona zależność tych parametrów od sztywności i masy oscylatora oraz od stochastycznego rozkładu wielkości impulsu. Przeprowadzimy również symulację numeryczną weryfikującą wyprowadzony model matematyczny oraz zinterpretujemy różnice pomiędzy wynikami otrzymanymi z symulacji a obliczeniami teoretycznymi. Badania te są pierwszym etapem prac mających na celu zaprojektowanie i skalibrowanie sondy, która umożliwi dokonywanie pomiarów parametrów określających jakość procesu technologicznego.
12
Content available remote Ryzyko i niepewność w projektach górniczych
Strzelska-Smakowska B.
Gospodarka Surowcami Mineralnymi
|
2002
|
T. 18, z. spec.
119-129
PL
Przedstawiono rodzaje ryzyka w inwestycjach górniczych, koncentrując się głównie na ryzyku geologicznym. Podstawowym kryterium decyzyjnym w warunkach ryzyka jest wartość oczekiwana dowolnego efektu rzeczowego lub finansowego za kryterium decyzyjne w warunkach ryzyka. Podano przykłady określenia prawdopodobieństwa odkrycia złoża o założonej wielkości zasoów, obliczenia oczekiwanej wielkości złoża i wartości oczekiwanego zysku NPV projektu poszukiwawczego. Wartość oczekiwana jest sprawdzalna przy dużej ilości prób. Dodatnia wartość oczekiwana upoważnia do inwestowania w warunkach ryzyka. Niepewność, która oznacza brak możliwości określenia skutków decyzji, jest gorszą sytuacją niż ryzyko. Wpływ niepewnych czynników można oceniać analizą wrażliwości, a dopuszczalny zakres zmian tych czynników - analizą scenariuszy.
EN
Risk incorporated into mining projects, especially geological risk, was reviewed. Expected value (EV) is the most important decision criterion under risk conditions. Examples of computing the probability of discovery satisfactory ore deposit, then the expected value of its tonnage and expected NPV of exploration project were presented. EV could be proved in the case of many trials performed. Positive EV makes sufficient condition for a sarisfactory investment under risk. Uncertainty, which means valuation of results is impossible, appears worse than risk. The impact of uncertain parametrs is evaluated by sensitivity analysis, whereas their appreciable changes are determined by case studies (range approach).
13
Content available remote Properties of record values with random index characterizing exponential distribution
Iwińska M.
Fasciculi Mathematici
|
2001
|
Nr 32
49-54
EN
In this paper we give some characterizations of the exponential distribution by distributional property, expected value and failure rate of record values. The index of record values has the geometric distribution
14
Content available remote Suggestion of interpretation of action and the rule of taking decisions with regard to safety of sea ships traffic.
Girtler J.
Zagadnienia Eksploatacji Maszyn
|
2000
|
Vol. 35, nr 2
177-191
PL
W artykule przedstawiono jedną z najprostszych sytuacji decyzyjnych w eksploatacji w odniesieniu do morskich środków transportowych. W czasie dowolnego rejsu każdego statku morskiego mogą powstać inne niż normalna sytuacje, jak: skomplikowana, niebezpieczna, awaryjna i katastroficzna. Zaistnienie dowolnej z wymienionych sytuacji w czasie rejsu statku zależy istotnie od stanu technicznego statku, a ściślej - od stanu tych urządzeń na nim zainstalowanych, mają zasadniczy wpływ na jego bezpieczeństwo. Można przyjąć, ż w tym przypadku istotne znaczenie ma zbiór stanów technicznych statku o następującej interpretacji: stan zdatności pełnej (s1), stan zdatności częściowej (s2), stan niezdatności zadaniowej (s3) i stan niezdatności pełnej (s4). W przypadku pogorszenia się stanu technicznego statku, a więc jego przejście ze stanu s1 do s2, a następnie do s3 i ostatecznie - s4, a przy tym również pogorszenie się warunków ruchu statku (predyspozycji załogi i warunków zewnętrznych), mogą następować w czasie rejsu kolejno sytuacje: skomplikowana, niebezpieczna, awaryjna, a nawet katastroficzna. Dysponując informacją o stanie technicznym statku, warunkach zewnętrznych ruchu statku oraz o predyspozycjach załogi można, przy zastosowaniu statystycznej teorii decyzji, podjąć racjonalną decyzję spośród np. trzech następujących: - rozpocząć wykonywanie zleconego zadania transportowego; - wykonać najpierw odpowiednią (stosowną do odpowiedniej diagnozy) obsługę profilaktyczną poszczególnych urządzeń statku, jego kadłuba w celu odnowy tych ich własności, które są niezbędne do wykonania wspomnianego zadania, a następnie przystąpić do realizacji tego zadania w terminie ustalonym przez zleceniodawcę; - opóźnić termin rozpoczęcia realizacji zleconego zadania do chwili ustania przyczyn zagrażających bezpieczeństwu statku. Wybór najlepszej spośród trzech wymienionych decyzji w warunkach wynikających z możliwości zaistnienia (oczywiście z określonymi prawdopodobieństwami) różnych stanów technicznych i sytuacji, wymaga uwzględnienia następujących kryteriów decyzyjnych: - wartości oczekiwanych konsekwencji przy założeniu, że została podjęta decyzja, gdy statek był w stanie si (i=1, 2, 3, 4). Z przedstawionej możliwości podejmowania decyzji wynika, że nawet w złożonej sytuacji decyzyjnej rozpatrywanie oczekiwanych konsekwencji umożliwia bardzo łatwe przyporządkowanie każdemu rodzajowi decyzji odpowiedniej, pojedynczej liczby oznaczającej wartość oczekiwanej konsekwencji. Umożliwa to dokonanie wyboru optymalnej decyzji eksploatacyjnej, czyli takiej, dla której wartość oczekiwana jest największa. Przedstawiona możliwość podejmowania decyzji eksploatacyjnych dotyczy sytuacji, gdy decydent (osoba podejmująca decyzje) dysponuje informacją aprioryczną o stanie technicznym urządzeń, np. uzyskaną z badań niezawodności urządzeń niezbędnych do wykonania zadania (osiągnięcia celu), wyrażoną w formie prawdopodobieństwa. Do opracowania modelu umożliwiającego podejmowanie takich decyzji eksploatacyjnych wykorzystano elementy bayesowskiej statystycznej teorii decyzji i teroii procesów semimarkowskich.
15
Content available remote Koherentna analiza korelacyjna niestacjonarnych sygnałów zmodulowanych
Jaworski I., Zakrzewski Z.
Kwartalnik Elektroniki i Telekomunikacji
|
2000
|
Vol. 46, nr 3
355-400
PL
Omówiono koherentną metodę estymacji charakterystyk niestacjonarnych sygnałów zmodulowanych. Rozpatrzono własności estymatorów wartości oczekiwanej, funkcji autokorelacji i ich komponentów Fouriera, które zostały obliczone na podstawie uśrednienia próbek co okres korelowania realizacji pojedyńczej. Zostały wprowadzone wyrażenia asymptotyczne na obciążenia i wariancje estymatorów. Otrzymano zależności charakterystyk sygnałów amplitudowo i fazowo zmodulowanych.
EN
oherentr estimation method of nonstationary modulated signals is considered. The properties of the estimates of mean, correlation function and Fourier components was analysed. The formulas for biases variances of estimates was received.
16
Content available remote On the characterization of the exponential distribution by expected value of record value with random index
Iwińska M.
Fasciculi Mathematici
|
1998
|
Nr 28
57-61
EN
In this paper we give some characterizations of the exponential distribution based on the expected value of record value. These characterizations are considered for distribution functions belonging to IFRA or DFRA. The index of record value has the geometric distribution.
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.