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

Znaleziono wyników: 14

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 Zastosowanie metod odpornościowych w analizie dokładności pomiarów międzylaboratoryjnych (1). Zasady statystyki odpornościowej, metoda Hubera czyli Algorytm A
Warsza Z. L., Volodarsky E. T.
Pomiary Automatyka Robotyka
|
2017
|
R. 21, nr 2
47--55
PL
W dwuczęściowej pracy omówiono zastosowanie statystyki odpornościowej do oceny wartości i niepewności menzurandu uzyskiwanych na podstawie próbki danych doświadczalnych, gdy niektóre z tych danych różnią się istotnie od pozostałych, czyli są outlierami. Metodami odpornościowymi wyznaczono parametry statystyczne wyniku pomiaru ze wszystkich danych, ale wpływ outlierów potraktowano odmiennie. Dla próbek o niewielkiej liczności uzyskano wyniki bardziej wiarygodne niż w sposób klasyczny z odrzuceniem outlierów. Ilustrują to przykłady z porównań międzylaboratoryjnych. W części 1. omówiono podstawowe zasady statystyki odpornościowej oraz iteracyjną metodę odporną podaną przez Hubera, którą w normie ISO 5725-5 nazwano Algorytm A. Jako ilustrację, w symulowanym przykładzie liczbowym, wyznaczono niepewność procedury pomiarowej testowanej przez porównanie wyników badania jednorodnych obiektów w kilku laboratoriach akredytowanych. Oszacowano średnią niepewność metodą klasyczną dla wszystkich danych. Po usunięciu outlierów zastosowano dwie metody odpornościowe – przeskalowanego odchylenia medianowego MADS i metodę Hubera, czyli iteracyjny Algorytm A, którego wyniki były najbardziej wiarygodne.
EN
This two-part paper discusses the use of robust statistics to assess the value and uncertainty of measurand obtained from a sample of experimental data when some of these data differ significantly from the others, i.e. are outliers. The statistical parameters of the measurement result are determined by robust methods from all data, but influence of outliers is treated differently. For small sample sizes results are more reliable than obtained by classical methods with exclusions of outliers. This is illustrated by examples from the interlaboratory key comparisons. Part 1 discusses the basic principles of the robust statistics and the iterative robust method given by Huber, which is called Algorithm A in ISO 5725-5. As illustration in the simulated numerical example, the uncertainty of some measurement method was estimated based on measurements of homogeneous object in several accredited laboratories. The mean uncertainty of this experiment is estimated by classic method for all data and with exclusion of outliers and by two robust methods: rescaled median deviation and by Algorithm-A. The result of last method is the most reliable.
2
Content available Zastosowanie metod odpornościowych w analizie dokładności pomiarów międzylaboratoryjnych (2) Ocena niepewności pomiarów metodą odporną Algorytm S
Warsza Z. L., Volodarsky E. T.
Pomiary Automatyka Robotyka
|
2017
|
R. 21, nr 3
45--51
PL
W artykule omówiono iteracyjną metodę odporną Algorytm S. Stosuje się ją do oszacowania precyzji określonej metody pomiarowej na podstawie wyników badań jednorodnych obiektów w wielu akredytowanych laboratoriach, gdy oceny dokładności pomiarów w niektórych z nich są odstające. Wypadkową odporną ocenę dokładności badanej metody znajduje się na podstawie oszacowania niepewności lub rozstępu wyników pomiarów tą metodą w każdym z laboratoriów, bez odrzucania danych odstających. Rozważania zilustrowano przykładem liczbowym.
EN
This two-part paper discusses the use of robust statistics to assess the value and uncertainty of measurand obtained from a sample of experimental data when some of these data differ significantly from the others, i.e. are outliers. The statistical parameters of the measurement result are determined by robust methods from all data, but influence of outliers is treated differently. For small sample sizes results are more reliable than obtained by classical methods with exclusions of outliers. This is illustrated by examples from the interlaboratory key comparisons. Part 1 discusses the basic principles of the robust statistics and the iterative robust method given by Huber, which is called Algorithm A in ISO 5725-5. As illustration in the simulated numerical example, the uncertainty of some measurement method was estimated based on measurements of homogeneous object in several accredited laboratories. The mean uncertainty of this experiment is estimated by classic method for all data and with exclusion of outliers and by two robust methods: rescaled median deviation and by Algorithm A. The result of last method is the most reliable.
3
Content available remote Ocena precyzji procedury pomiarowej w badaniach międzylaboratoryjnych metodą odporną z wykorzystaniem "algorytmu S"
Volodarsky E. T., Warsza Z. L., Kosheva L. A.
Przemysł Chemiczny
|
2015
|
T. 94, nr 6
1008-1011
PL
Omówiono zastosowanie statystycznej metody odpornej „algorytm S” do oceny precyzji (niepewności) badanej procedury pomiarowej na podstawie wyników międzylaboratoryjnych pomiarów porównawczych, gdy wyniki te zawierają dane odstające (outlier). Tradycyjne odrzucanie takich danych zmniejsza istotnie wiarygodność oceny, szczególnie dla małych próbek. Metody odporne uwzględniają wszystkie wyniki, ale dane odstające traktują inaczej. Stosowanie algorytmu S zalecają przepisy międzynarodowe, lecz brak przykładu, jak postępować w praktyce. Podano więc zależności i proces iteracji tej metody. Dla przykładu oszacowano precyzję pewnej metody na podstawie wariancji wyników badania za jej pomocą obiektów jednorodnych w 9 akredytowanych laboratoriach. Jedna z wariancji była outlierem. Uwzględniając wartość odstającą otrzymano standardowe odchylenie 1,5 razy większe, niż po jej odrzuceniu, zaś metodą odporną z wykorzystaniem algorytmu S wartość bliską tej mniejszej, ale o większej od niej wiarygodności.
EN
Effect of outliers in measurement results on the accuracy of resulting estimate precision was studied by a robust estimation method taking into account all measurement results including outliers. As an 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. were calcd. both by traditional methods and a robust „S-algorithm” method. The higher efficiency of the robust method was confirmed.
4
Content available remote Metoda poprawy wiarygodności kontroli pomiarowej
Volodarsky E. T., Warsza Z. L., Kosheva L. A.
Przemysł Chemiczny
|
2015
|
T. 94, nr 9
1566-1569
PL
Przedstawiono prostą metodę zwiększenia wiarygodności wyniku kontroli stanu obiektu prowadzonej poprzez kanał pomiarowy. Uzyskano to dzięki użyciu wielkości pomocniczej jednorodnej z wielkością mierzoną. Wynik przetwarzania tej wielkości w kanale pomiarowym wykorzystuje się do addytywnej i multiplikatywnej korekcji ustawień progów kontroli służących podejmowaniu decyzji. Pozwala to zmniejszyć wpływ nieidealnej charakterystyki przetwarzania toru pomiarowego. Przedstawiono skuteczność takiej korekcji przy różnym stosunku składników błędu przetwarzania oraz oceniono wpływ błędu tworzenia wielkości pomocniczej.
EN
An auxiliary quantity, homogeneous with the measured one, was proposed to use in testing of the object throw the measurement channel. The result of processing this quantity in the measurement channel was used for the additive and multiplicative adjustments of settings limits of the positive decision range to reduce the impact of imperfect processing characteristics on the measurement control. The valuable effectiveness of the correction for various relations of the processing error components and the effect of relations of the auxiliary quantity components were shown. The effect of errors of forming auxiliary quantity was also estd.
5
Content available remote 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.
6
Content available Robust estimation in interlaboratory measurements with small number of measurements
Volodarsky E. T., Warsza Z. L.
Measurement Automation Monitoring
|
2015
|
Vol. 61, No. 4
104--110
EN
In this paper two robust methods of assessing the value and the uncertainty of the measurand from the samples of small number of experimental data are presented and compared. Those methods can be used when some measurements results contain outliers, i.e. when the values of certain measurement results significantly differ from the others. They allow to set a credible statistical parameters of the measurements with the use of all experimental data. The following considerations are illustrated by the numerical examples of multi-laboratory measurement data key comparison. Compared are the results obtained by a classical method with rejection of outliers with two robust methods: a rescaled median absolute deviation MADS and an iterative two-criteria method. The paper also presents the advantages of the robust iterative statistical method in estimating the accuracy of the tested laboratory measurement results during its accreditation on the sample of four elements with outlier. A comparison with the estimates obtained by the standard procedure for evaluating performance accuracy is also provided.
7
Content available Robust Algorithm S to assess the precision of interlaboratory measurements
Volodarsky E. T., Warsza Z. L., Kosheva L., Idźkowski A.
Measurement Automation Monitoring
|
2015
|
Vol. 61, No. 4
111--114
EN
The application of robust statistical methods to assess the precision (uncertainty) of the results of interlaboratory comparison tests is presented. The case, when these results may include outliers is considered. An usual rejection of such data reduces the reliability of evaluation, especially for small samples. The robust methods take into consideration all samples data including outliers. The use of the robust method Algorithm S is provided for estimating the precision of some measuring method tested in comparative studies in the group of accredited laboratories. Result obtained for simulated example is very close to the case with rejection outliers, but more reliable.
8
Content available Improving the reliability of measurement testing
Volodarsky E. T., Warsza Z. L., Kosheva L. A., Idźkowski A.
Measurement Automation Monitoring
|
2015
|
Vol. 61, No. 5
136--139
EN
There is proposed the application of an auxiliary quantity, homogeneous with the measured one, in the quality control of an object made with the use of measuring channel and processing and decision making module. The result of processing of this quantity in the measurement channel is applied for the additive and multiplicative correction of decision limits. This allows to reduce the impact of imperfect processing characteristics of measuring channel. The significant effectiveness of such correction, at different ratio of the components of processing error is presented. The influence of errors of forming auxiliary quantity is also considered.
9
Content available remote Pomiar stosunku dwu wielkości metodą iteracyjną
Volodarsky E. T., Warsza Z. L., Kosheva L.
Przegląd Elektrotechniczny
|
2014
|
R. 90, nr 6
240--242
PL
Omówiono iteracyjną metodę pomiaru wartości stosunku dwu wielkości charakteryzujących obiekt badany, tj. jego wielkości wyjściowej i wielkości wejściowej stanowiącej odniesienie - dzielna i dzielnik ilorazu. Podano sposób realizacji tej metody polega na poprzedzającym operację dzielenia kolejnym przetwarzaniu sygnałów obu tych wielkości we wspólnym torze pomiarowym i iteracyjnym przybliżaniu ich poziomów za pomocą przetwornika skali dla jednego z tych sygnałow. Dzięki temu uzyskuje się istotne zmniejszenie wpływu addytywnych i multiplikatywnych składowych błędów oraz nieliniowości i parametrów nie-informacyjnych toru przetwarzania na wynik pomiaru wartości stosunku obu wielkości.
EN
Measurement method of the ratio of two values describing the tested object is considered. In this ratiometric conversion the signal of output value of object and signal of its input reference value are sequentially passed by the same measurement channel. In the conversion of informative parameters of both signals the influence of additive, multiplicative and nonlinearity errors are minimized by iterative successive regulation of the level of one of signals to common value.
10
Content available System oceny statystycznej w badaniu biegłości laboratoriów badawczych
Volodarsky E. T., Warsza Z. L., Koshevaja L. A.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2014
|
R. 60, nr 10
816--821
PL
Omówiono sposób oceny statystycznej stosowany w procedurach służących badaniu osiągnięcia biegłości przez laboratorium badawcze, czyli wymaganych kompetencji technicznych i organizacyjnych W tym celu powinno być w nim wdrożone systemowe podejście w zakresie organizacji i prowadzenia badań laboratoryjnych, które posługuje się współczesnymi zasadami zarządzania i wykorzystuje metody statystyczne do tworzenia i oceny dokładności wyników pomiaru.
EN
It is shown that in order to achieve technical competence of a testing laboratory needed is to introduce a system approach for organizing and conducting laboratory tests, guided by the principles of modern management and using the statistical methods for establishing and evaluating the accuracy of results. Modern statistical approaches include: application of statistical indicators of accuracy of techniques that are able to evaluate influence as random and systematic effects, using the parametric model of variances for assessing the accuracy of results obtained in the same laboratory and model of variance component when assessing the accuracy of results in interlaboratory experiments; application of statistical models of test results, which are focused on definition of various indicators of accuracy depending on current tasks; estimation of equal influence factors in laboratories when analyzing the intermediate precision measures; estimation of acceptability of the results; estimation of uncertainty on statistical indicators without analyzing sources of influence quantities.
11
Content available remote 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.
12
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.
13
Content available 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.
14
Content available Niepewność decyzji o zgodności mierzonego obiektu z wymaganiami
Volodarsky E. T., Koshevaya L. A., Warsza Z. L.
Pomiary Automatyka Kontrola
|
2012
|
R. 58, nr 4
391-395
PL
Wskazano na konieczność uwzględnienia rodzaju charakterystyki przetwarzania urządzeń pomiarowych przy szacowaniu niepewności decyzji o zgodności parametrów obiektu z wymaganiami, podejmowanej na podstawie wyników pomiarów. Rozpatrzono wpływ parametrów funkcji przetwarzania systemu pomiarowego na prawdopodobieństwo i rodzaj decyzji. Zanalizowano możliwe warianty parametrów funkcji przetwarzania i odpowiadające im niepewności podejmowanych decyzji. Rozważania zilustrowano przykładem. Podano krótkie wnioski i bibliografię.
EN
The necessity of taking into account the conversion characteristic form of the instrument in estimating the uncertainty of the decision statement at the comply with the requirements of the object based on the measurement results of its parameters is discussed. The influence of parameters of the instrument conversion function on the character of decision and its probability is considered in the paper. The possible variants of the conversion function components and the corresponding uncertainty of decision-making are discussed. The considerations are illustrated by the example. Short conclusions and bibliography are given.
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.