Wyniki wyszukiwania - Biblioteka Nauki

Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: fuzzy statistic

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

The fuzzy interpretation of the statistical test for irregular data

100%

Pietraszek J. , Sobczyk A. , Skrzypczak-Pietraszek E. , Kołomycki M.

Czasopismo Techniczne. Mechanika

2016

tom Y. 113, iss. 4-M

119--125

The well-known statistical tests have been developed on the basis of many additional assumptions, among which the normality of a data source distribution is one of the most important. The outcome of a test is a p-value which may is interpreted as an estimation of a risk for a false negative decision i.e. it is an answer to the question “how much do I risk if I deny?”. This risk estimation is a base for a decision (after comparing with a significance level α): reject or not. This sharp trigger – p-level greater than α or not – ignores the fact that a context is rather smooth and evolves from “may be” through “rather not” to “certainly not”. An alternative option for such assessments is proposed by a fuzzy statistics, particularly by Buckley’s approach. The fuzzy approach introduces a better scale for expressing decision uncertainty. This paper compares three approaches: a classic one based on a normality assumption, Buckley’s theoretical one and a bootstrap-based one.

Powszechnie znane testy statystyczne były opracowane przy wielu dodatkowych założeniach. Jednym z najważniejszych jest normalność rozkładu populacji źródłowej. Wynikiem testu jest wartość p, która jest interpretowana jako ocena ryzyka decyzji fałszywie negatywnej, tj. jest to odpowiedź na pytanie „ile ryzykuję jeżeli neguję?”. Ta ocena ryzyka jest podstawą do podjęcia decyzji (po porównaniu z krytycznym poziomem istotności α): odrzucić czy nie. Takie ostre przełączenie – wartość p większa od α czy też nie – ignoruje fakt, że kontekst jest raczej gładki i ewoluuje od „może tak” przez „raczej nie” do „zdecydowanie nie”. Alternatywą dla takich ocen jest statystyka rozmyta, a szczególnie podejście Buckleya. Podejście rozmyte wprowadza lepszą skalę do wyrażenia niepewności decyzji. Niniejszy artykuł porównuje trzy podejścia: klasyczne zakładające normalność, teoretyczne Buckleya i bootstrapowe.

Fuzzy modelling as a way of estimating the exploitation parameters

80%

Pająk M. , Kalotka J.

tom nr 2

215-229

To carry out the exploitation process in the proper way, it is necessary to know the values of the exploitation parameters for each moment of the process. It is especially important for large industrial objects. A lot of exploitation parameters are measured on-line, but some of them should be calculated. There are situations when the input information for the calculations are included in the measured data, but its form is entangled. In this paper a fuzzy modelling is proposed as a solution of the described problem. As an example, a fuzzy model of the temperature difference in a condenser of 13K215 steam turbine is considered.

Do poprawnego sterowania procesem eksploatacji niezbędna jest znajomość wartości parametrów eksploatacyjnych w każdy momencie procesu. Jest to szczególnie istotne w przypadku dużych obiektów przemysłowych. Większość parametrów jest mierzona w sposób ciągły. Występują jednak parametry, które są wielkościami wyliczalnymi. Wartości parametrów wyliczalnych określane są na podstawie wielkości mierzonych. Nie zawsze jednak parametry wejściowe do obliczeń są zawarte w wartościach mierzonych w formie jawnej. W opracowaniu zaprezentowana została metoda modelowania rozmytego pozwalająca na stworzenie modelu procesu w przypadku, gdy dane wejściowe dostarczone są w postaci uwikłanej. Jako przykład zastosowania metody przedstawiony został sposób opracowania modelu rozmytego spiętrzenia temperatury w skraplaczu turbiny parowej 13K215.