Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) Intervallumbecslések 2014/3 2014.10.08.

Az előadások a következő témára: "Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) Intervallumbecslések 2014/3 2014.10.08."— Előadás másolata:

1 Bevezetés a méréskiértékelésbe (BMETE80ME19) Intervallumbecslések 2014/3 2014.10.08.

2 Múlt alkalom… Direkt mérések kiértékelése: Pontbecslés Független mérések eredményei Hibaeloszlás feltételezése Kiértékelési elv Pl. ML Statisztika Pontbecslés Statisztika, mint a valószínűségi változók függvénye, maga is valószínűségi változó Kellenek az eloszlás paraméterei

3 Még egy kis Maximum Likelihood…. Tetszőleges eloszlású mérések kombinálhatók L maximuma szolgáltatja az ML becslést p-re Múltkor láttuk….Normális eloszlású mérések esetén az átlag szolgáltatta az ML. becslést

4 Gauss-eloszlás

5 Egyenletes eloszlás

6

7 Pareto

8 Szokásos megközelítés még az un. Konfidencia intervallum Pl. a statisztika mint val. vál. sűrűség függvénye Torzítatlanság esetén a várható érték, a mérendő mennyiség várható értéke

9

10

11 Vektorra n-1 ortogonális vektor

12 Elég a szumma egy tagjától való függetlenséget belátni

13

14

15

16

17

18

19 A mérési adatkiértékelés általános sémája Mérési adatokMatematikai modell Illesztési kritérium Statisztikai elv Hibamodell Fizikai modell Illesztés eredménye Paraméterek Paraméterek kov. Mátrixa Konfidencia intervallumok Az illesztett paraméterek is valószínűségi változók √ √√ √