A MEGFIGYELÉSEKRŐL ÁLTALÁBAN

Hasonló dokumentumok
MEGFIGYELÉSEK. Filozófiai megközelítés. Értelmes tevékenység Eredménye lehet

A MEGFIGYELÉSEKRŐL ÉS MÉRÉSEKRŐL ÁLTALÁBAN

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

A klasszikus mechanika alapjai

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

Nemzetközi Mértékegységrendszer

y ij = µ + α i + e ij

Kísérlettervezés alapfogalmak

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

Mérési hibák

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Kísérlettervezés alapfogalmak

Méréselmélet és mérőrendszerek

Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek

Mérés szerepe a mérnöki tudományokban Mértékegységrendszerek. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

MÉRÉSTECHNIKA. BME Energetikai Gépek és Rendszerek Tanszék Fazekas Miklós (1) márc. 1

Az SI mértékegységrendszer

Gyártástechnológia alapjai Méréstechnika rész. Előadások (2.) 2011.

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

A mérési eredmény megadása

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

1. Gauss-eloszlás, természetes szórás

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

A maximum likelihood becslésről

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Normál eloszlás

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

ALKÍMIA MA Az anyagról mai szemmel, a régiek megszállottságával.

Előadások (1.) ÓE BGK Galla Jánosné, 2011.

A NEMZETKÖZI MÉRTÉKEGYSÉG-RENDSZER (AZ SI)

Tartalom I. Az SI egységrendszer. 1 Tájékoztató. 2 Ajánlott irodalom. 3 A méréselmélet szerepe. 4 Bevezetés. 5 A mérőberendezés felépítése

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

A kockázat fogalma. A kockázat fogalma. Fejezetek a környezeti kockázatok menedzsmentjéből 2 Bezegh András

Dr. Berta Miklós. Széchenyi István Egyetem. Dr. Berta Miklós: Gravitációs hullámok / 12

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

Az aranymetszés a fenti ábrát követve, a következő szakasz-aránynak felel meg

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás.

Segítség az outputok értelmezéséhez

Valószínűségszámítás összefoglaló

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Tartalom I. Az SI egységrendszer. 1 Tájékoztató. 2 Ajánlott irodalom. 3 Bevezetés. 4 A méréselmélet szerepe. 5 A mérőberendezés felépítése

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Méréselmélet MI BSc 1

A mérés. A mérés célja a mérendő mennyiség valódi értékének meghatározása. Ez a valóságban azt jelenti, hogy erre kell

Közlemény. Biostatisztika és informatika alapjai. Alapsokaság és minta

14 A Black-Scholes-Merton modell. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

Elveszett m²-ek? (Az akaratlanul elveszett információ)

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Mérnökgeodéziai hálózatok feldolgozása

Normális eloszlás tesztje

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

MÉRÉSTECHNIKA. Mérés története I. Mérés története III. Mérés története II. A mérésügy jogi szabályozása Magyarországon. A mérés szerepe a mai világban

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

Populációbecslések és monitoring

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Populációbecslések és monitoring

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Mérés és modellezés 1

3. Az alábbi adatsor egy rugó hosszát ábrázolja a rá ható húzóerő függvényében:

Mérés alapelve, mértékegységek, számolási szabályok. Gyenes Róbert, Tarsoly Péter

e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:

Teremakusztikai méréstechnika

Az SI mértékegység rendszer

1. SI mértékegységrendszer

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

PREXISO LASER DISTANCE METER. Használati utasítás

Matematikai geodéziai számítások 6.

2. Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata jegyzőkönyv. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:

Térfogat és súly alapú faátvétel problémái

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Normák, kondíciószám

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Matematikai geodéziai számítások 6.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Hibaterjedési elemzés (Measurement uncertainty) EURACHEM/CITAC Guide

Fine-Grained Network Time Synchronization using Reference Broadcast

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

Mértékrendszerek, az SI, a legfontosabb származtatott mennyiségek és egységeik

Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok)

EÖTVÖS LORÁND SZAKKÖZÉP- ÉS SZAKISKOLA TANÍTÁST SEGÍTŐ OKTATÁSI ANYAGOK MÉRÉS TANTÁRGY

4. Lokalizáció Magyar Attila

Átírás:

A MEGFIGYELÉSEKRŐL ÁLTALÁBAN 73

MEGFIGYELÉSEK Filozófiai megközelítés Értelmes tevékenység Eredménye lehet Ahhoz, hogy megfigyelésekről beszélhessünk, fel kell tenni, hogy a világ objektíve létezik; a világ és én különböznek; a világ észlelhető; az észlelések gyűjthetők; oksági összefüggések léteznek. 74

MEGFIGYELÉSEK egyed környezet környezet egyed egyed 1 egyed 2 egyed extraszomatikus memória formátum Az élő szervezet és a környezete kölcsönhatásának eredménye: a környezet folyamatos észlelése minden élő szervezetnek sajátja A környezetre vonatkozó tapasztalatok rögzülnek: tudatosság A tapasztalatok átadhatók: tanítás A tapasztalatok rögzíthetők: az észlelések rögzítése az egyed életidején túlmenően Az észlelések rögzítése tudományos igénnyel. 75

KORAI MEGFIGYELÉSEK Paleolit (15.000 éves) észlelési jegyzőkönyvek Barlangrajzok (Altamira, Spanyolország) 76

A BARLANGRAJZOK TANULSÁGA Megfigyelésből és a társas viszonyból a megfigyelés lejegyzése, továbbadása iránti igény keletkezik. A megfigyelés lejegyzése a jegyzőkönyv olvashatóságát feltételezi. Az altamirai rajzok élethűen adják vissza az ábrázolt megfigyelést: nem igényel jelkulcsot, elég ha a befogadó látott már ilyen állatot. De ez a közös előismeret szükséges a megfigyelés megértéséhez. 77

LEJEGYZETT MEGFIGYELÉSEK Kínai csillagászati megfigyelések (reprint) 78

A KÍNAI MEGFIGYELÉSEK TANULSÁGA Noha a megfigyelés rendszeres, és minden bizonnyal részletes adatokat tartalmaz, a megfigyelés olvashatóságát is biztosítani kell. Itt már szükség lehet jelkulcsra is, ezzel egyúttal feltételezünk is valamit az olvasóról, felhasználóról. 79

MEGFIGYELÉSEK A környezeti kölcsönhatások közül szelektálnunk kell: Mit figyelünk meg? Mi befolyásolhatja? Mit hanyagolunk el? Minek nincs szerepe? A fentiek függvényében mit? (miért?) mivel? hogyan? mikor? hányszor/meddig? (cél) (körülmény) (zaj) (független tényezők) Ezekre a kérdésekre nemcsak válaszolnunk kell, de dokumentálnunk is kell válaszainkat, mégpedig hosszú távra. 80

A SKÁLAPROBLÉMA a fénykép készítési iránya Megfigyeléseinknél a legtöbbször felmerül narancssárga teherautó 81

A SKÁLAPROBLÉMA 82

A SKÁLAPROBLÉMA 83

A SKÁLAPROBLÉMA Fraktálszerű viselkedés 84

A SKÁLAPROBLÉMA Nemcsak földtudományi probléma 85

MENNYISÉGEK ÖSSZEHASONLÍTÁSA A köznapi életben lépten nyomon előfordul, hogy össze kell hasonlítani dolgokat: Melyik a több? (darabszám) Melyik nagyobb? Melyik nehezebb? Melyik a több? (térfogat) Mi tart hosszabb ideig? ELŐBB-UTÓBB ARRA IS KELL VÁLASZOLNI, HOGY MENNYIVEL. 86

TERMÉSZETES MENNYISÉGEK Azok a mennyiségek, amelyek a köznapi életben is előfordultak: Számosság (birkák, tyúkok) Hossz (fa magassága, kelme hossza) Súly (haszonállat mérete, fizetőeszköz) Köbtartalom (hordó mérete, gabona, tej) Idő (először csak rövid időtartamok) 87

TERMÉSZETES MENNYISÉGEKBŐL SZÁRMAZTATHATÓ EGYSÉGEK A köznapi életben előforduló mennyiségekből közvetlenül levezethető, szintén a köznapi életben szükséges mennyiségek: Hossz --> távolság Hossz --> terület Súly <--> köbtartalom összefüggése (sűrűség) Időtartam --> nap felosztása, évszakok, csillagászat 88

BONYOLULTABB SZÁRMAZTATOTT EGYSÉGEK Az alapegységekből közvetlenül következő mennyiségek, pl.: Sebesség (a hajó mennyi idő alatt ér el valahová, ha tudom a távolságot) Terméshozam (tudom a területet és, hogy mennyi termett összesen) Sűrűség (összetétel, pl. arany-ezüst) 89

DIMENZIÓK A származtatás során elvégzett műveletek (szorzás, osztás) révén új típusú mennyiségek jönnek létre. A mértékegységeiket öröklik a műveletnek megfelelően, pl. sebességnél m/s, terméshozamnál t/ha Mindig csak azonos dimenziójú mennyiséget tudunk összeadni, illetve kivonni. A tényleges művelethez azonban az is kell, hogy az egységek azonosak legyenek (pl. 1 ha + 100 m 2 ). 90

MÉRTÉKRENDSZEREK A globalizálódás (kereskedelem) magától értetődő következménye Ókori rendszerek (több földrészen függetlenül) Középkori eurázsiai rendszerek Újkori rendszerek (felfedezések, gyarmatosítás) Szabványosítási törekvések (ipari tevékenység) Elméleti megközelítése (a tudomány fejlődése) Modern szabványok (SI, ISO, DIN, stb.) nemcsak mértékek, de tűréshatárok is 91

AZ SI MÉRTÉKRENDSZER International System of Units (Système International d Unités) Magyarországon: 1991. évi XLV. törvény a mérésügyről 1. sz. melléklete Alapegységek: Hossz méter m Tömeg kilogramm kg Idő(tartam) másodperc s Áramerősség amper A Hőmérséklet kelvin K Anyagmennyiség mól mol Fényintenzitás kandela cd Korábban: kiegészítő egységek, 1995 okt. óta levezetett egységek: Szög radián rad Térszög szteradián sr 92

KONVENCIÓ A MÉRTÉKRENDSZERBEN Az eddig tárgyalt mértékrendszerek valamilyen megállapodáson, konvención alapultak. Van azonban olyan rendszer is, amely kizárólag természeti állandókból vezeti le az egységeket, így tehát nincs szükség megállapodott egységekre. Ez az ún. Planck-féle rendszer: a fénysebesség, a vákuum dielektromos állandója, a gravitációs állandó, a Boltzmann-állandó és a Planck-állandó alapján, megfelelő dimenzionálás után kaphatjuk meg az egységeket. 93

A mérendő mennyiség Mi a dimenziója? Mi a mértékegysége? A fentiek függvényében MÉRÉSEK Mi a lehetséges értéktartománya? Milyen pontosan mérhető? Természetes v. levezetett mennyiség Egy v. többféle mértékegysége van? Az értéktartomány függ a mérési technikától A pontosság függ a mérési technikától 94

A MÉRÉSI HIBA A méréseink MINDIG hibával terheltek. A hiba forrása többféle lehet: - statisztikus hiba - modellhiba/szisztematikus hiba - súlyos (emberi) hiba, baklövés 95

A MÉRÉSI HIBA KÖVETKEZMÉNYE A méréseink hibáját fel kell becsüljük. Miért? A mérésből nyerhető információ a bizonytalanság csökkenése. Ha nem tudjuk, hogy a mérésünk mekkora hibát rejt, nem tudjuk, hogy mérés által mennyire csökkent a bizonytalanság a mérést megelőző állapothoz képest. 96

A MÉRÉSI HIBA külön-külön ismeretlen A méréseink MINDIG hibával terheltek. x (M) = x (T) + z x (M) :mért érték x (T) :valós érték z :zaj (hiba) A hiba forrása többféle lehet: - statisztikus hiba - modellhiba/szisztematikus hiba - durva (emberi) hiba, baklövés x (M) = x (T) + z (stat) + z (sziszt) + z (durv) 97

A MÉRÉSI HIBA A durva (emberi) hiba, baklövés : A méréssel kapcsolatosan elkövetett olyan hiba, ami magát a mérést vagy annak eredményét alapvetően befolyásolja vagy akár lehetetlenné teszi. A mérés eredménye ettől használhatatlan lesz vagy a mérendő jelenség nem is mutatkozik. Ha felfedezzük, azonnal megszüntetendő. 98

A MÉRÉSI HIBA A szisztematikus hiba / modellhiba: A mérőberendezésben, a mérési elrendezésben vagy a mérési eredmények feldolgozása közben fellépő olyan hiba, amely a mért értékeket valamilyen (lehet, hogy számunkra ismeretlen) rendszer, szabály szerint módosítja, a valós értékektől eltéríti. Ha a jelenség mibenléte, hatása ismert, kiküszöbölhető vagy korrekcióba vehető. Ha nem, torzítja az eredményt. 99

A MÉRÉSI HIBA A statisztikus (vagy véletlen) hiba: A mérés körülményei, a környezet hatásai és bizonyos esetekben maga a mérendő mennyiség kismértékű változásából eredő eltérés a valós értéktől. Értéke pozitív és negatív is lehet, igen sok mérés átlagában nulla, hatása a mérések számának növelésével és a mérések átlagolásával általában abszolút értékben csökkenthető. 100

A MÉRÉSI HIBA HATÁSÁNAK CSÖKKENTÉSE 1. A súlyos hibát ki kell küszöbölnünk. 2. A szisztematikus hibát felderítjük, kiküszöböljük, vagy ha ez nem lehetséges, korrekcióba vesszük. Ha ez sem lehetséges, új mérési módszerre van szükség. 3. A statisztikus hibát ismételt mérésekkel és a mérések feldolgozásával (pl. átlagolással) csökkentjük. 101

konstans, ezt keressük A MÉRÉSI HIBA tegyük fel, hogy kiküszöböltük A méréseink MINDIG hibával terheltek. x (M) = x (T) + z (stat) + z (sziszt) + z (durv) x (M) :mért érték x (T) :valós érték z :zaj (hiba) Legyen a zaj (hiba) tetszőleges, de állandó eloszlású: x i (M) = x (T) + z i Összegezzük sok (n) mérés eredményét: Σ N x i (M) = Σ N (x (T) + z i ) = N x (T) + Σ N z i n-nel osztva (Σ N x i (M))/n = x (T) + (Σ N z i )/n 102

A MÉRÉSI HIBA Az előbbi eredmény tehát: mérések átlaga a centrális határeloszlás-tétel miatt normális eloszlású lesz (Σ N x i (M))/n = x (T) + n -1 Σ N z i Ha tényleg sok mérés eredményét összegezzük, a centrális határeloszlás-tétel miatt: (Σ N x i (M) )/n = x (T) + z(n(μ,σ)) Ha μ 0, szisztematikus hiba van, ha viszont μ = 0 (Σ N x i (M))/n = x (T) + z(n(0,σ)) σ a mérések szórása 103

PONTOSSÁG ÉS PRECIZITÁS (szisztematikus és véletlen hibák) pontosság: A mért érték eltérése a valós értéktől precizitás: Fisher (2009) in Madden (ed.) (2009) A mért értékek egymástól való eltérése 104

SZÓRÁS A szórás az egyes mérések várható eltérése a várható értéktől Lényegében a mért értékek és az átlaguk eltéréseinek négyzetösszege (angolul: standard deviation) 105

A minták eloszlása normáleloszlás esetén Ha a mért értékek normáleloszlásúak, a szórás alapján megjósolható, hogy mely értékek milyen arányban fognak előfordulni. Ha ettől érdemi eltérést tapasztalunk, az eloszlás vélhetően nem normáleloszlás. Ennek vizsgálatára statisztikai tesztek léteznek.. Az ábra forrása: en.wikipedia.org 106

A MÉRÉSI HIBA NAGYSÁGA Ha mért érték eltérése sok mérés átlagától (σ a mérések szórása, tkp. az átlagos értéktől való eltérések átlaga) (20-50) σ< eltérés durván hibás mérés (3-5) σ < eltérés < (20-50) σ kieső érték eltérés < (3-5) σ (outlier) véletlen hiba a tizedesjegyekben megjelenő eltérés kerekítési hiba 107

A minták eloszlása normáleloszlás ±1 σ-n belül: az esetek 68,2% ±2 σ-n belül: az esetek 95,4% esetén ±3 σ-n belül: az esetek 99,6% másképpen 400 esetből 1 esik kívül Ha ettől érdemi eltérést tapasztalunk, az eloszlás vélhetően nem normáleloszlás. A földtudományi méréseknél ez sokszor előfordul. Az ábra forrása: en.wikipedia.org 108