Laboraratorul 3. Aplicatii ale testelor Massey si

Σχετικά έγγραφα
Statistica descriptivă (continuare) Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

PRELEGEREA IV STATISTICĂ MATEMATICĂ

Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Numere complexe. a numerelor complexe z b b arg z.

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

Curs 4 Serii de numere reale

Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

2. Algoritmi genetici şi strategii evolutive

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z :

Lucrarea nr. 6 Asocierea datelor - Excel, SPSS

5.1 Realizarea filtrelor cu răspuns finit la impuls (RFI) Filtrul caracterizat prin: 5. STRUCTURI DE FILTRE NUMERICE. 5.1.

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

Integrala nedefinită (primitive)

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

DETERMINAREA ACCELERAŢIEI GRAVITAŢIONALE PRIN METODA PENDULULUI FIZIC

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

Capitolul 4 Amplificatoare elementare

Subiecte Clasa a VIII-a

Sondajul statistic- II

Amplificatoare. A v. Simbolul unui amplificator cu terminale distincte pentru porturile de intrare si de iesire

Introducere în Econometrie

Subiecte Clasa a VII-a

MARCAREA REZISTOARELOR

Referenţi ştiinţifici Conf.univ.dr.ing. Radu CENUŞĂ Prof.univ.dr.ing. Norocel Valeriu NICOLESCU

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

Esalonul Redus pe Linii (ERL). Subspatii.

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

Curs 1 Şiruri de numere reale

Curs 10 TRANZISTOARE. TRANZISTOARE BIPOLARE

riptografie şi Securitate

Legea vitezei se scrie în acest caz: v t v gt

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Analiza bivariata a datelor

LUCRARE DE LABORATOR NR. 1 MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

8 Intervale de încredere

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:,

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

SEMNALE ALEATOARE Definirea semnalului aleator, a variabilei aleatoare, a funcţiei şi a densităţii de repartiţie

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

T R A I A N ( ) Trigonometrie. \ kπ; k. este periodică (perioada principală T * =π ), impară, nemărginită.

PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE

Durata medie de studiu individual pentru această prezentare este de circa 120 de minute.

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

Curs 2 DIODE. CIRCUITE DR

Laboraratorul 7. Validarea generatorilor

Control confort. Variator de tensiune cu impuls Reglarea sarcinilor prin ap sare, W/VA

Lucrarea Nr. 6 Reacţia negativă paralel-paralel

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2016 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

1. PROPRIETĂȚILE FLUIDELOR

Statistică şi aplicaţii în ştiinţele sociale TESTE NEPARAMETRICE Teste parametrice versus teste neparametrice

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

Curs 3. Biostatistica: trecere in revista a metodelor statistice clasice

II. 5. Probleme. 20 c 100 c = 10,52 % Câte grame sodă caustică se găsesc în 300 g soluţie de concentraţie 10%? Rezolvare m g.

CONEXIUNILE FUNDAMENTALE ALE TRANZISTORULUI BIPOLAR

Curs 2 Şiruri de numere reale

Aparate de măsurat. Măsurări electronice Rezumatul cursului 2. MEE - prof. dr. ing. Ioan D. Oltean 1

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.4.ALCADIENE

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 4. Măsurarea parametrilor mărimilor electrice

ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA


SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a

Profesor Blaga Mirela-Gabriela DREAPTA

9 Testarea ipotezelor statistice

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Statistica matematica

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

STUDIUL INTERFERENŢEI LUMINII CU DISPOZITIVUL LUI YOUNG

CAPITOTUL IV. CARACTERISTICI GEOMETRICE ALE FIBRELOR TEXTILE

III. Reprezentarea informaţiei în sistemele de calcul

LEC IA 1: INTRODUCERE

DETERMINAREA COEFICIENTULUI DE COMPRESIBILITATE ȘI A MODULULUI DE ELASTICITATE PENTRU LICHIDE

Metode Runge-Kutta. 18 ianuarie Probleme scalare, pas constant. Dorim să aproximăm soluţia problemei Cauchy

4. Criterii de stabilitate

CAPITOLUL 3 FILTRE DE MEDIERE MODIFICATE

Teme de implementare in Matlab pentru Laboratorul de Metode Numerice

Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili

4. FUNCŢII DIFERENŢIABILE. EXTREME LOCALE Diferenţiabilitatea funcţiilor reale de o variabilă reală.

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.5.ARENE

CARACTERISTICILE STATICE ALE TRANZISTORULUI BIPOLAR

GEOMETRIE PLANĂ TEOREME IMPORTANTE ARII. bh lh 2. abc. abc. formula înălţimii

5 Statistica matematică

3. REPREZENTAREA PLANULUI

Transcript:

Laboraratorul 3. Aplcat ale testelor Massey s Bblografe: 1. G. Cucu, V. Crau, A. Stefanescu. Statstca matematca s cercetar operatonale, ed. Ddactca s pedagogca, Bucurest, 1974.. I. Văduva. Modele de smulare, Edtura Unverstat dn Bucureşt, 004. 3. I. Vladmrescu, Probabltat s statstca, Note de curs, Facultatea de Matematca s Informatca, Unverstatea dn Craova, an III, 1995-1996. 4. R. Trandafr.. Modele de smulare, Note de curs, Facultatea de Hdrotehnca, an III, AIA, 011-01. 5. I. Armeanu, V. Petrehus, Probabltat s statstca aplcate n bologe, MatrxRom, Bucurest, 006. 6. I. Iatan, Îndrumător de laborator în Matlab 7.0, Ed. Conspress, Bucureşt, 009. Scopur: 1) Lstarea unor funct predefnte n Matlab, ce vor f utlzate n cadrul aceste lucrar de laborator. ) Aplcarea testelor Massey s pentru verfcarea normaltat une ser de date s mplementarea n Matlab 7.9 a algortmlor corespunzator acestor teste. In cadrul aceste lucrar de laborator vom utlza urmatoarele funct Matlab 7.9: Nume functe Semnfcate sqrt(x) Calculeaza x exp(x) x Calculeaza e nt(f(x),a,b) b Calculează f xd x a sort(x) Sortează în ordne crescatoare elementele vectorulu x length(x) Returneaza numarul de component ale vectorulu x abs(x) Determna valoarea absoluta a lu x u=fnd(x<=a) Returnează n u ndc elementelor dn vectorul x, care au valoarea ma mca sau egala cu a m=max(v) Determna cea ma mare component a vectorulu v mean( x ) Calculeaza valoarea mede a elementelor lu x std( x ) Calculeaza abaterea standard pentru valorle ndvduale ale une select x sum( x ) Calculeaza suma componentelor lu x eval Evalueaza srurle de caractere cu expres Matlab

vpa fopen fclose fscanf Afseaza un rezultat cu o anumta precze Realzeaza deschderea unu fser Realzeaza nchderea unu fser Realzeaza ctrea dntr-un fser decât 3. TESTUL MASSEY Acest test se utlzeaza pentru verfcarea normaltăţ une select de volum ma mc Pentru aplcarea acestu test se procedeaza astfel: Pasul 1. Se ordoneaza valorle expermentale x 1,..., rezultate dn măsurător n ordne crescatoare. Pasul. Se calculeaza: standard a valorlor selecte. unde x n x meda artmetcă a valorlor observate s abaterea x x z, 1,. Pasul 3. Se normeaza valorle rezultate dn măsurător: n Pasul 4. Se determna valorle Φ z, adca valorle functe de repartte teoretca, numta functa lu Laplace. Φ :, Φ z 1 z t e Pasul 5. Se calculeaza frecvenţele relatve cumulate F n, 1 n, n, dt, adca valorle functe de repartte emprca (expermentala), unde n repreznta numarul de valor z ma mc sau egale cu valoarea z. Pasul 6. Se calculeaza dferentele ş se determnă d z, 1 n F Φ,, n dmax max d. 1

încredere 3 Pasul 7. Dacă d max < d crtc ( d crtc se extrage dn tabele n functe de coefcentul de adoptat s de volumul selecte n) atunc se acceptă poteza că eşantonul are repartta normală; altfel se respnge poteza conform carea esantonul de valor expermentale are o dstrbute normala. Observate. Valorle pentru d crtc dn tabele pot f aproxmate prn calcul utlzând expresle: d crtc 0,1408 0,00714n 0,000769n, 0,1851 0,01064n 0,000785 n, pentu 0.90 pentu 0.95. Exemplul 1. Sa se verfce, la un prag de semnfcate 1 0. 05, poteza conform carea rezstenta ohmca (n KΩ) a unor tronsoane de ceramca acoperte cu carbon este o varabla normala. Verfcarea se va face pe baza a 10 masurator: 1,68; 1,74; 1,8; 1,60; 1,7; 1,90; 1,79; 1,98; 1,85; 1,93. Scret un program Matlab pentru aplcarea testulu Massey datelor dn acest exemplu. Vom constru programul corespunzator testulu Massey utlzand Matlab 7.9: Etapa 1. Se scru ntr-un fser datele rezultate dn măsurător. Etapa. Se scre functa ph.m, corespunzatoare functe lu Laplace. functon r= ph(z) syms t r=1/sqrt(*p)*nt(exp(-t^/),t,-nf,z); Etapa 3. Se construeste functa cu ajutorul carea se deteermna 0.90 sau 0. 95. Massey. functon dcrt=valcrt(n,al) f al==0.95 dcrt=0.1851-0.01064*n+0.000785*n^; elsef al==0.90 dcrt=0.1408+0.00714*n-0.000769*n^; d crtc pentru Etapa 4. Se construeste scrpt-ul Massey.m, ce permte mplementarea testulu fd=fopen('data','r'); x=fscanf(fd,'%f\t',[1,10]);

4 fclose(fd); N=10; x=sort(x); m=mean(x); sgma=std(x); z=(x-m)/sgma; for =1:N ph()=vpa(ph(z()),4); for =1:N n()=length(fnd(z<=z())); f=n/n; normala'); d=abs(f-eval(ph)) dmax=max(d); al=0.95; dcrt=valcrt(n,al); f dmax<dcrt dsp('se accepta poteza ca esantonul de valor expermentale are repartte else normala'); dsp('se respnge poteza ca esantonul de valor expermentale are o dstrbute Modul de aplcare a testulu Massey este lustrat n tabelul urmator: (ordonate crescator) F Φ z d d crtc 1,60-1,6941 0,0451 0,1 0,0549 0,157 1,68-1,0198 0,1539 0, 0,0461 1,7-0,687 0,474 0,3 0,056 1,74-0,5141 0,3036 0,4 0,0964 1,79-0,097 0,4631 0,5 0,0369 1,8 0,1601 0,5636 0,6 0,0364 1,85 0,4130 0,660 0,7 0,0398

1,90 0,8344 0.798 0,8 0,00 1,93 1,0873 0,8615 0,9 0,0385 1,98 1,5087 0,9343 1 0,0657 x 1,801 0.1186 d 0,0964 max 5 TESTUL Cel ma mportant ş ma des utlzat test de verfcare a normaltat reparttlor unu sr de date expermentale este testul. Fe X o varabla aleatoare s x,..., xn 1 o selecte de volum asupra lu X. Algortmul corespunzator testulu este urmatorul: Pasul 1. Valorle caracterstc sub cercetare X se mpart n k ntervale de clasa: unde x x x. 1. k 1 x, x, x,, x, x, x, 1 1 k k1 k1, Conform lu Brooks s Carruthers, numarul k de ntervale de clasa este k 5lg n n tmp ce formula lu Sturges este: k 1 3,3lg n, n fnd volumul sondajulu. Pasul. Se determna frecventele absolute n ale ntervalelor (numarul nregstrat de n, 1, k n valor dn ntervalul I) s respectv frecventele relatve, de repartte emprca. f valorle functe Pasul 3. Se calculeaza valoarea mede artmetce x s respectv abaterea standard a valorlor observate. Pasul 4. Se normeaza valorle rezultate dn măsurător: z x x, 1 k,, unde x repreznta extremtatea dreapta a fecaru nterval I. Pasul 5. Se determna valorle Φ z, adca valorle functe de repartte teoretca, Φ fnd functa lu Laplace.

6 Pasul 6. Se calculeaza probabltatle k I, exprmate de: p p p 1 k P X P x P x 1 k 1 X X x 1 x Pasul 7. Se calculeaza statstca x Φ 1 x x Φ x 1 Φ p, 1, ca o observate sa apartna clase 1 x x x Φ, k 1 k 1 x. n np np, k 1 s se compara cu valoarea dn tabele a lu k s1,1, unde: s= semnfca numarul de parametr estmat (s-au estmat do parametr μ s σ ), α este coefcentul de ncredere, k este numarul ntervalelor de clasa. Exemplul. Sa se verfce, la un prag de semnfcate 1 0. 05, poteza conform carea rezstenta la rupere a unor fre de bumbac este o varabla normala. Verfcarea se va face pe baza a 14 masurator: Scret un program Matlab pentru aplcarea testulu Vom constru programul corespunzator testulu datelor dn acest exemplu. utlzand Matlab 7.9: Etapa 1. Se scru ntr-un fser datele rezultate dn măsurător. Etapa. Se scre functa ph.m, corespunzatoare functe lu Laplace. Etapa 3. Se construeste scrpt-ul hpatrat.m, ce permte mplementarea testulu fd=fopen('date.txt','r'); u=fscanf(fd,'%f\t',[1,14]); fclose(fd); m=mean(u); sgma=std(u);.

N=14; u=sort(u); 5*log10(N) k=9; x(1)=1.65; x(k)=nf; for =:k-1 x()=x(1)+0.05*(-1); n(1)=length(fnd(u<=x(1))); for =:k-1 n()=length(fnd(u> x(-1)& u<= x())); n(k)=length(fnd(u>x(k-1))); f=n/n; z=(x-m)/sgma; for =1:k ph()=vpa(ph(z()),4); p(1)=ph(1); p(k)=1-ph(k-1); for =:k-1 p()=eval(ph())-eval(ph(-1)); h_calc=sum(((n-n*eval(p)).^)./(n*eval(p))) h_tabel=1.59; f h_calc<h_tabel dsp('se accepta poteza ca esantonul de valor expermentale are repartte normala ); else dsp('se respnge poteza ca esantonul de valor expermentale are o dstrbute normala'); Modul de aplcare a testulu este lustrat n tabelul urmator: 7

8 Intervalul I Φ z p n np 1.65 11-1.4459 0.0741 0.0741 0.357, 1.65 1.65, 1.7 1.70 14-1.0105 0.1561 0.08 1.444 1.7, 1.75 1.75 17-0.5751 0.86 0.165 0.1101 1.75, 1.8 1.80 14-0.1397 0.4444 0.1618 1.833 1.8, 1.85 1.85 16 0.956 0.616 0.1718 1.30 1.85, 1.9 1.90 0 0.7310 0.7676 0.1514 0.0801 1.9, 1.95 1.95 14 1.1664 0.8783 0.1107 0.0054 1.95, 10 1.6018 0.9454 0.0671 0.3391, 8 1 0.0546 0.33 x 1.801 0.1186 n n 14 1 calc 5.7118 sk 1;1 1. 59 np Probleme propuse. 1. Se încearcă 16 mprmante de acelaş tp ş se constată tmp de funcţonare dn tabel. Nr. T 1 50,5 60,5 3 71,6 : : 13 1 14 60 15 85 16 304 Sa se verfce poteza conform cărea repartţa tmpulu de funcţonare fără defecţun este normală (se consdera 0. 95 ).. O selecte de volum n 11 asupra une caracterstc X, prvnd sensbltatea la un antbotc a condus la urmatoarele valor: 30, 5, 41, 30, 7, 16, 41, 70, 0, 16, 78. Verfcat la un prag de semnfcate 1 0. 05 poteza conform carea caracterstca X este o varabla normala. 3. Se caută să se pună la punct o maşnă de ambalat cment în sac de greutate nomnală 50 kg. După prmele reglaje, se verfcă la întâmplare 500 de sac a căror greutate a fost notată în tabelul urmator. Greutatea în Kg <45 [45-47) [47-49) [49-51) [51-53) [53-55) [55-57) >57 Total Nr sac 35 53 76 100 88 78 4 8 500 Se poate consdera că repartţa saclor de cment este normală?