reklama - zainteresowany?

Analiza danych w naukach ścisłych i technice - Helion

Analiza danych w naukach ścisłych i technice
ebook
Autor: Andrzej Zięba
ISBN: 978-8-3011-7303-6
stron: 278, Format: ebook
Data wydania: 2015-07-06
Księgarnia: Helion

Cena książki: 47,20 zł (poprzednio: 58,27 zł)
Oszczędzasz: 19% (-11,07 zł)

Dodaj do koszyka Analiza danych w naukach ścisłych i technice

Tagi: Kompetencje osobiste

Analiza danych w naukach ścisłych i technice jest nowoczesnym podręcznikiem mającym na celu przedstawienie czytelnikowi aktualnych tendencji i zaleceń, a także nowych metod analizy danych. Zastosowane przez autora stopniowanie trudności czyni go przydatnym na różnych poziomach zawodowego zaawansowania. Książka odnosi się do aktualnego rozwoju programów komputerowych, które umożliwiły wykorzystanie wielu metod, nierealizowanych dawniej z powodu trudności obliczeniowych. Wśród innych walorów podnoszących atrakcyjność podręcznika są m.in.:
- pełne uwzględnienie zaleceń konwencji GUM oceny niepewności pomiaru,
- rzetelny opis obecnego stanu i nowoÅ›ci w dziedzinie jednostek miar (m.in. „kwantowy” ukÅ‚ad jednostek miar SI),
- prezentacja metod dopasowania, obejmująca algorytmy dopasowania różnych funkcji oraz badanie jakości dopasowania,
- opis nowych metod statystycznych, takich jak: statystyka odpornościowa, analiza danych samoskorelowanych i zastosowania modelowania Monte Carlo.

Niniejszy podręcznik stanowi pomocne narzędzie nie tylko dla kadry akademickiej i studentów, biorących udział w kursie statystki i opracowania danych, lecz także dla zawodowych metrologów oraz pracowników laboratoriów analitycznych.

Dodaj do koszyka Analiza danych w naukach ścisłych i technice

 

Osoby które kupowały "Analiza danych w naukach ścisłych i technice", wybierały także:

  • Oprogramowanie szyte na miarÄ™. Jak rozmawiać z klientem, który nie wie, czego chce. Wydanie II rozszerzone
  • Ty też to masz! Odkryj swoje talenty i zacznij robić w życiu to, co lubisz i potrafisz najlepiej
  • Socjotechnika. Sztuka zdobywania wÅ‚adzy nad umysÅ‚ami. Wydanie II
  • Angielski dla specjalist
  • LinkedIn na start. Kurs video. Zbuduj mark

Dodaj do koszyka Analiza danych w naukach ścisłych i technice

Spis treści

Analiza danych w naukach ścisłych i technice eBook -- spis treści

Przedmowa                                                   XI

RozdziaÅ‚ 1. Pomiar: jednostki miar                 1

1.1. WielkoÅ›ci fizyczne i pozafizyczne                                   1
1.2. Spójne ukÅ‚ady miar. UkÅ‚ad SI i jego jednostki podstawowe         3
1.3. Jednostki pochodne ukÅ‚adu SI                   5
1.4. Jednostki wielokrotne                      8
1.5. Jednostki pozaukÅ‚adowe                                          10
1.6. Przepisy prawne dotyczÄ…ce jednostek miar                              12
1.7. Obliczenia z udziaÅ‚em jednostek                                  14

RozdziaÅ‚ 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe             16

2.1. NieciÄ…gÅ‚a natura liczb uzyskiwanych w pomiarach. Rozdzielczość        16
2.2. Cyfry znaczÄ…ce i nieznaczÄ…ce                    19
2.3. Obliczenia na liczbach pochodzÄ…cych z pomiaru                          19
2.4. Zastosowanie kalkulatorów                     20
2.5. Komputer                           21

RozdziaÅ‚ 3. BÅ‚Ä…d i niepewność pomiaru                                26

3.1. BÅ‚Ä…d pomiaru                         26
3.2. Klasyczna klasyfikacja rodzajów bÅ‚Ä™du pomiaru                           27
3.3. WartoÅ›ci odstajÄ…ce                                              30
3.4. Sposoby teoretycznego opisu bÅ‚Ä™du pomiaru                          30
3.5. Opis niedokÅ‚adnoÅ›ci pomiaru przyjÄ™ty w konwencji GUM          33
3.6. Definicja, oznaczenia i zapis niepewnoÅ›ci standardowej          34

RozdziaÅ‚ 4. Statystyczna ocena niepewnoÅ›ci pomiaru (ocena typu A)     36

4.1. Opracowanie pomiaru powtarzanego                 36
4.2. DokÅ‚adność statystycznej oceny niepewnoÅ›ci                             39
4.3. Inne przypadki oceny typu A                     40

RozdziaÅ‚ 5. Alternatywne metody statystycznej oceny niepewnoÅ›ci     42

5.1. ZaÅ‚ożenia standardowej oceny niepewnoÅ›ci typu A i ich zaprzeczenia       42
5.2. Jednoczesne wystÄ™powanie bÅ‚Ä™du przypadkowego i systematycznego         44
5.3. Pomiary nierównoważne. Åšrednia ważona                              45
5.4. Obserwacje samoskorelowane                                      48
5.5. Dane z wartoÅ›ciami odstajÄ…cymi                  51
5.6. Pomiar powtarzany w teorii interwaÅ‚owej                58

RozdziaÅ‚ 6. Ocena niepewnoÅ›ci metodami typu B                        59

6.1. Mierniki cyfrowe i analogowe                                       59
6.2. Zamiana niepewnoÅ›ci granicznej na niepewność standardowÄ…         62
6.3. Wykorzystanie informacji z pomiarów poprzednich                     63
6.4. Niepewność Å›redniej liczby zdarzeÅ„ przypadkowych             64
6.5. Subiektywna ocena dokÅ‚adnoÅ›ci pomiaru                67

RozdziaÅ‚ 7. Pomiar poÅ›redni. Prawo propagacji niepewnoÅ›ci             68

7.1. Matematyczny model pomiaru                  68
7.2. Propagacja niepewnoÅ›ci dla funkcji jednej zmiennej            71
7.3. Prawo propagacji niepewnoÅ›ci                                      72
7.4. Propagacja niepewnoÅ›ci wzglÄ™dnych                 74
7.5. Skorelowane wielkoÅ›ci wejÅ›ciowe                                 77
7.6. Uwagi koÅ„cowe                         78

RozdziaÅ‚ 8. Niepewność rozszerzona                                 79

8.1. Obliczanie i zapis niepewnoÅ›ci rozszerzonej. WspóÅ‚czynnik rozszerzenia     79
8.2. Porównanie wyniku pomiaru z wartoÅ›ciÄ… dokÅ‚adnÄ… lub wartoÅ›ciÄ… granicznÄ…     81
8.3. Zgodność wyników dwóch pomiarów                83
8.4. Statystyczny przedziaÅ‚ objÄ™cia: pojedynczy pomiar powtarzany              84
8.5. Statystyczny przedziaÅ‚ objÄ™cia dla niepewnoÅ›ci zÅ‚ożonej          86
8.6. Badanie zgodnoÅ›ci jako test statystyczny                 89

RozdziaÅ‚ 9. Wykresy zależnoÅ›ci funkcyjnych                            91

9.1. UkÅ‚ad wspóÅ‚rzÄ™dnych                                         91
9.2. Punkty doÅ›wiadczalne                       94
9.3. Krzywa interpretujÄ…ca wyniki eksperymentu              95
9.4. Histogram                         98
9.5. Uwagi koÅ„cowe                       99

RozdziaÅ‚ 10. Dopasowanie prostej do zbioru punktów doÅ›wiadczalnych  100

10.1. Metoda graficzna                       100
10.2. Metoda najmniejszych kwadratów                                 101
10.3. NiepewnoÅ›ci parametrów prostej                 104
10.4. Prosta przechodzÄ…ca przez poczÄ…tek ukÅ‚adu wspóÅ‚rzÄ™dnych         105
10.5. Sprowadzanie nieliniowych zależnoÅ›ci funkcyjnych do równania prostej     106
10.6. WpÅ‚yw bÅ‚Ä™dów grubych i systematycznych na dopasowanie prostej      108

RozdziaÅ‚ 11. Zasada najwiÄ™kszej wiarygodnoÅ›ci i metoda najmniejszych kwadratów                   110

11.1. Zasada najwiÄ™kszej wiarygodnoÅ›ci                110
11.2. Wyprowadzenie metody najmniejszych kwadratów           112
11.3. PrzeglÄ…d odmian metody najmniejszych kwadratów          113
11.4. Parametry dopasowania jako estymatory. Twierdzenie Gaussa-Markowa     114
11.5. Statystyczne wÅ‚aÅ›ciwoÅ›ci minimum sumy kwadratów reszt         115
11.6. Opracowanie pomiaru powtarzanego jako dopasowanie funkcji staÅ‚ej     116

RozdziaÅ‚ 12. Zaawansowane zagadnienia dopasowania prostej metodÄ… najmniejszych kwadratów                 118

12.1. Macierzowy zapis algorytmu obliczania parametrów prostej        118
12.2. NiepewnoÅ›ci parametrów prostej                 121
12.3. Korelacja miÄ™dzy wartoÅ›ciami parametrów              123
12.4. Ustalenie jednego z parametrów dopasowania                         125
12.5. Wykorzystanie Å›rodka ciężkoÅ›ci punktów eksperymentalnych                126
12.6. Dopasowana prosta jako prosta cechowania                           130
12.7. Niezerowa niepewność pomiaru dla obydwu zmiennych                   133
12.8. WspóÅ‚czynnik korelacji miÄ™dzy zmiennymi, a dopasowanie prostej       133

RozdziaÅ‚ 13. Liniowa metoda najmniejszych kwadratów. Dopasowanie wielomianu                                    135

13.1. Macierzowy formalizm metody                  135
13.2. Problem jednoznacznoÅ›ci i numerycznej stabilnoÅ›ci rozwiÄ…zania             136
13.3. Dopasowanie wielomianu                                       137
13.4. Wielomiany ortogonalne                     141
13.5. Interpolacja i ekstrapolacja z wykorzystaniem wielomianu                 142
13.6. Styczna do krzywej eksperymentalnej                                144
13.7. Inne warianty liniowej metody najmniejszych kwadratów        146

RozdziaÅ‚ 14. Nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów       148

14.1. Funkcja kryterialna: okolica minimum i obraz globalny          149
14.2. Wybrane metody poszukiwania minimum               150
14.3. NiepewnoÅ›ci parametrów dopasowania              154
14.4. Metoda częściowej linearyzacja funkcji               158

RozdziaÅ‚ 15. Badanie jakoÅ›ci dopasowania             159

15.1. Wykresy reszt dopasowania                    159
15.2. Statystyczne testy zgodnoÅ›ci                   164
15.3. Testowanie istotnoÅ›ci modelu                   168
15.4. Samoskorelowany ciÄ…g reszt                  171
15.5. RozkÅ‚ad prawdopodobieÅ„stwa reszt dopasowania                      172

RozdziaÅ‚ 16. Alternatywne metody dopasowania prostej i innych funkcji                       178

16.1. Samoskorelowane dane wejÅ›ciowe                                178
16.2. Jeszcze o metodzie graficznej                                   181
16.3. Dopasowanie prostej w teorii interwaÅ‚owej            182
16.4. Metody dopasowania funkcji wykorzystujÄ…ce estymatory typu M           184
16.5. Metoda najmniejszej mediany kwadratów              185

RozdziaÅ‚ 17. Zastosowanie metody Monte Carlo           188

17.1. Liczby losowe i ich zastosowanie do modelowania bÅ‚Ä™du pomiaru       188
17.2. Pomiar poÅ›redni: propagacja rozkÅ‚adów              191
17.3. Zastosowania modelowania MC w zagadnieniach dopasowywania funkcji      194
17.4. Metody bootstrapowe                     195
17.5. Inne zastosowania modelowania MC w analizie danych                  195

Dodatek A. Zmienna losowa                   196

A1. Dyskretna i ciÄ…gÅ‚a zmienna losowa                  196
A2. Parametry zmiennej losowej                    198
A3. Suma oraz kombinacja liniowa zmiennych losowych            202
A4. Centralne twierdzenie graniczne                                   203

Dodatek B. Estymatory                                          205

B1. Elementarny przykÅ‚ad i terminologia                 205
B2. Estymator jako zmienna losowa                  206
B3. WÅ‚aÅ›ciwoÅ›ci estymatorów                     206
B4. Statystyczne wÅ‚aÅ›ciwoÅ›ci Å›redniej arytmetycznej                        207
B5. Estymatory wariancji                                          208
B6. Estymatory odchylenia standardowego                               212
B7. Estymowanie przedziaÅ‚u objÄ™cia                   214
B8. Teoria estymacji jako dziaÅ‚ statystyki matematycznej            216

Dodatek C. RozkÅ‚ad Poissona                   218

Dodatek D. Testowanie hipotez statystycznych                       220

D1. Podstawowe pojÄ™cia zwiÄ…zane z testem statystycznym                    220
D2. PrzykÅ‚ad kostki do gry                      222
D3. Praktyczna realizacja testów. PrawdopodobieÅ„stwo testowe               223
D4. Uwagi koÅ„cowe                         223

Dodatek E. Zmienne losowe skorelowane i samoskorelowane       225

E1. Definicja i opis zmiennych statystycznie zależnych             225
E2. Kowariancja i wspóÅ‚czynnik korelacji. Zmienne losowe skorelowane           226
E3. Suma i kombinacja liniowa zmiennych skorelowanych                   228
E4. Skorelowane zmienne o rozkÅ‚adzie normalnym            229
E5. Samoskorelowana próba losowa i metody jej opisu                      230
E6. Funkcja autokorelacji                                          233
E7. Estymatory poÅ‚ożenia i skali, funkcja autokorelacji znana a priori            235
E8. Przypadek funkcji autokorelacji estymowanej z danych           239

Dodatek F. Statystyka odpornoÅ›ciowa               242

F1. Geneza statystyki odpornoÅ›ciowej                   242
F2. Modelowe funkcje rozkÅ‚adu o wolno zanikajÄ…cych ogonach        244
F3. PrzykÅ‚ady nieodpornych i odpornych estymatorów poÅ‚ożenia         246
F4. Estymatory skali                        248
F5. WÅ‚aÅ›ciwoÅ›ci estymatorów odpornych                 250
F6. Estymatory typu M                       252
F7. Metoda iteratywnie ważonych najmniejszych kwadratów          255
F8. Uwagi koÅ„cowe                                              256

Dodatek G. Powstanie i rozwój konwencji GUM           257

G1. Powstanie Przewodnika                                        257
G2. Rozwój konwencji GUM po 1995 roku                              259
G3. Znaczenie konwencji                                          259

Dodatek H. Struktura logiczna i excepta ukÅ‚adu SI           261

H1. Wybór wielkoÅ›ci podstawowych                  261
H2. StaÅ‚a magnetyczna i elektryczna                   262
H3. Temperatura w ukÅ‚adzie SI                                      263
H4. Zasady tworzenia jednostek wielokrotnych              264
H5. WielkoÅ›ci pozafizyczne w ukÅ‚adzie SI                 264

Dodatek I. Kwantowy ukÅ‚ad SI                                   266

I1. SformuÅ‚owanie nowych podstaw ukÅ‚adu SI                           266
I2. Kwantowe wzorce wielkoÅ›ci elektrycznych                            267
I3. Problem odtwarzalnego wzorca masy                               268
I4. Perspektywy przyjÄ™cia zmian w ukÅ‚adzie SI                           269

Literatura                           271
Wykaz przykÅ‚adów                       279
Skorowidz polsko-angielsko-matematyczny               281

Dodaj do koszyka Analiza danych w naukach ścisłych i technice

Code, Publish & WebDesing by CATALIST.com.pl



(c) 2005-2024 CATALIST agencja interaktywna, znaki firmowe należą do wydawnictwa Helion S.A.