Analiza danych w naukach ścisłych i technice
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, nie realizowanych
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 nowości w dziedzinie jednostek miar (m.in. "kwantowy" układ 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
Zobacz pełny opis| Odpowiedzialność: | Andrzej Zięba. |
| Hasła: | Pomiary Statystyka - metody Podręczniki akademickie |
| Adres wydawniczy: | Warszawa : Wydawnictwo Naukowe PWN, 2014. |
| Wydanie: | Wyd. 2., popr. |
| Opis fizyczny: | XIV, 289 s. : il. ; 24 cm. |
| Uwagi: | S. red. błędny ISBN: 978-83-17968-7. Bibliogr. s. 271-278. |
| Przeznaczenie: | Dla studentów na kierunkach ścisłych i technicznych, doktorantów, pracowników nauki, inżynierów, zawodowych metrologów, pracowników laboratoriów. |
| Skocz do: | Dodaj recenzje, komentarz |
- Przedmowa
- Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar
- 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne
- 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego jednostki podstawowe
- 1.3. Jednostki pochodne układu SI
- 1.4. Jednostki wielokrotne
- 1.5. Jednostki pozaukładowe
- 1.6. Przepisy prawne dotyczące jednostek miar
- 1.7. Obliczenia z udziałem jednostek
- Rozdział 2. Pomiar: liczy i obliczenia liczbowe
- 2.1. Nieciągła natura liczb uzyskiwanych w pomiarach. Rozdzielczość
- 2.2. Cyfry znaczące i nieznaczące
- 2.3. Obliczenia na liczbach pochodzących z pomiaru
- 2.4. Zastosowanie kalkulatorów
- 2.5. Komputer
- Rozdział 3. Błąd i niepewność pomiaru
- 3.1. Błąd pomiaru
- 3.2. Klasyczna klasyfikacja rodzajów błędu pomiaru
- 3.3. Wartości odstające
- 3.4. Sposoby teoretycznego opisu błędu pomiaru
- 3.5. Opis niedokładności pomiaru przyjęty w konwencji GUM
- 3.6. Definicja, oznaczenia i zapis niepewności standardowej
- Rozdział 4. Statystyczna ocena niepewności pomiaru (ocena typu A)
- 4.1. Opracowanie pomiaru powtarzanego
- 4.2. Dokładność statystycznej oceny niepewności
- 4.3. Inne przypadki oceny typu A
- Rozdział 5. Alternatywne metody statystycznej oceny niepewności
- 5.1. Założenia standardowej oceny niepewności typu A i ich zaprzeczenia
- 5.2. Jednoczesne występowanie błędu przypadkowego i systematycznego
- 5.3. Pomiary nierównoważne. Średnia ważona
- 5.4. Obserwacja samoskorelowane
- 5.5. Dane z wartościami odstającymi
- 5.6. Pomiar powtarzany w teorii interwałowej
- Rozdział 6. Ocena niepewności metodami typu B
- 6.1. Mierniki cyfrowe i analogowe
- 6.2. Zamiana niepewności granicznej na niepewność standardową
- 6.3. Wykorzystanie informacji z pomiarów poprzednich
- 6.4. Niepewność średniej liczby zdarzeń przypadkowych
- 6.5. Subiektywna ocena dokładności pomiaru
- Rozdział 7. Pomiar pośredni. Prawo propagacji niepewności
- 7.1. Matematyczny model pomiaru
- 7.2.Propagacja niepewności dla funkcji jednej zmiennej
- 7.3. Prawo propagacji niepewności
- 7.4. Propagacja niepewności względnych
- 7.5. Skorelowane wielkości wejściowe
- 7.6. uwagi końcowe
- Rozdział 8. Niepewność rozszerzona
- 8.1. Obliczanie i zapis niepewności rozszerzonej. Współczynnik rozszerzenia
- 8.2. Porównanie wyniku pomiaru z wartością dokładną lub wartością graniczną
- 8.3. Zgodność wyników dwóch pomiarów
- 8.4. Statystyczny przedział objęcia: pojedynczy pomiar powtarzany
- 8.5. Statystyczny przedział objęcia dla niepewności złożonej
- 8.6. Badanie zgodności jako test statystyczny
- Rozdział 9. Wykresy zależności funkcyjnych
- 9.1. Układ współrzędnych
- 9.2. Punkty doświadczalne
- 9.3. Krzywa interpretująca wyniki eksperymentu
- 9.4. Histogram
- 9.5. Uwagi końcowe
- Rozdział 10. Dopasowanie prostej do zbioru punktów doświadczalnych
- 10.1. Metoda graficzna
- 10.2. Metoda najmniejszych kwadratów
- 10.3. Niepewności parametrów prostej
- 10.4. Prosta przechodząca przez początek układu współrzędnych
- 10.5. Sprowadzenie nieliniowych zależności funkcyjnych do równania prostej
- 10.6. Wpływ błędów grubych i systematycznych na dopasowanie prostej
- Rozdział 11. Zasada największej wiarygodności i metoda najmniejszych kwadratów
- 11.1. Zasada największej wiarygodności
- 11.2. Wyprowadzenie metody najmniejszych kwadratów
- 11.3. Przegląd odmian metody najmniejszych kwadratów
- 11.4. Parametry dopasowania jako estymatory. Twierdzenie Gaussa-Markowa
- 11.5. Statystyczne właściwości minimum sumy kwadratów reszt
- 11.6. Opracowanie pomiaru powtarzalnego jako dopasowanie funkcji stałej
- Rozdział 12. Zaawansowane zagadnienia dopasowania prostej metodą mniejszych kwadratów
- 12.1. Macierzowy zapis algorytmu obliczania parametrów prostej
- 12.2. Niepewności parametrów prostej
- 12.3. Korelacja między wartościami parametrów
- 12.4. Ustalenie jednego z parametrów dopasowania
- 12.5. Wykorzystanie środka ciężkości punktów eksperymentalnych
- 12.6. Dopasowana prosta jako prosta cechowania
- 12.7. Niezerowa niepewność pomiaru dla obydwu zmiennych
- 12.8. Współczynnik korelacji między zmiennymi, a dopasowanie prostej
- Rozdział 13. Liniowa metoda najmniejszych kwadratów. Dopasowanie wielomianu
- 13.1. Macierzowy formalizm metody
- 13.2. Problem jednoznaczności i numerycznej stabilności rozwiązania 13.3. Dopasowanie wielomianu
- 13.4. Wielomiany ortogonalne
- 13.5. Interpolacja i ekstrapolacja z wykorzystaniem wielomianu
- 13.6. Styczna do krzywej eksperymentalnej
- 13.7. Inne warianty liniowej metody najmniejszych kwadratów
- Rozdział 14. Nieliniowa metoda najmniejszych kwadratów
- 14.1. Funkcja kryterialna: okolica minimum i obraz globalny
- 14.2. Wybrane metody poszukiwania minimum
- 14.3. Niepewności parametrów dopasowania
- 14.4. Metoda częściowej linearyzacja funkcji
- Rozdział 15. Badanie jakości dopasowania
- 15.1. Wykresy reszt dopasowania
- 15.2. Statystyczne testy zgodności
- 15.3. Testowanie istotności modelu
- 15.4. Samoskorelowany ciąg reszt
- 15.5. Rozkład prawdopodobieństwa reszt dopasowania
- Rozdział 16. Alternatywne metody dopasowania prostej i innych funkcji
- 16.1. Samoskorelowane dane wejściowe
- 16.2. Jeszcze o metodzie graficznej
- 16.3. Dopasowanie prostej w teorii interwałowej
- 16.4. Metody dopasowania funkcji wykorzystujące estymatory typu M
- 16.5. Metoda najmniejszej mediany kwadratów
- Rozdział 17. Zastosowanie metody Monte Carlo
- 17.1. Liczby losowe i ich zastosowanie do modelowania błędu pomiaru
- 17.2. Pomiar pośredni: propagacja rozkładów
- 17.3. Zastosowanie modelowania MC w zagadnieniach dopasowywania funkcji
- 17.4. Metody bootstrapowe
- 17.5. Inne zastosowania modelowania MC w analizie danych
- Dodatek A. Zmienna losowa
- A1. Dyskretna i ciągła zmienna losowa
- A2. Parametry zmiennej losowej
- A3. Suma oraz kombinacja liniowa zmiennych losowych
- A4. Centralne twierdzenie graniczne
- Dodatek B. Estymatory
- B1. Elementarny przykład i terminologia
- B2. Estymator jako zmienna losowa
- B3. Właściwości estymatorów
- B4. Statystyczne właściwości średniej arytmetycznej
- B5. Estymatory wariancji
- B6. Estymatory odchylenia standardowego
- B7. Estymowanie przedziału objęcia
- B8. Teoria estymacji jako dział statystyki matematycznej
- Dodatek C. Rozkład Poissona
- Dodatek D. Testowanie hipotez statystycznych
- D1. Podstawowe pojęcia związane z testem statystycznym
- D2. Przykład kostki do gry
- D3. Praktyczna realizacja testów. Prawdopodobieństwo testowe
- D4. Uwagi końcowe
- Dodatek E. Zmienne losowe skorelowane i samoskorelowane
- E1. Definicja i opis zmiennych statystycznie zależnych
- E2. Kowariancja i współczynnik korelacji
- E3. Suma i kombinacja liniowa zmiennych skorelowanych
- E4. Skorelowane zmienne o rozkładzie normalnym
- E5. Samoskorelowana próba losowa i metody jej opisu
- E6. Funkcja autokorelacji
- E7. Estymatory położenia i skali, funkcja autokorelacji znana a priori
- E8. Przypadek funkcji autokorelacji estymowanej z danych
- Dodatek F. Statystyka odpornościowa
- F1. Geneza statystyki odpornościowej
- F2. Modelowe funkcje rozkładu o wolno zanikających ogonach
- F3. Przykłady nieodpornych i odpornych estymatorów położenia
- F4. Estymatory skali
- F5. Właściwości estymatorów odpornych
- F6. Estymatory typu M
- F7. Metoda iteratywnie ważonych najmniejszych kwadratów
- F8. Uwagi końcowe
- Dodatek G. Powstanie i rozwój konwencji GUM
- G1. Powstanie Przewodnika
- G2. Rozwój konwencji GUM po 1995 roku
- G3. Znaczenie konwencji
- Dodatek H. Struktura logiczna i excepta układu SI
- H1. Wybór wielkości podstawowych
- H2. Stała magnetyczna i elektryczna
- H3. Temperatura w układzie SI
- H4. Zasady tworzenia jednostek wielokrotnych
- H5. Wielkości pozafizyczne w układzie SI
- Dodatek I. Kwantowy układ SI
- I1. Sformułowanie nowych podstaw układu SI
- I2. Kwantowe wzorce wielkości elektrycznych
- I3. Problem odtwarzalnego wzorca masy
- I4. Perspektywy przyjęcia zmian w układzie SI
- Literatura
- Wykaz przykładów
- Skorowidz polsko – angielsko – matematyczny
Zobacz spis treści
Sprawdź dostępność, zarezerwuj (zamów):
(kliknij w nazwę placówki - więcej informacji)