Ko-varians - korrelasjon Mellom (støy) kilder Mellom utganger I tid.

Slides:



Advertisements
Liknende presentasjoner
STATISTISK KVALITETSSTYRING
Advertisements

Automatisering av målesystem for karakterisering av hydrofoner og transdusere.
Parkabel I dag bruker vi mest UTP-kabel som ersom er uskjermet. Vi bruker mest enkjærnete ledere. Flertrådete ledere brukes derimot i koblingssnorer.
SANITÆRSTØY, måleresultater og usikkerhet
Harald Tronstad
Mean-Variance Analysis continued
Corporate Finance Kap 11 Portfolio theory.
Eksperimentelt arbeid
Tørkeparti PM 5.
ISO 9000:2000 Endringer v/Per L. Berge Excellence Norway
Kap 12 Korrelasjon / Regresjon
Kap 5 - Prediksjonsmodeller
1 Populasjonsgenetikk BI3010-H05 Halliburton Kap.1 TERMINOLOGI  Populasjonsgenetikk er læren om genenes fordeling i tid og rom, og om de evolusjonære.
Støyberegninger fra planlagt regionalt motorsportsenter i Haltdalen
Statistikk og hydrologi
Operasjonsforsterkere (Paynter kap.22)
Forelesning nr.2 INF 1411 Elektroniske systemer
Forelesning nr.7 INF 1411 Oppsummeringsspørsmål Spørsmål fra forelesningene 1 til INF
Støy Stoff fra Fraden kap 5.13 (Støy) Fraden kap 5.11 (Brokoblinger)
GIS for mineralutvinning
GIS for mineralutvinning
Mål for timene Forstå hvordan vi ved hjelp av et variogram kan uttrykke den romlige variasjonen til en tilfeldig variabel. Volum – varians Simpel kriging.
Valg av parametre Introduksjon/motivasjon Signal støy forhold, SNR
Billed dannelse Gradientsystemet:
Bjørn Grung Kjemisk institutt Universitetet i Bergen
Kap 3 Traditional methods of investment appraisal
Fra kap. 2 - Resultanten til krefter
Fasit 1) a)P(T>1)=P(T≠1)=1-P(T=1) = 1-1/6 = 5/6 ≈ 83.3%. Evt. P(T>1)=p(T=2)+P(T=3)+P(T=4)+P(T=5)+ P(T=6)=5/6. P(T=2 | T≠1) = P(T=2 og T≠1)/P(T≠1) = (1/6)/(5/6)
Oppgaver 1)Vi anser hvert av de seks utfallene på en terning for å være like sannsynlig og at to ulike terningkast er uavhengige. a)Hva er sannsynligheten.
Statistikk på 20 2 timer PSY-1002
Korrelasjon Frode Svartdal UiTø 2014.
Ch 4 INTEGRASJON Integrasjon innebærer å finne alle funksjoner F som har f derivert. Disse funksjoner kalles antiderivert av f og formelen for de er det.
Hva er problemet og hva gjør vi med den?
Formelmagi 30-1 Avledet formel/ grunnleggende sammenheng
Formelmagi 35-1 (35.3) Forskyvingsstrøm (displacement current)
Finstrukturen i romakustisk frekvensrespons
Hva bør en støyfaglig veileder for byene ta opp ? Forskningsleder Ronny Klæboe.
Statistiske egenskaper ved målesystemer
Seilbåt.
Diskrete stokastiske variable
Haukeland Universitetssykehus
Regresjonsanalyse Del 2
Presentasjon av data: deskriptiv statistikk
 Differanse-signal: R (   R (  Ideelt signal uten multipath Brukes til å justere mottakerens kodeklokke slik at differansesignalet blir lik 0.
Støy Stoff fra Fraden kap 5.9 Fraden kap 3 (Induktans, kapasitans, Seebeck effekt, piezoelektrisitet (triboelektrisitet). Keithley: Low level measurements.
Ladning-> Spenning. Kapasitans -> Spenning Brûel & Kjær: Microphone engineering handbook
TIØ4137 Financial Optimization and Risk Management Mean-Variance Analysis.
Hypotesetesting, og kontinuerlige stokastiske variable
Høydemeter Mål: Lage et program som regner ut stigning, største høyde, minste høyde m.m.
Regresjon Petter Mostad
Mål for timene Forstå hvordan vi ved hjelp av et variogram kan uttrykke den romlige variasjonen til en tilfeldig variabel.
 Begreper  ANOVAAnalysis of Variance  Sum of Squares (Sammenlign med formelen for varians) Sir Ronald Aylmer Fisher
Met 2651 Serial Correlation Ulf H. Olsson Professor of Statistics.
Operasjonsanalytiske emner Prognosemodeller basert på Tidsserieanalyse Rasmus RasmussenBØK710 OPERASJONSANALYTISKE EMNER1 Del 23Forecasting 1 - Mønster.
M1 årskurs HVE 7. september 2009
Stian Grønning Master i samfunnsøkonomi Daglig leder i Recogni.
SINTEF Energiforskning AS 1 Funksjonsbeskrivelse full-skala utbygging av avanserte måle- og styringssystemer Ingeborg Graabak SINTEF Energiforskning.
Det periodiske system. MÅL FOR TIMEN: Det periodiske system MÅL FOR TIMEN: -Repetere hvordan atomer er bygget opp.
Multiplikasjon - Leksjon 2: Hoderegningsstrategier store multiplikasjonsstykker Lekse til tirsdag.
Driftskostnader - status og utvikling
Simulation of counterparty risk in the Norwegian financial market
Kurvetilpasning - filtere
Kapittel 12: Finansiell risiko
Korrelasjonelle metoder
Irregulær sjø & havmiljøstatistikk Pensum litteratur
SIV : Kategoriske variabler og normaltilnærmelsen
forventning og varians
هندوئیزم.
SIV : Kapittel 4 Statistisk metode 18/02/2019 Fred Wenstøp.
Unge deltakere i Kvalifiseringsprogrammet
Utskrift av presentasjonen:

Ko-varians - korrelasjon Mellom (støy) kilder Mellom utganger I tid

Mellom støykilder Måleverdi Signal Støykilde 1 Støykilde 2 Konstant signal Tilfeldig støy Ser på variansen av målesignalet =cov=0

Egenskaper ved støy Middelverdien av støysignalet er null Ser på middelverdien av kvadratet Mange støykilder er ukorrelerte

Midling S

Regner ut =cov=0 Midling over 4 punkter reduserer støyen med en faktor 2 Lett å se at midling over n punkter reduserer støyen med en faktor √n Forutsatt at støyen er ukorrelert (i tid)

Hva med båndbredden? S Båndbredde:

Altså Midling over n perioder: Reduserer RMS støyen med en fakor 1/√n Reduserer samtidig båndbredden med en faktor 1/n Forutsatt: Målingene er ukorrelerte i tid Støyen er hvit Har forsøkt å sannsynliggjøre: