ÄOS 100008 - Odbor obranné standardizace
ÄOS 100008 - Odbor obranné standardizace
ÄOS 100008 - Odbor obranné standardizace
You also want an ePaper? Increase the reach of your titles
YUMPU automatically turns print PDFs into web optimized ePapers that Google loves.
ČOS <strong>100008</strong><br />
1. vydání<br />
Příloha E<br />
P( µ − mσ<br />
< X ≤ µ + mσ<br />
) = Θ(<br />
m)<br />
− Θ(<br />
−m)<br />
(2)<br />
S tímto důležitým vztahem budou definovány údaje PE. Některé údaje m a P jsou<br />
uvedeny v tabulce č. 12. Pro dané P může být koeficient m nalezen pomocí metody<br />
kořenového vyhledávání. Následující údaje jsou převzaty z tabulky č. 12.<br />
2.2.3 Příklady. Použijeme-li m = 0,6745 v definici (2), potom P je 0,5. To znamená, že 50%<br />
všech X jsou mezi µ - 0,6745 σ a µ + 0,6745 σ. Tato hodnota m se nazývá pravděpodobná<br />
chyba (PE) (nebo jedna PE).<br />
Použijeme-li m = 5,3959 (=8PE) výsledkem je P = 0,999999966 nebo Q = 0,34 x 10 -7 .<br />
Proto tedy výběr 8PE má za následek doplňkovou pravděpodobnost 10 -8 .<br />
2.2.4 Tyto údaje jsou platné pouze v případě jednoho rozměru. Abychom získali srovnatelné<br />
údaje v dvojrozměrném případě, musí se použít rozdílné údaje m (viz tab. č. 12).<br />
Pro dvojrozměrný případ budou analyzovány obdélníky a elipsy.<br />
2.3 Pravděpodobná chyba pro obdélník (R)<br />
2.3.1 Bez korelace je analogická definice pro dva rozměry jednoduchá, neboť řešení<br />
dvojnásobného integrálu je produktem dvou jednorozměrných funkcí hustoty f(x) [(µ, σ x )<br />
normální rozložení] a f(z) [(λ, σ z ) normální rozložení]. Následující funkce je pravděpodobnost<br />
P R zásahu obdélníku, kde MPI je jeho středem (= střed normálního dvojrozměrné rozdělení).<br />
2.3.2 Nechť f(x,z) je funkcí hustoty dvou rozměrů ((µ, σ x ), (λ, σ z )) normálního rozdělení. Jeli<br />
X a Z dvěma nahodilými činiteli, pak:<br />
P<br />
R<br />
= P(<br />
a1<br />
< X ≤ b1<br />
, a2<br />
< Z ≤ b2<br />
) = ∫∫f<br />
( x,<br />
z)<br />
dxdz = ∫ f ( x)<br />
dx ∫ f ( z)<br />
dz =<br />
= P(<br />
a<br />
1<br />
= [ Θ((<br />
b<br />
< X ≤ b ) P(<br />
a<br />
1<br />
1<br />
2<br />
− µ ) / σ ) − Θ((<br />
a − µ ) / σ )][ Θ((<br />
b − λ) / σ ) − Θ((<br />
a − λ) / σ )]<br />
x<br />
< Z ≤ b ) =<br />
1<br />
2<br />
x<br />
b b<br />
1<br />
1<br />
2<br />
a a<br />
Jak je uvedeno v článku „Pravděpodobná chyba pro interval“.<br />
2.3.3 Je-li a 1 = µ - m σ x a b 1 = µ + m σ x a a 2 = λ - m σ z a b 2 = λ + m σ z , potom následuje<br />
ekvivalent k definici (2) v jediné závislosti na koeficientu m<br />
P<br />
2<br />
2<br />
R<br />
( µ − mσ<br />
x<br />
< X ≤ µ + mσ<br />
x<br />
, λ − mσ<br />
z<br />
< Z ≤ λ + mσ<br />
z<br />
) = [ Θ(<br />
m)<br />
− Θ(<br />
−m)]<br />
(3)<br />
a) Pro dané hodnoty m je pravděpodobnost P R nahodilé proměnné (X,Z), která má být<br />
v obdélníku [-2a 1 , 2b 1 ] x [-2a 2 , 2b 2 ] dána definicí (3). Doplňková pravděpodobnost je<br />
pravděpodobnost zásahů mimo tento obdélník. Koeficienty m k dané<br />
pravděpodobnosti P R mohou být zjištěny vyřešením rovnice P R = [ө(m) - ө(- m)] 2 .<br />
Toto řešení vyžaduje iterační postup (metodu kořenového hledání). S koeficientem m<br />
mohou být vypočteny poloosy obdélníku rozptylu k dané pravděpodobnosti P R nebo<br />
P R x 100 v procentech a pro dané údaje sd.<br />
b) Příklady pro obdélník (všechny údaje jsou z tabulky č. 12). Je-li m = 0,6745 (údaje PE<br />
pro jeden rozměr), pak je pouze 25% ze všech (X,Z) v tomto specifickém obdélníku.<br />
Abychom měli 50% ze všech (X, Z) uvnitř obdélníku, musí být vybrán vyšší<br />
koeficient: m = 1,0518. Je-li 8PE z údajů PE pro jeden rozměr (m = 5,3959), pak je<br />
0,137 x 10 -6 ze všech mimo obdélník (menší hodnota jako v případě jednoho rozměru).<br />
Výsledný obdélník se nazývá 8PE (s a 1 , a 2 , b 1 , b 2 jako výše s m = 5,3959).<br />
2<br />
z<br />
b<br />
a<br />
1<br />
1<br />
2<br />
b<br />
a<br />
2<br />
2<br />
z<br />
72