999902

ČOS 9999022. vydáníPříloha 23DOprava 1kde α = (1 - γ). Veličina t N - 1; je proměnná „Student t“ s N-1 stupni volnosti při100 α = 100(1-γ) procentovém bodu rozdělení. NPL vzhledem k předpokladům jejíhoodvozování vyžaduje pečlivý výklad vztahující se k měřením uskutečněným v daném místěnebo přes zónu.TABULKA 28 – Normální toleranční faktory pro horní toleranční mezγ = 0,50 γ = 0,90 γ = 0,95N β=0,90 β =0,95 β =0,99 β =0,90 β =0,95 β =0,99 β =0,90 β =0,95 β =0,993 1,50 1,94 2,76 4,26 5,31 7,34 6,16 7,66 10,554 1,42 1,83 2,60 3,19 3,96 5,44 4,16 5,14 7,045 1,38 1,78 2,53 2,74 3,40 4,67 3,41 4,20 5,746 1,36 1,75 2,48 2,49 3,09 4,24 3,01 3,71 5,067 1,35 1,73 2,46 2,33 2,89 3,97 2,76 3,40 4,648 1,34 1,72 2,44 2,22 2,76 3,78 2,58 3,19 4,359 1,33 1,71 2,42 2,13 2,65 3,64 2,45 3,03 4,1410 1,32 1,70 2,41 2,06 2,57 3,53 1,36 2,91 3,9812 1,32 1,69 2,40 1,97 2,45 3,37 2,21 2,74 3,7514 1,31 1,68 2,39 1,90 2,36 3,26 2,11 2,61 3,5816 1,31 1,68 2,38 1,84 2,30 3,17 2,03 2,52 3,4618 1,30 1,67 2,37 1,80 2,25 3,11 1,97 2,45 3,3720 1,30 1,67 2,37 1,76 2,21 3,05 1,93 2,40 3,3025 1,30 1,67 2,36 1,70 2,13 2,95 1,84 2,29 3,1630 1,29 1,66 2,35 1,66 2,08 2,88 1,78 2,22 3,0635 1,29 1,66 2,35 1,62 2,04 2,83 1,73 2,17 2,9940 1,29 1,66 2,35 1,60 2,01 2,79 1,70 2,13 2,9450 1,29 1,65 2,34 1,56 1,96 2,74 1,65 2,06 2,86∞ 1,28 1,64 2,33 1,28 1,64 2,33 1,28 1,64 2,3323.D.2.4 Předpoklady statistických odhadů neparametrických horních mezíJestliže je důvod se domnívat, že logaritmicky transformovaná spektra nebudoudostatečně normálně rozložená k použití výše definovaných parametrických mezí, potom semusí věnovat pozornost neparametrickým mezím, tj. mezím, které nejsou závislé napředpokladech týkajících se rozložení spektrálních hodnot. V tomto případě nejsou jednotliváspektra logaritmicky transformována. Veškeré předpoklady týkající se výběru spekter se dajípoužít pro neparametrické odhady. S dalším zpracováním se mohou dolní meze vypočítats využitím informací z článků 23.D.2.3.1., 23.D.2.3.2. a 23.D.2.3.3.Horní mez (ENV)Maximální obálková mez se stanovuje výběrem maximálních odhadovaných hodnotv souboru dat, rovnice 7.ENV (N) = max {x 1 , x 2 , …… x N } Rovnice 7Hlavní nevýhodou tohoto postupu je to, že statistické distribuční vlastnosti spekterjsou tak opomíjeny, že není stanovena žádná pravděpodobnost překročení této maximální357