Misura di una quantità fisica

Slides:



Advertisements
Presentazioni simili
Misure ed Errori Prof Valerio CURCIO.
Advertisements

ESERCITAZIONE 2 Come leggere la tavola della normale e la tavola t di Student. Alcune domande teoriche.
progetto SCIENTIA MAGISTRA VITAE
Approccio metodologico esperienziale all’astronomia: presupposti
Come possono essere classificati?
variabili aleatorie discrete e continue
Distribuzione Normale o Curva di Gauss
Proprietà degli stimatori
Misure ed errori Al mercato compiere misure è un’esigenza
Descrizione dei dati Metodi di descrizione dei dati
Misura Misura diretta Confronto diretto con l’unita’ di misura e/o multipli e sottomultipli Misura indiretta La grandezza da misurare e’ legata da una.
LA COMPATIBILITA’ tra due misure:
ISTOGRAMMI E DISTRIBUZIONI:
DIFFERENZA TRA LE MEDIE
Introduzione alla fisica
Efisio Antonio Coppola
Corso di biomatematica lezione 4: La funzione di Gauss
STATISTICA a.a METODO DEI MINIMI QUADRATI REGRESSIONE
ISTOGRAMMI E DISTRIBUZIONI : i xixi
Esercizi x1=m-ts x2=m+ts
Misure di dispersione Giovanni Filatrella
VERIFICA DEI RIFLESSI …Tutto ciò che avreste voluto sapere e non avete mai osato chiedere… M. & D.
Parte I (introduzione) Taratura degli strumenti (cfr: UNI 4546) Si parla di taratura in regime statico se lo strumento verrà utilizzato soltanto per misurare.
Pedagogia sperimentale
Popolazione campione Y - variabile casuale y - valori argomentali Frequenza relativa: Estrazione Densità della classe i-esima: Lezione 1.
Pag. 1 A.A A. Mostacci – Confronti fra misure Confronto fra misure 1. Confronto fra misure e valor atteso (previsione teorica, …) 2. Confronto.
Teoria degli errori.
Fisica laboratoriale Il Pendolo semplice.
Quale valore dobbiamo assumere come misura di una grandezza?
Misurare una grandezza fisica
Grandezze e Misure.
MEDIE STATISTICHE.
Tutte le grandezze fisiche si dividono in
PON Laboratorio Scientifico ITS «M. Buonarroti» Caserta
Unità 2 Distribuzioni di probabilità Misure di localizzazione Misure di variabilità Asimmetria e curtosi.
Errori casuali Si dicono casuali tutti quegli errori che possono avvenire, con la stessa probabilità, sia in difetto che in eccesso. Data questa caratteristica,
Errori casuali Si dicono casuali tutti quegli errori che possono avvenire, con la stessa probabilità, sia in difetto che in eccesso. Data questa caratteristica,
Introduzione alla fisica
La teoria dei campioni può essere usata per ottenere informazioni riguardanti campioni estratti casualmente da una popolazione. Da un punto di vista applicativo.
Anova a due fattori Esempio di piano fattoriale: il caso della progettazione robusta di batterie Tipo di Materiale Temperatura (°F)
Metodi Quantitativi per Economia, Finanza e Management Lezione n°4
PROPAGAZIONE DEGLI ERRORI:
Misure ed Errori.
Un insieme limitato di misure permette di calcolare soltanto i valori di media e deviazione standard del campione, ed s. E’ però possibile valutare.
Elementi di Statistica Elementi di statistica Marco Stages Estivi - Frascati 12/6/2007 Elementi di statistica Marco Dreucci 1/37.
Esercizi Determinare la probabilità che, lanciando due dadi da gioco, si abbia: A: somma dei risultati maggiore di 10 B: differenza dei punteggi in valore.
Intervallo di Confidenza Prof. Ing. Carla Raffaelli A.A:
La curva di Gauss Prof. Marco Lombardi.
La distribuzione campionaria della media
Elaborazione statistica di dati
Cifre significative I numeri possono essere: esatti, conteggi, definizioni Ottenuti da misure : Misurare una distanza Ogni misura sperimentale ha un errore.
Scelta del metodo analitico:
Esercizio 1 La seguente distribuzione riporta i punteggi di ansia misurata prima dell’esame di psicometria: a) Costruire una tabella di frequenza, indicando:
TRATTAMENTO STATISTICO DEI DATI ANALITICI
Problemi analitici quantitativi I metodi chimico-analitici strumentali hanno lo scopo di quantificare o di determinare proprietà chimico-fisiche di uno.
Elementi di statistica e probabilità Misure Meccaniche e Termiche - Università di Cassino 2 Eventi aleatori e deterministici Un evento aleatorio può.
Corso di Fisica per Studenti della Facoltà di Farmacia Corso di Fisica per Studenti della Facoltà di Farmacia Università degli Studi di Napoli FEDERICO.
In alcuni casi gli esiti di un esperimento possono essere considerati numeri naturali in modo naturale. Esempio: lancio di un dado In atri casi si definisce.
Gli strumenti di misura
Corso PAS Misure, strumenti ed Errori di misura Didattica del Laboratorio di Fisica F. Garufi 2014.
La distribuzione normale. Oltre le distribuzioni di frequenza relative a un numero finito di casi si possono utilizzare distribuzioni con un numero di.
Statistica con Excel Corso di Fisica ed Elementi di Laboratorio ed Informatica CdL Scienze Biologiche AA 2015/2016.
A partire da determinate condizioni iniziali, un esperimento e’ l’osservazione del verificarsi di qualche “accadimento” che, se si ripete l’esperimento.
Introduzione alle distribuzioni di probabilità di Gauss o normale di Bernoulli o binomiale di Poisson o dei casi rari.
Scienze tecniche e psicologiche
Trattamento dei dati sperimentali
Psicometria modulo 1 Scienze tecniche e psicologiche Prof. Carlo Fantoni Dipartimento di Scienze della Vita Università di Trieste Varianza.
Transcript della presentazione:

Misura di una quantità fisica Sensibilità dello strumento Minima variazione della grandezza misurata in grado di far variare la misura In un sistema con display digitale, variazioni che non comportino il cambiamento di stato della decade più piccola non possono essere rilevate. In questo caso la sensibilità è 1 volte l’ultima decade La misura verrà effettuata con un cronometro digitale. La sensibilità può essere variata (ossia possiamo variare il numero di digits mostrati dal display). Si raccomanda di usare come sensibilità 0.001 s La scelta dello strumento e relativa sensibilità dipende dalla quantità che si vuole misurare Errori errori sistematici errori casuali PERICOLO!! ripetere più volte la misura La misura dovrà essere ripetuta 200(!!) volte

(zeri a destra, segni meno) 1) Tabella dei dati foglio di calcolo (zeri a destra, segni meno) ti (s) ti - tmedio

2) Controllare che la quantità misurata non è variata durante le misure 2) Ideogramma

Dispersione delle misure 3) Calcolare la media (nella tabella dei dati, colonna con t – tmedio) (riportarla nella relazione con lo stesso numero di cifre usate per la misura) Dispersione delle misure 4) Deviazione standard o scarto quadratico medio (riportarla nella relazione con lo stesso numero di cifre usate per la misura e con la stessa unità di misura)

tmedio = 0.6 s σ = 0.05 s

Distribuzione di Gauss Probabilità che una misura si trovi nell’intervallo da t1 a t2

5) Confrontare la vostra distribuzione con quella gaussiana bin = 0.025 s = σ/2 foglio di calcolo (colonne e gaussiana)

Per disegnare l’istogramma: 5a) scegliete il bin (non troppo grande né troppo piccolo) 5b) calcolate il numero di eventi all’interno di ogni bin 5c) dividetelo per il numero totale di misure e per la larghezza del bin bin = 0.05 s = σ bin = 0.005 s = σ/10

6) Calcolate l’errore della media 7) Controllate se avete messo dappertutto le unità di misura 8) Controllate se avete approssimato tutte le varie quantità al millesimo di secondo (sensibilità)