Stokastik drift

S Vikipedije, slobodne enciklopedije

U teoriji verovatnoće, drift je promena prosečne vrijednosti slučajnog procesa.

Objašnjenje[uredi | uredi izvor]

Sistemske greške koje se menjaju tokom eksperimenta (drift) lakše se uočavaju. Merenja pokazuju trend tokom vremena, a ne nasumično variranje. Drift se uočava ako se se merenje konstantne veličine ponovi više puta i merenja odstupaju u jednu stranu tokom eksperimenta. Ako sledeće merenje ima višu vrednost od prethodnog, kao što može da se desi ako se instrument zagreje tokom eksperimenta onda je očitana vrednost promenljiva i moguće je uočiti drift proveravanjem nulte vrednosti tokom eksperimenta kao i na početku eksperimenta (nulto očitavanje je mera konstantne veličine). Ako je nulto očitavanje stalno iznad ili ispod nule, postoji sistemska greška. Ako ovo ne može da se otkloni restartovanjem instrumenta neposredno pre eksperimenta onda mora biti omogućeno oduzimanje ove (verovatno promenljive tokom vremena) vrednosti od očitavanja ili njeno uzimanje u obzir prilikom procene tačnosti merenja.

Ako ne postoji obrazac u nizu ponovljenih merenja, postojanje sistemske greške može da se otkrije samo ako se merenja proveravaju, bilo merenjem poznatih veličina ili poređenjem očitavanja sa očitavanjima druge aparature za koju znamo da je precizna. Na primer, ako mislimo o merenju vremena oscilacije klatna korišćenjem precizne štoperice nekoliko puta dobijamo nasumično raspoređena očitavanja. Sistemska greška postoji ako štopericu upordimo sa „Govornim satom" telefonskog sistema i otkrijemo da žuri ili kasni. Jasno, očitavanja vremena oscilovanja klatna moraju biti korigovana u skladu sa odstupanjem štoperice.

Merni instrumenti kao što su ampermetri i voltmetri moraju periodično da se podešavaju prema poznatim standardima.

Sistemske greške mogu da se otkriju i merenjem već poznatih vrednosti. Na primer, spektrometar opremljen difrakcionom rešetkom može se proveriti tako što ćemo ga koristiti za merenje talasne dužine D-linija natrijumovog elektromagnetnog spektra koji je 600nm i 589.6nm. Merenja mogu da se iskoriste za određivanje broja linija po milimetru difrakcione rešetke, koja zatim može da se iskoristi za merenje talasne dužine bilo koje spektralne linije.

Konstantne sistemske greške su nezgodne jer su njihovi efekti jedino vidljivi ako mogu biti uklonjeni. Takve greške ne mogu biti uklonjene ponavljanjem merenja ili izračunavanjem prosečne vrednosti velikog broja rezultata. Uobičajeni način otklanjanja sistemskih grešaka je kalibracija mernih instrumenata.

Izvori nasumičnih grešaka[uredi | uredi izvor]

Nasumične ili stokastične greške u merenju su greške koje su nasumične od jednog merenja do drugog. Stokastične greške teže da budu normalno raspoređene kada je stokastična greška zbir više nezavisnih nasumičnih grešaka zbog teoreme centralne granične vrednosti. Stokastične greške dodate regresionoj jednačini odgovorne su za varijacije Y koje ne mogu biti objašnjene na osnovu uključenog Xs.

Nadgledanja[uredi | uredi izvor]

Termin „Greška posmatranja" takođe se ponekad koristi za greške odgovora i neke druge vrste grešaka neuzorkovanja.[1] U situacijama nadgledanja, te greške mogu biti greške prikupljanja podataka, uključujući netačno beleženje odgovora i tačno beleženje netačnog odgovora. Ovi izvori grešaka neuzorkovanja su obrađeni u Salant i Dilman(1995)[2] i Blend i Altman(1996).[3]

Ove greške mogu biti nasumične i sistemske. Nasumične greške su uzrokovane nenamernim greškama ispitanika, ispitivača i/ili kodera. Sistemska greška može da se javi ako postoji sistemska reakcija ispitanika na metod formulacije anketnog pitanja. Prema tome, precizna formulacija anketnog pitanja je ključna jer utiče na nivo greške merenja.[4] Različiti alati su na raspolaganju istraživačima da im pomognu oko odluke o tačnoj formulaciji pitanja, na primer procena kvaliteta pitanja koristeći MTMM eksperimente ili predviđanje kvaliteta korišćenjem softvera za predviđanje kvaliteta (SQP).[5] Ova informacija o kvalitetu takođe se može koristiti za korekciju greške merenja.[6][7]

Efekti na analizu regresije[uredi | uredi izvor]

Ako je zavisna promenljiva u regresiji merena sa greškom, analiza regresije i povezana provera hipoteze su bez promene, osim što će R2 biti niže nego što bi bilo sa savršenim merenjem.

Međutim, ako je jedna ili više nezavisnih promenljivih mereno sa greškom onda su koeficijent i standardni test hipoteze nevažeći.[8]

Vidi još[uredi | uredi izvor]

Reference[uredi | uredi izvor]

  1. ^ Dodge, Y. (2003) The Oxford Dictionary of Statistical Terms, Oxford University Press. ISBN 0-19-920613-9
  2. ^  Salant, P., and D. A. Dillman. "How to conduct your survey." (1994).
  3. ^ Bland, J. Martin, and Douglas G. Altman. "Statistics notes: measurement error." Bmj 313.7059 (1996): 744.
  4. ^ Saris, W. E. and Gallhofer, I. N. (2014). Design, evaluation and analysis of questionnaires for survey research. Second Edition. Hoboken, Wiley.
  5. ^ „SQP Prediction System 2.1”. sqp.upf.edu (na jeziku: engleski). Pristupljeno 13. 6. 2018. 
  6. ^  DeCastellarnau, A. and Saris, W. E. (2014). A simple procedure to correct for measurement errors in survey research. European Social Survey Education Net (ESS EduNet). Available at: http://essedunet.nsd.uib.no/cms/topics/measurement Arhivirano na sajtu Wayback Machine (18. децембар 2018)
  7. ^ Saris, Willem E.; Revilla, Melanie (2016). „Correction for Measurement Errors in Survey Research: Necessary and Possible”. Social Indicators Research. 127 (3): 1005—1020. S2CID 255005658. doi:10.1007/s11205-015-1002-x. hdl:10230/28341. .
  8. ^ Hayashi, Fumio (2000). Econometrics. Princeton University Press. ISBN 0-691-01018-8.

Dodatna literatura[uredi | uredi izvor]

Preuzeto iz „https://sr.wikipedia.org/w/index.php?title=Стокастик_дрифт&oldid=27543653”