Re: Errori di misura

From: popinga <"p4..."_at_libero.it>
Date: Tue, 25 Nov 2008 11:20:20 GMT

Il 25 Nov 2008, 11:07, Aleph ha scritto:
> > > > Il punto � che se io determino
> > > > una incertezza in un certo modo e oltre ogni ragionevole dubbio, se
poi
> > > > per qualche motivo ne scrivo una che � di 2/3 pi� grande, come nel
mio
> > > > esempio, sto commettendo un errore per eccesso di prudenza.
> > >
> > > Non commetti alcun errore, poich� l'intervallo cos� detrminato
conterr� a
> > > maggior ragione il valore vero della grandezza misurata.
>
> > Sovrastimare un'incertezza significa commettere un errore.
> > Un test di ipotesi effettutato su dati con incertezze sovrastimate
risulter�
> > falsato.
>
> Basta rivedere l'intervallo di confidenza e farlo pi� lasco.


Quando si presentano i risultati di misure, questi sono a disposizione di
una comunit� che pu� utilizzarli per fare varie cose:

- manipolarli e combinarli per ottenere altre grandezze
- confrontarli con altre misure
- confrontarli con una teoria
- stimare parametri

Chi utilizza questi dati assume che le incertezze siano calcolate
correttamente.
Se tu presenti misure con incertezze alterate (sovrastimate) e chi legge
*ignora* che siano alterate, come fa ad adattare l'intervallo di confidenza
di conseguenza?

Inoltre, se ogni misura � sovrastimata diversamente di un fattore K (nel
essempio di Gwilbor K=5/3; per altre avrai vari valori di K: 6/5, 1,
4/3....), ti pare facile ricalcolare il livello di confidenza equivalente
per un test di ipotesi?
E anche ammesso che sia fattibile, a fianco di ogni misura dovresti
riportare il valore di K per permettere ad altri di utilizzare quei dati.
E tutto questo perch� non vuoi riportare un cifra in pi�. E' assurdo.


> > Una stima di parametro ottenuta da misure con incertezze mal stimate
> > risulter� sbilanciata.
>
> Al massimo il valore del parametro risulter� compreso in un intervallo un
> po' pi� grande.

Sbilanciata.
Nella stima di un parametro i dati entrano in gioco con dei pesi che valgono
l'inverso del quadrato delle loro incertezze.
A causa dei tuoi arrotondamenti puoi ottenere, nel tuo set di misure, che
una tua misura A ha incertezza sovrastimata di un fattore K=5/3, e magari
un'altra tua misura B ha incertezza non sovrastimata (K=1). Il peso relativo
di A rispetto a B risulter� sottostimato di un fattore K^2=9/25~0.36. Cio� A
non concorrer� alla determinazione del parametro quanto dovrebbe. Questo
altera il valore stesso del parametro, Aleph.

 


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Received on Tue Nov 25 2008 - 12:20:20 CET

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