dario ha scritto:
...
> Immagina di misurare la velocit� di un oggetto in caduta.
...
A questo punto credo sarebbe meglio tu spiegassi esattamente quali sono le
misure che hai effettuato e qual � lo scopo concreto che ti prefiggi.
> Per ogni esperimento, un oggetto viene buttato gi� dalla torre, e tu
> misuri la velocit� in funzione del tempo, fi(t) dove i � l'indice
> dell'esperimento.
> Curva media +barra degli errori etc va bene , ma non basta.
...
> Quello che sto cercando � (se esiste) un indice sintetico che mi dica:
> guarda, le tue curve , a parte i fattori di normalizzazione ( es la
> velocit� iniziale del 'balzo') si discostano COMPLESSIVAMENTE di tot
> dalla curva media.
...
Se non sei sicuro di avere a che fare sempre con lo stesso fenomeno credo
che la curva media non abbia molto senso: � un po' come mediare le pere
con le patate.
...
> Se 'tot' � piccolo, hai un unico fenomeno (stai lanciando sassi)
> Se � grande, pu� darsi che tu abbia 2 fenomeni diversi, a volte lanci
> sassi, a volte sassi+ paracadute
...
Se riesci macroscopicamente (ma non cedo sia il tuo caso) a distinguere
due o pi� classi di andamenti grafici, allora sulla base di ipotesi
aggiuntive basate sulla tua conoscenza del problema, potresti provare ad
associarle a fenomeni distinti e poi indagare statisticamente le due (o
pi�) classi distinte di misure.
Ma se la rappresentazione grafica ti porta a una famiglia confusa di curve
i cui andamenti differiscono (per curve vicine) di poco la cosa si
complica, poich� non vedo un test sicuro in grado di separare gli
andamenti vicini che differiscono per effetto degli errori casuali, da
quelli che differiscono sistematicamente per l'intrinseca diversit� dei
fenomeni studiati.
Saluti,
Aleph
--
questo articolo e` stato inviato via web dal servizio gratuito
http://www.newsland.it/news segnala gli abusi ad abuse_at_newsland.it
Received on Wed Jan 25 2006 - 16:41:54 CET