Metingen aan een stochastisch proces, voorspellen meetfout

Moderators: dirkwb, Xilvo

Reageer
Berichten: 30

Metingen aan een stochastisch proces, voorspellen meetfout

Hallo,

Ik verricht metingen aan een stochastisch proces. De output is 1 of 0. Nu is is de kansverdelingsfunctie een gaussische curve.

De metingen die ik doe geven vervolgens een percentage. Bijvoorbeeld 20% nullen. Als ik 50 metingen doe heb ik dan dus 10 nullen. Echter er zit natuurlijk ook een meetfout in, dus ik doe 3x 50 metingen.

Ik krijg dan bijvoorbeeld:

20%

14%

26%

Het systeem waaraan ik meet houdt wel altijd dezelfde output, dus aan het systeem zelf ligt het niet; het is puur een meetfout.

Nu vroeg ik mij af wat de verwachtte meetfout is als ik langere metingen doe. Dus ipv 50 punten per meting doe ik er 200.

Aan de hand van bovenstaand voorbeeld, is bij 50 metingen het gemiddelde 20% en de spreiding 6%. Als ik nu 200 metingen zou doen, zou de spreiding dan als gevolg van de wortel-n-wet, 2x zo klein worden en dus 3%?

Of vergeet ik hier nog iets?

Berichten: 9

Re: Metingen aan een stochastisch proces, voorspellen meetfout

De procenten van de 3 steekproeven verschillen inderdaad een aantal procenten.

Dit is echter niet abnormaal aangezien je maar "50" keer hebt gemeten.

Ik raad je aan om het aantal metingen te vergroten.

Want de wet van de grote aantallen zegt:

Hoe groter het aantal simulaties, hoe beter de experimentele kans de theoretische kans benaderd.

Ook wanneer je dit experiment met een Grafisch Rekentoestel zou simuleren,

zul je merken dat de kans zal veranderen.

Dit is een beetje uit te leggen adhv een dobbelsteen.

Als je een 6 wil gooien met een dobbelsteen is de kans hierop 1/6.

Als je nu 6 keer gooit zal je meestal niet exact 1 maal een 6 hebben gegooid.

Als je nu 60.000.000 keer gooit zal je de kans van 1/6 beter benaderen.

Als je mij niet gelooft: neem gerust een dobbelsteen en gooien maar 60.000.000 keer :eusa_whistle:

Reageer