Estimation of measurand parameters for data from asymmetric distributions by polynomial maximization method (PMM)

Simple item page
dc.contributor.authorWarsza, Zygmunt Lech
dc.contributor.authorZabolotnii, Serhii
dc.contributor.authorЗаболотній, Сергій Васильович
dc.date.accessioned2025-12-03T09:02:52Z
dc.date.available2025-12-03T09:02:52Z
dc.date.issued2018
dc.descriptionThe non-standard method for evaluating estimators of the value and uncertainty type A for measurement data sampled from asymmetrical distributed with a priori partial description (unknown PDF) is presented. This method of statistical estimation is based on the mathematical apparatus of stochastic polynomials maximization and uses the higher-order statistics (moment & cumulant description) of random variables. The analytical expressions for finding estimates and analyze their accuracy to the degree of the polynomial r = 2 are obtained. It is shown that the uncertainty of estimates received for polynomial is generally less than the uncertainty of estimates obtained based on the mean (arithmetic average) according international guide GUM. Reducing the uncertainty of measurement depends on the skewness and kurtosis. On the basis of the Monte Carlo method carried out statistical modelling. Their results confirm the effectiveness of the proposed approach.
dc.description.abstractPrzedstawiono sposób wyznaczania estymatorów wartości i niepewności menzurandu niekonwencjonalną metodą maksymalizacji wielomianu stochastycznego (PMM) dla próbki danych pomiarowych pobranych z populacji modelowanej zmienną losową o rozkładzie niesymetrycznym. W metodzie PMM stosuje się statystykę wyższego rzędu i opis z użyciem momentów lub kumulantów. Wyznaczono wyrażenia analityczne dla estymatorów wartości i niepewności standardowej typu A menzurandu za pomocą wielomianu stopnia r = 2. Niepewność standardowa wartości menzurandu otrzymana metodą PPM zależy od skośności i kurtozy rozkładu. Jest ona mniejsza od średniej arytmetycznej wyznaczanej wg przewodnika GUM i bliższa wartości teoretycznej dla rozkładu populacji danych. Jeśli rozkład ten jest nieznany, to estymatory momentów i kumulantów wyznacza się z danych pomiarowych próbki. Sprawdzono skuteczność metody PMM dla kilku podstawowych rozkładów.
dc.identifier.citationWarsza Z. L., Zabolotnii S. V. Estymacja parametrów menzurandu dla danych z rozkładów niesymetrycznych metodą maksymalizacji wielomianu (PMM). Pomiary Automatyka Robotyka. 2018. № 1. рp. 49-56. DOI: http://dx.doi.org/10.14313/PAR_227/49
dc.identifier.urihttps://bibliotekanauki.pl/articles/277748
dc.identifier.urihttps://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/697
dc.publisherIndustrial Research Institute for Automation and Measurements PIAP
dc.subjectSOCIAL SCIENCES::Statistics, computer and systems science
dc.titleEstimation of measurand parameters for data from asymmetric distributions by polynomial maximization method (PMM)
dc.title.alternativeEstymacja parametrów menzurandu dla danych z rozkładów niesymetrycznych metodą maksymalizacji wielomianu (PMM)
dc.typeArticle
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
Estimation of measurand parameters for data from asymmetric distributions by polynomial maximization method (PMM).pdf
Size:
544.65 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Collections
Інформаційні технології