TAILIEUCHUNG - Modeling of Data part 3

Almost always, the cause of too good a chi-square fit is that the experimenter, in a “fit” of conservativism, has overestimated his or her measurement errors. Very rarely, too good a chi-square signals actual fraud, data that has been “fudged” to fit the model. | Fitting Data to a Straight Line 661 as a distribution can be. Almost always the cause of too good a chi-square fit is that the experimenter in a fit of conservativism has overestimated his or her measurement errors. Very rarely too good a chi-square signals actual fraud data that has been fudged to fit the model. A rule of thumb is that a typical value of x2 for a moderately good fit is X2 v. More precise is the statement that the x2 statistic has a mean v and a standard deviation V v and asymptotically for large v becomes normally distributed. In some cases the uncertainties associated with a set of measurements are not known in advance and considerations related to x2 fitting are used to derive a value for a. If we assume that all measurements have the same standard deviation ai a and that the model does fit well then we can proceed by first assigning an arbitrary constant a to all points next fitting for the model parameters by minimizing x2 and finally recomputing X y - X tfHN - M i 1 Obviously this approach prohibits an independent assessment of goodness-of-fit a fact occasionally missed by its adherents. When however the measurement error is not known this approach at least allows some kind of error bar to be assigned to the points. If we take the derivative of equation with respect to the parameters ak we obtain equations that must hold at the chi-square minimum n _ X A - y xi f dy xj .ak . . . M 02 A @ak J i 1 i k 1 . M Equation is in general a set of M nonlinear equations for the M unknown ak. Various of the procedures described subsequently in this chapter derive from and its specializations. CITED REFERENCES AND FURTHER READING Bevington . 1969 Data Reduction and Error Analysis for the Physical Sciences New York McGraw-Hill Chapters 1-4. von Mises R. 1964 Mathematical Theory of Probability and Statistics New York Academic Press . 1 Fitting Data to a Straight Line Sample page from NUMERICAL RECIPES IN C

• Kỹ thuật lập trình
• tư liệu
• tài liệu lập trình
• thủ thuật lập trình
• ngôn ngữ C#
• ngôn ngữ lập trình
• thành phần cấu tạo vật liệu
• phân loại vật liệu compozit
• công nghệ chế tạo vật liệu compozit
• sản phẩm chế tạo từ vật liệu compozit
• phương hướng phát triển
• Tài liệu điện tử
• Vật liệu điện tử
• Linh kiện điện tử
• Vật liệu linh kiện
• Mạch điện tử
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Tổng hợp
• đặc trưng vật liệu nano
• Vật liệu nano cacbon
• Nano cacbon từ vỏ cua
• Xử lý môi trường
• Bài giảng Y học
• Alcaloid và Dược liệu chứa alcaloid
• Phân lập alc từ dược liệu
• Phân loại alcaloid
• Tính chất lý hóa
• Cấu trúc hóa học
• Tự động học
• Điều khiển học
• Điều khiển tự động
• Lý thuyết hệ thống
• Tài liệu tự động hóa