<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
</head>
<body>
<p>dakujem. Tato technika by mala dat rovnake vysledky ako vypocet
cez variancie, ale znova predpoklada rovnaku vec - veliciny nemozu
byt korelovane. Ak je medzi vstupmi korelacia, nemozu sa pod
odmocninou kde sa spocitavaju prispevky zanedbat dodatocne
faktory. <br>
</p>
<p><br>
</p>
<p><br>
</p>
<div class="moz-cite-prefix">On 02/11/2024 17:29, Slavomir Skopalik
wrote:<br>
</div>
<blockquote type="cite"
cite="mid:370fca09-a429-46cd-be0d-165075634e3b@elektlabs.cz">
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8">
<p>Je to uz davno, ale pro analyzu citlivosti na vstupni parametry
se derivovalo podle jednotlivych vstupnich promenych.</p>
<p>Nevim jestli je to, co hledate, ale treba to pomuze.</p>
<p>Slavek<br>
</p>
<pre class="moz-signature" cols="72">Ing. Slavomir Skopalik
Executive Head
Elekt Labs s.r.o.
MASA - Collection and evaluation of data from machines and laboratories
<a class="moz-txt-link-freetext"
href="http://eng.elektlabs.com/products-and-services/masa"
moz-do-not-send="true">http://eng.elektlabs.com/products-and-services/masa</a>
-----------------------------------------------------------------
Address:
Elekt Labs s.r.o.
Chaloupky 158
783 72 Velky Tynec
Czech Republic
---------------------------------------------------------------
Mobile: +420 724 207 851
<a class="moz-txt-link-freetext" href="skype:skopaliks"
moz-do-not-send="true">skype:skopaliks</a>
<a class="moz-txt-link-abbreviated moz-txt-link-freetext"
href="mailto:e-mail:skopalik@elektlabs.com" moz-do-not-send="true">e-mail:skopalik@elektlabs.com</a>
<a class="moz-txt-link-freetext" href="http://www.elektlabs.com"
moz-do-not-send="true">http://www.elektlabs.com</a></pre>
<div class="moz-cite-prefix">On 2.11.24 17:14, Daniel Valuch
wrote:<br>
</div>
<blockquote type="cite"
cite="mid:7bd18580-16a7-4b2b-bdb4-12dfdedc0d65@k-net.fr">
<meta http-equiv="content-type"
content="text/html; charset=UTF-8">
<p>Zdravim osadenstvo,</p>
<p>pocitam sirenie sumu/neistoty a som trochu zaseknuty na
poslednom kroku. Majme 4 vstupne hodnoty A,B,C,D, ktore maju
kazda svoju gaussovsku distribuciu <font face="Symbol">s</font>A,
<font face="Symbol">s</font>B, <font face="Symbol">s</font>C,
<font face="Symbol">s</font>D. Vysledna matematicka operacia
je X = (A*D-B*C)/(A^2 + B^2). </p>
<p>Snazim sa vyslednu neistotu vypocitat analyticky aby som do
modelu mohol dosadit genericke hodnoty, nechcem to pocitat
numericky. Nie je problem vypocitat ciastkove vysledky (A*D,
B*C, A^2, B^2, cely citatel, cely menovatel). Vztahy su zname
a dostupne. Napriklad <a class="moz-txt-link-freetext"
href="https://en.wikipedia.org/wiki/Propagation_of_uncertainty"
moz-do-not-send="true">https://en.wikipedia.org/wiki/Propagation_of_uncertainty</a></p>
<p>Predchadzajuce ciastkove vysledky nie su korelovane, takze je
to brnkacka. <br>
</p>
<p>Posledna operacia citatel/menovatel uz ale nema nezavisle
vstupy. V citateli je polovica pismenok rovnaka ako v
menovateli, takze je vstup ciastocne korelovany. Musi sa
pouzit plny vztah z tabulky, aj opravny koeficient
korelacie/kovariancie -2<font face="Symbol">s</font>ab/AB. Tu
narazam na moje zaostavajuce vedomosti. Ako sa pocita
korelacny koeficient medzi dvoma vyrazmi? Tento (A*D-B*C) a
tento (A^2 + B^2)...</p>
<p>b.</p>
<br>
</blockquote>
</blockquote>
</body>
</html>