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* F129 Medir Erros nas medidas * Realizando medidas de forma científica O que é medir? Medir significa quantificar uma grandeza com relação a algum padrão tomado como unidade; Uma medida não é absoluta O que acontece se eu repetir várias vezes a mesma medida? E se outra pessoa fizer a mesma medida? Se eu usar outro instrumento? Qual o instrumento mais adequado para realizar uma medida? Exemplos a seguir mostram esta idéia * Exemplo de aspectos relacionados à medida 2 3 O valor medido depende da região do objeto que é medida. O que acontece se eu realizo medidas em regiões diferentes? Como expressar o resultado? * 2 3 2 3 Como a precisão do instrumento influencia a medida realizada? Qual das duas réguas acima apresenta a maior precisão? Por quê? Exemplo de aspectos relacionados à medida * Uma medida não é absoluta Irregularidades do objeto podem influenciar a medida final. As características do instrumento influem na medida. Mas, o que isso significa? Medidas experimentais não são absolutas. Sempre existe uma “incerteza” no resultado obtido. Como expressar essa “faixa de confiabilidade”? Supondo que exista um valor verdadeiro, que nunca saberemos qual é, como avaliar a qualidade da medida efetuada? * Erros grosseiros Erros causados pelo uso inadequado do instrumento Mau posicionamento do instrumento Desconhecimento do funcionamento do instrumento Característica: Medidas muito dispersas e distantes do valor real Solução: Treinamento do operador * Erros sistemáticos Normalmente são erros associados ao instrumento de medida: Instrumentos defeituosos Não calibrados Exemplos: Termômetro marcando sistematicamente 1 oC a mais Cronômetro apressado: marcando 2% a mais (1 s → 1,02s) Por mais cuidado que se tome nas medidas, não é possível eliminar o erro. Mas é possível caracteriza-lo. * Erros casuais Erros causados pelas variações experimentais e/ou de observação acidentais, causais, aleatórios parâmetros experimentais Característica: medidas similares, mas diferentes igual probabilidade para mais ou para menos Qual o valor que eu devo considerar e com que incerteza? * Qual valor utilizar? Medida 1: 19,3cm Medida do comprimento de um objeto Medida 2: 19,1cm Medida 3: 19,6cm Precisamos de um único valor. Como determinar a melhor estimativa do comprimento do objeto? Para isso lançamos mão da média aritmética Melhor estimativa: (Medida 1 + Medida 2 + Medida 3)/3 * Média A melhor estimativa para o valor verdadeiro x0 é dada através do valor médio: Esta é uma estimativa numérica para o valor verdadeiro (x0), mas apenas esta informação é muito pouco. * Por que efetuar um número grande de medidas? Quanto maior o número de medidas mais nos aproximamos do valor médio (melhor estimativa para o valor verdadeiro). * Média Além da estimativa da grandeza medida x0, é fundamental que sejamos capazes de responder a seguinte questão: Quão boa é esta estimativa? Em geral, não podemos dizer que o valor que temos é exatamente o valor da grandeza medida. * Como saber o quão boa é nossa média? 1º Grupo de Medidas: Medida 1: 19,0 cm Medida 2: 19,8 cm Medida 3: 19,4 cm Média aritmética: 19,4 cm 2º Grupo de Medidas: Medida 1: 20,9 cm Medida 2: 17,9 cm Medida 3: 19,4 cm Média aritmética: 19,4 cm Os dois grupos de medidas são equivalentes? Quanto menor for a dispersão das nossas medidas consideramos que nossa média é mais precisa. * Dados coletados: 1. Média: 2. Desvio-padrão: Desvio-padrão A estimativa de σ é feita a partir dos próprios dados experimentais: * Medida e sua confiabilidade Quantificar a qualidade da medida. Precisamos indicar uma estimativa de quão longe o nosso resultado pode estar do valor verdadeiro da grandeza medida. * Medida e sua confiabilidade Além disso, para que a informação fique completa, temos que responder a mais uma pergunta: “É absolutamente seguro que o valor verdadeiro da grandeza esteja nesse intervalo” * Medida e sua confiabilidade Para que a informação fique completa: temos que determinar qual a probabilidade de que o valor verdadeiro esteja no intervalo de confiança. Feito isto, o resultado estará completo e terá alguma utilidade. * Medida e sua confiabilidade Vamos interpretar o que significa que uma medida está centrada em e com desvio padrão σ. A probabilidade de que uma medida (xi) estar entre: e é de 0,68 (68%). A probabilidade de que uma medida (xi) estar entre: e é de 0,95 (95%) A probabilidade de que uma medida (xi) estar entre: e é de 0,99 (99%) * Erro estatístico (desvio padrão da média) A média dos N dados é a melhor estimativa para x0. A distribuição em torno de , desta média, é dada pelo erro estatístico (desvio padrão da média): * Diferença entre σ e σm σ é uma estimativa da incerteza de cada medida xi. independe do número de medidas N depende do instrumento de medida depende do observador Δxestat é uma estimativa da incerteza de diminui com o crescimento de N * RESUMINDO média: desvio padrão: erro estatístico: * e o erro do instrumento? Note que erro do instrumento não é a mesma coisa que erro sistemático! * Precisão e Acurácia * 2 3 (2,75 + 0,05) cm Tenho certeza Se toda medida tem uma incerteza, como representá-la? Estou em dúvida Incerteza! Em geral, metade da menor divisão * Apresentando o resultado de uma medida com incerteza Se toda medida tem uma incerteza, como representá-la? Forma mais comum (Valor + incerteza) unidade Ex: (24,50 + 0,05) cm Forma compacta Valor(incerteza) unidade Ex: 24,50(5) cm Incerteza é escrita com apenas um algarismo significativo * O que são algarismos significativos? São algarismos que contribuem para a precisão de um número. Como saber quais algarismos são significativos? Regras: Todos os algarismos diferentes de zero são significativos Algarismos nulos (zeros) entre dois algarismos não-nulos são significativos Zeros à direita de outro algarismo significativo são significativos Zeros à esquerda da vírgula não são significativos * O que são algarismos significativos? Exemplos: * Como expressar o resultado de uma medida Adotaremos em F129: 1. A incerteza deve ser escrita com apenas um algarismo significativo 2. O valor médio deve ter a mesma quantidade de casas decimais que a incerteza * Alguns exemplos * Exemplo: 100 medidas do tempo associado a um fenômeno * Histogramas conjunto de medidas onde o menor valor medido foi A e o maior B vamos dividir o intervalo [A,B] em (n-1) partes: ∆ = (B - A) / n vamos contar quantas medidas caem em cada janela de intervalo: entre A e A+ ∆, A+ ∆ e A+ 2∆ , ……até B * simétrico ∆ → 0 número de medidas → ∞ Gaussiana Para muitas medidas… * Medida e sua confiabilidade σ -σ -2σ 2σ x0 * Histograma Distribuição de freqüências: dividir os dados em intervalos e verificar o número de ocorrências em cada intervalo intervalo ocorrências * Histograma - exemplo Dados experimentais tamanho do intervalo: Tabela de frequências * EP * Calcular o desvio