Spracovanie korelovaných meraní

Abstract

Korelácia je normovanou mierou stochastickej závislosti medzi dvojicou náhodných premenných. Empirický koeficient korelácie charakterizuje mieru závislosti medzi realizáciami náhodnej premennej, napr. medzi výsledkami opakovaných meraní, medzi meraniami rôznych typov, medzi meraniami rozličnými prístrojmi alebo meračmi, medzi meraniami rozličnými technológiami alebo postupmi, medzi výsledkami meraní a vonkajším prostredím a pod. Ideálnym stavom je, keď sú merania vzájomne stochasticky nezávislé, a teda koeficient korelácie medzi jednotlivými meraniami je nulový (odpovedá to diagonálnej kovariančnej matici meraní). Tento stav sa v praxi zabezpečuje vystriedaním rozličných podmienok pri meraniach, striedaním observátorov, prístrojov, metód merania a pod. Na jednoduchých príkladoch ukážeme, ako sa zmenia výsledky spracovania s uvážením, resp. neuvážením korelácií medzi meraniami.

Correlation is a standardized rate of stochastic dependence between a pair of random variables. The empirical correlation coefficient characterizes the degree of dependence between realizations of a random variable, e.g., between individual independent measurements, between measurements of different types, between measurements with different devices or observers, between measurements with different technologies or procedures, between measurement results and the external environment, etc. The ideal situation is when the measurements are stochastically independent of each other, and thus the correlation coefficient between individual by measurements is equal to zero (corresponds to the diagonal covariance matrix of the measurement). This state is ensured in practice by alternating between different measurements, by alternating observers, instruments, measurement methods, etc. Using simple examples, we will show how the processing results will change with the use or non-use of correlations between measurements.