differenze temperatura 2 schermi

**ibibi** · 16/02/2010, 15:14

il mio motto è
"tanti termometri, tante temperature..."
provare per credere.
ps
ne ho cinque o sei qui in cucina e fuori, ogni tanto si allineano, ma poi ripartono...

**zac1789** · 16/02/2010, 15:22

Tutto giusto ..... stabilita una funzione dell'errore (di qualsiasi natura) se il mio sensore rispetta quella funzione dopo N reiterazioni: il mio sensore è preciso.

Con una soluzione X molare di NaCl (al massimo della solubilità) si possono raggiungere parecchi gradi sottozero per la reazione esotermica di cristallizzazione all'equilibrio dell'acqua. In quel tratto, se la funzione fosse lineare, ne avremmo già una buona indicazione.

E' da provare con un Ibutton.

**Borat** · 16/02/2010, 15:29

Originariamente Scritto da ibibi

il mio motto è
"tanti termometri, tante temperature..."
provare per credere.
ps
ne ho cinque o sei qui in cucina e fuori, ogni tanto si allineano, ma poi ripartono...

Questo è un processo nel quale i sensori differiscono solo per errore costante, che dalla letteratura di multilevel modelling chiamerei "random intercept" (non credo che l'esempio sia relativo a sensori meteo, ma mi basta visualizzare chiaramente di che cosa parlo, l'esempio concreto conta fino a un certo punto)

In questo caso, con pendenza fissa e intercetta variabile (che sta a noi stimare) i sensori non si allineano mai e poi mai.

Questo invece un processo, usando sempre il dialetto multilevel, di "random intercept & random slope":

L'immagine probabilmente si riferisce a uno studio sulla relazione fra quoziente intellettivo degli studenti (iqvc) e loro performance scolastica, e l'immagine - se i dati sono nidificati per scuola - sembra suggerire che le diverse scuole hanno una capacità straordinaria di far esprimere o reprimere l'intelligenza degli studenti nella sua traduzione in performance (e che a pari intelligenza, la scuola in cui vai fa molta differenza nel tuo destino futuro). Ma questo è OT.

Vediamo se trovo un esempio di "fixed intercept & random slope", nel quale si ha un punto nel quale i sensori si allineano ma nel resto della scala formano un duplice ventaglio. Questo è il caso empirico dei sensori meteo, che tendono a convergere a 20°C ma poi fanno un macello nel resto della scala.
Purtroppo questo è il migliore che ho trovato:

Adesso provo a guardare nel sito dell'Institute for Education che regge il progetto Multilevel Modelling (e il programma MLWIN) con il quale mi piacerebbe analizzare molti e molti sensori, tutti assieme, per vedere come si comportano. Ma per il poco che ho trovato online, si comportano come nel 3° esempio, solo con rette molto più vicine...

**Borat** · 16/02/2010, 15:43

Niente da fare, online non c'è più tutto il materiale di una volta sui modelli gerarchici. Il meglio che ho trovato è quello sopra.

Immaginate di avere un migliaio di rette, che più o meno si intersecano in qualche punto ma agli estremi divergono. Ogni retta è un sensore testato dalla casa. Il caso non è estremo come quello che ho postato sopra (difficile trovare sensori che al crescere della temperatura di 1°C calano di 2°C...) ma se andiamo a vedere le bande d'errore dei sensori industriali troviamo che hanno questa forma a ventaglio. Le rette sono tutte crescenti, non sono strettamente parallele, più o meno a qualche livello di temperatura il fascio che formano si restringe molto (attorno a 20-21°C) ma lontano da quel "centro range" è un po' un can-can...
Più simili sono le pendenze (cioè minore è l'intervallo di confidenza delle pendenze) e più piccolo è l'errore medio a un livello di temperatura (cioè più piccolo è l'intervallo di confidenza delle intercette), e migliore è il sensore. Poi ci sarebbe da dire anche della dispersione attorno a ciascuna retta, e anche quella dovrebbe desiderabilmente essere quanto più piccola possibile.

Edit: Questo http://www.cmm.bristol.ac.uk/MLwiN/d...userman-09.pdf con la scusa di spiegare come si usa un particolare programma per l'analisi di dati con variabilità di questo tipo mostra anche un po' di casistica e spiega a grandi linee come si rilevano questi fenomeni. Demo gratuito funzionante 30 giorni per chi vuole provare. Ma non è facile, mi ci sono abbastanza fritto le meningi su quel programma e ne ho cavato poco.

**ibibi** · 16/02/2010, 15:56

Per scendere dalle stelle (borat) alle stalle (mie), ricordo ai tempi , anni '60, quando andavo al campo volo di Rieti, centro di volo a vela....
Avevano una capannina, alcuni termometri sparsi e tanti barografi mignon per la quota certificata di volo.
A domandare come mai salvo i costosi barografi degli alianti, non ci fosse uno allineato agli altri, mi rispondevano che fatto caposaldo in un certo momento, quel che serviva erano le differenze e la pendenza delle curve.
Ed in realtà, dovuto anche al senso di responsabilità dei dirigenti di allora, quello fu un periodo di notevole sicurezza nel complesso delle attività di volo.

**Borat** · 16/02/2010, 17:59

Originariamente Scritto da ibibi

Per scendere dalle stelle (borat) alle stalle (mie), ricordo ai tempi , anni '60, quando andavo al campo volo di Rieti, centro di volo a vela....
Avevano una capannina, alcuni termometri sparsi e tanti barografi mignon per la quota certificata di volo.
A domandare come mai salvo i costosi barografi degli alianti, non ci fosse uno allineato agli altri, mi rispondevano che fatto caposaldo in un certo momento, quel che serviva erano le differenze e la pendenza delle curve.
Ed in realtà, dovuto anche al senso di responsabilità dei dirigenti di allora, quello fu un periodo di notevole sicurezza nel complesso delle attività di volo.

Macché stalle, hai spiegato in quattro parole quello che a me ha richiesto un papiro e tre grafici: differenza (random intercept) e pendenze (random slope) di un set di strumenti

Direi che tu hai il dono della sintesi e io non ce l'ho.