Informacja o cookies

Zgadzam się Nasza strona zapisuje niewielkie pliki tekstowe, nazywane ciasteczkami (ang. cookies) na Twoim urządzeniu w celu lepszego dostosowania treści oraz dla celów statystycznych. Możesz wyłączyć możliwość ich zapisu, zmieniając ustawienia Twojej przeglądarki. Korzystanie z naszej strony bez zmiany ustawień oznacza zgodę na przechowywanie cookies w Twoim urządzeniu.

Publikacje Pracowników Politechniki Lubelskiej

MNiSW
200
Lista 2021
Status:
Autorzy: Przysucha Bartosz, Pawlik Paweł, Stępień Bartłomiej, Surowiec Agnieszka
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2021
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Wolumen/Tom: 179
Numer artykułu: 109399
Strony: 1 - 10
Web of Science® Times Cited: 3
Scopus® Cytowania: 3
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Finansowanie: This study was funded by subvention of the Polish Ministry of Science and Higher Education no. 16.16.130.942/kmiw. The authors wish to thank the Environment Department of the Gdańsk City Hall and the company JM Jerzy Maciejczyk in Warsaw for providing data for analysis presented in the paper.
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: NIE
Abstrakty: angielski
The paper studies the actual impact of the noise indicators components on the uncertainty. Various sampling methods in order to correctly determine the uncertainty depending on the measurement sample size were also analysed. The analysis was conducted on the actual measurement data from three continuous noise monitoring stations in Gdańsk, Poland. The statistical inference was based on the results of t-test at significance level . The analysed data were comprehensive and differentiated and covered 3 years. The analysis indicated that the 95% intervals determined with the use of independent draw are narrower than the intervals calculated using dependent sampling. For small samples, , the uncertainty evaluation method using independent draw without correlation has the highest coverage degree of actual value, and for samples it is the method using dependent draw with correlation. This method has also the highest coverage regardless of the acoustic signal variability