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
100
Lista 2024
Status:
Autorzy: Przysucha Bartosz
Dyscypliny:
Aby zobaczyć szczegóły należy się zalogować.
Rok wydania: 2024
Wersja dokumentu: Drukowana | Elektroniczna
Język: angielski
Numer czasopisma: 2
Wolumen/Tom: 31
Strony: 279 - 293
Impact Factor: 1,1
Web of Science® Times Cited: 1
Scopus® Cytowania: 1
Bazy: Web of Science | Scopus
Efekt badań statutowych NIE
Materiał konferencyjny: NIE
Publikacja OA: TAK
Licencja:
Sposób udostępnienia: Witryna wydawcy
Wersja tekstu: Ostateczna wersja opublikowana
Czas opublikowania: W momencie opublikowania
Data opublikowania w OA: 25 marca 2025
Abstrakty: angielski
The occurrence of asymmetric probability distributions is quite common. Phenomena such as salary, number of failures, sound level values, etc. have skewed distributions. In such cases, estimating the mean using the interval method can be inaccurate as it ignores the distribution’s asymmetry. Another method of constructing confidence intervals, which does not require symmetry of distributions, is the method based on Chebyshev’s theorem. However, the intervals thus obtained are symmetrical. The approach proposed in this article uses the concept of Chebyshev’s theorem and semivariances to construct new confidence and uncertainty intervals. The article examines the properties of semivariance-based confidence intervals for long-term noise indicators from acoustic monitoring of the city of Gdansk and compares them with classical confidence intervals. The new uncertainty assessment tool proposed in this article in the form of a semivariance-based uncertainty interval can therefore be the basis for new uncertainty assessment methodology and more effective uncertainty.