Hidrológiai Közlöny 1966 (46. évfolyam)

10. szám - Csoma János: Vízállásadatok egyöntetűségének vizsgálata

Csorna J.: Vízállázadatok egyöntetűségének vizsgálata Hidrológiai Közlöny 1966. 10. sz. 479 4. táblázat Kolmogorov függvényének táblázata Szmirnov szerint Table 4. Kolmogorov's fnnetion tabulated after Smirnov z Hz) z L(z) z L(z) z L(z) z K(z) z L(z) 0,28 0,000 001 0,68 0,255 780 1,08 0,806 128 1,48 0,974 970 1,88 0,998 297 2,28 0,999 940 29 000 004 69 272 189 1,09 814 342 1,49 976 412 1,49 998 421 2,29 999 944 30 000 009 70 288 765 1,10 822 282 1,50 977 782 1,90 998 536 2,30 999 949 31 000 021 71 305 471 1,11 829 950 1,51 979 080 1,91 998 644 2,31 999 964 32 000 046 72 322 265 1,12 837 356 1,52 980 310 1,92 998 744 3,32 999 958 33 000 091 73 339 113 1,13 844 502 1,53 981 476 1,93 998 837 2,33 999 962 34 000 171 74 355 981 1,14 851 394 1,54 982 578 1,94 998 924 2,34 999 965 35 000 303 75 372 833 1,15 858 038 1,55 983 622 1,95 999 004 2,35 999 968 36 000 511 76 389 640 1,16 865 442 1,56 984 510 1,96 999 079 2,36 999 970 37 000 826 77 406 372 1,17 870 612 1,57 985 544 19,7 999 149 2,37 999 973 38 001 285 78 423 002 1,18 876 548 1,58 986 426 19,8 999 213 2,38 999 976 39 001 929 79 439 505 1,19 882 258 1,59 987 260 1,99 999 273 2,39 999 978. 40 002 808 80 455 857 1,20 887 750 1,60 988 048 2,00 999 329 2,40 999 80 41 003 972 81 472 041 1,21 893 030 1,61 988 791 1,02 999 380 2,41 999 982 42 005 476 82 488 030 1,22 898 104 1,62 989 492 2,02 999 428 2,42 999 984 43 007 377 83 503 808 1,23 902 972 1,63 990 154 2,03 999 474 2,43 999 986 44 009 730 84 519 366 1,24 907 648 1,64 990 777 2,04 999 516 2,44 999 987 45 012 590 85 534 682 1,25 912 132 1,65 991 364 2,05 999 552 2,45 999 988 46 016 005 86 549 744 1,26 916 432 1,66 991917 2,06 999 588 2,46 999 989 47 020 022 87 564 546 1,27 920 556 1,67 992 438 2,07 999 620 2,47 999 990' 48 024 682 88 579 070 1,28 924 505 1,68 992 928 2,08 999 650 2,48 999 991 49 030 017 89 593 316 1,29 928 288 1,69 993 389 2,09 999 680 2,49 999 992 50 036 055 90 607 270 1,30 • 931 908 1,70 993 823 2,10 999 705 2,50 999 9925 51 042 814 91 620 928 1,31 935 370 1,71 994 230 1,11 999 728 2,50 52 050 306 92 634 286 1,32 938 682 1,72 994 612 2,12 999 750 2,55 999 9956 53 058 534 93 647 338 1,33 941 848 1,73 994 972 2,13 999 770 2,55 54 067 497 94 660 082 1,34 944 872 1,74 995 309 2,14 999 790 2,60 999 9974 55 077 183 95 672 516 1,35 947 756 1,75 995 625 2,15 999 806 2,65 999 9984 56 087 577 96 684 636 1,36 950 512 1,76 995 922 2,16 999 822 2,65 57 098 656 97 696 444 1,37 953 142 1,77 996 200 2,17 999 838 2,70 999 9990 58 110 395 98 707 940 1,38 955 650 1,78 996 460 2,18 999 852 2,70 59 122 760 99 719 126 1,39 958 040 1,79 996 704 2,19 999 864 2,75 999 9994 60 135 718 1,00 730 000 1,40 960 318 1,80 996 932 2,20 999 874 2,80 999 9997 61 149 229 1,01 740 566 1,41 962 486 1,81 997 146 2,21 999 886 2,80 62 163 225 1,02 750 826 1,42 964 552 1,82 997 346 2,22 999 896 2,85 999 99982 63 177 753 1,03 760 780 1,43 966 516 1,83 997 533 2,23 999 904 2,85 64 192 677 1,04 770 434 1,44 968 382 1,84 997 707 2,24 999 912 2,90 999 99990 65 207 987 1,05 779 794 1,45 970 158 1,85 997 870 2,25 999 920 2,95 999 99994 66 223 637 1,06 788 860 1,46 971 846 1,86 998 023 2,26 999 926 67 239 582 1,07 797 636 1,47 973 448 1,87 998 145 2,27 999 934 3,00 999 99997 összefüggéssel kiszámítottuk a z értéket, amelyhez a 4. táblázatból kikereshető az L(z) függőváltozó. Ennek ismeretében számítottuk a 2>=100 [1 —L(z)] egyöntetűségre jellemző két valószínűségi értéket, melyek közül az egyik Záhony esetében 1,0%-ra, a másik Polgár esetében 99,4%-ra adódott. Ezeknek a valószínűségi értékeknek az értékelésénél — egy, a matematikai statisztikában általában használatos szabályhoz igazodva — a következőket kell szem előtt tartani: ha p > 5%, az elemek eloszlásának azonossága gyakorlatilag bizonyos, a minta egyöntetűnek tekinthető. 1% <C < 5% az elemek eloszlásának azonossága bizonytalan. 0,1 % p <C 1% az elemek eloszlásának azonossága csaknem kizárt. p < 0,1% az elemek eloszlásának azonossága gyakorlatilag kizárt. Mindez a jelenlegi gyakorlati cél szempontjából azt jelenti, hogy ha p > 5%, az adatok egyöntetűeknek tekinthetők, az adatsort szabályos jellegű, azaz egyirányú tendenciát mutató hibák kimutatható módon nem terhelik, s így az adatsor javítása indokolatlan. Abban az esetben, ha p <[ 5%, az adatsor nem tekinthető egyöntetűnek, az adatokat a véletlen jellegű ingadozásnál nagyobb szabályos hibák terhelik, az adatsort javítani kell. Visszatérve most már a bemutatott két példára láttuk, hogy Záhony esetében a p értéke 1,0%ra adódott, tehát az adatsort nem tekinthetjük egyöntetűnek, s így szükséges az adatsor javítása, egyöntetűvé tétele.