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ne deduco che il sito è grosso modo omogeneo  ricontrolliamo quindi i vari calcoli che ne derivano? saluti, agi
Ultima modifica di agi; 04/11/2013 20:03.
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con quel data base il cov è 9%.
saluti, agi KK, allora 5 minuti e ricominciamo il discorso perché cambia tutto.
"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761 P(Ai|E)=(P(E|Ai)P(Ai))/P(E)
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Correzioni aggiunte:
media globale di 180 dati (Vs relativa ad un intervallo di 1 m) = 716 COV globale = 27% COV strato1= 19% COV strato2 = 9% COV strato3 = 12%
DAtaset Vs,30 565 631 700 736 660 624
Media= 653, dev.st.campione = 60, COV= 9%
Ultima modifica di mccoy; 04/11/2013 19:03.
"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761 P(Ai|E)=(P(E|Ai)P(Ai))/P(E)
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Diciamo che adesso la situazione è coerente:
1) Il sito è relativamente omogeneo 2) La variabilità delle medie è minore della variabilità dei dati.
Diciamo che il discorso di Castellaro e Mulargia sulal propagazione degli errori non è errato, però qui non si tratta di propagare gli errori come nella risposta sismica locale, piuttosto si tratta di applicare le leggi della statistica, le medie tendono invariabilmente ad essere più omogenee dei campioni dai quali derivano, per la definizione stessa di media.
"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761 P(Ai|E)=(P(E|Ai)P(Ai))/P(E)
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Altro esempio: un dataset di Vs,30 da 8 MASW eseguite in cantieri adiacenti, qualcuno no ma nella stessa formazione di brecce carbonatiche
746 807 775 617 736 679 854 739
Qui la COV = 10%, valore molto simile a quello del flysch arenaceo del 9%
Ultima modifica di mccoy; 04/11/2013 20:20.
"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761 P(Ai|E)=(P(E|Ai)P(Ai))/P(E)
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Ciò che ne deduco personalmente lo descriverei in questi termini:
l'incertezza relativa alla misura delle vs di ogni strato (ad es da una o più masw come in questo caso) è inferiore a quella relativa al vs,30 derivato dai valori di vs di ogni strato.
il cov dei singoli strati infatti variano da 9-20% il cov globale è 27%
Che poi l'incertezza sulle medie sia inferiore a quella del campione è un'altro aspetto (coerente con la statistica come dici).
saluti, agi
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sul cov come indicatore di disomogeneità non potrebbe essere altrimenti. era per questo che nel post "defunto" ti chiedevo di verificare la significatività delle misure.
saluti, agi
Ultima modifica di agi; 04/11/2013 20:22.
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agi, ho ricalcolato la COV delle vs,30 nella formazione delle brecce carbonatiche perché in parte avevo preso dei valori di cantieri fuori dalla stessa formazione per cui erano necessariamente disomogenei, adesso la COV viene sorprendentemente simile al 9% in precedenza calcolato, si tratta di formazioni molto rigide comunque, vorrei controllare su altri terreni ma non mi sembra di avere tutte quelle masw altrove, in formazioni più soffici.
Per oggi mi fermo!!
"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761 P(Ai|E)=(P(E|Ai)P(Ai))/P(E)
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quello che gli autori evidenziano è proprio questo aspetto. che l'incertezza sul valore primitivo (vsi) è inferiore a quello derivato (vs30). Le tue elaborazioni mi sembrano confermare la tesi.
secondo me stiamo ragionando su due diversi livelli. Il mio obiettivo è quello di fornire un cov di riferimento per i singoli strati che costituiscono un profilo stratigrafico a partire ad es dai risultati di una prova masw.
salui, agi
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direi di si. Ti seguo! saluti, agi
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