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Grazie per la preziosissima collaborazione, ora mi sono incamminata. Spero di avere capito e di non fare errori.

Buona serata....

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Buon lavoro Valeria,
se qualcosa non va rinnova pure questo thread


"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761
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buon giorno a tutti

uso il software Cpet-it della geologismiki per l'uscita grafica dell'elaborazione delle CPTU e per l'elaborazione stessa.

hanno aggiunto ultimamamente un modulo per la determinazione dei valori caratteristici data la suddivisione "stratigrafica imposta.

ad alcuni dubbi che ho proposto alla casa software mi hanno risposto che l'EC7 consiglia di usare la distribuzione di student per la determinazione dei val. car. e quindi loro implementano la student nel softw.

ho letto l'EC7, e o sono io poco esperto (e questa è una certezza) oppure non è citato student nell'EC7.

Student si riferisce a distribuzioni con pochi dati (<30), giusto?

ma se ho su una verticale CPTU un livello di 3 metri con Qc med 1,2 ± 0,1 quindi ho circa 300 dati per la verticale, non è che ho dati sufficienti (per quella verticale e per quel litotipo) per applicare la distribuzione normale?

inoltre.... è corretto definire la QC e la Fs caratteristici che sono i dati misurati dallo strumento e poi applicare le formule derivate per determinare i parametri? in effetti il DATO sono la Qc ed Fs, oppure no?




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bella domanda io stesso la ho posta a Joannides ma loro si appoggiano scientificamente a Robertson che applica le procedure (mi sembra LRFD) USA e non sono addentro ai sofismi e complicazioni della NTC08 (fortunati loro)
a parte questo è in ottimo programma (lo schiftamento dei valori lo puoi fre in ingresso, se voui, direttamente dal foglio excel)


michele conti
fatti non foste per viver come bruti ma per seguir virtute e conoscenza
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Riccardo,
l'EC7 non cita Student direttamente ma indirettamente. l'articolo in questione è il seguente:
“If statistical methods are used, the characteristic value should be derived such that the calculated probability of a worse value governing the occurrence of the limit state under consideration is not greater than 5%.
NOTE In this respect, a cautious estimate of the mean value is a selection of the mean value of the
limited set of geotechnical parameter values, with a confidence level of 95%; where local failure is
concerned, a cautious estimate of the low value is a 5% fractile”.


Nel mio articolo sui valori caratteristici si interpreta tale articolo dimostrando che il livello di confidenza del 95% è da definire come il limite inferiore (o superiore) dell'intervallo di confidenza al 10% della media, limiti che corrispondono al 5° e 95° percentile rispettivamente della distribuzione della media e che si definiscono, per distribuzioni normali, con la legge di student.
In tale senso il programma geologis miki è corretto, ma solo in parte perchè poi l'EC7 parla anche di casi in cui il valore caratteristico non è in funzione di student ma del 5° percentile della distribuzione del campione (situazione di rottura locale o non compensazione).

A quanto ho capito, poi, il programma usa un algoritmo di definizione degli strati omogenei. Questi algoritmi possono funzionare ma, come in tutte le cose, l'esito va attentamente controllato dall'utente.



"Data speak for themselves" -Reverend Thomas Bayes 1702-1761
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Originariamente inviato da: riccardo
Student si riferisce a distribuzioni con pochi dati (<30), giusto?


NO, dove l'hai letto?? A rigore con > 30 dati la distribuzione di student approssima la normale standardizzata ma questo non ne esclude l'utilizzo con dati numerosi

Quote:
inoltre.... è corretto definire la QC e la Fs caratteristici che sono i dati misurati dallo strumento e poi applicare le formule derivate per determinare i parametri? in effetti il DATO sono la Qc ed Fs, oppure no?


NO, NO, il dato va prima trasformato perchè la legge di trasformazione, se non è lineare, distorce la varianza ed i risultati sono diversi nei due casi.
Se siamo sicuri che la legge di trasformazione è lineare, ma solo ed esclusivamente in tale caso, è lo stesso ridurre prima a valori caratteristici i Qc e dopo trasformarli.


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attenti però a non fare pasticci con questi programmi bisognerebbe schiftare tutto non solo qc (bisognerebbe interveniire in ase acquisizione dato ma non lo farei) e non vorrei che dopo l'interpretazione desse qualche problemino
per l'interpretazone automatica delle variazioni di strato puoi intervenire sia in prima sgrossatura dei dati ed in fase di interpretazione (per ridurre il numenro di strati o per evidenziare nel grafico Bt una popolazione o un dato omogeneo)
il programma è completo e sempre in aggioramento poi si ha un filo diretto con gli autori e per lcni casi più problematici interviene Robertson (nel suo sito le ultime pubblicazioni)


michele conti
fatti non foste per viver come bruti ma per seguir virtute e conoscenza
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Originariamente inviato da: mccoy
Originariamente inviato da: riccardo
Student si riferisce a distribuzioni con pochi dati (<30), giusto?


NO, dove l'hai letto?? A rigore con > 30 dati la distribuzione di student approssima la normale standardizzata ma questo non ne esclude l'utilizzo con dati numerosi


Sul libro di Aldo di Bernardo(con allegato software) "Valori Caratteristici del terreno" della Program Geo, viene detto in modo esplicito:"con n<30 la distribuzione normale andrà sostituita con quella scoperta da Student..".

Nella bibliografia essenziale cita l'eurocodice 7, eurocodice 1, il DM 14/01/2008, la circolare 2/02/2009 e altri libri tra cui Lambe e Withman, Atkinson e Beretta.







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Quote:
NO, NO, il dato va prima trasformato perchè la legge di trasformazione, se non è lineare, distorce la varianza ed i risultati sono diversi nei due casi.
Se siamo sicuri che la legge di trasformazione è lineare, ma solo ed esclusivamente in tale caso, è lo stesso ridurre prima a valori caratteristici i Qc e dopo trasformarli.


Intendi dire che la qc, fs, u2 vanno trasformati in qc caratteristica, fsk e uk e poi da lì ricavare i parametri geotecnici, o si prende il dato "grezzo", si ricavano i parametri geotecnici con le varie correlazioni e poi li trasformi in parametri caratteristici?

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magari su ogni qc (uno ogni 2 cm) mah!!!!


michele conti
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