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Heuristic Methods for Checking the Normality of Measurement Data with Graphical and Numerical Tests

  • In this contribution, we present heuristic methods for checking the normality of measurement data. First, the importance of this issue and the consequences of ignoring it for the interpretation and visualization of measurement results are explained. In addition, the basic knowledge of the normal distribution is provided. The main part describes and visualizes the selected graphical and analyticalIn this contribution, we present heuristic methods for checking the normality of measurement data. First, the importance of this issue and the consequences of ignoring it for the interpretation and visualization of measurement results are explained. In addition, the basic knowledge of the normal distribution is provided. The main part describes and visualizes the selected graphical and analytical tests utilizing a sample data set from a load cell. The article concludes with a comparison of the advantages and disadvantages of the different tests.zeige mehrzeige weniger

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Metadaten
Dokumentart:Konferenzveröffentlichung
Art der Konferenzveröffentlichung:Konferenzartikel
Zitierlink: https://opus.hs-offenburg.de/11647
Bibliografische Angaben
Titel (Englisch):Heuristic Methods for Checking the Normality of Measurement Data with Graphical and Numerical Tests
Konferenzangaben:2025 IEEE Sensors Applications Symposium (08-10 July 2025 : Newcastle, United Kingdom)
Verfasserangaben:Nikolai HangstStaff MemberORCiDGND, Thomas WendtStaff MemberORCiDGND, Stefan RupitschORCiD
Erscheinungsjahr:2025
Verlagsort:New York, USA
Verlag:IEEE
Seitenanzahl:6
Erste Seite:1
Letzte Seite:6
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):2025 IEEE Sensors Applications Symposium (SAS 2025) Proceedings
ISBN:979-8-3315-1194-4 (Print on Demand)
ISBN:979-8-3315-1193-7 (Electronisch)
ISSN:2994-9300 (Print on Demand)
ISSN:2766-3078 (Electronisch)
DOI:https://doi.org/10.1109/SAS65169.2025.11105185
URL:https://ieeexplore.ieee.org/document/11105185
Sprache:Englisch
Inhaltliche Informationen
Fakultäten / Einrichtungen:Fakultät Wirtschaft (W)
Forschung:WLRI - Work-Life Robotics Institute
Sammlungen der Hochschule Offenburg:Bibliografie
Freies Schlagwort / Tag:Measurement data; Measurement errors; Normal distribution; Normality test; Statistic
Speicherung von Forschungsdaten:Sonstiges
Formale Angaben
Relevanz für "Jahresbericht über Forschungsleistungen":1-fach | Konferenzbeitrag
Open-Access-Status: Closed 
Lizenz (Deutsch):License LogoUrheberrechtlich geschützt
Kommentar:
Peer-reviewed at the direction of IEEE Instrumentation and Measurement Society prior to the acceptance and publication.