slashCAM
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Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von slashCAM »

Man muss nicht jedes Diagramm dieses höchst interessanten Blogeintrags von Roger Cicala / Lensrentals analysie...
Bild
Hier geht es zur Newsmeldung auf den slashCAM Magazin-Seiten:
Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht



iasi
Beiträge: 24454

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von iasi »

"dass dort Rokinon (hierzulande als Samyang/Walimex erhältlich) die geringsten Serienstreuungen aufweisen" ?????

Also ich lese da eigentlich eher das Gegenteil heraus:

Die Serienstreuung ist bei Rokinon sehr groß.
Wenn in einem Test ein Rokinon also sehr gut abgeschnitten hat, bedeutet das also nicht, dass mein Rokinon ebenso gut ist.



rush
Beiträge: 14039

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von rush »

Ich muss iasi da zustimmen... die Rokinons sind in dieser Aufführung eher sehr "inkonsistent" und streuern extrem weit bei Konsistenzwerten von deutlich unterhalb von 5. Man kann sich die Tabelle unten entsprechend anzeigen lassen und vergleichen...

Bei den Zeiss Scherben dagegen fällt kein Glas unterhalb den Wert von 5 sondern geht etwa beim 100er Makro rauf bis 9.3.

" In general, a score over 7 is excellent, a score from 6-7 good, 5-6 okay, 4-5 is a going to have significant copy-to-copy variation, and under 4 is a total crapshoot."
keep ya head up



Jominator
Beiträge: 151

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von Jominator »

Consistency mit Serienstreuung zu übersetzten halte ich für einen Fehler. Consistency bedeutet nämlich genau das Gegenteil. Und daher beschreibt eine größere Zahl entsprechend einer Punkteskala den besseren Wert, bzw. die bessere Eigenschaft. Da für Serienstreuung die Zahl aber umgekehrt proportional bewertet werden muss, sind Fehlinterpretationen dann im Deutschen vorprogrammiert.

Besser wäre es m. M. n. den Begriff mit Konsistenz oder Masshaltigkeit zu übersetzen, auch wenn Serienstreuung in Deutschen ein gängiger Begriff ist.



rush
Beiträge: 14039

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von rush »

Also ich habe das im Kopf für meine Begriffe relativ simpel runtegrebrochen... wenn 9 von 10 Linsen (beim 100er makro von zeiss) eine relativ identische mtf auflösung aufweisen, dann spricht das für meine Begriffe nach einer sehr geringen Serienstreuung und somit hohen Konsistenz. Ich würde die Begriffe mit meinen laienhaften Verständis daher schon mehr oder weniger gleichsetzen.

Denn wenn wie bspw. beim Rokinon 85er dagegen die mtf auflösung bei 10 Modellen doch recht stark variiert - entspricht das mach meinem Verständis durchaus einer Art von Serienstreuung innerhalb dieser Serie. Als Käufer müsste ich also schon etwas Glück haben oder idealerweise selbst selektieren bis ich das "passende" Glas finde...

Ob und wie gut jeweils optimale Modelle verschiedener Hersteller gegeneinander abschneiden wäre dagegen wiederum eine völlig andere Betrachtung.
keep ya head up



Skeptiker
Beiträge: 5934

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von Skeptiker »

Jominator hat geschrieben:Consistency mit Serienstreuung zu übersetzten halte ich für einen Fehler. Consistency bedeutet nämlich genau das Gegenteil. Und daher beschreibt eine größere Zahl entsprechend einer Punkteskala den besseren Wert, bzw. die bessere Eigenschaft. ...
Stimmt! ("geringe Serienstreuung" als Übersetzung für 'consistency' wäre treffender).

Aber Rudi Schmidts schreibt ja richtig:
slashCAM / Rudi Schmidts hat geschrieben:... sei vorweggenommen, dass die Consistency-Maßzahl beschreibt, wie stark einzelne Objektive innerhalb einer Modell-Serie streuen. (Je größer die Consistency desto geringer die Streuung). ...
Besser wäre vielleicht: "... wie schwach einzelne Objektive innerhalb einer Modell-Serie streuen."

oder noch besser: Die Streuung hier ganz aus dem (Wort)Spiel zu lassen und zu schreiben: ..."wie konsistent die Messdaten sind".

Wenn man beide Statements also zusammennimmt, dann könnte man
"consistency number"

einfach mit "Konsistenzzahl" zu übersetzen - je höher, desto konsistenter das Messergebnis.

Synonyme für "consistency" bzw. 'Konsistenz':

Einheitlichkeit
Übereinstimmung
Folgerichtigkeit
Durchgängigkeit
Stetigkeit
Beständigkeit

Vielleicht dürfte man sogar "Konstanz" nehmen, im Sinne von "konstanten Messwerten".

Die mögliche Verwirrung kommt daher, dass Roger Cicala im Titel des Artikels auch von "Variation" und in einem früheren Artikel, der seine Messmethode definiert und die Konstruktion seiner eigenen Masszahl beschreibt, auch von "Variance" spricht.
http://www.lensrentals.com/blog/2015/06 ... s-variance

Die statistische Varianz (bzw. die Wurzel daraus, die Standardabweichung, engl. standard deviation) ist die durchschnittliche Abweichung aller Messwerte vom berechneten Mittelwert dieser Messwerte.
http://de.statista.com/statistik/lexiko ... 8/varianz/
http://de.statista.com/statistik/lexiko ... bweichung/

Also (Standardabw.) für jeden einzelnen Messwert die (absolute - d.h., Minuswerte werden als Pluswerte gerechnet) Abweichung vom Mittelwert (aller Messerte) berechnet (plus oder minus) und diese Abweichungen alle aufsummiert und durch die totale Anzahl Messwerte geteilt.

Für diese statistische Varianz (bzw. Standardabweichung) gilt: Je kleiner der Wert, desto geringer normalerweise die Streuung um den Mittelwert.

Synonyme für statistische Streuung:

statistical variance / variation
statistical scatter
statistical spread
statistical dispersion

Bei Roger Cicala eigener Masszahl gilt: Je grösser seine konstruierte "Variationszahl", desto geringer die statistische Varianz der Messwerte (und desto höher ihre Konstanz bzw. Konsistenz).
Um der Verwirrung vorzubeugen, hat er sie statt ursprünglich "variance number" nun eben "consistency number" genannt, eine Masszahl für die Konstanz der Messwerte innerhalb einer Stichproben-Serie eines bestimmten Objektivs - je grösser, desto besser.


Also
slashCAM / Rudi Schmidts hat geschrieben: ... Mit dem erstaunlichen Ergebnis, dass dort Rokinon (hierzulande als Samyang/Walimex erhältlich) die geringsten Serienstreuungen aufweisen. ...
stimmt nicht

und
iasi hat geschrieben:... Also ich lese da eigentlich eher das Gegenteil heraus:
Die Serienstreuung ist bei Rokinon sehr groß. ...
iasi hat recht.

Aber wie Rudi im Eingangsbeitrag richtig schreibt:
slashCAM / Rudi Schmidts hat geschrieben:... Dies alles ist natürlich relativ zu sehen, denn die Streuung sagt ja noch nichts über die grundsätzlichen Objektiv-Eigenschaften selbst aus. Denn wenn ein schlechtes Objektiv weniger streut, als ein fast perfektes Objektiv, dürfte das perfekte in Summe immer noch besser abschneiden. ...
Rokinons sind relativ preiswert, haben also vermutl. weniger strikte (Fertigungs-)Toleranzen und (End-)Kontrollen und somit eine höhere Serien-Streuung.

Am wenigsten streuen gemäss Cicala-Testtabelle also einige Canon- & Zeiss-Objektive (höchste consistency-Werte - bei 'consistency' in den Tabellenkopf klicken, um die Werte danach zu sortieren!).


PS:
Ähnlich verwirrende Kennzahlen:

Die Blendenzahl: Je grösser der Zahlenwert, desto kleiner die lichtdurchlässige Öffnung (genauer: Eintrittspupille).

Der Crop-Faktor: Je kleiner, desto grösser die aktive Sensorfläche

Und:
Mathe-Aufgaben vom Typ: 3 Einsatzkräfte benötigen 2 Stunden, um eine verschüttete Strasse freizuschaufeln, wieviele Stunden brauchen 5 Einsatzkräfte?



sottofellini
Beiträge: 454

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von sottofellini »

Deshalb gerad von den sehr preiswerten Gläsern stets drei Exemplare ordern und die schlechteren zwei als neu und nur probegetestet weiterverkaufen ;-)



pixelschubser2006
Beiträge: 1696

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von pixelschubser2006 »

Skeptiker hat geschrieben: Und:
Mathe-Aufgaben vom Typ: 3 Einsatzkräfte benötigen 2 Stunden, um eine verschüttete Strasse freizuschaufeln, wieviele Stunden brauchen 5 Einsatzkräfte?
1 h 12 Minuten ? Zumindest in dem seltenen Fall, wo kein Theoretiker die 4 Malocher von der Arbeit abhält...

Ich lese übrigens auch ein sehr schlechtes Abschneiden der Rokinons. Im übrigen verstehe ich nicht, warum man so auf Begrifflichkeiten herumreitet. Serienstreuung trifft es doch im deutschen Sprachgebrauch. Welche Parameter auseinanderdriften, ist für den Anwender doch zweit- bis drittrangig. Entscheidend ist doch, ob gute Testergebnisse praxisrelevant sind oder ob das Risiko hoch ist, ein Exemplar beschissener Qualität zu erwischen.

Im Falle der Rokinons finde ich die Sache etwas bedenklich. Ich habe so den Eindruck, als wenn die Fehler dieser Optiken nicht so sehr auffallen, weil sie überwiegend im Video-Sektor eingesetzt werden, wo die Anforderungen einiger Parameter auf absehbare Zeit nicht sehr hoch sind, zumindest nicht im Vergleich zu einer 24MP-DSLR.



Skeptiker
Beiträge: 5934

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von Skeptiker »

pixelschubser2006 hat geschrieben:
Skeptiker hat geschrieben: Und:
Mathe-Aufgaben vom Typ: 3 Einsatzkräfte benötigen 2 Stunden, um eine verschüttete Strasse freizuschaufeln, wieviele Stunden brauchen 5 Einsatzkräfte?
1 h 12 Minuten ? Zumindest in dem seltenen Fall, wo kein Theoretiker die 4 Malocher von der Arbeit abhält ...
Was soll man sagen - das war offensichtlich zu einfach :-(

Deshalb hier derselbe Hirnverzwirner, noch etwas mehr verzwirnt, aber dafür praxisnäher:

3 Einsatzkräfte benötigen 2 Stunden, um eine verschüttete Strasse freizuschaufeln.

Wieviele lange brauchen 5 Einsatzkräfte, wenn 1 davon nach einer 1/2 Stunde gehen muss und 1 weitere nach 3/4 Stunden (von Beginn an gerechnet)?
pixelschubser2006 hat geschrieben:... Im übrigen verstehe ich nicht, warum man so auf Begrifflichkeiten herumreitet. Serienstreuung trifft es doch im deutschen Sprachgebrauch. ...
Ja, sicher. Es geht um Serienstreuung.
Der langen Rede kurzer Sinn war ja nur, dass die angegebene Kennzahl nicht die Serienstreuung angibt, sondern die Serienkonstanz (-konsistenz). Und dass deshalb ein niedriger Wert nicht eine niedrige Streuung, sondern im Gegenteil, eine hohe Streuung bedeutet.

Das beste Besipiel, dass man sich mit diesen Kennzahlen versehentlich selbst überlisten kann, hat ja Rudis kleiner Lapsus geliefert.

PS:
Wenn die Skala in Cicalas 'consistency'-Messungen von 0-10 geht (bin mir nicht sicher), dann könnte man leicht eine intuitivere Serien-Streuungs-Skala erhalten, indem man jeweils 10 minus den consistency-Wert berechnet und tabelliert.
Damit würden die 8.x-er-Werte zu 1.x-er-Werten (besonders geringe Streuung) und die Werte unter 4 zu Werten über 6 (besonders hohe Streuung).



pixelschubser2006
Beiträge: 1696

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von pixelschubser2006 »

Nur unwesentlich länger: 1h 15 Minuten...



Skeptiker
Beiträge: 5934

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von Skeptiker »

pixelschubser2006 hat geschrieben:Nur unwesentlich länger: 1h 15 Minuten...
Ich bin bei 1h 35m gelandet.
Vielleicht hat sonst noch jemanden der Ehrgeiz gepackt ... !?



pixelschubser2006
Beiträge: 1696

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von pixelschubser2006 »

Mmh...

Du hast Recht. Mein Rechenweg stimmte, aber beim Teilen der 4,75 h durch die 3 Verbliebenen war ich mir doch zu siegessicher... okay, Prinzip verstanden, den kleinen Fehler nachvollzogen und was für den eigenen Charakter gelernt... Deine Aufgabe hat ihren Zweck erfüllt ;-)



Skeptiker
Beiträge: 5934

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von Skeptiker »

Vorsicht Mathe - Off-Topic ☕

@pixelschubser2006:

Ich hab's mir so zurechtgelegt:

1 Arbeiter (Abk. A) benötigt alleine 6 h.
Das sind 6 x 4 = 24 Einheiten (Abk. E) je 15 Min. (Abk. m)
Bei mehreren Arbeitern verkürzt sich die benötigte Zeit proportional.

Die ersten 30 Min. sind 5 A am Werk -> 2 x 5 E = 10 E 'verbraucht'.
Die nächsten 15 m sind noch 4 A am Werk -> +4 E verbraucht.

Damit sind nach 45 m total 14 E von 24 E verbraucht, bleiben also noch 10 E (für 1 A).

10 E entsprechen 10 x 15 m = 150 m.
Weil aber 3 A am Werk sind, benötigen sie nur 150 / 3 m = 50 m (oder 10 E / 3 = 3 1/3 E).

45 m + 50 m = 95 m = 1 h 35 m.

Aber vielleicht hast Du eine ganz andere Methode gefunden!



pixelschubser2006
Beiträge: 1696

Re: Big Data für Objektive – Serienstreuungen untersucht

Beitrag von pixelschubser2006 »

Hi,

wie immer führen alle Wege nach Rom, zumindest aber Verschiedene...

Ich habe es so gerechnet:

3 Mann x 2 h = 6 Mannstunden

6 h - 0,5 h = 5,5 h (1. Mann geht...)
5,5 h - 0,75 h = 4,75 h (2. Mann sucht das Weite...)
4,75 h = 285 Minuten
285 m / 3 Mann = 95 m pro Mann
95 m = 1 h 35 m

Welche Methode nun besser ist, möchte ich nicht beurteilen. Ideal ist immer der Weg, mit dem man selbst gut und zügig ans richtige Ergebnis kommt. Das trifft ja auf beide Varianten zu. Vielleicht liest ja ein Mathelehrer mit, der sich als Schiedsrichter anbietet...



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