forum.robsoft.nu

Är det inte så som med alla färdigheter...

Man måste träna och få erfarenheter och därigenom känsla/intuition om vad som händer eller hur snabbaste vägen mot målet är
Detta gäller allt i livet ,arbete ,sport ,sex..

Ingen instruktionsbok kommer nånsin ge någon känslan att det är rätt när man dansar , kör motorcross eller drejar en vas...

Likaså är det naturligtvis när det gäller skytte och handladdning ,och alla har lärt sig på olika vis , och kan inte kanske sätta ord på vad erfarenheten säger så att någon annan bara rätt av kan kopiera det.

Det finns bara grova riktlinjer som man kan förhålla sig till och sedan själv utveckla till sin egen grej.

Problemet blir då när någon som inte har tid vill lära sig dreja en fin vas och hoppas att det finns en quickfix där man snabbt kan få känslan att göra samma sak som den som drejat i 20år... ,good luck med det ,det är bara att sätta sig ned och dreja så kommer känslan med misslyckandet

Statistiker kan inte mäta ett hantverk eller känsla , och folk som är nybörjare får helt enkelt lära sig av de som kan , även om det ibland är svårt för dem att förmedla erfarenhet annat än i helt konkreta ting .

Statistiker har säkert rätt om att ES-träffbilder i många skott är större än vad man normalt upplever... (bellcurve) , men vad spelar det för roll om de uppträder i småa stolekar tillräckligt ofta för att uppnå tävlingsresultat ,eller en Orre på 350m med jämna mellanrum
Och som tidigare överenskommelser mella statistiker och träffbildsskyttar så är det inte intressant/ekonomiskt att skjuta så stora serier , och då står ju statistiken sig slätt... , inga siffror, ingen data...

De flesta som skjuter eller drejar vet att det inte alltid blir perfekt... , men man vet också att det är normalt och går vidare i livet .

Det borde ni också göra istället för att käbbla om detta

Hursomhelst kommer aldrig statestik göra någon träffbild mindre , bara träning och bra utrustning/komponenter och erfarenhet kan ge er det

Om vi säger att 100st eller varför inte 10000 schackspelare dricker olika läskedrycker varje match dom spelar. Då kan man säkert enligt statistik se att tex Cuba Cola ger 8% bättre resultat än Fanta osv.
Om man vill få bättre resultat i schack ska man då dricka Cuba Cola.
Statistiken säger ja.
Men vad säger schackspelarna.
Och hur värderar man schackspelares åsikt i ämnet.
Räcker det att äga ett schackbräde, blir läskstatestiken bättre om man diskuterar det på forum, eller spelar in på Youtube, ändras värdenas trovärdighet då.
Kan man även räkna in dom som spelar liknade spel.
Denna text kan verka som en infantil jämförelse men jag tror ändå att för egen del om jag ska klä mina tankar runt statistik och precision börjar det närma sig pudelns kärna.

Ni som kommentar aktivt, har ni (med eftertanke) läst artikeln som är inklistrad i första inlägget?

Den säger inte ett dugg om laddutvecklingsmetoder, den säger bara med vilken sannolikhet en skjuten grupp verkligen visar på en bättre laddning. Är det en dålig och onödig sak att veta?


En novis som tar det till sig, tar ett långt kliv förbi de flesta hemladdare kunskapsmässigt.

lone_wolf skrev: 17 okt 2026, 09:20 Ni som kommentar aktivt, har ni (med eftertanke) läst artikeln som är inklistrad i första inlägget?

Den säger inte ett dugg om laddutvecklingsmetoder, den säger bara med vilken sannolikhet en skjuten grupp verkligen visar på en bättre laddning. Är det en dålig och onödig sak att veta?


En novis som tar det till sig, tar ett långt kliv förbi de flesta hemladdare kunskapsmässigt.

Det är ingen idé tror jag. De mest högljudda här har uppenbart en mycket lång kunskapsmässig väg att vandra innan de kan få insikt i statistiska argument (att t ex tro att inte forskare och statistiker inte kan skilja på korrelation och kausalitet, när de var de som först formulerade begreppet korrelation; ja man tar sig ju för pannan).

Jag lämnar dem istället med orden jag fick som liten pilt på mitt första riktiga jobb, dvs på forskningslaboratoriet på SKF, för många decennier sedan nu:

"Den som redan kan allt. Han lär sig inget nytt."

Detta sagt av en praktiker med SKF:s industrigymnasie som högsta avslutade skolgång, som antagligen var bättre på rullningslagrens uppförande än samtliga här närvarande är på att skjuta. Vi talar längre och djupare erfarenhet och resultat och insikter i yttersta världsklass. (Jaja, man ordnar inte tävlingar i grenen, men det är få områden inom mänskligt vetande som förs fram av tävling.)

Men som sagt. Vi lämnar det.



Istället så föreslår jag att vi utökar diskussionen till de faktorer som faktiskt påverkar "precision". Jag har nu lyckats hitta en artikel från Aberdeen där man faktiskt studerar finkalibriga vapen pss som man gör med stridsvagnskanoner (den del av artilleriet som mest liknar vårt problem, dvs man ställer höga krav på att träffa så nära en liten riktpunkt, på långt avstånd, med så få skott som möjligt, och med direkt riktning).

Den var inte lätt att hitta, men till slut så fann jag den: Accuracy and Jump Measurements of the 5.56-mm M855 Cartridge, Ilmars Celmins, ARL-TR 5540, May 2011. Jag skickar med den som attachement sist här, eftersom länkarna till DTIC inte längre fungerar som de skall (djävla Trump!) Säg till om det inte funkar så får jag leta...


I artikeln så skjuts dels en vanligt M4 med två olika pipor (en två gånger, med och utan flamdämpare) samt en fast inspänd precisions-testpipa.

Jag tror att jag har greppat artikeln, eller ja, jag har fortfarande några frågetecken, och den har en hel del intressanta slutsatser, men läs artikeln själva (ni som är intresserade och mottagliga) så fortsätter vi diskussionen där.

Och för de som är rädda för statistik så kan jag lugna er med att den inte innehåller mycket av den vara. Tvärtom så är det på statistiska grunder den är mest öppen för kritik eftersom man skjuter lite för små grupper (bara tio skott) för att kunna dra helt statistisk säkra slutsatser.

lone_wolf skrev: 17 okt 2026, 09:20 Ni som kommentar aktivt, har ni (med eftertanke) läst artikeln som är inklistrad i första inlägget?

Den säger inte ett dugg om laddutvecklingsmetoder, den säger bara med vilken sannolikhet en skjuten grupp verkligen visar på en bättre laddning. Är det en dålig och onödig sak att veta?


En novis som tar det till sig, tar ett långt kliv förbi de flesta hemladdare kunskapsmässigt.

Ja och jag skulle gärna vilja se på plats hur man applicerar det till praktisk nytta.
Och det var väl någonstans där det barkade iväg.

Som en som nog inte är rädd för statistik så ser jag i alla fall det svårt att översätta till genomsnitts jägaren/skytten.
Som normal jägare skytt så har man varken utrustning eller tillräckliga skjutkunskaper för att det ska bli data som ger något värde.
Jag arbetade under sju år med ballistisk utveckling till största del utomlands och då gjordes det ofta försök att med statistik för att
utvärdera olika typer av vapen respektive ammunition.
Det blir svårt att få tillförlitliga resultat utan kontrollerade former för det (stöd vind dagsform hos kytten etc ).
Med det sagt så tror jag att den vanlige jägaren skulle få bättre svar med en fem grupp i stället för tre skottare .
Ett mer realistisk mått på deras egen förmåga med vapnet .

8X57 skrev: 17 okt 2026, 12:37...
Med det sagt så tror jag att den vanlige jägaren skulle få bättre svar med en fem grupp i stället för tre skottare .
Ett mer realistisk mått på deras egen förmåga med vapnet .

Det här är exakt vad som sägs den klistrade artikeln. Dessutom ännu klarare då man ser sannoliketen för att man fått en bra grupp av en slump.

Om man vill använda en statistik metod så finns ett enkel sätt att börja.

Jag byggde precis en uträknare i excel som använder ett t-test för att jämföra två grupper och säger om skillnaden emellan är signifikant eller inte. In-datan är avvikelsen ifrån träffpunkt mätt i mm. Mata in datan så säger uträkningen om dessa två antas vara åtskilda eller inte. Fungerar på allt från 2 till oändligheten antal skott.

Det man märker är att det blir väldigt svårt att få signifikans med små grupper, och skillnaden måste vara mycket stor för att testet ska ge utslag.
Här är ett exempel med lite slumpdata. Skillnaden i avvikelse är stor men testet säger att det inte är signifikant. Vilket betyder att vi inte kan anta att dessa två grupper är olika.

Det är så statistiken kan komma till användning, som ett hjälpmedel att ta bättre beslut. Tanken här är att du ställer dina grupper mot varandra och eliminerar de som är signifikant sämre, och i slutändan borde du ha kommit fram till den bästa. Förhoppningsvis kan du då slippa lägga tid och pengar på att "jobba" vidare med laddningar som är dåliga eller onödiga.

Bra inlägg av doomer77. Har själv dragit mig lite för att blanda in mer formell hypotesprövning.

En lite mer praktisk vinkling: Jag gjorde en enkel simulering i Excel där träffpunkten slumpas som en normalfördelning i x,y led. Simuleringen gjord så att 95% av "träffarna" skall hamna inom en 38 mm cirkel runt mitten.

Meningen att visa hur en 5x3 stege kan se ut bara baserat på slumpen.
Nu är det lätt att tänka sig att man är något på spåren med de två första laddningarna, sen får man en mystisk pipsvängning, men gruppen tätnar igen vid högre laddning

Det är väldigt lätt att se något som inte finns.

EDIT: Eftersom det fråga om en Rayleigh distribution så är 95% radien 2.45 x standardavvikelsen, dvs "slumpbössan" skjuter 95% inom en 38 mm diameter. Korrigerat i texten ovan (ursprunglig text var 30mm)

lone_wolf skrev: 17 okt 2026, 17:33 Bra inlägg av doomer77. Har själv dragit mig lite för att blanda in mer formell hypotesprövning.

En lite mer praktisk vinkling: Jag gjorde en enkel simulering i Excel där träffpunkten slumpas som en normalfördelning i x,y led. Simuleringen gjord så att 95% av "träffarna" skall hamna inom en 30mm (ung. 1 MOA) cirkel runt mitten.

Meningen att visa hur en 5x3 stege kan se ut bara baserat på slumpen.

3xrandom-30mm.png

Nu är det lätt att tänka sig att man är något på spåren med de två första laddningarna, sen får man en mystisk pipsvängning, men gruppen tätnar igen vid högre laddning

Det är väldigt lätt att se något som inte finns.

Precis så är det. Alla former av stegtest med små grupper lurar en till att tro detta. Man får inte signifikanta skillnader med små hopp i laddvikt. Glöm det.

Hmm… det är här av vikt att skilja indata från varandra.

Träffbildsstorlekar kan med rätta förväntas vara normalfördelade.

Avvikelser från rikt-/träffpunkt bildar däremot vad som kan liknas med en Raleigh-fördelning.

Har nämnt detta tidigare och det bör betänkas om man vill analysera statistiskt.

apocalypse skrev: 17 okt 2026, 19:56 Hmm… det är här av vikt att skilja indata från varandra.

Träffbildsstorlekar kan med rätta förväntas vara normalfördelade.

Avvikelser från rikt-/träffpunkt bildar däremot vad som kan liknas med en Raleigh-fördelning.

Har nämnt detta tidigare och det bör betänkas om man vill analysera statistiskt.

Nu körde jag t-test som antar olika storlekar och varians i grupperna. Det är också enkelt att göra i excel.

apocalypse skrev: 17 okt 2026, 19:56 Hmm… det är här av vikt att skilja indata från varandra.

Träffbildsstorlekar kan med rätta förväntas vara normalfördelade.

Avvikelser från rikt-/träffpunkt bildar däremot vad som kan liknas med en Raleigh-fördelning.

Har nämnt detta tidigare och det bör betänkas om man vill analysera statistiskt.

Var detta kommentar till lone_wolf? I så fall så har han gjort rätt som han beskriver det. Dvs han slumpar separat en normalfördelning i X-led och en normalfördelning i Y-led.

Det är en korrekt modell av hur skottstatistik uppför sig.

Men, som du säger, om du istället då mäter avstånd från riktpunkten (centrum om man bara skjuter en grupp) så blir denna Rayleigh-fördelad. Det är den fördelningen man får om man mäter avståndet på vektorsumman av två normalfördelade variabler: https://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution

Det här är ett fel som de som gör simuleringar tyvärr ofta gör, dvs de simulerar en riktning från riktpunkten och sedan så lägger de till ett avstånd, ofta en half normalfördelning. Man får då inte en riktig modell, dvs en modell som överensstämmer med det fall vi har. (Om man tänker i termer av en random-walk så kan man lätt inse att detta inte ger ett rimligt resultat, men det är en senare fråga).


P.S. Efter att ha läst texten i grafen så stämmer den inte helt. Det borde stå något i stil med "86% inom en 30 mm cirkel, 95% inom ca 37 mm” om jag förstår rätt (vilket inte är säkert på något sätt). Avståndsmåtten stämmer inte om man inte räknar om från normal till Rayleigh. Men det är en mindre skönhetsfläck. Resonemanget är korrekt.

doomer77 skrev: 17 okt 2026, 14:49 Om man vill använda en statistik metod så finns ett enkel sätt att börja.

Jag byggde precis en uträknare i excel som använder ett t-test för att jämföra två grupper och säger om skillnaden emellan är signifikant eller inte. In-datan är avvikelsen ifrån träffpunkt mätt i mm. Mata in datan så säger uträkningen om dessa två antas vara åtskilda eller inte. Fungerar på allt från 2 till oändligheten antal skott.

Det man märker är att det blir väldigt svårt att få signifikans med små grupper, och skillnaden måste vara mycket stor för att testet ska ge utslag.

Skärmbild 2026-10-17 144310.png

Här är ett exempel med lite slumpdata. Skillnaden i avvikelse är stor men testet säger att det inte är signifikant. Vilket betyder att vi inte kan anta att dessa två grupper är olika.

Det är så statistiken kan komma till användning, som ett hjälpmedel att ta bättre beslut. Tanken här är att du ställer dina grupper mot varandra och eliminerar de som är signifikant sämre, och i slutändan borde du ha kommit fram till den bästa. Förhoppningsvis kan du då slippa lägga tid och pengar på att "jobba" vidare med laddningar som är dåliga eller onödiga.

Precis! Och det är intressant om du stoppar in så stora grupper att man faktiskt kan se skillnad. Det behövs betydligt större grupper än vad gemene man tror. (Uppåt trettio skott för att se en 40% skillnad med 80% sannolikhet eller så om jag inte minns helt fel, vilket jag mycket väl kan göra).

Så, det här att jämföra resultaten i en stege med tre skott per steg är en övning i att spå i teblad. Du ser garanterat bara brus, om du inte ser mycket stora skillnader. MAO, som sagt innan, ett dylikt test kan användas för att förkasta en laddning totalt, men inte mer.

Att det fungerar i praktiken kan nog ganska säkert hänskrivas till det faktum att om stegen är OK i största allmänhet, så spelar det ingen större roll vilken av stegen man väljer. Man får ungefär den prestandan.

När skytten sedan skjuter den valda laddningen och gruppen blir lite större, ja då kan det lätt bortförklaras med "flyers", vind, dåligt stöd, eller vad det vara må och så är det klart. Den sanna förklaringen är istället i de flesta fall regression mot medelvärdet.

Men allt detta kräver ju lite insikt...

Startade en tråd lite på samma tema för 6 år sen: Kolla din metod; skjut den SÄMSTA laddningen https://forum.robsoft.nu/viewtopic.php?t=267352

Tanken var att kolla att om en en laddmetod förutsäger en dålig grupp, att den faktiskt är dålig också.

Fick inget större gehör för ide'n.

lone_wolf skrev: 18 okt 2026, 10:41 Startade en tråd lite på samma tema för 6 år sen: Kolla din metod; skjut den SÄMSTA laddningen https://forum.robsoft.nu/viewtopic.php?t=267352

Tanken var att kolla att om en en laddmetod förutsäger en dålig grupp, att den faktiskt är dålig också.

Fick inget större gehör för ide'n.

Nej, men den är illustrativ och bra ur forskningsfilosofisk synpunkt. Dvs falsifiering. Om en metod skall kunna leverera positiva utfall så måste den också kunna leverera negativa utfall. Annars så kan man inte säga varken bu eller bä om den.

Men den faller lite, som sagt, på att man måste skjuta ett ohemult antal skott för att se någon skillnad om allt är hyffsat bra. Det krävs i stort sett att en laddning i en stege ger (efter ganska många skott, dvs fler än 3-5) säg 2-3-4 MOA, och en annan 1 MOA, för att man skall kunna säga något om de verkligen skiljer med ett rimligt antal skott.


Det borde dock gå lite fortare att iaf i tanken, se att det inte blir någon större skillnad. Dvs det kommer inte att bli någon påtagbar skillnad. Det är nästan så att jag är sugen på att ladda upp några GMX, som jag tog fram med OBT-metoden, och ladda den ur nod och se om det blir någon skillnad. Antagligen inte skulle jag säga idag. Jag jagar ändå inte med den kulan längre, och det är nog ingen som vill köpa en så omodern laddning så jag skulle lika gärna kunna dumpa några i vallen. (Dessutom så blev laddningen lite för långsam givet kultypen).

Var detta kommentar till lone_wolf? I så fall så har han gjort rätt som han beskriver det. Dvs han slumpar separat en normalfördelning i X-led och en normalfördelning i Y-led.

Det är en korrekt modell av hur skottstatistik uppför sig.

Men, som du säger, om du istället då mäter avstånd från riktpunkten (centrum om man bara skjuter en grupp) så blir denna Rayleigh-fördelad. Det är den fördelningen man får om man mäter avståndet på vektorsumman av två normalfördelade variabler: https://en.wikipedia.org/wiki/Rayleigh_distribution

Det här är ett fel som de som gör simuleringar tyvärr ofta gör, dvs de simulerar en riktning från riktpunkten och sedan så lägger de till ett avstånd, ofta en half normalfördelning. Man får då inte en riktig modell, dvs en modell som överensstämmer med det fall vi har. (Om man tänker i termer av en random-walk så kan man lätt inse att detta inte ger ett rimligt resultat, men det är en senare fråga).

Ja, det var kolumnerna för medelavvikelse jag i hastigeten fäste mig vid.
Så det är korrekt iakttaget av dig.
En träffbild är en träffbild, men den kan analyseras på olika sätt beroende på kravbild.

Intressant läsning. Kan man säga att en bänkskytt med ett bänkskyttevapen i praktiken borde kunna ta en randomladdnig och få samma utfall på denna som att välja en laddning från deras treskottare?

Jonas.G skrev: 18 okt 2026, 11:31 Intressant läsning. Kan man säga att en bänkskytt med ett bänkskyttevapen i praktiken borde kunna ta en randomladdnig och få samma utfall på denna som att välja en laddning från deras treskottare?

Det beror mycket på hur stabil vinden är.