- •§ 1. Предмет, задачі і класифікація похибок вимірів
- •Класифікація похибок вимірів. Виміри будуть доброякісними, коли похибки вимірів не перевищують граничних величин. В противному разі їх відносять до неправильних. Тому їх поділяють на:
- •Тоді із різниці формул (6.3) та (6.4) отримаємо
- •Властивості випадкових похибок. При незмінному комплексі умов ряд випадкових похибок 1, 2, ..., n однієї і тієї ж величини має властивості:
- •§ 2. Розподіл імовірностей випадкових похибок
- •§ 3. Числові характеристики рівноточних вимірів
- •2. Середня квадратична похибка окремого виміру
- •Середня квадратична похибка арифметичної середини
- •§ 4. Числові характеристики нерівноточних вимірів
- •2. Загальне середнє арифметичне
- •3. Середня квадратична похибка одиниці ваги
§ 4. Числові характеристики нерівноточних вимірів
В практиці
геодезичних вимірювань може відчутно
порушуватися “комплекс умов”: виміри
виконують приладами різної точності
або різними методами, значно змінюються
зовнішні умови (температура, вологість
тощо) чи інші чинники. Тоді дисперсії
таких вимірів значно відрізняються між
собою
і їх називають нерівноточними.
Нерівноточні виміри можна виразити статистичним рядом
.
(6.44)
Задача виникає, коли за результатами нерівноточних вимірів однієї і тієї величини необхідно визначити найбільш надійне значення виміряної величини і виконати оцінку точності вимірів за допомогою числових характеристик.
В теорії похибок вимірів до числових характеристик нерівноточних вимірів відноситься:
1. Вага
вимірів. Розглянемо
статистичний ряд нерівноточних вимірів
(6.44), який будемо характеризувати
емпіричними дисперсіями
.
(6.45)
Введемо величини
,
обернено пропорційні квадратам середніх
квадратичних похибок (емпіричних
дисперсій ) і
позначимо
,
(6.46)
де С – постійний умовно прийнятий коефіцієнт такої величини, щоб значення ваги рі було ближче до одиниці.
Величину рі називають вагами нерівноточних вимірів. Тоді нерівноточні виміри можна характеризувати статистичним рядом
(6.47)
Якщо дисперсія є мірою абсолютної точності результату, то вага є мірою відносної точності.
Вага вказує наскільки точність одного виміру більш або менш точна відносно іншого в ряду вимірів.
Наприклад. Маємо статистичний ряд
Х х1, х2, х3, х4
Р 1,8; 1,0; 0,5; 2,0.
За значеннями
ваг рі
можна зробити висновок,
що перший результат наближено
в 1,8 рази точніше другого,
в 3,6 рази
(
)
точніше третього, але в
1,11 (
)
менш точно від четвертого;
результат другого виміру в два
рази точніше третього, але в 2
рази менш точно від четвертого
виміру і т.д.
Практично в
більшості випадків невідома дисперсія
або середня квадратична похибка вимірів
mi.
Ваги вимірів обчислюють за
наближеними формулами
;
(6.48)
;
(6.49)
,
(6.50)
де Li – довжина лінії, ходу або полігона;
Ni – кількість виміряних величин (кутів, перевищень, станцій і т.д.);
ni – кількість вимірів однієї і тієї величини (число прийомів).
Аналогічно коефіцієнт С вибирають так, щоб ваги рі за величиною були близькі до одиниці для зручності обчислень.
В практичних розрахунках часто використовують приведені ваги
,
(6.51)
де [p] = p1 + p2 +…+pn , тоді [p´] = 1.
Ряд нерівноточних
вимірів можна звести до рівноточного,
якщо кожен вимір помножити на величину
.
Статистичний ряд
...,
(6.52)
буде рівноточним.
