- •Тема 1. Характер и особенности научного исследования
- •1.1. Понятия о науке
- •1.2. Характерные черты современной науки
- •1.3. Определение и классификация научных исследований
- •Тема 2. Организация научных исследований
- •2.1. Задачи исследований и разработка плана-программы их проведения
- •2.2. Классификация экспериментальных исследований
- •2.3.Этапы планирования исследований
- •2.4.1. Поверхность отклика
- •2.4.2. Воспроизводимость опытов
- •2.4. Введение в теорию оптимального планирования эксперимента
- •2.4.3. Планирование эксперимента при поиске оптимального решения
- •2.4.3.1. Крутое восхождение
- •2.4.3.2. Симплекс–метод
- •Тема 3. Обработка результатов эксперимента
- •3.1. Основы математической обработки результатов эксперимента
- •3.1.1. Основные положения
- •3.1.2. Оценка истинного значения измеряемой величины
- •3.1.3. Исключение анормальных значений
- •3.1.4. Оценка результата измерения и его среднего квадратического отклонения
- •3.1.5. Определение доверительных границ случайной погрешности результата измерения
- •3.1.6. Определение доверительных границ неисключенной систематической погрешности результата измерения
- •3.1.7. Определение границ погрешности результата измерения
- •3.1.8. Представление результата измерения
- •3.1.9. Обработка результатов косвенных измерений
- •3.1.10. Сравнение результатов измерения
- •3.2. Обработка результатов экспериментального изучения функциональных зависимостей
- •3.2.1. Регрессия
- •3.2.2. Корреляция
- •Тема 4. Методы и средства экспериментального исследования кинематики и динамики машин
- •4.1. Средства измерений (си) и их классификация по гси
- •3.2. Общие сведения об электрических приборах для измерения неэлектрических величин
- •3. 3. Назначение, принцип действия и структура датчиков с электрическим выходным сигналом
- •4.4. Датчики для измерения механических величин
- •Тема 5. Изобретения, полезные модели и промышленные образцы как объекты интеллектуальной собственности
- •5.1. Объекты патентных прав
- •5.2. Виды изобретений
- •5.3. Объекты изобретений
3.1.10. Сравнение результатов измерения
Типичной задачей экспериментальных исследований является изучение влияния различных факторов на те или иные показатели процесса. Для решения этой задачи приходится сравнивать между собой результаты измерений этих показателей при различных значениях изучаемого фактора. Однако непосредственное сравнение этих результатов возможно только в том случае, когда случайной погрешностью результата измерения можно пренебречь.
При сравнении между собой результатов измерений, содержащих случайные погрешности, необходимо установить, можно ли считать различие между этими результатами достаточным, чтобы иметь уверенность в его случайном происхождении. С этой целью необходимо:
проверить гипотезу о равенстве генеральных дисперсий в сравниваемых сериях наблюдений по критерию Фишера или Кохрена:
2) сравнить между собой средние значения результатов наблюдений по критерию Стьюдента.
Критерий, который позволяет на заданном уровне значимости определить, является ли различие двух дисперсий случайным или значимым, носит название F –критерия и основан на распределении Фишера.
Согласно
этому критерию, выборочные дисперсии
и
(
>
),
найденные по выборам объемов N1
и N2
соответственно, считаются однородными,
т.е. являются оценками одной и той же
генеральной дисперсии, если
где
F(P,f1,
f2
)–
критическое значение распределения
Фишера (табл. 3.3),
зависящее от доверительной вероятности
Р
и
чисел степеней свободы
и
,
причем f1
соответствует
большей дисперсии.
Таблица 3.3.
f2
|
Значение критерия Фишера при доверительной вероятности P=0,95 и числе степеней свободы f1 |
||||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
|
1 |
164,4 |
199,5 |
215,7 |
224,6 |
230,2 |
234,0 |
237,1 |
2 |
18,51 |
19,00 |
19,16 |
19,25 |
19,30 |
19,33 |
19,36 |
3 |
10,13 |
9,55 |
9,28 |
9,12 |
9,01 |
8,94 |
8,88 |
4 |
7,71 |
6,94 |
6,59 |
6,39 |
6,26 |
6,16 |
6,09 |
5 |
6,61 |
5,79 |
5,41 |
5,19 |
5,05 |
4,95 |
4,88 |
6 |
5,99 |
5,14 |
4,76 |
4,53 |
4,39 |
4,28 |
4,21 |
7 |
5,59 |
4,74 |
4,35 |
4,12 |
3,97 |
3,87 |
3,79 |
8 |
5,32 |
4,46 |
4,07 |
3,84 |
3,69 |
3,58 |
3,50 |
9 |
5,12 |
4,26 |
3,86 |
3,63 |
3,48 |
3,37 |
3,29 |
10 |
4,96 |
4,10 |
3,71 |
3,48 |
3,33 |
3,22 |
3,14 |
11 |
4,84 |
3,98 |
3,59 |
3,36 |
3,20 |
3,09 |
3,01 |
12 |
4,75 |
3,88 |
3,49 |
3,26 |
3,11 |
3,00 |
2,92 |
13 |
4,67 |
3,80 |
3,41 |
3,18 |
3,02 |
2,92 |
2,84 |
14 |
4,60 |
3,74 |
3,34 |
3,11 |
2,96 |
2,85 |
2,77 |
15 |
4,54 |
3,68 |
3,29 |
3,06 |
2,90 |
2,79 |
2,70 |
В тех случаях, когда выборочные дисперсии определяются из выборок равных объемов N1=N2=Nk=N однородность дисперсий и пригодность результатов анализа для совместной обработки удобно проверять с помощью критерия Кохнера. Для этого вычисляют все выборочные дисперсии из дисперсий к общей сумме всех выборочных дисперсий:
.
Дисперсии считаются однородными, если рассчитанное значение критерия Кохнера GР меньше табличного GТ. Распределение случайной величины GТ зависит только от числа суммируемых дисперсий К и числа степеней свободы f, с которым определена каждая дисперсия: f=N–1 . В табл. 3.4 приведены критические точки распределения Кохнера для доверительной вероятности Р=0,95 (К – число сравниваемых дисперсий).
Таблица 3.4.
Число дисперсий К |
Значение GТ при числе степеней свободы f |
|||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
|
2 |
0,999 |
0,975 |
0,939 |
0,906 |
0,877 |
0,853 |
3 |
0,967 |
0,871 |
0,798 |
0,746 |
0,707 |
0,677 |
4 |
0,907 |
0,768 |
0,684 |
0,629 |
0,590 |
0,560 |
5 |
0,841 |
0,684 |
0,598 |
0,544 |
0,506 |
0,478 |
6 |
0,781 |
0,616 |
0,532 |
0,408 |
0,445 |
0,418 |
7 |
0/727 |
0,561 |
0,480 |
0,431 |
0,397 |
0,373 |
8 |
0,680 |
0,516 |
0,438 |
0,391 |
0,360 |
0,336 |
9 |
0,639 |
0,478 |
0,403 |
0,358 |
0,329 |
0,307 |
10 |
0,602 |
0,445 |
0,373 |
0,331 |
0,303 |
0,282 |
После
определения однородностей дисперсий
переходят к сравнению результатов
измерений по критерию Стьюдента. Пусть
первая из сравниваемых серий содержит
N1
независимых наблюдений, по результатам
которых найдены среднее арифметическое
и выборочная дисперсия
.
Во второй серии с числом наблюдений
N1
получены
среднее арифметическое
и
дисперсия
.
Различие между средними и можно считать неслучайным с надежностью вывода Р , если
где t1–2 – коэффициент Стьюдента, определяемый из табл. 3.2
для f1–2=N1 +N2–2 и выбранной надежности вывода Р;
S1–2 – усредненное среднеквадратическое отклонение, вычисляемое по формуле
.
