Работа № 3 Стандартная обработка результатов прямых измерений с многократными наблюдениями

1 Цель работы

Ознакомление с методикой выполнения прямых измерений с многократными наблюдениями. Получение в этом случае навыков стандартной обработки результатов наблюдений, оценивания погрешностей и представления результатов измерений.

2 Сведения, необходимые для выполнения работы

Используя рекомендованную литературу, настоящее описание ознакомьтесь со следующими вопросами:

• измерения с многократными наблюдениями;

• классификация и характеристики случайных погрешностей измерений;

• способы получения и представления результатов измерений при наличии как случайной, так и систематической составляющих погрешности;

• стандартные способы обработки и представления результатов прямых измерений с многократными, независимыми наблюдениями при наличии случайной погрешности;

• принцип действия, устройство и характеристики средств измерений, используемых при выполнении настоящей работы.

В измерительной практике для повышения качества измерений часто обращаются к измерениям с многократными наблюдениями, т.е. к повторению одним и тем же оператором однократных наблюдений в одинаковых условиях, с использованием одного и того же средства измерений. В результате соответствующей обработки полученных данных удается уменьшить влияние случайной составляющей погрешности на результат измерений. При этом могут быть использованы различные процедуры обработки. Ниже кратко описана стандартная методика выполнения прямых измерений с многократными, независимыми наблюдениями и основные положения по обработке результатов наблюдений и оцениванию погрешностей результатов измерений. Эта методика соответствует рекомендациям действующего ГОСТ8.207-76«Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений».

В соответствии с этой методикой обработку ряда наблюдений следует выполнять в следующей последовательности:

1. Исключить известные систематические погрешности из результатов наблюдений.

2. Вычислить среднее арифметическое исправленных результатов наблюдений, принимаемое за результат измерения.

3. Вычислить оценку среднего квадратического отклонения результата наблюдения.

4. Вычислить оценку среднего квадратического отклонения результата измерения.

5. Проверить гипотезу о том, что результаты наблюдений принадлежат нормальному распределению.

6. Вычислить доверительные границы случайной составляющей погрешности результата измерения.

7. Вычислить границы неисключенной систематической погрешности результата измерения.

8. Вычислить доверительные границы погрешности результата измерения.

9. Представить результат измерения в соответствии с установленными требованиями.

При выполнении этой последовательности действий руководствуются следующими правилами:

• проверку гипотезы о принадлежности результатов наблюдений нормальному распределению проводят с уровнем значимости α, выбираемым в диапазоне от 0,02 до 0,1.

• при определении доверительных границ погрешности результата

• измерения доверительную вероятность Рд принимают равной 0,95.

• в тех случаях, когда измерение нельзя повторить, помимо границ, соответствующих доверительной вероятности Р_д =0,95 , допускается указывать границы для Р_д =0,99 .

Исключение систематических погрешностей

Исключение систематических погрешностей из результатов наблюдений проводится либо расчетным путем (см., например, лабораторную работу № 2), либо по результатам поверки. После исключения систематических погрешностей все дальнейшие вычисления проводятся для исправленного ряда наблюдений.

Вычисление среднего арифметического ряда наблюдений

Среднее арифметическое ряда наблюдений (результатов наблюдений) рассчитывают по формуле:

(3.1)

где x_i – i-ий исправленный результат наблюдения, - среднее арифметическое исправленного ряда наблюдений, n – число результатов наблюдений.

Вычисление оценки среднего квадратического отклонения ряда наблюдений

Среднее квадратическое отклонение ряда наблюдений S_x рассчитывают по формуле:

(3.2)

Среднее квадратическое отклонение S_x является основной характеристикой размера случайных погрешностей результатов наблюдений.

Вычисление оценки среднего квадратического отклонения результата измерения

Для расчета среднего квадратического отклонения результата измерения S(x) используется формула:

(3.3)

Среднее квадратическое отклонение S(x) является основной характеристикой размера случайных погрешностей результата измерений.

Проверка гипотезы о принадлежности результатов наблюдений нормальному распределению

Чтобы установить принадлежат (или не принадлежат) результаты наблюдений тому или иному распределению, необходимо сравнить экспериментальную функцию распределения с предполагаемой теоретической. Сравнение осуществляется с помощью критериев согласия.

В случае проверки принадлежности результатов наблюдений к нормальному распределению предпочтительным, при числе результатов n > 50, является один из критериев: χ2 Пирсона или ω²  Мизеса – Смирнова. В работе используется критерий Пирсона.

При числе результатов наблюдений 15 < n <50 производят приближенную проверку их принадлежности к нормальному распределению путем оценки коэффициента асимметрии и эксцесса.

При n≤15 гипотеза о принадлежности результатов наблюдений к какому-либо распределению не проверяется. Если при этом имеется априорная информация о том, что нет причин, которые могли бы вызвать заметное отклонение распределения результатов от нормального закона, для обработки результатов наблюдений используется распределение Стьюдента.

Для проверки принадлежности результатов наблюдений к нормальному распределению с помощью критерия согласия Пирсона необходимо сначала построить гистограмму.

Построение гистограммы включает в себя следующие этапы.

1) Исправленные результаты наблюдений располагаются в порядке возрастания: x₁, x₂ ,..., x_n , где x_i ≤ x_i+1.

2) Вычисляется диапазон изменения значений результатов наблюдений:

R_n = x_n−x₁.

3) Весь этот диапазон разбивается на r интервалов одинаковой длины (оценить необходимое количество интервалов можно по правилу: r = 1+3,32×lg n с последующим округлением в большую сторону до ближайшего целого нечетного числа). Обычно r лежит в диапазоне от 7 до 15.

4) Определяется ширина интервала: ∆ = R_n/r =(x_n–x₁)/r.

5) Определяются границы интервалов [x _j-1, x _j] так, чтобы верхняя граница j-го интервала x _jв = j ∆, а его нижняя граница совпадала с верхней границей (j-1)-го интервала: x _jн = x_{( j−1)в}.

6) Для каждого j-го интервала (j = 1,2,...,r) вычисляются числа n _j – частость попадания результата наблюдений в интервал.

7)Строится гистограмма. Для этого по оси результатов наблюдений в порядке возрастания номеров откладываются интервалы ∆_j, и на каждом интервале строится прямоугольник высота которого, пропорциональна n_j.

По результатам анализа гистограммы высказывается гипотеза о виде закона распределения экспериментальных данных и о численных характеристиках этого закона (для нормального распределения такими характеристиками являются математическое ожидание и дисперсия). После этого используют критерий согласия для проверки гипотезы.

Критерий согласия χ2 Пирсона имеет вид:

(3.4)

где величина χ² характеризует меру отклонения результатов наблюдений от теоретически предсказанных, n_j– частость попадания результатов наблюдений в j – интервал, P_j– теоретические значения вероятности попадания результатов в j – интервал, которые вычисляются по формуле:

(3.5)

где Ф(z) – функция Лапласа;

Таблица значений функции Лапласа для некоторых z приведена в литературе.

После вычисления значения χ² для заданной доверительной вероятности Р_д и числа степеней свободы ν = r - k-1 (где r – количество разрядов разбиения, k – число параметров, необходимых для определения теоретической функции распределения, равное для нормального закона распределения двум), по таблицам χ² – распределения находят критическое значение критерия согласияχ²_кр. В технической практике обычно задаются Р_д = 0,95, что соответствует вероятности 0,05 совершить ошибку первого рода, то есть отвергнуть правильную гипотезу. Значения χ²_кр, для этого уровня значимости, приведены в таблицах.

Если χ² <χ²_кр принимают гипотезу о том, что результаты наблюдений принадлежат нормальному распределению, характеризующемуся математическим ожиданием и дисперсией, оценки которых получены в (3.1) и (3.2). В противном случае (χ² ≥χ²_кр2) – гипотеза отвергается.

Вычисление доверительных границ случайной погрешности результата измерения

Доверительные границы  (без учета знака) случайной погрешности результата измерения находят по формуле:

=tS(x), (3.6)

где t – квантиль распределения Стьюдента, который зависит от доверительной вероятности P_д и числа наблюдений n. Значения величины t при Р_д = 0,95 и 0,99 приведены в таблицах.

Вычисление границ неисключенной систематической погрешности результата измерения

Hеисключенная систематическая погрешность результата измерения образуется из составляющих, которыми могут быть неисключенные систематические погрешности метода, средств измерения и другие. За границы составляющих неисключенной систематической погрешности принимают, например, пределы основных и допoлнительных погрешностей средств измерений. При суммировании составляющие неисключенной систематической погрешности рассматриваются как случайные величины с равномерными законами распределения. Границы неисключенной систематической погрешности θ результата измерения рассчитывавют по формуле:

(3.7)

где θ_i – граница i-ой неисключенной систематической погрешности, к – коэффициент, определяемый принятой доверительной вероятностью (при Р_д = 0,95 полагают к = 1,1).