- •Основные понятия
- •Наработка на отказ:
- •Определение погрешностей
- •Закон распределения вероятностей и их числовых значений
- •Влияющий фактор
- •Ситуационное моделирование
- •Обнаружение и исключение ошибки
- •Однократное измерение
- •Многократные измерения с равноточными значениями отсчета
- •Точные оценки числовых характеристик
- •15 Независимых численных значений изменения температуры по шкале приведены во 2-ой графе
- •Проверка нормальности закона распределения вероятности результата измерения
- •100 Независимых численных значений результата измерений напряжения цифровым вольтметром, каждая из которых проводилась 1 раз приведены в 1-ой графе.
- •Обработка экспериментальных данных подчиняющихся нормальному закону распределения
- •Обработка экспериментальных данных не подчиняющихся нормальному закону распределения.
- •Определение требуемой точности измерений.
- •Многократное измерение с неравноточными значениями отсчета.
- •Обработка результатов нескольких серий измерений.
- •Оценка результатов косвенных измерений
- •Определение доверительных границ системной погрешности измерений
- •Определение границ суммарной погрешности измерения
Определение требуемой точности измерений.
Многократное
измерение одной и той же величины
постоянного размера позволяют обеспечить
требуемую точность. Поскольку ширина
доверительного интервала зависит от
количества экспериментов, то увеличивая
n
можно добиться выполнения наперед
заданного условия
.
Пример
Имеется 10 независимых значений результата измерения линейного размера.
Определить
длину с вероятностью 0,95. Точность
измерения не ниже
=2см.
-




1
392
2
391
3
395
…
…
10
394
Решение
-
Используя вспомогательные вычисления получим:
=392,
=2,5 -
Больше чем на 3
=7,5
от среднего не отличается ни одно из
значений. Следовательно ошибок нет. -
Допустим есть основание полагать, что измерения подчиняются нормальному закону.
-
Стандартное отклонение среднего арифметического равно

-
При
Р=0,95 по графику распределения Стьюдента
находим t=2,3. -
Так как
,
то необходимо увеличить количество
экспериментальных данных. -
Пусть
=390,
следовательно
=391,8
и
=2,48. -
Для проверки нормальности закона распределения используем составной критерий: при
и ни одно из численных значений
не отличается от среднего больше чем
на 2,5
.
Т.о. результат проверки не противоречит
гипотезе о нормальности. -
Стандартное отклонение среднего арифметического

-
При
,
следовательно необходимо увеличивать
количество экспериментальных данных.
При таком задании
.
На практике беспредельно повышать точность т.о. нельзя, т.к. рано или поздно определяющим становится не рассеяние расчета, а недостаток информации о поправках. Следовательно точность многократных измерений ограничивается дефицитом информации.
Многократное измерение с неравноточными значениями отсчета.
При многократном измерении с неравными значениями отсчета, подчиняющегося нормальному закону, функция правдоподобия может быть представлена в виде

где все значения отсчета, полученные например, с помощью разных средств измерения, являются независимыми.
Для оценки среднего значения результата измерения прологарифмируем эту функцию и, выполнив математические преобразование получим:

Это так называемое среднее взвешенное. В числителе отдельные значения результата измерения суммируются с «весами», обратно пропорциям их дисперсиям. Тем самым, более точным значениям придается больший вес.
Наличием суммы в знаменателе обеспечивается то, что в выражении
![]()
Сумма
всех весов равна единице:
,
где нормированный вес каждого значения
равен
.
Математическое
ожидание среднего взвешенного
.
Т.о. среднее взвешенное является
несмещенной оценкой среднего значения
результата измерения.
