- •Лекція №1
- •1.1 Опрацювання результатів прямих вимірювань
- •1.1.1 Принципові основи оцінювання похибок вимірювань
- •1.1.2 Оцінка результату і похибки прямих вимірювань
- •1.1.3 Оцінка похибки прямих одноразових вимірювань
- •1.1.4 Оцінка результату і похибки прямих багаторазових вимірювань
- •1.1.5 Опрацювання результатів прямих одноразових вимірювань
- •1.1.6 Опрацювання результатів багаторазових прямих вимірювань
- •1.1.7 Опрацювання результатів прямих нерівноточних вимірювань
- •1.2 Опрацювання результатів опосередкованих вимірювань
- •1.2.1 Оцінка результату і похибки опосередкованих вимірювань
- •1.2.2 Опрацювання результатів опосередкованих вимірювань з лінійною залежністю
- •1.2.3 Опосередковані вимірювання при нелінійній залежності
- •1.2.4 Систематична похибка опосередкованих вимірювань при нелінійній залежності
- •1.2.5 Результат і похибка опосередкованих вимірювань
- •1.3 Оцінка результатів і похибок сумісних та сукупних вимірювань
- •Питання для самоперевірки
- •Лекція №2
- •2 Статистична перевірка гіпотез
- •2.1 Поняття статистичної гіпотези. Припустима і критична області. Статистичний критерій
- •Питання для самоперевірки
- •2.2 Гіпотези про параметри розподілу. Виникнення помилок першого та другого роду. Визначення обсягу випробувань
- •Питання для самоперевірки
- •2.3 Параметричні критерії розбіжностей для двох сукупностей. Критерії Фішера і Кохрена
- •Питання для самоперевірки
- •2.4 Критерії згоди
- •Питання для самоперевірки
- •2.5 Непараметричні критерії
- •Питання для самоперевірки
- •2.6 Перевірка гіпотез відносно частки ознаки порівняння двох вибірок
- •Питання для самоперевірки
- •Завдання планування експерименту
- •Лукція №3
- •3. Регресійний аналіз
- •3.1 Кореляційна залежність
- •3.2 Два основних завдання вимірювання зв’язків
- •3.3 Емпірична лінія регресії
- •3.4 Метод найменших квадратів
- •3.5 Множинний регресійний аналіз
- •3.6 Нелінійна регресія
- •Лекція №4
- •4. Активний експеримент
- •4.1 Ортогональні плани першого порядку
- •4.2 Повний факторний експеримент
- •4.3 Дисперсія відтворюваності
- •4.4 Оцінка адекватності апроксимуючої залежності досліджуваного
- •4.5 Оцінка значущості коефіцієнтів апроксимуючої залежності, взятій у вигляді алгебраїчного полінома, в сенсі відмінності значень цих коефіцієнтів від нуля
- •4.6 Обробка результатів експерименту
- •4.7 Дрібний факторний експеримент
- •4.8 Складання планів другого порядку
- •4.9 Ортогональні центрально-композиційні плани
- •Лекція №5
- •5. Планування експерименту при відшуканні екстремальної області
- •5.1 Класичні методи визначення екстремуму
- •5.2 Факторні методи визначення екстремуму
- •Лекція №6
- •6. Дисперсійний аналіз при експериментальному дослідженні
- •6.1 Однофакторний дисперсійний аналіз
- •Лекція №7
- •7. Приклади та завдання
- •Список літератури
1.2 Опрацювання результатів опосередкованих вимірювань
1.2.1 Оцінка результату і похибки опосередкованих вимірювань
Опосередковані
вимірювання виконуються у два етапи.
На першому етапі внаслідок прямих
одноразових або багаторазових вимірювань
знаходять значення аргументів (початкових
величин)
.
В окремих випадках для їх визначення
можуть застосовуватися сукупні або
сумісні вимірювання. При прямих
багаторазових вимірюваннях аргументів
масив експериментальних даних для
кожного аргументу
обробляють за методикою і отримують
оцінки результатів вимірювань аргументів,
а також точкові або інтервальні оцінки
похибок цих результатів. При прямих
одноразових вимірюваннях аргументів
як їх оцінки (результати вимірювань)
використовують покази ЗВТ, а для оцінки
похибок цих результатів вимірювань —
границі допустимих похибок, визначених
за НМХ ЗВТ. На другому етапі виконання
опосередкованих вимірювань обчислюють
їх результат, а також точкові або
інтервальні оцінки похибок. Методи
знаходження результату і характеристик
похибки опосередкованих вимірювань
зумовлені функціональною залежністю
(лінійна або нелінійна) і наявністю
кореляційних зв’язків між аргументами.
За цими ознаками відрізняють лінійні
і нелінійні опосередковані вимірювання,
опосередковані вимірювання з залежними
і незалежними аргументами [58].
Для
більш точного обчислення результату
опосередкованих вимірювань Y необхідно
було б знати густину розподілу всіх
аргументів
,
щоб визначити густину розподілу Y. Проте
це пов’язано з великими математичними
і експериментальними труднощами, тому
обмежуються приблизними визначеннями
оцінок числових характеристик результату
опосередкованих вимірювань, цілком
достатніх для практичних вимірювань.
1.2.2 Опрацювання результатів опосередкованих вимірювань з лінійною залежністю
Опосередковані вимірювання з лінійною залежністю у загальному випадку описують виразом:
,
(1.31)
де
постійні коефіцієнти
при аргументах
.
Якщо
коефіцієнти
визначаються експериментально, то для
знаходження результату опосередкованого
вимірювання спочатку оцінюють кожний
доданок
як опосередковану вимірювану величину,
що являє собою добуток двох попередньо
вимірюваних величин
,
а потім знаходять значення вимірюваної
величини Y.
Для оцінки результату і похибки опосередкованих вимірювань використовуються основні властивості математичного сподівання (для оцінки результату вимірювання) і дисперсії (для оцінки СКВ похибки) суми випадкових величин. До уваги не приймають проміжні записи і припускають, що значення аргументів отримані прямими багаторазовими вимірюваннями, а похибки аргументів корельовані. В такому випадку:
- для результату опосередкованих вимірювань (тобто оцінки істинного значення опосередкованої вимірюваної величини) скористаємося формулою:
, (1.32)
де
середнє арифметичне
значення j-го аргументу, одержане при
обробці результатів прямих вимірювань
величини
;
- для
оцінки СКВ результату опосередкованих
вимірювань
відомо:
, (1.33)
де
оцінка СКВ результату
вимірювання
j-го аргументу;
оцінка
коефіцієнта взаємної кореляції між
випадковими похибками j-го і q-го аргументів
(
та
).
У
загальному випадку опосередкованих
вимірювань, коли коефіцієнти
,
з формул (1.32) і (1.33)
відповідно маємо:
;
. (1.34)
Критерієм
відсутності кореляційного зв’язку між
двома аргументами
і
є виконання нерівності:
, (1.35)
де
коефіцієнт Стьюдента,
що відповідає рівню значущості
і числу степенів вільності ks = n
2, причому n = min(
,
)
— найменше з
чисел спостережень
i
аргументів
і
.
Якщо вимірювана величина залежить від
m аргументів, то перевіряють відсутність
кореляційних зв’язків між усіма парними
сполученнями цих аргументів.
Оцінки
коефіцієнтів кореляції
обчислюють за результатами прямих
вимірювань аргументів (початкових
величин)
,
опосередкованих вимірювань.
Наявність
кореляції слід очікувати при вимірюваннях,
де обидві фізичні величини (
і
)
вимірюються одночасно за допомогою ЗВТ
одного типу, а непомітні для експериментатора
зміни зовнішніх дій (температури, напруги
живлення, електричних і магнітних полів
і т.д.) істотно й неоднаково впливають
на додаткові похибки ЗВТ. Причиною
кореляції між результатами вимірювань
в окремих випадках може стати
експериментатор, коли його навики і
досвід значно впливають на результат
прямих вимірювань початкових величин
(при використанні ЗВТ з ручним
зрівноважуванням).
При вимірюваннях, коли початкові величини вимірюють різними ЗВТ й у різний час, можна з достатньою впевненістю сказати, що результати цих вимірювань, якщо і будуть корельованими, то дуже слабко, і коефіцієнтом кореляції в (1.33) можна знехтувати, тобто вимірювання можна вважати незалежними. В цьому випадку формула (1.33) набуває вигляду:
, (1.36)
а
при
![]()
. (1.37)
Розподіл
результатів опосередкованих вимірювань
буде нормальним, якщо нормальним є
розподіл результатів прямих вимірювань.
Тоді для визначення довірчого інтервалу
результатів опосередкованих вимірювань
використовується розподіл Стьюдента,
при якому замість числа вимірювань n
необхідно скористатися деяким «ефективним»
числом степенів вільності, що в загальному
випадку (при
)
визначається за формулою

(1.38)

де
— число прямих
спостережень у серії при визначенні
.
Якщо
числа спостережень однакові
,
то вираз для «ефективного» числа степенів
вільності розподілу Стьюдента спрощується
, (1.39)
За умови, що розподіли похибок результатів вимірювань аргументів не суперечать нормальному розподілу, довірчі границі випадкової похибки результату опосередкованого вимірювання обчислюють за формулою [17]:
, (1.40)
де
коефіцієнт Стьюдента,
що відповідає довірчій ймовірності і
числу степенів вільності
.
Невилучена систематична похибка опосередкованих вимірювань, якщо така похибка присутня в результатах вимірювань аргументів, оцінюється за даною методикою, при цьому важливі два випадки.
У
першому випадку, коли невилучені
систематичні похибки результатів
вимірювань аргументів задаються
границями
,
довірчі границі невилученої систематичної
похибки результату опосередкованих
вимірювань
для довірчої ймовірності P знаходять
за формулою
, (1.41)
де
поправочний
коефіцієнт, що визначається довірчою
ймовірністю P і числом m складових
.
В
другому випадку, коли невилучені
систематичні похибки результатів
вимірювань аргументів задаються
довірчими границями
,
що відповідають ймовірностям
,
і при тому границі невилученої
систематичної похибки результату
опосередкованого вимірювання для
ймовірності P знаходять за формулою
. (1.42)
Значення
коефіцієнтів
,
,
та довірчу похибку результату
опосередкованого вимірювання визначають
математично.
При
прямих одноразових вимірюваннях формули
(1.32)...(1.40) мають той самий вигляд, але в
них треба провести формальну заміну:
на
,
на
,
на
і
на
.
