- •Задания и методические указания по выполнению контрольной работы Иваново 2009
- •Оглавление
- •Введение
- •1. Содержание дисциплины
- •Раздел 1 Качество продукции
- •Раздел 2 Основы метрологии
- •Раздел 7 Научная база стандартизации
- •Раздел 8 Основы оценки соответствия
- •Раздел 9 Декларирование соответствия
- •Раздел 10 Аккредитация
- •2. Общие указания по выполнению контрольной работы
- •3. Исходные теоретические предпосылки для решения задач
- •3.1 Качественная характеристика измеряемых величин
- •3.2 Алгоритм обработки результатов прямых измерений с многократными независимыми наблюдениями
- •3.3 Классификация погрешностей в зависимости от формы выражения.
- •3.4 Классы точности средств измерений
- •3.5 Выбор количества измерений
- •3.6 Проверка нормальности закона распределения вероятности результатов и погрешностей измерений
- •3.6.1 Функции законов распределения
- •3.6.2 Подбор функции (закона) распределения случайной величины
- •3.6.3 Применение критерия согласия Пирсона
- •3.6.4 Точечная оценка параметров некоторых законов распределения случайных величин
- •3.6.5 Интегральная оценка математического ожидания и среднего квадратичного отклонения при различных распределениях случайной величины
- •3.7 Экспертный метод оценки объектов
- •4. Теоретические задания
- •4.1. Раздел «Метрология»
- •4.2 Раздел «Стандартизация»
- •4.3 Раздел «Сертификация»
- •5. Практические задания
- •6. Примеры выполнения практических заданий Примеры решения типовых задач
- •Основная литература
- •Сергеев а.Г., Крохин в.В. Метрология: Учеб. Пособие для вузов. – м.: Логос, 2001. – 408 с.: ил. Isbn 5-94010-039-2. Дополнительная литература
- •Значения tp и Рд при распределении Стьюдента
- •Значения критерия Диксона
- •Значения критерия Романовского
- •Квантили , удовлетворяющие условию
- •Значения функции Лапласа ф(х) Теоретическое задание. История развития метрологии.
- •Из истории Российской метрологии
- •Практическое задание.
- •Решение.
- •Решение.
3.6.2 Подбор функции (закона) распределения случайной величины
Для изучения закона распределения случайной величины Х (экспериментальные данные) полезно построить гистограмму относительных частот. Наглядность отображения гистограммой закона распределения вероятности зависит от соблюдения следующих правил при ее построении:
интервалы х, на которые разбивается ось абсцисс, следует выбирать, по возможности, одинаковыми;
число интервалов k устанавливать в соответствии со следующими рекомендациями:
Число измерений (n)
Рекомендуемое число интервалов (k)
40-100
7-9
100-200
15-18
200
18-20
400
25-30
1000
35-40
масштаб выбирать таким, чтобы высота гистограммы относилась к основанию примерно, как 5 к 8.
Вся область изменения экспериментальных данных разбивается на интервалы, оптимальная длина которых
или , |
(46) |
а начальная точка отсчета
. |
(47) |
Заметим, что в большинстве случаев все значения Х должны быть положительны (распределение Вейбулла, логарифмически нормальное распределение и др.), поэтому в таких случаях, если х0<0, принимают х0=0.
На практике эти формулы используют не всегда, так как длина интервала определяется естественно, в зависимости от точности прибора, с помощью которого производится измерение величины Х. Далее находят границы интервалов и подсчитывают количество значений xi, попавших в каждый интервал, которое принимается за частоту ni попадания величины Х в заданный интервал. Если при этом граница интервала совпадает с одним из значений xi, то к частотам для каждого интервала подсчитывают относительную - частоту
. (48)
Г
Рис. 3.6.2.1
Гистограмма относительных частот
С оединив отрезками прямых середины верхних сторон прямо -угольников, получим ломаную линию, называемую полигоном. Если бы была возможность увеличивать число измерений n, то в пределе при n и 0 ( - цена деления шкалы прибора) полигон перешел бы в кривую плотности распределения f(x). Нормальное распределение имеет симметричную кривую плотности вероятности, поэтому и гистограмма должна представлять собой симметричную фигуру.
Если максимум на гистограмме сдвинут к нулю, то следует предполагать логарифмически нормальное распределение или распределение Вейбулла. По виду гистограммы эти законы трудно различить; можно лишь обратить внимание на то, что гистограмма при логарифмически нормальном распределении плотнее примыкает к оси ординат.
В
Рис. 3.6.2.2
Логарифмически нормальное
распределение
Д
Рис. 3.6.2.3
Распределение по закону Вейбулла
Наиболее часто на практике используется критерий согласия Пирсона (хи-квадрат, ), который можно применять для проверки допущения о любом распределении, даже не зная точного значения параметров распределения. Основным недостатком этого критерия является нечувствительность к обнаружению подходящей статистической модели при малом числе наблюдений.