
- •№ 1. Физический эксперимент, как метод научного познания
- •№ 2. Физические величины, их единицы и размерности
- •№ 3. Сущность измерения физических величин. Уравнение измерений
- •№ 4. Измерение как информационный процесс
- •№ 5. Количественное оценивание физических величин с использованием эмпирических шкал
- •№ 6. Классификация измерений
- •№ 7. Сущность понятий «принцип», «метод», «алгоритм» и «методика» измерений
- •№ 8. Методы измерений: непосредственной оценки и сравнения с мерой
- •№ 9. Погрешности измерений и их классификация
- •№ 10. Средства измерений и их классификация
- •№ 11. Метрологические характеристики средств измерения
- •№ 12. Неметрологические характеристики си
- •№ 15. Нормальный закон распределения непрерывной случайной величины (дифференциальная и интегральная функции)
- •№ 16. Числовые характеристики случайных величин
- •№ 17. Выборочный метод в математической статистике
- •№ 18. Понятие и свойства статистических оценок. Оценки математического ожидания и среднеквадратического отклонения
- •№ 19. Интервальные и точечные оценки параметров распределения
- •№ 20. Основные понятия и алгоритм статистической проверки гипотез на основе статистических критериев
- •№ 21. Проверка гипотезы о законе распределения с использованием критерия Пирсона
- •№ 22. Проверка гипотез с использованием непараметрических критериев
- •№ 23. Суть аппроксимации экспериментальных данных. Методы установления вида однофакторных зависимостей
- •1. Определяют вид зависимости (форму линии регрессии).
- •№ 24. Метод наименьших квадратов
- •№ 25. Линейная регрессия и корреляция
- •№ 26. Постановка измерительной задачи
- •№ 27. Обеспечение необходимых условий для измерений
- •№ 28. Выбор метода измерений
- •№ 29. Выбор, опробование и калибровка средств измерений
- •№ 30. Выбор числа измерений
- •№ 31. Разработка методики выполнения измерений
- •№ 32. Предварительная обработка результатов измерения
- •1. Обнаружение грубых погрешностей.
- •№ 33. Грубые погрешности и промахи. Методы их выявления
- •№ 34. Сглаживание экспериментальных данных
- •№ 35. Обработка результатов прямых многократных измерений с нормальным распределением данных
- •№ 36. Обработка результатов косвенных измерений
- •№ 37. Формы представления результатов эксперимента, направленного на установление значения конкурентного параметра измеряемой физической величины
- •№ 40. Основные понятия вероятностной теории погрешности: случайная величина, генеральная совокупность, выборка и их характеристики
- •№ 41. Ряды распределения: гистограмма, полигон, кумулятивная функция. Порядок построения, значение, применение
- •№ 45. Интерполяция, аппроксимация и экстраполяция экспериментальных данных
- •№ 49. Прямые, косвенные, совместные и совокупные измерения. Определения, характеристика и особенности этих видов измерения.
№ 4. Измерение как информационный процесс
Измерения обеспечивают получение информации о значениях измеряемой физической величины – измерительной информации, и, следовательно, увеличивают наши знания (уменьшают их неопределенность) о количественных характеристиках свойств объектов.
Понятие информации имеет обобщенный философский смысл и отражает одно из объективных свойств материального мира. Не случайно основная ее идея заключается в том, что с информацией можно обращаться также, как с такими физическими величинами, как масса и энергия. Здесь имеется в виду, что информацию, как и энергию, можно извлекать, передавать, преобразовывать к виду, удобному для использования.
Количество информации в сообщении, которое содержит сведения об объекте, определяется величиной, обратной вероятности сообщения и вычисленной в логарифмических единицах:
-
вероятность сообщения.
Оценку информационных свойств сообщения в целом осуществляют с помощью специальной характеристики, которая называется энтропия H. Она характеризует среднее количество информации, приходящее на одно сообщение.
В общем случае для N разных событий, характеризующихся своими вероятностями и определенным количеством информации о каждом из них, для определения количества информации, которое содержится в единичном сообщении, нужно найти математическое ожидание количества информации о каждом из событии или провести усреднение с учетом P(x):
Энтропия источника измеряется в двоичных единицах или в битах на сообщение.
№ 5. Количественное оценивание физических величин с использованием эмпирических шкал
Основная задача измерения – формирование некоторого объективного заключения о свойствах и состоянии наблюдаемого фрагмента действительности.
Наблюдение – представляет собой наиболее элементарный метод эмпирического познания, позволяющий получить некоторую первичную информацию об объектах окружающий действительности и являющийся необходимым элементом измерения и эксперимента.
Результатом наблюдения являются оценки, выражаемые с помощью качественных и сравнительных понятии, в то время как результаты измерений – это всегда числовые величины, отражающие свойства реальных объектов.
Эмпирическая шкала – классификация изучаемых свойств, последовательно упорядоченных, каждый класс которого будет отличаться степенью интенсивности интересующего свойства.
Сначала рассматриваются качественные оценки, затем – количественные. Такие эмпирические шкалы называются порядковыми (шкала Мооса, шкала М.М. Протодьяконова).
Каждая эмпирическая шкала отражает уровень знания соответствующий моменту своего создания и предназначена для удовлетворения конкретных практических нужд. Применение эмпирических шкал продиктовано соображениями удобства, экономичности и достаточной для практических целей точности и информативности.
Что касается установления числового соотношения между свойствами объектов с помощью эмпирических шкал, то этот процесс не отражает технических, метрологических и гносеологических аспектов измерений, потому должен быть отнесен к количественному оцениванию.
По мере развития науки и техники, физические величины могут переходить из разряда оцениваемых в разряд измеряемых.