Обработка результатов измерений с многократными независимыми наблюдениями:

Требуется изучить совокупность однородных объектов относительно некоторого качественного или количественного признака, характеризующего объект (качественный признак — стандартность детали, количественный — контролируемый параметр детали). Иногда проводится сплошное обследование, т. е. обследуется каждый из объектов совокупности. На практике осуществить это сложно, т. к. совокупность содержит очень большое количество объектов. Поэтому в таких случаях из совокупности случайным образом отбирается ограниченное число объектов (выборка), подвергаемая изучению. На основании полученных результатов делается вывод обо всей совокупности.

Выборочная совокупность (выборка) — совокупность случайно отобранных объектов.

Генеральная совокупность — вся совокупность объектов, из которых производится выборка.

Результат измерения - значение величины, полученное путём её измерения[1].

Ряд результатов — значения одной и той же величины, последовательно полученные из следующих друг за другом измерений.

Рассеяние результатов в ряду измерений — несовпадение результатов измерений одной и той же величины в ряду равноточных измерений, как правило, обусловленное действием случайных погрешностей. Оценками рассеяния результатов в ряду измерений могут быть: размах, средняя арифметическая погрешность (по модулю), средняя квадратическая погрешность (по модулю), средняя квадратическая погрешность или стандартное отклонение (среднее квадратическое отклонение, экспериментальное среднее квадратическое отклонение)[1].

Размах результатов измерений — оценка R_n рассеяния результатов единичных измерений физической величины, образующих ряд (или выборку из n измерений), вычисляемая по формуле

,

где X_max и X_min — наибольшее и наименьшее значения физической величины в данном ряду измерений (рассеяние обычно обусловлено проявлением случайных причин при измерении и носит вероятностных характер)[1].

Результаты наблюдений в значительной степени сконцентрированы вокруг истинного значения измеряемой величины, и по мере приближения к нему элементы вероятности их появления возрастают. При многократных измерениях информация об истинном значении измеряемой величины и рассеивании результатов наблюдений состоит из ряда результатов отдельных наблюдений Х₁, Х₂, …Х_n, где n – число наблюдений. Их можно рассматривать как n независимых случайных величин. В этом случае в качестве оценки измеряемой величины можно принять среднее арифметическое полученных результатов наблюдений.

.

Среднее арифметическое представляет собой лишь оценку математического ожидания (МО) результата измерения и может стать оценкой истинного значения измеряемой величины только после исключения систематических погрешностей.

Особое значение наряду с МО результатов измерений дает дисперсия – характеристика рассеивания результатов относительно МО. Дисперсия не всегда удобна в использовании, поэтому используют среднее квадратическое отклонение результатов наблюдений.

Средняя квадратическая погрешность результатов единичных измерений в ряду измерений (средняя квадратическая погрешность, СКП) — оценка S рассеяния единичных результатов измерений в ряду равноточных измерений одной и той же физической величины около среднего их значения, вычисляемого по формуле

,

где X_i – результат i-го единичного измерения,

- среднее арифметическое значение измеряемой величины из n единичных результатов.

При обработке ряда результатов измерений, свободных от систематических погрешностей, СКП и СКО являются одинаковой оценкой рассеяния результатов измерений[1].

Средняя квадратическая погрешность результата измерений среднего арифметического — показывает отклонение выборочного среднего от математического ожидания.

,

где S – средняя квадратическая погрешность результатов единичных измерений, полученная из ряда равноточных измерений; n — число единичных измерений в ряду[1].

Доверительные границы погрешности результата измерений — наибольшее и наименьшее значения погрешности измерений, ограничивающие интервал, внутри которого с заданной вероятностью находится искомое (истинное) значение погрешности результата измерений. (Доверительные границы в случае нормального закона распределения вычисляются как ±t_р·S, где t_р – коэффициент, зависящий от доверительной вероятности P и числа измерений n)[1].

Границы доверительного интервала определяются как:

( )

Поправка — значение величины, вводимое в неисправленный результат измерения с целью исключения составляющих систематической погрешности (знак поправки противоположен знаку погрешности)[1].

Критерий отсеивания промахов для наперёд заданной доверительной вероятности (критерий Романовского) — для всех результатов X_i, не являющихся выбросами (промахами) выполняются следующие условия:

,

где t_p — квантиль (коэффициент).

Промах — погрешность результата отдельного измерения, входящего в ряд измерений, которая для данных условий резко отличается от остальных результатов этого ряда (промах — грубая погрешность измерений)[1].

Предельная погрешность измерения в ряду измерений — максимальная погрешность измерения (плюс, минус), допускаемая для данной измерительной задачи ()[1].

Нормальное распределение случайных величин возникает тогда, когда на результат измерения действует множество факторов (случайных), ни один из которых не является преобладающим.

Функция нормального распределения:

,

где X_i – i-е значение случайной величины (СВ),

M[X] – математическое ожидание СВ,

σ_x – СКО отдельного результата измерений.