7. Грубые погрешности и методы их исключения

7.1. Понятие о грубых погрешностях

Грубая погрешность, или промах, — это погрешность результата отдельного измерения, входящего в ряд изме­рений, которая для данных условий резко отличается от остальных результатов этого ряда. Источником грубых погрешностей нередко бывают ошибки, допущенные оператором во время измерений. К ним можно отнести:

• неправильный отсчет по шкале измерительного прибора, происходящий из-за неверного учета цены ма­лых делений шкалы;

• неправильная запись результата наблюдений, зна­чений отдельных мер использованного набора, например Гирь.

Грубые погрешности, как правило, возникают при од­нократных измерениях и обычно устраняются путем по­вторных измерений. Их причинами могут быть внезапные и кратковременные изменения условий измерения или ос­тавшиеся незамеченными неисправности в аппаратуре.

Корректная статистическая обработка выборки воз­можна только при ее однородности, т.е. в том случае, ко-1 на псе ее члены принадлежат к одной и той же генераль­ной совокупности. В противном случае обработка данных бессмысленна. «Чужие» отсчеты по своим значениям могут существенно не отличаться от «своих» отсчетов. Их можно обнаружить только по виду гисто­грамм или дифференциальных законов распределения. Наличие таких аномальных отсчетов принято называть загрязнениями выборки, однако выделить члены выборки, принадлежащие каждой из генеральных совокупностей, практически невозможно.

Е сли «свои» и «чу­жие» отсчеты различают­ся по значениям, то их исключают из выборки (рис.7.1, а). Особую не­приятность доставляют отсчеты, которые хотя и не входят в компактную группу основной массы отсчетов выборки, но и не удалены от нее на значительное расстоя­ние, — так называемые предполагаемые прома­хи (рис. 7.1, б). Отбра­сывание «слишком» уда­ленных от центра выбор­ки отсчетов называется цензурированием выборки.

Это осуществляется с помощью специальных критериев.

7.2. Критерии исключения грубых погрешностей

При однократных измерениях обнаружить промах не представляется возможным. Для уменьшения вероятно­сти появления промахов измерения проводят два-три раза и за результат принимают среднее арифметическое полученных отсчетов. При многократных измерениях для обнаружения промахов используют статистические критерии, предварительно определив, какому виду рас­пределения соответствует результат измерений.

Вопрос о том, содержит ли результат наблюдений грубую погрешность, решается общими методами про­верки статистических гипотез. Проверяемая гипотеза со­стоит в утверждении, что результат наблюдения х_i не со­держит грубой погрешности, т.е. является одним из зна­чений измеряемой величины. Пользуясь определенными статистическими критериями, пытаются опровергнуть выдвинутую гипотезу. Если это удается, то результат на­блюдений рассматривают как содержащий грубую по­грешность и его исключают.

Для выявления грубых погрешностей задаются веро­ятностью q — уровнем значимости того, что сомнитель­ный результат действительно мог иметь место в данной совокупности результатов измерений.

Критерий «трех сигм» применяется для результатов измерений, распределенных по нормальному закону. По •тому критерию считается, что результат, возникающий с вероятностью q ≤ 0,003, мало вероятен и его можно считать промахом, если , где S_x — оценка СКО измерений. Величины и S_х вычисляют без учета экстремальных значений х_i. Данный критерий надежен при числе измерений n ≥ 20...50.

Это правило обычно считается слишком жестким, шитому рекомендуется [4] назначать границу цензурирования в зависимости от объема выборки:

при 6 < n ≤, 100 они равна 4S_х; при 100 < n ≤. 1000 — 4,5S_х; при 1000 < n ≤ 10000 — 5S_х. Данное правило также используется толь­ко при нормальном распределении.

Критерий Романовского применяется в случае, если число измерений n<20. При этом вычисляется отноше­ние |( -х_i)/S_x| =β и сравнивается с критерием β_т, выбранным по табл. 7.1. Если β≥β_т, то результат х_i считается промахом и отбрасывается.

Таблица 7.1

Уровень значимости β_т = f(n)

Вероятность q	Число измерений
	п=4	п=6	п=8	п=10	п=12	п=15	п=20
0,01 0,02 0,05 0,10	1,73 1,72 1,71 1.69	2,16 2,13 2,10 2.00	2,43 2,37 2,27 2.17	2,62 2,54 2,41 2.29	22,75 2,66 2,52 2,39	2,90 2,80 2,64 2,49	3,08 2,96 2,78 2,62

Вариационный критерий Диксона — удобный и доста­точно мощный (с малыми вероятностями ошибок). При его применении полученные результаты наблюдений за­писывают в вариационный возрастающий ряд x_l, х₂,..., х_n (х₁,<х₂<... <х_n).

Критерий Диксона определяется как

К._д=(х_n-х_n-1)/(х_n –х₁)

Критическая область для этого критерия Р (К_д > Z_q) = q. Значения Z_q помещены в табл. 7.2 [28].

Таблица 7.2