
- •1. Измерения физических величин
- •1.1.Понятие физической величины
- •1.2. Единицы физических величин
- •1.3. Виды и методы измерений
- •12. Техические средства и методы измерения электрических ческих величин
- •2.1.Общие сведения о электроизмерительных приборах.
- •2.5.Методы измерения электрических величин
- •2.5.1. Повышение пределов измерения амперметров и вольтметров
- •2.5.2. Мостовые схемы измерения
- •2.5.3.Резонансный метод измерения
- •2.5.4. Метод замещения
- •2.6. Осциллограф при исследование физических процессов
- •3. Преобразование неэлектрических величин в электрические
- •3.4 Емкостные измерительные преобразователи
- •3.5.Индукционные измерительные преобразователи
- •4. Статистический анализ результатов измерений
- •4.1. Случайная величина и её функция распределения вероятности.
- •4.3. Числовые характеристики генеральной и выборочной совокупностей
- •4.3.1. Математическое ожидание генеральной совокупности дискретной случайной величины
- •4.3.2Дисперсия и среднеквадратическое отклонение генеральной совокупности дискретной случайной величины
- •4.3.3. Математическое ожидание и дисперсия генеральной совокупности непрерывной случайной величины.
- •4.3.4. Числовые характеристики выборочной совокупности
- •4.5. Нормальный закон распределения (закон Гаусса)
- •4.6. Интервальные оценки параметров нормального распределения вероятности
- •4.7. Доверительный интервал для математического ожидания при известной дисперсии генеральной совокупности
- •4.8. Доверительный интервал для математического ожидания при неизвестной дисперсии. Распределение Стьюдента
- •4.9. Проверка статистических гипотез относительно средних значений
- •4.10.Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов
- •4.11. Проверка адекватности линейного уравнения регрессии. Критерий Фишера
4.5. Нормальный закон распределения (закон Гаусса)
Нормальный закон играет особую роль в науке и технике. Это наиболее часто встречающийся закон распределения при решении практических задач обработки экспериментальных результатов. Главная его особенность заключается в том, что он описывает случайную величину, на которую влияют многие случайные факторы, причём вклад каждого из них мал. Каждый из них скрыт от исследования, а экспериментатор, следящий за состоянием процесса в целом, наблюдает лишь суммарное действие этих факторов. Именно такая ситуация возникает чаще всего при измерениях в естественных науках и технике. При измерении таких величин возникают неконтролируемые погрешности (ошибки) поэтому графическое изображение этого закона часто называют « кривой ошибок », а его интегральную форму − «интегралом ошибок». Нормальный закон играет особую роль и с точки зрения математической статистики, что следует из центральной предельной теоремы, согласно которой нормальный закон является предельным законом, к которому приближаются другие.
Распределение вероятностей называется нормальным, если оно описывается дифференциальной функцией (плотностью вероятности) вида:
, (4.30)
где: а - математическое ожидание, - среднеквадратическое отклонение. Если случайная величина Х распределена по нормальному закону, то пишут ХN (a,). График нормальной плотности распределения вероятности представлен на рис.4.7.
Нормальный
закон распределения часто называют
законом Гаусса. Функция
определена при любых значениях х.
Кривая распределения симметрична
относительно прямой
,
асимптотически приближается к оси
абсцисс, так как
.
При
функция
имеет максимальное значение, а именно
.
Вероятность попадания случайной величины, подчиненной нормальному закону, на заданный участок, равна:
. (4.31)
Пользуясь
заменой переменных
,
получим формулу для вычисления вероятности
попадания случайной величины на заданный
участок:
, (4.32)
где
-интегральная
функция Лапласа. Для нахождения этого
интеграла используют таблицу. Функция
Лапласа имеет следующие свойства: 1)
,
2)
,
3)Функция Лапласа нечетная, т.е..
,
4)
При
x>5
принимают
.
Вероятность
попадания случайной величины Х
на участок длины
,
симметричный относительно центра
рассеивания
вычисляется по формуле:
(4.33)
С
помощью функции Лапласа интегральная
функция нормального распределения
выражается следующим образом:
(4.34)
Рассмотрим
следующий пример: Длина детали,
изготовляемой автоматом, представляет
собой случайную величину, распределенную
по нормальному закону, причем
.
Найти вероятность брака, если допустимые
размеры детали должны быть
.
Используя формулу (4.33), можно рассчитать
вероятность отсутствия брака, то есть
вероятность попадания в допустимый
интервал
.Вероятность
брака есть вероятность непопадания в
указанный интервал. Поскольку оба этих
события составляют полную группу
несовместимых событий, а вероятность
полной группы равна 1, то вероятность
брака выражается формулой
Правило
трех сигм. Вычислим
вероятность попадания случайной
величины Х
на симметричный участок
Это означает, что попадание значения случайной величины в промежуток имеет вероятность 99,73%, то есть является практически достоверным событием.