- •По каким признакам классифицируются методы измерения?
- •Дайте определения прямых, косвенных видов измерений.
- •Что принято называть абсолютной, относительной и приведенной погрешностями.
- •Свойства систематической, случайной погрешности измерений.
- •При каких условиях погрешность измерения может рассматриваться как случайная величина.
- •Что такое математическое ожидание? Свойства математического ожидания.
- •Что такое дисперсия? Свойства дисперсия.
- •Выборочная функция распределения
- •Метод максимального правдоподобия
- •Что такое нормальное распределение? Укажите основные характеристики нормального закона распределения.
- •Перечислите свойства интегральной и дифференциальной функций распределения случайной величины.
- •Генеральная совокупность и случайная выборка.
- •Функция и плотность распределения системы двух случайных величин.
- •Что такое интеграл вероятностей и для чего он используется,
- •Как описывается и когда используется распределение Стьюдента?
- •Что называется доверительной вероятностью и доверительным интервалом?
- •Какие способы задания доверительного интервала вам известны?
- •Байесовский доверительный интервал
- •Что называют амплитудным, средним и среднеквадратическим значениями напряжения?
- •Какой коэффициент устанавливает связь между амплитудным и средним квадратическим значениями напряжения?
- •Какой коэффициент устанавливает связь между средним квадратическим и средним значениями напряжения?
- •Градировочные характеристики для измерительных приборов открытым и закрытым входом.
- •Обобщенная структура вольтметра.
- •Работа стробоскопических цифровых вольтметров.
- •Низкочастотные генераторы синусоидального сигнала.
- •Высокочастотные генераторы синусоидального сигнала
- •Синтезаторы частоты.
- •Принцип действия и обобщенная структура. См. Вопрос №27
- •Структурная схема универсального осциллографа
- •Стробоскопический осциллограф
- •Цифровые осциллографы.
- •Классификация методов измерения частоты
- •Структурная схема цифрового частотомера
- •Цифровые методы измерения фазы
- •Аналоговые методы измерения фазы
- •Резонансный метод измерение частоты.
- •Гетерогенный метод измерение частоты.
- •Цифровой метод измерение частоты.
- •Измерение мощности свч-колебаний.
- •Цифровые ваттметры.
- •Параллельный анализ спектра.
- •Последовательный анализ спектра.
- •Цифровой анализ спектра.
- •Цифровые анализаторы
- •Системное и эксплуатационное измерительное оборудование
- •Общая классификация телекоммуникационной измерительной техники.
- •Основные понятия и определения в современной телекоммуникаций.
- •Основные контрольно-измерительные операции в телекоммуникации.
- •Основные виды и характеристики контроля в телекоммуникации.
- •Обзор методов контроля в телекоммуникации.
- •Характер битовых ошибок в цифровом канале.
- •Основные источники ошибок в цифровом канале
- •Внутренние источники ошибок в цсп:
- •Внешние источники ошибок в цсп
- •Основные параметры, измеряемые в бинарном цифровом канале
- •Методы вычисления параметров ошибок в цифровых каналах
- •Методология измерений без отключения канала.
- •Объективность измеренных результатов.
- •Проблема выбора времени проведения измерения.
- •Методы измерения джиттера.
- •Тестеры битовых ошибок (bert
- •Влияние джиттера на параметры качества сигналов ткс.
- •Особенности представления цифровых сигналов
- •Глазковые диаграммы
- •Особенности измерений систем е1.
- •Особенности контроля систем е1.
- •Организация измерений sdh
- •Назначение и область применения метода обратного рассеяния.
- •Как определяется мощность обратно рассеянного потока.
- •Структурная схема оптического рефлектометра обратного рассеяния.
- •Идентификация рефлектограмм.
- •Общее описание систем wdm.
- •Анализатор оптического спектра работающего на интерферометрическом методе.
- •Интерферометрический метод
- •Анализатор оптического спектра работающего на основе дифракционной решетки.
- •Анализатор оптического спектра работающего на методе Фабри-Перо.
Что называется доверительной вероятностью и доверительным интервалом?
Доверительный интервал — термин, используемый в математической статистике при интервальной (в отличие от точечной) оценке статистических параметров, что предпочтительнее при небольшом объёме выборки. Доверительным называют интервал, который покрывает неизвестный параметр с заданной надёжностью. Метод доверительных интервалов разработал американский статистик Ежи Нейман, исходя из идей английского статистика Рональда Фишера
Доверительным
интервалом параметра
распределения случайной
величины
с
уровнем доверия 100 %-p[примечание
1],
порождённым выборкой
,
называется интервал с границами
и
,
которые являются реализациями случайных
величин
и
,
таких, что
.
Граничные
точки доверительного
интервала
и
называются доверительными
пределами.
Толкование доверительного интервала, основанное на интуиции, будет следующим: если p велико (скажем, 0,95 или 0,99), то доверительный интервал почти наверняка содержит истинное значение .
Еще одно истолкование понятию доверительного интервала: его можно рассматривать как интервал значений параметра , совместимых с опытными данными и не противоречащих им.
Доверительная вероятность
Рассмотренные точечные оценки параметров распределения дают оценку в виде числа, наиболее близкого к значению неизвестного параметра. Такие оценки используют только при большом числе измерений. Чем меньше объем выборки, тем легче допустить ошибку при выборе параметра. Для практики важно не только получить точечную оценку, но и определить интервал, называемый доверительным, между границами которого с заданной дове рителъной вероятностью
где q — уровень значимости; хн, хв— нижняя и верхняя границы интервала, находится истинное значение оцениваемого параметра.
В общем случае доверительные интервалы можно строить на основе неравенства Чебышева. При любом законе распределения случайной величины, обладающей моментами первых двух порядков, верхняя граница вероятности попадания отклонения случайной величины х от центра распределения Хц в интервал tSx описывается неравенством Чебышева
где Sx — оценка СКО распределения; t — положительное число.
Для нахождения доверительного интервала не требуется знать закон распределения результатов наблюдений, но нужно знать оценку СКО. Полученные с помощью неравенства Чебышева интервалы оказываются слишком широкими для практики. Так, доверительной вероятности 0,9 для многих законов распределений соответствует доверительный интервал 1,6SX. Неравенство Чебышева дает в данном случае 3,16SX. В связи с этим оно не получило широкого распространения.
В метрологической практике используют главным образом кван-тильные оценки доверительного интервала. Под 100P-процентным квантилем хр понимают абсциссу такой вертикальной линии, слева от которой площадь под кривой плотности распределения равна Р%. Иначе говоря, квантиль — это значение случайной величины (погрешности) с заданной доверительной вероятностью Р. Например, медиана распределения является 50%-ным квантилем х0,5.
На практике 25- и 75%-ный квантили принято называть сгибами, или квантилями распределения. Между ними заключено 50% всех возможных значений случайной величины, а остальные 50% лежат вне их. Интервал значений случайной величины х между х0 05 и х0 95 охватывает 90% всех ее возможных значений и называется интерквантильным промежутком с 90%-ной вероятностью. Его протяженность равна d0,9= х0,95 - х0,05.
На основании такого подхода вводится понятие квантильных значений погрешности, т.е. значений погрешности с заданной доверительной вероятностью Р — границ интервала неопределенности ± DД = ± (хр - х1-р)/2 = ± dp/2. На его протяженности встречается Р% значений случайной величины (погрешности), a q = (1- Р)% общего их числа остаются за пределами этого интервала.
Для получения интервальной оценки нормально распределенной случайной величины необходимо:
• определить точечную оценку МО х̅ и СКО Sx случайной величины по формулам (6.8) и (6.11) соответственно;
• выбрать доверительную вероятность Р из рекомендуемого ряда значений 0,90; 0,95; 0,99;
• найти верхнюю хв и нижнюю хн границы в соответствии с уравнениями
полученными с учетом (6.1). Значения хн и хв определяются из таблиц значений интегральной функции распределения F(t) или функции Лапласа Ф(1).
Полученный доверительный интервал удовлетворяет условию
(6.13)
где n —
число измеренных значений; zp —
аргумент функции Лапласа Ф(1), отвечающей
вероятности Р/2. В данном случае zp называется
квантильным множителем. Половина длины
доверительного интервала
называется
доверительной границей погрешности
результата измерений.
