- •Случайность в мире измерений
- •Вывод
- •План диспута
- •Определение и примеры случайных событий
- •Вопросы на «засыпку»
- •Ответы
- •Ответы
- •Определение вероятности
- •Прямая и обратная задачи
- •Как найти вероятность?
- •Вероятностные оценки в нашей жизни: пример 1-й
- •Вероятностные оценки в нашей жизни: пример 1-й
- •Вопрос
- •Ответ №1 - неясный
- •Пример 1
- •Пример 2
- •Ответ №2 - ясный
- •Вопрос на засыпку
- •Ответ
- •«Чудо Бореля»
- •Вероятностные оценки ошибок
- •Пример
- ••Вероятность при всех 100 измерениях сделать ошибку одного и того же знака будет
- •Нормальный закон распределения ошибок
- •• Если ошибки распределены по нормальному закону, то наиболее вероятным значением измеряемой
- •Способы оценки величины случайной ошибки
- •Относительная величина средней квадратичной ошибки, выраженная в процентах, носит название коэффициента вариации:
- ••Средняя арифметическая ошибка вычисляется по формуле
- •Обозначения и термины
- •Обозначения и термины
- •Как связаны между собой значения доверительной вероятности и
- •Важное заключение
- •Какая нужна надежность???
- •Надо помнить:
- •Закон сложения случайных ошибок
- •Следствия-выводы:
- •Фундаментальный закон возрастания точности при росте числа наблюдений
- •Чтобы повысить точность измерений в 2 раза, мы должны сделать вместо одного —
- •Где предел повышения точности указанным
- ••При практической работе очень важно строго разграничивать применение средней квадратичной ошибки отдельного измерения
- •На практике
- •Пути уменьшения СЛО
- •Когда не надо уменьшать СЛО?
- •Когда не надо уменьшать СЛО?
- •Необходимое число измерений
- •Какой путь использовать?
- •Выше мы рассмотрели прямые многократные измерения.
- •Принцип учета ошибок косвенных измерений
- •Согласование точности со свойствами объекта
- •Итоговое задание
- •В будущем на инженерно- физическом
Где предел повышения 
точности указанным
способом???
Это рассуждение относится лишь к измерениям, при которых точность результата полностью определяется случайной ошибкой. В этих условиях, выбрав n достаточно большим, мы можем существенно уменьшить ошибку результата.
•При практической работе очень важно строго разграничивать применение средней квадратичной ошибки отдельного измерения s
и средней квадратичной ошибки среднего арифметического sx
•Последняя применяется всегда, когда нам нужно оценить погрешность того числа, которое мы получили в результате всех произведенных измерений.
•В тех случаях, когда мы хотим характеризовать точность применяемого способа измерений, следует характеризовать его ошибкой s.
На практике
•Вычисляем sn (в соответствии с целью)
•Задаемся значением доверительной вероятности
•Вычисляем доверительный интервал по методу Стьюдента
•Результат: с выбранной вероятностью истинное значение измеряемой физической величины попадет в полученный доверительный интервал
P(x t nsn x x t nsn )
Пути уменьшения СЛО
• Путь 1. Улучшение точности измерений, т.е. уменьшение величины
(определяется методикой измерений)
•Путь 2. Увеличение числа измерений, т.е. использование соотношения
x n
Когда не надо уменьшать СЛО?
•Когда общая погрешность полностью определяется ССО .
Т.к. при заданной доверительной вероятности величина СЛО задается шириной доверительного интервала х, то в случае, когда
х << . |
(*) |
Но…Вопрос: на сколько меньше??? |
|
Когда не надо уменьшать СЛО?
•Как правило, нет необходимости определять общую ошибку с точностью, большей 10% при х /10 условие (*) можно считать выполненным.
•Практически обычно можно удовлетвориться гораздо менее жестким требованием
х /2
•Надежность, с какой хотим установить наш доверительный интервал, в большинстве случаев не должна превышать 0.95.
Необходимое число измерений
•Дано:
1.Стандартная ошибка отдельного измерения s (коэффициент вариации используемой методики измерений)
2.Систематическая ошибка (класс точности прибора)
•Ограничиваемся условием х /2
•Задаемся значением
•Для данных значений и х/s по таблице находим n-?
Какой путь использовать?
Может оказаться, что n=1500 и более. В таких случаях для уменьшения погрешности результата необходимо радикально менять методику измерений с тем, чтобы уменьшить величину случайной ошибки (Путь 1).
Путь 2 пригоден реально, если 5
Выше мы рассмотрели прямые многократные измерения.
Как быть, если измерения косвенные???
