- •Аннотация
- •1. Основы теории измерений
- •1.1. Понятия “эксперимент” и “экспериментальные данные”. Источники и пути повышения точности экспериментальных данных
- •1.2. Основные понятия и определения теории измерений
- •1.3. Классификация погрешностей результатов измерений
- •2. Основы теории вероятностей и математической статистики
- •2.1. Случайная величина. Интегральная и дифференциальная функции распределения случайной величины и их свойства.
- •2.2. Генеральная и статистическая (выборочная) совокупности. Статистический ряд и способы его представления
- •2.3. Статистические (эмпирические) функции распределения
- •2.4. Статистические оценки параметров распределения случайной величины и их свойства
- •2.5. Статистические гипотезы
- •3. Основные законы распределения
- •3.1. Распределение Гаусса (нормальное распределение)
- •3.2. Распределение Пирсона
- •3.3. Распределение Стьюдента
- •3.4. Распределение Фишера
- •3.5. Экспоненциальное и логнормальное распределения
- •3.6. Равномерное и треугольное распределения
- •4. Обработка результатов прямых многократных измерений
- •4.1. Понятие о прямых многократных измерениях. Общий алгоритм обработки результатов наблюдений
- •4.2. Оценки центра распределения результатов наблюдений, оценка результата измерения
- •4.3. Моменты случайной величины и их оценки, оценки стандартных отклонений результатов наблюдений и результата измерения
- •4.4. Коэффициенты формы закона распределения случайной величины и их оценки
- •4.5. Устранение грубых ошибок прямых многократных измерений
- •4.5.1. Исключение промахов проверкой статистических гипотез
- •4.5.2. Исключение промахов универсальным методом
- •4.6. Исключение переменной составляющей систематической погрешности
- •4.7. Определение вида закона распределения результатов наблюдений
- •4.7.1. Определение вида закона распределения методом моментов
- •4.7.2. Критерии принадлежности результатов наблюдений к нормальному закону распределения
- •4.8. Интервальная оценка результата измерения
- •4.8.1. Определение доверительного интервала результата измерения
- •4.8.2. Определение границ случайной погрешности
- •4.8.3. Определение границ неисключенной систематической погрешности
- •5. Правила округления результатов измерений
- •6. Обработка результатов прямых однократных измерений
- •7. Обработка результатов неравноточных измерений
- •7.1. Понятие о неравноточных измерениях. Общий алгоритм обработки результатов неравноточных измерений
- •7.2. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий
- •7.3. Проверка гипотезы о равенстве центров распределений
- •7.4. Определение точечной и интервальной оценок результата измерений
- •8. Обработка результатов косвенных измерений
- •8.1. Косвенные измерения. Коэффициент корреляции
- •8.2. Критерии значимости корреляционной связи
- •8.3. Определение стандартного отклонения результата измерения
- •8.4. Определение доверительного интервала результата измерения
- •9. Основы теории интерполяции
- •9.1. Основные понятия и определения теории интерполяции
- •9.2. Интерполяция точная в узлах
- •9.2.1. Конечные и разделенные разности
- •9.2.2. Интерполяция кусочно-линейными функциями
- •9.2.3. Интерполяция полиномами
- •9.3. Аппроксимация
- •9.3.1. Наиболее часто используемые функции
- •9.3.2. Методы выбора аппроксимирующей функции
- •9.3.3. Методы аппроксимации
- •10. Обработка результатов совместных измерений
- •10.1. Понятие о совместных измерениях и регрессии. Задачи статистического исследования регрессии
- •Статистический анализ коэффициентов регрессии.
- •10.2. Регрессия элементарными функциями
- •10.3. Регрессия полиномами
- •10.4. Статистический анализ коэффициентов регрессии
- •10.5. Устранение грубых ошибок измерения
- •10.6. Построение доверительной области регрессии.
- •10.7. Проверка соответствия уравнения регрессии экспериментальным данным
- •Вопросы к экзамену
- •Правила округления результатов измерений.
- •Понятие о неравноточных измерениях. Общий алгоритм обработки результатов неравноточных измерений.
- •Критерии значимости корреляционной связи.
- •Понятие о совместных измерениях и регрессии. Задачи статистического исследования регрессии.
- •Регрессия элементарными функциями.
- •Основные понятия и определения теории интерполяции.
- •Конечные и разделенные разности.
- •Интерполяция кусочно-линейными функциями.
- •Список рекомендуемой литературы
8.3. Определение стандартного отклонения результата измерения
Существует два метода определения стандартного отклонения результата косвенного измерения.
Метод 1
Вычисляются стандартные отклонения результатов измерения аргументов.
Определяются коэффициенты корреляции всех пар аргументов ( ).
Проверяется значимость корреляционной связи всех пар аргументов и ( ).
Оценка среднеквадратического отклонения результата косвенного измерения определяется по формуле
,
где – оценка коэффициента корреляции между аргументами и ( ) в случае значимости корреляционной связи между ними,
– в случае некоррелированных аргументов,
– частная производная функциональной зависимости по i-ому аргументу, вычисленная при значениях аргументов, равных значениям результатов их измерений.
Пример Имеется функциональная зависимость . Были проведены прямые измерения аргументов X, Y и Z. Результаты измерений соответственно , и , а СКО результатов измерений , и . Зная, что корреляционная связь между аргументами незначима, определить СКО результата косвенного измерения. Решение: Имеем количество аргументов . СКО результата косвенного измерения определяется по формуле . Поскольку корреляционные связи отсутствуют, то , т.е. . Найдем частные производные функции по всем её аргументам , ,
Вычислим коэффициенты , , . В итоге получим СКО результата косвенного измерения . |
Метод 2
Этот метод применяют, когда не известны законы распределения погрешностей измерений аргументов, а между аргументами существует корреляция.
По результатам наблюдений аргументов на основании известной функциональной зависимости рассчитываются соответствующие им значения
Полученный ряд обрабатывается как результаты прямых наблюдений.
8.4. Определение доверительного интервала результата измерения
Оценка границы погрешности косвенного измерения рассчитывается аналогично случаю прямых измерений, за исключением двух отличий:
Число степеней свободы для квантиля распределения Стьюдента (в случае нормального распределения измеряемой величины) определяется в зависимости от объема результатов наблюдений аргументов
Формула для суммирования систематических составляющих погрешности измерения будет иметь вид
,
где – граница неисключенной систематической погрешности для i-ого аргумента , которая определяется методами, описанными в п.4.8.3.,
– частная производная функциональной зависимости по i-ому аргументу, вычисленная при значениях аргументов, равных значениям результатов их измерений,
– коэффициент зависимости отдельных неисключенных систематических погрешностей от выбранной доверительной вероятности
p |
b |
0.90 0.95 0.99 |
0.95 1.11 1.40 |