- •Введение
- •Глава 1. Основные положения теории измерений
- •1.1 Взаимосвязь понятий измерения и числа
- •1.2. Физические величины и их единицы
- •1.3. Измерительные шкалы
- •Глава 2. Обработка результатов измерений
- •2.1. Классификация ошибок
- •2.2. Основы теории ошибок
- •2.2.1. Частота, вероятность, среднее значение, дисперсия
- •2.2.2. Распределение вероятностей
- •2.2.2.1. Гауссово, или нормальное, распределение (н.р.)
- •2.2.2.3. Распределение Пуассона
- •2.2.2.4. Другие распределения
- •2.2.3. Доверительный интервал
- •2.2.4. Критерий Пирсона (хи-квадрат)
- •2.2.5. Сложение ошибок
- •2.2.6. Взвешенное среднее значение
- •2.3.1. Линейная регрессия
- •2.3.2. Нелинейная регрессия
- •2.4. Методы оценки числа измерений
- •2.4.2. Оценка числа измерений, необходимого для получения СКО среднего с требуемой точностью
- •2.4.3. Оценка числа измерений для определения допустимых границ
- •Таблица 2
- •2.5. Статистическая проверка гипотез
- •2.5.1. Проверка гипотезы о среднем значении нормально распределенной случайной величины х с известной дисперсией
- •2.5.2. Проверка гипотезы о значении дисперсии нормально распределенной случайной величины х при неизвестном среднем
- •2.5.4. Проверка гипотез о положении (сдвиге), симметрии распределения, однородности данных
- •2.6. Определение вида закона распределения значений измеряемой величины
- •2.6.1. Аналитические методы
- •2.6.1.3. Определение энтропийного коэффициента
- •Таблица 9
- •2.6.2. Графические методы
- •Таблица 10
- •2.6.3. Проверка гипотезы о согласовании эмпирического и теоретического распределения по критериям согласия
- •2.6.4. Оценка истинного значения и ошибки измерения
- •Глава 3. Измерительные устройства
- •3.1. Основные блоки измерительных устройств
- •3.2. Передаточные характеристики
- •3.3 Динамические свойства измерительных устройств
- •3.3.1 Передача непериодического сигнала
- •3.3.2. Передача периодического сигнала
- •3.4. Принцип обратной связи
- •Приложения
- •1. Примеры решения задач
- •2. Совместная обработка количественных и качественных данных
- •3. Таблицы наиболее часто используемых распределений [2,3]
- •3.1. Интегральная функция нормированного нормального распределения
- •3.2. Распределение Стьюдента
- •3.4. F-распределение Фишера
- •Список литературы
- •Оглавление
Приложения
1. Примеры решения задач
Задача 1. Определить доверительный интервал, в который с вероятностью Р попадают значения измеряемой величины при условии, что:
а) результаты измерений распределены равномерно; б) результаты измерений распределены по треугольному закону;
в) результаты измерений распределены по трапецеидальному закону.
Решение.
а) Плотность вероятности равномерного распределения зададим в
виде:
|
1 |
a npи x m −a, m + a |
|||
|
|
|
|||
2 |
|||||
P(x) = |
[ |
], |
|||
|
|
|
npи x [m −a, m + a] |
||
0 |
где m – центр распределения. Можно было бы положить m=0, что не влияет на конечный результат, но мы рассмотрим общий случай.
Установим связь между доверительной вероятностью Р и доверительным интервалом . Для этого запишем выражение для вероятности попадания случайной величины х в интервал [m–Δ, m+ ], где
– текущее значение |
интервала; |
≤ а. Имеем по определению |
вероятности (см. ф. (2.5)): |
|
|
P{x [m − , m + |
]}= m∫+ p(x) dx . |
|
|
m− |
|
Подставляя выражение для р(х) и преводя вычисления, получим:
P = a = P a ,
т.е. доверительный интервал линейно зависит от доверительной вероятности. В частности, при Р=1; =а, т.е. интервал равен области задания распределения в которой р(х) ≠ 0. Отметим, что на полученный результат не влияет положение центра распределения, о чем говорилось выше.
б) Вероятность попадания случайной величины в интервал (– , ) равна:
P{− ≤ x ≤ }= ∫ p(x) dx = F( ) − F(− ) , |
(1) |
− |
|
где р(х) – плотность треугольного распределения.
Для удобства вычисления будем считать, что распределение симметрично относительно 0 и определено в интервале [–2a, 2a], что не влияет на конечный итог.
Воспользуемся формулой (2.52) для интегральной функции распределения и получим:
P(− |
|
)= |
− 2 |
|
|
|
1 |
|
|
|
|
2 |
|
|
|
1 |
|
2 |
|
|
|
|
|
|||
≤ x ≤ |
|
+ |
|
+ |
|
|
|
− |
|
|
− |
|
+ |
|
|
= − |
|
+ = |
1 |
− |
|
. (2) |
||||
8a2 |
2a |
2 |
|
8a2 |
|
|
4a2 |
|
||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2a |
2 |
|
|
a a |
|
4a |
|||||||||||
|
Из (2) следует, что вероятность квадратично зависит от величины |
|||||||||||||||||||||||||
интервала. В частности, при |
|
= 2а имеем р=1, что очевидно. |
|
|
||||||||||||||||||||||
|
в) В этом случае воспользуемся соотношением (2.56) для |
|||||||||||||||||||||||||
интегральной функции распределения, что дает: |
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||||||
P − |
≤ x ≤ |
} |
=1 − (a + b − |
|
)2 |
− (a + b − |
)2 |
=1 − (a + b − |
)2 |
(3) |
||||||||||||||||
{ |
|
|
|
|
8ab |
|
|
|
|
8ab |
|
|
|
4ab |
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
т. е. вероятность квадратично зависит от интервала.
Соотношение (3) справедливо, если левая граница интервала [– , ] заключена между –(а+b) и –(а–b), а правая между (а–b) и (а+b). Если же искомый интервал заключен между –(а–b) и (а–b), то имеем:
P{− ≤ x ≤ }= |
a + |
− |
a − |
= |
|
(4) |
|
2a |
2a |
a |
|||||
|
|
|
|
т.е. результат совпадает с полученным выше для равномерного распределения, что не удивительно, так как в интервале [–(a–b); (а–b)] трапецеидальное распределение совпадает с равномерным.
Задача 2. Даны результаты десяти измерений электрического сопротивления Ri, Ом, резистора. Найти оценку истинного значения и ошибки измерения при следующих условиях:
а) результаты измерений распределены нормально; б) результаты измерений распределены равномерно; в) распределение неизвестно.
124; 122; 122; 121; 125; 125; 119; 123; 124; 121.
Решение.
а) распределение нормальное.
За оценку истинного значения принимается выборочное среднее:
|
|
1 |
n |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
x n = |
|
∑x i |
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
|
n i=1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 |
|
|
|
||
и так как n=10, то x n |
= |
1 |
∑x i =122,60. |
|||||||||||
|
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
10 i=1 |
|
||||
Выборочная дисперсия равна: |
||||||||||||||
|
1 |
|
|
n |
|
|
|
34,4 |
|
|
||||
Sn2 = |
|
|
∑(x i |
− x n )2 = |
|
= 3,82 . |
||||||||
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
n −1 i=1 |
9 |
|
|
||||||||||
Дисперсия выборочного среднего равна: |
||||||||||||||
S x2 = |
|
S n2 |
= |
3,82 |
|
= 0,382 . |
|
|
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
n |
10 |
|
|
|
|
|
|
|
||||
СКО выборочного среднего: |
|
|||||||||||||
S x = |
|
|
S x2 |
= 0,618 . |
|
|
|
|
Определим доверительный интервал. Выберем вероятность, например, Р=0,99 и по таблицам распределения Стьюдента при k=n–1=9
найдем: t=3,250. Тогда = t S x = 3,250 0,618 = 2,009 ≈ 2,01.
Результат измерения запишем в виде:
х = х ± = 122,60 ± 2,01.
б) распределение равномерное.
За оценку истинного значения принимается центр размаха:
xR |
= |
x min + x max |
= |
119 +125 |
=122 . |
|
|
||||||||
|
|
|
2 |
|
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Определим доверительный интервал (см. решение задачи 1), считая, |
|||||||||||||||
что распределение |
|
сосредоточено в |
|
интервале [x R − a, x R + a], где |
|||||||||||
a = (x max |
− x min ) |
2: |
min ) |
|
|
( |
|
) |
|
||||||
|
|
P |
( |
x |
max |
− x |
|
|
|
|
|||||
= |
|
|
|
|
|
= |
0,99 125 −119 |
= 2,97. |
|||||||
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
2 |
|
|||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Результат запишем в виде:
х = 122,00 ± 2,97.
в) распределение неизвестно.
Для расчета доверительного интервала используем неравенство Чебышева:
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
P{ |
|
x − M [x ] |
|
≤ ε}≥1 − |
σ x |
. |
|||
|
|
||||||||
|
|
ε2 |
|||||||
|
|
||||||||
Отсюда при Р=0,99 найдем: |
|||||||||
|
|
|
σ 2 |
|
|
|
|||
ε2 = |
x |
=100σ 2 |
ε =10σ x . |
||||||
|
|||||||||
|
|
|
0,01 |
|
|
|
|
|
Результат записывается в виде:
х = М[x] ± 10σx
Оценки М[x], σх в данном случае неизвестны. Полученные результаты показывают, что с уменьшением априорной информации о законе распределения, доверительный интервал возрастает.
Задача 3. При аттестации измерительного канала информационноизмерительной системы (ИИС) проводилось 11 измерений быстродействия, в мсек, канала. Нормативное значение быстродействия составляет m0 =16 мсек. Требуется выяснить равно, занижено или
завышено быстродействие канала по сравнению с нормативным. Доверительную вероятность принять равной P = 0,95.
17,9; 20,5; 18,3; 17,2; 14,0; 18,9; 18,3; 19,8; 19,6; 17,8; 22,1
Решение.
1) Сформулируем гипотезу:
H 0 : x = m0 ; H 0 : x > m0 .
Критерий имеет вид:
T= x − m0 .
Sn n
Проведем расчеты (n = 11):
|
1 |
n |
|
1 |
|
|
|
|
|||
x = |
∑x i = |
|
204,4 =18,582 |
; |
|||||||
|
|
|
|||||||||
|
n i=1 |
11 |
|
|
|
||||||
|
|
1 |
n |
|
1 |
|
|||||
S n = |
∑(x i − x )2 = |
42,724 = 2,067, |
|||||||||
|
|
10 |
|||||||||
|
|
|
n −1 i=1 |
|
|
||||||
T = |
18,58 −16 |
= 2,94 . |
|
|
|||||||
|
|
|
|||||||||
|
2,067 |
11 |
|
|
|
|
|
Определим критическую область. В данном случае выбирается односторонняя критическая область К: t ≥ ε.
Определим ε по таблице распределения Стьюдента (см. Приложение 3) из соотношения
P{T < ε}=1−α .
При вероятности Р=0,95 и числе степеней свободы k=n–1=10, получим ε =2,228.
Так как T > ε, то гипотеза Н0 отклоняется, т. е. мы установили, что измеренное значение быстродействия больше нормативного.
Задача 4. На выходе усилителя переменного тока проводилось две серии измерений. В первой серии было проведено 5 измерений электрического напряжения и получена оценка выборочной дисперсии
S52 =100 мкВ2 , во второй серии – 9 измерений, и оценка дисперсии составила S92 = 80 мкВ2. Среднее значение напряжения в обеих сериях
x = 0. Требуется выяснить свидетельствуют ли данные измерения о том, что значение дисперсии в первой серии превышает значение дисперсии во второй серии на уровне значимости α = 0,1.
Решение. Задача решается в соответствии с рекомендациями §2.5. Сначала сформулируем гипотезу:
H 0 :S x2(1) = S x2(2) ;H 0 :S x2(1) > S x2(2) .
Определим критерий в виде:
F =T = S52 .
S92
При условии справедливости гипотезы Н0 критерий имеет F- распределение Фишера. Выберем одностороннюю критическую область
t >ε . Тогда, если значение T попадает в критическую область, то гипотеза
отвергается, и принимается в противном случае. Значение ε находится из |
|||||
соотношения |
{ |
< ε |
} |
=1 |
−α по таблицам распределения Фишера. Для |
P T |
|
этого определяют критическое значение критерия ε(P, k1, k2), где α – уровень значимости: k1= n1–1; k2= n2–1. Проведем расчеты. В нашем случае Т=100/80=1,25; выберем α=0,05. По таблице определим
ε(0,95;4;8)= 3,84 . Так как T =1,25 < ε=3,84, то гипотеза принимается, т. е.
обе серии принадлежат генеральной совокупности с одной и той же дисперсией.
Задача 5. Проводилось исследование передаточных характеристик аналогового преобразователя в стационарном режиме. Для этого на вход подавался сигнал х, а на выходе регистрировался сигнал у. Из теоретических соображений известно, что зависимость имеет вид полинома не выше 2-ой степени. Требуется определить вид функции преобразования у=f(x), оценить отклонение от линейности и максимальную ошибку преобразования в диапазоне изменения измеряемой величины. Рассмотреть два случая:
а) ошибка измерения неизвестна; б) ошибка составляет 10%.
Результаты измерений представлены в табл.1.
Таблица 1
x |
1 |
|
2 |
|
3 |
4 |
|
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
|
y/x |
10,1 |
|
10,9 |
|
12,2 |
13,1 |
|
13,9 |
15,3 |
16,3 |
16,7 |
18 |
|
Решение. |
y |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Обозначим |
≡ z . Задача |
состоит |
в нахождении зависимости |
||||||||||
|
|
|
x |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
z=f(x). Воспользуемся результатами §2.3. Начнем поиск зависимости с наименьшей степени полинома.
1.Модель I: zI = a0
а) Составим систему нормальных уравнений. В данном случае
имеем одно уравнение.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
N |
|
|
|
|
|
|
|
|
[z] |
|
∑zi |
|
|
0 |
|
0 |
|
|
|
|
i=1 |
||
а0[x ] = [zx ] = [z] |
a0 = |
|
= |
|
. |
|||||
[x 0 ] |
N |
|||||||||
б) Найдем оценку параметра а0: |
|
|
|
|||||||
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
∑zi |
|
126,5 |
|
|
|
|
|
|
a |
= |
i=1 |
= |
|
= 14,06. |
|
|
|
||
|
|
|
|
|
||||||
0 |
9 |
9 |
|
|
|
|
|
|
||
Модель I имеет вид: zI |
= a0 =14,06. |
|
|
в) Найдем дисперсию оценки параметра a0 непосредственным вычислением, т. к. система вырожденная (состоит из одного уравнения).
Sa20 = N1 S0I2 ,
где S0I2 = N 1− m ∑N (zi − zi )2 – дисперсия ошибки эксперимента.
i=1
Полагая N = 9; m = 1, найдем:
S0I2 = 91−1∑9 (zi −zi )2 = 7,39 ,
i=1
Sa2 |
= |
7,39 |
= 0,82 Sa = 0,90. |
|
9 |
||||
0 |
|
0 |
||
|
|
2. Усложним модель, увеличив степень полинома. Модель II:
zII = a0 + a1x
a) Запишем систему нормальных уравнений:
Na0 + a1[x] = [z] a0[x] + a1[x2] = [zx]
б) Найдем оценки параметров.
a0 = 0 ,
где |
= |
|
N |
[x ] |
= N |
[x 2 ] − [x ][x ]; |
||||
|
|
[x ] [x 2 ] |
|
|
|
|
||||
|
0 = |
|
|
[z] |
[x ] |
|
= |
[z][x 2 ]−[x ][zx ], |
||
|
|
|
||||||||
|
|
|
|
|
[zx ] |
[x 2 ] |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
N |
9 |
|
|
N |
|
где |
[x ] = ∑x i = ∑x i |
= 45 ; [x 2 ] = ∑x i = 285 ; |
||||||||
|
|
|
|
|
i=1 |
i=1 |
i=1 |
|||
|
|
|
|
|
N |
|
|
|
|
N |
|
[z] = ∑zi |
=126,5; |
[zx ] = ∑x izi = 6919, . |
|||||||
|
|
|
i=1 |
|
|
|
|
i=1 |
Получим:
= 9·285 – 45·45 = 2565 – 2025 = 540; 0 = 126,5·285 – 45·691,9 = 36052,5 – 31135,5 = 4917
4917
a0 = 540 = 9,106
|
a |
= |
1 |
; |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
где |
1 |
= |
|
N |
[z] |
|
= |
|
9 |
126,5 |
|
= 6227,1 − 5692,5 = 534,6 |
; |
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
[x] |
[zx] |
|
|
|
45 |
691,9 |
|
|
|
|
|
a |
= |
1 |
= |
534,6 |
= 0,99. |
|
|||||||
|
|
|
||||||||||||
|
1 |
|
|
|
|
|
540 |
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
в) Выпишем модель II:
zII=9,106 + 0,99x
г) Найдем дисперсию оценок параметров:
Sa€2 = [x 2 ] S0II2 |
; S 2 |
= |
N |
S 2 |
, |
|
|||||
0 |
a |
|
|
0II |
|
|
1 |
|
|
|
|
где S0II2 = N 1−2 ∑N [zi − (a0 + a1xi )]2 i=1
Расчеты дают:
S02II = 0,4524 S0II = 0,67
Sa20 = 285540 · 0,4524 = 0,239 Sa0 = 0,49 Sa1 = 5409 · 0,4524 = 0,0075 Sa1 = 0,086
Определим доверительные интервалы для оценок параметров. Зададим значение доверительной вероятности Р=0,95. По таблицам
распределения Стьюдента найдем: |
|
= t0,95;8 |
Sa = 2,08 |
|
для модели I при k = 9 – 1 = 8: t0,95;8 = 2,306; |
a |
; |
||
для модели II при k = 9 − 2 = 7: t0,95;7=2,365; |
0 |
|
0 |
|
a€0 |
= t0,95;7 Sa€0 =1,16 ; |
|
a€1 = t0,95;7 Sa€1 = 0,2 .
Дисперсия и доверительный интервал для функции в случае первой модели совпадают с таковыми же для оценки параметра a0 . В случае
второй модели: S 2 |
= Sa2 |
+ x 2Sa2 |
; |
Z (x ) |
= t0,95;7 |
S |
Z (x ) |
= |
2a + x 2 |
2a , т. е. |
Z (x ) |
0 |
1 |
|
|
|
|
0 |
1 |
дисперсия и квадрат доверительного интервала растут квадратично с увеличением значения входного сигнала х.
3. Результаты расчетов сведем в табл. 2,3.
Таблица 2
a0 Sa |
a0 Sa |
|
a1 Sa |
0 |
0 |
|
1 |
(модель I) |
|
(модель II) |
|
14,06 |
9106, |
|
0,99 |
0,90 |
0,49 |
|
0,086 |
a = 2,08 |
a€0 =1,16 |
|
a€1 = 0,2 |
0 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Таблица 3 |
||
|
xi |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
zi |
|
ziI ± ziI |
ziII ± ziII |
|
|
ziI − ziII |
|
|
ziII − zi |
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
1 |
|
|
|
|
10,1 |
|
|
|
|
14,06 |
± |
10,096 |
± |
1,82 |
|
3,964 |
|
|
–0,004 |
|
||||||||
|
2 |
|
|
|
|
10,9 |
|
|
|
|
2,08 |
|
|
2,974 |
|
|
+0,186 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14,06 |
± |
11,086 |
± |
1,90 |
|
|
|
|||||||||||||
|
3 |
|
|
|
|
12,2 |
|
|
|
|
2,08 |
|
|
1,984 |
|
|
–0,124 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14,06 |
± |
12,076 |
± |
2,03 |
|
|
|
|
||||||||||||
|
4 |
|
|
|
|
13,1 |
|
|
|
|
2,08 |
|
|
0,994 |
|
|
–0,034 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14,06 |
± |
13,066 |
± |
2,20 |
|
|
|
|
||||||||||||
|
5 |
|
|
|
|
13,9 |
|
|
|
|
2,08 |
|
|
0,004 |
|
|
+0,156 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14,06 |
± |
14,056 |
± |
2,39 |
|
|
|
|||||||||||||
|
6 |
|
|
|
|
15,3 |
|
|
|
|
2,08 |
|
|
0,986 |
|
|
–0,254 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14,06 |
± |
15,046 |
± |
2,60 |
|
|
|
|
||||||||||||
|
7 |
|
|
|
|
16,3 |
|
|
|
|
2,08 |
|
|
1,976 |
|
|
–0,264 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14,06 |
± |
16,036 |
± |
2,84 |
|
|
|
|
||||||||||||
|
8 |
|
|
|
|
16,7 |
|
|
|
|
2,08 |
|
|
2,966 |
|
|
+0,326 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14,06 |
± |
17,026 |
± |
3,10 |
|
|
|
|||||||||||||
|
9 |
|
|
|
|
18 |
|
|
|
|
2,08 |
|
|
3,956 |
|
|
+0,016 |
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
14,06 |
± |
18,016 |
± |
3,36 |
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
2,08 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
4. Оценка максимальной погрешности преобразования (см. 6-ой |
||||||||||||||||||||||||||||
столбец табл. 3). |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
σ np = |
|
max |
|
zi |
−ziII |
|
|
100% , |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||
|
0,326 |
|
|
|
ziII |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
σпр = |
|
|
|
|
· 100% ≈ 1,9% |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||
|
17,026 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
5. Оценка максимального отклонения от линейности (см. 5-й столбец |
||||||||||||||||||||||||||||
табл.3). |
|
|
max |
|
ziI |
− ziII |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
σнл = |
|
|
|
|
|
· 100% |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||
|
|
|
|
|
|
|
|
ziII |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
σнл = |
|
3,964 |
|
· 100% ≈ 39% |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
10,096 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
6. Проверка адекватности модели.
а) дисперсия ошибки эксперимента неизвестна. Составляем критерий.
F = |
S0I |
2 |
= |
7,39 |
= 16,34 |
|
2 |
0,4524 |
|||
|
|
|
|
||
|
S0II |
|
|
По таблице распределения Фишера находим критическое значение критерия (выбирается односторонняя критическая область):
Fкр(P, k1, k2); P = 0,95; k1 = N – m1 = 8; k2 = N – m2 = 7, что дает Fкр(0,95; 8; 7) = 3,73
Так как F>Fкр, то принимается модель II с двумя параметрами.
б) Известна дисперсия ошибки эксперимента:
S02 = (0,1)2 = 0,01.
|
|
|
|
S 2 |
|
Составляем отношение F = |
|
0II |
(достаточно проверить отношение |
||
|
S02 |
||||
|
0,4524 |
|
|
|
|
только для модели II): F = |
|
= 45,24. |
|||
0,01 |
|
||||
|
|
|
|
|
По таблице распределения Фишера определяем критическое значение критерия Fкр(P, k1, k2); P = 0,95; k1 = 7; k2 = ∞ (Число степеней свободы для S02 : k2 = ∞, так как это теоретическая оценка, которой формально соответствует бесконечное число измерений):
Fкр(0,95; 7; ∞) = 2,01
Так как F>Fкр, то гипотеза о равенстве дисперсий отвергается. Поскольку модель адекватна, то можно сделать вывод, что априорное значение дисперсии ошибки эксперимента занижено.
Задача 6. Определение концентрации SiO2 в мартеновском шлаке проводилось двумя способами: весовым – 12 опытов и фотокалориметрическим – 15 опытов. Получены следующие результаты:
x1 = 20, 5%, |
S12 |
= 0,0529; |
x2 = 21, 3%, |
S22 |
= 0,1600. |
Существует ли значимое расхождение между первым и вторым результатами, если считать, что:
а) методы равноточны: σ12 =σ22 =σ 2 = 0,18; б) о равноточности методов сведений нет.
Решение. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
а). Сформулируем гипотезу H0 |
: mx2 |
= mx2 , σ |
12 =σ |
22 ; |
|
|
|
: mx2 |
≠ mx2 . Для |
H |
0 |
||||||||
|
1 |
2 |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
решения используем t - критерий Стьюдента. Уровень значимости выберем α = 5% . Критерий в данном случае имеет вид
T = |
x2 − x1 |
|
|
1 |
|
, |
|
|
||
|
S |
1/ n |
+ |
|
|
|
||||
|
|
|
1/ n |
|
|
|||||
|
|
|
1 |
|
2 |
|
|
|
|
|
где S = |
(n −1)S 2 |
+(n −1)S 2 |
. Число степеней свободы ν = n1 + n2 −2 = 25 . |
|||||||
1 |
1 |
2 |
|
2 |
||||||
|
|
|
|
n1 +n2 −2 |
|
|
||||
Проведем расчеты: |
|
|
||||||||
S = |
|
11 0, 0529 +14 0,16 |
= 0,376 . |
|||||||
|
||||||||||
|
|
|
25 |
|
|
|
|
|
|
Для выборочного значения критерия имеем
€ |
|
21,3 −20,5 |
1 |
= 5,51. |
|
|
|
|
|
|
|
T |
= |
0,376 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1/12 +1/15 |
|
|
|
€ |
|
≥ t1−α / 2 (ν) , то |
|||||
Выберем квазисимметричную критическую область. Если |
|
|
|||||||||
|
|
||||||||||
|
T |
|
|||||||||
гипотеза |
отвергается, иначе |
принимается. |
В нашем случае |
||||||||
€ |
= 5,51 > t0,975 (25) = 2, 06 , |
поэтому |
гипотеза о |
равенстве |
|
|
|
результатов |
|||
T |
|
|
|
отвергается.
Задача 7. Детали, изготовленные на станке, в силу случайных причин отличаются по своему диаметру. По априорным сведениям установлено, что размер диаметра есть нормально распределенная случайная величина со стандартом σ = 3 мм. Какова вероятность брака, если бракуются детали, диаметр которых отличается от x более, чем на 0,15σ = 0, 45 ? Сколько нужно проверить деталей, чтобы получить вероятность ошибок первого и второго рода α = β = 5% ?
Решение.
Используем нормальное распределение. По ф. (2.23) найдем
P(x −0, 45 ≤ x ≤ x + 0, 45) = Φ(0,15σ / σ ) −Φ(−0,15σ / σ ) = 0,56 −0, 44 = 0,11,
Таким образом, вероятность брака составляет 11%. Для ответа на второй вопрос задачи используем критерий (2.126):
T= xn −m0
σ/ n .
Имеем |
P =1−α = 0,95 = Φ(ε) −Φ(−ε) . Отсюда |
по таблице нормального |
||
распределения |
найдем ε =1,96 . Выборочное |
значение критерия равно |
||
€ |
0,15σ |
|
n . Критическая область определяется неравенством |
|
T |
= σ / n |
= 0,15 |
||
€ |
>1,96 . Отсюда для числа измерений найдем n >180 , т.е. при таком числе |
|||
T |
измерений обеспечивается вероятность ошибки первого рода 5%. Одновременно при этом же числе измерений обеспечивается вероятность ошибки второго рода 5%. Для этого достаточно обозначить H0 ≡ H1 , тогда
H1 : xn = m0 , H1 = H1 : xn ≠ m0 , что и дает решение задачи.
Задача 8. Сравните производительность завода в дневную и ночную смены, если:
-среднее значение производительности в дневную смену за 30 дней
x=62,7 тыс. руб.;
- выборочная дисперсия в дневную смену за это же количество дней
S12 = 0,66 [тыс. руб.]2;
- среднее значение производительности в ночную смену за 20 дней
y = 62,4 тыс. руб.; - выборочная дисперсия в ночную смену за это же количество дней
S22 =0,8 [тыс. руб.]2.
Уровень значимости принять равным 5% .
Решение. |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
а). Сформулируем гипотезу H0 |
: mx2 |
= mx2 , σ |
12 =σ |
22 ; |
|
|
|
: mx2 |
≠ mx2 . Для |
H |
0 |
||||||||
|
1 |
2 |
|
|
|
|
|
1 |
2 |
решения используем t -критерий Стьюдента. Уровень значимости выберем
α = 5% . Критерий в данном случае имеет вид |
|
T = |
|
x2 |
− x1 |
|
. Число |
||||||||||||||||||
|
S 2 |
/ n |
|
|
|||||||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
+ S 2 / n |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
1 |
2 |
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(S12 / n1 + S22 / n2 )2 |
|
|
|
|
|
[•] –целая часть |
|||||||||
степеней свободы ν |
= |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
, где |
||||||||||
(S |
2 |
/ n ) |
2 |
/(n |
+1) + |
(S |
2 |
/ n ) |
2 |
/(n |
+1) |
||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||
|
|
|
|
1 |
1 |
|
|
1 |
|
|
2 |
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||
числа. |
Определим |
|
|
|
|
выборочное |
|
|
|
значение |
|
критерия |
|||||||||||||
€ |
62, 7 −62, 4 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
T = |
|
=1, 21. |
|
Для числа |
степеней |
свободы |
расчеты |
дают |
|||||||||||||||||
0, 66 / 30 +0,8 / 20 |
|
||||||||||||||||||||||||
ν =42. |
Критическое |
|
значение |
критерия |
определяем |
по |
|
таблице |
|||||||||||||||||
t0 ,95 (42) = 1, 96 . Так |
как |
€ |
<1,96 , |
|
|
то |
|
гипотеза принимается, |
т.е. |
||||||||||||||||
T |
|
|
|
|
производительность завода одинакова для обеих смен с доверительной вероятностью 95%.