1. Метрология наука об измерениях. Роль метрологии в современных условиях.Метрология – это наука об измерениях и методах обеспечения их единства. Метрология изучает: общую теорию измерений, единицы физ. величин и их системы, методы и средства измерений, методы определения точности измерений, основы обеспечения единства измерений и единообразия средств измерений, эталоны и образцовые средства измерений. Большое значение имеет изучение метрологических характеристик средств измерений, влияющих на результаты и погрешности измерений. В настоящее время метрология играет огромную роль в развитии мировой экономики и научно-технического прогресса во всех областях человеческой деятельности. Принято считать, что уровень развития современного государства, включая его промышленность, медицину, науку, оборону, строительство, торговлю, экологию, в значительной мере определяется состоянием его метрологии и способностью государства обеспечивать ее непрерывное развитие.

2.Статистическая обработка результатов измерении. Оценка результатов измерения и его среднего квадратического отклонения. Обнаружение и исключение грубых погрешностей из результатов наблюдений. Критерии «трех сигм». Обработка результатов измерений позволяет оценить систематические и случайные погрешности измерений.

Используя приемы математической статистики, можно: • оценить воспроизводимость и правильность полученных данных; • определить вид функциональной зависимости аналитического сигнала от концентрации определяемого элемента; • представить результаты в виде табличных данных, оценить воспроизводимость и правильность полученных результатов; среднее квадратическое отклонение σ (СКО) случайной величины, определяемое формулой: Грубая погрешность (промах) – погрешность результата отдельного измерения, входящего в ряд измерений, которая для данных условий резко отличается от остальных значений погрешности. Грубые погрешности необходимо всегда исключать из рассмотрения. Критерий "трех сигм" применяется для результатов измерений, распределенных по нормальному закону. По этому критерию считается, что результат, возникающий с вероятностью q < 0,003, маловероятен и его можно считать промахом, если |х̅ -хi| > 3Sx , где Sx — оценка СКО измерений. Величины х и Sx вычисляют без учета экстремальных значений xi. Данный критерий надежен при числе измерений n > 20... 50.

3. Статистическая обработка результатов измерении. Проверка гипотезы о нормальном распределении результатов наблюдении. Критерии 1 и Критерии 2. Обработка результатов измерений позволяет оценить систематические и случайные погрешности измерений.

Используя приемы математической статистики, можно: • оценить воспроизводимость и правильность полученных данных; • определить вид функциональной зависимости аналитического сигнала от концентрации определяемого элемента; • представить результаты в виде табличных данных, оценить воспроизводимость и правильность полученных результатов. Проверка статистических гипотез - один из основных разделов математической статистики, объединяющий методы проверки соответствия статистических данных некоторой статистической гипотезе (гипотезе о вероятностной природе данных). Описанная процедура проверки гипотезы о том, что данное статистическое распределение является распределением с плотностью ,называется критерием согласия .На основании второго критерия гипотеза о нормальности распределения принимается, если не более разностей превосходят уровень , где – оценка среднеквадратического отклонения результатов наблюдения, – квантиль интегральной функции нормированного нормального распределения

4. Нормальное распределение. Закон Гаусса. Нормальное распределение, также называемое распределением Гаусса — распределение вероятностей, которое в одномерном случае задается функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса:где параметр μ —математическое ожидание, медиана и мода распределения, а параметр σ — стандартное отклонение (σ² —дисперсия) распределения. Таким образом, одномерное нормальное распределение является двухпараметрическим семейством распределений. Многомерный случай описан в многомерном нормальном распределении. Стандартным нормальным распределением называется нормальное распределение с математическим ожиданием μ = 0 и стандартным отклонением σ = 1.

5.Физичекие величины, их классификация, размерность, оценивание значении физической величины.

Физи́ческая величина́ — физическое свойство материального объекта, физического явления, процесса, которое может быть охарактеризовано количественно.

Значение физической величины — одно или несколько (в случае тензорной физической величины) чисел, характеризующих эту физическую величину, с указанием единицы измерения, на основе которой они были получены.

Размер физической величины — значения чисел, фигурирующих в значении физической величины.

Размерность физической величины — единица измерения, фигурирующая в значении физической величины. Как правило, у физической величины много различных размерностей: например, у длины — метр, миля, дюйм, парсек, световой год и т. д. Часть таких единиц измерения (без учёта своих десятичных множителей) могут входить в различные системы физических единиц — СИ, СГС и др.

Классификация

1. Размерные и безразмерные физические величины

Размерная физическая величина — физическая величина, для определения значения которой нужно применить какую-то единицу измерения этой физической величины.

Безразмерная физическая величина — физическая величина, для определения значения которой достаточно только указания её размера.

2. Аддитивные и неаддитивные физические величины

Аддитивная физическая величина — физическая величина, разные значения которой могут быть суммированы, умножены на числовой коэффициент, разделены друг на друга.

Неаддитивная физическая величина — физическая величина, для которой суммирование, умножение на числовой коэффициент или деление друг на друга её значений не имеет физического смысла.

3. Экстенсивные и интенсивные физические величины

экстенсивной, если величина её значения складывается из величин значений этой физической величины для подсистем, из которых состоит система (например, объём, вес);

интенсивной, если величина её значения не зависит от размера системы (например, температура, давление).

4. Скалярные, векторные, тензорные величины

6. Международная система единиц. Характеристика си. Основные, дополнительные и производные единицы си.

Международная система единиц (СИ) — система единиц, основанная на Международной системе величин, вместе с наименованиями и обозначениями, а также набором приставок и их наименованиями и обозначениями вместе с правилами их применения, принятая Генеральной конференцией по мерам и весам (CGPM). СИ является наиболее широко используемой системой единиц в мире, как в повседневной жизни, так и в науке и технике. В настоящее время СИ принята в качестве основной системы единиц большинством стран мира и почти всегда используется в области техники, даже в тех странах, в которых в повседневной жизни используются традиционные единицы.

Основные единицы

Основные единицы Международной системы единиц (СИ) – семь единиц измерения основных величин Международной системы величин, принятые Генеральной конференцией по мерам и весам. Основными величинами Международной системы величин являются длина, масса, время, электрический ток, термодинамическая температура, количество вещества и сила света. Единицы измерения для них — основные единицы СИ — метр, килограмм, секунда, ампер, кельвин, моль и кандела соответственно[1][2].

Производные единицы

Производные единицы могут быть выражены через основные с помощью математических операций: умножения и деления. Некоторым из производных единиц для удобства присвоены собственные названия, такие единицы тоже можно использовать в математических выражениях для образования других производных единиц.