Распределение случайных отклонений при измерении величин
Если повторять измерение некоторой величины многократно, обнаруживается, что в силу разнообразных внешних причин результаты опытов точно не воспроизводятся.
Для наглядного представления распределения значений случайной величины можно построить гистограмму.
Для этого весь диапазон измеренных значений разбивают на разные интервалы и подсчитывают, сколько раз измеряемая величина попадает в каждый из них. Высота каждого из столбцов гистограммы пропорциональна количеству попаданий измеряемой величины в соответствующий диапазон.
Если увеличить число измерений, а ширину интервалов сделать очень малой (насколько позволяет чувствительность измерительного прибора), гистограмму можно будет заменить плавным графиком ‑ кривой распределения. На вертикальной оси теперь можно откладывать не само число измерений в интервале x, а значение функции x), смысл которой состоит в том, что произведение ее на ширину интервала x дает долю числа отсчетов, приходящихся на этот интервал, т.е. вероятность того, что отдельное, случайно выбранное значение измеряемой величины окажется в интервале от x до x + x .
Функция x), таким образом, есть плотность вероятности, т.е. отношение вероятности нахождения измеряемой величины в бесконечно малом интервале к ширине этого интервала:
.
Для нужд статистической обработки измерений, а также для планирования эксперимента необходимо знать функцию плотности вероятности в аналитической форме, в виде уравнения. Такую задачу не всегда удается решить, но в большинстве случаев можно подобрать в качестве удовлетворительной аппроксимации какое- либо из известных распределений.
Очевидно, что для нахождения вероятности dP попадания измеряемой величины в интервал от x-x до x+x необходимо найти интеграл:
.
,
где h ‑ мера точности; ‑ среднеквадратичное отклонение, связанные соотношениями:
; ,
где n ‑ число измерений.
Кривой нормального распределения Гаусса можно воспользоваться для расчета вероятности P попадания результата измерения в интересующий нас интервал x. Для этого необходимо взять интеграл:
.
Распределение Стьюдента
При малом числе (от 5 до 20) измерений принято рассчитывать доверительный интервал, используя частный случай распределения Гаусса - распределение Стьюдента. Не описывая теоретических подробностей, приведем лишь порядок обработки результатов измерений для этого случая.
Выполнить измерения, число которых n должно быть не менее пяти.
Вычислить приближенное среднее значение изn измерений:
Найти погрешности отдельных измерений (отклонения от среднего) xi:
.
Вычислить квадраты отклонений .
Определить среднее квадратичное отклонение среднего результата:
.
Выбрать надежность (вероятность) P и по таблице найти коэффициент Стьюдента t, соответствующий выбранной надежности P и количеству измерений n.
Найти границы доверительного интервала x, т.е. погрешность результата измерений: .
Сравнить величину погрешности измерений с приборной погрешностью, рассчитанной для однократного измерения.
Если x превосходит величину приборной погрешности, что указывает на достаточную точность измерений, рассчитать относительную погрешность результата серии измерений по формуле:
.
Записать окончательный результат в виде:
, P, .
Например: R = 8,25 0,20 Дж/моль.К, P = 0,9, = 2%.
Превышение доверительного интервала над приборной погрешностью указывает на то, что использовавшиеся приборы не в состоянии обеспечить заданную надежность. В этом случае рекомендуется заменить приборы более точными или, выбрав в качестве доверительного интервала приборную погрешность, рассчитать необходимое при имеющихся приборах число намерений.
Существует оценочный способ проверки качественного выполнения измерения, выяснив, связана ли полученная погрешность измерений с приборной погрешностью, обусловленной конструкцией использованных приборов, или экспериментатором была внесена погрешность из-за неумелого обращения с измерительными приборами и собственной невнимательности.
Для этого необходимо рассчитать суммарную приборную погрешность измерительной установки и решить обратную задачу: по заданному доверительному интервалу х, равному , найти коэффициент Стьюдента и затем по таблице коэффициентов Стьюдента для количестваn выполненных измерений, найти надежность P. При полученном значении P, лежащем в интервале от 0,7 до 0,99 можно сделать вывод о том, что экспериментатор не внес в процесс измерений дополнительной собственной погрешности и добился максимально возможной точности на использованных им измерительных приборах.