- •2. Классификация измерений и погрешностей измерений.
- •3. Формы представления погрешностей. Свойства случайных погрешностей.
- •4. Основные понятия теории вероятностей. Геометрическая вероятность.
- •5. Основные формулы комбинаторики. Примеры использования
- •6. Теорема сложения вероятностей и ее следствия
- •8.Формула полной вероятности. Формула Бейеса
- •9. Формула Бернулли. Примеры использования.
- •10.Дискретные и непрерывные случайные величины и их характеристики.
- •12. Свойства плотности и функции распределения вероятностей
- •13.Начальные и центральные моменты для дискретных и непрерывных случайных величин.
- •15. Закон больших чисел и центральная предельная теорема
- •17 Точечные и интервальные оценки.
- •18.Понятие доброкачественной оценки
- •19. Методы получения доброкачественных оценок. Метод максимального правдоподобия.
- •20. Равномерный закон распределения случайных величин
- •21. Биномиальный закон распределения
- •22. Локальная и интегральная теоремы Лапласа
- •23. Нормальный закон распределения случайных величин. M(X), d(X), σ.
- •24. Показательное (экспоненциальное) распределение. M(X), d(X), σ
- •26.Распределение Стьюдента
- •27. Распределение хи-квадрат. M(X), d(X), σ
- •28. Гамма распределение
- •29. Мешающие параметры, необходимость их выявления. Критерии Аббе и Граббса
- •30. Приближённые методы исследования ряда случайных величин на соответствие закону распределения.
- •31.Характеристики формы, их вычисление и суть
- •32. Графический критерий исследования ряда погрешностей на соответствие нормальному закону распределения
- •33. . Точные критерии исследования ряда случайных величин. Критерии Пирсона и Колмогорова.
- •34.Основные методы наименьших квадратов. Способы составления систем нормальных уравнений. Метод наименьших квадратов
- •35.Линейная и квадратичная аппроксимация. Построение линий тренда.
- •37.Полиномиальные преобразования при помощи функции нескольких переменных
- •38 . Оценка точности в методе наименьших квадратов.
- •39. Понятие веса. Классическая обработка неравноточных измерений
- •40.Классическая обработка равноточных измерений. Задача эталонирования
- •41.Выявление мешающих параметров непараметрическими методами. Критерий Хэмпэла
- •44.Адаптивная оценка Хогга. Два способа вычисления индикатора k
- •45.Выявление эффектов гетероскедастичности
- •46. Методы выявления систематического влияния. Критерии серий.
- •47. Методы выявления эффектов автокорреляции. Критерий Дарбина-Уотсона.
- •48. Второй центральный смешанный момент (ковариация).
- •49. Парные, частные и множественные коэффициенты корреляции
- •50. Выявление значимости связей.
- •51. Коэффициент достоверности аппроксимации. Оценка надёжности по критерию Фишера.
- •52. Понятие экстраполяции (прогнозирование результатов измерений)
- •53. Фундаментальная теорема переноса ошибок имеет вид:
- •54. Оценка точности функций зависимых результатов измерений.
3. Формы представления погрешностей. Свойства случайных погрешностей.
Формы погрешностей:
Абсолютная погрешность — ΔX является оценкой абсолютной ошибки измерения. Величина этойпогрешности зависит от способа её вычисления, который, в свою очередь, определяется распределениемслучайной величины Xmeas. При этом равенство:
ΔX = | Xtrue − Xmeas | ,
где Xtrue — истинное значение, а Xmeas — измеренное значение, должно выполняться с некоторойвероятностью близкой к 1. Если случайная величина Xmeas распределена по нормальному закону ,
то,обычно, за абсолютную погрешность принимают её среднеквадратичное отклонение. Абсолютнаяпогрешность измеряется в тех же единицах измерения, что и сама величина.
Относительная погрешность –
отношение абсолютной погрешности к тому значению, которое принимаетсяза истинное:
.Относительная погрешность является безразмерной величиной, либо измеряется в процентах.
Приведенная погрешность - относительная погрешность, выраженная отношением абсолютнойпогрешности средства измерений к условно принятому значению величины, постоянному во всем диапазонеизмерений или в части диапазона. Вычисляется по формуле:
, где Xn- нормирующие значение, которое зависит от типа шкалы измерительного прибора и определяется по его градуировке:
если шкала прибора односторонняя, т.е. нижний предел измерений равен нулю, то Xn определяется равным верхнему пределу измерений;
если шкала прибора двухсторонняя, то нормирующее значение равно ширине диапазона измеренийприбора.
Приведенная погрешность - безразмерная величина (может измеряться в процентах).
Теоретические исследования и опыт измерений показывают, что случайные погрешности обладают следующими основными свойствами:
- при определенных условиях измерений, случайные погрешности по абсолютной величине не могут превышать известного предела;
- малые по абсолютной величине погрешности появляются чаще, чем большие.
- количество «отрицательных» и «положительных» погрешностей равно;
- среднее арифметическое из всех случайных погрешностей равноточных измерений одной и той же величины при неограниченном возрастании числа измерений n стремится к нулю, т.е.
4. Основные понятия теории вероятностей. Геометрическая вероятность.
Одним из основных понятий теории вероятностей является понятие события. Под событием понимают любой факт, который может произойти в результате опыта или испытания. Под опытом, или испытанием, понимается осуществление определённого комплекса условий. Различают события совместные и несовместные. События называются совместными, если наступление одного из них не исключает наступления другого. В противном случае события называются несовместными. Событие называется достоверным, если оно обязательно произойдет в условиях данного опыта. Событие называется возможным, или случайным, если в результате опыта оно может появиться, но может и не появиться. События называются равновозможными, если по условиям испытания ни одно из этих событий не является объективно более возможным, чем другие. ГЕОМЕТРИЧЕСКАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ: Если пространство элементарных событий содержит бесконечное множество элементов и ему можно поставить в соответствие некоторое геометрическое пространство, а вероятность каждого события зависит только от меры этого события, а не от его положения, то говорят, что на этом пространстве определена геометрическая вероятность. При этом вероятность каждого события А есть отношение меры А к мере U пространства элементарных событий.