
- •Министерство образования и науки российской федерации метрология, стандартизация и сертификация
- •Введение
- •1. Методы нормирования погрешности. Класс точности средств измерений
- •2. Вероятностное описание погрешностей как случайных величин
- •2.1. Основные понятия.
- •2.2. Законы распределения
- •2.2.1. Числовые характеристики св
- •2.2.1.1. Характеристики положения
- •2.2.1.2. Характеристики рассеивания
- •2.3. Основные законы распределения
- •2.3.1. Трапецеидальные распределения
- •Значения параметров трапецеидальных распределений
- •2.3.2. Экспоненциальные распределения
- •2.3.3. Нормальное распределение (распределение Гаусса)
- •2.3.4. Семейство распределений Стьюдента
- •Значения точечных оценок распределения Стьюдента при различных степенях свободы
- •2.4. Точечные оценки законов распределения
- •2.5. Интервальные оценки. Доверительная вероятность и доверительный интервал
- •3. Обработка результатов измерений
- •3.1. Правила округления значений погрешности и результата измерений
- •3.2. Обработка результатов прямых многократных измерений
- •3.2.1. Грубые погрешности и методы их исключения
- •3.2.1.1. Понятие о грубых погрешностях
- •3.2.1.2. Критерии исключения грубых погрешностей
- •Значения критерия Шарлье
- •Значения критерия Диксона
- •3.2.2. Суммирование погрешностей
- •Значения коэффициента k для различных значений р и m
- •3.2.3. Порядок обработки прямых многократных равноточных измерений
- •3.3. Многократные прямые неравноточные измерения
- •3.4. Прямые однократные измерения
- •3.5. Косвенные измерения
- •4. Задания по расчетно-графической работе
- •Приложение . Статистические таблицы
- •Значения функции Лапласа
- •Значения распределения Стьюдента
- •Список литературы
- •1. Методы нормирования погрешности. Класс 4
- •2. Вероятностное описание погрешностей 13
- •3. Обработка результатов измерений 43
- •4. Задания по расчетно-графической работе 67
- •424000 Йошкар-Ола, пл. Ленина, 3
- •424006 Йошкар-Ола, ул. Панфилова, 17
2.3. Основные законы распределения
Для использования на практике вероятностного подхода к оценке погрешностей результатов измерений прежде всего необходимо установить для данной погрешности вид аналитической модели закона распределения.
В метрологии встречаются разнообразные распределения. Результаты исследований 219 фактических распределений, имеющих место при измерении электрических и неэлектрических величин разнообразными приборами показали, что примерно 50% распределений принадлежат к классу экспоненциальных, 30% являются уплощенными, а остальные 20% - различными видами двухмодальных распределений.
Множество законов распределения СВ, используемых в метрологии, целесообразно классифицировать следующим образом:
- трапецеидальные (плосковершинные) распределения;
- уплощенные (приблизительно плосковершинные) распределения;
- экспоненциальные распределения;
- семейство распределений Стьюдента;
- двухмодальные распределения.
2.3.1. Трапецеидальные распределения
К трапецеидальным
распределениям относятся: равномерное,
собственно трапецеидальное и треугольное
(Симпсона). Это симметричные распределения,
у которых центр равен его математическому
ожиданию
.
Равномерное распределение (рис.2.5,а) описывается функцией распределения плотности вероятности
(2.16)
Трапецеидальное
распределение (рис.
2.5,б) образуется как композиция двух
равномерных распределений с различным
значением параметра
.
Ее функция распределения плотности
вероятности имеет вид
(2.17)
Для центрированного
распределения (рис.2.5,с)
(находится в начале координат) и выражения
принимают вид
(2.18)
Треугольное (Симпсона) распределение (рис.2.5,ж) – это частный случай трапецеидального , для которого размеры исходных равномерных распределений, из которых он образован одинаковы. Функция плотности вероятности для этого распределения имеет вид
(2.19)
Для центрированного распределения (рис.2.5,з)
(2.20)
Или эти выражения можно записать по другому
(2.21)
В вышеприведенных
уравнениях
–
параметры распределения.
Математическое ожидание всех трапецеидальных распределений
Медианы, так как
распределения симметричны, равны
математическому ожиданию. У равномерного
и трапецеидального распределений моды
нет, а у треугольного она равна
.
СКО в зависимости от распределения определяется по формуле
- равномерное
;
-трапецеидальное
;
- треугольное
.
Из приведенных уравнений следует, что СКО трапецеидальных распределений возрастает в 1,41 раза с ростом параметра b от нуля (треугольное) до a (равномерное).
Числовые параметры трапецеидальных распределений при различных отношениях ширины а и b 2-х исходных равномерных распределений приведены в таблице 2.1.
Таблица 2.1.