35.Для чего необходимо определять форму з-на распред и как вып-ся?

В качестве способа оценки близости распределения выборки экспериментальных данных к принятой аналитической модели закона распределения используются критерии согласия. Известен целый ряд критериев согласия, предложенных разными авторами. Наибольшее распространение в практике получил критерий Пирсонаχ² (хи-квадрат). Если вычисленная по опытным данным мера расхождения 2 меньше определенного из таблицы значения q2 , то гипотеза о совпадении экспериментального и выбранного теоретического распределений принимается. Это не значит, что гипотеза верна. Если же c2 выходит за границы доверительного интервала, то гипотеза отвергается как противоречащая опытным данным. Методика определения соответствия экспериментального и принятого законов распределения заключается в следующем:

• определяют оценки среднего арифметического значения х и СКО Sx по формулам (6.9) и (6.11);

• группируют результаты многократных наблюдений по интервалам длиной h, число которых определяют "так же, как и при построении гистограммы;

• для каждого интервала разбиения определяют его центр xio и подсчитывают число наблюдений П|, попавших в каждый интервал;

• вычисляют число наблюдений для каждого из интервалов, теоретически соответствующее выбранной аналитической модели распределения.

36.Каков алгоритм обработки рез-в косв измерений

Алгоритм обработки косвенных измерений

1. По известной зависимости измеряемой величины от её аргументов, значения которых найдены с помощью прямых измерений, вычислить действительное значение функции - формула (9)

2. Вычислить составляющие погрешности как приращения функции по каждому аргументу - формула (10) или найти частные производные по всем аргументам и вычислить составляющие погрешности -- формула (11)

3. Вычислить полную погрешность функции - формула (12) формула (13)

4. После округлений результат обработки измерений записать в форме: u=<u> ± Δu, δ=( Δu/<u>)∙100%,

37.На чём основаны и для чего необх правила суммирования погрешностей

Определение расчетным путем оценки результирующей погрешности по известным оценкам ее составляющих называется суммированием погрешностей. С точки зрения теории вероятностей они наиболее полно могут быть описаны своими законами распределения, а их совместное действие-соответствующим многомерным распределением.Правила суммирования погрешностей основываются на том, что погрешность по абсолютному значению всегда много меньше самой измеряемой величины.Изменение погрешности в зависимости от изменения измеряемой величины может быть учтено, если все суммируемые случайные и систематические составляющие погрешности разделить на аддитивные и мультипликативные. Сумма аддитивных составляющих даст значение аддитивной части результирующей погрешности, а сумма мультипликативных составляющих-значение мультипликативной части результирующей погрешности.

38.Как суммируются случ и систем погр

При проведении многократных измерений случайная погрешность может быть уменьшена во много раз. Однако погрешность усредненного результата будет определяться не этой весьма малой случайной погрешностью, а не зависящей от числа усредняющих отсчетов систематической погрешностью.

Механизм суммирования систематической и случайной составляющих погрешности отличается от механизма суммирования случайных погрешно-стей. Согласно ГОСТ 8.207—76 погрешность результата измерения определяется по следующим правилам. Если границы неисключенной систематической погрешности 6 и оценка СКО результата измерения S связаны соотношением

то следует пренебречь систематической составляющей погрешности и учитывать только случайную погрешность результата. Если же имеет место неравенство

то, наоборот, следует пренебречь случайной составляющей и результат характеризовать лишь границами его суммарной систематической погрешности  = . Погрешность, возникающая из-за пренебрежения одной из составляющих погрешности, при выполнении указанных неравенств не превышает 15%. При невыполнении неравенств (9.16) и (9.17) границу суммарной по-грешности ГОСТ 8.207-76 предписывает находить путем композиции распределений случайных и неисключенных систематических погрешностей, рассматриваемых как случайные величины.