Погрешность измерения. Классификация погрешностей измерений по характеру проявления. Систематическая погрешность измерения. Виды систематических погрешностей.
В зависимости от характера измерения (проявления) систематические погрешности подразделяют на:
1) Элементарные
Элементарные погрешности можно условно разделить на:
1.1)Постоянные. (s = a, или s = const)
1.2)Прогрессирующими - монотонно возрастающие или монотонно убывающие погрешности
1.3)Периодические – погрешности, изменение которых можно описать периодической функцией.
s
s
s
Рис. 4. Виды простейших систематических
погрешностей: а – постоянные, б, в –
прогрессирующие (линейная и нелинейная),
г, д – прогрессирующие нелинейные
(предложены варианты аппроксимации
прямыми линиями), е – периодические
(гармонические).
Постоянные систематические погрешности представлены в графической форме на рис. 4а (s = a, или s = const), а переменные – на рис. 4 б – е. Простейшие переменные систематические погрешности, которые аппроксимируют графиками без перегибов (монотонно изменяющиеся или прогрессирующие) показаны на рис. 4 б – г, а периодические или гармонические погрешности – на рис. 4 е.
Обычно для описания и для аппроксимации систематической погрешности подбирают наиболее простую функцию, например линейную для прогрессирующей погрешности. Такой же упрощенный подход применяют и для аппроксимации гармонической систематической погрешности, которая может быть описана как синусоида, косинусоида, пилообразная либо другая периодическая функция.
Систематическая погрешность может иметь не только элементарный, но и более сложный характер, который можно аппроксимировать функцией, включающей приведенные простые составляющие.
2)Изменяющиеся по сложному закону - образуются при объединении нескольких систематических погрешностей.
Сложная систематическая погрешность, включающая постоянную, прогрессирующую и периодическую составляющую, в общем виде может быть описана выражением
s = a + b + dsin,
где a – постоянная составляющая сложной систематической погрешности;
, – соответственно аргументы прогрессирующей и периодической составляющих сложной систематической погрешности.
Грубые погрешности и промахи при измерениях. Методы отбраковывания результатов измерений с грубыми погрешностями.
Погрешности, которые нельзя отнести ни к случайным, ни к систематическим из-за совершенно иного механизма образования и принципиально отличного значения, называют грубыми погрешностями измерений или промахами.
Промах – погрешность результата отдельного измерения, входящего в ряд измерений, которая для данных условий резко отличается от остальных результатов этого ряда.
Очевидно, что причинами возникновения грубой погрешности могут быть промах оператора при снятии отсчета или его записи, ошибка в реализации метода измерений или сбой в измерительной цепи прибора. Причины появления грубых погрешностей резко выпадают из общего ряда аргументов, формирующих систематические и случайные составляющие погрешности измерений.
В некоторых метрологических источниках грубые погрешности измерений относят к случайным, что соответствует вульгарной трактовке понятия случайности и маскирует различия механизмов возникновения собственно случайных и грубых погрешностей.
"Грубая погрешность" фактически представляет собой результат допущенной при измерении ошибки. Такие погрешности в принципе индивидуально непредсказуемы, и их значения (в отличие от случайных погрешностей) невозможно прогнозировать с учетом вероятности.
Фактически к результатам с грубыми погрешностями относят либо такие, которые явно не соответствуют ожидаемому результату измерений, либо не столь откровенно выраженные экстремальные значения, принадлежность которых к данному массиву результатов имеет весьма малую вероятность.
Отбрасывание(элиминация) результатов с грубыми погрешностями предупреждает возможность значительного искажения оценки результатов измерений. Оно может осуществляться либо цензурированием явно нелепых значений, либо статистическим отбраковыванием отдельных экстремальных результатов (подозрительных на наличие грубых погрешностей), которое основано на принципе практической уверенности. Применение этого принципа позволяет отбрасывать те значения, вероятность появления которых в исследуемом массиве данных меньше некоторого заранее выбранного значения.