Стандартная обработка результатов многократных наблюдений

Содержание

Слайд 2

Стандартная обработка результатов многократных наблюдений 2. Вычисление среднего арифметического ряда наблюдений

Стандартная обработка результатов многократных наблюдений

2. Вычисление среднего арифметического ряда наблюдений

xi

– i-й исправленный результат наблюдения

n – число результатов наблюдений

3. Вычисление оценки СКО ряда наблюдений

4. Вычисление оценки СКО результата измерения

Слайд 3

Стандартная обработка результатов многократных наблюдений 6. Проверка гипотезы о принадлежности результатов

Стандартная обработка результатов многократных наблюдений

6. Проверка гипотезы о принадлежности результатов

наблюдений нормальному распределению

Чтобы установить, принадлежат (или не принадлежат) результаты наблюдений тому или иному распределению, необходимо сравнить экспериментальную функцию распределения с предполагаемой теоретической. Сравнение осуществляется с помощью критериев согласия

5. Проверка наличия грубых погрешностей и при необходимости их исключение

Слайд 4

Исключение грубых погрешностей в группе результатов измерений Грубой погрешностью измерения называется

Исключение грубых погрешностей в группе результатов измерений

Грубой погрешностью измерения называется погрешность,

существенно превышающая ожидаемую при данных условиях. Для исключения грубых погрешностей используют статистический критерий Граббса - G.


Сравнивают G1 и G2 с теоретическим значением Gт критерия Граббса при выбранном уровне значимости q

Если G1> Gт, то xmax исключают как маловероятное значение. Если G2> Gт, то xmin исключают как маловероятное значение. Далее вновь вычисляют среднее арифметическое и СКО ряда результатов измерений и процедуру проверки наличия грубых погрешностей повторяют

Если G1 ≤ Gт, то xmax не считают промахом и его сохраняют в ряду результатов измерений. Если G2 ≤ Gт, то xmin не считают промахом и его сохраняют в ряду результатов измерений

Слайд 5

Гистограмма представляет собой столбчатой график, который построен по статистическим данным и

Гистограмма представляет собой столбчатой график, который построен по статистическим данным и

может отображать распределение некоторой случайной переменной (характеризовать рассеивание результатов наблюдений)

Гистограмма распределения

Слайд 6

Интервал значений, в который попадает истинное значение измеряемой случайной величины, называется

Интервал значений, в который попадает истинное значение измеряемой случайной величины, называется

доверительным интервалом. Истинное значение попадает в доверительный интервал с вероятностью, которая называется доверительной вероятностью, или надежностью измерений. Эта величина численно равна площади заштрихованной криволинейной трапеции.

Доверительный интервал и доверительная вероятность

Распределение Стьюдента - это есть распределение случайной величины с графиком плотности, представляющим собой колоколообразную кривую, симметричную относительно начала координат. В специальных таблицах приводятся границы доверительного интервала для распределения Стьюдента

Слайд 7

Стандартная обработка результатов многократных наблюдений 7. Вычисление доверительных границ случайной погрешности

Стандартная обработка результатов многократных наблюдений

7. Вычисление доверительных границ случайной погрешности
результата

измерения

Доверительные границы случайной погрешности результата
измерения находят по формуле:

где t – квантиль распределения Стьюдента, который зависит от доверительной вероятности Рдов и числа наблюдений n