Содержание
- 2. Целью эксперимента является: определение качественной и количественной связи между исследуемыми параметрами; оценка численного значения какого-либо параметра;
- 3. Целью математической обработки результатов эксперимента является представление результатов наблюдений в виде наиболее простой формулы с оценкой
- 4. Под измерением понимают сравнение измеряемой величины с другой величиной, принятой за единицу измерения. Различают два типа
- 5. При прямом измерении измеряемая величина сравнивается непосредственно со своей единицей меры. Значение измеряемой величины отсчитывается при
- 6. При косвенном измерении измеряемая величина определяется (вычисляется) по результатам измерений других величин, которые связаны с измеряемой
- 7. Выделяют: Статические измерения - измерения, при которых измеряемая величина или параметр не изменяется в ходе опыта.
- 8. Погрешность измерения — оценка отклонения измеренного значения величины от её истинного значения. Погрешность измерения является характеристикой
- 9. Абсолютная погрешность равна модулю разности между оценкой и границей интервала, т.е. полуширине доверительного интервала. Относительная погрешность
- 10. Величину, обратную относительной погрешности, называют точностью измерений.
- 11. По влиянию на результат измерения можно выделить следующие классы погрешности: Систематическая погрешность Случайная погрешность Промах (грубая
- 12. Систематическая погрешность - погрешность, остающаяся постоянной или закономерно изменяющаяся при повторении измерений.
- 13. Случайная погрешность - погрешность, изменяющаяся случайным образом при повторении измерений. Промах (грубая ошибка) - погрешность, существенно
- 14. По источникам погрешности различают следующие ее виды: Методическая погрешность Инструментальная погрешность Дополнительная погрешность
- 15. Методическая погрешность - погрешность, обусловленная несовершенством метода измерений. Инструментальная погрешность -погрешность средств измерений (приборов).
- 16. Дополнительная погрешность -погрешность, обусловленная влиянием факторов, которые не учтены в модели объекта измерения.
- 17. ВЫБОРОЧНЫЕ ОЦЕНКИ математическое ожидание дисперсия коэффициент асимметрии
- 18. ВЫБОРОЧНЫЕ ОЦЕНКИ коэффициент эксцесса где - значение результата в i-ом опыте; N - число результатов в
- 19. Корреля́ция - статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин, которые можно с некоторой допустимой
- 20. Математической мерой корреляции двух случайных величин служит коэффициент корреляции.
- 21. Коэффицие́нт корреля́ции или парный коэффицие́нт корреля́ции - это показатель характера взаимного стохастического влияния изменения двух случайных
- 22. Если R близок к 0, то это указывает на отсутствие связи: при R = 0.2 -
- 23. Наиболее широко известен коэффициент корреляции Пирсона, характеризующий степень линейной зависимости между переменными. Он определяется, как
- 24. Корреляционный анализ — метод обработки статистических данных, заключающийся в изучении коэффициентов корреляции между переменными. При этом
- 25. Цель корреляционного анализа — обеспечить получение некоторой информации об одной переменной с помощью другой переменной. В
- 26. Корреляция отражает лишь линейную зависимость величин, но не отражает их функциональной связности. Например, если вычислить коэффициент
- 27. Функциональная зависимость - форма устойчивой взаимосвязи между объективными явлениями или отражающими их величинами, при которой изменение
- 28. Функциональная зависимость проявляется в виде законов и отношений, обладающих точной количественной определенностью. Может быть выражена в
- 29. Функциональная зависимость может характеризовать связь: 1) между свойствами и состояниями материальных объектов и явлений; 2) между
- 31. Скачать презентацию