Статистическая обработка результатов прямых многоразовых измерений с независимыми равноточными наблюдениями
Методы определения достоверного значения измеряемой физической величины и его доверительных границ, используя результаты многократных наблюдений. Проверка соответствия экспериментального закона распределения нормальному закону. Расчет грубых погрешностей.
Рубрика | Математика |
Вид | контрольная работа |
Язык | русский |
Дата добавления | 14.12.2010 |
Размер файла | 52,5 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Розрахунково-графічне завдання
з теми:
«Статистична обробка результатів прямих багаторазових вимірювань з незалежними рівноточними спостереженнями»
Виконала:
Студентка групиАП-48б
Арсентьєва К.Г.
Харків 2010
Исходные данные
Экспериментально получены результаты серии наблюдений напряжения U постоянного размера. Результаты наблюдений считаются независимыми и равноточными (по условиям эксперимента). В общем случае они могут содержать систематическую и случайную составляющие погрешности измерений. Указана доверительная вероятность P=0,95 результата измерения.
Задание
По результатам многократных наблюдений определить наиболее достоверное значение измеряемой физической величины и его доверительные границы.
Таблица 1
U(1)=170.02 |
U(17)=170.20 |
|
U(2)=170.41 |
U(18)=170.30 |
|
U(3)=169.95 |
U(19)=169.59 |
|
U(4)=170.17 |
U(20)=169.95 |
|
U(5)=169.95 |
U(21)=169.77 |
|
U(6)=170.01 |
U(22)=169.84 |
|
U(7)=170.26 |
U(23)=169.95 |
|
U(8)=190.23 |
U(24)=159.84 |
|
U(9)=169.84 |
U(25)=170.33 |
|
U(10)=169.73 |
U(26)=169.73 |
|
U(11)=169.74 |
U(27)=169.91 |
|
U(12)=170.21 |
U(28)=170.35 |
|
U(13)=169.76 |
U(29)=170.20 |
|
U(14)=169.67 |
U(30)=169.88 |
|
U(15)=169.83 |
U(31)=169.60 |
|
U(16)=170.35 |
U(32)=170.50 |
Доверительная вероятность: P= 0, 99
Доверительные границы:
Разрядность: 5 разрядов*
Количество наблюдений: n = 32
Обработка результатов измерений
Анализируем серию наблюдений на наличие промахов. Если они имеются, то их необходимо исключить из дальнейшей обработки.
При анализе обнаружен один промах U(8)=190.23 и U(24)=159.84 (В). Исключим его из результатов измерений.
Таблица 2
U(1)=170.02 |
U(16)=170.20 |
|
U(2)=170.41 |
U(17)=170.30 |
|
U(3)=169.95 |
U(18)=169.59 |
|
U(4)=170.17 |
U(19)=169.95 |
|
U(5)=169.95 |
U(20)=169.77 |
|
U(6)=170.01 |
U(21)=169.84 |
|
U(7)=170.26 |
U(22)=169.95 |
|
U(8)=169.84 |
U(23)=170.33 |
|
U(9)=169.73 |
U(24)=169.73 |
|
U(10)=169.74 |
U(25)=169.91 |
|
U(11)=170.21 |
U(26)=170.35 |
|
U(12)=169.76 |
U(27)=170.20 |
|
U(13)=169.67 |
U(28)=169.88 |
|
U(14)=169.83 |
U(29)=169.60 |
|
U(15)=170.35 |
U(30)=170.50 |
Проверим соответствие экспериментального закона распределения нормальному закону.
Для этого используем составной критерий согласия. Он включает в себя два независимых критерия, их обозначают I и II. Первый из этих критериев (критерий I) обеспечивает проверку соответствия распределения экспериментальных данных нормального закона распределения вблизи центра распределения, а второй критерий (критерий II) - на краях распределения. Если при проверке не удовлетворяется хотя бы один из этих критериев, то гипотеза о нормальности распределения результатов наблюдений отвергается.
Для проверки гипотезы о нормальности распределения исходной серии результатов наблюдений по критерию I вычисляют параметр d, определяемый соотношением:
(1),
где (В) - среднее арифметическое результатов наблюдений Ui , ;
(В) - смещённая оценка СКО результатов наблюдений Ui, .
Для облегчения дальнейших расчетов сведём значения и в таблицу:
Таблица 3
i |
||||
1. |
0.02 |
0.0004 |
0.02 |
|
2. |
0.41 |
0.1681 |
0.41 |
|
3. |
-0.05 |
0.0025 |
0.05 |
|
4. |
0.17 |
0.0289 |
0.17 |
|
5. |
-0.05 |
0.0025 |
0.05 |
|
6. |
0.01 |
0.0001 |
0.01 |
|
7. |
0.26 |
0.0676 |
0.26 |
|
8. |
-0.16 |
0.0256 |
0.16 |
|
9. |
-0.27 |
0.0729 |
0.27 |
|
10. |
-0.26 |
0.0676 |
0.26 |
|
11. |
0.21 |
0.0441 |
0.21 |
|
12. |
-0.24 |
0.0576 |
0.24 |
|
13. |
-0.33 |
0.1089 |
0.33 |
|
14. |
-0.17 |
0.0289 |
0.17 |
|
15. |
0.35 |
0.1225 |
0.35 |
|
16. |
0.20 |
0.04 |
0.20 |
|
17. |
0.30 |
0.09 |
0.30 |
|
18. |
-0.41 |
0.1681 |
0.41 |
|
19. |
-0.05 |
0.0025 |
0.05 |
|
20. |
-0.23 |
0.0529 |
0.23 |
|
21. |
-0.16 |
0.0256 |
0.16 |
|
22. |
-0.05 |
0.0025 |
0.05 |
|
23. |
0.33 |
0.1089 |
0.33 |
|
24. |
-0.27 |
0.0729 |
0.27 |
|
25. |
-0.09 |
0.0081 |
0.09 |
|
26. |
0.35 |
0.1225 |
0.35 |
|
27. |
0.20 |
0.04 |
0.20 |
|
28. |
-0.12 |
0.0144 |
0.12 |
|
29. |
-0.4 |
0.16 |
0.4 |
|
30. |
0.5 |
0.25 |
0.5 |
|
Рассчитаем параметр d в соответствии с формулой (1):
Результаты наблюдений Ui считаются распределёнными по нормальному закону, если выполняется следующее условие
,
где , - квантили распределения параметра d. Их находят по таблице П.1 б-процентных точек распределения параметра d по заданному объёму выборки n и принятому для критерия I уровню значимости б1. Выберем б1 и б2 из условия б?б1+б2, где б=1-Р=1-0,99=0,01.
б1=0,02 и б2=0,01.
Для n=15,р=0,95, б=0,02
a)Для n=30,P=0.99 .
26 |
0.8901 |
|
30 |
У |
|
31 |
0.8827 |
Проведём интерполяцию:
Y(d )=0.8901+0.8(0.8827-0.8901)=0.8901-0.0059=0.8842
Для n=30,P=0.99
26 |
0.7040 |
|
30 |
У |
|
31 |
0.7110 |
Проведём интерполяцию:
Y( )=0,7040+0,8(0,7110-0,7040)=0,7040+0,0056=0,7096
0,7096<0,8643<0,8842
Распределение результатов наблюдений соответствует критерию I.
По критерию II, распределение результатов наблюдений соответствует нормальному закону распределения, если не более m разностей превзошли значение
,
где (В) - несмещенная оценка СКО результатов наблюдений Ui;
- верхняя квантиль распределения интегральной функции нормированного нормального распределения, соответствующая доверительной вероятности Р2. Значение m и Р2 находим по числу наблюдений n и уровню значимости б2 для критерия II по таблице П.2 приложения. m=2, Р2=0,99. Затем вычисляем:
По таблице П.3 приложения интегральной функции нормированного нормального распределения находят , соответствующее вычисленному значению функции Ф(): при Ф()=0,995;=2,82;
=2,82*0,2597=0,7323 (В).
Ни одно значение не превосходит величину , следовательно распределение результатов наблюдений удовлетворяет и критерию II, поэтому экспериментальный закон распределения соответствует нормальному закону.
Проведём проверку грубых погрешностей результатов наблюдений (оценки анормальности отдельных результатов наблюдений). Для этого:
а) Составим упорядоченный ряд результатов наблюдений, расположив исходные элементы в порядке возрастания, и выполним их перенумерацию:
Таблица 4
U(1)=169.59 |
U(16)=169.95 |
|
U(2)=169.60 |
U(17)=169.95 |
|
U(3)=169.67 |
U(18)=170.01 |
|
U(4)=169.73 |
U(19)=170.02 |
|
U(5)=169.73 |
U(20)=170.17 |
|
U(6)=169.74 |
U(21)=170.20 |
|
U(7)=169.76 |
U(22)=170.20 |
|
U(8)=169.77 |
U(23)=170.21 |
|
U(9)=169.83 |
U(24)=170.26 |
|
U(10)=169.84 |
U(25)=170.30 |
|
U(11)=169.84 |
U(26)=170.33 |
|
U(12)=169.88 |
U(27)=170.35 |
|
U(13)=169.91 |
U(28)=170.35 |
|
U(14)=169.95 |
U(29)=170.41 |
|
U(15)=169.95 |
U(30)=170.50 |
б) Для крайних членов упорядоченного ряда U1 и U15, которые наиболее удалены от центра распределения (определяемого как среднее арифметическое Ы этого рядя) и поэтому с наибольшей вероятностью могут содержать грубые погрешности, находим модули разностей =(В) и =(В), и для большего из них вычисляем параметр:
в) Для n=30, из таблицы 4 определим =3,071.
Так как ti< tT, поэтому грубых результатов нет.
Вычислим несмещенную оценку СКО результата измерения в соответствии с выражением:
(В).
Определим доверительные границы случайной составляющей погрешности измерений с многократными наблюдениями в зависимости от числа наблюдений n 30 в выборке, не содержащей анормальных результатов, по формуле: , где Z- коэффициент по заданной доверительной вероятности Р=0,99 ; Z =2,58
(В).
Определим доверительные границы суммарной не исключённой систематической составляющей погрешности результатов измерений с многократными наблюдениями:
(В).
Определим доверительные границы суммарной (полной) погрешности измерений с многократными наблюдениями.
Так как , тогда
В.
Запишем результат измерений с многократными наблюдениями:
U= (170,000±0,151) В; Р=0,99
Подобные документы
Освоение основных приемов статистической обработки результатов многократных измерений. Протокол результатов измерений. Проверка гипотезы о виде распределения методом линеаризации. Особенности объединения результатов разных серий измерений в общий массив.
методичка [179,5 K], добавлен 17.05.2012Определение закона распределения вероятностей результатов измерения в математической статистике. Проверка соответствия эмпирического распределения теоретическому. Определение доверительного интервала, в котором лежит значение измеряемой величины.
курсовая работа [2,0 M], добавлен 11.02.2012Измерения физических величин, их классификация и оценка истинного значения; обработка результатов. Понятие доверительного интервала: распределение Гаусса и Стьюдента. Понятие случайной величины и вероятностного распределения; методы расчета погрешностей.
методичка [459,2 K], добавлен 18.12.2014Классическая теория измерений по поводу истинного значения физической величины, ее главные постулаты. Классификация погрешностей по способу выражения, ее типы: абсолютная, приведенная и относительная. Случайные погрешности, закон их распределения.
реферат [215,4 K], добавлен 06.07.2014Построение статистического ряда исходной информации. Определение среднего значения показателя надежности и среднеквадратического отклонения. Проверка информации на выпадающие точки. Определение доверительных границ при законе распределения Вейбулла.
контрольная работа [65,7 K], добавлен 31.01.2014Построение доверительных интервалов для математического ожидания и дисперсии, соответствующие вероятности. Исследование статистических характеристик случайной величины на основе выбора объема. Теоретическая и эмпирическая плотность распределения.
курсовая работа [594,4 K], добавлен 02.01.2012Проверка гипотезы о законе распределения. Определение значения вероятности по классам распределения случайных величин нефтеносных залежей. Расчет распределения эффективных мощностей месторождения, которое подчиняется нормальному закону распределения.
презентация [187,0 K], добавлен 15.04.2019Расчет параметров экспериментального распределения. Вычисление среднего арифметического значения и среднего квадратического отклонения. Определение вида закона распределения случайной величины. Оценка различий эмпирического и теоретического распределений.
курсовая работа [147,0 K], добавлен 10.04.2011Сущность метрологии как науки об измерениях, предмет и методы ее изучения. Разновидности измерений, их отличительные признаки и особенности реализации. Обработка результатов прямых, косвенных и совместных измерений. Погрешности и пути их минимизации.
курсовая работа [319,2 K], добавлен 12.04.2010Выборки к генеральной совокупности: оценка параметра и построение доверительных интервалов. Интервальный статистический ряд. Оценивание параметров распределения. Статистическая проверка гипотез. Гипотеза о нормальном распределении случайной величины.
контрольная работа [391,1 K], добавлен 23.06.2012