Стандартная обработка результатов прямых измерений с многократными наблюдениями

Определение среднего арифметического исправленных результатов многократных наблюдений, оценка среднего квадратического отклонения. Расчет доверительных границ случайной составляющей погрешности результата измерения. Методика выполнения прямых измерений.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид лабораторная работа
Язык русский
Дата добавления 26.05.2014
Размер файла 806,9 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.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

МИНОБРНАУКИ РОССИИ

Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Южный федеральный университет

Факультет автоматики и вычислительной техники

Кафедра систем автоматического управления

Отчет

по лабораторной работе №2

по курсу: «Метрология»

Тема:

Стандартная обработка результатов прямых измерений с многократными наблюдениями

Таганрог 2013 г.

Цель работы

Ознакомление с методикой выполнения прямых измерений с многократными наблюдениями. Получение навыков стандартной обработки результатов наблюдений, оценивания погрешностей и представления результатов измерений.

Общие сведения

В данной лабораторной работе необходимо провести измерение сопротивления n резисторов с помощью цифрового измерителя иммитанса Е7-21, а затем обработать полученные результаты. Обработка результатов измерений ведется по ГОСТ 8.207-76 "ГСИ. Прямые измерения с многократными наблюдениями. Методы обработки результатов наблюдений. Основные положения". Этот ГОСТ регламентирует методику выполнения прямых измерений с многократными независимыми наблюдениями и устанавливает основные положения методов обработки результатов наблюдений и оценивания погрешностей результатов измерений.

При выполнении лабораторной работы следует иметь в виду, что значение сопротивления каждого резистора несколько отличается от номинального. Для каждого конкретного резистора отклонение от номинала - детерминированная (постоянная) величина; а для совокупности резисторов данного типа и номинала - случайная величина, меняющаяся от экземпляра к экземпляру. Анализ этой величины может использоваться, в частности, для определения качества и управляемости процесса производства.

Обработка результатов наблюдений:

При статистической обработке группы результатов наблюдений n следует выполнить следующие операции.

1. Исключить известные систематические погрешности из результатов наблюдений.

2. Вычислить среднее арифметическое исправленных результатов наблюдений , принимаемое за результат измерения:

3. Вычислить оценку среднего квадратического отклонения (СКО) результата наблюдения:

Вычислив оценку СКО результата наблюдений, необходимо проверить наличие в группе наблюдений грубых погрешностей (промахов). При числе измерений n>20,…,50 можно применить критерий 3ж: при нормальном законе распределения ни одна случайная погрешность с вероятностью 0.997 не может выйти за пределы ±3ж. Наблюдения, содержащие грубые погрешности, т.е. те, для которых выполняется условие:

,

исключают из группы и заново повторяют вычисления и S(x).

4. Вычислить оценку среднего квадратического отклонения результата измерения:

5. Проверить гипотезу о том, что результаты наблюдений принадлежат нормальному распределению

При числе результатов наблюдений 15<n<50 для проверки принадлежности их к нормальному распределению предпочтительным является составной критерий, приведенный ниже. В случае, если хотя бы один из критериев не соблюдается, считают, что распределение результатов наблюдений группы не соответствует нормальному.

Критерий 1. Вычисляют отношение

где - среднее отклонение результатов наблюдений, определяемое по формуле:

-смещенная оценка среднего квадратического отклонения, вычисляемая по

формуле:

Если найденное удовлетворяет неравенству

где - квантили распределения (таблица 1);

заранее выбранный уровень значимости критерия, переходят к проверке второго критерия. Если неравенство не выполняется, считают, что результаты наблюдений не принадлежат нормальному закону и второй критерий не проверяют.

многократный квадратический средний доверительный

Таблица 1

Критерий 2: Оценка по критерию 2 заключается в определении числа

Отклонений экспериментальных значений , превосходящих теоретическое значение для заданного уровня значимости . Для этого при заданных . и n находятся параметры б и по данным таблице. 2

Таблица 2

Далее находится квантиль интегральной функции нормированного нормального распределения , которая определяется из таблицы 3 для значения:

Таблица 3

Затем вычисляются экспериментальные значения параметра по формуле по формуле:

Вычисленное значение сравнивается с теоретическим значением и подсчитывается число отклонений , для которых удовлетворяется неравенство . Значение сравнивается с теоретическим числом отклонений . Если , то распределение данного ряда наблюдений не противоречит нормальному. В случае, если при проверке нормальности распределения результатов наблюдений группы для критерия 1 выбран уровень значимости , а для критерия 2 - , то результирующий уровень значимости составного критерия:

6. Вычислить доверительные границы случайной погрешности (случайной составляющей погрешности) результата измерения.

Доверительные границы е (без учета знака) случайной погрешности результата измерения находят по формуле:

где t - коэффициент Стьюдента, который в зависимости от доверительной вероятности Р и числа результатов наблюдений n находят по таблице.4

Таблица 4

7. При равномерном распределении неисключенных систематических погрешностей эти границы (без учета знака) можно вычислить по формуле

где и i - граница i-й неисключенной систематической погрешности;

k - коэффициент, определяемый принятой доверительной вероятностью.

Доверительную вероятность для вычисления границ неисключенной систематической погрешности принимают той же, что при вычислении доверительных границ случайной погрешности результата измерения.

Коэффициент k принимают равным 1,1 при доверительной вероятности Р = 0,95.

8. Вычислить доверительные границы погрешности результата измерения

Для определения доверительных границ погрешности результата измерения доверительную вероятность Р принимают равной 0,95.

Для определения доверительных границ погрешности результата измерения вычисляют отношение

.

Если , то случайной погрешностью можно пренебречь и принять границы погрешности результата .

S? - оценка суммарного среднего квадратического отклонения результата измерения.

Оценку суммарного среднего квадратического отклонения результата измерения вычисляют по формуле

Вывод: В ходе выполнения данной лабораторной работы была изучена методика выполнения прямых измерений с многократными наблюдениями, а также получены навыки стандартной обработки результатов наблюдений, были получены навыки в оценке погрешностей. Все результаты измерений и вычислений представлены в отчете.

Размещено на allbest.ru


Подобные документы

  • Структурная, аналитическая и комбинационная группировка по признаку-фактору. Расчет среднего количества балансовой прибыли, среднего арифметического значения признака, медианы, моды, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариаций.

    контрольная работа [194,5 K], добавлен 06.04.2014

  • Значения показателей и коэффициент вариации. Пределы возможных ошибок, исключение ошибочных результатов. Величина доверительных интервалов для заданных значений доверительных вероятностей. Средние квадратичные отклонения. Значения коэффициента доверия.

    лабораторная работа [38,4 K], добавлен 01.03.2011

  • Построение корреляционного поля результатов измерения непрерывной работы станков в зависимости от количества обработанных деталей. Определение интервала для математического ожидания и среднего квадратического отклонения при доверительной вероятности.

    контрольная работа [200,4 K], добавлен 03.10.2014

  • Метод наименьших квадратов; регрессионный анализ для оценки неизвестных величин по результатам измерений. Приближённое представление заданной функции другими; обработка количественных результатов естественнонаучных опытов, технических данных, наблюдений.

    контрольная работа [382,4 K], добавлен 16.03.2011

  • Расчет выборочной средней, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента вариации. Точечная оценка параметра распределения методом моментов. Решение системы уравнений по формулам Крамера. Определение уравнения тренда для временного ряда.

    контрольная работа [130,4 K], добавлен 16.01.2015

  • Сущность и особенности понятия "вариация", ее виды и формы исчисления. Метод электронно-вычислительного способа расчета. Принцип вычисления среднего квадратического отклонения. Характеристика общих, межгрупповых, средних и внутригрупповых дисперсий.

    методичка [168,9 K], добавлен 15.12.2008

  • Теория измерений является составной частью эконометрики, которая входит в состав статистики объектов нечисловой природы. Краткая история теории измерений. Основные шкалы измерения. Инвариантные алгоритмы и средние величины – в т. ч. в порядковой шкале.

    реферат [30,2 K], добавлен 08.01.2009

  • Определение методом регрессионного и корреляционного анализа линейных и нелинейных связей между показателями макроэкономического развития. Расчет среднего арифметического по столбцам таблицы. Определение коэффициента корреляции и уравнения регрессии.

    контрольная работа [4,2 M], добавлен 14.06.2014

  • Формулы вычисления критерия Пирсона, среднего квадратического отклонения и значений функций Лапласа. Определение свойств распределения хи-квадрата. Критерий согласия Колмогорова-Смирнова. Построение графика распределения частот в заданном массиве.

    контрольная работа [172,2 K], добавлен 27.02.2011

  • Понятие корреляционно-регрессионного анализа как метода изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин. Оценка математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента корреляции случайных величин.

    курсовая работа [413,0 K], добавлен 11.08.2012

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.