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 06.04.2014Значения 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 01.03.2011Построение 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 03.10.2014Метод 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 16.03.2011Расчет 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 16.01.2015Сущность 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 15.12.2008Теория 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 08.01.2009Определение 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 14.06.2014Формулы 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 27.02.2011Понятие 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