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?б12, 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 17.05.2012

  • Определение 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 11.02.2012

  • Измерения 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 18.12.2014

  • Классическая 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 06.07.2014

  • Построение 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 31.01.2014

  • Построение 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 02.01.2012

  • Проверка 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 15.04.2019

  • Расчет 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 10.04.2011

  • Сущность 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 12.04.2010

  • Выборки 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

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.