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 17.05.2012
- 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
