Главная

Популярная публикация

Научная публикация

Случайная публикация

Обратная связь

ТОР 5 статей:

Методические подходы к анализу финансового состояния предприятия

Проблема периодизации русской литературы ХХ века. Краткая характеристика второй половины ХХ века

Ценовые и неценовые факторы

Характеристика шлифовальных кругов и ее маркировка

Служебные части речи. Предлог. Союз. Частицы

КАТЕГОРИИ:






Обработка результатов многократных измерений одной и той же величины




Иногда необходимо определить некоторую величину X из результатов ее многократных измерений х1, х2... хn. В этом случае обычно величину X принимают случайной с нормальным (гауссовским) законом распределения и, в соответствии с законами теории вероятностей, обработку результатов производят следующим образом:

1. Вычисляют .

2. Вычисляют

3. Если n ³ 30, то полагают, что - s £ х £ + s с вероятностью 68 %, -2s £ х £ +2s с вероятностью 95 %, -3s £ х £ +3s с вероятностью 99,7 %. Если n < 30, то соответствующие вероятности будут несколько меньше, или для получения этих же вероятностей нужно взять несколько большие интервалы. Например, при n = 3 вместо s нужно брать» 2s, при n = 10 ‑ соответственно,» 1,1 s. Поэтому 10 ¸ 15 измерений обычно бывает достаточно.

4. Если для какого-либо i хi > +3s или xi < -3s, то результат хi объявляется грубой ошибкой (промахом), он отбрасывается, и операции пунктов 1 ¸ 4 производят заново, уже без значения хi. При этом, естественно, n становится меньше на единицу.

5. Учитывают влияние на результат кроме найденной случайной составляющей погрешности, еще и систематической составляющей. За систематическую Dсист принимают погрешность, определяемую по классу точности для каждого измерения (или максимальную из них). Получают “полную” погрешность (абсолютную) по формуле Dх = . Полученную величину Dх и результат округляют и записывают в соответствии с правилами п. 1.

 






Не нашли, что искали? Воспользуйтесь поиском:

vikidalka.ru - 2015-2024 год. Все права принадлежат их авторам! Нарушение авторских прав | Нарушение персональных данных