Попередня обробка результатів вимірювань (ЛЕК)
2.4. Експериментальне встановлення
математичної моделі розподілу похибок або
функції розподілу експериментальних даних
Щоб вірно вибрати методи обчислення вимірюваної величини та її похибок необхідно встановити вид розподілу експериментальних даних. Порядок встановлення математичної моделі розподілу похибок вимірювання регламентується методичними рекомендаціями МИ–19979 [5]. Нагадаємо, що результати багаторазових вимірювань описуються тією ж функцією розподілу і з тими ж характеристиками, що і похибки вимірювань, але з математичним сподіванням, що дорівнює сумі дійсного значення вимірюваної величини і систематичної похибки вимірювань. Далі наведемо порядок виконання математичної обробки експериментальних даних для встановлення закону розподілу похибок.
Содержание
- 2. Попередня обробка результатів вимірювань
- 2.1. Виключення грубих похибок
- 2.2. Способи виключення систематичних похибок
- 2.2.1. Аналітичне виключення систематичних похибок
- 2.2.2. Експериментальне виключення систематичних похибок
- Звідки отримуємо
- 2.2.3. Рандомізація
- 2.3. Групування експериментальних даних
- Таблиця 2.1
- Причому
- 2.4. Експериментальне встановлення
- 2.4.1. Визначення центра розподілу похибок (дійсного значення вимірюваної величини)
- 2.4.2. Визначення експериментальних моментів розподі-лу похибок
- 2.4.9. Визначення інформаційних характеристик розподілу похибок
- 2.5. Критерій 2 (Пірсона)
- Таблиця 2.3
- 2.6. Критерій 2 (Мізеса – Смірнова)
- 2.7. Складовий критерій
- 2.8. Критерій w
- 2.9. Графоаналітичний спосіб перевірки
- Нормованої функції Лапласа
- Додаток 14. Залежність y від значення інтеграла Лапласа ф(y)