5. Обработка результатов прямых и косвенных измерений.
а) Погрешности измерений.
Количественная сторона процессов и явлений в любом эксперименте изучается с помощью измерений, которые делятся на прямые и косвенные.
Прямым называется такое измерение, при котором значение, интересующее экспериментатора величины находятся непосредственно из отсчета по прибору.
Косвенное - это измерение, при котором значение величины находится как функция других величин. Например, сопротивление резистора определяют по напряжению и току (R=).
Измеренное значение хизм.некоторой физической величиныхобычно отличается от ее истинного значенияхист..Отклонение результата, полученного на опыте, от истинного значения, т.е. разностьхизм.–хист. = ∆х– называется абсолютной ошибкой измерения, а – относительной ошибкой (погрешностью) измерения. Погрешности или ошибки делятся на систематические , случайные и промахи.
Систематическими ошибками называются такие ошибки, величина и знак которых от опыта к опыту сохраняется или изменяется закономерно. Они искажают результат измерений в одну сторону – либо завышая, либо занижая его. Подобные ошибки вызываются постоянно действующими причинами, односторонне влияющие на результат измерений (неисправность или малая точность прибора).
Ошибки, величина и знак которых непредсказуемым образом изменяются от опыта к опыту, называются случайными. Такие ошибки возникают, например, при взвешивании из-за колебаний установки, неодинакового влияния трения, температуры, влажности и т.д. Случайные ошибки возникают и из-за несовершенства или дефекта органов чувств экспериментатора.
Случайные погрешности исключить опытным путем нельзя. Их влияние на результат измерения может быть оценено с помощью математических методов статистики (малые выборки).
Промахами или грубыми погрешностями называются погрешности, существенно превышающие систематические и случайные погрешности. Наблюдения, содержащие промахи отбрасываются как недостоверные.
б) Обработка результатов непосредственных измерений.
Для надежности оценки случайных погрешностей необходимо выполнить достаточно большое количество измерений п. Допустим, что в результате непосредственных измерений получены результатых1,х2,х3, …,хп. Наиболее вероятное значение определяется как среднее арифметическое, которое при большом числе измерений совпадает с истинным значением:.
Затем определяют среднюю квадратичную ошибку отдельного измерения: .
При этом можно оценить наибольшую среднюю квадратичную ошибку отдельного измерения: Sнаиб.= 3S.
Следующий этап заключается в определении средней квадратичной ошибки среднего арифметического:
.
Ширина доверительного интервала около среднего значения измеряемой величины будет определяться поабсолютной погрешности среднего арифметического:, гдеtα,n – так называемый коэффициент Стьюдента для числа наблюденийпи доверительной вероятности α (табличная величина). Обычно доверительная вероятность в условиях учебной лаборатории выбирается 0,95 или 95%. Это значит, что при многократном повторении опыта в одних и тех же условиях, ошибки, в 95 случаях из 100 не превысят значения. Интервальной оценкой измеряемой величиныxбудет доверительный интервал, в который попадает её истинное значение с заданной вероятностью α. Результат измерения записывается:.
Эту запись можно понимать как неравенство:.
Относительная погрешность: Е ≤ 5% в условиях учебной лаборатории.
в) Обработка результатов косвенных измерений.
Если величину у измеряют косвенным методом, т.е. она является функцией пнезависимых величинх1,х2, …,хп: у =f(х1,х2, …,хп), а значит. Средняя квадратичная ошибка среднего арифметического определяется по формуле:
,
где частные производные вычисляются для средних значений вычисляется по формуле средней квадратичной ошибки для непосредственного измерения. Доверительная вероятность для всех погрешностей, связанных с аргументамихiфункции у задается одинаковый (Р = 0,95), такой же она задается и для у. Абсолютная погрешностьсреднего значенияопределяется по формуле:. Тогдаили. Относительная погрешностьбудет равна Е =≤5%.
Yandex.RTB R-A-252273-3- 32 Лекция №3 элементы теории вероятности и математической статистики.
- 1.Случайное событие. Вероятность случайного события.
- 2. Случайные величины. Закон распределения и числовые характеристики дискретных случайных величин.
- 3. Непрерывные случайные величины. Нормальный закон распределения (закон Гаусса).
- 4. Статистическое распределение выборки. Гистограмма.
- 5. Обработка результатов прямых и косвенных измерений.
- 6. Понятие о корреляционном анализе.