LovesTheTeam.com

Du trenger

• - måledata
• - kalkulator.

instruksjon

1

Før du beregner det absolutteFeil, aksepter for første data flere postulater. Eliminer bruttofeil. Godta at de nødvendige korreksjonene allerede er beregnet og inkludert i resultatet. En slik endring kan for eksempel være overføring av startpunktet for målingene.

2

Godta som utgangspunkt attilfeldige feil er kjent og tatt i betraktning. Dette innebærer at de er mindre systematiske, det vil si absolutt og relativt, karakteristisk for denne enheten.

3

Tilfeldige feil påvirker resultatet selvhøy presisjon målinger. Derfor vil ethvert resultat være mer eller mindre omtrentlig til absolutt, men det vil alltid være uoverensstemmelser. Definer dette intervallet. Det kan uttrykkes ved formelen (Xizm- AH) ≤Hizm ≤ (Hizma + AH).

4

Bestem verdien nærmestden sanne betydningen. I ekte målinger blir det aritmetiske gjennomsnittet tatt, som kan finnes fra formelen vist i figuren. Godta resultatet for den sanne verdien. I mange tilfeller er lesingen av referansenheten tatt som en nøyaktig en.

5

Å vite den sanne verdien av målingen, kan du finneabsolutt feil, som må tas i betraktning i alle etterfølgende målinger. Finn verdien X1 - dataene til en bestemt måling. Bestem forskjellen ΔX, subtraherer fra et større antall mindre. Ved bestemmelsen av feilen tas kun modulen til denne forskjellen i betraktning.

instruksjon

1

Det er flere grunner til hvorfor feil måle~~POS=TRUNC. Dette er en instrumentell unøyaktighet, ufullkommenhetmetoder, samt feil forårsaket av uforsiktighet av operatøren som utfører målingene. I tillegg, ofte for den sanne verdien av en parameter, tar den sin virkelige verdi, som faktisk bare er den mest sannsynlige, basert på en analyse av den statistiske prøven av resultatene av en rekke eksperimenter.

2

Nøyaktighet er måling av avviket til de målteparameter fra sin sanne verdi. I henhold til metoden i Kornfeld bestemmer du konfidensintervallet, noe som garanterer en viss grad av pålitelighet. I dette tilfellet finnes de såkalte konfidensgrenser hvor verdien svinger, og feilen beregnes som halv summen av disse verdiene: Δ = (xmax - xmin) / 2.

3

Dette er et intervallestimat feil, som det gir mening å utføre med en liten mengde statistisk prøvetaking. Poengestimatet er beregningen av matematisk forventning og standardavvik.

4

Den matematiske forventningen er en integrert sum av et antall produkter av to observasjonsparametere. Dette, faktisk, verdien av den målte verdien og sannsynligheten for disse punktene: M = Σxi • pi.

5

Den klassiske formelen for databehandlingstandardavvik innebærer beregning av gjennomsnittsverdier for den analyserte sekvensen av måleverdier, og også tar hensyn til volumet av serien av forsøkene: σ = √ (Σ (xi - XSR) ² / (n - 1)).

6

Ved uttryksformen er den absolutte,relativ og redusert feil. Den absolutte feilen uttrykkes i de samme enhetene som målt verdi, og er lik forskjellen mellom dens beregnede og sanne verdi: Δx = x1 - x0.

7

Den relative målefeilen er relatert til absolutt, men er mer effektiv. Den har ingen dimensjon, noen ganger uttrykt som prosentandel. Verdien er lik forholdet mellom absolutt feil til den sanne eller beregnede verdien av den målte parameteren: σx = Δx / x0 eller σx = Δx / x1.

8

Den resulterende feilen uttrykkes av forholdet mellom den absolutte feilen og en del betinget akseptert verdi av x, som er uendret for alle måle~~POS=TRUNC og bestemmes av kalibrering av instrumentskalaen. Hvis skalaen starter fra null (ensidig), er denne normaliseringsverdien lik den øvre grensen, og hvis tosidig - til bredden av hele spekteret: σ = Δx / xn.

instruksjon

1

Det er to måter å beregne feilen på måling: intervall og punkt. Dette skyldes graden av pålitelighet som må settes. Den første metoden innebærer å finne et konfidensintervall, som sikkert vil blokkere den virkelige verdien av den målte parameteren eller dens matematiske forventning.

2

Konfidensintervallet errekkevidden av mulige verdier, dvs. delmengde av prøveelementer. Intervallets grenser kalles konfidensgrensene og er funnet av visse formler. For eksempel, for en forventning om de vil være lik: HSR - t • σ / √N <M (x) <HSR + t • σ / √N, hvor: HSR - det aritmetiske gjennomsnitt av prøver; σ - standardavvik, og M (x) - midlere, N - prøvestørrelse; t - parameter av Laplace-funksjon.

3

I de ovennevnte formlene er det to typerpunktfeil: root mean square avvik og matematisk forventning. De representerer en viss verdi, som er et mål på avviket av den beregnede verdien av en tilfeldig variabel fra sin sanne verdi. Dette er i kontrast til intervallestimering, som innebærer en rekke mulige feil. Graden av pålitelighet av å falle inn i dette området er bestemt av Laplace-funksjonen.

4

Roten-middel-kvadratet avviket, i sin turDen beregnes ved hjelp av tre fremgangsmåter, den mest vanlige av dem - den klassiske anvendelse av selektive medium: σ = √ (Σ (xi - HSR) ² / (N - 1)) hvor x i - prøvetaking elementer.

5

En matematisk forventning er en verdi,rundt hvilke elementene i prøven er fordelt. dvs. Dette er gjennomsnittet av de forventede verdiene som en tilfeldig variabel kan ta. For å beregne denne type avvik, er det nødvendig å gjøre settene og deres sannsynlighet prøvetakings en rekke arbeider ved sine parvis og legge opp alle elementene i matrisen: M (x) = Σhi • pi.

6

For å definere ett poeng feil måling, Dispersjon må ta kvadratroten av standardavviket eller bruke følgende formel med hensyn til den forventning: D = (x - M (x)) ² = Σpi • (xi - M (x)) ².