Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии |
Обработка результатов многократно измеренной неравноточной величины
Пусть имеем ряд независимых измерений x1, x2, …, xn с весами, соответственно равными p1, p2, …, pn. Веса pi вычисляют исходя из условия задачи и вида исходных данных. В этом случае наилучшей оценкой для математического ожидания , а в случае отсутствия систематических погрешностей - для истинного значения Х будет так называемая среднее взвешенное (общая арифметическая середина, второе среднее по Кемнецу)
, (10)
а для оценки стандартного отклонения единицы веса σ 0 (старое название средней квадратической погрешности единицы веса μ ) –
(11)
(формула Бесселя для неравноточных измерений), где, как и ранее, , а е – вектор-столбец из n (по числу измерений) единиц. Отклонения vi от среднего взвешенного также обладают свойствами, аналогичными (3) . Величина определяется с точностью
, (12)
а в случае наличия систематических погрешностей θ
. (12а)
Для оценки качества оценок (11) и (12) имеют место формулы
, (13) и . (14)
Доверительные интервалы для истинного значения Х, стандартного отклонения единицы веса и погрешности среднего взвешенного строятся аналогично тому, как это делается при обработке равноточных измерений:
, (15)
для истинного значения измеряемой величины и
, (16)
(17)
для истинных (теоретических) значений точностных характеристик и .
Вычисления при обработке ряда неравноточных измерений выполняются в следующем порядке. 1. Вычисляют веса измерений исходя из сути задачи и значение среднего взвешенного с контролем суммы уклонений; 2. Вычисляют погрешность единицы веса; 3. Вычисляют погрешности среднего взвешенного, погрешность погрешности единицы веса и погрешность погрешности среднего взвешенного и делают выводы о качестве оценок исходя из того, что оценки оценок при достоверном значении должны отличаться хотя бы в 2 раза по величине. Заметим, что оба значения (принятое для вычисления весов и полученное по формуле должны совпадать в пределах погрешности . Их расхождение на величину, большую чем , может указывать на наличие какого-либо дополнительного влияния, например в виде систематических погрешностей; 4. Вычисляем интервальные оценки при заданной доверительной вероятности от 0.90 до 0.95 для истинного значения определяемой величины; 5. Вычисляем интервальные оценки при заданной доверительной вероятности от 0.90 до 0.95 для теоретических значений погрешности единицы веса и погрешности среднего взвешенного и .
Пример обработки неравноточных измерений 1. Из таблицы исходных данных видим, что превышение в каждой секции определялось разным количеством станций ni – то есть в разных условиях, что необходимо учесть введением соответствующего веса pi. В данном случае он может быть получен как , где с – константа, например равная 1, 5, 10, или др. Приняв с = 10, имеем наиболее вероятное значение в виде среднего весового
2. Погрешность одного измерения или ошибка единицы веса будет
3. Погрешность среднего весового
Определим погрешности единицы веса и погрешности среднего арифметического для выявления степени их надежности
. 4. Доверительный интервал для истинного значения определяемой величины при тех же вероятностных условиях будет
5. Доверительные интервалы для истинного стандарта и истинной погрешности среднего взвешенного будут . Задача эталонирования
Такого рода задачи возникают в ситуации, когда не известны точностные характеристики средства измерения, но имеется эталон измеряемой величины (например, в виде компаратора). Тогда, произведя n измерений эталона, возможно вычислить как-бы истинные погрешности, считая значение эталона достаточным приближением к истинному значению. В этом случае для оценки качества измерений (точности прибора) пользуются формулой Гаусса , предварительно получив истинные погрешности
, (18)
. (19)
Здесь Х – приближение к истинному значению измеряемой величины в виде эталона. Полученное значение σ и является погрешностью прибора в виде стандартного отклонения (СКП), если отсутствуют значимые грубые или систематические влияния. Значимость грубых ошибок достаточно хорошо в этом случае может быть оценена по правилу трех сигм:
, (20)
где погрешность получена из (2). Все измерения, выходящие за этот интервал можно считать грубыми и не включать в обработку. Значимость систематического влияния определяется на основе выполнения неравенства
, (21)
где – погрешность среднего арифметического из истинных погрешностей D i. Очевидно, что при отсутствии систематического влияния, величина среднего должна точно равняться нулю. При невыполнении неравенства (21) получают новый ряд, в среднем свободный от систематического влияния как
, (22)
а оценку точности проводят по формуле Бесселя (2).
|
Последнее изменение этой страницы: 2019-03-29; Просмотров: 329; Нарушение авторского права страницы