- •Фізичний зміст задачі спільного зрівнювання декількох вимірюваних величин.
- •Методика оцінки точності за матеріалами зрівнювання.
- •Закони розподілу випадкових величин.
- •Математичний зміст задачі спільного зрівнювання декількох вимірюваних величин.
- •Математичне очікування дискретної і неперервної випадкової величини. Властивості математичного очікування.
- •Суть принципу найменших квадратів.
- •Дисперсія та середнє квадратичне відхилення (стандарт).
- •Основні шляхи розв’язання задачі зрівнювання.
- •Методика параметричного та корелатного способу зрівнювання.
- •Статистичні зв’язки. Властивості коефіцієнта кореляції.
- •Класифікація помилок вимірювання.
- •Статистична перевірка гіпотез.
- •Вплив помилок округлень аргументів на точність функції.
- •Методика обчислення коефіцієнтів нормальних рівнянь.
- •Систематичні помилки вимірів.
- •Найімовірніше значення багаторазового і рівноточно вимірювальної величини. Оцінка точності.
- •Способи розв’язання нормальних рівнянь.
- •Порядок обробки рівно точних вимірювань однієї величини.
- •Способи контролю розв’язання нормальних рівнянь.
- •Методика обчислень ваг функції.
- •Найімовірніше значення багаторазового і нерівноточно вимірювальної величини.
- •Порядок обробки нерівно точних вимірювань однієї величини.
- •Опис помилок точності по різницях подвійних рівно точних вимірювань.
- •Зміст коефіцієнту кореляції та його властивості.
- •Поняття апроксимації квадратичної функції (постановка задачі).
- •Методика оцінки емпіричного значення дисперсії.
- •Рівняння регресії.
- •Методика приведення рівнянь до рівноточного виду.
Найімовірніше значення багаторазового і рівноточно вимірювальної величини. Оцінка точності.
Найімовірніше значення багаторазового і рівноточно вимірювальної величини.
З точки зору числових оцінок точності під рівноточними розуміють однорідні вимірювання, які характеризуються однаковою середньою квадратичною помилкою; при різних середньо квадратичних помилках однорідні вимірювання будуть нерівноточними. Нехай деяка величина, дійсне значення якої дорівнює X, виміряна рівноточно n раз і отримані результати: . Потрібно знайти найбільш надійне значення виміряної величини, використовуючи дану сукупність (ряд) вимірів.
Ми знаємо, що точність шуканої величини характеризується: 1) відхиленням цієї величини від математичного сподівання результатів вимірювань 2) відхиленням математичного сподівання від істинного значення, обумовлене наявністю систематичних помилок у вимірах. Це відхилення не може бути зменшене
Залишається одне завдання: отримати найкраще наближення до математичного сподівання. Найкращим наближенням для ряду рівноточних результатів є середнім арифметичним цих результатів.
Тому як вірогідне значення для ряду равноточних результатів приймають середнє арифметичне: , де позначення суми, введене Гауссом
Алгебраїчну суму похідних у гауссовій позначенні записують:
Аналогічно: ;
Основна властивість сум у гауссовому позначенні полягає в тому, що всі множники кожного доданка мають один і той же значок, тому суми творів виду в позначенні Гауса записані бути не можуть.
Оцінка точності вірогідного значення Під оцінкою точності розуміють встановлення довірчих меж для інтервалу, в якому ймовірно істинне значення вимірюваної величини. Для цього потрібно знати середню квадратичну помилку ймовірне значення. Позначимо через середню квадратичну помилку середнього арифметичного рівноточних вимірювань при деякому постійному комплексі умов:
де - середнє квадратичне відхилення середнього арифметичного від математичного очікування для вимірюваної величини.
- середня квадратична помилка математичного сподівання, що характеризує вплив на нього систематичних помилок при даному комплексі умов.
з цього слідує
де – окреме вимірювання
З останньої формули видно, що збільшення числа вимірів n буде ефективним лише до відомої межі.
Способи розв’язання нормальних рівнянь.
Розв’язання системи нормальних рівнянь є найбільш важкою частиною зрівнених обчислень. Існують різні способи розв’язання:
1)Спосіб Гаусса. Цей спосіб засновано на методі послідовного виключення невідомих, і він ввів зручну систему позначень, яка полегшує теоретичний розв’язок питань та запам’ятовування порядку дій; одноманітність послідовних дій та надійний контроль правильності проміжних результатів обчислень є великою перевагою . Цей спосіб називають алгоритмом Гауса і він є самим ефективним для розв’язку великих систем нормальних рівнянь.
2)Спосіб визначників має переваги лише при розв’язку двох рівнянь.
3)Спосіб краков’янів, який використовує можливості обчислюваних машин, особливо електроно-цифрових. Сутність цього метода у тому, що на обчислюваній машині отримуються без проміжних записів коефіцієнти рівнянь еквівалентної системи, поділені на корінь квадратний із квадратичних коефіцієнтів цих рівнянь.
4)при рішенні великого числа рівнянь, які розпадаються на частково-незалежні системи, може бути застосовано спосіб Праніс-Праневича.
5)спосіб обчислення на арифмометрі. При даному способі коефіцієнти перетворених рівнянь, які є сумами коефіцієнтів рівнянь та множення двох множників, можна отримати зразу на арифмометрі без проміжних записів. Тоді в схему розв’язання треба виписувати тільки коефіцієнти основних перетворених рівнянь. На арифмометрі обчислення досить точні, тому що обчислення можна проводити з більшою кількістю десяткових знаків та похибки округлення проміжних результатів не будуть впливати.
6)розв’язок рівнянь способом простої ітерації. Невеликі і добре обумовлені системи рівнянь (до 30 рівнянь) вигідно розв’язувати цим методом. Послідовність: Спочатку кожне невідоме виражають через ті, що залишились, користуючись тим рівнянням, в яке визначуване невідоме входить з квадратичним коефіцієнтом. Потім отримують ще одне значення кожного невідомого шляхом підстановки останніх значень невідомих в певні ітераційні рівняння.