- •Раздел 10. Основы анализа экспериментальных данных
- •29.2. Классификация погрешностей
- •30. Обзор программного обеспечения для выполнения анализа, обработки и представления экспериментальных данных
- •30.1. Математические (символьные) вычисления
- •30.2. Расчеты и статистическая обработка результатов
- •30.2.1. MathCad
- •30.2.2. Matlab - Scilab - Octave
- •30.3. Построение графиков
- •30.3.1. Sigma Plot
- •30.3.2. Origin
- •30.3.3. Gnuplot
- •30.4. Работа с текстом
- •30.4.1. Ms Word
- •30.4.2. OpenOffice.Org
- •31. Анализ результатов измерений случайной величины.
- •31.1. Гистограмма. Эмпирическое распределение результатов наблюдений
- •31.2. Результат измерения. Доверительный интервал
- •31.3. Нормальное или гауссово распределение
- •31.4. Выборочные дисперсия и среднеквадратичное отклонение
- •31.5. Среднеквадратичная ошибка среднего.
- •31.6. Приборная погрешность. Класс точности прибора.
- •31.7. Сложение случайной и приборной погрешностей. Полная погрешность измерения
- •31.8. Запись и округление результата измерения
- •32. Ошибки косвенных измерений
- •32.1. Функция одной переменной
- •32.2. Функция нескольких переменных
- •32.3. Ошибки и методика эксперимента
- •33. Анализ результатов совместных измерений
- •33.1. Цель и особенности эксперимента по определению функциональной зависимости
- •33.2. Некоторые определения
- •33.3. Интерполяция
- •33.3.1. Глобальная интерполяция
- •33.3.2. Локальная интерполяция
- •33.3.2.1. Кусочно-линейная интерполяция
- •33.3.2.2. Интерполяция кубическими сплайнами
- •33.3.2.3. Интерполирование b-сплайнами
- •33.4. Экстраполяция
- •33.5. Сглаживание данных
- •33.6. Регрессия
- •33.6.1. Выбор вида математической модели
- •33.6.2. Метод наименьших квадратов.
- •33.6.2.1. Линейная зависимость.
- •33.6.2.2. Линеаризация
- •33.6.2.3. Полиномиальная регрессия
- •33.6.2.4. Регрессия линейной комбинацией функций
- •33.6.2.5. Регрессия общего вида.
31.7. Сложение случайной и приборной погрешностей. Полная погрешность измерения
Пусть результаты наблюдений наряду со случайной содержат и систематическую приборную погрешность , которую можно считать постоянной в течение времени проведения измерения, так как характеристики прибора за это время не успевают заметно измениться. Наблюдаемые в опыте результаты наблюдений будут при этом равны . Наличие постоянной погрешности, вносимой прибором в результаты наблюдений, приводит к смещению выборочного среднего
. (31.34)
Однако ее наличие совершенно не влияет на случайную погрешность результата измерения.
Смещение среднего и доверительного интервала может привести к тому, что истинное значение измеряемой величины окажется за пределами найденного доверительною интервала , как это показано на рис. 31.6.
Чтобы этого не произошло, необходимо расширить доверительный интервал на величину верхней границы возможных значений погрешностей прибора . В этом случае и результат измерения можно записать в виде
, (31.35)
где назовём полной погрешностью результата измерения. Новый доверительный интервал ( ) обязательно накроет истинное значение , так как (рис. 31.6). Отметим, что доверительная вероятность, соответствующая найденному таким образом доверительному интервалу, будет превышать доверительную вероятность, используемую для нахождения случайной составляющей погрешности измерения.
Рис. 31.6. К определению полной погрешности измерения
Указанный способ суммирования погрешностей дает максимальную верхнюю границу полной погрешности результата измерения. Однако маловероятно, что в данном эксперименте полная погрешность примет своё максимальное значение. Учитывая, что, как правило, на практике приборная погрешность, как отдельного прибора (погрешности квантования и шкалы прибора), так и в серии приборов изменяется нерегулярным образом, оставаясь в границах , полная погрешность результата измерения с учетом неизвестности величины и знака лежит в пределах
. (31.36)
Сопоставляя это выражение с неравенством треугольника
(31.37)
можно заключить, что в качестве разумной оценки полной погрешности результата измерения можно выбрать величину
(31.38)
Строгое рассмотрение суммирования случайной и приборной погрешностей основано на построении совместной функции плотности распределения вероятности . Будем считать, что в интервале ( ) все возможные значения приборной погрешности равновероятны, то есть приборная погрешность распределена равномерно. Тогда совместная функция распределения представляет собой свертку нормального (или распределения Стьюдента для конечного числа наблюдений ) и равномерного законов распределения:
. (31.39)
Можно построить доверительный интервал для совместной функции распределения случайной и приборной погрешностей. Полученное выражение для полной погрешности результата измерения хорошо (с точностью до 5%) аппроксимируется формулой.
Итоговая запись результата измерения будет иметь вид
(31.40)
с вероятностью , где - вероятность определения случайной составляющей погрешности измерения.