Вероятностное описание случайных погрешностей

 

Когда при проведении в одинаковых условиях повторных измерений одной и той же постоянной величины получаем результаты, отличающиеся друг от друга, это свидетельствует о наличии в них случайных погрешностей. Эта погрешность возникает вследствие одновременного воздействия на результат многих случайных возмущений и сама является случайной величиной. Для установления вероятностных (статистических) закономерностей появления случайных погрешностей и количественной оценки результата измерений и его случайной погрешности используются методы теории вероятностей и математической статистики.

Для характеристики свойств случайной величины в теории вероятностей используют понятие закона распределения вероятностей случайной величины. В метрологии преимущественно используется дифференциальная форма – закон распределения плотности вероятностей случайной величины.

Рассмотрим формирование дифференциального закона.

1. Проведем n измерений одной величины Х.

2. Получим группу наблюдений х₁; х_2,…,х_n.

3. Расположим результаты в порядке возрастания от х_min до х_max.

4. Найдем размах ряда L=х_max - х_min.

5. Разделим размах ряда на k равных интервалов ∆l=L/k.

6. Подсчитаем количество наблюдений n_k, попадающих в каждый интервал.

7. Изобразим полученные результаты графически (по оси абсцисс – значения физической величины с границами интервалов; по оси ординат – относительная частота попаданий n_k/n).

8. Достроив по полученным точкам соответствующие прямоугольники, получим гистограмму, дающую представление о плотности распределения результатов наблюдений в данном опыте.

Пример. N=50 измерений.

№ интервала
nk
nk/n	0,1	0,2	0,36	0,22	0,12

Рис.4.1. Гистограмма

Если распределение случайной величины статистически устойчиво, то можно ожидать, что при повторных сериях наблюдений той же величины в тех же условиях, относительные частоты попаданий в каждый интервал будут близки к первоначальным. Следовательно, по гистограмме можно предсказывать распределение результатов измерений по интервалам.

При бесконечном увеличении числа наблюдений n→∞ и бесконечном уменьшении ширины интервалов Δl→0, ступенчатая кривая, огибающая гистограмму, перейдет в плавную кривую f(x), которая называется кривой плотности распределения вероятностей случайной величины, а уравнения ее описывающие дифференциальным законом распределения.

 

Рис.4.2. Кривая плотности распределения вероятностей

Кривая плотности распределения вероятностей всегда неотрицательна и подчинена условию нормирования в виде:

(4.1)

Если известен закон распределения случайной величины f(x), то вероятность Р ее попадания в интервал от х₁ до х₂

. (4.2)

Числовые характеристики случайных величин вычисляются по следующим формулам:

· среднее арифметическое значение исправленных результатов наблюдений , которое принимается за результат измерения, если подтверждается гипотеза о нормальном распределении результатов наблюдений и ряд наблюдений не содержит промахов.

; (4.3)

· смещенная (S^*) и несмещенная (S) среднеквадратическая погрешность ряда измерений

; (4.4)

. (4.5)

· среднеквадратическая погрешность среднеарифметического значения

. (4.6)

 

Методика проверки гипотезы о том, что результаты наблюдений распределены нормально, зависит от числа наблюдений:

- если n≥50, используют критерий χ² Пирсона;

- если 15<n<50, то используют составной критерий;

- если n≤15, то гипотезу не проверяют (в этом случае данная методика обработки результатов может применяться, если априорно известно, что наблюдения распределены нормально).

Рассмотрим методику проверки гипотезы о нормальном законе распределения результатов наблюдений при 15<n<50. В этом случае используется составной критерий, включающий в себя критерий 1 и критерий 2. Гипотеза считается не противоречащей результатам наблюдений при уровне значимости , если требования критерия 1 выполняются при уровне значимости , а критерия 2 – при уровне значимости . Рекомендуются значения уровня значимости от 0,02 до 0,10.

Критерий 1. Вычисляют значение d

. (4.7)

Затем задаются уровнем значимости и по табл.4.1. находят значения d₁ и d₂. Гипотеза удовлетворяет критерию 1, если d₁<d<d₂.

 

Критерий 2. Определяют значение m:

Затем задаются уровнем значимости и по табл.4.2. находят значение z Далее находят число m₁ разностей , удовлетворяющих неравенству .

Гипотеза, удовлетворяет критерию 2, если .

 

Таблица 4.1

Значения d₁ и d₂

n	=0,02	=0,10
d1	d2	d1	d2
	0,6829	0,9137	0,7236	0,8884
	0,6950	0,9001	0,7304	0,8768
	0,7040	0,8901	0,7360	0,8686
	0,7110	0,8826	0,7404	0/8625
	0,7167	0,8769	0,7440	0,8578
	0,7216	0,8722	0,7470	0,8540
	0,7256	0,8682	0,7496	0,8508
	0,7291	0,8648	0,7518	0,8481

 

Таблица 4.2

Значения z

n
0,01	2,5	2,6	2,4	2,5	2,5	2,5	2,6	2,6	2,6
0,02	2,5	2,6	2,4	2,4	2,4	2,5	2,5	2,6	2,6
0,05	2,3	2,4	2,1	2,2	2,2	2,3	2,3	2,4	2,4

 

Задача

По данным, приведенным в табл.3.3. проверить гипотезу о согласованности эмпирического и теоретического распределения по составному критерию.