Сайт разработчиков
ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ§ 3. Обработка результатов прямого измеренияДля уменьшения влияния случайных ошибок необходимо произвести измерение данной величины несколько раз. Предположим, что мы измеряем некоторую величину x. В результате проведенных измерений мы получили значений величины : x1, x2, x3, ... xn. (2)
Этот ряд значений величины x получил название выборки. Имея такую выборку, мы можем дать оценку результата измерений. Величину, которая будет являться такой оценкой, мы обозначим . Но так как это значение оценки результатов измерений не будет представлять собой истинного значения измеряемой величины, необходимо оценить его ошибку. Предположим, что мы сумеем определить оценку ошибки Δx . В таком случае мы можем записать результат измерений в виде µ = ± Δx (3)
Так как оценочные значения результата измерений и ошибки Δx не являются точными, запись (3) результата измерений должна сопровождаться указанием его надежности P. Под надежностью или доверительной вероятностью понимают вероятность того, что истинное значение измеряемой величины заключено в интервале, указанном записью (3). Сам этот интервал называется доверительным интервалом. Например, измеряя длину некоторого отрезка, окончательный результат мы записали в виде l = (8.34 ± 0.02) мм, (P = 0.95)
Это означает, что из 100 шансов 95 за то, что истинное значение длины отрезка заключается в интервале от 8.32 до 8.36 мм . Таким образом, задача заключается в том, чтобы, имея выборку (2), найти оценку результата измерений , его ошибку Δx и надежность P. Эта задача может быть решена с помощью теории вероятностей и математической статистики. В большинстве случаев случайные ошибки подчиняются нормальному закону распределения, установленного Гауссом. Нормальный закон распределения ошибок выражается формулой (4)
где Δx отклонение от величины истинного значения; σ истинная среднеквадратичная ошибка; σ 2 дисперсия, величина которой характеризует разброс случайных величин. Рис.16 Как видно из (4) функция имеет максимальное значение при x = 0 , кроме того, она является четной. На рис.16 показан график этой функции. Смысл функции (4) заключается в том, что площадь фигуры, заключенной между кривой, осью Δx и двумя ординатами из точек Δx1 и Δx2 (заштрихованная площадь на рис.16) численно равна вероятности, с которой любой отсчет попадет в интервал (Δx1,Δx2) . Поскольку кривая распределена симметрично относительно оси ординат, можно утверждать, что равные по величине, но противоположные по знаку ошибки равновероятны. А это дает возможность в качестве оценки результатов измерений взять среднее значение всех элементов выборки (2) , (5) где n число измерений. Итак, если в одних и тех же условиях проделано n измерений, то наиболее вероятным значением измеряемой величины будет ее среднее значение (арифметическое). Величина стремится к истинному значению μ измеряемой величины при n → ∞. Средней квадратичной ошибкой отдельного результата измерения называется величина . (6) Она характеризует ошибку каждого отдельного измерения. При n → ∞ S стремится к постоянному пределу σ σ = lim S. (7)
n → ∞ С увеличением σ увеличивается разброс отсчетов, т.е. становится ниже точность измерений. Среднеквадратичной ошибкой среднего арифметического называется величина . (8) Это фундаментальный закон возрастания точности при росте числа измерений. Ошибка характеризует точность, с которой получено среднее значение измеренной величины . Результат записывается в виде: , (9)
Эта методика расчета ошибок дает хорошие результаты (с надежностью 0.68) только в том случае, когда одна и та же величина измерялась не менее 30 50 раз. В 1908 году Стьюдент показал, что статистических подход справедлив и при малом числе измерений. Распределение Стьюдента при числе измерений n → ∞ переходит в распределение Гаусса, а при малом числе отличается от него. Для расчета абсолютной ошибки при малом количестве измерений вводится специальный коэффициент, зависящий от надежности P и числа измерений n, называемый коэффициентом Опуская теоретические обоснования его введения, заметим, что Δx = · t. (10)
где Δx абсолютная ошибка для данной доверительной вероятности; Коэффициенты Стьюдента приведены в таблице 2.
Для этого удобнее воспользоваться таблицей 3, в которой интервалы заданы в долях величины σ, являющейся мерой точности данного опыта по отношению к случайным ошибкам. Таблица 2
Таблица 3
При обработке результатов прямых измерений предлагается следующий порядок операций:
|