LovesTheTeam.com

Требаће вам

• - мерни подаци;
• - калкулатор.

Инструкције

1

Пре израчунавања апсолутнегрешка, прихватите за почетне податке неколико постулата. Елиминишите велике грешке. Прихватите да су потребне исправке већ израчунате и укључите у резултат. Таква измена може бити, на пример, пренос почетне тачке мерења.

2

Прихвати као полазну тачкунасумичне грешке су познате и узете у обзир. То подразумева да су мање систематичне, односно апсолутне и релативне, карактеристичне за овај уређај.

3

Накнадне грешке утичу на резултат чак имјерења високе прецизности. Према томе, сваки резултат ће бити апроксимативно апроксимисан, али увек ће бити неусаглашености. Дефинирајте овај интервал. Може се изразити формулом (Хизм - ΔХ) ХХизм ≤ (Хизм + ΔХ).

4

Одредите најближу вриједностправо значење. У стварним мерењима се узима аритметичка средина, која се може наћи из формуле приказане на слици. Прихватите резултат за истиниту вриједност. У многим случајевима, читање референтног уређаја се узима као тачно.

5

Знајући истинску вриједност мјерења, можете наћиапсолутна грешка, која се мора узети у обзир приликом свих накнадних мјерења. Нађите вредност Кс1 - податке одређеног мерења. Одредите разлику ΔКС, одузмите од већег броја мање. Приликом одређивања грешке узима се у обзир само модул ове разлике.

Инструкције

1

Постоји неколико разлога зашто нетачности мерења. Ово је инструментална нетачност, несавршеностметоде, као и грешке изазване небригом оператера који врши мерења. Поред тога, често за стварну вредност параметра, узмите његову стварну вредност, која је заправо само највероватнија, заснована на анализи статистичког узорка резултата серије експеримената.

2

Тачност је мерило одступања одмеренихпараметар од своје праве вредности. Према начину Корнфелд, одредити интервал поверења који осигурава одређени степен поузданости. Кад се ово ограничења тзв поузданости, где је количина варира, а грешка се израчунава као пола сума ових вредности: Δ = (КСМАКС - кмин) / 2.

3

Ово је интервална процјена нетачности, што има смисла извести са малим количином статистичког узорковања. Тачна процјена је израчунавање математичких очекивања и стандардне девијације.

4

Математичка очекивања су интегрална сума броја производа два параметра посматрања. То је, у ствари, вредност измерене вредности и његова вероватноћа у следећим тачкама: М = Σки • пи.

5

Класична формула за рачунарствоСтандардно одступање подразумева израчунавање просечне вредности анализиране секвенце вредности измерене количине, а такође узима у обзир запремину серије извршених експеримената: σ = √ (Σ (ки - кср) ² / (н - 1)).

6

Према методи изражавања, апсолутни,релативну и смањену грешку. Апсолутна грешка се изражава у истим јединицама као и измерена вриједност, и једнака је разлици између његове израчунате и стварне вриједности: Δк = к1 - к0.

7

Релативна грешка у мерењу је повезана са апсолутним, али је ефикаснија. Она нема димензију, понекад изражену као проценат. Његова вриједност је једнака односу апсолутне нетачности на истиниту или израчунату вредност измереног параметра: σк = Δк / к0 или σк = Δк / к1.

8

Изражена грешка се изражава односом апсолутне грешке и неким условно прихваћеном вриједношћу к, што је непромијењено за све мерења и одређује се калибрацијом инструментне скале. Ако скала почиње од нуле (једнострано), онда је ова нормална вредност једнака горњој граници, а ако је двострана - на ширину читавог опсега: σ = Δк / кн.

Инструкције

1

Постоје два начина за израчунавање грешке мерења: интервал и тачка. Ово је због степена поузданости који треба поставити. Први метод подразумева проналажење интервала поверења, што ће сигурно блокирати стварну вредност мереног параметра или његову математичку очекивану причу.

2

Интервал поверења јеопсег могућих вредности, тј. подскуп елемената узорка. Границе интервала се зову границе поузданости и налазе се по одређеним формулаима. На пример, за очекивање да ће бити једнака: ХСР - т • σ / √ н <М (к) <ХСР + т • σ / √ н, где: ХСР - аритметичка средина узорака; σ - стандардна девијација, и М (к) - математичка очекивања, Н - величина узорка, т - параметар функције Лапласа.

3

У горе наведеним формула има два типатачка грешка: корен средње квадратно одступање и математичка очекивања. Они представљају одређену вриједност, што је мјера одступања израчунате вриједности случајне варијабле од његове праве вриједности. Ово је у супротности са процјеном интервала, што укључује читав низ могућих грешака. Степен поузданости падања у овај опсег одређен је функцијом Лапласа.

4

Квадратно одступање од корена, пак,се израчунава са три методе, од којих је најчешћи класичан који користи средњу вредност: σ = √ (Σ (ки-кср) ² / (Н-1)), где су ки елементи узорка.

5

Математичка очекивања су вриједност,око које се дистрибуирају огледних елементе. Ие. је средња вредност очекиваних вредности, који могу да преузму случајан вредности. Да бисмо израчунали овај тип одступања, потребно је направити сетове и њихову вероватноћу узимања узорака низ радова од својих пара и саберите све елементе низа: М (к) = Σхи • пи.

6

Да дефинишете још једну тачку нетачност мерења, варијанса, морате извући квадратни корен средњег квадратног одступања или користити сљедећу формулу за математичко очекивање: Д = (к - М (к)) ² = Σпи • (ки - М (к)) ².