Лекция 8. Обработка данных эксперимента и обобщение результатов

План

8.1 Основы теории случайных ошибок и методов оценки случайных погрешностей в измерениях

8.1.1 Интервальная оценка с помощью доверительной вероятности

8.1.2 Определение минимального количества измерений

8.1.3 Проверка наличия грубых ошибок ряда

8.2 Методы графической обработки результатов измерений

8.3 Методы подбора эмпирических формул

8.4 Регрессионный анализ

Любой эксперимент должен заканчиваться обработкой полученных данных и представлением результатов в виде таблиц, графиков, формул статистических оценок, а также в виде словесных описаний.

После обработки результатов эксперимента производится проверка и (в случае необходимости) коррекция первоначальной гипотезы. Затем оцениваются и объясняются расхождения между результатами первоначальной разработки исследования и его экспериментальной частей.

Этап заканчивается формулированием новых фактов и законов, теоретических и практических выводов, объяснений и научных предсказаний.

8.1 Основы теории случайных ошибок и методов оценки случайных погрешностей в измерениях

Анализ случайных погрешностей основывается на теории случайных ошибок, дающей возможность с определенной гарантией вычислить действительное значение измеренной величины и оценить возможные ошибки.

Основу теории случайных ошибок составляют пред­положения:

• при большом числе измерений случайные погрешности одинаковой величины, но разного знака встречаются одинаково часто;

• большие погрешности встречаются реже, чем малые (вероятность появления погрешности уменьшается с ростом ее величины);

• при бесконечно большом числе измерений истинное значение измеряемой величины равно среднеарифметическому значению всех результатов измерений,

• появление того или иного результата измерения как случайного события описывается нормальным законом распределения.

Различают генеральную и выборочную совокупность измерений.

Теория случайных ошибок позволяет оценить точность и надежность измерения при данном количестве замеров или определить минимальное количество замеров, гарантирующее требуемую (заданную) точность, надежность измерений, исключить грубые ошибки ряда, определить достоверность полученных данных и др.

8.1.1 Интервальная оценка с помощью доверительной вероятности

Для большой выборки и нормального закона распределения общей оценочной характеристикой измерения являются дисперсия Dи коэффициент вариацииk_в:

(8.1)

Дисперсия характеризует однородность измерения. Чем выше D,тем больше разброс измерений. Коэффициент вариации характеризует изменчивость. Чем выше k_в, тем больше изменчивость измерений относительно средних значений, k_воценивает также разброс при оценке нескольких выборок.

Доверительным называется интервал значений х_i, в который попадает истинное значение х_дизмеряемой величины с заданной вероятностью.

Доверительной вероятностью (достоверностью) измерения называется вероятность того, что истинное значение измеряемой величины попадает в данный доверительный интервал, т. е. в зону а х_д b.Эта величина определяется в долях единицы или в процентах. Доверительная вероятность р_дописывается выражением

где – интегральная функция Лапласа (табл. 1.1), определяемая выражением

Аргументом этой функции является отношение к среднеквадратичному отклонению, т.е.

(8.2)

где t– гарантийный коэффициент;

.

Если же на основе определенных данных установлена доверительная вероятность р_д (часто ее принимают равной 0,90; 0,95; 0,9973), то устанавливается точность измерений (доверительный интервал 2) на основе соотношения. Половина доверительного интервала равна

, (8.3)

где – аргумент функции Лапласа, а прип<30 – функции Стьюдента.

Доверительный интервал характеризует точность измерения данной выборки, доверительная вероятность – достоверность измерения.

Значение (1–р_д) называютуровнем значимости. Из него следует, что при нормальном законе распределения погрешность, превышающая доверительный интервал, будет встречаться один раз изn_иизмерений, где

, (8.4)

или иначе приходится браковать одно из n_иизмерений.