- •2.1 Основные законы распределения, применяемые
- •2.2 Нормальный закон распределения
- •2.2.1 Случайная величина х имеет нормальное распределение (или распределение по закону Гаусса), если ее плотность вероятности имеет вид: (2.8)
- •2.3 Логнормальный закон распределения и распределение Вейбулла.
- •2.4 Краткие теоретические сведения об оценке точности
- •2.5 Выводы
2.5 Выводы
2.5.1 Для оценки распределения измеряемых величин используются теоретические законы распределения. Основные законы распределения применяются для оценки точности получаемых результатов при статистической обработке экспериментальных данных.
2.5.2 При обработке данных измерений в науке и технике обычно предполагают нормальный закон распределения. При анализе в молекулярно-кинетической теории данный закон называется распределением Максвелла, па при анализе случайных ошибок определяется типом данных. Для непрерывных данных закон называется распределением Гаусса, а для дискретных данных - распределением Пуассона. Нормальный закон распределения хорошо описывает разброс непрерывной случайной величины при большом числе независимых случайных погрешностей и всегда проявляется тогда, когда суммарная погрешность есть результат неучтенного совместного воздействия множества причин, каждая из которых дает малый вклад в погрешность.
2.5.3 Одним из видов распределений, встречающихся при анализе экспериментальных данных в радиотехнике, являются двухпараметрические распределения: двойное экспоненциальное распределение (распределение Лапласа) и распределение Вейбулла (распределение Релея). При использовании распределения Вейбулла на вид графика большое внимание оказывает параметр распределения . Чем больше значение данного параметра, тем более острую вершину имеет график.
2.5.4 Для оценки получаемых в результате эксперимента измерений проводится обработка результатов с помощью вероятностно-статистических методов теории вероятностей и математической статистики.