Вариант17 практика(грубые ошибки) — копия

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ

УФИМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АВИАЦИОННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Кафедра технической кибернетики

КРИТЕРИИ ОТБРАКОВКИ ГРУБЫХ ОШИБОК НАБЛЮДЕНИЙ

Методические указания по выполнению практической работы по дисциплине

«Моделирование»

Проверил:

Гвоздев В. Е.

Вариант 17

Задание:

Проверить наличие резко выпадающих данных в приведенной выборке.

Исходная выборка:

Номер измерения	Значение показателя состояния
1	90
2	79
3	87
4	77
5	39
6	95
7	5
8	71
9	64
10	71

Подсчеты среднего арифметического и эмпирического среднеквадратическое отклонение результатов наблюдений:

Выбрав уровень значимости q=2,5%, по таблице 1 при n=10 находим g_2.5,10=2,414 и, следовательно

– верхняя допустимая граница

– нижняя допустимая граница

Поскольку наибольший из результатов наблюдений x_max =95 <

, а наименьший из результатов наблюдений x_min =5 > , то с уровнем значимости, не меньшим q=2,5% можно считать, что для отнесения данных измерений к классу резко выпадающих, нет основания.

Ответы на контрольные вопросы

1. Чем обоснована необходимость анализа однородности измерительных данных, характеризующих состояние сложных систем и их компонентов?

Одним из необходимых условий применения математико-статистических методов является однородность данных, на основе которых строятся модели сложных объектов и явлений т. к. нарушение условия однородности данных является предпосылкой выработки необоснованных управленческих решений и реализации неверных управленческих воздействий на программный продукт и программный проект.

2. В чем отличие эмпирических значений математического ожидания и среднеквадратического отклонения от теоретических значений?

Теоретическими в отличие от фактически наблюдаемых эмпирических значений называют значения, найденные теоретически (вычислением), а эмпирическими называют фактически наблюдаемые.

3. Чем обусловлено использования в процедуре первых двух эмпирических моментов?

Использования в процедуре первых двух эмпирических моментов необходимо для определения границы, которую не должно превышать максимальное (x_max) или минимальное(x_min) значение в выборке. Граница в свою очередь выбирается так, чтобы вероятность превзойти её отвечала некоторому уровню значимости .

Ответ не по существу. Подходы к определению границ вытекают из метода, поэтому в перовую очередь нужно обосновать, что достаточно двух моментов

4. Дайте описание области применимости метода.

При обработке реальных технических, экономических, медицинских и иных данных, полученных в процессе наблюдений и измерений, иногда один или несколько результатов наблюдений резко выделяются, т.е. далеко отстоят от основной массы данных. Такие резко выделяющиеся результаты наблюдений часто считают содержащими грубые погрешности, соответственно называют промахами или выбросами. При обнаружении подобного резко выделяющегося значения оператор должен исключить результат наблюдения с явной грубой погрешностью и выполнить новое измерение, но он не имеет права отбрасывать более или менее резко отличающиеся от других результаты наблюдений просто так. В сомнительных случаях лучше сделать дополнительные измерения и затем привлекать на помощь один из рассмотренный выше статистический критерии отбраковки грубых ошибок.

4

Ну собсна доеб к ответам, ничего нового…