- •Ростовский государственный строительный университет
- •Раздел 1. Ошибки измерений и меры точности
- •1.1. Общие сведения об измерениях
- •1.2. Виды ошибок измерений
- •1.3. Свойства случайных ошибок
- •1.4. Принцип арифметической средины
- •1.5. Меры точности результатов измерений
- •1.6. Вероятностное обоснование применения теории ошибок измерений
- •1.7. Определение вероятности отклонения случайной величины от ее математического ожидания
- •1.8. Предельная ошибка результата измерения
- •1.9. Абсолютные и относительные ошибки
- •1.10. Ошибки округления
- •1.11. Ошибки функций измеренных величин
- •1.12. Типовые примеры
- •1.12.1. Функция произведения непосредственно измеренного аргумента на постоянный коэффициент
- •1.12.2. Функция линейного вида
- •1.13. Средняя квадратическая ошибка простой арифметической средины
- •1.14. Формула Бесселя
- •1.15. Влияние систематических ошибок на точность отдельных измерений
- •1.16. Оценка точности функции при наличии систематических ошибок
- •1.17. Оценка точности равноточно измеренных величин при систематическом влиянии
- •1.18. Принцип равных влияний
- •Раздел 2. Обработка результатов неравноточных измерений
- •2.1. Неравноточные измерения и их веса
- •2.2. Общая арифметическая средина и ее свойства
- •2.3. Средняя квадратическая ошибка единицы веса
- •2.4. Вычисление весов функций
- •2.5. Вычисление ошибки единицы веса
- •2.5.3. Вычисление средней квадратической ошибки измерения углов в триангуляции
- •2.5.4. Вычисление ошибки единицы веса через отклонения от арифметической средины
- •II. Способ наименьших квадратов
- •3. Коррелатный способ уравнивания
- •3.1. Условные уравнения
- •3.2. Весовая функция
- •3.3. Нормальные уравнения коррелат
- •3.4. Составление нормальных уравнений коррелат
- •3.5. Решение нормальных уравнений по алгоритму Гаусса
- •3.6. Оценка точности по материалам уравнивания
- •3.7. Блок-схема коррелатного способа уравнивания
- •3.8. Уравнивание нивелирной сети коррелатным способом
- •3.9. Уравнивание геодезического четырехугольника коррелатным способом
- •4 Параметрический способ уравнивания
- •4.1. Параметрические уравнения
- •4.2. Нормальные уравнения
- •4.3. Составление нормальных уравнений
- •4.4. Весовая функция
- •4.5. Решение нормальных уравнений способом обращения
- •4.6. Оценка точности по материалам уравнивания
- •4.7. Блок-схема параметрического способа уравнивания
- •4.8. Уравнивание нивелирной сети параметрическим способом
- •4.9. Уравнивание углов на станции параметрическим способом
1.11. Ошибки функций измеренных величин
В общем случае найдем среднюю квадратическую ошибку MF некоторой функции вида
F = f (x1 , x2, . . . , xn ), (1.39)
где xi коррелированные аргументы, связанные между собой зависимостями и полученные из наблюдений.
При этом будем иметь в виду, что средние квадратические ошибки результатов измерений m1, m2, . . . , mn известны. Кроме этого, предположим, что X1, X2, . . . , Xn истинные значения аргументов. Каждая величина измерялась k раз, т. е.
для X1 : x11, x12, . . . , x1k ;
для X2 : x21, x22, . . . , x2k;
. . . . . . . . . . . . . . . .
для Xn : xn1, xn2, . . . , xnk.
Для каждой серии наблюдений получим значения оцениваемой функции (1.39):
F1= f ( x11, x12, . . . , x1n ) ;
F2 = f ( x21, x22, . . . , x2n ) ;
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (1.40)
Fk = f ( xk1, xk2, . . . , xkn ) .
Используя равенство (1.1), получим вместо уравнений (1.40) следующие зависимости:
F1 = f ( X1 + 11, X2 + 21, . . . , Xn + n1 ) ;
F2 = f ( X1 + 12, X2 + 22, . . . , Xn + n2 ) ; (1.41)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Fk = f ( X1 + 1k, X2 + 2k, . . . , Xn + nk ) .
Разложив равенства (1.41) в ряд Тейлора и ограничиваясь в виду малости ошибок измерений первыми степенями разложения, получим
F1 = f ( X1, X2,..., Xn ) +
(1.42) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
.
Учитывая, что истинная ошибка функции
,
получим систему случайных ошибок функций независимых величин
(1.43)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Возведя каждое равенство системы (1.43) в квадрат, просуммировав полученные значения и разделив их на k, придем к следующему уравнению:
(1.44)
В математической статистике доказывается следующая теорема [ 2 ]: “Среднее значение произведения случайных величин равно произведению средних значений сомножителей”
(1.45)
Согласно четвертому свойству случайных ошибок каждое из сомножителей равенства (1.45) стремится к нулю при неограниченном возрастании числа измерений. Поэтому можно утверждать, что и
(1.46)
Перейдем к средним квадратическим ошибка функции независимых величин, учитывая равенство (1.13), а также условие (1.46) (1.47)
где ml cредние квадратические ошибки измеренных величин.
Если аргументы зависимы (коррелированы), то для средних значений произведений ошибок этих величин при k справедливо равенство
(1.48)
где rij коэффициент корреляции между зависимыми аргументами. C учетом равенства (1.48) выражение (1.44) примет следующий вид(1.49)