Розрахунково-графічне завдання
з теми:
«Статистична обробка результатів прямих багаторазових вимірювань з незалежними рівноточними спостереженнями»
Виконала:
Студентка групиАП-48б
Арсентьєва К.Г.
Харків 2010
Исходные данные
Экспериментально получены результаты серии наблюдений напряжения U постоянного размера. Результаты наблюдений считаются независимыми и равноточными (по условиям эксперимента). В общем случае они могут содержать систематическую и случайную составляющие погрешности измерений. Указана доверительная вероятность P=0,95 результата измерения.
Задание
По результатам многократных наблюдений определить наиболее достоверное значение измеряемой физической величины и его доверительные границы.
Таблица 1
| U(1)=170.02 |
U(17)=170.20 |
| U(2)=170.41 |
U(18)=170.30 |
| U(3)=169.95 |
U(19)=169.59 |
| U(4)=170.17 |
U(20)=169.95 |
| U(5)=169.95 |
U(21)=169.77 |
| U(6)=170.01 |
U(22)=169.84 |
| U(7)=170.26 |
U(23)=169.95 |
| U(8)=190.23 |
U(24)=159.84 |
| U(9)=169.84 |
U(25)=170.33 |
| U(10)=169.73 |
U(26)=169.73 |
| U(11)=169.74 |
U(27)=169.91 |
| U(12)=170.21 |
U(28)=170.35 |
| U(13)=169.76 |
U(29)=170.20 |
| U(14)=169.67 |
U(30)=169.88 |
| U(15)=169.83 |
U(31)=169.60 |
| U(16)=170.35 |
U(32)=170.50 |
Доверительная вероятность: P= 0, 99
Доверительные границы: 
Разрядность: 5 разрядов*
Количество наблюдений: n = 32
Обработка результатов измерений
Анализируем серию наблюдений на наличие промахов. Если они имеются, то их необходимо исключить из дальнейшей обработки.
При анализе обнаружен один промах U(8)=190.23 и U(24)=159.84
(В). Исключим его из результатов измерений.
Таблица 2
| U(1)=170.02 |
U(16)=170.20 |
| U(2)=170.41 |
U(17)=170.30 |
| U(3)=169.95 |
U(18)=169.59 |
| U(4)=170.17 |
U(19)=169.95 |
| U(5)=169.95 |
U(20)=169.77 |
| U(6)=170.01 |
U(21)=169.84 |
| U(7)=170.26 |
U(22)=169.95 |
| U(8)=169.84 |
U(23)=170.33 |
| U(9)=169.73 |
U(24)=169.73 |
| U(10)=169.74 |
U(25)=169.91 |
| U(11)=170.21 |
U(26)=170.35 |
| U(12)=169.76 |
U(27)=170.20 |
| U(13)=169.67 |
U(28)=169.88 |
| U(14)=169.83 |
U(29)=169.60 |
| U(15)=170.35 |
U(30)=170.50 |
Проверим соответствие экспериментального закона распределения нормальному закону.
Для этого используем составной критерий согласия. Он включает в себя два независимых критерия, их обозначают I и II. Первый из этих критериев (критерий I) обеспечивает проверку соответствия распределения экспериментальных данных нормального закона распределения вблизи центра распределения, а второй критерий (критерий II) – на краях распределения. Если при проверке не удовлетворяется хотя бы один из этих критериев, то гипотеза о нормальности распределения результатов наблюдений отвергается.
Для проверки гипотезы о нормальности распределения исходной серии результатов наблюдений по критерию I вычисляют параметр d, определяемый соотношением:
(1),
где  (В) – среднее арифметическое результатов наблюдений Ui
, ;
(В) – смещённая оценка СКО результатов наблюдений Ui
, .
Для облегчения дальнейших расчетов сведём значения  и в таблицу:
Таблица 3
| i |
 |
 |
 |
| 1. |
0.02 |
0.0004 |
0.02 |
| 2. |
0.41 |
0.1681 |
0.41 |
| 3. |
-0.05 |
0.0025 |
0.05 |
| 4. |
0.17 |
0.0289 |
0.17 |
| 5. |
-0.05 |
0.0025 |
0.05 |
| 6. |
0.01 |
0.0001 |
0.01 |
| 7. |
0.26 |
0.0676 |
0.26 |
| 8. |
-0.16 |
0.0256 |
0.16 |
| 9. |
-0.27 |
0.0729 |
0.27 |
| 10. |
-0.26 |
0.0676 |
0.26 |
| 11. |
0.21 |
0.0441 |
0.21 |
| 12. |
-0.24 |
0.0576 |
0.24 |
| 13. |
-0.33 |
0.1089 |
0.33 |
| 14. |
-0.17 |
0.0289 |
0.17 |
| 15. |
0.35 |
0.1225 |
0.35 |
| 16. |
0.20 |
0.04 |
0.20 |
| 17. |
0.30 |
0.09 |
0.30 |
| 18. |
-0.41 |
0.1681 |
0.41 |
| 19. |
-0.05 |
0.0025 |
0.05 |
| 20. |
-0.23 |
0.0529 |
0.23 |
| 21. |
-0.16 |
0.0256 |
0.16 |
| 22. |
-0.05 |
0.0025 |
0.05 |
| 23. |
0.33 |
0.1089 |
0.33 |
| 24. |
-0.27 |
0.0729 |
0.27 |
| 25. |
-0.09 |
0.0081 |
0.09 |
| 26. |
0.35 |
0.1225 |
0.35 |
| 27. |
0.20 |
0.04 |
0.20 |
| 28. |
-0.12 |
0.0144 |
0.12 |
| 29. |
-0.4 |
0.16 |
0.4 |
| 30. |
0.5 |
0.25 |
0.5 |
 |
 |
 |
Рассчитаем параметр d в соответствии с формулой (1):

Результаты наблюдений Ui
считаются распределёнными по нормальному закону, если выполняется следующее условие
Забиваем Сайты В ТОП КУВАЛДОЙ - Уникальные возможности от SeoHammer
Каждая ссылка анализируется по трем пакетам оценки: SEO, Трафик и SMM.
SeoHammer делает продвижение сайта прозрачным и простым занятием.
Ссылки, вечные ссылки, статьи, упоминания, пресс-релизы - используйте по максимуму потенциал SeoHammer для продвижения вашего сайта.
Что умеет делать SeoHammer
— Продвижение в один клик, интеллектуальный подбор запросов, покупка самых лучших ссылок с высокой степенью качества у лучших бирж ссылок.
— Регулярная проверка качества ссылок по более чем 100 показателям и ежедневный пересчет показателей качества проекта.
— Все известные форматы ссылок: арендные ссылки, вечные ссылки, публикации (упоминания, мнения, отзывы, статьи, пресс-релизы).
— SeoHammer покажет, где рост или падение, а также запросы, на которые нужно обратить внимание.
SeoHammer еще предоставляет технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз,
а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней.
Зарегистрироваться и Начать продвижение
,
где , - квантили распределения параметра d. Их находят по таблице П.1 α-процентных точек распределения параметра d по заданному объёму выборки n и принятому для критерия I уровню значимости α1
. Выберем α1
и α2
из условия α≤α1
+α2
, где α=1-Р=1-0,99=0,01.
α1
=0,02 и α2
=0,01.
Для n=15,р=0,95, α=0,02


a)Для n=30,P=0.99 .
26 |
0.8901 |
| 30 |
У |
| 31 |
0.8827 |
Проведём интерполяцию:
Y(d )=0.8901+0.8(0.8827-0.8901)=0.8901-0.0059=0.8842
Для n=30,P=0.99
26 |
0.7040 |
| 30 |
У |
| 31 |
0.7110 |
Проведём интерполяцию:
Y( )=0,7040+0,8(0,7110-0,7040)=0,7040+0,0056=0,7096

0,7096<0,8643<0,8842
Распределение результатов наблюдений соответствует критерию I.
По критерию II, распределение результатов наблюдений соответствует нормальному закону распределения, если не более m разностей превзошли значение
,
где (В) – несмещенная оценка СКО результатов наблюдений Ui
;
- верхняя квантиль распределения интегральной функции нормированного нормального распределения, соответствующая доверительной вероятности Р2
. Значение m и Р2
находим по числу наблюдений n и уровню значимости α2
для критерия II по таблице П.2 приложения. m=2, Р2
=0,99. Затем вычисляем:

По таблице П.3 приложения интегральной функции нормированного нормального распределения находят , соответствующее вычисленному значению функции Ф( ): при Ф( )=0,995; =2,82;
=2,82*0,2597=0,7323 (В).
Ни одно значение не превосходит величину , следовательно распределение результатов наблюдений удовлетворяет и критерию II, поэтому экспериментальный закон распределения соответствует нормальному закону.
Проведём проверку грубых погрешностей результатов наблюдений (оценки анормальности отдельных результатов наблюдений). Для этого:
а) Составим упорядоченный ряд результатов наблюдений, расположив исходные элементы в порядке возрастания, и выполним их перенумерацию:
Таблица 4
| U(1)=169.59 |
U(16)=169.95 |
| U(2)=169.60 |
U(17)=169.95 |
| U(3)=169.67 |
U(18)=170.01 |
| U(4)=169.73 |
U(19)=170.02 |
| U(5)=169.73 |
U(20)=170.17 |
| U(6)=169.74 |
U(21)=170.20 |
| U(7)=169.76 |
U(22)=170.20 |
| U(8)=169.77 |
U(23)=170.21 |
| U(9)=169.83 |
U(24)=170.26 |
| U(10)=169.84 |
U(25)=170.30 |
| U(11)=169.84 |
U(26)=170.33 |
| U(12)=169.88 |
U(27)=170.35 |
| U(13)=169.91 |
U(28)=170.35 |
| U(14)=169.95 |
U(29)=170.41 |
| U(15)=169.95 |
U(30)=170.50 |
б) Для крайних членов упорядоченного ряда U1
и U15
, которые наиболее удалены от центра распределения (определяемого как среднее арифметическое Ū этого рядя) и поэтому с наибольшей вероятностью могут содержать грубые погрешности, находим модули разностей = (В) и = (В), и для большего из них вычисляем параметр:

в) Для n=30,  из таблицы 4 определим =3,071.
Так как ti
< tT
, поэтому грубых результатов нет.
Вычислим несмещенную оценку СКО результата измерения в соответствии с выражением:
(В).
Определим доверительные границы случайной составляющей погрешности измерений с многократными наблюдениями в зависимости от числа наблюдений n 30 в выборке, не содержащей анормальных результатов, по формуле: , где Z– коэффициент по заданной доверительной вероятности Р=0,99 ; Z =2,58
Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
Попробуйте сервис онлайн-записи VisitTime на основе вашего собственного Telegram-бота:
— Разгрузит мастера, специалиста или компанию;
— Позволит гибко управлять расписанием и загрузкой;
— Разошлет оповещения о новых услугах или акциях;
— Позволит принять оплату на карту/кошелек/счет;
— Позволит записываться на групповые и персональные посещения;
— Поможет получить от клиента отзывы о визите к вам;
— Включает в себя сервис чаевых.
Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
Зарегистрироваться в сервисе

(В).
Определим доверительные границы суммарной не исключённой систематической составляющей погрешности результатов измерений с многократными наблюдениями:
(В).
Определим доверительные границы суммарной (полной) погрешности измерений с многократными наблюдениями.
Так как , тогда
 В.
Запишем результат измерений с многократными наблюдениями:
U= (170,000±0,151) В; Р=0,99
|