факторов, действие которых на практике не устранено, не учтено или не распознано. Выявление и оценка систематических погрешностей представляют особые трудности. Наблюдатель в ряде случаев даже не подозревает об их существовании. Именно систематические погрешности неоднократно являлись причиной ошибочных научных выводов, создания некачественных конструкций изделий, массового брака изделий, неправильной настройки техники и т. п. В отличие от случайных погрешностей систематические погрешности могут быть определены, учтены или исключены. Систематические погрешности в большинстве случаев могут быть определены экспериментальным путем, например, при поверке средств измерений. Именно систематическую погрешность средств измерений определяют в основном при поверке средств измерений. По систематической погрешности судят о метрологической исправности средств измерений. Нежелательное влияние систематических погрешностей может быть компенсировано введением поправок.
Примеры:
1. Наблюдатель смотрит на шкалу измерительного прибора не строго перпендикулярно ее плоскости, а под некоторым углом к ней. При этом в отсчет показаний будет вноситься ошибка, которая будет зависеть от угла наблюдения.
2. Специалист применяет манометр, у которого при отсутствии давления стрелка не устанавливается на нулевую отметку шкалы. В этом случае в результаты измерений вносится постоянная систематическая погрешность, которая может быть как положительной по знаку (стрелка правее нулевой отметки), так и отрицательной (стрелка левее нулевой отметки). Именно поэтому систематические погрешности суммируются алгебраически, то есть с учетом их знаков.
Метрологические органы могут выдавать поправки на средства измерений с выявленными систематическими погрешностями. Обычно поправки выдаются в форме таблиц, где указывается, какое значение поправки нужно прибавить (или вычесть) в определенной точке отсчета результатов измерений.
случайные погрешности
В отличие от систематических погрешностей, которые в той или иной степени могут быть выявлены и исключены, случайные погрешности устранить принципиально невозможно. Однако на основе методов теории вероятностей и математической статистики можно уточнить значение полученного результата измерений и оценить его случайную погрешность. Всякий раз, когда результаты наблюдений формируются под действием большого числа независимо действующих факторов, каждый из которых оказывает лишь незначительное действие по сравнению с суммарным действием всех остальных - распределение случайных погрешностей будет близко к нормальному, поэтому наибольшее распространение получил нормальный закон распределения, называемый часто распределением Гаусса:
p(x) =
где: s — параметр рассеивания распределения, равный СКО;
хц— центр распределения, равный математическому ожиданию (среднему арифметическому).
В тех случаях, когда распределение случайных погрешностей приближается к нормальному, пользуются распределением Стьюдента. Распределение Стьюдента применяют при числе измерений n < 30, поскольку уже при n = 20, ..., 30 оно переходит в нормальное. Результат измерения записывается в виде:
Q = ± t×s; P = Рд,
где: Рд — конкретное значение доверительной вероятности.
Распределение Стьюдента нашло широкое применение при статической обработке результатов многократных измерений.
Оценка параметра является точечной, если она выражается одним числом. Задача нахождения точечных оценок – частный случай статистической задачи нахождения оценок параметров функции распределения случайной величины на основании выборки. Среднее арифметическое и σх (оценка СКО) являются точечными оценками. Такие оценки используют только при большом числе измерений. Для практики важно не только получить точечную оценку, но и определить интервал, называемый доверительным, между границами которого с заданной доверительной вероятностью Р находиться истинное значение оцениваемого параметра.
При оценке случайной погрешности производят многократные измерения в одинаковых условиях, то есть измерения выполняют по одной и той же методике, одними и теми же средствами измерений, при неизменных условиях. Пусть проведено п измерений (наблюдений) постоянной величины а и получены результаты наблюдений х1, х2, …, xi, ..., хп, отличающиеся друг от друга. Это отличие обусловливается наличием случайных погрешностей. Полагаем, что систематические и грубые погрешности отсутствуют. Статистическая обработка результатов позволяет оценить как результаты измерений, так и их случайную погрешность. В качестве оценки результатов измерения принимается среднее арифметическое результатов наблюдений:
=. (3.1)
Проведены три измерения одного и того же напряжения, то есть, как говорят, проведены три наблюдения и получены
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.