2. Выполнено однократное измерениетемпературы оконного стекла: .
3. Получу результат однократного измерения : .
4. Установлю пределы, в которых с вероятностью 0,95 находится измеренное значение температуры оконного стекла Обозначив половину доверительного интервала через , найду, что с вероятностью 0,95:
Q = 8,2 … 13,8 .
5. При сравнении результата однократного и многократного измерения подтвердилось, что среднее квадратическое отклонение результата многократного измерения в раз меньше средне квадратического отклонения результата однократного измерения :
Вывод: необходимым условием проведения однократного измерения служит наличие априорной информации. Доверительная вероятность является мерой достоверности измерений.
Обеспечение требуемой точности измерений.
Цель работы – практическое освоение процедуры обеспечения требуемой точности результата измерения физической величиныпостоянного размера.
4.1 Визуальное измерение роста человека
Используя материалы работы 1.1, определю, при каком количестве отсчётов n рост человека может быть измерен со стандартным отклонением () :
т.к. = , то 625
По графику вероятности попадания среднего арифметического в окрестность среднего значения вычислю t (коэффициент Стьюдента) при доверительной вероятности :
t = 2,85 ; м
Запишу с установленной точностью результат многократного измерения в форме оценок числовых характеристик его закона распределения вероятности :
; при n=625
Q = 1,774… 1,786 м
4.2 Измерение на ощупь температуры оконного стекла.
Используя материалы работы 1.3, определю, при каком количестве отсчётов n температура оконного стекла может быть измерена со стандартным отклонением () :
т.к. = , то 2
По графику вероятности попадания среднего арифметического в окрестность среднего значения вычислю t (коэффициент Стьюдента) при доверительной вероятности :
t = 2,85 ;
Запишу с установленной точностью результат многократного измерения в форме оценок числовых характеристик его закона распределения вероятности :
; при n=2
Q = 9,09 … 14,51
4.3 Измерение периметра помещения с помощью измерительной линейки.
Используя материалы работы 1.2, определю, при каком количестве отсчётов n периметр помещения может быть измерен со стандартным отклонением () :
т.к. = , то 45
По графику вероятности попадания среднего арифметического в окрестность среднего значения вычислю t (коэффициент Стьюдента) при доверительной вероятности :
t = 2,85 ;
Запишу с установленной точностью результат многократного измерения в форме оценок числовых характеристик его закона распределения вероятности :
; при n=45
Q = 18,224 … 18,282 м
4.4 Измерение рукой массы предмета.
Используя материалы работы 1.2, определю, при каком количестве отсчётов n периметр помещения может быть измерен со стандартным отклонением () :
т.к. = , то 144400
По графику вероятности попадания среднего арифметического в окрестность среднего значения вычислю t (коэффициент Стьюдента) при доверительной вероятности :
t = 2,85 ;
Запишу с установленной точностью результат многократного измерения в форме оценок числовых характеристик его закона распределения вероятности :
; при n=144400
Q = 0,819 … 0,821 кг
Вывод : многократное измерение одной и той же величины постоянного размера позволяет обеспечить требуемую точность. Однако точность многократного измерения ограничивается дефицитом информации.
Обработка экспериментальных данных, полученных в нескольких сериях измерений.
Цель работы – приобретение практических навыков обработки экспериментальных данных, полученных в нескольких сериях измерений.
1. Используя результаты работы 2.2, сравню между собой средние арифметические двух серий измерений температуры оконного стекла. Получены следующие два массива экспериментальных данных, в :
= 0,4 ; 0,55 ; 0,75 ; 0,9 ; 0,8 ; 0,5 ; 1,0;
0,95 ; 0,9 ; 1,2 ; 1,0 ; 0,95 ; 0,8 ; 0,85
= 13 ; 11 ; 12 ; 13 ; 16 ; 9 ; 8 ; 10 ; 9 ; 11 ; 12 ; 13 ; 9 ; 11; 10;
14 ; 10 ; 13 ; 15 ; 14 ; 10 ; 9 ; 11 ; 12 ; 13 ; 8 ; 15 ; 11 ; 10 ; 7 ;
9 ; 12 ; 10 ; 11 ; 8 ; 12 ; 14 ; 10 ; 10 ; 10 ; 11; 9 ; 15 ; 12 ; 13;
2. Определю значимость различия между средними арифметическими в двух сериях :
; ;
; ;
11,2 – 11,8 = -0,6
При доверительной вероятности и t = 1,9 найду доверительные границы . Проверю, выполняется ли равенство : ; ; . Неравенство выполняется, следовательно, различие между средними арифметическими в сериях считается незначимым.
3. Проверю значимость различий оценок дисперсий в двух сериях в соответствии с алгоритмом. В процессе вычислений образуется отношение , вероятность значений которого, больших единицы, если это число случайное, подчиняется распределению Р.А.Фишера.
Выберу значение интегральной функции распределения вероятности Р.А.Фишера с вероятностью . =2,4.
серии равнорассеянны.
4. Т.к. различие между средними арифметическими в сериях считается незначимым и серии равнорассеянны, данные серии можно считать однородными. Выполню обработку экспериментальных данных, входящих в серии. Экспериментальные данные при этом обрабатываются как единый массив.
, N = n1 + n2
= 0,26
С вероятностью определю по графику коэффициент Стьюдента t . t = 1,9.
Q = 10,8 … 11,8
Вывод : проверка однородности является обязательной при выборке способа совместной обработки результатов нескольких серий измерений. Экспериментальные данные, входящие в данные серии, можно обрабатывать как единый массив.
Литература
1. Шишкин И.Ф. Теоретическая метрология. – М.: Высшая школа, 1993
2. Практикум по метрологии. Основы измерений. Методические указания к практическим занятиям. Санкт-Петербург, 2004г.
|
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.