Обработка многократных измерений постоянной величины.

↑

▷ Содержание

Стр 1 из 2Следующая ⇒

28. Обработка многократных измерений постоянной величины.

При статистической обработке результатов многократных наблюдений можно воспользоваться алгоритмом, приведенным в ГОСТ 8.207—76 и выполнить следующие операции:

• исключить известные систематические погрешности из результатов наблюдений;

• вычислить среднее арифметическое исправленных результатов наблюдений, принимаемое за результат измерения;

• вычислить оценку среднего квадратического отклонения результата наблюдения;

• вычислить оценку среднего квадратического отклонения результата измерения;

• проверить гипотезу о том, что результаты наблюдений принадлежат нормальному распределению;

• вычислить доверительные границы случайной погрешности (случайной составляющей погрешности) результата измерения;

• вычислить границы неисключенной систематической погрешности (неисключениых остатков систематической погрешности) результата измерения;

• вычислить доверительные границы погрешности результата измерения.

30. Обработка многократных измерений функции отклика: точечные оценки вектора параметров математической модели, функции отклика и дисперсии

Точечная оценка предполагает нахождение единственной числовой величины, которая и принимается за значение параметра. Такую оценку целесообразно определять в тех случаях, когда объем экспериментальных данных достаточно велик. Причем не существует единого понятия о достаточном объеме экспериментальных данных, его значение зависит от вида оцениваемого параметра. При его малом объеме точечные оценки могут значительно отличаться от истинных значений параметров, что делает их непригодными для использования.

При планировании эксперимента с целью нахождения оптимальных условий в качестве единственной выходной величины рассматривается критерий оптимальности (параметр оптимизации), зависящий от выходных параметров объекта. Эту функцию рассматривают как отклик объекта на указанную комбинацию факторов и называют также функцией отклика.

Дисперсия погрешности D(Х) характеризует степень рассеивания (разброса) отдельных значений погрешности относительно математического ожидания.

Познавательные статьи:



Организация работы процедурного кабинета

Статус республик в составе РФ

Понятие финансов, их функции и особенности

Сущность демографической политии