труктури, об'єктами системи Windows або пристроями в складі компьютера.120.Ячейка табліциІнформаціонная одиниця табличнійструктури на перетині рядка і стовпця; в комірці розташовуються дані.
. Статистична обробка результатів прямих багаторазових вимірювань під час обчислювальної практики
Однією з основних задач обчислювальної практики є - навчити студента не тільки правильно проводити вимірювання фізичних величин, але і точно отримувати кількісну інформацію про неї.
Основним завданням будь-яких вимірювань є витяг із заданою точністю і достовірністю кількісної інформації про фізичних величинах. Оскільки вимірювання практично завжди супроводжуються появою випадкових похибок, то обробка результатів вимірювань повинна включати в себе операцій над випадковими величинами. Ці операції виконуються за допомогою теорії ймовірності та математичної статистики. Статистична обробка результатів вимірювань - обробка вимірювальної інформації з метою отримання достовірних даних.
В даний час у вітчизняній метрології найбільший розвиток отримала теорія вимірювань, заснована на понятті похибка і є поки основою для більшості діючих в Російській Федерації нормативних документів. Справа в тому, що при проведенні практичних вимірювань завжди важливо оцінити їх точність. Поняття точність вимірювань raquo ;, тобто ступінь наближення результатів вимірювання до істинного значення, зазвичай використовують для якісного порівняння вимірювальних операцій. Для кількісної оцінки застосовують поняття похибка вимірювань raquo ;. Тому для експериментатора знаходження погрішності вимірювань - одне з важливих дій із забезпечення єдності вимірювань.
Завдання статистичної обробки результатів багаторазових вимірювань полягає в знаходженні вимірюваної величини і довірчих меж, в яких знаходиться її справжнє значення. Статистичну обробку використовують для підвищення точності багаторазових вимірювань, а також визначення статистичних характеристик випадкової похибки. Разом з тим з результатів вимірювань неможливо повністю виключити і систематичні похибки вимірювань. І оскільки завжди залишаються незвільнені систематичні похибки (НСП), то для їх зменшення статистична обробка результатів вимірювань також необхідна.
Для прямих однократних вимірювань статистична обробка менш складна і громіздка, що значно спрощує оцінку похибок. У виробничих умовах точність таких вимірювань зазвичай виявляється цілком прийнятною. Разом з тим практично завжди необхідно провести оцінку їх результатів.
Якщо в результатах вимірювань один або два істотно відрізняються від інших, а наявності помилки в знятті показань, описки та інших помилок не виявлено, то необхідно перевірити, чи не є вони промахами, підлягають виключенню.
Необхідність у багатократних вимірах деякої фізичної величини xі=xд=A (позначення A введено для зручності) виникає при наявності в процесі вимірювань значних випадкових похибок. При цьому завдання статистичної обробки в тому, щоб за результатами вимірювань визначити значення вимірюваної величини, близьке до істинного xі=A, і межі, в яких воно знаходиться із заданою вірогідністю. Задачу вирішують статистичною обробкою результатів вимірювань, заснованої на гіпотезі про розподіл випадкових похибок за нормальним законом. Таку обробку необхідно проводити відповідно до державного стандарту та рекомендаціями з метрології. Методика обробки результатів вимірювань дається стосовно прямим багаторазовим і равноточни вимірам і доповнена поясненнями.
Визначення результату вимірювання і середнього квадратичного відхилення (середньої квадратичної похибки) СКО (СКП). Для зручності аналізу припустимо, що при виконанні п багаторазових прямих вимірювань однієї і тієї ж фізичної величини xі=A постійна систематична похибка? з повністю виключена (дорівнює нулю). Тоді результат i-го вимірювання xi=xі + Ai отримують з деякою абсолютною випадкової похибкою Д, записану у вигляді:
? i =? io=xi + x і
При нормальному законі розподілу випадкової похибки? i а справжню величину xі=A приймають її середнє арифметичне значення, рівне математичному очікуванню m1 виконаного ряду з n вимірювань, тобто вважають, що x=A=m1 Тобто результат вимірювання
=(1)
Знаючи результат вимірювання величини xі обчислюють абсолютну похибку кожного з n вимірювання
Центральний момент другого порядку, званий дисперсією (англ. dispersion), характеризує відстань похибок щодо центру розподілу?=0
Чим більше дисперсія, тим значніше розсіювання похибок щодо центру розподілу (середнього значення; англ. average value; часто mean value). Диспер...
