я від інших результатів цього ряду.
Запитання про те, чи містить результат спостережень грубу похибку, вирішується загальними методами перевірки статистичних гіпотез [8]. Проверяемая гіпотеза полягає в затвердженні того, що результат спостереження х не містить грубої похибки, тобто є одним із значень вхідних у вимір. Використовуючи статистичні критерії, намагаються спростувати висунуту гіпотезу. Якщо це вдається, то цей результат розглядають як грубу похибку і його виключають, якщо ні - то результат вимірювання залишають. p> Вибір того чи іншого критерію заснований на принципі практичної впевненості. Відомий ряд критеріїв, які дозволяють виключити грубі промахи [10]. До них, зокрема можна віднести критерій Греббса (Смирнова), Шарльє, Шовене, Діксона, Романівського, В«трьох сигмВ» та ін
У даній роботі для виключення грубих промахів скористаємося нерівністю Чебишова [8], яке стверджує, що випадкова величина в основному приймає значення близькі до свого середнього. Більш точно, воно дає оцінку ймовірності, що випадкова величина прийме значення далеке від свого середньої та встановлює нижню межу ймовірності того, що ні при якому законі розподілу ймовірності випадкове значення результату вимірювання не відрізняється від середнього значення більш ніж на половину довірчого інтервалу, що визначається за формулою [8]
В
Звідси можна знайти значення t для заданої ймовірності:
В
І межі довірчого інтервалу:
В
Але в даному випадку доцільно використовувати нерівність, визначене за допомогою четвертого центрального моменту [+10]:
В
Звідки t визначається наступним чином:
В
Верхня і нижня межі граничних відхилень визначаються виразами:
В В
Результати вимірювань, де і вважаються промахами і повинні бути виключені з масиву даних.
Розраховуємо t для P = 0,95, отримуємо:
В
Розрахувавши значення t , знаходимо верхню і нижню межі граничних значень відхилень за формулами (1.18) і (1.19):
В
Після порівняння наших експериментальних даних виявилося, що всі значення потрапляють в даний інтервал. Звідси витікає, що наш масив даних не перевищує знайдений інтервал, значить можна зробити висновок, що промахів в масиві даних немає. p align="justify"> Глава 2. Визначення закону розподілу
.1 Побудова гістограми
Гістограма - графічне зображення залежності частоти попадання елементів вибірки від відповідного інтервалу угрупування. Гістограма являє собою стовпчастий графік, побудований за отриманими за певний період даними, які розбиваються на кілька інтервалів. Для того що б побу...
