|
Читайте также: |
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального
образования
«Тихоокеанский государственный университет»
кафедра: «Литейное производство и технология металлов»
Инженерно-строительный факультет
Специальность: строительство
Лабораторная работа №1
по дисциплине: Основы метрологии, стандартизации, сертификации и контроля качества.
По теме: Обработка многократных измерений
Вариант №16
Выполнила:
Студентка 2 курса
очной формы обучения
Снегирева Ксения Игоревна
Зачетная книжка № 111050914
Подпись ___________
Проверил:
ктн доцент
Войнов Александр Робертович
Подпись __________
«____» __________ 2013г.
Хабаровск – 2013
Цель работы:
Освоить основные приемы статистической обработки результатов многократных измерений:
1. построение вариационного ряда, гистограммы частот (частостей);
2. нахождение среднего арифметического, медианы, моды; проверка гипотезы о виде закона распределения по виду гистограммы и проверка на промахи;
3. вычисление оценки СКО измерений и оценки СКО среднего арифметического;
4. построение доверительного интервала для известного истинного значения.
Краткие теоретические сведения:
При многократных измерениях (число измерений n>2) физической величины (ФВ) постоянного размера за результат измерений обычно принимается среднее арифметическое (СА).
Реже используется мода МоX как значение, соответствующее максимуму гистограммы.
Все эти оценки определяются по выборке и выражаются одним числом, то есть точкой на числовой оси, и называются точечными выборочными оценками.
Важными свойствами точечных оценок являются следующие:
· Несмещенность; оценка (например X) параметра (ист) называется несмещенной, если ее математическое ожидание совпадает с оцениваемым параметром (X). Xист
· Состоятельность; оценка называется состоятельной, если с увеличением объема выборки n (числа измерений) вероятность того, что оценка сходится к истинному значению, возрастает и стремится к единице при объеме выборки, стремящемся к бесконечности.
· Эффективность; оценка называется эффективной, если она обладает минимальной дисперсией по сравнению с другими оценками.
Чаще всего используется среднее арифметическое. Оно обладает весьма важными преимуществами перед другими оценками:
1. при любом законе распределения ошибок (с конечными математическим ожиданием и дисперсией) СА является несмещенной и состоятельной оценкой математического ожидания (истинного значения). n
2. дисперсия СА в раз меньше дисперсии отдельных результатов измерений, то есть дисперсии ошибок;
3. в случае нормального распределения ошибок измерений СА является эффективной оценкой математического ожидания;
4. в случае нормального распределения ошибок измерений СА распределено нормально, а при других распределениях ошибок — асимптотически нормально, то есть быстро сходится к нормальному с ростом числа измерений (увеличением объема выборки).
Массив экспериментальных данных (протокол измерений вариант №16)
| № 16 | |||
| 4,96 | 5,16 | 4,99 | 5,11 |
| 4,79 | 5,16 | 5,33 | 4,86 |
| 4,75 | 4,96 | 5,24 | 4,99 |
| 5,3 | 4,79 | 5,11 | 5,16 |
| 5,04 | 4,76 | 4,83 | 5,22 |
| 5,16 | 4,97 | 4,67 | 4,81 |
| 4,65 | 5,1 | 4,76 | 4,83 |
| 5,28 | 5,17 | 4,7 | 4,87 |
Вариационный ряд:
Дата добавления: 2015-05-05; просмотров: 17 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |
| <== предыдущая лекция | | | следующая лекция ==> |
| Этап 4: совмещение СРРПЭ с организацией | | | Находим модуль максимум гистограммы |