Статистическая обработка результатов эксперимента

Физические измерения

В данной работе рассматривается классификация экспериментов и погрешностей, а также простейшие методы математической обработки результатов наблюдений.

Физическая величина – характеристика особенности физического объекта или явления, которая отображает его свойство, состояние или происходящий в нем процесс. Физические величины имеют количественное и качественное содержание.

Измерение – экспериментальное определение количественного значения физической величины с помощью специально предназначенных для этого технических средств. Измерение включает в себя наблюдение и математические операции для определения результата измерений.

Измерения подразделяются на прямые и косвенные.

Прямое измерение – это измерение, при котором искомое значение физической величины является показанием какого-либо прибора, например: длина – на шкале линейки, температура – на термометре, напряжение – на вольтметре и т.п.

Косвенное измерение – это измерение, при котором искомое значение получают вычислением на основании ее зависимостей от величин, измеряемых прямо, т.е. по формулам (ускорение, энергия и т.п.)

Количественно измерения подразделяются на одно- и многократные.

К однократным отнесем измерения, не только проводимые один раз, но и те значения физических величин, которые мы сами задаем в экспериментах, например, высоту, с которой опускаем груз, массу этого груза и т.п.

При многократных измерениях эксперименты повторяются несколько раз при одинаковых исходных состояниях (независимые наблюдения).

Погрешности физических измерений

В процессе измерений всегда присутствуют погрешности, т.е. отклонения результата наблюдения физической величины х от ее истинного значения хист.. Абсолютные погрешности Δх выражаются в единицах измеряемой величины и равны

Δх = х – хист., (1.1)

а относительные – в процентах:

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.2)

Невозможно определить истинное значение измеряемой величины даже в результате большого числа измерений, но можно дать истинному значению оценку, то есть указать его наиболее вероятное значение и указать погрешность измерений. Указание погрешности позволяет вычислить вероятность того, что истинное значение измеряемой величины окажется в том или ином интервале значений.

Погрешности подразделяют на три типа.

Систематическая погрешность при повторении одинаковых наблюдений остается постоянной или изменяется закономерным образом. Если природа и значение ее известны, такая погрешность может быть исключена из конечного результата введением соответствующей поправки (например, учет сдвига нуля шкалы прибора). Главной особенностью систематических погрешностей является возможность их оценки до проведения измерений.

Случайная погрешность проявляется в хаотическом изменении результатов повторных наблюдений вследствие беспорядочных воздействий весьма большого числа случайных факторов. Очевидно, что оценить величину случайной погрешности до проведения измерений невозможно.

Промах возникает в результате небрежности или ослабления внимания экспериментатора. Промахи легко выявить, поскольку соответствующие результаты заметно отличаются от остальных, например: не в том месте поставлена десятичная запятая при записи числа. Промахи должны быть исключены из ряда наблюдений.

Оценка величины систематической погрешности

Систематические погрешности являются следствием несовершенства приборов, а также недостатков методики измерения. В связи с этим рассматривают инструментальные погрешности, которые связаны с конструкцией измерительного прибора.

Одна из них своим происхождением имеет точность нанесения делений шкалы. В условиях лабораторного практикума эта погрешность всегда существенно меньше других, и в дальнейшем мы ее учитывать не будем.

Другой тип погрешности связан с принципом действия прибора и выражается в виде приведенной погрешности (класса точности). Классом точности называют относительную погрешность, приведенную к пределу измерений хпр.:

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.3)

Класс точности принимает значения 0,1; 0,2; 0,5; 1,0; 1,5; 2,5; 4,0. Обычно ими характеризуются электроизмерительные приборы. Абсолютная погрешность таких приборов постоянна по всей шкале для выбранного предела измерений, ее можно определить по формуле (1.3).

Очень часто при измерениях возникает необходимость оценки долей наименьшего деления шкалы. В некоторых приборах (штангенциркуль, микрометр) для этой цели предусмотрены специальные дополнительные шкалы, называемые нониусами. На тех приборах, где нониусов нет, в связи с приближенной оценкой доли наименьшего деления возникает погрешность отсчета. Для обычных шкал эту погрешность принимают равной половине цены деления прибора С, т.е. Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . Например: для линейки с миллиметровыми делениями Δхотсч.= 0,5 мм, а с сантиметровыми – 0,5 см. Если шкала прибора зеркальная, то погрешность отсчета берут равной С/5. Погрешность микрометра и штангенциркуля указана на этих приборах.

При использовании цифровых приборов за погрешность отсчета принимают единицу младшего разряда. Для лабораторных секундомеров это, как правило, 0,01 или 0,001 с.

Погрешность отсчета берется в качестве систематической ошибки в том случае, если нет других данных о погрешности прибора, например, нет информации о классе точности.

Величина сдвига нуля шкалы обычно определяется в начале наблюдений и сразу проводится коррекция результатов.

Погрешность метода измерений – это самая сложная по своей природе систематическая погрешность. В механике главной причиной таких погрешностей являются силы трения различного вида, в электричестве – это неучитываемые падения напряжений на внутренних сопротивлениях приборов, контактов и подводящих проводов и т.п. Существование этой погрешности выявляется обычно при несовпадении теоретически рассчитанных и измеренных величин с учетом всех других погрешностей. Это происходит, как правило, при достаточно высокой точности измерений.

Оценка погрешности при прямых однократных измерениях

При этом типе измерений мы будем оценивать только систематическую погрешность, связанную с видом применяемых приборов. Это либо приведенная погрешность, либо погрешность отсчета. Следовательно, необходимо знать либо класс точности прибора, либо цену деления шкалы измерительного прибора.

Погрешность табличных величин, если она не оговорена в справочнике, берется равной 5 единицам в разряде, следующем за младшим. Например, если значение g берется равным 9,8 м/с2, то Δg=0,05 м/c2. Если же взять величину g равной 9,81 м/с2, то Δg=0,005 м/с2.

К погрешности табличной величины сведется и погрешность измерения массы, т.к. она определена по эталонным грузам (как правило, выгравирована на используемых грузах и перегрузках).

Отметим, что при записи значений измеряемых величин нули справа указывают на точность измерений. Например, такая запись длины L = 1,00 м предполагает погрешность ΔL = 0,005 м, а при записи L = 1 м подразумевается ΔL = 0,5 м. Аналогично запись значений масс в виде m=100 г и m=0,1 кг неэквивалентна с точки зрения точности. Правильная запись m = 100 г = 0,100 кг. Еще один пример: если х = 1,26∙103, то погрешность Δх = 0,005×103 = 5, а при записи х = 1260 получим погрешность Δх = 0,5, т.е. в десять раз меньше.

Оценка величины случайной погрешности

Случайные погрешности являются следствием случайных, неконтролируемых помех, влияние которых на процесс измерения невозможно учесть непосредственно, проявляются в хаотическом изменении результатов повторных наблюдений, могут отклонять результаты измерения от истинного значения в обе стороны. При обработке результатов эксперимента возникают два вопроса: 1) как найти из полученных значений наиболее вероятное значение измеряемой величины и 2) чему равна ожидаемая погрешность измерений? Ответ на эти вопросы дается теорией вероятностей. Согласно этой теории, случайные погрешности измерений подчиняются закону нормального распределения Гаусса.

Смысл закона Гаусса заключается в следующем. Допустим, мы хотим измерить некоторую физическую величину, истинное (и нам неизвестное) значение которой есть хо. Проведя несколько раз измерения, вместо хо получаем набор значений х1, х2,… хi,… xn. Оказывается, что с помощью закона распределения мы хотя и не можем указать точное значение хо, но можем найти, с какой вероятностью Р величина хо окажется в любом интервале значений а<xo<b. Область значений а<xo<b называют доверительным интервалом. По закону Гаусса эта вероятность определяется функцией плотности распределения

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru(1.4)

и равна

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru. (1.5)

Функция плотности распределения f(x) характеризует число случаев, когда измеряемая величина попала в интервал от x до x+dx (dx – малое изменение измеряемой величины). x – набор значений, которые мы получаем в результате измерения, áxñ – их среднее арифметическое, а Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru среднее квадратичное отклонение

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru , (1.6)

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru .(1.7)

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru

Рис. 1.1

Как видно из рис.1.1, гауссова кривая, имеющая на графике симметричный колоколообразный вид, характеризуется двумя параметрами: положением вершины áxñ и шириной 2σ – расстоянием между точками перегиба. Значение áxñ обычно принимают за ту величину, которую надо было измерить, а σ характеризует степень влияния случайных погрешностей на результаты измерения: чем меньше σ, тем уже гауссова кривая и тем, следовательно, точнее проведено измерение. Площадь под кривой от а до b определяет долю случаев, в которых измеряемая величина лежит в этом интервале (т.е. вероятность того, что измеряемая величина попала в интервал от а до b).

Следует подчеркнуть, что áxñ – не истинное значение измеряемой величины, а лишь некоторое приближение к нему. Чем более широким выбирается доверительный интервал, тем выше вероятность попадания истинного значения в этот интервал. Так, например, вероятность отклонения истинного значения от положения вершины гауссовой кривой áxñ не более чем на σ равна 0,683, а не более чем на 2σ – 0,955.

Бесконечное увеличение числа измерений не дает заметного увеличения точности. Зависимость надежности (вероятности) от числа измерений сложна и не выражается в элементарных функциях. Существуют специальные таблицы коэффициентов Стьюдента, по которым можно определить, во сколько раз надо увеличить стандартный доверительный интервал Sáxñ, чтобы при определенном числе измерений n получить требуемую вероятность (надежность) Р.

Стандартный доверительный интервал, или среднеквадратичная погрешность среднего, согласно выводам математической статистики убывает пропорционально Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru и определяется формулой

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.8)

Таблица 1.1

Таблица коэффициентов Стьюдента t (P,n)

N P
0,5 0,7 0,9 0,95 0,999
0,82 1,3 2,9 4,3 31,6
0,74 1,2 2,1 2,8 8,6
0,72 1,1 1,9 2,4 6,0
0,70 1,1 1,8 2,3 4,8
0,69 1,1 1,7 2,1 3,9
Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru 0,67 1,0 1,6 2,0 3,3

Чтобы найти величину случайной погрешности, необходимо стандартный доверительный интервал умножить на коэффициент Стьюдента:

Δхсл.= t (P,n) . Sáxñ. (1.9)

Оценка погрешности при прямых многократных измерениях

Ошибка при этих измерениях складывается из случайной и систематической погрешностей. Выполнив n измерений и записав их результаты в табл.1.2, вычисляют по формуле (1.6) среднее арифметическое значение измеряемой величины. Затем по формуле (1.8) вычисляют стандартный доверительный интервал, находят по табл.1.1 коэффициент Стьюдента в зависимости от требуемой надежности (вероятности) и числа измерений и по формуле (1.9) вычисляют величину случайной погрешности.

Поскольку величину случайной погрешности в некоторой степени регулирует сам экспериментатор, то возникает вопрос, до каких же пределов имеет смысл уменьшать величину этой погрешности? Напомним, что при любых измерениях присутствует систематическая погрешность, связанная с ограниченной точностью используемых приборов. Поэтому оптимальной методике многократных измерений соответствует такая, при которой величина случайной ошибки Δхсл. не превышает величины систематической Δхсист. Этот критерий служит для оценки максимально разумного числа наблюдений N. Дальнейшее повышение точности измерений должно происходить за счет применения более точных приборов.

Полная погрешность при многократных измерениях определяется по формуле

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.10)

Если одна из компонент Δхсл. или Δхсист. в два и более раза превышает другую, то меньшей пренебрегают. Причина этого в том, что случайная погрешность при малом числе измерений (N<15) по формуле (1.9) определяется приближенно. Погрешность этого приближения составляет порядка 30%. Такая погрешность величины Δх позволяет говорить только об оценке величины погрешности, а при записи значения использовать округление. Если первая значащая цифра равна 1, то округляют до двух значащих цифр, например: Δх=0,013. Если первая значащая цифра больше или равна 2, то округляют до одной (первой) значащей цифры, например: Δх=0,35789 Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru 0,4 или Δх=0,035789 Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru 0,04.

Результат измерений (среднее значение áxñ) также округляется до разряда последней значащей цифры в уже округленной погрешности. Например, при Δх=0,4 имеем áxñ=1,2578 Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru 1,3. Окончательный результат измерений записывается в виде

Х = áxñ Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Δx =1,3 Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru 0,4 (размерность измеряемой величины).

Оценка погрешности косвенных измерений

Результат косвенных измерений вычисляется по расчетной формуле, куда обычно входят как табличные величины, так и величины, полученные при прямых измерениях. Каждая из них имеет свою погрешность, а задача состоит в том, чтобы учесть их влияние на погрешность конечного результата.

Существуют математические приемы, с помощью которых из расчетной формулы выводится функция для вычисления погрешности косвенных измерений. Эти приемы различны в зависимости от вида расчетной формулы, которая может содержать либо только сомножители, либо еще и слагаемые. Чтобы эти действия были более наглядны, возьмем в качестве примера формулу для определения ускорения, а при равноускоренном движении без начальной скорости, которая содержит только сомножители,

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru , (1.11)

где S – путь, t – соответствующее время.

1. Логарифмируем расчетную формулу:

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru .

2. Берем дифференциал от левой и правой части. Напомним, что дифференциал какой-либо величины y – это ее изменение dy при бесконечно малом изменении аргумента dx, а производная некоторой функции – это отношение дифференциалов функции и аргумента, т.е. Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . Отсюда следует, что дифференциал функции равен Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . Кроме того, производная от функции Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru равна Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru , а дифференциал суммы равен сумме дифференциалов. В результате дифференцирования получаем:

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.12)

3. Заменяем дифференциалы величин на соответствующие абсолютные погрешности, а также все знаки «минус» меняем на знак «плюс», т.е. относительные погрешности только складываются:

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.13)

Обычно путь S является однократным измерением (задается самим экспериментатором), а соответствующее время t измеряется несколько раз. Погрешность Δt вычисляется по формуле (1.10), а в знаменатель (1.13) подставляется среднее время átñ. Получим среднее значение ускорения áañ, подставив в формулу (1.11) среднее время átñ и соответствующий ему путь S. Максимальная абсолютная погрешность ускорения определяется из (1.13):

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.14)

Формула (1.14) указывает на оптимальную методику проведения измерений, т.е. на достижение максимальной точности определения ускорения. Для этого время надо измерять точнее, чем путь, так как отно-сительная погрешность времени входит в формулу (1.14) с коэффициентом2.

Если расчетная формула содержит как сомножители, так и слагаемые, то вычисляется сначала максимальная абсолютная погрешность косвенного измерения. Используем в качестве примера формулу для измерения потенциальной энергии шарика массой m, падающего с высоты Н1 до отметки Н2:

W = mg (H1 – H2), (1.15)

где g – ускорение свободного падения.

Для получения формулы вычисления ошибки измерений проделаем следующие операции:

1. Возьмем дифференциал от расчетной формулы:

dW = g (H1 – H2) dm + m (H1 – H2) dg + mg (dH1 – dH2). (1.16)

2. Заменим дифференциалы на соответствующие абсолютные погрешности, а также знаки «минус» между дифференциалами на знаки «плюс». Получаем:

ΔW = g (H1 – H2)Δm + m (H1 – H2)Δg + mg (ΔH1 +ΔH2). (1.17)

3. Делим левую и правую части на расчетную формулу. Поделим выражение (1.17) на (1.15), получим относительную погрешность измерения:

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.18)

Из формулы (1.15) следует, что с максимальной точностью следует измерять высоты Н1 и Н2, так как относительная погрешность есть результат деления на малую величину разности (Н1 – Н2). В этой формуле величины m, Н1, Н2 являются результатами однократных измерений, а ускорение свободного падения g – табличной величиной.

1.1. Определение погрешности прямого многократного

измерения времени. (Лабораторная работа 1)

Теория метода и описание прибора

Примером прямых многократных измерений может служить массив измерений времени лабораторным секундомером. Поскольку цена деления секундомера 0,01 с, а реакция человека составляет десятые доли секунды, то при попытках остановить секундомер точно на заданном значении мы получим набор случайно распределенных около этого значения результатов.

Порядок выполнения работы и обработка результатов

измерений

1. Ознакомиться с работой секундомера и подключить его к сети.

2. В качестве тренировки попытаться несколько раз установить на секундомере значение 1,00 с или какое-либо другое, указанное преподавателем.

3. Проделать серию измерений (5 – 7 раз) с целью установления на секундомере указанного значения времени.

4. Записать результаты измерений в табл.1.2.

5. Вычислить среднее значение Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru по формуле (1.6).

6. Найти погрешности отдельных измерений: Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru .

7. Вычислить квадраты погрешностей отдельных измерений: Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru

8. Определить среднеквадратичную погрешность среднего Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru по формуле (1.8).

9. Для данного числа измерений Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru и доверительной вероятности Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru найти в табл. 1.1 значение коэффициента Стьюдента Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru .

10. Вычислить случайную погрешность Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru по формуле (1.9).

11. Записать значение систематической погрешности (погрешности прибора) Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru .

12. Вычислить полную погрешность измерений по формуле (1.10).

13. Оценить относительную погрешность Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru по формуле (1.2).

Таблица 1.2

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru
                   

1.2. Определение погрешности косвенного измерения удельного

сопротивления. (Лабораторная работа 2)

Теория метода и описание прибора

В качестве примера косвенных измерений определим удельное сопротивление хромоникелевого провода с помощью прибора ФРМ-01. (Подробное описание этого прибора можно получить у лаборанта).

Удельное сопротивление r найдем путем измерения активного сопротивления R, так как

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru , (1.19)

где Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru длина провода, Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru площадь поперечного сечения провода.

Отсюда получим:

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru , (1.20)

где Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru диаметр провода.

Для проведения измерений используем режим точного измерения тока.

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru

Рис. 1.2. Схема измерений в режиме точного измерения тока

В этой схеме показания вольтметра включают в себя падения напряжения как на измеряемом сопротивлении R, так и на внутреннем сопротивлении амперметра Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.21)

Отсюда имеем:

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.22)

Порядок выполнения работы и обработка результатов

измерений

Для вычисления удельного сопротивления необходимо измерить длину провода l, его диаметр d, а также ток I и соответствующее падение напряженияUv. Внутреннее сопротивление амперметра задано в паспортных данных прибора ФРМ-01 и равно RA=0,15 Ом.

Таблица 1.3

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru
    0,15    

Рекомендуется следующий порядок действий при проведении измерений.

1. Ознакомиться с описанием прибора ФРМ-01.

2. Установить подвижный кронштейн на отметку 40-45 см, отсчитывая от основания. По шкале на колонне снять отсчет длины Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . Данные записать в табл. 1.3 в метрах.

3. Диаметр провода Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru измерить микрометром. Данные занести
в табл. 1.3 в миллиметрах.

4. Подключить прибор к сети и нажать клавишу «сеть».

5. Выбрать режим работы переключателем «мост» (клавишу нажать, т.е. режим Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru ).

6. Средним переключателем выбрать измерительную схему (рис.1.2) – режим точного измерения тока. Клавиша должна быть отжата.

7. Потенциометром «рег.тока» установить такое значение тока, чтобы показания вольтметра были не менее 0,9 В.

8. Показания вольтметра и амперметра занести в табл. 1.3, причем ток записать в амперах.

9. Потенциометром установить минимальное значение тока и выключить прибор.

10. По формулам (1.22) и (1.20) рассчитать удельное сопротивление провода Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . Результат представить в Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru .

11. Сравнить результат с табличным значением Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru .

Вычисление погрешности измерения удельного сопротивления

Поскольку удельное сопротивление r вычисляется по формуле (1.20), состоящей только из сомножителей, то для вывода функции вычисления погрешности можно воспользоваться методикой, аналогичной для формулы (1.11). Эту процедуру предлагаем проделать самостоятельно, используя разобранный пример (1.12) - (1.13). В эту функцию будут входить погрешности измерения сопротивления Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru , длины Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru и диаметра Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . Из технических данных установки ФРМ-01 следует, что погрешность измерения длины Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru составляет ± 2 мм. Погрешность измерения диаметра Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru будет определяться погрешностью микрометра.

Величина сопротивления Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru вычисляется по формуле (1.22), это результат косвенного измерения. Поскольку формула (1.22) содержит частное и разность, то величина погрешности должна определяться так же, как и для формулы (1.15). Действуя так же, как и при выводе выражений (1.16) – (1.18), получаем:

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.23)

Отсюда относительную погрешность сопротивления можно оценить по формуле (полагая Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru ):

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru . (1.24)

Погрешность внутреннего сопротивления амперметра Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru определяется как погрешность табличных данных, т.е. Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru , Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru .

Погрешности значений тока и напряжения определяются по классу точности приборов, т.е. по формуле (1.3). Для нашего случая оба прибора имеют класс точности К = 1,5, поэтому

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru ,

Статистическая обработка результатов эксперимента - student2.ru .

Для значений напряжения и тока в правой половине шкалы приборов относительная погрешность сопротивления не должна превышать 8%.

Определенная нами погрешность измерения удельного сопротивления r будет тем доверительным интервалом, внутри которого около среднего значения r должно находиться истинное значение rист.. По результатам измерений необходимо сделать вывод.

Контрольные вопросы

1. Сформулируйте цель данной работы.

2. Что такое измерение? На какие виды подразделяются измерения?

3. Что такое погрешности? На какие типы подразделяются погрешности?

4. Какие погрешности называются инструментальными? Что такое класс точности?

5. Как можно оценить погрешности при прямых однократных измерениях?

6. Что такое доверительный интервал?

7. Чему равна верность того, что величина окажется в интервале значений а<х0<b? Чему равна функция плотности распределения? Что она характеризует?

8. Какой вид имеет гауссова кривая? Какими параметрами она характеризуется? Что определяет площадь под гауссовой кривой?

9. Что определяет и чему равно среднее квадратичное отклонение?

10. Что характеризуют коэффициенты Стьюдента, от чего они зависят?

11. Как вычисляется стандартный доверительных интервал?

12. Как определяется величина случайной погрешности?

13. Как оценивается погрешность при учете систематической и случайной погрешностей?

14. Как вычисляются погрешности при косвенных измерениях?

15. Сделайте выводы по работе.

Наши рекомендации