4. Определяем оценку стандартного отклонения функции

(32)


5. Находим число степеней свободы

(33)


Определяем доверительный интервал для функции, для этого задаемся доверительной вероятностью P = 0,98 и из распределения Стьюдента находим t

n = m + 1 = 17 + 1 = 18

t = 2,57

(34)

Значение функции будет находиться в промежутке:



5. Определение погрешностей результатов измерений методом математической статистики

Условие. В ходе измерений физической величины получены 100 результатов измерения, представленных в таблице 11. Исключить погрешности и определить достоверный результат измерения.

Исходные данные:

Таблица 11

20,05 20,24 20,17 20,16 20,08 20,22 20,19
20,01 20,28 20,15 20,17 20,25 20,23 20,20
20,04 20,26 20,16 20,18 20,23 20,21 20,10
20,30 20,28 20,17 20,19 20,06 20,07 20,18
20,34 20,29 20,30 20,20 20,13 20,11 20,17
20,35 20,30 20,27 20,10 20,05 20,13 20,06
20,25 20,25 20,26 20,15 20,10 20,10 20,15
20,30 20,20 20,28 20,11 20,15 20,20 20,20
20,29 20,24 20,25 20,14 20,10 20,19 20,19
20,25 20,21 20,20 20,07 20,14 20,08 20,17
20,27 20,23 20,25 20,13 20,13 20,18
20,20 20,15 20,24 20,14 20,12 20,17
20,25 20,20 20,21 20,10 20,06 20,16
20,21 20,17 20,22 20,14 20,25 20,09
20,21 20,18 20,15 20,08 20,24 20,15

Расчет. Случайные погрешности, имеющие место при измерении, подчиняются закону нормального распределения, который графически изображается кривой Гаусса, имеющей симметричную форму с округленной вершиной и с каждой стороны по одной точке перегиба на некотором расстоянии от вершины.

При проведении исследования, чтобы составить графики и определить, на сколько полученная кривая рассеяния фактических результатов измерения приближается к теоретической кривой нормального распределения, обе кривые надо начертить совмещёнными в одинаковом масштабе. С этой целью рассчитаем данные, необходимые для построения кривой нормального распределения. Для сокращения расчетов и упрощения примерного построения кривой нормального распределения можно ограничиться определением только трех параметров: максимальной ординаты Ymax (при X = 0), ординаты для точек перегиба Yσ (при X = ±SQ) и величины поля рассеяния.

Результаты измерения Qi разбиваем на 9 групп через установленные интервалы с указанием абсолютной частоты (mi) появления результата измерения внутри каждого интервала. Данные располагаем для удобства расчетов в форме таблицы (таблица 12), заполняемой по мере проведения расчетов.

Величина интервала определяется по формуле:

(35)

Таблица 12

№ группы Границы интервала

Qi

mi

Qi· mi

1 20,01-20,05 20,0375 4 80,15 -0,1470 21,5997 86,3989
2 20,06-20,09 20,0722 9 180,65 -0,1122 12,5992 113,3929
3 20,10-20,12 20,1044 9 180,94 -0,0800 6,4038 57,6345
4 20,13-20,16 20,1450 18 362,61 -0,0395 1,5578 28,0396
5 20,17-20,20 20,1857 23 464,27 0,0012 0,0014 0,0322
6 20,21-20,24 20,2243 14 283,14 0,0398 1,5854 22,1959
7 20,25-20,27 20,2550 12 243,06 0,0705 4,9747 59,6965
8 20,28-20,31 20,2911 9 182,62 0,1066 11,3727 102,3540
9 20,32-20,35 20,3450 2 40,69 0,1605 25,7704 51,5408

Σ



100

2018,13

0


521,2851


(36)

Определим среднеквадратическое отклонение:

(37)


Для построения кривой нормального рассеяния определим:

1. Ymax: (38)

2. Y для точек перегиба (X = +σ):

(39)

3. Величина поля рассеяния

4. Координаты кривой нормального рассеяния

По этим данным строится кривая нормального распределения непосредственно на графике рассеяния фактических значений.

Величина смещения центра поля рассеяния от середины области допустимых значений по абсциссе равна:


, (40)

где: Qср – абсцисса центра поля рассеяния;

Qв – верхнее предельное значение области допустимых значений;

Qн – нижнее предельное значение области допустимых значений.

Значения аргумента для верхнего и нижнего предельно допустимых значений определим по формулам:

, ; (41)

; ;

Вероятность ошибки τ (%)

– по верхнему пределу, τв = [0,5–Ф(Zв)]·100%=[0,5–Ф(1,86)]·100%=3,14%

– по нижнему пределу, τн = [0,5–Ф(Zн)]·100%=[0,5–Ф(-1,52)]·100%=6,43%


Рис. 2. Кривая рассеяния фактических значений и

кривая нормального распределения

Литература

Шишкин И.Ф. Метрология, стандартизация и управление качеством – М.: Изд-во стандартов, 1990.

ГОСТ 8.401–80.

Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся вузов. – М.: Наука, 1986. – 544 с.

Атамалян Э.Г. Приборы и методы измерения электрических величин. – М.: Высшая школа, 1989. – 384 с.


1

30 Курсовая работа 30 30

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РФ


ОРЛОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ


Ливенский политехнический колледж


(филиал) Орел ГТУ


кафедра ПМиС


КУРСОВАЯ РАБОТА


по дисциплине: «Метрология, стандартизация и сертификация»


по теме: «Статистическая обработка экспериментальных данных»


Выполнил:


студент гр. 21 – с


направление 550100


курс 2


шифр 994145 ____________________Старина А.Г.


Работу проверил ____________________Бакурова Ю.А.


Оценка ___________________


Дата защиты ______________


ЛИВНЫ 200


Информация о работе «Статистическая обработка экспериментальных данных»
Раздел: Разное
Количество знаков с пробелами: 22448
Количество таблиц: 12
Количество изображений: 161

Похожие работы

Скачать
42056
53
8

... вывод, что случайная величина  распределена по равномерному закону, а случайная величина  – по нормальному. Заключение В ходе курсовой работы были освоены методы обработки данных статистического наблюдения, их анализа с помощью обобщающих показателей, установление теоретических законов распределения случайных величин и доказательство адекватности этих законов. Также в результате выполнения ...

Скачать
28659
0
0

... называется группа упорядоченных по величине значений признака, заменяемая в процессе расчетов средним значением. 2. Методы вторичной статистической обработки результатов эксперимента С помощью вторичных методов статистической обработки экспериментальных данных непосредственно проверяются, доказываются или опровергаются гипотезы, связанные с экспериментом. Эти методы, как правило, сложнее, ...

Скачать
15576
0
1

... снятия вклада на межмолекулярные взаимодействия рассчитывалась бессимметрийная газофазная константа равновесия реакции . Давления насыщенного пара  рассчитывались методом Ли-Кеслера [50] или по экспериментальным данным. Применение к расчету давлений насыщенного пара методики, описанной в главе 2.1, позволяет обеспечить погрешность расчета не более 10% отн. для всех давлений, приведенных в данной ...

Скачать
9686
0
0

... проведении физического эксперимента. Простота же общения дала возможность неквалифицированному исследователю принимать участие в серьёзных научных проектах. Именно для него, по-видимому, и были созданы пакеты обработки экспериментальных данных SABR и BOOTSTRAP, позволяющие находить зависимость физических величин по экспериментальным данным с большой достоверностью не только при неизвестном законе ...

0 комментариев


Наверх