Оцінка похибок прямих та непрямих вимірювань

Главная » Каталог статей » Статьи на украинском » Оптичні вимірювання » Оцінка похибок прямих та непрямих вимірювань

Похибки вимірювань класифікують за трьома основними класифікаційними ознаками — за способом вираження, за характером зміни, за місцем виникнення. Класифікація похибок вимірювань наведена на рис.1.

clip_image002

Рис. 1. Класифікація похибок вимірювання.

За способом вираження похибки поділяються на абсолютні та відносні. Класична метрологія виходить з позиції, що результат вимірю­вання завжди відрізняється від істинного значення вимірюваної величини. Тому під час вимірювань фізичної величини (ФВ) виникає похибка, яка дорівнює різниці між виміряним значеннямclip_image004 фізичної величини та її істинним clip_image006значенням

clip_image008. (1)

Істинне значення. Значення фізичної величини, яке ідеально відображало б певну властивість об’єкта.

Визначити істинне значення величини вимірюванням неможливо через обмежені можливості засобів вимірювань. Однак існують величини істинне значення яких відоме за значенням, наприклад, один повний оберт дорівнює clip_image010радіанів, або 3600. Раніш відмічена неможливість визначення істинного значення є наслідком принципової недосконалості відображення при вимірюванні та причиною неминучості похибки вимірювання. Оскільки істинне значення ФВ нам за умовою невідоме, то похибку вимірювання з останнього рівняння визначити неможливо. Для визначення похибки істинне значення ФВ замінюють дійсним — clip_image012.

Абсолютна похибка вимірювання. Різниця між результатом вимірювання і дійсним значенням вимірюванної величини

clip_image014. (2)

Абсолютною дану похибку назвали тому, що вона виражена в абсолютних одиницях вимірюваної величини.

Дійсне значення. Значення фізичної величини, знайдене експериментальним шляхом і настільки наближене до істинного значення, що його можливо використати замість істинного для даної мети.

На практиці дійсне значення ФВ може бути знайдено за допомогою багаторазових вимірювань з наступним усередненням результатів спостережень і представленням цього середнього в якості дійсного або за допомогою зразкового засобу вимірювання. Якщо абсолютну похибку взяти з протилежним знаком і алгебрично додати до результату вимірювання, то можна ввести поправку в результати вимірювання.

clip_image016. (3)

Поправка — значення величини, що алгебрично додається до результату вимірювання з метою вилучення систематичної похибки.

У багатьох випадках числове значення абсолютної похибки не дає правильного уявлення про точність вимірювання, ступінь достовір­ності одержаного результату. Тому введено більш універсальну харак­теристику точності у вигляді відносної похибки.

Відносна похибка вимірювання. Відношення абсолютної похибки вимірювання до дійсного значення вимірюваної величини

clip_image018. (4)

Відносна похибка може виражатися не тільки у відносних величинах, але і в відсотках

clip_image020. (5)

Аналіз останніх двох рівнянь дозволяє дійти висновку, що чим менша похибка вимірювання, тим вища його точність, отже, тим менша різниця між істинним значенням ФВ і результатом її вимірювань. Із збільшенням похибки зменшується точність.

Точність вимірювання. Головна характеристика якості вимірювання, що відображає близкість результату вимірювання до істинного значення вимірюванної величини.

Кількісно точність clip_image022 вимірювання визначається як величина, обернена до відносної похибки

clip_image024. (6)

Крім точності вимірювань на практиці застосовують також такі характеристики якості вимірювань: правильність, збіжність та відтворюваність вимірювань.

Правильність вимірювань. Характеристика якості вимірювання, що відображає близкість до нулю систематичної похибки вимірювання.

Збіжність результатів вимірювання. Характеристика якості вимірювань, що відображає близкість повторних результатів вимірювань однієї й тієї ж величини в однакових умовах.

Збіжність результатів вимірювань відображає близкість до нуля випадкової похибки. Збіжність може бути оцінена кількісно дисперсією результатів вимірювань.

Відтворюваність вимірювань. Характеристика якості вимірювань, що відображає близкість результатів вимірювань однієї й тієї ж величини, виконаних в різний час, в різних умовах, різними методами і засобами.

Розрізнюють надмірну похибку і промах.

Надмірна похибка. Похибка вимірювання, що суттєво перебільшує очікувану (в даних умовах) похибку.

Промах. Результат вимірювання, що має надмірну похибку.

В методиках оцінки результатів вимірювання промахи вилучають із ряду багаторазових спостережень, як аномальні результати вимірювання.

За характером зміни похибки вимірювання поділяють на систематичні і випадкові.

Систематична похибка. Складова похибки clip_image026, що залишається сталою або прогнозовано змінюється у ряді вимірювань тієї ж величини.

Випадкова похибка. Складова похибки clip_image028, що непрогнозовано змінюється у ряді вимірювань тієї ж величини.

У загальному випадку похибка результату виірювання містить систематичну і ви­падкову складові, навіть якщо було введено поправки на систематичні похибки, викликані відомими факторами впливу. Пояснюється це, по-перше, тим, що значення факторів не залишаються в процесі вимірювання постійними, а по-друге, тим, що на результат вимірювання впливають фактори, дія яких у даному експерименті не передбачалася, або ж фак­тори, дію яких неможливо врахувати. Оскільки у похибку вимірювання входить випадкова складова, то її слід вважати величиною випадковою. Значення повної похибки вимірювання для будь-якого моменту часу визначається

clip_image030. (7)

Використовуючи апарат підсумовування частинних /часткових/ похи­бок випадкового характеру і часткових /частинних/ похибок систематич­ного характеру, можна оцінити похибку вимірювання.

Примітка: У 1980 році з’явилася рекомендація робочої групи вчених Міжнародного комітету мір і ваг у Парижі, що пропонує розділити похибку результату вимірювань на дві групи — А и В. Складові групи А оцінюються статистичними методоми, а складові групи В — іншими методами. Поняття “систематична похибка” признається неточним, тому що може вводити в оману. Вказується, що розходження між групами А и В має скоріше практичне значення, ніж фундаментальне. Рекомендується внесок у загальну похибку похибок обох категорій розглядати як випадковий, що визначає порядок сумувування цих складових загальної похибки.

Систематичні похибки в свою чергу поділяються за причиною виникнення та за характером зміни у часі. За причиною виникнення систематичні похибки поділяються на інструментальні, методичні, суб’єктивні, похибки встановлення.

Похибки встановлення. До них належать такі, прояви яких зумовлені неправильним застосуванням міри: встановлення приладу з нахилом або відхилення зовнішніх умов від нормальних (наявність зов­нішніх полів, відхилення температури від нормальної тощо).

Суб’єтивні похибки проявляються в результаті особ­ливостей самого спостерігача. Наприклад, при підрахунку поділок шкали різні люди по-різному оцінюють одне і те саме положення стрілки. Один схильний завжди занижувати покази, інший — за­вищувати їх.

Методичні похибки виникають через недоліки самого методу вимі­рювання або через неточність застосованих спрощених формул. Скажі­мо, при непрямому вимірюванні площі перерізу круглого стержня прямим вимірюванням діаметра з наступим обчисленням площі clip_image032 результат буде із систематичною методичною похибкою через обмежене число знаків і значення числа clip_image034.

Інструментальні похибки властиві усім вимірювальним приладам і мірам. Ці похибки виникають у результаті допущених при виготовленні і градуюванні ЗВ порушень технології при нанесенні міток на шкали стрілочних приладів, за рахунок різних відхилень при підгонці дійсних значень ФВ до номінального. Наприклад, додаткових резисторів, при визначенні коефіцієнта трансформації, площі поршня у манометрів. При використанні таких засобів вимірювальної техніки усі виміри будуть супроводжуватися постійною похибкою.

За характером зміни у часі систематичні похибки поділяються на постійні, прогресивні, періодичні.

Постійні похибки. До них належать такі, які тривалий час за­лишаються незмінними і на протязі вимірювального експеримету є постійними.

Прогресивні похибки. Це такі похибки, які в процесі даної серії вимірювань неперервно зростають або зменшуються, тобто є функцією часу.

Періодичні похибки. До їх числа належать систематичні похибки, значення яких є періодичною функцією або часу, або самої вимірюваної величини.

За місцем виникнення похибки вимірювання розподіляються на ін­струментальні і методичні.

Інструментальна похибка. Складова похибки вимірювання, зумовлена властивостями засобів вимірювальної техніки.

Методична похибка. Складова похибки вимірювання, що зумовлена неадекватністю об’єкта вимірювання та його моделі, прийнятою при вимірюванні.

Інструментальна похибка складається з похибки засобів вимірювання та похибки від їх взаємодії з об’єктом вимірювання.

Похибка від взаємодії. Складова інструментальної похибки, що виникає внаслідок впливу засобів вимірювальної техніки на стан об’єкту вимірювання.

Похибка засобів вимірювальної техніки. Складова інструментальної похибки, що виникає внаслідок наявності похибки певного засобу вимірювання.

Похибки засобів вимірювальної техніки в свою чергу поділяються на абсолютні, відносні та зведені, систематичні та випадкові, адитивні, мультиплікативні і нелінійні, основні і додаткові, статичні і динамічні.

Абсолютною похибкою засобу вимірювань називають різницю між показом засобу вимірювань та істинним значенням вимірюванної величини за відсутності методичних похибок і похибок від взаємодії засобу вимірювань з об’єктом вимірювання

Відносною похибкою засобу вимірювань називають відношення абсолютної похибки засобу вимірювань до істинного значення вимірюванної величини

Зведеною похибкою засобу вимірювань називають відношення абсолютної похибки засобу вимірювань до нормованого значення

Основна похибка — похибка засобу вимірювальної техніки за нормальних умов його використання.

Додаткова похибка — похибка засобу вимірювальної техніки, яка додатково виникає під час використання засобу вимірювань в умовах відхилення хоча б однієї з впливних величин від нормального значення або її виходу за границі нормальної зони значень.

Адитивна — складова абсолютної похибки засобу вимірювальної техніки, яка не залежить від вимірюванної величини.

Мультиплікативна — складова похибки засобу вимірювальної техніки, яка пропорційна вимірюваній величині.

Нелінійна — складова похибки засобу вимірювальної техніки, яка нелінійно залежить від вимірюваної величини.

Систематична похибка засобу вимірювання – складова похибки засобу вимірювання, яка є постійною постійною під час проведення вимірювань або змінюється за певним законом.

Випадкова похибка засобу вимірювання – складова похибки засобу вимірювання, яка під час проведення вимірювань змінюється випадково.

Динамічна похибка — складова похибки, що виникає додатково до статичної під час динамічних вимірювань.

Статична похибка – похибка засобу вимірювання, що виникає при проведенні статичних вимірювань.

Імовірність появлення випадкових похибок. При проведенні вимірювань разом з детермінованими процесами виникають стохастичні процеси, для яких неможна передбачити ступінь їхньої дії і характер ФВ, що впливає на результат виміру. При оцінці значення ФВ, що вимірюється, говорять не про одне її фіксоване значення, а про область, у якій можуть знаходитися значення вимірюваної ФВ. Отже, при повторних вимірах через зміну характеру і інтенсивності впливаючих ФВ, щораз буде з’являтися новий результат вимірювання.

Тому результати вимірювань слід розглядати як випадкові величини, які підкоряються визначеним закономірностям, що з’ясовуються при обробці ряду результатів багатократних вимірювань. Одержані результати відносяться до випадкових величин і характер їх поведінки описується теорією імовірностей і математичної статистики.

Проведемо ряд вимірювань ФВ X. Під дією випадкових похибок одержимо п декілька відмінних один від одного результатів, що займуть деякий діапазон значень. Розіб’ємо весь інтервал значень на декілька піддіапазонів, що мають досить малі кроки квантування. Можна згрупувати результати вимірів у ці піддіапазони, кожний із який буде характеризуватися кількістю результатів вимірювань, що попали до нього. На основі отриманих результатів побудуємо гістограмму розподілу результатів вимірів у вигляді, зображеному на рис. 2. Висота прямокутників визначається частотою р появи результатів у кожному піддіапазоні. При зменшенні ширини інтервалів до нуля гістограмма перейде в плавну криву, яка називається кривою щільності розподілу імовірностей (рис. 3).

clip_image036 clip_image038

Рис. 2. Рис. 3.

Центр розподілу результатів вимірювання називається математичним сподіванням clip_image040 величини Х і наближається, якщо немає систематичної похибки clip_image042, до істинного значення вимірюваної фізичної величини clip_image044.

Якщо змінити умови вимірів і застосувати інші ЗВ, то форма гістограми і кривої щільності розподілу змінюється. У випадку застосування більш точного ЗВ крива підніметься в центрі і буде крутіше спадати при видаленні від нього і, навпаки, вона зменшиться в центрі, збільшиться розмах коливань результатів вимірів, коли буде використано менше точний ЗВ.

Припустимо, що виконано ряд із п рівноточних вимірювань величини: X. Вважаючи (рис. 4), що число вимірів, укладених в інтервалі від Х до Х + dx, пропорційно числу вимірів n, знайдемо число результатів dn, які увійшли в інтервал dx:

clip_image046 . (8)

У (8) невідомої є clip_image048висота заштрихованого стовпчика, що називають щільністю розподілу імовірностей випадкової величини Х, тобто щільністю розподілу результатів вимірювань.

clip_image050

Рис. 4.

Перетворимо (8) до вигляду

clip_image052. (9)

Новий вираз (9) показує імовірність появи результатів вимірів в інтервалі dx. Функція clip_image048[1] може мати будь-який закон зміни. З її допомогою можна знайти імовірність Р того, що результати виміру потраплять в інтервал від ХН до ХВ, для чого диференціал імовірності clip_image054 необхідно проінтегрувати:

Рclip_image056 , (10)

де ХН, ХВ — нижня і верхня межа інтервалу.

Імовірність попадання результатів вимірювання величини Х в діапазоні з нижньої ХН і верхньої ХВ межами можна записати так:

Рclip_image058 . (11)

Ліва частина цього виразу показує тільки імовірність події, що знаходиться в діапазоні від ХН до ХВ. Права частина також показує імовірність цієї події, але додатково ще вказує щільність розподілу імовірності. Права частина (11) більш повна, ніж ліва. Тому ліву частину можна назвати неповною формою представлення результатів вимірювання.

Нормальний закон розподілу. Якщо випадкова похибка є результатом впливу більш ніж чотирьох впливаючих ФВ, рівновеликих і незалежних, які викликають похибки, що мають будь-які закони розподілу, то закон розподілу випадкової композиційної похибки наближається до так називаного нормального закону розподілу імовірностей.

Нормальний закон розподілу похибок має такі дві властивості:

— число позитивних похибок дорівнює числу негативних — розподіл симетричний;

— малі похибки зустрічаються частіше, ніж великі, поява дуже великих похибок — малоймовірна подія.

Нормальний закон розподілу називають також законом Гауса. Щільність розподілу імовірності представляється формулою

clip_image060 (12)

де clip_image062- середнє квадратичне відхилення (СКВ) випадкової величини Х.

Координатою центру ваги фігури, яка обмежена кривої щільності розподілу і віссю абсцис (рис. 4), буде математичне сподівання М(Х) розглянутої сукупності випадкових величин Х, яким є ряд результатів равноточных повторних вимірювань.

Якщо вилучити з М(Х) істинне значення вимірюваної величини ХІ, то одержимо значення систематичної похибки:

clip_image064 (13)

Систематична похибка clip_image042[1] в цьому випадку розглядається як постійна величина. Якщо clip_image042[2]= 0, то clip_image067, і математичне сподівання збігається з істинним значенням ФВ, що вимірюється.

Значення випадкових похибок clip_image069, що входять у результат і-го вимірюваня, можна одержати з виразу

clip_image071. (14)

Виходячи з цієї залежності, можна, віднімаючи від результатів повторних вимірів (X1, X2, … Xі) значення математичного сподівання М(Х), одержати новий ряд випадкових похибок clip_image073, clip_image075, clip_image077. Цей ряд має щільність розподілу, що за формою співпадає з розподілом величини X. Його центр буде зміщеним по осі абсцис на величину, рівну М(Х). Аналітичне вираження для кривої, наведеної на рис. 5, буде мати вигляд

clip_image079 (15)

clip_image081

Рис.5.

Імовірність перебування похибки в інтервалі від clip_image083 до clip_image085 буде визначатися виразом

Рclip_image087 (16)

Формулу закону Гауса часто видозмінюють, ввівши нормовану безрозмірну величину g = clip_image089:

Р= clip_image091 (17)

Цей інтеграл не виражається через елементарні функції. Для зручності він був протабульований математиком Фішером, що склав таблиці для значень інтеграла:

Ф(g)= clip_image093. (18)

У деяких таблицях доводиться подвоєне значення Ф(g). У якості нормованої безрозмірної величини взята величина, рівна g, що виражається через межі довірчого інтервалу clip_image095, так що g =clip_image097 .

Інтеграл Ф(g) називають нормованою функцією Лапласа. Для крайніх значень справедливі такі рівності:

clip_image099

Значення інтеграла Ф(g) наводяться у довідниках з математики.

Розглянемо деякі особливості нормального розподілу похибок. На рис. 6 наведено криву нормального розподілу.

clip_image101

Рис. 6.

Якщо вважати, що вся площа між кривої щільності розподілу і віссю абсцис дорівнює 100%, то площа, обмежена кривою і вертикалями, проведеними через точки з значеннями а = ±2clip_image062[1] , буде дорівнювати 95 %. Поза цією площею будуть похибки інших 5% результатів. Між кривою і вертикалями, проведеними через точки а = ±3clip_image062[2] , і віссю абсцис, буде знаходитися 99,73% площі. З цього випливає що якщо а = ±3clip_image062[3] , то імовірність попадання похибки результатів виміру в цей інтервал буде дорівнювати Р =0. 9973.

Довірчим інтервалом називається інтервал, в який похибка попадає з наперед заданою імовірністю.

Так для нормального закону розподілу для Р = 0. 9973 довірчий інтервал дорівнює ±3clip_image062[4]

Середнє арифметичне значення результатів багаторазових вимірювань. Представимо i-й результат вимірювання у вигляді

clip_image104 (19)

Якщо провести п повторних вимірів і знайти їх суму, то середнє арифметичне значення ряду результатів буде представлятися виразом

clip_image106 (20)

Як видно з цього виразу, середнє арифметичне значення ряду вимірів clip_image108 буде містити clip_image044[1], систематичну похибку і усереднену випадкову складову похибки. При збільшенні числа п, коли пclip_image111 , усереднена випадкова похибка

clip_image113 і clip_image115. (21)

Якщо clip_image042[3]= 0, то тоді clip_image117. З цього випливає, що середнє арифметичне значення ряду вимірювань при збільшенні їх кількості прямує до істинного значення вимірюваної величини clip_image044[2] або до її математичного сподівання:

clip_image120 (22)

У звичайних умовах, коли clip_image122, ми маємо тільки оцінку математичного сподівання, і в якості такої оцінки приймається середнє арифметичне clip_image108[1].

Середнє квадратичне відхилення (СКВ) результатів вимірювання. В функції розподілу імовірності для нормального закону розподілу є символ clip_image062[5], що називається середнім квадратичним відхиленням. Середнє квадратичне відхилення визначається виразом

clip_image125 (23)

Однак практичне визначення по формулі clip_image127 неможливо, тому що невідомі ні значення clip_image044[3], ні математичне сподівання М(х). Тому доводиться скористатися середнім арифметичним значенням. Тоді значення СКВ визначається

clip_image130 (24)

Знайдене значення СКВ характеризує будь-яке разове вимірювання, що входить у ряд значень Х1, Х2, Х3… .Хn.

Середнє квадратичне відхилення середнього арифметичного значення результатів вимірювань. Відзначено, що при одержанні виразу для середнього арифметичного значення вимірюваної величини clip_image108[2] відбувається усереднення випадкових похибок. Тому clip_image108[3] характеризується своїм СКВ S, що обчислюють по формулі

clip_image133 (25)

тобто при збільшенні числа вимірів у n разів СКВ S clip_image108[4]зменшиться в clip_image135 разів.

Непрямі вимірювання. Непрямі вимірювання складаються із власне прямих вимірювань ФВ Х1, Х2 і Хn, які називаються вимірюваними аргументами, і розрахунків, коли знаходять шукану величину Z і параметри її точності. Шукана величина Z має наступний зв’язок з вимірюваними аргументами:

clip_image137 (26)

Розглянемо найбільше простий випадок непрямих вимірів, коли є лінійна залежність між шуканою величиною Z і вимірюваними аргументами. Припустимо, що всі вимірювані аргументи не взаємозалежні, вони некорельовані. Припустимо, також, що при проведенні вимірювань виникнули тільки випадкові похибки, а систематичні похибки виключені. У цьому випадку :

clip_image139 (27)

де clip_image141- істинне значення шуканої ФВ, clip_image143- істинні значення вимірюваних аргументів.

Щоб оцінити clip_image145, розкладемо попередній вираз в ряд Тейлора і після спрощень отримаємо

clip_image147 (28)

де значення m1, m2… називають коефіцієнтами впливу похибки прямого вимірювання на сумарну похибку непрямого вимірювання, їх визначають по формулі

clip_image149 (29)

Розглянемо подальшу методику обробки результатів непрямих вимірювань, застосовувану головним чином для випадків, коли є нормальний розподіл щільності результатів.

При багаторазових вимірюваннях значення кожного аргументу знаходимо як середнє арифметичне значення

clip_image151 (30)

Значення шуканої величини знаходимо по формулі

clip_image153 (31)

Вважаючи, що розподіл похибок у всіх аргументів підпорядковано нормальному закону, визначаємо СКВ кожного аргументу.

clip_image155 (32)

Визначаємо коефіцієнти впливу кожного аргументу:

clip_image157 (33)

Нарешті, СКВ для Z можна знайти за формулою

clip_image159 (34)

Вважаємо, що закон розподілу сумарної похибки Z також буде нормальний.

Теоретичне визначення середньоквадратичного відхилення та математичного сподівання. Вище вказані вирази застосовуються при обробці результатів експериментальних данних. У випадку, коли відомий аналітичний вираз для закону розподілу випадкової величини, її математичне сподівання

clip_image161, (35)

де р(Х) – аналітичний вираз закону розподілу випадкової величини Х.

Середнє квадратичне відхилення цієї величини

clip_image163. (36)

Композиція законів розподілу. Особливості законів розподілу випадкових похибок вимірювань полягають в їх великій кількості. Дана обставина пояснюється тим, що результуюча похибка засобу вимірювальної техніки є сумою декількох складових. Якщо ці складові розглядати як випадкові величини, то сумування складових похибок зводиться до сумування випадкових величин. Але під час сумування випадкових величин закон їх розподілу суттєво змінюють свою форму.

Закон розподілу суми незалежних випадкових величин clip_image165, що мають відповідні розподіли clip_image167 і clip_image169, називається композицією і представляється інтегралом згортки

clip_image171. (37)

Обробка результатів вимірювань з використанням розподілу Стюдента. У випадку, коли вимірювана величина розподілена за нормальним законом і немає можливості провести багаторазові вимірювання, використовують розподіл Ст’юдента. Якщо число вимірювань clip_image173, то довірчий інтервал clip_image175 випадкової похибки при заданих ймовірності Р і середньому квадратичному відхиленні середнього арифметичного clip_image177 визначається за фор­мулою Ст’юдента

clip_image179, (38)

де clip_image181- коефіцієнт розподілу Стьюдента, який залежить від заданої ймовірності Р і числа вимірювань n. Значення clip_image183 знаходиться за результатами невеликої кількості вимірювань за виразом (25).

Аналітичний вираз для закону розподілу Ст’юдента :

clip_image185, (39)

де clip_image187- гамма-функція;

При n>30 розподіл Ст’юдента майже не відрізняється від нормального.

Значення коефіцієнтів Ст’юдента наведено у табл. 1.

Таблиця 1

Значення коефіцієнтів Ст’юдента

Кількість вимірювань

n

Довірча ймовірність

(P = 0.95)

Довірча ймовірність

(P = 0.99)

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

3.182

2.776

2.571

2.447

2.367

2.306

2.262

2.228

2.179

2.145

5.841

4.604

4.032

3.707

3.500

3.355

3.250

3.169

3.055

2.997

Представлення результатів вимірювань. Для представлення абсолютної похибки результатів користуються однієї зі стандартних форм, згідно до ДСТУ 2681-94.

Перша форма. Результат вимірювання представляється числом А в одиницях вимірюваної величини. Сумарна абсолютна похибка clip_image189 в тих самих одиницях обмежується інтервалом (від нижньої clip_image191 до верхньої clip_image193 границі), в якому з вказаною ймовірністю Р знаходиться сумарна похибка (тобто наводиться довірчий інтервал і відповідна йому імовірність).

Друга форма. Наводиться значення результатів вимірювання А, вказується верхня і нижня (clip_image195, clip_image197) границі інтервала, в якому може знаходитись систематична похибка, імовірність цієї події, дається оцінка СКВ випадкової складової похибки і умовне позначення стандартної апроксимації функції розподілу щільності ймовірності випадкової похибки.

Третя форма. Наводиться значення результату вимірювання, вказується СКВ випадкової і систематичної похибки, наводяться умовні назви стандартних функцій розподілу щільності ймовірності.

Четверта форма. Наводиться значення результату вимірювання, наводяться повні функції розподілу як для випадкових, так і для систематичних похибок у вигляді відповідних таблиць.

Оставьте комментарий к статье