Контрольная работа

Контрольная работа Статистическая обработка результатов прямых многоразовых измерений с независимыми равноточными

Работа добавлена на сайт bukvasha.net: 2015-10-25

Поможем написать учебную работу

Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.

Предоплата всего

от 25%

Подписываем

договор

Выберите тип работы:

Скидка 25% при заказе до 11.11.2024


Розрахунково-графічне завдання

з теми:

«Статистична обробка результатів прямих багаторазових вимірювань з незалежними рівноточними спостереженнями»

Виконала:

Студентка групиАП-48б

Арсентьєва К.Г.

Харків 2010

Исходные данные

Экспериментально получены результаты серии наблюдений напряжения U постоянного размера. Результаты наблюдений считаются независимыми и равноточными (по условиям эксперимента). В общем случае они могут содержать систематическую и случайную составляющие погрешности измерений. Указана доверительная вероятность P=0,95 результата измерения.

Задание

По результатам многократных наблюдений определить наиболее достоверное значение измеряемой физической величины и его доверительные границы.

Таблица 1

U(1)=170.02

U(17)=170.20

U(2)=170.41

U(18)=170.30

U(3)=169.95

U(19)=169.59

U(4)=170.17

U(20)=169.95

U(5)=169.95

U(21)=169.77

U(6)=170.01

U(22)=169.84

U(7)=170.26

U(23)=169.95

U(8)=190.23

U(24)=159.84

U(9)=169.84

U(25)=170.33

U(10)=169.73

U(26)=169.73

U(11)=169.74

U(27)=169.91

U(12)=170.21

U(28)=170.35

U(13)=169.76

U(29)=170.20

U(14)=169.67

U(30)=169.88

U(15)=169.83

U(31)=169.60

U(16)=170.35

U(32)=170.50

Доверительная вероятность: P= 0, 99

Доверительные границы:

Разрядность: 5 разрядов*

Количество наблюдений: n = 32

Обработка результатов измерений

Анализируем серию наблюдений на наличие промахов. Если они имеются, то их необходимо исключить из дальнейшей обработки.

При анализе обнаружен один промах U(8)=190.23 и U(24)=159.84 (В). Исключим его из результатов измерений.

Таблица 2

U(1)=170.02

U(16)=170.20

U(2)=170.41

U(17)=170.30

U(3)=169.95

U(18)=169.59

U(4)=170.17

U(19)=169.95

U(5)=169.95

U(20)=169.77

U(6)=170.01

U(21)=169.84

U(7)=170.26

U(22)=169.95

U(8)=169.84

U(23)=170.33

U(9)=169.73

U(24)=169.73

U(10)=169.74

U(25)=169.91

U(11)=170.21

U(26)=170.35

U(12)=169.76

U(27)=170.20

U(13)=169.67

U(28)=169.88

U(14)=169.83

U(29)=169.60

U(15)=170.35

U(30)=170.50

Проверим соответствие экспериментального закона распределения нормальному закону.

Для этого используем составной критерий согласия. Он включает в себя два независимых критерия, их обозначают I и II. Первый из этих критериев (критерий I) обеспечивает проверку соответствия распределения экспериментальных данных нормального закона распределения вблизи центра распределения, а второй критерий (критерий II) – на краях распределения. Если при проверке не удовлетворяется хотя бы один из этих критериев, то гипотеза о нормальности распределения результатов наблюдений отвергается.

Для проверки гипотезы о нормальности распределения исходной серии результатов наблюдений по критерию I вычисляют параметр d, определяемый соотношением:

(1),

где (В) – среднее арифметическое результатов наблюдений Ui , ;

(В) – смещённая оценка СКО результатов наблюдений Ui, .

Для облегчения дальнейших расчетов сведём значения и в таблицу:

Таблица 3

i

1.

0.02

0.0004

0.02

2.

0.41

0.1681

0.41

3.

-0.05

0.0025

0.05

4.

0.17

0.0289

0.17

5.

-0.05

0.0025

0.05

6.

0.01

0.0001

0.01

7.

0.26

0.0676

0.26

8.

-0.16

0.0256

0.16

9.

-0.27

0.0729

0.27

10.

-0.26

0.0676

0.26

11.

0.21

0.0441

0.21

12.

-0.24

0.0576

0.24

13.

-0.33

0.1089

0.33

14.

-0.17

0.0289

0.17

15.

0.35

0.1225

0.35

16.

0.20

0.04

0.20

17.

0.30

0.09

0.30

18.

-0.41

0.1681

0.41

19.

-0.05

0.0025

0.05

20.

-0.23

0.0529

0.23

21.

-0.16

0.0256

0.16

22.

-0.05

0.0025

0.05

23.

0.33

0.1089

0.33

24.

-0.27

0.0729

0.27

25.

-0.09

0.0081

0.09

26.

0.35

0.1225

0.35

27.

0.20

0.04

0.20

28.

-0.12

0.0144

0.12

29.

-0.4

0.16

0.4

30.

0.5

0.25

0.5


Рассчитаем параметр d в соответствии с формулой (1):

Результаты наблюдений Ui считаются распределёнными по нормальному закону, если выполняется следующее условие

,

где , - квантили распределения параметра d. Их находят по таблице П.1 α-процентных точек распределения параметра d по заданному объёму выборки n и принятому для критерия I уровню значимости α1. Выберем α1 и α2 из условия α≤α12, где α=1-Р=1-0,99=0,01.

α1=0,02 и α2=0,01.

Для n=15,р=0,95, α=0,02

a)Для n=30,P=0.99 .

26

0.8901

30

У

31

0.8827

Проведём интерполяцию:

Y(d )=0.8901+0.8(0.8827-0.8901)=0.8901-0.0059=0.8842

Для n=30,P=0.99

26

0.7040

30

У

31

0.7110

Проведём интерполяцию:

Y( )=0,7040+0,8(0,7110-0,7040)=0,7040+0,0056=0,7096

0,7096<0,8643<0,8842

Распределение результатов наблюдений соответствует критерию I.

По критерию II, распределение результатов наблюдений соответствует нормальному закону распределения, если не более m разностей превзошли значение

,

где (В) – несмещенная оценка СКО результатов наблюдений Ui;

- верхняя квантиль распределения интегральной функции нормированного нормального распределения, соответствующая доверительной вероятности Р2. Значение m и Р2 находим по числу наблюдений n и уровню значимости α2 для критерия II по таблице П.2 приложения. m=2, Р2=0,99. Затем вычисляем:

По таблице П.3 приложения интегральной функции нормированного нормального распределения находят , соответствующее вычисленному значению функции Ф(): при Ф()=0,995;=2,82;

=2,82*0,2597=0,7323 (В).

Ни одно значение не превосходит величину , следовательно распределение результатов наблюдений удовлетворяет и критерию II, поэтому экспериментальный закон распределения соответствует нормальному закону.

Проведём проверку грубых погрешностей результатов наблюдений (оценки анормальности отдельных результатов наблюдений). Для этого:

а) Составим упорядоченный ряд результатов наблюдений, расположив исходные элементы в порядке возрастания, и выполним их перенумерацию:

Таблица 4

U(1)=169.59

U(16)=169.95

U(2)=169.60

U(17)=169.95

U(3)=169.67

U(18)=170.01

U(4)=169.73

U(19)=170.02

U(5)=169.73

U(20)=170.17

U(6)=169.74

U(21)=170.20

U(7)=169.76

U(22)=170.20

U(8)=169.77

U(23)=170.21

U(9)=169.83

U(24)=170.26

U(10)=169.84

U(25)=170.30

U(11)=169.84

U(26)=170.33

U(12)=169.88

U(27)=170.35

U(13)=169.91

U(28)=170.35

U(14)=169.95

U(29)=170.41

U(15)=169.95

U(30)=170.50

б) Для крайних членов упорядоченного ряда U1 и U15, которые наиболее удалены от центра распределения (определяемого как среднее арифметическое Ū этого рядя) и поэтому с наибольшей вероятностью могут содержать грубые погрешности, находим модули разностей =(В) и =(В), и для большего из них вычисляем параметр:

в) Для n=30, из таблицы 4 определим =3,071.

Так как ti< tT, поэтому грубых результатов нет.

Вычислим несмещенную оценку СКО результата измерения в соответствии с выражением:

(В).

Определим доверительные границы случайной составляющей погрешности измерений с многократными наблюдениями в зависимости от числа наблюдений n 30 в выборке, не содержащей анормальных результатов, по формуле: , где Z– коэффициент по заданной доверительной вероятности Р=0,99 ; Z =2,58

(В).

Определим доверительные границы суммарной не исключённой систематической составляющей погрешности результатов измерений с многократными наблюдениями:

(В).

Определим доверительные границы суммарной (полной) погрешности измерений с многократными наблюдениями.

Так как , тогда

В.

Запишем результат измерений с многократными наблюдениями:

U= (170,000±0,151) В; Р=0,99


1. Реферат Уинстон Черчилль 2
2. Реферат Бюджет предприятия
3. Реферат Молдавские вина
4. Курсовая на тему Разработка проекта организации механического цеха
5. Контрольная работа на тему Решение задач по высшей математике
6. Реферат Основные понятия, предмет и система дисциплины Правоохранительные органы
7. Реферат Бюджетне право і бюджетний устрій
8. Реферат Учёт выпуска и реализации готовой продукции
9. Реферат на тему Internet Privacy Essay Research Paper Internet Privacy
10. Контрольная работа на тему Малое предпринимательство