КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Параметры распределения РИ и ПИ
Описание случайных погрешностей с помощью функции распределения наиболее правильно, однако определить функцию в большинстве случаев по экспериментальным данным невозможно, поэтому на практике при нормировании случайных РИ и ПИ принимают значения числовых величин, которые называются начальными и центральными моментами. В теории вероятности начальными моментами порядка R случайной величины Х определяют по формуле: . (2.23) Практическое значение имеет начальный момент I-го порядка, R=1, который называется математическим ожиданием и определяется для непрерывных и дискретных величин по следующим формулам: – для непрерывных величин ; (2.24) – для дискретных случайных величин , (2.25) где Pi – вероятность появления конкретного результата наблюдения ki. Центральный момент II-го порядка, R=2, называется дисперсией (Dx) случайной величины Х. Определяется по формуле: – для непрерывной случайной величины Х , (2.26) где Мх – математическое ожидание, определяется выражением (2.24); – для дискретных случайных величин , (2.27) где Мх – математическое ожидание, определяется выражением (2.25). В выражениях (2.27), (2.26) скобка представляет собой согласно рис. 2.11. квадрат случайной погрешности единичного измерения: . (2.28) Это позволяет утверждать, что дисперсия (2.29) представляет собой математическое ожидание квадратной случайной погрешности, т.е. характеризует рассеяние результатов конкретных РИ единичных Хі от математического ожидания Мх, принятого за результат групового измерения. Размерность дисперсии: . (2.30) Это неудобно, поскольку принято отклонение величин характеризовать в тех же величинах, что и сами измерения. Исходя из этого, в качестве меры рассеивания случайных РИ Хi от математического ожидания применяют среднеквадратическое отклонение (СКО) δх , определяемые по формуле δх=. (2.31) Размерность СКО: . (2.32) δх представляет собой очень важную характеристику случайной ПИ. Она фактически выражается через СКО, что будет показано далее, поэтому задача вычисления СКО δх представляет собой третью важную задачу математической обработки задачи после расчёта Мх и поправок , .
Дата добавления: 2014-01-07; Просмотров: 264; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |