Обнаружение грубых погрешностей

Тема 6. Обнаружение грубых погрешностей. Систематические погрешности

Вопросы лекции:

Ø Обнаружение грубых погрешностей

Ø Классификация систематических погрешностей

Ø Способы обнаружения систематических погрешностей

Ø Введение поправок. Неисключенная систематическая погрешность

Грубыми называют погрешности, явно превышающие по своему значению погрешности, оправданные условиями проведения эксперимента.

Для их устранения желательно еще перед измерениями определить значение искомой величины приближенно, с тем чтобы в дальнейшем можно было сконцентрировать внимание лишь на уточнении предварительных данных. Если оператор в процессе измерений обнаруживает, что результат одного из наблюдений X_i резко отличается от других, и находит причины этого, то он, конечно, вправе отбросить этот результат и провести повторные измерения. Но необдуманное отбрасывание резко отличающихся от других результатов может привести к существенному искажению характеристик рассеивания ряда измерений, поэтому повторные измерения лучше проводить не взамен сомнительных, а в дополнение к ним.

Содержит ли данный результат наблюдений грубую погрешность, решается общими методами проверки статистических гипотез:

Проверяемая гипотеза состоит в утверждении, что результат наблюдения не содержит грубой погрешности, т.е. является одним из значений случайной величины Х с законом распределения , статистические оценки параметров которого предварительно определены. Сомнительным может быть в первую очередь лишь наибольший X_max или наименьший X_min из результатов наблюдений. Поэтому для проверки гипотезы следует воспользоваться распределениями величин

или .

Функции их распределения определяют методами теории вероятностей. Они совпадают между собой и для нормального распределения результатов наблюдений протабулированы.

Если вычисленное по опытным данным значение ν окажется меньше ν_а, то гипотеза принимается; в противном случае ее следует отвергнуть как противоречащую данным наблюдений. Тогда результат X_max или соответственно X_min приходится рассматривать как содержащий грубую погрешность и не принимать его во внимание при дальнейшей обработке результатов наблюдений.

Дата добавления: 2014-01-07