Общая теория измерений. Хамханова Д.Н. - 37 стр.

UptoLike

Составители: 

73
()
=
bxпри
bxaпри
ab
ax
xaпри
xF
1
0
Случай 3. Неизвестно какому закону распределения
подчиняется отсчет, следовательно, и показание. Допус-
тим, что среднее квадратическое отклонение равно
х
σ
.
Известно точное значение аддитивной поправки
i
θ
.
В данном случае неизвестен закон распределения
вероятности результата измерения, а известно лишь его
среднее квадратическое отклонение
хQ
σ
σ
=
.
Вероятность того, что при любом законе
распределения вероятности результат однократного
измерения окажется за пределами доверительного
интервала, равна:
{}
()() ()()
+
+=
Q
Q
tQ
tQ
Qi
QdQpQdQptQQp
σ
σ
σ
. (29)
Введем в рассмотрение функцию, представленную на
рис. 13:
()
+
+
=
Q
QQ
Q
tQQпри
tQQtQпри
tQQпри
Q
σ
σσ
σ
ζ
1
0
1
(30)
Формулу (30) можно записать следующим образом:
{}
()()()
= QdQpQtQQp
Qi
ζσ
. (31)
Результат интегрирования не уменьшится, если
74
функцию
(
)
Q
ζ
заменить квадратичной функцией:
2
Q
t
QQ
σ
, которая во всех
Q
не меньше
()
Q
ζ
.
Тогда вероятность того, что
QQ
i
окажется за
пределами
Q
t
σ
, равна:
{}
()
()
()()
2
2
2
11
t
QdQpQQ
t
tQQp
Q
Qi
=
σ
σ
(32)
Рисунок 13
Следовательно, вероятность того, что результат
однократного измерения
i
Q
не отличается от среднего
значения при любом законе распределения не больше чем
наполовину доверительного интервала, равна:
{
}
2
1
1
t
tQQtQp
QiQ
+
σσ
. (33)
Эта формула носит название неравенства П.Л.
Q
tQ
σ
Q
tQ
σ
+
Q
(
)
Q
ζ
1
0
         0                                                                  функцию ζ (Q          ) заменить квадратичной функцией:
                при    a ≤ x
                                                                                      Q − Q      
                                                                                                       2
                                                                                                           , которая во всех             Q     не меньше
          x − a                                                                                 
                                                                                                  
F (x ) =           при    a ≤ x ≤ b                                                    tσ Q      
          b − a                                                             ζ (Q     ).
          1 при      x ≥ b                                                           Тогда вероятность того, что Q                  − Q       окажется за
                                                                                                                               i

      Случай 3. Неизвестно какому закону распределения                       пределами t σ     Q   , равна:
подчиняется отсчет, следовательно, и показание. Допус-
                                                                                  {                    } (tσ1 ) ∫ (Q − Q )
                                                                                                                        ∞
                                                                                                                                                      1
                                                                                                                                     p (Q )d (Q ) =
                                                                                                                                2
тим, что среднее квадратическое отклонение равно                 σ       .    p Q i − Q ≥ tσ Q ≤                    2
                                                                                                                                                         (32)
                                                                     х
                                                                                                               Q        −∞
                                                                                                                                                      t2
Известно точное значение аддитивной поправки θ i .
     В данном случае неизвестен закон распределения                                                        ζ (Q )
вероятности результата измерения, а известно лишь его
среднее квадратическое отклонение σ Q = σ х .
     Вероятность того, что при любом законе
распределения вероятности результат однократного
измерения окажется за пределами доверительного                                             1
интервала, равна:
                              Q − tσ Q

p {Q                    }= ∫ p (Q )d (Q ) + ∫ p (Q )d (Q ) . (29)
                                                      ∞

       i   − Q ≥ tσ Q
                                −∞                 Q + tσ Q

      Введем в рассмотрение функцию, представленную на                                     0
рис. 13:
            1                                                                                                 Q − tσ Q                  Q + tσ Q         Q
                     при            Q ≤ Q − tσ Q
            
                                                                                                                       Рисунок 13
   ζ (Q ) =  0         при         Q − tσ Q ≤ Q ≤ Q + tσ Q      (30)
                                                                                 Следовательно, вероятность того, что результат
            1       при            Q ≥ Q + tσ Q                             однократного измерения Q i не отличается от среднего
            
           Формулу (30) можно записать следующим образом:                    значения при любом законе распределения не больше чем
                                                                             наполовину доверительного интервала, равна:
       {                             } = ∫ ζ (Q ) p (Q )d (Q ) . (31)
                                         ∞
  p Q i − Q ≥ tσ
                                                                                   p {Q − t σ Q ≤ Q i ≤ Q + t σ Q } ≥ 1 − 2 . (33)
                                Q                                                                                          1
                                         −∞                                                                               t
           Результат интегрирования не уменьшится, если                           Эта формула носит название неравенства П.Л.

                                                                     73      74