ВУЗ:
Составители:
измерении. При этом в достаточно широких
предположениях ошибка, обусловленная случайными
отклонениями, подчиняется известному закону
распределения Гаусса.
Согласно закону Гаусса, называемому также
нормальным законом, вероятность в результате
измерения величины x получить значение в пределах
x, x ± dx равна
dxedxxW
x
2
2
2
)(
2
1
)(
σ
α
σπ
−
−
=
, (5.1)
где α=
x
= M[x] - математическое ожидание
величины x, σ
2
= D[x]– дисперсия величины x.
Дисперсия характеризует ошибки отдельного
измерения и является характеристикой
экспериментальной установки и методики измерений.
Чем грубее измерения (больше разброс), тем больше
дисперсия. Величина
[
]
xD=
σ
называется
среднеквадратичной ошибкой измерения.
В большинстве случаев дисперсия заранее
неизвестна и может быть определена только из
разброса результатов измерения. Приближенно
принимают дисперсию равной среднему квадрату
отклонений результатов измерений от их среднего
значения
NxxxxxD
n
i
i
/)()()(
1
222
⎟
⎠
⎞
⎜
⎝
⎛
−=−==
∑
=
σ
, (5.2)
где
N
x
x
i
∑
=
- среднее значение, полученное в
данной серии измерений, N – число измерений.
93
измерении. При этом в достаточно широких
предположениях ошибка, обусловленная случайными
отклонениями, подчиняется известному закону
распределения Гаусса.
Согласно закону Гаусса, называемому также
нормальным законом, вероятность в результате
измерения величины x получить значение в пределах
x, x ± dx равна
( x −α ) 2
1 −
W ( x)dx = e 2σ 2
dx , (5.1)
2π σ
где α= x = M[x] - математическое ожидание
величины x, σ2 = D[x]– дисперсия величины x.
Дисперсия характеризует ошибки отдельного
измерения и является характеристикой
экспериментальной установки и методики измерений.
Чем грубее измерения (больше разброс), тем больше
дисперсия. Величина σ = D[x ] называется
среднеквадратичной ошибкой измерения.
В большинстве случаев дисперсия заранее
неизвестна и может быть определена только из
разброса результатов измерения. Приближенно
принимают дисперсию равной среднему квадрату
отклонений результатов измерений от их среднего
значения
⎛ n
⎞
σ2 = D(x) = (x − x)2 = ⎜∑(xi − x)2 ⎟ / N , (5.2)
⎝ i=1 ⎠
где x =
∑x i
- среднее значение, полученное в
N
данной серии измерений, N – число измерений.
93
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 92
- 93
- 94
- 95
- 96
- …
- следующая ›
- последняя »
