Автор: Пользователь скрыл имя, 04 Ноября 2012 в 17:55, лекция
К суммированию погрешностей, вызванных теми или другими факторами, влияющими на характеристики средств измерений или их компонентов, а также на результат измерительной процедуры, прибегают постоянно при разработке контрольно-измерительной аппаратуры, методик выполнения измерений и контроля, при проведении измерений в процессах исследования объектов, контроля и испытаний, и в ряде других случаев.
Введение
3
1 Суммирование действительных значений погрешностей
5
2 Суммирование случайных погрешностей, заданных числовыми характеристиками распределений
6
3 Суммирование предельных погрешностей
8
4 Суммирование интерквантильных погрешностей
10
5 Композиция законов распределения слагаемых
Из приведенных рассуждений
можно сделать вывод, что при
нормировании целесообразно устанавливать P=
Часто границы интерквантильных погрешностей устанавливают (при нормировании) симметричными. Но при наличии систематической составляющей и при установлении границ, равных или можно утверждать, что при m >1,4s вероятность выхода истинной погрешности за эти границы в два раза меньше. При m=0 вероятность эта равна 1-0,90=0,1, а при m >1,4s, т.е. при смещении закона распределения, вероятность выхода погрешности за границы принимается равной 0,05, что показано на рисунке 2.
Рисунок 2 - К определению вероятности превышения истинной погрешностью границ при нормальном распределении
Исходными данными о суммируемых погрешностях являются их полные вероятностные характеристики, т.е. плотности вероятностей или функции распределения. Задача состоит в том, что бы найти закон распределения суммы двух (и далее в общем случае) случайных погрешностей.
Закон распределения
суммы случайных величин
где - плотность вероятностей суммы;
- плотности вероятностей слагаемых.
Композиция нескольких законов
распределения находится
В противном случае законы являются неустойчивыми. К примеру, два равномерных закона дают треугольный (Симпсона) или трапецеидальный. Несколько равномерных законов образуют закон, близкий к нормальному.
Предположим, имеются
две некоррелированные случайны