Лекции 5 - 6

Тема: Закономерности формирования результатов измерения (4 часов).

Метод проведения: Лекция – беседа.

Вопросы для обсуждения:

1.Какие виды измерений вы знаете?

2.Что такое прямые, косвенные, совокупные и совместные виды измерений?

3. В чем сущность понятий однократного и многократного измерения?

4. В чем сущность понятий равноточные и неравноточные измерения?

5. Попробуйте составить алгоритм обработки многократных измерений.

План лекции:

1.Закономерности формирования результата измерения;

2. Понятие погрешности, источники погрешностей.

3.Элементы теории качества измерений.

4.Методика выполнения измерений.

5. Методы измерений: непосредственной оценки и сравнения.

Краткое содержание.

Для оценки точности результата наблюдения служит среднее квадратическое отклонение результата наблюдения. Квадрат этой величины называется рассеянием или дисперсией результата наблюдения и обозначается обычно символом D.

Так как число наблюдений, конечно, то можно найти только приближенное значение или оценку этого отклонения. Для оценки достоверности результата измерения, принимаемого равным среднему арифметическому значению Х, применяют показатель точности, аналогичный показателю точности результата наблюдения. При этом согласно теории погрешностей оценка среднего квадра-тического отклонения результата измерения в n раз меньше оценки среднего квадратического отклонения результата наблюдения. Таким образом, при числе измерений n оценка среднего квадратического отклонения результата измерения (среднего арифметического).

На практике в большинстве случаев число измерений не превышает 15 – 20 отдельных наблюдений. Для оценки точности результата измерения при малом числе наблюдений (n ≤ 20) и условии, что распре-деление погрешностей отдельных измерений следуют, нормальному за-кону пользуются t_p -таблицей основанной на распределении Стьюдента.

Распределение Стьюдента учитывает то, что при малом числе на-блюдений и при одинаковой доверительной вероятности получается уменьшенное значение средней квадратической погрешности по срав-нению с погрешностью при n наблюдениях.

При практическом применении распределения Стьюдента по-грешность среднего арифметического значения (результаты измере-ния) при n ≤ 20 и заданной доверительной вероятности Рр.