2.3.1 Зертханалық жұмысты орындауға оқытушыдан нұсқа нөмірін алып, жүйеде тіркеліңіз:
- Metlab2.exe файлын қосыңыз, студенттің тіркелу терезесі пайда болады (1.1 суретті қараңыз);
- өзіңіздің аты жөніңізді, топ нөмірін енгізіңіз;
- зертханалық жұмыстың берілген нұсқасын енгізіңіз;
- «Далее» батырмасын басыңыз.
2.3.2 Пайда болған зертханалық стендтің терезесінде (2.1 суретті қараңыз) тапсырманы оқыңыз, кірудегі температураның қайта қосқышының астында орнатылған енгізу терезеге тапсырма бойынша кірудегі температураның мәнің енгізіп, «Enter» батырмасын басыңыз. Содан кейін зертханалық жұмысты орындауға аспаптардың таңдауын бастаңыз.
2.3.3 «Первичные преобразователи» бетінде термопаралар мен термокедергілердің ұсынылған тізімінен таспырмаға сәйкес бірінші ретті түрлендіргіштің типін таңдаңыз.
2.3.4 «Проверить правильность выбора прибора» батырмасын басыңыз.
2.3.5 Егер де бірінші ретті түрлендіргіш дұрыс таңдалынған болса, сол жақта төменде «Первичный преобразователь выбран верно» жасыл лампа жанады.
2.3.6 Жұмыстың келесі «Екінші ретті аспапты таңдау» кезеңіне көшіңіз. Ол үшін «Вторичные приборы» бетіне көшіңіз.
Типі тапсырмада көрсетілген екінші ретті аспапты 2.3.3 – 2.3.5 п. сияқты таңдаңыз.
2.3.7 Жұмыстың келесі кезеңі «Имитациялық тәжірибе» болып табылады. Ол үшін «Статистическая обработка результатов» бетіне көшіңіз. Пайда болған «Имитационный эксперимент и статистическая обработка результатов» (2.2 суретті қараңыз) терезеде кірудегі температураны өлшеуге имитациялық тәжірибелерді екі өлшеу құралымен өткізуге мүмкіншілік бар: сол жақта – 2.3.3 п. таңдалынған бірінші ретті түрлендіргішпен, оң жақта –2.3.6 п. таңдалынған екінші ретті аспаппен. Бақылау санын «25» деп енгізіп, осы терезенің оң және сол жақтарындағы екі «Имитационный эксперимент» батырмаларын басыңыз.
2.1 Сурет – Виртуалды зертханалық жұмыстың терезесі
Бірінші ретті түрлендіргішпен өлшенген кірудегі шаманың 25 мәнінен тұратын екі тік жолы және екінші аспаппен өлшенген кірудегі шаманың 25 мәнінен тұратын екі тік жолы пайда болады. Олар 2.3.2 п. берілген кірудегі температураның мәнінің кездейсоқ тәртібімен алынған өлшенген нәтижесі болып табылады.
2.3.8 Жұмыстың келесі кезеңі «Нәтижелерді статистикалық өңдеу».
Бірінші ретті түрлендіргішпен өткізілген имитациялық тәжірибелерді статистикалық өңдеңіз. Ол үшін «Excel» батырмасын басыңыз, сонда өлшенетін шаманың 25 мәнінің сұрыптауы автоматты түрде «.xls» кеңейтілуі бар файлда орнатылады. Пайда болған терезеде кеңейтілуі «.xls» болатын файл атын көрсету керек.
«Excel» файлын ашып, бақылау нәтижелері мен өлшеу нәтижелерінің математикалық күтімінің, дисперсиясының, ортаквадраттар ауытқуының бағаларын есептеңіз (1.4 п. қараңыз). Өлшенетін шаманың кездейсоқ қателіктері бар бақылау нәтижелерінің таратылу заңының диаграммасын құрыңыз.
2.2 Сурет – Имитациялық тәжірибелер мен нәтижелерді статистикалық өңдеудің терезесі
2.3.9 Бақылау нәтижелері мен өлшеу нәтижелерінің математикалық күтімінің, дисперсиясының, ортаквадраттар ауытқуының бағаларының мәндерін компьютермен есептелген мәндерімен салыстырыңыз. Ол үшін есептелген мәндерді сәйкес терезелеге енгізіп, «Проверка» батырмасын басыңыз. Есептелген мәндер дұрыс болса, енгізу терезелердің сол жағында жасыл светодиодтар жанады.
2.3.10 Өлшенетін шаманың бақылау нәтижелерінің таратылу диаграммасын экранда орнатылған компьютердің диаграммасымен салыстырыңыз.
2.3.11 Келесі 2.3.8 – 2.3.10 әрекеттердің орындалуын басқа өлшеу құралы– екінші ретті аспап үшін қайталаңыз.
2.3.12 Жұмыстың келесі кезеңі - «Эмпирикалық бағалар көмегімен таратылу заңның нормалды болатыны туралы гипотезаны тексеру».
«Проверка гипотез» бетіне көшіңіз. «Расчет эмпирической оценки» бетін ашыңыз (2.3 суретті қараңыз).
Бірінші ретті түрлендіргіш пен екінші ретті аспап үшін асимметрия және эксцесс коэффициенттерін 2.4.3 п. сәйкес «Excel» көмегімен есептеңіз.
Есептеу нәтижесінде алынған асимметрия Г1 және эксцесс Г2 коэффициенттерінің мәндерін сәйкес терезелерге енгізіңіз.
2.3.13 «Расчет» батырмасын басыңыз. Компьютер асимметрия Г1 және эксцесс Г2 коэффициенттерін есептейді. «Подтверждение закона» терезесінде компьютердің гипотезаны тексеру нәтижесі пайда болады: таратылу заңының нормалды болатыны дәлелденеді немесе кері қарай.
2.3.14 «Проверка» батырмасын басыңыз. Есептелген асимметрия Г1 және эксцесс Г2 коэффициенттерінің мәндері компьютермен есептелген мәндерімен салыстырылады. Есептеулер дұрыс болса сәйкес терезелердің сол жағында жасыл светодиодтар жанады. Есептеулер дұрыс болмаса оқытушы парольді енгізіп компьютердің асимметрия Г1 және эксцесс Г2 коэффициенттерін есептеуінің детальдарын көре алады.
2.3 Сурет – Эмпирикалық бағалаулар бойынша таратылу заңның нормалды болатынын тексеру
2.3.15 Жұмыстың келесі кезеңі «Өрескел қателерді немесе мүлт кетулерді жою».
«Оценка грубых погрешностей» бетіне көшіңіз. «Excel» файлында «үш сигма» ережесі бойынша (2.4.1 п.) және 
бақылау функциясы деп аталатын статистикасы көмегімен өрескел қателіктерді есептеңіз.
Сәйкес терезелерге алынған шамалардың есептеулерін енгізіңіз:
- «үш сигма» ережесі үшін: Xmax, Xmin және 
шегінің сыртында орналасқан мәндердің санын;
- 
бақылау функциясы деп аталатын статистикасы үшін: 
және статистиканы тексеру нәтижесін.
2.3.16 «Проверка» батырмасын басыңыз. шегінің сыртында орналасқан мәндердің саны; есептелген 
мәндері және статистиканы тексерудің нәтижесі компьютердің есептеулерімен салыстырылады. Есептеулер дұрыс болса сәйкес терезелердің сол жағында жасыл светодиодтар жанады. Есептеулер дұрыс болмаса оқытушы парольді енгізіп компьютер есептеулерінің детальдарын көре алады.
Рескел қателіктер (мүлт кетулер, шығарулар) болған жағдайда көпсанды бақылаулары бар тікелей өлшеулердің нәтижелерін өңдеудің әдістемесі
Өлшеулердің сапасын жоғарылату үшін өлшеулерді жиі жағдайда көпсанды бақылаулармен орындайды. Басқа сөзбен айтқанда оператор бірдей шарттарда бірдей өлшеу құралымен және бірдей өлшеу әдісімен өлшеулерді қайталайды.
Бақылаулар нәтижелері алынғаннан кейін мәліметтер өңделеді, бұл жерде әртүрлі статистикалық өңдеудің процедуралары қолданылады, мысалы, стандартты (1.4 п.) немесе қарапайымдалған әдістеме. Көпсанды бақылауларды статистикалық өңдеудің заңдылықты шарттарынын бірі сұрыптаудың біртектілігі яғни сұрыптаудың барлық мүшелерінің жалғыз негізгі жиынтыққа жататыны болып табылады. Басқа сөзбен айтқанда сұрыптауда тәжірибелердің өткізу шектерінің сыртында жататын бақылаулар болатын болса, оларды сұрыптаудан алып тастау керек. Кездейсоқ қателіктің мәнімен таңбасын анықтау мүмкін емес. Кездейсоқ қателікті есепке алу үшін көпсанды (статистикалық) өлшеулерді өткізеді. Кездейсоқ қателікті бағалағанда күтілетін қателік туралы әңгімелейді. Берілген шарттарда күтілетін қателіктен маңызды асатын кездейсоқ қателік өрескел қателік болып табылады. Өлшеу нәтижені ашықтан бұрмалайтын қателік мүлт кету болып табылады. Тәжірибелерді өткізетін адамның субъективті кездейсоқ қателігін мүлт кету деп есептейді.
Тәжірибелік практикада мүлт кетулерді іздеу «сұрыптауды цензуралау» деп аталатын процедурасында негізделген. Сұрыптауды цензуралау формалды критерийлерді қолдануды жорамалдайды. Бірсыпыра осындай критерийлер бар, ең қарапайымы «үш сигма» ережесі болып табылады.
2.4.1 Өрескел қателер мен мүлт кетулерді «үш сигма» ережесі бойынша анықтау және жою [6].
Берілген бақылаулардың сұрыптауынан 
±3 
шегінен шығатын мәндерді алып тастау керек.
±3 сенімді интервалға Р = 0,997 сәйкес болады. Басқа сөзбен айтқанда қателік нормалды заңмен таратылған болса оның мүмкін болатын мәндерінің біреуіде осы интервалдың сыртында бірге өте жақын ықтималдықпен орналаспайды. Сондықтан қателіктер нормалды заңымен таратылған болса ±3 шектері бар қателікті максималды мүмкін болатын (шекті) қателік деп есептейді. Осы шектерден шығатын қателіктер өрескел қателіктер немесе мүлт кету деп есептеледі. Бақылаудың нәтижелерінің статистикалық өңдеулері басталмай тұрып өрескел қателіктер мен мүлт кетулерді тәжірибелік мәліметтерден алып тастайды.
Бұл ереже ыңғайлы және қарапайым бірақ өте «қатал», сондықтан оны қолданғанда сұрыптаудан құқықты нәтижелерді жоюдың қауіптілігі бар.
2.4.2 Өрескел қателіктер мен мүлт кетулерді 
бақылау функциясы көмегімен анықтау және жою.
Тағы бір білікті критерий бар. Оған сәйкес бақылаудың күдікті 
бақылау нәтижесінің өрескел қателігі болмайтыны туралы гипотезасы тексеріледі. Күдікті деп біріншіден бақылау нәтижелердің максималды және минималды мәндері саналады. Сондықтан гипотезаны тексеру үшін бақылау функциясы деп аталатын 
немесе 
статистикалар қолданылады. Сәйкес таратылу функциялары бір біріне тең болып табылады және де нормалды таратылу заң үшін оның кестесі бар (2.1 кесте).
Берілген 
сенімді ықтималдық немесе 
маңыздылық денгей үшін кездейсоқ себептерден кездейсоқ шаманың қабылдайтын ең үлкен 
мәндерін табуға болады. Егер де тәжірибелік мәліметтерден есептелген 
мәні мәнінен кіші болса, бақылау қатары біртекті болады деген гипотеза қабылданады, кері жағдайда гипотеза тәжірибелік мәліметтермен қайшылыққа келеді, гипотеза қабылданбайды. Егер де бақылау қатары біртекті болмаса, онда 
немесе 
нәтижелерінде өрескел қателер бар болады деп есептелінеді, оларды өңдеуге қолданбайды, алып тастайды. Жүзден кезде біздер бірінші ретті қатені жіберуіміз яғни біртекті болатын сұрыптауды біртекті емес деп қабылдаумыз мүмкін. Мүлт кетулер жойылғаннан кейін бақылау нәтижелерінің статистикалық өңдеуі кәдімгідей орындалады.
2.4.3 Бақылау нәтижелері тек қана нормалды заң бойынша таратылған болса өрескел қателіктердің аталған критерийлерін қолдануға болады. Бақылау сандары 
болғанда Пирсон критерийі жарамайды, ондықтан сбақылау нәтижелері нормалды заңмен таратылатынын тексеру үшін келесі фактті қолдануға болады: нормалды заң үшін асимметрия және эксцесс коэффициенттері нөлге тең болады.
Асимметрия Г1 коэффициентінің эмпирикалық бағасы келесі формуламен табылады
. (2.1)
2.1 К е с т е – Бақылау санының әртүрлі n мәндеріндегі мәндері
(q – маңыздылық денгейі)
| n | q =1- P | |||
| 0,10 | 0,05 | 0,025 | 0,01 | |
| 1,406 | 1,412 | 1,414 | 1,414 | |
| 1,645 | 1,680 | 1,710 | 1,723 | |
| 1,731 | 1,869 | 1,917 | 1,955 | |
| 1,894 | 1,996 | 2,067 | 2,130 | |
| 1,974 | 2,093 | 2,182 | 2,265 | |
| 2,041 | 2,172 | 2,273 | 2,374 | |
| 2,097 | 2,237 | 2,349 | 2,464 | |
| 2,146 | 2,294 | 2,414 | 2,540 | |
| 2,190 | 2,383 | 2,470 | 2,606 | |
| 2,229 | 2,387 | 2,519 | 2,663 | |
| 2,264 | 2,426 | 2,562 | 2,714 | |
| 2,297 | 2,461 | 2,602 | 2,759 | |
| 2,326 | 2,493 | 2,638 | 2,808 | |
| 2,354 | 2,523 | 2,670 | 2,837 | |
| 2,380 | 2,551 | 2,701 | 2,871 | |
| 2,404 | 2,557 | 2,728 | 2,903 | |
| 2,426 | 2,600 | 2,754 | 2,932 | |
| 2,447 | 2,623 | 2,778 | 2,959 | |
| 2,467 | 2,644 | 2,801 | 2,984 | |
| 2,486 | 2,664 | 2,823 | 3,008 | |
| 2,504 | 2,683 | 2,843 | 3,030 | |
| 2,520 | 2,701 | 2,862 | 3,051 | |
| 2,537 | 2,717 | 2,880 | 3,071 |
Эксцесс Г2 коэффициентінің эмпирикалық бағасы келесі формуламен табылады
. (2.2)
Г1 және Г2 шамалар үшін шашырау дәрежесін олардың асимметрия және эксцесс коэффициенттерінің 
және 
ортаквадраттар ауытқуларының бағаларымен салыстырып жуықтап бағалауға болады
; (2.3)
. (2.4)
Егер де бір уақытта 
және 
шарттар орындалса таратылу заңы нормалды болып есептеледі.
Егер де бақылау нәтижелерінің саны 
, олардың нормалды заңмен таратылатыны келісу критерийлермен тексерілмейді.
