Файл: Курсовая работа по курсу Метрология, стандартизация и сертификация.docx

ВУЗ: Не указан

Категория: Курсовая работа

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 22.11.2023

Просмотров: 66

Скачиваний: 6

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

2.2 Среднее арифметическое :

=29,09

2.3 Оценка среднего квадратического отклонения (с. к. о.):

а) Оценка с. к. о. отдельного результата наблюдения (формула Бесселя):

= =0,1814

б) Оценка с. к. о. среднего арифметического :

= = 0,04275

Б Критерии грубых погрешностей

2.4 Критерий Грабса или n – критерий:



t1= = 3,244 при x = 28,5

t2= 1,112 при x = 29,3

tГ = f (q; n ) = f (5%; 18) = 2,728,

где q=1 - pД = 1- 0,95=0,05=5% - уровень значимости;

n=18 – число наблюдений.

Критерий не выполняется т.к. t2 < tГ , t1 > tГ. Результат =28,5 как промах отбрасываем и расчеты повторяем при новом числе наблюдений n=17.





28,88

28,95

29,03

29,04

29,07

29,09

29,1

29,1

29,12

29,15

29,17

29,19

29,2

29,2

29,23

29,28

29,29


=29,12

= =0,10976

= = 0,0266




t1= = 2,213 при x = 28,88

t2= 1,522 при x = 29,3

tГ = f (q; n ) = f (5%; 17) = 2,701,

где q=1 - pД = 1- 0,95=0,05=5% - уровень значимости;

n=17 – число наблюдений.

Критерий выполняется т.к. ti < tГ .

Грубых погрешностей нет и расчет продолжается.

Записываем результаты точечной оценки



В Интервальная оценка

2.5 Доверительный интервал математического ожидания :

По формуле Петерса определяется закон распределения случайных результатов:

= 1,453 = 0,1103

т.к. , то воспользуемся распределением Стьюдента:

= 2,12 0,1098= 0,056

где tp = f(q; k)= f(5%;16)=2,12.

2.6 Доверительный интервал с. к. о. (pД = 0.9):



qН = 1– pН = 1 - (1 – pД)/2 = 1 – (1-0,9)/2 = 0,95 = 95%.

c2Н = f (k; qН) = f (16; 95%) = 7,962, т.е. = 2,8217,

= ∙ 0,1098= 0,169,

qВ = 1– pВ = 1 - (1 + pД)/2 = 1 – (1+0,9)/2 = 0,05 = 5%.

c2В = f (k; qВ) = f (16; 5%) = 26,296, т.е. = 5,128,

= 0,1098=0,086

2.7 Результаты измерения:

, при pД = 0,95,


при pД = 0,9.

X = 29,12 0,06, при pД = 0,95,

0,09 ≤ 0,11 ≤ 0,17, при pД = 0,9.
Свойства математического ожидания и дисперсии
При измерении случайной величины θ с математическим ожиданием М(θ)и дисперсией D(θ) получен следующий ряд результатов:

28,88

28,95

29,03

29,04

29,07

29,09

29,1

29,1

29,12

29,15

29,17

29,19

29,2

29,2

29,23

29,28

29,29





Каждый результат уменьшается на одно и то же постоянное число a и умножается на один и тот же постоянный множитель b. Получается cлучайная величина и вычисляется по формуле:

=( -a)·b

В качестве постоянного числа можно взять a = 29,08, а b = 100 (для удобства расчета), тогда получим другой ряд результатов для :

-20

-13

-5

-4

-1

1

2

2

4

7

9

11

12

12

15

20

21





Найдем математическое ожидание и дисперсию для изначального ряда исходя из определения этих величин:


Посчитаем математическое ожидание и дисперсию для полученного ряда, исходя из определения этих величин:




Исходя из первого и второго свойств математического ожидания и дисперсии, определяются M(θ) и D(θ) для исходного ряда:

M(θ’)=M[(θ-a)·b]=b·[M(θ)-a];



D(θ’)=D[(θ-a)·b]=b2·D(θ-a)=b2·D(θ);
Значения математического ожидания и дисперсии, вычисленные по определению и по свойствам – совпадают. Таким образом, была доказана верность свойств математического ожидания и дисперсии.
Таблица 2.1 – Результаты расчета X2

Исходные данные

Результаты расчёта

Комментарии

X2, n=17

Точечная оценка

 

28,88

29,12

среднее арифметическое

28,95

0,109759094

оценка с.к.о. (ф. Бесселя)

29,03

0,026620491

оценка с.к.о. среднего арифметического

29,04

Критерий грубых погрешностей

29,07

29,29

Xmax

29,09

28,88

Xmin

29,1

1,52204994

t2

29,1

2,21340361

t1

29,12

2,701

tr = f(q,n) = f(5%,17) - таблица 1.3

29,15

т.к. tr ≥t2 и tr≥t1, то грубых погрешностей нет, расчет продолжаем

29,17

Интервальная оценка МО

29,19

0,085

среднее абсолютных отклонений

29,2

1,453

сумма абсолютных отклонений

29,2

0,110335

ф. Петерса

29,23

если ф. Бесселя = ф. Петерса, то закон распределения нормальный

29,28

1,9599639845

t

29,29

0,2151238722

доверительный интервал

 

если ф. Бесселя ≠ ф. Петерса, то распределение Стьюдента

 

2,1199052992

tp

 

0,0564329191

доверительный интервал

 

Интервальная оценка с.к.о.

 

26,2962276049

χ2в

 

7,9616455724

χ2н

 

0,0856157729

с.к.о. нижнее

 

0,1695570671

с.к.о. верхнее

 

Результаты расчёта

 

 

X=29,12±0,06 при Pд=0,95

 

 

0,09≤0,11≤0,17 при Рд=0,9

 



Таблица 2.2 – Описательная статистика X2

Среднее

29,12294118

Стандартная ошибка

0,026620491

Медиана

29,12

Мода

29,1

Стандартное отклонение

0,109759094

Дисперсия выборки

0,012047059

Эксцесс

0,185969635

Асимметричность

-0,535060748

Интервал

0,41

Минимум

28,88

Максимум

29,29

Сумма

495,09

Счет

17

Наибольший(1)

29,29

Наименьший(1)

28,88

Уровень надежности(95,0%)

0,056432919


Возвращаемся к обработке косвенных видов измерений:

Исходя из уравнения связи, оценим искомый результат:



Найдем коэффициенты влияния:





Оценка коэффициента корреляции между каждой парой аргументов определяется по формуле:



где h - наименьшее из чисел наблюдений аргументов . h =17

= 0,954