Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






  • Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;
    Начать пользоваться сервисом
  • Продолжение таблицы 2






    i          
    Vi - 0, 072 0, 263 0, 047 - 0, 005 0, 172
    V2i 5, 184× 10-3 69, 169× 10-3 2, 209× 10-3 0, 025× 10-3 29, 584× 10-3

     

    Продолжение таблицы 2

    i          
    Vi 0, 092 0, 068 - 0, 017 - 0, 036 - 0, 062
    V2i 8, 464× 10-3 4, 624× 10-3 0, 289× 10-3 1, 296× 10-3 3, 844× 10-3

     

    Продолжение таблицы 2

    i          
    Vi - 0, 006 - 0, 019 - 0, 031 - 0, 022 0, 119
    V2i 0, 036× 10-3 0, 361× 10-3 0, 961× 10-3 0, 484× 10-3 14, 161× 10-3

    Правильность вычислений и Vi определяем по формуле . Если , то имеют место ошибки в вычислениях.

    4 Вычисляем оценку среднего квадратического отклонения результатов наблюдений

    кОм.

    5 С помощью критерия грубых погрешностей (критерий «трёх сигм») проверяем наличие грубых погрешностей.

    В соответствии с этим критерием, если , то такое наблюдение содержит грубую погрешность. В случае обнаружения грубой погрешности в i-м наблюдении необходимо это наблюдение исключить из результатов наблюдений и повторить вычисления по пп. 1-5 для меньшего числа n.

    В решаемой задаче кОм и, как видно из таблицы 2, грубые погрешности отсутствуют.

    6 Определяем оценку среднего квадратического отклонения результата измерения из выражения

    кОм.

    7 Выдвигаем гипотезу о принадлежности результатов наблюдений нормальному распределению и проверяем эту гипотезу.

    а) При числе результатов наблюдений n > 50 для проверки принадлежности их к нормальному распределению в соответствии с ГОСТ 11.006-74 предпочти-

    тельным является один из критериев c2 Пирсона или Мизеса-Смирнова.

    При числе результатов наблюдений 50> n> 15 для проверки принадлежности их к нормальному распределению предпочтительным является составной критерий, приведённый в [9].

    При числе результатов наблюдений n£ 15 принадлежность их к нормальному распределению не проверяют. При этом нахождение доверительных границ случайной погрешности результата измерения по методике, предусмотренной [1], возможно в том случае, если заранее известно, что результаты наблюдений принадлежат нормальному распределению. Если условие принадлежности результатов наблюдений нормальному распределению не выполняется, методы вычисления доверительных границ случайной погрешности должны быть указаны в методике выполнения конкретных измерений.

    В решаемой задаче n = 25. Поэтому принадлежность результатов наблюдений к нормальному распределению проверяем по составному критерию.

    б) Критерий 1. Вычисляем смещённую оценку среднего квадратического отклонения по формуле

    кОм.

    Вычисляем параметр

    .

    Результаты наблюдений можно считать распределенными нормально, если

    ,

    где и - квантили распределения, получаемые из таблицы 3 по n, q1/2 и (1 - q1/2), причем q1 - заранее выбранный уровень значимости критерия.

    Выбираем уровень значимости q равным 5 %. Из таблицы 3 находим = =0, 868, = 0, 704. Сравнивая полученное значение с этими величинами, делаем вывод о том, что по критерию 1 результаты наблюдений распределены по нормальному закону.

    Критерий 2. Этот критерий используется дополнительно для проверки «концов» распределений.

    Гипотеза о нормальности по критерию 2 не отвергается, если не более m разностей Vi превзошли значение , где верная квантиль распределения нормированной функции Лапласа отвечает вероятности P/2.






    © 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
    Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
    Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.