Обработка результатов научных исследований

Страница 2

где: - максимальное и минимальное значение измерительной величины или погрешности.

Если вместо эмпирических частот y

1 …

yn

принять их вероятности

р1 … р

n

,

то это даст важную характеристику распределения – математическое ожидание:

Для непрерывных случайных величин математическое ожидание определяется интегралом:

т.е. оно равно действительному значению хд

наблюдаемых событий. Таким образом, если систематические погрешности измерений полностью исключены, то истинное значение измеряемой величины равно математическому ожиданию, а соответствующая ему абсцисса называется центром распределения. Площадь, расположенная под кривой распределения (рис.1), соответствующая единице, т.к. кривая охватывает все результаты измерений. Для одной и той же площади можно построить большое количество кривых распределения, т.е. они могут иметь различное рассеяние. Мерой рассеяния (точности измерений) является дисперсия или среднеквадратичное отклонение. Таким образом, дисперсия характеризует рассеивание случайной величины по отношению к математическому ожиданию и вычисляется по формуле:

Важной характеристикой теоретической кривой распределения является среднеквадратичное отклонение:

Коэффициент вариации

применяется для сравнения интенсивности рассеяния в различных совокупностях, определяется в относительных единицах (

k

в

<

1).

Основной задачей статистики является подбор теоретических кривых по имеющемуся эмпирическому закону распределения. Пусть в результате n измерений случайной величины получен ряд ее значений х1, х2, х3, …., х

n

. При первичной обработке таких рядов их вначале группируют в интервалы и устанавливают для каждого из них частоты

и . По значениям х

i

и строят ступенчатую гистограмму частот и вычисляют характеристики эмпирической кривой распределения. Основными характеристиками эмпирического распределения являются:

среднеарифметическое значение:

дисперсия:

Значения этих величин соответствуют величинам и теоретического распределения.

Уравнение соответствует функции нормального распределения при m(x)0 (рис. 2, а). Если совместить ось ординат с точкой m, т.е. m(x)=0 (рис.2,б), и принять , то знаки нормального распределения описываются зависимостью:

Для оценки рассеяния обычно пользуются величиной . Чем меньше , тем меньше рассеяние, т.е. большинство наблюдений мало отличается друг от друга (рис.3). С увеличением рассеяние возрастает, вероятность появления больших погрешностей увеличивается, а максимум кривой распределения (ордината), равная уменьшается. Поэтому величину при или называют мерой точности.

Дворец Апраксиных-Трубецких, 1766–1768гг.
Дом Апраксиных-Трубецких находится в городе Москве на улице Покровке. За свой характерный внешний вид дом получил прозвище «дом-комод». Дом Апраксиных-Трубецких является единственным памятником русского барокко, который относится к московской жилой частной архитектуре. Современники называли этот дом моско ...

Модерн в архитектуре 20-го века
Модерн родился на рубеже веков в европейской архитектуре как движение за создание стиля своей эпохи. Со второй половины XIX века по мере широкого использования новых строительных материалов, в первую очередь железобетона и стекла, развития инженерного дела, значение архитектурного творчества сало падать. Во ...

Исходные данные
1. Район проектирования - г. Астрахань 2. Расчетная температура наружного воздуха для проектирования отопления tнро = - 22 ºC 3. Продолжительность отопительного периода n0 = 172 сут 4. Расчетная тепловая нагрузка на отопление - 1 МВт 5. Расчетная тепловая нагрузка на кондиционирование - 0,5 МВт 6. ...