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: www.transportzones.ru

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.

Не игнорируйте оппонентов
Готовя материал по острой, конфликтной проблеме, следует принимать во внимание основные концепции, точки зрения на проблему. Разумеется, это не означает, что позиция, излагаемая вами, должна представлять собой нечто среднее между всеми точками зрения. В ваших материалах вы можете полемизировать с этими конц ...

Расчет неправильного пикета
Неправильным пикетом отрезок длиной не равной 100 м, а также точка, обозначающая конец такого отрезка. При изысканиях и проектировании автомобильных дорог неправильные пикеты принимаются в пределах 50… 150 м. L1=ПКобщ-ПККПКз=5323,694-4566,125=757,569 L2=5323.694-4665.9971=657.69 L1-L2=99.87м Таким образ ...

Определение нагрузок на раму здания
Нагрузки на раму здания определяются с учетом следующих коэффициентов: γn=0,95 – коэффициент надежности по назначению здания, исходя из требований СНиП 2.01.07-85 Нагрузки и воздействия (класс ответственности здания – II); γf>1 – коэффициент надежности по нагрузке. Постоянные нагрузки. Нагру ...