Всё о метрологии

3. Вычисляют оценку s_x среднеквадратического отклонения результатов наблюдения и оценку  среднеквадратического отклонения среднего арифметического.

4. Проверяют гипотезу о нормальности распределения результатов наблюдения. Если число результатов n>50, используют критерий Пирсона χ², при 15<n<50 — составной критерий. Уровень значимости выбирается из интервала 0.02–0.10. При n<15 нормальность распределения не проверяется.

5. Если результаты наблюдений распределены нормально, то определяют наличие грубых погрешностей и промахов и если последние обнаружены, соответствующие результаты отбраковывают и повторяют вычисления.

6. Вычисляют доверительные границы случайной погрешности при доверительной вероятности P=0.95, а также при P=0.99, если измерения в дальнейшем повторить нельзя.

7. Определяют границы неисключенной систематической погрешности результата измерений. В качестве составляющих неисключенной систематической погрешности рассматривают погрешности метода, погрешности средств измерений (например пределы допускаемой основной и дополнительных погрешностей, если их случайные составляющие пренебрежимо малы) и погрешности, вызванные другими источниками. При суммировании составляющих неисключенные систематические погрешности средств измерений рассматриваются как случайные величины. Если их распределение неизвестно, то принимается равномерное распределение и тогда границы неисключенной систематической погрешности результата при числе составляющих m>4 определяют как

 ,  (64) 

где θi — границы отдельных составляющих общим числом m; k — коэффициент, равный 1.1 при доверительной вероятности P=0.95 и 1.4 при P=0.99.

8. Вычисляют доверительные границы погрешности результата. Если выполняется условие , то систематической погрешностью можно пренебречь и определить доверительные границы погрешности результата как доверительные границы случайной погрешности  при P=0.95 (и при P=0.99); если же выполняется условие , то можно пренебречь случайной погрешностью и тогда Δ=θ при P=0.95 (и  P=0.99).

Если эти условия не выполняются, то доверительные границы погрешности результата определяют по формуле Δ=K*s_Σ, где коэффициент K находят из выражения

   (65)

а среднеквадратическое общей погрешности результата  находят квадратическим суммированием дисперсии случайной  и систематической s²_θ погрешности результата, определяемой формулой (63). Границы случайной δ и систематической θ погрешности, входящие в формулу (65), необходимо выбирать при одной и той же доверительной вероятности (P=0.95 или  P=0.99).

9. Результат измерения записывают в виде , а при отсутствии сведений о виде функции распределения составляющих погрешности и необходимости дальнейшей обработки результатов и анализа погрешностей — в виде .

Если полученный при измерениях результат в дальнейшем используется для анализа и сопоставления с другими результатами или является промежуточным для нахождения других величин, то необходимо указать раздельно границы систематической погрешности и среднеквадратическое отклонение случайной погрешности: .

В некоторых случаях нас может интересовать не сама измеряемая величина, а связанная с ней функциональной зависимостью. Требуется найти интервальную или точечную оценку ее истинного значения. Решается такая задача следующим образом.

Пусть  и f — непрерывная дифференцируемая функция в окрестности точки .

При проведении точных измерений . Тогда

 .   (66)

Пример. Измеренный диаметр круга d=94.75±0.05 мм. Требуется найти площадь круга .

По формуле (66)

 .

6.2. Обработка неравнорассеянных рядов наблюдений

В практике исследовательских работ часто встречаются ситуации, когда необходимо найти наиболее достоверное значение величины и оценить его возможные отклонения от истинного значения на основании измерений, проводимых разными наблюдателями с применением разнообразных измерительных средств и методов измерений в различных лабораториях или условиях внешней среды.

Ряды получающихся при этом результатов наблюдений называются неравнорассеянными, если оценки их дисперсий значительно отличаются друг от друга, а средние арифметические являются оценками одного и того же значения измеряемой величины.

Если средние неравнорассеянных рядов наблюдений мало отличаются друг от друга, то говорят о высокой воспроизводимости измерений, которая количественно характеризуется параметрами рассеивания результатов.

Рассмотрим некоторые случаи, приводящие к необходимости обработки результатов неравнорассеянных измерений:

1. Если при точных измерениях необходимо убедиться в отсутствии неисключенных систематических погрешностей, то измерения проводятся несколькими исследователями или группами исследователей. Если средние арифметические полученных рядов наблюдений незначительно отличаются друг от друга и ничто не указывает на наличие систематических погрешностей, то заманчиво объединить все полученные результаты и на основе их математической обработки получить более достоверные сведения об измеряемой величине.

2. Аналогичные измерения были выполнены в разных лабораториях различными методами и получены отличающиеся друг от друга результаты. Естественно и в этом случае, используя все имеющиеся данные, попытаться получить более достоверные значения измеряемых величин.

3. Измерения, относящиеся к образцовым мерам и измерительным приборам, часто повторяются через некоторое время. В конце концов накапливаются ряды наблюдений и возникает необходимость объединить их. Точность рядов наблюдений различна, с одной стороны, из-за того, что для впервые проводимых измерений характерно большее рассеивание результатов, а с другой стороны, из-за того, что с течением времени средства измерения стареют или заменяются новыми.

Во всех описанных ситуациях приходится прибегать к методам обработки результатов неравнорассеянных рядов наблюдений, задача которых в общем случае заключается в нахождении наиболее достоверного значения измеряемой величины и оценки воспроизводимости измерений.

Основой для расчета служат следующие данные:

•  — средние арифметические m рядов равнорассеянных результатов наблюдений постоянной физической величины Q;

• σ₁,σ₂,…,σ_m — среднеквадратические отклонения (или их оценки) результатов наблюдений в отдельных рядах;