Главная страница
Навигация по странице:

  • Цель работы

  • 1.Занесем данные в таблицу 2.Находим среднее значение ( X 1+ X 2+ X 3+…. X 25)

  • 6.Найдем длину интервала h =(( Xmax - Xmin )/ m ), m n   3,3ln 1   (для n = 20 m = (5 – 6))

  • 8.Вычисляем относительные частоты ( )

  • ; 10.Определение на наличие грубой ошибки (критерий Граббса)

  • Заключение В данной работе нам представилось ознакомится и изучить такой метод обработки результатов как вероятно-статистический

    		•

    Практическая работа 2. Обработка результатов прямых многократных измерений


    Скачать 44.19 Kb.
    НазваниеОбработка результатов прямых многократных измерений
    Дата15.12.2020
    Размер44.19 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаПрактическая работа 2.docx
    ТипПрактическая работа
    #160853

    Министерство сельского хозяйства Российской Федерации

    Федеральное государственное образовательное учреждение

    высшего образования

    Иркутский государственный аграрный университет имени

    А.А. Ежевского

    Практическая работа №2

    Тема: ОБРАБОТКА РЕЗУЛЬТАТОВ ПРЯМЫХ МНОГОКРАТНЫХ ИЗМЕРЕНИЙ

    Выполнил: студент 3-го курса

    энергетического факультета

    спец 35.03.06.- Агроинженерия

    Шорхоев А.П.

    Проверил: Кузнецов Б.Ф

    Молодежный 2020

    Цель работы :

    изучение и освоение вероятностно-статистического метода обработки результатов многократных наблюдений;

    приобретение навыков математической обработки результатов прямых равноточных измерений с многократными наблюдениями в соответствии с ГОСТ 8.736 и представления результата измерений в соответствии с МИ 1317.

    1. Введение Необходимость выполнения прямых многократных измерений устанавливают в конкретных методиках измерений. При статистической обработке группы результатов прямых многократных независимых измерений выполняют следующие операции:

    2.  исключают известные систематические погрешности из результатов измерений;

    3.  вычисляют оценку измеряемой величины;

    4.  вычисляют среднее квадратическое отклонение результатов измерений;

    5.  проверяют наличие грубых погрешностей и при необходимости исключают их;

    6.  проверяют гипотезу о принадлежности результатов измерений нормальному распределению;

    7.  вычисляют доверительные границы случайной погрешности (доверительную случайную погрешность) оценки измеряемой величины;

    8.  вычисляют доверительные границы (границы) неисключенной систематической погрешности оценки измеряемой величины;

    9.  вычисляют доверительные границы погрешности оценки измеряемой величины. Проверку гипотезы о том, что результаты измерений принадлежат нормальному распределению, проводят с уровнем значимости q от 10 % до 2 %. Конкретные значения уровней значимости должны быть указаны в конкретной методике измерений. Для определения доверительных границ погрешности оценки измеряемой величины доверительную вероятность P принимают равной 0,95

    1.Занесем данные в таблицу

    2.Находим среднее значение (X1+X2+X3+….X25)

    3.Находим отклонение каждого из измерений △x=x-x ̅

    4.Находим СКО (x_i -x ̅ ) ^2

    5.Заносим числа в вариационный ряд (сортировка от малого до наибольшего)

    6.Найдем длину интервала h=((Xmax-Xmin)/m), m n 3,3ln 1 (для n = 20 m = (5 – 6))

    7.Рассчитываем количество интервалов, построение гистограммы 25/h |=> 25/3,237

    Определяем сколько и какие значения из вариационного ряда попадают в интервал группирования



    8.Вычисляем относительные частоты ( )

    9.Определяем доверительных границ случайной погрешности (коэффициент Стьюдента)

    △=+- ;

    10.Определение на наличие грубой ошибки (критерий Граббса)



    n
    x_i
    △x=x-x ̅
    (x_i -x ̅ ) ^2
    Вариационный ряд
    n_j
    n ̅_j

    1
    124,6
    4,548
    20,684304
    119,3
    4
    0,16

    2
    127,1
    2,048
    4,194304
    119,4

    3
    129,7
    -0,552
    0,304704
    121,2

    4
    130,8
    -1,652
    2,729104
    122,6

    5
    129,8
    -0,652
    0,425104
    124,2
    3
    0,12

    6
    130,6
    -1,452
    2,108304
    124,6

    7
    138,7
    -9,552
    91,240704
    124,8

    8
    119,3
    9,848
    96,983104
    126,1
    4
    0,16

    9
    128,6
    0,548
    0,300304
    127,1

    10
    137,1
    -7,952
    63,234304
    128,4

    11
    133,8
    -4,652
    21,641104
    128,6

    12
    124,8
    4,348
    18,905104
    129
    6
    0,24

    13
    119,4
    9,748
    95,023504
    129,7

    14
    137,9
    -8,752
    76,597504
    129,8

    15
    134,4
    -5,252
    27,583504
    130,6

    16
    122,6
    6,548
    42,876304
    130,8

    17
    132,6
    -3,452
    11,916304
    131,3

    18
    131,3
    -2,152
    4,631104
    132,6
    5
    0,2

    19
    133,2
    -4,052
    16,418704
    133,2

    20
    126,1
    3,048
    9,290304
    133,5

    21
    124,2
    4,948
    24,482704
    133,8

    22
    133,5
    -4,352
    18,939904
    134,4

    23
    129
    0,148
    0,021904
    137,1
    2
    0,08

    24
    128,4
    0,748
    0,559504
    137,9

    25
    121,2
    7,948
    63,170704
    138,7
    1
    0,04

    Заключение

    В данной работе нам представилось ознакомится и изучить такой метод обработки результатов как вероятно-статистический

    Приобрели навыки математической обработки результатов прямых равноточных измерений с многократными наблюдениями

    написать администратору сайта