Контрольная работа: Статистичні методи оцінки вимірів в експериментальних дослідженнях

- 1% рівень (виключаються помилки, ймовірність появи яких менше 0,01);

- 0,1% рівень (виключаються помилки, ймовірність появи яких менше 0,001);

При вибраному рівні a малих ймовірностей, значення х_* , яке “вискакує” має грубу помилку, якщо для відповідного відношення t ймовірність , тоді підкреслюють, що х_* має грубу помилку з надійністю висновку , значення , для якого , і, значить, , називається критичним значенням відношення t при надійності Р. Так, якщо (1% рівень), то Р=0,99, критичне значення (див. Додаток I), і як тільки відношення t перевищить це критичне значення, ми можемо бракувати (значення х_* , яке “вискакує” з надійністю висновка 0,99). Підкреслимо, що цей спосіб застосовується тоді, коли величина d середньої квадратичної помилки точно відома раніше.

Найбільш простий спосіб вилучення із статистичного ряду х_* , яке різко виділяється є правило трьох сігм. Розкид випадкових величин від середнього значення не перевищує

х_{max ,min} = (6.38).

Більш вірогідний є метод, який базується на використанні надійного інтервалу. Нехай є статистичний ряд малої вибірки, який підчиняється закону нормального розподілу. При наявності грубих помилок критерій їх появи:

; ; (6.39)

де х_max , x_min найбільше і найменше значення із n вимірів.

В таблиці 6.3 наведенні максимальні значення , які виникають внаслідок статистичного розкиду. Якщо , то значення необхідно виключити із статистичного ряду, як грубу помилку. При виключається величина . Після виключення грубих помилок визначають нові значення і із або вимірів.

Таблиця 6.3