11
ЛЕКЦИЯ 4.
Случайные
погрешности измерений и способы их
описания.
При выполнении
повторных измерений одной и той же
величины легко убедиться, что результаты
отдельных измерений отличаются друг
от друга. Это объясняется действием
случайных погрешностей. Случайные
погрешности вызываются большим числом
причин, действующих независимо друг от
друга. Их нельзя исключить опытным
путем, но их влияние на результат
измерения можно оценить, проведя ряд
наблюдений одной и той же величины.
Результат измерения всегда содержит
как систематическую С,
так и случайную погрешности, т.е.
,
поэтому погрешность результата измерения
в общем случае нужно рассматривать как
случайную величину. Тогда систематическая
погрешность есть математическое ожидание
этой величины, а случайная погрешность
– центрированная случайная величина.
Со статистических позиций можно дать
следующие определения составляющих
погрешности.
Систематическая
погрешность
– отклонение математического ожидания
mx
результатов
наблюдений от истинного значения А
измеряемой величины:
.
Случайная
погрешность
— разность между результатом единичного
наблюдения и математическим ожиданием
результатов:
.
Математическое
ожидание погрешности
равно математическому ожиданию
систематической составляющей погрешности,
так как математическое ожидание случайной
погрешности всегда равно нулю:
.
Законы распределения случайных величин
Полным описанием
случайной величины, а, следовательно,
и погрешности является ее закон
распределения. Этим законом распределения
и определяется характер появления
различных результатов отдельных
измерений в ряду наблюдений.
В практике
электрических измерений встречаются
различные законы распределения. Это
равномерное (прямоугольное) распределение,
нормальное распределение Гаусса,
распределение 2
(хи-квадрат), распределение t-Стьюдента
и др. Одним из наиболее распространенных
законов распределения погрешностей
является нормальный закон (Гаусса),
который базируется на центральной
предельной теореме теории вероятностей,
согласно которой нормальное распределение
плотности вероятности имеет сумма
бесконечно большого числа бесконечно
малых случайных возмущений с любыми
распределениями. Применительно к
измерениям это означает, что нормальное
распределение случайных погрешностей
возникает тогда, когда на результат
измерения действует множество случайных
возмущений и ни одно из которых не
является преобладающим. Практически,
суммарное воздействие даже сравнительно
небольшого числа возмущений приводит
к закону распределения результатов и
погрешностей измерений, близкому к
нормальному. Закон нормального
распределения имеет фундаментальное
значение для теории обработки результатов
измерений. Он позволяет вести расчеты
даже тогда, когда действительный закон
неизвестен.
Математически
нормальное распределение случайных
погрешностей может быть представлено
формулой
,
где p(
)
– плотность вероятности случайной
погрешности
;
s — среднее
квадратическое отклонение.
Характер
кривых, описываемых этим уравнением
для двух значений s
(
),
показан на рис.4.1.
Из этих кривых
видно, что чем меньше s,
тем чаще встречаются малые случайные
погрешности, т.е. тем точнее выполнены
измерения. Кривые симметричны относительно
оси ординат, так как положительные и
отрицательные погрешности встречаются
одинаково часто.
Основные
характеристики законов распределения.
Основными
характеристиками являются математическое
ожидание и дисперсия.
Математическое
ожидание ряда наблюдений есть
величина, относительно которой
рассеиваются результаты отдельных
измерений. Если систематическая
погрешность отсутствует, и разброс
результатов отдельных измерений
обусловлен только случайной погрешностью,
то математическим ожиданием такого
ряда наблюдений будет истинное значение
измеряемой величины. Если же результаты
отдельных измерений кроме случайной
погрешности содержат постоянную
систематическую погрешность, то
математическое ожидание ряда наблюдений
будет смещено от истинного значения
измеряемой величины на значение
систематической погрешности.
Дисперсия D
ряда наблюдений характеризует степень
рассеивания (разброса) результатов
отдельных наблюдений вокруг математического
ожидания. Чем меньше дисперсия, тем
меньше разброс отдельных результатов,
тем точнее выполнены измерения.
Следовательно, дисперсия может служить
характеристикой точности проведенных
измерений. Однако, дисперсия выражается
в единицах в квадрате измеряемой
величины. Поэтому в качестве характеристики
точности ряда наблюдений наиболее часто
применяют среднее квадратическое
отклонение результата наблюдения (СКО)
s,
равное корню квадратному из дисперсии
с положительным знаком и выражаемое в
единицах измеряемой величины. Среднее
квадратическое отклонение, отнесенное
к значению измеряемой величины, может
быть выражено в относительных единицах
или процентах.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
- #
Математическое ожидание — погрешность
Cтраница 1
Математическое ожидание погрешности измерения принято называть систематической погрешностью, а ее центрированную случайную составляющую — случайной погрешностью. Такое разделение погрешностей на систематические и случайные обусловлено разным характером их проявления в процессе измерения, а также различием в методах их оценки и учета. Систематическая погрешность при повторных измерениях одной и той же величины остается постоянной или закономерно изменяется. Случайная погрешность при повторных измерениях одной и той же неизменной по значению величины изменяется по значению и знаку случайным образом и зависит от носящих случайный характер изменений условий эксперимента и параметров средств измерений.
[1]
Математическое ожидание погрешности настройки может быть равно нулю. Здесь следует или увеличить число испытаний для получения более надежных результатов, или учесть асимметрию распределения в конструкции устройства.
[2]
Математическое ожидание погрешности ИУ представляет собой систематическую часть общей погрешности, которую для краткости будем называть систематической погрешностью. При выполнении определенных условий систематическая погрешность ИУ в одних случаях может быть полностью скомпенсирована, в других — сведена к минимуму.
[3]
Математическое ожидание погрешности измерения представляет собой некоторую среднюю постоянную погрешность, которая повторяется в каждом t — м наблюдении. Эту погрешность обозначим Лт и будем называть систематической погрешностью. Исследование процессов измерения показывает, что систематическая погрешность в некоторых случаях не остается постоянной, а изменяется плавно по определенному закону.
[4]
Математическое ожидание погрешности измерений есть неслучайная величина, относительно которой рассеиваются другие значения погрешностей при повторных измерениях. Дл: ] Д с — Как числовая характеристика погрешности М [ Ддг ] показывает на смещенность результатов измерения относительно истинного значения измеряемой величины.
[5]
Величина математического ожидания погрешности ( отклонения) отдельного звена размерной цепи характеризует, как правило, систематическую ( динамическую) ошибку системы активного контроля. Однако в реальных ( трассовых) условиях протекания технологических процессов линейного строительства и связанного с ними автоматизированного активного контроля качества может иметь место множество случайных воздействий ( помех), на входе такой системы, что неизбежно будет приводить ее в нестационарный режим функционирования.
[7]
Таким образом, математическое ожидание погрешности каждого коэффициента аппроксимирующего многочлена равно нулю.
[8]
При известной оценке математического ожидания погрешности ее рассматривают как систематическую составляющую погрешности и устраняют изменением коэффициентов преобразования блоков или введением постоянного смещения в зависимости от мультипликативного или аддитивного характера погрешности.
[9]
Для тех же классов функций найдено математическое ожидание погрешности для квадратурных формул со случайно выбираемыми узлами.
[10]
Точность первой операции существенно ниже из-за неравного нулю математического ожидания погрешности, тем не менее отбрасывание заслуживает рассмотрения, так как гораздо проще реализуется.
[11]
Согласно определению, Д / М [ Д у ] — математическое ожидание погрешности по множеству всех возможных результатов анализа / — и пробы.
[12]
Следует заметить, что известны другие, более сложные программные приемы для достижения нулевого математического ожидания погрешности округления.
[13]
Практически этот способ реализуется введением постоянной поправки в X, равной 0 57, которая компенсирует систематическую составляющую или математическое ожидание погрешности от квантования.
[14]
Практически этот способ реализуется введением постоянной поправки в X, равной 0 5 Ахк, которая компенсирует систематическую составляющую или математическое ожидание погрешности от квантования.
[15]
Страницы:
1
2
Содержание:
Ошибки измерения: Опыт убеждает, что измерения объектов не могут быть произведены абсолютно точно и каждое конкретное измерение дает лишь, как правило, приближенное значение величины явления, истинное значение которой (A) нам неизвестно. Ошибки измерения (
Рассмотрим такие измерения, которые производятся одним наблюдателем, одним и тем же инструментом, в одинаковых условиях, т. е. равноточные измерения.
Различают два вида ошибок измерения:
- систематические ошибки, т. е. такие, которые при данных условиях проведения измерения имеют вполне определенное значение (например, ошибка измерительного прибора);
- случайные — такие, которые являются результатом взаимодействия большого числа незначительных в отдельности факторов и имеют в каждом отдельном случае различные значения.
Задача математической статистики — предусмотреть возможность возникновения систематических ошибок и добиться их ликвидации или сведения к минимуму.
Случайные ошибки измерения обладают рядом свойств: при большом числе измерений крупные ошибки встречаются реже мелких и число положительных ошибок примерно равно числу отрицательных, вследствие чего сумма всех ошибок близка к нулю.
Если ошибки получаются весьма малыми по сравнению с величиной явления, то ими просто пренебрегают или считаются с наибольшей возможной ошибкой, чтобы обезопасить себя от влияния случайной неточности.
В теории ошибок изучаются те ошибки, которые, являясь, с одной стороны, ошибками случайного характера, по своему абсолютному значению настолько велики, что ими пренебречь нельзя, а с другой стороны, для них существует закон, позволяющий установить зависимость между величиной ошибки и вероятностью ее появления. Закон случайных ошибок, полученный Гауссом, состоит в том, что случайные ошибки подчиняются закону нормального распределения.
Средняя ошибка сводного результата измерения
Принимая за действительное значение измеряемой величины при равноточном измерении среднюю арифметическую из всех результатов n измерений, можно охарактеризовать точность одного измерения с помощью средней арифметической из абсолютных величин значений ошибок:
где n — число измерений, х — численное значение отдельных измерений, 
— средняя арифметическая из результатов измерений.
За меру точности соответствия принятой средней арифметической 
истинному значению измеряемой величины (A) принимают среднюю ошибку сводного результата измерения, вычисляемую по формуле:
Пример 1. Произведено 10-кратное измерение размера детали (в мм), давшее следующие, расположенные в возрастающем порядке результаты: 138; 139; 140; 141; 141; 142; 142; 143; 144; 145.
Охарактеризуем сначала точность одного измерения, т. е. вычислим среднюю арифметическую из абсолютных значений ошибок. Для этой цели вычислим среднюю арифметическую из результатов измерений:
Найдем ошибки измерения:
Следовательно:
Теперь можно вычислить среднюю ошибку сводного результата измерения:
Значит, мерой точности соответствия 141,5 мм истинной величине размера детали является средняя ошибка, равная 0,54 мм.
Средняя квадратическая ошибка
Если в качестве меры точности одного измерения принять не среднюю арифметическую из абсолютных значений ошибок (средняя ошибка), а среднюю квадратическую из ошибок измерений, т. е.
то средняя квадратическая ошибка найденной средней арифметической из ошибок измерения вычисляется по формуле:
Между средней -квадратической ошибкой и средней ошибкой сводного результата измерения существует связь: 
если случайные ошибки подчиняются Гауссову закону нормального распределения.
Пример 2. Используя данные предыдущего примера, находим меру точности одного измерения, т. е. среднюю квадратическую ошибку:
Затем исчисляем среднюю квадратическую ошибку найденной средней арифметической, равной 141,5 мм:
Сопоставляя среднюю квадратическую ошибку сводного результата измерения со средней ошибкой, получаем:
Вероятная ошибка
За меру точности одного измерения иногда принимают вероятную ошибку:
Тогда в качестве вероятной ошибки сводного результата измерения используют соотношение:
Пример 3. Используя данные предыдущих примеров, находим вероятную ошибку сводного результата измерения:
Наиболее вероятные границы сводных результатов измерения
Математическое ожидание случайной ошибки равно нулю. В качестве значения измеряемой величины применяется средняя арифметическая всех измерений (если они равноточны). Использование отклонений результатов измерений (х) от средней из них 
называемых в теории ошибок «кажущимися ошибками» 
позволяет произвести оценку точности соответствия средней арифметической неизвестному истинному значению измеряемой величины (A).
Для этой цели используют удвоенную или утроенную среднюю квадратическую ошибку сводного результата измерения или его вероятную ошибку и получают:
Найденные границы неизвестной истинной величины в случае, если ошибки подчинены нормальному закону распределения Гаусса (чаще всего так и бывает), соблюдаются с большой вероятностью (0,997 и 0,954).
Пример 4. По данным предыдущих примеров находим границы истинного значения размера детали 
Значит, истинное значение размера детали находится в границах от 141,5—2,04 до 141,5+2,04.
- Методы математической статистики
- Комбинаторика — правила, формулы и примеры
- Классическое определение вероятности
- Геометрические вероятности
- Законы распределения случайных величин
- Дисперсионный анализ
- Математическая обработка динамических рядов
- Корреляция — определение и вычисление
Результат любого измерения не определён однозначно и имеет случайную составляющую.
Поэтому адекватным языком для описания погрешностей является язык вероятностей.
Тот факт, что значение некоторой величины «случайно», не означает, что
она может принимать совершенно произвольные значения. Ясно, что частоты, с которыми
возникает те или иные значения, различны. Вероятностные законы, которым
подчиняются случайные величины, называют распределениями.
2.1 Случайная величина
Случайной будем называть величину, значение которой не может быть достоверно определено экспериментатором. Чаще всего подразумевается, что случайная величина будет изменяться при многократном повторении одного и того же эксперимента. При интерпретации результатов измерений в физических экспериментах, обычно случайными также считаются величины, значение которых является фиксированным, но не известно экспериментатору. Например смещение нуля шкалы прибора. Для формализации работы со случайными величинами используют понятие вероятности. Численное значение вероятности того, что какая-то величина примет то или иное значение определяется либо как относительная частота наблюдения того или иного значения при повторении опыта большое количество раз, либо как оценка на основе данных других экспериментов.
Замечание.
Хотя понятия вероятности и случайной величины являются основополагающими, в литературе нет единства в их определении. Обсуждение формальных тонкостей или построение строгой теории лежит за пределами данного пособия. Поэтому на начальном этапе лучше использовать «интуитивное» понимание этих сущностей. Заинтересованным читателям рекомендуем обратиться к специальной литературе: [5].
Рассмотрим случайную физическую величину x, которая при измерениях может
принимать непрерывный набор значений. Пусть
P[x0,x0+δx] — вероятность того, что результат окажется вблизи
некоторой точки x0 в пределах интервала δx: x∈[x0,x0+δx].
Устремим интервал
δx к нулю. Нетрудно понять, что вероятность попасть в этот интервал
также будет стремиться к нулю. Однако отношение
w(x0)=P[x0,x0+δx]δx будет оставаться конечным.
Функцию w(x) называют плотностью распределения вероятности или кратко
распределением непрерывной случайной величины x.
Замечание. В математической литературе распределением часто называют не функцию
w(x), а её интеграл W(x)=∫w(x)𝑑x. Такую функцию в физике принято
называть интегральным или кумулятивным распределением. В англоязычной литературе
для этих функций принято использовать сокращения:
pdf (probability distribution function) и
cdf (cumulative distribution function)
соответственно.
Гистограммы.
Проиллюстрируем наглядно понятие плотности распределения. Результат
большого числа измерений случайной величины удобно представить с помощью
специального типа графика — гистограммы.
Для этого область значений x, размещённую на оси абсцисс, разобьём на
равные малые интервалы — «корзины» или «бины» (англ. bins)
некоторого размера h. По оси ординат будем откладывать долю измерений w,
результаты которых попадают в соответствующую корзину. А именно,
пусть k — номер корзины; nk — число измерений, попавших
в диапазон x∈[kh,(k+1)h]. Тогда на графике изобразим «столбик»
шириной h и высотой wk=nk/n.
В результате получим картину, подобную изображённой на рис. 2.1.
σ=1,0, h=0,1, n=104)
Высоты построенных столбиков будут приближённо соответствовать значению
плотности распределения w(x) вблизи соответствующей точки x.
Если устремить число измерений к бесконечности (n→∞), а ширину корзин
к нулю (h→0), то огибающая гистограммы будет стремиться к некоторой
непрерывной функции w(x).
Самые высокие столбики гистограммы будут группироваться вблизи максимума
функции w(x) — это наиболее вероятное значение случайной величины.
Если отклонения в положительную и отрицательную стороны равновероятны,
то гистограмма будет симметрична — в таком случае среднее значение ⟨x⟩
также будет лежать вблизи этого максимума. Ширина гистограммы будет характеризовать разброс
значений случайной величины — по порядку величины
она, как правило, близка к среднеквадратичному отклонению sx.
Свойства распределений.
Из определения функции w(x) следует, что вероятность получить в результате
эксперимента величину x в диапазоне от a до b
можно найти, вычислив интеграл:
| Px∈[a,b]=∫abw(x)𝑑x. | (2.1) |
Согласно определению вероятности, сумма вероятностей для всех возможных случаев
всегда равна единице. Поэтому интеграл распределения w(x) по всей области
значений x (то есть суммарная площадь под графиком w(x)) равен единице:
Это соотношение называют условием нормировки.
Среднее и дисперсия.
Вычислим среднее по построенной гистограмме. Если размер корзин
h достаточно мал, все измерения в пределах одной корзины можно считать примерно
одинаковыми. Тогда среднее арифметическое всех результатов можно вычислить как
Переходя к пределу, получим следующее определение среднего значения
случайной величины:
где интегрирование ведётся по всей области значений x.
В теории вероятностей x¯ также называют математическим ожиданием
распределения.
Величину
| σ2=(x-x¯)2¯=∫(x-x¯)2w𝑑x | (2.3) |
называют дисперсией распределения. Значение σ есть
срекднеквадратичное отклонение в пределе n→∞. Оно имеет ту
же размерность, что и сама величина x и характеризует разброс распределения.
Именно эту величину, как правило, приводят как характеристику погрешности
измерения x.
Доверительный интервал.
Обозначим как P|Δx|<δ вероятность
того, что отклонение от среднего Δx=x-x¯ составит величину,
не превосходящую по модулю значение δ:
| P|Δx|<δ=∫x¯-δx¯+δw(x)𝑑x. | (2.4) |
Эту величину называют доверительной вероятностью для
доверительного интервала |x-x¯|≤δ.
2.2 Нормальное распределение
Одним из наиболее примечательных результатов теории вероятностей является
так называемая центральная предельная теорема. Она утверждает,
что сумма большого количества независимых случайных слагаемых, каждое
из которых вносит в эту сумму относительно малый вклад, подчиняется
универсальному закону, не зависимо от того, каким вероятностным законам
подчиняются её составляющие, — так называемому нормальному
распределению (или распределению Гаусса).
Доказательство теоремы довольно громоздко и мы его не приводим (его можно найти
в любом учебнике по теории вероятностей). Остановимся
кратко на том, что такое нормальное распределение и его основных свойствах.
Плотность нормального распределения выражается следующей формулой:
| w𝒩(x)=12πσe-(x-x¯)22σ2. | (2.5) |
Здесь x¯ и σ
— параметры нормального распределения: x¯ равно
среднему значению x, a σ —
среднеквадратичному отклонению, вычисленным в пределе n→∞.
Как видно из рис. 2.1, распределение представляет собой
симметричный
«колокол», положение вершины которого
соответствует x¯ (ввиду симметрии оно же
совпадает с наиболее вероятным значением — максимумом
функции w𝒩(x)).
При значительном отклонении x от среднего величина
w𝒩(x)
очень быстро убывает. Это означает, что вероятность встретить отклонения,
существенно большие, чем σ, оказывается пренебрежимо
мала. Ширина «колокола» по порядку величины
равна σ — она характеризует «разброс»
экспериментальных данных относительно среднего значения.
Замечание. Точки x=x¯±σ являются точками
перегиба графика w(x) (в них вторая производная по x
обращается в нуль, w′′=0), а их положение по высоте составляет
w(x¯±σ)/w(x¯)=e-1/2≈0,61
от высоты вершины.
Универсальный характер центральной предельной теоремы позволяет широко
применять на практике нормальное (гауссово) распределение для обработки
результатов измерений, поскольку часто случайные погрешности складываются из
множества случайных независимых факторов. Заметим, что на практике
для приближённой оценки параметров нормального распределения
случайной величины используются выборочные значения среднего
и дисперсии: x¯≈⟨x⟩, sx≈σx.
Вычислим некоторые доверительные вероятности (2.4) для нормально Замечание. Значение интеграла вида ∫e-x2/2𝑑x Вероятность того, что результат отдельного измерения x окажется Вероятность отклонения в пределах x¯±2σ: а в пределах x¯±3σ: Иными словами, при большом числе измерений нормально распределённой Пример. В сообщениях об открытии бозона Хиггса на Большом адронном коллайдере Полученные значения доверительных вероятностей используются при означает, что измеренное значение лежит в диапазоне (доверительном Замечание. Хотя нормальный закон распределения встречается на практике довольно Теперь мы можем дать количественный критерий для сравнения двух измеренных Пусть x1 и x2 (x1≠x2) измерены с Допустим, одна из величин известна с существенно большей точностью: Пусть погрешности измерений сравнимы по порядку величины: Замечание. Изложенные здесь соображения применимы, только если x¯ и
x-x0σ2=2w(x)σ1=1Доверительные вероятности.
распределённых случайных величин.
(его называют интегралом ошибок) в элементарных функциях не выражается,
но легко находится численно.
в пределах x¯±σ оказывается равна
P|Δx|<σ=∫x¯-σx¯+σw𝒩𝑑x≈0,68.
величины можно ожидать, что лишь треть измерений выпадут за пределы интервала
[x¯-σ,x¯+σ]. При этом около 5%
измерений выпадут за пределы [x¯-2σ;x¯+2σ],
и лишь 0,27% окажутся за пределами
[x¯-3σ;x¯+3σ].
говорилось о том, что исследователи ждали подтверждение результатов
с точностью «5 сигма». Используя нормальное распределение (2.5)
нетрудно посчитать, что они использовали доверительную вероятность
P≈1-5,7⋅10-7=0,99999943. Такую точность можно назвать фантастической.
стандартной записи результатов измерений. В физических измерениях
(в частности, в учебной лаборатории), как правило, используется P=0,68,
то есть, запись
интервале) x∈[x¯-δx;x¯+δx] с
вероятностью 68%. Таким образом погрешность ±δx считается
равной одному среднеквадратичному отклонению: δx=σ.
В технических измерениях чаще используется P=0,95, то есть под
абсолютной погрешностью имеется в виду удвоенное среднеквадратичное
отклонение, δx=2σ. Во избежание разночтений доверительную
вероятность следует указывать отдельно.
часто, стоит помнить, что он реализуется далеко не всегда.
Полученные выше соотношения для вероятностей попадания значений в
доверительные интервалы можно использовать в качестве простейшего
признака нормальности распределения: в частности, если количество попадающих
в интервал ±σ результатов существенно отличается от 2/3 — это повод
для более детального исследования закона распределения ошибок.Сравнение результатов измерений.
величин или двух результатов измерения одной и той же величины.
погрешностями σ1 и σ2 соответственно.
Ясно, что если различие результатов |x2-x1| невелико,
его можно объяснить просто случайными отклонениями.
Если же теория предсказывает, что вероятность обнаружить такое отклонение
слишком мала, различие результатов следует признать значимым.
Предварительно необходимо договориться о соответствующем граничном значении
вероятности. Универсального значения здесь быть не может,
поэтому приходится полагаться на субъективный выбор исследователя. Часто
в качестве «разумной» границы выбирают вероятность 5%,
что, как видно из изложенного выше, для нормального распределения
соответствует отклонению более, чем на 2σ.
σ2≪σ1 (например, x1 — результат, полученный
студентом в лаборатории, x2 — справочное значение).
Поскольку σ2 мало, x2 можно принять за «истинное»:
x2≈x¯. Предполагая, что погрешность измерения
x1 подчиняется нормальному закону с и дисперсией σ12,
можно утверждать, что
различие считают будет значимы, если
σ1∼σ2. В теории вероятностей показывается, что
линейная комбинация нормально распределённых величин также имеет нормальное
распределение с дисперсией σ2=σ12+σ22
(см. также правила сложения погрешностей (2.7)). Тогда
для проверки гипотезы о том, что x1 и x2 являются измерениями
одной и той же величины, нужно вычислить, является ли значимым отклонение
|x1-x2| от нуля при σ=σ12+σ22.
Пример. Два студента получили следующие значения для теплоты испарения
некоторой жидкости: x1=40,3±0,2 кДж/моль и
x2=41,0±0,3 кДж/моль, где погрешность соответствует
одному стандартному отклонению. Можно ли утверждать, что они исследовали
одну и ту же жидкость?
Имеем наблюдаемую разность |x1-x2|=0,7 кДж/моль,
среднеквадратичное отклонение для разности
σ=0,22+0,32=0,36 кДж/моль.
Их отношение |x2-x1|σ≈2. Из
свойств нормального распределения находим вероятность того, что измерялась
одна и та же величина, а различия в ответах возникли из-за случайных
ошибок: P≈5%. Ответ на вопрос, «достаточно»
ли мала или велика эта вероятность, остаётся на усмотрение исследователя.
его стандартное отклонение σ получены на основании достаточно
большой выборки n≫1 (или заданы точно). При небольшом числе измерений
(n≲10) выборочные средние ⟨x⟩ и среднеквадратичное отклонение
sx сами имеют довольно большую ошибку, а
их распределение будет описываться не нормальным законом, а так
называемым t-распределением Стъюдента. В частности, в зависимости от
значения n интервал ⟨x⟩±sx будет соответствовать несколько
меньшей доверительной вероятности, чем P=0,68. Особенно резко различия
проявляются при высоких уровнях доверительных вероятностей P→1.
2.3 Независимые величины
Величины x и y называют независимыми если результат измерения одной
из них никак не влияет на результат измерения другой. Для таких величин вероятность того, что x окажется в некоторой области X, и одновременно y — в области Y,
равна произведению соответствующих вероятностей:
Обозначим отклонения величин от их средних как Δx=x-x¯ и
Δy=y-y¯.
Средние значения этих отклонений равны, очевидно, нулю: Δx¯=x¯-x¯=0,
Δy¯=0. Из независимости величин x и y следует,
что среднее значение от произведения Δx⋅Δy¯
равно произведению средних Δx¯⋅Δy¯
и, следовательно, равно нулю:
| Δx⋅Δy¯=Δx¯⋅Δy¯=0. | (2.6) |
Пусть измеряемая величина z=x+y складывается из двух независимых
случайных слагаемых x и y, для которых известны средние
x¯ и y¯, и их среднеквадратичные погрешности
σx и σy. Непосредственно из определения (1.1)
следует, что среднее суммы равно сумме средних:
Найдём дисперсию σz2. В силу независимости имеем
| Δz2¯=Δx2¯+Δy2¯+2Δx⋅Δy¯≈Δx2¯+Δy2¯, |
то есть:
Таким образом, при сложении независимых величин их погрешности
складываются среднеквадратичным образом.
Подчеркнём, что для справедливости соотношения (2.7)
величины x и y не обязаны быть нормально распределёнными —
достаточно существования конечных значений их дисперсий. Однако можно
показать, что если x и y распределены нормально, нормальным
будет и распределение их суммы.
Замечание. Требование независимости
слагаемых является принципиальным. Например, положим y=x. Тогда
z=2x. Здесь y и x, очевидно, зависят друг от друга. Используя
(2.7), находим σ2x=2σx,
что, конечно, неверно — непосредственно из определения
следует, что σ2x=2σx.
Отдельно стоит обсудить математическую структуру формулы (2.7).
Если одна из погрешностей много больше другой, например,
σx≫σy,
то меньшей погрешностью можно пренебречь, σx+y≈σx.
С другой стороны, если два источника погрешностей имеют один порядок
σx∼σy, то и σx+y∼σx∼σy.
Эти обстоятельства важны при планирования эксперимента: как правило,
величина, измеренная наименее точно, вносит наибольший вклад в погрешность
конечного результата. При этом, пока не устранены наиболее существенные
ошибки, бессмысленно гнаться за повышением точности измерения остальных
величин.
Пример. Пусть σy=σx/3,
тогда σz=σx1+19≈1,05σx,
то есть при различии двух погрешностей более, чем в 3 раза, поправка
к погрешности составляет менее 5%, и уже нет особого смысла в учёте
меньшей погрешности: σz≈σx. Это утверждение
касается сложения любых независимых источников погрешностей в эксперименте.
2.4 Погрешность среднего
Выборочное среднее арифметическое значение ⟨x⟩, найденное
по результатам n измерений, само является случайной величиной.
Действительно, если поставить серию одинаковых опытов по n измерений,
то в каждом опыте получится своё среднее значение, отличающееся от
предельного среднего x¯.
Вычислим среднеквадратичную погрешность среднего арифметического
σ⟨x⟩.
Рассмотрим вспомогательную сумму n слагаемых
Если {xi} есть набор независимых измерений
одной и той же физической величины, то мы можем, применяя результат
(2.7) предыдущего параграфа, записать
| σZ=σx12+σx22+…+σxn2=nσx, |
поскольку под корнем находится n одинаковых слагаемых. Отсюда с
учётом ⟨x⟩=Z/n получаем
Таким образом, погрешность среднего значения x по результатам
n независимых измерений оказывается в n раз меньше погрешности
отдельного измерения. Это один из важнейших результатов, позволяющий
уменьшать случайные погрешности эксперимента за счёт многократного
повторения измерений.
Подчеркнём отличия между σx и σ⟨x⟩:
величина σx — погрешность отдельного
измерения — является характеристикой разброса значений
в совокупности измерений {xi}, i=1..n. При
нормальном законе распределения примерно 68% измерений попадают в
интервал ⟨x⟩±σx;
величина σ⟨x⟩ — погрешность
среднего — характеризует точность, с которой определено
среднее значение измеряемой физической величины ⟨x⟩ относительно
предельного («истинного») среднего x¯;
при этом с доверительной вероятностью P=68% искомая величина x¯
лежит в интервале
⟨x⟩-σ⟨x⟩<x¯<⟨x⟩+σ⟨x⟩.
2.5 Результирующая погрешность опыта
Пусть для некоторого результата измерения известна оценка его максимальной
систематической погрешности Δсист и случайная
среднеквадратичная
погрешность σслуч. Какова «полная»
погрешность измерения?
Предположим для простоты, что измеряемая величина в принципе
может быть определена сколь угодно точно, так что можно говорить о
некотором её «истинном» значении xист
(иными словами, погрешность результата связана в основном именно с
процессом измерения). Назовём полной погрешностью измерения
среднеквадратичное значения отклонения от результата измерения от
«истинного»:
Отклонение x-xист можно представить как сумму случайного
отклонения от среднего δxслуч=x-x¯
и постоянной (но, вообще говоря, неизвестной) систематической составляющей
δxсист=x¯-xист=const:
Причём случайную составляющую можно считать независимой от систематической.
В таком случае из (2.7) находим:
| σполн2=⟨δxсист2⟩+⟨δxслуч2⟩≤Δсист2+σслуч2. | (2.9) |
Таким образом, для получения максимального значения полной
погрешности некоторого измерения нужно квадратично сложить максимальную
систематическую и случайную погрешности.
Если измерения проводятся многократно, то согласно (2.8)
случайная составляющая погрешности может быть уменьшена, а систематическая
составляющая при этом остаётся неизменной:
Отсюда следует важное практическое правило
(см. также обсуждение в п. 2.3): если случайная погрешность измерений
в 2–3 раза меньше предполагаемой систематической, то
нет смысла проводить многократные измерения в попытке уменьшить погрешность
всего эксперимента. В такой ситуации измерения достаточно повторить
2–3 раза — чтобы убедиться в повторяемости результата, исключить промахи
и проверить, что случайная ошибка действительно мала.
В противном случае повторение измерений может иметь смысл до
тех пор, пока погрешность среднего
σ⟨x⟩=σxn
не станет меньше систематической.
Замечание. Поскольку конкретная
величина систематической погрешности, как правило, не известна, её
можно в некотором смысле рассматривать наравне со случайной —
предположить, что её величина была определена по некоторому случайному
закону перед началом измерений (например, при изготовлении линейки
на заводе произошло некоторое случайное искажение шкалы). При такой
трактовке формулу (2.9) можно рассматривать просто
как частный случай формулы сложения погрешностей независимых величин
(2.7).
Подчеркнем, что вероятностный закон, которому подчиняется
систематическая ошибка, зачастую неизвестен. Поэтому неизвестно и
распределение итогового результата. Из этого, в частности, следует,
что мы не можем приписать интервалу x±Δсист какую-либо
определённую доверительную вероятность — она равна 0,68
только если систематическая ошибка имеет нормальное распределение.
Можно, конечно, предположить,
— и так часто делают — что, к примеру, ошибки
при изготовлении линеек на заводе имеют гауссов характер. Также часто
предполагают, что систематическая ошибка имеет равномерное
распределение (то есть «истинное» значение может с равной вероятностью
принять любое значение в пределах интервала ±Δсист).
Строго говоря, для этих предположений нет достаточных оснований.
Пример. В результате измерения диаметра проволоки микрометрическим винтом,
имеющим цену деления h=0,01 мм, получен следующий набор из n=8 значений:
Вычисляем среднее значение: ⟨d⟩≈386,3 мкм.
Среднеквадратичное отклонение:
σd≈9,2 мкм. Случайная погрешность среднего согласно
(2.8):
σ⟨d⟩=σd8≈3,2
мкм. Все результаты лежат в пределах ±2σd, поэтому нет
причин сомневаться в нормальности распределения. Максимальную погрешность
микрометра оценим как половину цены деления, Δ=h2=5 мкм.
Результирующая полная погрешность
σ≤Δ2+σd28≈6,0 мкм.
Видно, что σслуч≈Δсист и проводить дополнительные измерения
особого смысла нет. Окончательно результат измерений может быть представлен
в виде (см. также правила округления
результатов измерений в п. 4.3.2)
d=386±6мкм,εd=1,5%.
Заметим, что поскольку случайная погрешность и погрешность
прибора здесь имеют один порядок величины, наблюдаемый случайный разброс
данных может быть связан как с неоднородностью сечения проволоки,
так и с дефектами микрометра (например, с неровностями зажимов, люфтом
винта, сухим трением, деформацией проволоки под действием микрометра
и т. п.). Для ответа на вопрос, что именно вызвало разброс, требуются
дополнительные исследования, желательно с использованием более точных
приборов.
Пример. Измерение скорости
полёта пули было осуществлено с погрешностью δv=±1 м/c.
Результаты измерений для n=6 выстрелов представлены в таблице:
Усреднённый результат ⟨v⟩=162,0м/с,
среднеквадратичное отклонение σv=13,8м/c, случайная
ошибка для средней скорости
σv¯=σv/6=5,6м/с.
Поскольку разброс экспериментальных данных существенно превышает погрешность
каждого измерения, σv≫δv, он почти наверняка связан
с реальным различием скоростей пули в разных выстрелах, а не с ошибками
измерений. В качестве результата эксперимента представляют интерес
как среднее значение скоростей ⟨v⟩=162±6м/с
(ε≈4%), так и значение σv≈14м/с,
характеризующее разброс значений скоростей от выстрела к выстрелу.
Малая инструментальная погрешность в принципе позволяет более точно
измерить среднее и дисперсию, и исследовать закон распределения выстрелов
по скоростям более детально — для этого требуется набрать
бо́льшую статистику по выстрелам.
Пример. Измерение скорости
полёта пули было осуществлено с погрешностью δv=10 м/c. Результаты
измерений для n=6 выстрелов представлены в таблице:
Усреднённый результат ⟨v⟩=163,3м/с,
σv=12,1м/c, σ⟨v⟩=5м/с,
σполн≈11,2м/с. Инструментальная
погрешность каждого измерения превышает разброс данных, поэтому в
этом опыте затруднительно сделать вывод о различии скоростей от выстрела
к выстрелу. Результат измерений скорости пули:
⟨v⟩=163±11м/с,
ε≈7%. Проводить дополнительные выстрелы при такой
большой инструментальной погрешности особого смысла нет —
лучше поработать над точностью приборов и методикой измерений.
2.6 Обработка косвенных измерений
Косвенными называют измерения, полученные в результате расчётов,
использующих результаты прямых (то есть «непосредственных»)
измерений физических величин. Сформулируем основные правила пересчёта
погрешностей при косвенных измерениях.
2.6.1 Случай одной переменной
Пусть в эксперименте измеряется величина x, а её «наилучшее»
(в некотором смысле) значение равно x⋆ и оно известно с
погрешностью σx. После чего с помощью известной функции
вычисляется величина y=f(x).
В качестве «наилучшего» приближения для y используем значение функции
при «наилучшем» x:
Найдём величину погрешности σy. Обозначая отклонение измеряемой
величины как Δx=x-x⋆, и пользуясь определением производной,
при условии, что функция y(x) — гладкая
вблизи x≈x⋆, запишем
где f′≡dydx — производная фукнции f(x), взятая в точке
x⋆. Возведём полученное в квадрат, проведём усреднение
(σy2=⟨Δy2⟩,
σx2=⟨Δx2⟩), и затем снова извлечём
корень. В результате получим
Пример. Для степенной функции
y=Axn имеем σy=nAxn-1σx, откуда
σyy=nσxx,или εy=nεx,
то есть относительная погрешность степенной функции возрастает пропорционально
показателю степени n.
Пример. Для y=1/x имеем ε1/x=εx
— при обращении величины сохраняется её относительная
погрешность.
Упражнение. Найдите погрешность логарифма y=lnx, если известны x
и σx.
Упражнение. Найдите погрешность показательной функции y=ax,
если известны x и σx. Коэффициент a задан точно.
2.6.2 Случай многих переменных
Пусть величина u вычисляется по измеренным значениям нескольких
различных независимых физических величин x, y, …
на основе известного закона u=f(x,y,…). В качестве
наилучшего значения можно по-прежнему взять значение функции f
при наилучших значениях измеряемых параметров:
Для нахождения погрешности σu воспользуемся свойством,
известным из математического анализа, — малые приращения гладких
функции многих переменных складываются линейно, то есть справедлив
принцип суперпозиции малых приращений:
где символом fx′≡∂f∂x обозначена
частная производная функции f по переменной x —
то есть обычная производная f по x, взятая при условии, что
все остальные аргументы (кроме x) считаются постоянными параметрами.
Тогда пользуясь формулой для нахождения дисперсии суммы независимых
величин (2.7), получим соотношение, позволяющее вычислять
погрешности косвенных измерений для произвольной функции
u=f(x,y,…):
| σu2=fx′2σx2+fy′2σy2+… | (2.11) |
Это и есть искомая общая формула пересчёта погрешностей при косвенных
измерениях.
Отметим, что формулы (2.10) и (2.11) применимы
только если относительные отклонения всех величин малы
(εx,εy,…≪1),
а измерения проводятся вдали от особых точек функции f (производные
fx′, fy′ … не должны обращаться в бесконечность).
Также подчеркнём, что все полученные здесь формулы справедливы только
для независимых переменных x, y, …
Остановимся на некоторых важных частных случаях формулы
(2.11).
Пример. Для суммы (или разности) u=∑i=1naixi имеем
σu2=∑i=1nai2σxi2.
(2.12)
Пример. Найдём погрешность степенной функции:
u=xα⋅yβ⋅…. Тогда нетрудно получить,
что
σu2u2=α2σx2x2+β2σy2y2+…
или через относительные погрешности
εu2=α2εx2+β2εy2+…
(2.13)
Пример. Вычислим погрешность произведения и частного: u=xy или u=x/y.
Тогда в обоих случаях имеем
εu2=εx2+εy2,
(2.14)
то есть при умножении или делении относительные погрешности складываются
квадратично.
Пример. Рассмотрим несколько более сложный случай: нахождение угла по его тангенсу
u=arctgyx.
В таком случае, пользуясь тем, что (arctgz)′=11+z2,
где z=y/x, и используя производную сложной функции, находим
ux′=uz′zx′=-yx2+y2,
uy′=uz′zy′=xx2+y2, и наконец
σu2=y2σx2+x2σy2(x2+y2)2.
Упражнение. Найти погрешность вычисления гипотенузы z=x2+y2
прямоугольного треугольника по измеренным катетам x и y.
По итогам данного раздела можно дать следующие практические рекомендации.
-
•
Как правило, нет смысла увеличивать точность измерения какой-то одной
величины, если другие величины, используемые в расчётах, остаются
измеренными относительно грубо — всё равно итоговая погрешность
скорее всего будет определяться самым неточным измерением. Поэтому
все измерения имеет смысл проводить примерно с одной и той же
относительной погрешностью. -
•
При этом, как следует из (2.13), особое внимание
следует уделять измерению величин, возводимых при расчётах в степени
с большими показателями. А при сложных функциональных зависимостях
имеет смысл детально проанализировать структуру формулы
(2.11):
если вклад от некоторой величины в общую погрешность мал, нет смысла
гнаться за высокой точностью её измерения, и наоборот, точность некоторых
измерений может оказаться критически важной. -
•
Следует избегать измерения малых величин как разности двух близких
значений (например, толщины стенки цилиндра как разности внутреннего
и внешнего радиусов): если u=x-y, то абсолютная погрешность
σu=σx2+σy2
меняется мало, однако относительная погрешность
εu=σux-y
может оказаться неприемлемо большой, если x≈y.