Большая случайная погрешность
Cтраница 1
Большие случайные погрешности называют промахами. Они возникают при невнимательности экспериментатора, при неправильной подготовке опытов, из-за ошибок в вычислениях. Промахи случаются редко, поэтому сооответствующие результаты отбрасывают. [1]
На практике превалирует стремление не потерять большие случайные погрешности, что может привести к необоснованному завышению точности, над риском включить в результат анализа промахи или систематические погрешности. [2]
Многократные измерения применяются в тех случаях, когда прямое измерение сопровождается большими случайными погрешностями, вследствие чего результат прямого однократного измерения становится случайным. Для уменьшения соответствующих случайных погрешностей прямых однократных измерений и применяют многократные измерения. [3]
Вопрос о принадлежности результатов i -го измерения к данному ряду решается на основании того, что большие случайные погрешности менее вероятны, чем малые, и результат измерения, содержащий погрешность столь большую, что вероятность ее появления в данном ряду практически равна нулю, следует отбросить, как заведомо ошибочный. Вопрос о том, какую вероятность следует считать равной нулю, решается по тем же соображениям, которые были изложены выше. [4]
Вопрос о принадлежности результатов i -го измерения к данному ряду решается на основании того, что большие случайные погрешности менее вероятны, чем малые, и результат измерения, содержащий погрешность столь большую, что вероятность ее появления в данном ряду практически равна нулю, следует отбросить, как заведомо ошибочный. Вопрос о том, какую вероятность следует считать равной нулю, решается по тем же соображениям, которые были изложены выше. [5]
Уравнение ( 20) показывает, что с уменьшением средней квадратичной погрешности а увеличивается число малых и уменьшается число больших случайных погрешностей. [6]
Получение каждого значения f ( x), например путем измерений, обходится довольно дорого, и получаемые значения содержат довольно большие случайные погрешности. Предположим, что погрешности измерений независимы, имеют одинаковую дисперсию d и математическое ожидание, равное нулю. [7]
 |
Кривые нормального распределения случайных погрешностей, соответствующие трем различным значениям а. [8] |
Таким образом, малому значению оп соответствует преобладание малых случайных погрешностей, а вместе с тем и большая точность измерения данной величины; при большом же 0 большие случайные погрешности встречаются значительно чаще, следовательно, точность измерения меньше. [9]
Однако даже при достаточно больших случайных погрешностях анализ графиков неисправленных отклонений результатов наблюдений позволяет обнаружить весьма слабые тенденции к той или иной форме систематического изменения погрешности. [10]
На практике не всегда удается провести строгое разграничение между различными классами погрешностей. Грубые погрешности иногда перекрываются большими случайными погрешностями. Совершенствование методов измерения и создание специальных условий часто позволяет переводитьслучайные погрешности в класс систематических. [11]
Концентрат получают выпариванием раствора, содержащего микропримеси определяемых элементов, на графитовом коллекторе ( [59], с. Последний прием часто приводит к большой случайной погрешности определений из-за плохой адгезии сухого остатка. Авторы [53, 63 - 65] для определения микропримесей в минеральных кислотах и органических растворителях применяют выпаривание их на тонких графитовых дисках, которые после высушивания помещают в кратер графитового анода. Этот способ тоже может быть использован для химико-спектрального анализа с концентрированием. [12]
Причинами больших ( грубых) погрешностей могут быть внезапные и кратковременные изменения условий измерений или оставшиеся незамеченными неисправности в аппаратуре. Несмотря на то, что появление очень больших случайных погрешностей теоретически маловероятно, например, четыре на 1 млн. измерений, они все же возможны. Не исключена возможность, что уже одно из первых измерений будет содержать такую погрешность. Теоретически кривая распределения по мере увеличения значения 6 только асимптотически приближается к оси абсцисс. Практически же очень большие погрешности из ряда результатов исключаются как нехарактерные. Учет их при ограниченном числе наблюдений мог бы исказить результат в значительно большей степени, чем это соответствует действительности и чем это было бы при неограниченно большом числе наблюдений. [13]
Причинами больших ( грубых) погрешностей могут быть внезапные и кратковременные изменения условий измерений или оставшиеся незамеченными неисправности в аппаратуре. Несмотря на то, что появление очень больших случайных погрешностей теоретически маловероятно, например, четыре на 1 млн. измерений, они все же возможны. Не исключена возможность, что уже одно из первых измерений будет содержать такую погрешность. Теоретически кривая распределения по мере увеличения значения 8 только асимптотически приближается к оси абсцисс. Практически же очень большие погрешности из ряда результатов исключаются как нехарактерные. Учет их при ограниченном числе наблюдений мог бы исказить результат в значительно большей степени, чем это соответствует действительности, и чем это было бы при неограниченно большом числе наблюдений. [14]
Касательную к одному из оснований пика, если на этом основа - нии наблюдается минимум тока, обычно проводят через точку минимума. Расшифровка по методу касательной к одному из оснований пика, как правило-менее однозначна и подвержена большим случайным погрешностям, чем расшифровка по методу касательной к обоим основаниям. [15]
Страницы: 1 2