Хорошее измерение
Cтраница 1
 |
Кривые Гаусса. [1] |
Хорошие измерения чаще оказываются близкими к истине, чем плохие измерения. [2]
Рассмотрим ситуацию, когда наряду с хорошими измерениями попадаются и плохие: фоновые точки, сбои и пр. Выясним, какое влияние оказывают плохие измерения на величину систематической ошибки, если в качестве приближенного значения измеряемой величины выбирается упорядоченное среднее. Интересно сравнить систематические ошибки двух оценок: арифметического среднего и среднего упорядоченного. [3]
 |
Кривые Гаусса. [4] |
Как при плохих, так и при хороших измерениях, однако, возможно в результате случайности получить очень хорошее или далеко не очень хорошее значение. В зависимости от качества измерений такие значения будут получаться только чаще или реже. Кривые, изображенные на рис. 1, носят название кривых Гаусса. [5]
Предположим также, что функция / ( s) известна и медианное значение хороших измерений совпадает с истинным значением а измеряемой величины. [6]
 |
Зависимость среднеквадратичной ошибки от параметра отсечки D.| Зависимость процента ( П ошибок первого и второго рода от параметра отсечки D. [7] |
Принято говорить, что каждое оставленное дефектное измерение - это ошибка первого рода, а каждое выброшенное хорошее измерение - ошибка второго рода. Выясним, как зависят эти характеристики от параметра отсечки. [8]
Полученные качественные выводы остаются в силе и в тех случаях, когда вероятности распределений грубых ошибок и погрешностей хороших измерений отличаются от рассмотренных. [9]
Отсюда следует, что ширина коридора D, используемого при фильтрации результатов измерения, не должна превышать трех-четырех af, так как в такой коридор входят практически все хорошие измерения. [10]
Относительно погрешностей измерений будем предполагать следующее. Ошибки хороших измерений распределены по нормальному закону N ( 0, as) с 00 - 1 мм и равным нулю средним. Ошибки в измерениях х / пренебрежимо малы и в дальнейшем не учитываются. [11]
 |
Характеристики средней точности оценивания величины утла скручивания упруго вала дат. [12] |
Иначе говоря, все пары измерений, которые дают значения оценок 5 f / k, существенно отличающиеся от оценки, полученной на предыдущем интервале идентификации, отбрасываются. Благодаря указанной операции, при формировании оценки Sr l j / учитываются только хорошие измерения, удовлетворяющие условию ( 18), что, в конечном счете, повышает точность вычисления оценки фазового сдвига в установившемся процессе. [13]
Однако эта программа не содержит доказательства того, что операциональных контекстов достаточно для такого построения. Можно ли при этом операционально определить и все то, что входит в условия хорошего измерения времени, включая, напр. В этом, по существу, состоит instantia crucis для опе-рационалистич. [14]
Самым большим недостатком этого метода является то, что он связан с субъективными ошибками. Поэтому там, где возможно, предпочтительными являются другие методы измерения плотности ионизации. Вообще для хорошего измерения плотности ионизации высокоионизирующих частиц следует использовать менее чувствительные эмульсии, когда измерения выполняются методами, отличными от счета б-электронов, а область измеряемых плотностей в данной эмульсии ограничена. Однако эффективность разделения тяжелых ядер в менее чувствительных эмульсиях уменьшается. В этом случае выбор подходящего метода измерений определяется условиями опыта. [15]
Страницы: 1 2