ПОИСК Статьи Рисунки Таблицы Краткие сведения из теории ошибок из "Лабораторный курс гидравлики, насосов и гидропередач" И ТОГО же измерения, реализации различных по величине случайных погрешностей не являются ранновозможными. Одни реализуются чаще, другие реже, причем между величинами погрешностей и частотой их реализации существуют функциональные зависимости, описывающие совокупность возможных значений случайной погрешности с вероятностной точки зрения, т. е. с точки зрения объективной возможности реализации каждого из значений. [c.31] Эта функция называется интегральной функцией распределения погрешности. [c.32] Обычно для производной Р (х) использулот обозначение / (А) и называют функцию / (А) дифференциальной функцией распределения погрешности или функцией плотности вероятности. Графическое изображение этой функции (рис. 1-2), представляющее зависимость плотности вероятности от значений погрешности, называется кривой распределения погрешностей. [c.32] Отклонения от нормального закона распределения встречаются, когда какая-либо из составляющих погрешностей, имеющая отличный от нормального закон распределения, оказывается настолько более вероятной, чем другие в данном измерении, что ее закон распределения превалирует в суммарной погрешности. [c.34] Функции распределения исчерпывающим образом характеризуют случайные погрешности с вероятностной точки зрения. Вид кривых распределения погрешностей при заданном законе распределения зависит от числовых значений параметров, входящих в математические выражения функций распределения. [c.34] Параметр Од характеризует форму кривой распределения. Чем больше Од, тем равномернее распределена, плотность вероятности вдоль числовой оси. При уменьшении Од возрастает плотность вероятности малых по абсолютной величине погрешностей. [c.34] В практике экспериментирования не представляется возможности воспользоваться абсолютными погрешностями для оценки точности измерений, так как их величины остаются неизвестными. Поэтому для такой оценки пользуются некоторыми числовыми параметрами, характеризующими наиболее существенные особенности распределения погрешностей. Обычно в качестве таких параметров используют максимальную абсолютную погрешность и среднюю квадратичную погрешность измерения. [c.34] При этом лишь в отдельных измерениях погрешность может выйти за пределы указанного интервала. Измерение с такой погрешностью называют грубым промахом и при обработке результатов исключают из рассмотрения. [c.34] Таким образом, параметр ад в дифференциальной функции нормального распределения погрешностей представляет собой среднюю квадратичную погрешность измерения. Это обстоятельство позволяет установить зависимость между максимальной и средней квадратичной погрешностями. [c.35] Численные значения этой функции для некоторого диапазона аргументов приведены ниже. [c.36] Вернуться к основной статье