книги из ГПНТБ / Болдырев, В. С. Методы математической статистики в гидрографии и кораблевождении учеб. пособие
.pdfГ?хг Я* |
^ |
|
|
|
' -т +І Г |
■)d x = l |
(1 .8 7 ) |
||
с f ; u |
|
|||
U |
|
|
|
|
—&o |
|
|
|
|
Из э т о г о р а в е н с т в а с л е д у е т |
|
|
|
|
г |
|
|
|
( 1. 88) |
е > Г |
|
|
|
|
р ед ел ен и я |
|
|
||
Т огда п ло т н о ст ь р а спЖ |
|
|
|
|
\/р |
рхг |
Ох |
( І . Я 9 ) |
|
I f f |
e x |
|||
|
|
|
|
P i)m e J F
Из т е х же у сл о в и й нормировки с л е д у е т , что
а IIк |
• |
( 1 . 9 0 )
4 P
Обозначим |
_ |
|
|
я |
|
* |
|
|
||
|
Ур |
* а - |
|
|
( І . 9 Г ) |
|||||
|
— |
„ |
.— |
— о • |
|
|||||
|
(3 |
|
|
2^р |
|
|
|
|
||
Тогда |
палучим |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- (ах г 6) |
|
( 1 . 9 2 ) |
|||
|
|
|
|
.ПР е |
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
№ |
|
|
|
|
|
|
Таким |
о б р а зо м , |
п л о т н о ст ь норм ального |
за к о н а |
р а с п р е |
||||||
д ел ен и я я в л я е т с я |
частным |
сл уч аем |
формулы |
( 1 . 9 2 ) |
при |
|||||
Ос |
м |
_ |
|
|
|
|
|
|
|
|
а = --------т=г |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Итак, |
центрированная |
случайная |
величина і' |
имеет |
||||||
плотность р а сп р е д ел ен и я |
( 1 . 9 2 ) . |
При |
заданных зн ач ен и я х |
|||||||
п арам етров f |
, |
и |
Z |
плотности |
р а сп р е д ел ен и я б у д е т |
|||||
с о о т в е т с т в о в а т ь точ к а |
на о си абсцисс, координата кото- |
47
рой |
равна |
величине оценки тх , вычисленной с |
учетом |
|||||
этих |
параметров. |
|
|
|
|
гг |
|
|
Пусть в результате измерений получено |
значений |
|||||||
случайной |
величины X |
: х, 7 х г 7 |
? |
х п |
- |
|
||
Вычислим вероятность того, что каждое |
и з п |
значений |
||||||
попадет в соответствующий интервал с/х : |
|
|
||||||
|
п |
/ |
}[р |
\<*Х |
/ |
/ |
■ |
|
|
f (*i)dxc -ë ^ r |
е |
|
dxi |
|
Вероятность того, что все случайные величины
одновременно попадут в соответствующие интервалы doc^ 7 очевидно, может быть вычислена по формуле
|
|
f |
p [ i z] |
? [ * ] |
) |
|
|
/2 |
|
( |
ffj |
f |
Ь |
) |
(Т.93) |
П f ( x t )d x - = K e |
|
|
|
|
|
||
■=/ |
|
|
|
|
|
|
|
Найдем точку, для которой это выражение становится |
|||||||
m ax • |
|
, |
|
|
|
|
|
|
2Р[*1 |
Я* |
- с . |
|
(і.ад) |
||
|
в * |
|
в х |
U |
’ |
|
|
|
X |
|
|
|
|
|
|
|
х Г |
х С |
т х |
7 |
|
|
|
отсюда |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(1.95) |
n |
2 p |
x |
n |
|
|
|
Таким образом, оценка математического ожидания с учетом асимметрии получилась смещенной, так как она содержит некоторое дополнительное постоянное слагае
ма
'•loecLG^. . По результатам обработки различных наблюде
ний, встречающихся в практике гидрографии и кораблевоздения, установлено, что d* имеет порядок — 0 ,3 . Следовательно, в среднем арифметическом обычно содер жится систематическая ошибка, равная примерно 1/3 от величины стандарта. Очевидно, что при увеличении числа наблюдений величина этой систематической ошибки не уменьшается. Это дает возможность поставить условия, связывающие число измерений и ожидаемую величину систе матической погрешности:
|
л |
(1.96) |
|
у п |
|
при |
ОС = 0 ,3 п = 9. |
|
Итак, при морских наблюдениях делать более 9 наблю |
||
дений |
нецелесообразно. |
|
Как уже отмечалось, отличие реального распреде -ения от нориального приводит к нарушению соотношения между величиной стандарта и предельной ошибки. В теории ве роятностей доказывается, что при любом законе распре деления вероятность выхода случайной величины за пре делы 3(j ограничена величиной 1/9 (неравенство
Чебышева).
Для того чтобы решить вопрос о величине реальной предельной ошибки, рассмотрим распределение, имеющее эксцесс. Одним из таких распределений является распре деление Субботина, имеющее плотность распределения
4 |
49 |
где £ |
и |
h - параметры |
закона |
распределения. |
При |
£ |
= 2 распределение Субботина превращается в |
||
нормальное |
распределение; |
при <5 |
= 3 эксцесс Ен = -0 ,6 , |
а вероятность нахождения |
случайной |
величины в пределах |
(5 составляет 0,648, в |
пределах |
2 < 5 f - 0,968 и в |
пределах 3 (5 р ~ 1 * |
|
|
Другим распределением, для которого можно учесть влияние эксцесса, является распределение Грама-Шарлье. Плотность этого распределения
№ . Ф Ѵ Ъ & & - Ф (" Л * ) . |
о - * ) |
||
п=3 |
' |
|
|
Для этого закона распределения при эксцессе £ |
=-0,6 |
||
вероятность нахождения ошибки в пределах 5 |
равна |
||
0,675, в пределах |
2 < 3 f - 0,957, в пределах 3 ( 5 f |
- і . |
Для закона равномерного распределения предельная ошибка
составляет 1,73 б . |
Объединим приведенные величины в |
||
таблицу (таб л .1 .3 ). |
|
|
|
|
|
|
Таблица 1.3 |
К 5 |
1 в |
2 (5 |
з в |
Закон распре |
|||
деления |
|
|
|
Нормальный... |
0,683 |
0,954 |
0,997 |
Равномерный.. |
0,577 |
І.ООО |
1.000 |
Закон Субботи |
Р,6Ц8 |
0,968 |
1.000 |
н а . . . . ............. |
|||
Закон Грамма- |
0,^57 |
* 0,957 |
1000 |
Шарлье............. |
50
Эти количественные соотношения для рассмотренных выше законов справедливы в том случае, когда точно из вестны величина стандарта и вид функции плотности рас пределения. На практике эти характеристики известны приближенно и поэтому нет смысла задавать слишком боль шой коэффициент перехода от стандарта к предельной ошибке. Этот коэффициент может быть принят равным 2 (как в геодезии), что обеспечивает довольно высокий уровень вероятности невыхода случайной ошибки за дан ный предел*
Б официальных руководствах по навигационному обе спечению использования оружия принят коэффициент 2,5R ; ему соответствует уровень вероятности 0 ,о :)£.
§ 7. Обнаружение |
систематических оиибок в |
|||||
|
|
ряду |
наблюдений |
|
|
|
Установим признак, на основании которого |
можно было |
|||||
бы судить о том, содержит ли данный ряд |
только случай |
|||||
ные ошибки. |
|
|
|
|
|
|
Пусть в результате наблюдений получен |
ряд ошибок: |
|||||
|
л , , л 2 . л 3 , . . . , A f, . |
|
|
|||
Образуем |
последовательные |
разности: |
|
|
||
А ^ 2 ■) |
^ 3 •>* * * * ^ п - Г ^ п ? |
|
* |
|||
"озрсдем случайные сшибки и их разности |
в квадрат |
|||||
и сложим полученные |
величины: |
|
|
|
||
|
А ?г |
|
|
|
|
(1 .7*) |
(Д,~А2) +(â , ~ |
г • • - г |
Ді)~= ß |
• |
( 1 . 1 0 0 ) |
Составим |
выражение: |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
(I.IO I) |
Подставим в него значения А |
n ß |
’ |
|
|||||||
2 п |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=-^(A'A2+ A2A3+ ■■■+ а па ,)=С |
(1 .102) |
||||||||
при |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
п ■ |
|
|
|
|
|
|
|
с — |
о . |
|
Средняя квадратическая |
ошибка |
отдельного |
измерения |
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
. |
|
|
(I.I0 3 ) |
Стандарт |
величины С |
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
с |
\ п |
|
|
• |
|
|
( І .ІМ ) |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
Перепишем равенство |
(1.104), |
умножив обе |
его части |
|||||||
п |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
на |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
- Л |
= |
- |
с |
L |
|
|
( I . 105) |
|
|
|
2 А |
L |
А |
|
|
|
|
|
Среднее квадратическое |
отклонение это? величины |
|||||||||
|
|
|
|
|
п |
|
<5 |
(СГэ " |
і |
|
^ \ А |
СГ |
A |
A |
|
|
|
|
А /п |
|
|
но |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
А_ |
.2 f A ^ A ^ - ' t A ^ ) . |
|
||||||||
п |
|
=ö |
4 |
|
/т |
|
}> |
|
|
п 1 |
|
J |
V* |
|
С друг#* стороны, |
при /7 —«*о С— О , значит и ви |
|
раж ине |
|
|
ß |
|
- / - 0 |
Ä |
|
|
2 А |
|
Таким образом, -4? представляет собой среднее квад ро
ратическое отклонение правой части (І.І0 5 ) от нуля. Последнее условие было выведено в предположении, что
измерения не содержат систематических ошибок. Таким об разом, можно написать, что
1fn |
. |
(І.І0 6 ) |
2 А |
|
Этот критерий носит специальное название критерия Аббе.
Уточненный критерий Аббе
Итак, использование критерия Аббе основано на сравне нии квадратов случайных ошибок измерений и квадратов их последовательных разностей.
Рассмотрим полученные раньше соотношения:
|
|
|
П |
|
|
(ІЛ 07' |
2 |
/ |
^ |
*'= / |
2 |
'■> |
|
|
|
|
|
|
|
( 1 .108) |
Предположим, |
что |
случайные ошибки |
подчиняются |
|||
нормальному закону |
распределения. Напишем |
дробь |
||||
|
|
г = _2_ . |
|
(І.Г 09) |
Со2
При п > Ю распределение дроби приблииенно нормаль ное. Поэтому можно составить таблицу для вычисления
53
вероятности нахождения г |
в некоторых пределах. Зада |
||||
ваясь |
определенным уровнем |
вероятности, вычислим вероят |
|||
ность выполнения |
следующего неравенства: |
|
|||
|
Р ( г й г р ) = р . |
|
С і .и о ) |
||
Это |
выражение |
означает, |
что с |
вероятностью р |
таб |
личное |
значение |
7р будет |
больше, |
чем значение |
дроби rt |
полученное при расчете по экспериментальным данным. Итак, для решения задачи необходимо: по результатам
наблюдений вычислить £ 5 и (j 2 ; вычислить дробь і= Q2
по таблице, задаваясь вероятностью р |
, |
найти соответст |
||||
вующую этой вероятности величину |
гр . |
|
|
|||
Если г |
» то можно предположить, |
что в наблюдени |
||||
ях есть систематическая погрешность. |
П р и г> ^, можно |
|||||
утверждать, что с |
вероятностью Р |
такой погрешности в |
||||
наблюдениях нет. |
|
|
|
|
|
|
При 7= 70 |
вопрос остается |
открытым, |
обе гипотезы |
|||
Г |
вероятностью Р |
и (Р~і) |
|
|||
выполняются с |
соответственно. |
|||||
Таблица для |
7Р |
имеет два |
выхода по |
величине f> и rz. |
§8. Неравноточные изменения
Вслучае неравноточных измерений результаты измере ний обладают различной степенью надежности, что необ ходимо учитывать при их обработке. Надежность результа та измерения выражают числом, называемым весом(Я) это го результата.
Вкачестве веса чаще всего используется величина,
обратно пропорциональная дисперсии,
54
( I . I I I )
Коэффициент к назначается произвольно. Это позволя ет выбирать его таким, чтобы было удобно оперировать с весами Р . Удобно какому-либо из измерений придать
вес Р = I, |
|
|
тогда |
2 |
|
к |
( I .I I 2 ) |
|
/ = — г f тогда |
к = 3 . |
|
Ѳ |
|
|
Для любого измерения его вес будет пропорционалеі |
||
среднему квадратическому отклонение единицы веса: |
||
Р п ~ у к - ■ |
|
« - і е » |
К геодезической литературе принято обозначать сред нее квадратическое отклонение единицы весаут*(у?г =&})•
Т'сли наблидение со средней квадратической ошибкой
3 |
имеет вес Р |
, то мохно написать |
выражение |
||
|
|
|
/ Н = & ) [ Р , |
( і . І В ) |
|
т .е . |
средняя квадратическая ошибка единицы весаJX- в |
||||
І Р |
раз |
больше средней |
квадратической ошибки наблюде |
||
ния, |
вес |
которого |
равен |
Р . |
|
Так как вес - величина, обратная дисперсии, к нему могут быть применены все теоремы, применимые к лиспер-
сии(например, вес суммы равен сумме |
весов). |
||
Пример.П у с т ь выполнено два измерения |
одной и той хе |
||
величины: результаты измерений ^ |
^ |
* |
|
их вес |
Р |
Р |
7 |
|
|||
|
r t У |
Г 2 |
■/
к = .і •
55
Определим среднюю квадратическую ошибку среднего арифметического:
( І .И 5 )
р ,* р 2
Вес этой арифметической середины:
|
Р о ~ Р ,+ Ъ |
і |
|
|
J _ _ |
& ,2+(52 . |
^ |
______ . |
( г .ііб ) |
б ' / " |
6 ? g * 7 |
^ |
у е '+ в * 1 |
Отсюда следует, что среджее квадратическое отклоне ние среднего взвененного всегда меньше, чем наименьшее Of отдельного измерения. Таким образом, теоретически осреднение всегда полезно. Однако на практике осредне ние не всегда целесообразно, так как результирующее уменьшение погрешности может быть очень незначительным. Кроме того, следует иметь в виду, что величии средних квадратических отклонений на практике обычно известны неточно. Поэтому кажущееся улучшение точности среднего взвешенного результата может оказаться в пределах по грешности исходных данных.
Для оценок параметров неравноточных измерений можно использовать те же формулы, что и для равноточных из мерений, но с учетом весов отдельных измерений, например:
х - [р*] |
■ |
(І.ІГ 7 ) |
|
|
[Р] |
’ |
|
-.2 |
[Ро-с ] |
7 |
( I . 118) |
СЯу,- |
, |
||
Х |
п - і |
|
|
где |
_ |
|
|
І/ |
* |
|
|
56