- •Шкала оценки качественных свойств: разновидности, определение, матем. Действия, примеры шкал
- •Шкалы измерения количественных свойств: разновидности, определение, математические действия, примеры шкал.
- •3. Основные требования к системе единиц фв. Примеры систем единиц фв
- •4. Понятие о системных и внесистемных единицах.
- •5. Понятие об основных и производных единицах фв. Выражение производных единиц через основные единицы.
- •7. Экспертный метод оценки качественных свойств фв, схема метода. Критерий согласованности результатов экспертных оценок.
- •8. Основные этапы развития метрологии в России и за рубежом до конца XVIII века.
- •9. Менделеевский период развития метрологии в России
- •Основные метрологические организации рф.
- •Понятие о фв, классификация фв.
- •Классификация величин величины
- •Основные Производные Дополнительные
- •12. Понятие единицы фв. Основное уравнение измерений.
- •13. Понятия об эталонах фв. Классификация эталонов
- •15.Понятие об измерении. Содержание, определения. Необходимое условие измерений.
- •Понятие о передаче размера единицы фв рабочим эталонам. Система поверочных схем.
- •16.Общая классификация измерения
- •17...Классификация измерения по способу получения данных об измеряемой фв. Уравнение соответствующих измерений.
- •18...Общее и отличия между косвенными, совокупными и совместными измерении
- •19. Понятие истинного и действительного значения фв
- •Понятие о погрешностях измерений. Способы выражения погрешности измерений.
- •Относительная погрешность - это погрешность измерения, выраженная отношением абсолютной погрешности измерения () к действительному значению измеряемой величины (хд):
- •21. Понятие отсчёта и принцип арифметического среднего. Основной постулат метрологии: отсчет является случайным числом
- •22. Понятие об оценке рассеяния окончательного результата измерений и оценка рассеивания отдельных результатов измерений хi относительно среднего значения.
- •23. Взаимосвязь между погрешностью и числом измерений.
- •24. Погрешности, подчиняющиеся нормальному закону распределения. Использование дифференциальной и интегральной функции вероятности в определении погрешности измерений.
- •25. Понятие о доверительном интервале и уровне значимости. Роль параметров tp и р в определении погрешностей.
- •26. Доверительный интервал: неравенство Чебышева. Применение критерия.
- •27. Правило «трех сигм» в метрологии
- •28. Семейство распределения Стьюдента в метрологии.
- •29. Понятие о систематических погрешностях. Общая классификация.
- •30. Выявление и исключение систематических погрешностей методом серий.
- •31. Выявление и исключение систематических погрешностей дисперсным методом.
- •32. Основные методы выявления и исключения грубых погрешностей.
- •33. Средства измерений (си) – определение, классификация.
- •Мх си. Основные нормированные мх
- •36. Понятие класса точности си. Способы назначения классов точности си
- •37. Способы обозначения классов точности си
- •38. Алгоритм обработки многократных равноточных измерений.
- •39. Метод проверки нормального распределения погрешности измерений (критерий Пирсона)
- •40. Алгоритм обработки результатов неравноточных измерений.
- •41. Алгоритм обработки результатов косвенных измерений.
- •42. Метод коэффициентов, как способ приближенного определения погрешностей косвенных измерений.
- •43. Закон рф «о техническом регулировании» и задачи обеспечения единства измерений.
- •44. Ответственность за нарушение законодательства по метрологии
- •45. Система испытаний и утверждения типа си.
- •46. Понятие о поверке си. Основные документы, регламентирующие поверочную деятельность. Классификация поверок си
- •Понятие о калибровке си. Область применения. Российская система калибровки.
- •Международные организации по метрологии.
- •50. Понятие о стандартизации, ее сущность и содержание.
- •51. Закон рф «о техническом регулировании» и задачи обеспечения единства измерений.
- •59. Ряды предпочтительных чисел r5, r10, r20, r40. Взаимосвязь предпочтительных чисел в данном ряду.
- •60. Ряды предпочтительных чисел r5, r10, r20, r40. Логарифмическое правило.
- •61. Ряды предпочтительных чисел, построенные на базе геометрической прогрессии: правило перехода из одного десятичного интервала в другой.
38. Алгоритм обработки многократных равноточных измерений.
Последовательность обработки:
-
Обнаружить и исключить систематическую погрешность;
-
Вычислить среднеарифметическое значение;
-
Рассчитать выборки численных характеристик с исключением из полученного результата, который ставится под сомнение (предположительно промах),
-
Обнаруживаем и исключаем грубые погрешности.
-
Вычисляем выборочное СКО от значения погрешности измерения;
-
Определяют закон распределения случайной составляющей:
- при заданном значении доверительной вероятности Р и числе измерений n по таблицам определяют коэффициент Стьюдента;
- находят границы доверительного интервала для случайной погрешности:
39. Метод проверки нормального распределения погрешности измерений (критерий Пирсона)
При обработке экспериментальных данных существенное значение имеет вопрос о том, подчиняется ли результат измерения нормальному закону распределения вероятности. Такая гипотеза должна быть обязательно проверена.
Проверить эту гипотезу можно по виду гистограммы, построенной на основании экспериментальных данных.
Правила построения гистограммы:
-
интервалы, на которые разбивается ось абсцисс, по возможности, следует выбирать одинаковыми;
-
число интервалов k устанавливается в соответствии со следующими рекомендациями:
Число измерений
Число интервалов
40-100
7-9
100-500
8-12
500-1000
10-16
1000-10000
12-22
-
масштаб нужно выбирать таким, чтобы высота гистограммы относилась к основанию примерно5/8.
Существует несколько критериев согласия, по которым проверяются гипотезы о соответствии экспериментальных данных тому или иному закону распределения вероятности результата измерения. Наиболее распространенным является критерий Пирсона.
При использовании этого критерия за меру расхождения экспериментальных данных с теоретическим законом распределения вероятности результата измерения принимается сумма квадратов отклонения частостей m/n от теоретической вероятности Pi попадания отдельного значения результата измерения в i-й интервал, причем каждое слагаемое берется с коэффициентом n/Pi:
Если расхождение случайно, то подчиняется - распределению.
Вероятность того, что случайное число примет значение, меньшее аргумента этой функции определяется по интегральной функции -квадрат распределения. Можно построить кривые интегральной функции этого распределения для различных значений k. Здесь k соответствует числу интервалов только при проверке соответствия нормальному закону распределения вероятности результата измерения. Поэтому, задавшись значением интегральной функции распределения К.Пирсона , можно проверить, больше или меньше ее аргумента вычисленное значение .
Если <, то с выбранной вероятностью можно считать случайным числом, подчиняющимся -распределению К.Пирсона.
Если >,то с той же вероятностью можно признать, что не подчиняется распределению К.Пирсона.