Случайные погрешности и их характеристики

СЛУЧАЙНЫЕ ПОГРЕШНОСТИ И ИХ ХАРАКТЕРИСТИКИ [c.35]

Для используемых по отдельности средств измерений, точность которых заведомо превышает требуемую точность измерений, нормируются только пределы Ад допускаемого значения суммарной погрешности и наибольшие допустимые изменения метрологических характеристик. Если же точность средств измерений соизмерима с требуемой точностью измерений, то необходимо нормировать раздельно характеристики систематической и случайной погрешности и функции влияния. Только с их помощью можно найти суммарную погрешность в рабочих условиях применения средств измерений. [c.187]

В учебном пособии рассмотрены вопросы метрологии — науки об измерениях, методах и средствах обеспечения их единства, даны основные сведения о единицах физических величин, приведена подробная характеристика международной системы единиц и рекомендаций по пересчету значений физических величин, рассмотрены требования к средствам измерений даны основы теории случайных погрешностей и методы обработки результатов измерений рассмотрены также общие положения о Государственной метрологической службе и ее деятельности. [c.2]

Расхождение между расчетными и экспериментальными данными объясняется следующим. Кроме методической погрешности расчетные алгоритмы электрических машин обычно предполагают, что конструктивные размеры и характеристики применяемых материалов строго детерминированы. В действительности эти данные являются случайными величинами и имеют соответствующий раз- брос значений, определяемый их технологическими допусками. Разброс конструктивных данных, в свою очередь, приводит к раз- бросу других параметров, характеристик и показателей машины. Таким образом, большинство проектных данных, несмотря на детерминированный характер расчетных алгоритмов, в действительности относятся к категории случайных величин. [c.231]

Систематическая погрещность имеет неслучайный характер, однако реализацию того или иного ее значения в каждом конкретном случае можно рассматривать как явление случайное. В этой связи различия между случайной и систематической погрешностями имеют значение при анализе способов их определения, но не при рассмотрении способов их представления и описания. Сказанное дает основание для использования в качестве показателей точности результатов эксперимента, содержащих систематическую погрешность, характеристик, рассмотренных выше применительно к случайным погрешностям. Однако характер погрешности должен учитываться при выборе соответствующих законов распределения. [c.40]

Мы уже знаем, что большинству измерений сопутствуют случайные погрешности, отличающиеся тем, что при каждом повторном измерении они принимают другое, заранее не предсказуемое значение. Существует еще много величин, обладающих тем свойством, что их точное значение не может быть указано и меняется от опыта к опыту. Такого рода величины называют случайными. Но не следует думать, что о численном значении случайных величин вообще ничего нельзя сказать. Как правило, можно указать границы, в которых оно находится, а также установить, насколько часто внутри этого интервала интересующая нас случайная величина принимает то илц иное значение. Опыт обычно показывает, что в разных случаях некоторые из этих значений появляются более часто, а другие - реже. Совокупность наблюденных значений такой величины и, частоты появления каждого из этих значений позволяет установить так называемый закон распределения случайной величины, который является столь же определенной ее характеристикой, как постоянное числовое значение, - характеристикой неслучайной величины. [c.26]

Соотношение систематической и случайной составляющих дает представление о доминирующем влиянии или их равенстве. Если выяснится, что преобладает влияние случайных погрешностей, то причину снижения точности следует искать в колебании качественных и размерно-геометрических характеристик заготовки если же преобладает влияние систематических погрешностей, то необходимо исследовать настройку станка, износ инструмента и т. д. [c.94]

Погрешности измерения. Определение характеристик собственных колебаний связано с двумя видами погрешностей аппаратурных и методических, Первые носят случайный характер и зависят от класса измерительных приборов, а также от алгоритма обработки измерений, например при определении обобщенных масс. Методические погрешности обусловлены тем, что характер колебаний исследуемой конструкции отличается от предполагаемого, так как, например, на форму колебаний влияет механическая догрузка, обобщенные массы искажаются влиянием ЭДВ и т, п. Эти погрешности являются систематическими, поэтому их влияние может быть скорректировано при получении окончательных результатов. [c.346]

Погрешности измерительных комплектов и каналов. Наиболее строгий подход к оценке погрешностей измерительных каналов и комплектов по MX средств измерения, входящих в их состав, дается в [3]. Этот подход основан на том, что для каждого средства измерения с нормированными по типу 1 [3] MX известны характеристики систематической составляющей погрешности Д . математическое ожидание /и(Д ,) и среднее квадратическое отклонение ст(Д(,,), вариация показаний //,, цена единицы последнего разряда цифрового кода ц, и среднее квадратическое значение случайной погрешности о(Д,). Результирующая погрешность канала, включающего п элементов, составляет [c.328]

Случайные погрешности нельзя исключить полностью, но их влияние может быть уменьшено путем обработки результатов измерений. Для этого должны быть известны вероятностные и статистические характеристики (закон распределения, закон математического ожидания, СКО, доверительная вероятность и доверительный интервал). Часто для предварительной оценки закона [c.49]

Ориентировочная, хотя и явно завышенная, оценка современного уровня точности аттестованных характеристик государственных СО для химического анализа приведенных в табл. 29 элементов возможна в предположении, что погрешность имеющихся методик и процедуры их вьтолнения на предприятиях черной металлургии пренебрежимо мала и что полученные выше значения 151 целиком определяются несогласованностью аттестованных характеристик государственных СО и случайной погрешностью их установления. Даже при таком допущении уровень единообразия государственных образцов для химического анализа черных металлов должен быть оценен той же величиной 0,15 а . I.e. значением погрешности в пять раз меньшим, чем официально гарантированная свидетельством на СО. [c.155]

R). Поскольку и размахи, и отклонения 1 с — с1 зависят от содержания контролируемого компонента, перед заполнением контрольных карт может оказаться целесообразным преобразовать получаемые в ходе оперативного контроля разности между средними воспроизведенными содержанием компонента с и аттестованной характеристикой с, а также между максимальными и минимальными jn результатами единичных измерений, чтобы учесть концентрационную зависимость случайной погрешности химического анализа и использовать одну контрольную карту для всего диапазона измерений. Практически достаточно пронормировать данные оперативного контроля в долях а или допускаемых государственными стандартами расхождений i/j) ив дальнейшем контролировать не указанные выше разности, а их отношения к величине (< 2) [c.174]

Строго справочной информации предшествуют краткие сведения по истории развития термометрических понятий и становления методов и средств измерения, физическим основам термометрических явлений и способам их реализации, температурным шкалам и метрологическим характеристикам средств измерения, систематическим и случайным погрешностям температурных измерений. Дальнейшее изложение связано с реализацией конкретных методов контактной и бесконтактной термометрии. Описание термометров, выпускаемых промышленностью, сопровождается рекомендациями по их использованию как в традиционных (соответствующих их назначению), так и нетрадиционных условиях. В ряде случаев, особенно это касается научно- [c.6]

Технологические первичные ошибки [8—И]. Они представляют собой производственные погрешности изготовления деталей (погрешности размеров деталей, погрешности расположения и ( рмы рабочих поверхностей) и погрешности сборки (смещения, перекосы и пр.). Характер проявления этих ошибок случайный, поэтому расчет их производится по вероятностным характеристикам рассеяния, которые определяются [c.432]

Наличие неравномерности в укладке волокон, а также различные виды их укладки могут оказывать определенное влияние на прочностные характеристики композитов. Погрешности в укладке волокон имеют, как пра вило, случайный характер, и с учетом разброса прочностных свойств волокон анализ влияния их на процессы разрушения материалов представляет сс бой чрезвычайно сложную вероятностную задачу. Имитационное моделирование композитов на ЭВМ открывает принципиально новые возможности для постановки задач о влиянии структурной неоднородности материалов на их свойства. Для решения этих задач в ряде случаев также применима плоская структурная модель композиционного материала. Неравномерность укладки волокон в моделируемом сечении имитируется на ЭВМ двумя путями. [c.169]

Возможна также задача, в которой будет встречаться одновременно действие двух, трех или даже всех четырех приведенных случаев. При этом исходные данные для выполнения расчетов не всегда бывают известны и приходится, исходя из опыта, условий, в которых проводятся измерения, и других данных, ими задаваться. Так, например, часто бывают неизвестны законы распределения Случайных погрешностей отдельных составляющих (входных параметров) метода измерений, но известны их числовые характеристики, или неизвестно ни то, ни другое, или частично известны законы распределения и числовые характеристики. Аналогичное положение может иметь место при точностных расчетах для случайных функций. [c.309]

Каждый источник порождает первичные погрешности, которые по своей природе являются переменными величинами, и их изменения носят случайный характер. Численная характеристика таких погрешностей — среднее значение погрешности и разность между наибольшим и наименьшим значениями погрешности или ее диапазон колебания. Первичные погрешности складываются, в результате чего образуется суммарная, или результирующая, погрешность, которая и наблюдается непосредственно, если сравнить реальную деталь и заданную чертежом.. [c.41]

Дисперсия случайной погрешности равна дисперсии результатов наблюдений и является характеристикой их рассеивания относительно математического ожидания. Действительно, как видно из формулы (6.19), дисперсия все более увеличивается с ростом элементов вероятности Р Ь)(1Ь появления больших значений случай- [c.94]

Контрольные границы, получают математическим расчетом и анализом. Они разделяют зону случайных, т. е. неизбежных для данной статистической характеристики, колебаний и зону систематических, т. е. управляемых, погрешностей, выход в которую говорит о нарушении нормального протекания процесса и о необходимости проведения подналадки. Ширина зоны между контрольными границами и их положение относительно пределов чертежного допуска зависят от того, какова стабильность процесса, каковы объем пробы и периодичность отбора проб, а также какую степень надежности хотят получить от применения статистического контроля. [c.359]

Наиболее универсальным способом описания поведения случайных погрешностей является нахождение функций распределения результатов измерений и их случайных погрешностей интегральных Рх ( ), (Р) и дифференциальных рх (X) = йРх (Х)/ Х рр (Р) = йР (Р)/ , где Р —случайная погрешность измерений. Однако изучение функций распределения требует больших исследовательских и вычислительных работ и поэтому выполняется, как правило, только при создании анализаторов новых типов. Чаще пользуются числовыми характеристиками погрешностей. [c.62]

Однако при необходимости знать интервальные характеристики погрешности (если нормированы — точечные) приходится вводить в рассмотрение функции распределения вероятностей погрешности. Это объясняется тем, что функциональная связь между интервальными и точечными характеристиками случайных величин определяется видом функции их распределения. Трудности (а вернее, как отмечено выше, практическая невозможность) определения реальных функций распределения вероятностей погрешностей измерений вызвали попытки установления методов приемлемой аппроксимации этих функций. [c.106]

Наиболее часто применяемой характеристикой случайной погрешности служит ее СКО о. Объединение случайных погрешностей наиболее просто осуществляется суммированием их дисперсий (квадратов средних квадратических отклонений), и характеристика объединенной случайной погрешности определяется как корень квадратный из суммы дисперсий. Для двух объединяемых случайных погрешностей это правило выражается формулой [c.136]

Динамические погрешности, как это следует нз предыдущих параграфов, имеют определенную специфику, и для их характеристики применяют новые параметры, учитывающие случайный и временный характер этих погрешностей. [c.238]

Случайные погрешности нельзя исключить полностью, но их влияние может быть уменьшено путем обработки результатов измерений. Для этого должны быть известны вероятностные и статистические характеристики (закон распределения, закон математического ожидания, СКО, доверительная вероятность и доверительный интервал). Часто для предварительной оценки закона распределения параметра используют относительную величину СКО — коэффициент вариации [c.54]

Сокращение времени разработки перспективных и доводки новейших ГТД, а также систем их регулирования требует проведения расчетов динамических характеристик (постоянных времени, коэффициентов передачи и др.) силовой установки по результатам наблюдений. Под наблюдениями имеются в виду результаты как математического моделирования перспективных ГТД, так и стендовых или летных испытаний новейших двигателей и их систем регулирования. В связи с этим необходимо разработать систему машинных алгоритмов, которая при ее реализации на ЭВМ позволяет быстро и в большом количестве обрабатывать результаты наблюдений, выдавать исследователю искомые характеристики ГТД. В работе [1] предложен основанный на применении метода наименьших квадратов (МНК) алгоритм, позволяющий рассчитывать коэффициенты линейной модели ГТД при невысоких уровнях искажений полезной информации в наблюдениях. Однако получаемая при стендовых и летных испытаниях ГТД полезная информация, как правило, имеет значительные искажения (погрешности измерения, случайные неравномерности измеряемых параметров двигателя и др.), что чрезвычайно затрудняет расчет искомых характеристик. Цель настоящей работы — дальнейшее совершенствование алгоритма расчета, предложенного в работе [1], и распространение его на практически важные случаи. [c.68]

Случайные погрешности являются результатом воздействия большого числа факторов, не зависящих один от другого. Каждый из этих факторов оказывает малое влияние на результаты измерения, однако суммарное влияние всех факторов может быть значительным. Эти факторы могут быть обусловлены неизвестным влиянием температуры на те или иные части измерительного прибора, обратимыми и необратимыми изменениями характеристик измерительного преобразователя, например в результате гистерезиса, трения в опорах измерительных приборов и т. д. Погрешности отдельных измерений имеют разброс как по величине, так и по знаку. Хотя эти погрешности точно определить нельзя, их можно оценить и охарактеризовать с помощью статистических методов. Случайная величина (или погрешность) будет полностью описана с вероятностной точки зрения, если будет задан закон распределения вероятностей, т. е. указано, какова вероятность появления тех или иных значений случайной величины. Из этого закона можно получить все практически важные Сведения о случайной величине. [c.8]

Различные виды погрешностей (случайные или систематические) требуют использования различных приемов их оценки. Характеристики случайной составляющей погрешности прямого измерения определяются по результатам повторных измерений, проводимых одними и теми же средствами в одних и тех же [c.41]

Практически систематическими погрешностями можно условно называть погрешности, значение которых можно достаточно точно определить при относительно постоянных условиях проведения экспериментов или при достаточно большом числе наблюдений и приблизительно определить при изменении этих условий или при недостаточно большом числе наблюдений. Диалектическая связь между систематическими и случайными погрешностями заключается в том, что закономерность пробивается через массу случайностей. Несмотря на то, что подразделение погрешностей на систематические и случайные является основным, существующая классификация погрешностей не отражает в полной мере сложной картины погрешностей и их взаимосвязей, характерных для большинства процессов, которые, как правило, являются случайными функциями. Так, например, на основе принятой в настоящее время классификации погрешностей весьма трудно классифицировать погрешности, вызываемые тепловыми и силовыми де-фйрмациями технологических систем, а также износом режущего инструмента или износом измерительных наконечников приборов (по существующей классификации указанные погрешности должны относиться к категорий случайно-систематических). Для характеристики подобных погрешностей можно пользоваться термином случайные функциональные погрешности . [c.24]

По виду точечной диаграммы можно судить, хотя и грубо, о поведения процесса обработки во времени. Обработка результатов измерения изделий позволяет определить смещение во времени центра настройки (как характеристики оисте-, матических погрешностей) и характеристик рассеяния— случайных погрешностей, -определяюш, их мгновенное рассеяние . [c.244]

Рассмотрим сначала МХ средств измерений, отражающие свойства его основной погрешности, то есть собственные свойства средства измерений (3.3). Систематическая составляющая До., основной погрешности отдельного экземпляра средства измерений представляет собой величину, условно принятую за постоянную. В нее приходится включать некоторую, не очень строго определенную, часть составляющей основной погрешности, представляющую собой настолько низкочастотный (инфранизкочастотный) случайный процесс, что за время измерения его реализации остаются практически неизменными. Причины такого представления систематической погрешности выше пояснены. Конечно, несколько нелогично, что для экземпляра средства измерений систематическая погрешность принимается в качестве постоянной (неизвестной) величины, и здесь же указывается, что ее часть — это случайный процесс <пусть даже инфранизкочастотный). Ясно, что через некоторое время (пусть даже большое) систематическая погрешность изменится. Но допущение этой нелогичности вызвано, с одной стороны, тем, что отсутствуют практические возможности оценивания характеристик инфранизкочастотных случайных процессов и их использования при расчетах характеристик инструментальных погрешностей измерений. Интервалы времени между последовательно получаемыми результатами измерений (показаниями) значительно мень- [c.128]

Случайные погрешности реконструкции, обусловленные квантовой природой рентгеновского излучения, принципиально не устранимы и их анализ позволяет однозначно оценить предельные возможности л1етода ПРВТ при фиксированном числе квантов, сформулировать требования к экспозиции, энергии излучения, точности измерения проекций и пространственно-частотным характеристикам томограмм, обеспечивающим необходимый уровень метрологии. [c.409]

В условиях эксплуатации автотолераторы работают в динамическом режиме. Поэтому наряду с проверкой метрологических характеристик в статических условиях для автотолераторов обязательна проверка их динамических характеристик. При этом главными динамическими характеристиками автотолератора следует считать амплитудно-частотную характеристику точности и время срабатывания. При проверке следует установить не только математическое ожидание погрешности, но и их случайные составляющие. Средняя арифметическая величина погрешности, ее математическое ожидание важны как для определения возможной ошибки измерения, так и для внесения динамической поправки, а случайная составляющая будет оказывать влияние па рассеи- [c.117]

Согласно методике МИ 1317—86, утвержденной Госстандартом взамен ГОСТ 8.011—72, погрешность измерений может выражаться следующими характеристиками генеральной совокупности и их статистическими оценками средним квадратическим отклонением погрешности измерений границами, в пределах которых погрешность определяют с заданной вероятностью характеристиками случайной и систематической составляющей погрешности измерений, т.е. средними квадратическими отклонениями соответственно случайной составляющей погрешности и неисключенной систематической погрешности (или границами, в которых неисключенную систематическую погрешность определяют с заданной вероятностью). [c.31]

При установлении некорректности метода химического анализа, неверного алгоритма методики или нарушений при ее выполнении, а также при использовании методики с повышенными погрешностями, не позволяющими воспроизвести аттестованные характеристики СО с требуемой точностью, результаты исключаются, независимо от их величины. Для контроля внутрилабораторной случайной погрешности служат результаты выполняемых в каждой лаборатории серий измерений разными сотрудниками и методами, а при необходимости — и повторные измерения. [c.87]

В случае участия в межлабораторном эксперименте достаточно большого числа высококвалифицированных лабораторий, применяющих стандартизованньге методики химического анализа, а также методики, аттестованные и опробованные на предприятиях поставщиков и потребителей, и при соответствии полученных средних результатов измерений изложенным выше требованиям точность их общего среднего можно рассматривать как максимально возможную при современном уровне аналитического контроля. Полученная таким образом максимально возможная точность установления состава СО принципиально может включать количественную оценку только уровня случайных погрешностей, но не степени исключения систематических погрешностей аттестованной характеристики СО, поскольку истинное содержание аттестуемых компонентов неизвестно. Можно представить себе такую гипотетическую ситуацию, когда общее среднее результатов межлабо-раторного эксперимента существенно отличается, например, от результата анализа в какой-либо одной лаборатории, применяющей уникальные, недоступные в настоящее время другим организациям средства [c.87]

Оценка случайной составляющей методической погрешности при измерениях может быть выполнена после исследования прохождения входного случайного сигнала через звенья всей измерительной цщпи и получения характеристик случайного сигнала на выходе. В обще случае требуется детальный анализ входных случайных сигналов, учет их воздействия на динамическую характеристику ИПТ и ПВ. В зависимости от конкретных условий существенно изме.чяется методика и трудоемкость выполняемых оценок случайной составляющей погрешности измерений. [c.74]

При изготовлении технических ТС неизбежны случайные отклонения их характеристик от номинальных (стандартных) значений. Среди причин, вызывающих эти отклонения, наиболее существенны следующие погрешность подгонки номинального сопротивления (приО С) отклонение коэффициентов различных партий платиновой и медной проволоки от значений, положенных в основу стандартных таблиц. Для обеспечения точности ТС по ГОСТ 6651—78 установлены допусти-.мые отклонения от и VTiqq. [c.182]

В соответствии с упомянутым выше критерием считают, что если 01 примерно в 10 раз больше, чем а , то можно принять Од = (Ть Характеристики случайных погрешностей, для сравнения их с другими погрешностями, с результатами измерений, должны иметь размерность измеряемых величит (или выражаться в относительной мере измеряемых величин). Поэтому случайные погрешности характеризуются не своими дисперсиями, а СКО. Из (3.6) и из принятого соотношения между квадратами СКО О] и о. следует, что при этом (о1 =802) суммарное СКО равно [c.137]

Для правильного учета систематических погрешностей необходимо знать закон их распределения. Тогда можно построить композицию погрешностей, учитывающую случайные и систематические погрешности, и определить основные точностные характеристики результата измерений. Как правило, закон распределения систематических погрешностей остается неизвестным. Поэтому, исходя из накопленных знаний по распределению систематических погрешностей (их неисключен-ных остатков), обычно принимают равномерный закон. [c.131]

До сих пор мы полагали, что известны вероятностные характеристики погрешностей измерения, их законы и параметры распределения. Однако сами характеристики определяются всегда на основании экспериментальных данных методами математической статистики. Иногда для этого проводят специальные эксперименты с целью аттестации средств измерения, иногда они совмещ,ены непосредственно с измерениями интересующего параметра. В ряде случаев, когда объектом измерения являются случайные процессы, вероятностные характеристики — параметры распределения — сами являются целью измерения. [c.53]

Проверки анормальности результатов наблюдений основываются на двух предположениях результаты подчинены нормальному закону распределения отсутствуют систематические погрешности. Так как эти предположения выполняются не строго, реальный уровень засорения выборки анормальными результатами неизвестен, а их выявление выполняется по одной и той же выборке, то обнаружение анормального результата наблюдения является случайным событием и сопровождается ошибками классификации. Это означает в первом случае, что подозреваемый результат может быть ошибочно отброшен (это ошибка первого рода), во втором случае — ошнбоч[ю признан не анормальным (это ошибка второго рода). Появление таких ошибок приводит к искажению результатов и их точностных характеристик. [c.54]

Рассматривая эти связи, можно отметить следующее. Погрешность формируется из шести составляющих—/>с, , )р . От, При этом дисперсия /)рй измеряемой в приемнике ДИСС частоты вносит максимальный вклад— 82% суммарной погрешности. Характеристика форыируб тся из двух составляющих— )р и последняя — тоже из двух — и )ф по формулам (2.10) и (2.15). В целом йф образуется за счст случайных вариаций 9 параметров ДИСС. Расчеты показывают, что вариации всех 14 параметров радиолинии и ДИСС вызывают дисперсию )д = о,09 м /с Прн этом максимальный вклад вносят (О )а = 0,028 мV (АРУ приемника), =0,018 м /с (КПД фидера приемника), а погрешности измерений 7 параметров (Со, г1о, Риер, Со, Nш, Р , Ръ) вносят в Ор вклад, равный О )м = 0,014 что составляет 16 /о суммарной погрешности. Одновременно заметим, что потенциальная точность определения путевой скорости с помощью рассмотренного класса ДИСС, т. е. их минимально возможная дисперсия случайной погрешности по данным работы [21] может составлять (/) )пот 10" м /с . Это означает, что потенциальная точность ДИСС может на три-четыре порядка превышать его фактическую точность. [c.67]

Дефектность <720 средства измерений, поступившего на изделие после метрологического обслуживания и связанная по формуле (4.2) с точностными характеристиками его метрологического обслуживания (оп, Рп, Рр), имеет связь с погрешностью средства измерений оу для отклонений по формуле (4.1). Можно показать, что для нормального закона распределения погрешностей и значения дефектности <720=0,05 имеется простая связь относительного отклонения СКО случайных погрешностей средств измерений с относительным отклонением их дефектности Дау/ау=0,43-А92о/ 2о. [c.135]

ЭМУ осуществляет свои функциональные задачи с определенными погрешностями, частью формируемыми в производстве, частью возникающими при эксплуатации. Показатели ЭМУ, как и любого другого изделия, зависят от случайных значений всех геометрических размеров и характеристик используемых материалов в пределах их реальных разбросов, определяемых полями технологического допуска, и от случайного сочетания этих параметров для каждого образца. Этим определяется степень соответствия действительных показателей ЭМУ заданным, т.е. точность его воспроизведения в процессе производства и уровень разброса значений показателей, который лишь по электромеханическим показателям может составлять, например, для микромашин 20—50% [19]. От обеспечения точности изготовления часто зависит, станет ли но-, вая разработка достоянием практики, не говоря уже о времени и затратах на освоение производства и его эффективности. Но это не только производственно-экономическая проблема. Для многих ЭМУ разброс их показателей вызывает потребность в сложной индивидуальной настройке комплекса, в котором они используются. Преимущественно технологической является, например, актуальная для гироскопии проблема симметрии ЭМУ [7], ибо обеспеченная на конструктивном уровне симметрия не может быть строго сохранена в процессе их производства. [c.130]

Если погрешности измерения только случайны (без систематической части, т. е. среднее значение их для партии = 0) и независимы от погрешностей изготозления, то эмпирические точностные характеристики (групмозые и для всей партии) могут быть уточнены путём исключения значения rsj , из результатов измерения aj. В указанных случаях имеют силу формулы [c.614]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...