Меню

Зависимость доверительного интервала от доверительной вероятности при одинаковом числе измерений



Доверительный интервал и доверительная вероятность

Для подавляющего большинства простых измерений достаточно хорошо выполняется так называемый нормальный закон случайных погрешностей (закон Гаусса), выведенный из следующих эмпирических положений.

1) погрешности измерений могут принимать непрерывный ряд значений;

2) при большом числе измерений погрешности одинаковой величины, но разного знака встречаются одинаково часто,

3) чем больше величина случайной погрешности, тем меньше вероятность ее появления.

, (2)

где — функция распределения случайных ошибок (погрешностей), характеризующая вероятность появления ошибки , σ – средняя квадратичная ошибка.

Величина σ не является случайной величиной и характеризует процесс измерений. Если условия измерений не изменяются, то σ остается постоянной величиной. Квадрат этой величины называют дисперсией измерений. Чем меньше дисперсия, тем меньше разброс отдельных значений и тем выше точность измерений.

Точное значение средней квадратичной ошибки σ, как и истинное значение измеряемой величины, неизвестно. Существует так называемая статистическая оценка этого параметра, в соответствии с которой средняя квадратичная ошибка равняется средней квадратичной ошибке среднего арифметического . Величина которой определяется по формуле

, (3)

где — результат i-го измерения; — среднее арифметическое полученных значений; n – число измерений.

Чем больше число измерений, тем меньше и тем больше оно приближается к σ. Если истинное значение измеряемой величины μ, ее среднее арифметическое значение, полученное в результате измерений , а случайная абсолютная погрешность , то результат измерений запишется в виде .

Интервал значений от до , в который попадает истинное значение измеряемой величины μ, называется доверительным интервалом. Поскольку является случайной величиной, то истинное значение попадает в доверительный интервал с вероятностью α, которая называется доверительной вероятностью, или надежностью измерений. Эта величина численно равна площади заштрихованной криволинейной трапеции. (см. рис.)

Все это справедливо для достаточно большого числа измерений, когда близка к σ. Для отыскания доверительного интервала и доверительной вероятности при небольшом числе измерений, с которым мы имеем дело в ходе выполнения лабораторных работ, используется распределение вероятностей Стьюдента. Это распределение вероятностей случайной величины , называемой коэффициентом Стьюдента, дает значение доверительного интервала в долях средней квадратичной ошибки среднего арифметического .

. (4)

Распределение вероятностей этой величины не зависит от σ 2 , а существенно зависит от числа опытов n. С увеличением числа опытов nраспределение Стьюдента стремится к распределению Гаусса.

Функция распределения табулирована (табл.1). Значение коэффициента Стьюдента находится на пересечении строки, соответствующей числу измерений n, и столбца, соответствующего доверительной вероятности α

Таблица 1.

n α n α
0,8 0,9 0,95 0,98 0,8 0,9 0,95 0,98
1,9 2,9 4,3 7,0 1,5 2,0 2,6 3,4
1,6 2,4 3,2 4,5 1,4 1,9 2,4 3,1
1,5 2,1 2,8 3,7 1,4 1,9 2,4 3,9

Пользуясь данными таблицы, можно:

1) определить доверительный интервал, задаваясь определенной вероятностью;

2) выбрать доверительный интервал и определить доверительную вероятность.

При косвенных измерениях среднюю квадратичную ошибку среднего арифметического значения функции вычисляют по формуле

. (5)

Доверительный интервал и доверительная вероятность определяются так же, как и в случае прямых измерений.

Источник

Доверительная вероятность и доверительный интервал.

Вероятность того, что истинное значение измеряемой величины лежит внутри некоторого интервала, называется доверительной вероятностью, или коэффициентом надежности,а сам интервал доверительным интервалом.

Каждой доверительной вероятности соответствует свой доверительный интервал. В частности, доверительной вероятности 0,67 соответствует доверительный интервал от до . Однако это утверждение справедливо только при достаточно большом числе измерений (более 10), да и вероятность 0,67 не представляется достаточно надежной — примерно в каждой из трех серий измерений y может оказаться за пределами доверительного интервала. Для получения большей уверенности в том, что значение измеряемой величины лежат внутри доверительного интервала, обычно задаются доверительной вероятностью 0,95 — 0,99. Доверительный интервал для заданной доверительной вероятности с учетом влияния числа измерений n можно найти, умножив стандартное отклонение среднего арифметического

.

на так называемый коэффициент Стьюдента. Коэффициенты Стьюдента для ряда значений и n приведены в таблице.

Таблица — Коэффициенты Стьюдента

Число измерений n Доверительная вероятность y
0,67 0,90 0,95 0,99
2,0 6,3 12,7 63,7
1,3 2,4 3,2 5,8
1,2 2,1 2,8 4,6
1,2 2,0 2,6 4,0
1,1 1,8 2,3 3,3
1,0 1,7 2,0 2,6

Окончательно, для измеряемой величины y при заданной доверительной вероятности y и числе измерений n получается условие

Величину мы будем называть случайной погрешностьювеличины y.

Пример: см. лекцию №5 – ряд чисел.

При числе измерений – 45 и доверительной вероятности – 0,95 получим, что коэффициент Стьюдента приблизительно равен 2,15. Тогда доверительный интервал для данного ряда измерений равен 62,6.

Промахи(грубая погрешность) — грубые погрешности, связанные с ошибками оператора или неучтенными внешними воздействиями. Их обычно исключают из результатов измерений. Промахи, как правило, вызываются невнимательностью. Они могут возникать также вследствие неисправности прибора.

Источником грубых погрешностей нередко бывают резкие изменения условий измерения и ошибки, допущенные оператором:

— неправильный отсчет по шкале измерительного прибора, происходящий из-за неверного учета цены малых делений шкалы;

— неправильная запись результата наблюдений, значений отдельных мер использованного набора, например, гирь;

— хаотические изменения параметров напряжения, питающего средства измерения, например, его амплитуды или частоты.

Источник

Доверительная вероятность. Доверительный интервал.

Δr – доверительный интервал

Интервал значений случайной величины внутри которого с заданной вероятностью находится истинное значение измеряемой величины, называется доверительны интервалом, а соответствующая ей вероятность – доверительной вероятностью (Pд)

Если доверительную вероятность взять равной 1, то доверительный интервал в этом случае называется предельным интервалом. У нормального распределения: от -∞ до +∞, у равномерного закона: до .

В соответствии со стандартом, принимают 4 градации доверительной вероятности

Рд 0.9 0.95 0.975 0.99
q 0.1 0.05 0.025 0.01

q – уровень значимости результата.

0,9;0,1 – для оценочных расчетов

0,95;0,05 – для технически расчетов

0,975 – для точных технических расчетов

0,99 – для особо ответственных расчетов

19. Статистические методы исключения грубых промахов.

Методика применяется к многократным измерениям

Оценка грубых промахов реш. методом мат. статистики.

Суть метода: выдвигается нулевая гипотеза, что сомнительных результат принадлежит к совокупности измерений, а затем пользуясь статистическими критериями опровергают данную гипотезу, и результат отбрасывается.

Методы подбора критериев:

1) Критерий позволяет отбросить результат резко отличающийся от среднего арифметического

— Критерий Гребса

ZГ(n,q) = f(q,n)– теор. знач. критер. Греббса

q – уровень значимости

КГ>ZГ – результат отбрасывается

Формулу f(q,n) придумал Гребс для больших n, Шарле и Шавене для малых

2) Критерий позволяет отбросить результат резко отличающийся от соседних результатов

— для n-ой точки

— для 1-ой точки

Если КΔ>ZΔ, то результат отбрасывается

20. Статистические методы исключения систематических погрешностей.

Есть случайные и систематические составляющие. Сначала надо определить есть ли систематическая составляющая

Критерий для оценки наличия систематической прогрессирующей погрешности (критерий Аббе)

Но это всё определяется не точно на 100%, а с некоторой доверительной вероятностью

Метод наименьших квадратов (исключение систематической составляющей)

Нужно, чтобы сумма квадратов разности была минимальной

21. Методика оценки погрешности при прямых измерениях с однократным наблюдением.

Для оценки точности при однократных измерениях надо иметь информацию об измерительном средстве, о методе измерения, об условиях измерения и об опыте оператора.

Необходимо знать Δм — методическую погрешность, Δи — инструментальную и Δс — субъективную

Расчёт погрешности на основе допустимых предельных погрешностей, без учёта разбиения погрешности на случайную и систематическую составляющие.

В основе методики – принцип наихудшего случая, т.е. что погрешность носит систематический характер и имеет один знак.

Методика даёт завышенный, но надёжный результат с вероятностью ≈ 1

Расчёт погрешности с учётом систематической и случайной составляющей

K – коэффициент, зависящий от уровня значимости результата и числа n.

Δсл ½ , где tp – коэффициент Стьюдента

n – число измерений

r – число интервалов

23. Правила округлений результатов измерений.

1) Погрешность результатов измерений указывается 2-мя значащими цифрами, если первая из них 1 или 2 и одной цифрой в остальных случаях.

2) Результат измерения округляют до того же десятичного знака, кот. оканчивается округленное значение абс. погрешности.

24. Средства измерений. Их классификация.

Средства измерений – техническое устройство предназначенное для измерений, имеющее нормированные метрологические характеристики воспроизвод. и хранящее ед. физ. вел, размер кот. принимается неизменным в теч. известного интервала времени.

1.по метролог. назначению

-метролог.(для работы метролог. служб)

2.по конструктивному исполнению

Мера – средство измерения, предназначенное для хранения и воспроизведения размера физ. вел.

Измерительный преобразователь – средство измерения, предназначенное для получения значения измеряемой величины в сигнал, удобный для передачи, хранения, обработки.

Он может быть отдельным прибором, тогда это датчик, но чаще он встроен в измерительный прибор

Измерительный прибор – средство измерения, предназначенное для измерения в заданном диапазоне, имеющее нормированные метролог. характеристики.

Измерительные системы – совокупность средств измерений и вычислительных средств, объединённых в единую систему.

3.по уровню автоматизации

4.по виду изм. вел.

ГОСТ дел. все приборы на 20 групп

Б – блоки питания

М – измерит. мощности

У – измерит. усилители

Ц – комбинированные приборы

25. Основные метрологические характеристики электро-радиоизмерительных приборов.

Метрологическая хар-ка – это свойство средства измерения, влияющая на погрешность измерения.

1)Погрешность измеряемого средства

2)Диапазон показаний и измерений

Диапазон измерений – часть диапазона показаний, где обеспечивается нормированная точность.

3)Предел измерений – наим. и наиб. значение диапазона измерений

4)Градуированная характеристика – зависимость измерения показаний от измеряемой величины.

5)Чувствительность измерит. прибора- отношение измеренного сигнала на выходе к вызывающему его входному сигналу.

6)Разрешающая способность – min изменение входного сигнала, кот. различимо по показанию прибора

7)Быстродействие – число измерений в ед. времени

8)Внутреннее сопротивление (для приборов подключённых последовательно)

9)Входное сопротивление прибора (для приборов подключённых ||)

Может быть активным и реактивным

10)Вариация показаний – разница, показаний при плавном подходе к измеряемой точке при изменении измеряемой вел (Гистерезис). Характерно для динамических измерений

11)Мощность потребляемая от измерительной цепи

Она должна стремиться к 0.

26. Нормирование инструментальной погрешности

Нормировать можно в формах:

2) Относительная (δ)%

3) Приведённая (?ϒ – гамма?) % — основная (осн. условия), дополнительная (неосн. условия)

Основная и дополнительная погрешности нормируются отдельно

Типовые метрологические характеристики:

Обычно нормирование производится первой партии выпускаемых приборов (испытание на точность)

Измерение производятся в нормальных условиях

Измерения повторить для точек диапазона и некоторых точек в диапазоне.

Дополнительная погрешность измеряется так же, как и основная, но измеряются условия измерения (по каждому параметру измеряется отдельно)

27. Классы точности средств измерений.

Класс точности прибора- это основная метрологическая характеристика.

Класс точности количественно выражается в форме предела допустимой абс., относит. или приведенной погрешности.

Для радиоизмерит. приборов класс точности выражается пределом относит. или приведенной погрешности. Формулу для расчета погрешности приводят в паспорте на прибор. Используются одночленные формулы (погрешность имеет аддитивную составляющую) и двучленные (аддитивная составл. + мультипликативная)

класс точности c/d

28. Измерение напряжения и других параметров электрической цепи. Измеряемые значения переменного напряжения.

Напряжения и токи могут быть постоянными и переменными. При измерении постоянного напряжения прибор будет указывать на его действительное значение. При измерении переменного напряжения в зависимости от применяемого прибора для измерений может быть получена одна из следующих величин:

-амплитудное значение переменного напряжения,

-среднеквадратичное значение (действительное значение).

Мгновенное значение напряжения переменного тока является функцией времени и определяется следующей формулой:

Где:

Um — амплитуда напряжения,

ω- круговая частота,

а — начальная фаза.

Амплитудное значение напряжения – это наибольшее положительное или наибольшее отрицательное значение напряжения. Если напряжение не симметрично относительно оси Х, то имеется два значения амплитудного напряжения: Um+ . Um-

Среднее значение напряжения определяется по формуле:

Для симметричного синусоидального переменного (гармонического) напряжения это значение будет равно нулю. Поэтому для оценки гармонического переменного напряжения эта характеристика не применяется. Она может быть применена для выделения постоянной составляющей негармонического переменного напряжения.

Средневыпрямленное значение напряжения определяется по формуле:

Выпрямление может быть однополупериодное и двухполупериодное. При однополупериодном выпрямлении в формулу ( 3 ) надо добавить коэффициент 0,5.

Среднеквадратичное значение напряжения определяется по формуле:

Действие этого напряжения эквивалентно действию постоянного напряжение с аналогичным значением, поэтому на практике чаще всего используется именно эта характеристика переменного напряжения. Среднеквадратичное значение переменного напряже -3-

ния называют также действующим значением переменного напряжения или тока.

Амплитудное, средневыпрямленное и среднеквадратичное значения напряжения связаны между собой коэффициентами амплитуды и формы.

Для гармонического напряжения Ка = 1,41, а Кф =1,11. То есть различные значения напряжения для гармонического сигнала связаны соотношениями:

Благодаря данным соотношениям можно использовать приборы с одним типом выпрямителя, а необходимые значения переменного напряжения получать путем специальной градуировки шкалы. Например, используется выпрямитель средне выпрямленного напряжения, а шкала градуируется в единицах средне квадратичного значения путем ввода множителя 1,11. Тогда , например, при подаче переменного напряжения с амплитудой 100 В на выходе выпрямителя получится 63,7 В, но за счет введения коэффициента шкалы, равного 1,11, получим показание прибора равное 70,7 В. То есть получим среднеквадратичное значение. Многие приборы для измерения переменных напряжений и токов строятся по такому принципу. Однако надо иметь в виду, что при измерении напряжений не гармонической формы показания прибора будут неверны. Показание такого прибора можно скорректировать, если известны коэффициенты амплитуды и формы для данного вида переменного напряжения

29. Приборы для измерения напряжения и других параметров электрической цепи.

Измерение напряжения – наиболее популярный способ измерения так как :

1) Напряжение наиболее полно характеризует режим работы электрической схемы

2) При измерении напряжения не необходимости разрыва электрической цепи

3) Измеряя напряжение, косвенным методом можно измерить другие параметры (I,R)

Токи и напряжение могут быть постоянными и переменными. Когда напряжение постоянное, то прибор показывает его действующее значение, когда переменное – прибор может измерять разные значения. В этом случае надо знать какой прибор как работает

— мгновенное значение напряжения

Характеристики переменного напряжения :

1) Амплитудное значение

2) Среднее значение

3) Среднее ?выпрямленное?

4) Действующее значение среднеквадратичное

Для гармонического сигнала Uср в = 0,637 Um

Для оценки формы сигнала:

Коэффициент амплитуды : Ка = Um / U =1,41

Коэффициент формы : Кф = U/ Uср в = 1,11

Классификация приборов для измерения напряжения

По виду измеряемого параметра приборы могут быть:

-измерители ёмкости, индуктивности

Если прибор измеряет несколько параметров он называется мультиметром

Все измеряющие приборы

Электромагнитные приборы относятся к приборам непосредственной оценки. Обычно в таких приборах электрическая энергия преобразуется в механическую энергии. (?в част.? Во вращательное движение стрелочного механизма)

Они строятся по следующим измерительным схемам: машинно-электрическая, электромагнитная, электростатичесая, электродинамическая, магнитноэлектрическая

Высокая точность, высокая чувствительность (класс 0,1; 0,5)

Все остальные измеряемые системы более грубые

Используется для точных механических приборов

Электромагнитная система используется для ?изитковых? приборов.

Недостатки: Большое потребление энергии от источника

Электростатические системы используются для высокочастотных измерений (используется конденсатор)

Электродинамические системы потребляют много энергии, для измерителей мощности, счётчиков электрической энергии

Электронноаналоговые приборы – используются те же принципы как и в электромеханических

Основной недостаток электрических систем – большое ….

Потребление мощности от измеряемой цепи, что ведет к методической погрешности

Треугольник-усилитель переменного напряжения

УПТ-усилитель постоянного тока

Достоинство: за счет усилителей данный прибор не отнимает энергию от измеряемой цепи. Имеет высокую чувствительность и точность. В основном используется для измерения малых величин.

Цифровые приборы:

ЦОУ-цифровое отсчетное устройство

30. Осциллографы. Назначение и классификация осциллографов.

Для измерения параметров динамических сигналов используют специальные приборы. Для детерминированных сигналов используют осциллографы, для случайных сигналов –измерители параметров случайных сигналов. (Измерение математического ожидания, дисперсии, среднего квадратичного отклонения, корреляционных характеристик и др.).

Электронный осциллограф предназначен для визуального отображения формы и приближенного измерения параметров периодических сигналов сложной формы.

Наряду с тестерами, цифровыми вольтметрами и импульсными генераторами осциллографы являются наиболее распространенными измерительными приборами и очень широко применяются на всех стадиях проектирования, производства и обслуживания ЭВМ.

Осциллограф позволяет получить на экране электронно-лучевой трубки график одного или нескольких периодов входного сигнала в координатах «время – напряжение», т.е. график функции y=f(t). Пример такого графика показан на рис.

1. Универсальные О. 100МГц

2. Стробоскопические О. – Они используются для измерения высокочастотных сигналов, либо кратковременных повторений сигналов до 10МГц работ.

3. Запоминающие О. для исследования однократных, редко повторяющихся процессов.

4. Специальные О. – О. Целевого назначения, снятие видеосигнала; для переходных процессов.

2) многоканальные (2,4…)

Осциллографы делятся по исполнению:

1) аналоговые на ЭЛТ

2) цифровые с использованием матричных экранов

3) виртуальные приборы

31. Назначение и классификация измерительных генераторов.

Измерительные генераторы подразделяются на несколько групп (см. рис. 2.1).

Наиболее распространенными являются генераторы звуковой частоты ГЗ, высокой частоты Г4, прямоугольных импульсов Г5, качающейся частоты Г2.

Измерительные генераторы —

Источник сигналов разнообразных форм и частот, предназначенные для регулирования, настройки и измерений в электронных схемах.

Они должны обладать:

1) возможностью регулировки выходных параметров

2) высокую стабильность

3) стандартные средства связи с др. измерительными устройствами

В зависимости от формы сигнала, генераторы делятся:

— генератор сигналов произвольной формы

— генератор случайных сигналов

— генератор стандартной частоты

По принципу пострения:

Практические рекомендации по работе с измерительными генераторами сводятся к следующему:

а) перед подключением генератора к нагрузке следует убедиться, что её сопротивление не меньше, чем минимально-допустимое по «Техническое описанию»,

б) соединять выход генератора с нагрузкой следует только входящими в комплект коаксиальными радиочастотными кабелями,

в) генераторы импульсов обеспечивают гарантированную по «Техническому описанию» форму только при работе на согласованную нагрузку.

г) прежде чем устанавливать длительность импульса и его задержку, необходимо приближенно вычислить длительность периода».

32. Измерение частоты и интервалов времени.

ЧТО ТАКОЕ УВЕРЕННОЕ ПОВЕДЕНИЕ В МЕЖЛИЧНОСТНЫХ ОТНОШЕНИЯХ? Исторически существует три основных модели различий, существующих между.

ЧТО ПРОИСХОДИТ, КОГДА МЫ ССОРИМСЯ Не понимая различий, существующих между мужчинами и женщинами, очень легко довести дело до ссоры.

Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычис­лить, когда этот.

ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:

Источник

Интервальные оценки. Доверительная вероятность и доверительный интервал

Рассмотренные точечные оценки параметров распределения дают оценку в виде числа, наиболее близкого к значению неизвестного параметра. Такие оценки используют обычно при большом числе измерений. Чем меньше объем выборки, тем легче допустить ошибку при выборе параметра. Для практики важно не только получить точечную оценку, но и определить интервал, называемый доверительным, между границами которого с заданной доверительной вероятностью

,(2.41)

где — уровень значимости; — нижняя и верхняя границы интервала,

находится истинное значение оцениваемого параметра.

1.В общем случае, при любом законе распределения СВ, доверительные интервалы можно определять, на основе неравенства Чебышева.Оно определяет вероятность того, что результат измерения не отличается от среднего значения больше чем на половину доверительного интервала

, (2.42)

где оценка СКО распределения; — положительное число.

Принимая доверительную вероятность Р из неравенства можно определить значение t (табл.2.4).

Таблица вероятностей распределения Чебышева

P 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,85 0,89 0,90 0,92 0,95 0,96 0,98
t 1,2 1,3 1,42 1,6 1,84 2,21 2,6 3,0 3,16 3,52 4,47 5,0 7,07

Полученные с помощью неравенства Чебышева интервалы оказываются слишком широкими для практики. Так, доверительной вероятности 0,9 для многих законов распределений соответствует доверительный интервал 1,6s, а по неравенству Чебышева 3,16s. В связи с этим оно не получило широкого распространения.

2. Для нормально распределенной СВ и при большом количестве наблюдений (измерений), интервальная оценка определяется следующим образом:

— определяется точечная оценка МО и СКО по приведенным выше формулам;

— выбирается доверительная вероятность Р из рекомендуемого ряда значений 0,90; 0,95; 0,99;

— находятся верхняя и нижняя границы доверительного интервала по уравнениям

, , (2.43)

где n – количество измеренных значений(объем выборки); — аргумент функции Лапласа , отвечающей вероятности Р/2. Половина длины доверительного интервала , называется доверительной границей погрешности результата измерений.

Полученный доверительный интервал удовлетворяет условию

. (2.44)

3. Для нормально распределенной СВ, но при малом количестве наблюдений (измерений), что обычно бывает на практике, верхняя и нижняя границы доверительного интервала определяются по уравнениям

, (2.45)

А половина длины доверительного интервала равна

,

где -коэффициент Стьюдента, рассчитанный для различных значений доверительной вероятности и числа измерений, табулирован.

4. В тех случаях, когда распределение СВ не является нормальным, все же часто пользуются распределением Стьюдента с приближением, степень которого остается неизвестной. Распределение Стьюдента применяют при числе измерений n

Решение. По формулам (2.34) и (2.37) находим оценки среднего арифметического значения и СКО результатов измерений. Они соответственно равны 1,18 и 0,0278 Вт/кг. Считая, что оценка СКО равна самому отклонению, находим:

Отсюда, используя значения функции Лапласа, приведенные в таблице П 1, определяем, что . Для коэффициент .Доверительные интервалы, соответствующие р = 0,9 и 0,95 равны 1,18 ± 0,016 и 1,18 ± 0,019 Вт/кг.

В том случае, когда нет оснований считать, что СКО и его оценка равны, доверительный интервал определяется на основе распределения Стьюдента:

По табл. П 2 находим, что t0,9 = 1,9 и t0,95 = 2,37. Отсюда доверительные интервалы соответственно равны 1,18 ± 0,019 и 1,18 ± 0,023 Вт/кг.

Источник

Доверительный интервал и доверительная вероятность

Для подавляющего большинства простых измерений достаточно хорошо выполняется так называемый нормальный закон случайных погрешностей (закон Гаусса), выведенный из следующих эмпирических положений.

1) погрешности измерений могут принимать непрерывный ряд значений;

2) при большом числе измерений погрешности одинаковой величины, но разного знака встречаются одинаково часто,

3) чем больше величина случайной погрешности, тем меньше вероятность ее появления.

, (2)

где — функция распределения случайных ошибок (погрешностей), характеризующая вероятность появления ошибки , σ – средняя квадратичная ошибка.

Величина σ не является случайной величиной и характеризует процесс измерений. Если условия измерений не изменяются, то σ остается постоянной величиной. Квадрат этой величины называют дисперсией измерений. Чем меньше дисперсия, тем меньше разброс отдельных значений и тем выше точность измерений.

Точное значение средней квадратичной ошибки σ, как и истинное значение измеряемой величины, неизвестно. Существует так называемая статистическая оценка этого параметра, в соответствии с которой средняя квадратичная ошибка равняется средней квадратичной ошибке среднего арифметического . Величина которой определяется по формуле

, (3)

где — результат i-го измерения; — среднее арифметическое полученных значений; n – число измерений.

Чем больше число измерений, тем меньше и тем больше оно приближается к σ. Если истинное значение измеряемой величины μ, ее среднее арифметическое значение, полученное в результате измерений , а случайная абсолютная погрешность , то результат измерений запишется в виде .

Интервал значений от до , в который попадает истинное значение измеряемой величины μ, называется доверительным интервалом. Поскольку является случайной величиной, то истинное значение попадает в доверительный интервал с вероятностью α, которая называется доверительной вероятностью, или надежностью измерений. Эта величина численно равна площади заштрихованной криволинейной трапеции. (см. рис.)

Все это справедливо для достаточно большого числа измерений, когда близка к σ. Для отыскания доверительного интервала и доверительной вероятности при небольшом числе измерений, с которым мы имеем дело в ходе выполнения лабораторных работ, используется распределение вероятностей Стьюдента. Это распределение вероятностей случайной величины , называемой коэффициентом Стьюдента, дает значение доверительного интервала в долях средней квадратичной ошибки среднего арифметического .

. (4)

Распределение вероятностей этой величины не зависит от σ 2 , а существенно зависит от числа опытов n. С увеличением числа опытов nраспределение Стьюдента стремится к распределению Гаусса.

Функция распределения табулирована (табл.1). Значение коэффициента Стьюдента находится на пересечении строки, соответствующей числу измерений n, и столбца, соответствующего доверительной вероятности α

Таблица 1.

n α n α
0,8 0,9 0,95 0,98 0,8 0,9 0,95 0,98
1,9 2,9 4,3 7,0 1,5 2,0 2,6 3,4
1,6 2,4 3,2 4,5 1,4 1,9 2,4 3,1
1,5 2,1 2,8 3,7 1,4 1,9 2,4 3,9

Пользуясь данными таблицы, можно:

1) определить доверительный интервал, задаваясь определенной вероятностью;

2) выбрать доверительный интервал и определить доверительную вероятность.

При косвенных измерениях среднюю квадратичную ошибку среднего арифметического значения функции вычисляют по формуле

. (5)

Доверительный интервал и доверительная вероятность определяются так же, как и в случае прямых измерений.

Источник

Доверительные интервалы

Определение

Доверительные интервалы (англ. Confidence Intervals) одним из типов интервальных оценок используемых в статистике, которые рассчитываются для заданного уровня значимости. Они позволяют сделать утверждение, что истинное значение неизвестного статистического параметра генеральной совокупности находится в полученном диапазоне значений с вероятностью, которая задана выбранным уровнем статистической значимости.

Нормальное распределение

Когда известна вариация (σ 2 ) генеральной совокупности данных, для расчета доверительных пределов (граничных точек доверительного интервала) может быть использована z-оценка. По сравнению с применением t-распределения, использование z-оценки позволит построить не только более узкий доверительный интервал, но и получить более надежные оценки математического ожидания и среднеквадратического (стандартного) отклонения (σ), поскольку Z-оценка основывается на нормальном распределении.

Формула

Для определения граничных точек доверительного интервала, при условии что известно среднеквадратическое отклонение генеральной совокупности данных, используется следующая формула

где X – математическое ожидание выборки, α – уровень статистической значимости, Zα/2 – Z-оценка для уровня статистической значимости α/2, σ – среднеквадратическое отклонение генеральной совокупности, n – количество наблюдений в выборке. При этом, σ/√ n является стандартной ошибкой.

Таким образом, доверительный интервал для уровня статистической значимости α можно записать в виде

Пример

Предположим, что размер выборки насчитывает 25 наблюдений, математическое ожидание выборки равняется 15, а среднеквадратическое отклонение генеральной совокупности составляет 8. Для уровня значимости α=5% Z-оценка равна Zα/2=1,96. В этом случае нижняя и верхняя граница доверительного интервала составят

L = 15 — 1,96 8 = 11,864
√ 25
L = 15 + 1,96 8 = 18,136
√ 25

А сам доверительный интервал может быть записан в виде

Таким образом, мы можем утверждать, что с вероятностью 95% математическое ожидание генеральной совокупности попадет в диапазон от 11,864 до 18,136.

Методы сужения доверительного интервала

Допустим, что диапазон [11,864; 18,136] является слишком широким для целей нашего исследования. Уменьшить диапазон доверительного интервала можно двумя способами.

  1. Снизить уровень статистической значимости α.
  2. Увеличить объем выборки.

Снизив уровень статистической значимости до α=10%, мы получим Z-оценку равную Zα/2=1,64. В этом случае нижняя и верхняя граница интервала составят

L = 15 — 1,64 8 = 12,376
√ 25
L = 15 + 1,64 8 = 17,624
√ 25

А сам доверительный интервал может быть записан в виде

В этом случае, мы можем сделать предположение, что с вероятностью 90% математическое ожидание генеральной совокупности попадет в диапазон [12,376; 17,624].

Если мы хотим не снижать уровень статистической значимости α, то единственной альтернативой остается увеличение объема выборки. Увеличив ее до 144 наблюдений, получим следующие значения доверительных пределов

L = 15 — 1,96 8 = 13,693
√ 144
L = 15 + 1,96 8 = 16,307
√ 144

Сам доверительный интервал станет иметь следующий вид

Таким образом, сужение доверительного интервала без снижения уровня статистической значимости возможно только лишь за счет увеличения объема выборки. Если увеличение объема выборки не представляется возможным, то сужение доверительного интервала может достигаться исключительно за счет снижения уровня статистической значимости.

Построение доверительного интервала при распределении отличном от нормального

В случае если среднеквадратичное отклонение генеральной совокупности не известно или распределение отлично от нормального, для построения доверительного интервала используется t-распределение. Это методика является более консервативной, что выражается в более широких доверительных интервалах, по сравнению с методикой, базирующейся на Z-оценке.

Формула

Для расчета нижнего и верхнего предела доверительного интервала на основании t-распределения применяются следующие формулы

где X – математическое ожидание выборки, α – уровень статистической значимости, tα – t-критерий Стьюдента для уровня статистической значимости α и количества степеней свободы (n-1), σ – среднеквадратическое отклонение выборки, n – количество наблюдений в выборке.

Сам доверительный интервал может быть записан в следующем виде

Распределение Стьюдента или t-распределение зависит только от одного параметра – количества степеней свободы, которое равно количеству индивидуальных значений признака (количество наблюдений в выборке). Значение t-критерия Стьюдента для заданного количества степеней свободы (n) и уровня статистической значимости α можно узнать из справочных таблиц.

Пример

Предположим, что размер выборки составляет 25 индивидуальных значений, математическое ожидание выборки равно 50, а среднеквадратическое отклонение выборки равно 28. Необходимо построить доверительный интервал для уровня статистической значимости α=5%.

В нашем случае количество степеней свободы равно 24 (25-1), следовательно соответствующее табличное значение t-критерия Стьюдента для уровня статистической значимости α=5% составляет 2,064. Следовательно, нижняя и верхняя граница доверительного интервала составят

L = 50 — 2,064 28 = 38,442
√ 25
L = 50 + 2,064 28 = 61,558
√ 25

А сам интервал может быть записан в виде

Таким образом, мы можем утверждать, что с вероятностью 95% математическое ожидание генеральной совокупности окажется в диапазоне [38,442; 61,558].

Использование t-распределения позволяет сузить доверительный интервал либо за счет снижения статистической значимости, либо за счет увеличения размера выборки.

Снизив статистическую значимость с 95% до 90% в условиях нашего примера мы получим соответствующее табличное значение t-критерия Стьюдента 1,711.

L = 50 — 1,711 28 = 40,418
√ 25
L = 50 + 1,711 28 = 59,582
√ 25

В этом случае мы можем утверждать, что с вероятностью 90% математическое ожидание генеральной совокупности окажется в диапазоне [40,418; 59,582].

Если мы не хотим снижать статистическую значимость, то единственной альтернативой будет увеличение объема выборки. Допустим, что он составляет 64 индивидуальных наблюдения, а не 25 как в первоначальном условии примера. Табличное значение t-критерия Стьюдента для 63 степеней свободы (64-1) и уровня статистической значимости α=5% составляет 1,998.

L = 50 — 1,998 28 = 43,007
√ 64
L = 50 + 1,998 28 = 56,993
√ 64

Это дает нам возможность утверждать, что с вероятностью 95% математическое ожидание генеральной совокупности окажется в диапазоне [43,007; 56,993].

Выборки большого объема

К выборкам большого объема относятся выборки из генеральной совокупности данных, количество индивидуальных наблюдений в которых превышает 100. Статистические исследования показали, что выборки большего объема имеют тенденцию быть нормально распределенными, даже если распределение генеральной совокупности отличается от нормального. Кроме того, для таких выборок применение z-оценки и t-распределения дают примерно одинаковые результаты при построении доверительных интервалов. Таким образом, для выборок большого объема допускается применение z-оценки для нормального распределения вместо t-распределения.

Подведем итоги

В таблице собраны рекомендации по выбору методики построения доверительных интервалов для различных ситуаций.

Источник

Читайте также:  Какова точность измерения микрометрическими инструментами