![]() |
Главная Случайная страница Контакты | Мы поможем в написании вашей работы! | |
|
Рассмотрим результат наблюдений Х за постоянной физической величиной Q как случайную величину, принимающую различные значения Z, в различных наблюдениях за ней. Значения Xi будем называть результатами отдельных наблюдений.
Наиболее универсальный способ описания случайных величин заключается в отыскании их интегральных или дифференциальных функций распределения.
Под интегральной функцией распределения результатов наблюдений понимается зависимость вероятности того, что результат наблюдения Xi в i -м опыте окажется меньшим некоторого текущего значения х, от самой величины х:
Поскольку функция распределения вероятности представляет собой вероятность, то она удовлетворяет следующим свойствам:
Рис. 3.1. Примеры функций распределения вероятности.
Более наглядным является описание свойств результатов наблюдений и случайных погрешностей с помощью дифференциальной функции распределения, иначе называемой плотностью распределения вероятностей:
Физический смысл f(x) состоит в том, что произведение f(x)dx представляет вероятность попадания случайной величины Х в интервал от х до х + dx, т.е.
Свойства плотности распределения вероятности:
1) вероятность достоверного события равна 1; иными словами, площадь, заключенная между кривой дифференциальной функции распределения и осью абсцисс, равна единице:
2) вероятность попадания случайной величины в интервал от x1 до x2:
От дифференциальной функции распределения легко перейти к интегральной путем интегрирования:
Используя понятия функций распределения, легко получить выражения для вероятностей того, что результат наблюдений Х или случайная погрешность d примет при проведении измерения некоторое значение в интервале [ x1, x2 ] или [ d1, d2 ].
В терминах интегральной функции распределения имеем:
т.е. вероятность попадания результата наблюдений или случайной погрешности в заданный интервал равна разности значений функции распределения на границах этого интервала.
Заменяя в полученных формулах интегральные функции распределения на соответствующие плотности распределения вероятностей согласно выражению (3.7), получим формулы для искомой вероятности в терминах дифференциальной функции распределения:
Таким образом, вероятность попадания результата наблюдения или случайной погрешности в заданный полуоткрытый интервал равна площади, ограниченной кривой распределения, осью абсцисс и перпендикулярами к ней на границах этого интервала. Необходимо отметить, что результаты наблюдений в значительной степени сконцентрированы вокруг истинного значения измеряемой величины и по мере приближения к нему элементы вероятности их появления возрастают. Это дает основание принять за оценку истинного значения измеряемой величины координату центра тяжести фигуры, образованной осью абсцисс и кривой распределения, и называемую математическим ожиданием результатов наблюдений:
В заключение можно дать более строгое определение постоянной систематической и случайной погрешностей.
Систематической постоянной погрешностью называется отклонение математического ожидания результатов наблюдений от истинного значения измеряемой величины:
а случайной погрешностью – разность между результатом единичного наблюдения и математическим ожиданием результатов:
В этих обозначениях истинное значение измеряемой величины составляет:
Дата публикования: 2015-01-10; Прочитано: 229 | Нарушение авторского права страницы | Мы поможем в написании вашей работы!