Лекция 20

1. Основные понятия и определения методов исключения результатов с грубыми погрешностями.
Грубые погрешности (промахи) относятся к числу погрешностей, изменяющимся случайным образом при повторных наблюдениях. Они явно превышают по своему значению погрешности, оправданные условиями проведения эксперимента. Под промахом понимается значение погрешности, отклонение которого от центра распределения существенно превышает значение, оправданное объективными условиями измерения. Поэтому с точки зрения теории вероятности появление промаха маловероятно.
Причинами грубых погрешностей могут быть неконтролируемые изменения условий измерений, неисправность, ошибки оператора и др.
Для исключения грубых погрешностей применяют аппарат проверки статистических гипотез.
В метрологии используются статистические гипотезы, под которыми понимают гипотезы о виде неизвестного распределения, или о параметрах известных распределений.
Примеры статистических гипотез:
1) рассматриваемая выборка (или ее отдельный результат) принадлежит генеральной совокупности;

2) генеральная совокупность распределена по нормальному закону;
3) дисперсии двух нормальных совокупностей равны между собой.
В двух гипотезах сделано предположение о виде неизвестного распределения и принадлежности отдельных (подозрительных) результатов данному виду распределения, а в третьей - о параметрах двух известных распределений. Наряду с выдвинутой гипотезой рассматривают и противоречащую ей гипотезу. Нулевой (основной) называют выдвинутую гипотезу. А конкурирующей (альтернативной) называют ту, которая противоречит нулевой.
При выдвижении и принятии гипотезы могут иметь место следующие четыре случая:
1) гипотеза принимается, причем и в действительности она правильная;
2) гипотеза верна, но ошибочно отвергается. Возникающую при этом ошибку называют ошибкой первого рода, а вероятность ее появления называют уровнем значимости и обозначают q(α) ;
3) гипотеза отвергается, причем в действительности она неверна;
4) гипотеза неверна, но ошибочно принимается. Возникающую при этом ошибку называют ошибкой второго рода, а вероятность ее появления обозначают β .

Величину 1− β, т. е. вероятность, что гипотеза будет отвергнута, когда она ошибочна, называют мощностью критерия.
Следует заметить, что в нормативной документации по статистическому контролю качества продукции и учебниках по управлению качеством вероятность признать негодной партию годных изделий (т. е., совершить ошибку первого рода) называют “риском производителя”, а вероятность принять негодную партию – “риском потребителя”.
Все статистические критерии являются случайными величинами, принимающими определенные значения (таблицы критических значений). Областью принятия гипотезы (областью допустимых значений) называют совокупность значения критерия, при которых гипотезу принимают. Критической называют совокупность значений критерия, при которых нулевую гипотезу отвергают. Область принятия гипотезы и критическая область разделены критическими точками, в качестве которых и выступают табличные значения критериев.
Область непринятия гипотезы может быть односторонней (правосторонней или левосторонней) и двух сторонней.
Правосторонней называют критическую область, определяемую неравенством Kнабл > kкр , где kкр – положительное число.

Поскольку критериальные требования (коэффициенты), определяющие границу, за которой находятся “грубые” (в смысле погрешностей) результаты наблюдений у разных авторов различны, то проверку следует выполнять сразу по нескольким критериям (рекомендуется использовать не меньше трех, из рассматриваемых ниже). Окончательное заключение о принадлежности “подозрительных” результатов рассматриваемой совокупности наблюдений следует делать по большинству критериев.

2. Критерии проверки результатов с грубыми погрешностями: Ирвина, Романовского, вариационного размаха, Диксона, Райта, Смирнова, Шовене.

Коэффициент z зависит от числа членов вариационного ряда n, что представлено в таблице 3.
Таблица 3.3 – Критерий вариационного размаха.
2.4 Критерий Диксона
Критерий основан на предположении, что погрешности измерений подчиняются нормальному закону и проверка гипотезы о принадлежности нормальному закону распределения. При использовании критерия вычисляют коэффициент Диксона (наблюдаемое значение критерия) для проверки наибольшего или наименьшего экстремального значения в зависимости от числа измерений. В таблице 4 приведены формулы для вычисления коэффициентов. Коэффициенты r10, r11 применяют, когда имеется один выброс, а r21 и r22 - когда два выброса. Требуется первоначальное упорядочение результатов измерений (объема выборки). Критерий применяется, когда выборка может содержать более одной грубой погрешности.

Таблица 3.4 – Формулы коэффициентов Диксона.
Вычисленные для выборки по формулам значения коэффициентов Диксона r сравнивают с принятым (табличным) значением критерия Диксона rq (таблица 5).
Нулевая гипотеза об отсутствии грубой погрешности выполняется, если выполняется неравенство r < rq .
Если r > rq, то результат признается грубой погрешностью и исключается из дальнейшей обработки.

Таблица 5 – Критериальные значения коэффициентов Диксона (при принятом уровне значимости q).