Содержание
- 2. Пример. Пусть при измерении напряжения при помощи вольтметра, позволяющего производить измерения с дискретностью отсчета в 1
- 3. Из полученных значений можно вычислить среднее арифметическое: = 35.5 Среднее значение можно получить, используя средневзвешенную сумму,
- 4. Следовательно, можно установить связь между возможными значениями дискретной случайной величины и соответствующими им вероятностями. Это и
- 5. Кроме закона распределения для характеристики дискретных случайных величин используются такие параметры, как математическое ожидание и дисперсия.
- 6. Дисперсия – математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от её математического ожидания Дисперсия имеет размерность квадрата
- 7. 4.1.2. Непрерывные случайные величины Функция распределения вероятности слуайной величины (интегральный закон распределения) - вероятность того, величина
- 8. нормировка Математическое ожидание непрерывной случайной величины: Дисперсия, среднее квадратическое отклонение Для непрерывной случайной величины с непрерывной
- 9. В метрологии существует много законов распределения. Чаще всего в измерительной практике применяются два: равномерный и нормальный
- 10. 4.1.3. Равномерный закон распределения Функция распределения и Плотность распределения Математическое ожидание M(X) = (x1+x2)/2 Дисперсия D(X)
- 11. Примеры равномерно распределенных случайных величин. Автомобиль подъезжает к перекрестку, регулируемому светофором, в некоторый момент времени. На
- 12. 4.1.4.. Нормальный закон распределения (гауссовское распределение) Аксиомы: Аксиома симметрии: одинаковые по величине и разные по знаку
- 13. Общий вид дифференциальной и интегральной функций распределения для нормальных законов представлен на рисунке -- функция распределения
- 14. Как в случае дискретных величин, для оценки законов распределения используют математическое ожидание М(х) и дисперсию D(x)
- 15. На практике все результаты измерений являются дискретными величинами, т. е. из всей генеральной совокупности (всех возможных
- 16. 4.2. Использование нормального закон распределения для представления результатов измерений Закон распределения р(x) является наиболее полной характеристикой
- 17. - характеризует разброс результатов наблюдений относительно Среднее квадратическое отклонение наблюдений (СКО): Среднее квадратическое отклонение результата измерений
- 18. Интервальная оценка нормального закона распределения (квантильная оценка) x1, x2- квантили; (x1, x2) – доверительный интервал P
- 19. Интервальная оценка нормального закона распределения (квантильная оценка) На рисунке – х1 = х0.25 – квантиль порядка
- 20. Интервальная оценка нормального закона распределения (квантильная оценка) 2. Результат измерений: среднее арифметическое с вероятностью Р отклоняется
- 21. !!! Нормальный закон распределения – для выборки с большим количеством случайных величин. N > 30 ******************************************************************************
- 22. Вероятность того, что дробь Стьюдента в результате выполненных наблюдений примет некоторое значение в интервале от –
- 23. Плотность распределения Стьюдента зависит от числа степеней свободы (количества измерений) . Чем больше число измерений, тем
- 24. IQHE - Integer Quantum Hall Effect. Целый (нормальный) квантовый эффект Холла. Открыт в 1980 г. Ноб.
- 26. Скачать презентацию