Погрешности измерений физических величин

Применение законов математического ожидания, равномерного распределения, дисперсии для измерения случайных величин температуры, давления. Определение граничных погрешностей термометра, манометра, класса точности и доверительного интервала для дисперсии.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 05.03.2013
Размер файла 66,8 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Контрольная работа

Задача 1

Результаты измерений температуры toС являются случайными величинами, подчиняющимися нормальному закону распределения с математическим ожиданием mt = 27,1°С и средним квадратичным отклонением (с.к.о.) = 0,9 (oС).

Вычислить вероятность выполнения неравенства

to1tto2, где to1=26,1, oC, to2=27,85oC.

Решение:

Для решения задачи воспользуемся интегралом вероятностей (функцией Лапласа). Для этого сформируем независимую переменную следующего вида:

И находим соответствующие значения Ф(z1) и Ф(z2).

;

Далее воспользуемся следующим свойством интеграла вероятностей:

Ф(z) = - Ф(z); т.е.

P(t1tt2) = Ф(z2) - (-Ф(z1));Ф(-z1) = 1-Ф(z1) = Ф(z1) + Ф(z2)-1 = 0,729

+0,813-1 = 0,542

Ответ: P(t1tt2) = 0,542

Задача 2

Результаты измерений температуры t (°С) являются случайными величинами и подчинены нормальному закону распределения с mt= 20,1oС, t=0,8 °С. Определить интервал t, для которого с вероятностью p = 0,79 удовлетворяется неравенство /t-mt/t.

Решение:

Используя интеграл вероятностей, находим:

,

Отсюда

===0,895

обращаясь к таблицам интеграла вероятностей, находим числовое значение аргумента в круглых скобках, т.е.

= 1,79, т.о. = 1,432

Ответ: интервал t, для которого с вероятностью p = 0,79 удовлетворяется неравенство /t-mt/t равен 1,432

Задача 3:

Измерениям величины у подчинены нормальному закону распределения с математическим ожиданием my и дисперсией y2. Вычислить вероятность выполнения неравенства |y-my| 0,9 y

Решение:

Сформируем случайную величину для функции интеграла вероятностей

По таблицам для интеграла вероятностей по значению

z = 0,1 находим соответствующее значение интеграла вероятностей Ф(z=0,1) = 0,54. Искомая вероятность P = 2Ф(0,1) - 1 = 0,08

Ответ:

Вероятность выполнения неравенства | y-my| 0,1 y равна 0,08.

Задача 4

Результаты измерений давления р (МПа) являются случайными величинами, подчинёнными закону равномерного распределения и находятся в пределах, где рo1= 1,35 МПа, рo2= 2,6 МПа. Найти математическое ожидание mp и дисперсию для измеренного давления.

Решение:

Формулы для вычисления математического ожидания и дисперсии имеют вид:

Подставив численные значения p1 и p2 получим:

Ответ: Для измеренного давления, математическое ожидание mp = 1,975 и дисперсию = 0,13

Задача 5

Результаты измерений давления р(Па) являются случайными величинами и подчинены закону равномерного распределения с известными параметрами: = 0,25 МПа. Вычислить вероятность выполнения неравенства po1ppo2, где рo1= 1,56 МПа, ро2= 1,69 МПа.

Решение:

Искомая вероятность определяется как отношение площади на графике плотности вероятностей, ограниченной прямыми 1/ (x2 - x1) и р1= 1,56, р2= 1,69 к площади, ограниченной предельными значениями / рo1 и рo2, которые находятся по известным отношениям

и , см. рис.

p, Мпа

Размещено на http://www.allbest.ru/

f(p)

po1 p1 p2 po2

с =

P = = = =0,08

Ответ: вероятность выполнения неравенства po1ppo2 равна 0,08.

Задача 6:

Термометр, измеряющий температуру t(°С) в рабочем диапазоне от tmin=0°С до tmax= 650°С, имеет класс точности С = 0,6. Определить max- граничную погрешность термометра.

Решение:

Значение приведенной погрешности в соответствии с определением класса точности определяется зависимостью:

/ 100 = 0,6 / 100 = 0,006

Искомое значение граничной абсолютной погрешности определяется по формуле

max = *(tmax-tmin) = 0,006*(650-0) = 3,9оС.

Ответ: граничная погрешность термометра равна 3,9оС.

Задача 7

Манометр, измеряющий давление в рабочем диапазоне от pmin=0,05 Мпа до pmax= 2,2 МПа, имеет граничную погрешность p max = 0,055 Мпа. Определить класс точности манометра.

Решение:

Приведенная погрешность манометра выражается следующим образом

ближайшим подходящим из стандартного ряда для величины *100 =2,56 является число 2,56, что дает основание считать данный манометр прибором классности 2,56.

Ответ: манометр является прибором класса точности 2,56.

Задача 8

Найти минимальную разность давлений рmin , которую можно измерить с погрешностью 3% по формуле p12=p1-p2 c помощью двух манометров класса точности 0,5. Манометры имеют диапазоны измерений равные =1,9 Мпа.

Решение:

Измерение разности давления при помощи двух манометров осуществляется по формуле 12 = p1 - p2, дает погрешность , где и - абсолютные погрешности измерения давления манометрами соответственно первым и вторым. Согласно определению класса манометров

=МПа.

Заданная относительная погрешность измерения при таком способе измерения разности давления будет %. Откуда искомая минимальная измеримая с заданной точностью разность давления

= Мпа.

Ответ: минимальную разность давлений рmin = 0,63 Мпа.

термометр манометр погрешность дисперсия

Задача 9

Вычислить граничную приведенную погрешность измерения давления со значением р=0,52 Мпа, осуществлённого с помощью манометра класса 0,6 имеющего диапазон измерений =2,7Мпа.

Решение:

В соответствии с определением класса манометра абсолютная погрешность

Мпа=0,6*2,7/100=0,016 Мпа.

Тогда искомая относительная погрешность

/p=0,016/0,52=0,031 (3,1%).

Ответ: граничная приведенная погрешность измерения давления равна 0,031 (3,1%).

Задача 10

По результатам 7 измерений были получены статистические характеристики температуры: математическое ожидание и с.к.о =1°С.

Вычислить: 1) при условии нормального распределения результатов измерений доверительную вероятность выполнения неравенства°С; 2) для заданной доверительной вероятности =0,8 определить доверительный интервал для дисперсии.

Решение:

1) первую часть задачи решаем, используя распределение Стьюдента, для чего сформируем случайную величину

.

По таблице распределения Стьюдента для N-1=7-1=6 по значению =2,04 находим искомую вероятность =0,92, для чего необходимо выполнить операцию линейной интерполяции между двумя значениями =0,90 (=1,943) и =0,95(=2,447).

2) вторая часть задачи решается с использованием распределения x2 (хи-квадрат), называемое еще и распределением Пирсона, т.к. это распределение является наиболее употребляемым из ряда распределения Пирсона. Случайная величина, подчиняющаяся этому закону распределения формируется следующим образом

V =

Определение двустороннего интервала требует задания доверительной вероятности как нижней, так и верхней границ интервала. В простейшем случае

p1=

Откуда для заданной =0,8 имеем p1=0,1; p2=0,9. По таблице распределения Пирсона по значению N-1=6 и p1=0,1; p2=0,9 находим V1=2,204 и V2=10,645. Искомый доверительный интервал для дисперсии имеет вид

, после подстановки числовых значений:

или p(0,562,7)=0,8

Ответ: доверительная вероятность выполнения неравенства°С равна 0,92; доверительный интервал для дисперсии p(0,562,7)=0,8

Задача 11

Тепловой поток Q(Вт), отводимый от теплообменного аппарата, может быть определён на основе косвенного измерения по формуле

Q=Gс(to-t1) (*),

где G- расход рабочего тела (кг/с),

to,t1--температура рабочего тела на входе и выходе теплообменного аппарата,

c-удельная теплоёмкость рабочего тела (Дж/кг)-является табличной характеристикой.

Величины G,to,t1 -определяются с помощью прямых измерений расхода и температур при с.к.о. погрешностей измерения =0,001 кг/с, =0,1 °С. Вычислить - с.к.о. погрешности измерения Q при с== 4,19.103 Дж/кг°С, G = 47 кг/с, t1=12°С, t2 = 14 °С.

Решение:

Исходим из того обстоятельства, что измеряемые параметры, входящие в формулу (*) статистически независимы. В этом случае дисперсия 2 равна сумме дисперсий параметров, измеряемых прямыми методами, умноженных на весовые коэффициенты, равные квадратам частных производных от Q по этим параметрам, т.е.:

найдем частные производные:

Подставим численные значения измеренных велечин:

=4,19*103*(14-12)=8,38*103

=47*4,19*103=196,93*103

= -47*4,19*103= - 196,93*103

Просуммировав квадраты полученных числовых значений частных производных, умноженных на дисперсии, получим:

=(8,38*103)2*0,0012+2*(196,93*103)2*0,12=590587274

Или 24302 (Дж)

Ответ: - с.к.о. погрешности измерения Q равно 24302 Дж.

Задача 12

Температура t(°С) может быть оценена с помощью косвенного измерения на основе формулы зависимости величины термосопротивления (ТС) меди R, от температуры в виде

Rt=Ro( ) (**),

где -температурный коэффициент сопротивления меди,

Ro--величина ТС при 0°С и формулы, связывающей напряжение Uизм, ток Iизм,

Rt и Rл- сопротивление подводящих проводников схемы для ТС:

(***).

Величины Uизм, Iизм, измеряемые вольтметром и амперметром, являются результатом прямых измерений с граничными погрешностями , . Вычислить -граничную погрешность измерения температуры t при Uизм= 7 В, Iизм= 0,67 А, Rл=0,5 Ом, =4,26 10-3 (°С)-1.

Решение:

Объединяя формулы (**) и (***), после преобразований получим:

Используем аналог полного дифференциала от функции:

(****)

Определим частные производные от t по U и I:

Находим численные значения частных производных и подставляем их в формулу (****):

=350,36

=-3660,4

= 350,36 * 0,01 + 3660,4 * 0,01= 400С

Ответ: - граничная погрешность измерения температуры t равна 400С.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Понятие корреляционно-регрессионного анализа как метода изучения по выборочным данным статистической зависимости ряда величин. Оценка математического ожидания, дисперсии, среднего квадратического отклонения и коэффициента корреляции случайных величин.

    курсовая работа [413,0 K], добавлен 11.08.2012

  • Понятия доверительного интервала и доверительной вероятности и их применение в эконометрических задачах. Доверительный интервал для математического ожидания нормальной случайной величины при известной и при неизвестной дисперсии, генеральная совокупность.

    реферат [2,0 M], добавлен 12.12.2009

  • Элементарные понятия о случайных событиях, величинах и функциях. Числовые характеристики случайных величин. Виды асимметрии распределений. Статистическая оценка распределения случайных величин. Решение задач структурно-параметрической идентификации.

    курсовая работа [756,0 K], добавлен 06.03.2012

  • Построение гистограммы и эмпирической функции распределения. Нахождение доверительного интервала для оценки математического распределения. Проверка статистической гипотезы о равенстве средних значений, дисперсий, их величине, о виде закона распределения.

    курсовая работа [1,7 M], добавлен 29.11.2014

  • Построение корреляционного поля результатов измерения непрерывной работы станков в зависимости от количества обработанных деталей. Определение интервала для математического ожидания и среднего квадратического отклонения при доверительной вероятности.

    контрольная работа [200,4 K], добавлен 03.10.2014

  • Разработка алгоритма и программы на одном из алгоритмических языков для построения эмпирической плотности распределения случайных величин. Осуществление проверки гипотезы об идентичности двух плотностей распределения, используя критерий Пирсонга.

    лабораторная работа [227,8 K], добавлен 19.02.2014

  • Понятие доверительного интервала и доверительной вероятности. Доверительный интервал для математического ожидания (пример задачи). Распределение Стьюдента. Принятие решения о параметрах генеральной совокупности, проверка статистической гипотезы.

    реферат [64,9 K], добавлен 15.02.2011

  • Обоснование, схема и описание бизнес-процесса организации. Идентификация законов распределения случайных величин. Разработка и описание моделирующего алгоритма для реализации программы имитационной модели. Разработка компьютерной программы моделирования.

    курсовая работа [265,3 K], добавлен 28.07.2013

  • Нахождение уравнения линейной регрессии, парного коэффициента корреляции. Вычисление точечных оценок для математического ожидания, дисперсии, среднеквадратического отклонения показателей x и y. Построение точечного прогноза для случая расходов на рекламу.

    контрольная работа [216,6 K], добавлен 12.05.2010

  • Изучение особенностей стационарных временных рядов и их применения. Параметрические тесты стационарности. Тестирование математического ожидания, дисперсии и коэффициентов автокорреляции. Проведение тестов Манна-Уитни, Сиджела-Тьюки, Вальда-Вольфовитца.

    курсовая работа [451,7 K], добавлен 06.12.2014

  • Принципи та алгоритми моделювання на ЕОМ типових випадкових величин та процесів. Моделювання випадкових величин із заданими ймовірнісними характеристиками та тих, що приймають дискретні значення. Моделювання гаусових випадкових величин методом сумації.

    реферат [139,7 K], добавлен 19.02.2011

  • Изучение показателей качества конструкционного газобетона как случайных величин. Проведение модульного эксперимента и дисперсионного анализа с целью определения достоверности влияния факторов на поведение выбранных показателей качества данной продукции.

    курсовая работа [342,3 K], добавлен 08.05.2012

  • Поиск несмещенных оценок математического ожидания и для дисперсии X и Y. Расчет выборочного коэффициента корреляции, анализ степени тесноты связи между X и Y. Проверка гипотезы о силе линейной связи между X и Y, о значении параметров линейной регрессии.

    контрольная работа [19,2 K], добавлен 25.12.2010

  • Использование статистических характеристик для анализа ряда распределения. Частотные характеристики ряда распределения. Показатели дифференциации, абсолютные характеристики вариации. Расчет дисперсии способом моментов. Теоретические кривые распределения.

    курсовая работа [151,4 K], добавлен 11.09.2010

  • Абсолютные и относительные величины. Виды средних величин. Формы количественного выражения статистических показателей. Абсолютные размеры явлений и их признаков. Выбор единиц измерения величин. Индивидуальные, групповые и общие абсолютные величины.

    презентация [135,5 K], добавлен 16.03.2014

  • Расчет уравнения линейной регрессии. Построение на экран графика и доверительной области уравнения. Разработка программы, генерирующей значения случайных величин, имеющих нормальный закон распределения для определения параметров уравнения регрессии.

    лабораторная работа [18,4 K], добавлен 19.02.2014

  • Основные характеристики распределения экономических величин. Сущность, особенности и метод вычисления коэффициента корреляции Пирсона. Расчет статистических характеристик величин с помощью MINITAB. Расчет основных статистических показателей в пакете.

    методичка [411,0 K], добавлен 15.12.2008

  • Ковариация и коэффициент корреляции, пары случайных переменных. Вычисление их выборочных значений и оценка статистической значимости в Excel. Математическая мера корреляции двух случайных величин. Построение моделей парной и множественной регрессии.

    контрольная работа [2,2 M], добавлен 24.12.2014

  • Определение среднего арифметического исправленных результатов многократных наблюдений, оценка среднего квадратического отклонения. Расчет доверительных границ случайной составляющей погрешности результата измерения. Методика выполнения прямых измерений.

    лабораторная работа [806,9 K], добавлен 26.05.2014

  • Применение метода равномерного расположения для оптимизации бизнес-процессов. Программное обеспечение Staffware Process Suit. Применение метода равномерного расположения для процессов планирования и принятия решений. Методы распределения ресурсов.

    курсовая работа [492,4 K], добавлен 18.02.2017

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.