Критерий для отбрасывания резко выделяющихся результатов измерений
При проведении прямых измерений, как отмечалось ранее, могут присутствовать грубые погрешности (промахи). Действие этих погрешностей проявляется в том, что среди множества полученных измерений величины
встречаются резко выделяющиеся измерения, которые могут быть промахами. Допустим,
является наименьшим значением полученного множества, а
- наибольшее значение соответственно. Выдвигается гипотеза о том, что данные измерения
и
принадлежат той же генеральной совокупности распределенной по закону Гаусса, что оставшиеся
значений. Для проверки данной гипотезы используется следующий критерий. Предварительно находят среднее значение и среднеквадратичное отклонение полученной выборки
. Затем вычисляют следующих два параметра:
.
Полученные значения сравнивают с табличным значением , взятым из таблицы 0.3. (
- вероятность совершить ошибку при отбрасывании проверяемых измерений,
-число измерений)
Таблица 0.3:Значения параметра , используемого для отбрасывания резко выделяющихся результатов измерений
![]() | ![]() | ||
a=0,10 | a=0,05 | a=0,01 | |
1,15 | 1,15 | 1,15 | |
1,42 | 1,46 | 1,49 | |
1,60 | 1,67 | 1,75 | |
1,73 | 1,82 | 1,94 | |
1,83 | 1,94 | 2,10 |
Если , то считается, что результат измерения
принадлежит полученному множеству
. Если
, то результат измерения
считается промахом, и, следовательно, отбрасывается. При этом вероятность совершить ошибку равна заданному значению
. На практике обычно используют значение
. Аналогичные рассуждения проводят и для измерения
.
Рассмотрим применение данного критерия на следующем примере. Пусть в результате прямых измерений времени падения тела с заданной высоты получены следующие значения: . Пусть данные измерения распределены по закону Гаусса. Измерение
, очевидно, резко выделяется среди всех остальных. Проверим гипотезу о том, что данное измерение принадлежит той же генеральной совокупности, что и остальные
измерений.
1. Находим среднее значение
2. Находим дисперсию и среднеквадратичное отклонение времени падения
3. Вычислим параметр для
.
4. По таблице 0.3 для вероятности находим критическое значение параметра
.
5. Сравнивая вычисленное значение параметра с критическим, делаем вывод: поставленную гипотезу о том, что
принадлежит той же генеральной совокупности, с вероятностью совершить ошибку, равной
, нужно отбросить, т.е. измерение
выбраковывается из выборки. Затем находим новые значения среднего, дисперсии и среднеквадратичного отклонения.
Критерий для проверки равенства средних двух совокупностей.
Пусть из двух нормально распределенных генеральных совокупностей с неизвестными параметрами ,
и
,
получены выборки объемом
и
.По результатам испытаний подсчитаны оценки параметров
,
;
;
. Требуется проверить нулевую гипотезу о равенстве значений этих совокупностей, т.е.
Рассмотрим вначале случай, когда дисперсии генеральных совокупностей равны, т.е. . Для проверки поставленной гипотезы
вычисляют оценку дисперсии
по формуле:
(0.25)
и параметр по формуле
. (0.26)
Полученное значение параметра сравнивают с значением
, найденным из таблицы 0.4для заданного значения вероятности совершить ошибку
и числа степеней свободы
.
Таблица 0.4:Значения параметра , используемого для проверки равенства средних двух совокупностей.
![]() | ![]() | ||||
a=0,10 | a=0,05 | a=0,025 | a=0,01 | a=0.005 | |
6.314 | 12.706 | 25.452 | 63.657 | 127.30 | |
2.920 | 4.303 | 6.205 | 9.925 | 14.089 | |
2.353 | 3.182 | 4.177 | 5.841 | 7.453 | |
2.132 | 2.776 | 3.495 | 4.604 | 5.597 | |
2.015 | 2.571 | 3.163 | 4.032 | 4.773 | |
![]() | 1.645 | 1.96 | 2.241 | 2.576 | 2.807 |
Если справедливо неравенство , то поставленную гипотезу о том, что средние значения совпадают, не отвергают. При этом вероятность совершить ошибку равна заданному значению
.
Если дисперсии генеральных совокупностей не равны, т.е. , то равенство двух средних проверяют с помощью приближенного
-критерия, который вычисляют из соотношения
, (0.27)
число степеней свободы при этом определяют из выражения
, где
(0.28)
Если выполняется неравенство , то гипотезу
с вероятностью совершить ошибку равной заданному значению
, не отвергают. В противном случае
. И в этом случае вероятность совершить ошибку равна заданному значению
.
Рассмотрим применение данного критерия на следующем примере. Пусть в результате проведения измерений получены значения следующие значения импульсов шаров до и после столкновения
- импульс до столкновения.
- импульс после столкновения.
Проверим гипотезу о том, импульсы шаров до и после столкновения равны.
1. Вычисляем параметр
2. Определяем число степеней свободы по формуле:
Вначале находим параметр
Затем вычисляем параметр
3. По табл. 0.4 для заданного значения вероятности совершить ошибку ( ) находим параметр
:
.
4. Так как то гипотезу о равенстве средних значений двух генеральных совокупностей (
) с вероятностью совершить ошибку
необходимо отвергнуть. Делаем вывод: в данном эксперименте импульс шаров до и после столкновения не равны.