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 11.08.2012Понятия 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 12.12.2009Элементарные 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 06.03.2012Построение 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 29.11.2014Построение 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 03.10.2014Разработка 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 19.02.2014Понятие 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 15.02.2011Обоснование, 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 28.07.2013Нахождение 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 12.05.2010Изучение 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


