skanuj0016

skanuj0016



30

Program WykresLab dopasowuje, metodą najmniejszych kwadratów (jej idea była wyjaśniona w rozdz. 6.1), wyniki pomiarów do funkcji liniowej, kwadratowej, wykładniczej, logarytmicznej Lorentza oraz na wyliczenie współczynników charakteryzujących te funkcje wraz z odchyleniami standardowymi dla tych współczynników.

Również kalkulatory (typu Scientific) pozwalają na sprawne opracowanie dużej liczby pomiarów bezpośrednich. Warto więc zapoznać się z możliwościami posiadanych kalkulatorów. Wprowadzamy do kalkulatora kolejne wyniki pomiarów x,-. W jego pamięci tworzone są sumy: £ x,-, £ x;2 oraz rejestrowana jest liczba wprowadzanych wartości, n. Poprzez naciśnięcie (najczęściej x i Sx) otrzymujemy wartość średniej arytmetycznej oraz odchylenie standardowe pojedynczego pomiaru. Aby otrzymać odchylenie standardowe średniej arytmetycznej, wystarczy otrzymaną wartość Sx podzielić przez Vw .

Bardziej zaawansowane kalkulatory pozwalają również na wyliczenie parametrów prostej regresji liniowej.

9. Klasa dokładności przyrządów pomiarowych

Miarą dokładności przyrządu jest jego klasa, którą definiujemy następująco:

Klasa przyrządu A: jest to wyrażony w procentach stosunek systematycznej niepewności pomiarowej (wynikającej z cechowania przyrządu) Ak x do zakresu pomiarowego Z:

* = -^100%. (21) Z

Zakres pomiarowy przyrządu Z jest to różnica skrajnych wartości skali, czyli:

Jeżeli na przykład miernik ma podziałkę dwustronną (zero znajduje się na środku skali) 10 - 0 - 10 to zakres pomiarowy jest równy 20 (wskazaniom po lewej stronie 0 odpowiada znak „-”).

Klasa miernika wyznaczana jest przez producenta poprzez porównanie jego wskazań ze wskazaniami przyrządu wzorcowego. Przyrząd wzorcowy powinien mieć dokładność co najmniej pięć razy większą od miernika testowanego.

Maksymalną niepewność systematyczną Akx, wynikającą z dokładności cechowania przyrządu, możemy obliczyć przekształcając wzór (21):

A    k'Z

Akx =-

100

i jest ona taka sama dla całego zakresu skali. Natomiast procentowa niepewność względna cr% mierzonej wielkości x jest równa:

a%=^100%.

x

Przykład:

Wykonano dwa pomiary natężenia prądu za pomocą amperomierza klasy 0,5 o zakresie 100 mA. Otrzymano wartości z) = 5 mA oraz ii - 80 mA. W obydwu przypadkach niepewność systematyczna jest taka sama i wynosi:

A i =


0,5 -lOOmA 100


= 0,5 mA.


Procentowe niepewności względne pomiarów są równe odpowiednio:

er, - — 100% = 10%


<r2 = ^100% = 0,6% .

2 80


Wynika stąd, że pomiar h jest bardziej dokładny niż pomiar z). Pierwszy pomiar jest mało dokładny, ponieważ źle wybrano zakres pomiarowy. Gdyby wykonać ten pomiar na zakresie 10 mA, wtedy:

Az) =


0,5 -10 mA 100


= 0,05 mA


oraz

er, = —100% = 1%. ■ 1    5

Z podanego powyżej przykładu wynika następująca uwaga praktyczna:


Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
o 118% (regresja przekrojowa metoda najmniejszych kwadratów) lub o 309% (regresja przekrojowa, metod
IMG01 (9) Model procesowy młynaII wibracyjnego -1 Model procesowy młyna opracowano metodą nąjmniejs
Wagi cech rynkowych metodą najmniejszych kwadratów (MNK) wraz z przedziałem ufności wag przy a =
Trend roczny metodą najmniejszych kwadratów (MNK)Trend=7,95±9,65 [%/rok]
parametrów a.b.c przeprowadzimy metodą najmniejszych kwadratów zgodnie z zależnością; x = —(A7
Posiać empiryczna tego modehi. po oszacowaniu go metodą najmniejszych kwadratów, wygląda następująco
Uzyskane metodą najmniejszych kwadratów parametry regresji y względem x wyrażają się następującymi
62 (245) 62 czyli wówczas ocena wartości oczekiwanej E(l) zostanie podana zgodnie z metodą najmniejs
Biotechnologia 2sem biofizyka ksero METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW Na podstawie współczynnika korel
ZADANIE 2.3. Wyznaczenie funkcji linearyzującej wyniki pomiarów metodą najmniejszych kwadratów w sta
Metoda najmniejszych kwadratów jako zasada wyrównania obserwacji Metoda ta pozwala w sposób jednozna
Cedro L., Janecki D. IDENTYFIKACJA MANIPULATORA Z NAPĘDEM ELEKTRYCZNYM METODĄ NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓ

więcej podobnych podstron