Оглавление:
Умножение результатов измерения
- Начните с умножения результата измерения на неслучайный постоянный коэффициент. Пример 29. Дважды результат измерения, эмпирическое распределение Количество отображаемых значений дросселя C, таб. 15, Решения. Результатом умножения случайного числа r на 2 является новый случай Около 2 г чая, его распределение по вероятности 2 г П 6 0,2 8 0,5 Вы аз Графически отображается на рясе. 50. Вероятность удвоения значения r остается неизменной. Оцените числовые особенности теории 2 8 ^ -45 .
В общем, если a равно o, вы можете написать -sop 1. 5 , Или как часто используется 5c, = c5 — 50 и дисперсионная оценка 3 из сравнения распределения вероятностей P (g- -g) и P (2 g) на рисунке + ,, 3r, в примерах 26 и 29, + * 2g, Или общий случай где Игнорирование этого факта приведет к ошибке. Например, с вероятностью 0,95 вес 10000 банок консервов, рассмотренный в примере 27, составляет (40000 ± 0,4) кг, рассчитанный по алгоритму сложения, и (40000 ± 40) при расчете по алгоритму умножения. ) Кг Алгоритм умножения не позволяет рассчитать электрическое сопротивление цепи, состоящей из нескольких идентичных резисторов, соединенных последовательно друг с другом.
Если закон распределения вероятностей не изменяется вдоль пространственных координат и не зависит от направления пространства, то поле называется однородным. Людмила Фирмаль
Если соответствующий количественный номер указан или определен как случайное число, такое как общая емкость нескольких параллельных соединений одного и того же конденсатора. Аналогичным образом, сумма не может быть заменена случайным числом, умноженным на неслучайный постоянный коэффициент. Например, вес вышеуказанного консервированного груза с вероятностью 0,95 составляет около (4105 ± 4) Н вместо (4105 ± 1) Н. Йена, тогда оценка числа Если r в Примере 26 является числовым значением значения радиуса этой длины, случайное число I s Характеристики распределения вероятностей Я ^ = 4g:> 3 -19,52.
Когда результат измерения радиуса I следует закону нормального распределения Оценщик: Дги, его среднее правило следует нормальному закону с вероятностью 0,95 Т-23 1 7 + 25, 5, е 8 = 2 -t = — = 0,44. Следовательно, 24,9 1 26,6. Рассмотрим умножение двух результатов измерений друг на друга, используя пример равенства друг другу. Prnmer 39. Определите площадь квадрата в соответствии с данными, приведенными в Измерении 26. три Решения. Площадь квадрата 5 равна произведению его сторон Распределение вероятностей числовой таблицы. 15.
- Следуйте тем же принципам, согласно таблице. 20. Каждое значение отображается на какой вкладке. 16 и 19. Конфигурация Таблица 20 Р-Р-Р, 9 из 9 0,2-0,2 = 0,04 3 12 0,2-0,5 = 0,10 3 5 15 0,2-0,3 = 0,06 3 12 0,5-0,2 = 0,10 16 0,50,5 = 0,25 5 20 0,5-0,3-0,15 5 3 15 0,3-0,2 = 0,06 5 20 0,30,5-0,15 5 5 25 03-0,3 = 0,09 Используйте таблицу данных. Как показано на рисунке 20, распределение вероятностей для квадратной области может быть выражено как: Оцените среднее значение этой теоретической модели эмпирического распределения G-16,81, И стандартное отклонение 3, -4,1.
Этот результат может быть обобщен в случае нескольких факторов, и в соответствии с четвертой характеристикой математического ожидания, среднее арифметическое произведение может быть добавлено ^ = ^ Г ^ г -. — Некоторые независимые измерения равны произведению среднего арифметического. ML … Рассеивающие свойства продукта связаны с рассеивающими свойствами факторов более сложными зависимостями. 5.3. Стандартное отклонение среднего арифметического значения области quad-3-0,41. P, потому что закон распределения вероятностей среднего арифметического неизвестен. Воспользуйтесь неравенством Л. Чебышева: с вероятностью более 0,9 Следовательно, с вероятностью не менее 0,9 16,5 s 17,1.
Полый кронштейн прибора может перемещаться как в горизонтальном, так и в вертикальном направлениях и вращаться вокруг своей вертикальной оси, что позволяет выбрать нужную измерительную плоскость. Людмила Фирмаль
Теперь рассмотрим квадратный расчет результатов измерений. Квадрат результата измерения 2 соответствует той же вероятности P значение, 2 Означает случайную величину со значением, равным. Пример 31. Квадратный результат измерения. В таблице показано численное эмпирическое распределение вероятностей. 15. Решения. Распределение вероятностей n значений выглядит следующим образом: G1 P 9 0,2 16 0,5 25 0,3 Оценка числовых характеристик теоретической модели этого распределения свиней g = 17,3; 3 = 5,72. Как видите Или общий случай уу ^ g2 n r = Ох Игнорирование этой ситуации приводит к более серьезной ошибке, чем замена аддитивного алгоритма мультипликативным алгоритмом или наоборот. Пример 32.
Определите площадь круга и покажите распределение вероятностей числового значения радиуса. 15. Значение площади круга z = нет. P 283 50,3 78,5 0.2 0,5 0,3 Оценить численные свойства теоретической модели этого распределения вероятностей s = 54,36; 5a = 17,7. Стандартное отклонение среднего арифметического от площади круга составляет от 5 до 1,8. Закон распределения вероятностей свойства П. Л.
Смотрите также:
