Полезное:
Как сделать разговор полезным и приятным
Как сделать объемную звезду своими руками
Как сделать то, что делать не хочется?
Как сделать погремушку
Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами
Как сделать идею коммерческой
Как сделать хорошую растяжку ног?
Как сделать наш разум здоровым?
Как сделать, чтобы люди обманывали меньше
Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили?
Как сделать лучше себе и другим людям
Как сделать свидание интересным?
Категории:
АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника
|
Теории ошибок измеренийЗнание функции плотности распределения случайных ошибок измерений дает возможность для решения целого ряда задач, возникающих при различных геодезических работах: определение наиболее вероятного значения при многократных измерениях; установление предельных значений (допусков) для конкретного вида работ; вычисление вероятности появления случайной ошибки в определенном интервале; выявление предельных значений, за которыми ошибки можно квалифицировать как грубые. Для этого воспользуемся функцией Лапласа, имеющей следующий вид (1.17) Вероятность того, что любая случайная величина X примет значение, принадлежащее интервалу (a, b), можно выразить через функцию распределения (1.18) Перейдем к нормированной случайной величине t. Неравенства a < x < b и равносильны. Поэтому вероятности этих неравенств равны между собой (1.19) Используя равенство (1.18), запишем (1.20) где Считая, что нормированная случайная величина t имеет нормальное распределение, и используя определение интегральной функции , получим (1.21) (1.22) Используя формулу (1.22) в выражении (1.20), получим (1.23) 1.7. Определение вероятности отклонения случайной Определим вероятность того, что нормально распределенная величина X отклоняется от своего математического ожидания на величину меньшую чем e, т.е. найдем вероятность осуществления неравенства Перейдя к нормированной случайной величине t, имеем (1.24) Согласно равенству (1.23) (1.25) Окончательно получим (1.26) При равенство (1.26) примет вид (1.27) Выразив отклонение случайной величины X в долях среднего квадратического отклонения, т.е. положив равенство (1.26) можно записать (1.28) Таким образом, значение при заданном t определяет вероятность того, что отклонение нормально распределенной величины по абсолютному значению меньше При t = 1 имеем при t = 2 имеем при t = 3 имеем Из последнего равенства следует, что практически рассеивание случайной величины укладывается на участке Вероятность того, что случайная величина X попадает за этот интервал очень мала, а именно равна 0,0027, т.е. это событие можно считать практически невозможным. На приведенном рассуждении основано “правило трех сигм”, которое формулируется следующим образом: если случайная величина имеет нормальное распределение, то отклонение этой величины от ее математического ожидания по абсолютной величине не превосходит утроенного среднего квадратического отклонения.
|