Автор работы: Пользователь скрыл имя, 31 Января 2013 в 11:31, курсовая работа
Целью курсовой работы является закрепление знаний по основным разделам курса теоретической метрологии, а также практическое обучение методам анализа и обработки статистических данных.
Задание к курсовой работе: по данному объему выборки n, представляющей массив экспериментальных данных, определить закон распределения вероятностей результата измерения, т.е. вид функции распределения и ее параметры.
Введение………………………………………………………………………....3
Определение закона распределения вероятностей результата измерения………………………………………………………………….………......4
Проверка соответствия эмпирического распределения теоретическому…………………………………………………………….................13
Заключение...………………………………………………………………......17
Список использованных источников………………………………………....18
(-26,83 – 5,420);
(-26,36 – 5,420);
(35,48 – 5,420);
(37,75 – 5,420).
После исключения промахов пункты 1.2…1.7 повторяются.
После проведения проверки нашла 5 промахов:
(-21,33 – 5,604);
(-20,06 – 5,604);
(-19,44 – 5,604);
(-19,43 – 5,604);
(-19,26 – 5,604).
После исключения промахов пункты 1.2…1.7 повторяются.
После проведения проверки нашла 4 промаха:
(-17,98 – 6,179);
(-17,58 – 6,179);
(-17,35 – 6,179)
(28,1 – 6,179).
После исключения промахов пункты 1.2…1.7 повторяются.
После проведения проверки нашла 2 промаха:
(-13,42 – 6,406);
(27,1 – 6,406).
После исключения промахов пункты 1.2…1.7 повторяются.
После проведения проверки нашла 2 промаха:
(-12,47 – 6,402);
(25,65 – 6,402).
После исключения промахов пункты 1.2…1.7 повторяются.
После проведения проверки нашла 1 промах:
(-11,81 – 6,400).
После исключения промахов пункты 1.2…1.7 повторяются.
формуле (1):
После проведения проверки выявлено, что промахи отсутствуют.
В зависимости
от типа распределения в
Усеченные средние получают, отбрасывая по K=n*a крайних членов слева и справа в упорядоченной выборке, а затем усредняя оставшиеся члены. Обычно используют значения a=0,05 и . Усеченное среднее определяется по формуле (6):
Информация о работе Определение закона распределения вероятностей результата измерения