Допустимый предел ошибок это величина - Решение и исправление самых разных ошибок на TopOshibok.ru

From Wikipedia, the free encyclopedia

Probability densities of polls of different sizes, each color-coded to its 95% confidence interval (below), margin of error (left), and sample size (right). Each interval reflects the range within which one may have 95% confidence that the true percentage may be found, given a reported percentage of 50%. The margin of error is half the confidence interval (also, the radius of the interval). The larger the sample, the smaller the margin of error. Also, the further from 50% the reported percentage, the smaller the margin of error.

The margin of error is a statistic expressing the amount of random sampling error in the results of a survey. The larger the margin of error, the less confidence one should have that a poll result would reflect the result of a census of the entire population. The margin of error will be positive whenever a population is incompletely sampled and the outcome measure has positive variance, which is to say, whenever the measure varies.

The term margin of error is often used in non-survey contexts to indicate observational error in reporting measured quantities.

Concept[edit]

Consider a simple yes/no poll as a sample of respondents drawn from a population $N{\text{, }}(n\ll N)$ reporting the percentage of yes responses. We would like to know how close is to the true result of a survey of the entire population , without having to conduct one. If, hypothetically, we were to conduct poll over subsequent samples of respondents (newly drawn from ), we would expect those subsequent results $p_{1},p_{2},\ldots$ to be normally distributed about $\overline {p}$ , the true but unknown percentage of the population. The margin of error describes the distance within which a specified percentage of these results is expected to vary from $\overline {p}$ .

According to the 68-95-99.7 rule, we would expect that 95% of the results $p_{1},p_{2},\ldots$ will fall within about two standard deviations ( $\pm 2\sigma _{P}$ ) either side of the true mean $\overline {p}$ . This interval is called the confidence interval, and the radius (half the interval) is called the margin of error, corresponding to a 95% confidence level.

Generally, at a confidence level $\gamma$ , a sample sized of a population having expected standard deviation $\sigma$ has a margin of error

$MOE_{\gamma }=z_{\gamma }\times {\sqrt {\frac {\sigma ^{2}}{n}}}$

where $z_{\gamma }$ denotes the quantile (also, commonly, a z-score), and ${\sqrt {\frac {\sigma ^{2}}{n}}}$ is the standard error.

Standard deviation and standard error[edit]

We would expect the average of normally distributed values $p_{1},p_{2},\ldots$ to have a standard deviation which somehow varies with . The smaller , the wider the margin. This is called the standard error $\sigma _{\overline {p}}$ .

For the single result from our survey, we assume that $p={\overline {p}}$ , and that all subsequent results $p_{1},p_{2},\ldots$ together would have a variance $\sigma _{P}^{2}=P(1-P)$ .

${\text{Standard error}}=\sigma _{\overline {p}}\approx {\sqrt {\frac {\sigma _{P}^{2}}{n}}}\approx {\sqrt {\frac {p(1-p)}{n}}}$

Note that $p(1-p)$ corresponds to the variance of a Bernoulli distribution.

Maximum margin of error at different confidence levels[edit]

For a confidence level $\gamma$ , there is a corresponding confidence interval about the mean $\mu \pm z_{\gamma }\sigma$ , that is, the interval $[\mu -z_{\gamma }\sigma ,\mu +z_{\gamma }\sigma ]$ within which values of should fall with probability $\gamma$ . Precise values of $z_{\gamma }$ are given by the quantile function of the normal distribution (which the 68-95-99.7 rule approximates).

Note that $z_{\gamma }$ is undefined for $|\gamma |\geq 1$ , that is, $z_{1.00}$ is undefined, as is $z_{1.10}$ .

$\gamma$	$z_{\gamma }$		$\gamma$	$z_{\gamma }$
0.68	0.994457883210	0.999	3.290526731492
0.90	1.644853626951	0.9999	3.890591886413
0.95	1.959963984540	0.99999	4.417173413469
0.98	2.326347874041	0.999999	4.891638475699
0.99	2.575829303549	0.9999999	5.326723886384
0.995	2.807033768344	0.99999999	5.730728868236
0.997	2.967737925342	0.999999999	6.109410204869

Log-log graphs of $MOE_{\gamma }(0.5)$

vs sample size n and confidence level γ. The arrows show that the maximum margin error for a sample size of 1000 is ±3.1% at 95% confidence level, and ±4.1% at 99%.
The inset parabola $\sigma _{p}^{2}=p-p^{2}$

illustrates the relationship between $\sigma _{p}^{2}$

at $p=0.71$

and $\sigma _{max}^{2}$

. In the example, MOE₉₅(0.71) ≈ 0.9 × ±3.1% ≈ ±2.8%.

Since $\max \sigma _{P}^{2}=\max P(1-P)=0.25$ at p=0.5 , we can arbitrarily set $p={\overline {p}}=0.5$ , calculate $\sigma _{P}$ , $\sigma _{\overline {p}}$ , and $z_{\gamma }\sigma _{\overline {p}}$ to obtain the maximum margin of error for at a given confidence level $\gamma$ and sample size , even before having actual results. With $p=0.5,n=1013$

$MOE_{95}(0.5)=z_{0.95}\sigma _{\overline {p}}\approx z_{0.95}{\sqrt {\frac {\sigma _{P}^{2}}{n}}}=1.96{\sqrt {\frac {.25}{n}}}=0.98/{\sqrt {n}}=\pm 3.1\%$

$MOE_{99}(0.5)=z_{0.99}\sigma _{\overline {p}}\approx z_{0.99}{\sqrt {\frac {\sigma _{P}^{2}}{n}}}=2.58{\sqrt {\frac {.25}{n}}}=1.29/{\sqrt {n}}=\pm 4.1\%$

Also, usefully, for any reported $MOE_{95}$

$MOE_{99}={\frac {z_{0.99}}{z_{0.95}}}MOE_{95}\approx 1.3\times MOE_{95}$

Specific margins of error[edit]

If a poll has multiple percentage results (for example, a poll measuring a single multiple-choice preference), the result closest to 50% will have the highest margin of error. Typically, it is this number that is reported as the margin of error for the entire poll. Imagine poll reports $p_{a},p_{b},p_{c}$ as $71\%,27\%,2\%,n=1013$

$MOE_{95}(P_{a})=z_{0.95}\sigma _{\overline {p_{a}}}\approx 1.96{\sqrt {\frac {p_{a}(1-p_{a})}{n}}}=0.89/{\sqrt {n}}=\pm 2.8\%$

(as in the figure above)

$MOE_{95}(P_{b})=z_{0.95}\sigma _{\overline {p_{b}}}\approx 1.96{\sqrt {\frac {p_{b}(1-p_{b})}{n}}}=0.87/{\sqrt {n}}=\pm 2.7\%$

$MOE_{95}(P_{c})=z_{0.95}\sigma _{\overline {p_{c}}}\approx 1.96{\sqrt {\frac {p_{c}(1-p_{c})}{n}}}=0.27/{\sqrt {n}}=\pm 0.8\%$

As a given percentage approaches the extremes of 0% or 100%, its margin of error approaches ±0%.

Comparing percentages[edit]

Imagine multiple-choice poll reports $p_{a},p_{b},p_{c}$ as $46\%,42\%,12\%,n=1013$ . As described above, the margin of error reported for the poll would typically be $MOE_{95}(P_{a})$ , as $p_{a}$ is closest to 50%. The popular notion of statistical tie or statistical dead heat, however, concerns itself not with the accuracy of the individual results, but with that of the ranking of the results. Which is in first?

If, hypothetically, we were to conduct poll over subsequent samples of respondents (newly drawn from ), and report result $p_{w}=p_{a}-p_{b}$ , we could use the standard error of difference to understand how $p_{w_{1}},p_{w_{2}},p_{w_{3}},\ldots$ is expected to fall about ${\overline {p_{w}}}$ . For this, we need to apply the sum of variances to obtain a new variance, $\sigma _{P_{w}}^{2}$ ,

$\sigma _{P_{w}}^{2}=\sigma _{P_{a}-P_{b}}^{2}=\sigma _{P_{a}}^{2}+\sigma _{P_{b}}^{2}-2\sigma _{P_{a},P_{b}}=p_{a}(1-p_{a})+p_{b}(1-p_{b})+2p_{a}p_{b}$

where $\sigma _{P_{a},P_{b}}=-P_{a}P_{b}$ is the covariance of $P_{a}$ and $P_{b}$ .

Thus (after simplifying),

${\text{Standard error of difference}}=\sigma _{\overline {w}}\approx {\sqrt {\frac {\sigma _{P_{w}}^{2}}{n}}}={\sqrt {\frac {p_{a}+p_{b}-(p_{a}-p_{b})^{2}}{n}}}=0.029,P_{w}=P_{a}-P_{b}$

$MOE_{95}(P_{a})=z_{0.95}\sigma _{\overline {p_{a}}}\approx \pm {3.1\%}$

$MOE_{95}(P_{w})=z_{0.95}\sigma _{\overline {w}}\approx \pm {5.8\%}$

Note that this assumes that $P_{{c}}$ is close to constant, that is, respondents choosing either A or B would almost never chose C (making $P_{a}$ and $P_{b}$ close to perfectly negatively correlated). With three or more choices in closer contention, choosing a correct formula for $\sigma _{P_{w}}^{2}$ becomes more complicated.

Effect of finite population size[edit]

The formulae above for the margin of error assume that there is an infinitely large population and thus do not depend on the size of population , but only on the sample size . According to sampling theory, this assumption is reasonable when the sampling fraction is small. The margin of error for a particular sampling method is essentially the same regardless of whether the population of interest is the size of a school, city, state, or country, as long as the sampling fraction is small.

In cases where the sampling fraction is larger (in practice, greater than 5%), analysts might adjust the margin of error using a finite population correction to account for the added precision gained by sampling a much larger percentage of the population. FPC can be calculated using the formula^[1]

$\operatorname {FPC} ={\sqrt {\frac {N-n}{N-1}}}$

…and so, if poll were conducted over 24% of, say, an electorate of 300,000 voters,

$MOE_{95}(0.5)=z_{0.95}\sigma _{\overline {p}}\approx {\frac {0.98}{\sqrt {72,000}}}=\pm 0.4\%$

$MOE_{95_{FPC}}(0.5)=z_{0.95}\sigma _{\overline {p}}{\sqrt {\frac {N-n}{N-1}}}\approx {\frac {0.98}{\sqrt {72,000}}}{\sqrt {\frac {300,000-72,000}{300,000-1}}}=\pm 0.3\%$

Intuitively, for appropriately large ,

$\lim _{n\to 0}{\sqrt {\frac {N-n}{N-1}}}\approx 1$

$\lim _{n\to N}{\sqrt {\frac {N-n}{N-1}}}=0$

In the former case, is so small as to require no correction. In the latter case, the poll effectively becomes a census and sampling error becomes moot.

References[edit]

^ Isserlis, L. (1918). «On the value of a mean as calculated from a sample». Journal of the Royal Statistical Society. Blackwell Publishing. 81 (1): 75–81. doi:10.2307/2340569. JSTOR 2340569. (Equation 1)

Sources[edit]

Sudman, Seymour and Bradburn, Norman (1982). Asking Questions: A Practical Guide to Questionnaire Design. San Francisco: Jossey Bass. ISBN 0-87589-546-8
Wonnacott, T.H.; R.J. Wonnacott (1990). Introductory Statistics (5th ed.). Wiley. ISBN 0-471-61518-8.

External links[edit]

«Errors, theory of», Encyclopedia of Mathematics, EMS Press, 2001 [1994]
Weisstein, Eric W. «Margin of Error». MathWorld.

Источник

Погрешность является одной из наиболее важных метрологических характеристик средства измерений (технического средства, предназначенного для измерений). Она соответствует разнице между показаниями средства измерений и истинным значением измеряемой величины. Чем меньше погрешность, тем более точным считается средство измерений, тем выше его качество. Наибольшее возможное значение погрешности для определенного типа средств измерений при определенных условиях (например, в заданном диапазоне значений измеряемой величины) называется пределом допускаемой погрешности. Обычно устанавливают пределы допускаемой погрешности, т.е. нижнюю и верхнюю границы интервала, за которые не должна выходить погрешность.

Как сами погрешности, так и их пределы, принято выражать в форме абсолютных, относительных или приведенных погрешностей. Конкретная форма выбирается в зависимости от характера изменения погрешностей в пределах диапазона измерений, а также от условий применения и назначения средств измерений. Абсолютную погрешность указывают в единицах измеряемой величины, а относительную и приведённую — обычно в процентах. Относительная погрешность может характеризовать качество средства измерения гораздо более точно, чем приведённая, о чем будет рассказано далее более подробно.

Связь между абсолютной (Δ), относительной (δ) и приведённой (γ) погрешностями определяется по формулам:

δ=Δ/Х

(1)

γ=Δ/Х_N

(2)

где X — значение измеряемой величины, X_N — нормирующее значение, выраженное в тех же единицах, что и Δ. Критерии выбора нормирующего значения X_N устанавливаются ГОСТ 8.401-80 в зависимости от свойств средства измерений, и обычно оно должно быть равно пределу измерений (X_K), т.е.

γ=Δ/Х_K

(3)

Пределы допускаемых погрешностей рекомендуется выражать в форме приведённых в случае, если границы погрешностей можно полагать практически неизменными в пределах диапазона измерений (например, для стрелочных аналоговых вольтметров, когда границы погрешности определяются в зависимости от цены деления шкалы, независимо от значения измеряемого напряжения). В противном случае рекомендуется выражать пределы допускаемых погрешностей в форме относительных согласно ГОСТ 8.401-80.
Однако на практике выражение пределов допускаемых погрешностей в форме приведённых погрешностей ошибочно используется в случаях, когда границы погрешностей никак нельзя полагать неизменными в пределах диапазона измерений. Это либо вводит пользователей в заблуждение (когда они не понимают, что заданная таким образом в процентах погрешность считается вовсе не от измеряемой величины), либо существенно ограничивает область применения средства измерений, т.к. формально в этом случае погрешность по отношению к измеряемой величине возрастает, например, в десять раз, если измеряемая величина составляет 0,1 от предела измерений.
Выражение пределов допускаемых погрешностей в форме относительных погрешностей позволяет достаточно точно учесть реальную зависимость границ погрешностей от значения измеряемой величины при использовании формулы вида

δ = ± [c+d(X_k/X-1)]

(4)

где с и d — коэффициенты, d<c.

При этом в точке X=X_k пределы допускаемой относительной погрешности, рассчитанные по формуле (4), будут совпадать с пределами допускаемой приведенной погрешности

γ = ±c

(5)

В точках X<X_k нельзя сравнивать непосредственно в процентах относительную и приведённую погрешности, потому что они считаются по отношению к разным значениям, но можно сравнить абсолютные значения погрешностей, выраженные в единицах измеряемой величины. Пределы допускаемой абсолютной погрешности (Δ₁), рассчитанные по формуле (6), исходя из формул (1) и (4) для относительной погрешности, будут стремиться к значению, которое составляет (d/c)-ю часть от пределов допускаемой абсолютной погрешности (Δ₂), рассчитанных по формуле (7), исходя из формул (3) и (5) для приведённой погрешности.

Δ₁=δ·X=[c+d(X_k/X-1)]·X

(6)

Δ₂=γ·Х_K= c·X_k

(7)

(8)

Т.е. в большом диапазоне значений измеряемой величины может быть обеспечена гораздо более высокая точность измерений, если нормировать не пределы допускаемой приведённой погрешности по формуле (5), а пределы допускаемой относительной погрешности по формуле (4).

Это означает, например, что для измерительного преобразователя на основе АЦП с большой разрядностью и большим динамическим диапазоном сигнала выражение пределов погрешности в форме относительной адекватнее описывает реальные границы погрешности преобразователя, по сравнению с формой приведённой.

Использование терминологии

Данная терминология широко используется при описании метрологических характеристик различных Средств измерения, например, перечисленных ниже производства ООО «Л Кард»:

Измерительная система LTR

Модуль АЦП/ЦАП
16/32 каналов, 16 бит, 2 МГц, USB, Ethernet

E-502

Плата АЦП/ЦАП
16/32 каналов, 16 бит, 2 МГц, PCI Express

L-502

Модуль АЦП/ЦАП
16/32 каналов, 14 бит, 200 кГц, USB

E14-140M

Модуль АЦП/ЦАП
16/32 каналов, 14 бит, 400 кГц, USB

E14-440

Модуль АЦП/ЦАП
4 канала, 14 бит, 10 МГц, USB

E20-10

Прибор контроля качества электроэнергии

LPW-305

Прибор контроля качества электроэнергии

LPW-305-7

Источник

Источники
погрешностей (инструментальные и
методические погрешности, влияние
помех, субъективные ошибки). Номинальная
и реальная функция преобразования,
абсолютная и относительная погрешность
средства измерений, основная и
дополнительная погрешности. Пределы
допускаемых погрешностей, классы
точности средств измерений. Выявление
и уменьшение систематических погрешностей.
Оценка случайных погрешностей.
Доверительный интервал и доверительная
вероятность. Оценка погрешностей
косвенных измерений. Обработка результатов
измерений. [1:
с.23…35,40,41,53,54,56…61; 2:
с.22…53; 3:
с.48…91; 4:
с.21,22,35…52,63…71, 72…77,85…93].

II.1. Основные сведения и методические указания.

Одним из
основополагающих понятий Метрологии
является понятие погрешности измерений.

Погрешностью
измерения
называют отклонение измеренного

значения физической
величины от её истинного значения.

Погрешность
измерений, в общем случае, может быть
вызвана следующими причинами:

Несовершенством
принципа действия и недостаточным
качеством элементов используемого
средства измерения.
Несовершенством
метода измерений и влиянием используемого
средства измерения на саму измеряемую
величину, зависящим от способа
использования данного средства
измерения.
Субъективными
ошибками экспериментатора.

Так как истинное
значение измеряемой величины никогда
неизвестно (в противном случае отпадает
необходимость в проведении измерений),
то численное значение погрешности
измерений может быть найдено только
приближенно. Наиболее близким к истинному
значению измеряемой величины является
значение, которое может быть получено
при использовании эталонных средств
измерений (средств измерений наивысшей
точности). Это значение условились
называть действительным
значением измеряемой величины.
Действительное значение также является
неточным, однако, из-за малой погрешности
эталонных средств измерений, погрешностью
определения действительного значения
пренебрегают.

Классификация
погрешностей

По форме представления
различают понятия абсолютной погрешности
измерений и относительной погрешности
измерений.

Абсолютной
погрешностью
измерений называют разность между

измеренным и
действительным значениями измеряемой

величины:

где ∆ — абсолютная
погрешность,

–измеренное
значение,

–действительное
значение измеряемой величины.

Абсолютная
погрешность имеет размерность измеряемой
величины. Знак абсолютной погрешности
будет положительным, если измеренное
значение больше действительного, и
отрицательным в противном случае.

Относительной
погрешностью
называют отношение абсолютной

погрешности к
действительному значению измеряемой
величины:

где δ – относительная
погрешность.

Чаще всего
относительную погрешность определяют
приближенно в процентах от измеренного
значения:

Относительная
погрешность показывает, какую часть (в
%) от измеренного значения составляет
абсолютная погрешность. Относительная
погрешность позволяет нагляднее, чем
абсолютная погрешность, судить о точности
измеренного значения.

По источникам
происхождения погрешности подразделяют
на следующие виды:

— инструментальные
погрешности;

— методические
погрешности;

— субъективные
погрешности, допущенные экспериментатором
.

Инструментальными
называются погрешности, которые
принадлежат данному типу средств
измерения, могут быть определены при
их испытаниях и занесены в паспорт
средства измерения в виде пределов
допускаемых погрешностей.

Инструментальная
погрешность возникает из-за несовершенства
принципа действия и недостаточно
высокого качества элементов, применяемых
в конструкции средства измерений. По
этой причине реальная передаточная
характеристика каждого экземпляра
средства измерений в большей или меньшей
степени отличается от номинальной
(расчетной) передаточной характеристики.
Отличие реальной характеристики средства
измерений от номинальной (рис.1) определяет
величину инструментальной погрешности
средства измерений.

Рис.1. Иллюстрация
к определению понятия инструментальной

погрешности.

Здесь: 1 – номинальная
характеристика средства измерений;

2 – реальная
характеристика средства измерений.

Как видно из рис.1,
при изменении измеряемой величины,
инструментальная погрешность может
иметь различные значения (как положительные,
так и отрицательные).

При создании
средств измерений какой-либо физической
величины, к сожалению, не удается
полностью избавиться от реакции этого
средства измерений на изменение других
(не измеряемых) величин. Наряду с
чувствительностью средства измерения
к измеряемой величине, оно всегда
реагирует (хотя и существенно в меньшей
степени) на изменение условий эксплуатации.
По этой причине инструментальную
погрешность подразделяют на основную
погрешность и дополнительную
погрешности.

Основной
погрешностью
называют погрешность, имеющую место

в случае применения
средства измерений в нормальных условиях

эксплуатации.

Номенклатура
влияющих на средство измерений величин
и диапазоны их изменений определяются
разработчиками в качестве нормальных
условий для каждого типа средств
измерений. Нормальные условия эксплуатации
всегда указываются в техническом
паспорте средства измерений. Если
эксперимент выполняется в условиях,
отличных от нормальных для данного
средства измерений, его реальная
характеристика искажается сильнее, чем
в нормальных условиях. Погрешности,
которые при этом возникают, называют
дополнительными.

Дополнительной
погрешностью
называют погрешность средств

измерений, которая
возникает в условиях, отличающихся от

нормальных, но
входящих в допустимую рабочую область
условий

эксплуатации.

Рабочие условия
эксплуатации, так же как и нормальные,
в обязательном порядке приводятся в
техническом паспорте средств измерений.

Инструментальная
погрешность средств измерений
определенного типа не должна превышать
некоторого заданного значения – так
называемой предельно допустимой основной
погрешности средств измерений данного
типа. Фактическая основная погрешность
каждого конкретного экземпляра этого
типа является при этом случайной
величиной и может принимать различные
значения, иногда даже равные нулю, но в
любом случае инструментальная погрешность
не должна превышать заданного предельного
значения. Если это условие не выполняется,
средство измерений должно быть изъято
из обращения.

Методическими
называются погрешности, которые возникают
из-за неудачного выбора экспериментатором
средства измерения для решения
поставленной задачи. Они не могут быть
приписаны средству измерения и приведены
в его паспорте.

Методические
погрешности измерения зависят как от
характеристик применяемого средства
измерений, так и во многом от параметров
самого объекта измерения. Неудачно
выбранные средства измерений могут
исказить состояние объекта измерений.
При этом методическая составляющая
погрешности может оказаться существенно
больше инструментальной.

Субъективными
погрешностями
называют погрешности,

допускаемые
самим экспериментатором при проведении

измерений.

Этот тип погрешностей
связан обычно с невнимательностью
экспериментатора: применение прибора
без устранения смещения нуля, неправильное
определение цены деления шкалы, неточный
отсчет доли деления, ошибки в подключении
и т.п.

По характеру
проявления погрешности измерений
подразделяют на:

— систематические
погрешности;

— случайные
погрешности;

— промахи (грубые
ошибки).

Систематической
называют погрешность, которая при
повторных измерениях одной и той же
величины остается постоянной, или
изменяется закономерно.

Систематические
погрешности обусловлены как несовершенством
метода измерений и влиянием средства
измерений на измеряемый объект, так и
отклонением реальной передаточной
характеристики применяемого средства
измерений от номинальной характеристики.

Постоянные
систематические погрешности средств
измерений могут быть выявлены и численно
определены в результате сличения их
показаний с показаниями эталонных
средств измерений. Такие систематические
погрешности могут быть уменьшены
регулировкой приборов или введением
соответствующих поправок. Следует
заметить, что полностью исключить
систематические погрешности средств
измерений не удается, так как их реальные
передаточные характеристики изменяются
при изменении условий эксплуатации.
Кроме этого всегда имеют место так
называемые прогрессирующие погрешности
(возрастающие или убывающие), вызванные
старением элементов входящих в состав
средств измерений. Прогрессирующие
погрешности могут быть скорректированы
регулировкой или введением поправок
лишь на некоторое время.

Таким образом,
даже после регулировки или введения
поправок, всегда имеет место так
называемая неисключенная систематическая
погрешность результата измерений.

Случайной
называют погрешность, которая при
повторных измерениях одной и той же
величины принимает различные значения.

Случайные погрешности
обусловлены хаотичным характером
изменений физических величин (помех),
влияющих на передаточную характеристику
средства измерений, суммированием помех
с измеряемой величиной, а также наличием
собственных шумов средства измерений.
При создании средств измерений
предусматриваются специальные меры
защиты от помех: экранирование входных
цепей, использование фильтров, применение
стабилизированных источников питающего
напряжения и т.д. Это позволяет уменьшить
величину случайных погрешностей при
проведении измерений. Как правило, при
повторных измерениях одной и той же
величины результаты измерений либо
совпадают, либо отличаются на одну, две
единицы младшего разряда. В такой
ситуации случайной погрешностью
пренебрегают и оценивают только величину
неисключенной систематической
погрешности.

Наиболее сильно
случайные погрешности проявляются при
измерении малых значений физических
величин. Для повышения точности в таких
случаях производятся многократные
измерения с последующей статистической
обработкой результатов методами теории
вероятности и математической статистики.

Промахами
называют грубые погрешности, существенно
превышающие ожидаемые погрешности при
данных условиях проведения измерений.

Промахи большей
частью возникают из-за субъективных
ошибок экспериментатора или из-за сбоев
в работе средства измерений при резких
изменениях условий эксплуатации (броски
или провалы сетевого напряжения, грозовые
разряды и т.п.) Обычно промахи легко
выявляются при повторных измерениях и
исключаются из рассмотрения.

Оценка погрешностей
косвенных измерений.

При косвенных
измерениях результат измерений
определяется по функциоральной
зависимости от результатов прямых
измерений. Поэтому погрешность косвенных
измерений определяется как полный
дифференциал этой функции от величин,
измеряемых с помощью прямых измерений.

;

Где:
—
предельные абсолютные погрешности
результатов прямых

измерений;

—
предельная абсолютная погрешность
результата косвенного

измерения;

—
соответствующие предельные относительные
погрешности.

—
функциональная связь между искомой
измеряемой величиной и

величинами,
подвергающимися прямым измерениям.

Статистическая
обработка результатов измерений

Из-за влияния на
средство измерений помех различного
происхождения (изменение температуры
окружающей среды, электромагнитных
полей, вибраций, изменения частоты и
амплитуды сетевого напряжения, изменения
атмосферного давления, влажности и
т.д.), а также из-за наличия собственных
шумов элементов, входящих в состав
измерительных приборов, результаты
повторных измерений одной и той же
физической величины (особенно ее малых
значений) будут в большей или меньшей
степени отличаться друг от друга. В этом
случае результат измерений является
случайной величиной, которая характеризуется
наиболее вероятным значением и разбросом
(рассеянием) результатов повторных
измерений вблизи наиболее вероятного
значения. Если при повторных измерениях
одной и той же величины результаты
измерений не отличаются друг от друга,
то это означает, что разрешающая
способность отсчетного устройства не
позволяет обнаружить это явление. В
этом случае случайная составляющая
погрешности измерений является
несущественной и ею можно пренебречь.
При этом неисключенную систематическую
погрешность результата измерений
оценивают по величине пределов допускаемых
погрешностей применяемых средств
измерений. Если же при повторных
измерениях одной и той же величины
наблюдается разброс показаний, то это
означает, что наряду с большей или
меньшей неисключенной систематической
погрешностью, имеет место и случайная
погрешность, принимающая при повторных
измерениях различные значения.

Для определения
наиболее вероятного значения измеряемой
величины при наличии случайных
погрешностей и для оценки погрешности,
с которой определено это наиболее
вероятное значение, применяется
статистическая обработка результатов
измерений. Статистическая обработка
результатов серии измерений при
проведении экспериментов позволяет
решить следующие задачи.

Более точно
определить результат измерения путем
усреднения отдельных наблюдений.
Оценить область
неопределенности уточненного результата
измерений.

Основной смысл
усреднения результатов измерений
заключается в том, что найденная
усредненная оценка имеет меньшую
случайную погрешность, чем отдельные
результаты, по которым эта усредненная
оценка определяется. Следовательно
усреднение не устраняет полностью
случайного характера усредненного
результата, а лишь уменьшает ширину
полосы его неопределенности.

Таким образом, при
статистической обработке, прежде всего,
определяют наиболее вероятное значение
измеряемой величины путем вычисления
среднего арифметического всех отсчетов:

где: x_i
– результат i
– го измерения;

n
– число проведенных измерений в данной
серии измерений.

После этого
оценивают отклонение результатов
отдельных измерений x_i
от этой оценки среднего значения
;.

Затем находят
оценку среднеквадратического отклонения
наблюдений, характеризующую степень
рассеяния результатов отдельных
наблюдений вблизи,
по формуле:

Точность оценки
наиболее вероятного значения измеряемой
величины
зависит от числа наблюдений.
Нетрудно убедиться в том, что результаты
нескольких оценокпо одному и тому же числуотдельных измерений будут отличаться.
Таким образом, сама оценкатакже является случайной величиной. В
связи с этим вычисляется оценка
среднеквадратического отклонения
результата измерения,
которую обозначают.
Эта оценка характеризует степень
разброса значенийпо отношению к истинному значению
результата, т.е. характеризует точность
результата, полученного усреднением
результата многократных измерений.
Следовательно, поможет быть оценена систематическая
составляющая результата серии измерений.
Для различныхона определяется по формуле:

Следовательно,
точность результата многократных
измерений увеличивается с ростом числа
последних.

Однако в большинстве
практических случаев нам важно определить
не просто степень рассеивания значения
погрешности при проведении серии
измерений (т.е. величину
),
а оценить вероятность возникновения
погрешности измерения, не превышающую
допустимую, т.е. не выходящую за пределы
некоторого заданного интервала разброса
получаемых погрешностей.

Доверительным
интервалом
называют
интервал, который с заданной вероятностью,
называемой
доверительной вероятностью
накрывает истинное значение измеряемой
величины.

При определении
доверительных интервалов необходимо,
прежде всего, учитывать, что закон
распределения погрешностей, получаемых
при проведении многократных измерений,
при числе измерений в серии меньше 30,
описывается не нормальным законом
распределения, а так называемым законом
распределения Стьюдента. И, в этих
случаях, величину доверительного
интервала обычно оценивают по формуле:

где
— так называемый коэффициент Стьюдента.

В табл.4.1 приведены
значения коэффициентов Стьюдента
в зависимости от заданной доверительной
вероятности и числа проведенных
наблюдений.
При выполнении измерений обычно задаются
доверительной вероятностью 0,95 или 0,99.

Таблица 4.1

Значения
коэффициентов Стьюдента
.

n
0,5	0,6	0,7	0,8	0,9	0,95	0,98	0,99

2	1,00	1,38	1,96	3,08	6,31	12,71	31,82	63,66
3	0,82	1,06	1,34	1,89	2,92	4,30	6,97	9,93
4	0,77	0,98	1,25	1,64	2,35	3,18	4,54	5,84
5	0,74	0,94	1,19	1,53	2,13	2,78	3,75	4,60
6	0,73	0,92	1,16	1,48	2,02	2,62	3,37	4,03
7	0,72	0,91	1,13	1,44	1,94	2,45	3,14	3,71
8	0,71	0,90	1,12	1,42	1,90	2,37	3,00	3,50
9	0,71	0,89	1,11	1,40	1,86	2,31	2,90	3,36
10	0,70	0,88	1,10	1,38	1,83	2,26	2,82	3,25
16	0,69	0,87	1,07	1,34	1,75	2,13	2,60	2,95
25	0,69	0,86	1,06	1,32	1,71	2,06	2,49	2,80

При изучении
материалов данного раздела следует
хорошо уяснить, что погрешности
результатов измерений и погрешности
средств измерений – не идентичные
понятия. Погрешность средства измерения
это его свойство, характеристика, для
описания которого используют ряд правил,
закрепленных в стандартах и нормативных
документах. Это та доля погрешности
измерения, которая определяется только
самим средством измерения. Погрешность
же измерений (результата измерений) –
это число, которое характеризует границы
неопределенности значения измеряемой
величины. В нее, кроме погрешности
средства измерений, могут входить
составляющие погрешности, порожденные
применяемым методом измерения
(методические погрешности), действием
влияющих (неизмеряемых) величин,
погрешность отсчета и др.

Нормирование
погрешностей средств измерения.

Точность СИ
определяется предельно-допустимыми
погрешностями, которые могут быть
получены при его использовании.

Нормированием
погрешностей средств измерений называют

процедуру
назначения допустимых границ основной
и

дополнительных
погрешностей, а также выбор формы
указания

этих границ
в нормативно-технической документации.

Пределы допускаемой
основной и дополнительных погрешностей
определяются разработчиками для каждого
типа средств измерений на стадии
подготовки производства. В зависимости
от назначения средства измерений и
характера изменения погрешности в
пределах диапазона измерений нормируется
для средств измерений различного типа
либо предельно-допустимое значение
основной абсолютной погрешности, либо
предельно-допустимое значение основной
приведенной погрешности, либо
предельно-допустимое значение основной
относительной погрешности.

Для каждого типа
средств измерений характер изменения
погрешности в пределах диапазона
измерений зависит от принципа действия
этого средства измерений и может быть
самым разнообразным. Однако, как показала
практика, среди этого многообразия
часто удается выделить три типовых
случая, предопределяющих выбор формы
представления пределов допускаемой
погрешности. Типовые варианты отклонения
реальных передаточных характеристик
средств измерений от номинальной
характеристики и соответствующие им
графики изменения предельных значений
абсолютной и относительной погрешностей
в зависимости от измеряемой величины
приведены на рис 2.

Если реальная
передаточная характеристика средства
измерений смещена по отношению к
номинальной (1-й график на рис.2а),
абсолютная погрешность, возникающая
при этом, (1-й график на рис.2б), не зависит
от измеряемой величины.

Составляющую
погрешности средства измерений, не
зависящую от измеряемой величины,
называют аддитивной
погрешностью.

Если угол наклона
реальной передаточной характеристики
средства измерений отличается от
номинального (2-й график на рис. 2а), то
абсолютная погрешность будет линейно
зависеть от измеряемой величины (2-й
график на рис. 2б).

Составляющую
погрешности средства измерений, линейно
зависящую от измеряемой величины,
называют мультипликативной
погрешностью.

Если реальная
передаточная характеристика средства
измерений смещена по отношению к
номинальной и угол ее наклона отличается
от номинального (3-й график на рис. 2а),
то в этом случае имеет место как
аддитивная, так и мультипликативная
погрешность.

Аддитивная
погрешность возникает из-за неточной
установки нулевого значения перед
началом измерений, ухода нуля в процессе
измерений, из-за наличия трений в опорах
измерительного механизма, из-за наличия
термо-эдс в контактных соединениях и
т.д.

Мультипликативная
погрешность возникает при изменении
коэффициентов усиления или ослабления
входных сигналов (например, при изменении
температуры окружающей среды, или
вследствие старения элементов), из-за
изменения значений, воспроизводимых
мерами, встроенными в измерительные
приборы, из-за изменений жесткости
пружин, создающих противодействующий
момент в электромеханических приборах
и т.д.

Ширина полосы
неопределенности значений абсолютной
(рис.2б) и относительной (рис.2в) погрешностей
характеризует разброс и изменение в
процессе эксплуатации индивидуальных
характеристик множества находящихся
в обращении средств измерений определенного
типа.

А) Нормирование
пределов допускаемой основной погрешности
для

средств
измерений с преобладающей аддитивной
погрешностью.

Для средств
измерений с преобладающей аддитивной
погрешностью (1-й график на рис.2) удобно
нормировать одним числом предельно-допустимое
значение абсолютной погрешности (∆_max=
±а). В этом случае фактическая абсолютная
погрешность ∆ каждого экземпляра
средства измерений данного типа на
различных участках шкалы может иметь
различные значения, но не должна превышать
предельно-допустимой величины (∆ ≤
±а). В многопредельных измерительных
приборах с преобладающей аддитивной
погрешностью для каждого предела
измерений пришлось бы указывать свое
значение предельно допустимой абсолютной
погрешности. К сожалению, как видно из
1-го графика на рис.2в, нормировать одним
числом предел допускаемой относительной
погрешности в различных точках шкалы
не представляется возможным. По этой
причине для средств измерений с
преобладающей аддитивной погрешностью
часто нормируют одним числом значение
так называемой основной приведенной
относительной
погрешности

где X_N
– нормирующее значение.

Таким способом,
например, нормируются погрешности
большинства электромеханических и
электронных приборов со стрелочными
индикаторами. В качестве нормирующего
значения X_N
обычно используется предел измерений
(X_N
= X_max),
удвоенное значение предела измерений
(если нулевая отметка находится в
середине шкалы), или длина шкалы (для
приборов с неравномерной шкалой). Если
X_N= X_max,
то значение приведенной погрешности γ
равно пределу допускаемой относительной
погрешности средства измерений в точке,
соответствующей пределу измерений. По
заданному значению предела допускаемой
основной приведенной погрешности легко
определить предел допускаемой основной
абсолютной погрешности для каждого
предела измерений многопредельного
прибора:.

После этого для
любой отметки шкалы X
может быть произведена оценка
предельно-допустимой основной
относительной погрешности:

Б) Нормирование
пределов допускаемой основной погрешности
для

средств измерений
с преобладающей мультипликативной

погрешностью.

Как видно из рис.2
(2-й график), для средств измерений с
преобладающей мультипликативной
погрешностью, одним числом удобно
нормировать предел допускаемой основной
относительной погрешности (рис.2в) δ_max=
± b∙100%.
В этом случае, фактическая относительная
погрешность каждого экземпляра средства
измерений данного типа на различных
участках шкалы может иметь различные
значения, но не должна превышать предельно
допустимой величины (δ ≤ ± b∙100%).
По заданному значению предельно
допустимой относительной погрешности
δ_max
для любой точки шкалы может быть
произведена оценка предельно-допустимой
абсолютной погрешности:

К числу средств
измерений с преобладающей мультипликативной
погрешностью относится большинство
многозначных мер, счетчики электрической
энергии, счетчики воды, расходомеры и
др. Следует отметить, что для реальных
средств измерений с преобладающей
мультипликативной погрешностью не
удается полностью устранить аддитивную
погрешность. По этой причине в технической
документации всегда указывается
наименьшее значение измеряемой величины,
для которого предел допускаемой основной
относительной погрешности ещё не
превышает заданного значения δ_max.
Ниже этого наименьшего значения
измеряемой величины погрешность
измерений не нормируется и является
неопределенной.

В) Нормирование
пределов допускаемой основной погрешности
для

средств измерений
с соизмеримой аддитивной и мультипликативной

погрешностью.

Если аддитивная
и мультипликативная составляющая
погрешности средства измерений соизмеримы
(3-й график на рис.2), то задание
предельно-допустимой погрешности одним
числом не представляется возможным. В
этом случае либо нормируется предел
допускаемой абсолютной основной
погрешности (указываются предельно-допустимые
значения a
и b),
либо (чаще всего) нормируется предел
допускаемой относительной основной
погрешности. В последнем случае численные
значения предельно-допустимых
относительных погрешностей в различных
точках шкалы оцениваются по формуле:

где X_max
– предел измерений;

X
— измеренное значение;

d
=

— значение приведенной к пределу измерений

аддитивной
составляющей основной погрешности;

с =
— значение результирующей относительной

основной
погрешности в точке, соответствующей
пределу

измерений.

Рассмотренным
выше способом (указанием численных
значений c
и d)
нормируются, в частности, предельно-допустимые
значения относительной основной
погрешности цифровых измерительных
приборов. В этом случае относительные
погрешности каждого экземпляра средств
измерений определенного типа не должны
превышать установленных для этого типа
средств измерений значений
предельно-допустимой погрешности:

При этом абсолютная
основная погрешность определяется по
формуле

Г)
Нормирование дополнительных погрешностей.

Наиболее часто
пределы допускаемых дополнительных
погрешностей указывают в технической
документации либо одним значением для
всей рабочей области величины, влияющей
на точность средства измерений (иногда
несколькими значениями для поддиапазонов
рабочей области влияющей величины),
либо отношением предела допускаемой
дополнительной погрешности к интервалу
значений влияющей величины. Пределы
допускаемых дополнительных погрешностей
указываются на каждой , влияющей на
точность средства измерений величине.
При этом, как правило, значения
дополнительных погрешностей устанавливают
в виде дольного или кратного значения
предела допускаемой основной погрешности.
Например, в документации может быть
указано, что при температуре окружающей
среды за пределами нормальной области
температур, предел допускаемой
дополнительной погрешности, возникающей
по этой причине, не должен превышать
0,2% на 10^оС.

Классы
точности средств измерений.

Исторически по
точности средства измерений подразделяют
на классы. Иногда их называют классами
точности, иногда классами допуска,
иногда просто классами.

Класс точности
средства измерений
– это его характеристика, отражающая
точностные возможности средств измерений
данного типа.

Допускается
буквенное или числовое обозначение
классов точности. Средствам измерений,
предназначенным для измерения двух и
более физических величин, допускается
присваивать различные классы точности
для каждой измеряемой величины. Средствам
измерений с двумя или более переключаемыми
диапазонами измерений также допускается
присваивать два или более класса
точности.

Если нормируется
предел допускаемой абсолютной основной
погрешности, или в различных поддиапазонах
измерений установлены разные значения
пределов допускаемой относительной
основной погрешности, то , как правило,
применяется буквенное обозначение
классов. Так, например платиновые
термометры сопротивления изготовляют
с классом допуска А
или классом
допуска В.
При этом для
класса А
установлен
предел допускаемой абсолютной основной
погрешности
,
а для классаВ
—
,
где– температура измеряемой среды.

Если для средств
измерений того или иного типа нормируется
одно значение предельно-допустимой
приведенной основной погрешности, или
одно значение предельно-допустимой
относительной основной погрешности,
или указываются значения c
и d,
то для обозначения классов точности
используются десятичные числа. В
соответствии с ГОСТом 8.401-80 для обозначения
классов точности допускается применение
следующих чисел:

1∙10ⁿ;
1,5∙10ⁿ;
2∙10ⁿ;
2,5∙10ⁿ;
4∙10ⁿ;
5∙10ⁿ;
6∙10ⁿ,
где n
= 0, -1, -2, и т.д.

Для средств
измерений с преобладающей аддитивной
погрешностью численное значение класса
точности выбирается из указанного ряда
равным предельно-допустимому значению
приведенной основной погрешности,
выраженной в процентах. Для средств
измерений с преобладающей мультипликативной
погрешностью численное значение класса
точности соответствует пределу
допускаемой относительной основной
погрешности также выраженной в процентах.
Для средств измерений с соизмеримыми
аддитивными и мультипликативными
погрешностями числа с
и d
также
выбираются из указанного выше ряда. При
этом класс точности средства измерений
обозначается двумя числами, разделенными
косой чертой, например, 0,05/0,02. В этом
случае с
= 0,05%; d
= 0,02%. Примеры
обозначений классов точности в
документации и на средствах измерений,
а также расчетные формулы для оценки
пределов допускаемой основной погрешности
приведены в Таблице 1.

Правила округления
и записи результата измерений.

Нормирование
пределов допускаемых погрешностей
средств измерений производится указанием
значения погрешностей с одной или двумя
значащими цифрами. По этой причине при
расчете значений погрешностей измерений
также должны быть оставлены только
первые одна или две значащие цифры. Для
округления используются следующие
правила:

Погрешность
результата измерения указывается двумя
значащими цифрами, если первая из них
не более 2, и одной цифрой, если первая
из них 3 и более.
Показание прибора
округляется до того же десятичного
разряда, которым заканчивается
округленное значение абсолютной
погрешности.
Округление
производится в окончательном ответе,
промежуточные вычисления выполняют с
одной – двумя избыточными цифрами.

Пример 1:

— показание прибора
— 5,361 В;

— вычисленное
значение абсолютной погрешности — ±
0,264 В;

— округленное
значение абсолютной погрешности — ±
0,26 В;

— результат измерения
— (5,36 ± 0,26) В.

Таблица
1

Примеры обозначения
классов точности средств измерений и
расчетные

формулы для оценки
пределов допускаемой основной погрешности.

Форма

представления

нормируемой

основной

погрешности

Примеры обозначения

класса
точности

Расчетные формулы для

оценки пределов

допускаемой основной

погрешности

Примечания

документации

На

средствах

измерений

Нормируется

предел допускаемой

абсолютной

основной
погрешности

Варианты:

— класс B;

— класс допуска В;

— класс
точностиВ.

или

Значения a иb

приводятся в

документации

на средство

измерений.

Нормируется

предел допускаемой

приведенной

основной
погрешности

Варианты:

— класс точности 1,5

2,5

— не обозначается.

1,5

гдепредел
измерений.

Для приборов

с равномерной

шкалой и нулевой

отметкой в

начале шкалы

Варианты:

— класс точности 2,5;

— не обозначается

—
предел допускаемой абсолютной
погрешности в мм.

— длина всей шкалы.

Для приборов с

неравномерной

шкалой. Длина шкалы

указывается в

документации.

Нормируется

предел допускаемой

относительной

основной
погрешности

Класс точности
0,5.

0,5

Для средств измерений

с преобладающей

мультипликативной

погрешностью.

Варианты:

— класс точности

0,02/0,01;

-не обозначается.

0,02/0,01

Для средств измерений

с соизмеримыми

аддитивной и

мультипликативной

погрешностью

Пример 2:

— показание прибора
– 35,67 мА;

— вычисленное
значение абсолютной погрешности — ±
0,541 мА;

— округленное
значение абсолютной погрешности — ± 0,5
мА;

— результат измерений
– (35,7 ± 0,5) мА.

Пример 3:

— вычисленное
значение относительной погрешности –
± 1,268 %;

— округленное
значение относительной погрешности –
± 1,3 %.

Пример 4:

— вычисленное
значение относительной погрешности —
± 0,367 %;

— округленное
значение относительной погрешности —
± 0,4 %.

II.2.
Вопросы для самопроверки

Чем вызываются
погрешности измерений?
Перечислите
разновидности погрешностей, возникающих
в процессе измерений?
Какая разница
между абсолютной, относительной и
приведенной погрешностями измерения
и в чем смысл их введения?
Чем отличается
основная погрешность измерения от
дополнительной?
Чем отличается
методическая погрешность измерения
от инструментальной?
Чем отличается
систематическая погрешность измерения
от случайной?
Что понимается
под аддитивной и мультипликативной
оставляющими погрешности?
В каких случаях
целесообразно использовать статистическую
обработку результатов измерений?
Какие статистические
характеристики обработки наиболее
часто используются на практике?
Как оценивается
неисключенная систематическая
погрешность при статистической обработке
результатов измерений?

11. Что характеризует
величина среднеквадратического
отклонения ?

12. В чем заключается
суть понятий «доверительной вероятности»
и «доверительного интервала», используемых
при статистической обработке результатов
измерений?

13. В чем заключается
разность понятий «погрешность измерения»
и

«погрешность
средства измерения»?

Источник

Средства измерений играют важную роль в нашей жизни. Они позволяют нам получать точные данные, которые используются в различных отраслях, от науки до производства. Однако любое измерение сопряжено с определенной погрешностью. Предел допустимой погрешности — это диапазон значений, в котором измерение считается достоверным.

Предел допустимой погрешности зависит от множества факторов, таких как тип измеряемой величины, точность средства измерения, условия проведения измерений и технические характеристики самого предмета измерения. В некоторых случаях, особенно в научных и технических областях, требуется высокая точность измерений, поэтому предел допустимой погрешности может быть очень маленьким.

Например, в космической промышленности, где даже незначительная ошибка может иметь серьезные последствия, предел допустимой погрешности может быть всего несколько микрометров.

Однако в некоторых сферах, таких как производство мебели или строительство, допустимая погрешность может быть больше, поскольку не требуется абсолютная точность, а стоимость более точных средств измерения может быть слишком высокой.

Содержание

Предел допустимой погрешности средств измерений:
Значение и понятие
Роль в точности и надежности измерений
Влияние на результаты измерений
Способы определения предела допустимой погрешности
Применение в различных отраслях науки и производства

Предел допустимой погрешности средств измерений:

В области измерений точность и надежность являются критическими параметрами. От этого зависит не только качество и достоверность получаемой информации, но и безопасность во многих сферах деятельности человека.

Для того чтобы оценить и гарантировать точность измерений, вводится понятие «предел допустимой погрешности». Предел допустимой погрешности представляет собой максимальное различие между измеряемой величиной и ее истинным значением, при котором результат измерений будет признан достоверным и соответствующим требованиям.

Предел допустимой погрешности определяется в соответствии с требованиями и стандартами, установленными для конкретного вида измерений.

Определение предела допустимой погрешности является сложной задачей. Оно базируется на многочисленных факторах, таких как:

Точность и надежность используемых приборов и средств измерений;
Условия проведения измерений (температура, влажность, давление и др.);
Опыт и квалификация исполнителя измерений;
Особенности измеряемого объекта или величины.

Необходимо также учитывать, что предел допустимой погрешности для разных видов измерений может существенно отличаться. Например, в медицинских измерениях предельно допустимая погрешность может быть значительно меньше, чем в инженерных измерениях.

Для обеспечения точности измерений необходимо регулярно проводить поверку и калибровку используемых средств измерений. Это поможет проверить и корректировать показания измерительных приборов, а также установить их предельно допустимую погрешность.

В целом, понятие предела допустимой погрешности играет важную роль в области измерений. Оно обеспечивает достоверность и качество получаемых результатов, а также устанавливает требования и стандарты для выполнения измерительных процедур.

Значение и понятие

Предел допустимой погрешности является важным понятием в области измерений. Он определяет максимальное различие между измеренным значением и истинным значением величины.

Значение предела допустимой погрешности позволяет оценить точность и надежность измерений. Чем меньше значение предела допустимой погрешности, тем более точными будут измерения.

Понятие предела допустимой погрешности основано на признании того факта, что в любом измерении всегда есть определенная степень неизбежной неточности. В процессе измерения возможны различные факторы, которые могут привести к несовершенству искомого результата.

Предел допустимой погрешности позволяет установить тот уровень неточности, который в рамках достойных рабочих условий можно считать приемлемым или допустимым. Часто предел допустимой погрешности выражается в процентах или абсолютных значениях, а также может зависеть от конкретной задачи измерения.

Важно отметить, что предел допустимой погрешности должен быть установлен в соответствии с требованиями и стандартами, принятыми в конкретной области измерений. Он должен учитывать параметры измеряемой величины и особенности использования средства измерения.

Пределы допустимой погрешности могут быть различными для разных типов измерительных приборов и методов измерений. Например, для лабораторных приборов, требующих высокой точности, предел допустимой погрешности будет намного меньше, чем для бытовых измерительных приборов.

В целом, значение и понятие предела допустимой погрешности играют важную роль в области измерений. Они позволяют установить допустимую неточность и определить границы приемлемого результата измерения.

Роль в точности и надежности измерений

Точность и надежность измерений играют важную роль во многих областях науки, техники и производства. Они являются основой для принятия правильных решений и обеспечивают надежность получаемых данных и результатов. Ошибка или неправильное измерение может привести к серьезным последствиям, в том числе к несоответствию требованиям стандартов качества или безопасности.

Основной характеристикой точности и надежности измерений является предел допустимой погрешности. Он определяет максимальную разность между полученным измеряемым значением и его истинным значением. Чем меньше предел допустимой погрешности, тем более точные и надежные измерения можно получить.

Кроме предела допустимой погрешности, точность и надежность измерений зависят от других факторов, таких как качество используемых средств измерений, правильность методики выполнения измерений, условия эксплуатации и т.д.

Точные и надежные измерения являются основой для разработки новых технологий, проведения научных исследований, контроля качества продукции, проведения испытаний и многих других областей деятельности. Например, в производстве при выпуске изделий массово, точные измерения позволяют контролировать качество и обеспечивать соответствие продукции требованиям стандартов. В медицине точные измерения могут быть критической важности для диагностики заболеваний и проведения лечения.

Важно отметить, что точность и надежность измерений не всегда достигаются в полном объеме из-за разных факторов, таких как ограничения точности самих средств измерений, ошибки человеческого фактора или внешние воздействия. Поэтому важно оценивать и учитывать предел допустимой погрешности при анализе полученных результатов и принятии решений.

Влияние на результаты измерений

При проведении измерений особое внимание необходимо уделять влиянию различных факторов на точность и достоверность получаемых результатов.

В первую очередь, следует отметить влияние систематических ошибок на результаты измерений. Систематические ошибки возникают из-за неправильного выбора методики или нарушения условий проведения измерений. Такие ошибки имеют постоянный характер и смещают результаты измерений в определенную сторону. Для уменьшения влияния систематических ошибок необходимо правильно выбирать методику, применять специализированные средства измерений и следить за условиями их использования.

Еще одним фактором, оказывающим влияние на результаты измерений, является случайная ошибка. Случайные ошибки возникают из-за неизбежных флуктуаций и неопределенностей в измеряемом объекте или процессе. Такие ошибки имеют случайный характер и могут как увеличивать, так и уменьшать получаемые результаты. Для минимизации влияния случайных ошибок необходимо проводить серии измерений и использовать статистические методы обработки данных.

Также следует учитывать влияние внешних факторов на результаты измерений. К таким факторам можно отнести температуру, влажность, электромагнитные поля и другие условия окружающей среды. Внешние факторы могут искажать измеряемые значения и приводить к неточным результатам. Для уменьшения влияния внешних факторов необходимо правильно выбирать место проведения измерений и применять соответствующие методы коррекции.

Итак, влияние различных факторов на результаты измерений может быть значительным и должно учитываться при выборе методики, средств измерений и условий их применения. Только так можно обеспечить достоверность и точность получаемых результатов.

Способы определения предела допустимой погрешности

Предел допустимой погрешности представляет собой максимальное значение ошибки, которую можно считать приемлемой при измерении. Определение этого предела является важным этапом при разработке и использовании средств измерений. Существуют различные способы определения предела допустимой погрешности в зависимости от конкретных задач и требований:

Стандартные спецификации и нормативные документы: Один из наиболее распространенных способов определения предела допустимой погрешности заключается в использовании стандартных спецификаций и нормативных документов. В таких документах указаны требования к точности и погрешности для конкретных типов измерительных приборов или систем.
Методы математического моделирования: В некоторых случаях предел допустимой погрешности может быть определен с использованием методов математического моделирования. Это позволяет оценить, какие именно факторы могут влиять на погрешность измерения и как они взаимодействуют между собой.
Сравнительные испытания: Для определения предела допустимой погрешности можно провести сравнительные испытания, при которых измерительные приборы сравниваются с эталоном. При этом можно оценить разницу в показаниях между испытуемыми и эталонными приборами и установить максимальное значение погрешности.
Статистический анализ данных: Статистический анализ данных может быть использован для определения предела допустимой погрешности. Путем анализа статистических показателей, таких как дисперсия и среднеквадратичное отклонение, можно определить максимальную отклонение от среднего значения, которое может считаться приемлемым.

Выбор способа определения предела допустимой погрешности зависит от конкретной ситуации и требований к измерениям. Важно учитывать все факторы, которые могут влиять на точность измерений, и принимать решение на основе анализа данных и экспертного мнения.

Применение в различных отраслях науки и производства

1. Медицина:

В медицинской диагностике и клинических исследованиях точность измерений является критически важной. Предел допустимой погрешности позволяет контролировать точность и надежность медицинских приборов и инструментов. Это особенно важно при измерении физических и биохимических параметров в организме пациента. Например, величина погрешности может повлиять на решение о наличии или отсутствии заболевания, а также на выбор оптимального лечения.

2. Физика и инженерия:

В физике и инженерии измерения осуществляются для получения точных данных о физических явлениях и размерах объектов, а также для проверки теоретических моделей и прогнозирования поведения систем. Предел допустимой погрешности позволяет установить требуемую точность результатов измерений и определить, являются ли результаты достаточно точными для конкретной задачи или исследования. Например, в строительстве и проектировании сооружений, точные измерения позволяют обеспечить безопасность и работоспособность конструкций.

3. Производство и качество продукции:

В производстве различных товаров и продукции применяются разнообразные средства измерений, для контроля размеров, веса, силы, температуры и других параметров. Предел допустимой погрешности позволяет установить допустимые отклонения от заданных значений и контролировать качество продукции на разных этапах производства. Наличие точных средств измерений и контроль за их погрешностью является важным условием для производства надежной и безопасной продукции.

4. Экология и охрана окружающей среды:

В оценке состояния окружающей среды и экологическом мониторинге использование точных средств измерений является важным. Например, показатели качества воды, воздуха и почвы должны быть определены с высокой точностью, чтобы принять меры по охране окружающей среды и предотвращению загрязнений. Предел допустимой погрешности позволяет определить, достаточно ли точны измерения для принятия решений и проведения анализа данных.

5. Телекоммуникации и информационные технологии:

В сфере телекоммуникаций и информационных технологий точность измерений имеет особую важность. Предел допустимой погрешности применяется для контроля качества связи, передачи данных и хранения информации. Например, для определения скорости передачи данных по сети или для измерения качества звука и изображения в аудио- и видеозаписях.

В каждой отрасли, где требуется проводить измерения, применение предела допустимой погрешности играет важную роль в обеспечении точности и надежности результатов измерений.

Источник

Аннотация: Рассмотрим подробный порядок операций, выполняемых при обработке результатов измерений. Содержание всех описываемых действий рассмотрено в предыдущих разделах. Проводимые расчеты основываются на предположении о нормальном распределении погрешностей, когда систематические погрешности уже учтены на предыдущих этапах работы с экспериментальными данными.

Нормирование погрешностей средств измерений

Нормирование метрологических характеристик средств измерений и заключается в установлении границ для отклонений реальных значений параметров средств измерений от их номинальных значений.

Каждому средству измерений приписываются некоторые номинальные характеристики. Действительные же характеристики средств измерений не совпадают с номинальными, что и определяет их погрешности.

Обычно нормирующее значение принимают равным:

большему из пределов измерений, если нулевая отметка расположена на краю или вне диапазона измерения;
сумме модулей пределов измерения, если нулевая отметка расположена внутри диапазона измерения;
длине шкалы или её части, соответствующей диапазону измерения, если шкала существенно неравномерна (например, у омметра);
номинальному значению измеряемой величины, если таковое установлено (например, у частотомера с номинальным значением 50 Гц);
модулю разности пределов измерений, если принята шкала с условным нулём (например, для температуры), и т.д.

Чаще всего за нормирующее значение принимают верхний предел измерений данного средства измерений.

Отклонения параметров средств измерений от их номинальных значений, вызывающие погрешность измерений, не могут быть указаны однозначно, поэтому для них должны быть установлены предельно допускаемые значения.

Указанное нормирование является гарантией взаимозаменяемости средств измерений.

Нормирование погрешностей средств измерений заключается в установлении предела допускаемой погрешности.

Под этим пределом понимается наибольшая (без учёта знака) погрешность средства измерения, при которой оно может быть признано годным и допущено к применению.

Подход к нормированию погрешностей средств измерений заключается в следующем:

в качестве норм указывают пределы допускаемых погрешностей, включающие в себя и систематические, и случайные составляющие;
порознь нормируют все свойства средств измерений, влияющие на их точность.

Стандарт устанавливает ряды пределов допускаемых погрешностей. Этой же цели служит установление классов точности средств измерений.

Классы точности средств измерений

Класс точности – это обобщенная характеристика СИ, выражаемая пределами допускаемых значений его основной и дополнительной погрешностей, а также другими характеристиками, влияющими на точность. Класс точности не является непосредственной оценкой точности измерений, выполняемых этим СИ, поскольку погрешность зависит еще от ряда факторов: метода измерений, условий измерений и т.д. Класс точности лишь позволяет судить о том, в каких пределах находится погрешность СИ данного типа. Общие положения деления средств измерений по классу точности устанавливает ГОСТ 8.401–80.

Пределы допускаемой основной погрешности, определяемые классом точности, – это интервал, в котором находится значение основной погрешности СИ.

Классы точности СИ устанавливаются в стандартах или технических условиях. Средство измерения может иметь два и более класса точности. Например, при наличии у него двух или более диапазонов измерений одной и той же физической величины ему можно присваивать два или более класса точности. Приборы, предназначенные для измерения нескольких физических величин, также могут иметь различные классы точности для каждой измеряемой величины.

Пределы допускаемых основной и дополнительной погрешностей выражают в форме приведенных, относительных или абсолютных погрешностей. Выбор формы представления зависит от характера изменения погрешностей в пределах диапазона измерений, а также от условий применения и назначения СИ.

Пределы допускаемой абсолютной основной погрешности устанавливаются по одной из формул: $\Delta=\pm a$ или $\Delta=\pm (a+bx)$ , где x – значение измеряемой величины или число делений, отсчитанное по шкале;
a, b – положительные числа, не зависящие от х. Первая формула описывает чисто аддитивную погрешность, а вторая – сумму аддитивной и мультипликативной погрешностей.

В технической документации классы точности, установленные в виде абсолютных погрешностей, обозначают, например, «Класс точности М», а на приборе – буквой «М». Для обозначения используются прописные буквы латинского алфавита или римские цифры, причём меньшие пределы погрешностей должны соответствовать буквам, находящимся ближе к началу алфавита, или меньшим цифрам. Пределы допускаемой приведенной основной погрешности определяются по формуле $\gamma=\Delta/x_{N}=\pm p$ , где x_N – нормирующее значение, выраженное в тех же единицах, что и $\Delta$ ; p – отвлеченное положительное число, выбираемое из ряда значений:

$(1;\quad 1,5;\quad 2;\quad 2,5;\quad 4;\quad 5;\quad 6)\cdot10^{n};\qquad\qquad n =1;\quad 0;\quad -1;\quad - 2;\quad\ldots.$

Нормирующее значение x_N устанавливается равным большему из пределов измерений (или модулей) для СИ с равномерной, практически равномерной или степенной шкалой и для измерительных преобразователей, для которых нулевое значение выходного сигнала находится на краю или вне диапазона измерений. Для СИ, шкала которых имеет условный нуль, равно модулю разности пределов измерений.

Для приборов с существенно неравномерной шкалой x_N принимают равным всей длине шкалы или ее части, соответствующей диапазону измерении. В этом случае пределы абсолютной погрешности выражают, как и длину шкалы, в единицах длины, а на средстве измерений класс точности условно обозначают, например, в виде значка , где 0,5 – значение числа р (рис. 3.1).

Рис.
3.1.
Лицевая панель фазометра класса точности 0,5 с существенно неравномерной нижней шкалой

В остальных рассмотренных случаях класс точности обозначают конкретным числом р, например 1,5. Обозначение наносится на циферблат, щиток или корпус прибора (рис. 3.2).

Рис.
3.2.
Лицевая панель амперметра класса точности 1,5 с равномерной шкалой

В том случае если абсолютная погрешность задается формулой $\pm (a+bx)$ , пределы допускаемой относительной основной погрешности

$\delta=\Delta/x=\pm[c+d(|x_{k}/x|-1)]$

(
3.1)

где с, d – отвлеченные положительные числа, выбираемые из ряда: $(1;\quad 1,5;\quad 2;\quad 2,5;\quad 4;\quad 5;\quad 6)\cdot10^{n};\quad n=1;\quad 0;\quad -1;\quad - 2;\quad\ldots$ ; – больший (по модулю) из пределов измерений. При использовании формулы 3.1 класс точности обозначается в виде «0,02/0,01», где числитель – конкретное значение числа с, знаменатель – числа d (рис. 3.3).

Рис.
3.3.
Лицевая панель ампервольтметра класса точности 0,02/0,01с равномерной шкалой

Пределы допускаемой относительной основной погрешности определяются по формуле $\delta=\Delta x=\pm q$ , если $\Delta=\pm a$ . Значение постоянного числа q устанавливается так же, как и значение числа p. Класс точности на прибор обозначается в виде , где 0,5 – конкретное значение q (рис. 3.4).

Рис.
3.4.
Лицевая панель мегаомметра класса точности 2,5 с неравномерной шкалой

В стандартах и технических условиях на СИ указывается минимальное значение x₀, начиная с которого применим принятый способ выражения пределов допускаемой относительной погрешности. Отношение x_k/x₀ называется динамическим диапазоном измерения.

Правила построения и примеры обозначения классов точности в документации и на средствах измерений приведены в таблице 3.1.

Контрольные вопросы

Поясните, что такое класс точности СИ.
Является ли класс точности СИ непосредственной оценкой точности измерений, выполняемых этим СИ?
Перечислите основные принципы, лежащие в основе выбора нормируемых метрологических характеристик средств измерений.
Как нормируются приборы по классам точности?
Какие метрологические характеристики описывают погрешность средств измерений?
Как осуществляется нормирование метрологических характеристик средств измерений?

Источник

Concept[edit]

Standard deviation and standard error[edit]

Maximum margin of error at different confidence levels[edit]

Specific margins of error[edit]

Comparing percentages[edit]

Effect of finite population size[edit]

See also[edit]

References[edit]

Sources[edit]

External links[edit]

Использование терминологии

Измерительная система LTR

E-502

L-502

E14-140M

E14-440

E20-10

LPW-305

LPW-305-7

II.1. Основные сведения и методические указания.

Предел допустимой погрешности средств измерений:

Значение и понятие

Роль в точности и надежности измерений

Влияние на результаты измерений

Способы определения предела допустимой погрешности

Применение в различных отраслях науки и производства

Нормирование погрешностей средств измерений

Классы точности средств измерений

Контрольные вопросы