Проверить выборку на наличие грубых ошибок

CCleaner 5.65 Одна из лучших бесплатных программ для проверки вашего компьютера на ошибки.	Размер: 18,1 Мб Лицензия: Бесплатная Рейтинг: Загрузок: 36,489 Обновление: 25.03.2020
AusLogics BoostSpeed 5.5.1.0 Мощная программа, которая заставит работать ваш компьютер быстрее, чище и без ошибок.	Размер: 12,2 Мб Лицензия: Триал Рейтинг: Загрузок: 35,263 Обновление: 23.07.2021
RegCleaner 4.3 Программа на русском языке, которая позволяет удалять ошибки в реестре Windows.	Размер: 541 Кб Лицензия: Бесплатная Рейтинг: Загрузок: 27,093 Обновление: 03.02.2012
Neo Utilities 1.5 Комплекс программ и утилит, предназначенных для тонкой регулировки операционной системы Windows, а также для улучшения функционирования системы и повышения ее скорости работы.	Размер: 2.4 Мб Лицензия: Бесплатная Рейтинг: Загрузок: 15,862 Обновление: 14.10.2012
Advanced SystemCare FREE 11.2 Бесплатная программа, позволяющая значительно увеличить производительность вашего компьютера Windows, за счет поиска и удаления ошибок.	Размер: 27,5 Мб Лицензия: Бесплатная Рейтинг: Загрузок: 10,824 Обновление: 26.02.2018
Glary Utilities 5 Программа, которая сочетает в себе все необходимые инструменты для проверки компьютера на ошибки и повышения производительности.	Размер: 20.1 Мб Лицензия: Бесплатная Рейтинг: Загрузок: 6,740 Обновление: 06.04.2023
Auslogics Registry Cleaner 9.2.0.0 Бесплатная программа на русском языке, которая обнаруживает и устраняет ошибки в реестре Windows.	Размер: 15,9 Мб Лицензия: Бесплатная Рейтинг: Загрузок: 4,323 Обновление: 05.01.2022
Windows Repair 2021 Программа имеет широкие возможности и инструменты, которые позволяют исправлять ошибки Windows.	Размер: 45,7 Мб Лицензия: Бесплатная Рейтинг: Загрузок: 2,854 Обновление: 04.10.2021
Vit Registry Fix Free Edition 9.5.9 Популярная программа для ОС Windows, разработанная специально для очистки реестра ПК от устаревших записей.	Размер: 2,3 Мб Лицензия: Бесплатная Рейтинг: Загрузок: 1,418 Обновление: 30.03.2015
Portable Windows Repair 2021 Бесплатное приложение для обнаружения и исправления системных ошибок на ОС Windows. Также программа позволяет исправить и некорректную работу других процессов.	Размер: 53,8 Мб Лицензия: Бесплатная Рейтинг: Загрузок: 1,060 Обновление: 20.05.2022

Как бы активно и старательно Microsoft не развивали и не улучшали Windows, в ее работе все еще возникают ошибки. Практически всегда с ними можно справиться самостоятельно, но вместо неизбежной борьбы, лучше предупредить возможные сбои, проверив систему и отдельные ее компоненты заранее. Сегодня вы узнаете о том, как это сделать.

Поиск и исправление ошибок в работе ПК

Для того чтобы определить причину ошибок в работе операционной системы, а затем заняться их устранением, необходимо действовать комплексно. Сделать это можно как с помощью сторонних программ, так и стандартными средствами Windows. Кроме того, иногда может возникнуть необходимость проверки отдельного компонента ОС или ПК – программного или аппаратного соответственно. Обо всем этом и будет рассказано далее.

Windows 10

Актуальная и, если верить Майкрософт, в целом последняя версия Виндовс обновляется довольно часто, и большое количество ошибок в ее работе связанно именно с этим. Казалось бы, апдейты должны все исправлять, улучшать, но довольно часто результат от их установки совершенно противоположный. И ведь это лишь одна из возможных причин возникновения проблем в ОС. К тому же каждая из них требует не только уникального подхода к поиску, но и особого алгоритма устранения. Узнать подробнее, как выполнить проверку «десятки» и, в случае необходимости, исправить найденные ошибки, вам поможет отдельный материал на нашем сайте, в котором рассказывается об использовании для решения нашей сегодняшней задачи как стороннего программного обеспечения, так и стандартного инструментария.

Подробнее: Проверка Windows 10 на ошибки

Помимо обобщенного материала, рассказывающего о наиболее распространенных методах проверки операционной системы на предмет наличия ошибок, рекомендуем также ознакомиться с отдельной статьей, посвященной изучению возможностей стандартного средства устранения неполадок в Виндовс 10. С его помощью можно найти и устранить наиболее распространенные проблемы в работе программных и аппаратных компонентов ОС.

Подробнее: Стандартное средство устранения неполадок в Windows 10

Windows 7

Несмотря на то что седьмая версия Виндовс была выпущена значительно раньше «десятки», варианты проверки на ошибки компьютера с данной ОС на борту аналогичны – это можно сделать как с помощью ПО от сторонних разработчиков, так и исключительно стандартными средствами, о чем мы тоже ранее рассказывали в отдельной статье.

Подробнее: Проверка Windows 7 на ошибки и их исправление

Кроме общего поиска потенциальных проблем в работе «семерки» и их решения, вы также можете самостоятельно выполнить «точечную» проверку следующих компонентов операционной системы и компьютера в целом:

• Целостность системных файлов;
• Системный реестр;
• Жесткий диск;
• Оперативная память.

Проверка аппаратных компонентов

Операционная система – это всего лишь программная оболочка, обеспечивающая работу всего железа, установленного в компьютере или ноутбуке. К сожалению, в его работе тоже могут возникать ошибки и сбои. Но к счастью, в большинстве случаев их довольно легко найти и устранить.

Жесткий диск

Ошибки в работе жесткого (HDD) или твердотельного (SSD) диска чреваты не только потерей важной информации. Так, если повреждения накопителя еще не критические (например, есть битые сектора, но их немного), установленная на нем операционная система может и будет работать нестабильно, со сбоями. Первое, что необходимо сделать в таком случае, протестировать устройство хранения данных на предмет наличия ошибок. Второе – устранить их в случае обнаружения, если это возможно. Сделать это вам помогут следующие статьи.

Подробнее:
Проверка жесткого диска на битые сектора
Проверка SSD на ошибки
Программы для проверки дисковых накопителей

Оперативная память

ОЗУ, будучи одним из важнейших аппаратных компонентов любого компьютера или ноутбука, тоже не всегда работает стабильно. К сожалению, не так просто понять, заключается ли та или иная проблема именно в ней, или виновником является другое устройство. Разобраться с этим вы сможете после ознакомления с представленными по ссылке ниже материалами, где рассказывается об использовании как стандартного для ОС средства, так и стороннего программного обеспечения.

Подробнее:
Как проверить оперативную память на ошибки
Программы для тестирования оперативной памяти

Процессор

Как и ОЗУ, ЦПУ играет довольно важную роль в работе операционной системы и компьютера в целом. Поэтому в обязательном порядке следует исключить возможные ошибки в его работе (например, перегрев или троттлинг), обратившись за помощью к одной из специализированных программ. Какую из них выбрать и как ею воспользоваться, рассказано в следующих статьях.

Подробнее:
Проверка работоспособности процессора
Тестирование производительности процессора
Тест процессора на перегрев

Видеокарта

Графический адаптер, ответственный за вывод изображения на экран компьютера или ноутбука, в некоторых случаях тоже может работать некорректно, а то и вовсе отказываться выполнять свою основную функцию. Одной из наиболее распространенных, но все же не единственной причиной большинства проблем в обработке графики являются устаревшие или неподходящие драйверы. Обнаружить возможные ошибки и исправить их можно как с помощью стороннего программного обеспечения, так и стандартными средствами Windows. Подробно эта тема рассмотрена в отдельном материале.

Подробнее: Как проверить видеокарту на ошибки

Совместимость с играми

Если вы играете в видеоигры и не хотите сталкиваться с ошибками, помимо проверки работоспособности программной составляющей операционной системы и перечисленных выше аппаратных компонентов, нелишним будет убедиться в совместимости компьютера или ноутбука с интересующими вас приложениями. Сделать это поможет наша подробная инструкция.

Подробнее: Проверка компьютера на совместимость с играми

Вирусы

Наверное, самое большое количество возможных ошибок в работе ПК связано с его заражением вредоносным ПО. Именно поэтому так важно уметь своевременно выявлять вирусы, удалять их и устранять последствия негативного воздействия. При этом необходимость действовать постфактум можно исключить, если обеспечить надежную защиту операционной системы с помощью антивируса и не нарушать очевидные правила безопасности. В представленных по ссылкам ниже материалах вый найдете полезные рекомендации на тему того, как обнаружить, устранить и/или предотвратить наиболее распространенные причины возникновения ошибок в работе Windows – заражение вирусами.

Подробнее:
Проверка компьютера на вирусы
Очистка компьютера от вирусов

Дополнительные рекомендации

Если вы столкнулись с той или иной проблемой, ошибкой в работе ОС Виндовс, и знаете ее название или номер, ознакомиться с возможными вариантами решения и реализовать его на практике вы можете с помощью нашего сайта. Просто воспользуйтесь поиском на главной или любой другой странице, указав ключевые слова в запросе, а затем изучите материал на соответствующую тему и выполните предложенные в нем рекомендации. Любые возникшие вопросы вы можете задать в комментариях.

Заключение

Регулярно проверяя операционную систему на предмет наличия ошибок и своевременно их устраняя в случае обнаружения, вы можете быть уверены в стабильной работе компьютере и его высокой производительности.



В статье рассмотрены различные критерии отбрасывания грубых погрешностей измерений, применяемые в практической деятельности, на основе рекомендаций ведущих специалистов-метрологов, а также с учетом действующих в настоящий момент нормативных документов.

Приведен пример использования Excel при оценке грубых погрешностей по критериям Стьюдента и Романовского при обработке реальных результатов измерений.

Ключевые слова:



грубые погрешности, критерии согласия, сомнительные значения, уровень значимости, нормальное распределение, критерий согласия Стьюдента, критерий Романовского, выборка, отклонения, Excel.

Одним из важнейших условий правильного применения статистических оценок является отсутствие грубых ошибок при наблюдениях. Поэтому все грубые ошибки должны быть выявлены и исключены из рассмотрения в самом начале обработки наблюдений.

Единственным достаточно надежным способом выявления грубых ошибок является тщательный анализ условий самих испытаний. При этом наблюдения, проводившиеся в нарушенных условиях, должны отбрасываться, независимо от их результата. Например, если при проведении эксперимента, связанного с электричеством, в лаборатории на некоторое время был выключен ток, то весь эксперимент обязательно нужно проводить заново, хотя результат, быть может, не сильно отличается от предыдущих измерений. Точно так же отбрасываются результаты измерений на фотопластинках с поврежденной эмульсией и вообще на любых образцах с обнаруженным позднее дефектом.

На практике, однако, не всегда удается провести подобный анализ условий испытания. Чаще всего приходится иметь дело с окончательным цифровым материалом, в котором отдельные данные вызывают сомнение лишь своим значительным отклонением от остальных. При этом сама «значительность» отклонения во многом субъективна — зачастую приходится сталкиваться со случаями, когда исследователь отбрасывает наблюдения, которые ему не понравились, как ошибочные исключительно по той причине, что они нарушают уже созданную им в воображении картину изучаемого процесса.

Строгий научный анализ готового ряда наблюдений может быть проведен лишь статистическим путем, причем должен быть достаточно хорошо известен характер распределения наблюдаемой случайной величины. В большинстве случаев исследователи исходят из нормального распределения. Каждая грубая ошибка будет соответствовать нарушению этого распределения, изменению его параметров, иными словами, нарушится однородность испытаний (или, как говорят

,

однородность наблюдений), поэтому выявление грубых ошибок можно трактовать как проверку однородности наблюдений.

Промахи, или грубые погрешности, возникают при единичном измерении и обычно устраняются путем повторных измерений. Причиной их возникновения могут быть:

1. Объективная реальность (наш реальный мир отличается от идеальной модели мира, которую мы принимаем в данной измерительной задаче);
2. Внезапные кратковременные изменения условий измерения (могут быть вызваны неисправностью аппаратуры или источников питания);
3. Ошибка оператора (неправильное снятие показаний, неправильная запись и т. п.).

В третьем случае, если оператор в процессе измерения обнаружит промах, он вправе отбросить этот результат и провести повторные измерения.

В настоящее время определение грубой погрешности приведено в ГОСТ Р 8.736–2011: «Грубая погрешность измерения: Погрешность измерения, существенно превышающая зависящие от объективных условий измерений значения систематической и случайной погрешностей» [1, с. 6].

Общие подходы к методам отсеивания грубых погрешностей, как это уже давно принято в практике измерений, заключаются в следующем.

Задаются вероятностью

Р

или уровнем значимости

α

(

) того, что результат наблюдения содержит промах. Выявление сомнительного результата осуществляют с помощью специальных критериев. Операция отбрасывания удаленных от центра выборки сомнительных значений измеряемой величины называется «цензурированием выборки».

Проверяемая гипотеза состоит в утверждении, что результат наблюдения

x

_i


не содержит грубой погрешности, т. е. является одним из значений случайной величины

x

с законом распределения Fx(x), статистические оценки параметров которого предварительно определены. Сомнительным может быть в первую очередь лишь наибольший x

_max

или наименьший xmin из результатов наблюдений.

Предложим для практического использования наиболее простые методы отсева грубых погрешностей.

Если в распоряжении экспериментатора имеется выборка небольшого объема

n

≤ 25, то можно воспользоваться методом вычисления максимального относительного отклонения [2, с. 149]:

(1)

где

x


_i

— крайний (наибольший или наименьший) элемент выборки, по которой подсчитывались оценки среднего значения

и среднеквадратичного отклонения

;

τ


<sub>1-


p</sub>

— табличное значение статистики

τ

, вычисленной при доверительной вероятности

.

Таким образом, для выделения аномального значения вычисляют значение статистики,

(2)

которое затем сравнивают с табличным значением

τ

_1-α


:

τ


≤


τ

_1-α


. Если неравенство

τ

≤

τ


_1-α

соблюдается, то наблюдение не отсеивают, если не соблюдается, то наблюдение исключают. После исключения того или иного наблюдения или нескольких наблюдений характеристики эмпирического распределения должны быть пересчитаны по данным сокращенной выборки.

Квантили распределения статистики

τ

при уровнях значимости

α

= 0,10; 0,05; 0,025 и 0,01 или доверительной вероятности

=

0,90; 0,95; 0,975 и 0,99 приведены в таблице 1. На практике очень часто используют уровень значимости

α

= 0,05 (результат получается с 95 %-й доверительной вероятностью).

Функции распределения статистики

τ

определяют методами теории вероятностей. По данным таблицы, приведенной в источниках [2, с. 283; 3, с. 184] при заданной доверительной вероятности

или уровне значимости

α

можно для чисел измерения п = 3–25 найти те наибольшие значения

которые случайная величина

может еще принять по чисто случайным причинам.

Процедуру отсева можно повторить и для следующего по абсолютной величине максимального относительного отклонения, но предварительно необходимо пересчитать оценки среднего значения

и среднеквадратичного отклонения

для выборки нового объема

Таблица 1

Квантили распределения максимального относительного отклонения при отсеве грубых погрешностей [2, с. 283]

n	Уровень значимости α	n	Уровень значимости α
0,10	0,05	0,025	0,01	0,10	0,05	0,025	0,01
3	1,41	1,41	1,41	1,41	15	2,33	2,49	2,64	2,80
4	1,65	1,69	1,71	1,72	16	2,35	2,52	2,67	2,84
5	1,79	1,87	1,92	1,96	17	2,38	2,55	2,70	2,87
6	1,89	2,00	2,07	2,13	18	2,40	2,58	2,73	2,90
7	1,97	2,09	2,18	2,27	19	2,43	2,60	2,75	2,93
8	2,04	2,17	2,27	2,37	20	2,45	2,62	2,78	2,96
9	2,10	2,24	2,35	2,46	21	2,47	2,64	2,80	2,98
10	2,15	2,29	2,41	2,54	22	2,49	2,66	2,82	3,01
11	2,19	2,34	2,47	2,61	23	2,50	2,68	2,84	3,03
12	2,23	2,39	2,52	2,66	24	2,52	2,70	2,86	3,05
13	2,26	2,43	2,56	2,71	25	2,54	2,72	2,88	3,07
14	2,30	2,46	2,60	2,76

В литературе можно встретить большое количество методических рекомендаций для проведения отсева грубых погрешностей измерений, подробно рассмотренных в [4, с. 25]. Обратим внимание на некоторые из существующих критериев отсеивания грубых погрешностей.

1. Критерий «трех сигм» применяется для случая, когда измеряемая величина
   
   x
   
   распределена по нормальному закону. По этому критерию считается, что с вероятностью
   
   Р
   
   = 0,9973 и значимостью
   
   α
   
   = 0,0027 появление даже одной случайной погрешности, большей, чем

   

   маловероятное событие и ее можно считать промахом, если

   

   −
   
   x
   
   _i
   
   
   > 3
   
   S
   
   _x
   
   
   , где
   
   S
   
   <sub>x
   
   
   
   
   —</sub>
   
   
   оценка среднеквадратического отклонения (СКО) измерений. Величины

   

   и
   
   S
   
   _x
   
   
   вычисляют без учета экстремальных значений
   
   x
   
   _i
   
   
   . Данный критерий надежен при числе измерений
   
   n
   
   ≥ 20…50 и поэтому он широко применяется. Это правило обычно считается слишком жестким, поэтому рекомендуется назначать границу цензурирования в зависимости от объема выборки: при

6 <

n

≤100 она равна 4

S

_x


; при 100 <

n

≤1000 − 4,5

S

_x


; при 1000 <

n

≤10000–5

Sx

. Данное правило также используется только при нормальном распределении.

Практические вычисления проводят следующим образом [5, с. 65]:

1. Выявляют сомнительное значение измеряемой величины. Сомнительным значением может быть лишь наибольшее, либо наименьшее значение наблюдения измеряемой величины.
2. Вычисляют среднее арифметическое значение выборки

   

   без учета сомнительного значения

   

   измеряемой величины.

(3)

1. Вычисляют оценку СКО выборки

   

   без учета сомнительного значения

   

   измеряемой величины.

(4)

1. Вычисляют разность среднеарифметического и сомнительного значения измеряемой величины и сравнивают.

Если

то сомнительное значение отбрасывают, как промах.

Если

то сомнительное значение оставляют как равноправное в ряду наблюдений.

Данный метод «трех сигм» среди метрологов-практиков является самым популярным, достаточно надежным и удобным, так как при этом иметь под рукой какие-то таблицы нет необходимости.

1. Критерий В. И. Романовского применяется, если число измерений невелико,
   
   n
   
   ≤ 20. При этом вычисляется соотношение

(5)

где

— результат, вызывающий сомнение,

— коэффициент, предельное значение которого

определяют по таблице 2. Если

, сомнительное значение

исключают («отбрасывают») как промах. Если

,

сомнительное значение оставляют как равноправное в ряду наблюдений [5, с. 65].

Таблица 2

Значение критерия Романовского

Уровень значимости, α	Число измерений, n
n = 4	n = 6	n = 8	n = 10	n = 12	n = 15	n = 20
0,01	1,73	2,16	2,43	2,62	2,75	2,90	3,08
0,02	1,72	2,13	2,37	2,54	2,66	2,80	2,96
0,05	1,71	2,10	2,27	2,41	2,52	2,64	2,78
0,10	1,69	2,00	2,17	2,29	2,39	2,49	2,62

Несмотря на многообразие существующих и применяемых на практике методов отсеивания грубых погрешностей в настоящее время действует национальный стандарт ГОСТ Р 8.736–2011, который является основным нормативным документом в данной области. В новом стандарте для исключения грубых погрешностей применяется критерий Граббса.

1. Статистический критерий Граббса (Смирнова) исключения грубых погрешностей основан на предположении о том, что группа результатов измерений принадлежит нормальному распределению [1, с. 8]. Для этого вычисляют критерии Граббса (Смирнова) G1 и G2, предполагая, что наибольший хmax или наименьший xmin результат измерений вызван грубыми погрешностями.

и

(6)

Сравнивают G1 и G2 с теоретическим значением GT критерия Граббса (Смирнова) при выбранном уровне значимости α. Таблица критических значений критерия Граббса (Смирнова) приведена в приложении к стандарту [1, с. 12]. Следует отметить, что критические значения критерия Граббса (Смирнова) GT отличаются от критических значений критериев

t

-статистик или значений критериев Стьюдента при одних и тех же величинах уровней значимости, что может вызывать некоторые трудности у пользователей при выборе конкретного метода отсеивания погрешностей, соответствующего нормативным документам.

Если G1>GТ, то хmax исключают как маловероятное значение. Если G2>GТ, то xmin исключают как маловероятное значение. Далее вновь вычисляют среднее арифметическое и среднее квадратическое отклонение ряда результатов измерений и процедуру проверки наличия грубых погрешностей повторяют.

Если G1

GТ, то хmax не считают промахом и его сохраняют в ряду результатов измерений. Если G2

GТ, то xmin не считают промахом и его сохраняют в ряду результатов измерений.

Отсев грубых погрешностей можно производить и для больших выборок (

n

= 50…100). Для практических целей лучше всего использовать таблицы распределения Стьюдента. Этот метод исключения аномальных значений для выборок большого объема отличается простотой, а таблицы распределения Стьюдента имеются практически в любой книге по математической статистике, кроме того, распределение Стьюдента реализовано в пакете Excel. Распределение Стьюдента относится к категории распределений, связанных с нормальным распределением. Подробно эти распределения рассмотрены в учебниках по математической статистике [3, с. 24].

Известно, что критическое значение

τ


_p

(

p

— процентная точка нормирования выборочного отклонения) выражается через критическое значение распределения Стьюдента

t

_{α, n-2}


[6, с. 26]:

(7)

Учитывая это, можно предложить следующую процедуру отсева грубых погрешностей измерения для больших выборок (

n

= 100):

1) из таблицы наблюдений выбирают наблюдение имеющее наибольшее отклонение;

2)

по формуле

вычисляют значение статистики

τ

;

3)

по таблице (или в программе Excel) находят процентные точки

t

-распределения Стьюдента

t


<sub>(



α,


n


-2



)</sub>

:

t


<sub>(95




%, 98)</sub>

= 1,6602, и

t

<sub>(



99




%, 98)</sub>

= 3,1737;

По предыдущей формуле в программе Excel вычисляют соответствующие точки

t


<sub>(95




%, 100)</sub>

= 1,66023и

t


<sub>(99




%, 100)</sub>

=3,17374.

Сравнивают значение расчетной статистики с табличными критическими значениями и принимают решение по отсеву грубых погрешностей.

Рекомендуемый метод отсева грубых погрешностей удобен еще тем, что максимальные относительные отклонения могут быть разделены на три группы: 1)

2)

3)

.

Наблюдения, попавшие в первую группу, нельзя отсеивать ни в коем случае. Наблюдения второй группы можно отсеять, если в пользу этой процедуры имеются еще и другие соображения экспериментатора (например, заключения, сделанные на основе изучения физических, химических и других свойств изучаемого явления). Наблюдения третьей группы, как правило, отсеивают всегда.

Рассмотрим далее пример с использованием средств программного пакета Excel, который позволяет снизить трудоемкость расчетов при осуществлении данной процедуры. К сожалению, в настоящее время средства Excel не позволяют автоматизировать расчеты по всем известным критериям отсеивания грубых погрешностей, поэтому проиллюстрируем рассмотренные методы с использованием доступных в Excel критериев Стьюдента.

Пример 1.

Имеется выборка из 100 шт. резисторов с номинальным сопротивлением

R


_н

= (150,0 ± 5 %) кОм, которая используется для оценки качества партии резисторов (генеральная совокупность). Используя критерий Стьюдента, отсеем грубые погрешности (промахи) при измерениях.

1. Заносим данные измерений в таблицу Excel в ячейки В2:В101
2. Составляем вариационный ряд — располагаем данные в порядке возрастания с помощью функции «Сортировка по возрастанию» в ячейках С2:С101 (рис. 1)

Рис. 1. Фрагмент диалогового окна с данными измерений и вариационного ряда

3. Находим среднее значение выборки с помощью мастера функций в категории «Статистические» и функции — СРЗНАЧ, результат в ячейке Н3 (рис. 2).

Рис. 2. Фрагмент диалогового окна при нахождении среднего значения выборки

1. Находим среднеквадратическое отклонение —
   
   S
   
   
   _x
   
   . Выделяем ячейку Н4, вызываем «Мастер функций», категория «Статистические», функция — СТАНДОТКЛОН, результат в ячейке Н4–1,20 (рис. 3).

Рис. 3. Фрагмент диалогового окна при нахождении среднего квадратического отклонения

1. Находим максимальное значение в выборке —
   
   x
   
   
   _макс
   
   . Выделяем ячейку Н5, в категории «Статистические», функция — МАКС, выделяем мышкой вариационный ряд C2:С101, результат в ячейке Н5–153,10 (рис. 4).

Рис. 4. Фрагмент диалогового окна при нахождении максимального значения

1. Находим минимальное значение в выборке —
   
   x
   
   
   _мин
   
   . Выделяем ячейку Н6, в категории «Статистические», функция — МИН, выделяем мышкой вариационный ряд C2:С101, результат в ячейке Н6–147,6 (рис. 5).

Рис. 5. Фрагмент диалогового окна при нахождении минимального значения

1. Находим максимальное и минимальное отклонения — Δ
   
   _макс
   
   и Δ
   
   _мин
   
   . Вводим в ячейки Н7 и Н8 формулы:

1. Находим теоретическое значение —
   
   t
   
   
   _теор
   
   . для максимального и минимального отклонений. Вводим в ячейки Н9 и Н12 формулу

. и

1. Находим табличное значение
   
   t
   
   
   _табл.
   
   Выделяем ячейку Н10, вызываем в категории «Статистические» функцию — СТЬЮДЕНТ.ОБР, «Вероятность» — 0,95, степени свободы (
   
   n
   
   -2) — 98, результат в ячейке Н10–1,66 (рис. 6).

Рис. 6. Фрагмент диалогового окна при нахождении табличного значения критерия Стьюдента

1. Сравниваем теоретическое значение
   
   t
   
   
   _теор
   
   = 2,24 критерия Стьюдента для максимального значения — 153,1 кОм с табличным значением:
   
   t
   
   
   _табл
   
   .= 1,6605.
2. Аналогично п. 9 проверим на наличие грубой погрешности у минимального значения в выборке — 147,6 кОм. Результат в ячейке Н12–2,35 (рис. 7).

Рис. 7. Фрагмент диалогового окна при окончательном анализе данных

1. Делаем вывод о наличии грубых ошибок в данных измерениях. Рассмотренная процедура подтвердила наши сомнения относительно достоверности максимального и минимального значений в данной выборке, т. е., указанные результаты могут быть отброшены из результатов измерений, и проверка может быть повторена снова без этих данных.

Пример расчета теоретического критерия Романовского по аналогичным формулам в Excel и диалоговое окно представлены на рис. 8, при условии α = 0,05, число измерений

n

= 20, β

_табл

= 2,78 (из таблицы 2).

Рис. 8. Фрагмент диалогового окна при расчете критерия Романовского

Выводы

1. Для использования различных критериев отбрасывания грубых погрешностей измерений необходимо учитывать требования действующих нормативных документов.
2. Рассмотренный пример показал, что расчеты погрешностей по критерию Стьюдента с использованием таблиц и формул Excel значительно упрощаются, а процесс отбрасывания грубых погрешностей можно осуществить наиболее качественно и быстро.

Литература:

1. ГОСТ Р 8.736–2011 Государственная система обеспечения единства измерений. Измерения прямые многократные. Методы обработки результатов измерений. Основные положения. — М.: ФГУП Стандартинформ, 2013. — 24 с.

2. Пустыльник Е. И. Статистические методы анализа и обработки наблюдений. — М.: Наука, 1968. — 288 с.

3. Львовский Е. Н. Статистические методы построения эмпирических формул: Учеб. пособие. — М.: Высш. школа, 1982. — 224 с.

4. Фаюстов А. А. Ещё раз о критериях отсеивания грубых погрешностей. — Законодательная и прикладная метрология, 2016, № 5, с. 25–30.

5. Сергеев А. Г. Метрология: Учебник. — М.: Логос, 2005. — 272 с.

6. Большев Л. Н., Смирнов Н. В. Таблицы математической статистики. — М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1983. — 416 с.

Компьютеры плотно вошли в нашу жизнь как устройства, которыми мы пользуемся ежедневно: как для работы, так и для развлечений и отдыха. Но, как и у любого электронного устройства, у компьютера могут возникать проблемы в работе, которые часто связаны с его «железом» или программным обеспечением. Помочь найти причину, по которой это происходит, может специализированное ПО для диагностики.

Зависания, глюки, медленная работа и «синие экраны смерти» у компьютера часто связаны с неполадками аппаратного обеспечения, то есть каких-то деталей внутри него. Диагностических утилит для ПК невероятное множество: есть универсальные, способные дать информацию или протестировать сразу несколько компонентов, есть специализированные — заточенные под работу с определенным «железом». В нашем материале мы рассмотрим лучшие программы для диагностики и тестирования ПК в каждой из категорий.

Универсальные

Самой универсальной программой для диагностики и тестирования оборудования, безусловно, является AIDA64. За два с половиной десятка лет существования под разными названиями программа «выросла» из небольшой утилиты в мощный комбайн, способный как дать подробную информацию об оборудовании вашего ПК, так и протестировать его на производительность и стабильность работы.

Интерфейс программы прост и не вызывает неудобств даже у неподготовленного пользователя. Основная масса разделов предоставляет информацию о «железе» и программном обеспечении вашего ПК. Раздел «Тесты» позволяет различными способами протестировать производительность процессора и оперативной памяти, а также сравнить полученные значения с другими ПК из встроенной базы данных. Для любого из разделов программы есть возможность сгенерировать текстовый или HTML-отчет, выбрав одноименный пункт.

Помимо этого, часть тестов скрывается в меню «Сервис». Из него можно попасть в окна тестирования скорости чтения и записи накопителей, тестов разных уровней кеш-памяти процессора и производительности вычислительной мощности видеокарты GPGPU. Кроме того, оттуда же доступна диагностика монитора — ряд тестов, позволяющий проверить ваш экран на качество изображения и «битые» пиксели, а также тест стабильности системы. Запуск последнего поможет проверить компьютер на стабильность работы компонентов компьютера под полной нагрузкой и выявить их сбои или перегрев.

Кроме AIDA64, в категорию универсальных программ можно записать и ее давнего конкурента — SiSoftware Sandra. Как и AIDA, Sandra способна выдать огромное количество разнообразной информации о комплектующих и программном обеспечении вашего компьютера.

Помимо этого присутствует множество встроенных тестов производительности для разного оборудования, а также формирование отчетов.

Доступна и возможность задействовать стресс-тестирование оборудования, но реализована она немного по-другому: здесь оно происходит посредством встроенных оценочных тестов, необходимые нужно указывать вручную. В целом, по удобству пользования имеется некоторый проигрыш конкуренту, несмотря на обширнейшие возможности самого ПО.

Информационные

Программа HWiNFO также может рассказать некоторую информацию о вашем «железе» — правда, по сравнению с AIDA и Sandra, в меньшем объеме. Поддерживается и создание отчетов.

Но ключевой фишкой программы является не это, а отдельное окно с датчиками, позволяющее наблюдать за показателями температуры, напряжений и нагрузки всех компонентов компьютера — причем с фиксацией минимальных, средних и максимальных значений. С помощью инструмента можно следить за этими значениями в процессе рабочей нагрузки для выявления отклонений температуры и напряжений от предельно допустимых.

Специализированной программой для работы с центральным процессором системы является CPU-Z. Утилита выдает подробные сведения о ЦП, а также некоторую информацию о материнской плате и оперативной памяти, установленной в системе.

Присутствует у утилиты и встроенный тест процессора, который можно использовать как для оценки его производительности по сравнению с другими моделями, так и для стрессовой нагрузки. Правда, в последнем случае лучше обратиться к другим программам — «греют» ЦП они сильнее.

GPU-Z обладает похожим названием и тоже предназначена о выводе информации о процессоре — только не центральном, а графическом. При старте программа показывает основные сведения об используемой в системе видеокарте. Дополнительную информацию о BIOS модели и полноте поддержки графических API можно найти в разделе «Advanced».

Помимо этого у GPU-Z есть мониторинг датчиков видеокарты — при работе в фоновом режиме программа фиксирует изменения нагрузки и напряжений, аналогично HWiNFO. Причем последняя опция реализована и в виде графика: кривую изменения каждого значения можно наглядно увидеть в окне ПО.

MSI Afterburner не относится к чисто информационным утилитам. Ее главная цель — управление параметрами работы видеокарты, включая разгон с повышением или понижением напряжения.

Но, помимо этого, одна из самых популярных возможностей программы — это вывод информации о нагрузке компонентов системы в виде оверлея. Так можно отслеживать нагрузку во время игровых сеансов на компьютере. Afterburner умеет мониторить нагрузку ЦП и ГП, загрузку оперативной и видеопамяти, отслеживать температуры. Информация может представляться как в виде текста, так и в виде графиков.

Стресс-тесты

Программа OCCT специализируется на стрессовой нагрузке различных компонентов системы. Доступно множество опций для разнообразной нагрузки оборудования, а также дополнительные возможности вроде автоматической остановки теста при превышении указанного температурного порога или появлении ошибок тестирования. Возможна как отдельная, так и комплексная нагрузка, позволяющая проверить работу системы в предельных для нее режимах.

Утилита Furmark предназначена для создания стрессовой нагрузки на видеокарту. «Бублик» способен разогреть графический процессор и подсистему питания карты до значений, которых она редко достигает в играх. А если видеокарта стабильна под такой нагрузкой — то и в играх от нее проблем возникнуть не должно.

Программа MSI Kombustor основана на Furmark, но предлагает несколько дополнительных опций. Помимо «бублика», на выбор есть множество дополнительных сцен, создающих похожую нагрузку: обычные, с определенным объемом задействованной видеопамяти, настраиваемым уровнем тесселяции и активированной технологией PhysX. У программы есть опция сканирования артефактов, при задействовании позволяющая выявить потенциальные проблемы с видеопамятью.

Проверить оперативную память под нагрузкой можно с помощью утилиты TestMem5. Программа проводит очередь из нескольких тестов, и сообщает при возникновении ошибок. В качестве опции для опытных пользователей TestMem5 поддерживает конфигурационные файлы, позволяющие изменить количество и интенсивность выполняемых тестов по сравнению с настройкой по умолчанию.

Тестирование накопителей

В отдельную категорию программ попадают утилиты, предназначенные для диагностики накопителей.

Hard Disk Sentinel предназначен для оценки состояния накопителей посредством анализа параметров SMART. Он отображает уровень «здоровья» и общее время работы накопителей, а также температуры и количество записанных данных.

Помимо этого программа умеет запускать самодиагностику дисков и тестировать их поверхность для выявления плохих блоков.

Функциональность CrystalDisk Info аналогична, за исключением функций тестирования — они в ней отсутствуют.

А вот программа CrystalDisk Mark от того же разработчика известна в качестве инструмента оценки скоростных показателей разнообразных накопителей. Программа позволяет замерить скорости чтения и записи, которые при неисправном накопителе могут быть аномально низкими.

Утилита Victoria предназначена для комплексного тестирования всего объема накопителей, будь то поверхность жесткого диска или ячейки флеш-памяти у SSD.

Программа производит непрерывное чтение или запись, анализируя время ответа логических секторов и визуализируя их в удобном графическом представлении — графиком или картой, на выбор пользователя. При обнаружении неисправного сектора программа может попробовать «починить» его, отправляя на накопитель многочисленные запросы, тем самым заставляя систему SMART пометить битый сектор и заменить его новым из резервной области.

Программа h2testw в первую очередь известна как инструмент тестирования флешек, но может использоваться и для других видов накопителей. Утилита перезаписывает весь накопитель тестовыми данными, а потом производит их считывание со сверкой. Если на накопителе присутствует хоть один неисправный сектор и данные повреждены, h2testw информирует об этом пользователя — таким накопителем нельзя пользоваться для хранения важной информации.

Благодаря программам диагностики можно узнать информацию об установленных в вашем компьютере комплектующих, оценить скорость их работы и проверить на стабильность. Если ПК работает нестабильно, первичная диагностика поможет найти, в каком комплектующем находится источник проблемы.

Почти все приложения из списка бесплатные, а сами интерфейсы большинства утилит выглядят достаточно дружелюбно. Поэтому воспользоваться ими при необходимости можно даже не обладая обширными знаниями в области компьютерного «железа».

Обновлено автором Alex_Esh

( 1 оценка, среднее 2 из 5 )