Файл: Гришин В.К. Статистические методы анализа результатов измерений учеб. пособие.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 26.07.2024

Просмотров: 111

Скачиваний: 0

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.

nb-прежнеиу понимая под

yL

выборочное среднее, а для

дисперсии эмпирического

среднего

-

где

Є

-

дисперсия случайных флюктуации выборочного

среднего,

а

€>

- дисперсия

аргумента

X . .

 

 

 

 

1

 

 

 

 

t

 

 

Происхождение

поправок

для

и

и

ЄГ,

довольно

очевидно. Так,

рассеиваясь

вследствие

диспероии

€>х , эм­

пирические точки скапливаются на участках вогнутостей кривой.

Недостаток полученных соотношений (2Ч-.3) и (2Ч-.4) зак­ лючается в том, что они зависят от характера поведения кри­

вой, вид которой еще следует установить в процессе предстоя­ щего анализа. Эта проблема обычно решается методом последо­

вательных приближений, в котором в качестве исходной предпо­

сылки можно использовать параметры кривой, проведенной черев

эмпирические точки прямо на глаз.

Серия кривых рис. /5. иллюстрирует быстроту оходимости этого метода. Практически; уже второе приближение совпадает

с предельной кривой, обозначенной жирной линией. Индексом ноль отмечена кривая регрессии, полученная при С* * 0 .

На некоторых участках предельная кривая лежит вне коридора ошибок ноль-кривой, обозначенного заштрихованной полосой. Итоговый коридор ошибок указан пунктирной кривой.



Рис. 15. Сравнение конфлюентного анализа

орегресоионным (из книги

Н.П.Кле­

пикова и С.Н.Соколова

[Ч] ) .

§ 25.

Дополнительные

замечания

2 5 Л .

Систематические

ошибки

Обычно под систематическими ошибками понимают погрешнос­ ти измерений, имеющие не статистическое происхождение. Такие ошибки возникают иногда как следствие ошибок в градуировке

всякого

рода констант,

значения которых необходимы для вычис­

ления измеряемой величины. Так, при исследовании

раосеяния

частиц расчетными параметрами являются плотность

(толщина)

мишени,

интенсивность

потока частиц, эффективность счетчика

и т . д .

 

 

 

Другой источник систематических ошибок - плохая геомет­ рия опыта, Пели, например, экспериментатор в погоне за повы­ шением интенсивности счета располагает детектор оливкой близко к мишени, счетчик будет фиксировать такяе рассеянные

частицы.

Плохая геометрия опыта может усугубляться неправильным

выборок рабочей гипотезы.

В измерениях рассеяния

частиц та­

кие ошибки возникают, если

толщина

мишени оказывается

боль­

ше длины рассеяния частиц. В этом случае частицы могут

по­

пасть в детектор после вторичного

рассеяния.

 

 

В итоге теоретическая кривая

регрессии будет

отклонять­

ся от экспоненциальной (приподнят "хвост") и экспериментатор получит заниженную величину эффективного оечения процесса, если не учтет указанные обстоятельства.

Систематические причины нарушают условие независимости наблюдений у . Как следствие, матрица ошибок теряет диа­ гональный вид:


<ЧҐ

7с) tyj - ? , - ) ' <

- К % +

 

' (25.1)

где

С у

-

случайные

независимые

ошибки,

б,.(р)

-

ошибки,

обусловленные систематическими

причинами.

 

Поэтому

квадратичная

форма, минимизация которой

позво­

ляет найти оптимальную форму описания,

выглядит

тепорь как

 

 

і

а

 

 

 

 

где

 

 

 

 

 

 

 

Ц,'

" г г

>

*

=

 

 

 

 

 

 

 

і/

 

 

 

Полагая

 

 

т-1

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

? М Ж

jT**,

Э?„(х) >

 

(25.4)

 

 

 

<-0

 

 

 

 

мы, как и ранее, варьированием по

Ык

получаем

оценки

коэффициентов регреооии, которые записываются в наиболее

простой форме, если

функции . оС

удовлетворяют

обобщенно­

му условию

ортогональности:

 

 

 

 

 

н.

 

 

 

 

 

 


Тогда

а . " £ > Л г Л У Ч •

с г 5 -6 )

Оценки

 

стохастически независимы ( т . е . опиоание

наиболее экономно)

и имеют дисперсию

 

 

 

e > 4 / / V K .

(25.7)

 

 

2

 

Для оценки

 

б" можно избрать соотношение

(25.3)

(первая оценка

Si

) или соотношение S = М /(Л-Гп) .

Как видим,

корректный учет систематических

ошибок з а ­

метно усложняет процедуру вычислений. Поэтому часто избирают путь последовательного анализа, учитывая скачала случайные

ошибки, а затем систематические.

Своеобразным примером такого последовательного анализа точнее - последовательного исключения систематических ошибок) может служить способ "исправления" результатов, о г ­ рубляемых вследствие конечной разрешающей опособноотж изме­ рительной аппаратуры. Конечная разрешающая способность и з ­

мерительных устройств (например, недостаточное угловое

раз ­

решение детектора

и связанная о ним плохая геометрия

опыта,

малая чувствительность дискриминатора, большое мертвое время прибора и т . д . ) приводит к усреднению результатов по некото­ рому интервалу измерения независимого аргумента. Такое усред­ нение оообенно чувствительно в окреотности пиков кривої, где оно смазывает"остроту резонаноов.

Систематические ошибки, допускаемые при втом, можно опи -