Во многих экспериментах измеряют два значения, которые, согласно теории должны быть равны. Две величины считаются равными, если их измеренные интервалы перекрываются. Например, импульсы р1 = 1,51±0,04 кг×м/с и р2= 1,56±0,06 кг×м/с можно
считать «равными с точностью до погрешностей измерений».
Все погрешности подразделяют на систематические, случайные и промахи.
Систематической называют такую погрешность, которая остается постоянной или закономерно изменяется при повторных измерениях одной и той же величины. Такие погрешности возникают в результате конструктивных особенностей измерительных приборов, неточности метода исследования, каких-либо упрощений экспериментатора, применении для вычислений неточных формул, округления констант. Систематические погрешности либо увеличивают, либо уменьшают результаты измерений. В любом измерительном приборе заложена та или иная систематическая погрешность, которую невозможно устранить, но которую можно учесть.
Случайные погрешности – ошибки, появление которых не может быть предупреждено, а их величина непредсказуема. Поэтому случайные погрешности могут оказать определенное влияние на отдельное измерение, но при многократных измерениях они подчиняются статистическим законам и их влияние на результаты измерений можно учесть или значительно уменьшить.
Промахи и грубые погрешности, – чрезвычайно большие ошибки, явно искажающие результаты измерения. Этот класс погрешностей вызван чаще всего неправильными действиями наблюдателя. Измерения, содержащие промахи, следует отбросить.
Для оценки полной погрешности необходимо знать и случайную и систематическую погрешности.
2. Оценка точности результатов одного прямого измерения
Если при повторении измерений в одних и тех же условиях 3 – 4 раза получено одно и то же значение, то это означает, что измерения не обнаруживают случайных изменений, а погрешность обусловлена только систематической погрешностью. Систематическая погрешность в данном случае определяется погрешностями измерительных приборов и часто называется инструментальной или приборной погрешностью. Есть несколько способов задания этой погрешности:
а) Для некоторых приборов инструментальная погрешность дается в виде абсолютной погрешности. Например, для штангенциркуля, в зависимости от конструкции его нониуса,– 0,1 мм или 0,05 мм, для микрометра – 0,01 мм.
б) Для характеристики большинства измерительных приборов часто используют понятие приведенной погрешности dп (класса точности).
Приведенная погрешность – это отношение абсолютной погрешности Dх к предельному значению хпр измеряемой величины (т.е. к наибольшему её значению, которое может быть измерено по шкале прибора). Приведенная погрешность обычно дается в процентах:
. (3)
По величине приведенной погрешности приборы разделяют на семь классов: 0,1; 0,2; 0,5; 1,0;1,5; 2,5; 4.
Зная класс прибора, можно рассчитать его абсолютную погрешность. Например, вольтметр имеет шкалу делений в пределах от 0 до 300 В(хпр=300 В) и класс точности 0,5. Тогда
.
в) В некоторых случаях используется смешанный способ задания инструментальной погрешности. Например, весы технические (Т–200) имеют класс точности 2. В то же время указывается, что при нагрузке до 20 г абсолютная погрешность равна 5 мг, до 100 г – 50 мг, до 200 г – 100 мг. Набор школьных гирь относится 4-му классу точности, а допустимые погрешности масс гирь указаны в таблице 1.
Таблица 1
Номинальное значение, г | 100 | 50 | 20 | 10 | 5 | 2 | 1 |
Абсолютная погрешность, мг | +40 | +30 | +20 | +12 | +8 | +6 | +4 |
Номинальное значение, г | 500 | 200 | 100 | 50 | 20 | 10 | 5 |
Абсолютная погрешность, мг | ±3 | ±2 | ±1 | ±1 | ±1 | ±1 | ±1 |
Если, например, при взвешивании на таких весах с таким набором гирь получено значение массы тела 170 г (100 г + 50 г + 20 г), то абсолютная погрешность взвешивания равна: Dх = 40 + 30 + 20 + 100 = 200 (мг)=0,2(г).
г) В тех случаях, когда класс точности прибора не указан, абсолютная погрешность принимается равной половине цены наименьшего деления шкалы прибора. Так при измерении линейкой, наименьшее деление которой 1 мм, абсолютная погрешность равна 0,5мм.
3. Статистический анализ случайных погрешностей
Пусть при повторении измерений одной и той же физической величины х в одинаковых условиях получены различные значения: x1, x2, …, xn. Это означает, что есть причины, приводящие к случайному «разбросу» измеряемой величины xi (помехи, трение и т. п.). В этом случае наилучшей оценкой измеряемой величиныявляется среднее арифметическое значение найденных значений xi
, (4)где n - число измерений.
При наличии случайных погрешностей появление того или иного значения величины xiявляется случайным событием. Вероятность появления того или иного значения чаще всего определяется законом нормальногораспределенияГаусса. Распределение случайных погрешностей также чаще всего бывает нормальным. Поэтому распределение Гаусса может быть записано и как закон нормального распределения случайных погрешностей , которое при бесконечно большом числе измерений имеет вид:. (5)
Наилучшей оценкой погрешности отдельного измерения в этом случае является стандартное отклонение (СО):
. (6)
Величину s2называют дисперсией.
На кривой нормального распределения случайных погрешностей (рис. 1) имеются две характерные точки перегиба А, А. Абсциссы этих точек равны ±s, т. е. стандартному отклонению. Можно показать, что вероятность появления погрешностей, не выходящих за пределы ±s, равна 0,6827 (» 68 %) . Иначе говоря, при достаточно большом числе измерений (практически при n³30) приблизительно 70 % результатов измерений будут попадать в интервал
. В другой терминологии: «попадание результатаизмерений в доверительный интервал
гарантировано с надежностьюa = 0,68»Конечно, надёжность измерений может быть задана и большая, чем 0,68. В этом случае доверительный интервал расширяется и его границы могут быть рассчитаны с помощью так называемых коэффициентов Стьюдента. При выполнении учебных лабораторных работ вполне можно ограничиться надежностью a =0,68.
Стандартное отклонение характеризует среднюю погрешность отдельных измерений. Результат измерений есть разумная комбинация всех nизмерений, и поэтому имеются основания полагать, что он будет более надёжным, чем любое из отдельных измерений.
Стандартное отклонение среднего (СОС или SDOM - standarddeviationofthemean) равно стандартному отклонению s, деленному на :
. (7)
Таким образом, результат многократных измерений какой-либо физической величины должен представляться в виде:
. (8)Чтобы учесть и случайную и систематическую погрешность, т.е. рассчитать полную погрешность измерений, обычно используют правило квадратичного сложения:
. (9)4. Оценка точности косвенных измерений
Большинство физических величин обычно невозможно измерить непосредственно, и их определение включает два различных этапа. Сначала измеряют одну или более величин x,...,z, которые могут быть непосредственно измерены и, с помощью которых можно вычислить интересующую нас величину. Затем, используя измеренные значения x,..., z, вычисляют саму искомую величину. Если измерение включает эти два этапа, то и оценка погрешностей тоже включает их. Сначала надо оценить погрешности в величинах, которые измеряются непосредственно, а затем определить, к какой погрешности они приводят в конечном результате. При этом, конечно, необходимо учитывать вид функциональной связи между величинами.