• Сервис онлайн-записи на собственном Telegram-боте
    Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое расписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже. Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.
    Для новых пользователей первый месяц бесплатно.
    Чат-бот для мастеров и специалистов, который упрощает ведение записей:
    Сам записывает клиентов и напоминает им о визите;
    Персонализирует скидки, чаевые, кэшбэк и предоплаты;
    Увеличивает доходимость и помогает больше зарабатывать;
    Начать пользоваться сервисом
  • Как продвинуть сайт на первые места?
    Вы создали или только планируете создать свой сайт, но не знаете, как продвигать? Продвижение сайта – это не просто процесс, а целый комплекс мероприятий, направленных на увеличение его посещаемости и повышение его позиций в поисковых системах.
    Ускорение продвижения
    Если вам трудно попасть на первые места в поиске самостоятельно, попробуйте технологию Буст, она ускоряет продвижение в десятки раз, а первые результаты появляются уже в течение первых 7 дней. Если ни один запрос у вас не продвинется в Топ10 за месяц, то в SeoHammer за бустер вернут деньги.
    Начать продвижение сайта

Главное меню

Карта сайта
Главная
Курсовые работы
Отчеты по практикам
Лабораторные работы
Методические пособия
Рефераты
Дипломы
Лекции



Определения влажности нитей

 

Расчет оценок прецизионности и средних значений

Расчет оценок прецизионности и средних значений производится для каждого из пяти уровней раздельно.

Вычисление начинается с определения средних значений в базовых элементах (9)

где nij − число измерений в i-ой лаборатории на уровне j , (т. е. в ij-м базовом элементе);

yijk − k-й из этих результатов измерений

Значения рекомендуется рассчитывать с точностью на одну значащую цифру большей, чем исходные данные.

Величину рассеяния (разброса) в базовых элементах находят как

(10)

Общее среднее значение для уровня j определяют из соотношения

(11)

где р – число лабораторий, принимающих участие в эксперименте.

Дисперсия повторяемости находится по формуле

(12)

а межлабораторная дисперсия как

(13)

где (14)

а среднее арифметическое значение числа измерений по всем базовым элементам (лабораториям)

(15)

Тогда дисперсия воспроизводимости может быть найдена как

(16)

Так как при расчетах используется достаточно ограниченная выборка, то вычисленная величина может принять отрицательное значение и тогда ее приравнивают к нулю.

Наличие характеристик прецизионности без сравнения с соответствующими нормативами не дает исчерпывающего ответа о точности осуществляемых измерений. Для ответа на данный вопрос результаты расчетов необходимо сравнить с нормативами повторяемости и воспроизводимости, соответственно пределом повторяемости и пределом воспроизводимости.

Рассмотрим, как определяются значения пределов повторяемости и воспроизводимости.

Например, если в одной лаборатории в условиях повторяемости выполнены две группы измерений со средними арифметическими значениями соответственно и и числом испытаний в группах и , то предел повторяемости r, равный критической разности при доверительной вероятности составит

(17)

В большинстве случаев в вариантах заданий на выполнение курсовой работы = = 2, т. е. предполагается, что четыре повторных результата измерения показателя качества получены путем проведения двух групп измерений по два опыта в каждой.

Если в двух лабораториях условиях повторяемости выполнено по одной серии измерений со средними арифметическими значениями соответственно и с числом испытаний в сериях n1 и n2, то предел воспроизводимости R, равный критической разности при доверительной вероятности , составит

(18)

при этом n1 = n2 = 4, так как согласно заданию в каждой из лабораторий выполнялись по 4 повторных опыта.

Статистический анализ данных эксперимента по оценке прецизионности дополняется установлением функциональной зависимости между значениями прецизионности и средними значениями m уровней. Если на графике зависимости Srj< от аргумента хорошо видна определенная зависимость, например, прямо пропорциональная, то можно ограничиться графической аппроксимацией. В иных случаях рекомендуется проводить более сложную аналитическую аппроксимацию.

После аппроксимации зависимости, окончательными значениями Srj и >SRj считают сглаженные значения, полученные для этой зависимости для заданных величин m.

Если Srj оценивают, как независящее от то для окончательной оценки значения среднего квадратического отклонения повторяемости используют выражение

(19)