Page 12 - 4360
P. 12

u  ( ) =x  D   a  1 2  / 6,                         (2.7)
                                                     B        x
               де 0    1   параметр симетричного трапецієподібного закону розподілу.
                        При      симетричний  трапецієподібний  розподіл  перетворюється  у
                                  0
               трикутний  розподіл,  при          1  трапецієподібний  розподіл  перетворюється  у
               рівномірний розподіл.

                        Двосторонній експоненціальний закон розподілу (закон Лапласа)

                        Густина  розподілу  р(х)  для  двостороннього  експоненціального  закону
               розподілу (розподіл Лапласа) описується згідно (1.8).
                        Значення D x і невизначеності типу В  u           x  в цьому випадку визначають
                                                                       B
               так:
                                                                  2
                                                           D   2 ,                                      (2.8)
                                                            x
                                                   u    x   D    2.                                  (2.9)
                                                     B         x
                        Нормальний закон розподілу (розподіл Гаусса)

                        Для нормального закону розподілу густина розподілу ймовірностей р(х)
               описується згідно (1.12).
                        Стандартна  дисперсія  розподілу  D x  і  невизначеність  u               x   в  цьому
                                                                                               B
               випадку визначаються так:

                                                         D    2 ,                                      (2.10)
                                                           x    x
                                                  u    x   D    .                                   (2.11)
                                                   B          x    x
                        Слід  відмітити,  що  невизначеність  типу  В  оцінюють  при  проведенні
               однократних  вимірювань  величини  х,  при  цьому  перед  визначенням
               невизначеностей  типу  В  із  отриманого  результату  спостереження  х  необідно
               вилучити  систематичні  складові  невизначеності.  Закон  розподілу  і  його
               параметри  при  цьому  вибирають  на  основі  апріорної  інформації.  У  випадку
               відсутності  інформації  про  конкретиний  закон  розподілу  рекомендується
               вибирати  рівномірний  закон  розподілу,  оскільки  при  цьому  стандартна
               невизначеність  типу  В  буде  більшою  від  значень  стандартної  невизначеності
               типу В для інших законів розподілу.

                        Приклади розрахунку невизначеностей типу В

                        Приклад  2.1. Вимірювання  довжини  стрижня  виконано  цифровим
               засобом вимірювання довжини з одиницею молодшого розряду 0,01 мм. Знайти
               оцінку      стандартної       невизначеності       ефекту      квантування,        приймаючи
               рівномірним його розподіл.
                        Розв’язання. 1. Максимальне значення ефекту квантування не перевищує
               половини  останнього  розряду,  у  цьому  прикладі  це  ±0,005 мм,  тому  для
               рівномірного розподілу із граничними значеннями ±0,005 мм густина розподілу
               згідно з (1.1) буде такою:
                                                                1
                                                                     , l  кв    0,005,
                                                    p l кв    2 0,005
                                                         
                                                               0, l     0,005.
                                                                    кв


                                                              13
   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17