Page 77 - 4404

Рівномірний розподіл не варто припускати, якщо відомо,
що значення близькі до границь інтервалу менш імовірні, ніж
ті, які лежать ближче до центру інтервалу. В цьому випадку
нерідко, виходячи з центральної граничної теореми теорії
ймовірності, можна зробити припущення про те, що розподіл
є приблизно нормальним. У випадку нормального розподілу
інтервал   3 ( )q покриває приблизно 99,73% розподілу. В
q
цьому випадку можна вважати.

a  a 
u ( )q  (2.3)
6
Однак, якщо впевненості в нормальному розподілі
немає, то доцільно прийняти компроміс між рівномірним та
нормальним розподілом, допускаючи, наприклад, розподіл
Симпсона (трикутний). Тоді

a  a 
u ( )q  (2.4)
2 6

Якщо метод вимірювання достатньо вивчений, то для
2
нього може бути відома комбінована оцінка дисперсії S . В
p
такому випадку, коли за результат вимірювання приймають
середнє із результатів спостережень, стандартна
невизначеність є
S
u  p , (2.5)
n
2
де S – комбінована оцінка дисперсії.
p
Сумарна стандартна невизначеність – це невизначеність
результату вимірювання, коли результат отримують із значень
ряду інших величин. Вона являє собою квадратний корінь із
75