Page 173 - 70

2 2  2
 ( 2, 5)  0  1 1, 5 10  2, 5  0, 625  1, 5 10  1, 89 Вт
Тоді результат попереднього вимірювання потужності
можна записати так:
N  (625, 00  1, 89 ) Вт.
Ймовірність отриманого результату попереднього вимірю-
вання буде залежати від апріорної інформації про ймовірність ре-
зультатів однократних вимірювань опору r і струму ,I а також
від законів розподілу результатів спостереження цих аргументів.
5.5. Посередні вимірювання з багатократними
спостереженнями аргументів

До посередніх вимірювань з багатократними спостере-
женнями відносять такі, при яких залежність між вимірюваною ве-
личиною і аргументом аналогічна залежності (5.50), однак оцінки
аргументів одержують шляхом вимірювання з багатократними спо-
стереженнями. Тому в даному випадку більш обгрунтованими є
ймовірністні моделі похибок і частіше використовується представ-
лення похибок з розділенням їх на систематичні і випадкові складо-
ві. Відповідно, більш обгрунтованими статистичні моделі обробки
даних, зокрема, ймовірнісні моделі сумування похибок.
Посередні вимірювання з багатократними спостереженнями
аргументів бувають двох типів. До першого типу відносять такі, в
яких різниця між результатами спостережень постійних аргументів
викликана лише похибками спостережень. При цьому вимірювана
величина y є функцією математичних сподівань аргументів:
y  f {M [x 1 ],...,M [x m ]} , (5.67)

де x — випадкова величина, реалізаціями якої є результати спо-
j
стережень j-го аргумента; M [x j ] — математичне сподівання випа-

дкової величини x . Прикладом такого вимірювання є визначення
j
густини твердого тіла шляхом вимірювання його маси та обєму. В
цьому випадку застосовують метод обробки, який оснований на

213