Page 228 - 70

Якщо випадкових складових похибок, що визначаються змін-
ними значеннями коефіцієнтів впливу немає, то середнє квадратич-
не відхилення похибки буде таким:

2
n   f 
       2 ( x i . ) (6.22)


i 1  x  i  0
Оскільки ( x )   ( ) x  ( x ), то можемо записати, що

2
n   f  2 2
         ( x )  ( x i . ) (6.23)
i
1
i  x  i  0
Таким чином отримані вирази для оцінки середнього значен-
ня і дисперсії відхилення результуючої похибки через параметри
розподілу первинних похибок (за заданими допусками) вхідних па-
раметрів засобу вимірювань.
Аналогічним методом можна визначити ймовірнісну оцінку
відносної похибки засобів вимірювань:
 n  f x i  x i
    . (6.24)
y i 1 x i y  x i
 
Вираз у квадратних дужках (6.24) називається коефіцієнтом впливу
df x i
відносної похибки i -го вхідного параметра A   .
i
dx i y
З урахуванням цього можемо записати, що
 n  x i
  A i . (6.25)
y i1 x i
Математичне сподівання відносної похибки засобу вимірю-
вань буде таким:
  n  x 
M     A i M  i  . (6.26)
 y   i 1  x i 

268