Физика - наука экспериментальная, это означает, что физические законы устанавливаются и проверяются путем накопления и сопоставления экспериментальных данных. Цель физического практикума заключается в том, чтобы студенты изучили на опыте основные физические явления, научились правильно измерять числовые значения физических величин и сопоставлять их с теоретическими формулами.

Все измерения можно разделить на два вида – прямые и косвенные .

При прямых измерениях значение искомой величины непосредственно получается по показаниям измерительного прибора. Так, например, длина измеряется линейкой, время по часам и т. д.

Если искомая физическая величина не может быть измерена непосредственно прибором, а посредством формулы выражается через измеряемые величины, то такие измерения называются косвенными .

Измерение любой величины не дает абсолютно точного значения этой величины. Каждое измерение всегда содержит некоторую погрешность (ошибку). Ошибкой называют разность между измеренным и истинным значением.

Ошибки принято делить на систематические и случайные .

Систематической называют ошибку, которая остается постоянной на протяжении всей серии измерений. Такие погрешности обусловлены несовершенством измерительного инструмента (например, смещением нуля прибора) или методом измерений и могут быть, в принципе, исключены из конечного результата введением соответствующей поправки.

К систематическим ошибкам относятся также погрешность измерительных приборов. Точность любого прибора ограничена и характеризуется его классом точности, который, как правило, обозначен на измерительной шкале.

Случайной называется ошибка, которая изменяется в разных опытах и может быть и положительной и отрицательной. Случайные ошибки обусловлены причинами, зависящими как от измерительного устройства, (трение, зазоры, и т. п..), так и от внешних условий (вибрации, колебания напряжения в сети и т.п.).

Случайные ошибки нельзя исключить опытным путем, но их влияние на результат можно уменьшить многократными измерениями.

Вычисление погрешности при прямых измерениях среднее значение и средняя абсолютная ошибка.

Предположим, что мы проводим серию измерений величины Х. Из-за наличия случайных ошибок, получаем n различных значений:

Х 1 , Х 2 , Х 3 … Х n

В качестве результата измерений обычно принимают среднее значение

Разность между средним значением и результатом i – го измерения назовем абсолютной ошибкой этого измерения

В качестве меры ошибки среднего значения можно принять среднее значение абсолютной ошибки отдельного измерения

(2)

Величина
называется средней арифметической (или средней абсолютной) ошибкой.

Тогда результат измерений следует записать в виде

(3)

Для характеристики точности измерений служит относительная ошибка, которую принято выражать в процентах

(4)

Пусть измеряемая имеет известное значение величина X . Естественно, отдельные, найденные в процессе измерения значения этой величины x 1 , x 2 ,… xn заведомо не вполне точны, т.е. не совпадают с X . Тогда величина
будет являться абсолютной погрешностью i -го измерения. Но поскольку истинное значение результата X , как правило, не известно, то реальную оценку абсолютной погрешности используя вместо X среднее арифметическое
, которое рассчитывают по формуле:

Однако при малых объемах выборки вместо
предпочтительнее пользоваться медианой . Медианой (Ме) называют такое значение случайной величины х, при котором половина результатов имеет значение меньшее, а другая ­большее, чем Ме . Для вычисления Ме результаты располагают в порядке возрастания, то есть образуют так называемый вариационный ряд. Для нечетного количества измерений n мeдиана равна значению среднего члена ряда. Например,
для n=3

Для четных n, значение Ме равно полусумме значений двух средних результатов. Например,
для n=4

Для расчета s пользуются неокругленными результатами анализа с неточным последним десятичным знаком.
При очень большом числе выборки (n >
) случайные погрешности могут быть описаны при помощи нормального закона распределения Гаусса. При малых n распределение может отличаться от нормального. В математической статистике эта дополнительная ненадежность устраняется модифицированным симметричным t -распределением. Существует некоторый коэффициент t , называемый коэффициентом Стьюдента, который в зависимости от числа степеней свободы (f ) и доверительной вероятности (Р ) позволяет перейти от выборки к генеральной совокупности.
Стандартное отклонение среднего результата
определяется по формуле:

Величина

является доверительным интервалом среднего значения
. Для серийных анализов обычно полагают Р = 0,95.

Таблица 1. значения коэффициента Стьюдента (t )

Пример 1. Из десяти определений содержания марганца в пробе требуется подсчитать стандартное отклонение единичного анализа и доверительный интервал среднего значения Mn %: 0,69; 0,68; 0,70; 0,67; 0,67; 0,69; 0,66; 0,68; 0,67; 0,68.
Решение. По формуле (1) подсчитывают среднее значение анализа

По табл. 1 (приложение) находят для f=n-1=9 коэффициент Стьюдента (Р=0,95) t =2,26 и рассчитывают доверительный интервал среднего значения. Таким образом, среднее значение анализа определяется интервалом (0,679 ± 0,009) % Мn.

Пример 2. Среднее из девяти измерений давления паров воды над раствором карбамида при 20°С равно 2,02 кПа. Выборочное стандартное отклонение измерений s = 0,04 кПа. Определить ширину доверительного интервала для среднего из девяти и единичного измерения, отвечающего 95 % - й доверительной вероятности.
Решение. КоэффициентСтьюдента t для доверительной вероятности 0,95 и f = 8 равен 2,31. Учитывая, что

и
, найдем:

- ширина доверит. интервала для среднего значения

- ширина доверит. интервала для единичного измерения значения

Если же имеются результаты анализа образцов с различным содержанием, то из частных средних s путем усреднения можно вычислить общее среднее значение s . Имея m проб и для каждой пробы проводя nj параллельных определений, результаты представляют в виде таблицы:

Средняя погрешность рассчитывают из уравнения:

со степенями свободыf = n – m , где n – общее число определений, n = m . n j .

Пример 2. Вычислить среднюю ошибку определения марганца в пяти пробах стали с различным содержанием его. Значения анализа, % Mn:
1. 0,31; 0,30; 0,29; 0,32.
2. 0,51; 0,57; 0,58; 0,57.
3. 0,71; 0,69; 0,71; 0,71.
4. 0,92; 0,92; 0,95; 0,95.
5. 1,18; 1,17; 1,21; 1,19.
Решение. По формуле (1) находят средние значения в каждой пробе, затем для каждой пробы рассчитывают квадраты разностей, по формуле (5) - погрешность.
1)
= (0,31 + 0,30 + 0,29 + 0,32)/4 = 0,305.
2)
= (0,51 + 0,57 + 0,58 + 0,57)/4 = 0,578.
3)
= (0,71+ 0,69 + 0,71 + 0,71)/4 = 0,705.
4)
= (0,92+0,92+0,95+0,95)/4 =0,935.
5)
= (1,18 + 1,17 + 1, 21 + 1,19)/4 = 1,19.

Значения квадратов разностей
1) 0,0052 +0,0052 +0,0152 +0,0152 =0,500.10 -3 .
2) 0,0122 +0,0082 +0,0022 +0,0082 =0,276.10 -3 .
3) 0,0052 + 0,0152 + 0,0052 + 0,0052 = 0,300.10 -3 .
4) 0,0152+ 0,0152 + 0,0152 + 0,0152 = 0,900.10 -3 .
5) 0,012 +0,022 +0,022 + 02 = 0,900.10 -3 .
Средняя погрешность для f = 4,5 – 5 = 15

s = 0,014 % (абс. при f =15 степеням свободы).

Когда проводят по два параллельных определения для каждого образца и находят значения х" и х" , для образцов уравнение преобразуется в выражение.

Пусть при измерениях систематические погрешности пренебрежимо малы. Рассмотрим случай, когда измерение проведено большое число раз (n→∞).

Как показывает опыт, отклонение результатов измерений от их среднего значения в большую или меньшую сторону одинаковы. Результаты измерений с малым отклонением от среднего значения наблюдается значительно чаще, чем с большими отклонениями.

Расположим все численные значения результатов измерений в ряд в порядке их возрастания и разделим этот ряд на равные интервалы
. Пусть– число измерений с результатом, попавшим в интервал [
]. Величина
есть вероятность ΔP i (х) получения результата со значением в интервале [
].

Графически представим
, соответствующее каждому интервалу [
] (рис.1). Изображенная на рис.1 ступенчатая кривая называется гистограммой. Допустим, что измерительный прибор обладает чрезвычайно высокой чувствительностью. Тогда ширину интервала можно сделать бесконечно малой величинойdx. Ступенчатая кривая в этом случае заменяется кривой, представляемой функцией φ(х) (рис.2). Функцию φ(х) принято называть функцией плотности распределения. Её смысл состоит в том, что произведение φ(х)dx есть вероятность dP(x) получения результатов со значением в интервале от х до х+dх. Графически значение вероятности представляется в виде площади заштрихованного прямоугольника. Аналитически функция плотности распределения записывается следующим образом:

. (5)

Представленную в виде (5) функцию φ(х) называют функцией Гаусса, а соответствующее распределение результатов измерений Гауссовым или нормальным.

Параметры
иσ имеют следующий смысл (рис.2).

–среднее значение результатов измерений. При
=
функция Гаусса достигает максимального значения. Если число измерений бесконечно велико, то
равно истинному значению измеряемой величины.

σ – характеризует степень разброса результатов измерения от их среднего значения. Параметр σ вычисляется по формуле:

. (6)

Этот параметр представляет собой среднеквадратичную погрешность. Величину σ 2 в теории вероятностей называют дисперсией функции φ(х).

Чем выше точность измерений, тем ближе располагаются результаты измерений к истинному значению измеряемой величины, и, следовательно, меньше σ.

Вид функции φ(х), очевидно, не зависит от числа измерений.

В теории вероятностей показано, что 68% всех измерений дадут результат, который располагается в интервале , 95% – в интервале и 99,7% в интервале .

Таким образом, с вероятностью (надёжностью) 68% величина отклонения результата измерения от среднего значения лежит в интервале [
], с вероятностью (надёжностью) 95% – в интервале [
] и с вероятностью (надежностью) 99,7% – в интервале [
].

Интервал, соответствующий той или иной вероятности отклонения от среднего значения, называется доверительным.

В реальных экспериментах число измерений, очевидно, не может быть бесконечно большим, поэтому маловероятно, чтобы
совпало с истинным значением измеряемой величины
. В связи с этим важно оценить на основе теории вероятностей величину возможного отклонения
от
.

Расчеты показывают, что при числе измерений более 20 с вероятностью 68%
попадает в доверительный интервал [
], с вероятностью 95% – в интервале[
], с вероятностью 99,7% – в интервале [
].

Величина , определяющая границы доверительного интервала, называется стандартным отклонением или просто – стандартом.

Стандарт вычисляется по формуле:

. (7)

С учетом формулы (6), выражение (7) приобретает следующий вид:

. (8)

Чем больше число измерений n, тем ближе Х располагается к
. Если число измерений не велико меньше 15, то вместо распределения Гаусса используют распределение Стьюдента, которое приводит к увеличению ширины доверительного интервала возможного отклонения Х от
вt n , p раз.

Сомножитель t n , p называется коэффициентом Стьюдента. Индексы Р и n указывают, с какой надежностью и какому числу измерений соответствует коэффициент Стьюдента. Величина коэффициента Стьюдента для данного числа измерений и заданной надежности определяется по таблице 1.

Таблица 1

Коэффициент Стьюдента.

Например, при заданной надежности 95% и числе измерений n=20 коэффициент Стьюдента t 20,95 =2,1 (доверительный интервал
) при числе измеренийn=4, t 4,95 =3,2 (доверительный интервал
). То есть, при увеличении числа измерений с 4 до 20 возможное отклонение
отX уменьшается в 1,524 раза.

Ниже приводится пример расчета абсолютной случайной погрешности

По формуле (2) находим среднее значение измеряемой величины
(без указания размерности физической величины)

.

По формуле (8) вычисляем величину стандартного отклонения

.

Коэффициент Стьюдента, определенный для n=6, и Р=95%, t 6,95 =2,6 окончательный результат:

Х=20,1±2,6·0,121=20,1±0,315 (с Р=95%).

Вычисляем относительную погрешность:

.

При записи окончательного результата измерений нужно иметь в виду, что погрешность должна содержать только одну значащую цифру (отличную от нуля). Две значащие цифры в погрешности записываются лишь в том случае, если предпоследняя цифра 1. Большее число значащих цифр записывать бесполезно, поскольку они будут не достоверны. В записи среднего значения измеряемой величины последняя цифра должна принадлежать тому же разряду, что и последняя цифра в записи погрешности.

Х=(243±5)·10 2 ;

Х=232,567±0,003.

При проведении нескольких измерений может получится один и тот же результат. Это возможно в том случае, если чувствительность измерительного прибора низкая. Когда измерение производится прибором с низкой чувствительностью достаточно и однократного измерения. Не имеет смысла, например, многократно измерять длину стола рулеткой с сантиметровыми делениями. Результат измерения в этом случае будет один и тот же. Погрешность при проведении однократного измерения определяется ценой наименьшего деления прибора. Она называется приборной погрешностью. Её значение
вычисляется по следующей формуле:

, (10)

где γ – цена деления прибора;

t ∞, p – коэффициент Стьюдента, соответствующий бесконечно большому числу измерений.

С учетом приборной погрешности, абсолютная погрешность с заданной надежностью определяется по формуле:

, (11)

где
.

С учетом формул (8) и (10), (11) записывается так:

. (12)

В литературе для сокращения записи величину погрешности иногда не указывают. Предполагается, что величина погрешности составляет половину единицы последней значащей цифры. Так, например, величина радиуса Земли записана в виде
м. Это означает, что в качестве погрешности следует взять величину, равную ±
м.

В этой теме буду писать что-то вроде краткой шпаргалки по погрешностям. Опять же, данный текст ни в коей мере не официальный и ссылаться на него недопустимо. Буду признателен за исправление любых ошибок и неточностей, которые могут быть в этом тексте.

Что такое погрешность?

Запись результата эксперимента вида () означает, что если мы проведем очень много идентичных экспериментов, то в 70% полученные результаты будут лежать в интервале , а в 30% - не будут.

Или, что тоже самое, если мы повторим эксперимент, то новый результат ляжет в доверительный интервал с вероятностью, равной доверительной вероятности .

Как округлять погрешность и результат?

Погрешность округляется до первой значащей цифры , если она не единица. Если единица - то до двух. При этом значащей цифрой называется любая цифра результата кроме нулей впереди.

Округляем до или или но ни в коем случае не или , поскольку тут 2 значащие цифры - 2 и 0 после двойки.

Округляем до или

Округляем до или или

Результат округляем таким образом, чтобы последняя значащая цифра результата соответствовала последней значащей цифре погрешности .

Примеры правильной записи :

мм

Мм Держим тут в погрешности 2 значащие цифры потому что первая значащая цифра в погрешности - единица.

мм

Примеры неправильной записи :

Мм. Здесь лишний знак в результате . Правильно будет мм.

мм. Здесь лишний знак и в погрешности, и в результате. Правильно будет мм.

В работе использую значение, данное мне просто в виде цифры. Например, масса грузиков. Какая у нее погрешность?

Если погрешность явно не указана, можно взять единицу в последнем разряде. То есть если написано m=1.35 г, то в качестве погрешность нужно взять 0.01 г.

Есть функция от нескольких величин У каждой из этих величин есть своя погрешность. Чтобы найти погрешность функции надо сделать следующее:

Символ означает частную производную f по x. Подробнее про частные производные .

Положим, вы меряли одну и ту же величину x несколько (n) раз. Получили набор значений.. Вам необходимо посчитать погрешность разброса, посчитать приборную погрешность и сложить их вместе.

По пунктам.

1. Считаем погрешность разброса

Если все значения совпали - никакого разброса у вас нет. Иначе - есть погрешность разброса , которую надо вычислить. Для начала вычисляется среднеквадратичная погрешность среднего:

Здесь означает среднее по всем .
Погрешность разброса получается умножением среднеквадратичной погрешности среднего на коэффициент Стьюдента , который зависит от выбранной вами доверительной вероятности и числа измерений n :

Коэффициенты Стьюдента берем из нижеприведенной таблицы. Доверительная вероятность выбитается произвольно, число измерений n мы также знаем.

2. Считаем приборную погрешность среднего

Если погрешности разных точек разные, то по формуле

При этом естественно, у всех доверительная вероятность должна быть одинаковой.

3. Складываем среднее с разбросом

Погрешности всегда складываются как корень из квадратов:

При этом нужно убедиться, что доверительные вероятности с которыми были вычислены и совпадают.

Как по графику определить приборную погрешность среднего? Ну т.е., используя метод парных точек или метод наименьших квадратов, мы найдем погрешность разброса среднего сопротивления. Как найти приборную погрешность среднего сопротивления?

И в МНК и в методе парных точек можно дать строгий ответ на этот вопрос. Для МНК форума в Светозарове есть ("Основы...", раздел про метод наименьших квадратов), а для парных точек первое, что приходит в голову (в лоб, что называется) это посчитать приборную погрешность каждого углового коэффициента. Ну и далее по всем пунктам...

Если же не хочешь мучиться, то в лабниках дан простой способ для оценки приборной погрешности углового коэффициента, именно из МНК следующий (например перед работой 1 в лабнике "Электроизмерительные приборы. ..." последняя страница Метод.рекомендаций).

Где - величина максимального отклонения по оси Y точки с погрешностью от проведенной прямой, а в знаменателе стоит ширина области нашего графика по оси Y. Аналогично по оси X.

На магазине сопротивлений написан класс точности: 0,05/4*10^-6? Как из этого найти погрешность прибора?

Это означает, что предельная относительная погрешность прибора (в процентах) имеет вид:
, где
- наибольшее значение сопротивления магазина, а - номинальное значение включённого сопротивления.
Легко видеть, что второе слагаемое важно тогда, когда мы работаем на очень малых сопротивлениях.

Подробнее всегда можно посмотреть в паспорте прибора. Паспорт можно найти в интернете, забив марку прибора в гугл.

Литература про погрешности

Гораздо больше информации по этому поводу можно найти в рекомендованной для первокурсников книге:
В.В. Светозаров "Элементарная обработка результатов измерений"

В качестве дополнительной (для первокурсников дополнительной) литературы можно порекомендовать:
В.В.Светозаров "Основы статистической обработки результатов измерений"

И уж тем кто хочет окончательно во всем разобраться непременно стоит заглянуть сюда:
Дж. Тейлор. "Введение в теорию ошибок"

Спасибо "у за нахождение и размещение у себя на сайте этих замечательных книжек.

В создании этой статьи участвовала наша опытная команда редакторов и исследователей, которые проверили ее на точность и полноту.

Количество источников, использованных в этой статье: . Вы найдете их список внизу страницы.

Абсолютная погрешность – это фактическая ошибка, допущенная при измерении какой-либо величины. Относительная погрешность сравнивает абсолютную погрешность со значением измеряемой величины. Чтобы вычислить относительную погрешность, следует найти и абсолютную погрешность. Если вы измеряете предмет, длина которого равна 12 см, и вы допустили ошибку в 6 см, то относительная погрешность будет огромной. Но если длина измеряемого предмета равна 12 м, а ошибка – 6 см, то относительная погрешность будет значительно меньше, даже с учетом того, что абсолютная погрешность (6 см) не изменилась.

Шаги

Вычисление абсолютной погрешности

Если вам дано ожидаемое значение, вычтите из него полученное вами значение, чтобы вычислить абсолютную погрешность. Как правило, ожидаемое значение находится в ходе тестовых или лабораторных испытаний. Ожидаемое значение является наиболее точным значением некоторой величины, которое используется при различных вычислениях. Чтобы получить абсолютную погрешность, сравните результаты ваших измерений с ожидаемым значением – так вы узнаете, насколько ваши результаты отличаются от ожидаемого значения. Для этого просто вычтите полученное вами значение из ожидаемого. Если разность отрицательная, превратите ее в положительную, проигнорировав знак «минус». Вы получите абсолютную погрешность.

Теперь допустим, что абсолютная погрешность – это наименьшая единица измерения. Например, рулетка имеет миллиметровые деления, то есть ее наименьшей единицей является 1 мм. Таким образом, вы можете измерить расстояние с точностью до ± 1 мм; в этом случае абсолютная погрешность составляет 1 мм.

• Это верно для любых измерительных инструментов или систем. Например, на корпус многих научных инструментов, таких как прецизионные весы и измерительные приборы, наносят маркировку об абсолютной погрешности в виде «± ____».

1. Не забудьте приписать соответствующие единицы измерения. Предположим, что абсолютная погрешность равна 2 м. Такая информация позволит наглядно представить величину ошибки. Но если вы записываете, что погрешность равна 2, то эта цифра ничего не значит. Используйте те же единицы измерения, которыми вы пользовались в ваших измерениях.

   Попрактикуйтесь на нескольких примерах. Это наилучший способ научиться вычислять погрешность. Решите следующие задачи (ответы приведены в конце каждой задачи).

   • На уроке химии в результате реакции ученик получил вещество массой 32 г. Известно, что действительное значение выхода этой реакции равно 34 г. Абсолютная погрешность равна ± 2 г.
   • На уроке химии ученику необходимо 10 мл воды, чтобы вызвать реакцию; при этом погрешность капельницы составляет «± 0,5 мл». В этом случае абсолютная погрешность измерений равна ± 0,5 мл.

2. Уясните, что приводит к появлению погрешности и как ее устранить. Всякое научное исследование подразумевает наличие ошибок – даже в научных работах, за которые вручаются Нобелевские премии, сообщается о допущениях или погрешностях. Но если вы определите причину появления погрешности, вы, возможно, сможете устранить ее.

Вычисление относительной погрешности

Разделите абсолютную погрешность на действительное значение исследуемой величины. Так вы вычислите относительную погрешность. Эта формула позволит вам выяснить, насколько полученное вами значение отличается от действительного значения изучаемой величины. Конечно, прекрасно, если относительная погрешность мала. Продолжим рассматривать пример с измерением расстояния между двумя деревьями.

Полученный результат умножьте на 100, чтобы выразить относительную погрешность в процентах. Вы можете представить относительную погрешность в виде обыкновенной дроби, десятичной дроби или в процентах – в этом случае умножьте десятичную дробь на 100. Так вы узнаете, какой процент от полученного вами значения составляет погрешность. Если вы измеряете длину 60 м лодки, а погрешность составляет 0,6 м, то процент ошибки будет значительно меньше, чем при вычислении расстояния между деревьями (6 м) с погрешностью 0,6 м. Погрешность представляет собой небольшой процент от экспериментального значения.