Tak ako v priebehu historického vývoja, tak aj v dnešnej dobe meranie úzko súvisí
s rozvojom vedy a techniky. Pokrok v technike (nové technológie, nové materiály, elektronika,
mikroelektronika, výpočtová technika) umožňuje zdokonaľovať meranie – meracie prístroje,
meracie metódy a spôsoby spracovania nameraných hodnôt . Dokonalejšie meranie umožňuje
objektívnejšie, presnejšie získavať údaje o objektoch a javoch, čo umožňuje spätne zvyšovať
úroveň techniky a overovať vedecké hypotézy. Rozvoj techniky a vedecký pokrok teda úzko súvisí
s meraním.
Autor: Doc. Ing. Miroslav Mojžiš, CSc
Strana 31 z 71
Vámi hledaný text obsahuje tato stránku dokumentu který není autorem určen k veřejnému šíření.
j. Stanovenie presnosti merania základného súboru
Ak máme dispozícii veľký počet nameraných hodnôt (približne 1000), takýto súbor
považujeme hľadiska štatistickej matematiky tzv.
(Napr.2. 68,3 %.
Vzhľadom uvedeným okolnostiam bude skutočná hodnota meranej veličiny pravdepodobnosťou
99,7 nachádzať rozmedzi hodnôt teda
ax (5.2
Vlastnosti GZNR:
a) Pravdepodobnosť výskytu náhodných chýb tým väčšia, čím ich hodnota menšia.
Pre hodnoty GZNR neplatí, pretože takéto chyby praxi nevyskytujú.
d) Pre pravdepodobnosť 99,7 pokladanú všeobecne istotu potrebné uvažovať chybu
o trojnásobnej hodnote, akú smerodajná odchýlka nazývame krajná chyba (χ) . pre chyby hodnote platí ∫=
2
1
)(12
x
x
dxxfp kde xa. 5.
1.
b) Rovnako veľké chyby opačného znamienka vyskytujú rovnako často., používa v
prípade potreby dôslednejšie stanoviť presnosť merania. smerodajná odchýlka je
0,683 t.2. 5.5)
.
Vyšrafovaná plocha p12 obr.)
Z vyčíslenia hodnôt f(x) vyplýva:
c) Pravdepodobnosť výskytu náhodnej chyby hodnote (tzv.31
Stanovenie presnosti merania vyhodnotením nameraných hodnôt pomocou štatistickej
matematiky výhody nevýhody, aké boli spomenuté úvode kapitoly 5.
Obr. možné uplatniť tam, kde možné
meranie viackrát opakovať, alebo merať hodnoty veličiny súčasne viacerými meracími prístrojmi. Veľká chyba hodnote pravdepodobnosť výskytu
p34. (Funkcia je
symetrická. základný súbor platí pre neho Gaussov
zákon normálneho rozdelenia (GZNR) tým presnejšie, čím jedná menšie náhodné chyby
