Методы определения и учета погрешностей измерений используются для того, чтобы:
1) на основании результатов измерений получить настоящее (действительное) значение измеряемой величины;
2) определить точность полученных результатов, т. е. степень их соответствия настоящему (действительному) значению.
Точечная оценка параметра(математического ожидания или среднеквадратического отклонения) – это оценка параметра, которая может быть выражена одним числом. Точечная оценка является функцией от экспериментальных данных и, следовательно, сама должна быть случайной величиной, распределенной по закону, зависящему от закона распределения для значений исходной случайной величины. Закон распределения значений точечной оценки будет зависеть также от оцениваемого параметра и от числа испытаний (экспериментов).
Точечная оценка бывает следующих видов:
Несмещенная точечная оценка– это оценка параметра погрешности, математическое ожидание которой равно этому параметру.
Эффективная точечная оценка– это точечная оценка, дисперсия которой меньше, чем дисперсия другой какой угодно оценки этого параметра.
Состоятельная точечная оценка– это оценка, которая при увеличении числа испытаний стремится к значению параметра, подвергающегося оценке.
Основные методы определения оценок:
1. Метод максимального правдоподобияосновывается на идее, что сведения о действительном значении измеряемой величины и рассеивании результатов измерений, полученные путем многократных наблюдений, содержатся в ряде наблюдений.
2. Метод наименьших квадратовсостоит в том, что из определенного класса оценок берут ту оценку, у которой минимальная дисперсия (самую эффективную). Из всех линейных оценок действительного значения, где присутствуют некоторые постоянные, только среднее арифметическое сводит к наименьшему значению дисперсии.
Доверительная граница случайного отклонения– это число, представляющее собой длину доверительного интервала, разделенную пополам.