Sai số và khử sai số

Sai số và khử sai số

Bộ Công Thương Trường Đại Học Công Nghiệp Thực

Phẩm TP Hồ Chí Minh

 _

Giáo viên hướng dẫn:

Dương Hoàng Kiệt

Khoa:Công Nghệ Hóa –Sinh-Thực Phẩm và Quản Trị Kinh Doanh

QUY HOẠCH THỰC NGHIỆM

Nhóm 1: SAI SỐ VÀ KHỬ SAI SỐ

Tp HCM,13-10- 2013

- Xử lý bằng toán học các số liệu thực nghiệm chính là ước lượng các giá trị của đại lượng thực nghiệm theo kết quả thu được Mỗi kết quả chứa sai số chưa biết nào đó.

để đạt được điều đó trước hết cần biết tính chất cơ bản của sai số và biết cách sử dụng chúng.

Chuyên đề nhóm 1:

 Sai số và phân loại sai số

 Phương pháp khử sai số

 Xác định phân phối của số liệu thực nghiệm

I SAI SỐ VÀ PHÂN LOẠI SAI SỐ:

a.Mô hình minh hoạ:

Mẫu nguyên cứu

SAI SOÁ

b Khái niệm :

- Sai số là sự khác biệt giữa giá trị ước

lượng từ mẫu và giá trị thực từ thực tế.

- Giả sử X là số gần đúng của X* (X*: số đúng)

∆= |X- X*| Gọi là sai số thực của X

1 Phân loại sai số:

Trong quá trình thực nghiệm ta gặp rất nhiều loại sai số như:

Sai số tính toán

Sai số phương pháp, sai

số đo

- Vì vậy ta tìm cách ước lượng sai số tuyệt đối của

a bằng số Ea>0 sao cho| a - A | ≤ Ea

- Trong thực tế ta không biết được số đúng A, do

đó sai số tuyệt đối không tính được

 Số dương Ea được gọi là sai số tuyệt

đối giới hạn của a Nếu Ea quá lớn hơn Δ a thì

nó không còn có ý nghĩa về phương diện sai số nữa Trong những điều kiện cụ thể người ta cố gắng chọn Ea là số dương bé nhất có thể được thoã mãn Δa

Quy ước viết: A = a ± Ea tức là:

a - Ea ≤ A ≤ a + Ea Sai số tuyệt đối có cùng

đơn vị đo với đại lượng đo

Ví dụ:

Một mẫu có khối lượng thực là 2,12g

và khối lượng đo được là 2,10g.khi đó sai số tuyệt đối của phép đo là -0,02g

Nếu giá trị đo được là giá trị trung bình của nhiều phép đo thì ta sẽ có sai số

trung bình Ta cũng có thể tính sai số tuyệt đối trung bình bằng cách lấy giá trị trung

bình các giá trị tuyệt đối của các sai số tuyệt đối của từng giá trị đo được so với giá trị

thực

SAI SỐ TƯƠNG

ĐỐI

Khái niệm : Là sai số phạm phải do phá vỡ những điều kiện căn bản của việc chọn mẫu, phép đo, hoặc do sơ suất của người thực hiện dẫn đến các lần

đo có kết quả khác nhau nhiều

Ví dụ:

- Người kiểm tra cố ý chọn ra các sản phẩm tốt

để kiểm tra kĩ đánh giá chất lượng

- Kỹ thuật viên ghi nhầm kết quả đo được

Sai số thô

-Sai số ngẫu nhiên do nhiều yếu tố gây ra, tác dụng rất nhỏ, không thể tách riêng ra,

vì thế không loại trừ được.

Sinh viên số 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Điểm đạt được 9 8 7 9 6 4 5 8 3

Vd: Điểm thi

Ví dụ:

Sai số hệ thống thường gặp nhất là khi làm thí nghiệm mà quên chưa chỉnh về vị trí 0,dẫn đến làm cho giá tri đo được luôn lớn hơn hoặc nhỏ hơn giá trị cần đo.

II.Khử sai số:

1.Phương pháp khử sai số thô:

+ Kiểm tra các điều kiện cơ bản có bị vi

phạm hay không

+ Sử dụng một phương pháp đánh giá, để loại bỏ hoặc giữ lại những kết quả không

bình thường Chủ yếu dựa vào bình phương trung bình σ.

Khử sai số thô khi biết σ :

2.Phương pháp khử sai số hệ thống:

• Sử dụng quy trình chẩn đoán, theo dõi và đánh

giá giống nhau để hạn chế các sai số chẩn đoán

• Chọn quần thể nghiên cứu phù hợp

• Lựa chọn chỉ số nghiên cứu và thiết kế

phù hợp.

• Hạn chế tối đa việc đối tượng từ chối tham gia

nghiên cứu hoặc bỏ cuộc giải thích rõ về mục tiêu, ý nghĩa + hỗ trợ họ một số điều kiện cần thiết

- Để khắc phục người ta đặt một hệ số hiệu chỉnh ứng

với mỗi nguyên nhân CỤ THỂ:

• Chuẩn hoá công cụ đo lường có độ chính xác cao và phải đo đi đo lại nhiều lần.

• Làm mù, phân bổ đối tượng và NCV ngẫu nhiên.

• Sử dụng nhiều nguồn thông tin đối chiếu

• Tạo cho đối tượng sự thoải mái khi cung cấp thông tin

• Không nên hỏi về sự kiện xảy ra quá lâu, quá

xa mà đối tượng không thể nhớ được nhật ký

• Sử dụng thống nhất công cụ đo lường, phương pháp tiến hành giữa các đối tượng nghiên cứu Đào tạo thống nhất các nghiên cứu viên, điều tra viên, người thu thập số liệu để thực hiện quy

trình và phương pháp giống nhau

3.Phương pháp khử sai số ngẫu nhiên:

• Ta cần thực hiện nhiều phép đo

và lấy giá trị trung bình là tốt nhất

• Cách tốt nhất để hạn chế sai số ngẫu nhiên là đảm bảo cỡ mẫu đủ lớn.

III-XÁC ĐỊNH PHÂN PHỐI CỦA KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM:

Ví dụ2:

Người ta kiểm tra 1000 sản phẩm của mỗi công nhânvà kiểm tra 200 công nhân tham gia sản xuất, ta có kết quả sau:

Vơi mức p = 0,99,có thể coi phân phối hỏng sản phẩm trên có tuân theo luật Poisson không?

Các lớp Chi tiết quan sát được Oi 54,795 54,80 54,805

Ví dụ 3:

Vấn đề đặt ra là các số liệu quan sát được có tuân theo phân phối chuẩn không?

Giải:

Tính tương tự các lớp khác ta có:

Trong quá trình thực nghiệm chúng ta có quá nhiều sai số ảnh hưởng đến kết quả thực nghiệm Vì thế phải nắm rõ từng loại sai số

và cách khắc phục chúng để

có kết quả thực nghiệm hoàn hảo nhất,

1 Xử Lý Số Liệu Thực Nghiệm Trong Kỹ Thuật-Nguyễn Doãn Ý,

chương3 Nhà xuất bản Khoa học Kỹ Thuật

2 Chuyên Đề: Sai số, nhiễu và cách khống chế-Ts Nguyễn

Văn Huy, Đại Học Y Hà Nội

3 Xử lý số liệu và kế hoạch hóa thực nghiệm-Lê Đức Ngọc,

chương 2

Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội

4 Bài giảng: xử lý kết quả thực nghiệm theo phương pháp

thống kê-Ths Trần Thị Phương Thảo, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội

5 Bài giảng Phương Pháp Số -Ts.Phan Đăng Cầu,Ths Phan

Mặc dù nhóm đã cố gắng hết sức nhưng vẫn còn nhiều hạn chế,mong thầy và các bạn góp ý để bài tiểu

luận của chúng em được hoàn chỉnh hơn