Tài liệu Chương X: XỬ LÝ KẾT QUẢ ĐO docx

Chương X XỬ LÝ KẾT QUẢ ĐO- Khi thực hiện một phép đo, cho dù dụng cụ đo có chính xác đến mức nào, phương pháp đo có hợp lý đến đâu, người đo có cẩn thận đến mức nào thì kết quả đo nhận đ

Chương X XỬ LÝ KẾT QUẢ ĐO

- Khi thực hiện một phép đo, cho dù dụng cụ đo có chính xác đến mức nào, phương pháp đo có hợp lý đến đâu, người đo có cẩn thận đến mức nào thì kết quả đo nhận được cũng chỉ là một đại lượng gần đúng với kích thước thực của nó Bên cạnh đó, sau mỗi lần đo sẽ cho một kết quả đo nhận được là khác nhau

- Sự sai khác giữa kết quả đo nhận được từ giá trị chỉ thị trên dụng cụ đo với giá trị thực của nó được gọi là sai số đo ∆x

∆x = x – Q

Trong đó: ∆x – sai số đo

x – giá trị chỉ thị trên dụng cụ đo

Q – giá trị thực của đại lượng đo

- Khi ∆x càng bé, độ chính xác của phép đo càng cao, phản ánh mức đọ gần đúng của kết quả đo với giá trị thực của nó càng cao

- Trong sai số đo ∆x bao gồm hai thành phần: sai số ngẫu nhiên và sai số hệ thống

-10.1 – Sai số ngẫu nhiên và các thông số đặc trưng

10.1.1 - Khái niệm về sai số ngẫu nhiên

- Sai số ngẫu nhiên là loại sai số do những nguyên nhân có tính chất ngẫu nhiên gây ra, khi đó không biết chắc được nguyên nhân gây ra sai số, độ lớn, dấu và cả quy luật biến thiên của nó

- Sai số ngẫu nhiên xuất hiện do nhiều yếu tố ngẫu nhiên xảy ra trong quá trình đo: ảnh hưởng do sự không đồng nhất về lực đo, ảnh hưởng của khe hở giữa các chi tiết của dụng

cụ đo, do mỗi dụng cụ đo đều có sự sai số về hình dáng và vị trí giữa các khâu trong dụng

cụ đo, do sự không chính xác của việc gá đặt chi tiết so với thiết bị đo

- Thành phần sai số ngẫu nhiên là thành phần quyết định độ chính xác đạt được cuả phép

đo Nó tồn tại trong mọi phép đo và không loại trừ được Tuy nhiên, bằng lý thuyết của xác suất thống kê có thể xác định được ảnh hưởng của loại sai số này và có thể giảm ảnh hưởng của chúng vào kết quả đo

ta tiến hành hàng loạt phép đo lặp lại trong cùng một điều kiện đo Sau khi so sánh các thực nghịêm, phân tích tính chất các phép thử, có thể rút ra các nhận xét sau:

+) Trong cùng một điều kiện đo nhất định, trị số tuyệt đối của sai số ngẫu nhiên không vượt quá một giới hạn nhất định

+) Sai số có trị tuyệt đối nhỏ có cơ hội xuất hiện nhiều hơn các sai số có trị tuyệt đối lớn

+) Các sai số có trị tuyệt đối bằng nhau có cơ hội xuất hiện như nhau

- Dựa vào 3 tính chất trên ta có thể nghiên cứu quy luật phân phối của sai số ngẫu nhiên, tính toán được các trị số giới hạn của sai số thông qua việc tính toán các thông số đặc trưng của phân bố

10.1.2 - Các thông số đặc trưng

+) Các giá trị chỉ thị kết quả đo: x1 , x2 , , xn sau n lần đo

+) Giá trị thực của đại lượng đo: Q

+) Giá trị trung bình của loạt đo: X

+) Số lần đo trong loạt: n

+) Số loạt đo: k

− Sai số trong ngành chế tạo máy tuân theo quy luật phân

bố chuẩn Để biểu diễn trung tâm phân bố người ta sử dụng giá trị trung bình số học hay

còn gọi là kỳ vọng toán học là giá trị tin cậy nhất:

[ ]

n i

x x

X

=

+ + +

- Nếu không có sai số hệ thống thì X chính là giá trị thực của x (Q)

− Sau mỗi lần đo xi khi chỉ xét đến thành phần sai số ngẫu nhiên ta có một sai số đo so với Q, - kí hiệu δ được gọi là sai số dư của lần đo i:

δi = xi - Q (*)

δ1 , δ2 , , δn

[ ]

n i

→∞

- Khi đó sai số trung bình xác định theo công thức:

[ ]

n

δ

Từ công thức (*) ta có thể viết được: xi = Q - δi Lấy tổng n giá trị này ta có:

[xi] = n.Q - [δi]

Chia cả 2 vế cho n ta có: [ ]

n Q

X = − δ

Nhận thấy rằng khi n →∞ thì [ ]

n

δ

→ 0 ↔ X →Q Vậy khi số lần đo n là lớn thì giá trị trung bình của loạt kết quả đo sẽ tiến tới giá trị thực của đại lượng cần đo

163

- Trong kỹ thuật, để đánh giá độ phân tán của phép đo, ta dùng chỉ tiêu sai lệch bình phương của đại lượng đo x:

n n

n

i

i

=

= +

+ +

2 2

2 2

2

δ δ

- Khi tiến hành n phép đo, ta có thể ghép nhóm các số liệu giống nhau (k nhóm) Khi đó ta có:

2 2

2 21 2

1 1 2 2

2 2

2 1

n

m n

m n

m n

m m

m

δ δ

δ δ

δ δ

∑

=

= +

+ +

i

i i k

p p

p

1

2 2

2 2 2

2 1

trong đó: pi = mi/n - tần suất xuất hiện các kích thước rơi vào khu vực có sai số là δi

σ - độ sai lệch bình phương trung bình: đặc trưng cho mức độ phân tán của kích thước quanh giá trị trung bình và dùng để xác định độ đo của độ phân tán

Trên cơ sở 2 đại lượng X , σ xây dựng được quy luật phân bố sai số đo như sau (đường

số 1):

y1max

2 max y

σ 1 2

σ

X

1

Hình 10.1

- Nhận thấy đường cong trơn biểu diễn bằng hàm y = f(δ) được gọi là hàm mật độ xác suất hay còn gọi là hàm phân bố chuẩn Gauss có phương trình mô tả:

2 2

2

2

1 δσ

σ π

−

y

+) Hàm đạt cực đại tại δ = 0,

π

1

max =

y

+) Khi σ giảm, ymax sẽ tăng, nghĩa là khi σ nhỏ, mật độ xác suất sẽ tăng, chứng tỏ phép

đo có độ chính xác cao Do đó, σ được dùng làm một chỉ tiêu đánh giá độ chính xác khi đo

+) Hàm đạt điểm uốn tại δ = ±σ, nghĩa là σ cũng là cũng là một trị số sai số, có thể xác định được trên trục kích thước, có thứ nguyên của đại lượng đo Khi σ tăng, đường cong

sẽ thấp và doãng rộng ra Khi σ giảm đường cong sẽ cao và hẹp lại σ đặc trưng cho mức

độ phân tán của kích thước quanh giá trị trung bình và dùng làm thông số đo mức độ phân tán Vì thế, σ còn được gọi là sai số chuẩn

- Thực chất của quá trình đang khảo sát là ước lượng điểm bao gồm xác định X ,

σ , n Khi đó chỉ cho biết khoảng mà giá trị thực nằm trong đó chứ không cho biết xác suất giá trị thực nằm trong đó là bao nhiêu

- Khi số lần đo n → ∞, khi đó đại lượng ngẫu nhiên x tuân theo quy luật phân bố chuẩn, khoảng đáng tin cậy khi đó được định nghĩa: ∆x = K σX

Với k - hệ số phụ thuộc độ tin cậy P( xác suất tin cậy)

- Thực tế thì n thường 2 ≤ n ≤ 20 do đó x tuân theo quy luật phân bố Student trong đó ∆x = hst - σX Khi đó kết quả đo được tính: x = X ±∆x

10.2 – Sai số hệ thống và các phương pháp khắc phục sai số hệ thống

10.2.1 - Khái niệm về sai số hệ thống

- Là thành phần sai số của phép đo có giá trị không đổi hoặc thay đổi có quy luật khi đo nhiều lần 1 đại lượng đo

- Sai số hệ thống hoặc làm tăng kết quả của một phép đo hoặc giảm kết quả xuống cùng một trị số

+) Trong quá trình tiến hành đo lường và kiểm tra chi tiết, nếu đồ gá kiểm tra tồn tại sai số (εđg) sẽ làm cho kích thước thực của chi tiết gia công sẽ thay đổi một đại lượng đúng bằng sai số do đồ gá gây ra

- Nguyên nhân gây ra sai số hệ thống thường do: nguyên tắc đo, chuẩn đo, chuẩn gá hoặc dụng cụ đo

- Trong mỗi phép đo khó tránh khỏi có sai số hệ thống trong kết quả đo, là do những nguyên nhân không thể khắc phục hết được Đặc biệt trong nhiều trường hợp sai số

hệ thống có giá trị lớn hơn cả thông số độ chính xác của chi tiết gia công tính được

- Do các nguyên nhân gây ra sai số, sai số hệ thống có các quy luật biến thiên khác nhau và có thể chia ra làm hai nhóm:

+) Sai số hệ thống không đổi: là sai số có trị số không đổi trong một điều kiện đo nhất định trong suốt miềh đo Ví dụ: sai số điểm "0" của dụng cụ đo, sai số của mẫu đo, sai số mẫu điều chỉnh

165

+) Sai số hệ thống biến đổi: là sai số hệ thống có giá trị thay đổi trong phạm vi đo Ví dụ: sai số tay đòn, sai số bước răng, bước ren trong cơ cấu truyền động, do độ lệch tâm của các khâu quay

- Do đặc điểm của sai số hệ thống dẫn tới ảnh hưởng của nó tới quy luật phân bố ngẫu nhiên cũng khác nhau

10.2.2 - Phương pháp khắc phục sai số hệ thống

- Vì thành phần sai số hệ thống có giá trị khá lớn mà lại chủ động nắm được nên phải loại

bỏ ra khỏi kết quả đo

- Với thành phần sai số hệ thống, bằng nhiều biện pháp khác nhau có thể chủ động nắm được nguyên nhân gây ra sai số, trị số, dấu, quy luật xuất hiện và đề ra phương pháp khử +) Ví dụ: việc loại trừ sai số hệ thống có thể tiến hành bằng việc quan sát cùng một đại lượng bằng nhiều phương pháp khác nhau hoặc quan sát một vài mẫu của một vài đại lượng đã biết, dùng cùng một loại dụng cụ đo trước khi sử dụng

- Từ đó ta đề ra một số phương pháp như sau:

* Phương pháp hiệu chỉnh

- Khi chủ động nắm được trị số và dấu của sai số tại miền đo xác định, để khắc phục người ta dùng phương pháp này Quá trình hiệu chỉnh được tiến hành bằng cách đưa vào một lượng điều chỉnh hay một hệ số hiệu chỉnh ( đại lượng bù) của sai số tại miền đo tương ứng

- Phương pháp này thừng được áp dụng cho sai số hệ thống không đổi, thường do chế tạo, lắp ráp và điều chỉnh gây ra Thường trị số sai số và dấu của nó được ghi trong phiếu kiểm định xuất xưởng của dụng cụ đo

* Phương pháp so sánh với mẫu:

- Phương pháp này được sử dụng khi tiến hành đo so sánh Đại lượng đo được đem so sánh với đại lượng mẫu có cùng kích thước nhưng có độ chính xác cao hơn Kết quả đo cho sai lệch tuyệt đối giữa kích thước đo với kích thước mẫu Như vậy trong cùng một điều kiện đo, mọi yếu tố có thể ảnh hưởng tới kết quả đo của chi tiết đo và mẫu là như nhau, do đó trong kết quả cuối cùng sai số sẽ được khử Với phương pháp này các sai số

do vị trí cơ cấu, do điều kiện đo sẽ được loại trừ

* Phương pháp bù:

- Do có thể phân tích được nguyên nhân xuất hiện sai số, nắm được quy luật biến thiên của nó ta có thể tạo ra quy trình đo, sử dụng các thủ thuật đo để sao cho sai số được xuất hiện với dấu trái nhau trong các lần đo và do đó trong kết quả cuối cùng sai số hệ thống sẽ được loại trừ

- Có các phương pháp bù khác nhau theo nguyên nhân và theo quy luật xuất hiện sai số:

+) Bù theo dấu của sai số: là phương pháp bù dựa vào phương tác dụng của sai số để có thủ thuật đo thích hợp

+) Bù theo nguyên nhân gây ra sai số: khi chủ động nắm được nguyên nhân gây ra sai số:

do đặc tính phi tuyến của cơ cấu có thể thiết kế đưa vào các khâu bù sai số nhằm làm tuyến tính hóa đường đặc tính của chuyển đổi như dùng khâu bù có đặc tính ngược như sin

- sin ngược, tang - tang ngược, sin - tang hoặc dùng các chuyển đổi kiểu vi sai

+) Phương pháp nửa chu kỳ: thường áp dụng cho các sai số có chu kỳ bằng cách tìm điểm đặt quan sát đọc số thích hợp để trong kết quả tính toán các sai số chu kỳ sẽ khử nhau Ví dụ: trong hệ thống đo góc, để tránh sai số do độ lệch tâm của bảng chia với tâm quay kim chỉ thị, ta bố trí 2 cơ cấu đọc số lệch nhau 1800 để loại được sai số chu kỳ gặp phải do độ lệch tâm gây ra

10.3 – Sai số thô và các chỉ tiêu loại sai số thô:

10.3.1 - Khái niệm về sai số thô

- Sai số thô là loại sai số mà giá trị lớn hơn hẳn các giá trị thông thường và nằm ngoài quy luật xuất hiện của sai số đo

- Nguyên nhân: do đọc nhầm, ghi nhầm, do các đột xuất xuất hiện trong điều kiện đo

như: kẹp cơ cấu, điện áp tăng giảm đột ngột

- Việc có loại hay không số liệu mang sai số thô ảnh hưởng rất lớn đến độ chính xác của kết quả đo Vì vậy ta gọi giá trị nhảy là giá trị nghi ngờ và phải có biện pháp để kiểm tra sự nghi ngờ này Khi đó người ta đưa ra các chỉ tiêu khác nhau tùy theo yêu cầu về độ tin cậy của việc đánh giá để loại bỏ các số liệu nghi ngờ mang sai số thô

10.3.2 - Các chỉ tiêu loại trừ sai số thô

a/ Chỉ tiêu 3σ

- Trong loạt số liệu đo x1, x2, , xk, , xn, nếu xk là số liệu nghi ngờ, với sai lệch giới hạn cho trước ε = 3σ, xác xuất làm sai lệch vk = xk - X > ε là: P( xk−X > 3σ)

= 0,27% là không đáng kể, thì khi đó hầu hết như chắc chắn xk không nằm trong quy luật phân bố của sai số Như vậy, các giá trị xk có vk > ε= 3σ đều bị loại khỏi bảng số liệu với

độ tin cậy là 99,73 %

* Phương pháp tiến hành kiểm tra theo chỉ tiêu 3σ.

- Tạm bỏ xk ra khỏi bảng số liệu, tínhX và σ với số liệu còn lại Chẳng hạn, nếu ta nghi ngờ số liệu xk trong tập số liệu đo thì:

X =

1

1

1

−

∑−

=

n

n

2

1 1

2

−

= ∑ −−

=

n i

n

i x

X x

σ

Tính: ε = 3σ và vk = xk - X

- So sánh vk với ε: nếu vk > ε thì vk là sai số thô, vk bị loại bỏ nếu vk < ε thì vk

là sai số thông thường, xk không mang sai số thô và phải đưa lại vào tập số liệu để tính lại

X và σx với cả n số liệu

b/ Chỉ tiêu Sovino:

167

- Tương tự như trên, nếu ta qui định một sai lệch giới hạn cho phép ε = zσ thì khi xk có mang sai số nếu có vk = xk - X > zσ, xác suất xuất hiện xk ngoài phạm vi cho phép sẽ là β với:

β = 1 - 2Φ(z) = n k

Với:

+) α = 2Φ(z) – là xác suất để x xuất hiện trong phạm vi cho phép ± ε = ± z σ

n

k

- nhỏ tùy ý quy định

Thường số lần đo n ≥ 20, chọn k = 12 thì coi xác suất n k = 1n= 0

- Thông thường người ta quy định β=

n

k

theo yêu cầu về độ tin cậy của phép

đo, chính là α = 2Φ(z), từ đó, suy ra sai số lần đo cần thiết n để đảm bảo độ chính xác của phép đo

- Sôvinô lập ra bảng quan hệ giữa khoảng tin cậy ε = zσ với số lần đo n trong bảng 3-5 làm chỉ tiêu loại số liệu mang sai số thô

- Phương pháp kiểm tra sai số theo chỉ tiêu Sôvinô: tiến hành tạm tính x và σ

với tập số liệu còn lại; tính vk = xk - X Dựa vào số lần đo còn lại n = n1 tra bảng ứng với dòng có n = n1 xác định được trị số z tiêu chuẩn So sánh zk với z Nếu zk > z thì số liệu xk

có mang sai số thô và cần được loại bỏ khỏi bảng số liệu

Bảng chỉ tiêu Sôvinô

n

z =

σ

z =

σ

ε

5 6 7 8 9 10 12 14 16 18

1,68 1,73 1.79 1,86 1,92 1,96 2,03 2,10 2,16 2,20

20 22 24 26 30 40 50 100 200 500

2,24 2,28 2,31 2,35 2,39 2,50 2,58 2,80 3,02 2,29

c/ Chỉ tiêu Romanopxki:

- Hai chỉ tiêu loại sai số thô nêu trên chỉ chính xác khi số lần đo lớn Với số lần đo nhỏ, tham số độ phân tán thực nghiệm không đủ độ chính xác khi đại diện cho độ phân tán chung nên không thể dùng hai chỉ tiêu trên Trong trường hợp này người ta dùng hàm mật

độ Studient f = S (t, k) để mô tả phân bố của biến ngẫu nhiên có dung lượng bé

- Giả sử ta có x1, x2, , xk, , xn

Nếu xn là số liệu nghi ngờ, tạm bỏ xk và tính:

X =

1

1

1

−

∑−

=

n

n

i xi; σX = ( )

2

1 1

2

−

∑ −=−

n i

n

i x X

Sau đó khảo sát sai lệch vk = xk - X Khi chuẩn hoá thành tham số phân bố Studient, có:

t =

σ x

k X

x

∆

−

=

σ x k

v

∆

vi = ∆xi = xk - X D(vi) = D(∆xi) = D(x1) + D(X )

x

∆ = σ2

x+

n

x

σ2 Suy ra:

σ∆x =

n

n 1− .σx

Trị số t là một tham số của hàm phân phối Studient S(t, k), với k = n-1 gọi là số bậc tự

do của phân phối Dùng tích phân hàm S(t, k) có thể tính được xác xuất làm xuất hiện vk là sai số thô nếu quy định phạm vi sai số giới hạn cho phép:

±εβ = ± tβ σ∆x P( xk−X ≥εβ) = 1 - 2Φ(t, k) = β

Vậy: β = P( xk−X ≥εβ) = 1 - 2 S t k dt

t

∫β

0

) , (

Nếu ta ký hiệu:

t =

σ x

k

v

∆

; tβ = σε β

β

x

; t’

β =

σ εβx

Suy ra t’

β để tránh phải phân tích σ∆x khi đó:

t’

β =

n

n

tβ +1

→ tβ = tβ σ∆ x = t’

β σx Và: β = P( xk−X ≥εβ) = 2 S dt

t k

t

∫

+∞

β (1, )

Nghĩa là có thể xác định được phạm vi ±εβ để vk là sai số thô ứng với số lần đo n và xác xuất loại bỏ cho trước β

10.4 - Xử lý kết quả đo gián tiếp:

- Trong thực tế phương pháp đo gián tiếp được ứng dụng rộng rãi hơn Khi đó phương trình biểu diễn quan hệ giữa đại lượng cần đo và các đại lượng được đo trực tiếp

x1, x2, , xm là: y= f(x1, x2, , xm)

- Vì các đại lượng xi là các đại lượng được đo trực tiếp, xi được biểu diễn thông qua Xi và ∆Xi là các sai số của chúng, được đo qua độ chính xác khi đo σx Độ lớn

169

của ∆Xi phụ thuộc vào độ chính xác khi đo và số lần đo n Bài toán cần đặt ra là xác định mối quan hệ giữa Xi , ∆Xi và các tham số phân bố của đại lượng đo gián tiếp Y và σy

10.4.1 - Bài toán thuận

- Nội dung bài toán: với các kết quả đo trực tiếp ta có x1, x2, , xm tương ứng với độ chính xác khi đo σ1, σ2, , σm Cần xác định kết quả đo gián tiếp Y và σy

- Để giải bài toán thuận, ta áp dụng công thức Taylor tính sai số của hàm số theo sai số của đối số: y= f(x1, x2, , xm)

∑

=

∆

∂

∂

=

∆

∂

∂ + +

∆

∂

∂ +

∆

∂

∂

=

∆

∆

∆

=

i

i i

m m

x

f x

x

f x

x

f x x

f x

x x f y

1

2 2

1 1 2

(

- Giả sử rằng mỗi đại lượng xi được đo n lần Khi đó:

yj = y + ∆yj với j=1 ÷ n

Vậy yj= f(x1, x2, , xm) + ∑

=

∆

∂

∂

m

i

ij i

x x

f

1

m

n

j

x

f n

∂

∂ +

∑

= =

=

n

1

j 1 m

2 1 1

) x ., , x , f(x

- Dựa vào tính chất giao hoán của phép cộng, có:

∑ ∑

∑

=

∆

∂

∂ +

1

m 2

1 1

) x , , x , f(x

j

ij i

n

j

x

f n

y

- Chia cả 2 vế cho n ta có:

n

y y

n

j j

∑

=

= 1 ;

n

x

n

j ij

x i

∑

=

∆

= 1 λ

∑

= ∂

∂ +

=

1 i m 2

1, x , , x )

f(x

i x i

x

f

y = f(x1 + λ1, x2 + λ2, , xm + λm) Trong đó λxi là sai số trung bình và λxi = Xi - xi→ xi + λxi = Xi

Khi đó ta có: y = f(X1, X2, , Xm ) = f( Xi )

- Từ đó ta có kết luận rằng: " Muốn tính giá trị trung bình của giá trị đo gián tiếp ta chỉ việc thay giá trị trung bình của các đại lượng đo trực tiếp vào phương trình quan

hệ giữa chúng với nhau"

Để xác định độ chính xác của các đại lượng đo gián tiếp, xuất phát từ công thức tính sai số

m j

j

x

f x

x

f x

x

f

∂

∂ + +

∆

∂

∂ +

∆

∂

∂

=

2

1 1

(*)

với

1

1 2

−

= ∑

=

n

y

n j j Y

λ σ

Bình phương 2 vế (*) rồi lập tổng với ∆ ∆ =0

∂

∂

∂

∂

∑ i k

k i

x x x

f x

f

theo tímh chất 3 của sai số với

i # k Ta có:

∑

∑

∑









∂

∂ + +

∆









∂

∂ +

∆









∂

∂

=

∆

=

2

2 2

2 2

2

2 1 2

1 1

m j

j n

j

x

f x

x

f x

x

f y

- Chia cả 2 vế cho (n-1):

1 1

2 2

−

∆

= ∑

=

n

y

n

j j Y

1 1

2 2

−

∆

=∑

=

n

x

n j ij xi

σ

2

1

2 2

1

= ∂ 

∂

=









∂

∂ + +









∂

∂

=

i

x i

x m x

x

f x

f x

f

σ σ

σ σ

10.4.1 - Bài toán nghịch

- Nội dung bài toán: với độ chính xác yêu cầu trước của đại lượng đo gián tiếp, xác định độ chính xác cần thiết của các đại lượng đo trực tiếp đểđảm bảo yêu cầu của đại lượng đo Sau đó tiến hành chọn dụng cụ đo hợp lý thỏa mãn độ chính xác yêu cầu của phép đo

- Xuất phát từ quan hệ của đại lượng cần đo y và các đại lượng đo trực tiếp xi

ta có:

2

1

∑

= ∂ 

∂

i

x i

x

f

σ

- Trong đó σY - chỉ tiêu chính xác yêu cầu cho trước Khi đó cần xác định các chỉ tiêu σxi của các đại lượng đo trực tiếp Ta chỉ có một phương trình quan hệ mà số ẩn cần xác định là m > 1

- Để giải quyết bài toán, cần giả thiết về sự cân bằng tác dụng: "ảnh hưởng của

độ chính xác các đại lượng đo trực tiếp đến độ chính xác các đại lượng đo gián tiếp là như nhau", nghĩa là:

S x

f x

f x

f

m x m x

∂

∂

=

=

∂

∂

=

∂

2 1

2 1

- Như vậy thông số nào có hệ số ảnh hưởng lớn thì cần đo với độ chính xác cao hơn Từ đó thay vào công thức (*):

2 2

1

mS x

f

m

i

x i









∂

∂

=

σ σ

171