Исследование причин возникновения "Неклассической теории погрешностей измерений". Обоснование адекватности принципов этой теории практике современных многократных наблюдений, что позволяет осуществлять анализ данных на более высоком математическом уровне.
При низкой оригинальности работы "Неклассическая теория анализа статистических данных и ее приложения", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Джеффрис объясняет следующим образом: «при n <500 трудно доказать отличие эмпирического распределение от закона Гаусса» [2], т. е. при таком числе наблюдений этот закон вполне адекватен, чем и объясняется победное шествие как КТО так и МНК на протяжении целых двухсот лет. Исследователи столкнулись с не укладывающемся в голову результатом: с увеличением числа наблюдений, даже при неизменной метрологической ситуации, ошибки измерений вовсе не стремились к закону Гаусса как к своей идеальной предельной форме, как ожидали математики, убежденные в значении центральной предельной теоремы, а подчинялись симметричным, негауссовым распределениям с существенно различными положительными эксцессами. Возник так называемый парадокс Эльясберга-Хампеля как констатация этого явления: любая непрерывная гипотеза о типе закона распределения будет неизбежно отвергнута с ростом числа наблюдений. Джеффриса: случайные, независимые погрешности наблюдений при их числе n > 500 подчиняются следующему распределению [2]: , (1) где , ? - являются соответственно параметрами положения и рассеяния, а m - характеризует степень уклонения распределения (1) от нормального закона; при распределение (1) идентично закону Гаусса. Джеффрис показал, что для независимых случайных ошибок наблюдений при неизменной метрологической ситуации, форма (1) характеризуется показателем степени m в пределах: (5) или, что тоже самое, эксцессом в таких границах: , (6) т. е. форма (1) при условии (5) является формулой наиболее желанного для исследователя распределения ошибок, в которых уже не содержится больше никакой информации, т. е. это математическая форма современного идеального вероятностного хаоса.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
