Обработка результатов
Среднее значение активностей и логарифм от среднего и равновесного рассчитать конечно смогла.Но не сходиться ответы при 0 минуте сигма(не совпадает с ответом-5
.Мы разделили смесь изотопов и измеряем их активности при 0 и 30 минутах поле окончания разделения смеси.Пробовала через формулу квадратичного отклонения S=(x-xср.)^2/n-1 где n-число наблюдений.Ничего не получается.
http://savepic.net/3390583.htm
С уважением
Личное сообщение
#11662 carbon242 :Пробовала через формулу квадратичного отклонения S=(x-xср.)^2/n-1 где n-число наблюдений.Ничего не получается.
На девяностой минуте среднее значение = 9065. Дальше надо выполнить алгоритм:
1.Находите среднее между тремя измерениями активности.
\(A_s_r = \frac{a_1 + a_2 + a_3} {3}\)
2.Находите отклонение от среднего для каждого измерения, возводите в квадрат и составляете сумму:
\( \Delta a_1 = A_s_r - A_1;.. \Delta a_2 = A_s_r - A_2;.. \Delta a_3 = A_s_r - A_3..\)
\( (\Delta a_1)^2;..(\Delta a_2)^2;..(\Delta a_3)^2;..\)
\( \Sigma a = (\Delta a_1)^2+(\Delta a_2)^2+(\Delta a_3)^2;\)
3. А вот теперь находите средне - квадратичное отклонение. Но для этого надо знать коэффициент Стьюдента t. Обычно t = 1.3
\( S = t*\sqrt {\frac{ \Sigma a} {3(3-1)}}\) 3 - число измерений.
Это и есть абсолютная погрешность Ваших трёх измерениё. Такую теорию Вам должны были изложить "Обработка прямых многократных измерений". Если Вы будете учитывать начало опыта при t=0, то тогда у Вас - 4 измерения. Сделайте всё для 4 измерений также.
http://savepic.net/3359669.htm
Все равно как-то не получается.Может я что-то не так подставляю.Заранее спасибо
#11674 carbon242 :Все равно как-то не получается.Может я что-то не так подставляю.Заранее спасибо
В расчётах при определении S у Вас 3 измерения.
\( S = t\sqrt{\frac{1764 + 400 + 3844} {3(3 - 1)}}\)
Теперь всё зависит от доверительной вероятности. Я Вам дал t = 1.3 для вероятности 0.68. Если у вас другая, то и коэффициент будет другим, что Вам говорил по этому поводу преподаватель, надо вспомнить. Для Вас подходит t = 1.8 . По моему это для вероятности 0.88 (не помню точно!).