up

Основы метрологии и статистической обработки данных

The course has already started
Course registration is closed
Subscribe to news and find out the date of the next launch
  • Russian

    course language

  • от 10 до 16 недель

    course duration

  • от 4 до 7 часов в неделю

    needed to educate

  • 2 credit points

    for credit at your university

About

Курс посвящен изложению основ метрологии и статистических методов обработки результатов измерений и представления экспериментальных данных. Рассматриваются методы обработки прямых и косвенных измерений, правила представления инструментальных и случайных погрешностей, применения статистических методов оценок параметров распределений, проверки параметрических и непараметрических статистических гипотез. На примерах рассматриваются возможности использования пакета Mathcad для обработки и представления данных.

Format

Стоимость доступа к материалам курса за исключением ознакомительной части (включая тестовые материалы и возможность пройти экзамен с прокторингом и получить сертификат) составляет 3600 рублей. Для этого нужно пройти текущее тестирование не меньше чем на 60% и итоговый тест не меньше чем на 60%.

  1. А.Г Сергеев. Метрология, М.: Логос., 2005 , 272 с.
  2. Введение к «Руководству по выражению неопределенности измерения» и сопутствующим документам. Оценивание данных измерений / Пер. с англ. под науч. ред. д.т.н., проф. В.А. Слаева, д.т.н. А.Г. Чуновкиной. – СПб.: «Профессионал», 2011.
  3. Е.В. Рябева. Статистические методы обработки результатов измерений (с примерами в среде Mathcad) / М.: Буки-Веди, 2019. – 396с.
  4. R. Wilnk. Measurements Uncertainties and Probability, Cambridge University Press, 2013.
  5. B.R. Martin. Statistics for Physical Science, Elsevier, 2012.

Course program

Модуль 1. Наука метрология. Термины и определения.

Модуль 2. Случайные величины и их характеристики.

Модуль 3. Распределения случайных величин.

Модуль 4. Представление экспериментальных данных. Описательная статистика.

Модуль 5. Интервальная оценка параметров распределения.

Модуль 6. Методы расчета случайной погрешности прямых многократных измерений.

Модуль 7. Методы расчета погрешностей косвенных измерений.

Модуль 8. Проверка статических гипотез о значении параметра.

Модуль 9. Проверка гипотез о виде закона распределения.

Модуль 10. Анализ промахов в выборке.

Education results

В результате обучения по курсу слушатель будет

Знать:

  • Руководящие документы по метрологии и обработке результатов измерений, а также отечественные и международные стандарты метрологического обеспечения;
  • Основные правила и методы расчётов погрешностей и неопределенностей прямых и косвенных измерений физических величин.

Уметь:

  • Представлять результаты физического эксперимента в виде, предписанном руководящими документами;
  • Анализировать данные физического эксперимента на предмет их корректности и согласования с теоретическими представлениями;
  • Использовать аппарат теории вероятностей и математической статистики для расчёта погрешностей измерений. 

Владеть:

  • Основными средствами среды Mathcad для обработки результатов ядерно-физического эксперимента.

Education directions

Knowledge

Знать руководящие документы по метрологии и обработке результатов измерений, а также отечественные и международные стандарты метрологического обеспечения;

Знать основные правила и методы расчётов погрешностей и неопределенностей прямых и косвенных измерений физических величин.

Skills

Уметь представлять результаты физического эксперимента в виде, предписанном руководящими документами;

Уметь анализировать данные физического эксперимента на предмет их корректности и согласования с теоретическими представлениями;

Уметь использовать аппарат теории вероятностей и математической статистики для расчёта погрешностей измерений.

Abilities

Владеть основными средствами среды Mathcad для обработки результатов ядерно-физического эксперимента.

Рябева Елена Васильевна

Кандидат физико-математических наук
Position: Доцент кафедры прикладной ядерной физики НИЯУ МИФИ

Урупа Илья Викторович


Position: Ассистент НИЯУ МИФИ

Similar courses