Каковы ключевые принципы обработки данных с учетом погрешностей при проведении экспериментов?

Некоторые ключевые принципы обработки данных с учётом погрешностей при проведении экспериментов:

• Повторение измерений. leto.mipt.ru ogrevinskaya.narod.ru Чтобы избежать промахов, любое измерение необходимо повторять несколько раз. leto.mipt.ru Случайная составляющая погрешности убывает пропорционально корню из числа независимо сделанных измерений. leto.mipt.ru
• Учёт систематических погрешностей. leto.mipt.ru Чтобы оценить их величину, нужно учесть паспортную точность приборов, проанализировать особенности методики измерения и, по возможности, провести контрольные опыты. leto.mipt.ru
• Исключение грубых погрешностей. etu.ru Такие погрешности значительно превышают погрешности большинства результатов наблюдений. etu.ru Их обнаруживают статистическими методами и соответствующие результаты измерений исключают из рассмотрения. etu.ru
• Обработка случайных погрешностей. ogrevinskaya.narod.ru Случайные погрешности нельзя устранить, но с помощью статистических методов можно учесть их влияние на оценку истинного значения измеряемой величины. etu.ru
• Оценка относительной погрешности. fiz.1sept.ru Качество проведённого эксперимента оценивают по относительной погрешности его результата. fiz.1sept.ru
• Использование правила пренебрежения погрешностями. fiz.1sept.ru Если при сложении относительных погрешностей видно, что погрешность некоторых измерений в 5–7 раз меньше, чем погрешности других измерений, то ею можно пренебречь. fiz.1sept.ru