ក្នុងករណីទូទៅនីតិវិធីសម្រាប់ដំណើរការលទ្ធផលនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់មានដូចខាងក្រោម (វាត្រូវបានសន្មត់ថាមិនមានកំហុសជាប្រព័ន្ធទេ) ។

ករណីទី១ចំនួននៃការវាស់វែងគឺតិចជាងប្រាំ។

1) យោងតាមរូបមន្ត (6) លទ្ធផលជាមធ្យមត្រូវបានរកឃើញ xកំណត់ជាមធ្យមនព្វន្ធនៃលទ្ធផលនៃការវាស់វែងទាំងអស់ i.e.

2) យោងតាមរូបមន្ត (12) កំហុសដាច់ខាតនៃការវាស់វែងបុគ្គលត្រូវបានគណនា

.

3) យោងតាមរូបមន្ត (14) កំហុសដាច់ខាតជាមធ្យមត្រូវបានកំណត់

.

4) យោងតាមរូបមន្ត (15) កំហុសទាក់ទងជាមធ្យមនៃលទ្ធផលរង្វាស់ត្រូវបានគណនា

.

៥) កត់ត្រាលទ្ធផលចុងក្រោយក្នុងទម្រង់ខាងក្រោម៖

, នៅ
.

ករណីទី២. ចំនួននៃការវាស់វែងគឺលើសពីប្រាំ។

1) យោងតាមរូបមន្ត (6) លទ្ធផលជាមធ្យមត្រូវបានរកឃើញ

.

2) យោងតាមរូបមន្ត (12) កំហុសដាច់ខាតនៃការវាស់វែងបុគ្គលត្រូវបានកំណត់

.

3) យោងតាមរូបមន្ត (7) កំហុសការ៉េមធ្យមនៃការវាស់វែងតែមួយត្រូវបានគណនា

.

4) គណនាគម្លាតស្តង់ដារសម្រាប់តម្លៃមធ្យមនៃតម្លៃវាស់ដោយរូបមន្ត (9) ។

.

5) លទ្ធផលចុងក្រោយត្រូវបានកត់ត្រាក្នុងទម្រង់ខាងក្រោម

.

ពេលខ្លះកំហុសក្នុងការវាស់វែងចៃដន្យអាចប្រែជាតិចជាងតម្លៃដែលឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ (ឧបករណ៍) អាចចុះឈ្មោះបាន។ ក្នុងករណីនេះសម្រាប់ចំនួននៃការវាស់វែងណាមួយលទ្ធផលដូចគ្នាត្រូវបានទទួល។ ក្នុងករណីបែបនេះជាកំហុសដាច់ខាតជាមធ្យម
យកការបែងចែកខ្នាតពាក់កណ្តាលនៃឧបករណ៍ (ឧបករណ៍) ។ តម្លៃនេះជួនកាលត្រូវបានគេហៅថាការកំណត់ ឬកំហុសឧបករណ៍ ហើយត្រូវបានតំណាង
(សម្រាប់ឧបករណ៍ vernier និងនាឡិកាបញ្ឈប់
ស្មើនឹងភាពត្រឹមត្រូវនៃឧបករណ៍) ។

ការវាយតម្លៃភាពជឿជាក់នៃលទ្ធផលនៃការវាស់វែង

នៅក្នុងការពិសោធន៍ណាមួយ ចំនួននៃការវាស់វែងនៃបរិមាណរូបវន្តគឺតែងតែមានកម្រិតសម្រាប់ហេតុផលមួយឬមួយផ្សេងទៀត។ ដល់កំណត់ ជាមួយនេះអាចជាភារកិច្ចវាយតម្លៃភាពជឿជាក់នៃលទ្ធផល។ នៅក្នុងពាក្យផ្សេងទៀត, កំណត់ជាមួយនឹងប្រូបាប៊ីលីតេអ្វីដែលវាអាចត្រូវបានអះអាងថាកំហុសដែលបានធ្វើឡើងក្នុងករណីនេះមិនលើសពីតម្លៃដែលបានកំណត់ទុកជាមុនε។ ប្រូបាប៊ីលីតេនេះត្រូវបានគេហៅថាប្រូបាប៊ីលីតេទំនុកចិត្ត។ ចូរយើងសម្គាល់វាដោយអក្សរ។

បញ្ហាបញ្ច្រាសក៏អាចត្រូវបានគេដាក់ផងដែរ: ដើម្បីកំណត់ព្រំដែននៃចន្លោះពេល
ដូច្នេះជាមួយនឹងប្រូបាប៊ីលីតេដែលបានផ្តល់ឱ្យ វាអាចត្រូវបានអះអាងថាជាតម្លៃពិតនៃការវាស់វែងនៃបរិមាណ នឹងមិនហួសពីការកំណត់ ដែលហៅថាចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត

ចន្លោះពេលទំនុកចិត្តកំណត់លក្ខណៈភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផលដែលទទួលបាន ហើយចន្លោះពេលទំនុកចិត្តបង្ហាញពីភាពជឿជាក់របស់វា។ វិធីសាស្រ្តក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាក្រុមទាំងពីរនេះអាចរកបាន ហើយត្រូវបានបង្កើតឡើងជាពិសេសសម្រាប់ករណីនៅពេលដែលកំហុសនៃការវាស់វែងត្រូវបានចែកចាយដោយយោងទៅតាមច្បាប់ធម្មតា។ ទ្រឹស្តីប្រូបាប៊ីលីតេក៏ផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តសម្រាប់កំណត់ចំនួននៃការពិសោធន៍ (ការវាស់វែងម្តងហើយម្តងទៀត) ដែលផ្តល់នូវភាពត្រឹមត្រូវនិងភាពជឿជាក់នៃលទ្ធផលរំពឹងទុក។ នៅក្នុងការងារនេះ វិធីសាស្រ្តទាំងនេះមិនត្រូវបានគេពិចារណាទេ (យើងនឹងដាក់កម្រិតខ្លួនយើងក្នុងការលើកឡើងពួកគេ) ដោយសារតែភារកិច្ចបែបនេះជាធម្មតាមិនត្រូវបានដាក់នៅពេលអនុវត្តការងារមន្ទីរពិសោធន៍។

ការចាប់អារម្មណ៍ជាពិសេសគឺករណីនៃការវាយតម្លៃភាពជឿជាក់នៃលទ្ធផលនៃការវាស់វែងនៃបរិមាណរូបវន្តជាមួយនឹងចំនួនតិចតួចបំផុតនៃការវាស់វែងម្តងហើយម្តងទៀត។ ឧទាហរណ៍,
. នេះគឺពិតជាករណីដែលយើងជួបជាញឹកញាប់នៅក្នុងការអនុវត្តការងារមន្ទីរពិសោធន៍ក្នុងរូបវិទ្យា។ នៅពេលដោះស្រាយបញ្ហាប្រភេទនេះ វាត្រូវបានណែនាំឱ្យប្រើវិធីសាស្ត្រដោយផ្អែកលើការចែកចាយរបស់សិស្ស (ច្បាប់)។

សម្រាប់ភាពងាយស្រួលនៃការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៃវិធីសាស្រ្តដែលកំពុងពិចារណា មានតារាងដែលអ្នកអាចកំណត់ចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត
ដែលត្រូវគ្នាទៅនឹងកម្រិតទំនុកចិត្តដែលបានផ្តល់ឱ្យ ឬដោះស្រាយបញ្ហាបញ្ច្រាស។

ខាងក្រោមនេះគឺជាផ្នែកនៃតារាងដែលបានរៀបរាប់ដែលអាចត្រូវបានទាមទារនៅពេលវាយតម្លៃលទ្ធផលនៃការវាស់វែងនៅក្នុងថ្នាក់មន្ទីរពិសោធន៍។

ជាឧទាហរណ៍សូមឱ្យផលិត ការវាស់វែងស្មើគ្នា (ក្រោមលក្ខខណ្ឌដូចគ្នា) នៃបរិមាណរូបវន្តមួយចំនួន និងគណនាតម្លៃមធ្យមរបស់វា។ . វាត្រូវបានទាមទារដើម្បីស្វែងរកចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត ដែលត្រូវគ្នាទៅនឹងកម្រិតទំនុកចិត្តដែលបានផ្តល់ឱ្យ . ជាទូទៅបញ្ហាត្រូវបានដោះស្រាយតាមវិធីខាងក្រោម។

យោងតាមរូបមន្តដោយគិតគូរ (7) គណនា

បន្ទាប់មកសម្រាប់តម្លៃដែលបានផ្តល់ឱ្យ នហើយស្វែងរកតាមតារាង (តារាងទី 2) តម្លៃ . តម្លៃដែលអ្នកកំពុងស្វែងរកត្រូវបានគណនាដោយផ្អែកលើរូបមន្ត

(16)

នៅពេលដោះស្រាយបញ្ហាបញ្ច្រាស ប៉ារ៉ាម៉ែត្រត្រូវបានគណនាដំបូងដោយប្រើរូបមន្ត (16) ។ តម្លៃដែលចង់បាននៃប្រូបាប៊ីលីតេនៃទំនុកចិត្តគឺត្រូវបានយកចេញពីតារាង (តារាងទី 3) សម្រាប់លេខដែលបានផ្តល់ឱ្យ និងប៉ារ៉ាម៉ែត្រគណនា .

តារាង 2 ។តម្លៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រសម្រាប់ចំនួនពិសោធន៍ដែលបានផ្តល់ឱ្យ

និងកម្រិតទំនុកចិត្ត

តារាងទី 3តម្លៃនៃប្រូបាប៊ីលីតេនៃទំនុកចិត្តសម្រាប់ចំនួននៃការពិសោធន៍ដែលបានផ្តល់ឱ្យ ននិងប៉ារ៉ាម៉ែត្រ ε

ដើម្បីកាត់បន្ថយឥទ្ធិពលនៃកំហុសចៃដន្យ វាចាំបាច់ក្នុងការវាស់វែងតម្លៃនេះច្រើនដង។ ឧបមាថាយើងកំពុងវាស់តម្លៃ x ។ ជាលទ្ធផលនៃការវាស់វែងយើងទទួលបានតម្លៃដូចខាងក្រោម:

x1, x2, x3, ... xn ។ (2)

ស៊េរីនៃតម្លៃ x នេះត្រូវបានគេហៅថាគំរូ។ មានគំរូបែបនេះ យើងអាចវាយតម្លៃលទ្ធផលរង្វាស់។ យើងនឹងសម្គាល់តម្លៃដែលនឹងជាការប៉ាន់ស្មានបែបនេះ។ ប៉ុន្តែដោយសារតម្លៃវាយតម្លៃនៃលទ្ធផលរង្វាស់នេះនឹងមិនតំណាងឱ្យតម្លៃពិតនៃបរិមាណដែលបានវាស់វែងនោះ ចាំបាច់ត្រូវប៉ាន់ប្រមាណកំហុសរបស់វា។ អនុញ្ញាតឱ្យយើងសន្មតថាយើងអាចកំណត់ការប៉ាន់ស្មាននៃកំហុស Δx ។ ក្នុងករណីនេះ យើងអាចសរសេរលទ្ធផលរង្វាស់ជាទម្រង់

ដោយសារតម្លៃប៉ាន់ស្មាននៃលទ្ធផលរង្វាស់ និងកំហុស Dx មិនត្រឹមត្រូវ កំណត់ត្រា (3) នៃលទ្ធផលរង្វាស់ត្រូវតែភ្ជាប់មកជាមួយការបង្ហាញពីភាពជឿជាក់របស់វា P. Reliability or trust probability ត្រូវបានយល់ថាជាប្រូបាប៊ីលីតេដែលការពិត តម្លៃនៃបរិមាណដែលបានវាស់វែងមាននៅក្នុងចន្លោះពេលដែលបង្ហាញដោយកំណត់ត្រា (3) ។ ចន្លោះពេលនេះត្រូវបានគេហៅថា ចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត

ឧទាហរណ៍ នៅពេលវាស់ប្រវែងនៃផ្នែកជាក់លាក់មួយ យើងសរសេរលទ្ធផលចុងក្រោយជា

l = (8.34 ± 0.02) mm, (P = 0.95)

នេះមានន័យថាក្នុងចំណោម 100 ឱកាស - 95 ដែលតម្លៃពិតនៃប្រវែងនៃផ្នែកស្ថិតនៅក្នុងចន្លោះពី 8.32 ដល់ 8.36 ម។

ដូច្នេះភារកិច្ចគឺត្រូវមានគំរូ (2) ស្វែងរកការប៉ាន់ស្មាននៃលទ្ធផលរង្វាស់ កំហុស Dx និងភាពជឿជាក់ P.

បញ្ហានេះអាចត្រូវបានដោះស្រាយដោយជំនួយពីទ្រឹស្តីប្រូបាប៊ីលីតេ និងស្ថិតិគណិតវិទ្យា។

ក្នុងករណីភាគច្រើន កំហុសចៃដន្យអនុវត្តតាមច្បាប់ចែកចាយធម្មតាដែលបង្កើតឡើងដោយ Gauss ។ ការចែកចាយធម្មតានៃកំហុសត្រូវបានបង្ហាញដោយរូបមន្ត

ដែល Dx - គម្លាតពីតម្លៃនៃតម្លៃពិត;

y ជា​កំហុស​ការ​ការ៉េ​មធ្យម​ពិត

2 - វ៉ារ្យង់តម្លៃដែលកំណត់លក្ខណៈនៃការរីករាលដាលនៃអថេរចៃដន្យ។

ដូចដែលអាចមើលឃើញពី (4) មុខងារមានតម្លៃអតិបរមានៅ x = 0 លើសពីនេះវាគឺសូម្បីតែ។

រូបភាពទី 16 បង្ហាញក្រាហ្វនៃមុខងារនេះ។ អត្ថន័យ​នៃ​អនុគមន៍ (4) គឺ​ថា​ផ្ទៃ​នៃ​តួ​លេខ​ដែល​បាន​រុំ​ព័ទ្ធ​រវាង​ខ្សែ​កោង អ័ក្ស Dx និង​ការ​ចាត់តាំង​ពីរ​ពី​ចំណុច Dx1 និង Dx2 (ផ្ទៃ​ស្រមោល​ក្នុង​រូបភាព 16) គឺ​ជា​លេខ​ស្មើ​នឹង​ប្រូបាប៊ីលីតេ​ដែល​មាន គំរូធ្លាក់ចូលទៅក្នុងចន្លោះពេល (Dx1, Dx2) ។

ដោយសារខ្សែកោងត្រូវបានចែកចាយស៊ីមេទ្រីអំពីអ័ក្ស y វាអាចត្រូវបានអះអាងថាកំហុសនៃរ៉ិចទ័រស្មើគ្នា ប៉ុន្តែផ្ទុយគ្នានៅក្នុងសញ្ញាគឺទំនងជាស្មើគ្នា។ ហើយនេះធ្វើឱ្យវាអាចយកតម្លៃមធ្យមនៃធាតុទាំងអស់នៃគំរូជាការប៉ាន់ស្មាននៃលទ្ធផលរង្វាស់ (2)

where - n គឺជាចំនួនរង្វាស់។

ដូច្នេះប្រសិនបើការវាស់វែង n ត្រូវបានធ្វើឡើងក្រោមលក្ខខណ្ឌដូចគ្នា នោះតម្លៃដែលទំនងបំផុតនៃបរិមាណដែលបានវាស់វែងនឹងជាតម្លៃមធ្យមរបស់វា (នព្វន្ធ)។ តម្លៃមាននិន្នាការទៅតម្លៃពិត m នៃតម្លៃវាស់នៅ n > ?។

កំហុសការេមធ្យមនៃលទ្ធផលរង្វាស់តែមួយគឺតម្លៃ (6)

វាកំណត់លក្ខណៈនៃកំហុសនៃការវាស់វែងបុគ្គលនីមួយៗ។ ពេលណា > ? S មានទំនោរទៅដែនកំណត់ថេរ y

ជាមួយនឹងការកើនឡើងនៅក្នុង y, ការបែងចែកនៃការអានកើនឡើង, i.e. ភាពត្រឹមត្រូវនៃការវាស់វែងកាន់តែទាប។

កំហុស root-mean-square នៃមធ្យមនព្វន្ធគឺជាតម្លៃ (8)

នេះគឺជាច្បាប់មូលដ្ឋាននៃការបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវនៅពេលដែលចំនួននៃការវាស់វែងកើនឡើង។

កំហុសកំណត់លក្ខណៈភាពត្រឹមត្រូវដែលតម្លៃមធ្យមនៃតម្លៃវាស់វែងត្រូវបានទទួល។ លទ្ធផលត្រូវបានសរសេរជា៖

បច្ចេកទេសគណនាកំហុសនេះផ្តល់នូវលទ្ធផលល្អ (ជាមួយនឹងភាពជឿជាក់នៃ 0.68) តែនៅពេលដែលតម្លៃដូចគ្នាត្រូវបានវាស់យ៉ាងហោចណាស់ 30 - 50 ដង។

នៅឆ្នាំ 1908 និស្សិតបានបង្ហាញថាវិធីសាស្រ្តស្ថិតិក៏មានសុពលភាពផងដែរសម្រាប់ការវាស់វែងមួយចំនួនតូច។ ការចែកចាយរបស់សិស្សសម្រាប់ចំនួនរង្វាស់ n > ? ចូលទៅក្នុងការចែកចាយ Gaussian ហើយនៅចំនួនតូចមួយវាខុសគ្នាពីវា។

ដើម្បីគណនាកំហុសដាច់ខាតសម្រាប់ការវាស់វែងមួយចំនួនតូច មេគុណពិសេសត្រូវបានណែនាំដែលអាស្រ័យលើភាពជឿជាក់ P និងចំនួនរង្វាស់ n ហៅថាមេគុណ

សិស្ស t.

ការលុបចោលយុត្តិកម្មទ្រឹស្តីសម្រាប់ការណែនាំរបស់វា យើងកត់សំគាល់នោះ។

Dx = t ។ (ដប់)

ដែល Dx គឺជាកំហុសដាច់ខាតសម្រាប់កម្រិតទំនុកចិត្តដែលបានផ្តល់ឱ្យ។

កំហុសការេនៃមធ្យមនព្វន្ធ។

មេគុណរបស់សិស្សត្រូវបានផ្តល់ឱ្យក្នុងតារាង។

វាធ្វើតាមអ្វីដែលបាននិយាយ៖

តម្លៃនៃកំហុស root-mean-square អនុញ្ញាតឱ្យអ្នកគណនាប្រូបាប៊ីលីតេដែលតម្លៃពិតនៃតម្លៃដែលបានវាស់នឹងធ្លាក់ចូលទៅក្នុងចន្លោះពេលណាមួយនៅជិតមធ្យមនព្វន្ធ។

ពេលណា > ? > 0, ឧ។ ចន្លោះពេលដែលតម្លៃពិតនៃ m ត្រូវបានរកឃើញជាមួយនឹងប្រូបាប៊ីលីតេដែលបានផ្តល់ឱ្យមានទំនោរទៅសូន្យជាមួយនឹងការកើនឡើងនៃចំនួនរង្វាស់។ វាហាក់ដូចជាថាតាមរយៈការបង្កើន n មនុស្សម្នាក់អាចទទួលបានលទ្ធផលជាមួយនឹងកម្រិតនៃភាពត្រឹមត្រូវណាមួយ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ភាពត្រឹមត្រូវកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង លុះត្រាតែកំហុសចៃដន្យអាចប្រៀបធៀបបានជាមួយនឹងប្រព័ន្ធមួយ។ ការកើនឡើងបន្ថែមទៀតនៅក្នុងចំនួននៃការវាស់វែងគឺមិនអាចទទួលយកបាន, ដោយសារតែ ភាពត្រឹមត្រូវចុងក្រោយនៃលទ្ធផលនឹងអាស្រ័យតែលើកំហុសជាប្រព័ន្ធប៉ុណ្ណោះ។ ដោយដឹងពីតម្លៃនៃកំហុសជាប្រព័ន្ធ វាងាយស្រួលក្នុងការកំណត់តម្លៃដែលអាចទទួលយកបាននៃកំហុសចៃដន្យ ដោយយកវាឧទាហរណ៍ស្មើនឹង 10% នៃកំហុសប្រព័ន្ធ។ ដោយកំណត់តម្លៃជាក់លាក់ P សម្រាប់ចន្លោះពេលទំនុកចិត្តដែលបានជ្រើសរើសតាមវិធីនេះ (ឧទាហរណ៍ P = 0.95) វាងាយស្រួលក្នុងការស្វែងរកចំនួនរង្វាស់ដែលត្រូវការ ដែលធានានូវឥទ្ធិពលតូចមួយនៃកំហុសចៃដន្យលើភាពត្រឹមត្រូវនៃលទ្ធផល។

ដើម្បីធ្វើដូចនេះវាកាន់តែងាយស្រួលប្រើតារាងមេគុណសិស្ស ដែលចន្លោះពេលត្រូវបានផ្តល់ជាប្រភាគនៃតម្លៃ y ដែលជារង្វាស់នៃភាពត្រឹមត្រូវនៃការពិសោធន៍នេះទាក់ទងនឹងកំហុសចៃដន្យ។

នៅពេលដំណើរការលទ្ធផលនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ លំដាប់នៃប្រតិបត្តិការខាងក្រោមត្រូវបានស្នើឡើង៖

កត់ត្រាលទ្ធផលនៃការវាស់វែងនីមួយៗក្នុងតារាង។

គណនាមធ្យមនៃរង្វាស់ n

ស្វែងរកកំហុសនៃការវាស់វែងបុគ្គល

គណនាកំហុសការេនៃការវាស់វែងបុគ្គល

(Dx 1)2, (Dx 2)2, ... , (Dx n)2.

កំណត់កំហុសស្តង់ដារនៃមធ្យមនព្វន្ធ

បញ្ជាក់តម្លៃដែលអាចទុកចិត្តបាន (ជាធម្មតាយក P = 0.95) ។

កំណត់មេគុណសិស្ស t សម្រាប់ភាពជឿជាក់ដែលបានផ្តល់ឱ្យ P និងចំនួនរង្វាស់ដែលបានធ្វើ n ។

ស្វែងរកចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត (កំហុសក្នុងការវាស់វែង)

ប្រសិនបើតម្លៃនៃកំហុសនៃលទ្ធផលរង្វាស់ Δx ប្រែទៅជាអាចប្រៀបធៀបជាមួយនឹងតម្លៃនៃកំហុសនៃឧបករណ៍ d បន្ទាប់មកយកជាព្រំដែននៃចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត

ប្រសិនបើកំហុសមួយក្នុងចំណោមកំហុសឆ្គងតិចជាងបីដង ឬច្រើនជាងនេះទៀតនោះ សូមបោះបង់កំហុសតូចជាងនេះ។

សរសេរលទ្ធផលចុងក្រោយជា

បទប្បញ្ញត្តិសំខាន់នៃវិធីសាស្រ្តសម្រាប់ដំណើរការលទ្ធផលនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ជាមួយនឹងការសង្កេតច្រើនត្រូវបានកំណត់នៅក្នុង GOST 8.207-76 ។

យកជាលទ្ធផលវាស់វែង មធ្យម ទិន្នន័យ នការសង្កេត ដែលកំហុសជាប្រព័ន្ធត្រូវបានដកចេញ។ វាត្រូវបានសន្មត់ថាលទ្ធផលនៃការសង្កេតបន្ទាប់ពីការដកចេញនូវកំហុសជាប្រព័ន្ធពីពួកគេជាកម្មសិទ្ធិនៃការចែកចាយធម្មតា។ ដើម្បីគណនាលទ្ធផលនៃការវាស់វែង វាចាំបាច់ក្នុងការដកចេញនូវកំហុសជាប្រព័ន្ធពីការសង្កេតនីមួយៗ ហើយជាលទ្ធផល ទទួលបានលទ្ធផលដែលបានកែតម្រូវ។ ខ្ញុំ- ការសង្កេត។ បន្ទាប់មក មធ្យមនព្វន្ធនៃលទ្ធផលដែលបានកែតម្រូវទាំងនេះត្រូវបានគណនា និងយកជាលទ្ធផលរង្វាស់។ មធ្យមនព្វន្ធគឺជាការប៉ាន់ប្រមាណដែលស្រប មិនលំអៀង និងមានប្រសិទ្ធភាពនៃរង្វាស់ក្រោមការចែកចាយធម្មតានៃទិន្នន័យសង្កេត។

គួរកត់សម្គាល់ថាជួនកាលនៅក្នុងអក្សរសិល្ប៍ជំនួសឱ្យពាក្យ លទ្ធផលសង្កេតពាក្យនេះជួនកាលត្រូវបានគេប្រើ លទ្ធផលនៃការវាស់វែងតែមួយដែលកំហុសជាប្រព័ន្ធត្រូវបានដកចេញ។ ក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ តម្លៃមធ្យមនព្វន្ធត្រូវបានយល់ថាជាលទ្ធផលរង្វាស់នៅក្នុងស៊េរីនៃការវាស់វែងជាច្រើននេះ។ នេះមិនផ្លាស់ប្តូរខ្លឹមសារនៃដំណើរការដំណើរការលទ្ធផលដែលបានបង្ហាញខាងក្រោមទេ។

នៅពេលដំណើរការស្ថិតិក្រុមនៃលទ្ធផលសង្កេត ចំណុចខាងក្រោមគួរតែត្រូវបានអនុវត្ត៖ ប្រតិបត្តិការ :

1. លុបបំបាត់កំហុសប្រព័ន្ធដែលបានដឹងពីការសង្កេតនីមួយៗ និងទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវនៃការសង្កេតបុគ្គល x.

2. គណនា​មធ្យម​នព្វន្ធ​នៃ​លទ្ធផល​សង្កេត​ដែល​ត្រូវ​បាន​គេ​យក​ជា​លទ្ធផល​រង្វាស់​:

3. គណនាការប៉ាន់ប្រមាណនៃគម្លាតស្តង់ដារ

ក្រុមសង្កេតការណ៍៖

ភាព​អាច​រក​បាន​ពិនិត្យ កំហុសសរុប - តើ​មាន​តម្លៃ​ណា​ដែល​ហួស​ពី ± 3 ស. ជាមួយនឹងច្បាប់ចែកចាយធម្មតាដែលមានប្រូបាប៊ីលីតេអនុវត្តស្មើនឹង 1 (0.997) គ្មានតម្លៃនៃភាពខុសគ្នានេះមិនគួរលើសពីដែនកំណត់ដែលបានបញ្ជាក់នោះទេ។ ប្រសិនបើពួកគេមាន នោះតម្លៃដែលត្រូវគ្នាគួរតែត្រូវបានដកចេញពីការពិចារណា ហើយការគណនា និងការវាយតម្លៃគួរតែត្រូវបានធ្វើម្តងទៀតម្តងទៀត។ ស.

4. គណនាការប៉ាន់ប្រមាណ RMS នៃលទ្ធផលរង្វាស់ (មធ្យម

នព្វន្ធ)

5. សាកល្បងសម្មតិកម្មអំពីការចែកចាយធម្មតានៃលទ្ធផលនៃការសង្កេត។

មានវិធីសាស្រ្តប្រហាក់ប្រហែលជាច្រើនសម្រាប់ពិនិត្យមើលភាពធម្មតានៃការចែកចាយលទ្ធផលសង្កេត។ ពួកគេមួយចំនួនត្រូវបានផ្តល់ឱ្យនៅក្នុង GOST 8.207-76 ។ ប្រសិនបើចំនួននៃការសង្កេតមានតិចជាង 15 ដោយអនុលោមតាម GOST នេះកម្មសិទ្ធិរបស់ពួកគេចំពោះការចែកចាយធម្មតាមិនត្រូវបានត្រួតពិនិត្យទេ។ ដែនកំណត់ទំនុកចិត្តនៃកំហុសចៃដន្យត្រូវបានកំណត់លុះត្រាតែគេដឹងជាមុនថាលទ្ធផលនៃការសង្កេតជាកម្មសិទ្ធិនៃការចែកចាយនេះ។ ប្រហែលលក្ខណៈនៃការចែកចាយអាចត្រូវបានវិនិច្ឆ័យដោយការបង្កើតអ៊ីស្តូក្រាមនៃលទ្ធផលនៃការសង្កេត។ វិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យាសម្រាប់ពិនិត្យមើលភាពធម្មតានៃការចែកចាយត្រូវបានពិភាក្សានៅក្នុងអក្សរសិល្ប៍ឯកទេស។

6. គណនាដែនកំណត់ទំនុកចិត្ត e នៃកំហុសចៃដន្យ (ធាតុផ្សំចៃដន្យនៃកំហុស) នៃលទ្ធផលរង្វាស់

កន្លែងណា t q- មេគុណសិស្សអាស្រ័យលើចំនួននៃការសង្កេត និងកម្រិតទំនុកចិត្ត។ ឧទាហរណ៍នៅពេល ន= 14, ទំ= 0,95 t q= 2.16 ។ តម្លៃនៃមេគុណនេះត្រូវបានផ្តល់ឱ្យនៅក្នុងឧបសម្ព័ន្ធទៅនឹងស្តង់ដារដែលបានបញ្ជាក់។

7. គណនាដែនកំណត់នៃកំហុសប្រព័ន្ធសរុបដែលមិនរាប់បញ្ចូល (TSE) នៃលទ្ធផលរង្វាស់ Q (យោងតាមរូបមន្តក្នុងផ្នែកទី 4.6) ។

8. វិភាគសមាមាត្រនៃ Q និង :

ប្រសិនបើ NSP ត្រូវបានធ្វេសប្រហែសក្នុងការប្រៀបធៀបជាមួយនឹងកំហុសចៃដន្យ និងដែនកំណត់កំហុសនៃលទ្ធផល ឃ=e..ប្រសិនបើ > 8 នោះ កំហុសចៃដន្យអាចត្រូវបានធ្វេសប្រហែស និងកម្រិតកំហុសនៃលទ្ធផល ឃ=Θ . ប្រសិនបើវិសមភាពទាំងពីរមិនត្រូវបានបំពេញ នោះរឹមនៃកំហុសនៃលទ្ធផលត្រូវបានរកឃើញដោយការបង្កើតសមាសភាពនៃការចែកចាយនៃកំហុសចៃដន្យ និង NSP យោងតាមរូបមន្ត៖ , ដែលជាកន្លែងដែល ទៅ- មេគុណអាស្រ័យលើសមាមាត្រនៃកំហុសចៃដន្យ និង NSP; អេស អ៊ី- ការវាយតម្លៃនៃគម្លាតស្តង់ដារសរុបនៃលទ្ធផលរង្វាស់។ ការប៉ាន់ស្មាននៃគម្លាតស្តង់ដារសរុបត្រូវបានគណនាដោយរូបមន្ត៖

.

មេគុណ K ត្រូវបានគណនាដោយរូបមន្តជាក់ស្តែង៖

.

កម្រិតទំនុកចិត្តសម្រាប់ការគណនា និងត្រូវតែដូចគ្នា។

កំហុសពីការអនុវត្តរូបមន្តចុងក្រោយសម្រាប់ការចែកចាយឯកសណ្ឋាន (សម្រាប់ NSP) និងការចែកចាយធម្មតា (សម្រាប់កំហុសចៃដន្យ) ឈានដល់ 12% នៅកម្រិតទំនុកចិត្ត 0.99 ។

9. កត់ត្រាលទ្ធផលនៃការវាស់វែង។ មានជម្រើសពីរសម្រាប់ការសរសេរលទ្ធផលរង្វាស់ ព្រោះចាំបាច់ត្រូវបែងចែករវាងការវាស់វែង នៅពេលដែលទទួលបានតម្លៃនៃបរិមាណរង្វាស់គឺជាគោលដៅចុងក្រោយ ហើយការវាស់វែងលទ្ធផលនឹងត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការគណនាបន្ថែម ឬការវិភាគ។

ក្នុងករណីដំបូង វាគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីដឹងពីកំហុសសរុបនៃលទ្ធផលរង្វាស់ ហើយជាមួយនឹងកំហុសនៃភាពជឿជាក់ស៊ីមេទ្រី លទ្ធផលរង្វាស់ត្រូវបានបង្ហាញជាទម្រង់៖ , កន្លែងណា

តើលទ្ធផលវាស់វែងនៅឯណា។

ក្នុងករណីទី 2 លក្ខណៈនៃធាតុផ្សំនៃកំហុសនៃការវាស់វែងគួរតែត្រូវបានគេដឹង - ការប៉ាន់ប្រមាណនៃគម្លាតស្តង់ដារនៃលទ្ធផលរង្វាស់ ព្រំដែននៃ NSP ចំនួននៃការសង្កេតដែលបានធ្វើឡើង។ អវត្ដមាននៃទិន្នន័យលើទម្រង់នៃមុខងារចែកចាយនៃសមាសធាតុកំហុសនៃលទ្ធផល និងតម្រូវការសម្រាប់ដំណើរការបន្ថែមនៃលទ្ធផល ឬការវិភាគនៃកំហុស លទ្ធផលរង្វាស់ត្រូវបានបង្ហាញជាទម្រង់៖

ប្រសិនបើព្រំដែននៃ NSP ត្រូវបានគណនាដោយអនុលោមតាមប្រការ 4.6 នោះប្រូបាប៊ីលីតេទំនុកចិត្ត P ត្រូវបានចង្អុលបង្ហាញបន្ថែម។

ការប៉ាន់ប្រមាណ និងដេរីវេនៃតម្លៃរបស់វាអាចត្រូវបានបង្ហាញទាំងក្នុងទម្រង់ដាច់ខាត ពោលគឺជាឯកតានៃបរិមាណដែលបានវាស់វែង និងទាក់ទង នោះគឺជាសមាមាត្រនៃតម្លៃដាច់ខាតនៃបរិមាណដែលបានផ្តល់ឱ្យទៅនឹងលទ្ធផលរង្វាស់។ ក្នុងករណីនេះ ការគណនាតាមរូបមន្តនៃផ្នែកនេះគួរតែត្រូវបានអនុវត្តដោយប្រើបរិមាណដែលបង្ហាញតែក្នុងទម្រង់ដាច់ខាត ឬទាក់ទងប៉ុណ្ណោះ។

លទ្ធផលវាស់វែង

គោលគំនិត ពាក្យ និងនិយមន័យ

ការវាស់វែង - ការកំណត់តម្លៃនៃបរិមាណរូបវន្តជាក់ស្តែង។ ការវាស់វែងត្រូវបានបែងចែកជាពីរក្រុម៖ ដោយផ្ទាល់ និងដោយប្រយោល។ ការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ - ការស្វែងរកតម្លៃនៃបរិមាណរូបវន្តដោយផ្ទាល់ដោយមានជំនួយពីឧបករណ៍។ ការវាស់វែងដោយប្រយោល។ - ការស្វែងរកតម្លៃដែលចង់បានដោយផ្អែកលើទំនាក់ទំនងដែលគេស្គាល់រវាងតម្លៃនេះ និងតម្លៃដែលរកឃើញនៅក្នុងដំណើរការនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់។ ឧទាហរណ៍ ដើម្បីកំណត់ការបង្កើនល្បឿននៃចលនាដែលបង្កើនល្បឿនស្មើគ្នានៃរាងកាយ អ្នកអាចប្រើរូបមន្ត ដែលជាកន្លែងដែល ស - ចម្ងាយធ្វើដំណើរ, t- ពេល​វេលា​ធ្វើ​ដំណើរ។ ផ្លូវ និងពេលវេលានៃចលនាត្រូវបានរកឃើញដោយផ្ទាល់នៅក្នុងវគ្គនៃការពិសោធន៍ ពោលគឺនៅក្នុងដំណើរការនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ ហើយការបង្កើនល្បឿនអាចត្រូវបានគណនាដោយប្រើរូបមន្តខាងលើ ហើយដូច្នេះតម្លៃរបស់វានឹងត្រូវបានកំណត់ជាលទ្ធផលដោយប្រយោល។ ការវាស់វែង។

គម្លាតនៃលទ្ធផលនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ ឬដោយប្រយោលពីតម្លៃពិតនៃបរិមាណដែលចង់បានត្រូវបានគេហៅថា កំហុសក្នុងការវាស់វែង . កំហុសនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់គឺដោយសារតែសមត្ថភាពនៃឧបករណ៍វាស់ បច្ចេកទេសវាស់វែង និងលក្ខខណ្ឌនៃការពិសោធន៍។ កំហុសនៃការវាស់វែងដោយប្រយោលគឺដោយសារតែ "ការផ្ទេរ" ទៅតម្លៃដែលចង់បាននៃកំហុសនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់នៃបរិមាណទាំងនោះដោយផ្អែកលើមូលដ្ឋានដែលវាត្រូវបានគណនា។ យោងតាមវិធីសាស្រ្តនៃការបញ្ចេញមតិលេខ កំហុសដាច់ខាតត្រូវបានសម្គាល់ (Δ ប៉ុន្តែ) បង្ហាញជាឯកតានៃបរិមាណវាស់វែង ( ប៉ុន្តែ) និងកំហុសទាក់ទង δ ក=(Δ ក/ក) 100% បង្ហាញជាភាគរយ។

កំហុសមានបីប្រភេទ៖ ជាប្រព័ន្ធ ចៃដន្យ និងខកខាន។

នៅក្រោម កំហុសជាប្រព័ន្ធ ស្វែងយល់ពីមូលហេតុដែលបុព្វហេតុនៅតែថេរ ឬផ្លាស់ប្តូរជាទៀងទាត់ក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការវាស់វែងទាំងមូល។ ប្រភពនៃកំហុសជាប្រព័ន្ធជាធម្មតាគឺការកែតម្រូវមិនត្រឹមត្រូវនៃឧបករណ៍ ការផ្លាស់ប្តូរកត្តាខាងក្រៅជាទៀងទាត់ និងបច្ចេកទេសវាស់វែងដែលបានជ្រើសរើសមិនត្រឹមត្រូវ។ ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណ និងលុបបំបាត់កំហុសជាប្រព័ន្ធ ដំបូងឡើយ ចាំបាច់ត្រូវវិភាគលក្ខខណ្ឌនៃការវាស់វែង ធ្វើការត្រួតពិនិត្យឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ និងប្រៀបធៀបលទ្ធផលដែលទទួលបានជាមួយនឹងទិន្នន័យពីការវាស់វែងត្រឹមត្រូវជាង។ កំហុសប្រព័ន្ធដែលមិនអាចដកចេញបានដែលត្រូវតែយកមកពិចារណានៅពេលដំណើរការលទ្ធផលរួមមាន កំហុសនៃឧបករណ៍ និងឧបករណ៍ដែលបានប្រើ (កំហុសឧបករណ៍)។

បន្ទប់ឧបករណ៍ ភាពស្មើនឹងពាក់កណ្តាលនៃការបែងចែកខ្នាតនៃឧបករណ៍Δ ក pr \u003d TsD / 2 (សម្រាប់ឧបករណ៍ដូចជាបន្ទាត់, caliper, micrometer) ឬត្រូវបានកំណត់ដោយថ្នាក់ភាពត្រឹមត្រូវនៃឧបករណ៍ (សម្រាប់ឧបករណ៍វាស់អគ្គិសនីទ្រនិច) ។

នៅក្រោម ថ្នាក់ភាពត្រឹមត្រូវនៃឧបករណ៍ γយល់ពីតម្លៃស្មើនឹង៖

កន្លែងណា ∆ ក ល។ កំហុសឧបករណ៍ (កំហុសអតិបរិមាដែលអាចអនុញ្ញាតបាន ដូចគ្នាសម្រាប់ចំណុចទាំងអស់នៃមាត្រដ្ឋាន); ក អតិបរមា- ដែនកំណត់រង្វាស់ (តម្លៃអតិបរមានៃការអានឧបករណ៍) ។

សម្រាប់ឧបករណ៍អេឡិចត្រូនិក រូបមន្តសម្រាប់ការគណនាកំហុសឧបករណ៍ត្រូវបានផ្តល់ឱ្យនៅក្នុងលិខិតឆ្លងដែនរបស់ឧបករណ៍។

កំហុសចៃដន្យ កើតឡើងជាលទ្ធផលនៃសកម្មភាពនៃកត្តាចៃដន្យផ្សេងៗ។ ប្រភេទនៃកំហុសនេះត្រូវបានរកឃើញនៅពេលវាស់បរិមាណដូចគ្នាម្តងហើយម្តងទៀតក្រោមលក្ខខណ្ឌដូចគ្នាដោយប្រើឧបករណ៍ដូចគ្នា៖ លទ្ធផលនៃស៊េរីនៃការវាស់វែងខុសគ្នាខ្លះពីគ្នាទៅវិញទៅមកដោយចៃដន្យ។ ការរួមចំណែកនៃកំហុសចៃដន្យចំពោះលទ្ធផលរង្វាស់ត្រូវបានយកមកពិចារណាក្នុងដំណើរការដំណើរការលទ្ធផល។

នៅក្រោម នឹក ស្វែងយល់ពីកំហុសធំៗ ដែលបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយលទ្ធផលរង្វាស់។ ពួកវាកើតឡើងជាលទ្ធផលនៃការរំលោភលើដំណើរការវាស់ស្ទង់៖ ដំណើរការខុសប្រក្រតីរបស់ឧបករណ៍ កំហុសអ្នកពិសោធន៍ ការកើនឡើងថាមពលនៅក្នុងសៀគ្វីអគ្គិសនី។ល។ លទ្ធផលរង្វាស់ដែលមានការខកខាន គួរតែត្រូវបានលុបចោលកំឡុងពេលវិភាគបឋម។

ដើម្បីកំណត់អត្តសញ្ញាណការខកខាន និងជាបន្តបន្ទាប់យកទៅក្នុងគណនីការរួមចំណែកនៃកំហុសចៃដន្យ និងឧបករណ៍ ការវាស់វែងដោយផ្ទាល់នៃតម្លៃដែលចង់បានត្រូវបានអនុវត្តជាច្រើនដងក្រោមលក្ខខណ្ឌដូចគ្នា ពោលគឺស៊េរីនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ត្រឹមត្រូវស្មើគ្នាត្រូវបានអនុវត្ត។ គោលបំណងនៃដំណើរការជាបន្តបន្ទាប់នៃលទ្ធផលនៃស៊េរីនៃការវាស់វែងត្រឹមត្រូវស្មើគ្នាគឺ៖

លទ្ធផលនៃការវាស់វែងដោយផ្ទាល់ ឬដោយប្រយោល ត្រូវបង្ហាញដូចខាងក្រោម៖

ក =(<តែ>± Δ ប៉ុន្តែ) ឯកតា, α = …,

កន្លែងណា < ប៉ុន្តែ >គឺជាតម្លៃមធ្យមនៃលទ្ធផលរង្វាស់ Δ ប៉ុន្តែគឺជាពាក់កណ្តាលទទឹងនៃចន្លោះពេលទំនុកចិត្ត α គឺជាប្រូបាប៊ីលីតេនៃទំនុកចិត្ត។ ក្នុងករណីនេះវាគួរតែត្រូវបានគេយកទៅក្នុងគណនីថាតម្លៃលេខនៃΔ ប៉ុន្តែត្រូវតែមានមិនលើសពីពីរខ្ទង់ ហើយតម្លៃ ‹ ប៉ុន្តែ >ត្រូវតែបញ្ចប់ដោយលេខខ្ទង់ដូចគ្នាជាមួយ Δ ប៉ុន្តែ.

ឧទាហរណ៍៖ លទ្ធផលនៃការវាស់វែងពេលវេលានៃចលនារបស់រាងកាយគឺ៖

t= (18.5 ± 1.2) s; α = 0.95 ។

ពីកំណត់ត្រានេះវាធ្វើតាមថាជាមួយនឹងប្រូបាប៊ីលីតេនៃ 95% តម្លៃពិតនៃពេលវេលាចលនាស្ថិតនៅក្នុងចន្លោះពេលពី 17.3 s ទៅ 19.7 s ។

រូបវិទ្យាគឺជាវិទ្យាសាស្ត្រពិសោធន៍ ដែលមានន័យថាច្បាប់រូបវន្តត្រូវបានបង្កើតឡើង និងសាកល្បងដោយការប្រមូលផ្តុំ និងការប្រៀបធៀបទិន្នន័យពិសោធន៍។ គោលបំណងនៃសិក្ខាសាលារូបវន្តគឺសម្រាប់សិស្សានុសិស្សបានជួបប្រទះនូវបាតុភូតរូបវន្តជាមូលដ្ឋាន រៀនពីរបៀបវាស់ស្ទង់តម្លៃលេខនៃបរិមាណរូបវន្តឱ្យបានត្រឹមត្រូវ និងប្រៀបធៀបវាជាមួយនឹងរូបមន្តទ្រឹស្តី។

ការវាស់វែងទាំងអស់អាចបែងចែកជាពីរប្រភេទ - ត្រង់និង ដោយប្រយោល។.

នៅ ផ្ទាល់នៅក្នុងការវាស់វែងតម្លៃនៃបរិមាណដែលចង់បានត្រូវបានទទួលដោយផ្ទាល់ពីការអានរបស់ឧបករណ៍វាស់។ ដូច្នេះ ឧទាហរណ៍ ប្រវែង​ត្រូវ​បាន​វាស់​ដោយ​បន្ទាត់ ពេលវេលា​ដោយ​នាឡិកា ។ល។

ប្រសិនបើបរិមាណរូបវន្តដែលចង់បានមិនអាចវាស់ដោយផ្ទាល់ដោយឧបករណ៍ ប៉ុន្តែត្រូវបានបង្ហាញតាមរយៈបរិមាណវាស់វែងដោយរូបមន្ត នោះការវាស់វែងបែបនេះត្រូវបានគេហៅថា ដោយប្រយោល។.

ការវាស់វែងនៃបរិមាណណាមួយមិនផ្តល់តម្លៃពិតប្រាកដនៃបរិមាណនេះទេ។ ការវាស់វែងនីមួយៗតែងតែមានកំហុសមួយចំនួន (កំហុស)។ កំហុសគឺជាភាពខុសគ្នារវាងតម្លៃដែលបានវាស់ និងតម្លៃពិត។

កំហុសត្រូវបានបែងចែកទៅជា ជាប្រព័ន្ធនិង ចៃដន្យ.

ជាប្រព័ន្ធត្រូវបានគេហៅថា កំហុសដែលនៅថេរពេញមួយស៊េរីនៃការវាស់វែងទាំងមូល។ កំហុសបែបនេះគឺដោយសារតែភាពមិនល្អឥតខ្ចោះនៃឧបករណ៍វាស់ (ឧទាហរណ៍ សូន្យអុហ្វសិតនៃឧបករណ៍) ឬវិធីសាស្ត្រវាស់វែង ហើយជាគោលការណ៍អាចត្រូវបានដកចេញពីលទ្ធផលចុងក្រោយដោយការណែនាំការកែតម្រូវសមស្រប។

កំហុសជាប្រព័ន្ធក៏រួមបញ្ចូលផងដែរនូវកំហុសនៃឧបករណ៍វាស់។ ភាពត្រឹមត្រូវនៃឧបករណ៍ណាមួយត្រូវបានកំណត់ និងត្រូវបានកំណត់ដោយថ្នាក់ភាពត្រឹមត្រូវរបស់វា ដែលតាមក្បួនមួយត្រូវបានចង្អុលបង្ហាញនៅលើមាត្រដ្ឋានវាស់។

ចៃដន្យហៅថា error ដែលមានភាពខុសប្លែកគ្នានៅក្នុងការពិសោធន៍ផ្សេងៗគ្នា ហើយអាចមានទាំងវិជ្ជមាន និងអវិជ្ជមាន។ កំហុសចៃដន្យគឺដោយសារតែមូលហេតុដែលអាស្រ័យទាំងនៅលើឧបករណ៍វាស់ (ការកកិត, ចន្លោះ។ ល។ ) និងលើលក្ខខណ្ឌខាងក្រៅ (រំញ័រ ការប្រែប្រួលតង់ស្យុងក្នុងបណ្តាញ។

កំហុសចៃដន្យមិនអាចត្រូវបានបដិសេធដោយជាក់ស្តែងទេ ប៉ុន្តែឥទ្ធិពលរបស់វាទៅលើលទ្ធផលអាចត្រូវបានកាត់បន្ថយដោយការវាស់វែងម្តងហើយម្តងទៀត។

ការគណនានៃកំហុសក្នុងការវាស់វែងដោយផ្ទាល់តម្លៃមធ្យមនិងកំហុសដាច់ខាតជាមធ្យម។

សន្មតថាយើងកំពុងធ្វើការវាស់វែងជាស៊េរីនៃ X។ ដោយសារតែវត្តមាននៃកំហុសចៃដន្យ យើងទទួលបាន នអត្ថន័យផ្សេងគ្នា៖

X 1, X 2, X 3 ... X n

ជា​លទ្ធផល​ការ​វាស់វែង តម្លៃ​មធ្យម​ត្រូវ​បាន​គេ​យក​ជា​ធម្មតា។

ភាពខុសគ្នារវាងមធ្យម និងលទ្ធផល ខ្ញុំ-ការវាស់វែងទី ត្រូវបានគេហៅថា កំហុសដាច់ខាតនៃការវាស់វែងនេះ។

ជារង្វាស់នៃកំហុសនៃតម្លៃមធ្យម មនុស្សម្នាក់អាចយកតម្លៃមធ្យមនៃកំហុសដាច់ខាតនៃការវាស់វែងតែមួយ

(2)

តម្លៃ
ត្រូវបានគេហៅថា មធ្យមនព្វន្ធ (ឬមានន័យថាដាច់ខាត) កំហុស។

បន្ទាប់មកលទ្ធផលរង្វាស់គួរតែត្រូវបានសរសេរជាទម្រង់

(3)

ដើម្បីកំណត់លក្ខណៈភាពត្រឹមត្រូវនៃការវាស់វែង កំហុសទាក់ទងត្រូវបានប្រើ ដែលជាធម្មតាត្រូវបានបង្ហាញជាភាគរយ

(4)