BPC_MVE-prednaska_01

měřené hodnotě. Ovlivňuje měření konstantě 

jedním směrem, i když se velikost může časem 

měnit (např. stárnutí měřicího přístroje) 

Při opakovaném měření se projevují stále stejně. 

Mají stejné znaménko. 

Lze určit a vyhodnotit jejich velikost: 

výpočtem, 

přesnějším měřením, 

Nejčastější příklady: 

chyba metody, 

chyba nuly, 

chyba zesílení. 

38 

NÁHODNÉ CHYBY 

Statistická rozdělení elementárních zdrojů 

chyb mohou být obecná, ve výsledném součtu 

se zpravidla blíží Gaussovu 

průběhu rozdělení. 

Kvantifikace náhodných chyb: 

Náhodnou chybu nelze stanovit z jednoho 

měření. 

Pro stanovení se využívají statistické metody z 

opakovaných měření. 

Jednotlivá měření jsou náhodné odchylky od 

„jisté hodnoty“. 

Četnost výskytu malých odchylek je větší než 

četnost velkých odchylek. 

Realizovaná měření jsou náhodný děj, který lze 

(při zjednodušení) popsat normálním 

rozdělením pravděpodobnosti. 

Čím vyšší počet měření, tím lépe se eliminují 

náhodné chyby. Minimální počet měření 

umožňující statistické zpracování je 5 – 10. 

Maximální počet měření je omezen časem, 

náklady, atd. Více než 100-násobné opakování 

zpravidla již výrazněji nezpřesňuje výsledek. 

39 

NÁHODNÉ CHYBY 

Příklady náhodných chyb 

Šumy (mají obvykle normální (Gaussovo

) rozdělení) 

Neznámé změny podmínek měření (obvykle normální 
(Gaussovo

) rozdělení) 

Zaokrouhlování výsledku měření (rovnoměrné 

rozdělení) 

40 

NÁHODNÉ CHYBY - 

VÝPOČTY 

Výpočet statistických charakteristik: 

Nejpravděpodobnějším výsledkem měření je 

aritmetický průměr μ: 

           [

jednotka veličiny x] 

Xi – i-tá 

měřená hodnota 

n – 

počet měření 

µ –

aritmetický průměr 

Směrodatná odchylka σ určuje tvar gaussovy křivky