42
- В 9.4 дан пример асимметричной плотности распределения вероятностей, для которой наименьший интервал охвата существенно отличается от вероятностно симметричного.
- Входные величины, описываемые равномерными распределениями с одинаковым носителем
- Каждой входной величине X, приписано равномерное распределение с нулевым математическим ожиданием и единичным стандартным отклонением (в отличие от 9.2.2.1, где входным величинам приписано нормальное распределение). Наилучшими оценками X, являются х, = 0, i = 1,2, 3, 4 с соответствующими стандартными неопределенностями u(x,) = 1.
- Аналогично 9.2.2.3—9.2.2.5 получены результаты, представленные в таблице 3. Аналитическое решение для границ вероятностно симметричного 95 %-ного интервала охвата, а именно,
± 2л/8 [2- (3/ 5)1/4]« ± 3,88, было получено в соответствии с приложением E.
Рисунок 8, построенный для данного случая, аналогичен рисунку 6, но в отличие от рисунка 6 можно заметить небольшие различия между аппроксимациями плотности распределения вероятностей. Способ оценивания неопределенности по GUM дает одну и ту же плотность распределения вероятностей для Y и в случае нормального, и в случае равномерного распределения X,, поскольку и в том, и в другом случае и математические ожидания, и стандартные отклонения равны между собой. Плотность распределения вероятностей для Y, полученная методом Монте-Карло, меньше плотности распределения вероятностей, полученной по GUM, в окрестности математического ожидания и, в меньшей степени, в области «хвостов» распределения и, наоборот, несколько выше в промежуточных областях на «склонах» распре-