Теория и методы измерений

21 кон дает чаще увеличенный, чем уменьшенный доверительный ин- тервал [2]. Практически, суммарное воздействие даже сравнительно не- большого числа независимых случайных составляющих ( n > 4) при- водит к закону распределения погрешностей измерения, близкого к нормальному. В аналитической форме нормальный закон распределения слу- чайной величины х имеет вид     2 2 1 exp 2σ 2π σ x x x x m f x =            , (2.4) где m x – математическое ожидание;  x – среднеквадратическое от- клонение. Рассмотрим график нормального распределения (рис. 2.4). Рис. 2.4. Нормальный закон распределения случайной величины Если переместить начало координат в центр распределения m x , а по оси абсцисс откладывать погрешность  = x – m x , то получим кривуюнормального распределения случайной погрешности (рис. 2.5).   2 2 1 Δ Δ exp . 2σ 2π σ f =        (2.5) m x x 0 f ( x )