Problema sumării erorilor este una din sarcinile principale atît în proiectarea SIT, cît și în stabilirea și efectuarea măsurătorilor.
Atunci când rezumăm erorile, trebuie luate în considerare următoarele:
- tipul de eroare (aditiv sau multiplicativ);
- caracteristicile numerice ale legilor repartizării erorilor parțiale, de exemplu deviația standard, care poate varia în funcție de o modificare a cantității măsurate;
- erorile parțiale individuale pot fi corelate între ele, prin urmare erorile parțiale trebuie să fie caracterizate prin estimări numerice nu numai sub forma valorii pătrată medie-pătrată, ci și a coeficienților de corelare;
- atunci când se însumează variabile aleatoare, legea distribuirii sumei lor poate diferi brusc de legile de distribuire a termenilor.
ALGORITMUL DE ESTIMARE A ERORII REZULTATE
Prin gradul de corelare, erorile sunt de obicei împărțite în două tipuri;
puternic corelat (r = 0,7 - 1,0);
ușor corelat (r = 0 - 0,7).
Pentru a evalua eroarea rezultată, aveți nevoie de:
- Separarea erorilor parțiale în aditivi și multiplicatori pentru sumarea lor separată ulterioară;
- pentru fiecare componentă parțială a erorii, estimările RMS ar trebui găsite din datele inițiale;
- trebuie diferențiate grupurile de componente de eroare foarte corelate;
- În cadrul acestor grupuri, se efectuează o sumare algebrică a RMS.
Erorile totale din grupuri și erorile rămase în afara grupului pot fi presupuse a fi necorelate și se adună conform regulii de sumare geometrică
Dependența coeficientului "K" de probabilitatea de încredere RD pentru convoluția legilor distribuțiilor a două erori particulare
Curba 1 este legea privind distribuția uniformă;
Curba 2 este legea normală de distribuție;
Curba 3 este o lege de distribuție "mixtă" (triunghiulară, trapezoidală, antimodală etc.)
cu legi diferite de distribuție pentru Pd = 0,95