1 Ð. Ð. Шейнин СÑаÑÑи по иÑÑоÑии ÑеоÑии ... - Sheynin, Oscar
1 Ð. Ð. Шейнин СÑаÑÑи по иÑÑоÑии ÑеоÑии ... - Sheynin, Oscar
1 Ð. Ð. Шейнин СÑаÑÑи по иÑÑоÑии ÑеоÑии ... - Sheynin, Oscar
Create successful ePaper yourself
Turn your PDF publications into a flip-book with our unique Google optimized e-Paper software.
VI<br />
Истинное значение измеряемой константы и теория ошибок<br />
The true value of a measured constant and the theory of errors.<br />
Hist. Scientiarum, vol. 17, 2007, pp. 38 – 48<br />
1. Введение<br />
Понятие истинное значение было всегда связано с<br />
измерениями, и лишь математическая статистика почти изменила<br />
это положение. Впрочем, появилось оно, видимо, только в эпоху<br />
градусных измерений в конце XVII в. Наше второе понятие,<br />
теория ошибок, мы определяем как статистический метод (или<br />
сама статистика) в приложении к обработке наблюдений в<br />
экспериментальной науке. Её определение, принятое в<br />
математике (Никулин 1999), вводит в заблуждение, поскольку<br />
ограничивает её рассмотрением нормального распределения. Сам<br />
термин теория ошибок ввёл Ламберт в 1765 г. [iii, § 3.3].<br />
2. Среднее арифметическое и истинное значение<br />
Picard (1693/1729, с. 330, 335, 343) первым назвал среднее<br />
арифметическое истинным (véritable) значением (измеренного<br />
угла триангуляции). Следующим и более подробным автором был<br />
Ламберт. Вначале он (1760, § 286) заявил, что<br />
Поскольку погрешности встречаются тем чаще, чем они<br />
меньше, в каждом данном случае повторных экспериментов<br />
более часто появляющиеся величины ближе расположены к<br />
среднему значению, или также к истинному значению.<br />
В § 290 он добавил, что погрешность среднего<br />
арифметического намного меньше, чем у отдельного наблюдения<br />
и что поэтому среднее арифметическое ближе к истинному<br />
значению. Затем Ламберт (1765, § 3) убеждал, что ошибки<br />
наблюдения, говоря современным языком, обладают чётной<br />
плотностью распределения вероятностей:<br />
Среднее большого числа экспериментов должно перемещаться<br />
тем ближе к истине, чем больше экспериментов повторено. Ибо,<br />
среди всех случаев, которые только можно представить себе,<br />
наиболее вероятен тот, при котором равные крупные<br />
отклонения в ту и другую сторону происходят одинаково часто.<br />
Он, как и некоторые позднейшие авторы, см. ниже, молчаливо,<br />
но почти прямо предположил, что плотность одновершинна и не<br />
относится к плохим, типа распределения Коши, при котором одно<br />
наблюдение не хуже среднего. Но, конечно же, Ламберт ничего<br />
не обосновал. Только Симпсон в 1756 г. по существу доказал<br />
второе утверждение Ламберта, да и то лишь для двух<br />
распределений.<br />
Стремление среднего к значению соответствующего<br />
теоретического параметра теперь называется свойством<br />
131