09.11.2014 Views

1 О. Б. Шейнин Статьи по истории теории ... - Sheynin, Oscar

1 О. Б. Шейнин Статьи по истории теории ... - Sheynin, Oscar

1 О. Б. Шейнин Статьи по истории теории ... - Sheynin, Oscar

SHOW MORE
SHOW LESS

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

Hooray! Your file is uploaded and ready to be published.

Saved successfully!

Ooh no, something went wrong!