За степенем корельованості випадкові похибки слід розділити лише на два види: сильно корельовані і слабко корельовані. Умовною границею між сильною і слабкою кореляціями випадкових похибок вважають умову 
. Враховуючи це, до сильно корельованих належать похибки, для яких 
, і для них приймають 
. Прикладами сильно або жорстко корельованих похибок є похибки, викликані однаковою причиною (загальним джерелом живлення, майже однаковим впливом змінювання температури і т.п.), і в інших випадках, коли тісні кореляційні зв’язки між похибками явно проглядаються. До слабко корельованих належать похибки, для яких 
і для них приймають 
. Такі похибки звичайно викликаються різними причинами, причому такими, що не мають між собою явного зв’язку. Вони також називаються незалежними. Проміжні значення коефіцієнта кореляції, тобто крім або , при оцінюванні випадкової похибки, як правило, не використовуються.
У практиці вимірювань здебільшого мають справу з незалежними випадковими похибками, для яких і формула (2.25) набуває вигляду
(2.26)
Якщо СКВ похибки 
визначити у відносних одиницях, то
(2.27)
Возможно вы искали - Реферат: Від іскри до радіо: історія виникнення радіо
де 
- відносне СКВ j-ї складової похибки.
Інколи для спрощення розрахунків переходять від підсумовування дисперсій (або СКВ) випадкових похибок до підсумовування максимальних (допустимих) значень абсолютних похибок 
. Тоді аналогічно формулам (2.22) і (2.26) маємо
(2.28)
Формула для СКЗ сумарної випадкової похибки 
дає завищену оцінку в порівнянні з (2.26), але ця оцінка більш вірогідна, ніж "оцінка зверху" 
.
Таким чином, арифметичне підсумовування використовується для грубої оцінки сумарної похибки, названої "оцінкою зверху" (або за максимумом), і при випадковому характері похибок. Воно зводиться до підсумовування максимальних значень окремих складових похибок. При такому підході передбачається, що всі складові випадкової похибки мають одночасно і максимальне значення, і однаковий знак. Очевидно, ймовірність такого збігу дуже мала, тому арифметичне підсумовування дає завищену оцінку сумарної випадкової похибки, і похибка цієї оцінки буде тим істотніша, чим більше число складових підсумовується. Тому арифметичне підсумовування випадкових похибок можливе при грубій оцінці сумарної похибки, коли вона містить 2-3 складових.
Похожий материал - Контрольная работа: Влияние высоты установки антенны БС на уровень принимаемого сигнала
Переходячи в (2.28) до відносних похибок, маємо
де 
При умові 
формула (2.25) набуває вигляду
Очень интересно - Курсовая работа: Внешние запоминающие устройства
, (2.29)
де знак "+" означає, що для складових з позитивною кореляцією (
) СКВ 
треба брати зі знаком "+", а для складових з негативною кореляцією 
брати зі знаком "-". Знак модуля належить до .
Зокрема, при підсумовуванні двох складових випадкової похибки, СКВ яких 
, з (2.29) маємо
,
тобто наявність жорсткої кореляції () між випадковими складовими похибки приводить до переходу від геометричного їх підсумовування до алгебраїчного.
Вам будет интересно - Реферат: Внешние запоминающие устройства(ВЗУ)
Таким чином, при виборі того або іншого методу (правила) підсумовування складових похибки визначальною ознакою є не розділ їх на систематичні і випадкові, а ступінь (рівень) кореляційних зв’язків: сильний або слабкий.
Якщо для складових випадкової похибки задано границі довірчих інтервалів 
і довірчі ймовірності 
, то СКВ кожної із складових, згідно з виразом (2.9), знаходять за формулою
.
Якщо всі складові випадкової похибки підлягають однаковому закону розподілу і мають однакову довірчу ймовірність P, тоді 
і .
При нормальному законі розподілу всіх складових або при кількості складових n ³ 5 сумарна випадкова похибка має нормальний закон розподілу. Отже, її границі довірчого інтервалу з довірчою ймовірністю P можна визначити так: 
.
Похожий материал - Контрольная работа: Внутренняя организация микроконтроллеров AVR