Небольшая утилита на Питоне для расчёта значения и погрешности по данным эксперимента. Может использовать метод Стьюдента с α равным 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 0.95, 0.98, 0.99, 0.995, 0.998 или 0.999 и t для до 30 значений (или t предельным - как для нормального распределения) и метод Корнфельда для рассчёта погрешности. Само значение считается, как среднее арифметическое. Распределение Стьюдента точно считается только для n до 30 (а потом берётся n->inf).
Конечно, для работы необходим Python 3.
Вызов скрипта для GNU/Linux систем с Python 3:
python3 experiment_results_processor.py [-h] [-p PROBABILITY]
[-d [DATA [DATA ...]]] [-C | -S]
Данные вводятся после вызова программы — или как параметры при вызове c флагом -d.
Опциональные параметры:
- -h, --help показать небольшую справку и завершить работу
- -p PROBABILITY, --probability PROBABILITY выставить вероятность для t-распределения равной PROBABILITY
- -d [DATA [DATA ...]], --data [DATA [DATA ...]] ввести данные [DATA [DATA ...]] (вместо ввода внутри программы)
- -C, --cornfeld использовать метод Корнфельда
- -S, --student использовать метод Стьюдента
Утилита выводит:
n = размер выборки
<x> = среднее
max = максимальное значение из выборки
min = минимальное значение из выборки
Δ(x) = абсолютная погрешность разброса
Ɛ(x) = относительная погрешность
Result: x = (<x> ± Δ(x))
α = вероятность
Также есть версия для Jupyter Notebook, использующая ipywidgets для ввода/вывода.