пользовать формулу (30), что существенно уменьшает длину доверитель-
ного интервала:
у (Р о. )=УВ_Г=У...=Ф_1(1—%)‚ 
(29)
где Ф ' — функция, обратная интегралу вероятности.
Таким образом, при малом числе измерений ( No <4-5) границы дове-
рительного интервала оцениваются в соответствии с зависимостью (22),
при большем числе ( \ > 20-30) — в зависимости с формулой (29).
Развитием рассмотренного метода являются методы адаптивной 0б-
работки результатов измерений, которые предполагают изменение алго-
ритмов обработки входящих в них параметров в зависимости от характера
обрабатываемой информации. При адаптивной обработке процессы полу-
чения априорной информации и собственно обработки оказываются со-
вмещенными.
Применение адаптивных методов обработки целесообразно в двух
случаях. Во-первых, когда исходной информации недостаточно для по-
строения рационального алгоритма обработки. Во-вторых, когда свойства
обрабатываемых данных изменяются в процессе обработки. Применительно
к задачам обработки измерительной информации имеют место оба случая.
Многие методы обработки результатов измерений [94, 99, 130] могут
рассматриваться как частные случаи первого вида адаптивной обработки.
Например, построение интервальной оценки измеряемой величины по не-
скольким нормально распределенным результатам измерения предполагает
первоначальную оценку дисперсии по результатам измерений. Другим ва-
риантом адаптации алгоритма обработки может быть проверка по результа-
там измерений некоторой совокупности моделей законов распределения,
выбор наиболее адекватной модели и ее дальнейшее использование при по-
строении алгоритма обработки. В этом случае алгоритм получения резуль-
тата измерения будет зависеть от того, какое из рассматриваемых распреде-
лений наиболее соответствует экспериментальным данным [56, 141].
112