計量論壇

標題: 這個評審意見實在太混賬！ [打印本頁]

作者: yeses 時間: 2016-9-23 13:23
標題: 這個評審意見實在太混賬！

武漢大學葉曉明

我在論文《The new concepts of measurement error theory》(國際測量學聯合會(IMEKO)旗下的Measurement雜志) 給出了一種誤差無類別測量理論體系的思維，這一思維最核心邏輯簡單介紹如下:
誤差的概念定義是測量結果與其真值之差。因為測量結果是唯一的，真值是唯一的，所以測量結果的誤差是個唯一的未知的恒差。
對于一個（基于多余觀測或單次觀測的）最終測量結果來說，這個恒差由二部分組成：1、測量結果與數學期望之差---所謂隨機誤差，也是恒差。2、數學期望與真值之差---所謂系統誤差，還是恒差。總誤差等于二者的代數法則合成。
因為所謂隨機誤差和所謂系統誤差都是未知的恒差，根本就沒有任何性質差異，沒有性質差異自然就沒有性質分類！
這個恒差論是完全對立于現有測量理論的隨機變化論的，即，在申請人看來，現有測量理論的誤差分類學說是個錯誤的理論，誤差分類定義以及精度、準確度、精確度概念（相關測繪學教科書的概念解釋后附）都應該廢除。
測量結果與數學期望之差（所謂隨機誤差）的標準差由當前測量數據統計分析給出，數學期望與真值之差（所謂系統誤差）的標準差由其上游測量給出，這樣測量結果總標準差自然等于它們二者按概率法則合成，這個總標準差就是不確定度（這也就對不確定度概念賦予了更明確的含義）。
新理論和現有理論的思維邏輯差異對比如圖1。

本希望通過國家自然科學基金來完成完整的理論體系，可是，我們的基金評審專家不干了，洋洋灑灑給出一大堆否定意見，申請被否決了。基金評審專家當然應該不是一般水平的專家，這意見的混賬程度幾乎讓人暴跳，這么高等水平的評審意見干嘛不拿出來分享呢?
評審意見的論點是“申請人對現有測量誤差理論體系的理解不全面，對誤差理論中的相關概念理解是碎片性的，因而產生了顛覆現有理論的錯誤想法。”“該項目立項基礎很難被接受，不建議資助。”而支持這一論點的理由分為5點：
1、該項目認為目前測量概念繁多復雜，由此提出所謂的"基于誤差無類別哲學的測量概念體系的構建"。
2、現有測量誤差理論本來就認為有些誤差在一種條件下可看作系統誤差、在另外的條件下可能可以看作偶然誤差，這沒有問題。
3、真值的測量是在不同誤差量級下實現的，比方說用線紋米尺測量定的長度，精度是在0.1毫米量級，用這一精度來校對30米或50米鋼尺時，其長度可看作真值，它不會影響最后的結果，這種做法不存在邏輯矛盾。
4、測量結果與真值的差是一個恒差，這是對的。但這個恒差到底有多大？這個大小在不同數值上的概率是不同的，服從一個分布，這就是它的隨機性。
5、偶然誤差與系統誤差綜合評價測量結果是測量常識，很難認定是革命性進步。
對于這個“有因有果”的意見，沒看過申請書的人當然不會看出它有什么問題，現在該由我來對它做出響應了。
1、關于“該項目認為目前測量概念繁多復雜，由此提出所謂的"基于誤差無類別哲學的測量概念體系的構建"”
這個說法實際是對申請書的歪曲！
申請書摘要的第一句話就是“現有測量學理論存在著諸多邏輯和哲學上的麻煩，以至于測量概念繁多混雜”，這就明確表達了“誤差無類別哲學的測量概念體系的構建”的提出理由是因為“現有測量學理論存在著諸多邏輯和哲學上的麻煩”，而不是因為“測量概念繁多復雜”。“測量概念繁多復雜”只是邏輯哲學麻煩的一個結果。第6頁12行也明確表達了“只有在一種誤差無類別的哲學認識上重新構建測量學理論，所有邏輯麻煩才能迎刃而解”。評審意見對文字進行移花接木來實現對申請書的歪曲，這實在太**！
邏輯麻煩主要是指隨機誤差/系統誤差和精度/準確度概念實際上并不對應，與理論邏輯自相矛盾（申請書第7頁第11行）等；哲學麻煩是指同一誤差被不同測量領域賦予不同類別，給予不同待遇（申請書第9頁倒數11行），以至于精度和準確度概念糾纏不清。存在邏輯自相矛盾和哲學麻煩的理論不符合基本科學精神，當然需要推翻。
誤差無類別的哲學認識論則是基于申請人的研究發現：誤差都是恒差都遵循隨機分布，誤差實際上沒有系統/隨機類別之分（申請書第13頁倒數第3行）。而這一新的核心學術觀點還是該評審人實際理解而且同意的，見后續第4條說明。
2、關于“現有測量誤差理論本來就認為有些誤差在一種條件下可看作系統誤差、在另外的條件下可能可以看作偶然誤差，這沒有問題；”
這個說法實際也是對申請書的歪曲！
1）、的確有少數教科書上有這種“條件類別論”，但是，這種“理論”實際上從來就沒有被主流學術界認同，這只是少數學者的一家之言。
因為，根據現有測量理論的概念邏輯進行推理，這種“理論”必然導致：誤差“在一種條件下是遵循隨機分布、在另外條件下是不遵循隨機分布”、“在一種條件下是隨機規律、在另外條件下不是隨機規律”、“在一種條件下是精度（precision）、在另外條件下是準確度（trueness）”。但事實上，誰都知道主流測量理論從來沒有這些意思表述，測量學名詞概念術語（無論國際、國內計量規范還是測繪行業規范等）也從來沒有精度、準確度相互轉化等類似意思表達（這些分析請見申請書第7頁倒數第7行和論文《誤差理論的新哲學觀》）。正是因為這種“理論”沒有對測量概念邏輯解釋產生影響，申請人才把它定位為“一家之言”而不是一種主流理論流派（申請書對幾種主流理論流派的歸納見申請書第6頁之圖1）。
就是說，現有理論的主流并不認同這種“條件類別論”，“本來就認為”根本就不是事實。這些顯然只能說明評審人自己“對現有測量誤差理論體系的理解不全面”，也同時說明現有測量理論的思維的確很混亂。
2）、評審人完全沒有意識到“條件類別論”實際陷入了新的邏輯困境：誤差如何在“遵循隨機分布”和“不遵循隨機分布”之間轉化？精度（隨機誤差）和準確度（系統誤差）如何相互轉化？究竟需要怎樣的“條件”才能實現這種轉化？精度和準確度相互轉化的理論后果是什么？這豈能說“沒有問題”？
3）、“本來就認為”字眼實際是強詞奪理、混淆視聽，其本質是把申請人的誤差無類別論也歪曲成“條件類別論”，誤導基金委以為申請人的理論“本來”就存在于在現有理論之中。
①新理論已經明確批判“條件類別論”的哲學本質是盲人摸象（見申請書第9頁倒數第11行及申請人論文），認識論根基都有問題豈能說“沒有問題”？大象的真實外形能夠因為不同觀察“條件”來回轉化嗎？
②申請人的誤差無類別理論的核心觀點是：誤差都是恒差，不僅在“在一種條件下”遵循隨機分布，在其他任何條件下也同樣都是遵循隨機分布的，不存在不遵循隨機分布的誤差，誤差沒有系統/隨機之分等等。這都是旗幟鮮明地反對“條件類別論”的。
③而更重要的是，評審人對申請人的這一最核心最根本的新觀點實際也是理解和贊同的，見后續第4條說明。評審人不僅理解贊同申請人的核心思想，而且明明白白知道申請人的誤差無類別論完全對立于現有測量誤差理論，卻還要強行說“現有測量誤差理論本來就認為”如何如何，這不是睜眼說瞎話嗎？
把申請人的誤差無類別理論歪曲成現有理論中“本來”就有，以此“證明”申請人“對現有測量誤差理論體系的理解不全面”，這實在叫申請人難以吞咽。
3、關于“真值的測量是在不同誤差量級下實現的，比方說用線紋米尺測量定的長度，精度是在0.1毫米量級，用這一精度來校對30米或50米鋼尺時，其長度可看作真值，它不會影響最后的結果，這種做法不存在邏輯矛盾；”
1）、這段文字是無中生有、是自說自話、是給申請人強加罪名。申請書中從來就沒有討論過這一案例，更沒有說過這種情形是否存在“邏輯矛盾”。申請書所指的現有理論的“邏輯矛盾”是指隨機誤差/系統誤差和精度/準確度概念實際并不對應，見申請書第7頁第11行。
2）、評審人自己引出的這段文字本身也暴露出其思維邏輯混亂，恰恰說明評審人自己“對現有測量誤差理論體系的理解不全面”、“碎片性”：根據精度概念的邏輯，“精度是在0.1毫米量級”僅僅是說隨機誤差，不涉及系統誤差，憑什么完全不論準確度評價(系統誤差)僅憑“精度”而斷言“其長度可看作真值”？
所以，這段文字除了能證明評審人自己對測量概念的一知半解外，什么也證明不了。
4、關于“測量結果與真值的差是一個恒差，這是對的。但這個恒差到底有多大？這個大小在不同數值上的概率是不同的，服從一個分布，這就是它的隨機性；”
這個看法說得太好了！這本來就是申請人所提出新理論的最根本最核心思想的出發點（見申請書第13頁倒數第3行），誤差都是“恒差”，恒差又都服從隨機分布，這樣誤差根本就不存在是否遵循隨機分布的系統/隨機分類。這一“恒差”論和現有理論的隨機變化論是完全對立的！既然評審人也理解也同意申請書的最核心觀點，為何又要反對申請書？既然理解恒差論，為什么不沿恒差論的邏輯繼續推理下去？不會邏輯推理嗎？（圖1給出的就是二種完全不同的邏輯推理過程。）
通過贊同申請人的恒差論“是對的”來“證明”申請人“因而產生了顛覆現有理論的錯誤想法”，這樣的證明“邏輯”簡直就是個奇葩！！！
5、關于“偶然誤差與系統誤差綜合評價測量結果是測量常識，很難認定是革命性進步。”
1）、這又是自說自話，申請書中從來就沒有“綜合評價”是“革命性進步”的意思表達。申請書中“本項目的特色與創新之處”請見第18頁倒數第17行，白紙黑字就在那里擺著。評審人不應該老這樣脫離主題、無中生有、為反對而反對。
2）、評審人的這段文字本身實際也是認同申請人的所有誤差合成評價的。
3）、評審人既然有這個“綜合評價”“常識”，為何又有前邊的“精度是在0.1毫米量級，用這一精度來校對30米或50米鋼尺時，其長度可看作真值，”說法？“精度”是“綜合評價”指標嗎？這樣前言不搭后語不是反而把自己表現成了思維無邏輯性、“碎片性”嗎？
可以看到，評審意見完全沒有邏輯性，基本可以說是東扯西拉。5個理由中，第1、第2個理由是對申請書歪曲，第3、第5個理由是捏造事實、無中生有、自說自話，第4個理由還是對申請書核心學術思想的贊同！沒有一個理由能證明意見的論點。所以，說它是一個混賬意見一點也不為過！
我就不明白了，國家自然科學基金評審專家怎么會給出這種混賬邏輯的評審意見?！哪有這樣瞎胡鬧的？
我沒有幾年就要退休了，沒有精力財力和心情再為這種破事繼續跟您們扯淡了，現在能做的也只有利用這免費的網絡空間來推廣一下我的學術思想，也算是把我和保守學術勢力之間的艱難斗爭經歷記錄下來。所以，我尊敬的不知尊姓大名的評審專家，我只能以這樣的方式對您的偉大意見做出回應了。
另外，下面圖片是測繪學教科書中的精度、準確度、精確度概念表述（跟計量術語名詞不同但概念內涵一致，測繪精度是計量的精密度，測繪準確度是計量的正確度，測繪的精確度是計量的準確度），敬請尊敬的評審專家好好看看“精度”是否是“綜合評價”指標，也請仔細看看哪里有精度、準確度不同“條件”進行相互轉化的意思表示。

作者: 285166790 時間: 2016-9-23 17:37
首先要肯定老師的研究精神，這點是很令我佩服的。
其次說說我對這件事的看法：從過去的經驗表明，理論要想被廣泛承認通常需要實驗的驗證。所以呢您不如從實驗驗證方面入手來解決這個問題。就這個理論來說，首先應當說明過去的理論在過去的工程實踐中出現了什么問題？您要舉出具體的公認的案例來（公認也就是大多數人都認為有問題，最好是在有人在公開發表的論文中就已經提出了這個問題，少數人覺得有問題不算問題）。然后您在說明如何用您的理論來解決這個問題，并用實驗證明之。

作者: yeses 時間: 2016-9-24 17:49

285166790 發表于 2016-9-23 17:37
首先要肯定老師的研究精神，這點是很令我佩服的。
其次說說我對這件事的看法：從過去的經驗表明，理論要想 ...

問題太多了，只是大家都不覺得。譬如：這個評審人一會“精度”、一會“綜合評價”。

作者: ZZC0918 時間: 2016-9-26 11:24
學習了，感謝分享

作者: moreface 時間: 2016-9-27 13:52
看不見大家的評論~~~~~

作者: nissi 時間: 2016-9-27 14:12
顛覆即錯誤～哈哈～

作者: 文先生 時間: 2016-9-27 19:54
深感同情。現在確實如作者所言，太混亂。

作者: njlyx 時間: 2016-9-27 22:19
回帖都看不到？

作者: 史錦順 時間: 2016-9-28 11:36
學術討論，不該神秘化。

作者: OUYANGGANG 時間: 2016-9-28 15:22
所有的回帖都不讓看，只能作者本人可見。是怎么回事？

作者: wwttya 時間: 2016-9-28 19:09
怎么大家的回復都看不了？

作者: 王朝英 時間: 2016-9-28 23:42
此貼僅見葉文不見其他，還是論壇嗎？

作者: yeses 時間: 2016-9-29 08:41
請求版主修改為回帖開放。

作者: 崔偉群 時間: 2016-9-29 08:46
為什么跟帖看不了？

作者: 何必 時間: 2016-9-29 11:46
在中國辦事，首先這“事‘必須得有”賣點“，能”打動“評審人；其次，還必須得有“中國式智慧”；最后，還必須講究”雙贏“。

否則什么平臺、什么項目、什么課題都不會給你批的。

作者: jacksilver 時間: 2016-9-29 13:49
本人水平有限，沒完全看明白樓主的主張，但如果像樓主圖1所主張的，用不確定度來替代誤差，確實是顛覆了我的觀念。
個人理解，不確定度是表征測量結果的分散性，即[不確定度的值]與[測量結果與真值之差]這兩者無直接對應關系。
但目前的現實情況也如樓主所說的那樣，各種概念紛繁復雜，對不確定度的理解也分成很多派別，我個人也支持簡化統一，便于實際操作。、
至于專家的評審意見不好評判，呵呵。

作者: 崔偉群 時間: 2016-9-29 16:29
本帖最后由崔偉群于 2016-9-29 16:43 編輯

就此圖而言，本人看法如下，不對的地方請海涵：
左圖中平差后測量結果與數學期望之差是隨機變化的、離散的有如下理解：
1.如果講的是一種理論方法，當然”平差后測量結果與數學期望之差是隨機變化的、離散的“，這是因為測量結果理論上不會都相同；
2..如果講的是一個實測結果，當然平差后測量結果與數學期望之差是恒定的，這是因為就某一具體測量結果而言，不會再變化；

有的人選取了1，有的人選取了2，角度不同而已，但由此認為是兩個完全不同的理念，不敢茍同，原因如下：
1.理論上1蘊含了2,2只是1的特例；
2.誤差的分類是從統計學的角度，換言之，其分類的目的是尋找不同測得值之間的共性和差異，從而方便后續處理；
3.兩個測得值孤立地來看，與真值都是恒差；但是統計地看，與真值有共同的恒差，還有除了恒差之外的差值。而這種區別，并不會只是因為孤立地看，或具體地看就會消失。

作者: yeses 時間: 2016-9-29 22:56

崔偉群發表于 2016-9-29 16:29
就此圖而言，本人看法如下，不對的地方請海涵：
左圖中平差后測量結果與數學期望之差是隨機變化的、離散的 ...

我先提示您：所謂系統誤差也是測量出來的，也是它的上游的測量者經過一番平差處理后剩下的殘差（恒差），也有標準差。您為隨機誤差的離散辯護的所有理由（先不論您的理由恰當與否）對系統誤差同樣適用。

作者: yeses 時間: 2016-9-29 23:02

jacksilver 發表于 2016-9-29 13:49
本人水平有限，沒完全看明白樓主的主張，但如果像樓主圖1所主張的，用不確定度來替代誤差，確實是顛覆了我 ...

不確定度和誤差是二個決然不同的概念，不存在替換問題。

我的主張是誤差不存在系統/隨機類別之分，也就沒有精度準確度之分，精度準確度精確度應該作廢。

作者: yeses 時間: 2016-9-29 23:05

何必發表于 2016-9-29 11:46
在中國辦事，首先這“事‘必須得有”賣點“，能”打動“評審人；其次，還必須得有“中國式智慧”；最后，還 ...

我認為主要還是評審人的認知能力，畢竟都是被傳統洗腦過了的，我自己都用了近10年時間才把許多細節梳理清楚。

作者: 崔偉群 時間: 2016-9-30 08:45
本帖最后由崔偉群于 2016-9-30 09:01 編輯

yeses 發表于 2016-9-29 22:56
我先提示您：所謂系統誤差也是測量出來的，也是它的上游的測量者經過一番平差處理后剩下的殘差（恒差）， ...

您混淆了兩類問題，理論與實踐的問題：

1、理論上，系統誤差的定義非常明確，就是期望與真值的差；隨機誤差也很明確，就是測得值減系統誤差減真值；
2. 實踐上，由于無法準確獲得誤差，也無法準確獲得系統誤差和隨機誤差，因此使用了近似值代替真正的系統誤差（即系統誤差的真值），嚴格點講應該是給出了系統誤差的范圍。
3. 后來有牛人發現，實踐中這種近似代替或給出范圍，有問題啊，不嚴謹呀，就使用了不確定度的概念，說系統誤差的真值在一定概率下處于某個范圍之內。

個人觀點，僅供參考。

作者: hblgs2004 時間: 2016-9-30 09:02
提示: 作者被禁止或刪除內容自動屏蔽

作者: 285166790 時間: 2016-9-30 11:26
葉老師不如舉些列子，完整的寫出現有的一些測量結果如果用這個新概念理論該怎么表達？

作者: yeses 時間: 2016-9-30 19:42
本帖最后由 yeses 于 2016-9-30 20:00 編輯

崔偉群發表于 2016-9-30 08:45
您混淆了兩類問題，理論與實踐的問題：

1、理論上，系統誤差的定義非常明確，就是期望與真值的差；隨機 ...

您是在討論已知誤差和未知誤差的分類問題吧？我可沒有這個意思喲。

您說的近似值實際是誤差的測量結果，是測量結果，根本就不應該再叫做誤差，更不應該叫系統誤差。誰都知道獲得了誤差值就必須做修正，一個誤差值直接修正，多個誤差值則按一定的準則修正。我們現在討論的是最終測量結果（該修正的該平差的都做完了）的未知的恒定的誤差究竟有沒有類別之分。注意，我的邏輯對比圖中特別強調了“平差后”字眼！

作者: yeses 時間: 2016-9-30 19:52

285166790 發表于 2016-9-30 11:26
葉老師不如舉些列子，完整的寫出現有的一些測量結果如果用這個新概念理論該怎么表達？ ...

結論實際很簡單，就是將精度準確度精確度概念廢棄，測量理論統一在一種以誤差無類別哲學解釋的不確定度概念之下。現在人們因為被誤差分類學洗腦，對廢棄誤差分類理論難以接受。

作者: yeses 時間: 2016-10-3 07:27
本帖最后由 yeses 于 2016-10-3 07:44 編輯

285166790 發表于 2016-9-30 11:26
葉老師不如舉些列子，完整的寫出現有的一些測量結果如果用這個新概念理論該怎么表達？ ...

例子：某數顯卡尺的最大允許誤差為：0.02mm，用于測量某鋼球直徑，連續重復測量了100次，每次都是同樣的讀數5.00mm。這樣，平均測量結果為：5.00mm，平均值的標準差為0.00mm。

按誤差分類理論處理：隨機誤差（結果5.00mm與期望之差）的標準差為0.00mm，即精度（精密度）為0.00mm；卡尺的輸出誤差不貢獻離散，是系統誤差，沒有標準差，由正確度來評價，正確度是定性概念，只能用優良中差表述，綜合評價準確度也是定性概念，也只能用用優良中差表述。（測繪領域的精度概念也同樣就是這個意思，主貼中最后的圖片就是測繪教科書中剪切下來的。）

按誤差無類別論來處理：數顯卡尺的輸出誤差站在卡尺制造者（也是測量工作者）的角度也是遵循隨機分布的，最大允許誤差0.02mm本來就是對這個隨機分布的描述，其標準差可以通過0.02mm換算出來，跟當前的標準差0.00mm是完全對等的，所唯一不同是在當前的重復測量中卡尺誤差貢獻期望與真值之差。這樣總誤差=結果與期望之差+期望與真值之差，總誤差的標準差（也就是最終結果5.00mm的總標準差）也就等于二者標準差的概率法則合成，5.00mm結果的總擴展不確定度很容易得到就是0.02mm。不確定度是誤差的定量評價。

二種思維方式的核心區別在于：分類哲學認識的測量僅僅是指當前的100次操作過程。而無類別哲學認識的測量是包括當前操作和歷史操作在內的所有量值溯源過程，上游的所有儀器設備制造都是測量，都對當前的5.00mm結果產生影響。當把所有上游下游測量看成一個整體（全局哲學觀）的時候，誤差就都是測量產生的，誤差的形成原理都一樣，誤差都遵循隨機分布，這樣就沒有不遵循隨機分布的系統誤差了，至多只有遵循隨機分布的誤差對下游測量產生系統性的影響。誤差分類理論把系統性影響和隨機分布扯混了，把隨機分布與隨機變化也扯混了，誤差分類的所謂“明確定義”是基于一種狹隘的哲學觀和錯誤的數學概念給出的。

補充內容 (2016-10-3 14:43):
就這個內容寫了一篇博文，立馬被科學網推薦為精選博文。見http://blog.sciencenet.cn/blog-630565-1006417.html

作者: yeses 時間: 2016-10-3 09:28
當然測繪領域以精度直接表達測量結果的誤差大小其實也有一個說法，那就是系統誤差得由計量部門檢測出來作為改正數修正測量結果，這樣精度就可以用來表達準確度了。但是，僅就對于上述這么簡單的案例來，計量部門能給出卡尺的全部誤差值嗎？

作者: 285166790 時間: 2016-10-8 14:50
本帖最后由 285166790 于 2016-10-8 14:55 編輯

yeses 發表于 2016-10-3 07:27
例子：某數顯卡尺的最大允許誤差為：0.02mm，用于測量某鋼球直徑，連續重復測量了100次，每次都是同樣的讀 ...

我對您這個案例有點疑問：分類的例子給出的是精密度，下面不分類的解決方案又給出了不確定度，您不覺得有點什么問題嗎？

看了您另一個回復，意思就是廢除精密度的說法，這個我贊同，其實我們計量行業早都沒人用精密度這個概念了。

作者: yeses 時間: 2016-10-8 15:10

285166790 發表于 2016-10-8 14:50
我對您這個案例有點疑問：分類的例子給出的是精密度，下面不分類的解決方案又給出了不確定度，您不覺得有 ...

我不覺得有問題，希望您明示問題所在。

測繪領域目前就用精密度（精度）。

分類學說是需要推翻的，包括精度正確度準確度。

這里的不確定度是基于誤差無類別哲學解釋的，至于其他人對不確定度概念的其他理解我就不管了。

作者: 崔偉群 時間: 2016-10-8 16:01
本帖最后由崔偉群于 2016-10-8 16:16 編輯

yeses 發表于 2016-10-3 07:27
例子：某數顯卡尺的最大允許誤差為：0.02mm，用于測量某鋼球直徑，連續重復測量了100次，每次都是同樣的讀 ...

您的如下說法：
例子：某數顯卡尺的最大允許誤差為：0.02mm，用于測量某鋼球直徑，連續重復測量了100次，每次都是同樣的讀數5.00mm。這樣，平均測量結果為：5.00mm，平均值的標準差為0.00mm。
按誤差分類理論處理：隨機誤差（結果5.00mm與期望之差）的標準差為0.00mm，即精度（精密度）為0.00mm；卡尺的輸出誤差不貢獻離散，是系統誤差，沒有標準差，由正確度來評價，正確度是定性概念，只能用優良中差表述，綜合評價準確度也是定性概念，也只能用用優良中差表述。（測繪領域的精度概念也同樣就是這個意思，主貼中最后的圖片就是測繪教科書中剪切下來的。）

按誤差理論進行分析：
   -0.02 <= 某數顯卡尺的系統誤差 <= 0.02
---->
   -0.02 <=  測得值-鋼球直徑-隨機誤差 <= 0.02
---->
   -0.02 <=  5.00-鋼球直徑-隨機誤差 <= 0.02
---->
   5.00- 0.02 -|隨機誤差|<= 鋼球直徑 <=  5.00+0.02+|隨機誤差|
----> 100次的平均結果為
   5.00- 0.02 -|1000測量隨機誤差的均值|<= 鋼球直徑 <=  5.00+0.02+|1000測量隨機誤差的均值|
   又已知平均值的標準差為0.00mm，即1000測量隨機誤差均值的標準差為0.00mm。
---->
   5.00- 0.02 <= 鋼球直徑 <=  5.00+0.02

作者: csln 時間: 2016-10-8 16:04
本帖最后由 csln 于 2016-10-8 16:15 編輯

例子：某數顯卡尺的最大允許誤差為：0.02mm，用于測量某鋼球直徑，連續重復測量了100次，每次都是同樣的讀數5.00mm。這樣，平均測量結果為：5.00mm，平均值的標準差為0.00mm。

按誤差分類理論處理：隨機誤差（結果5.00mm與期望之差）的標準差為0.00mm，即精度（精密度）為0.00mm；... ...

這樣的測量結果太兒戲，莫說測量某鋼球直徑100次，就是用數顯卡尺測量校準用的標準量塊，重復測量100次，標準偏差為0的概率也極低

不可以兒戲地杜撰一組數據，并以此為據要推翻一個成熟的理論，學問不可以是這樣做的

作者: 285166790 時間: 2016-10-8 17:18
本帖最后由 285166790 于 2016-10-8 17:22 編輯

yeses 發表于 2016-10-8 15:10
我不覺得有問題，希望您明示問題所在。

測繪領域目前就用精密度（精度）。

精密度（精度）這些概念在我們專業計量領域已經是不用的，準確度也只是一個定性不定量的術語，不知道這些過時的概念算不算已經被推翻了呢？您說的標準差問題在我們專業計量領域不存在，我們只有不確定度作為結論。當然我也知道在測繪領域還在使用此類概念，我認為在涉及測量的方面方面測繪領域應當向計量領域的標準看齊，取消這些過時的概念，在這點我是贊同您的觀點的。

作者: 機械工程 時間: 2016-10-8 18:45

285166790 發表于 2016-10-8 17:18
精密度（精度）這些概念在我們專業計量領域已經是不用的，準確度也只是一個定性不定量的術語，不 ...

為什么要在“涉及測量的方面測繪領域應當向計量領域的標準看齊”呢？本來就是兩個專業、兩個領域、兩個部門、兩部法律。不存在誰向誰看齊的事情。

作者: 285166790 時間: 2016-10-8 21:58
本帖最后由 285166790 于 2016-10-8 22:02 編輯

機械工程發表于 2016-10-8 18:45
為什么要在“涉及測量的方面測繪領域應當向計量領域的標準看齊”呢？本來就是兩個專業、兩個 ...

JJF 《通用計量術語及定義》中，在"計量學"、"測量"詞目外，另增了"計量"(metrology)詞條，定義為實現單位統一和量值準確可靠的活動。從定義中可以看出，它屬于測量，源于測量，而又嚴于一般測量，它涉及整個測量領域，并按法律規定，對測量起著指導、監督、保證的作用。計量與其它測量一樣，是人們理論聯系實際，認識自然、改造自然的方法和手段。它是科技、經濟和社會發展中必不可少的一項重要的技術基礎。計量與測試是含義完全不同的兩個概念。測試是具有試驗性質的測量，也可理解為測量和試驗的綜合。它具有探索、分析、研究和試驗的特征。
俗話說科技要發展，計量需先行，計量學是一門基礎性科學，其它學科的測量工作都是基于計量學的發展基礎上的。就像數學，是所有理工科的基礎一樣。所以說，其它部門在測量方面應向計量部門的要求看齊，這既是法律的規定，也是工作的需要。

作者: yeses 時間: 2016-10-8 22:25
本帖最后由 yeses 于 2016-10-8 22:40 編輯

機械工程發表于 2016-10-8 18:45
為什么要在“涉及測量的方面測繪領域應當向計量領域的標準看齊”呢？本來就是兩個專業、兩個 ...

不存在誰向誰看齊，都是一樣的測量專業，都是對未知量進行測量，彼此之間沒有本質不同。

取消精度正確度準確度概念的原因是因為它本身是錯誤的。上面案例已經很清楚地看到，其錯誤有二：1、唯一結果與數學期望之差是恒差，不發散。隨機誤差概念把它解釋成發散不符合實際。2、數學期望與真值之差也遵循隨機分布，也有概率區間。系統誤差概念認為它不遵循隨機分布、只能定性評價也不符合事實。

作者: yeses 時間: 2016-10-8 22:31
本帖最后由 yeses 于 2016-10-8 22:41 編輯

csln 發表于 2016-10-8 16:04
例子：某數顯卡尺的最大允許誤差為：0.02mm，用于測量某鋼球直徑，連續重復測量了100次，每次都是同樣的讀 ...

你把標準差0.00改成多少都不影響這個結論！另外注意：0.00和你的0不是同一個東西！

作者: yeses 時間: 2016-10-8 22:58
本帖最后由 yeses 于 2016-10-8 23:23 編輯

崔偉群發表于 2016-10-8 16:01
您的如下說法：
例子：某數顯卡尺的最大允許誤差為：0.02mm，用于測量某鋼球直徑，連續重復測量了100次， ...

-0.02 <= 某數顯卡尺的系統誤差 <= 0.02

1、您這個式子實際是給出了這樣的結論：卡尺的最大允許誤差MPE是系統誤差的評價值。請問什么文獻有MPE是系統誤差的評價的論斷？

2、按現有誤差理論，系統誤差是由正確度來評價的，正確度是定性概念不是定量概念，VIM中有MPE作為系統誤差的定量評價的理論邏輯嗎？您不妨現翻閱一下VIM或JJF1001。

3、按您的這個邏輯，不僅卡尺，是否任何測量儀器的誤差都是系統誤差？

作者: csln 時間: 2016-10-9 08:47
本帖最后由 csln 于 2016-10-9 08:50 編輯

yeses 發表于 2016-10-8 22:31
你把標準差0.00改成多少都不影響這個結論！另外注意：0.00和你的0不是同一個東西！ ...

是嗎？如果100次重復測量的標準偏差是0.0005mm，你還能說：按誤差分類理論處理：隨機誤差（結果5.00mm與期望之差）的標準差為0.00mm，即精度（精密度）為0.00mm；卡尺的輸出誤差不貢獻離散，是系統誤差，沒有標準差，由正確度來評價，正確度是定性概念，只能用優良中差表述，綜合評價準確度也是定性概念，也只能用用優良中差表述。... ...

0.00和0是不是一個東西，但一般人會明白，這里要說的0是絕對0，就算小數點后10位有非0數字也不叫絕對0。你覺得這樣說有意思嗎？要是這樣說，你說的5.00mm的鋼球是個什么東西，似乎只能叫鋼珠吧

作者: yeses 時間: 2016-10-9 09:26
本帖最后由 yeses 于 2016-10-9 10:01 編輯

崔偉群發表于 2016-10-8 16:01
您的如下說法：
例子：某數顯卡尺的最大允許誤差為：0.02mm，用于測量某鋼球直徑，連續重復測量了100次， ...

-0.02 <= 某數顯卡尺的系統誤差 <= 0.02

繼續，這個簡單的測量案例提示的就是如何認識這一測量原理。

最終測量結果5.00mm的誤差（與真值之差）一定是個恒差（不會隨機變化），它由二部分組成：最終結果與數學期望之差和數學期望與真值之差。

1、數學期望與真值之差是恒差，最終結果與數學期望之差同樣也是恒差；

2、結果與數學期望之差是標準差為0.00mm的概率區間中的一個樣值，數學期望與真值之差則是誤差范圍為0.02mm的概率區間中的一個樣值；

3、這里的標準差0.00mm和誤差范圍0.02mm都是誤差的概率區間評價值，僅僅是置信概率不同，也沒有本質差異。

顯然，這二個恒差之間完全對等，事實上沒有任何性質上的差異。那么，憑什么非要把一個歸為系統誤差另外一個歸為隨機誤差呢？然后還給出一套正確度、精密度概念邏輯體系？

現在，您使用了這套概念邏輯體系中的系統誤差概念，表面上是仍然承認這套邏輯體系；但您卻又不遵循這套邏輯體系中的系統誤差沒有標準差、只能用正確度定性評價的邏輯，這實際上還是突破了這套誤差分類邏輯體系。

作者: 崔偉群 時間: 2016-10-9 10:36
本帖最后由崔偉群于 2016-10-9 10:59 編輯

yeses 發表于 2016-10-8 22:58
-0.02

-0.02 <= 某數顯卡尺的系統誤差 <= 0.02

1、您這個式子實際是給出了這樣的結論：卡尺的最大允許誤差MPE是系統誤差的評價值。請問什么文獻有MPE是系統誤差的評價的論斷？

答：您要站在量傳溯源的角度看這一問題，顯然就不會有這樣的困惑。由于人類測量手段的有限性，上一級標準的誤差范圍可以看作該標準向下量傳時的儀器的系統誤差范圍。

2、按現有誤差理論，系統誤差是由正確度來評價的，正確度是定性概念不是定量概念，VIM中有MPE作為系統誤差的定量評價的理論邏輯嗎？您不妨現翻閱一下VIM或JJF1001。

答：您一再強調正確度是定性概念，“卡尺的輸出誤差不貢獻離散，是系統誤差，沒有標準差，由正確度來評價，正確度是定性概念，只能用優良中差表述”
   請問您的優良中差的定性依據什么？

   我個人認為，通常講的正確度是定性概念是與精密度是個定量概念相對應的。精密度是能夠使用數學公式算出具體值來的，因此稱為定量；而正確度無法算出具體值，因此稱為定性，但這不意味著不能夠對系統誤差進行l量化的估計。

      另外，正確度是用系統誤差來量化表示的，而不是說系統誤差是用正確度來表示的。

3、按您的這個邏輯，不僅卡尺，是否任何測量儀器的誤差都是系統誤差？

答：誤差不一定是系統誤差，這與測量儀器在溯源鏈中的位置有關。

最終測量結果5.00mm的誤差（與真值之差）一定是個恒差（不會隨機變化），它由二部分組成：最終結果與數學期望之差和數學期望與真值之差。

1、數學期望與真值之差是恒差，最終結果與數學期望之差同樣也是恒差；

答：數學期望與真值之差是恒差，也叫系統誤差；
      最終結果與數學期望之差同樣也是恒差， 也叫隨機誤差
      一個最終結果與數學期望之差同樣也是恒差， 也可以叫隨機誤差容量為1的樣本,或隨機誤差均值的一個樣本點；

2、結果與數學期望之差是標準差為0.00mm的概率區間中的一個樣值，數學期望與真值之差則是誤差范圍為0.02mm的概率區間中的一個樣值；

答：結果與數學期望之差是標準差為0.00mm的概率區間中的一個樣值，也可以描述為
     隨機誤差是標準差在(-0.004mm,0.004mm）之間，期望為0的樣本總體的一個樣本點；

   數學期望與真值之差則是誤差范圍為0.02mm的概率區間中的一個樣值；也可以描述為
    測量儀器誤差則是范圍為（-0.02mm，0.02mm）的區間中的一個樣本點，也可以描述為
   本次測量的儀器的系統誤差則是范圍為（-0.02mm，0.02mm）的區間中的一個樣本點

3、這里的標準差0.00mm和誤差范圍0.02mm都是誤差的概率區間評價值，僅僅是置信概率不同，也沒有本質差異。

答：顯然，這里的標準差0.00mm不但是誤差的概率區間評價值，而且是本次測量引入的；
               這里的誤差范圍0.02mm不但是誤差的概率區間評價值，而且與是否是本次測量無關，而與是否是該測量儀器有關；

顯然，這二個恒差之間不完全對等，并存在差異。

作者: cdsjmcl 時間: 2016-10-9 11:22

285166790 發表于 2016-10-8 21:58
JJF 《通用計量術語及定義》中，在"計量學"、"測量"詞目外，另增了"計量"(metrology)詞條，定義為 ...

你搞清楚些，武測、武大的測繪專業與天大、浙大的精密儀器專業不是一個專業。

作者: yeses 時間: 2016-10-9 11:29

崔偉群發表于 2016-10-9 10:36
-0.02

您就說了一個區別是我認同的：結果與數學期望之差是當前測量引入的，數學期望之差是歷史測量引入的，區別僅僅就是當前和歷史。

但！如果根據當前和歷史來分類誤差，這也不符合現有的誤差分類理論。將來的人看當前也是歷史，歷史的人看自己也是當前，這也就是溯源鏈的上游下游問題。

補充內容 (2016-10-9 14:30):
現有理論強調誤差分類是基于誤差的性質來分類，都是恒差，性質差異自然并不存在。誤差產生的時間先后與性質之間沒有必然聯系。

作者: 崔偉群 時間: 2016-10-9 16:11
本帖最后由崔偉群于 2016-10-9 16:36 編輯

yeses 發表于 2016-10-9 11:29
您就說了一個區別是我認同的：結果與數學期望之差是當前測量引入的，數學期望之差是歷史測量引入的，區別 ...

先出生的叫先生，后出生的叫后生。

系統誤差和隨機誤差的數學定義很明確：就是期望-真值，測得值-期望其實沒有先后一說，只是有時沒有辦法或為了方便，才偶爾借用先后的解釋。

在群體而言，期望-真值，測得值-期望就是系統誤差和隨機誤差的質的區別，也是誤差這一質的同一。

在個體而言，是具體和具體的區別，也是具體和具體的統一。

作者: 285166790 時間: 2016-10-9 17:18

cdsjmcl 發表于 2016-10-9 11:22
你搞清楚些，武測、武大的測繪專業與天大、浙大的精密儀器專業不是一個專業。 ...

計量學并不是某個學校的一門專業，屬于基礎性內容，機械，電子，土木工程，測繪等理工學科專業都會涉及到。

作者: yeses 時間: 2016-10-9 22:29

崔偉群發表于 2016-10-9 16:11
先出生的叫先生，后出生的叫后生。

系統誤差和隨機誤差的數學定義很明確：就是期望-真值，測得值-期 ...

關鍵是：

在當前是“期望-真值”，而在歷史的卡尺制造者（也是測量工作者）卻不會承認卡尺的輸出誤差就只是“期望-真值”，不會承認卡尺的輸出誤差是純系統誤差；

在當前是“測得值-期望”，而在未來的測量者眼里（假設未來以該鋼珠的5.00mm直徑結果作為測量基準進行后續測量），后續的測量者也會說鋼珠直徑5.00mm的誤差對后續測量產生系統性影響，其誤差都是“期望-真值” 而不是“測得值-期望”。

就是說，期望-真值和測得值-期望的區別只對于當前測量來說有區分價值，對于整個量值溯源鏈全局來說，誤差的類別是說不清楚的，或精密度和正確度是區分不清楚的。

還有一個實際已經被突破了的就是，所謂系統誤差和所謂隨機誤差一樣，都是恒差、都有標準差、都可以用標準差定量評價。就是說，正確度和精密度都可以用標準差來表述，正確度準確度定性評價完全多余。這實際已經推翻了精密度正確度準確度概念體系。

作者: cdsjmcl 時間: 2016-10-9 23:23

285166790 發表于 2016-10-9 17:18
計量學并不是某個學校的一門專業，屬于基礎性內容，機械，電子，土木工程，測繪等理工學科專業都會涉及到 ...

術業有專攻，學校可以合并，專業不可能合并。

作者: yeses 時間: 2016-10-10 07:30
本帖最后由 yeses 于 2016-10-10 07:34 編輯

崔偉群發表于 2016-10-9 16:11
先出生的叫先生，后出生的叫后生。

系統誤差和隨機誤差的數學定義很明確：就是期望-真值，測得值-期 ...

對于誤差方程z=u+v來說，當前的測量者習慣認為u是期望-真值，v是測得值-期望。但歷史的測量者（卡尺的制造檢定者）完全可以做出完全相反的解釋，畢竟u也是其大量離散誤差樣本序列中的一員。

而對于多于二個誤差源的誤差方程：z=u+v+...+x來說，再去糾纏誰是期望-真值誰是測得值-期望就更扯不清楚了，實際中不確定度評定也的確沒有人去這么糾纏。但如果真要去糾纏誰是期望-真值誰是測得值-期望，那個不確定度一定很有趣。

作者: 崔偉群 時間: 2016-10-10 09:15
本帖最后由崔偉群于 2016-10-10 09:21 編輯

yeses 發表于 2016-10-10 07:30
對于誤差方程z=u+v來說，當前的測量者習慣認為u是期望-真值，v是測得值-期望。但歷史的測量者（卡尺的制 ...

對于同一個男人，有人叫他為爸爸，有人叫他為兒子，而也有人站出來說，叫爸爸與叫兒子矛盾，這個人只是個男人。

邏輯上更有說服力是數學，
若定義：
                           系統誤差=測得值總體期望-真值
                           隨機誤差=測得值- 測得值總體期望

無論是站在歷史的測量者  還是當前的測量者理解以上公式都不會有問題。也無論是對形如z=u+v的誤差方程還是形如z=u+v+...+x的誤差方程。

作者: yeses 時間: 2016-10-10 10:19

崔偉群發表于 2016-10-10 09:15
對于同一個男人，有人叫他為爸爸，有人叫他為兒子，而也有人站出來說，叫爸爸與叫兒子矛盾，這個人只是個 ...

很好， “若定義”。

這個相對性解釋是可以成立的，但您這個解釋不是現有測量理論。因為現有理論（以VIM為準）從來沒有認為正確度、精密度是相對的，從來沒有認為正確度也可以用標準差來表述，從來沒有認為正確度和精密度可以合成。一旦現有理論承認了您這個相對性解釋，那就系統誤差隨機誤差是相對的，正確度精密度是相對的，正確度也可以用標準差定量評價，正確度和精密度可以合成，準確度可以用標準差定量表達。那這種準確度和不確定度有什么不同？其后果不還是否定了誤差分類的那套原有的邏輯體系嗎？

作者: 崔偉群 時間: 2016-10-10 10:41
本帖最后由崔偉群于 2016-10-10 11:15 編輯

yeses 發表于 2016-10-10 10:19
很好， “若定義”。

這個相對性解釋是可以成立的，但您這個解釋不是現有測量理論。因為現有理論（以VIM ...

雖然在VIM中有定義，但就目前的不確定度理論而言，都不再提準確度、精密度，也避免談誤差，里面只規定A類評定方法和B類評定方法，一般A類用貝塞爾公式，B類用概率分布估計。

您所說的不分類早就被不確定度的推廣者實現了。

盡管在歷史上有一部分推廣者完全否定誤差理論，不過目前的推廣者并不否定誤差理論，他們認為誤差理論也是一種評價方法，僅此而已。

“對于同一個男人，有人叫他為爸爸，有人叫他為兒子，而也有人站出來說，叫爸爸與叫兒子矛盾，這個人只是個男人。”這一解釋只是一類比

“ 若定義：系統誤差=測得值總體期望-真值隨機誤差=測得值- 測得值總體期望 ” 是一個系統誤差和隨機誤差的絕對解釋。沒有任何二義性

不能將實際估計系統誤差的范圍和系統誤差本身混為一談。

作者: yeses 時間: 2016-10-10 11:47

崔偉群發表于 2016-10-10 10:41
雖然在VIM中有定義，但就目前的不確定度理論而言，都不再提準確度、精密度，也避免談誤差，里面只規定A ...

能認識到“期望-真值”和“測得值-期望”是二個偏差，問題就已經清楚了，分類和不分類的討論實際已經不再重要，因為已經突破了傳統的一個偏差一個離散的核心認知。將來編撰教科書的概念邏輯自然得基于新的認知做出相應的調整。

作者: 285166790 時間: 2016-10-12 09:08
本帖最后由 285166790 于 2016-10-12 09:14 編輯

崔偉群發表于 2016-10-10 10:41
雖然在VIM中有定義，但就目前的不確定度理論而言，都不再提準確度、精密度，也避免談誤差，里面只規定A ...

我很贊同“不分類早就被不確定度的推廣者實現了”這個說法。不確定度具有溯源性，不存在案例中光求重復性結果可能為零的問題，所以我覺得這個問題至少在我們計量領域現在已經不存在了。不過葉老師提出的這個問題倒是很好的反映了原先的術語“精密度”存在的問題，所以現在我們計量領域不用了，這個問題也就解決了。

作者: yeses 時間: 2016-10-12 10:09
本帖最后由 yeses 于 2016-10-12 10:15 編輯

285166790 發表于 2016-10-12 09:08
我很贊同“不分類早就被不確定度的推廣者實現了”這個說法。不確定度具有溯源性，不存在案例中光求重復性 ...

所以，讓我們合力把那些不合時宜的概念術語從VIM中抹去，把誤差理論的教科書的撰寫邏輯做出相應的調整，這樣就沒有這么多無謂的爭執了。

作者: njlyx 時間: 2016-10-12 16:30
本帖最后由 njlyx 于 2016-10-12 16:34 編輯

任何“分類”都是相對的，只要有助于解決實際問題，適當“分類”便是有益的。

所謂“系統誤差”、“隨機誤差”分類，極其對應的“正確度”、“精密度”指標，原本是針對測量器具（系統、方案）的計量性能描述提出的方法與指標，不能因為硬將它們套用于描述所謂“‘測量結果’品質”時的種種“不適”而加以全盤否定！

按當前推行者的思維，描述所謂“‘測量結果’品質”的“指標”是“測量不確定度”，其中包含測量器具（系統、方案）計量性能的影響“分量”與被測量自身“隨機變化”的影響“分量”兩部分，直接套用【所謂“系統誤差”、“隨機誤差”分類，對應“正確度”、“精密度”】去“處理”所謂“測量不確定度”難免“很不適應”！...但這似乎是“欲加之罪”，并非【所謂“系統誤差”、“隨機誤差”分類，對應“正確度”、“精密度”】之“經典誤差理論”方法的錯。

所謂“系統誤差”、“隨機誤差”分類，本質是實用簡化處理“相關性”問題，所謂“測量不確定度”的表達與評估其實應吸納其“思想精髓”（不是照搬其名詞“定義”）。

作者: yeses 時間: 2016-10-12 18:12
本帖最后由 yeses 于 2016-10-12 18:16 編輯

njlyx 發表于 2016-10-12 16:30
任何“分類”都是相對的，只要有助于解決實際問題，適當“分類”便是有益的。

所謂“系統誤差”、“隨機誤 ...

如果VIM認為精密度和正確度是相對的，正確度也可以用標準差定量給出，那就不用再在這里爭論什么了。現在一個是定量指標，一個是定性指標，怎么相對得了？

所謂科學理論無非就是一套邏輯體系。誤差分類學的核心概念邏輯是系統誤差不遵循隨機分布，沒有標準差，所以正確度就不能定量。而我們現在已經證明系統誤差隨機誤差都是偏差、都遵循隨機分布、都有標準差，這不僅理論邏輯嚴謹而且已經更實用，再繼續“分類”怎么還能夠“有益”？

相關性問題本身是傳統的隨機誤差理論的內容，系統誤差連標準差都沒有，哪來協方差和相關系數？恰恰只有在認為所有誤差都遵循隨機分布--沒有類別的邏輯前提下才能討論任何誤差之間的相關性。

作者: yeses 時間: 2016-10-13 09:01
當然，誤差源的影響性質是需要區分的，但這不是對誤差類別的區分。就如同水具有汽化性質、液化性質、固化性質的區分，這種區分實際是對外界條件的區分。水還是那個水，是因為條件變了，性質表現才不同。

仍就卡尺測量案例而言。本次采用了固定量程的靜態重復讀數測量方法，分度誤差不會發生改變，自然產生系統性影響，不貢獻離散，甚至出現了標準差0.00mm的現象；但如果換一種重復測量方法，用差分法測量且每次隨機地改變量程，分度誤差就要貢獻離散了。這個說明的道理是，誤差的影響性質是測量方法條件決定的，同一誤差具有多種影響性質。誤差還是那種誤差，是因為測量方法變了才表現不同特性。

現有理論的一個邏輯敗筆就是：因為某誤差在重復測量條件下產生了系統影響，所以它就是系統誤差，所以它就不遵循隨機分布，所以它沒有標準差。。。。把影響性質和遵循隨機分布扯混了。

作者: njlyx 時間: 2016-10-13 14:30
本帖最后由 njlyx 于 2016-10-13 14:32 編輯

yeses 發表于 2016-10-13 09:01
當然，誤差源的影響性質是需要區分的，但這不是對誤差類別的區分。就如同水具有汽化性質、液化性質、固化性 ...

【仍就卡尺測量案例而言。本次采用了固定量程的靜態重復讀數測量方法，分度誤差不會發生改變，自然產生系統性影響，不貢獻離散，甚至出現了標準差0.00mm的現象；但如果換一種重復測量方法，用差分法測量且每次隨機地改變量程，分度誤差就要貢獻離散了。這個說明的道理是，誤差的影響性質是測量方法條件決定的，同一誤差具有多種影響性質。誤差還是那種誤差，是因為測量方法變了才表現不同特性。】-------

“測量”誤差分量的“性質”必定是與“測量”方法密切關聯的，此處“分度誤差”在不同“測量”方法下表現出不同的“性質”很正常！...對測量器具(系統)之“測量誤差”分量的所謂“性質”劃分，自然也依賴于某種“確定”的使用方法（如果有不同使用方法的話），這似乎并沒有什么難以理解的問題？... 將某個影響因素按名稱貼上永久“性質”標簽并不是專業人士以為然的做法。

作者: yeses 時間: 2016-10-13 14:50
本帖最后由 yeses 于 2016-10-13 14:59 編輯

njlyx 發表于 2016-10-13 14:30
【仍就卡尺測量案例而言。本次采用了固定量程的靜態重復讀數測量方法，分度誤差不會發生改變，自然產生系 ...

現有理論的一個邏輯敗筆就是：因為某誤差在重復測量條件下產生了系統影響，所以它就是系統誤差，所以它就不遵循隨機分布，所以它沒有標準差。。。。

這就是您說的永久標簽的做法。

舉一個例子：光電測距儀的加、乘常數誤差，JJG703檢定規程30多年來從未給這二誤差規定限差，多大都可以。就因為它們被認定是系統誤差（永久標簽），可以被改正，不影響精密度（精度）。

二個學派為此還一直爭執不休，互不買賬：一個認為系統誤差可以被改正，誤差大和誤差小在改正上是一樣的工作量，沒有理由要限差；另外一派則認為，系統誤差是儀器的正確度指標，應該限差。

作者: 285166790 時間: 2016-10-13 15:04
本帖最后由 285166790 于 2016-10-13 15:11 編輯

yeses 發表于 2016-10-12 18:12
如果VIM認為精密度和正確度是相對的，正確度也可以用標準差定量給出，那就不用再在這里爭論什么了。現在 ...

      如果所有誤差都遵循隨機誤差就沒有相關性了，相關性正是由于誤差的變化存在某種規律（不一定是周期性的）。
      在現有概念中系統誤差并不一定是恒定誤差：系統誤差又叫做規律誤差。它是在一定的測量條件下，對同一個被測尺寸進行多次重復測量時，誤差值的大小和符號（正值或負值）保持不變；或者在條件變化時，按一定規律變化的誤差。前者稱為定值系統誤差，后者稱為變值系統誤差。
   我認為按規律變化的系統誤差和大小方向完全沒有規律的隨機誤差還是有本質區別的。要說不分類我認為所有的誤差應該都歸為變值系統誤差，隨機誤差只是它的變化規律過于復雜從而暫時沒有被人認識而已，恒定系統誤差只是觀測時間不夠長而已，時間長了，沒有什么恒定不變的誤差。

作者: yeses 時間: 2016-10-13 15:50

285166790 發表于 2016-10-13 15:04
如果所有誤差都遵循隨機誤差就沒有相關性了，相關性正是由于誤差的變化存在某種規律（不一定是周 ...

關于誤差的規律性議題，最近有一篇論文正在審稿之中，待錄用后即拿出跟您分享。

作者: 周友剛 時間: 2016-10-28 07:39
我是新手，不過看了報告，感覺有點認同作者。

作者: njlyx 時間: 2016-10-28 14:40

285166790 發表于 2016-10-13 15:04
如果所有誤差都遵循隨機誤差就沒有相關性了，相關性正是由于誤差的變化存在某種規律（不一定是周 ...

對于單個孤立的事件（如某個因素在某次具體測量中引起的“測量誤差”值）而言，"隨機"的“含義”可能是確切的？

但對于一個“過程”（一連串的事件，如某個因素引起的“測量誤差”值序列）而言，"隨機"的“含義”也許就不那么確切了？——可能要用“隨機過程”的相關概念來加以“分類”描述：

某個因素在某次具體測量中引起的、人們尚不能“確定”的“測量誤差”值，都是一個“隨機量”（不確定量）。

某個因素在若干次具體測量中引起的、人們尚不能“確定”的若干個“測量誤差”值【都是一個“隨機量”（不確定量）】形成的“序列”便構成一個所謂的“隨機過程”：這個“隨機過程”的各個“元素”之間可能“完全無關”——是所謂“白噪聲”型的“隨機過程”，這是一種“理想化”的“隨機過程”；這個“隨機過程”的各個“元素”之間可能存在一定的“相關性”——便是所謂“有色”的“隨機過程”，這是“隨機過程”的一般情形，可由“自相關函數”、“功率譜”之類的參量表達它們的“特性”（如與“白噪聲”之間的差異之類）。

經典“誤差理論”中所謂的“隨機（測量）誤差”與“系統（測量）誤差”之分，應該是對此“隨機過程”的實用分類。

作者: 285166790 時間: 2016-10-28 16:12

njlyx 發表于 2016-10-28 14:40
對于單個孤立的事件（如某個因素在某次具體測量中引起的“測量誤差”值）而言，"隨機"的“含義”可能是確 ...

總的來說我認為目前的分類方式，對于問題分析還是能起到正面作用的。對誤差不分類是葉老師的提議，請跟他探討此問題。

作者: jiliangmingong 時間: 2016-11-1 15:52
循規蹈矩，固化思維，不允許不同聲音的出現，這就是我們國家的教育，所以千百年來很難出一位諾貝爾科學家

作者: 417120690 時間: 2016-11-2 10:43
老師的研究精神，這點是很令我佩服的

作者: kumar_wxf 時間: 2016-11-2 12:34
對于一個已經完成的測量，確實不存在還要隨機分布的誤差，但其中確實存在無法統計的誤差

作者: 大俠 時間: 2016-11-2 16:08
我大學的誤差理論與數據處理的教材是合肥工業大學的費業泰教授編寫的，樓主懂我的意思？

作者: 羅曼 時間: 2016-12-1 16:22
您的理論在專家看來是顛覆性的，是對他們學識水平的挑戰，人家心里當然不爽了！看開點吧！

作者: yeses 時間: 2016-12-2 22:24
多日沒來，一并謝了。

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