計量論壇

標題: 誤差有性質不等于誤差有類別 [打印本頁]

作者: yeses 時間: 2018-3-22 14:47
標題: 誤差有性質不等于誤差有類別
本帖最后由 yeses 于 2018-3-22 15:00 編輯

-----該文章被科學網推為精選。

誤差有性質不等于誤差有類別
武漢大學葉曉明

現有測量理論是基于誤差分類認識論而展開，但一直以來，幾乎很少有人注意到這種誤差分類學說存在概念邏輯自相矛盾。自作者在幾個文獻中明確提出以誤差無類別哲學來解釋測量誤差理論以來，在測量學術界仍然遭到了反對的聲音，當然，支持的聲浪也不小。那么，今天就有針對性地對這些反對者的主要困惑點作一個解答。
作為一個科學理論，最起碼必須邏輯嚴密、必須和實踐相吻合。任何一個自相矛盾或與事實不符的證據都將構成推翻或糾正理論的充分理由。作者用于推翻誤差分類學說的案例很多，這里僅簡單舉一例。
2005年珠峰高程的測量結果是8844.43米，精度（標準偏差）±0.21米。按照測繪學測量平差的理論解釋，精度是對隨機誤差的評價，那么珠峰高程結果的誤差就當然是隨機誤差了；但按照誤差的定義（測量結果與真值之差），珠峰高程結果的誤差是一個恒定的偏差（因為珠峰高程的真值不可能處于隨機不停的變化狀態），一個恒定的偏差不是隨機規律，當然應該屬于系統誤差。這就自相矛盾了。
說到這里，有些測量界學者通常很不服氣：重新重復測量珠峰高程時一批測量結果不就離散了嗎？誤差不就隨機變化起來了嗎？
但是！殊不知，重新重復測量的誤差就是其他的不同誤差了，和當前的這個偏差就不是同一個東西了。如果用其他大量不同的誤差證明當前一個偏差是隨機誤差的邏輯成立，那么這個世界上任何偏差都可以被證明為隨機誤差，根本就沒有系統誤差，那些我們過去所認為的系統誤差都將成為隨機誤差！
類似的自相矛盾還有。再譬如，總說系統誤差不會貢獻發散，而實際的誤差數據處理中卻都是從離散的誤差樣本序列中把系統誤差分離出來。
誤差分類學說遭遇了邏輯悖論，僅憑這些自相矛盾和不合實際的事實而要求對其推翻或糾正當然是足夠充分的了。
即使如此，我當然也知道有些學者們心里仍然不服：你如何解釋測量序列的發散和偏離的事實？所有測量教科書都有的那個圖（如圖1）？

請稍安勿躁，盡管放心，這當然是新的測量理論必須講清楚的事情。實際上，不僅這個圖，新的測量理論要重新解釋的概念還很多。
這個圖不就是個原始觀測值序列的離散和偏離現象嗎？不就是因為重復測量條件的變化致使一些誤差產生了系統性影響而另外一些誤差產生了隨機性影響嗎？
但是請注意！我在這里要指出的哲學問題是：不能把誤差的系統/隨機影響性質和誤差分類扯上關系！誤差可以有不同的表現性質，但誤差沒有不同的類別之分！這里舉一個最簡單的例子來說明這個道理：水在不同溫度氣壓條件下能表現出氣化、液化和固化性質，您能把水按氣化、液化和固化性質分成三種不同類型嗎？
以測量人喜歡糾結的噪聲誤差為例：噪聲誤差是時間的隨機函數，單傳感器重復測量時因為時間條件在改變，自然對觀測值序列產生隨機性的影響；但如果設計一個多路傳感器并行同步的觀測方法，所有觀測值都是在同一時刻點采樣得到，被測電壓中包含的噪聲誤差對這樣的觀測值序列自然是產生系統性的影響。
當然，如果把系統/隨機誤差概念僅僅解釋為當前誤差的系統/隨機性影響而不再賦予其他任何概念內涵，這本來也的確是沒有問題的。而作者之所以堅持要干脆廢棄誤差分類概念實則是因為現有測量理論給誤差分類概念賦予了太多的概念內涵。譬如，系統誤差除了誤差的系統性影響的含義外，還有數學期望與真值之差、不貢獻發散而只貢獻偏離、不遵循隨機分布、沒有方差、表達測量準確度、有規律的誤差、可以改正的誤差、已知的誤差、只能用函數模型處理的誤差、可以用函數模型把它從離散的誤差群中分離出來等等；隨機誤差除了誤差的隨機性影響的含義外，還有結果與數學期望之差，只貢獻發散而不貢獻偏離、遵循隨機分布、觀測值序列的發散度、表達精度、隨機規律的誤差、不能改正、未知的誤差、只能用隨機模型處理、白噪聲、時間的隨機函數等等；甚至任何誤差都必須要牽強附會地扣上一個終身性的類別帽子（如前邊珠峰案例）。恰恰就是這些引伸出來的概念把現有測量理論的邏輯攪得一團糟，給人們灌輸了諸多錯誤的觀念。既然如此，廢除誤差分類概念、就事論事豈不更好？
還值得一說的是，這個圖1只是對原始觀測值序列分布的描述，這個圖的最大忽悠點就是它沒有標注最終測量結果！而測量人都清楚的一個基本道理是，一個被測量只能提交一個測量結果，不可能把一批離散的原始觀測值不經任何數據處理而直接作為測量結果提交，而一個測量結果則只有一個恒定的偏差（即使這個偏差含有來自噪聲的貢獻）。就是說，精度/準確度術語用于原始觀測值序列還勉強可以（但概念邏輯跟誤差規律性之間還不能有關系），而現有測量理論卻居然把精度/準確度概念用到了最終唯一測量結果的單一偏差上，以至于把不確定度概念也污染得不倫不類。
新的測量理論要重新解釋的問題還很多，有興趣的朋友請看我的書吧。這里再提前作個預告：一篇完整論述誤差規律性和影響特性的論文在歷時1年多的審理后剛完成大修，以下是按大修要求提交的Highlights。
Highlights:

●Error’s regularity and randomness depend on the perspectives of observing error
●Error cannot be classified according its regularity and randomness
●The influence characteristics of error depend on the method of repeated measurement
●Error cannot be classified according its influence characteristics
●Both function model and random model can be used to process the same error

2018 3 21

作者: 規矩灣錦苑 時間: 2018-3-22 19:18
　　葉老師說得好！“測量人都清楚的一個基本道理是，一個被測量只能提交一個測量結果，不可能把一批離散的原始觀測值不經任何數據處理而直接作為測量結果提交，而一個測量結果則只有一個恒定的偏差。”。JJF1001給“誤差”的定義是“測得的量值減去參考量值”，“參考量值”是給定的，是唯一的，“一個被測量只能提交一個測量結果”，也是唯一的，兩個唯一值相減當然也是唯一的值。誤差分類說提出了多次測量的條件，完全偏離了“誤差”定義的“唯一”條件，提出這種分類方法本身在邏輯上就說不通，因此造成了隨機誤差與系統誤差合成成為不倫不類也就是必然的了，正如葉老師所說，這種按多次測量為前提條件對誤差進行分類的不倫不類，“用到了最終唯一測量結果的單一偏差上，以至于把不確定度概念也污染得不倫不類”。

作者: yeses 時間: 2018-3-23 09:32

規矩灣錦苑發表于 2018-3-22 19:18
　　葉老師說得好！“測量人都清楚的一個基本道理是，一個被測量只能提交一個測量結果，不可能把一批離散的 ...

對頭。對于專業測量來說，原始觀測值和最終測量結果是二個完全不同的概念。原始觀測值序列可以有發散，但最終測量結果就只有一個，自己跟自己不存在發散。

作者: yeses 時間: 2018-3-23 09:36
關于誤差的影響性質再補充二例：

再譬如，測量人都熟悉的舍入（四舍五入）誤差是量程的鋸齒周期規律，也遵循矩形分布。若重復觀測值是在同一量程點取得，舍入誤差產生系統性影響；若重復觀測值是在任意不同的量程點取得，舍入誤差則產生隨機性影響。
再譬如，測繪界都熟悉的測距儀周期誤差是量程的正弦函數，也遵循U形分布。若重復觀測值是在同一量程點取得，周期誤差產生系統性影響；若重復觀測值是在任意不同的量程點取得，周期誤差則產生隨機性影響。
這就是誤差的影響性質實際是測量方法條件決定的道理，就如同水的性質是溫度氣壓決定的道理一樣。離開了具體的條件前提就無性質可談。

補充內容 (2018-3-29 17:16):
這些案例就是告訴所謂隨機誤差的產生機制，所謂重復測量實現抵償要看重復測量的相關測量條件是否在隨機變化。

補充內容 (2018-3-29 17:19):
如果只死記書中的隨機誤差教條而不跟隨主帖的思路探討隨機變化的物理機制，那就沒法討論了。

補充內容 (2018-3-29 18:25):
脫離了具體應用條件去討論一個孤立的誤差的類別是沒有意義的，就如同前邊討論珠峰高程的誤差，因為沒有涉及珠峰高程值如何用于后續下游測量，也就不需要涉及其誤差對未來什么測量會產生什么影響。

作者: 劉耀煌 時間: 2018-3-23 09:43
我認為珠峰高程測量不一通過一次絕對測量得到的，測量結果8844.43m,1sima=0.21m，這個0.21m可以認為是標準不確定度，主要是由測量方法造成的

作者: 規矩灣錦苑 時間: 2018-3-23 13:40

劉耀煌發表于 2018-3-23 09:43
我認為珠峰高程測量不一通過一次絕對測量得到的，測量結果8844.43m,1sima=0.21m，這個0.21m可以認為是標準 ...

　　我贊成你的觀點，珠峰高程測量結果8844.43m，1sima=0.21m，這個0.21m可以認為是測量結果8844.43m的測量不確定度。
　　因為這個測量不確定度0.21m是獲得該高程測得值8844.43m所用測量方法造成的，所以也可以說是獲得高程8844.43m的測量方法的測量不確定度。
　　不確定度反映了測量方法的“可信性”，或稱反映了測量方法的“可靠性”，但并不反映測量結果的“準確性”。量化反映測量準確性的是測量“誤差”，要得到“誤差”就必須知道珠峰高度的“真值”。當前沒人知道珠峰高度真值是多少，所以人們才要通過測量去認識珠峰的高度。
　　8844.43m是當前最高水平的珠峰高度測得值，沒有比它更準確、更可靠的測得值可作為珠峰高度測量結果的“參考值”，因此珠峰高程測量結果8844.43m也就無法計算出“誤差”，或稱當前無法知道珠峰高程測量結果8844.43m的誤差是多少。
　　“真值”是沒有“誤差”的值，我們完全有理由說在當前科技水平下，珠峰的高度“真值”可“約定為”8844.43m，或稱珠峰高度當代“約定真值”為8844.43m。其它所有想測量珠峰高度的人們，可將8844.43m作為其“參考值”，將他們的測得值與這個“參考值”8844.43m相比較，以獲得他們珠峰高度測量結果的“誤差”。

作者: 規矩灣錦苑 時間: 2018-3-23 14:28

yeses 發表于 2018-3-23 09:36
關于誤差的影響性質再補充二例：

再譬如，測量人都熟悉的舍入（四舍五入）誤差是量程的鋸齒周期規律，也遵 ...

　　很贊成葉老師的觀點：“誤差的影響性質實際是測量方法條件決定的，就如同水的性質是溫度氣壓決定的道理一樣。離開了具體的條件前提就無性質可談。”我斗膽延伸和發揮如下：
　　我們研究的對象是“測量結果”，“誤差”和“不確定度”都是“測量結果”的“性質”（專用術語叫“計量特性”）。對于研究對象我們可以按其性質分類，對于研究對象的某“一個性質”而言，它只是“一個”特性，我們無法分類，也沒必要分類。
　　因此測量結果的“測量不確定度”和測量結果的“測量誤差”是“研究對象”的“性質”，我們不能對它們再分別分類，能夠分類的只是測量結果。我們可以把測量結果分成“單次測量的測量結果”和“多次測量的測量結果”，分成一個測量結果的“個體”和一群測量結果的測量結果“集”。每個測量結果個體只有一個誤差，一群測量結果的“集”必包含有一群測量誤差，一個“誤差集”。如果把測量結果集作為一個整體給出一個統一的測量結果，這個“測量結果集”可作為一個測量結果“個體”看待，也就只能有一個“誤差”了。
　　“測量結果個體”的誤差和“測量結果集”的誤差表現形式各有不同。每個“誤差集”都有其“位置”和“寬度”兩個屬性，分別是“偏移”性和“分散”性。疑似就有了所謂的“系統誤差”和“隨機誤差”。在把“測量結果集”作為分散的“測量結果個體”看待時，“誤差集”有了“偏移”和“分散性”，因此“系統誤差”和“隨機誤差”不是對“誤差”的分類，而是“誤差集”的兩個不同“性質”的名稱。

作者: yeses 時間: 2018-3-23 14:33
本帖最后由 yeses 于 2018-3-23 15:16 編輯

劉耀煌發表于 2018-3-23 09:43
我認為珠峰高程測量不一通過一次絕對測量得到的，測量結果8844.43m,1sima=0.21m，這個0.21m可以認為是標準 ...

當然不是一次測量得到的，肯定是大量觀測值經過數據處理后最終確定的唯一結果。

您的理解是正確的，±0.21實際就是不確定度，普通老百姓都是這種理解，他們根本不會糾纏這個偏差是什么類別，但測量教科書上給出的精度定義卻不是這樣。

這是非常值得玩味的話題，對于珠峰高程，普通百姓一般都是把精度±0.21米理解成偏差的可能存在范圍----這恰恰就是真正的不確定性概念的理解方式（我的論著中有詳細推理），他們會認為測量學家們糾纏珠峰高程誤差的類別問題和未來重復測量的發散性問題純粹是莫名其妙（您不妨調研一下身邊的非專業朋友）。

作者: f8c8 時間: 2018-3-24 17:18
這回似乎看懂嘍。
原來誤差沒那么復雜，返璞歸真，誤差就是誤差本身，恰如水就是水，尿就是尿，牛奶就是牛的奶，胡分亂算，誤事惹是非呢，對么?
謝謝老師。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 09:30
我認為，只要測量手段不唯一，就存在系統誤差了。
我做豆腐，為了測量蛋白質的提取量，曾經粗略看過相關國標。其中大約提到了3種測量方法，起碼不是一種方法。
那么，用3種方法測量同一批物質，分別測量多次，各得到一個正態分布，誰能保證3個分布的重心是重合的？如果不重合，如何理解其結果的差異？是不是用系統誤差來分析就合理了？

轉換到珠峰測量，如果存在2種以上的方法，方法之間相互獨立，測量結果離散型也近似，對于測量結果的差異，請問該怎么認識？
如果一種方法測量結果離散小，數據就有了可比性，似乎可以看成真值，但該方法未必是線性的，即結果未必比另一種離散性大的方法更可靠。
方法是否線性，方法在某個區間是否線性，方法在該區間的線性是什么情況，在極端測量的時候，是無法驗證的。那怎么辦？折中唄。折掉的數據算什么？不得有個說法？不得有個名稱？

同理推下去：同樣的方法，不同的設備，對同一事物多次測量得到不同的統計結果，這個結果差異，該怎么理解？能說是偶然嗎？多次測量得到的統計結果，已經不是偶然了，最多算是方法的偶然誤差，就應該歸屬于確定測量系統的系統誤差了吧。

相同條件下的同一設備多次測得的結果，其離散性為a，
相同條件下的不同設備多次測量的結果，其離散性為b，
a和b難道不需要區分嗎？即便你不用系統誤差偶然誤差這個概念，你也要起個名字吧，無非就是新瓶裝舊酒。
這個b的獲得方法不就是系統誤差理論分析后進行驗證的方法嗎？如果沒有這個驗證，a的結果即便離散性很小，如何確認其不確定度？難道自身的離散性就是不確定度嗎？

如果自身的離散性是不確定度，那么我用一個方法測量珠峰1萬米，我的分辨力就是1萬米，每次測量都相同，能說我測量結果的不確定度為0嗎？

離開行業好久了，術語很多是自己編的，不過我認為不會造成歧義，如果您無法理解某術語，請提出來，我學習學習相關術語后再交流。

作者: yeses 時間: 2018-3-25 15:00
本帖最后由 yeses 于 2018-3-25 15:07 編輯

誤差的表現性質是基于特定的測量條件，脫離了特定的測量條件談誤差類別沒有意義，就如同水的性質是基于溫度氣壓的道理一樣。只需要根據當時的測量條件分析其性質就夠了。

誤差分類學說內涵太多了，灌輸了很多錯誤的概念，譬如：系統誤差是規律誤差、不遵循隨機分布，隨機誤差是隨機規律等。實際上，誤差的表現性質根本不是規律決定的，誤差遵循隨機分布是只其取值的有界性，跟規律也沒有關系。

把不確定度解釋成發散性恰恰是現有測量理論的一大敗筆！

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 15:54
單次測量，同一測量系統對被測事物在同一條件下的多次測量，同一測量方法不同測量系統對被測事物在同一條件下的分別多次測量，不同測量方法對被測事物在同一條件下的分別多次測量。
這些種類的測量，逐漸會靠近被測量的真值，所以后一種測量是前一種測量的仲裁。永遠無法得到真值，所以面對2個結果的不確定度相近似，又沒有了仲裁方法時，只能折中，也就是說計量學并不是完全科學的，也是要和稀泥的。
即便米原器，每年也要變化，2個同種類同性質同條件保存的米原器有了差距，怎么來認識這個差距？怎么解決差距？還是和稀泥。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 15:56
即便米原器，每年也要變化，2個同種類同性質同條件保存的米原器有了差距，怎么來認識這個差距？

這個差距，對米原器的保存方法來說，是偶然誤差，但是對于某一個米原器來說，是系統誤差。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 15:58
上一級的偶然誤差，來驗證下一級的系統誤差，即測量系統自身不完善帶入的誤差。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 15:59
我覺得這么理解的話，并不會給人帶來困惑。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 16:12
條件并不能被人類認識完全，因為一些不認識的條件變化，導致人們不認識變化產生的原因，或者無法控制這個條件，這就歸屬于偶然誤差。
某些條件一旦確定，這些條件帶入的偶然誤差就確定了下來，這就歸屬于系統誤差了。

作者: yeses 時間: 2018-3-25 16:16

狼煙發表于 2018-3-25 15:56
即便米原器，每年也要變化，2個同種類同性質同條件保存的米原器有了差距，怎么來認識這個差距？

這個差距 ...

建議不要把不同的事情放在一起扯，不要把測量誤差的不確定性和被測量本身的不確定性混在一起說，先把被測量穩定不變時的測量問題說清楚。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 16:24
條件確定下來，這些條件帶入的偶然誤差確定了下來，這個誤差的大小和方向不可知，所以無法修正，只能把誤差帶入結果的不確定度中。
所以有人要求校準不要檢定，用校準數據去修正使用，這是危險的。因為校準數據如果是統計得到的，單次測量修正使用會加大誤差。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 16:25

yeses 發表于 2018-3-25 16:16
建議不要把不同的事情放在一起扯，不要把測量誤差的不確定性和被測量本身的不確定性混在一起說，先把被測 ...

我好像一直在強調被測量固定啊。是您理解問題吧

作者: yeses 時間: 2018-3-25 16:26

狼煙發表于 2018-3-25 15:59
我覺得這么理解的話，并不會給人帶來困惑。

誤差分類概念用得太濫了，內涵太多，現在甚至還有人在以誤差的大小來分類系統、隨機誤差。廢棄誤差分類概念，就事論事更好。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 16:28
米原器放在那里，同條件保存，事物都是固定的。
他們之間的互相比對，難道被測量會變化嗎？

作者: yeses 時間: 2018-3-25 16:31
本帖最后由 yeses 于 2018-3-25 16:33 編輯

狼煙發表于 2018-3-25 15:56
即便米原器，每年也要變化，2個同種類同性質同條件保存的米原器有了差距，怎么來認識這個差距？

這個差距 ...

才理解您的意思。

別用系統誤差概念為好，因為一用系統誤差概念，又要扯它不遵循隨機分布沒有方差了。。。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 16:38

yeses 發表于 2018-3-25 16:31
才理解您的意思。

別用系統誤差概念為好，因為一用系統誤差概念，又要扯它不遵循隨機分布沒有方差了。。 ...

它確實不隨機了。因為測量系統一旦固定，其中的某些條件就固定了，這些條件帶入的誤差是多少不可知，但是其影響是固定的，是不隨機的。
就像用大斗進量米，大斗進占便宜，這是不隨機的，占便宜的量大約是多少，這也不隨機。

作者: yeses 時間: 2018-3-25 16:39

f8c8 發表于 2018-3-24 17:18
這回似乎看懂嘍。
原來誤差沒那么復雜，返璞歸真，誤差就是誤差本身，恰如水就是水，尿就是尿，牛奶就是牛 ...

就是！就事論事該怎么樣就怎么樣，不需要套用教條。

作者: yeses 時間: 2018-3-25 16:41
本帖最后由 yeses 于 2018-3-25 16:45 編輯

狼煙發表于 2018-3-25 16:38
它確實不隨機了。因為測量系統一旦固定，其中的某些條件就固定了，這些條件帶入的誤差是多少不可知，但是 ...

但它的取值的概率區間還是存在的。“不隨機”的內涵究竟指什么？

珠峰高程誤差也不會隨機變，但它也有方差，算隨機還是系統？

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 16:50

yeses 發表于 2018-3-25 16:41
但它的取值的概率區間還是存在的。“不隨機”的內涵究竟指什么？

那個概率區間，不是斗的確定條件造成的，是其它條件造成的。比如斗邊緣的粗糙度，比如操作人，比如溫度
這個概率區間，不可認識的部分，造成了這個區間。這個區間可以用多次測量縮小范圍，但大斗造成的與真值的差距，不會縮小，不會通過多次測量解決。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 17:19

yeses 發表于 2018-3-25 16:41
但它的取值的概率區間還是存在的。“不隨機”的內涵究竟指什么？

珠峰高程誤差也不會隨機變，但它也有方 ...

自己不會知道自己的系統誤差的。
珠峰的高程不隨機，但是不可知，那么測量結果就有隨機部分，因為不可驗證。但是某一測量系統是固定的，所以會帶入不可知的系統誤差。2種方法測量得到的統計結果有差異，您說這個差異是隨機的嗎？用方差計算不一定就是隨機吧？方差本身就是和稀泥。系統誤差也要和稀泥，為何不能用方差？均值方差，甚至如果放粗對不確定度的要求，直接去掉尾數，都未嘗不可。

其實珠峰高程也不固定，隨著時間在變，所以不可復現。
我曾經在群里出過這么個題：已知科學實驗必須可以復現，否則由此得出的結果不被承認。時間計量屬于科學實驗的一種，時間不可復現，時間計量是可以復現的嗎？
測量只要到了一定程度，都不可復現，因為時間這個條件在不停的變化。題外話，我認為您已經理解了我前幾層樓的說法，不再跟帖。

作者: yeses 時間: 2018-3-25 18:11
本帖最后由 yeses 于 2018-3-25 18:14 編輯

狼煙發表于 2018-3-25 17:19
自己不會知道自己的系統誤差的。
珠峰的高程不隨機，但是不可知，那么測量結果就有隨機部分，因為不可驗 ...

現有測量理論的基本邏輯是系統誤差代表準確度（正確度），沒有方差。總之，系統誤差一詞背后的東西太多太濫了。

就事論事更好，系統影響就說系統影響、規律性就說規律性、不確定性就說不確定性，函數模型就說函數模型。。。。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 19:28
本帖最后由狼煙于 2018-3-25 19:29 編輯

yeses 發表于 2018-3-25 18:11
現有測量理論的基本邏輯是系統誤差代表準確度（正確度），沒有方差。總之，系統誤差一詞背后的東西太多太 ...

系統誤差，求和用，是不一樣的。
求系統誤差，需要用到方差或者均值，用系統誤差得出測量結果的總不確定度，用正交合成不就行了？離散度平方+系統誤差平方，再開平方。用的時候，現在不是這樣干嗎？

作者: yeses 時間: 2018-3-25 19:42
本帖最后由 yeses 于 2018-3-25 19:47 編輯

狼煙發表于 2018-3-25 19:28
系統誤差，求和用，是不一樣的。
求系統誤差，需要用到方差或者均值，用系統誤差得出測量結果的總不確定 ...

不確定度合成從來都是方差合成喲，所謂系統誤差實際也是用其方差進行合成的（恰恰說明概念邏輯存在自相矛盾）。

離散度一詞實際是不對的，看今天我發的帖子《值得玩味的珠峰高程》，其中有對標準偏差概念的詳細推理。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 20:05

yeses 發表于 2018-3-25 19:42
不確定度合成從來都是方差合成喲，所謂系統誤差實際也是用其方差進行合成的（恰恰說明概念邏輯存在自相矛 ...

系統誤差用方差合成，不是用自己的方差合成啊。要用上一級側量系統啊。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 20:06
這哪是方差?分量可以是方差求得，合成不是方差吧

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IMG_20180325_194305.jpg (115.32 KB, 下載次數: 402)

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 20:09
至于離散度，我認為不會造成誤會吧?如果造成了誤會，那改成隨機誤差好了

作者: yeses 時間: 2018-3-25 20:09

狼煙發表于 2018-3-25 20:05
系統誤差用方差合成，不是用自己的方差合成啊。要用上一級側量系統啊。 ...

是的，上級測量和當前測量的原理是一樣的。

當前誤差也可能被下級測量說成系統誤差，誤差類別是人的觀察視角問題，不是誤差本身的客觀狀態。

作者: yeses 時間: 2018-3-25 20:13

狼煙發表于 2018-3-25 20:09
至于離散度，我認為不會造成誤會吧?如果造成了誤會，那改成隨機誤差好了

一批結果才有離散，一個結果自己跟自己不存在離散。最終測量結果給出后，誤差就是一個偏差，說它是系統誤差還是隨機誤差都不合適。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 20:13

yeses 發表于 2018-3-25 20:09
是的，上級測量和當前測量的原理是一樣的。

當前誤差也可能被下級測量說成系統誤差，誤差類別是人的觀察 ...

一個測量結果包含了兩種分量，你為何要把它們混到一起呢

作者: yeses 時間: 2018-3-25 20:19

狼煙發表于 2018-3-25 20:06
這哪是方差?分量可以是方差求得，合成不是方差吧

方差的開方就是標準偏差。這書用系統誤差來表達本身就前言不搭后語，因為現有理論還認為系統誤差沒有方差。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 20:23
本帖最后由狼煙于 2018-3-25 20:24 編輯

yeses 發表于 2018-3-25 20:13
一批結果才有離散，一個結果自己跟自己不存在離散。最終測量結果給出后，誤差就是一個偏差，說它是系統誤 ...

雖然不存在離散，但存在隨機性。這個隨機性可以隨著測量次數的增加而消滅掉。
系統誤差不會隨著你的測量次數的增加而消滅掉。
對于單次測量，其結果就包含了2種分量。不應該混到一起去。
對于一個結果，知道了系統分量，可以通過分解，得出隨機分量，就不需要多次測量而知道多次測量數值坐落范圍。所以把2個分量區別開，是有意義的。

作者: yeses 時間: 2018-3-25 20:23
本帖最后由 yeses 于 2018-3-25 20:29 編輯

狼煙發表于 2018-3-25 20:13
一個測量結果包含了兩種分量，你為何要把它們混到一起呢

是有二個分量，但二個分量都是未知的偏差，都有方差，沒有性質差異。誤差--代數法則合成，方差---概率法則合成。不存在誤差類別糾結。

作者: yeses 時間: 2018-3-25 20:25

狼煙發表于 2018-3-25 20:23
雖然不存在離散，但存在隨機性。這個隨機性可以隨著測量次數的增加而消滅掉。
系統誤差不會隨著你的測量 ...

測量結果給出后再談增加測量次數就沒有意義了。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-25 20:34

yeses 發表于 2018-3-25 20:23
是有二個分量，但二個分量都是未知的偏差，都有方差，沒有性質差異。誤差--代數法則合成，方差---概率法 ...

怎么會是都未知呢？難道不溯源嗎？
難道大斗進，不可以知道斗的問題帶來的誤差嗎？知道后，不可以去掉這一部分的影響，通過一次測量得到多次測量的坐落范圍嗎？
通過一次測量，知道了多次測量坐落范圍，難道沒有意義嗎？

作者: yeses 時間: 2018-3-25 22:20

狼煙發表于 2018-3-25 20:34
怎么會是都未知呢？難道不溯源嗎？
難道大斗進，不可以知道斗的問題帶來的誤差嗎？知道后，不可以去掉這 ...

我說的是該改的已經改正、該抵償的已經抵償后剩余的二個殘差，測量結果形成后需要對這二個殘差的合成值的方差作出評價。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-26 09:49

yeses 發表于 2018-3-25 22:20
我說的是該改的已經改正、該抵償的已經抵償后剩余的二個殘差，測量結果形成后需要對這二個殘差的合成值的 ...

有些可以抵償，可以修正，有些是不可以修正的。離散性小的可以修正，離散性大的不可以修正，有正有負怎么修正？是加還是減？
正交合成，就可以正交分解。
對于一次測量，根據其總不確定度，分解掉其系統誤差，就得到了其隨機誤差，根據其隨機誤差，就可以知道重復多次測量的數據應該坐落在什么范圍內。
這就可以對你在那個帖子里，你舉的卡尺那個例子，進行說明。
其系統誤差大，隨機誤差小，所以重復測量數據接近，差異甚至為0.

重復為0，不表示準確，被測物體的形狀周正，光潔度高，材質穩定，那就相當于量塊了，誰檢誰都難說了，量塊檢卡尺，這時候就只剩下尺的系統誤差了。
另外，尺很粗，也可以重復性好。0.05和0.02的尺，量同一個物質，誰的重復性好？當然是0.05的。能說0.05的尺標準偏差普遍優于0.02的尺嗎？

作者: yeses 時間: 2018-3-26 17:28

狼煙發表于 2018-3-26 09:49
有些可以抵償，可以修正，有些是不可以修正的。離散性小的可以修正，離散性大的不可以修正，有正有負怎么 ...

能修的則修，不能修的做不確定度評價。

作者: 劉耀煌 時間: 2018-3-26 19:23

yeses 發表于 2018-3-26 17:28
能修的則修，不能修的做不確定度評價。

那個珠峰高程數據8844.43m,1sigma=0.21m，這個0.21m就是不確定度了

作者: yeses 時間: 2018-3-26 19:27

劉耀煌發表于 2018-3-26 19:23
那個珠峰高程數據8844.43m,1sigma=0.21m，這個0.21m就是不確定度了

對頭，標準不確定度。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-26 21:03

yeses 發表于 2018-3-26 17:28
能修的則修，不能修的做不確定度評價。

2017年，中國人均壽命75歲，男性74歲，女性77歲

你非要說不要分男女，人均壽命就是75歲。你還以為你發現了新大陸。
誰能說人均75歲是錯的呢？
對，就是不確定度評價。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-26 21:04
都是些什么人，誤人子弟。

作者: yeses 時間: 2018-3-26 23:38

狼煙發表于 2018-3-26 21:03
2017年，中國人均壽命75歲，男性74歲，女性77歲

你非要說不要分男女，人均壽命就是75歲。你還以為你發現 ...

這比方恰當嗎？一個人通常不可能同時既是男人也是女人吧，但水卻同時有三種性質，同一個誤差同時具有的性質就更多了：系統影響性、隨機影響性、雙影響性、無影響性、規律性、隨機性、相關性、獨立性、模糊性（主觀不確定性）、恒定性（客觀唯一性）等。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-27 17:25

yeses 發表于 2018-3-26 23:38
這比方恰當嗎？一個人通常不可能同時既是男人也是女人吧，但水卻同時有三種性質，同一個誤差同時具有的性 ...

水有三種性質是同時擁有的嗎？
水能同時是冰，又同時是蒸汽嗎？

明明已經能分開的，通過足夠多次測量，統計數據不再變化的，說明隨機誤差被消除了，剩下的是不能被消除的系統誤差，你偏偏要混到一起，你想干什么？難道你覺得浪費糧食不好意思了？你這樣的，坐著吃就是對人類的貢獻。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-27 17:30
給臉不要臉，文痞

作者: 狼煙 時間: 2018-3-27 17:54
為什么要區分系統誤差和隨機誤差？
在一套固定的測量系統中，其測量的準確度是可以通過測量次數提高的，系統誤差是其可提高的上限，知道了上限，就知道了這套系統是否能適用于這個測量需求。

為什么要知道隨機誤差的離散特征？
知道了離散特征，就知道在某個測量需求中，需要幾次測量。
當然你手里如果有更高級的設備，可以一次完成，如果沒有，可以用方法部分地補足設備的不足。

這對現實是有意義的。別聽文痞胡說八道。

作者: yeses 時間: 2018-3-27 18:19
本帖最后由 yeses 于 2018-3-27 18:34 編輯

狼煙發表于 2018-3-27 17:54
為什么要區分系統誤差和隨機誤差？
在一套固定的測量系統中，其測量的準確度是可以通過測量次數提高的，系 ...

不可教。
“通過足夠多次測量”那就得看多次測量的條件是什么。例子都說了。不懂就別回了！

以測量人喜歡糾結的噪聲誤差為例：噪聲誤差是時間的隨機函數，單傳感器重復測量時因為時間條件在改變，自然對觀測值序列產生隨機性的影響；但如果設計一個多路傳感器并行同步的觀測方法，所有觀測值都是在同一時刻點采樣得到，被測電壓中包含的噪聲誤差對這樣的觀測值序列自然是產生系統性的影響。

4樓還有例子。

誤差的性質區分來自不同條件，水的性質區分來自不同條件，人的性別區分來自相同條件。就這！

補充內容 (2018-3-27 20:35):
更正：人的性別區分與外界條件無關。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-27 18:23

yeses 發表于 2018-3-27 18:19
不可教。
“通過足夠多次測量”那就得看多次測量的條件是什么。例子都說了。不懂就別回了！ ...

有你這么笨的人嗎？能提出這個問題？是搞計量的嗎？

作者: 狼煙 時間: 2018-3-27 18:24
對于珠峰測量，所有的尺子都是未經檢定的，起碼其所用量程是未經檢定的，主標準器未經檢定，沒法給出系統誤差。

測量時，因為沒有更高級設備，只能通過測量次數消滅隨機誤差。

即便這樣，得到的結果其系統誤差是多少，沒法驗證，只能理論分析，人類不足以不遺漏地分析所有條件，其中包括已經固定的條件，固定的條件包含著系統誤差。所以理論分析永不可靠，需要驗證。

怎么驗證？其他測量方法，他們之間的互證產生了他們的公認，得到了他們公認的各自的系統誤差。和稀泥。
測量方法越多，公認力度越大。如果人類可用的所有方法都參與了測量，其得到的系統誤差就得到了公認。即便是錯的，他們認。

隨著以后技術的提高，可以打破前人的公認，前提是后人要證明珠峰的變化量被他們修正了。這是很難的。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-27 18:32

yeses 發表于 2018-3-27 18:19
不可教。
“通過足夠多次測量”那就得看多次測量的條件是什么。例子都說了。不懂就別回了！

多路傳感器是多套測量系統。
他們有各自的隨機誤差和系統誤差。你自己混亂當成聰明。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-27 18:39

yeses 發表于 2018-3-27 18:19
不可教。
“通過足夠多次測量”那就得看多次測量的條件是什么。例子都說了。不懂就別回了！

誤差的性質區分來自不同條件，水的性質區分來自不同條件，人的性別區分來自相同條件。就這！

難道測量時不需要固化條件嗎？那還怎么比對？
誤差的性質來自不同條件，就能否認誤差有系統和隨機的區別？

人的性別區分來自相同條件？什么是條件？你說說看什么東西在所有條件都相同的情況下可以導致差異？是你沒找到條件差異？還是沒有條件差異？

作者: 狼煙 時間: 2018-3-27 18:43
測量系統的隨機誤差，和被測量的變化，你也可以搞到一起去？

作者: yeses 時間: 2018-3-27 20:20
當然，如果把系統/隨機誤差概念僅僅解釋為當前誤差的系統/隨機性影響而不再賦予其他任何概念內涵，這本來也的確是沒有問題的。而作者之所以堅持要干脆廢棄誤差分類概念實則是因為現有測量理論給誤差分類概念賦予了太多的概念內涵。譬如，系統誤差除了誤差的系統性影響的含義外，還有數學期望與真值之差、不貢獻發散而只貢獻偏離、不遵循隨機分布、沒有方差、表達測量準確度、有規律的誤差、可以改正的誤差、已知的誤差、只能用函數模型處理的誤差、可以用函數模型把它從離散的誤差群中分離出來等等；隨機誤差除了誤差的隨機性影響的含義外，還有結果與數學期望之差，只貢獻發散而不貢獻偏離、遵循隨機分布、觀測值序列的發散度、表達精度、隨機規律的誤差、不能改正、未知的誤差、只能用隨機模型處理、白噪聲、時間的隨機函數等等；甚至任何誤差都必須要牽強附會地扣上一個終身性的類別帽子（如前邊珠峰案例）。恰恰就是這些引伸出來的概念把現有測量理論的邏輯攪得一團糟，給人們灌輸了諸多錯誤的觀念。既然如此，廢除誤差分類概念、就事論事豈不更好？

作者: yeses 時間: 2018-3-27 20:23
本帖最后由 yeses 于 2018-3-27 20:28 編輯

2005年珠峰高程的測量結果是8844.43米，精度（標準偏差）±0.21米。按照測繪學測量平差的理論解釋，精度是對隨機誤差的評價，那么珠峰高程結果的誤差就當然是隨機誤差了；但按照誤差的定義（測量結果與真值之差），珠峰高程結果的誤差是一個恒定的偏差（因為珠峰高程的真值不可能處于隨機不停的變化狀態），一個恒定的偏差不是隨機規律，當然應該屬于系統誤差。這就自相矛盾了。

特別聲明，有疑問請圍繞主貼中的意思發言，自說自話就沒必要了。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-27 20:59

yeses 發表于 2018-3-27 20:20
當然，如果把系統/隨機誤差概念僅僅解釋為當前誤差的系統/隨機性影響而不再賦予其他任何概念內涵，這本來也 ...

你這就有意思了。
因為有和尚把經念歪了，你就要廢掉有用的經？

你廢掉以后，怎么解決52樓的使用需求？再編一套名詞，換湯不換藥，然后讓工作人員前后銜接不起來，讓后輩和前輩打仗？

作者: yeses 時間: 2018-3-27 21:33

狼煙發表于 2018-3-27 20:59
你這就有意思了。
因為有和尚把經念歪了，你就要廢掉有用的經？

你象讀不懂中文，就會粗口。

已經說的很清楚，就事論事。當時的條件下是什么性質就談什么性質，不給誤差戴終身帽子。系統影響就說系統影響，不要說它沒有方差等等；隨機影響就說隨機影響，不要說它隨機變化等等。

誤差的性質是測量方法條件決定的，脫離了具體的測量應用條件孤立地討論一個偏差是系統誤差還是隨機誤差沒有意義，就如同珠峰高程的誤差那樣。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-28 08:06

yeses 發表于 2018-3-27 21:33
你象讀不懂中文，就會粗口。

已經說的很清楚，就事論事。當時的條件下是什么性質就談什么性質，不給誤差 ...

我爆粗口的時候，你和個尿泥似的，我不爆粗口的時候，你說我爆粗口，你說說到底是誰不懂中文。
你翻翻看，在全站我爆了幾次粗口，你真有才，讓我屢次爆粗口，你也算破紀錄了。

用系統影響代替系統誤差，用隨機影響代替隨機誤差，你這不是換湯不換藥嗎？

再看看你換過以后的名詞，什么叫系統影響？誰影響？影響誰？你讓別人怎么理解？隨機影響同理。

再看看你說的誤差有性質，什么是誤差的性質？如何分類？有沒有統一的分類原則？你說說，誤差的性質和誤差的種類有什么標準來嚴格區分？誰定的標準？得到公認了嗎？是不是又一個換湯不換藥？

看看你對誤差的性質分類法：
系統影響性、隨機影響性、雙影響性、無影響性、規律性、隨機性、相關性、獨立性、模糊性（主觀不確定性）、恒定性（客觀唯一性）等。
請問你這是什么分類法？分類法中的子集不應該是互斥的嗎？難道某個分類法的子集之間可以相互交叉包含嗎？你不懂分類法難道也沒看見過豬跑嗎？哪個課本這么教給你分類的？人分成男人女人，也可以分成老年人中年人少年人兒童，它們的分類標準不同，怎么可以混雜在一起？難道可以說男人女人老年人中年人少年人兒童組成了一個集合嗎？這是個什么集合？2套人類嗎？你這個誤差分類法是幾套誤差？你為什么混雜到一起？為了說明你常識淵博嗎？還是為了搞亂讀者？你以為定義是知識嗎？定義是為了交流的，不是為了唬人的，只要不是公認的定義，對方不認可的定義，或者對方不能理解的定義，你是需要論證的。你以為在辯論中可以隨便引入定義嗎？

再看看你起的名字，系統影響性，改成系統影響類可不可以？把所有的性改成類能怎么了？有歧義嗎？那你的題目是不是可以換換了：誤差有種類不等于誤差有性質。你這是萬金油標題嗎？

哪一個偏差沒有確定的測量條件，沒有測量條件能有測量結果嗎？沒有結果能出來偏差嗎？是你想脫離就能脫離嗎？你認為有人脫離了，你得看看是不是你理解問題，不說條件就是沒有條件嗎？通過許多偏差得到一個共性，這時候說明偏差該怎么說明具體條件？不具化條件是沒有條件嗎？籠統說到偏差，就有籠統條件：該測量系統。不影響讀者理解的情況下，可以不用說。你怎么可以對條件的籠統說明看成是脫離了具體的測量條件？小子，聽好了，有具體條件，因為對一批偏差一起說明，就是以一批具體條件為前提，沒法說某個具體條件，只能籠統說，每次說到偏差都存在的條件，不用每次都說條件，可以一次都不說，因為那是如影隨形的東西，說到影的時候，自然而然有對應的形，不用說形這個條件這個條件也存在著，說出來那是在說廢話。

對笨人，那就沒辦法，就得長篇大論說廢話了。

退一萬步，即便你確定對方說到偏差脫離了條件，你應該去追究這個錯誤，而不是換湯不換藥再換套名稱。

漏洞百出，你怎么好意思不自己檢查后再發表？對你這種笨蛋加混蛋，我怎么好意思不爆粗口？對混蛋不敲打，如何對得起好人？

就你這臭棋簍子，恐怕沒有人稀地教你，也就我這樣雜食的才不挑食，你得感謝我，你不但不感謝你還烀不爛，你還怎么進步？還好意思出書，坑人嗎？不怕別人追究你責任嗎？大膽胡說嗎？光著腚推磨嗎？如果不是怕你影響年青人，我才懶得理你。

作者: yeses 時間: 2018-3-28 09:48

狼煙發表于 2018-3-28 08:06
我爆粗口的時候，你和個尿泥似的，我不爆粗口的時候，你說我爆粗口，你說說到底是誰不懂中文。
你翻翻看 ...

你太沒有教養！

再說一遍：系統影響只有系統影響一個意思，系統誤差不僅有系統影響的意思，其背后還包含有很多的意思，包括沒有方差、不能均方合成、不能貢獻發散、有確定規律、是偏差、可以改正。。。。這怎么叫換湯不換藥？主貼中已經說得很清楚了。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-28 10:12

yeses 發表于 2018-3-28 09:48
你太沒有教養！

再說一遍：系統影響只有系統影響一個意思，系統誤差不僅有系統影響的意思，其背后還包含 ...

教養是對人表現的。對你不適用。這就是條件的差異要用不同的方法。

你說系統影響只有一個意思就是一個意思？別人照樣可以衍生出很多的意思，包括沒有方差、不能均方合成、不能貢獻發散、有確定規律、是偏差、可以改正。

你到時候是不是再換一個名詞，然后告訴人們這個名詞背后只有這一個意思？你是人類語音的制定者嗎？

作者: 狼煙 時間: 2018-3-28 10:12
沒臉沒皮的東西

作者: 劉耀煌 時間: 2018-3-28 11:14
系統誤差也分已定系統誤差、未定系統誤差，已定系統誤差可以修正，未定系統誤差就應該按均方根合成了

作者: yeses 時間: 2018-3-28 16:47

劉耀煌發表于 2018-3-28 11:14
系統誤差也分已定系統誤差、未定系統誤差，已定系統誤差可以修正，未定系統誤差就應該按均方根合成了 ...

是的，這是目前的一般理解。但按傳統的說法，這個邏輯不成立，因為傳統認為系統誤差不遵循隨機分布，不能均方合成。

實際上，所謂未定系統誤差就是數學期望與真值之差，所謂隨機誤差就是測量結果與數學期望之差，二個都是恒定的偏差（因為真值、期望、結果都只有一個）而又都有自己的方差，所以說，它們實際沒有性質差異而只有形成過程差異，一個是系統影響造成，一個是隨機影響造成，這里的所謂分類實際是按形成原因分類而不是按性質分類。這也是我說分類概念很亂的一個原因。

作者: yeses 時間: 2018-3-29 09:31
本帖最后由 yeses 于 2018-3-29 09:35 編輯

以下內容為對原文的補充：

還值得一說的是，這個圖1只是對原始觀測值序列分布的描述，這個圖的最大忽悠點就是它沒有標注最終測量結果！而測量人都清楚的一個基本道理是，一個被測量只能提交一個測量結果，不可能把一批離散的原始觀測值不經任何數據處理而直接作為測量結果提交，而一個測量結果則只有一個恒定的偏差Δ（即使這個偏差含有來自噪聲的貢獻）。如圖2。雖然這個偏差Δ可分解為結果與期望之差ΔA和期望與真值之差ΔB，但偏差ΔA和ΔB都是恒定的偏差，實際也都有其各自的概率分布區間，根本沒有性質差異。就是說，精度/準確度術語用于原始觀測值序列還勉強可以（但概念邏輯跟誤差規律性之間還不能有關系），而現有測量理論卻居然把精度/準確度概念用到了最終唯一測量結果的單一偏差上，以至于把不確定度概念也污染得不倫不類。

補充內容 (2018-3-29 17:07):
實際上，根據圖2，總偏差：Δ=ΔA+ΔB，總方差：σ2=σ2(ΔA)+σ2(ΔB) 。這個σ就是不確定度，根本沒有精度、準確度的什么事。

作者: csln 時間: 2018-3-29 10:14
本帖最后由 csln 于 2018-3-29 10:22 編輯

而一個測量結果則只有一個恒定的偏差Δ（即使這個偏差含有來自噪聲的貢獻）。如圖2。雖然這個偏差Δ可分解為結果與期望之差ΔA和期望與真值之差ΔB，但偏差ΔA和ΔB都是恒定的偏差，實際也都有其各自的概率分布區間，根本沒有性質差異。

太有才了！一個測量結果只有一個恒定的偏差Δ是不錯，但這個曲線反應了無數個變化的Δ的整體，在這個整體中ΔB是不變的，整體中有一萬個測量結果，就有一萬個不同的Δ，但只有一個相同ΔB，這就是不同；ΔB可能變，也可能不變，ΔB的變與Δ的變不同，ΔB是慢變化，可能有規律，也可能完全無規律，Δ服從統計分布，這就是不同

狼煙朋友觀點好，照“學者”如此說，男人和女人就沒有不同

基礎知識：偏差=測得量值-標稱值誤差=測得量值-真值

作者: csln 時間: 2018-3-29 11:55
本帖最后由 csln 于 2018-3-29 11:56 編輯

圖1的意思：系統誤差=準確度隨機誤差=精度？

莫非我讀了本假 JJF 1001

作者: yeses 時間: 2018-3-29 13:15
本帖最后由 yeses 于 2018-3-29 13:21 編輯

csln 發表于 2018-3-29 11:55
圖1的意思：系統誤差=準確度隨機誤差=精度？

莫非我讀了本假 JJF 1001

解釋一下，這是教科書中的習慣寫法，這里的準確度實際是1001里的正確度trueness，這里的精度就是1001里的精密度precision。許多專業教科書習慣把1001里的準確度accuracy叫精確度。

作者: yeses 時間: 2018-3-29 13:37
本帖最后由 yeses 于 2018-3-29 13:57 編輯

csln 發表于 2018-3-29 10:14
而一個測量結果則只有一個恒定的偏差Δ（即使這個偏差含有來自噪聲的貢獻）。如圖2。雖然這個偏差Δ可分解 ...

如果有1萬個結果（觀測值），要么用1萬個值的平均作為最終結果，要么取其中一個作為最終結果，或者取其中一部分的平均作為最終結果，反正一個被測物理量只能給出一個唯一結果（如珠峰的8844.43）。唯一結果給出后，誤差就固定了，就不可能變了（測量完成后真值卻變了是另外一回事）。

主觀不知道偏差的確切值（不確定）不代表它客觀隨機變，標準偏差描述的是偏差的主觀不確定范圍，而不是偏差的客觀隨機變化范圍。

請注意觀測值和測量結果的概念關系：觀測值----數據處理----測量結果

另外，探討問題歡迎，起哄就不回復了。

作者: 劉耀煌 時間: 2018-3-29 13:56

yeses 發表于 2018-3-29 13:15
解釋一下，這是教科書中的習慣寫法，這里的準確度實際是1001里的正確度trueness，這里的精度就是1001里的 ...

看樣子你這教科書不是計量或精密儀器專業的教科書，我記得我上大學那會，《誤差理論與數據處理》老師就是用打靶或射箭形象描述正確度、精密度、準確度，并且強調精密度不能簡稱為精度。

作者: csln 時間: 2018-3-29 13:58

yeses 發表于 2018-3-29 13:15
解釋一下，這是教科書中的習慣寫法，這里的準確度實際是1001里的正確度trueness，這里的精度就是1001里的 ...

看來我讀的JJF 1001不假，是您術語用錯了

作者: yeses 時間: 2018-3-29 14:01

劉耀煌發表于 2018-3-29 13:56
看樣子你這教科書不是計量或精密儀器專業的教科書，我記得我上大學那會，《誤差理論與數據處理》老師就是 ...

儀器學的書是有這種叫法的，測繪學現在仍然這樣叫。怎么叫實際都沒關系，關鍵是概念內涵。

作者: 劉耀煌 時間: 2018-3-29 14:03
我理解“精度”的含義更接近“準確度”

作者: yeses 時間: 2018-3-29 14:06

csln 發表于 2018-3-29 13:58
看來我讀的JJF 1001不假，是您術語用錯了

這稿子原針對測繪界所寫，舉珠峰案例也是因為如此（珠峰的成果公布就是用的精度）。我是一直主張測量概念統一的，包括不確定度和精度的分歧。

作者: csln 時間: 2018-3-29 14:06
本帖最后由 csln 于 2018-3-29 14:13 編輯

yeses 發表于 2018-3-29 13:37
如果有1萬個結果（觀測值），要么用1萬個值的平均作為最終結果，要么取其中一個作為最終結果，或者取其中 ...

給出惟一測量值時還有其他信息，這些信息共同描述測量結果，代表整個測量過程

不能以以惟一測量結果抹殺和無視測量過程吧

請教先生，那句話是起哄呢？

作者: yeses 時間: 2018-3-29 14:08

劉耀煌發表于 2018-3-29 14:03
我理解“精度”的含義更接近“準確度”

這里就是precision，精密度。

作者: csln 時間: 2018-3-29 14:09

yeses 發表于 2018-3-29 14:06
這稿子原針對測繪界所寫，舉珠峰案例也是因為如此（珠峰的成果公布就是用的精度）。我是一直主張測量概念 ...

那您倒是去測繪界宣揚您的“理論”啊

作者: yeses 時間: 2018-3-29 14:15
本帖最后由 yeses 于 2018-3-29 14:20 編輯

csln 發表于 2018-3-29 14:06
給出惟一結果時還有其他信息，這些信息共同描述測量結果，代表整個測量過程

以惟一測量結果抹殺和無視測 ...

不存在“以惟一測量結果抹殺和無視測量過程”的事，你還是沒有理解標準偏差和恒定偏差之間的關系。過去把標準偏差概念解釋成誤差的隨機變化范圍是不對的。你現在應該意識到過去的隨機變化解釋存在矛盾，真值不變結果唯一，誤差怎么能變呢？

我不知道該怎么繼續解釋了，你先看一下《值得玩味的珠峰高程》那帖子吧，那里有方差概念的重新解釋。

作者: csln 時間: 2018-3-29 14:26
本帖最后由 csln 于 2018-3-29 14:32 編輯

我倒認為您沒有厘清標準偏差、隨機誤差、系統誤差的關系

我怎么就沒見過過去把標準偏差概念解釋成誤差的隨機變化范圍。呢，我只知道標準偏差用來描述服從正態分布的數據離散程度，可以描述任何隨機量，連高考分數都可以算標準差，與誤差何干

作者: yeses 時間: 2018-3-29 14:40
本帖最后由 yeses 于 2018-3-29 14:57 編輯

csln 發表于 2018-3-29 14:26
我倒認為您沒有厘清標準偏差、隨機誤差、系統誤差的關系

我怎么就沒見過過去把標準偏差概念解釋成誤差的隨 ...

概率論為什么要去研究一批已知事件的離散度？

概率論是要通過統計一批已知事件的離散度去推斷一個未知事件發生的概率。

用大量觀測值的離散度按照概率規律去推斷珠峰誤差所存在的概率區間。

一個偏差雖然未知，但其所有可能的取值就構成了一個分布，我們就可以用這個分布的寬度表達該偏差所存在的概率范圍（不是說它在隨機變化，變化是需要能量的）。任何偏差都存在這種情況，包括所謂的系統誤差。

如果非要堅持以傳統的理論作為判斷一切是非的基準，那就真的沒有任何可以進行理論探討的余地了，我唯一的選擇就只能是認錯。那就完全可以在帖子一出來時就說，該內容對抗了現有理論，建議版主刪除。

作者: csln 時間: 2018-3-29 15:02
本帖最后由 csln 于 2018-3-29 15:04 編輯

yeses 發表于 2018-3-29 14:40
概率論為什么要去研究一批已知事件的離散度？

概率論是要通過統計一批已知事件的離散度去推斷一個未知事 ...

用大量觀測值的離散度按照概率規律去推斷珠峰誤差所存在的概率區間。

公眾為什么要去推斷珠峰誤差所存在的概率區間呢？公眾只關心測量得到的珠峰高度值和這個值可能存在的區間就夠了

作者: yeses 時間: 2018-3-29 15:09
本帖最后由 yeses 于 2018-3-29 15:10 編輯

csln 發表于 2018-3-29 15:02
用大量觀測值的離散度按照概率規律去推斷珠峰誤差所存在的概率區間。

公眾為什么要去推斷珠峰誤差所存在 ...

我服了。
實際是一個意思。但不覺得別扭嗎？結果不就是8844.43嗎？一個唯一確定量還有區間？干嗎就不愿意接受誤差或真值這些未知量的存在區間的說法？

測量理論的二大內容之一就是對誤差作出評估，以比較成果質量的優劣。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-29 15:31

yeses 發表于 2018-3-29 14:40
概率論為什么要去研究一批已知事件的離散度？

概率論是要通過統計一批已知事件的離散度去推斷一個未知事 ...

用大量觀測值的離散度按照概率規律去推斷珠峰誤差所存在的概率區間？

這是一個學者該說的話嗎？什么是珠峰誤差？珠峰誤差可以理解成珠峰測量誤差嗎？這個誤差是一次測量得出的還是多次測量統計得出的？你又想來糊弄讀者嗎？讓人混亂嗎？

用離散度按概率規律去推斷，那就是一次測量了？既然已經經過大量測量得到離散度，就已經得到了統計結果？為何要去計算一次測量誤差的概率區間？為何不用統計數據作為最終結果？

通過大量觀測值的離散度能按照概率推斷珠峰誤差所在的概率區間？你瘋了嗎？誤差的隨機分量可以通過大量觀測得到概率。系統部分你如何知道差距多少？珠峰測量誤差根本就不可能得到誤差是多少，只有人類假定認為是多少。不知道誤差是多少，如何確定出誤差所在的概率區間的？

珠峰測量所得統計結果的誤差所在區間，不是推斷出來的，是協商出來的，是不同測量方法的結果差異通過一定方法協商出來的。這個協商方法未必符合概率理論，是人為協商，不同的執行人協商結果是不同的。

他們協商的結果，不可能是科學的，不要說現在，將來也不可能科學。誤差本身就未定，哪來的誤差所在的概率區間？只能說某個測量與統計結果偏差的概率區間。

大量測量只能消滅隨機誤差，根本動不了系統誤差分毫。
對于無法溯源的測量結果，只能協商和稀泥。對于可以溯源的測量結果，大量觀測后，可以得到某單次測量誤差所在的概率區間。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-29 15:34
前面說過，不要說珠峰這種變化大的事物，即便是米原器，人們追求其準確度達到一定級別以后，也只能協商了。和稀泥。
全球幾個米原器，其樣本數量足夠達到統計要求嗎？不協商怎么辦？
協商出來的東西，其誤差是多少，誰也不知道。只能假定為多少。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-29 15:52
本帖最后由狼煙于 2018-3-29 16:08 編輯

原器每年校準，質量基準每年都在變化，誰能說出原器每年變化了多少？原器的每年的變化率是多少？不可能有人說清楚。原器沒有了基準，何來變化率。
人們只能通過比對，以最大差異量作為誤差引入計算。它們整體變化的絕對量沒有人知道。
那么，珠峰本身就不穩定，又沒有多個珠峰比對，其測量誤差是多少？如何保障？只能是不同的測量方法折中。哪有概率什么事？

作者: 狼煙 時間: 2018-3-29 15:55
你老老實實呆著，就是對人類的貢獻。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-29 16:41
即便人類造了幾萬個幾億個原器，只要沒有更上一級的標準，那么原器每年變化了多少，也統計不出來。
人們能得到的只是原器間的差異量，他們材質相同，保存方法相同，這些相同的條件導致他們隨著時間有一個相同的變化量，這個變化量無法知道。

作者: 285166790 時間: 2018-3-29 17:30
我認為現有誤差分類方式挺好的，不然各種概念都和到一起，更難理解。

作者: yeses 時間: 2018-3-30 07:41

285166790 發表于 2018-3-29 17:30
我認為現有誤差分類方式挺好的，不然各種概念都和到一起，更難理解。

持您這觀點的人很多，很正常。并不期待一篇雜文能改變人們的傳統觀點（一篇雜文本來也不能把新的理論體系的邏輯解釋清楚），只是把問題提出來（文中提到的自相矛盾），給出一點思維方向供探討，畢竟總還是有人愿意去思考。

另外，順帶一說，測量理論的講法的確很多，把它比喻為和稀泥也正常，概率論對未知事件進行判斷處理本來就是很濃的和稀泥色彩。測量理論二大內容也可理解為和稀泥的準則和和稀泥后的效果評估，這沒有問題。現在主要焦點是和稀泥的效果評估問題：究竟是應該按準確度（正確度）和精度（精密度）---誤差分類分別評估還是應該按不確定度一次評估的問題。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-30 09:19

yeses 發表于 2018-3-30 07:41
持您這觀點的人很多，很正常。并不期待一篇雜文能改變人們的傳統觀點（一篇雜文本來也不能把新的理論體系 ...

文痞。這個文痞又要混合和稀泥和概率理論，想將這2個概念混雜得讓人分不清男女。

同一組數據，不同的人的協商（和稀泥），結果是隨機的，有幾次協商，就有幾次結果。
同一組數據，用不同的概率算法，結果是不一樣的，但是結果并不隨機，有幾種概率算法，就有幾種結果，與人們計算次數無關。而且一旦確定了算法，不管是誰來計算，其結果是一樣的。

作者: yeses 時間: 2018-3-30 14:37

狼煙發表于 2018-3-30 09:19
文痞。這個文痞又要混合和稀泥和概率理論，想將這2個概念混雜得讓人分不清男女。

同一組數據，不同的人 ...

你還在那里狂吠什么？真懶得理你。

原器變了就是真值變了！早都跟你說了，先把真值不變的測量說清楚，你就是那里叫個不停。珠峰高程后來變了關測量什么事情？你測量只需要把測量期間的那個真值盡量復現出來就夠了，討論的本來就是測量實施期間的那個永遠不可能知道的真值。

真值不知道，誤差就不知道；正因為不知道，所以才要對誤差的概率范圍作出評估以評價測量的品質。

把1萬個不同的觀測值取平均作為最終唯一測量結果，算協商還是算和稀泥？扯那么遠干嗎？早都說了，要討論就圍繞主帖；要堅持認為誤差有類別就把珠峰高程的誤差的類別說清楚。

作者: 285166790 時間: 2018-3-30 15:53

yeses 發表于 2018-3-30 07:41
持您這觀點的人很多，很正常。并不期待一篇雜文能改變人們的傳統觀點（一篇雜文本來也不能把新的理論體系 ...

我認為問題確實沒那么復雜，把您的測量結果表達形式弄個例子給大家解釋清楚就行了，看看跟現有的表達方式有什么不同。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-30 16:22

yeses 發表于 2018-3-30 14:37
你還在那里狂吠什么？真懶得理你。

原器變了就是真值變了！早都跟你說了，先把真值不變的測量說清楚，你 ...

你看不懂嗎？

原器是什么？原器是設定為不變的。變憑啥叫原器？
設定不變，卻變化，這個變化是什么？不是原器設置方法的不確定度嗎？
這個不確定度與珠峰測量的不確定度有區別嗎？

原器設置方法的不確定度包含了系統誤差和隨機誤差。隨機誤差可以根據統計去掉，系統誤差，即相同材質相同保存條件隨時間變化導致的相同變化量不可知，因此系統誤差不可知。

原器不穩定，憑啥比對？如果存在一個物體可以不變但人類不知道它這個性質，用原器去測量它，難道今年一個重量，明年又一個重量？這個差異，用什么來解釋？不是系統誤差嗎？

與笨蛋聊這么費勁。

作者: 曹妃甸 時間: 2018-3-30 16:23
受教了，感謝分享！

作者: 狼煙 時間: 2018-3-30 16:26
原器設置方法，珠峰測量方法，都是因為失去了可溯源的方法，使其無法得到自身的系統誤差。
這個道理在前面說過了，這么費勁。

作者: 狼煙 時間: 2018-3-30 16:29
無法得到系統誤差，你卻說“用大量觀測值的離散度按照概率規律去推斷珠峰誤差所存在的概率區間？”，你是誰，過來蒙人？你是神嗎？

教給你，你不虛心，這種人，你還想進步嗎？
怕人罵？怕人罵別做該罵的事。

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