計量論壇

標題: 論文《兩種測量理論之間概念分歧的起源和演變》中英版 [打印本頁]

作者: yeses 時間: 2020-10-7 09:39
標題: 論文《兩種測量理論之間概念分歧的起源和演變》中英版
本帖最后由 yeses 于 2020-10-7 09:41 編輯

兩種測量理論之間概念分歧的起源和演變

摘要：幾篇公開的文獻提出了一些新的測量概念來重新解釋測量理論，這就導致了一種新的測量理論的解釋方法。通過直接比較新理論和傳統理論之間的概念分歧，本文揭示了它們分歧的根源是由于對隨機變量的數學概念的不同理解，并闡明了其他概念分歧的演變過程。同時，通過回顧數學概念，指出傳統理論已誤入歧途，誤差分類概念實際上是誤入歧途的產物，而新概念理論則應引起積極關注和研究。
關鍵詞：測量；測量誤差；隨機變量；方差；不確定度。

Origin and Evolution of Conceptual Differences between Two Measurement Theories.pdf (698.96 KB, 下載次數: 18)

兩種測量理論之間概念分歧的根源和演變.pdf (799.38 KB, 下載次數: 121)

作者: liziting 時間: 2020-10-7 15:44
不太好理解

作者: jinbaizhi94 時間: 2020-10-7 18:54
我們需要怎么樣才可以發論文

作者: duavav 時間: 2020-10-9 08:48
學習學習，先贊一個

作者: ranbob 時間: 2020-10-9 08:57
新的測量概念來重新解釋測量理論？

作者: yeses 時間: 2020-10-12 15:38

ranbob 發表于 2020-10-9 08:57
新的測量概念來重新解釋測量理論？

對，就是這意思，因為傳統理論是通過偷換概率論概念來解釋的。

作者: 史錦順 時間: 2020-10-12 21:20
本帖最后由史錦順于 2020-10-12 21:23 編輯

yeses 發表于 2020-10-12 15:38
對，就是這意思，因為傳統理論是通過偷換概率論概念來解釋的。

......

作者: pirlor 時間: 2020-10-26 12:18
感謝分享，下來學習

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-13 09:38
本帖最后由 thearchyhigh 于 2020-11-13 09:41 編輯

1、沒發現所謂的新舊測量理論有任何不同。
2、A類和B類不是讓您來合成的，只是評定每一個不確定度影響量的方法。如您例子中的誤差分量“加常數誤差 K”，最后怎么得到相應的不確定度u(k)，您說從說明書得到，這就是B類評定方法。
3、舉例明顯錯誤，不確定度影響量最后只和“加常數誤差 K，乘常數誤差 R 和分度不均勻誤差“有關，其它環境影響，基線質量影響等等都被吃了。
4、矩陣計算只是方便多輸入多輸出測量模型的一個數學工具，不代表”新“，表達直觀，計算量基沒變。多個基線同時評定，不代表就比一個一個基線依次評定好

作者: 泰山壓壓壓頂 時間: 2020-11-13 13:40

thearchyhigh 發表于 2020-11-13 09:38
1、沒發現所謂的新舊測量理論有任何不同。
2、A類和B類不是讓您來合成的，只是評定每一個不確定度影響量的 ...

大佬好萌新表示看不懂啊

作者: yeses 時間: 2020-11-13 18:05

thearchyhigh 發表于 2020-11-13 09:38
1、沒發現所謂的新舊測量理論有任何不同。
2、A類和B類不是讓您來合成的，只是評定每一個不確定度影響量的 ...

看來您還沒有讀懂。

1.新舊理論對隨機變量的認識不同，新理論中測得值是常量，沒有不確定度（不確定度是0）。新理論中的不確定度是誤差的不確定度，而且不分AB類不確定度，所有誤差的不確定度都是來自統計，都是未知偏差的概率范圍，沒有區別，當前統計無效就必須尋求歷史統計資料。
2.加常數誤差的測得值k是常量，沒有不確定度（u(k)=0）,但其誤差?k有不確定度u(?k)，其獲得方法在公式（8-4）中。
3.這個案例就是給基線賦值（把6段解析法簡化成了3段，只為說明方法不同），評定所給出的賦值的品質。不是用基線檢測儀器！
4.您沒有理解到各個觀測值誤差之間的相關性，所以還沒有認識到矩陣運算的必要性。

請別急，慢慢從頭看。您也可以把這個案例按您的AB合成方法做做看。

補充內容 (2020-11-14 09:09):
連不確定度的概念含義有有區別：一個是測得值的發散性，一個是誤差的概率區間的評價值。

補充內容 (2020-11-14 09:13):
這篇論文更詳細http://www.bkd208.com/forum.php?mo ... &extra=page%3D1

作者: yeses 時間: 2020-11-13 22:15

thearchyhigh 發表于 2020-11-13 09:38
1、沒發現所謂的新舊測量理論有任何不同。
2、A類和B類不是讓您來合成的，只是評定每一個不確定度影響量的 ...

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-14 15:03
本帖最后由 thearchyhigh 于 2020-11-14 15:11 編輯

yeses 發表于 2020-11-13 18:05
看來您還沒有讀懂。

1.新舊理論對隨機變量的認識不同，新理論中測得值是常量，沒有不確定度（不確定度是 ...

回復：1、現有不確定度，沒說只能是測得值的不確定度，主要看需要什么“結果”，而且這個結果是要能夠量化的，才有實踐意義。計量器具檢定校準，因為有更準確的標準儀器，我們能獲得“誤差”值，這個誤差值是有不確定性的，所以評定誤差的不確定度；實際測量產品，我們更關注測得值，所以評定測得值的不確定度，比如用卡尺測量一個橡膠球的直徑D為50.1mm，就只能關注用50.1這個數值來表示的測得值的不確定度，此例中誤差是多少?誤差是什么東西？即使按你的理論勉強評出了“誤差”的不確定度，結果怎么表述出來？難道表述為：“直徑D測得值為50.1mm，這個值有誤差的，誤差不知道是多少，只知道誤差的不確定度是XX”。。。
2、這個更無語了，“獲得方法在公式（8-4）中”，確定您看過這篇文章？原文只有uk，我明白您的意思，但不要亂用符號，符號都是人為規定，既然您文章已經那樣規定了，就不要換來換去，影響討論。。公式（8-4）只是傳播方程，沒有不確定度的獲得方法，原文明明白白寫著“在公式（8-6）中，

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-14 15:11
本帖最后由 thearchyhigh 于 2020-11-14 15:14 編輯

thearchyhigh 發表于 2020-11-14 15:03
回復：1、現有不確定度，沒說只能是測得值的不確定度，主要看需要什么“結果”，而且這個結果是要能夠量化 ...

接上文“uK的值來自儀器規范或儀器說明書中的限差標準。”，是直接拿來用的，不是算出來的。這兒就發現在一個文章更大的問題，既然都知道uK了，還通過超級復雜的公式（8-4）去計算，好好想一想在干嘛。。3、到這個程度，3和4我已經不想回復了，謝謝。。

編輯內容各種丟失，浪費大量時間。。。

作者: yeses 時間: 2020-11-14 15:31
本帖最后由 yeses 于 2020-11-14 15:47 編輯

thearchyhigh 發表于 2020-11-14 15:11
接上文“uK的值來自儀器規范或儀器說明書中的限差標準。”，是直接拿來用的，不是算出來的。這兒就發現在 ...

1.回到概率論說事吧，不要拿現有理論說事情，因為現有理論不符合概率論：測得值是數值，數值就是常數（有誤差也是個常數，一群不同的數值就是一群不同的常數），常數的方差是0~測得值的方差是0。以一個概念錯誤的理論為標準來討論新理論是爭論不清楚的。

2. 注意符號的大小寫，大寫的K是隨機變量（未知數），小寫的k是其測得值，?k是k的誤差。

建議研究一下測量理論是如何從概率論發展過來的，把中間的過程搞清楚很重要。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-14 15:58
本帖最后由 thearchyhigh 于 2020-11-14 16:01 編輯

yeses 發表于 2020-11-14 15:31
1.回到概率論說事吧，不要拿現有理論說事情，因為現有理論不符合概率論：測得值是數值，數值就是常數（有 ...

1、理論要用于實踐才有意義。我只是舉例說明，您的理論沒法用于全部實踐，如果能把個別錯誤改一下可適用部分實踐情況。
2、現在是討論理論問題，我認為符號大小寫不重要。再次申明，上個回復的所有符號包括大小寫都是引用您發的文章。我沒有去糾結文章符號是否欠妥，因為我能理解文章想表達的意思，只要意思表達清楚就行。現在這個符號或者大小寫反而成了您反駁的我工具。。。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-14 16:10

yeses 發表于 2020-11-13 18:05
看來您還沒有讀懂。

1.新舊理論對隨機變量的認識不同，新理論中測得值是常量，沒有不確定度（不確定度是 ...

”評定所給出的賦值的品質。不是用基線檢測儀器“

賦值難道不是用儀器測量出來的，只要是測量，人員、環境、方法、測量儀器、被測對象的影響，一個都跑不掉，必須考慮。不能只考慮儀器（文章中是測距儀）。。把這些考慮全了，文章的理論能適合部分實踐情況。

作者: yeses 時間: 2020-11-14 19:11
本帖最后由 yeses 于 2020-11-14 19:27 編輯

thearchyhigh 發表于 2020-11-14 15:58
1、理論要用于實踐才有意義。我只是舉例說明，您的理論沒法用于全部實踐，如果能把個別錯誤改一下可適用部 ...

用大小寫是為了區別隨機變量和常量，概念必須清楚，不能混淆概念。就是因為傳統理論把常量和隨機變量區分不清，所以才有了這一研究。

該理論適用任何測量案例，其數學過程是完全嚴密的。

請查閱概率論，什么叫常量？什么叫隨機變量？只有把這二個數學概念達成共識了討論才有意義。以現有測量理論的錯誤概念為基準進行討論是沒有意義的。

補充內容 (2020-11-15 10:10):
儀器誤差的不確定度評價本身就是在所有可能環境條件下獲得的檢測樣本統計出來的，如果再考慮各種條件的不確定性就重復了。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-16 09:06

yeses 發表于 2020-11-14 19:11
用大小寫是為了區別隨機變量和常量，概念必須清楚，不能混淆概念。就是因為傳統理論把常量和隨機變量區分 ...

混淆了“測量結果”和“測得值”的概念。感覺是不是把“傳統測量理論”的認知還停留在20幾年前。。

《JJF 1001-2011 通用計量術語及定義》《JJF 1059.1-2012 測量不確定度評定與表示》。

作者: yeses 時間: 2020-11-16 14:13
本帖最后由 yeses 于 2020-11-16 14:18 編輯

thearchyhigh 發表于 2020-11-16 09:06
混淆了“測量結果”和“測得值”的概念。感覺是不是把“傳統測量理論”的認知還停留在20幾年前。。

都否定傳統理論了，就不要用傳統概念為基準討論了。現在這種測得值概念還真不如20年前。

這里的含義是，傳感器的直接輸出值叫觀測值，由觀測值進行數據處理后給出的最終輸出值叫測量結果。目前用一個測得值把這二個有區別的概念統起來本來就不對。

作者: 何必 時間: 2020-11-17 08:52

thearchyhigh 發表于 2020-11-14 15:03
回復：1、現有不確定度，沒說只能是測得值的不確定度，主要看需要什么“結果”，而且這個結果是要能夠量化 ...

實際測量產品，我們更關注測得值，所以評定測得值的不確定度，比如用卡尺測量一個橡膠球的直徑D為50.1mm，就只能關注用50.1這個數值來表示的測得值的不確定度，此例中誤差是多少?誤差是什么東西？即使按你的理論勉強評出了“誤差”的不確定度，結果怎么表述出來？難道表述為：“直徑D測得值為50.1mm，這個值有誤差的，誤差不知道是多少，只知道誤差的不確定度是XX”。。。

點贊！！
這是新理論需要解決的繞不開的問題。

作者: yeses 時間: 2020-11-17 16:05
本帖最后由 yeses 于 2020-11-17 16:11 編輯

何必發表于 2020-11-17 08:52
實際測量產品，我們更關注測得值，所以評定測得值的不確定度，比如用卡尺測量一個橡膠球的直徑D為50.1mm ...

按照概率論，數值50.1屬于常數，根本就沒有不確定度，或者說其不確定度是0，~無論這個數值是如何得來的，也無論它的誤差有多少。只要去翻閱一下概率論就能證實：概率論的常量概念不強調其來源也不管其誤差的大小。

目前傳統理論所評的不確定度實際都是誤差的不確定度，而且按照目前的評定方法，很多間接測量的不確定度還沒法評，譬如文章中的案例。

新理論恰恰就是專注于給出誤差的不確定度的評定方法，新理論中的不確定度都是指誤差的不確定度。

作者: 何必 時間: 2020-11-17 16:33

yeses 發表于 2020-11-17 16:05
按照概率論，數值50.1屬于常數，根本就沒有不確定度，或者說其不確定度是0，~無論這個數值是如何得來的， ...

   “橡膠球的直徑D” 有確定的數值，但未知，按照您之前一系列的文章中所說，它就是一個隨機變量。

      測量的目的是要“認識 “這個隨機變量。

      ”50.1mm”只是“橡膠球的直徑D”這個隨機變量的期望估計值，不確定度是表征“橡膠球的直徑D”這個隨機變量隨機部分(即中心變化量和期望估計誤差兩部分)大小的統計特征估計值。

      所以，你說 ”按照概率論，數值50.1屬于常數，根本就沒有不確定度，或者說其不確定度是0“，這個我贊同。但是我們測量的目的不是要”認識“  “橡膠球的直徑D” 這個隨機變量么？

作者: yeses 時間: 2020-11-17 16:42
本帖最后由 yeses 于 2020-11-17 16:55 編輯

何必發表于 2020-11-17 16:33
“橡膠球的直徑D” 有確定的數值，但未知，按照您之前一系列的文章中所說，它就是一個隨機變量。
...

對的，真值是未知的，是隨機變量，測量就是要認識真值這個隨機變量的數值所處的范圍。

看這個表，給出了測得值的數值和誤差的不確定度值就等于給出了真值的不確定度（數學期望和方差）~概率范圍評價。

作者: 何必 時間: 2020-11-18 08:49

yeses 發表于 2020-11-17 16:42
對的，真值是未知的，是隨機變量，測量就是要認識真值這個隨機變量的數值所處的范圍。

那直接就給出這個“真值”隨機部分大小的統計特征估計值（不確定度）就行了，為什么要扯上“誤差”的不確定度值？雖然它們在數值上可能是相等的。

作者: yeses 時間: 2020-11-18 15:31
本帖最后由 yeses 于 2020-11-18 15:35 編輯

何必發表于 2020-11-18 08:49
那直接就給出這個“真值”隨機部分大小的統計特征估計值（不確定度）就行了，為什么要扯上“誤差”的不 ...

1.不是“隨機部分“的統計值，您這還是在傳統概念里。現在的不確定度概念是隨機變量（未知量）所存在的概率范圍的評價值，不存在系統隨機說法。
2.真值只有一個，測得值不等于真值的根源是誤差，所以只有從誤差入手（在所有可能的條件下對各種源誤差進行統計，研究它們各自的概率區間及其合成規律），才能推定出真值的概率范圍。

請仔細閱讀下面這篇論文，推理過程是很詳細的。

測量誤差及其不確定性.pdf (985.48 KB, 下載次數: 8)

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-19 15:31

何必發表于 2020-11-18 08:49
那直接就給出這個“真值”隨機部分大小的統計特征估計值（不確定度）就行了，為什么要扯上“誤差”的不 ...

正解！

不說了，感覺作者和我們不在一個頻道。
1、簡單的問題復雜化；
2、沒有實用性；
3、估計沒看過或看不懂(?)最新版的計量術語和不確定度評定（JJF1059）。

建議作者看看JJF1059.2應該會有收獲。

JJF1059.2-2012.pdf (750.53 KB, 下載次數: 2)

作者: yeses 時間: 2020-11-19 22:01

thearchyhigh 發表于 2020-11-19 15:31
正解！

不說了，感覺作者和我們不在一個頻道。

啊啊，論文都是從批判這些規范開始的，請看論文的參考文獻。這是國際數學會議和期刊社經過反復審稿才發表的喲。

連隨機變量概念和方差概念都歪曲了概率論概念，這些規范根本就沒有資格作為評判新理論的根據了。

作者: yeses 時間: 2020-11-19 22:06

thearchyhigh 發表于 2020-11-19 15:31
正解！

不說了，感覺作者和我們不在一個頻道。

的確不在一個頻道。

我反復說要把思維退回到概率論重新出發，可您只管現有規范，要知道現在這些規范都是通過歪曲概率論概念而編制的，您又不愿意仔細閱讀論文。

補充內容 (2020-11-20 10:21):
測量理論發源于概率論，測量理論出現了概念爭議得以概率論概念為基準進行評判，這是科技工作者必須具有的起碼邏輯能力。

作者: xinliang 時間: 2020-11-20 10:29
好好學習一下，謝謝樓主

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-20 11:11
測得值不是每個觀測值的數學期望嗎我們講測量結果不是都重復測量幾次用每個觀測值數學期望的估計值來表示的嗎有方差很正差啊為什么要區別于概率論你樣本總量無窮大的前提達不到啊

作者: yeses 時間: 2020-11-20 21:58
本帖最后由 yeses 于 2020-11-20 21:59 編輯

abc2449792650 發表于 2020-11-20 11:11
測得值不是每個觀測值的數學期望嗎我們講測量結果不是都重復測量幾次用每個觀測值數學期望的估計值來表示 ...

“測得值不是每個觀測值的數學期望嗎？”

答：不是！！！每個觀測值都是一個數值，每個觀測值的數學期望都是其自身，且其方差是0。~這才是純正的概率論概念。

請重新翻閱概率論回顧數學概念，現有測量理論給人們灌輸了很多違背概率論的錯誤概念，一定要摒棄這些錯誤概念的干擾才能理解新理論。

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-22 17:13
那么先不講測量理論，聊一聊概率。小時候數學老師給我們講概率，就是做個拋硬幣的實驗，搞了10次，有七次是正面，三次是反面。老師說正面在這10次出現的頻率是7/10，反面在這10次出現的頻率是3/10。老師還說了如果我們拋無數次我們會發現出現正面的頻率是1/2出現反面的概率也是1/2，這個時候我們把這個頻率叫做是概率。這個時候老師停頓了下問想知道下一次拋硬幣到底是正面還是反面，假設出現反面記為0出現正面記為1把0和1分別乘以他們的概率，就是數學期望0.5。這個數字是老師估計下次可能出現的結果。
再回來說測量，我們測量不就和這個實驗一樣我們想要得出下一次測量可能出現的結果，而結果你只用0或者1表示嗎還是說用實驗做出來的0.7 來表示更加可靠呢。
再有更加離譜的8848.43m根本就不是一個數值，是一個量值。你文章開篇就是個錯誤的論點，一個量值不確定度為0，你拿什么神仙設備復現的。

作者: yeses 時間: 2020-11-23 10:03
本帖最后由 yeses 于 2020-11-23 10:07 編輯

abc2449792650 發表于 2020-11-22 17:13
那么先不講測量理論，聊一聊概率。小時候數學老師給我們講概率，就是做個拋硬幣的實驗，搞了10次，有七次是 ...

1.比方打得很好！由0和1統計出來的數學期望是0.7，把0.7作為測量結果當然更可靠，這當然沒有問題！但是，請問：由0和1統計出來的方差是0.7的方差嗎？？？數學期望0.7是不是數值呢？方差是數學期望的方差嗎？數學期望有方差嗎？

2.您用什么數學根據來證明8844.43和0.7不是一個數值？如果您能用論文的形式把這個證明完成并發表，我就服您。

~很多人都是您這樣把量的真值和量的測量結果（測得值）沒有區分清楚，用傳統的錯誤概念為標準答案來評判新理論。

測量結果的不確定度是0，但誤差和真值的不確定度不是0！各是各的不確定度，這個不確定度也不是傳統概念的那種不確定度。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-23 10:20
本帖最后由 thearchyhigh 于 2020-11-23 10:36 編輯

yeses 發表于 2020-11-19 22:06
的確不在一個頻道。

我反復說要把思維退回到概率論重新出發，可您只管現有規范，要知道現在這些規范都是 ...

1、就是如此，中國人的論文才會讓人看不起。
2、說到”歪曲“，您們才是在”歪曲”現有理論，偷換一下概念就變成新理論了。
3、現有理論：測量結果=測得值+不確定度，Y=x+u。
您們把“測得值”x”歪曲”成您們的“測量結果x”，不確定度u歪曲成”誤差?(x)+誤差不確定度“u(?(x))”“。現有理論的”測量結果“您們打算”偷換成什么，文中沒提，我幫您們圓一下，就算“被測量”吧。不然連基本的測量數學模型都沒有，哪來的數學推論。可得：“被測量”Y=測量結果x+誤差?(x)+誤差不確定度“u(?(x))”, 誤差?(x)期望值是零，然后“被測量”Y=測量結果x+誤差不確定度“u(?(x))”，比較一下兩個數學模型，真的換湯不換藥，所以我一開始就回復說沒發現兩種理論有什么不同，一定要說不同，估計是和幾十年前的理論去比較。。
4、“不愿意仔細閱讀論文”，你怎么知道我沒看論文？偷換概念的測量模型+最最基本的“方差一協方差傳播律”數學知識，學過概論論的都知道，實在不知道論文還有什么“有用”的東西。。。反而是您們沒仔細看現有測量理論吧，JJF是可應用于實踐的，這也是您們的所謂新理論要解決的下一步問題，簡化到實踐，實踐中 y基本是一維的，所以矩陣計算變成數組計算，然后可以像JJF1059.1一樣用公式“∑”計算，然后您們會發現兩種理論真的沒區別，。
5、提醒一下基本的概率論概念，有一種分布是偏態分布，期望值不為零，誤差?(x)期望值是零是有問題的，所以現有理論已經把不確定度和誤差的概念分開了，強行把不確定度和誤差搞在一起才會有邏輯問題。。。。
#最后，我的回復您能回復就回復，不要說這個又扯那個。實在說不過，就來一句，我這是國際論文什么的。

作者: csln 時間: 2020-11-23 11:09
本帖最后由 csln 于 2020-11-23 11:14 編輯

thearchyhigh 發表于 2020-11-23 10:20
1、就是如此，中國人的論文才會讓人看不起。
2、說到”歪曲“，您們才是在”歪曲”現有理論，偷換一下概 ...

您其實不用對這一位說“您們”，就這個論壇而言，持與他相同觀點的人好象沒有，就他自己而已

至于別的地方還有沒有人與其觀點一致，天知道

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-23 13:06
測量理論也沒說約定真值不確定度為零啊，要么干啥費勁替換真值為約定真值的概念。我們實際中通常是把測量不確定度較小的量值作為約定真值，那么按照您的說法您測出來的東西天下無敵不確定度為零，你要怎么做量值傳遞呢？約定真值都是假的呀按照你說的。
量值是量和值，和純粹的數值是有區別的。量根據復現的難度本身也是有不確定度的。你就好意思說8844.43m是常數，按照你說的一塊錢是1，一毛錢也是1。一塊等于一毛？量值和數值肯定是不一樣的。
按照你的說法我用測量設備去測一個未知量的量值你這個時候怎么去算誤差呢,模型是x=x0你告訴我誤差怎么算，誤差都沒法算不要談誤差的不確定度，按照你說的真值有不確定度，測量結果沒有不確定度，我們量值傳遞系統是不是出了問題。
我是一線做計量的工作人員說實話只有一些基礎知識，你們搞理論的如果沒有真的搞出來，不能用在實際應用上面那就只在知網上面搞好了不要干擾我們

作者: yeses 時間: 2020-11-23 15:53

abc2449792650 發表于 2020-11-23 13:06
測量理論也沒說約定真值不確定度為零啊，要么干啥費勁替換真值為約定真值的概念。我們實際中通常是把測量不 ...

不多說了，見下面圖片。愿意思考問題就再去翻翻概率論，這種公共論壇本來就是用來交流學術思想的，不存在勉強誰的意思。

補充內容 (2020-11-24 08:59):
因為x=E(X)=0.7，所以必然有σ (x)=σ (E(X))=σ (0.7)；而σ (0.7)=0，所以必須有σ (x)=0。~這僅僅是個代數推理，您大概也沒有看懂吧！

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-23 20:25
我認為是您概率論沒有學好誰告訴你用數學期望做結果就要用數學期望的方差算不確定度的，數學期望和方差都是描述隨機變量的數學特征，你單獨用任何一個都沒辦法完整的描述一組隨機變量的。

作者: yeses 時間: 2020-11-23 22:07

abc2449792650 發表于 2020-11-23 20:25
我認為是您概率論沒有學好誰告訴你用數學期望做結果就要用數學期望的方差算不確定度的，數學期望和方差都 ...

您不是說不確定度是測量結果x=0.7的不確定度嗎？傳統理論的表達式不是σ[sup]2[/sup] (x)=0.21嗎？等式σ[sup]2[/sup] (x)=σ[sup]2[/sup] (0.7)看不懂嗎？

我堅持測量結果x=0.7是常數，常數的不確定度是0。即σ[sup]2[/sup] (x)=0!

作者: yeses 時間: 2020-11-23 22:14

abc2449792650 發表于 2020-11-23 20:25
我認為是您概率論沒有學好誰告訴你用數學期望做結果就要用數學期望的方差算不確定度的，數學期望和方差都 ...

別說概率論了，說說代數吧。
有x=E(X)=0.7，那么就必然有σ[sup]2[/sup] (x)=σ[sup]2[/sup] (E(X))=σ[sup]2[/sup] (0.7)。~這僅僅是等量代換。

作者: njlyx 時間: 2020-11-23 23:09
也許應該區分一下"隨機變量"與"不確定量"？……"不確定量"的稱謂，似乎與"認識"有關；"隨機變量"可能重在表達"量"的客觀屬性。………對于那些"公認"具有唯一量值（實用近似）的"常量"，人們由于不能確定此唯一量值究竟是多少，稱之為"不確定量"是合適的；但若將它說成是"隨機變量"，從而討論其"數學期望"、"方差"、…，似乎有點扯？

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 08:39

csln 發表于 2020-11-23 11:09
您其實不用對這一位說“您們”，就這個論壇而言，持與他相同觀點的人好象沒有，就他自己而已

至于別的地 ...

論文有好幾個人掛名。。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 09:00
本帖最后由 thearchyhigh 于 2020-11-24 09:03 編輯

作者: yeses 時間: 2020-11-24 09:02

abc2449792650 發表于 2020-11-23 20:25
我認為是您概率論沒有學好誰告訴你用數學期望做結果就要用數學期望的方差算不確定度的，數學期望和方差都 ...

仔細看一下這個代數推理：
因為x=E(X)=0.7，
所以必然有σ (x)=σ (E(X))=σ (0.7)；

而σ (0.7)=0，
所以又必須有σ (x)=0。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 09:03

yeses 發表于 2020-11-23 15:53
不多說了，見下面圖片。愿意思考問題就再去翻翻概率論，這種公共論壇本來就是用來交流學術思想的，不存在 ...

作者: yeses 時間: 2020-11-24 09:08
本帖最后由 yeses 于 2020-11-24 09:10 編輯

thearchyhigh 發表于 2020-11-24 09:00

請您把這種表達的數學出處拿出來

數值的標準偏差是0，請翻閱任何一本概率論教科書都可以找到。

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-24 09:12
不用討論了。他做論文，研究的對象都沒搞明白。我們一直講的是隨機變量x，用的是隨機變量的數學期望和方差。他研究隨機變量x用的數學期望和數學期望的方差，還在說我們歪曲了概率論。沒什么好討論的。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 09:20

yeses 發表于 2020-11-24 09:08
請您把這種表達的數學出處拿出來

數值的標準偏差是0，請翻閱任何一本概率論教科書都可以找到。 ...

1、看清楚我回復的哪條，而且在您加補充說明前回復的。編輯錯誤發慢了一點。。我是說下圖中紅框中的等式明顯不成立，怎么得來的。。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 09:25

yeses 發表于 2020-11-24 09:08
請您把這種表達的數學出處拿出來

數值的標準偏差是0，請翻閱任何一本概率論教科書都可以找到。 ...

測量結果不就是測得的量值+不確定的范圍？
或者按您個人的術語，被測量（測量結果）=測量結果（測得值）+誤差范圍（不確定的范圍）

作者: 何必 時間: 2020-11-24 09:39

yeses 發表于 2020-11-23 15:53
不多說了，見下面圖片。愿意思考問題就再去翻翻概率論，這種公共論壇本來就是用來交流學術思想的，不存在 ...

葉老師，難道方差不是屬于隨機變量的么？用于表征隨機變量的分散性，它應該不是數學期望的方差，只是它和數學期望聯系在一起，用于描述隨機變量而已。

作者: yeses 時間: 2020-11-24 09:41

thearchyhigh 發表于 2020-11-24 09:25
測量結果不就是測得的量值+不確定的范圍？
或者按您個人的術語，被測量（測量結果）=測量結果（測得值）+ ...

我的X是表示真值（看原帖），您把它變成了測量結果。

我的測量結果就是測得值的意思，是數值。

如果您不承認數值的方差是0，我們之間就討論到頭了。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 09:44

yeses 發表于 2020-11-24 09:41
我的X是表示真值（看原帖），您把它變成了測量結果。

我的測量結果就是測得值的意思，是數值。

我真想罵人，我能理解你的意思，你理解不了我說的。。

作者: yeses 時間: 2020-11-24 09:45

何必發表于 2020-11-24 09:39
葉老師，難道方差不是屬于隨機變量的么？用于表征隨機變量的分散性，它應該不是數學期望的方差，只是它和 ...

是的，數學期望和方差是描述隨機變量的二個參數，缺一不可。

我是說測得值是數值，其數學期望是自身方差是0。是他們都在反對我，他們認為測得值是隨機變量，有方差（不為0）。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 09:46

thearchyhigh 發表于 2020-11-24 09:44
我真想罵人，我能理解你的意思，你理解不了我說的。。

一個數值的方差是0，或者說一個數值沒意義。。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 09:48

yeses 發表于 2020-11-24 09:41
我的X是表示真值（看原帖），您把它變成了測量結果。

我的測量結果就是測得值的意思，是數值。

我的意思是你不要搞一些錯誤的等式來說明什么，那些等式只是你想出來的，不代表現有測量理論，這下明白了嗎？

作者: yeses 時間: 2020-11-24 09:49

thearchyhigh 發表于 2020-11-24 09:20
1、看清楚我回復的哪條，而且在您加補充說明前回復的。編輯錯誤發慢了一點。。我是說下圖中紅框中的等式 ...

您承認紅框里的等式不成立就對了。但您承認σ (x)=σ (E(X))=σ (0.7)=0否？

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 09:49

yeses 發表于 2020-11-24 09:41
我的X是表示真值（看原帖），您把它變成了測量結果。

我的測量結果就是測得值的意思，是數值。

我真的不想和你玩文字游戲，你給個表達式出來就行，我按你的，反正我能理解你說的。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 09:50

yeses 發表于 2020-11-24 09:49
您承認紅框里的等式不成立就對了。但您承認σ (x)=σ (E(X))=σ (0.7)=0否？

是的。。。。。。。。。。。然后呢

作者: yeses 時間: 2020-11-24 09:55

thearchyhigh 發表于 2020-11-24 09:50
是的。。。。。。。。。。。然后呢

所以，測得值是沒有方差，或者說沒有不確定度，沒有發散性。方差（不確定度）是誤差和真值的方差，是誤差或真值的所有可能取值的發散性（概率范圍）。~這就和現在的理論的不確定度不同了。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 10:01

yeses 發表于 2020-11-24 09:55
所以，測得值是沒有方差，或者說沒有不確定度，沒有發散性。方差（不確定度）是誤差和真值的方差，是誤差 ...

測得值沒有不確定度，但測量結果是有不確定度的，這個當前理論的常識前面我已經給您普及了，您看不懂還是沒看..

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 10:04
本帖最后由 thearchyhigh 于 2020-11-24 10:06 編輯

yeses 發表于 2020-11-24 09:55
所以，測得值是沒有方差，或者說沒有不確定度，沒有發散性。方差（不確定度）是誤差和真值的方差，是誤差 ...

說明白點，測量結果和測得值就是量和量值兩個概念，我們只要理解就行，管他用什么術語（術語不涉及理論，是人為規定），當然最好統一一下，方便討論，目前計量行業內的通用術語見規范。

作者: yeses 時間: 2020-11-24 14:22

thearchyhigh 發表于 2020-11-24 10:04
說明白點，測量結果和測得值就是量和量值兩個概念，我們只要理解就行，管他用什么術語（術語不涉及理 ...

當前理論因為不承認測得值是常數，所以新理論只有另起爐灶了。既然已經另起爐灶，就沒必要受現有術語約束：關鍵是用一個測得值概念把原始觀測值和經過數據處理后的結果都統起來很難說清楚問題，所以還是沿用許多測量教科書（至少目前測繪教科書還是）中的觀測值和測量結果二個概念進行區分。在新理論中，觀測值（無論有多少個）和測量結果都是數值，都是常數。

作者: yeses 時間: 2020-11-24 14:25
本帖最后由 yeses 于 2020-11-24 14:41 編輯

njlyx 發表于 2020-11-23 23:09
也許應該區分一下"隨機變量"與"不確定量"？……"不確定量"的稱謂，似乎與"認識"有關；"隨機變量"可能重在表 ...

您說到了關鍵點，內行！
概率論中的隨機變量實際是不確定量，而目前測量理論中的隨機變量實際是重復測量中隨機變化的量，實際數學表達卻是一個數值（測得值）。二個根本不是一個意思。

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-24 14:44

thearchyhigh 發表于 2020-11-24 09:20
1、看清楚我回復的哪條，而且在您加補充說明前回復的。編輯錯誤發慢了一點。。我是說下圖中紅框中的等式 ...

大哥您不要糾結他這個問題了，這個是我之前給他舉得例子，拋硬幣實驗，一共拋擲10次，七次是正面，三次是反面。正面就記為1，反面記為0。隨機變量x={1,0,1,0,1,0,1,1,1,1}。這個時候E(x)=0.7,σ[sup]2[/sup](x)=0.23(無偏估計)。葉老師認為x=E(x)(這個等式我覺得就不對)，所以他覺得σ[sup]2[/sup](x)=σ[sup]2[/sup](E(x))=σ[sup]2[/sup](0.7)=0.23。然而實際上數學期望的方差是0，這個結果其實是反證x≠E(x)的。他有些沒想明白而已，研究的對象應該是隨機變量不是它的數學期望。

作者: thearchyhigh 時間: 2020-11-24 16:04

yeses 發表于 2020-11-24 14:22
當前理論因為不承認測得值是常數，所以新理論只有另起爐灶了。既然已經另起爐灶，就沒必要受現有術語約束 ...

1、當前理論因為不承認測得值是常數，2、所以新理論只有另起爐灶了。既然已經另起爐灶，就沒必要受現有術語約束：
3、關鍵是用一個測得值概念把原始觀測值和經過數據處理后的結果都統起來很難說清楚問題，所以還是沿用許多測量教科書（至少目前測繪教科書還是）中的觀測值和測量結果二個概念進行區分。在新理論中，觀測值（無論有多少個）和測量結果都是數值，都是常數。
回復1、我發的測得值的術語，你哪兒看見它說的不是常數了？不我睜眼說瞎話。
回復2、您另起爐灶，從理論角度我表示尊重，術語怎么叫還是那個意思，從實踐就沒必要了，誤導人。你可以明確告訴我，現有理論的“測量結果”（您準備用什么術語，告訴我，方便討論。
回復3、原始觀測值和經過數據處理后的結果您喜歡區分開就區分吧，又不影響到理論。但告訴您一個常識，很多計量器具的顯示值本身就是多次平均的結果，比如萬用表的測量速度快慢設置，顯示慢就是顯示更多次的平均。。。

從討論過程來說，您根本不太了解現在的測量理論。您的論文主要包括兩方面，一是現有理論的問題，二是新理論提出，一開始都不對，非常不嚴謹。另起爐灶不代表就不需要學習現有爐灶了。。

作者: njlyx 時間: 2020-11-24 16:10

yeses 發表于 2020-11-24 14:25
您說到了關鍵點，內行！
概率論中的隨機變量實際是不確定量，而目前測量理論中的隨機變量實際是重復測量 ...

可是，您的“新理論”似乎并未區分“隨機變量”與“不確定量”？  本人未能理解你的“新理論”。

我的大致認識：
   “隨機變量”屬于“不確定量”。
      但不是所有的“不確定量”都屬于“隨機變量”，譬如那些“公認”量值(近似）唯一的“被測量”，對于此類“不確定量”，強說它本身的“方差”是別扭的。在“評估”其“不確定度”時，測量手段等因素“引入”的相關量則可能是“隨機變量”，可以求“方差”，....，最終“合成”所謂“測量結果的測量不確定度”【現在大家稱謂的“測量結果的測量不確定度”，實質是“測量結果”中包括的那個“測量不確定度”——教完整的“測量結果”至少包括“(被測量的)[最佳]估計值”(時常稱為“測得值”)及“測量不確定度”兩部分，似乎沒有“權威文件”認定此“測量不確定度”是屬于這“(被測量的)[最佳]估計值”的！.....您以為一眾不認識“新理論”的人們都認定此“測量不確定度”是屬于這“(被測量的)[最佳]估計值”的么？不然！至少包括本人在內的有人認為：此“測量不確定度”與這“(被測量的)[最佳]估計值”是“聯袂”表達“測量結果”，沒前“屬于”后的意識，不會對一個確定的“數值”說它有多大的“不確定度”，更不會求它的什么“方差” 】。
      您的“新理論”目前似乎只針對“量值唯一”的“被測量”論事？若如此，應該是相對簡單的“常量”測量問題，概念上似乎并沒有明顯的模糊地帶，名詞術語統一就基本“完美”了，個人認為，沒有您顧慮的那些“概念”問題。

作者: yeses 時間: 2020-11-24 16:40
本帖最后由 yeses 于 2020-11-24 17:11 編輯

njlyx 發表于 2020-11-24 16:10
可是，您的“新理論”似乎并未區分“隨機變量”與“不確定量”？本人未能理解你的“新理論”。

我的大 ...

只說重點：現有理論的隨機變量是測得值---是數值---屬于概率論理論的常數概念，概率論里的隨機變量是指未知量。新理論只按概率論里的隨機變量（未知量）概念進行解釋，只說明現有理論的隨機變量曲解了概率論里的隨機變量概念即可。

您的不確定量就是我的未知量的意思，我沒有采用不確定量這個術語。

在當前測量完成的條件下，某個量（真值或誤差）本身都未知，其規律變化與否或隨機變化與否也當然都是未知。

新理論也有以數學模型去發掘誤差的變化以期獲得更佳測得值的原理，但測量完成后殘剩誤差（包括其變化）依然未知，只能給出概率范圍。

作者: yeses 時間: 2020-11-24 17:06
本帖最后由 yeses 于 2020-11-24 17:08 編輯

thearchyhigh 發表于 2020-11-24 16:04
1、當前理論因為不承認測得值是常數，2、所以新理論只有另起爐灶了。既然已經另起爐灶，就沒必要受現有術 ...

回復1、我發的測得值的術語，你哪兒看見它說的不是常數了？不我睜眼說瞎話。
回復2、您另起爐灶，從理論角度我表示尊重，術語怎么叫還是那個意思，從實踐就沒必要了，誤導人。你可以明確告訴我，現有理論的“測量結果”（您準備用什么術語，告訴我，方便討論。
回復3、原始觀測值和經過數據處理后的結果您喜歡區分開就區分吧，又不影響到理論。但告訴您一個常識，很多計量器具的顯示值本身就是多次平均的結果，比如萬用表的測量速度快慢設置，顯示慢就是顯示更多次的平均。。。

1、現有理論認為測得值的方差（不確定度）不是0就等于認定了測得值不是常數而是隨機變量。
2、現在有教科書還是按觀測值和測量結果進行區分，至少測繪學教科書還是，沒有使用測得值這個術語。我的術語是，測量完成后提交測量結果（相當于現有理論的最終測得值而不是原始測得值）和誤差的不確定度。
3、我當然知道很多儀器都是對很多觀測值進行數據處理后給出示值的，哪個測量領域都是這樣，都是搞儀器設計、檢驗、教學幾十年的人了。我不知道20年前我起訴日本公司儀器設計錯誤的時候您那時有多大年齡。

補充內容 (2020-11-24 22:05):
20年前的故事：http://news.sina.com.cn/c/167376.html

作者: njlyx 時間: 2020-11-24 17:33

yeses 發表于 2020-11-24 16:40
只說重點：現有理論的隨機變量是測得值---是數值---屬于概率論理論的常數概念，概率論里的隨機變量是指未 ...

【現有理論的隨機變量是測得值---是數值】<<<<<<

這點您可能有些誤解？當前，“測得值”的術語用的比較泛，包括最終報告“測量結果”中的那個“(被測量值的最佳)估計值”、測量過程中所得的那一些列“測量儀器”給出的“示值”，都會稱之為“測得值”。所謂求“測得值”的“(實驗)標準偏差/不確定度”，通常是對后面的情況而言，譬如用一臺儀器對某個被測量（假定量值唯一）實施多次重復測量，所得的“測得值”會形成一個有所散布的“序列”，可求其“(實驗)標準偏差/不確定度”。

作者: yeses 時間: 2020-11-24 21:59

njlyx 發表于 2020-11-24 17:33
【現有理論的隨機變量是測得值---是數值】

不管怎么說，新理論中測得值（新理論叫觀測值和測量結果）都一律歸類為常量，一切數值（如誤差樣本，數學期望值、方差值等）都是常量，常量的數學期望是自身方差是0。

傳統理論里有些東西也確實是很難歸納清楚的。

補充內容 (2020-11-25 08:42):
即使是一群彼此發散的數值，那也是一群彼此不同的常量（常數）。

作者: njlyx 時間: 2020-11-25 11:42

yeses 發表于 2020-11-24 21:59
不管怎么說，新理論中測得值（新理論叫觀測值和測量結果）都一律歸類為常量，一切數值（如誤差樣本，數學 ...

【即使是一群彼此發散的數值，那也是一群彼此不同的常量（常數）。】？？？

著實不好理解！…… 聲明"隨機變量"的"樣本"是"常數"有什么意義呢？一個"量"，究竟是"常量"，還是"隨機變量"，就看它的"樣本(值)"是否有"散布"？通常正是由那些已取得的樣本(值)序列統計出該"隨機變量"的有用特征值。……難道由這些樣本值已取得，不會變了，而"倒推"這些樣本值的"母體（總體）"不是"隨機變量"嗎？？

譬如說，一頭母豬，我們說它生豬仔的雌、雄是"隨機的"，……它已生的豬仔7雌8雄，雌、雄間隔無需，我們就認為這"隨機的"定論正確；難道你能從它已生產的豬仔性別不會變化了、是"常量"，而推定它產崽的性別不是"隨機的"嗎？

作者: njlyx 時間: 2020-11-25 11:44
間隔無需 --> 間隔無序

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-25 12:05
我認為不論測量結果還是測得值(這里用計量通用術語中的定義)都具有分散性。一般測量中用平均值描述隨機變量特征的數學期望的方法，不就是統計中的抽樣方法，抽樣的研究內容還是總體，樣本的平均值只是總體數學期望的估計值，這沒有錯吧。葉老師我認為您將樣本=總體再用處理總體的方法來導出各種測量理論的問題和結論的做法是有失水準的。樣本的平均值我們作為測得值來講只不過是總體數學期望的估計值，您說它沒有分散性嗎？
再說說為什么系統誤差隨機誤差傻傻分不清的問題，說到底還就是樣本≠總體，導致計算中系統誤差和隨機誤差不能徹底分離出來，測得值中還有隨機誤差的分量。一點淺見請各位大佬斧正。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 13:04
本帖最后由 yeses 于 2020-11-25 13:37 編輯

njlyx 發表于 2020-11-25 11:42
【即使是一群彼此發散的數值，那也是一群彼此不同的常量（常數）。】？？？

著實不好理解！…… 聲明" ...

這里的重復觀測樣本1、2、3、4、5、6在重復試驗的時候是隨機出現的，但1、2、3、4、5、6就是數值，是常數，按照概率論概念不可能說數值1、2、3、4、5、6是隨機變量。
按照數學期望和方差的定義，常數的數學期望是自身方差是0.即：

所以，樣本的總體的均值3.5和發散性2.92都不能強加給個體。如果非要強加，那就必然出現以下邏輯悖論：

當一個偏差未知的時候，我們也可以用其所有可能取值（所有可能測量條件下的樣本的集合---樣本空間）的均值和發散性來描述其概率范圍，均值用于修正測得值，殘余偏差的數學期望就是0了。
請回顧概率論教科書對隨機變量概念的描述，跟現有測量理論的描述不一樣。
知道了豬仔的公母是不需要做什么“概率估計”的---常量不需要用概率來描述，只有不知道的時候才去用其他的大量已知統計數據來估計其概率。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 13:19

abc2449792650 發表于 2020-11-25 12:05
我認為不論測量結果還是測得值(這里用計量通用術語中的定義)都具有分散性。一般測量中用平均值描述隨機變量 ...

見75樓的答復。已經明確了傳統理論的概念跟概率論不一致，就不要繼續以傳統概念為基準討論問題，一定要把思維退回到概率論重新出發！！！智商，智商！

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-25 13:33

yeses 發表于 2020-11-25 13:19
見75樓的答復。已經明確了傳統理論的概念跟概率論不一致，就不要繼續以傳統概念為基準討論問題，一定要把 ...

我從頭到尾除了描述用的測量理論哪一個不是用概率和您說，麻煩您正面告訴我，您抽取的樣本是不是就能代表總體，平均值是不是就是數學期望，這兩個概念不涉及測量理論。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 13:39
本帖最后由 yeses 于 2020-11-25 13:43 編輯

abc2449792650 發表于 2020-11-25 13:33
我從頭到尾除了描述用的測量理論哪一個不是用概率和您說，麻煩您正面告訴我，您抽取的樣本是不是就能代表 ...

哎呀，急人呀。

概率論中的常量概念是指一個數值，現有測量理論卻把測得值這個數值當成了隨機變量。一致嗎？

平均值是數學期望沒錯，但它是誰的數學期望呢？不能張冠李戴呀！張冠李戴怎么能不涉及測量理論？

看75樓中張冠李戴后導致的數學悖論！

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-25 13:46

yeses 發表于 2020-11-25 13:39
哎呀，急人呀。

概率論中的常量概念是指一個數值，現有測量理論卻把測得值這個數值當成了隨機變量。一致 ...

您沒仔細看我的回復。我說的是抽樣的樣本不是總體，所以樣本的平均值不是總體的數學期望，您研究的對象不應該是總體嗎，我們估算一個事件發生的可能性不是用來緬懷過去的，而是要預測下一次這個事件到底怎么如何變化的。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 13:51
本帖最后由 yeses 于 2020-11-25 13:58 編輯

abc2449792650 發表于 2020-11-25 13:46
您沒仔細看我的回復。我說的是抽樣的樣本不是總體，所以樣本的平均值不是總體的數學期望，您研究的對象不 ...

75樓的案例就是呀，隨機變量X是個未知數，用大量的試驗樣本的統計來描述這個X的概率分布，數學期望和方差是X的數學期望和方差，不是1、2、3、4、5、6的數學期望和方差呀。

現有理論描述珠峰案例是:測得值x=8844.43，其標準偏差 σ (x)=0.21，這就給出了悖論σ (8844.43)=0.21！~這就是違背概率論概念導致的。所以不能再以傳統理論為基準了。

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-25 13:59
那請教一下您每次做測繪的時候觀測值有幾個或者說您測量幾次，你不可能所有測量都測一萬次吧。這個時候平均值還是數學期望嗎，顯然不是，而是數學期望的估計值，估計值有沒有分散性。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 14:03
本帖最后由 yeses 于 2020-11-25 14:11 編輯

abc2449792650 發表于 2020-11-25 13:59
那請教一下您每次做測繪的時候觀測值有幾個或者說您測量幾次，你不可能所有測量都測一萬次吧。這個時候平均 ...

您還是沒仔細看我的75樓：所有可能取值（所有可能測量條件下的樣本的集合---樣本空間）

請注意樣本的獲取是在所有可能條件下獲取，把不可能的排除掉。

隨機試驗是強調所有可能條件獲取樣本，不是現有理論的相同條件說法。按新理論的說法，相同條件采集樣本等于對一個樣本進行重復采樣，沒有統計意義（系統誤差概念就是這樣來的）。

區別的地方很多。

文章中舉了一個涉及測繪和計量的例子，就是因為樣本少，所以采用計量部門的誤差統計資料作為評定根據。您這個關切點是正確的。

作者: 何必 時間: 2020-11-25 14:12

yeses 發表于 2020-11-25 13:51
75樓的案例就是呀，隨機變量X是個未知數，用大量的試驗樣本的統計來描述這個X的概率分布，數學期望和方差 ...

弱弱問一下，描述珠峰案例是出自哪里啊？很權威嗎？

作者: yeses 時間: 2020-11-25 14:18
本帖最后由 yeses 于 2020-11-25 14:20 編輯

何必發表于 2020-11-25 14:12
弱弱問一下，描述珠峰案例是出自哪里啊？很權威嗎？

把任何一本測量教科書打開就能看到這種描述方式（當然不一定是珠峰），包括國際國內測量規范。

作者: njlyx 時間: 2020-11-25 14:45
正常的明白人誰會說"160g"之類具體"數值(量值)"是個"隨機變量"？可能存在的情形會是：用那臺秤稱這包食鹽，稱得它的重（質量）量--測得值--是個"隨機變量"：一會是160g、過會是159g、……(具體數值是隨意編的)。……兩者不是一個意思！

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-25 14:53
所有可能測量條件下的樣本的集合---樣本空間這個不就和數學期望一樣得不到嗎，溫度條件是測量的比較基本的條件了吧，你要在所有可能的條件下取得樣本，先估計出一個可能的溫度范圍例如(-20~35)℃然后每個一個固定間隔假設0.1攝氏度然后去做實驗嗎，或者更小的間隔0.01℃或者0.001℃要怎么做，解決不了實際問題吧，對于樣本抽取的方式我認為服從一定原則是有必要的，你在20℃做的數值和你30℃做的數值并不是一個總體。

作者: njlyx 時間: 2020-11-25 14:54
【知道了豬仔的公母是不需要做什么“概率估計”的---常量不需要用概率來描述，只有不知道的時候才去用其他的大量已知統計數據來估計其概率。】？？？什么意思？不能有人想知道這母豬以后產仔是雌多？還是雄多嗎？--- 用已得到的"樣本"做統計、所得"參數"用以適當預測未來……應該不是過分的事吧？

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-25 14:57
您做再多的實驗也解決不了樣本≠總體，那么平均值≠數學期望永遠只是估計值。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 15:57

njlyx 發表于 2020-11-25 14:54
【知道了豬仔的公母是不需要做什么“概率估計”的---常量不需要用概率來描述，只有不知道的時候才去用其他 ...

您這說法也是我的意思呀，未來是未知的，樣本是已知的。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 16:04
本帖最后由 yeses 于 2020-11-25 16:15 編輯

abc2449792650 發表于 2020-11-25 14:57
您做再多的實驗也解決不了樣本≠總體，那么平均值≠數學期望永遠只是估計值。 ...

是的，絕大多數情況只能近似。另外，樣本的數量還不是主要的，最主要的是樣本的均衡性。

也有很多情況可以通過數學模型獲得準確的數學期望和方差。譬如：舍入誤差、周期誤差等誤差的函數模型是已知的，可以用其所有可能取值的概率密度函數推算出其數學期望（實際是0）和方差。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 16:10
本帖最后由 yeses 于 2020-11-25 16:22 編輯

njlyx 發表于 2020-11-25 14:45
正常的明白人誰會說"160g"之類具體"數值(量值)"是個"隨機變量"？可能存在的情形會是：用那臺秤稱這包食鹽 ...

是的，都是明白人，的確沒有人這么理解。但是，數學表達式本身卻就是這個意思---一個數值160的方差，而且，測得值160、159的常量類別被忽視了，隨機變量概念被曲解了---造成了其他概念問題。再說，給測得值賦予一個不屬于它的方差卻不賦予它一個數學期望，這本身也沒有完整的數學意義---發散區間的中心點的數值是多少？

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-25 17:04
測量結果和測得值不是一個概念我認為這兩個值都有方差，測量結果的方差是賦予測量結果的不是賦予測得值的，上面有個大哥講的挺明白的。你自己說的測繪行業把單次測量值叫做觀測值，把測量結果叫成測得值。我們測量結果的表述是這樣的Y=y±U,U不是y的，是Y的明白了不。y±U描述的是一個范圍y是這個范圍的中點位置，是位置信息，U是這個范圍的寬度。Y是什么呢？是我們要描述的隨機變量，是我們想要知道的量(真)值。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 22:00

abc2449792650 發表于 2020-11-25 17:04
測量結果和測得值不是一個概念我認為這兩個值都有方差，測量結果的方差是賦予測量結果的不是賦予測得值的， ...

您的意思是Y=y±U(Y)嗎？

以下是GUM和JJF1001中都有的一個過程：

跟您的解釋比較一下。

作者: yeses 時間: 2020-11-25 22:09

abc2449792650 發表于 2020-11-25 17:04
測量結果和測得值不是一個概念我認為這兩個值都有方差，測量結果的方差是賦予測量結果的不是賦予測得值的， ...

這是JJF1001中的原文，自己看吧。

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-26 10:05
那我和我說的不相悖啊，你看我說過的測量結果和測得值都有方差的U和測量列的標準偏差又不是一回事，測得值我本來就認為是有方差的呀，你硬要用數學期望，我給你講平均值不等于數學期望，如果你用測無數次以后的平均值那么這個平均值的標準偏差按你這個式子分母上面是根號無窮大，也是零。也就是你用數學期望做測得值，這個測得值的標準偏差是0，你用平均值做測得值這個測得值的標準偏差不為零，這不是很好理解的嗎。

作者: yeses 時間: 2020-11-26 10:18
本帖最后由 yeses 于 2020-11-26 10:24 編輯

abc2449792650 發表于 2020-11-26 10:05
那我和我說的不相悖啊，你看我說過的測量結果和測得值都有方差的U和測量列的標準偏差又不是一回事，測得值 ...

您當我是同意JJF1001呀？我批判的就是這幾個公式違反了概率論概念。x[sub]k[/sub]和/x都是數值，按照概率論概念，數值是沒有方差的（方差是0）。這就不是平均不平均的事情，您一直沒理解問題的焦點。

行啦，學術觀點，不存在誰強加誰的，愿意思考就思考，不愿意思考就各自保留。

作者: abc2449792650 時間: 2020-11-26 10:47
我以為你舉個例子是認同我這個Y=y±U的說法，然后想說我理解的和JJF1001的不一樣，既然不認同你舉個例子干啥呢。數值不是量值這個你需要認識一下，就這樣吧。

作者: kongshuqin 時間: 2020-11-26 11:19
還是沒看明白

作者: pirlor 時間: 2020-11-26 12:27
理解樓主的核心思想是：測得量 x=5cm，x是常量，而常量的方差是0，像u（x）=0.01cm這樣的表述是不對的

如果把u（x）換成大寫u（X），X表示被測量，x表示X的某次測得值，能否解決這個問題

作者: njlyx 時間: 2020-11-26 13:47

yeses 發表于 2020-11-25 22:00
您的意思是Y=y±U(Y)嗎？

以下是GUM和JJF1001中都有的一個過程：

這是有表述不夠嚴謹的問題……"隨機變量"與它的"樣本"值使用了相同的符號……在表達"隨機過程"的相關關系時常如此"簡代"，一般是"理解不究"。

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