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計量論壇

標題: 科學實用的誤差合成法 [打印本頁]

作者: 史錦順 時間: 2020-12-27 11:47
標題: 科學實用的誤差合成法

                     科學實用的誤差合成法

                                                                                 史錦順

1 誤差合成的三種方式
   十八世紀末，大數學家高斯奠定了隨機誤差的理論基礎。正態分布函數公式、最小二乘法，都是近代誤差理論的根基。同時代的貝塞爾公式，實現了用平均值對期望值的代換，巧妙而方便。高斯與貝塞爾，是測量計量領域理論的奠基人（也是數理統計的開創者），高斯注意到期望值對實際值的偏離，即系統誤差的存在，但并沒有給出像隨機誤差那樣完備的表達與處理方式。高斯的隨機誤差（隨機變量）理論，其成立條件是隨機變量。不確定度體系弄錯了“分布”的條件與統計方式，“分布”被濫用，陷入死胡同。
   經典誤差理論對系統誤差直接取絕對值，合成取“絕對和”（如1980版《數學手冊》）。而隨機誤差可正可負，有相互抵消作用。對隨機誤差用統計方式取標準差，是正確的。但這兩種方式未能貫通。
   不確定度體系合成的方式是“取方差”，其方針是統一采用“方和根法”。對隨機誤差的處理與經典誤差理論相同，沒有問題；但對系統誤差取方差，陷入歧途。為實行“方和根法”，造成三大難關：1）化系統誤差為隨機誤差；2）認知誤差量的分布規律；3）確定相關系數。這三關難過，此路不通。除研制場合的極少量特殊情況外，在出廠檢驗、購貨驗收、計量、應用測量的各種場合，重復測量后的統計，都是“時域統計”；而不確定度體系的所謂的分布，都是“臺域統計”。統計方式的嚴重錯誤，是不確定度體系的致命傷。被廢棄，是必然的下場。
   本書用“方根法”實現誤差量的絕對化。著眼于范圍，對系統誤差與隨機誤差一并進行統計處理。用恒值β代表系統誤差元；用三倍的隨機誤差元3ξ代表隨機誤差對誤差范圍的貢獻元。這樣，系統誤差β與隨機誤差元3ξ對誤差范圍的貢獻權重基本相同。于是，貫通了兩類誤差合成的各種情況，公式推導簡潔方便。按交叉系數近于1還是近于零來確定公式，從而推導出“絕對和”與“方和根”兩種誤差合成法。
   新理論立足于系統誤差的恒值性（只要求統計過程中恒值），兼顧隨機誤差的抵消性以及多項系統誤差平方時各交叉項間的抵消性，避開“取方差”、“認知誤差分布”和“確定相關系數”等難題。實現了誤差合成理論的公式化。
   由第二章的（2.3）式，知誤差元（測得值減實際值）的表達式為
            r = y - Y = f(x[sub]i[/sub]，x[sub]jn [/sub]) - f(X[sub]i[/sub]，X[sub]j[/sub] )             （1）
   （1）式是誤差元的表達式。求誤差范圍，就是求誤差元的絕對值的最大可能值：
            R =│r│[sub]max[/sub] = │f(x[sub]i[/sub]，x[sub]jn[/sub]) - f(X[sub]i[/sub]，X[sub]j[/sub] )│[sub]max[/sub]       （2）
   “史法”誤差合成的著眼點是范圍合成，而不是不確定度體系那樣的“方差合成”。
   初等數學規定：平方根取正值。史法誤差合成的要點：用“平方再開方”的操作，取最大可能值，以解誤差范圍的基本公式（2）。
   本文推導出的新的誤差合成法是：兩三項大系統誤差，取“絕對和”；其他情況，有抵消作用，取“方和根”。

（接下頁）
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作者: 史錦順 時間: 2020-12-27 11:58
-（接上頁）

(, 下載次數: 790)

(, 下載次數: 822)
(, 下載次數: 820)

(, 下載次數: 810)
（接下頁）
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補充內容 (2020-12-28 06:50):
公式（3）根號下的3ξ，應加括號為（3ξ）

作者: 史錦順 時間: 2020-12-27 12:09
本帖最后由史錦順于 2020-12-27 12:41 編輯

6 隨機誤差與隨機誤差的合成

(重復了。刪)

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補充內容 (2020-12-27 13:22):
“7” 重復了，該刪掉一個，但我刪不掉。

補充內容 (2020-12-27 15:59):
公式中的“？”號，應為偏微商符號“?”

作者: 史錦順 時間: 2020-12-27 12:31
本帖最后由史錦順于 2020-12-27 12:53 編輯

（接上頁）

   當系統誤差是兩項時，交叉項只有一項，交叉系數是+1或-1。交叉系數為+1，為絕對和（30）；而當交叉系數為-1時，是絕對差。因為通常只知道系統誤差之誤差范圍，又鑒于誤差量“上限性”的特點，誤差范圍要求取最大可能值，不存在交叉項間的抵消作用，于是，兩項系統誤差合成，取“絕對和”。
   如果參與合成的有3項系統誤差，交叉項有3項，交叉項可能取同號的幾率較大，為保險，仍應取絕對和。
   如果有多項系統誤差參與合成，交叉項的項數是n(n-1)/2, 有異號項的幾率大，有相互抵消作用，忽略交叉項，則可取“方和根”。抵消作用與誤差量絕對值大小有關。其中兩三項大系統誤差，仍應采用“絕對和”。
   測量儀器的誤差范圍指標值因以系統誤差為主，要視其為系統誤差值（最不利情況），按系統誤差處理。

9 誤差合成法規則
1）隨機誤差范圍之間，用“方和根法”。
2）隨機誤差范圍與系統誤差范圍之間，用“方和根法”。
3）有多項中小系統誤差項，僅有一項大系統誤差（或沒有大系統誤差），它們之間的交叉系數，可能是+1，也可能是-1，有相互抵消、或部分抵消的作用，這樣，可以用“方和根法”。
4）僅有兩三項系統誤差，要用“絕對和法”。
5）有多項誤差，在兩項或三項大系統誤差之間用“絕對和法”，再與其他項用“方和根法”。
誤差合成概要：在兩項或三項大系統誤差間取“絕對和”，此和值再與其他各項一起取“方和根”。

（全文完）
最后一張照片重復。該刪，但刪不掉。

補充內容 (2020-12-27 16:03):
最后一張照片重復，應去掉。但我處理不了。

作者: 史錦順 時間: 2020-12-27 17:55

【njlyx先生論述摘錄】

您對"系統(測量)誤差"的"認識"與"處理"是不恰當的：
------------------------------------------
1. "系統(測量)誤差"，就按您的"術語"表達，也有所謂"元"和"范圍"之說吧，對于一個具體的"分量"，你只知道它的"范圍"值S，并不知道確切的"元"值s………與所謂"隨機(測量)誤差"有些區別的是：
---------------------------------------------
這"元"值s相對比較"老實"---若"多次重復"，它只會"固定"呆在"范圍"[-S,+S]某個位置(或有"規律"的變動)，不會像"隨機（測量）誤差"那樣"亂跑"。
------------------------------------------
但s究竟呆在[-S,+S]的哪個具體位置？……在做進一步應用處理時，無法回避相應的"概率分布"問題！否則，除了"重復測量"中計算"均值"涉及的"相同量"求和外，其它情形下的"范圍"合成將失去"理論依據"。
----------------------------------------------------
您那"范圍"的"合成"，沒有"概率分布"、"相關性"的"合理"假設，理論上說不過去，實際上也行不通。
------------------------------------------------------
"概率分布"及"相關性"是兩大難題，"不確定度"沒有靈丹妙藥解決它們，你弄"誤差范圍"也不可能回避！……這兩"東西"也許根本沒有"絕對正確"的"取值"，惟有"經驗積累"，可得"實用"的"取值"。

【史錦順第一次答復】
njlyx先生對我的誤差合成理論，在另帖中提出如上的重要的否定性看法，我不能不特別重視。于是，把我的有關誤差合成的理論，以照片的形式，再次發表；并把njlyx的意見集中復印在這里。
我將在認真準備之后，認真答辯。我確信，這是中國計量界乃至世界計量界的大事，請各位網友關注。
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作者: njlyx 時間: 2020-12-27 23:04

史錦順發表于 2020-12-27 12:31
（接上頁）

當系統誤差是兩項時，交叉項只有一項，交叉系數是+1或-1。交叉系數為+1，為絕對和（30 ...

【  9 誤差合成法規則
1）隨機誤差范圍之間，用“方和根法”。
2）隨機誤差范圍與系統誤差范圍之間，用“方和根法”。
3）有多項中小系統誤差項，僅有一項大系統誤差（或沒有大系統誤差），它們之間的交叉系數，可能是+1，也可能是-1，有相互抵消、或部分抵消的作用，這樣，可以用“方和根法”。
4）僅有兩三項系統誤差，要用“絕對和法”。
5）有多項誤差，在兩項或三項大系統誤差之間用“絕對和法”，再與其他項用“方和根法”。
誤差合成概要：在兩項或三項大系統誤差間取“絕對和”，此和值再與其他各項一起取“方和根”。  】<<<<

您這"誤差合成法則"，應該針對"誤差范圍"的"合成"吧？  對于您的"誤差元"，應該不存在"合成"的麻煩?！?quot;經典誤差理論"中的"誤差合成"，其實也是針對所謂"最大誤差"而言的，此"最大誤差"與您的"誤差范圍"，我看沒有本質區別。---- "想"它不會被"超越"，其實沒有100%的"把握"不會被"超越"，究竟有幾成把握不會被"超越"？實際應用時是必須統一"約定"的！如果"約定"是99%，那么，所有"范圍值"不被"超越"的"把握"都應按99%要求，既不能降低(增加風險)、也不能隨意拔高(增加成本)；若約定99.5%、99.9%、99.99%、99.999%、…(只要足夠"有錢"，可以小數點后很多9，就是不能為100%！)…，亦然。

先把兩個"誤差"簡單相加的"合成"整明白吧---
   設已知( 按您一貫倡導的"追求可靠"，不妨將"范圍不被超越"的"把握"定為99.999% )：
   "誤差"1:  "元"r1，"范圍"R1……r1有99.999%的"可能性"不會超出[-R1，+R1]；
   "誤差"2:  "元"r2，"范圍"R2……r2有99.999%的"可能性"不會超出[-R2，+R2]。
   求："元" r3=r1+r2的"范圍"R3？…………須"說明"：r3不會超出[-R3，+R3]的"可能性"是99.999%！

      這好像是個"難題"---基于"概率統計理論"，如果知道r1、r2的"概率分布"以及 r1與r2的"相關系數"，那么，在"運氣好"(人們已經有相關的"蒙特卡洛"之類經驗)時可以獲得"比較實用"的結果。

   "絕對和"也好、"方和根"也罷，99.9999%"概率"由來要說"出來" <---  r3的"概率分布"？

作者: njlyx 時間: 2020-12-27 23:07
更正：上貼最后那個99.9999% 應為 99.999%

作者: 史錦順 時間: 2020-12-28 08:01
本帖最后由史錦順于 2020-12-28 08:09 編輯

史錦順發表于 2020-12-27 17:55
【njlyx先生論述摘錄】

您對"系統(測量)誤差"的"認識"與"處理"是不恰當的：

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   我認為，理論研究的最重要的指導原則是實事求是。論系統誤差，要根據系統誤差的客觀性質。恒值的誤差才叫系統誤差，多次測量都是同一值，哪來的分布？時域統計中，系統誤差沒有分布!
   說系統誤差的分布，那是錯用了統計方式。在“臺域統計”中，各臺儀器系統誤差不同，有分布。但測量計量中，都是用一臺儀器多次測量同一量，都是“時域統計”，再談系統誤差的分布，那是畫蛇添足，自找麻煩。
   論系統誤差的相關性，更是自挖陷阱。儀器的總系統誤差，由各部分的系統誤差構成。它們的關系，由函數關系確定。
   模仿隨機誤差的處理方式，在系統誤差間也討論相關性，是失敗的認識方式。于是便形成誤導。（以下【相關系數的誤導】是一段老帖）

【相關系數的誤導】
   不確定度合成，是不確定度理論的主體。為此而設計了三層架構：標準不確定度u[sub]A[/sub]與u[sub]B[/sub]、合成不確定度u[sub]C[/sub]，擴展不確定度U。
   三部曲對幾項隨機誤差合成可以。按貝塞爾公式算出u[sub]A[/sub]，各隨機誤差間不相關，取方和根得合成不確定度u[sub]C[/sub]，乘以包含因子得擴展不確定度U。
   但對系統誤差行不通。測量儀器誤差量以系統誤差為主。對主體部分行不通，就是對測量計量的整體行不通。
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     1）錯認誤差性質
   系統誤差是恒值，誤當隨機量處理。有人把系統誤差分為兩類：已知的和未知的。并認為已知系統誤差修正了，未知系統誤差按隨機誤差處理。這是違反科學的嚴重錯誤。對客觀事物的分類，要按實物的客觀性質，不能按人的主觀認識。系統誤差可以認識。對測量者未知，對計量者卻一定可知：有標準，進行測量，系統誤差就是已知的。
   說“已知系統誤差修正了”，不符合事實。99%以上的測量儀器是不修正的?！靶拚?，不能作為討論的基礎。
   把未知系統誤差當隨機誤差處理，這是避重就輕的錯誤。情況不詳，要按不利情況處理。反之，就是自欺欺人。
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     2）認定的分布不對
   B類不確定度評定，認定儀器誤差是均勻分布。這對“多臺儀器測量一個量”的情況可以，即對“臺域統計”成立；測量場合的實際情況是“一臺儀器重復測量一個量”，是“時域統計”。時域統計中，系統誤差是恒值，不是均勻分布。因此，B類標準不確定度不成立；對系統誤差，三步曲的第一步卡殼，下兩步不通。
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   3）相關系數公式“皮爾遜公式”對系統誤差不成立
   統計理論的“皮爾遜公式”，僅僅對隨機誤差或隨機變量成立，對系統誤差的靈敏度是零，不能用于處理系統誤差的相關性問題。
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   4）國際規范與國家規范的誤導
   國際規范GUM（《JCGM 100：2008》）關于相關性可略的條款F.1.2.1、國家規范《JJF1059.1-2012》4.4.4.1關于忽略協方差的條款，即關于有系統誤差時相關系數為零的那些條款，都是錯誤的規定，是誤導。
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   5) 在交叉項的處理上，“相關性”是岐解
   相關系數的概念，是數理統計中就隨機變量引入的。在測量計量中，對隨機誤差可用；而對系統誤差不可用。
   相關系數的說法，來源就是二項和平方展開式中的交叉系數。一經把明確的交叉系數變成“相關系數”，含義就變味了，極易誤解。
   哪個是源，哪個是流，許多人弄反了。
   本質是交叉項的處理問題，不該扯些相關不相關的話題。
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   6）“假設不相關”的錯誤
   間接測量時函數的誤差范圍，由分項的直接測量的儀器誤差來合成。所謂儀器的誤差，實用中就是儀器的誤差范圍值，而大量的測量儀器，誤差范圍是以系統誤差為主的。兩項誤差范圍合成，必須按“保險原則”處理，也就是按“系統誤差處理方式”來處理誤差范圍的合成問題。與“不相關”的假設恰恰相反，是交叉系數絕對值為1，該取絕對和，而不是不確定度認為的一律“不相關”，一律“方和根”。
   關于不確定度合成，不確定度體系的分析錯了，計算結果錯了！

【史評】
   大量的不確定度評定的樣板，都有“假設不相關”這句話。測量計量是科學，怎能假設？對問題不認真分析，特別是對以系統誤差為主的儀器的誤差范圍，竟然一言以蔽之：“假設不相關”。這不是掩耳盜鈴嗎？假設是可以的，但必須證明；弄些“不做證明”或“根本不能證明”的假設，那就是故意“造假”。造假行為不能存在于科學技術界！不確定度體系，基本操作靠“假設”，就是靠造假，這說明它是偽科學！
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補充內容 (2020-12-31 07:00):
“假設不相關”應為“假設不相關或認定不相關”。不符合實際的一概的“不相關”的認定，本質就是假設。這種認定對系統誤差，也都是錯誤的。

作者: csln 時間: 2020-12-28 08:52
恒值的誤差才叫系統誤差，多次測量都是同一值，哪來的分布？時域統計中，系統誤差沒有分布!

這種觀點需要斟酌，時域中，系統誤差是在變化的，所謂不變，僅是在重復性測量條件下保持相對恒定，大時域中，一定是在變的，以什么規律變，呈什么分布，不得而知，只能靠合理假設，就算以大量試驗獲得了某一臺設備的系統誤差變化規律，也不具有普遍性

一個簡單的例子，一只恒溫晶體振蕩器，標稱指標頻率準確度(現在改為相對頻率偏差）1e-8，校準后關機時校準到相對頻率偏差-5e-9,用戶取回重新加電預熱后相對頻率偏差這個系統誤差變成了多少？不知道，只能有個大概估計，運行8個月后，相對頻率偏差又成了多少？還是不知道。用這個晶振做標準設備校準其他設備，想知道在校準結果中它貢獻了多少不確定度或者誤差范圍，只能假定分布。

作者: MZ知行合一 時間: 2020-12-28 11:14
假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么

作者: csln 時間: 2020-12-28 11:49
本帖最后由 csln 于 2020-12-28 11:54 編輯

MZ知行合一發表于 2020-12-28 11:14
假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么 ...

假設不相關當然是有問題，問題是別人并沒有假設不相關，只是您想象的別人在假設不相關，如果您認真去看一下不確定度的文件，您會發現通常評定中會出現的是沒有值得考慮的相關性，當然是要按不相關處理，有需要考慮的相關性就需要考慮相關

您不能象唐吉可德一樣制造一個假想敵去攻擊，事實上這個敵人本就不存在，只是您自己想出來的或者您見到的不正規的東西上出現過的或者本就是您自己理解錯誤

如果您見到的不確定度都是不確定，那您這個圈子可能存在問題，事實上不確定度如果按照規則評定大部分是確定的

作者: njlyx 時間: 2020-12-28 15:26

史錦順發表于 2020-12-28 08:01
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我認為，理論研究的最重要的指導原則是實事求是。論系統誤差，要根據系統誤差的客觀性質。恒值的 ...

【論系統誤差，要根據系統誤差的客觀性質。恒值的誤差才叫系統誤差，多次測量都是同一值，哪來的分布？時域統計中，系統誤差沒有分布! 】<<<<

不是所有的"系統誤差"都是"恒值"的量。即便您只考慮那些"恒值"的"系統誤差"，能告訴大家如何確定它們的"范圍"值嗎？……您的"理論"不會不管這件事吧？………你的"系統誤差元"r的值難道總是等于它的"范圍"R值嗎？那是r=R呢?還是r=-R呢？？………"系統誤差"r只會取值在"范圍"R邊沿的情形偶爾也可能存在(取決于結構原理)，但凡人不能確定究竟是r=R?還是r=-R?? 只能根據可以利用的知識、信息，合理"估計"出：r=R的"概率"為xx.x%，而r=-R的"概率"則相應為(100.0-xx.x)%?！@就是所謂的"兩點分布"，對于"測量誤差"，這種"分布"大概不常見?！ǔ?，即便是那些相對乖巧的"恒值系統誤差"r，它也可能待在[-R，+R]范圍內的任意位置(只是待在那兒不動)！應用者在很多時候(譬如所謂的"范圍"合成時)需要知道"它待在范圍內不同位置的可能性"的相對大小……也就是所謂"分布"。 "分布"，可能是量值本身變化形成的"客觀分布"，這可能是大家容易認同的形態；還有一種"分布"是"認識能力不足"造成的--量值本身并不變化，但你不能確定它究竟等于多少？只能知道它"可能xxxxxxxxxx"--形成"分布"?！?quot;恒值"測量誤差的"分布"大概屬于后者。不過，這只是實用觀點。 "哲學"上，完全可以將"認識能力不足"的人類瑕疵甩掉---不存在絕對不變的恒值量…………不是xx無能，是yyy太狡猾。

作者: MZ知行合一 時間: 2020-12-28 16:15

csln 發表于 2020-12-28 11:49
假設不相關當然是有問題，問題是別人并沒有假設不相關，只是您想象的別人在假設不相關，如果您認真去看一 ...

1.您沒有見過，不代表沒有這種情況。。。。2.我見過，不代表我的圈子是這樣。。。

作者: njlyx 時間: 2020-12-28 16:21

史錦順發表于 2020-12-28 08:01
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我認為，理論研究的最重要的指導原則是實事求是。論系統誤差，要根據系統誤差的客觀性質。恒值的 ...

【相關系數的說法，來源就是二項和平方展開式中的交叉系數。一經把明確的交叉系數變成“相關系數”，含義就變味了，極易誤解?！?lt;<<<

在此問題上，恰恰是您將"源"、"流"顛倒了！……"相關性"才是"源"，"和平方"(方差統計計算用)中"交叉乘積項系數"的值是"流"……兩個量的變化有不同的"相關性"，決定了那"交叉系數"的取值。

這"系數"叫什么名，本來不是什么原則問題。但您改個"名字"，就拍腦袋指定它取1、-1、0 ……是大不妥當的！

"相關性"是一個物理意義很明確的概念！你正大、我也正大，你負大、我也負大--完全正相關，相關系數+1；你正大、我負大，你負大、我則正大---完全負相關，相關系數-1；你正大也好、負大也罷，我值逍遙---不相關，相關系數0；……。您放棄這些理解順當的"經驗"，應用中的"交叉系數"取值就隨您"以為"么？…………想請您示范兩個"求解"實例：

1. 用同一把游標卡尺測量一工件長度2次，求平均值……卡尺的系統誤差、隨機誤差"范圍"由您設定，請給出"平均值"的"測量誤差范圍"。

2. 用同一把游標卡尺測量兩個工件的長度，求兩工件的長度差……卡尺的系統誤差、隨機誤差"范圍"由您設定，請給出"長度差"的"測量誤差范圍"。

作者: csln 時間: 2020-12-28 16:36

MZ知行合一發表于 2020-12-28 16:15
1.您沒有見過，不代表沒有這種情況。。。。2.我見過，不代表我的圈子是這樣。。。 ...

我當然見過，但那都是不正規的，GUM并沒有這樣說過，您不能因為小學生用算術的方法解錯了微積分就說微積分是錯誤的

作者: csln 時間: 2020-12-28 16:55
本帖最后由 csln 于 2020-12-28 16:57 編輯

MZ知行合一發表于 2020-12-28 16:15
1.您沒有見過，不代表沒有這種情況。。。。2.我見過，不代表我的圈子是這樣。。。 ...

假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么

您可不是說的見過，您說的是“都”，都成這樣了，還不代表您的圈子是這樣嗎？

作者: MZ知行合一 時間: 2020-12-28 17:04

csln 發表于 2020-12-28 16:55
假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么

您可 ...

JJF1059.1測量不確定度評定與表示4.3.3.1中：B類評定的方法是根據有關的信息或經驗，判斷被測量的可能值區間，假設被測量值的概率分布。。這句話是不是可以說明，評定過程本身都是不確定的？我是在說目前出現的情況，您就把我歸在這一類了？

作者: MZ知行合一 時間: 2020-12-28 17:18

csln 發表于 2020-12-28 16:55
假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么

您可 ...

"如果您見到的不確定度都是不確定，那您這個圈子可能存在問題.";"您可不是說的見過，您說的是“都”，都成這樣了，還不代表您的圈子是這樣嗎？"按您這個邏輯，是不是我說我見到的狗都會咬人，您就要說那是你的圈子都是狗？或者說那是不正經的狗，反正我沒有見過?！拔艺f天上有烏云，您非要說自己頭頂上這塊云彩挺藍的，是我的圈子有問題。本來只是在說目前我見到的計量行業的問題，您非得說別人圈子有問題。。。。這個跟圈子有什么關系？國家院的老師就見不到這種情況了？不上網嗎？不去評審嗎？

作者: csln 時間: 2020-12-28 20:41
本帖最后由 csln 于 2020-12-28 20:42 編輯

MZ知行合一發表于 2020-12-28 17:18
"如果您見到的不確定度都是不確定，那您這個圈子可能存在問題.";"您可不是說的見過，您說的是“都”，都 ...

您的邏輯太奇葩，難怪看到1069假定概率分布，就說成是假定不相關

如此奇葩邏輯，如此信口開合，得出什么樣結論都不奇怪，您盡情玩吧

作者: MZ知行合一 時間: 2020-12-29 08:55

csln 發表于 2020-12-28 20:41
您的邏輯太奇葩，難怪看到1069假定概率分布，就說成是假定不相關

如此奇葩邏輯，如此信口開合，得出什么 ...

到底是誰邏輯奇葩，到底是誰理解有誤?！凹僭O不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么”我說行業目前出現的狀況，你給我說圈子問題。我這句的意思是：1.假設不相關是不對的2.評定過程中不同人考慮的分量是不一樣的。舉個例子：溫度計的不確定度評定，重復性和溫場的波動肯定是有相關性的，目前大多數評定的時候都是不相關；溫場的波動性有按反正弦分布的，有按均勻分布的。這些情況都是出現在國家校準規范附錄上的。是我的圈子出問題了么？

作者: csln 時間: 2020-12-29 09:57
本帖最后由 csln 于 2020-12-29 10:09 編輯

假設不相關你從什么地方看來的？你從GUM、1059找出一個假設不相關的例子出來，如果你找不到，你從“不存在或沒有值得考慮的相關性”看成了“假設不相關”，這是一個正常理解嗎？你看到的評定時假設不相關，這又關GUM什么事，小學生還沒有學會微積分就得怪罪微積分嗎？

你從什么事實得出現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么，如果你見到都是這樣？而別人見到的80%以上都不是這樣，要么除了你以外的別人的圈子都不正常，要么除了你以外的別人的圈子是正常的，按正常邏輯應該得出一個什么結論？兩種情況是對立的，不可能都正常，莫非是世人皆醉，獨你的圈子是醒

我說我見到的狗都會咬人，您就要說那是你的圈子都是狗？什么樣奇葩的人會有這樣的邏輯，如果您見到的不確定度都是不確定，那您這個圈子可能存在問題，事實上不確定度如果按照規則評定大部分是確定的，這個邏輯是別人見到的不確定度大都是確定的，而你見到的都是不確定，在不確定度評定這個問題上，你見到的圈子里人評定方法可能存在問題

你見到的狗都會咬人，你的圈子里的狗或養狗的人的管理存在問題，在文明社會，都是咬人的狗是不利于社會和諧和安定的，這是正常的邏輯，你的邏輯成了你的圈子都是狗，這種邏輯不算奇葩嗎？你除了見到了狗見不到任何東西了嗎？

作者: csln 時間: 2020-12-29 10:19
本帖最后由 csln 于 2020-12-29 10:22 編輯

溫度計的不確定度評定，重復性和溫場的波動肯定是有相關性的，目前大多數評定的時候都是不相關；溫場的波動性有按反正弦分布的，有按均勻分布的。

相關性有程度大小，相關性比其他分量明顯小在合成中沒有貢獻時就是沒有值得考慮的相關性考慮，溫場波動與恒溫槽的性能有關，分布各種各樣，沒有規律在范圍內無序波動的情況存在，出現在各處的概率相同，這是均勻分布，做得好的能把溫度波動控制在接近0差附近，即基本集中在標定值附近，這符合正態分布，做得差的，在溫場波動限的邊緣出現概率遠大于在中心點出現概率，這符合反正弦分布，不同的恒溫槽有不同的特性，同一型號的也會存在多樣的個性，按其固有特性去評定是確定而不是不確定，才是正常邏輯

作者: njlyx 時間: 2020-12-29 11:32
概率分布、相關性，這兩個"測量不確定度"不能回避的東西，可能都不存在"絕對正確"的選擇。對于個體而言，只要有"想選對"的意識，盡力"選擇"了，就是"好 "的；對于"組織" ，通過"規程"之類積極推薦實用"經驗"，大概算"好"了；……"測量不確定度"說到底還是一個"認識"的結果，與"評估者"的"素質"脫不了干系，可能不必期望"大家評出一樣的結果"，只須強調"評估者"要對自己評出的"測量不確定度"負責！(目前對此似乎強調不夠？)

作者: MZ知行合一 時間: 2020-12-30 09:30

csln 發表于 2020-12-29 10:19
溫度計的不確定度評定，重復性和溫場的波動肯定是有相關性的，目前大多數評定的時候都是不相關；溫場的波動 ...

"相關性比其他分量明顯小在合成中沒有貢獻時就是沒有值得考慮的相關性考慮";這個明顯小要通過何種方式來界定？“”沒有值得考慮的相關性“”這句話在一些資料中也看到過，但是如果評審專家問起來，應該怎么解釋呢？

作者: csln 時間: 2020-12-30 14:55

MZ知行合一發表于 2020-12-30 09:30
"相關性比其他分量明顯小在合成中沒有貢獻時就是沒有值得考慮的相關性考慮";這個明顯小要通過何種方式來 ...

試驗、經驗、理論分析、資料介紹都可以參考

作者: 史錦順 時間: 2021-1-1 11:09
本帖最后由史錦順于 2021-1-1 11:33 編輯

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【njlyx質疑】
1.用同一把游標卡尺測量一工件長度2次，求平均值……卡尺的系統誤差、隨機誤差"范圍"由您設定，請給出"平均值"的"測量誤差范圍"。
2. 用同一把游標卡尺測量兩個工件的長度，求兩工件的長度差……卡尺的系統誤差、隨機誤差"范圍"由您設定，請給出"長度差"的"測量誤差范圍"。

【史錦順答辯】
   1  一般地說，具體的例子，可以鑒別理論的正誤。njlyx 的具體提問，史錦順是必須答復的。如果回答不了具體問題，或答得不對，就說明我的理論不對，或不能實際應用。
   2  仔細考慮njlyx的問題，是不符合實際的。實踐中，沒有此類問題。用游標卡尺的人，可以知道的是：所用卡尺的規格，即量程與分辨力（讀數分度值），誤差范圍指標值。例如歐洲合格評定組織樣板評定（即《CNAS-GL09:2008》實例S10）,卡尺的測量范圍是150mm，讀數分度值是0.05mm（主尺間隔1mm，游標間隔1/20mm）。根據我國國家標準與國家計量檢定規程，測量范圍150mm、分度值0,05mm的游標卡尺的量誤差范圍指標值（MPEV，準確度）是0.05mm。所用卡尺必須滿足指標值才算合格。這由計量（以及生產廠信譽）來保證。合格的卡尺才能用。
   測量者應知卡尺的指標，并用此指標來處理誤差合成問題，以及給出測量結果。所謂假定系統誤差與隨機誤差，都是虛假的、脫離實際的，因為測量場合沒有計量標準，測量者的假定，無法證實。無法證實的假定，毫無意義。
   你讓我“假定”，在通常的測量場合，我不做不能證實的“假定”。因此，只能按已知誤差范圍（國標規定）這個條件來處理所提的兩個問題。

   1 “用同一把游標卡尺測量一工件長度2次，求平均值”
   解：第一次測量，長度的誤差范圍是0.05mm；第二次測量的誤差范圍是0.05mm，按求平均值的公式計算：
                  L[sub]1[/sub] = M[sub]1[/sub]±0.05mm
                  L[sub]2[/sub] = M[sub]2[/sub]±0.05mm
                  L[sub]平[/sub] = [( M[sub]1[/sub]±0.05mm)+( M[sub]2[/sub]±0.05mm)]/2
                  L[sub]平[/sub] = (M[sub]1[/sub]+M[sub]2[/sub])/2 + (±0.05mm±0.05mm)/2
                  L[sub]平[/sub] = M[sub]平[/sub]±0.05mm                                           （1）
   答：平均值的誤差范圍是0.05mm.

   以上推導方法，未見有人用過。其中的量值表達方法是新的。這是《史法測量計量學》第一章有關于量值的表達法。
   記得上高?。ㄐW六年級）時，算術應用題，要把已知條件先化為統一的單位，再進行純數字計算，最后再加上單位。到高中學物理，知道數字與單位一起構成物理量。于是，在計算物理題目時，將數值與單位一起代入物理公式，數值的運算與單位的運算等效。因此解物理題目，是不必先統一單位的。
   與此類似，《史法測量計量學》的量值表達法是：
   在測量計量領域的計算中，測得值與誤差范圍一起代表實際量值，代入函數公式。需要有真值數量的地方，用標準的標稱值與標準的誤差范圍一起代表真值。
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   2 用同一把游標卡尺測量兩個工件的長度，求兩工件的長度差
   解法A：第一次測量，長度L[sub]1[/sub]的誤差范圍是0.05mm；第二次測量，長度L[sub]2[/sub]的誤差范圍是0.05mm，差值的誤差范圍卻是0.10mm.
            L[sub]1 [/sub]= M[sub]1[/sub]±0.05mm
            L[sub]2 [/sub]= M[sub]2[/sub]±0.05mm
            L[sub]差 [/sub]=( M[sub]1[/sub]-M[sub]2[/sub])+[（±0.05mm）-（±0.05mm）]
   誤差范圍要取誤差元的絕對值的最大可能值。L[sub]差[/sub]的誤差元的絕對值的最大可能值是0.10mm。
            L[sub]差[/sub] = M[sub]差[/sub]±0.10mm                                                    （2）
   二量差的誤差范圍的表達是經典誤差理論給出的（如1980年《數學手冊》）。這可不是老史的新觀點。老史堅信這是正確的；誰不懂，他的誤差知識就是不合格。這條對實踐有重要的指導意義。無論測量場合，還是加工操作，都要避免用二量差。

   解法B  按《史法測量計量學》之誤差合成法則： 4）僅有兩三項系統誤差，要用“絕對和法”。這和（2）式是一致的。

   只知誤差范圍，但不知系統誤差與隨機誤差之比例與大小，因而從“可靠原則”（或稱“保險原則”）出發，只能以最不利的系統誤差來處理問題。也就是視誤差范圍為系統誤差。
   二量差的誤差范圍是“絕對和”。這是經典誤差理論的重要結論。因而測量方案中，一般都不采用取差值的測量方法。這一點，連農貿市場的菜農都懂得。十幾年前，我還能騎自行車，去農貿市場尋找農村來的新鮮菜。一次，看中膠輪大車上的蘿卜。車前放著量程大概200公斤的大號臺秤。我挑得兩個蘿卜，約1公斤。貨主說：你買的太少，我的臺秤稱不了。他在附近找到小攤販的電子臺秤，規格是e=10g，準確度大致10g。量出的重量買賣雙方認可，成交。
   能不能用大臺秤用取差值的方法測量呢？不行的。如果在大臺秤上先稱得一筐蘿卜是100公斤，取下兩個蘿卜之后稱得重量是99公斤，那么這差值1公斤的誤差范圍是多大呢？大臺秤的誤差范圍是0.1公斤，因而按誤差理論，這差值1公斤的誤差范圍就是0.2公斤，即200g。這就違反市場管理規則了（1公斤允許少40克）。
   以上是經典誤差理論的計算?！妒贩ā芬才c此相同。實踐證明，是正確的。
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   而不確定度體系呢，評估一番，但結果是不對的。
   游標卡尺的誤差范圍，由制造游標卡尺時的加工能力決定。直讀要包括認讀能力。現在多用數顯方式，指標則不受人的認讀能力的影響。0.05mm的指標，是能夠達到的，合格的卡尺必須具備這種性能，否則就是不合格，修理而達不到指標就要廢棄。
   不確定度體系對游標卡尺的評定，有歐洲人的樣板。我國《CNAS-GL09:2008》引為樣板。胡亂評估一氣，校準結果竟是

   S10.11 結果報告
   被?？ǔ咴?50mm測量點的示值誤差為（0.10±0.06）mm.

   國家級規范上的校準結果都如此錯誤，還怎樣應用游標卡尺？怎樣分析實用測量的誤差范圍？
   什么假設分布，什么不相關認定，都是不符合實際的臆想，都是錯誤的。分布的問題是弄錯了統計方式。測量計量場合的情況是用一臺儀器多次（不少于20次）測量同一物理量，統計必須是“時域統計”；而不確定度體系的統計是“臺域統計”，僅適于用多臺（例如20臺）儀器同時測量一個物理量。認錯統計方式，于是除隨機誤差之外的關于分布的一切假定，全錯。關于“不相關”的認定，絕大部分也是錯誤的。只有兩三項誤差范圍，理應按系統誤差處理，交叉系數該取最大值的+1，要用“絕對和”，卻全都認定為“不相關”，把交叉系數當零來處理，而取“方和根”，都弄錯了。假設不求證是錯誤，“認定”而違背實際，也是錯誤的。-

作者: csln 時間: 2021-1-1 17:47
本帖最后由 csln 于 2021-1-1 17:52 編輯

所謂系統誤差，是重復性測量中保持不變的誤差，一個量的變化與另一量的變化相關，才具有相關性，既然保持不變化，系統誤差間一定是不相關的，隨機誤差與系統誤差當然也是不相關的，這些是事物的固有屬性，是不需要假設的

作者: csln 時間: 2021-1-2 10:40
本帖最后由 csln 于 2021-1-2 11:20 編輯

用同一把游標卡尺測量兩個工件的長度，求兩工件的長度差……卡尺的系統誤差、隨機誤差"范圍"由您設定，請給出"長度差"的"測量誤差范圍"。

拋開所有理論不談，僅從測量的最基礎的物理機制說

假如卡尺測得值中只有系統誤差△

工件1得值為L1=L10+△，工件2測得值為L2=L20+△，其中Li0為工件長度真值或實際值，則兩工件長度差為△L=L1-L2=L10-L20，測量結果誤差范圍或不確定為0，系統誤差如果是相對值，誤差范圍或不確定度為(L10-L20)*△%

假如卡尺測得值中只隨機誤差u

工件1測得值為L1=L10±u，工件2測得值為L2=L20±u,兩工件長度差為△L=L1-L2=L10-L20±u±u，u測量時大小、方向都是隨機的，兩工件長度差△L=L10-L20+√(u*u+u*u),測量結果誤差范圍或不確定度為√（2*u*u)

如果不能確定測得值中系統誤差、隨機誤差占比，按隨機誤差處理或許更合理

作者: 史錦順 時間: 2021-1-2 17:58
本帖最后由史錦順于 2021-1-2 18:05 編輯

【csln論述】
所謂系統誤差，是重復性測量中保持不變的誤差，一個量的變化與另一量的變化相關，才具有相關性，既然保持不變化，系統誤差間一定是不相關的，隨機誤差與系統誤差當然也是不相關的，這些是事物的固有屬性，是不需要假設的

【史評】
（一）先生的這一段論述，就事論事，是正確的。
   1 “所謂系統誤差，是重復測量中保持不變的誤差”。正確。我所謂的系統誤差的恒值性，是相對隨機誤差而言的，也就是這個意思。我說“恒值或恒值性”，其中的“恒”是相對的，沒有永遠不變的意思。而就我的合成理論來說，僅要求測量的時段內為恒值。先生直言“系統誤差是在重復測量中保持不變的誤差”，簡潔又明確，以后我就這樣解釋。
   2 先生說：系統誤差間一定不相關，隨機誤差與系統誤差也不相關，這些是事物的固有屬性。這完全正確，我很贊成。

（二）關于誤差合成的意見分歧
   本主題帖是誤差的合成理論，把先生的見解放在誤差合成問題中，我的看法就和先生的主張截然不同了。
   由于系統誤差間不相關，按不確定度體系作法，系統誤差間合成取“方和根”，先生認為這是“合理的”。
   史錦順認為：誤差合成與“相關性”無關。誤差量必是小量（量值的3%以下）。函數的誤差元等于分項誤差元之和（泰勒展開的一階近似，二階以上的小量可略）。誤差量的特點是其絕對性與上限性。對函數誤差元的絕對化的方式是平方再開方（初等數學規定：方根值為正）。平方，就有交叉項的問題。就是交叉系數的問題。誤差合成要取交叉系數的最大可能值，這是誤差量的本質屬性所要求的。交叉系數是本質，與所謂相關性無關。例如，1）已經明確系統誤差間不相關：2）系統誤差之間的交叉系數最大值是+1。根據1），不確定度體系的系統誤差合成為“方和根”；根據2），《史法》之系統誤差合成取“絕對和”?！妒贩ā放c經典誤差理論一致。

   史錦順認為：誤差量的特點或根本屬性是誤差量的絕對性與上限性。“絕對性”是只講絕對值的大小，而不論正負。“上限性”是不管小誤差有多少，而只論誤差的最大可能值是多少。對系統誤差，不超過最大值的概率是100%；對隨機誤差，上限值取3σ，隨機誤差元的絕對值不超過3σ的概率是99.73%. 3σ這個上限值，覆蓋（包含）概率近于1，可視為權重為1.

   這里補充一點。隨機誤差，誤差量是變化的。以隨機誤差絕對值99.7%概率的最大可能值3σ=1，則其絕對值可能是：0；0.1；0.2……0.7；0.8；0.9；0.99. 數值越小，概率越高。取值為0.4以下的數，共達70%；但代表此隨機誤差的值就是最大值1；那些小誤差值都不算數。這里不是選票，不在乎個數的多少，只看最大值。由此可以理解，系統誤差β[sub]1[/sub]與β[sub]2[/sub]的合成值可能有0；│β[sub]1[/sub]-β[sub]2[/sub]│；│β[sub]1[/sub]+β[sub]2[/sub]│；√(β[sub]1[/sub][sup]2[/sup]+β[sub]2[/sub][sup]2[/sup])；(│β[sub]1[/sub]│+│β[sub]2[/sub]│)… 各種小值都不能取，而必須取最大可能值(│β[sub]1[/sub]│+│β[sub]2[/sub]│)。這是由“誤差值的上限性”決定的。

   “量值”與“誤差量”是性質不同的兩類量。
   “量值”是客觀的物理屬性，測得越準越好。N次重復測量，取得N個測量值。取哪個測量值當測得值呢，要取N個測量值的平均值M[sub]平[/sub]。M[sub]平[/sub]是中間值，它的隨機誤差最小，因此它是被測量的最佳表征值。這樣取是合理的、正確的。
   誤差量的取法卻截然不同。誤差量是準確程度的表征量。誤差量越大，害處越大。為了有效地避害，那就必須以誤差元（測量值減真值）的絕對值的最大值即誤差范圍來表征誤差量。只有這最大值滿足要求了，才能有效的避害。什么叫合理？對誤差量來說，不是取數量最多的值，而是取絕對值的最大值。因為在這里，有效地避害就是合理。不確定度體系取“方均根值”，比最大可能值可能小約30%，不能有效地避害，就是“不合理”。
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作者: njlyx 時間: 2021-1-2 21:46

csln 發表于 2021-1-2 10:40
用同一把游標卡尺測量兩個工件的長度，求兩工件的長度差……卡尺的系統誤差、隨機誤差"范圍"由您設定，請給 ...

贊同兩種"假定"條件下的處理方法與結果；對于同工件測兩次、求平均值"誤差范圍"的"題"，可照葫蘆畫瓢，分別得到：1×"卡尺誤差范圍"、0.732×"卡尺誤差范圍" 的結果。

不贊同對兩種"假設"的"合理性"判定……"假設"的"合理性"，惟有與"實際情形"的"接近"程度……可能是個沒有"絕對正確"結論的難題，結構原理分析、經驗數據……大概都是"有用"的依據。

所謂"經典"誤差理論，其實就是這么"處理"的?！上]有形成有力的應用環境----"分析"區分"系統/隨機"，但儀器的"指標"并不分！……難為人！

作者: njlyx 時間: 2021-1-2 22:28
【對系統誤差，不超過最大值的概率是100%；】？？？？………這個"絕對"不會被超過的"最大值"是如何得到的？……99.73%就算100%了？那99.5%為什么就不能算100%？ 99.999%白多那么多9了？

作者: csln 時間: 2021-1-3 09:17
本帖最后由 csln 于 2021-1-3 09:28 編輯

史錦順發表于 2021-1-2 17:58
【csln論述】
所謂系統誤差，是重復性測量中保持不變的誤差，一個量的變化與另一量的變化相關，才具有相關 ...

我認為，您的理論與不確定度其實不存在絕對的對立，有不少地方是相容的，k=2也好，k=3也罷，p=95%還是p=99.73，取絕對和最大值或者是方和根，只是程度的差異，贊成njlyx先生概率分布、相關性，這兩個"測量不確定度"不能回避的東西，可能都不存在"絕對正確"的選擇。對于個體而言，只要有"想選對"的意識，盡力"選擇"了，就是"好 "的；對于"組織" ，通過"規程"之類積極推薦實用"經驗"，大概算"好"了,絕對保險，P=100%其實是很難成立的

一個簡單的例子，一臺高穩晶振，檢定結果日老化率+1E-10，相關系數0.99，給出檢定結果頻率準確度1E-9，關機時校準到-5E-10,按絕對和最大值就絕對可靠了嗎？不一定，按老化規律，用戶使用時半個月后就漂出1E-9了，用戶使用半個月后就真的漂出1E-9了嗎，也不一定，所以，用戶使用時頻率相對偏差到底在什么地方，脫離計量標準后，不得而知，按概率分布估計可能相對更科學些

作者: 劉志明 時間: 2021-1-3 10:21
測量誤差計算、不確定度分析，一直都是測量中的高深內功。學習中……期待中……

作者: njlyx 時間: 2021-1-3 10:32

njlyx 發表于 2021-1-2 21:46
贊同兩種"假定"條件下的處理方法與結果；對于同工件測兩次、求平均值"誤差范圍"的"題"，可照葫蘆畫瓢，分 ...

更正： 0.732 應為 0.707 ………一時"短路"了

作者: 史錦順 時間: 2021-1-3 18:29

njlyx 發表于 2021-1-2 22:28
【對系統誤差，不超過最大值的概率是100%；】？？？？………這個"絕對"不會被超過的"最大值"是如何得到的 ...

   君不見如下國家計量規范？請看：
   《JJG1059-2012  測量不確定度評定與表示》
            (, 下載次數: 917)
   國家計量規范上印有那么多100%，先生懷疑過嗎？史錦順說個100%，您竟如此大驚小怪！標點符號用法中沒有多個問號一起來的用法；一個問號已經表示出疑問、質疑、否定的含義，畫出4個問號，什么意思？否定之否定，變成“贊成”了！
   在“置信度”/“包含概率”/“無故障率”/“可靠性”，這類術語的表達上，實用中，通常都是兩位有效數字，三位有效數字已很少見，而四位有效數字就是有效數字的最高可能位數了。先生說“99.999%白多那么多9了”，那個99.999%，沒人用，也不可能在實踐中用。在討論誤差理論的場合，由于微小誤差可略，誤差（小于3%）的誤差，確定到誤差本身的10%，就夠了，誤差的表達法中，只有兩位或大一位。與此類似，“置信度”也不必有許多位。所以把99.73%的概率視為100%，在實際應用中是可以的。而寫出那么多“9”來，實際是對“有效數字”概念理解不到位。寫出五個“9”，既沒辦法實驗證實，又沒有實際用途，并無意義。顯得笨了。沒人這么笨，也就沒人這樣表達。
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作者: 史錦順 時間: 2021-1-3 19:23
本帖最后由史錦順于 2021-1-3 19:27 編輯

史錦順發表于 2021-1-3 18:29
君不見如下國家計量規范？請看：
《JJG1059-2012 測量不確定度評定與表示》
...

更正
《JJG1059-2012 測量不確定度評定與表示》應為《JJF1059.1-2012 測量不確定度評定與表示》。

作者: njlyx 時間: 2021-1-3 20:22
對"JJF"學習不夠，多個"？"的表述不當，抱歉了！……

作者: njlyx 時間: 2021-1-3 20:32
個人以為：100%的"包含概率"與"不確定"的思想不協調。忽視了一些實際存在(存在未必都"合理"，"不確定度"應用現狀中的"瑕疵"可見不少，…)，抱歉！

作者: csln 時間: 2021-1-4 10:25
本帖最后由 csln 于 2021-1-4 10:36 編輯

njlyx 發表于 2021-1-3 20:32
個人以為：100%的"包含概率"與"不確定"的思想不協調。忽視了一些實際存在(存在未必都"合理"，"不確定度"應 ...

100%的"包含概率"與"不確定"的思想不協調顯然是正確的，GUM中基本不存在報告測量不確定度包含概率P=100的情況，引入不確定度的分量是存在P=100%的，這些分量比如均勻分布、兩點分布、梯形分布等是存在清晰的邊界的，但正態分布是不適合談100%包含概率的，工業過程中3σ只是一個不算太高的質量水平，6σ質量水平99.99966%無缺陷的也不能稱100%無缺陷

作者: njlyx 時間: 2021-1-4 14:27

csln 發表于 2021-1-4 10:25
100%的"包含概率"與"不確定"的思想不協調顯然是正確的，GUM中基本不存在報告測量不確定度包含概率P=100的 ...

前一句"個人以為"是還堅持的；

道歉的是" 忽視了一些實際存在 "。

完全理順"不確定度"應用可能依然道遠……一些"BUG"的流傳、一些"實用"假設的曖昧、……可能是不可忽視的問題………史先生揪出的"問題"，我以為大多存在。只是對他老人家提出的"新理論"，大不認同?！?quot;研究"測量誤差問題，"概率分布"是繞不開的"路"……這可能是條沒有人能完全"看清"的路，只能"摸索"著走……但否認"概率分布"是說不通的。

作者: njlyx 時間: 2021-1-4 14:52

csln 發表于 2021-1-4 10:25
100%的"包含概率"與"不確定"的思想不協調顯然是正確的，GUM中基本不存在報告測量不確定度包含概率P=100的 ...

對于那些只能用"非統計方式"評估的所謂"引入不確定度的分量"，如果依據資料的"數據來歷"也不是"實驗統計"的結果，那么，相應的"概率分布"也是"合理"假定的，如果為后續應用"考慮"周全一點，完全可以留出"小概率"空間，避免100%"包含概率"以及"換算倒騰后將包含區間區間擴大化"的尷尬。

作者: 史錦順 時間: 2021-1-7 10:01
本帖最后由史錦順于 2021-1-7 10:43 編輯

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                   準確度認定不需要“分布”與“相關性”
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                                                                                                史錦順
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【clsn論述】
一個簡單的例子，一臺高穩晶振，檢定結果日老化率+1E-10，相關系數0.99，給出檢定結果頻率準確度1E-9，關機時校準到-5E-10,按絕對和最大值就絕對可靠了嗎？不一定，按老化規律，用戶使用時半個月后就漂出1E-9了，用戶使用半個月后就真的漂出1E-9了嗎，也不一定，所以，用戶使用時頻率相對偏差到底在什么地方，脫離計量標準后，不得而知，按概率分布估計可能相對更科學些

【史辯】
   你舉出的例子，是時頻界的一個大問題，存在已久。解決，只能按誤差理論；不確定度體系的一套，處理不了實際問題。而“分布”“相關性”，都是誤導。

   測量計量領域的通常的儀器性能指標給法，是準確度。準確度一詞，通俗、確切，應用已久。1993年不確定度體系出世以來，為了給自身的立足辯護，攻擊誤差理論說“準確度是定性的，不能給出具體數值”。這是對誤差理論的誣陷，是現代版的指鹿為馬。本欄目最近刊出的《美國計量教程》，多次指出“準確度”是基本性能指標?？梢娨恍┟绹艘苍诜此?。我們中國人不必拘泥于炮制不確定度體系的那幾個美國人的錯誤說教，要理直氣壯地稱說定量的“準確度”。我下面就用準確度一詞。
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   測量計量界的儀器與計量標準，通常給出的指標都是準確度（我說的是沒有或不受不確定度體系干擾的情況，下同。為回避不確定度體系的戒規，現在稱最大允許誤差MPEV）。這是總指標，又稱綜合指標，方便于生產、計量、應用測量。
   有些特例，不便于給出總指標，就給出分項指標。各項在不同應用中作用不同，總指標反而不便于應用。例如：波導測量線、同軸測量線（英美稱開槽線）。又叫駐波測量器。
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   寫到這，想起一件往事。五十六年前的事，最近被炒作。權當趣聞，供大家一笑。
   我于1963年到國家計量院，分在無線電處駐波組（又稱微波阻抗組）。剛剛參加工作幾個月，主要在查資料，卻接到一項任務，協助組長竺玄（后來官至中國科學院的局長）編寫微波阻抗計量資料，以供1964年的全國無線電計量會議參考。
   最近偶爾在孔夫子舊書網上看到如下廣告：
微波阻抗駐波計量 [油印]
作者: 史錦順
出版社: 國家科委計量局
出版時間: 1964-03
售價￥89.00  品相八五品
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   對如上廣告，史錦順說明如下：
   1 原署名是竺玄史錦順；史錦順是編者之一，排名在后，不能寫成“作者: 史錦順”。稱不上是作者，因為僅僅是資料匯編。
   2 時過境遷，此資料已無用。且幾乎沒有筆者的觀點，沒有保存的價值。
   3 誰也別買。
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   網上見到的計量文物出售廣告，有錢鐘泰先生的1993年前代表國家計量院就《GUM》向國際計量委員會提出反對意見的原稿——定價10元。當時只顧笑話錢先生太看輕自己。沒有及時搶購。第二天，再查，廣告卻不見了。如此重要的文物，千元也值。
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   話回原題。我對測量線做過專門研究，澄清了國外傳過來的多種計算公式。用實驗的方法，主要是外推法，否定了一些公式，肯定了一些公式，寫進當時的《測量線檢定規程（草案）》中，并發表了論文《測量線檢定與誤差公式的實驗鑒別》（《無線電技術》1976年第10期）。1973年我離開計量院，這些公式被李湘等編入正規的《測量線檢定規程》中。全是函數關系，公式計算，不用任何“分布”以及“相關性”。測量較小駐波系數，只需兩項誤差（固有反射、不平度）相加（絕對和）。這既是經典誤差理論的要求，也符合新近的《史法測量計量學》的誤差合成規則。兩項系統誤差合成，取絕對和，是必要的。既不需要“分布”也不需要“相關性”。
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   晶振的指標給法，與測量線類似，也是分項指標。我曾對此很反感。因為分項指標檢定與應用都麻煩，應用者也難形成關于“準確度”的直觀認識。1986年計量學會時頻專業委員會在昆明開學術會議。游石林時我對馬鳳鳴說：銫頻標、氫頻標、銣頻標，都有準確度指標，計量、應用、稱說都方便；而較低的頻標晶振以及大量的以晶振為內標的頻率計，卻沒有準確度指標，真討厭。我若是當電子工業部長，就下令全國：凡不給出準確度指標的晶振、頻率計一律不準許生產。馬鳳鳴笑著對我說：老弟雄心可嘉；我看你一輩子也當不上部長。當部長也不見得該下這種命令。作法是自然形成的，總指標有總指標的優點，但分項指標更能細致地表明某些特性。馬先生的話不無道理，但我的具體業務工作，又不得不按大致的總指標分類，才好處理。我負責管理的近二百臺數字頻率計，每年都要檢定一次，測量其晶振的老化率太費時間，只好大體規定兩類。年檢時測量三天（三次開機），一般的數字頻率計，達到10[sup]-6[/sup]，就算合格；較高檔次的達到10[sup]-7[/sup]，就算合格。這些頻率計只供研制人員試驗中用，不許對外給出數據。而一切出所產品的性能，要由測頻組測量認定。測頻組有各種精密測量設備，且隨時可以旁證準確度（以銫頻標與頻率綜合器為基礎）。

   現在進行本題的具體計算：通常的情況下，晶振要作為獨立的頻標應用，該怎樣確定其準確度。這里的計算說明：既不需要“假設分布”，也不需要“認定相關性”。

   已知條件
   1 老化率+1×10[sup]-10[/sup]（實測）
   2 溫度等環境影響5×10[sup]-10[/sup]（拉偏實驗）
   3 開機復現性（各次開機有隨機性，就一次開機的時域統計來說，是系統誤差）三次開機，預熱1小時后，頻率間偏差最大值5×10[sup]-10[/sup]
   4 短期穩定度（秒穩） 3σ=3×10[sup]-10[/sup]
   檢定晶振時設置的頻差（為老化預留空間）-5×10[sup]-10[/sup]

   首次計量，1、2、3、4各項要實際測量。后續計量可用實際頻率偏差（準確度）測量，簡化代替。

【準確度（誤差范圍）】：
（1）1個月
   R[sub]1[/sub] 老化影響：+1×10[sup]-10[/sup]×30=+3×10[sup]-9[/sup]扣除預置值為+2.5×10[sup]-9[/sup]
   R[sub]2[/sub] 溫度等環境影響：5×10[sup]-10[/sup]
   R[sub]3 [/sub]開機復現性：5×10[sup]-10[/sup]
   R[sub]4[/sub] 短穩： 3σ=3×10[sup]-10[/sup]

   R[sub]1[/sub]、R[sub]2[/sub]、R[sub]3[/sub]是系統誤差，取絕對和，再與R[sub]4[/sub]（隨機誤差）取方和根。
               R[sub]1月 [/sub]=√[(R[sub]1[/sub]+R[sub]2[/sub]+R[sub]3[/sub])[sup]2 [/sup]+ R[sub]4[/sub][sup]2[/sup]]
                  =√(3.52+0.32)×10[sup]-9[/sup]
                  ≈3.5×10[sup]-9[/sup]
      計算中可知，短穩可略，以下計算略去此項。
（2）3個月
   R[sub]1[/sub] 老化影響：+1×10[sup]-10[/sup]×90=+9×10[sup]-9[/sup]扣除預置值為+8.5×10[sup]-9[/sup]
   R[sub]2[/sub] 溫度等環境影響：5×10[sup]-10[/sup]
   R[sub]3 [/sub]開機復現性：5×10[sup]-10[/sup]
               R[sub]3個月[/sub]=R[sub]1[/sub]+R[sub]2[/sub]+R[sub]3[/sub]
                     =9.5×10[sup]-9[/sup]
                     ≈1.0×10[sup]-8[/sup]

（3）6個月
   R[sub]1[/sub] 老化影響：+1×10[sup]-10[/sup]×180=+1.8×10[sup]-8[/sup]（預置值可略）
   R[sub]2 [/sub]溫度等環境影響：5×10[sup]-10[/sup]
   R[sub]3[/sub] 開機復現性：5×10[sup]-10[/sup]
               R[sub]6個月[/sub]=R[sub]1[/sub]+R[sub]2[/sub]+R[sub]3[/sub]
                     =1.9×10[sup]-8[/sup]
                     ≈2×10[sup]-8[/sup]

（4）9個月
   R[sub]1[/sub] 老化影響：+1×10[sup]-10[/sup]×270=+2.7×10[sup]-8[/sup]（預置值可略）
   R[sub]2[/sub] 溫度等環境影響：5×10[sup]-10[/sup]
   R[sub]3 [/sub]開機復現性：5×10[sup]-10[/sup]
               R[sub]9個月[/sub]=R[sub]1[/sub]+R[sub]2[/sub]+R[sub]3[/sub]
                     =2.8×10[sup]-8[/sup]
                     ≈3×10[sup]-8[/sup]
（5）1年
   R[sub]1[/sub] 老化影響：+1×10[sup]-10[/sup]×365=+3.7×10[sup]-8[/sup]（預置值可略）
   R[sub]2[/sub] 溫度等環境影響：5×10[sup]-10[/sup]
   R[sub]3 [/sub]開機復現性：5×10[sup]-10[/sup]
               R[sub]1年[/sub]=R[sub]1[/sub]+R[sub]2[/sub]+R[sub]3[/sub]
                     =3.8×10[sup]-8[/sup]
                     ≈4×10[sup]-8[/sup]

   近來見到福祿克的數字電壓表的指標給法是分時段的。晶振以及以晶振為基礎的數字式頻率計，性能指標比數字電壓表對時間的依賴更強，也應分時段給出性能指標。

   作為獨立頻標的晶振，頻率線性漂移（老化率）影響嚴重。切型好的優質晶體、較好的雙層恒溫，日老化率優于1×10[sub]-11[/sub]。一年周期，也只有4×10[sup]-9[/sup]的準確度。因此，宜用鎖頻方式。好在現在有北斗系統、有互聯網，晶體頻標的準確度是易于保證的。

   在如上的誤差分析與合成計算中，用不到“分布假設”，不需要“相關性認定”，不確定度體系造成的麻煩一風吹，豈不快哉！評定不確定度，麻煩而又沒道理。要它作甚。不確定度，見鬼去吧！
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【附錄】晶振頻率偏差的分布
   由于頻率測量的分辨力、精密度、準確度都極高，所以研究普通晶振的偏差的分布是非常方便的。注意，頻率測量的誤差可略，各個頻率值都是實際值。這是統計測量。真正的研究，是實際測量基礎上的分析；任何“假設”、“估計”都是歪路，且久而久之，形成思想方法上的誤導。值得人們警惕。

   測量方式有兩種，統計方式也就必然分兩種。兩種測量方式的區分，是網友國家計量院的崔偉群先生首先提出的。他指出：第一種測量方式是用一臺儀器進行多次重復測量；第二種是用多臺儀器同時測量同一被測量。史錦順認為此觀點極為重要，這是統計方式的前提問題。不注意，就出大錯。
   第一種測量方式，是測量計量的基本方式。表類儀器，就是用此儀器多次（不低于20次）測量同一物理量。測量N次，有N個測量值，測量值按時刻騙號。量值依時刻而變化，變化特性是在時間領域中展現的，因此稱“時域統計”。時域統計方式是測量計量的基本統計方式。舉凡出廠檢驗、買方驗收、計量、應用測量，都是用一臺儀器進行多次重復測量，因而都是時域統計。對源類儀器，是對一臺儀器進行多次重復測量。

   第二種測量方式是用多臺儀器對同一物理量同時進行測量。測量值按儀器編號，測量值的不同體現儀器各臺間的不同。這可稱“臺域統計”。在生產廠，可能有此類測量，以研究合格率等。但很少見。儀器一經出廠，已分散于天南地北，不可能再有“臺域統計”。且臺域統計是群體特性，解決不了個體的性能問題。用群體特性來估計單體的量值，太粗糙了；實際上是除以一個值，再乘以一個更大的值，反而比初始值更大了——，區間大了，包含概率卻小了，實乃賠了夫人又折兵。卻未解決任何問題。

   必須明確：測量計量領域的基本情況是用一臺儀器多次測量同一被測量，統計方式是“時域統計”。誤差理論中講的統計都是“時域統計”。
   不確定度體系問世以來，用錯了統計方式。隨機誤差以外，所謂的各種分布，都是“臺域統計”的分布。例如所謂“均勻分布”，只能是多臺儀器進行同時測量時才有可能出現。一項系統誤差，各臺不一樣，有大有小。大小誤差在各臺間出現的機會相近，大體按臺均勻分布，是可能的?！跋到y誤差均勻分布”，僅能出現在“臺域統計”的方式中。而前提條件是用多臺儀器測量同一物理量。這種情況，在計量測量（研制的個別情況除外）中，是不存在的。

   用一臺儀器進行重復測量，10分鐘測量20次，系統誤差是不變化的，不可能出現系統誤差是大小均勻的情況。一項系統誤差，第一次測量是0.1，第二次是0.2，第三次是0.3……玩去吧，沒有這種情況。系統誤差就是在統計測量中不變的誤差（即使有變也在10%以內）。有人說系統誤差是均勻分布，那就是時大時?。◤?.1變到0.9），且大小幾率相等，那是胡說?！前选皶r域統計”誤當成“臺域統計”了。統計方式錯了，不確定度體系的一切“分布假設”也就全是假的。全錯了！
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   第一種統計方式是時域統計。晶振是頻率源。對一臺晶振的頻率進行重復測量。測量100次。按測量的時刻順序編號為f1、f2、f3……f99、f100。
   測量計量的統計，是對晶振頻率的時域統計。對一臺晶振頻率測量100次，稱為1組，頻率分布圖如圖1，是有偏正態分布。鐘形線表明隨機偏差，鐘形線中點到標準值（因為用原子頻標，標準的誤差可略）的差值就是系統誤差。
   每組測量100次。測量10組。頻率分布圖是很穩定的（大體如如下10張示意圖）。都是相同的“有偏正態分布”。根本就不可能有“均勻分布”。不確定度體系的分布假定錯了，由此而估計量值，那就沒有一點價值了。
   不確定度體系誤事。相信不確定度是迷信。迷信就談不上科學了。-
               (, 下載次數: 712)
                   (, 下載次數: 741)
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（全文完）

作者: csln 時間: 2021-1-7 12:38
本帖最后由 csln 于 2021-1-7 12:58 編輯

檢定結果日老化率+1E-10，相關系數0.99，給出檢定結果頻率準確度1E-9，關機時校準到-5E-10,按絕對和最大值就絕對可靠了嗎？

史先生聊得太遠了，溫度系數、源效應、負載效應，短穩影響這些都不必考慮，用戶是在恒溫環境、匹配負載下使用，短穩遠高于準確度指標，1s頻率穩定度1E-12，很平常的指標，重現性也可以忽略，所以這些因素統統先拋開不說，就來說用戶取回使用，開機1個月后、2個月后、6個月后，脫離計量標準情況下，按絕對和最大值，1E-9準確度指標是否還能保證？是否一定不能保證？其實都是未知數

您給出的計算公式也不一定是能保證的，短時間是線性老化，過一段時間是否還是線性，不一定，是否會向反方向漂，也不一定

這個例子只是想說明一個簡單問題，95%也好，99%也好，甚至99.999%，只是程度不同，都不能保證絕對可靠

作者: njlyx 時間: 2021-1-8 15:01
本帖最后由 njlyx 于 2021-1-8 15:06 編輯

【用一臺儀器進行重復測量，10分鐘測量20次，系統誤差是不變化的，不可能出現系統誤差是大小均勻的情況。一項系統誤差，第一次測量是0.1，第二次是0.2，第三次是0.3……玩去吧，沒有這種情況。系統誤差就是在統計測量中不變的誤差（即使有變也在10%以內）。有人說系統誤差是均勻分布，那就是時大時?。◤?.1變到0.9），且大小幾率相等，那是胡說?！前选皶r域統計”誤當成“臺域統計”了。】<<<<<

誤解了“系統誤差”分布的意思！

先不談那些在“重復測量”中可能“有規律變化”的“系統誤差”，就只論在“重復測量”中“基本不變”的“系統誤差”——

談“系統誤差”分布的人，不會像您“設定”的那么“渾噩”！——他們根本不會以為： 10分鐘“重復”測量20次，第一次測量，系統誤差是0.1；第二次是0.2；第三次是0.3；…… ！他們的認識在此與您沒有差別：在這20次的“重復”測量中，系統誤差大致都是 0.x (對“基本不變”的“系統誤差”而言)！但他們不知道這不變的 0.x 到底是 0.2？還是0.15？還是0.33？ ..... 您也不會知道！只知道這“系統誤差”有99.73%的概率落在"范圍"[-0.5，0.5 ]范圍內(假定)！......為了后續的“合成”等應用，他們需要“合理估計”這未知的 0.x在"范圍"[-0.5，0.5 ]內的“分布”——取“范圍”內不同值的“可能性”是否有差別？——“可能性”一樣，是為“均勻分布”；......當然，這“合理估計”要有一定依據（原理？經驗？...）

您的“范圍”合成“方案”，完全由您九鼎一言“規定”，不要“概率分布”、也不問“相關性”，完全可以認為別人“合理估計”那系統誤差的“概率分布”沒有用處。但是，不宜歪解別人的認識。

作者: 史錦順 時間: 2021-1-9 11:17
本帖最后由史錦順于 2021-1-9 11:21 編輯

                  實踐是一切理論的基礎

                                                                              史錦順

【njlyx質疑】
談“系統誤差”分布的人，不會像您“設定”的那么“渾噩”！——他們根本不會以為： 10分鐘“重復”測量20次，第一次測量，系統誤差是0.1；第二次是0.2；第三次是0.3；…… ！  他們的認識在此與您沒有差別：在這20次的“重復”測量中，系統誤差大致都是 0.x  (對“基本不變”的“系統誤差”而言)！  但他們不知道這不變的 0.x  到底是 0.2？還是0.15？還是0.33？ ..... 您也不會知道！只知道這“系統誤差”有99.73%的概率落在"范圍"[-0.5，0.5 ]范圍內(假定)！......為了后續的“合成”等應用，他們需要“合理估計”這未知的 0.x在"范圍"[-0.5，0.5 ]內的“分布”——取“范圍”內不同值的“可能性”是否有差別？——“可能性”一樣，是為“均勻分布”；......當然，這“合理估計”要有一定依據（原理？經驗？...）

【史錦順答辯】
   你先說“談系統誤差分布的人，不會像您“設定”的那么“渾噩”！——他們根本不會以為： 10分鐘“重復”測量20次，第一次測量，系統誤差是0.1；第二次是0.2；第三次是0.3；…… ！” 接著又說： “他們的認識在此與您沒有差別”。

   到底是有差別還是沒有差別？我是按自然數的順序說的。這是畫圖的需要。你不過顛倒一下數字順序，本來就是一樣的，你也承認“他們的認識在此與您沒有差別”，那還大驚小怪什么？什么“渾噩”？既然是罵人“渾噩”，怎么又是一樣的，到底是誰罵誰?

   你說：在這20次的“重復”測量中，系統誤差大致都是 0.x  (對“基本不變”的“系統誤差”而言)！  但他們不知道這不變的 0.x  到底是 0.2？還是0.15？還是0.33？ ..... 您也不會知道！只知道這“系統誤差”有99.73%的概率落在"范圍"[-0.5，0.5 ]范圍內(假定)！......為了后續的“合成”等應用，他們需要“合理估計”這未知的 0.x在"范圍"[-0.5，0.5 ]內的“分布”——取“范圍”內不同值的“可能性”是否有差別？——“可能性”一樣，是為“均勻分布”；......當然，這“合理估計”要有一定依據（原理？經驗？...）
   “他們”是誰？你的看法就是你的看法，不要無故拉上別人。在我接觸的計量工作者中，沒人如同你那般見識。計量是干什么吃的，就是測量誤差、確定誤差。只有那些沒接觸過計量的人，才會說出那種“對誤差這也不知、那也不知”的無知識的話。當然，對未測量過的測量儀器（或計量標準）只從書面上知道其誤差范圍的指標值，是不知其具體大小值的。但計量必然有高一檔乃至高幾檔的計量標準，以及配套的輔助測量儀器，一經測量，不就知道要認識的儀器（或標準）的誤差的具體值了嗎？搞測量的人，限于條件，沒有標準，只知道儀器的指標（例如說上邊提到的-0.5到+0.5），而要有說定儀器的系統誤差到底是0.x是不可能的。但在計量部門卻不同了，有計量標準，就可以知道所指儀器的誤差的具體值！你說“您也不會知道”，這你可就是門外漢的語言了。請你看看圖1到圖10，該是幾位數字。不提老史在國家計量院的十年，就以我后來工作的電子27所來說，我所在的測頻組就有從低到高直至銫頻標的頻率計量標準，別項咱管不著，但從頻率來說，除優質銫頻標以外，其他任何測頻儀器及各檔頻率標準，都可以測準其系統誤差，到10[sub]-11[/sub].而最高的優質頻標(上世紀末水平)，每年送國家計量院檢定，又時常與國外比對，量值溯源與可靠性是沒問題的。
   你說我不知到0.x;你小看人了。對檢定頻率計的標準——晶振，它的秒穩是10[sup]-12[/sup]，對它的準確度要求是1×10[sup]-8[/sup]，我組的慣例是趁每月開銫頻標時調準一次，而此晶振的日老化率是0.5×10[sup]-11[/sup]（實測），一個月漂移不超過2×10[sub]-9[/sub]，每月保證1×10[sup]-8[/sup]的準確度是沒有問題；且對此每月還可檢查、旁證一次。（證實以往一個月內無問題，再重新調準）對國外進口的優質頻率計（約1×10-7），其系統誤差不僅可以說準到0.x,還可以說準到0.xxx。
   搞測量的人，通常的誤區是不了解計量的水平。系統誤差在計量部門一測便知，甚至到兩位、三位，還有什么必要去假設分布，進而去猜？又由于統計方式錯位，猜不對的。

   我前貼（42#）的10張圖，盡管不是實測數據，但大體反映實際情況。系統誤差在統計中是不變的，所謂的均勻分布，是胡說。你能否定這個事實嘛？我畫過三屆全國晶振比對會的全部老化率圖（約120張），只有在系統偏差測準的條件下，才能用最小二乘法計算老化率。如果連0.x都說不準，還怎么工作？要看看那十張圖！沒有實踐的基礎，假設、認定、空談有什么用？
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作者: njlyx 時間: 2021-1-9 12:39
如此，我無話可說了！……… 您在用一套已知"范圍"之類的指標，且檢驗合格的儀器獲得一個"測量值"時，就知道具體的"測量誤差"是多少(譬如，用合格的電子秤稱稱出一包食品"重"536g時，就知道這"值"多了1g/或少了0.8g？)，實在是高人！ …… 用更高"精度"的秤具再稱量后獲知"誤差"值，與此不是一回事！

作者: njlyx 時間: 2021-1-9 12:43
用"高級"手段就可"知道"，與你"當時"是否"知道"，不是一回事！

作者: njlyx 時間: 2021-1-9 12:44
前貼的"他們"包括我

作者: njlyx 時間: 2021-1-9 12:58
不管你"準確"到0.xxx，你也只知道"概率范圍"！ ( 只有一種可能情況，就是"剛剛"檢 /校時)……在"檢/校"有效期的任意時刻，聲稱知道"系統誤差"的具體值，基本上吹牛皮！(極個別特別"穩定"儀器也許例外)。拿不同情況的小數點位數多少來混淆"范圍"與"具體值"，是不高明的狡辯！

作者: csln 時間: 2021-1-9 14:09
本帖最后由 csln 于 2021-1-9 14:26 編輯

你說我不知到0.x;你小看人了。對檢定頻率計的標準——晶振，它的秒穩是10-12，對它的準確度要求是1×10-8，我組的慣例是趁每月開銫頻標時調準一次，而此晶振的日老化率是0.5×10-11（實測），一個月漂移不超過2×10-9，每月保證1×10-8的準確度是沒有問題；且對此每月還可檢查、旁證一次。（證實以往一個月內無問題，再重新調準）對國外進口的優質頻率計（約1×10-7），其系統誤差不僅可以說準到0.x,還可以說準到0.xxx。

史先生或許從沒有計量標準的測量儀器使用者角度談論更利于說明事實，畢竟您的理論是想要讓99%的沒有計量標準的人應用的，您有銫鐘，高穩晶振、計數器每月檢查時的頻率準確度是多少，當然不在話下，但是您每月檢查的這中間的一個月時間內呢，你的高穩晶振在1×10-8范圍內是0.3×10-8還是-0.5×10-8呢？不能知道吧，您的銫鐘計量院檢定后使用的一年內知道頻率準確度1×10-11內，但到底是0.x×10-12，不能知道吧

njlyx先生說的是這個不知道，不但您不知道，任何人脫離高一級計量標準都不可能知道

99%以上的大眾用戶是沒有條件用高一級計量標準頻繁檢查自己的測量儀器的，話說回來，如果一直用高一級計量標準，那就直接用高一級計量標準量值了，不需化費精力去分析合成自己的測量誤差了，但高一級的計量標準呢，不可能再去找更高一級的計量標準頻繁檢查確認吧

別人估計的是0.x×10-12，到底x是多少，是x是多少的概率有多大，其實與臺域統計沒有絲毫關系的

作者: njlyx 時間: 2021-1-9 14:11
對于測量系統的所謂"系統測量誤差"，若不計代價，大部分都是人們可以"確定"的"量"，譬如"非線性"、某些"溫度效應"、……，為了必要"效益"，在應用允許的前提下，將它們"模糊"處理了---用一個"概率范圍"框一框"了事"……實際應用時，使用者不知道"具體值"……面對此景，有人的認識可能是：知道"概率范圍"就夠了，不需要知道"具體值"，實在需要"具體值"，即時"檢/校"就可以了("錢"不是技術問題)；有人的"做法"則是："合理估計"一下這不知道的"具體值"在"范圍"內取不同值的可能性的相對大小(概率分布)，好在后續應用能做的"精致"一點，也許能"省"幾個"錢"！這事真做起來其實挺難的！幾乎沒有絕對正確的答案！因為大部分的所謂"系統誤差"取不同值的可能性(概率)其實是"不可統計"的，譬如"非線性誤差"，通常都是被測量值大小的函數，被測量值大小定了，它是不變的，它的所謂"分布"與"被測量值大小的分布"有關，而"被測量值大小的分布"完全取決于該測量儀器將要承擔的具體測量任務，哪里有確切的"分布"存在呢？…為了能"省錢"，就要適當"冒險"("概率"的事，實質是"賭博"！現代社會的技術進步，好像缺不了"博"？)……懶一點的，假定這儀器的"被測量值大小"會在其"量程范圍"內"均勻分布--應用中測量不同大小量值的"可能性"均等， "負責"一點的，會考慮這儀器具體應用場景--可能主要用在測量范圍中的某一小段，于是"設定"這一段的應用"概率"明顯高于其它區域……有了"被測量值大小"的"分布概率"，便可以依據"校準"得到"非線性規律" 算出"非線性誤差"的"概率分布……這是"理論"上的套路，現實處理大多沒有"仔細琢磨"，主要參考"經驗"，有若干"小辮"可抓…本來就是"賭"嘛，記得對"賭"出的東西負責就好！

作者: njlyx 時間: 2021-1-9 19:12

njlyx 發表于 2021-1-9 14:11
對于測量系統的所謂"系統測量誤差"，若不計代價，大部分都是人們可以"確定"的"量"，譬如"非線性"、某些"溫 ...

不過，那些認為【知道"概率范圍"就夠了，不需要"賭博"式的"猜測"相關"概率分布"】人，終究還是逃不過要"賭"一把的，只不過"不由自主"的、稀里糊涂的"賭"………不問"概率分布"與"相關性"，按人為"規定"的方法"合成"測量結果的"誤差范圍"，這"誤差范圍"的"包含概率"是多少？"規定"者能告訴你么？他告訴你是99.7%，就千真萬確么？(他推導過這99.7%的來歷么？) 誰對"包含概率"不達標的后果負責？還是要你負責。"規定"者沒有那么"錢"和"腦袋"對你負責，你必須"賭"相信"規定"者萬無一失！

如果"用戶"要求你告訴他"95%包含概率"的"誤差范圍"時，你只能一臉無辜………史先生說這種東西沒有用處，他不會告訴你。怎么辦呢？

作者: midaquan 時間: 2021-1-10 09:57
學習學習
學習學習嘻嘻嘻

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