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“白糖”測量問題解析

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發布時間: 2021-10-22 19:13

正文摘要:

回復

237358527 發表于 2021-11-8 13:36:25
本帖最后由 237358527 于 2021-11-8 13:39 編輯


算了,再說也沒有意思了。

反正 我見到的無論是 規程或規范 上的,還是 書籍上,雜志上,沒有這樣子

對于 重復性測量 ,沒有一個 是這樣子 評定 不確定度 的.

否則,重復性測量用 貝塞爾公式或極差法等 公式 意義何在。




237358527 發表于 2021-11-8 07:16:00
本帖最后由 237358527 于 2021-11-8 07:18 編輯
yeses 發表于 2021-11-5 21:19
用X1、X2、X3和X4分別代表前四個不同的觀測值有什么錯誤呢?

x前=(X1+X2+X3+X4)/4, x后=(X5+X6+X7)/3  ...


同一測量條件,同一測量對象,為什么要搞這么復雜的 測量模型 ?

很明顯就是 重復性測量同一個量 。
按照你的說法,我做重復性測量20次,難道我的測量模型是 y=(x1+x2+...x20)/20 ????

而不是 Y=Xi 即可 ?

簡單問題復雜化,來證明你的觀點?

當然,我不是為了反駁你的觀點有問題,而是 覺得 如此簡單的 白糖測量不確定度評定 ? 為什么要搞這么復雜?


現有的不確定度評定 哪個 規程或規范 評定案例 中 ,有把重復性測量 當成測量模型   y=(x1+x2+...xn)/n  來表述的?
yeses 發表于 2021-11-5 21:19:35
本帖最后由 yeses 于 2021-11-5 21:24 編輯
237358527 發表于 2021-11-3 15:54
那既然有重復性測量

為什么 你在測量模型中用 (X1+X2+X3+X4)/4 表達?


用X1、X2、X3和X4分別代表前四個不同的觀測值有什么錯誤呢?

x前=(X1+X2+X3+X4)/4, x后=(X5+X6+X7)/3 ,y=x前-x后,這沒有問題呀。

我還真不懂你要表達什么,要不你也把這個題目按你的理解解析一遍?
237358527 發表于 2021-11-3 15:54:02
yeses 發表于 2021-11-3 15:27
當然存在重復測量,但數學表達必須嚴密呀。

那既然有重復性測量

為什么 你在測量模型中用 (X1+X2+X3+X4)/4 表達?

這4次測量 難道不是 Xi的重復測量4次嗎?

如果是的話,再多次測量Xi,也只是一個同分量,在測量模型中用 Xi 表達。

你的測量模型應該是 y=x前-x后
yeses 發表于 2021-11-3 15:27:46
237358527 發表于 2021-11-1 15:32
那你告訴我, 還存在 重復性測量 嗎?

當然存在重復測量,但數學表達必須嚴密呀。
237358527 發表于 2021-11-1 15:32:01
yeses 發表于 2021-11-1 11:11
如主貼中,4個觀測值49.8、49.9、50.1和50.2是4個不同的數值,你能寫出等式x1=49.8,x1=49.9,x1=50.1和x ...

那你告訴我, 還存在 重復性測量 嗎?


yeses 發表于 2021-11-1 11:11:31
本帖最后由 yeses 于 2021-11-1 11:22 編輯
237358527 發表于 2021-11-1 07:21
同一個量,測量4次得到不同的觀測值,也就是測量結果。

為什么不可以用X1表達?


如主貼中,4個觀測值49.8、49.9、50.1和50.2是4個不同的數值,你能寫出等式x1=49.8,x1=49.9,x1=50.1和x1=50.2嗎?

你沒意識到這實際給出了悖論式49.8=49.9=50.1=50.2嗎?

現有測量理論就是因為不注意數學概念細節而混亂的。
237358527 發表于 2021-11-1 07:21:22
yeses 發表于 2021-10-25 20:34
明明是4個不同的觀測值,您為什么要用同一個X1表示?還有X2?

測量模型是 (X1+X2+...X3)/10 來表述嗎 ...

同一個量,測量4次得到不同的觀測值,也就是測量結果。

為什么不可以用X1表達?

這不就是短時間內重復測量嗎?

反正我看過無數的不確定度評定案例,像你這樣子把 同一個量,重復測量幾次,分開來用(x1+x2+...+xn)/n 表達的,這輩子我是頭一回看到了。

yeses 發表于 2021-10-30 10:09:47
本帖最后由 yeses 于 2021-10-30 10:14 編輯
njlyx 發表于 2021-10-29 18:20
【  本案例三種誤差,零點誤差、比例誤差及分度不均勻誤差,涉及秤和量程二個主要測量條件,你如何通過你 ...


你主張相同不是絕對,那么你就得說明你的“相同”是怎么個不絕對?和不同的區別在哪里?你反問沒用,我不懂你的意思,你的論點得你說明。

說具體的,同一秤對同一包白糖在“恒溫”環境中、幾分鐘的時間內完成的重復測量,你認為這算不算你的相同測量條件?你認為這時零點誤差、比例誤差及分度不均勻誤差這三種誤差究竟算作“變”還是“沒變”?
njlyx 發表于 2021-10-29 18:20:33
yeses 發表于 2021-10-29 17:14
要這樣說的話,那就只有請你回答一下:既然你承認相同條件也不是絕對相同條件,那么,控制到什么程度叫相 ...

【  本案例三種誤差,零點誤差、比例誤差及分度不均勻誤差,涉及秤和量程二個主要測量條件,你如何通過你的“相同條件”把它們區分成不同類別?】?………你自己是如何"確定"[在你處理的多次稱量中,"零點誤差"、"比例誤差"近似不變]的?不需要滿足什么"條件"么?
yeses 發表于 2021-10-29 17:14:49
本帖最后由 yeses 于 2021-10-29 17:38 編輯
njlyx 發表于 2021-10-28 19:04
【 當把所有試驗條件都控制得一模一樣……】???    這是你的認識而已!  在所謂"系統測量誤差/隨機測 ...


要這樣說的話,那就只有請你回答一下:既然你承認相同條件也不是絕對相同條件,那么,控制到什么程度叫相同條件?控制到什么程度叫不同條件?誤差分類究竟要把條件控制成怎么個不是一模一樣相同的相同條件?

你能否舉出測量實踐中以相同測量條件為前提做誤差統計的案例?

本案例三種誤差,零點誤差、比例誤差及分度不均勻誤差,涉及秤和量程二個主要測量條件,你如何通過你的“相同條件”把它們區分成不同類別?
yeses 發表于 2021-10-29 16:59:23
njlyx 發表于 2021-10-28 19:04
【 當把所有試驗條件都控制得一模一樣……】???    這是你的認識而已!  在所謂"系統測量誤差/隨機測 ...

你這種回答我幾年前就回答過了。http://blog.sciencenet.cn/blog-630565-1183897.html
njlyx 發表于 2021-10-28 19:04:09
yeses 發表于 2021-10-28 16:42
您注意一個數學概念,方差究竟是隨機變量的所有可能取值(所有可能條件下)的發散性還是在相同試驗條件下 ...

【 當把所有試驗條件都控制得一模一樣……】???    這是你的認識而已!  在所謂"系統測量誤差/隨機測量誤差"分類"定義"所涉及的"重復性測量條件",并非你"理解"的"一模一樣"(完全絕對一致?),大抵是"宏觀可控的一樣"……一些不可觀的、或"通常"以為"無影響"的條件差異等并不包含在內(具體的"重復測量條件"在相關的"規程"中會有明確的規定)!……而所謂"隨機",本質上大概就是由"人們看不見"的那些實際"差異"引起的。…………誰能控制到"一模一樣"?別人沒有說的"東西",不能"強加"。
yeses 發表于 2021-10-28 16:58:23
njlyx 發表于 2021-10-27 14:33
【 數學已經把相關性問題定量表達得淋漓盡致了,看重復測得值誤差的協方差陣列 】……對于無法取得"樣本 ...

測量儀器的任何源誤差都有統計資料,儀器的國家標準和企業標準里都有,只是有些計量標準有所欠缺。
yeses 發表于 2021-10-28 16:51:34
njlyx 發表于 2021-10-27 14:35
而且,"多量值"的情形不好用。

多量值也是矩陣算法,半點問題都沒有。
yeses 發表于 2021-10-28 16:50:16
pirlor 發表于 2021-10-28 10:07
對于測量模型(實際工作中這種測量方法是存在的,比如測量質量):Y=X1-X2,設定X1和 X2是具有相同的不確定 ...

主貼講的就是這個,二個誤差是部分相關。

主貼也可以把二組觀測值先平均得到X1、X2,分步解算,結果是一樣的。主貼用一步到位的矩陣運算是為了凸顯方法的一般性。
yeses 發表于 2021-10-28 16:42:08
njlyx 發表于 2021-10-27 14:24
【      0點誤差、比例誤差在i、j次測量中保持不變,唯獨分度不均勻誤差可能不同。關鍵是它們都是偏差, ...

您注意一個數學概念,方差究竟是隨機變量的所有可能取值(所有可能條件下)的發散性還是在相同試驗條件下的取值的發散性,這個要以概率論為依據而不能以現有測量教科書為依據。

當把所有試驗條件都控制得一模一樣的的時候,豈不是對一個樣本做重復統計?這樣的誤差分類定義如何分類誤差?

在相同測量條件下重復測量,0點誤差、比例誤差、分度不均勻誤差都保持不變,發散性是0。

在改變秤、量程等所有可能測量條件(排除不可能條件)下重復取樣,0點誤差、比例誤差、分度不均勻誤差都遵循隨機分布。(這個分布的寬度實際就是三個未知偏差的概率范圍評價)
njlyx 發表于 2021-10-28 13:53:23
問題大概出在"相關系數為1"的"設定"上
pirlor 發表于 2021-10-28 10:07:17
對于測量模型(實際工作中這種測量方法是存在的,比如測量質量):Y=X1-X2,設定X1和 X2是具有相同的不確定度、正態分布的變量,相關系數為1,
根據GUM,Y的不確定度為0
用蒙特卡洛方法進行驗證,試驗次數1e5次,結果Y的不確定度達到1e-16級,接近0


而在實際測量中,Y的不確定度不可能為0,如何解釋?
njlyx 發表于 2021-10-27 14:35:11
njlyx 發表于 2021-10-27 14:33
【 數學已經把相關性問題定量表達得淋漓盡致了,看重復測得值誤差的協方差陣列 】……對于無法取得"樣本 ...

而且,"多量值"的情形不好用。
njlyx 發表于 2021-10-27 14:33:08
yeses 發表于 2021-10-27 13:07
0點誤差、比例誤差在i、j次測量中保持不變,唯獨分度不均勻誤差可能不同。關鍵是它們都是偏差,也都有方 ...

【 數學已經把相關性問題定量表達得淋漓盡致了,看重復測得值誤差的協方差陣列 】……對于無法取得"樣本序列(值)"的那些"(影響)分量",這"數學"(協方差計算)只是個擺設,沒有實際用處的。………你列的"數學",只"解決"了"示值(序列)"的相關問題(以繁復計算為代價)。
njlyx 發表于 2021-10-27 14:24:58
yeses 發表于 2021-10-27 13:07
0點誤差、比例誤差在i、j次測量中保持不變,唯獨分度不均勻誤差可能不同。關鍵是它們都是偏差,也都有方 ...

【      0點誤差、比例誤差在i、j次測量中保持不變,唯獨分度不均勻誤差可能不同。關鍵是它們都是偏差,也都有方差,說它們是系統誤差或隨機誤差都不合適   】…… 1. 您這"偏差"與"誤差"是如何區分的?   2.  按"系統(測量)誤差" /"隨機(測量)誤差"的"最新定義(著眼于它們在所謂"重復測量""的表現),不影響它們有"方差"(這是著眼于它們在"無限時空域"的理論"統計特征量")。"系統誤差"/"隨機誤差"分類的實際作用大概就是簡潔處理"多次(重復)測量"時的"自相關性",如你實際"處理"的那樣,0點誤差與比例誤差屬于一類(取值近乎不變),而"分度不均勻誤差"屬于另一類(各次取值近乎不相關),這其是兩種極致的情形(實際情況通常是介于它們之間),你不名可用,別人給加個名有何大不可呢(若說名稱不當,建議改好就是了)。 3. 在"不確定度"意境下,有時說有"不確定度",比說有"方差"好。…………"方差"用來已久,總有點"客觀"的意思……"有方差"~"實際取值有波動",若對一個"未知常量"說它"有方差",大概說不通。而"不確定度"大概是個與"認識水平、能力"相關的"量",對一個"未知常量",說(對)它有"不確定度",就比較順溜了。
yeses 發表于 2021-10-27 13:07:02
本帖最后由 yeses 于 2021-10-27 13:20 編輯
njlyx 發表于 2021-10-26 14:08
所設定的“示值誤差”各構成因素——“零點誤差”K、“比例誤差”R及“分度不均勻誤差”在i、j次測量 ...


0點誤差、比例誤差在i、j次測量中保持不變,唯獨分度不均勻誤差可能不同。關鍵是它們都是偏差,也都有方差,說它們是系統誤差或隨機誤差都不合適。

數學已經把相關性問題定量表達得淋漓盡致了,看重復測得值誤差的協方差陣列。

“零點誤差”K、“比例誤差”R及“分度不均勻誤差”是三項彼此獨立的誤差源,理論應如此,實際究竟有沒有相關性得尋找統計數據。如果實際上它們之間還有相關性,數學上表達當然也不是問題。

能把儀器誤差對最終測得值誤差的不確定度傳播的一般分析思路說清楚就不容易了,很多人還不接受呢,“量值不唯一”的“被測量”情形以后再說吧。

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