擴展不確定度評定中包含因子的確定探討

擴展不確定度評定中包含因子的確定探討（《計量技術》2015年第8期）

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       仔細讀一讀GUM，不難明白：為什么要搞“不確定度”？根本原因是炮制不確定度論的幾個美國人認為“真值不可知，誤差不可求”。而“可以評定測量不確定度”。
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       GUM表白得很清楚：“不提真值，不提誤差”。十分明顯，不確定度理論就是要取代誤差理論。
       VIM規定：準確度是定性的。這是現代版的指鹿為馬。1993年以前，近代的數以億萬計的測量儀器，性能指標都是“準確度”，都是給出特定值的。為了推行不確定度，竟如此說瞎話！      
       用不確定度論代替誤差理論最明顯的舉措，是VIM第3版的2004年版本，把有關誤差的所有內容都放入《附錄》中，不僅是歧視，明顯的意圖是準備淘汰。主觀如此，客觀上卻辦不到。一則，不確定度論本身錯誤百出，許多場合沒法用；二則反對者甚多。例如中國計量科學研究院的名家錢鐘泰（總工程師、副院長）、潘必卿（院長）、童光球（院長）、馬鳳鳴（時頻名家，學會顧問）都強烈反對不確定度論。于是，到《VIM3》2008版及2012版，不僅誤差概念被請回正文中，不確定度論者最反對的真值概念，也出現在規范中（有資料說：潘必卿院長為給真值正名，曾大鬧國際計量局。可惜，潘院長英年早逝）。
       VIM3（2008版與2012版）是個折中本，就是既以不確定度論為主，又保留了誤差理論的大部分。而沒恢復“準確度”的原來地位，仍被誣陷為是“定性的”。
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      人們都知道，福祿克的大量測量儀器，原來的指標都是“準確度”，這點與全世界的各種儀器、各種標準都是同樣的。就是1993年正式推行不確定度以后的十幾年，福綠克仍堅持原來習慣，自己產品的性能指標仍然標注為“準確度”。
      前幾年，福祿克宣布：他們認為：儀器的不確定度就是儀器的準確度，并且承諾：為了對用戶負責，他們的儀器的不確定度的包含概率是99%.（不確定度論提倡的是95%）。
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       人們應該明白：“最大允許誤差”（MPEV）,1993年以前，用者很少。而且“允許”一詞并不恰當。誰允許？含義太狹窄。由于VIM3搞折中，又不能再用“準確度”。在此情況下，福祿克把儀器的性能指標改成“不確定度”（實質就是準確度）沒什么可指摘的。VIM3有明確的“測量儀器的不確定度”條款，為什么福祿克不能給出“測量儀器的不確定度”指標？
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       不確定度論的出世目的就是代替誤差理論。福祿克滿足這個要求，把一貫的稱謂“準確度”改成“不確定度”，相信不確定度論的人，卻反對，豈不怪哉？
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       規矩灣先生，以前宣揚“姊妹論”，說不確定度理論與誤差理論是相輔相成的兩姊妹；現在又拋出“因果論”，說誤差是“因”，不確定度是“果”。“姊妹論”也好，“因果論”也罷，其實都是瞎白話，根本不符合實際。
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       奉勸初學者，要好好學學誤差理論，那是人類幾百年積累起來的、經過實踐檢驗的知識，干測量計量這一行，是不可或缺的。而不確定度理論，是不可知論（真值不可知，誤差不可求）的產物，是人為的編造。概念含糊、邏輯混亂。路線錯、方法錯，幾乎處處錯。如果你暫時還認識不到不確定度論的害處，請你多留意，多想一想。你會明白，老史講的是實情。而首先可以想一想，不確定度理論為什么沒有數學推導呢？因為它沒法推導。
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學習了，謝謝分享！

非常感謝給了這么好的評價！看來您懂了我的意思。

njlyx 發表于 2017-1-12 12:17
總體同意本樓的表述。

個別說法值得商榷---

這么說確實是的。不確定度更像正態分布里面的σ一樣，是個分布的特征量。按邏輯過程應該是先有事件/量（比如重復測試n次），然后此事件/量成XX分布（重復測試n次的測量結果的分布近似成正態分布），最后此分布的特征量及表達式（確定均值標準差，得出特征量）。直接說不確定度/MPEV成XX分布確實不妥

　　1)【 假定MPEV為別的分布，…】 的確說法不妥。MPEV的中文含義是“最大允許偏差絕對值”，它只是“一個值”，是規定的一個極限值，何來分布呢？因此正確說法應該是【 假定被測量的測得值誤差在MPEV內為別的分布，…】 ，是眾多“測得值”的誤差在MPEV限定的半寬區間內，以某種分布形式分散存在著。
　　2)【 假設標準不確定度為其他分布的，… 】的說法也欠妥。標準不確定度和擴展不確定度都只是一個區間的半寬度，盡管這個半寬度是估計的，一個寬度的一半也只是一個值，一個值也不存在什么分布。是產生這個標準不確定度分量的某個要素的計量特性（即誤差）以某種形式分布著，我們只能假設這些誤差以某種分布形式存在著，因此產生了或稱給測得值引入了一個標準不確定度分量。我們一定要注意，這個標準不確定度分量只是一個“半寬度”值，一個單獨存在的值無法稱為以什么形式“分布”。
　　因此我很贊成“可以說【xx不確定量為(服從)yyy分布】，不宜說【xx不確定度為(服從)yyy分布】”這個論斷。盡管被測量是一個，測量方法也不變，但不同時間、不同人，不同地點，不同次數的測得值卻不同，測量誤差也不同，測量誤差是個“不確定量”，將“服從yyy分布”。MPEV是確定的“一個”值，標準不確定度是估計出來的“一個”值，“一個”值的存在沒有“分布”之說，也就不存在“服從yyy分布”。

可以說"xx不確定量為(服從)yyy分布"，不宜說【xx不確定度為(服從)yyy分布】。

吳下阿蒙 發表于 2017-1-11 13:19
。B類評定，錯誤的視儀器誤差范圍為隨機誤差（其實系統誤差為主），又錯誤地當成均勻分布，于是將MPEV除 ...

總體同意本樓的表述。

個別說法值得商榷---

1)  【 假定MPEV為別的分布，…】 ？
      或宜為:   假定MPEV對應的"誤差"為別的分布，…。
        因為MPEV是針對某"誤差"量的一個"確定指標"值，不宜說它為什么分布。

2)  【 假設標準不確定度為其他分布的，… 】？
    或宜為:  假設標準不確定度所屬"量"為其他分布的，…。
    因為"不確定度"是其所屬"量"的一個"確定指標"值，也不宜說它為什么分布。

如果不考慮經濟性，當然是數值越大越保險，可是要一般的儀器要那么保險干嘛呢？款且建標后還有驗證工作，如果出現那4.56%是可以及時發現的。

史錦順 發表于 2017-1-11 11:46
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                                   取3σ是正道；取2σ是誤導
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　　置信概率、置信系數、置信區間的確是統計學中的重要術語，但測量不確定度評定中使用的術語是包含概率、包含因子、包含區間，史老師應注意“置信”與“包含”有著很大區別。因此，我的觀點歷來是贊同史老師在誤差分析理論中的觀點和看法，不贊同史老師用誤差理論使用的那套理論完全照搬，一字不改地應用到不確定度評定理論中。用誤差理論的道理批判不確定度評定理論，把U當做"最大(允許)誤差"用，把2σ、3σ中的置信系數2和3當作不確定度的包含因子理解，都屬于概念的混淆，必然導致對不確定度理論不恰當的批判。

"此兒戲"或是史先生"推測"吧？  是基于【"最大(允許)誤差" 才是"正統指標" ，管它什么"誤差分布"！ 】觀念，以為"大家"必定將U當做"最大(允許)誤差"用，所形成的"推測"？

史錦順 發表于 2017-1-11 11:46
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                                   取3σ是正道；取2σ是誤導
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。B類評定，錯誤的視儀器誤差范圍為隨機誤差（其實系統誤差為主），又錯誤地當成均勻分布，于是將MPEV除以√3為標準不確定。√3約為1.7 大致與2接近。標準不確定度合成為“合成不確定度uc”;uc乘以2得擴展不確定度U。取k為2，U與MPEV相差不多，勉強可以糊弄；如果k取3，那把合成不確定度乘以3得出擴展不確定度，對儀器的MPEV，先除以√3，再乘以3，就是無故把MPEV擴大到3/√3倍，即無故擴大到1.7倍，這是自我否定的。為避開這個邏輯陷阱，就取k為2了。而由此而造成什么后果，就不顧及了。真是胡來。

從樓主的文章中能明顯的看到，MPEV很多情況下不是均勻分布的，之所以做為均勻而除以√3，是因為在各常見分布中均勻分布√3是最小的(100%的置信區間），那么除過之后引入的不確定分量是最大的（您可以看看，假定MPEV為別的分布，這個MPEV引入的分量就比除√3要小），這應該算是保守估計。
而后面擴展不確定度取k=2還是3，假設是正態分布，那么取2還是3完全可以按自己需要調整，因為在不確定度表述時，即會給出擴展不確定度U，也會給出k值，當給出了k=2的值時，是很容易算出k=3時的不確定度的，這沒啥糾結的。不確定度說一般取k=2，但從沒要求必須取2啊，說白了，不確定度U=XXX (k=2）更像個分布圖的表達式。

而您提到的MPEV先除√3，又乘2出現問題，樓主文章中也有說明，這就是對分布估計造成的放大，MPEV先被做為均勻分布除√3（這√3可是均勻分布100%的置信區間），而后面乘2是將標準不確定度做為正態分布處理的，而得出正態分布的原因是大數定理，但分量很少的時候這個正態分布明顯是不成立的(這主要就是v的計算，但現在好像有意要弱化v的存在，可能是為了簡化計算，當然v的處理我還不是很了解=。=！），同樣為了保守估計以正態分布處理（假設標準不確定度為其他分布的，比如v=10的t分布，或者均勻分布等，可以算下95%置信區間時，正態分布的k=2是不是最大的）。把k=2或3，和均勻分布的k=√3完全是沒有可比性的（至少要比較同為95%或99.7%等時候的k值吧），如果像您說的那種問題，那錯的也太離譜了，為避開這個邏輯陷阱，就取k為2了。而由此而造成什么后果，就不顧及了。怎么可能會如此兒戲。。。

我的個天哪！

評不確定度、用不確定度的人都知道，k=2的意義是相當于P=95%

看來胡解了"包含因子"k的含義的不只是規矩灣一人，規矩灣不寂寞！

規矩灣錦苑 發表于 2017-1-10 16:27
　　例如取包含因子k=10或100，僅僅是個“例如”，我的意思是包含因子k沒有必要取值太大，太大了工程安全性 ...

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                                  取3σ是正道；取2σ是誤導
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                                                                                                    史錦順
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【規矩灣錦苑論述】
       對于測量工程而言，從工程的安全系數的角度考慮，安全系數取k=3就已經夠大，因此在施工標準（檢測規范）和顧客沒有規定k為多大時，國際上通行的做法是取k=2足夠了。說白了，不確定度評定最終目的就是確保測量工程的安全可靠，確保測得值的可信。
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【史評】
       統計學中講究置信系數。正態分布的置信區間為[-kσ, +kσ]。有代表性的置信系數如表一。
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                                                     表一
            置信系數k              區間半寬a               區間內概率α                區間外概率1-α
                   1                          σ                         68.26%                       31.74%
                   2                        2σ                         95.44%                         4.56%
                   3                        3σ                         99.73%                         0.27%
                   4                        4σ                         99.9936%                      0.0064%
                   5                        5σ                         99.999994%                   0.000006%
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       經典誤差理論，牽涉到統計問題時，就用統計學中的概念。落在區間外的概率，稱失信率或失誤率。從表一中可知，取2σ，失信率是4.56%；取3σ，失信率是0.27%. 二者之比例關系是17倍，或者反過來說，是6%.
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       用可靠性設計的語言說，置信率就是可靠率。用工程質量評價的語言說，置信率α就是成功率，1-α就是事故率，就是失敗率。取2σ，失敗率是4.56%，是不允許的。
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       現在測量計量界所講的“包含概率”，與統計學的置信率并沒有區別，“包含概率”就是置信率。GUM、VIM強調包含概率與置信概率不是一回事。這是騙人的花招，就是搪塞人們對不確定度理論的懷疑與指摘。這正如，擴展不確定度本來就是誤差絕對值的范圍（簡稱誤差范圍），卻硬說不一樣，就是要避開用公式的推導、用嚴格的數理分析來否定不確定度的理論與說教。
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       置信率取3σ，還是取2σ，對工程質量的影響是巨大的。3σ的成功率是99%（可能有一些t分布），而2σ的成功率是95%，二者的失誤率是5倍關系（前述17倍是對純正態分布而言的）。
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       據報道，我國某型號火箭發射的成功率已達97%. 火箭的研制，用到的測量儀器是很多的。儀器置信率該是多少？我認為該取4σ。不是很重要的地方可取3σ，有些關鍵的地方該取5σ。2σ的儀器能用嗎？不能用！風險太大了。
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       美國的著名的公司福祿克公司宣布說：“盡管規定取2σ，為對用戶負責，我們仍如既往，取99%（近于3σ）”。我認為這是必要的、聰明的、負責的作法。是正道。
       你說“國際上通行的做法是取k=2足夠了”，你知道多少國際情況？不知道，不該亂說。什么叫“足夠了”？不懂不要胡說。
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       不確定度論推行前，測量儀器取3σ，這是必要的，是正道。推行不確定度論后，GUM、VIM都規定取2σ，是錯誤的，是誤導。
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      “磨刀不誤砍柴工”、“工欲善其事，必先利其器”，這些古訓，值得我們深思。科學進步了，技術提高了，生產發展了，本來應將3σ盡可能提高些；GUM、VIM卻將3σ降至2σ，這是逆歷史潮流的倒退行為！
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       GUM為什么把k取為2，揭穿老底，不過是為了自圓其說。B類評定，錯誤的視儀器誤差范圍為隨機誤差（其實系統誤差為主），又錯誤地當成均勻分布，于是將MPEV除以√3為標準不確定。√3約為1.7 大致與2接近。標準不確定度合成為“合成不確定度uc”;uc乘以2得擴展不確定度U。取k為2，U與MPEV相差不多，勉強可以糊弄；如果k取3，那把合成不確定度乘以3得出擴展不確定度，對儀器的MPEV，先除以√3，再乘以3，就是無故把MPEV擴大到3/√3倍，即無故擴大到1.7倍，這是自我否定的。為避開這個邏輯陷阱，就取k為2了。而由此而造成什么后果，就不顧及了。真是胡來。
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因為胡解了"包含因子"的含義，才會如此………

　　例如取包含因子k=10或100，僅僅是個“例如”，我的意思是包含因子k沒有必要取值太大，太大了工程安全性雖然好，但投入過多的測量成本不值得。如果樓上認為例如取包含因子k=10或100是“信口開河”，還可以認為我說的是大于3的任何數，理解我說的意思就可以了。
　　對于測量工程而言，從工程的安全系數的角度考慮，安全系數取k=3就已經夠大，因此在施工標準（檢測規范）和顧客沒有規定k為多大時，國際上通行的做法是取k=2足夠了。說白了，不確定度評定最終目的就是確保測量工程的安全可靠，確保測得值的可信。

【 例如取包含因子k=10或100 】  <<<<  信口開河！

學習學習，感謝樓主

史錦順 發表于 2017-1-7 11:03
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       討論測量計量的定量計算，居然論起“中庸”來。      
       變換系數k=√3也好，包含因子k=2也 ...

　　事實上，誤差理論和不確定度理論都是舶來品。舶來品并不一定是壞品，現代科學有許多都是舶來品。我們應該洋為中用，古為今用。不確定度評定和誤差理論雖然是舶來品，但體現了洋為中用。中庸之道是老祖宗的哲學，應用于風險評估方面的事或物卻體現了古為今用。“古”和“洋”結合應用于現代計量科技，對不確定度評定理論加以理解和運用未必不好。
　　史老師的觀點是：“測量儀器的誤差范圍（誤差元絕對值的最大可能值，即MPEV）是以系統誤差為主的；在不知隨機誤差與系統誤差所占比例的情況下，根據“誤差量上限性的特點”，遵從“誤差處理的保險性原則”，要按不利的情況處理，要把誤差范圍當系統誤差處理，這保守些，但不出錯”，我說過史老師對誤差理論的觀點我從不反對，我都很贊成。
　　但這里的“保險性”和“按不利的情況處理”均是從“確保準確性”角度出發的。不確定度理論不是對誤差進行估計的理論，不是估計準確性，而是站在“可信性”角度的評估。已知系統誤差，正如史老師所說“事實上，系統誤差是恒值”，是“已知”的、“確定”的，是“可信”的，已經“確定”的東西不在“不確定”度評定范圍之列，是理所當然的。因此站在“誤差范圍”（其實應是誤差范圍的半寬度）內誤差是隨機的角度出發，對這些隨機發生的“誤差”（包括隨機誤差和未知系統誤差）可能給測量或測量結果引入多大的不可信性（即可疑度，或不確定度）進行估計，然后加以合成并乘以安全系數（包含因子）即可估計出該測量工程的安全性或稱可靠性或可信性。
　　因此，可信性、安全性的評估不同于準確性的計算，不同于誤差分析。不確定度的作用的確不同于誤差的作用，“誤差量的上限”是被測對象準確性所允許的極限，不是測得值可信性的極限，用被測對象準確性所允許的極限解釋測得值可信性的極限，屬于張冠李戴，好的工具用到了不該用它的地方，必然導致“違背誤差處理的保險原則”，必然導致錯誤。
　　“搞計量，講質量，判斷（被測對象的）合格性，必須嚴格。不允許搞‘中庸’！”，說得太對了，我舉雙手贊成。但如果把測量工作視為施工一個“工程”，評估“測量工程”的安全性和可靠性，就不得不古為今用，古人“中庸偏保守”的哲理和對策是既安全又經濟的。過于嚴格的安全性自然很好，例如取包含因子k=10或100，但卻必須投入不該過分投入的測量成本，是無價值的資源浪費行為，并不可取。

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       討論測量計量的定量計算，居然論起“中庸”來。      
       變換系數k=√3也好，包含因子k=2也好，都是舶來品，是不確定度理論中固有的。炮制不確定度論的那幾個美國人，竟然遵從中國古代的“中庸之道”，真乃笑談也！
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       老史的觀點是：測量儀器的誤差范圍（誤差元絕對值的最大可能值，即MPEV）是以系統誤差為主的；在不知隨機誤差與系統誤差所占比例的情況下，根據“誤差量上限性的特點”，遵從“誤差處理的保險性原則”，要按不利的情況處理，要把誤差范圍當系統誤差處理，這保守些，但不出錯；不確定度理論認為誤差范圍是隨機的，把誤差的作用估計小了，不符合誤差量的上限性特點，違背誤差處理的保險原則，是冒險行為，是錯誤的。
       誤差量估計大些，促進用較好的儀器，大不了多花20%的儀器費。保證工程質量，這錢花得值。
       誤差量估計小了，工程的量值超差，就可能引起事故。那造成的損失，可能是少花的儀器費的幾百倍，幾萬倍，甚至無窮大倍。孰重孰輕，要慎重！
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       搞計量，講質量，判斷合格性，必須嚴格。不允許搞“中庸”！
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      事實上，系統誤差是恒值的（否則就根本不能修正）。應用測量、計量的統計都是時域統計。在時域統計中，系統誤差是恒值。因此，B類評定的標準不確定度，即MPEV/√3得出的標準不確定度，是不成立的。本欄目另帖正在討論，請關注。

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solarup 發表于 2017-1-6 13:08
不確定往大了估是保守吧，你不確定度越小，越不保守。除以根6那個不確定度就更小了，而非更大了 ...

　　我說過，對于規避風險的事我國老祖宗的哲學是槍打出頭鳥，落后被狗咬，應該秉持“中庸偏保守”的對策應之。包含因子相當于測量工程的安全系數，6個包含因子最小為1最大為３，2和√3恰處“中庸”地帶，不確定度越大對測量工程否定力度也越大，否定力度越大工程就越安全，越小風險越大，越不安全。因此，在沒有規定包含因子應該取多大時，包含因子的取值就不必管它什么分布，在“中庸”的兩個值中，做分母時應取較小的√3，作分子時應取較大的2。√6大于2更大于√3，如119樓所說，除以根6那個不確定度更大了，而凡更小了，且在“中庸”之外，是應對風險不可取的舉措。這就是在不確定度分量評估時常常取k=√3，在評估擴展不確定度時一般取k=2的真實原因。

solarup 發表于 2017-1-6 16:14
首先我覺得誤差分布是均勻的啊，在某個誤差限內，哪個值都可能取到不是么？嗯，我覺得你說的也對，或者說 ...

放大了確實好啊，至少是方便了很多的。。。

就MPEV是否成均勻分布來說，我感覺是不太可能的，比如一個標準電阻假設為1歐，MPEV為1%，檢定合格，周期一年，然后我們拿他做為標準器使用時，說它的實際阻值在0.99~1.01之間等可能的，那就太扯了。。。而且樓主的文檔里也指出了呢：
1.1 輸入量分布估計
按級使用的測量儀器最大允許誤差導致的不確定度，很多人通常都是估計為均勻分布，其實不然，具
體估計為何種分布，需要對該類儀器的示值誤差做大量的統計工作才能得到。例如標準電能表的誤差分布
規律，通過大量檢定數據統計，認為其示值誤差接近正態分布[7~8]，如圖1（0.1 級表、400 只、7254 個數
據）和圖2（0.05 級表、200 只、5978 個數據）。

按級使用的測量儀器其最大允許誤差導致的不確定度，在沒有足夠的證據表明其接近何種分布時，從
保守的角度考慮估計為均勻分布是比較合理的。   （我對這句話的理解就是均勻分布k值小，除出來的值就較大，即更保守）

吳下阿蒙 發表于 2017-1-6 14:28
我說的是不確定度B類評定的時候，把標準器的MPEV轉化為不確定度分量u時除以的值，一般都把MPEV做為均勻分 ...

首先我覺得誤差分布是均勻的啊，在某個誤差限內，哪個值都可能取到不是么？嗯，我覺得你說的也對，或者說取值可能不同，隨機的部分可能是均勻的，但是系統的可能是正態的。
我覺得放大了好啊，放大了好比對上啊，否則比對總是提心吊膽的T_T

solarup 發表于 2017-1-6 13:08
不確定往大了估是保守吧，你不確定度越小，越不保守。除以根6那個不確定度就更小了，而非更大了 ...

我說的是不確定度B類評定的時候，把標準器的MPEV轉化為不確定度分量u時除以的值，一般都把MPEV做為均勻分布除以根號3，這個相比除以2或者根號6等值是大的。所以，我認為把MPEV做為均勻分布也算一種放大（個人感覺MPEV不太可能成均勻分布）。

而最后計算擴展不確定度時，是把標準不確定度做為正態分布，是乘2的，明顯比均勻分布這些乘根號3的要大，查表的也比t分布要大些，這我感覺也算是放大吧。

吳下阿蒙 發表于 2016-11-23 17:33
謝謝分享，從各個分布的95%的K值發現，正態分布K=2是最大的。所以，將標準不確定度直接看成正態分布X2是保 ...

不確定往大了估是保守吧，你不確定度越小，越不保守。除以根6那個不確定度就更小了，而非更大了

說實話我也討厭輸出分布估計，能干掉他就好了

285166790 發表于 2017-1-3 10:16
“不確定度”既可以是測量方法或測得值的特性，也可以用來表示儀器的自身計量特性，具有兩用性。儀器的所 ...

　　事物是一種客觀存在，是確定的，“不確定”是形容人的主觀思維、行動以及行為的結果。測量設備是物，是一種客觀存在，不確定度是人們主觀估計的結果，測量是人們的行為帶有主觀意愿，測量結果是人們行為的結果，因此“不確定度”只能用來描述測量過程、測量方法、測量結果，不能用來描述測量設備。但測量設備也有自己的特性，例如示值誤差、重復性、穩定性、分辨力等等，測量設備用于測量過程，其計量特性一定會給測量結果引入不確定性，測量設備給測量過程或測量結果引入的不確定度分量雖然簡稱“測量設備的不確定度”，其實仍然屬于測量過程或測量結果，而不屬于測量設備。
　　如果儀器不被測量，就無法得出所謂的“自身特性”，此話說得很好。這說明儀器的特性是確定的，客觀存在的，但人們要去認識它，就需要去測量，認識它和測量它是人們的主觀意愿和行為，是人們的主觀行為帶有不確定性，儀器的特性仍然在那里客觀存在著，因此測量該儀器的行為結果，儀器示值或示值誤差等就具有“不確定度”，這個不確定度仍然是測量過程或測量結果的，不是被測儀器的，被測儀器的計量特性也在那里客觀存在著，是確定的，不以人的意志為轉移。
　　“重復性”、“穩定性”是儀器的計量特性，不管人們測量還是不測量，都在那里客觀存在著，是確定的，是不同的測量方案，會得出不同的結果，所以為了統一大家的主觀行為產生的結果（測量結果），就必須制定并統一到計量檢定規程的方法上來，所以說檢定規程表面上看是規定被檢儀器的指標，本質上卻是規定人們行為的技術法規。
　　MPE是因為“最大”、“允許”、“誤差”三個單詞的縮寫詞組，與不確定度大不相同。MPEV因為有“允許”一詞，雖然就不是儀器的客觀存在，而是人們根據需要進行的設定，人們一旦設定，絕不允許任何人改變，也不允許任何人對其再搞什么評估，所有的同規格儀器就都必須滿足它，無一例外。不管任何人用任何方法對儀器檢測，人人都可以拍胸脯保證MPE必須是設計者或標準、規范、規程規定的那個值，不管儀器是誰制造的，是誰檢測的，儀器是好是壞，誰也不準改動MPE。
　　儀器是“物”，每一種事物都有自己的客觀存在的特性，這種特性不管人們承認不承認，不管人們對其認識的程度如何，都是確定地存在著，不以人的意志為轉移。是人想了解每一個儀器的特性好壞，便采用了一個叫“測量”的行為去了解它。遺憾的是每個人的行為是不確定的，產生了不確定的測量結果，是人們認識水平、行為能力的不同產生了“不確定度”。因此，這個“不確定度”不屬于儀器，而屬于測量方法或測量結果。被人們并不充分認識卻滿足實際需要程度的特性才
　　屬于儀器。我們惡補計量基礎知識時，一定要嚴格區分不確定度、誤差、誤差范圍（半寬）、最大允許誤差等基本概念的異同，哪個是儀器的特性、哪個是方法或結果的特性、哪個是人們的主觀估計、哪個是人們的設定、哪個是人類行為的客觀結果，哪些是確定的，哪些是不確定的，哪些受人的主觀意志影響，哪些不以人的意志為轉移。