誰是“測量結果（測得值、校準結果）”、“測量誤差”...

規矩灣錦苑 發表于 2015-12-10 21:00
　　JJG130規定的溫度計示值誤差檢定方法的確是要求被檢精密溫度計讀數4次取平均值，被檢普通溫度計讀數2 ...

我想請教規版的是：1.如果測量模型是y＝t－(ts+△ts)，檢定方法是對標準溫度計和被檢溫度計同時多次讀數進行比較，那么評定時是否對兩者都要進行重復性和分辨力的評定？因為兩者都出現在了測量型里，而且都以讀數形式對結果產生了影響。
2.您說“進行A類評定完全是因為輸入量t的信息不足，并不是什么檢定都一定要有A類評定。更不是計量標準和被檢對象都要A類評定?！北纠锩孢M行多次讀數后，信息量應該是充足的，如果不足，也可另外增加測量次數以評定重復性，那么為何要直接在第一項里評定了標準溫度計分辨力帶來的不確定度，而直接忽略了重復性呢？

三則說題目本身是陷阱，是故意“挖坑”，意思是無端陷害不確定度理論。

我倒覺得大坑不在這里，感覺njlyx先生的坑本來在想要別人來證明測量不確定度不該包含被測量的因素，結果偏偏評出來的都是被測量的，njlyx先也說稱“不確定度”就好，不是稱量值不確定度更好，雖然這里依然可能還有個小坑，這個稱“不確定度”就好，未必是稱測量結果不確定度就好，這是不必計較的

況且，njlyx先生都說了

當然，要完全“區分”開來并非一件輕而易舉的事情，中間總會有模糊區間，但只有先樹立適當“區分”的意識，才好進一步劃分“責任區間”。

譬如身高測量：“測量者”要負責的是對每一個被測個體、在被測姿態下、按要求的測量點，將“身高”的“樣本”測準——給出相應的“測量不確定度”；被測個體身高的可能“伸縮”、被測姿態對身高的影響、測量點變異對身高的影響、...之類，需要對人體生物結構比較了解的醫生等專業人士才能“評估”明白；而個體之間的身高分散性，則是根據應用需要、由“應用數學家”予以“完美”解決。 不是說這些事情不能一個人全做了，世上也有不少“全才”能將這全盤的“評估”做的“很好”，但若要求每個“測量者”都如此是不太人道的。

是因為要求每個“測量者”都如此是不太人道的，主要原因不是因為就該分開，先生曲解別人的意思了

其實njlyx先生不用那么心疼測量者，測量者本就應該明白測量的物理過程，否則他的測量就是瞎掰

將“被測量”自身的“分散性”攏在“測量不確定度”名下，可能是當前“不確定度”的“主流”倡導？  給出那個“題目”也是想看看“測量不確定度”名下到底會如何包容“被測量”自身的“分散性”？——看到一些“明白人”的處理似是：包含一部分、無視一部分，得到合理的結果。這其實就是本人以為正常的“處理”，“不確定度”究竟應該包含哪些因素，與它所指“量值對象”的“真值范疇”（或就是“定義”）【被測時、空點上那些具體“被測樣本”的“真值”？  被測時、空點集上所有“被測樣本”的“真值”？被測時、空點集向外延伸一個極小范圍的“真值”？ 被測時、空點集向外延伸一個小范圍的“真值”？ 、....】是密切相關的。糾結的問題是：作為一個“測量者”，他的主要“職責”是應該在哪個“范疇”？

術業總是有專攻的。

　　史老師145樓舉了兩個溫度測量的案例，我對例２的不確定度評定簡述如下：
　　已知條件是：測量工業容器內部某處的實際溫度，標稱溫度示值調控到400℃（說明：容器溫度控制限沒有給出，暫假設為±5℃）；修正后的測量結果為400.7℃；使用的測量系統由兩個測量設備組成：在400℃時修正值為0.5℃的K型熱電偶，其檢定不確定度為2.0℃（置信水準為99%，經查k99=2.56）及分辨力0.1℃，準確度為±0.6℃數字式溫度計。
　　這是個典型的參數測量案例，僅僅是給某個未知量（容器400℃溫度）賦值，而不是給未知量的誤差賦值，測量模型是：y＝ts＋△ts。
　　輸入量ts引入的不確定度分量由測量系統的計量特性引入。其中熱電偶引入的標準不確定度分量為(400×0.75%)/2.56＝1.17℃（說明：2.56是檢定方法不確定度的包含因子，0.75%是K型熱電偶允差）；數字溫度計引入的標準不確定度分量0.6/√3＝0.35℃（說明：按均勻分布取k＝√3）；兩者合成為u(ts)＝1.22℃。
　　輸入量△ts引入的標準不確定度為u(△ts)＝2/2.56＝0.78℃（說明：2.56是檢定方法不確定度的包含因子）。
　　合成標準不確定度有u(ts)與u(△ts)合成為：uc＝1.45℃。
　　取包含因子k＝2，則擴展不確定度：U＝2.9℃。
　　評定結論：這種測量活動沒有不可掌握的“有用信息”，因此用不著重復性實驗做A類評定。擴展不確定度與控制限10℃之比：2.9℃/10℃＜1/3，通過測量不確定度評定可判定本測量方法用于該工業容器內部某處溫度400℃±5℃的控制滿足工藝監控的要求。容器當前的溫度為儀表顯示400℃，監控實際溫度的測量結果為400.7℃，U＝2.9℃，k＝2。

規矩灣錦苑 發表于 2015-12-11 10:37
　　史老師145樓舉了兩個溫度測量的案例，我對例２的不確定度評定簡述如下：
　　已知條件是：測量工業容器 ...

施昌彥先生已評過了，您還評個啥

您評得不能再爛了

熱電偶用允差就不能再用校準不確定度，用了校準不確定度就不需再用MPEV值，這個道理怎么就不明白呢，既然給了校準不確定度，還用什么允差啊

您建立的模型是干啥用的呢，您的結果怎么總是不能支持您的“理論”

njlyx 發表于 2015-12-11 10:25
將“被測量”自身的“分散性”攏在“測量不確定度”名下，可能是當前“不確定度”的“主流”倡導？  給出那 ...

對的，術業有專攻的，問題是這些基本知識和基本技能本就是測量者應該專攻范圍內的

csln 發表于 2015-12-11 11:58
對的，術業有專攻的，問題是這些基本知識和基本技能本就是測量者應該專攻范圍內的
...

對“測量的物理過程”確實必須了解清楚，對“被測對象”的主要特性也應該心里有數，否則也只能是“瞎掰”的“測量”。本人強調的是，對“被測對象”在被測時、空點以外的“可能變異”【“被測對象”的應用者對此通常是關注的！】，不是“測量者”份內應該“評估”的！

tigerliu 發表于 2015-12-11 09:31
我想請教規版的是：1.如果測量模型是y＝t－(ts+△ts)，檢定方法是對標準溫度計和被檢溫度計同時多次讀數 ...

　　1.如果測量模型是y＝t－(ts+△ts)，檢定方法是對標準溫度計和被檢溫度計同時多次讀數進行比較，檢定規程會規定到底讀幾次，規定取平均值還是取最大值或最小值。如果規定讀4次取平均值，那么輸入量t和ts引入的不確定度分量應該在常規評定基礎上除以根號4。如果規定讀4次取最大值或最小值，那么檢定結果仍然是單次測量的測得值，評定按常規。兩種情況的輸入量信息不足的只有輸入量t，因此只需要對被檢溫度計讀數進行重復性和分辨力的評定。
　　2.我說“進行A類評定完全是因為輸入量t的信息不足，并不是什么檢定都一定要有A類評定。更不是計量標準和被檢對象都要A類評定。”本例里面進行多次讀數后，信息量應該是充足的，但不確定度的評定是憑“有用信息”估計，并不要求實施測量后評定，未實施測量前就應該對測量方案進行評估，實施測量前被檢溫度計的信息不可能得知，因此t引入的不確定度分量必須進行A類評定。信息量本來充足，又進行了A類評定，為了避免違背既不遺漏也不重復的原則，就只能兩者之中取大舍小了，在第一項里評定了標準溫度計分辨力帶來的不確定度，而直接忽略了重復性的原因就是分辨力引入的分量（子項）大于重復性引入的分量（子項），兩個子項取大舍小。

njlyx 發表于 2015-12-11 13:08
對“測量的物理過程”確實必須了解清楚，對“被測對象”的主要特性也應該心里有數，否則也只能是“瞎掰” ...

被測對象測量時、空點以外的本就不在不確定度考慮范圍內的

csln 發表于 2015-12-11 11:35
施昌彥先生已評過了，您還評個啥

您評得不能再爛了

　　施昌彥老師評定過，并不是禁止別人再次評定的理由，不管誰做過的工作也允許其他人重新做，哪怕是標準規范已經有了評定結果，也允許大家按評定規則重新評定，評定得正確與否，爛與不爛我并不計較，每個人都可以講述自己的看法。
　　另外，請老師您看清楚，我評定熱電偶引入的標準不確定度分量時用了允差，用了其檢定不確定度了嗎？評定修正值引入的標準不確定度分量時用了修正值檢定的不確定度，有沒有說修正值的允差？
　　我建立的模型是干啥用，我也說的再清楚不過，目的是確定不確定度評定的對象是什么，評定時應該從哪里入手，入手之處就是輸入量，有幾個輸入量就必須評定幾個不確定度分量，不能多也不能少。我的評定結果非常強烈地支持了不確定度評定的“理論”。

規矩灣錦苑 發表于 2015-12-11 14:05
　　1.如果測量模型是y＝t－(ts+△ts)，檢定方法是對標準溫度計和被檢溫度計同時多次讀數進行比較，檢定 ...

規版，“兩種情況的輸入量信息不足的只有輸入量t，因此只需要對被檢溫度計讀數進行重復性和分辨力的評定?！蔽也惶芾斫?，同樣是多次讀數，為何說標準溫度計讀數ts的信息就是充足的呢？什么樣才叫信息充足，您能說具體點的嗎？比如知道允差、修正值、分辨力就是充足？這里標準溫度計就是知道了修正值，但是這是屬于模型中△ts的，ts就應該是讀數的分量了

tigerliu 發表于 2015-12-11 18:00
規版，“兩種情況的輸入量信息不足的只有輸入量t，因此只需要對被檢溫度計讀數進行重復性和分辨力的評定 ...

　　你所說的多次讀數不是重復試驗次數，是規程規范規定的讀數次數，這個次數的讀數如果按平均值作為測得值，不確定度的評估只是單次讀數誤差引入的不確定度除以次數的平方根，所有這些都是可掌握的信息，并非未知信息，因此不必進行A類評定，用“有用信息”進行B類評定足夠了。
　　A類評定主要就是針對那些信息不足，無法使用B類評定的輸入量進行的。與被測對象相關的輸入量往往因為尚未檢測前，其信息無法知曉，像“被檢對象的讀數”這樣的輸入量不得不進行A類評定。但也并不絕對，有時我們非常清楚分辨力對讀數的影響遠遠大于重復性對讀數的影響，例如分度值0.02mm的游標卡尺，分辨力（即估讀）充其量可達0.01mm，而重復性卻小得幾乎為0，此時就沒必要花錢、花時間、花精力搞什么A類評定，直接用“估讀誤差”估計被檢卡尺讀數引入的不確定度就足夠了。
　　測量模型y＝t－(ts+△ts)，修正值的測量不確定度屬于模型中的△ts，ts是標準溫度計的讀數，因此要知道標準溫度計的允差和分辨力，只不過分辨力已經也包容在允差中，因此考慮了允差引入的不確定度，就不能再考慮標準溫度計分辨力引入的不確定度了。輸入量t是被檢溫度計讀數，信息不足，因此迫不得已，不得不花錢、花精力、花時間進行一個A類評定。測量模型中如果沒有輸入量t，進行A類評定就完全是個畫蛇添足的行為，這種不確定度評定報告交上來也就只能判為不合格評定報告返回重做了。

史錦順 發表于 2015-12-11 08:19
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       njlyx提出一個測量學生身高的例子，我按不確定度的評定辦法，評定一番，給出的結果顯然違背常識 ...

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（一）GUM溫度測量評定實例
       我們舉個例子，說明：一律除以根號N ，嚴重低估被測量的變化。
       GUM在給出不確定度的數量定義時，說的十分明白，西格瑪除以根號N叫A類不確定度（見葉書42頁）。本來，變量本身的分散性是西格瑪，被根號N除的結果就不是分散性了，而是一個縮小了根號N倍的值，此值太小了，用來表達被測量的變化性能，是極大的歪曲。
       GUM有個測量溫度的例子（見葉書47頁，GUM2008版仍是同樣的數）。測得值如下（單位攝氏度）：
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               96.90/98.18/98.25/98.61/99.03/99.49/99.56/
                99.74/99.89/100.07/100.33/100.42/100.68/100.95/
                101.11/101.20/101.57/101.84/102.36/102.72
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95           96              97              98             99             100            101            102             103           104            105
1234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123
          {                    o                    oo     o      o    [oo o o  o   oo  o   o]oo    o    o       o    o                                }
                                     [------------------------------------------------------------------------------------------]

          {--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------}
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        GUM就上列數據給出結果：σ=1.49℃；除以根號20，得標準不確定度u=0.33℃
        溫度測得值的平均值是100.14℃，變化范圍是96.90℃到102.72℃。下半寬為3.24℃；上半寬是2.58℃。 如此大的變化是溫度計問題嗎？顯然不像，最普通的水銀溫度計，誤差也在0.2℃以下。從其0.01℃的分辨力來看，大概是優于普通溫度計的電子溫度計。數據的變化，應該是被測量的變化。溫度變化范圍是5.82℃，這是實實在在的溫度變化區間。
       這個問題，顯眼是變量測量，是統計測量問題。用統計理論處理此問題，求到σ，就是溫度分散特性；Δ= 3σ= 4.5℃是極限偏差。由此給出指標±Δ，即±4.5℃；實測數據20個，都在所給區間內，符合邏輯。
       請看GUM的處理。σ除以根號20，得不確定度u=0.33℃，此為標準不確定度；按GUM常例，k取2，于是得擴展不確定度U=0.66℃. 即數據包含區間的半寬是0.66℃. 區間高端是100.80℃；區間低端是99.48℃。對照實際數據，高端排除7個數，低端排除5個數。
       一共才20個數據，不確定度論算出的區間，竟只包含8個數據，而排除12個數據。什么置信區間？什么包含區間？置信不可信，包含區間不包含。不確定度真不是東西！難怪計量院的一位副院長說它是“瞎扯淡”，馬鳳鳴說它是“吃飽撐的”，而一位網友說它是“洋垃圾”。
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（二）史評
        可以畫出三個區間：
             A區間   半寬2σ(平)，就是紅色區間[99.48,100.80]；
             B區間   半寬2σ，就是紫色區間[97.16，103.12] ;
             C區間   半寬3σ，就是綠色區間[95.67，104.61].
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       A區間是不確定度理論給出的區間（紅色），顯然太小了，只包含8個數據，卻漏掉12個數據；
       B區間是包含概率95%的區間，漏掉一個數據；
       C區間是包含概率99%的區間，包含全部數據而有余。
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       A區間是不確定度理論的區間，是不合理的。不確定度評定給出區間的算法是錯誤的。
       B區間是按單值的分散性，而取2σ 的區間，包含概率95%，略顯小些，尚可；
       C區間是按單值的分散性，而取3σ的區間，包含概率99%，可靠、保險。1993年以前的科技生產水平，都可達到；降低包含概率（置信概率）是不對的，是開歷史的倒車。
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規矩灣錦苑 發表于 2015-12-11 14:23
　　施昌彥老師評定過，并不是禁止別人再次評定的理由，不管誰做過的工作也允許其他人重新做，哪怕是標準 ...

我的評定結果非常強烈地支持了不確定度評定的“理論”。

您內心真的非常強大喲，您見過有誰評定不確定度時把   等  和  級  合成到一塊評的

csln 發表于 2015-12-11 08:50
GUM就上列數據給出結果：σ=1.49℃；除以根號20，得標準不確定度u=0.33℃
       溫度測得值的平均值是100. ...

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       我寫道：
       溫度測得值的平均值是100.14℃，變化范圍是96.90℃到102.72℃。下半寬為3.24℃；上半寬是2.58℃。 如此大的變化是溫度計問題嗎？顯然不像，最普通的水銀溫度計，誤差也在0.2℃以下。從其0.01℃的分辨力來看，大概是優于普通溫度計的電子溫度計。數據的變化，應該是被測量的變化。溫度變化范圍是5.82℃，這是實實在在的溫度變化區間。
       這個問題，顯眼是變量測量，是統計測量問題。用統計理論處理此問題，求到σ，就是溫度分散特性；Δ= 3σ= 4.5℃是極限偏差。由此給出指標±Δ，即±4.5℃；實測數據20個，都在所給區間內，符合邏輯。
-
       這個寫法沒錯。因為GUM的評定沒有說明被測量不變，也沒說儀器有極大的隨機誤差；別人質疑他，當然可以舉出可能是被測量的變化。
       其實這個問題的本質不是用什么儀器測量的問題，是分散性該用單值的σ(單)還是平均值的σ(平)的問題。不僅對被測量的分散性不能正樣表達，就是對測量儀器的隨機誤差也不能這樣表達。表征分散性，都得用單值的σ。
       不確定度的A類評定，定義就是σ除以根號N,根本就沒有“單值σ表征分散性”的概念。
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       咱們另外假設一種特定情況：如你所說，溫度計很差；我再加一條：被測量是個常值，例如是沸騰的水的溫度（100℃），測得值的數據的分散性完全由測量儀器引起。這種情況又該怎么表達呢？
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       首先我們分析一下可能的情況。要根據實際的可能，測量計量不是游戲，而是客觀實際的需要。  
       第一種情況  用玻璃水銀溫度計測量新制溫箱的溫度。數據如GUM例子，變化量上下范圍達5.8℃，而溫度計的誤差范圍0.5℃，可以忽略。溫度變化由被測量溫箱溫度引起，這是典型的統計測量。表征量值的分散性只能用單值的σ。      

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       第二種情況 新造一臺電子溫度計，去測量已知溫度標準。該標準就是沸騰的水的溫度。測量數據如GUM例子。水的沸點是100℃，其實際值與氣壓有關，設變化不超過0.5℃，可以忽略。這就是我們所設的特定情況。而測量的目的是什么呢？就是考察新溫度計的性能，它的系統偏差多大，分散性多大。系統誤差等于測得值的平均值減標準值100℃，結果為：100.14℃-100.00℃=0.14℃。而分散性呢？就是該新造溫度計的隨機誤差呢？史答：應該是3σ=4.5℃；或者說2σ= 3.0℃。而σ(平)的期望值是零，不能表達分散性。
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       第三種情況，是測量以確定量值。就是用平均值來代表被測量的量值。問：確定平均值的隨機誤差有多大？答：確定平均值時的隨機誤差是3σ(平)。
       在計量中，檢定要確定被檢儀器的誤差。誤差等于系統誤差加隨機誤差，
                |Δ|max = X-B
                           = X(平)+3σ(平)+3σ - B
                           =系統誤差+3σ(平)+3σ
       其中  3σ(平)+3σ=隨機誤差。
       在校準中，修正系數的確定誤差范圍是3σ(平)加標準的誤差范圍。但測量儀器在修正后的誤差范圍是“3σ(平)加標準的誤差范圍”（該項已變成系統誤差）再加上3σ.
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       由上可知，除以根號N的σ(平)，應用場合是很有限的；而大量的應用中，統計測量中、計量中，都必須用σ?？梢姴淮_定度評定的A類評定，規定除以根號N，是原則性的錯誤。
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      測量中，特別是精密測量中，必須有重復測量，取平均值。取平均值，減小測量儀器的隨機誤差，也可以減小被測量的隨機變化對平均值確定的影響。但，表達被測量值的分散性、表達測量儀器的分散性（隨機誤差），都必須用σ(單)，而不能用σ(平)。因為σ(平)的期望值是零，不能表達分散性。如果用 σ(平)，則嚴重縮小了被測量的分散性，或嚴重的縮小了測量儀器的隨機誤差。
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csln 發表于 2015-12-12 08:41
我的評定結果非常強烈地支持了不確定度評定的“理論”。

您內心真的非常強大喲，您見過有誰評定不確定度 ...

　　“等”和“級”是測量設備（包括計量標準）準確度高低排序的劃分“標識”，僅此而已。它們最終都應依據標準、規程、規范落實到“最大允許誤差”這個“計量要求”上。不確定度分量的來源之“因”是輸入量的“誤差”，有輸入量的誤差就有不確定度分量，沒有輸入量的誤差，不確定度分量也不能從天而降。標準、規程、規范對測量設備的允差是對其允許的最大誤差，這正是輸出量不確定度產生的“因”。因此評定不確定度時，把各個輸入量的“等”和“級”看成不過是個“允許誤差”的標識而已，看成一回事，用查到的“最大允差”評估不確定度分量，再“合成到一塊評”，這是再正常不過的不確定度評定方法了。人人皆是如此，何有“內心真的非常強大”之說呢？我只是平常人中的一個，實在不敢當“內心真的非常強大”之贊譽。

史錦順 發表于 2015-12-12 11:43
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       我寫道：
       溫度測得值的平均值是100.14℃，變化范圍是96.90℃到102.72℃。下半寬為3.24℃ ...

不存在所謂“基礎測量”和“統計測量”的劃分，就計量檢定/校準來說，任何一個項目都可能會是“統計測量”或“基礎測量”，所以您說的“計量是統計測量”不成立，比如您說頻率計量是典型統計測量，5120A測量短穩時比對不確定度優于3×10^-15/1s，用什么參考源來校準5120A能保證是“統計測量”呢，全世界最好的秒穩參考源不過是10^-13量級

單次測量標準差反應單次測量列的分散性，平均值標準差反應平均值列的分散性，是不能混淆的，比如在重復性測量條件下測量得到100個數，用滑動平均的辦法得到91個每10個數1組的平均值列，σ（平，10）是反應這91個平均值的分散性，若每10個1組劃分，σ（平，10）就反應10個平均值的分散性

看討論學習了。

規矩灣錦苑 發表于 2015-12-11 21:20
　　你所說的多次讀數不是重復試驗次數，是規程規范規定的讀數次數，這個次數的讀數如果按平均值作為測得 ...

那您的意思是1059的舉例中，直接評定標準溫度計的分辨力不確定度而未評定重復性是因為“非常清楚分辨力對讀數的影響遠遠大于重復性對讀數的影響”？而考慮了標準溫度計的修正值（代表了允差）又考慮了其分辨力是不應該的了？

tigerliu 發表于 2015-12-12 16:38
那您的意思是1059的舉例中，直接評定標準溫度計的分辨力不確定度而未評定重復性是因為“非常清楚分辨力對 ...

　　JJF1059.1的這個案例測量模型應該是y＝t－(ts+△ts)，只不過寫成了y＝ts+△ts，但卻按照y＝t－(ts+△ts)進行的不確定度評定。
　　其中ts是標準溫度計的讀數，因此評定ts引入的不確定度分量涉及到標準溫度計的最大允差、分辨力誤差和讀數的重復性誤差。但其分辨力誤差和讀數的重復性誤差明顯包含在最大示值允差之中，可以不分析，如果要分析那就在三者之中取大舍小。
　　測量模型中的△ts是標準溫度計的修正值。證書不會給修正值誤差，只會給出其不確定度，因此要用證書給的修正值的不確定度分析其給輸出量y引入的不確定度分量。
　　案例中做了一個重復性實驗，進行了A類評定，這個不確定度分量的評定結果就是輸入量t引入的。t是被檢溫度計的讀數，被檢溫度計讀數誤差涉及其最大允差、分辨力誤差和讀數的重復性誤差。但最大誤差是輸出量y，不能作為引入不確定度分量的因素。剩下被檢溫度計的分辨力誤差和讀數的重復性誤差，誰引入的不確定度大？需要估計一下。
　　若是游標卡尺，很容易確定分辨力（分度值的一半）引入的分量大，可不做A類評定。溫度計的分辨力（估讀誤差）將是分度值的1/10，一般重復性誤差會比分辨力誤差大。所以儀器儀表示值誤差檢定時，輸入量存在被檢對象的讀數，就都應進行一個A類評定。因為未檢前無法知道其重復性誤差的信息，信息不足，花錢、花精力、花時間進行A類評定是不得已而為之的選擇。測量模型中如果沒有輸入量t，其它輸入量信息都很充裕，再進行A類評定是不是個畫蛇添足的行為呢？

規矩灣錦苑 發表于 2015-12-13 14:29
　　JJF1059.1的這個案例測量模型應該是y＝t－(ts+△ts)，只不過寫成了y＝ts+△ts，但卻按照y＝t－(ts+△ ...

規版，我明白您說的“測量模型中如果沒有輸入量t”不必要進行A類評定的意思，但我想問是關于標準溫度計的，“ts是標準溫度計的讀數，因此評定ts引入的不確定度分量涉及到標準溫度計的最大允差、分辨力誤差和讀數的重復性誤差。但其分辨力誤差和讀數的重復性誤差明顯包含在最大示值允差之中，可以不分析，如果要分析那就在三者之中取大舍小”，而案例中沒有分析標準溫度計的重復性，直接分析了其分辨力和修正值，這是為何？而且按照您說的“分辨力誤差和讀數的重復性誤差明顯包含在最大示值允差之中”，為何分析了分辨力和修正值之后沒有進行比較取大舍小呢？

tigerliu 發表于 2015-12-13 17:06
規版，我明白您說的“測量模型中如果沒有輸入量t”不必要進行A類評定的意思，但我想問是關于標準溫度計的 ...

　　JJF1059.1的案例中沒有分析標準溫度計的重復性，直接分析了其分辨力和修正值，這是為何？為何分析了分辨力和修正值之后沒有進行比較取大舍小呢？
　　修正值是輸入量△ts，模型中有這個輸入量，和ts是兩個不同的輸入量，就必須分別對△ts和ts引入的不確定度分量進行分析，所以△ts和ts引入的不確定度分量不能取大舍小，這個應該沒有異議吧？
　　再來說案例中第1項對輸入量ts引入的不確定度分量評估。影響ts的有標準溫度計和恒溫槽的特性，這是對的。恒溫槽的特性引入的不確定度子項，這個大家沒有異議吧？問題出在標準溫度計的特性引入的分量分析時。首先要查“二等標準溫度計”檢定規程（說明：案例沒有使用新的標準溫度計檢定規程，新規程取消了等別劃分，取消了示值允差）給出的“有用信息”。用分度值0.05℃的1/10計算得到分辨力0.005℃（說明：案例不應該再取其1/2的0.0025℃），我們查得：示值最大允差±0.20℃，示值穩定度0.02℃，連同重復性，輸入量ts共涉及了四項。
　　案例沒分析標準溫度計的重復性引入的分量是正確的，因為它很小。剩下三項計量要求中，示值允差0.20℃最大，應該用示值允差來評估輸入量ts引入的不確定度分量，忽略穩定度、分辨力的影響。如果按新規程JJG161-2010，取消了標準溫度計示值誤差允差要求，規定示值穩定性0.02℃，大于分辨力0.005℃，也該用穩定性評估ts引入的不確定度分量，而不應使用分辨力評估。所以我認為JJF1059.1的案例分析了標準溫度計分辨力引入的分量，而忽略了示值允差引入的分量（舊規程），或忽略了示值穩定性引入的分量（新規程），是取小舍大，這個評定結果用于指導和確認測量工程（工作溫度計檢定）的有效性，存在較大風險，對測量工程安全性是不利的。

csln 發表于 2015-12-12 15:23
不存在所謂“基礎測量”和“統計測量”的劃分，就計量檢定/校準來說，任何一個項目都可能會是“統計測量 ...

　　很贊成你167樓的觀點。被測對象是穩定的還是變化的，這都是相對的，因此所謂“基礎測量”和“統計測量”也是相對的，關鍵是看時空是相對凝固的還是無限的，用老百姓的話來說就是測量的環境條件是相對固定的，還是相對變化的。把測量環境條件限制在足夠苛刻的情況下，任何被測對象都會變成“基礎測量”的對象，環境條件不加任何限制，所有的被測對象都是“統計測量”的對象。平均值對測量環境條件的限制要求相對于單次測量結果對環境條件的限制要求要寬松些，因此平均值的分散性一定會比單次測量結果的分散性小。

規矩灣錦苑 發表于 2015-12-13 21:06
　　JJF1059.1的案例中沒有分析標準溫度計的重復性，直接分析了其分辨力和修正值，這是為何？為何分析了 ...

規版，前面說的我明白了，后面您說“剩下三項計量要求中，示值允差0.20℃最大，應該用示值允差來評估輸入量ts引入的不確定度分量，忽略穩定度、分辨力的影響”，而后面又考慮了標準溫度計的修正值，那么同時考慮允差與修正值是否存在重復呢？
還有，在1059的案例中考慮分辨力時說，其分度值為0.05℃，讀數為其1/10，設均勻分布，為何以其半寬為0.025℃再除以根號3來計算，模擬式儀器估讀的不確定度不應該是以0.05/10=.0.005℃為半寬來計算嗎？

tigerliu 發表于 2015-12-14 10:02
規版，前面說的我明白了，后面您說“剩下三項計量要求中，示值允差0.20℃最大，應該用示值允差來評估輸入 ...

　　1.同時考慮允差與修正值并不存在重復。為什么呢？
　　因為舊、新檢定規程的測量模型分別為y＝t－(ts+△ts)和y＝ts+△ts，都同時包括ts和△ts這兩個輸入量。ts是你所用的標準溫度計的顯示值，標準溫度計的顯示值是由其自身計量特性所決定的；△ts是修正值，而修正值是上級檢定機構給出的，修正值的不確定度是上級檢定機構檢定方法的測量不確定度。因此ts和△ts這兩個輸入量并不是同一個輸入量，它們給輸出量引入的不確定度分量也不是同一個分量。
　　2.在1059的案例中考慮分辨力時說，其分度值為0.05℃，讀數為其1/10，設均勻分布，為何以其半寬為0.025℃再除以根號3來計算，模擬式儀器估讀的不確定度不應該是以0.05/10=.0.005℃為半寬來計算嗎？
　　你說的很對，這是JJF1059.1的一個錯誤。模擬式儀器的分辨力極限（模擬式儀器的估讀誤差）是“讀數裝置分度值”的1/10，數字式儀器的分辨力是其“顯示裝置分辨力”的1/2。這里既使用1/10又使用1/2，顯然是錯誤的。至于認為是均勻分布，是因為在任何部位估讀錯誤都會發生，且發生概率都一樣，這就是均勻分布的特性，其圖形是一條與橫坐標平行的直線段，起點和終點作投影形成了長方形，因此又叫矩形分布。矩形分布時包含因子取k＝√3。