一道雷人的誤差理論題目

yeses 發表于 2016-6-26 23:11
這個可以討論。但這不是問題的焦點。

焦點是：你分開兩部分，用了不同的“合成”方法！

yeses 發表于 2016-6-26 23:09
在您給出的案例中，總誤差=分度誤差+量化誤差，總標準差等于二項誤差的標準差的均方合成，二個分項完全對 ...

臺秤（及其他測量器具）的“誤差”遠不止“分度”與“量化”兩項，其實用的“MPE”等指標必須要覆蓋一個實用的時空范圍，結構蠕變、溫濕度影響、支撐狀態的正常變異、……，都會貢獻分量，而每個“誤差分量”的“自相關函數”會五花八門，不會那么“乖巧”的要么“自相關系（函）數”接近1，要么接近0！事實上，沒有一個實際的“誤差分量”的“自相關系（函）數”會恒等于1，也沒有一個實際“誤差分量”的“自相關系（函）數”會恒等0！所謂的“系統誤差”與“隨機誤差”，是實際“誤差”的兩種極致情形，實際“誤差”通過近似選邊處理，便于實用中簡化處理“相關性”問題。

真是不走心，明明要證明系統誤差、隨機誤差沒有本質不同，卻偏偏用了兩種本質不同合成方法，自己證明自己錯誤，唉

njlyx 發表于 2016-6-26 23:15
焦點是：你分開兩部分，用了不同的“合成”方法！

一個是相關的，一個是不相關的。相關項在使用方差傳播律時交叉項不為0，故而出現直接加減。這跟系統誤差概念沒有任何關系。如果非要扯系統誤差概念，那就連方差都沒有了，更沒有相關的說法。

相關不相關是指方差，只有方差合成才討論相關不相關；誤差合成就只是個代數合成，不存在這種討論的需要。

誤差是客觀的偏差，因為不知道其值才討論方差；方差是主觀的，是對誤差的概率的討論。方差和協方差都依賴于樣本序列的統計，這種統計資料（經驗）是我們討論方差合成的前提。

njlyx 發表于 2016-6-26 23:41
臺秤（及其他測量器具）的“誤差”遠不止“分度”與“量化”兩項，其實用的“MPE”等指標必須要覆蓋一個 ...

誤差當然可以進一步分解討論。如果按分度誤差涵蓋量化誤差的說法，那么您的案例就絕對不能按完全相關處理，因為量化誤差是絕對不相關的。

njlyx 發表于 2016-6-26 22:47
“方和根”是相關的處理方法？

我以為您說的是加減的+1和-1，誤解了。

njlyx 發表于 2016-6-26 23:01
……所謂的“系統誤差”也是一個“不確定量”—

所以您需要思考的是系統誤差的不確定和隨機誤差的不確定的區別在哪里？白糖重量結果形成以后，量化誤差的貢獻也是個偏差，靜態重復測量它也不離散，和您認為的系統誤差的貢獻有什么不同？

結果的總誤差無非是各個分項誤差的代數疊加而已，每個分項都是一個固定的偏差---這句話對沒學誤差理論的人來說簡直就是常識，而學了誤差理論的人反而糊涂了。

yeses 發表于 2016-6-27 08:33
所以您需要思考的是系統誤差的不確定和隨機誤差的不確定的區別在哪里？白糖重量結果形成以后，量化誤差的 ...

你這有點莫名其妙了？！如果知道具體的誤差值，誰還費那么多腦細胞呢？！……是在不知道具體誤差值的情況下，根據以往的“經驗”（——形成相關“指標”）合理“猜測”誤差的“可能取值范圍”！——這才涉及“相關”與否的“合成”問題！

njlyx 發表于 2016-6-27 08:48
你這有點莫名其妙了？！如果知道具體的誤差值，誰還費那么多腦細胞呢？！……是在不知道具體誤差值的情況 ...

對呀，都是給結果貢獻一個偏差，又都不知道數值，又都不能隨機變化了。那還有什么區別呢?

yeses 發表于 2016-6-27 08:33
所以您需要思考的是系統誤差的不確定和隨機誤差的不確定的區別在哪里？白糖重量結果形成以后，量化誤差的 ...

您還是自己解釋一下：為什么一部分“合成”用“代數和”，而另一部分的“合成”要用“方和根”吧？……“立論”起碼要能自圓其說。    （稍有專業素養的人都會知道那個“合成”的含義——不是具體誤差值的“合成”，是“可能的誤差范圍”／“不確定度”的“合成”。 來回繞“合成”的“對象”是于事無補的。）

njlyx 發表于 2016-6-27 09:01
您還是自己解釋一下：為什么一部分“合成”用“代數和”，而另一部分的“合成”要用“方和根”吧？……“ ...

方差傳播律呀，這里還要把方差傳播律也推導一下嗎？

不論加減合成還是方和根合成，跟您的系統誤差概念都沒有半毛錢關系。因為經典誤差理論中的系統誤差連方差都沒有，根本就不能合成，更沒有相關一說。

現在您認為系統誤差也有不確定性，也有方差，也有相關問題，那么請問，它的方差是怎么來的？和隨機誤差的方差的來歷有什么不同？

請問你哪點是針對了現有規范的？結論1，精度，JJF1001中都沒了，個人推測應是統一成標準偏差了。結論2，“系統誤差定義：在重復測量中保持不變或按可預見方式變化的測量誤差的分量，”，這定義哪里能體現你說的一個測得值（注意不是測量結果）減去真值不變就是系統誤差了，要多次重復測量，OK？一次測量肯定是固定的，自己都邏輯錯誤還說啥。另外不要再抓10幾年前的老問題說事，別人都改了。
原題：正負0.21是系統誤差還是隨機誤差，答案：是測量誤差的可能取值范圍（現在叫不確定度），即有隨機誤差也有系統誤差，系統誤差是可以減少的，作為國家開展的測量，肯定會盡量避免，所以隨機誤差占大頭。

njlyx 發表于 2016-6-27 09:01
您還是自己解釋一下：為什么一部分“合成”用“代數和”，而另一部分的“合成”要用“方和根”吧？……“ ...

實際上，你們都是經典誤差理論的叛徒，包括史先生在內。和我也就是個五十步一百步的事情。你們討論系統誤差的相關系數議題就是證據，這本身就違背了經典誤差理論的最基本邏輯。

只是我這里做出了解釋：所謂系統誤差（整體均值與真值之差）在制造這個誤差的上游測量者看來實際也是隨機誤差，也有方差，只是經典理論的那個誤差分類示意圖沒有畫出來。射擊者說瞄準器的誤差是系統誤差，但槍支制造者則說瞄準器誤差是隨機誤差，也有概率范圍，把大量瞄準器誤差統計一下即可。用大量彈孔密度區間統計去評價一個彈孔的可能區間和用大量瞄準器誤差統計去評價一個瞄準器誤差的可能區間是完全等同的。

thearchyhigh 發表于 2016-6-27 09:43
請問你哪點是針對了現有規范的？結論1，精度，JJF1001中都沒了，個人推測應是統一成標準偏差了。結論2，“ ...

自己去看JJF1001-2011吧。注意：是精密度，標準差。

“系統誤差定義：在重復測量中保持不變或按可預見方式變化的測量誤差的分量，”，這定義哪里能體現你說的一個測得值（注意不是測量結果）減去真值不變就是系統誤差了，要多次重復測量，OK？

就算同意您這個說法，但隨機誤差的定義又如何體現是您說的隨機誤差呢？

這里說的是總誤差的類別問題----結果與真值之差的類別問題----一個單一的誤差。就是有些人說的各種所謂系統誤差和隨機誤差合成后的總誤差。再重復一次，如果結果與真值之差有隨機變化的規律，那只能得出珠峰真（實）值隨機變化（發地震了）。

電子秤秤了一個重量，沒有提交標準差或不確定度，結果的總誤差又是什么類別？

原題：正負0.21是系統誤差還是隨機誤差

原題沒有這么問過，不要歪曲我的文字。正負0.21是標準差，不是誤差！標準差和誤差是完全不同的概念，我還不至于這么糊涂。

yeses 發表于 2016-6-27 09:58
實際上，你們都是經典誤差理論的叛徒，包括史先生在內。和我也就是個五十步一百步的事情。你們討論系統誤 ...

扯什么“叛徒”、“信徒”??！該繼承的就繼承，該改善的當改善！本人的觀點不一定正確，但是明確——所謂的“傳統誤差理論”有若干瑕疵，所以需要“發展”；但絕非一無是處，其大部分實用方法值得“繼承”。所謂的“現代誤差理論”（采用“不確定度”），也遠非“十全十美”，“毛病”依然不少，也需要不斷“完善”——其中包括吸取“傳統”方法中的“精華”。希望能用上“好用”的所謂“現代誤差理論”，未存“復辟”的念想。

yeses 發表于 2016-6-27 09:16
方差傳播律呀，這里還要把方差傳播律也推導一下嗎？

不論加減合成還是方和根合成，跟您的系統誤差概念都 ...

“方差”的“合成”跟“相關性”沒有關系？！那您隨心所欲的“｜代數和｜”與“方和根”任選嗎？……別為了“立論”而信口跑火車??！

　　把“誤差”分類為“系統誤差”和“隨機誤差”雷不雷人，還是要從定義上判斷。
　　“誤差”是“測得值減去參考值”；
　　“系統誤差”是“在重復測量中保持不變或按可預見方式變化的測量誤差的分量”，其參考量值是“真值”或“約定量值”，因此系統誤差也符合“誤差”的定義。
　　“隨機誤差”是“在重復測量中按不可預見方式變化的測量誤差的分量”，其參考量值是“對同一被測量由無窮多次重復測量得到的平均值”，是無窮多次測量的無窮多個誤差形成的“一種分布”的區間半寬，區間的半寬不是“測得值減去參考值”，因此“隨機誤差”不符合“誤差”的定義，不能作為“誤差”的一種。mhyjumyunlt

yeses 發表于 2016-6-27 09:16
方差傳播律呀，這里還要把方差傳播律也推導一下嗎？

不論加減合成還是方和根合成，跟您的系統誤差概念都 ...

你要“立論”否定“誤差分類”說，好歹應該找幾本所謂“傳統誤差理論”的“經典”著作（20多年前的就行）剖析一番，看看他們對所謂“系統誤差”的“實質”是如何認識的！只盯著一個“不變”的特征就“絕對化”的“推理”，只會得到自以為是“結論”！其實，所謂“系統誤差”的“不變”只是“緩慢變化”的理想化“簡化”，沒有哪個“拎得清”的所謂“傳統誤差理論”專家會認為所謂“系統誤差”是一個永恒不變的常量。

njlyx 發表于 2016-6-27 12:16
“方差”的“合成”跟“相關性”沒有關系？！那您隨心所欲的“｜代數和｜”與“方和根”任選嗎？……別為 ...

您這就冤枉我了，我說過“方差”的“合成”跟“相關性”沒有關系嗎？

njlyx 發表于 2016-6-27 12:37
你要“立論”否定“誤差分類”說，好歹應該找幾本所謂“傳統誤差理論”的“經典”著作（20多年前的就行） ...

我根本就不是在談系統誤差的變，我談的是隨機誤差也不變---站在給定唯一測量結果的角度看。

規矩灣錦苑 發表于 2016-6-27 12:17
　　把“誤差”分類為“系統誤差”和“隨機誤差”雷不雷人，還是要從定義上判斷。
　　“誤差”是“測得值 ...

對頭的，討論誤差只需分析這些概念就夠了，根本不需要把方差的概念扯進來。

現在很多人一見到標準差就隨機誤差了，就隨機變化了，成了一種思維定式。相反，那些沒有學習誤差理論的人反而很明白一個測量結果的誤差不可能隨機變化。

yeses 發表于 2016-6-27 12:42
我根本就不是在談系統誤差的變，我談的是隨機誤差也不變---站在給定唯一測量結果的角度看。 ...

盯著一個未知的“不變量”本身能“導出”什么有用的在“理論”？……需要關心的是【未知的“不變量”的“可能取值范圍”／“不確定度”】，“誤差分類”的實用價值就在于：不同“類別”的誤差所對應的“可能取值范圍”分量／“不確定度”分量，參與“合成”的方式會有所差異！——實質是誤差的“自相關性”有所“差異”。  

njlyx 發表于 2016-6-27 13:31
盯著一個未知的“不變量”本身能“導出”什么有用的在“理論”？……需要關心的是【未知的“不變量”的“ ...

這個所謂的未知“不變量”其實是“誤差”這個“不確定量”（“隨機量”）的一個樣本。  翻來覆去的扯這些似乎沒有什么實際意義了……您隨意吧

njlyx 發表于 2016-6-27 13:31
盯著一個未知的“不變量”本身能“導出”什么有用的在“理論”？……需要關心的是【未知的“不變量”的“ ...

可能取值范圍是方差概念的討論內容。任何不變的未知誤差都可以用方差來討論它。

“誤差分類”的實用價值就在于：不同“類別”的誤差所對應的“可能取值范圍”分量／“不確定度”分量，參與“合成”的方式會有所差異！——實質是誤差的“自相關性”有所“差異”。

合成方式的差異---相關問題，這本來就是傳統隨機誤差理論的經典內容。傳統的說法是，只有隨機誤差之間有相關與否的問題，與系統誤差無關，系統誤差連方差都沒有。傳統是有系統誤差的代數合成說法，但那跟方差合成中完全相關時的加減法合成是二個不同的事情。---一個是誤差合成，一個是方差合成。

傳統的系統誤差代數合成和不確定度評定時的誤差方程中的代數合成才是類似的東西。

njlyx 發表于 2016-6-27 13:35
這個所謂的未知“不變量”其實是“誤差”這個“不確定量”（“隨機量”）的一個樣本。  翻來覆去的扯這些 ...

隨機誤差是一個樣本，系統誤差就不是一個樣本了嗎？我前邊剛解釋的打靶。我也不想再說了。