被鎖定帖的繼續-標準器引入的不確定度每次送檢之后...

這樣吧，麻煩路云老師按照我的方式，也把兩種情況（標準器修正或不修正）的不確定度分量列出來，這樣更清楚一些。

哎，樓主是 執迷不悟啊 。。。。。。。與其理論談破天，不然實際一招明 。
有沒有真功夫，手下見高低，靠 嘴？靠 曬 ？ 靠 狡辯？
一道2級不確定度題目就可 見 真假 。

既然樓主這么認真，我就發表一下 自己的看法把，省得 招人話柄。
首先 什么 是 修正值？
其次，是不是所以的計量設備都可以 采用 修正值 ，用于 平常的 測量？
最后，如果 修正值這么神，為什么 儀器 還要 根據 準確度等級或最大允許誤差或不確定度 這么麻煩，直接采用 校準結果的 修正值好了，何必分這么麻煩？
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本人不會說道理，更不會曬 規范 條文。

   為什么 量塊，F以上砝碼，精密溫度計，線紋尺，標準電阻等  規程，規范，實際應用上 都采用 修正值，
而 壓力表，卡尺，M砝碼，血壓計等 無論是 規范，規程，還是 平時應用上 都不采用 修正值 ，而是直接按照 等級或最大允許誤差等表示？

       個人認為，一般來說，只要 計量設備 在一個或幾個檢定校準周期內能夠保持相對穩定的狀態，也就是我們平時說的，穩定性好，的情形下，才可采用 修正值 ，來 減小，系統誤差。
否則，穩定性不好，修正值再好，又有什么用？
其次， 只要計量設備本身足夠 “”精密“”的情形下，也就是 等級高，需要的測量要求高情況下， 才 用 修正值 來減小 系統誤差。
難道我一個普通壓力表安裝在管道上，你也要告訴我，現在是 幾MPa,修正幾Pa嗎？怕是讓別人罵神經病了吧？這人，

       最后 ， 很明顯，我想表達的意思是 ， 在測量不確定度評定中，也要遵循這個原則，而不是 一味的為了減小 不確定度，去 特意 采用 示值誤差的修正值 。
希望 樓主 能 早日 脫離 怪圈 ， 回歸 現實 ，別跟 某些人 一樣 ，沉醉于 理論，

237358527 發表于 2019-8-9 07:57
既然樓主這么認真，我就發表一下 自己的看法把，省得 招人話柄。
首先 什么 是 修正值？
其次，是不是所以 ...

我同意你的觀點，一般實物量具等穩定性好的儀器適合修正使用，電子儀器一般不太合適修正使用，除非迫不得已。

所以我才請路云老師把不確定度分量都列出來，咱們一起看看。

oldfish 發表于 2019-8-9 08:45
我同意你的觀點，一般實物量具等穩定性好的儀器適合修正使用，電子儀器一般不太合適修正使用，除非迫不得 ...

好吧，你跟他交流吧，我不發表意見了，再見，

樓主與"路云"先生在此辯論的焦點是【 如果不依據"校準"獲得的、"儀器"的所謂"系統誤差值"對"測量結果"進行"修正"，那么，"儀器"引起的"測量不確定度(分量)"是否應該用"校準"得到的那個"測量不確定度"值？】，不是"糾結"是否應該"修正"的問題（對此問題，贊同樓上觀點）。……贊同樓主的觀點。

oldfish 發表于 2019-8-9 08:45
我同意你的觀點，一般實物量具等穩定性好的儀器適合修正使用，電子儀器一般不太合適修正使用，除非迫不得 ...

不好意思，剛看到。關于您要求列出所有分量的問題，其實我在原主題21樓就列舉了修正測量與不修正測量的同一過程的兩組數據，只是沒有給出衡器誤差的實際不確定度。為了不切換主題，我將原數據復制如下：

假設某衡器的示值誤差為+0.02kg，對某量進行3次不修正測量，測量結果為10.01kg、10.02kg、10.03kg，平均值為10.02kg。如果進行修正測量，則結果分別為9.99kg、10.00kg、10.01kg，平均值為10.00kg。

現在假設該衡器《校準證書》給出的“示值誤差的不確定度”U＝0.02kg，k＝2。那么，除了兩組測量結果的數據不同之外，所有其它不確定度分量都相同，并不影響最終的“測量結果的不確定度”的合成。

1、我認為此時已經獲悉了測量儀器(衡器)的實際的不確定度計量特性，用該儀器進行測量，無論是否修正，其“測量結果的不確定度”中，由測量儀器自身性能引入的不確定度分量都應該是它。不可能會因為您不修正測量，測量儀器的實際不確定度特性(離散特性)就會變得全世界都一樣了(那是人為規定的最低極限要求，不是測量儀器的實際計量特性)。

2、兩組“測量結果的重復性”引入的不確定度分量，采用極差法求得，兩組的結果完全一致。

由于其它分量完全相同，所以兩組數據的最終得到的“測量結果的合成標準不確定度”完全一致，所不同的就是“測得值”或“誤差”。

下面我們談一談另一種情況，就是假如該衡器獲得的是《檢定證書》，即只給出了“示值誤差”，沒有給出“示值誤差的不確定度(U＝0.02kg，k＝2)”。那么也請您對以上兩組數據(即修正測量與不修正測量的結果)的“測量結果的不確定度”評定過程列出來看看。