科學實用的誤差合成法

                            科學實用的誤差合成法

                                                                                     史錦順

1 誤差合成的三種方式
       十八世紀末，大數學家高斯奠定了隨機誤差的理論基礎。正態分布函數公式、最小二乘法，都是近代誤差理論的根基。同時代的貝塞爾公式，實現了用平均值對期望值的代換，巧妙而方便。高斯與貝塞爾，是測量計量領域理論的奠基人（也是數理統計的開創者），高斯注意到期望值對實際值的偏離，即系統誤差的存在，但并沒有給出像隨機誤差那樣完備的表達與處理方式。高斯的隨機誤差（隨機變量）理論，其成立條件是隨機變量。不確定度體系弄錯了“分布”的條件與統計方式，“分布”被濫用，陷入死胡同。   
       經典誤差理論對系統誤差直接取絕對值，合成取“絕對和”（如1980版《數學手冊》）。而隨機誤差可正可負，有相互抵消作用。對隨機誤差用統計方式取標準差，是正確的。但這兩種方式未能貫通。  
       不確定度體系合成的方式是“取方差”，其方針是統一采用“方和根法”。對隨機誤差的處理與經典誤差理論相同，沒有問題；但對系統誤差取方差，陷入歧途。為實行“方和根法”，造成三大難關：1）化系統誤差為隨機誤差；2）認知誤差量的分布規律；3）確定相關系數。這三關難過，此路不通。除研制場合的極少量特殊情況外，在出廠檢驗、購貨驗收、計量、應用測量的各種場合，重復測量后的統計，都是“時域統計”；而不確定度體系的所謂的分布，都是“臺域統計”。統計方式的嚴重錯誤，是不確定度體系的致命傷。被廢棄，是必然的下場。
       本書用“方根法”實現誤差量的絕對化。著眼于范圍，對系統誤差與隨機誤差一并進行統計處理。用恒值β代表系統誤差元；用三倍的隨機誤差元3ξ代表隨機誤差對誤差范圍的貢獻元。這樣，系統誤差β與隨機誤差元3ξ對誤差范圍的貢獻權重基本相同。于是，貫通了兩類誤差合成的各種情況，公式推導簡潔方便。按交叉系數近于1還是近于零來確定公式，從而推導出“絕對和”與“方和根”兩種誤差合成法。
       新理論立足于系統誤差的恒值性（只要求統計過程中恒值），兼顧隨機誤差的抵消性以及多項系統誤差平方時各交叉項間的抵消性，避開“取方差”、“認知誤差分布”和“確定相關系數”等難題。實現了誤差合成理論的公式化。
       由第二章的（2.3）式，知誤差元（測得值減實際值）的表達式為     
              r = y - Y = f(x_i，x_jn ) - f(X_i，X_j )               （1）
       （1）式是誤差元的表達式。求誤差范圍，就是求誤差元的絕對值的最大可能值：
              R =│r│_max = │f(x_i，x_jn) - f(X_i，X_j )│_max        （2）
       “史法”誤差合成的著眼點是范圍合成，而不是不確定度體系那樣的“方差合成”。
       初等數學規定：平方根取正值。史法誤差合成的要點：用“平方再開方”的操作，取最大可能值，以解誤差范圍的基本公式（2）。
       本文推導出的新的誤差合成法是：兩三項大系統誤差，取“絕對和”；其他情況，有抵消作用，取“方和根”。

（接下頁）
-

-（接上頁）








（接下頁）
-


補充內容 (2020-12-28 06:50):
公式（3）根號下的3ξ，應加括號為（3ξ）

6 隨機誤差與隨機誤差的合成

(重復了。刪)




-


補充內容 (2020-12-27 13:22):
“7” 重復了，該刪掉一個，但我刪不掉。

補充內容 (2020-12-27 15:59):
公式中的“？”號，應為偏微商符號“?”

（接上頁）

       當系統誤差是兩項時，交叉項只有一項，交叉系數是+1或-1。交叉系數為+1，為絕對和（30）；而當交叉系數為-1時，是絕對差。    因為通常只知道系統誤差之誤差范圍，又鑒于誤差量“上限性”的特點，誤差范圍要求取最大可能值，不存在交叉項間的抵消作用，于是，兩項系統誤差合成，取“絕對和”。
       如果參與合成的有3項系統誤差，交叉項有3項，交叉項可能取同號的幾率較大，為保險，仍應取絕對和。
       如果有多項系統誤差參與合成，交叉項的項數是n(n-1)/2, 有異號項的幾率大，有相互抵消作用，忽略交叉項，則可取“方和根”。抵消作用與誤差量絕對值大小有關。其中兩三項大系統誤差，仍應采用“絕對和”。
       測量儀器的誤差范圍指標值因以系統誤差為主，要視其為系統誤差值（最不利情況），按系統誤差處理。

9 誤差合成法規則
    1）隨機誤差范圍之間，用“方和根法”。
    2）隨機誤差范圍與系統誤差范圍之間，用“方和根法”。
    3）有多項中小系統誤差項，僅有一項大系統誤差（或沒有大系統誤差），它們之間的交叉系數，可能是+1，也可能是-1，有相互抵消、或部分抵消的作用，這樣，可以用“方和根法”。
    4）僅有兩三項系統誤差，要用“絕對和法”。
    5）有多項誤差，在兩項或三項大系統誤差之間用“絕對和法”，再與其他項用“方和根法”。
    誤差合成概要：在兩項或三項大系統誤差間取“絕對和”，此和值再與其他各項一起取“方和根”。

（全文完）
最后一張照片重復。該刪，但刪不掉。

補充內容 (2020-12-27 16:03):
最后一張照片重復，應去掉。但我處理不了。

【njlyx先生論述摘錄】

您對"系統(測量)誤差"的"認識"與"處理"是不恰當的：
------------------------------------------
1.   "系統(測量)誤差"，就按您的"術語"表達，也有所謂"元"和"范圍"之說吧，對于一個具體的"分量"，你只知道它的"范圍"值S，并不知道確切的"元"值s………與所謂"隨機(測量)誤差"有些區別的是：
---------------------------------------------
這"元"值s相對比較"老實"---若"多次重復"，它只會"固定"呆在"范圍"[-S,+S]某個位置(或有"規律"的變動)，不會像"隨機（測量）誤差"那樣"亂跑"。
------------------------------------------
但s究竟呆在[-S,+S]的哪個具體位置？……在做進一步應用處理時，無法回避相應的"概率分布"問題！否則，除了"重復測量"中計算"均值"涉及的"相同量"求和外，其它情形下的"范圍"合成將失去"理論依據"。
----------------------------------------------------
您那"范圍"的"合成"，沒有"概率分布"、"相關性"的"合理"假設，理論上說不過去，實際上也行不通。
------------------------------------------------------
"概率分布"及"相關性"是兩大難題，"不確定度"沒有靈丹妙藥解決它們，你弄"誤差范圍"也不可能回避！……這兩"東西"也許根本沒有"絕對正確"的"取值"，惟有"經驗積累"，可得"實用"的"取值"。

【史錦順第一次答復】
       njlyx先生對我的誤差合成理論，在另帖中提出如上的重要的否定性看法，我不能不特別重視。于是，把我的有關誤差合成的理論，以照片的形式，再次發表；并把njlyx的意見集中復印在這里。
       我將在認真準備之后，認真答辯。我確信，這是中國計量界乃至世界計量界的大事，請各位網友關注。   
-

史錦順 發表于 2020-12-27 12:31
（接上頁）

       當系統誤差是兩項時，交叉項只有一項，交叉系數是+1或-1。交叉系數為+1，為絕對和（30 ...

【  9 誤差合成法規則
    1）隨機誤差范圍之間，用“方和根法”。
    2）隨機誤差范圍與系統誤差范圍之間，用“方和根法”。
    3）有多項中小系統誤差項，僅有一項大系統誤差（或沒有大系統誤差），它們之間的交叉系數，可能是+1，也可能是-1，有相互抵消、或部分抵消的作用，這樣，可以用“方和根法”。
    4）僅有兩三項系統誤差，要用“絕對和法”。
    5）有多項誤差，在兩項或三項大系統誤差之間用“絕對和法”，再與其他項用“方和根法”。
    誤差合成概要：在兩項或三項大系統誤差間取“絕對和”，此和值再與其他各項一起取“方和根”。  】<<<<

您這"誤差合成法則"，應該針對"誤差范圍"的"合成"吧？  對于您的"誤差元"，應該不存在"合成"的麻煩。……"經典誤差理論"中的"誤差合成"，其實也是針對所謂"最大誤差"而言的，此"最大誤差"與您的"誤差范圍"，我看沒有本質區別。---- "想"它不會被"超越"，其實沒有100%的"把握"不會被"超越"，究竟有幾成把握不會被"超越"？實際應用時是必須統一"約定"的！如果"約定"是99%，那么，所有"范圍值"不被"超越"的"把握"都應按99%要求，既不能降低(增加風險)、也不能隨意拔高(增加成本)；若約定99.5%、99.9%、99.99%、99.999%、…(只要足夠"有錢"，可以小數點后很多9，就是不能為100%！)…，亦然。

先把兩個"誤差"簡單相加的"合成"整明白吧---
       設已知( 按您一貫倡導的"追求可靠"，不妨將"范圍不被超越"的"把握"定為99.999% )：
     "誤差"1:  "元"r1，"范圍"R1……r1有99.999%的"可能性"不會超出[-R1，+R1]；
      "誤差"2:  "元"r2，"范圍"R2……r2有99.999%的"可能性"不會超出[-R2，+R2]。
       求："元" r3=r1+r2的"范圍"R3？…………須"說明"：r3不會超出[-R3，+R3]的"可能性"是99.999%！

          這好像是個"難題"---基于"概率統計理論"，如果知道r1、r2的"概率分布"以及 r1與r2的"相關系數"，那么，在"運氣好"(人們已經有相關的"蒙特卡洛"之類經驗)時可以獲得"比較實用"的結果。

       "絕對和"也好、"方和根"也罷，99.9999%"概率"由來要說"出來" <---  r3的"概率分布"？

更正：上貼最后那個99.9999% 應為 99.999%

史錦順 發表于 2020-12-27 17:55
【njlyx先生論述摘錄】

您對"系統(測量)誤差"的"認識"與"處理"是不恰當的：

-
       我認為，理論研究的最重要的指導原則是實事求是。論系統誤差，要根據系統誤差的客觀性質。恒值的誤差才叫系統誤差，多次測量都是同一值，哪來的分布？時域統計中，系統誤差沒有分布!
       說系統誤差的分布，那是錯用了統計方式。在“臺域統計”中，各臺儀器系統誤差不同，有分布。但測量計量中，都是用一臺儀器多次測量同一量，都是“時域統計”，再談系統誤差的分布，那是畫蛇添足，自找麻煩。
       論系統誤差的相關性，更是自挖陷阱。儀器的總系統誤差，由各部分的系統誤差構成。它們的關系，由函數關系確定。
       模仿隨機誤差的處理方式，在系統誤差間也討論相關性，是失敗的認識方式。于是便形成誤導。（以下【相關系數的誤導】是一段老帖）

【相關系數的誤導】
       不確定度合成，是不確定度理論的主體。為此而設計了三層架構：標準不確定度u_A與u_B、合成不確定度u_C，擴展不確定度U。
       三部曲對幾項隨機誤差合成可以。按貝塞爾公式算出u_A，各隨機誤差間不相關，取方和根得合成不確定度u_C，乘以包含因子得擴展不確定度U。
       但對系統誤差行不通。測量儀器誤差量以系統誤差為主。對主體部分行不通，就是對測量計量的整體行不通。
-
       1）錯認誤差性質
       系統誤差是恒值，誤當隨機量處理。有人把系統誤差分為兩類：已知的和未知的。并認為已知系統誤差修正了，未知系統誤差按隨機誤差處理。這是違反科學的嚴重錯誤。對客觀事物的分類，要按實物的客觀性質，不能按人的主觀認識。系統誤差可以認識。對測量者未知，對計量者卻一定可知：有標準，進行測量，系統誤差就是已知的。
       說“已知系統誤差修正了”，不符合事實。99%以上的測量儀器是不修正的。“修正”，不能作為討論的基礎。
       把未知系統誤差當隨機誤差處理，這是避重就輕的錯誤。情況不詳，要按不利情況處理。反之，就是自欺欺人。
-
       2）認定的分布不對
       B類不確定度評定，認定儀器誤差是均勻分布。這對“多臺儀器測量一個量”的情況可以，即對“臺域統計”成立；測量場合的實際情況是“一臺儀器重復測量一個量”，是“時域統計”。時域統計中，系統誤差是恒值，不是均勻分布。因此，B類標準不確定度不成立；對系統誤差，三步曲的第一步卡殼，下兩步不通。
-
       3）相關系數公式“皮爾遜公式”對系統誤差不成立
       統計理論的“皮爾遜公式”，僅僅對隨機誤差或隨機變量成立，對系統誤差的靈敏度是零，不能用于處理系統誤差的相關性問題。
-
       4）國際規范與國家規范的誤導
       國際規范GUM（《JCGM 100：2008》）關于相關性可略的條款F.1.2.1、國家規范《JJF1059.1-2012》4.4.4.1關于忽略協方差的條款，即關于有系統誤差時相關系數為零的那些條款，都是錯誤的規定，是誤導。
-
       5) 在交叉項的處理上，“相關性”是岐解
       相關系數的概念，是數理統計中就隨機變量引入的。在測量計量中，對隨機誤差可用；而對系統誤差不可用。
       相關系數的說法，來源就是二項和平方展開式中的交叉系數。一經把明確的交叉系數變成“相關系數”，含義就變味了，極易誤解。
       哪個是源，哪個是流，許多人弄反了。
       本質是交叉項的處理問題，不該扯些相關不相關的話題。
-
       6）“假設不相關”的錯誤
       間接測量時函數的誤差范圍，由分項的直接測量的儀器誤差來合成。所謂儀器的誤差，實用中就是儀器的誤差范圍值，而大量的測量儀器，誤差范圍是以系統誤差為主的。兩項誤差范圍合成，必須按“保險原則”處理，也就是按“系統誤差處理方式”來處理誤差范圍的合成問題。與“不相關”的假設恰恰相反，是交叉系數絕對值為1，該取絕對和，而不是不確定度認為的一律“不相關”，一律“方和根”。
       關于不確定度合成，不確定度體系的分析錯了，計算結果錯了！

【史評】
       大量的不確定度評定的樣板，都有“假設不相關”這句話。測量計量是科學，怎能假設？對問題不認真分析，特別是對以系統誤差為主的儀器的誤差范圍，竟然一言以蔽之：“假設不相關”。這不是掩耳盜鈴嗎？假設是可以的，但必須證明；弄些“不做證明”或“根本不能證明”的假設，那就是故意“造假”。造假行為不能存在于科學技術界！不確定度體系，基本操作靠“假設”，就是靠造假，這說明它是偽科學！
-










補充內容 (2020-12-31 07:00):
“假設不相關”應為“假設不相關或認定不相關”。不符合實際的一概的“不相關”的認定，本質就是假設。這種認定對系統誤差，也都是錯誤的。

恒值的誤差才叫系統誤差，多次測量都是同一值，哪來的分布？時域統計中，系統誤差沒有分布!

這種觀點需要斟酌，時域中，系統誤差是在變化的，所謂不變，僅是在重復性測量條件下保持相對恒定，大時域中，一定是在變的，以什么規律變，呈什么分布，不得而知，只能靠合理假設，就算以大量試驗獲得了某一臺設備的系統誤差變化規律，也不具有普遍性

一個簡單的例子，一只恒溫晶體振蕩器，標稱指標頻率準確度(現在改為相對頻率偏差）1e-8，校準后關機時校準到相對頻率偏差-5e-9,用戶取回重新加電預熱后相對頻率偏差這個系統誤差變成了多少？不知道，只能有個大概估計，運行8個月后，相對頻率偏差又成了多少？還是不知道。用這個晶振做標準設備校準其他設備，想知道在校準結果中它貢獻了多少不確定度或者誤差范圍，只能假定分布。

假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么

MZ知行合一 發表于 2020-12-28 11:14
假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么 ...

假設不相關當然是有問題，問題是別人并沒有假設不相關，只是您想象的別人在假設不相關，如果您認真去看一下不確定度的文件，您會發現通常評定中會出現的是沒有值得考慮的相關性，當然是要按不相關處理，有需要考慮的相關性就需要考慮相關

您不能象唐吉可德一樣制造一個假想敵去攻擊，事實上這個敵人本就不存在，只是您自己想出來的或者您見到的不正規的東西上出現過的或者本就是您自己理解錯誤

如果您見到的不確定度都是不確定，那您這個圈子可能存在問題，事實上不確定度如果按照規則評定大部分是確定的

史錦順 發表于 2020-12-28 08:01
-
       我認為，理論研究的最重要的指導原則是實事求是。論系統誤差，要根據系統誤差的客觀性質。恒值的 ...

【  論系統誤差，要根據系統誤差的客觀性質。恒值的誤差才叫系統誤差，多次測量都是同一值，哪來的分布？時域統計中，系統誤差沒有分布! 】<<<<

不是所有的"系統誤差"都是"恒值"的量。即便您只考慮那些"恒值"的"系統誤差"，能告訴大家如何確定它們的"范圍"值嗎？……您的"理論"不會不管這件事吧？………你的"系統誤差元"r的值難道總是等于它的"范圍"R值嗎？那是r=R呢?還是r=-R呢？？………"系統誤差"r只會取值在"范圍"R邊沿的情形偶爾也可能存在(取決于結構原理)，但凡人不能確定究竟是r=R?還是r=-R??  只能根據可以利用的知識、信息，合理"估計"出：r=R的"概率"為xx.x%，而r=-R的"概率"則相應為(100.0-xx.x)%。……這就是所謂的"兩點分布"，對于"測量誤差"，這種"分布"大概不常見。………通常，即便是那些相對乖巧的"恒值系統誤差"r，它也可能待在[-R，+R]范圍內的任意位置(只是待在那兒不動)！應用者在很多時候(譬如所謂的"范圍"合成時)需要知道"它待在范圍內不同位置的可能性"的相對大小……也就是所謂"分布"。    "分布"，可能是量值本身變化形成的"客觀分布"，這可能是大家容易認同的形態； 還有一種"分布"是"認識能力不足"造成的--量值本身并不變化，但你不能確定它究竟等于多少？只能知道它"可能xxxxxxxxxx"--形成"分布"。…………"恒值"測量誤差的"分布"大概屬于后者。不過，這只是實用觀點。 "哲學"上，完全可以將"認識能力不足"的人類瑕疵甩掉---不存在絕對不變的恒值量…………不是xx無能，是yyy太狡猾。

csln 發表于 2020-12-28 11:49
假設不相關當然是有問題，問題是別人并沒有假設不相關，只是您想象的別人在假設不相關，如果您認真去看一 ...

1.您沒有見過，不代表沒有這種情況。。。。2.我見過，不代表我的圈子是這樣。。。

史錦順 發表于 2020-12-28 08:01
-
       我認為，理論研究的最重要的指導原則是實事求是。論系統誤差，要根據系統誤差的客觀性質。恒值的 ...

【相關系數的說法，來源就是二項和平方展開式中的交叉系數。一經把明確的交叉系數變成“相關系數”，含義就變味了，極易誤解。】<<<<

在此問題上，恰恰是您將"源"、"流"顛倒了！……"相關性"才是"源"，"和平方"(方差統計計算用)中"交叉乘積項系數"的值是"流"……兩個量的變化有不同的"相關性"，決定了那"交叉系數"的取值。

這"系數"叫什么名，本來不是什么原則問題。但您改個"名字"，就拍腦袋指定它取1、-1、0  ……是大不妥當的！

"相關性"是一個物理意義很明確的概念！你正大、我也正大，你負大、我也負大--完全正相關，相關系數+1；你正大、我負大，你負大、我則正大---完全負相關，相關系數-1；你正大也好、負大也罷，我值逍遙---不相關，相關系數0；……。您放棄這些理解順當的"經驗"，應用中的"交叉系數"取值就隨您"以為"么？…………想請您示范兩個"求解"實例：

1.  用同一把游標卡尺測量一工件長度2次，求平均值……卡尺的系統誤差、隨機誤差"范圍"由您設定，請給出"平均值"的"測量誤差范圍"。

2. 用同一把游標卡尺測量兩個工件的長度，求兩工件的長度差……卡尺的系統誤差、隨機誤差"范圍"由您設定，請給出"長度差"的"測量誤差范圍"。

MZ知行合一 發表于 2020-12-28 16:15
1.您沒有見過，不代表沒有這種情況。。。。2.我見過，不代表我的圈子是這樣。。。 ...

我當然見過，但那都是不正規的，GUM并沒有這樣說過，您不能因為小學生用算術的方法解錯了微積分就說微積分是錯誤的

MZ知行合一 發表于 2020-12-28 16:15
1.您沒有見過，不代表沒有這種情況。。。。2.我見過，不代表我的圈子是這樣。。。 ...

假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么

您可不是說的見過，您說的是“都”，都成這樣了，還不代表您的圈子是這樣嗎？

csln 發表于 2020-12-28 16:55
假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么

您可 ...

JJF1059.1測量不確定度評定與表示4.3.3.1中：B類評定的方法是根據有關的信息或經驗，判斷被測量的可能值區間，假設被測量值的概率分布。。這句話是不是可以說明，評定過程本身都是不確定的？我是在說目前出現的情況，您就把我歸在這一類了？

csln 發表于 2020-12-28 16:55
假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么

您可 ...

"如果您見到的不確定度都是不確定，那您這個圈子可能存在問題.";"您可不是說的見過，您說的是“都”，都成這樣了，還不代表您的圈子是這樣嗎？"按您這個邏輯，是不是我說我見到的狗都會咬人，您就要說那是你的圈子都是狗？或者說那是不正經的狗，反正我沒有見過。“我說天上有烏云，您非要說自己頭頂上這塊云彩挺藍的，是我的圈子有問題。本來只是在說目前我見到的計量行業的問題，您非得說別人圈子有問題。。。。這個跟圈子有什么關系？國家院的老師就見不到這種情況了？不上網嗎？不去評審嗎？

MZ知行合一 發表于 2020-12-28 17:18
"如果您見到的不確定度都是不確定，那您這個圈子可能存在問題.";"您可不是說的見過，您說的是“都”，都 ...

您的邏輯太奇葩，難怪看到1069假定概率分布，就說成是假定不相關

如此奇葩邏輯，如此信口開合，得出什么樣結論都不奇怪，您盡情玩吧

csln 發表于 2020-12-28 20:41
您的邏輯太奇葩，難怪看到1069假定概率分布，就說成是假定不相關

如此奇葩邏輯，如此信口開合，得出什么 ...

到底是誰邏輯奇葩，到底是誰理解有誤。“假設不相關確實有問題，現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么”我說行業目前出現的狀況，你給我說圈子問題。我這句的意思是：1.假設不相關是不對的2.評定過程中不同人考慮的分量是不一樣的。舉個例子：溫度計的不確定度評定，重復性和溫場的波動肯定是有相關性的，目前大多數評定的時候都是不相關；溫場的波動性有按反正弦分布的，有按均勻分布的。這些情況都是出現在國家校準規范附錄上的。是我的圈子出問題了么？

假設不相關你從什么地方看來的？你從GUM、1059找出一個假設不相關的例子出來，如果你找不到，你從“不存在或沒有值得考慮的相關性”看成了“假設不相關”，這是一個正常理解嗎？你看到的評定時假設不相關，這又關GUM什么事，小學生還沒有學會微積分就得怪罪微積分嗎？

你從什么事實得出現在不確定度評定過程的正確性都不確定，各個單位亂評一氣，反正不確定么，如果你見到都是這樣？而別人見到的80%以上都不是這樣，要么除了你以外的別人的圈子都不正常，要么除了你以外的別人的圈子是正常的，按正常邏輯應該得出一個什么結論？兩種情況是對立的，不可能都正常，莫非是世人皆醉，獨你的圈子是醒

我說我見到的狗都會咬人，您就要說那是你的圈子都是狗？什么樣奇葩的人會有這樣的邏輯，如果您見到的不確定度都是不確定，那您這個圈子可能存在問題，事實上不確定度如果按照規則評定大部分是確定的，這個邏輯是別人見到的不確定度大都是確定的，而你見到的都是不確定，在不確定度評定這個問題上，你見到的圈子里人評定方法可能存在問題

你見到的狗都會咬人，你的圈子里的狗或養狗的人的管理存在問題，在文明社會，都是咬人的狗是不利于社會和諧和安定的，這是正常的邏輯，你的邏輯成了你的圈子都是狗，這種邏輯不算奇葩嗎？你除了見到了狗見不到任何東西了嗎？

溫度計的不確定度評定，重復性和溫場的波動肯定是有相關性的，目前大多數評定的時候都是不相關；溫場的波動性有按反正弦分布的，有按均勻分布的。

相關性有程度大小，相關性比其他分量明顯小在合成中沒有貢獻時就是沒有值得考慮的相關性考慮，溫場波動與恒溫槽的性能有關，分布各種各樣，沒有規律在范圍內無序波動的情況存在，出現在各處的概率相同，這是均勻分布，做得好的能把溫度波動控制在接近0差附近，即基本集中在標定值附近，這符合正態分布，做得差的，在溫場波動限的邊緣出現概率遠大于在中心點出現概率，這符合反正弦分布，不同的恒溫槽有不同的特性，同一型號的也會存在多樣的個性，按其固有特性去評定是確定而不是不確定，才是正常邏輯

概率分布、相關性，這兩個"測量不確定度"不能回避的東西，可能都不存在"絕對正確"的選擇。對于個體而言，只要有"想選對"的意識，盡力"選擇"了，就是"好 "的；對于"組織" ，通過"規程"之類積極推薦實用"經驗"，大概算"好"了；……"測量不確定度"說到底還是一個"認識"的結果，與"評估者"的"素質"脫不了干系，可能不必期望"大家評出一樣的結果"，只須強調"評估者"要對自己評出的"測量不確定度"負責！(目前對此似乎強調不夠？)

csln 發表于 2020-12-29 10:19
溫度計的不確定度評定，重復性和溫場的波動肯定是有相關性的，目前大多數評定的時候都是不相關；溫場的波動 ...

"相關性比其他分量明顯小在合成中沒有貢獻時就是沒有值得考慮的相關性考慮";這個明顯小要通過何種方式來界定？“”沒有值得考慮的相關性“”這句話在一些資料中也看到過，但是如果評審專家問起來，應該怎么解釋呢？

MZ知行合一 發表于 2020-12-30 09:30
"相關性比其他分量明顯小在合成中沒有貢獻時就是沒有值得考慮的相關性考慮";這個明顯小要通過何種方式來 ...

試驗、經驗、理論分析、資料介紹都可以參考