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[概念] 誤差處理的要點:方差與方根的區別

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史錦順 發表于 2021-5-8 10:00:45 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
本帖最后由 史錦順 于 2021-5-9 06:40 編輯

                誤差處理的要點:方差與方根的區別
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                                                                                                    史錦順
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摘要
       方差、標準方差(實用的是其根值)是“量值”的表征量,其中的“差”,是量值的差。
       對誤差量來說,無論是系統誤差還是隨機誤差,由量值差計算得出之后,就成為有特定性質的量,獨立的量;測量計量理論與實踐,就要直接處理誤差,或以誤差為對象來討論問題。此時計算式的依據量與表征量是誤差元自身,沒有“差”的含義,因此應稱為“方均根”、“方和根”、“方根”等。
       如上的劃分,體現了系統誤差與隨機誤差處于同一層面上,二者的區分與合成等的處理方法,就不至于錯位了。
       按本文的話語體系,討論誤差時的“協方差”,變成“誤差的協方根”,就不會出現如國家規范《JJF1059》、世界規范GUM【附錄一】中的系統誤差“協方差”為零的錯誤。同時也就不存在系統誤差的 “分布”、“相關性”等難題,也就不再犯其所涉及的錯誤。

一、關于誤差的基本概念
1 誤差元與誤差范圍
       測量得到的最基本的元素是測量值。測量值與被測量的實際值的差距稱誤差。誤差是個泛指概念,誤差包括誤差元與誤差范圍兩個概念。
       定義1 誤差元
       誤差元等于測量值減實際值。可正可負。
       定義2 誤差范圍
       誤差范圍是誤差元的絕對值的一定概率(大于99%)意義上的最大可能值。恒正。
       誤差元是誤差理論的元素,是基礎概念,沒有不行,但只在誤差分析時用。誤差范圍包容著可能的誤差元。誤差范圍是實用的功能單元,由它構成研制場合與計量場合的“測量值區間”、應用測量中的“測量結果區間”,體現測量儀器的性能水平。誤差范圍貫通于研制、計量、測量三大場合。
       誤差范圍的指標值就是準確度,又稱最大允許誤差(MPEV)、準確度等級。歷史上,準確度這個術語用得最廣,它從來都是定量的(我國計量法用的是定量的準確度)。不確定度體系污蔑說:準確度是定性的,不能用數字表達。這是說瞎話,是現代版的指鹿為馬。

2 系統誤差
       在重復測量的時段內,不變的誤差元,是系統誤差(短時恒值誤差)。記為β。系統誤差在儀器壽命期內的不超過儀器誤差范圍指標值的慢變化(數日到數年)以及環境溫度的影響等,也是系統誤差,通常作為“長穩”處理(準確度指標中,預留包容長穩的余量)。本文所論系統誤差,專指記為β的、在重復測量中不變的誤差。系統誤差β,在誤差理論中,地位極其重要。經典誤差理論對系統誤差強調不夠(而高斯隨機誤差理論精辟又完成);不確定度體系抹煞系統誤差的存在,甚至不許提“系統誤差”這個名稱。測量計量科學是實用的學問,必須實事求是。數量大于99,9%的測量儀器是不修正的,甚至是不允許修正的。“已知系統誤差修正了”,是不符合實際的說法。這其實是避重就輕,只著眼理論完整的隨機誤差,而忽視了更重要的系統誤差。

3 隨機誤差
       在重復測量中,隨機變化的誤差,稱隨機誤差。記為ξ。
       隨機誤差的分布,是正態分布。分散性的表征量是單值的σ。分布區間半寬是3σ(區間的包含概率是99.73%)。




    易于理解,求標準誤差的貝塞爾公式(7)中,消除了系統誤差的作用。(想不通,發帖問;我再回帖證明。)
    σ是量值的隨機誤差的表征量。它的來源量是測得值與實際值的差值(大小隨機)。對隨機誤差、對σ,不能再求帶“差”字的表征量。
    系統誤差在統計時段內是恒值。如果取系統誤差的帶“差”的表征量,那就是否定了系統誤差的存在,是錯誤的。在系統誤差、隨機誤差的層面上處理有關問題,例如誤差合成,只能取“方均根”“方和根”“方根”等




       系統誤差β,理論討論中可設為常值(凡量值的隨機性變化已歸納入隨機誤差中)。在實際工作中,系統誤差是在有計量標準的條件下測量得到的。測量系統誤差時的誤差,主要是兩部分,一是所用標準的系統誤差,二是被檢儀器自身的隨機誤差。后者可用多次測量的辦法來減小。而對標準的誤差必須嚴格要求。這通常可以做到。由于微小誤差可略,測量系統誤差的誤差通常是可以忽略的。這是比系統誤差小一個層次的問題,系統誤差視為恒值,而不再論及其分布(臺域分布根本與問題無關,而時域分布中,系統誤差的測量誤差可略;而分布,根本就是錯位的瞎話)。

四、實例
       測量儀器的要點是必須有機內標準,必須有比較裝置。還要有輸入、輸出裝置以及計算裝置等。新機制的測量儀器,必須有該儀器的新的原理公式,這是研制中,誤差分析的基礎。部件的改進提高,是量變;而新的物理機制的提出,就是發明。新儀器的發明研制,必須有詳盡的誤差分析與誤差合成。因此,我認為,詳盡的誤差理論,是一部分有志有為的計量人所必備的。

計量工作者的基本的實際操作,就是在有計量標準的條件下,如何測定被檢儀器的實際誤差范圍、確定它是否滿足被檢儀器的準確度指標(儀器廠標定的誤差范圍的最大可能值)以公證其是否合格【附錄二】。計量法規定,合格者可用;應用不合格儀器,就是違法。(所謂的“修正”,客觀上是用者各行其是,沒法實現“法治”,不符合《計量法》。)






【附錄一】
1 計量規范《JJF 1059.1-2012》相關性可略的條款
(來源是GUM《JCGM 100:2008》)
(協方差可略的三條)

4.4.4.1 協方差的估計方法
    a)兩個輸入量的估計值xi與xj的協方差在以下情況時可取零或忽略不計:
    1)xi和xj中任意一個量可作為常數處理;
    2)在不同實驗室用不同測量設備、不同時間測得的量值;
    3)獨立測量的不同量的測量結果。
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2 《JJF1059.1-2012》置疑
    1)xi和xj中任意一個量可作為常數處理;協方差可以忽略。

【史評】
    這條的意思,是說:xi與xj中,有一個是常量,協方差就可忽略。兩個都是常量,則更可忽略。在討論誤差合成中,系統誤差是常量。本條款說:二分項誤差中,有一個是系統誤差,則協方差可略。二誤差都是系統誤差,則協方差當然可略。
    其實,兩個誤差都是隨機誤差,協方差可略;兩誤差中有一個是隨機誤差,另一個是系統誤差,協方差也可略。當二量都是系統誤差時,協方差不可略。
    可見,協方差忽略條件是有一個是純隨機誤差;而《JJF1059》GUM卻說協方差的忽略條件是有一個是系統誤差。
    兩種說法有本質區別。規范條款認為協方差通常可以忽略(GUM甚至認為信息不足時即可略);因此通常可用“方和根法”;分析表明,“方和根法”成立是有條件的。測量儀器的誤差,不僅有系統誤差,而且通常是以系統誤差為主的,在有兩項大系統誤差的情況下,“方和根”法是不成立的,而必須取“絕對和”(隨機誤差項與眾多小系統誤差項取“方和根”)。

【附錄二】
檢定的操作與計算
       檢定的具體操作是用測量儀器測量計量標準。因已知標準的量值,由此來求得測量儀器的測得值與實際值的差,即誤差。測量儀器性能的表征量是誤差范圍,因此必須求誤差元的絕對值的最大可能值。求最大可能值的嚴格方法是統計方法,通常的檢定工作可采用簡化法,但不能忘記找最大差值這個要點。
       必須明確,對精密儀器(非單值常量量具)的計量是統計測量。

合格性判別、
       計量所用標準的誤差范圍必須不大于被檢儀器誤差范圍指標(準確度)的1/4(頻率計量要求1/10)。
       計量中,被檢儀器實測誤差范圍值R儀計不大于被檢儀器誤差范圍指標值R儀指標(準確度),則被檢儀器合格;否則不合格。
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njlyx 發表于 2021-5-10 10:21:44 來自手機 | 只看該作者
定義2 誤差范圍   誤差范圍是誤差元的絕對值的一定概率(大于99%)意義上的最大可能值。恒正。 <<<  為保證"形式合理",操作中可能還是需要約定統一的"概率" (當然可以"規定"或建議這個統一"概率"應該不小于99%)。……不然,會出現拿"99.1%"的"范圍"與"99.7%"的"范圍"合成的事,便"攪和"了。
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njlyx 發表于 2021-5-10 11:10:35 來自手機 | 只看該作者
"系統誤差"可能是當前的"不確定度"方法沒有"妥善解決"的"東西"……或許,從"頭"認識一下,便于解決問題?……"系統誤差" /"隨機誤差"的"分類"認識,大概源于對"測量儀器(裝置)的示值誤差e"的認識?通常認為:這e是一個可以適當表征此測量儀器(裝置)計量特性的有用"量",e是個"量",而這個e"量"的值一般是有"變化"/"散布"的,實用可以認為e的"散布"值服從以某個e0為"中心"/"數學期望"的"分布"(多數簡化認為是"正態分布",但不盡然)……此"中心"值e0便是e的所謂"系統分量",而e相對于e0的"變化量"(e-e0)便是所謂"隨機分量"……從"量"的"結構"來拆分,可能較易理順?【注:當前的"系統/隨機"定義已"拋棄"了這歷史上有過的"認識"】………實際應用時,這"中心"值e0往往是"不能完全確定的",雖然它是個"常量",但不確定它"精確"等于多少?只能"根據可用信息"估計它的"可能取值范圍"(一個e0的"估計值"及圍繞此"估計值"的一個"概率散布寬度");………
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 樓主| 史錦順 發表于 2021-5-18 08:01:33 | 只看該作者
本帖最后由 史錦順 于 2021-5-18 08:10 編輯
njlyx 發表于 2021-5-10 11:10
"系統誤差"可能是當前的"不確定度"方法沒有"妥善解決"的"東西"……或許,從"頭"認識一下,便于解決問題?… ...

                 答njlyx先生
(一)
       先生回帖的前半段是正確的。但令人不解的是竟用了兩個問號。如果自己都不能肯定自己的學術見解,還怎好讓他人相信。
       經典誤差理論(1980年以前的理論,未受不確定度體系的干擾)對系統誤差的處理,基本是正確的。在近代科學技術的發展中,誤差理論功不可沒,最基本的是:誤差理論對系統誤差的處理,基本上是恰當的、可行的、夠用的。通常的測量儀器,系統誤差為主。系統誤差處理(包含在儀器性能指標中)的三大環節:出廠檢驗;計量檢定;直接測量就用測量儀器的準確度指標值,這些都是正確的。

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(二)
       中間的論述,基本是“偏倚正態分布”的內容,是大數學家(也是測量學家)德國人高斯,早在二百多年前就解決了的問題。對其中的隨機誤差部分,高斯的理論極其完整、精辟,成為隨其后而發展起來的“統計理論”的基礎。有人說經典測量理論(這里應是1980年前的誤差理論;“測量不確定度體系”配不上“經典”“傳統”這類稱呼)違背“統計學”,那是顛倒了歷史順序、違背了基礎學科之間的關系。測量學是一門應用極廣的實用科學。極限概念、區間概念、集合概念;函數理論、微積分、近似理論,都是其數學基礎。對隨機誤差部分,高斯理論,也可稱為統計理論,必須用;但都必須符合測量理論本身之需要而不是去適應別人。不能本末倒置。況且,對統計理論本身,也必須正確理解,才能用得好。說這些,當然不是針對先生您。主要是提醒廣大網友,大家都應該不斷提高識別力。
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(三)
       先生說:“實際應用時,這"中心"值e0往往是"不能完全確定的",雖然它是個"常量",但不確定它"精確"等于多少?只能"根據可用信息"估計它的"可能取值范圍"(一個e0的"估計值"及圍繞此"估計值"的一個"概率散布寬度")”
       在測量計量科學中,最高的原則與最基本的依靠是“實測”。測量儀器的系統誤差怎么求?用計量標準進行實際測量嗎!系統誤差測不準,要分析原因。被測儀器的隨機誤差,形成干擾,要提高測量次數。時頻測量計量規定測量100次,就是保證此點的措施。如果是計量標準的準確度不夠,那就要選用更高檔的計量標準。要注意,系統誤差是“誤差量”,不是通常的量值;“誤差量”測準到其本身的1/10,就足夠了。說“測不準”,而去搞“評估”;那是舍精求粗,是不科學的,是歷史性的倒退。這是不確定度體系的產物,是敗筆,是歧途。要識破這種誤導。
       對出廠驗收、計量、直接測量的測量儀器來說,系統誤差就是“偏倚正態分布”的偏倚值,它是可以直接測量得到的(整個計量機構系統,其業務的本質就是利用計量標準來測定系統誤差)。對它本身再講分布,實際是把時域統計偷換成臺域統計,完全是脫離實際的,是瞎估計,給數錯誤、結論錯誤。是違反計量理論、脫離計量系統的、違反《計量法》的違法行為。
       我對先生一向是尊重的。但我不能不指出:先生最后的這句話,表明先生受不確定度體系的影響不小。不與不確定度體系徹底劃清界限,就必受其害。先生總覺得不確定度體系中有好東西。至少在關于系統誤差的處理上,這不是事實。請先生認真思考一番。
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njlyx 發表于 2021-5-18 14:48:52 來自手機 | 只看該作者
史錦順 發表于 2021-5-18 08:01
答njlyx先生
(一)
       先生回帖的前半段是正確的。但令人不解的是竟用了兩個問號 ...

您對"系統(測量)誤差"的最大誤解就是"認為它的值--按您的說法,就是它的"元值"--是已知的"!

對于其值(您稱為"元值")已知的"系統(測量)誤差",別人俗稱"已定系統(測量)誤差"。對于這個"闌尾",無論您是否愿意"切除"它(在"數據處理"如此便捷的當代,"切除"它的成本幾乎可以忽略不計了),都已不是讓"研究者"頭疼"問題"了!……若不"切除"它,那就直接帶入"測量方程(模型)"、"代數"算出所以所形成的"測量結果誤差"---這包糖稱出重量 509g,存在"系統測量誤差" 0.2g(實際分量少0.2g)。……如果有人分明知道實際分量少0.2g,卻故意含糊為"誤差不超過0.2g",可能只涉嫌為人不太地道。

大量存在的情況是:當事人真的不知道所關心的那個"系統誤差分量"的"(元)值"是多少(有些是"技術"原因,更多的是"成本"原因),只能"合理猜測"其"可能的取值范圍"--便有"分布"問題、"相關性"問題!………最典型的"系統(測量)分量"譬如"非線性誤差"、"溫度效應誤差"……若不計"成本",大概是可以"知道"的(按非線性"模型"計算、監測溫度后按溫度影響規律計算),但往往考慮"成本"而"簡化處理"了--"代價"就是相應的"系統誤差分量"只能"合理估計可能的取值范圍了";……還有"校準"所用"標準器"的"誤差",常人也只根據"標準器"的可用資料得到其"可能取值范圍",不能確定它的"具體(元)值"。

補充內容 (2021-5-19 15:40):
更正:
常人也只根據...   -->   常人也只能根據...
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njlyx 發表于 2021-5-18 15:33:21 來自手機 | 只看該作者
史錦順 發表于 2021-5-18 08:01
答njlyx先生
(一)
       先生回帖的前半段是正確的。但令人不解的是竟用了兩個問號 ...

"利用計量標準來測定系統誤差" <<< 這是業內人士熟悉的"工作"。但您別省略了項"工作"作用描述--大概兩類吧:"檢定" /  "校準"

"檢定"好像是您認為"合理"的作用……那么,"檢定"合格了,你給被檢"儀器"使用者一個"合格證",他能憑此證知道這"儀器"的"系統誤差(元)值"嗎? 不知道。只知道個"合理的概率范圍值"--大概不會超過"儀器"相應指標說明的界限值。……于是用的時候就要"合理猜測"分布、相關性了……只要不是神仙,就免不了"猜測"。好壞只在于"合理性"。

"校準",您似乎不待見它? 卻是所有測量"儀器"的必經之路!( 測量 "儀器"只有經過適當"校準"才具備"準確測量"的能力,也才能通過某些要求的"檢定")。"校準"能給出一定條件下的"系統誤差 (測得)值",但是:(1) 這個系統誤差(測得)值也是有"誤差"的,譬如所用"標準器"的"誤差",這個"系統誤差測得值"的"誤差"是不確定的,只知道"可能取值范圍",且這個"范圍值"與當前的"系統誤差測得值"比,并不一定是可以忽略的"小量"(某次/某點"系統誤差測得值"近似為0的情況并非個例!)   (2) 這個系統誤差(測得)值往往只能表達"當前"(當次/當點)的"情況"……時、空若變,取值未必還是它…………無論你是否根據"校準"結果"修正",在用"儀器"之時,總會存在一個"只知可能取值范圍、不確定具體(元)值"的"系統(測量)誤差"。

補充內容 (2021-5-19 15:42):
更正:
...省略了項"工作"作用描述...   -->   ...省略了對此項"工作"作用的描述..
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njlyx 發表于 2021-5-18 17:33:11 來自手機 | 只看該作者
njlyx 發表于 2021-5-18 14:48
您對"系統(測量)誤差"的最大誤解就是"認為它的值--按您的說法,就是它的"元值"--是已知的"!

對于其值( ...

對于某個具體的"測量誤差",是否要兩分成"系統(測量)誤差"/"隨機(測量)誤差"分量?可能要看它的具體情況。………對于大部分"測量儀器"的"示值誤差"而言,作"系統/隨機"兩分類是有意義(有實用價值)的;對于大部分"多量值"的"被測量",對其測量獲得的"測量結果"所包含的"測量誤差",作"系統/隨機"兩分類,也好像是有意義(有價值)的。但是,對于那些"單一量值"的"被測量"(所謂常量),某個測量結果中所包含的"測量誤差"也是個不會變化的"常量",對它分"系統/隨機"是沒有意義的--它其實只有"系統分量"。
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njlyx 發表于 2021-5-19 11:04:16 來自手機 | 只看該作者
史錦順 發表于 2021-5-18 08:01
答njlyx先生
(一)
       先生回帖的前半段是正確的。但令人不解的是竟用了兩個問號 ...

      如您所信,絕大部分的所謂"系統(測量)誤差",從技術層面看,都是能夠確定其"具體(元)值"的---只要舍得花費,換句話說,它實際并非"以人類當前的認識水平看,取值沒有確定規律"的"隨機變量"。 但是,由于"成本"原因,節省了獲得其"具體(元)值"的"開銷",代價是"【應用者面臨:具體(元)值是不確定的,只知道一個"概率范圍內"】。而某些應用場景又要求"應用者"對這"具體(元)值"的"取值概率"做出適當的"估計"(諸如,要求給出某些特定要求概率下的"取值范圍(寬度)"、與其它因素引起的"范圍(寬度)"進行"合成",…)。 怎么辦呢? 可能"兩辦":(1) 這事強人所難,不予理睬。(2) 根據一定的理論分析和"可能"的應用情況"適當"假設--譬如"非線性誤差",在"假設"儀器在量程范圍內各點使用的"概率"相同(合理性取決于實際情況),便可以根據校準得到的"非線性規律"大致"估計"出"非線性誤差"的"概率分布"……這就是您反對、大家在用的"辦法"。……這是一個沒有絕對正確性可言,只能追求相對合理的辦法。(可以靠大家的經驗、有關"規程"的推薦、…,不斷改善"合理性"。)………因為有"需求",明知難辦,也只能"想方設法"辦,不能不予理睬。"概率"的事,說白了是避不開"賭博"的。

補充內容 (2021-5-19 15:46):
更正:
只知道一個"概率范圍內"   -->    只知道一個"概率范圍值"
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njlyx 發表于 2021-5-19 12:17:47 來自手機 | 只看該作者
njlyx 發表于 2021-5-19 11:04
如您所信,絕大部分的所謂"系統(測量)誤差",從技術層面看,都是能夠確定其"具體(元)值"的---只要 ...

>>>>
     所謂的"系統(測量)誤差",其"概率分布",絕大多數都是"合理設定"的,難得有"實驗統計"獲得的情形。相應的,基于實驗統計數據"計算"系統(測量)誤差之間"相關系數"的工作可能是沒有意義的(得不到"足夠廣泛"的實驗數據)。實用的"相關系數"通常是根據"物理關系/理論關系"或經驗適當取值。

      只有不確定"具體(元)值"、只知其"概率范圍值"的"系統(測量)誤差"的處理需要"相關系數"。……對于已知"具體(元)值"的"系統誤差",處理"很容易",無關"分布"、"相關性"之類令人"頭疼"的問題。
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yeses 發表于 2021-5-24 09:36:23 | 只看該作者
本帖最后由 yeses 于 2021-5-24 09:39 編輯

【史評】
    這條的意思,是說:xi與xj中,有一個是常量,協方差就可忽略。兩個都是常量,則更可忽略。在討論誤差合成中,系統誤差是常量。本條款說:二分項誤差中,有一個是系統誤差,則協方差可略。二誤差都是系統誤差,則協方差當然可略。
    其實,兩個誤差都是隨機誤差,協方差可略;兩誤差中有一個是隨機誤差,另一個是系統誤差,協方差也可略。當二量都是系統誤差時,協方差不可略。


【葉疑】既然“系統誤差是常量”,那么系統誤差的方差就是0,因為常量的方差是0。那又何來“當二量都是系統誤差時,協方差不可略”?二個連方差都沒有的量之間反而還有協方差?您如何從數學上做個完整解釋呢?
系統誤差之間有協方差和系統誤差是常量,這二個命題是不能同時成立的吧?

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njlyx 發表于 2021-5-24 11:30:23 來自手機 | 只看該作者
    關于"系統(測量)誤差"是"常量"的"認識",是必須附加"實用條件"限定的…………大概:在"重復性"條件下,保持不變……在"人們能掌握的(并認為影響不可忽視的)宏觀條件"相同時,保持不變。  若"宏觀"條件變了,人們稱之為"系統(測量)誤差"的東西是會變的!………人們未知其具體值的"系統(測量)誤差"不是數學意義上"永恒不變"的絕對"常量"。(  如果真有某個人們關心的"永恒不變"的"常量"存在,再說它的值"不確定",便有辱人類智商了……"不確定"的"終極"原因(譬如"國際基準"的"不確定"之類)是"量"本身的"變化無常"。……如果在"系統(測量)誤差"是絕對常量的"認識"下"推導",只會把自己繞暈了。………所謂"系統(測量)誤差"之間的"相關性",大概是"不可統計"的,只能依據"實際情況",合理"認定"。……兩個相近的長度用同一把尺子測出,由"測量器具"引起的"誤差"可以認為"安全正相關";某件儀器的"非線性誤差"從"原理"分析不受溫度變化的影響,可認為其"非線性誤差"與"溫度影響誤差"之間"不相關";………
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njlyx 發表于 2021-5-24 11:33:05 來自手機 | 只看該作者
更正: 安全正相關  --> 完全正相關
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yeses 發表于 2021-5-24 14:13:09 | 只看該作者
njlyx 發表于 2021-5-24 11:30
關于"系統(測量)誤差"是"常量"的"認識",是必須附加"實用條件"限定的…………大概:在"重復性"條件下, ...

二個沒有方差的量之間反而有協方差,這在數學上邏輯不通。應用起來也無法做數學處理,譬如,相關系數怎么計算?
這個問題必須回到純數學概念上重新出發。

常量:一個具體的數值。隨機變量:未知值,用其所有可能取值(數值)的集合的分散區間來表達其概率范圍。

已知誤差是一個數值,屬于常量,沒有太多可討論的地方。
未知誤差是一個未知的數值,任何未知誤差都能用其所有可能取值的發散性(方差)來描述它的概率范圍,任意二個未知誤差都可以分析其所有可能取值之間的相關性。---任何未知誤差都是隨機變量。
譬如:交流電干擾誤差,當測得值給出后,干擾誤差就是一個恒定的未知偏差,它是系統誤差還是隨機誤差?
測量實踐中,該誤差可以用測得值序列按正弦規律模型處理以實現誤差修正,也可以看作是一個U型隨機分布的誤差按隨機規律模型處理(測得值序列直接平均)以實現誤差的自我抵償。當有二路電壓同時測量時,二路干擾誤差來自同一干擾源,就具有相關性。




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njlyx 發表于 2021-5-24 16:57:40 來自手機 | 只看該作者
yeses 發表于 2021-5-24 14:13
二個沒有方差的量之間反而有協方差,這在數學上邏輯不通。應用起來也無法做數學處理,譬如,相關系數怎么 ...

       您對"常量"的認識與一般人有很大不同,您定義的"常量"只是大家所認識"常量"的一部分---"值"已知的"常量"。

       雖然從"全體人類"智慧的角度,不存在不能確認其值的"永恒不變"的"常量",但對于具體認識者,在某個時空節點,不能確認一個"的確永恒不變的常量"的情形是合理存在的---說明他當時的"知識"不夠(當然,不代表他永遠"不能確認",如果這"量"確是是"永恒不變的常量",他以后總有可能"確認"其值)。……"測量不確定度"是有具體的"認識主體"的。因此,即使是"永恒不變的常量"(如果存在的話),面對具體的"認識主體"、在一定的時空節點,也是存在"測量不確定度"的。但"這種絕對的常量"是不存在什么"方差"的,"不確定"只是源于"認識主體"的"無能"(當時的知識不夠)而已。

       不宜一提"不確定度",就一定要找"方差"。因"無知"導致的"不確定",其實并無"方差"可言。只是人們可以將這"無知"歸咎于"所用的東西不地道",再用些所謂"可用的信息"對"所用東西的不地道程度"作些"猜測"("估計"),…這通常是"不能統計"的,……找"方差"要大概要追究上輩祖宗,理不清的。
      
       如果你關心的被測量都是"單一量值的量"(即所謂常量,實用近似),那么,對它進行的任何測量所得"測量結果"中所包含的"測量誤差"都會是是一個"常量"!(測量完成,"測得值"已知,相應的"測量誤差"也不會變。),對此"測量誤差",區分"系統"、"隨機"是沒有意義的(所言分類,它實際全部屬于"系統")。

     對一個具體"測量結果"中所包含的"測量誤差"能區分"系統"、"隨機",那邊意味著這"被測量"是個多量值的"量"---在本次"測量"完成后,被測量的"值"會變化,并且存在"隨機變化"。……譬如許多"測量儀器"的"示值誤差",在某次"校準(測量)"后的情形。
15#
njlyx 發表于 2021-5-24 17:00:24 來自手機 | 只看該作者
njlyx 發表于 2021-5-24 16:57
您對"常量"的認識與一般人有很大不同,您定義的"常量"只是大家所認識"常量"的一部分---"值"已知的 ...

更正: 所言分類 --> 若言分類
16#
yeses 發表于 2021-5-24 17:17:46 | 只看該作者
本帖最后由 yeses 于 2021-5-24 17:18 編輯
njlyx 發表于 2021-5-24 16:57
您對"常量"的認識與一般人有很大不同,您定義的"常量"只是大家所認識"常量"的一部分---"值"已知的 ...


按照您們的邏輯,系統誤差是常量,其方差當然是0。

而您們又說系統誤差之間有協方差。

于是,根據相關系數的計算公式,系統誤差之間的相關系數等于無窮了。~~您做如何解釋呢?

現在根本不能談不確定度,只談數學概念。

我對常量的理解可能的確跟“一般人”有很大的不同,甚至隨機變量概念,翻數學書吧。若不成,各自保留哈。

17#
njlyx 發表于 2021-5-24 18:31:30 來自手機 | 只看該作者
yeses 發表于 2021-5-24 17:17
按照您們的邏輯,系統誤差是常量,其方差當然是0。

而您們又說系統誤差之間有協方差。

你這一耙子打到了許多無辜者………"我們"中的許多人(包括我)都不認為"系統誤差"是"絕對常量",我也不認為任何"系統誤差"之間都能弄出個"協方差"來(許多所謂"系統誤差"之間的"相關性"是依據某些"原理"合理"猜測"出來的。)

張三、李四都不確定您今年貴庚,張根據他所了解的一些信息猜"測"您55歲、李則猜"測"您57歲……他們兩人猜的"誤差"Δ1=55-y、Δ2=57-y會變嗎? 這Δ1、Δ2的"方差"大概怎么論? 他們的"協方差"大概又如何論呢?
18#
njlyx 發表于 2021-5-24 18:41:31 來自手機 | 只看該作者
教科書關于"隨機變量"的"定義"很清楚,就是大家理解的意思……值會變,而且"莫名其妙"的變。………因為它"隨機"的變,所以我不能確定它的"值",有"不確定度",是合常理的;  但反過來,因為我不知道這量的"值",這"量"就是個"隨機變化的"?……我不是神仙!
19#
yeses 發表于 2021-5-25 09:15:16 | 只看該作者
本帖最后由 yeses 于 2021-5-25 09:38 編輯
njlyx 發表于 2021-5-24 18:41
教科書關于"隨機變量"的"定義"很清楚,就是大家理解的意思……值會變,而且"莫名其妙"的變。………因為它" ...


您對隨機變量的表達的確沒錯,但是,能否對隨機變量賦值呢?數值的定義是什么呢?

數值57會變成其他數值嗎?57是隨機變量嗎?測得值x=57,x=57是數值還是變量?

核心點:變量是一群數值集合中的任意一個,變量不能賦唯一值,賦唯一值了就是數值而不是變量,無論自變量、因變量還是隨機變量。

這里有二種理解,您辨別一下吧:

1、重復測量中,測得值(數值)隨機地相互轉化,所以測得值(數值)是隨機變量。如:測得值57會變成56,56會變成58。。。,所以,測得值57、56、58都是隨機變量。

2、重復測量中,真值隨機地選取不同的數值作為測得值,所以真值是隨機變量。如:真值會隨機地選取數值57、56、58。。。作為測得值,57、56、58。。。都是真值的可能取值。真值無法賦值,是隨機變量。

20#
yeses 發表于 2021-5-25 09:22:21 | 只看該作者
本帖最后由 yeses 于 2021-5-25 09:35 編輯
njlyx 發表于 2021-5-24 18:31
你這一耙子打到了許多無辜者………"我們"中的許多人(包括我)都不認為"系統誤差"是"絕對常量",我也不認為 ...


張三、李四都不確定您今年貴庚,張根據他所了解的一些信息猜"測"您55歲、李則猜"測"您57歲……他們兩人猜的"誤差"Δ1=55-y、Δ2=57-y會變嗎? 這Δ1、Δ2的"方差"大概怎么論? 他們的"協方差"大概又如何論呢?

您拿這二人去做試驗統計,給很多的樣本讓他們估計年齡,與實際年齡比較得到誤差樣本序列,就能知道他們估計的誤差的概率范圍及二人誤差的協方差。
測量儀器的誤差評價都是這樣通過試驗統計獲得的。任何測量,測得值的數值確定后誤差都不會變(真值自己將來的可能變化通常不需要測量者關心)。
21#
njlyx 發表于 2021-5-25 10:01:41 來自手機 | 只看該作者
yeses 發表于 2021-5-25 09:15
您對隨機變量的表達的確沒錯,但是,能否對隨機變量賦值呢?數值的定義是什么呢?

數值57會變成其他數值 ...

您混淆了"量"與"值"的概念,相應地,也就將"隨機變量(一般只能從"總體"把握其"規律",表述時,可能會用它的"任意樣本"符號形式指代,但不會拿它的某個"具體樣本"指代)與它的"樣本值"混為一談了。………這是對您"老生常談"的話了。

您以為的大多數人都不會認為一個明明白白的具體值是個"隨機變量",不要將您的"推定"強加于人。………任何"隨機變量"都會有眾多的具體"樣本"值,如果這"隨機變量"可以直接觀測 (即不存在"觀測誤差"),那么,那些已被"觀測"的"樣本",就是一個個已知的"樣本值",沒人說這些已知的"樣本值"本身會再"隨機"的變化(大家都知道它們不會變,只是您"推論"大家認為它們會變?),我們所關心的"隨機變量"的"統計規律"正是由這一個個已知的"樣本值""統計"出來的(如果觀測到的這一個個樣本值都相等,那么,這個我們原以為的"隨機變量"就很可能是個實用的"常量"。),有了"統計規律",邊便可以"合理"推測那些沒有"觀測"的"樣本"值的"概率范圍"。……已經"觀測"的樣本值,已然知道,沒有再論它"不確定"的道理。
22#
njlyx 發表于 2021-5-25 10:13:29 來自手機 | 只看該作者
yeses 發表于 2021-5-25 09:22
張三、李四都不確定您今年貴庚,張根據他所了解的一些信息猜"測"您55歲、李則猜"測"您57歲……他們兩人猜 ...

對于"以貌取人"的"測齡"方法的"測量誤差",不計"性價比"時,說的通。……實際大概行不通。
23#
njlyx 發表于 2021-5-25 10:34:28 來自手機 | 只看該作者
yeses 發表于 2021-5-25 09:15
您對隨機變量的表達的確沒錯,但是,能否對隨機變量賦值呢?數值的定義是什么呢?

數值57會變成其他數值 ...

    重復測量中,如果測得量y會取57、56、58、…等明顯無規律"散布"的值,那么,可以"合理"的認為測得量y是個"隨機變量"。
     至于相應的被測量x,它究竟是單一量值的"常量",還是可能有若干不同量值的"隨機變量",單憑這幾次"重復測量"數據是不好定論的!一般需要其它"信息"輔助判定。( 造成所見"測得量"隨機變化的,即可能是被測量x的"隨機變化",也可能是測量儀器示值誤差的"隨機變化",更可能是兩者都有。)……能"定論"的是:被測量x是個"不確定量"。

測得量y是"隨機變量",57、56、58、…是這個"隨機變量"的已觀測到的"樣本值"。  除了您"推論",沒有人說57之類數值是"隨機變量"。
24#
yeses 發表于 2021-5-25 10:38:01 | 只看該作者
njlyx 發表于 2021-5-25 10:01
您混淆了"量"與"值"的概念,相應地,也就將"隨機變量(一般只能從"總體"把握其"規律",表述時,可能會用它 ...

1、測得值賦予了數值,這是事實,不是我推定。

2、測得值被看作是隨機變量,賦予了方差,這也是事實,也不是我推定。

給數值賦予了方差,所有教科書和規范等都是白字黑字地寫著,您卻辯解大家不是這樣的理解,那為何不按正確的數學表達去表達大家的實際理解呢?這的確是老生常談了,再辯論已無空間了。
25#
yeses 發表于 2021-5-25 10:43:32 | 只看該作者
本帖最后由 yeses 于 2021-5-25 10:45 編輯
njlyx 發表于 2021-5-25 10:34
重復測量中,如果測得量y會取57、56、58、…等明顯無規律"散布"的值,那么,可以"合理"的認為測得量y ...


重復測量中,如果測得量y會取57、56、58、

測得量?這是什么概念?

此外,您怎么數學表達?您能寫y=57,y=56和y=58嗎?
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