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[討論] 關于包含因子為什么一定大于1的問題

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1#
Superliving 發(fā)表于 2025-3-26 15:21:06 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
大家有沒發(fā)現(xiàn)一個問題,當合成的概率分布為正態(tài)分布是,如果概率p=50%,k=0.676,這里的k值小于1了,這里是否和擴展不確定度的定義相矛盾?

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ikiwi 發(fā)表于 2025-3-26 16:22:49 | 只看該作者
本帖最后由 ikiwi 于 2025-3-26 16:26 編輯

問題是包含概率是50%的測量結果誰能用?誰敢用?能可靠?
標準文件約定擴展不確定度的包含概率都要求是95%及以上  是在正態(tài)分布的情況下  約95%的數(shù)據(jù)會落在均值±2倍標準差的范圍內  保證測量結果可靠性的同時  也兼顧了測量的經(jīng)濟性和效率
3#
wjq6421 發(fā)表于 2025-3-27 01:25:39 | 只看該作者
我覺得這是兩個問題,置信因子只是從數(shù)學角度來建立聯(lián)系,0.0001都有可能;而包含因子是從計量工作的角度出發(fā)的定義,考慮到可信程度,要求其大于1。
4#
長度室 發(fā)表于 2025-3-27 09:22:59 | 只看該作者
我大概清楚樓主的疑惑是什么。置信因子和包含因子都是用k表示,但是他們有區(qū)分。
5#
 樓主| Superliving 發(fā)表于 2025-3-27 09:54:59 | 只看該作者
感謝上面的回復,我已悟出其中的原理,即擴展不確定度的出生使命就是為了提高置信水平,如果包含因子k=1,那U=uc,沒有達到提高置信水平的目的,更不能讓U<uc,所以,擴展不確定度U的定義決定了k必須大于1。
6#
風風量 發(fā)表于 2025-3-27 15:52:33 | 只看該作者
Superliving 發(fā)表于 2025-3-27 09:54
感謝上面的回復,我已悟出其中的原理,即擴展不確定度的出生使命就是為了提高置信水平,如果包含因子k=1,那 ...

bingobingo~~~~
7#
fenchion 發(fā)表于 2025-3-27 16:48:56 | 只看該作者
本帖最后由 fenchion 于 2025-3-27 16:50 編輯

因為低于90%可信度的,你敢用嗎?要求可靠度至少68%以上,對應的k值,不就大于1嗎?
8#
遼西計量師 發(fā)表于 2025-3-27 21:40:59 | 只看該作者
本帖最后由 遼西計量師 于 2025-3-27 21:46 編輯

來自deepseek的解析:
在合成概率分布為正態(tài)分布的情況下,當概率 p=50% 時,對應的包含因子 k≈0.676(即標準正態(tài)分布的半寬分位數(shù)),這一結果與擴展不確定度的定義并不矛盾。以下是詳細分析:

    擴展不確定度的定義
    擴展不確定度 UU 是通過將合成標準不確定度 ucuc? 乘以包含因子 kk 得到的,即 U=k?uc?。根據(jù)《測量不確定度表示指南》(GUM),kk 的選擇取決于所需的置信水平和概率分布類型,但并未強制要求 kk 必須大于 1。擴展不確定度的核心目的是提供一個區(qū)間(如 yˉ±U),使得測量值以特定概率落在此區(qū)間內。

    正態(tài)分布與置信水平的關系
    對于標準正態(tài)分布(μ=0,σ=1),不同置信水平對應不同的 kk 值:

        p=68.27% 時,k=1;

        p=95% 時,k≈1.96;

        p=50% 時,k≈0.676。
        因此,k=0.676 是正態(tài)分布在 50% 置信水平下的正確分位數(shù),完全符合概率分布理論。

    實際應用中的慣例與誤解
    盡管擴展不確定度通常與高置信水平(如 95% 或 99%)關聯(lián),導致 k≥2 更為常見,但這僅為行業(yè)慣例,而非定義限制。若用戶需要報告 50% 置信水平的區(qū)間,使用 k=0.676 是合理的,只需明確標注對應的概率即可。

    結論
    只要 k 值正確反映了目標置信水平下的概率分布特性(如正態(tài)分布的 50% 分位數(shù)),即使k<1,也不違背擴展不確定度的定義。矛盾的產生源于對擴展不確定度必須對應高置信水平的誤解,而非定義本身的問題。

最終答案
不矛盾。擴展不確定度的定義允許根據(jù)需求選擇任意置信水平,包括 p=50%。此時 k≈0.676 是正態(tài)分布在該概率下的正確分位數(shù),符合理論要求。關鍵在于明確標注 kk 對應的置信水平,而非強制要求 k≥1。
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