Bizonytalansági jellemzők, kiterjesztett bizonytalanság, mérési eredmények ábrázolása
A mérési bizonytalanságnak az alábbi jellemzői vannak:
- UA - standard A típusú bizonytalanság a véletlenszerű hibát jellemzo standard deviáció (RMS);
- U B - a standard B típusú bizonytalanság a szabványos eltérés (SDE), amely egy megszakadt szisztematikus hibát jellemez;
- UC - a teljes bizonytalanság a teljes hibát jellemzo szórás (RMS);
- U P - kibővített bizonytalanság - a hiba konfidenciahatárai.
A standard típusú A bizonytalanság:
ahol Xi az X-érték mérési eredményei, az átlagértéket a mérések eredményeként veszik figyelembe.
Ez a képlet csak statisztikai módszerekre alkalmazható (ha a mérések száma több mint 30).
Egyetlen mérés esetében a B típusú standard bizonytalanságot számolják ki, amelyet az a priori elosztási törvény alapján becsülnek.
- normál forgalmazási jog
- háromszögletű forgalmazási törvény
- egységes forgalmazási jog
A B típus esetében a standard bizonytalanság kiszámításának forrása a következő lehet:
- adatok az előző mérésekből
- a releváns anyagok és eszközök viselkedéséből és tulajdonságaiból származó tapasztalatok vagy általános ismeretek eredményeként nyert adatok
- a termelés sajátossága (leggyakrabban)
- a kalibrációs vagy kalibrálási tulajdonságok adatai, egyéb tanúsítványok
- bizonytalanság, amely a referenciaadatoknak tulajdonítható.
De a probléma az, hogy a mérési eredmény 1 (egy mérés), és a terjesztési törvény nem ismert.
Ha elárulja a terjesztési törvényt, 2 helyzetet kaphat:
- a pontosság alulértékelt, az RMS túl magas. Ebben a helyzetben, mi vagyunk, "alábecsüljük" az eszközt, mert valójában a számítottnál nagyobb pontosságú méréseket végzünk.
- a pontosság túlbecsült, az RMS alulértékelt. Ez a helyzet veszélyesebb, mert a mérések eredménye kiszámíthatatlan, tekintettel az eszköz nagy pontosságára, ezért elvben nem tolerálható ez a helyzet.
A kimenet a következő szabály lehet:
Ha a terjesztési törvény ismeretlen, akkor a lehetséges elosztási törvényektől el kell fogadni azt, amely rendelkezik a maximális RMS-értékkel, azaz egységes jog. Ennek következtében a pontosság alábecsülhető, de biztonságosabb az ügyfél számára.
A bizonytalanságok kifejezésére vonatkozó ISO útmutatás a logikai jog megválasztásának másik alapját képezi:
Ha a határok ismeretesek, úgy gondoljuk, hogy az egyenlő valószínűségű eredmény a szegmens bármely pontján lehet, és így egységes terjesztési törvény.
Természetesen vannak olyan disztribúciós törvények, amelyek nagyobb SD-vel rendelkeznek, mint egy egységes törvényben, például antimodális törvényekben, de nem természetes folyamatokban merülnek fel, hanem csak abban az esetben merülnek fel, ha a folyamatot egy személy vagy egy automata szabályozza. Például egy fémlemez vastagságának mérése, amikor a hőmérséklet a légkondicionáló hatása alatt változik.
azaz ebben az esetben a B típusra vonatkozó standard bizonytalanság kiszámítása az alábbi képlettel történik:
Az Uc teljes standard bizonytalansága a mérési eredmény bizonytalansága, ha a mérési eredményt más mennyiségekben fejezzük ki.
hol van a befolyás tényezője?
Példa erre a jól ismert Ohm törvény:
A kiterjesztett bizonytalanság olyan érték, amely meghatározza a mérési eredmény körüli intervallumot, amelyen belül valószínűleg az értékek legnagyobb eloszlása található, ami a mért értékhez elegendő indoklással magyarázható.
A mérési eredmények reprezentálása
A mérési eredmények reprezentálásához szükséges információk az adathasználat céljától függenek. Az információnak elegendőnek kell lennie az értékelés finomításához, ha további adatok jelenhetnek meg, amelyek befolyásolhatják az eredményt.
Meg kell adnia, meg kell vizsgálnia és felhasználnia a következő információkat:
- módszert és bizonytalanságait kísérleti megfigyeléseken és kiindulási adatokon alapulva;
- a bizonytalanság minden összetevőjének értékei és forrásai, valamint azok megszerzése;
- a bizonytalanságok összetevőinek értékelése;
- a bizonytalanság kiterjesztése, beleértve a K együttható értékét (a disztribúciós jogot figyelembe véve).