🗊Презентация Концепция неопределенности измерений

Концепция неопределенности измерений

В 1995 г. под эгидой семи международных организаций, в том числе МКМВ, МЭК, ИСО, МОЗМ, было издано «Руководство по выражению неопределенности измерений». Целями Руководства были: В 1995 г. под эгидой семи международных организаций, в том числе МКМВ, МЭК, ИСО, МОЗМ, было издано «Руководство по выражению неопределенности измерений». Целями Руководства были: обеспечение полной информацию о том, как составлять отчеты о неопределенности измерений; представление основы для международного сопоставления результатов измерений; предоставление универсального метода для выражения и оценивания неопределенности измерений, применимого ко всем видам измерений и всем типам данных, используемых при измерениях. В 2003 г. введены в действие Рекомендации по межгосударственной стандартизации РМГ 43-2001 «Применение «Руководства по выражению неопределенности измерений». Они распространяются на методы оценивания точности результатов измерений, содержат практические рекомендации по применению Руководства и показывают соответствие между формами представления результатов измерений с использованием погрешности и неопределенности измерений. Руководство рекомендует выражать характеристики точности измерений в показателях неопределенности измерений, а не в показателях погрешности измерений, принятой в отечественной метрологической практике. Вместо понятия истинное значение измеряемой величины вводится понятие оцененное значение. Вместо деления погрешностей по природе их появления на систематические и случайные вводится деление по способу оценивания неопределенностей – методами математической статистики или иными методами.

Причин появления концепции неопределенности измерений довольно много, но основные из них следующие. Причин появления концепции неопределенности измерений довольно много, но основные из них следующие. Появление новых (нетрадиционных) областей измерения (психология, социология, медицина и др.), где постулаты традиционной метрологии (физическая величина, единица измерений, мера, эталон, погрешность измерения) не работают; Влияние новых научных направлений кибернетического толка (кибернетики, теории информации, математической статистики и др.), в которых понятие «неопределенность» играет существенную роль. Это, как правило, связано с широким толкованием понятия неопределенности как «сомнения» в том, что, например, результат измерения представляет значение измеряемой величины. Примеры такого толкования термина неопределенности: неопределенность выбора устраняется информацией, степень неопределенности множества зависит от числа элементов в множестве и др. Отход от понятия истинного значения измеряемой величины как непознаваемого, в силу чего понятие погрешности теряет смысл и погрешность невозможно вычислять, т.к. она содержит никогда не известное истинное значение. Раздельная оценка систематических и случайных погрешностей и использование для них разных характеристик (доверительных границ и СКО) дает завышенные оценки погрешности. Кроме того, применение двух характеристик погрешности при определении результата неудобно, особенно при его дальнейшем использовании. Необходимость простой в применении и общепризнанной универсальной методики для характеристики результата измерения.

В Руководстве вместо понятия «погрешность измерения» вводится понятие «неопределенность измерения». При этом неопределенность измерения трактуется в двух смыслах: В Руководстве вместо понятия «погрешность измерения» вводится понятие «неопределенность измерения». При этом неопределенность измерения трактуется в двух смыслах: В широком смысле как «сомнение» относительно достоверности результата измерения. Например, сомнение в том, насколько точно после внесения всех поправок результат измерения представляет значение измеряемой величины. В узком смысле неопределенность измерения понимается как параметр, связанный с результатом измерения, который характеризует разброс значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине.

Неопределенность измерения – параметр, связанный с результатом измерения, который характеризует дисперсию (разброс) значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине. Необходимо ясно представлять, что неопределенность измерения – это не доверительный интервал в традиционном понимании (при заданной доверительной вероятности). Вероятность здесь характеризует меру доверия, а не частоту события. Неопределенность измерения – параметр, связанный с результатом измерения, который характеризует дисперсию (разброс) значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине. Необходимо ясно представлять, что неопределенность измерения – это не доверительный интервал в традиционном понимании (при заданной доверительной вероятности). Вероятность здесь характеризует меру доверия, а не частоту события. Неопределенность измерения обычно имеет много составляющих. Некоторые из них могут быть оценены из статистического распределения результатов рядов измерений и могут характеризоваться экспериментальными стандартными отклонениями (аналог СКО). Другие составляющие оценивают из предполагаемых распределений вероятностей, основанных на опыте или другой информации. Они также могут характеризоваться стандартными отклонениями.

Водятся две оценки неопределенности: Водятся две оценки неопределенности: - оценка по типу А – метод оценивания неопределенности путем статистического анализа рядов наблюдений; - оценка по типу В – метод оценивания иным способом, чем статистический анализ рядов наблюдений.

Стандартная неопределенность по типу В используется для оценки величины x, которая не была получена в результате повторных наблюдений. Связанная с ней оцененная стандартная неопределенность uВ(xi) определяется на базе научного суждения, основанного на всей доступной информации о возможной изменчивости х. Фонд такой информации может включать: Стандартная неопределенность по типу В используется для оценки величины x, которая не была получена в результате повторных наблюдений. Связанная с ней оцененная стандартная неопределенность uВ(xi) определяется на базе научного суждения, основанного на всей доступной информации о возможной изменчивости х. Фонд такой информации может включать: данные предварительных измерений; данные, полученные в результате опыта, или общие данные о поведении и свойствах соответствующих материалов и приборов; спецификации изготовителя; данные о поверке, калибровке, сведения изготовителя о приборе, сертификаты и т.п.; неопределенности, приписываемые справочным данным из справочников. Для определения неопределенности по типу В широко используется априорная информация о неточности используемых данных. Правильное использование фонда доступной информации для оценивания стандартной неопределенности по типу В требует интуиции, основанной на опыте и общих знаниях, и является мастерством, которое приходит с практикой

Суммарная стандартная неопределенность uc(y) – это стандартная неопределенность результата измерения, когда результат получают из значений ряда других величин. Оцененное стандартное отклонение, связанное с выходной оценкой или с результатом измерения y, называют суммарной стандартной неопределенностью и обозначают uc(y). Суммарная стандартная неопределенность uc(y) – это стандартная неопределенность результата измерения, когда результат получают из значений ряда других величин. Оцененное стандартное отклонение, связанное с выходной оценкой или с результатом измерения y, называют суммарной стандартной неопределенностью и обозначают uc(y). Суммарная стандартная неопределенность представляет собой оцененное стандартное отклонение и характеризует разброс значений, которые могут быть с достаточным основанием приписаны измеряемой величине Y.

Схема соответствия терминов концепции неопределенности и классического подхода

Оценивание неопределенности по типу В позволяет выйти за рамки традиционного статистического подхода, отнесенного к оцениванию по типу А, и находить значения составляющих неопределенности, для которых получение необходимой статистической информации затруднено или невозможно. Оценивание неопределенности по типу В позволяет выйти за рамки традиционного статистического подхода, отнесенного к оцениванию по типу А, и находить значения составляющих неопределенности, для которых получение необходимой статистической информации затруднено или невозможно.