DOI: https://doi.org/10.24027/2306-7039.2.2019.174111
Відкритий доступ Відкритий доступ  Обмежений доступ Доступ за передплатою

Основні положення Настанови з подання невизначеності вимірювань на основі байєсівського підходу

Павло Іванович Неєжмаков, Олеся Анатоліївна Боцюра, Ігор Петрович Захаров

Анотація


Розглянуто недоліки Настанови з подання невизначеності вимірювань (GUM), що призвели до необхідності її перегляду. Перераховано причини обмеження використання методу Монте-Карло для розрахунку невизначеності вимірювань в акредитованих випробувальних і калібрувальних лабораторіях. Обґрунтовано претензії до першого видання оновленого GUM, підготовленого JCGM.

Аналізуються пропоновані авторами шляхи до реалізації алгоритму обробки результатів і оцінювання неви­значеності вимірювань на основі байєсівського підходу. Розглянуто обмеження на моделювання вимірювань при використанні запропонованого GUM. Наведено алгоритм оцінювання значень вхідних величин, їх стандартних невизначеностей і коваріацій на основі наявної інформації. Побудовано номограми для визначення параметрів законів розподілу вимірюваної величини на основі інформації, отриманої з сертифіката калібрування. Обґрунтовано критерії внесення поправок у числове значення вимірюваної величини та її стандартної невизначеності при нелінійному модельному рівнянні та значних невизначеностей вхідних величин.

Наведено вирази для отримання незміщених оцінок вимірюваної величини, а також її стандартної невизначеності. Показано, що для отримання стандартної невизначеності вимірюваної величини необхідно проводити урахування ексцесів розподілів вхідних величин.


Ключові слова


невизначеність вимірювань; байєсівський підхід; незміщені оцінки вимірюваної величини і стандартної невизначеності; метод ексцесів

Повний текст:

PDF

Посилання


Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. Geneva, ISO, 1993. 101 p.

Bich et al. Revision of the ‟Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement”. Metrologia, 2012, vol. 49, pp. 702–705.

JCGM 101:2008. Evaluation of measurement data — Supplement 1 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” — Propagation of distributions using a Monte Carlo method. JCGM, 2008. 90 p.

Bich W., Cox M. and Michotte C. Towards a new GUM — an update. Metrologia, 2016, 53(5): S149-S159. doi: 10.1088/0026–1394/53/5/S149.

JCGM 102:2011. Evaluation of measurement data — Supplement 2 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” — Extension to any number of output quantities. JCGM, 2011. 80 p.

JCGM 103 CD 2018-10-04. Guide to the expression of uncertainty in measurement — Developing and using measurement models. JCGM, 2018. 79 p.

Botsiura O. A., Zakharov I. P. Vliyanie zakona raspredeleniya pokazaniy sredstv izmereniy na tochnost otsenok neopredelennosti izmereniy [Influence the choice of distributive law form attributed to the measurement instrument indications on of measurement uncertainty evaluation]. Metrologiya, 2016, no. 3, pp. 12‒18 (in Russian).

Botsiura O., Zakharov, I., Neyezhmakov P. Reduction of the measurand estimate bias for nonlinear model equation. IOP Conference Series: Journal of Physics: Conference Series, 2018, vol. 1065. Mathematical Tools for Measurements, pp. 1–4. doi:10.1088/1742–6596/1065/21/212002.

Zakharov I. P., Botsiura O. A. Measurement Uncertainty Evaluation in Nonlinear Model Equations. Metrology and Metrology Assurance 2018: Proceedings of 28-th International Scientific Symposium (Sozopol, Bulgaria, September 10‒13), 2018, pp. 35‒38.

Zakharov I. P., Botsyura O. A. Vyichislenie rasshirennoy neopredelennosti izmereniy metodom ekstsessov pri realizatsii bayesovskogo podhoda [Calculation of expanded uncertainty in measurement using the kurtosis method when implementing a Bayesian approach]. Measurement techniques, 2019, no. 4, pp. 26‒29 (in Russian).


Пристатейна бібліографія ГОСТ


Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement. Geneva, ISO, 1993. 101 p.

Bich et al. Revision of the ‟Guide to the Expres¬sion of Uncertainty in Measurement”. Metrologia, 2012, vol. 49, pp. 702–705.

JCGM 101:2008. Evaluation of measurement data — Supplement 1 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” — Propagation of distributions using a Monte Carlo method. JCGM, 2008. 90 p.

Bich W., Cox M. and Michotte C. Towards a new GUM — an update. Metrologia, 2016, 53(5): S149-S159. doi: 10.1088/0026–1394/53/5/S149.

JCGM 102:2011. Evaluation of measurement data — Supplement 2 to the “Guide to the expression of uncertainty in measurement” — Extension to any number of output quantities. JCGM, 2011. 80 p.

JCGM 103 CD 2018-10-04. Guide to the expression of uncertainty in measurement — Developing and using measurement models. JCGM, 2018. 79 p.

Боцюра О. А., Захаров И. П. Влияние закона распределения показаний средств измерений на точность оценок неопределенности измерений. Метрология. 2016. № 3. С. 12‒18.

Botsiura O., Zakharov, I., Neyezhmakov P. Reduction of the measurand estimate bias for nonlinear model equation. IOP Conference Series: Journal of Physics: Conference Series, 2018, vol. 1065. Mathematical Tools for Measurements, pp. 1–4. doi:10.1088/1742–6596/1065/21/212002.

Zakharov I. P., Botsiura O. A. Measurement Uncertainty Evaluation in Nonlinear Model Equations. Metrology and Metrology Assurance 2018: Proceedings of 28-th International Scientific Symposium (Sozopol, Bulgaria, September 10‒13), 2018, pp. 35‒38.

Захаров И. П., Боцюра О. А. Вычисление расширенной неопределенности измерений методом эксцессов при реализации байесовского подхода. Измерительная техника. 2019. № 4. С. 26‒29.





УКРАЇНСЬКИЙ МЕТРОЛОГІЧНИЙ ЖУРНАЛ / UKRAINIAN METROLOGICAL JOURNAL

ISSN (Print) 2306-7039

ISSN (Online) 2522-1345