Перевизначення стандартної невизначеності вимірювання

Автор(и)

  • Антоніо Поссоло National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD 20899-8980, USA; Örebro University, Örebro, Швеція
  • Ольга Боднар National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD 20899-8980, USA; Örebro University, Örebro, Швеція

DOI:

https://doi.org/10.24027/2306-7039.1.2022.258815

Ключові слова:

стандартне відхилення; перцентилі розподілу; парадокс; коефіцієнт покриття; нормальний розподіл; розподіл Долоса

Анотація

GUM визначає стандартну невизначеність вимірювання як стандартне відхилення розподілу ймовірностей, що описує невизначеність, пов’язану з оцінкою вимірюваної величини, і визначає розширену невизначеність як кратну стандартній невизначеності. Методи Монте-Карло можуть оцінити розширену невизначеність як половину довжини  95% інтервалу невизначеності, кінцевими точками якого є 2,5-й і 97,5-й перцентилі розподілу ймовірностей оцінки вимірюваної величини (коли цей розподіл є приблизно симетричним). Це створює можливість для виникнення парадоксу: стандартна невизначеність, визначена як стандартне відхилення, може бути більшою за розширену невизначеність. Ми надаємо приклад із реальними даними вимірювань, де цей парадокс виникає з високою ймовірністю, а потім пропонуємо нове визначення стандартної невизначеності, яке чисельно узгоджується зі звичайним визначенням у випадку нормального розподілу, і залишається достовірним також для інших розподілів.

Посилання

JCGM 100:2008. Evaluation of measurement data − Guide to the expression of uncertainty in measurement. JCGM, 2008. 120 р. Available at: www.bipm.org/en/publications/guides/gum.html

Feller W. An Introduction to Probability Theory and Its Applications. Vol. II. 2nd edition. John Wiley & Sons, New York, 1971. 683 p.

R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria, 2021. Available at: https://www.R-project.org/

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.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-03-31

Номер

№ 1 (2022)

Розділ

Статті

Ліцензія

ПОЛІТИКА, ЯКА РЕКОМЕНДУЄТЬСЯ ЖУРНАЛАМ, ЩО ПРОПОНУЮТЬ ВІДКРИТИЙ ДОСТУП З ЗАТРИМКОЮ

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи, яка через 12 місяців з дати публікації автоматично стає доступною на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

 

Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.