ГОСТ 54500 2 2011 ЧАСТЬ СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

0 Comments

Погрешность, появляющаяся от неполной компенсации систематического эффекта, не может быть известна точно. Векторная величина, элементами которой являются действительные величины. Эти исправления затрагивают пункты 4. Способ оценивания неопределенности по GUM применим, когда информацию о входных величинах можно представить в виде их оценок например, полученных измерением , связанных с этими оценками стандартных неопределенностей и, при необходимости, ковариаций. Входными величинами второй подмодели являются параметры калибровочной функции и новое показание средства измерений, а выходной величиной — измеряемая величина, для получения значения которой было применено средство измерений.

Добавил: Kitilar
Размер: 63.38 Mb
Скачали: 7276
Формат: ZIP архив

Эти значения и неопределенности можно получить, например, в результате однократного наблюдения, повторных наблюдений или по основанным на опыте суждениям. Векторная величина, элементами которой являются действительные величины. Третье издание словаря опубликовано в г. Ряд таких документов общего и частного характера уже опубликован.

Такие области естественно было бы рассматривать как обобщения для вероятностно симметричного интервала охвата и наименьшего интервала охвата. Можно рассчитать вероятность, с которой Y соответствует установленным требованиям при данном распределении 54500 и заданных границах допустимых значений.

37 сообщений в этой теме

Схематично метод показан на рисунке 8. Руководство по выражению неопределенности измерения Название документа: Если указано, что величина имеет некоторое распределение вероятностей, то она понимается как случайная переменная.

Однако если длина стержня должна быть получена с точностью до миллиметра, то определение измеряемой величины не требует указания температуры, давления иных аналогичных факторов. Также в модель в качестве значений оценок величин могут быть включены данные, заимствованные из справочников, сертификатов о калибровке и других аналогичных источников. Данный способ готс распределения вероятностей для Y известен как трансформирование распределений [см.

ГОСТы по неопределенностям — Законодательная метрология — Главный форум метрологов

Примечание 1 — Во многих практических измерительных ситуациях, когда границы асимметричны, целесообразно вносить поправку в оценку на величинучтобы новая оценка величины находилась посередине диапазона.

  РОБЕРТ ФАББРИ ВЕСПАСИАН ТРИБУН РИМА СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

Использование метода Монте-Карло является альтернативой способу оценивания неопределенности по GUM, особенно в ситуациях, когда последний не способен обеспечить достоверные результаты измерений вследствие того, 54050 а линеаризация модели приводит к существенному искажению результатов измерения или гоост распределение вероятностей для выходной величины или величин не может быть описано многомерным нормальным распределением.

Дополнительное руководство преимущественно практического характера по оцениванию составляющих неопределенности приведено в приложении F. Перейти к списку тем Законодательная метрология.

ГОСТ Р 54500.3-2011

Иногда входные величины все чссть некоторые могут быть связаны между собой, и для их описания используют совместные распределения. Если разность между границами,обозначить 5450, то формула 6 примет вид.

Приписывание распределений вероятностей входным величинам модели измерений рассмотрено в JCGM и в [ 5 ]. Распределение вероятностей такого вида содержит разрывы на границах интервалачто зачастую не имеет под собой ясной физической основы. Разброс показаний их число дают некоторую информацию в отношении среднего значения как оценки истинного значения величины. Оценка стандартного отклонения С.

На самом деле она представляет собой меру неопределенности результата из-за неполного знания о требуемом значении поправки. Тогда «корректированная» ковариационная матрица, применяемая для последующих вычислений, будет иметь вид. Примечание — В таком предположении не было бы необходимости, если бы неопределенность была выражена в соответствии с рекомендациями настоящего Руководствав котором подчеркивается необходимость при заявлении неопределенности всегда указывать используемый коэффициент охвата см.

При отсутствии неопределенности полученное значение измеряемой величины, лежащее в пределах границ, считают соответствующим требованиям, в противном случае — несоответствующим. Приведенные в [ 6 ] примеры включают в себя случаи, когда а выходная величина является комплексной и представлена в виде действительной и мнимой частей или амплитуды и фазы ; b выходные величины представляют собой параметры градуировочной характеристики; с выходные величины описывают геометрию поверхности объекта.

  КОТЕРОВ PHP 7 СКАЧАТЬ БЕСПЛАТНО

Быть может, Вам помогут эти документы: Обобщение на случай произвольного числа выходных величин.

Метод оценивания неопределенности, отличный от статистического анализа ряда наблюдений. Таким образом, выходная оценкаявляющаяся результатом измерения, имеет вид. Стандартная неопределенность результата измерения, полученного из значений ряда других величин, чсать положительному квадратному корню взвешенной суммы дисперсий или ковариаций этих величин, весовые коэффициенты при которых определяются зависимостью изменения результата измерения от изменений этих величин.

На сайте Росстандарта поиск не дает результатов, я в таком случае считаю, что эти стандарты еще не опубликованы.

Стандартные неопределенности, ассоциированные с полученными значениями измеряемой величины и значениями показаний, являются источниками стандартных неопределенностей для значений оценок параметров градуировочной характеристики и, в общем случае, ковариаций для оценок этих параметров. Если есть основания предположить, что распределение вероятностей близко к нормальному, то лучшей оценкой для будет средняя точка этого интервала.

Способ оценивания неопределенности измерения с применением метода Монте-Карло основывается на присвоении входным величинам модели измерения соответствующих распределений вероятностей 545500 раздел 6 ], определении дискретного представления совместного распределения вероятности для выходных величин и получения из этого дискретного представления оценок выходных величин, их стандартных неопределенностей и ковариаций.