oldfish 发表于 2017-7-4 12:49
麻烦你按照我假设的那三个值给模拟下，看看输出量的uc是多少，u（M)=1，u（N)=5，u（P)=1，谢谢 ...
matlab 中，M、N、P以及Y的模拟，模拟100000个随机数。
标准不确定用数据的标准偏差表示。最终模拟的结果：
ans =1.0027 5.0239 0.9997 11.2535
M、N、P的标准偏差分别为1.0027 5.0239 0.9997，与期望的1、5、1已经非常接近。
直方图如下：
三个的为M、N、P，单独的为Y。
maple1314168 发表于 2017-7-5 08:56
matlab 中，M、N、P以及Y的模拟，模拟100000个随机数。
标准不确定用数据的标准偏差表示。最终模拟的结果 ...
谢谢～～～～
到底哪种做法是对的啊？我看有2种不同意见
规矩湾锦苑 发表于 2017-7-3 01:52
解题一定要要紧扣已知条件，不能偏离已知条件。
首先，根据已知条件测量模型Y=3M+2N+4P，确定输出 ...
请教到底哪个答案是对的？15.7还是11.2？
encounter 发表于 2017-8-25 22:11
请教到底哪个答案是对的？15.7还是11.2？
假设u(m)=1，u(n)=5，u(p)=1，且M、N、P不相关，并分别服从三角分布、正态分布、反正弦分布（包含因子就分别为√6、3、√2）。
则：U²=(3√6×1)²+(2×3×5)²+(4√2×1)²，U=31.4，取输出量的包含因子k=2，因此u=31.4/2=15.7（=16）。
按照所谓正常算法，uc²=(3×1)²+(2×5)²+(4×1)²=125，则uc=11.2，问题出在哪？就出在M、N、P分别服从三角分布、正态分布、反正弦分布这个已知条件根本就没用上。M、N、P自身的标准不确定度分别是u(m)=1，u(n)=5，u(p)=1，但三个输入量分布形式并不相同，给输出量引入的不确定度分量将受到各自分布形式的不同而有所不同。已知条件告诉我们输出量由3个三角分布、2个正态分布、4个反正弦分布的分量合成，我们不能只考虑灵敏系数3、2、4而不考虑M、N、P的分布形式。所以不能直接将M、N、P自身的标准不确定度平方和再开方，而只能迂回先求每个分量的扩展不确定度（包含概率统一在100%条件下），合成求得包含概率100%条件下的扩展不确定度，最后再用求得的输出量的扩展不确定度除以其包含因子得出输出量的标准不确定度。