yeses 发表于 2020-11-18 15:31:57

本帖最后由 yeses 于 2020-11-18 15:35 编辑

何必 发表于 2020-11-18 08:49
那直接就给出这个“真值”随机部分大小的统计特征估计值(不确定度)就行了,为什么要扯上“误差”的不 ...

1.不是“随机部分“的统计值,您这还是在传统概念里。现在的不确定度概念是随机变量(未知量)所存在的概率范围的评价值,不存在系统随机说法。
2.真值只有一个,测得值不等于真值的根源是误差,所以只有从误差入手(在所有可能的条件下对各种源误差进行统计,研究它们各自的概率区间及其合成规律),才能推定出真值的概率范围。

请仔细阅读下面这篇论文,推理过程是很详细的。

thearchyhigh 发表于 2020-11-19 15:31:08

何必 发表于 2020-11-18 08:49
那直接就给出这个“真值”随机部分大小的统计特征估计值(不确定度)就行了,为什么要扯上“误差”的不 ...

正解!

不说了,感觉作者和我们不在一个频道。
1、简单的问题复杂化;
2、没有实用性;
3、估计没看过或看不懂(?)最新版的计量术语和不确定度评定(JJF1059)。

建议作者看看JJF1059.2应该会有收获。




yeses 发表于 2020-11-19 22:01:08

thearchyhigh 发表于 2020-11-19 15:31
正解!

不说了,感觉作者和我们不在一个频道。


啊啊,论文都是从批判这些规范开始的,请看论文的参考文献。这是国际数学会议和期刊社经过反复审稿才发表的哟。

连随机变量概念和方差概念都歪曲了概率论概念,这些规范根本就没有资格作为评判新理论的根据了。

yeses 发表于 2020-11-19 22:06:10

thearchyhigh 发表于 2020-11-19 15:31
正解!

不说了,感觉作者和我们不在一个频道。


的确不在一个频道。

我反复说要把思维退回到概率论重新出发,可您只管现有规范,要知道现在这些规范都是通过歪曲概率论概念而编制的,您又不愿意仔细阅读论文。

补充内容 (2020-11-20 10:21):
测量理论发源于概率论,测量理论出现了概念争议得以概率论概念为基准进行评判,这是科技工作者必须具有的起码逻辑能力。

xinliang 发表于 2020-11-20 10:29:19

好好学习一下,谢谢楼主

abc2449792650 发表于 2020-11-20 11:11:17

测得值不是每个观测值的数学期望吗 我们讲测量结果不是都重复测量几次用每个观测值数学期望的估计值来表示的吗 有方差很正差啊 为什么要区别于概率论 你样本总量无穷大的前提达不到啊

yeses 发表于 2020-11-20 21:58:25

本帖最后由 yeses 于 2020-11-20 21:59 编辑

abc2449792650 发表于 2020-11-20 11:11
测得值不是每个观测值的数学期望吗 我们讲测量结果不是都重复测量几次用每个观测值数学期望的估计值来表示 ...

“测得值不是每个观测值的数学期望吗?”

答:不是!!!每个观测值都是一个数值,每个观测值的数学期望都是其自身,且其方差是0。~这才是纯正的概率论概念。

请重新翻阅概率论回顾数学概念,现有测量理论给人们灌输了很多违背概率论的错误概念,一定要摒弃这些错误概念的干扰才能理解新理论。

abc2449792650 发表于 2020-11-22 17:13:51

那么先不讲测量理论,聊一聊概率。小时候数学老师给我们讲概率,就是做个抛硬币的实验,搞了10次,有七次是正面,三次是反面。老师说正面在这10次出现的频率是7/10,反面在这10次出现的频率是3/10。老师还说了如果我们抛无数次我们会发现出现正面的频率是1/2出现反面的概率也是1/2,这个时候我们把这个频率叫做是概率。这个时候老师停顿了下问想知道下一次抛硬币到底是正面还是反面,假设出现反面记为0出现正面记为1把0和1分别乘以他们的概率,就是数学期望0.5。这个数字是老师估计下次可能出现的结果。
再回来说测量,我们测量不就和这个实验一样我们想要得出下一次测量可能出现的结果,而结果你只用0或者1表示吗 还是说用实验做出来的0.7 来表示更加可靠呢。
再有更加离谱的8848.43m根本就不是一个数值,是一个量值。你文章开篇就是个错误的论点,一个量值不确定度为0,你拿什么神仙设备复现的。

yeses 发表于 2020-11-23 10:03:14

本帖最后由 yeses 于 2020-11-23 10:07 编辑

abc2449792650 发表于 2020-11-22 17:13
那么先不讲测量理论,聊一聊概率。小时候数学老师给我们讲概率,就是做个抛硬币的实验,搞了10次,有七次是 ...

1.比方打得很好!由0和1统计出来的数学期望是0.7,把0.7作为测量结果当然更可靠,这当然没有问题!但是,请问:由0和1统计出来的方差是0.7的方差吗???数学期望0.7是不是数值呢?方差是数学期望的方差吗?数学期望有方差吗?

2.您用什么数学根据来证明8844.43和0.7不是一个数值?如果您能用论文的形式把这个证明完成并发表,我就服您。

~很多人都是您这样把量的真值和量的测量结果(测得值)没有区分清楚,用传统的错误概念为标准答案来评判新理论。

测量结果的不确定度是0,但误差和真值的不确定度不是0!各是各的不确定度,这个不确定度也不是传统概念的那种不确定度。

thearchyhigh 发表于 2020-11-23 10:20:29

本帖最后由 thearchyhigh 于 2020-11-23 10:36 编辑

yeses 发表于 2020-11-19 22:06
的确不在一个频道。

我反复说要把思维退回到概率论重新出发,可您只管现有规范,要知道现在这些规范都是 ...

1、就是如此,中国人的论文才会让人看不起。
2、说到”歪曲“,您们才是在”歪曲”现有理论,偷换一下概念就变成新理论了。
3、现有理论:测量结果=测得值+不确定度,Y=x+u。
      您们把“测得值”x”歪曲”成您们的“测量结果x”,不确定度u歪曲成”误差∆(x)+误差不确定度“u(∆(x))”“。现有理论的”测量结果“您们打算”偷换成什么,文中没提,我帮您们圆一下,就算“被测量”吧。不然连基本的测量数学模型都没有,哪来的数学推论。可得:“被测量”Y=测量结果x+误差∆(x)+误差不确定度“u(∆(x))”,   误差∆(x)期望值是零,然后“被测量”Y=测量结果x+误差不确定度“u(∆(x))”,比较一下两个数学模型,真的换汤不换药,所以我一开始就回复说没发现两种理论有什么不同,一定要说不同,估计是和几十年前的理论去比较。。
4、“不愿意仔细阅读论文”,你怎么知道我没看论文?偷换概念的测量模型+最最基本的“方差一协方差传播律”数学知识,学过概论论的都知道,实在不知道论文还有什么“有用”的东西。。。反而是您们没仔细看现有测量理论吧,JJF是可应用于实践的,这也是您们的所谓新理论要解决的下一步问题,简化到实践,实践中 y基本是一维的,所以矩阵计算变成数组计算,然后可以像JJF1059.1一样用公式“∑”计算,然后您们会发现两种理论真的没区别,。
5、提醒一下基本的概率论概念,有一种分布是偏态分布,期望值不为零,误差∆(x)期望值是零是有问题的,所以现有理论已经把不确定度和误差的概念分开了,强行把不确定度和误差搞在一起才会有逻辑问题。。。。
#最后,我的回复您能回复就回复,不要说这个又扯那个。实在说不过,就来一句,我这是国际论文什么的。

csln 发表于 2020-11-23 11:09:08

本帖最后由 csln 于 2020-11-23 11:14 编辑

thearchyhigh 发表于 2020-11-23 10:20
1、就是如此,中国人的论文才会让人看不起。
2、说到”歪曲“,您们才是在”歪曲”现有理论,偷换一下概 ...

您其实不用对这一位说“您们”,就这个论坛而言,持与他相同观点的人好象没有,就他自己而已

至于别的地方还有没有人与其观点一致,天知道

abc2449792650 发表于 2020-11-23 13:06:22

测量理论也没说约定真值不确定度为零啊,要么干啥费劲替换真值为约定真值的概念。我们实际中通常是把测量不确定度较小的量值作为约定真值,那么按照您的说法您测出来的东西天下无敌不确定度为零,你要怎么做量值传递呢?约定真值都是假的呀按照你说的。
量值是量和值,和纯粹的数值是有区别的。量根据复现的难度本身也是有不确定度的。你就好意思说8844.43m是常数,按照你说的一块钱是1,一毛钱也是1。一块等于一毛?量值和数值肯定是不一样的。
按照你的说法我用测量设备去测一个未知量的量值你这个时候怎么去算误差呢,模型是x=x0你告诉我误差怎么算,误差都没法算不要谈误差的不确定度,按照你说的真值有不确定度,测量结果没有不确定度,我们量值传递系统是不是出了问题。
我是一线做计量的工作人员说实话只有一些基础知识,你们搞理论的如果没有真的搞出来,不能用在实际应用上面那就只在知网上面搞好了不要干扰我们

yeses 发表于 2020-11-23 15:53:44

abc2449792650 发表于 2020-11-23 13:06
测量理论也没说约定真值不确定度为零啊,要么干啥费劲替换真值为约定真值的概念。我们实际中通常是把测量不 ...

不多说了,见下面图片。愿意思考问题就再去翻翻概率论,这种公共论坛本来就是用来交流学术思想的,不存在勉强谁的意思。



补充内容 (2020-11-24 08:59):
因为x=E(X)=0.7,所以必然有σ (x)=σ (E(X))=σ (0.7);而σ (0.7)=0,所以必须有σ (x)=0。~这仅仅是个代数推理,您大概也没有看懂吧!

abc2449792650 发表于 2020-11-23 20:25:52

我认为是您概率论没有学好 谁告诉你用数学期望做结果 就要用数学期望的方差算不确定度的,数学期望和方差都是描述随机变量的数学特征,你单独用任何一个都没办法完整的描述一组随机变量的。

yeses 发表于 2020-11-23 22:07:43

abc2449792650 发表于 2020-11-23 20:25
我认为是您概率论没有学好 谁告诉你用数学期望做结果 就要用数学期望的方差算不确定度的,数学期望和方差都 ...

您不是说不确定度是测量结果x=0.7的不确定度吗?传统理论的表达式不是σ2 (x)=0.21吗?等式σ2 (x)=σ2 (0.7)看不懂吗?

我坚持测量结果x=0.7是常数,常数的不确定度是0。即σ2 (x)=0!

yeses 发表于 2020-11-23 22:14:34

abc2449792650 发表于 2020-11-23 20:25
我认为是您概率论没有学好 谁告诉你用数学期望做结果 就要用数学期望的方差算不确定度的,数学期望和方差都 ...

别说概率论了,说说代数吧。
有x=E(X)=0.7,那么就必然有σ2 (x)=σ2 (E(X))=σ2 (0.7)。~这仅仅是等量代换。

njlyx 发表于 2020-11-23 23:09:53

也许应该区分一下"随机变量"与"不确定量"?……"不确定量"的称谓,似乎与"认识"有关;"随机变量"可能重在表达"量"的客观属性。………对于那些"公认"具有唯一量值(实用近似)的"常量",人们由于不能确定此唯一量值究竟是多少,称之为"不确定量"是合适的;但若将它说成是"随机变量",从而讨论其"数学期望"、"方差"、…,似乎有点扯?

thearchyhigh 发表于 2020-11-24 08:39:36

csln 发表于 2020-11-23 11:09
您其实不用对这一位说“您们”,就这个论坛而言,持与他相同观点的人好象没有,就他自己而已

至于别的地 ...

论文有好几个人挂名。。

thearchyhigh 发表于 2020-11-24 09:00:16

本帖最后由 thearchyhigh 于 2020-11-24 09:03 编辑

yeses 发表于 2020-11-24 09:02:46

abc2449792650 发表于 2020-11-23 20:25
我认为是您概率论没有学好 谁告诉你用数学期望做结果 就要用数学期望的方差算不确定度的,数学期望和方差都 ...

仔细看一下这个代数推理:
因为x=E(X)=0.7,
所以必然有σ (x)=σ (E(X))=σ (0.7);

而σ (0.7)=0,
所以又必须有σ (x)=0。

thearchyhigh 发表于 2020-11-24 09:03:41

yeses 发表于 2020-11-23 15:53
不多说了,见下面图片。愿意思考问题就再去翻翻概率论,这种公共论坛本来就是用来交流学术思想的,不存在 ...

yeses 发表于 2020-11-24 09:08:31

本帖最后由 yeses 于 2020-11-24 09:10 编辑

thearchyhigh 发表于 2020-11-24 09:00


请您把这种表达的数学出处拿出来

数值的标准偏差是0,请翻阅任何一本概率论教科书都可以找到。

abc2449792650 发表于 2020-11-24 09:12:49

不用讨论了。他做论文,研究的对象都没搞明白。我们一直讲的是随机变量x,用的是随机变量的数学期望和方差。他研究随机变量x用的数学期望和数学期望的方差,还在说我们歪曲了概率论。没什么好讨论的。

thearchyhigh 发表于 2020-11-24 09:20:52

yeses 发表于 2020-11-24 09:08
请您把这种表达的数学出处拿出来

数值的标准偏差是0,请翻阅任何一本概率论教科书都可以找到。 ...

1、看清楚我回复的哪条,而且在您加补充说明前回复的。编辑错误发慢了一点。。我是说下图中红框中的等式明显不成立,怎么得来的。。

thearchyhigh 发表于 2020-11-24 09:25:01

yeses 发表于 2020-11-24 09:08
请您把这种表达的数学出处拿出来

数值的标准偏差是0,请翻阅任何一本概率论教科书都可以找到。 ...

测量结果不就是测得的量值+不确定的范围?
或者按您个人的术语,被测量(测量结果)=测量结果(测得值)+误差范围(不确定的范围)
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查看完整版本: 论文《两种测量理论之间概念分歧的起源和演变》中英版