原帖由 邵美 于 2007-7-18 18:57 发表 
扩展不确定度U=标准不确定度u×包含因子k
记得包含因子有个特别复杂的计算公式,我记不清楚了,不过合肥工业大学《误差理论与数据处理》中有详细介绍,只记得包含因子跟分布有很大关系。:Q (我当年为什么没有好好学习?!!!) ...
如果我们测了一组数据: 1.2 1.6 1.3 1.5 1.4
(1)如果我问,根据我测的这一组数据,我可以估计被测量值是多少?
非常快的,我可以计算其均值,得到1.4,于是我回答说,这个值估计为1.4
(2)测量结果是有误差的,于是我再问,根据这组数据误差会多大?或者说测量结果会沿1.4上下浮动多大?
这时候必须认识到,剔除系统误差和粗大误差后,测量结果是随机的,有概率的。我可以说,测量结果100%在(1.4-∞,1.4+∞)之间,但显然这个结论毫无意义。于是可以发现这个问题问的不好,因为测量结果是有概率性的,你没要求人家概率有多大,人家也没办法给你定范围。
(3)于是我的问题再换一下,给你95%的信心和把握,测量结果会是1.4上下多大的一个范围?
我们知道,随机变量有分布特征,根据其分布特征,我们可以描出其分布曲线(或计算出其分布率函数),曲线上的每个点对应取这个值的概率有多大。例如正态分布,其分布曲线就像是一个倒扣的钟,所有的点沿一个中心向两边对称。分布曲线下的面积总和为1(100%的把握),如果要计算0.95的面积(95%的把握),我们只要从对称中心轴出发沿着横坐标向两边各取一个“合适”的点,在这两个点之间求曲线下面的面积就会得到0.95,最关键的是,这两个点要沿中心轴向两边延伸多远?
这时,我们就可以查正态分布表了(如果数学够好,不排除使用正态分布的概率密度函数列方程求得),查表求得只要你从中心轴向两边延伸1.96个标准差时,曲线底下的面积就是0.95了,也就是说你有95%的把握了。
那这样我们就好办了,我计算这组数据的标准差(把这组数据当正态分布算,当然实际可能是t学生分布),利用公式可求得标准差为0.158,于是我说,我有95%的把握,测量结果为:(1.4-0.158×1.96,1.4+0.158×1.96),即(1.09032,1.70968)。
最后我可以完整的答复说,根据这组数据,被测量量有95%的把握处在区间(1.09032,1.70968)之内。
虽然以上测量结果不完全准确,因为分布不同,计算置信区间的公式也会不同,但大概的意思应该是这样吧?
[ 本帖最后由 duomeiti 于 2007-7-22 12:03 编辑 ] |