谁是“测量结果（测得值、校准结果）”、“测量误差”...

规矩湾锦苑 发表于 2015-12-10 21:00
　　JJG130规定的温度计示值误差检定方法的确是要求被检精密温度计读数4次取平均值，被检普通温度计读数2 ...

我想请教规版的是：1.如果测量模型是y＝t－(ts+△ts)，检定方法是对标准温度计和被检温度计同时多次读数进行比较，那么评定时是否对两者都要进行重复性和分辨力的评定？因为两者都出现在了测量型里，而且都以读数形式对结果产生了影响。
2.您说“进行A类评定完全是因为输入量t的信息不足，并不是什么检定都一定要有A类评定。更不是计量标准和被检对象都要A类评定。”本例里面进行多次读数后，信息量应该是充足的，如果不足，也可另外增加测量次数以评定重复性，那么为何要直接在第一项里评定了标准温度计分辨力带来的不确定度，而直接忽略了重复性呢？

三则说题目本身是陷阱，是故意“挖坑”，意思是无端陷害不确定度理论。

我倒觉得大坑不在这里，感觉njlyx先生的坑本来在想要别人来证明测量不确定度不该包含被测量的因素，结果偏偏评出来的都是被测量的，njlyx先也说称“不确定度”就好，不是称量值不确定度更好，虽然这里依然可能还有个小坑，这个称“不确定度”就好，未必是称测量结果不确定度就好，这是不必计较的

况且，njlyx先生都说了

当然，要完全“区分”开来并非一件轻而易举的事情，中间总会有模糊区间，但只有先树立适当“区分”的意识，才好进一步划分“责任区间”。

譬如身高测量：“测量者”要负责的是对每一个被测个体、在被测姿态下、按要求的测量点，将“身高”的“样本”测准——给出相应的“测量不确定度”；被测个体身高的可能“伸缩”、被测姿态对身高的影响、测量点变异对身高的影响、...之类，需要对人体生物结构比较了解的医生等专业人士才能“评估”明白；而个体之间的身高分散性，则是根据应用需要、由“应用数学家”予以“完美”解决。 不是说这些事情不能一个人全做了，世上也有不少“全才”能将这全盘的“评估”做的“很好”，但若要求每个“测量者”都如此是不太人道的。

是因为要求每个“测量者”都如此是不太人道的，主要原因不是因为就该分开，先生曲解别人的意思了

其实njlyx先生不用那么心疼测量者，测量者本就应该明白测量的物理过程，否则他的测量就是瞎掰

将“被测量”自身的“分散性”拢在“测量不确定度”名下，可能是当前“不确定度”的“主流”倡导？  给出那个“题目”也是想看看“测量不确定度”名下到底会如何包容“被测量”自身的“分散性”？——看到一些“明白人”的处理似是：包含一部分、无视一部分，得到合理的结果。这其实就是本人以为正常的“处理”，“不确定度”究竟应该包含哪些因素，与它所指“量值对象”的“真值范畴”（或就是“定义”）【被测时、空点上那些具体“被测样本”的“真值”？  被测时、空点集上所有“被测样本”的“真值”？被测时、空点集向外延伸一个极小范围的“真值”？ 被测时、空点集向外延伸一个小范围的“真值”？ 、....】是密切相关的。纠结的问题是：作为一个“测量者”，他的主要“职责”是应该在哪个“范畴”？

术业总是有专攻的。

　　史老师145楼举了两个温度测量的案例，我对例２的不确定度评定简述如下：
　　已知条件是：测量工业容器内部某处的实际温度，标称温度示值调控到400℃（说明：容器温度控制限没有给出，暂假设为±5℃）；修正后的测量结果为400.7℃；使用的测量系统由两个测量设备组成：在400℃时修正值为0.5℃的K型热电偶，其检定不确定度为2.0℃（置信水准为99%，经查k99=2.56）及分辨力0.1℃，准确度为±0.6℃数字式温度计。
　　这是个典型的参数测量案例，仅仅是给某个未知量（容器400℃温度）赋值，而不是给未知量的误差赋值，测量模型是：y＝ts＋△ts。
　　输入量ts引入的不确定度分量由测量系统的计量特性引入。其中热电偶引入的标准不确定度分量为(400×0.75%)/2.56＝1.17℃（说明：2.56是检定方法不确定度的包含因子，0.75%是K型热电偶允差）；数字温度计引入的标准不确定度分量0.6/√3＝0.35℃（说明：按均匀分布取k＝√3）；两者合成为u(ts)＝1.22℃。
　　输入量△ts引入的标准不确定度为u(△ts)＝2/2.56＝0.78℃（说明：2.56是检定方法不确定度的包含因子）。
　　合成标准不确定度有u(ts)与u(△ts)合成为：uc＝1.45℃。
　　取包含因子k＝2，则扩展不确定度：U＝2.9℃。
　　评定结论：这种测量活动没有不可掌握的“有用信息”，因此用不着重复性实验做A类评定。扩展不确定度与控制限10℃之比：2.9℃/10℃＜1/3，通过测量不确定度评定可判定本测量方法用于该工业容器内部某处温度400℃±5℃的控制满足工艺监控的要求。容器当前的温度为仪表显示400℃，监控实际温度的测量结果为400.7℃，U＝2.9℃，k＝2。

规矩湾锦苑 发表于 2015-12-11 10:37
　　史老师145楼举了两个温度测量的案例，我对例２的不确定度评定简述如下：
　　已知条件是：测量工业容器 ...

施昌彦先生已评过了，您还评个啥

您评得不能再烂了

热电偶用允差就不能再用校准不确定度，用了校准不确定度就不需再用MPEV值，这个道理怎么就不明白呢，既然给了校准不确定度，还用什么允差啊

您建立的模型是干啥用的呢，您的结果怎么总是不能支持您的“理论”

njlyx 发表于 2015-12-11 10:25
将“被测量”自身的“分散性”拢在“测量不确定度”名下，可能是当前“不确定度”的“主流”倡导？  给出那 ...

对的，术业有专攻的，问题是这些基本知识和基本技能本就是测量者应该专攻范围内的

csln 发表于 2015-12-11 11:58
对的，术业有专攻的，问题是这些基本知识和基本技能本就是测量者应该专攻范围内的
...

对“测量的物理过程”确实必须了解清楚，对“被测对象”的主要特性也应该心里有数，否则也只能是“瞎掰”的“测量”。本人强调的是，对“被测对象”在被测时、空点以外的“可能变异”【“被测对象”的应用者对此通常是关注的！】，不是“测量者”份内应该“评估”的！

tigerliu 发表于 2015-12-11 09:31
我想请教规版的是：1.如果测量模型是y＝t－(ts+△ts)，检定方法是对标准温度计和被检温度计同时多次读数 ...

　　1.如果测量模型是y＝t－(ts+△ts)，检定方法是对标准温度计和被检温度计同时多次读数进行比较，检定规程会规定到底读几次，规定取平均值还是取最大值或最小值。如果规定读4次取平均值，那么输入量t和ts引入的不确定度分量应该在常规评定基础上除以根号4。如果规定读4次取最大值或最小值，那么检定结果仍然是单次测量的测得值，评定按常规。两种情况的输入量信息不足的只有输入量t，因此只需要对被检温度计读数进行重复性和分辨力的评定。
　　2.我说“进行A类评定完全是因为输入量t的信息不足，并不是什么检定都一定要有A类评定。更不是计量标准和被检对象都要A类评定。”本例里面进行多次读数后，信息量应该是充足的，但不确定度的评定是凭“有用信息”估计，并不要求实施测量后评定，未实施测量前就应该对测量方案进行评估，实施测量前被检温度计的信息不可能得知，因此t引入的不确定度分量必须进行A类评定。信息量本来充足，又进行了A类评定，为了避免违背既不遗漏也不重复的原则，就只能两者之中取大舍小了，在第一项里评定了标准温度计分辨力带来的不确定度，而直接忽略了重复性的原因就是分辨力引入的分量（子项）大于重复性引入的分量（子项），两个子项取大舍小。

njlyx 发表于 2015-12-11 13:08
对“测量的物理过程”确实必须了解清楚，对“被测对象”的主要特性也应该心里有数，否则也只能是“瞎掰” ...

被测对象测量时、空点以外的本就不在不确定度考虑范围内的

csln 发表于 2015-12-11 11:35
施昌彦先生已评过了，您还评个啥

您评得不能再烂了

　　施昌彦老师评定过，并不是禁止别人再次评定的理由，不管谁做过的工作也允许其他人重新做，哪怕是标准规范已经有了评定结果，也允许大家按评定规则重新评定，评定得正确与否，烂与不烂我并不计较，每个人都可以讲述自己的看法。
　　另外，请老师您看清楚，我评定热电偶引入的标准不确定度分量时用了允差，用了其检定不确定度了吗？评定修正值引入的标准不确定度分量时用了修正值检定的不确定度，有没有说修正值的允差？
　　我建立的模型是干啥用，我也说的再清楚不过，目的是确定不确定度评定的对象是什么，评定时应该从哪里入手，入手之处就是输入量，有几个输入量就必须评定几个不确定度分量，不能多也不能少。我的评定结果非常强烈地支持了不确定度评定的“理论”。

规矩湾锦苑 发表于 2015-12-11 14:05
　　1.如果测量模型是y＝t－(ts+△ts)，检定方法是对标准温度计和被检温度计同时多次读数进行比较，检定 ...

规版，“两种情况的输入量信息不足的只有输入量t，因此只需要对被检温度计读数进行重复性和分辨力的评定。”我不太能理解，同样是多次读数，为何说标准温度计读数ts的信息就是充足的呢？什么样才叫信息充足，您能说具体点的吗？比如知道允差、修正值、分辨力就是充足？这里标准温度计就是知道了修正值，但是这是属于模型中△ts的，ts就应该是读数的分量了

tigerliu 发表于 2015-12-11 18:00
规版，“两种情况的输入量信息不足的只有输入量t，因此只需要对被检温度计读数进行重复性和分辨力的评定 ...

　　你所说的多次读数不是重复试验次数，是规程规范规定的读数次数，这个次数的读数如果按平均值作为测得值，不确定度的评估只是单次读数误差引入的不确定度除以次数的平方根，所有这些都是可掌握的信息，并非未知信息，因此不必进行A类评定，用“有用信息”进行B类评定足够了。
　　A类评定主要就是针对那些信息不足，无法使用B类评定的输入量进行的。与被测对象相关的输入量往往因为尚未检测前，其信息无法知晓，像“被检对象的读数”这样的输入量不得不进行A类评定。但也并不绝对，有时我们非常清楚分辨力对读数的影响远远大于重复性对读数的影响，例如分度值0.02mm的游标卡尺，分辨力（即估读）充其量可达0.01mm，而重复性却小得几乎为0，此时就没必要花钱、花时间、花精力搞什么A类评定，直接用“估读误差”估计被检卡尺读数引入的不确定度就足够了。
　　测量模型y＝t－(ts+△ts)，修正值的测量不确定度属于模型中的△ts，ts是标准温度计的读数，因此要知道标准温度计的允差和分辨力，只不过分辨力已经也包容在允差中，因此考虑了允差引入的不确定度，就不能再考虑标准温度计分辨力引入的不确定度了。输入量t是被检温度计读数，信息不足，因此迫不得已，不得不花钱、花精力、花时间进行一个A类评定。测量模型中如果没有输入量t，进行A类评定就完全是个画蛇添足的行为，这种不确定度评定报告交上来也就只能判为不合格评定报告返回重做了。

史锦顺 发表于 2015-12-11 08:19
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       njlyx提出一个测量学生身高的例子，我按不确定度的评定办法，评定一番，给出的结果显然违背常识 ...

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（一）GUM温度测量评定实例
       我们举个例子，说明：一律除以根号N ，严重低估被测量的变化。
       GUM在给出不确定度的数量定义时，说的十分明白，西格玛除以根号N叫A类不确定度（见叶书42页）。本来，变量本身的分散性是西格玛，被根号N除的结果就不是分散性了，而是一个缩小了根号N倍的值，此值太小了，用来表达被测量的变化性能，是极大的歪曲。
       GUM有个测量温度的例子（见叶书47页，GUM2008版仍是同样的数）。测得值如下（单位摄氏度）：
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               96.90/98.18/98.25/98.61/99.03/99.49/99.56/
                99.74/99.89/100.07/100.33/100.42/100.68/100.95/
                101.11/101.20/101.57/101.84/102.36/102.72
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95           96              97              98             99             100            101            102             103           104            105
1234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123
          {                    o                    oo     o      o    [oo o o  o   oo  o   o]oo    o    o       o    o                                }
                                     [------------------------------------------------------------------------------------------]

          {--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------}
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        GUM就上列数据给出结果：σ=1.49℃；除以根号20，得标准不确定度u=0.33℃
        温度测得值的平均值是100.14℃，变化范围是96.90℃到102.72℃。下半宽为3.24℃；上半宽是2.58℃。 如此大的变化是温度计问题吗？显然不像，最普通的水银温度计，误差也在0.2℃以下。从其0.01℃的分辨力来看，大概是优于普通温度计的电子温度计。数据的变化，应该是被测量的变化。温度变化范围是5.82℃，这是实实在在的温度变化区间。
       这个问题，显眼是变量测量，是统计测量问题。用统计理论处理此问题，求到σ，就是温度分散特性；Δ= 3σ= 4.5℃是极限偏差。由此给出指标±Δ，即±4.5℃；实测数据20个，都在所给区间内，符合逻辑。
       请看GUM的处理。σ除以根号20，得不确定度u=0.33℃，此为标准不确定度；按GUM常例，k取2，于是得扩展不确定度U=0.66℃. 即数据包含区间的半宽是0.66℃. 区间高端是100.80℃；区间低端是99.48℃。对照实际数据，高端排除7个数，低端排除5个数。
       一共才20个数据，不确定度论算出的区间，竟只包含8个数据，而排除12个数据。什么置信区间？什么包含区间？置信不可信，包含区间不包含。不确定度真不是东西！难怪计量院的一位副院长说它是“瞎扯淡”，马凤鸣说它是“吃饱撑的”，而一位网友说它是“洋垃圾”。
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（二）史评
        可以画出三个区间：
             A区间   半宽2σ(平)，就是红色区间[99.48,100.80]；
             B区间   半宽2σ，就是紫色区间[97.16，103.12] ;
             C区间   半宽3σ，就是绿色区间[95.67，104.61].
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       A区间是不确定度理论给出的区间（红色），显然太小了，只包含8个数据，却漏掉12个数据；
       B区间是包含概率95%的区间，漏掉一个数据；
       C区间是包含概率99%的区间，包含全部数据而有余。
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       A区间是不确定度理论的区间，是不合理的。不确定度评定给出区间的算法是错误的。
       B区间是按单值的分散性，而取2σ 的区间，包含概率95%，略显小些，尚可；
       C区间是按单值的分散性，而取3σ的区间，包含概率99%，可靠、保险。1993年以前的科技生产水平，都可达到；降低包含概率（置信概率）是不对的，是开历史的倒车。
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规矩湾锦苑 发表于 2015-12-11 14:23
　　施昌彦老师评定过，并不是禁止别人再次评定的理由，不管谁做过的工作也允许其他人重新做，哪怕是标准 ...

我的评定结果非常强烈地支持了不确定度评定的“理论”。

您内心真的非常强大哟，您见过有谁评定不确定度时把   等  和  级  合成到一块评的

csln 发表于 2015-12-11 08:50
GUM就上列数据给出结果：σ=1.49℃；除以根号20，得标准不确定度u=0.33℃
       温度测得值的平均值是100. ...

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       我写道：
       温度测得值的平均值是100.14℃，变化范围是96.90℃到102.72℃。下半宽为3.24℃；上半宽是2.58℃。 如此大的变化是温度计问题吗？显然不像，最普通的水银温度计，误差也在0.2℃以下。从其0.01℃的分辨力来看，大概是优于普通温度计的电子温度计。数据的变化，应该是被测量的变化。温度变化范围是5.82℃，这是实实在在的温度变化区间。
       这个问题，显眼是变量测量，是统计测量问题。用统计理论处理此问题，求到σ，就是温度分散特性；Δ= 3σ= 4.5℃是极限偏差。由此给出指标±Δ，即±4.5℃；实测数据20个，都在所给区间内，符合逻辑。
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       这个写法没错。因为GUM的评定没有说明被测量不变，也没说仪器有极大的随机误差；别人质疑他，当然可以举出可能是被测量的变化。
       其实这个问题的本质不是用什么仪器测量的问题，是分散性该用单值的σ(单)还是平均值的σ(平)的问题。不仅对被测量的分散性不能正样表达，就是对测量仪器的随机误差也不能这样表达。表征分散性，都得用单值的σ。
       不确定度的A类评定，定义就是σ除以根号N,根本就没有“单值σ表征分散性”的概念。
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       咱们另外假设一种特定情况：如你所说，温度计很差；我再加一条：被测量是个常值，例如是沸腾的水的温度（100℃），测得值的数据的分散性完全由测量仪器引起。这种情况又该怎么表达呢？
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       首先我们分析一下可能的情况。要根据实际的可能，测量计量不是游戏，而是客观实际的需要。  
       第一种情况  用玻璃水银温度计测量新制温箱的温度。数据如GUM例子，变化量上下范围达5.8℃，而温度计的误差范围0.5℃，可以忽略。温度变化由被测量温箱温度引起，这是典型的统计测量。表征量值的分散性只能用单值的σ。      

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       第二种情况 新造一台电子温度计，去测量已知温度标准。该标准就是沸腾的水的温度。测量数据如GUM例子。水的沸点是100℃，其实际值与气压有关，设变化不超过0.5℃，可以忽略。这就是我们所设的特定情况。而测量的目的是什么呢？就是考察新温度计的性能，它的系统偏差多大，分散性多大。系统误差等于测得值的平均值减标准值100℃，结果为：100.14℃-100.00℃=0.14℃。而分散性呢？就是该新造温度计的随机误差呢？史答：应该是3σ=4.5℃；或者说2σ= 3.0℃。而σ(平)的期望值是零，不能表达分散性。
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       第三种情况，是测量以确定量值。就是用平均值来代表被测量的量值。问：确定平均值的随机误差有多大？答：确定平均值时的随机误差是3σ(平)。
       在计量中，检定要确定被检仪器的误差。误差等于系统误差加随机误差，
                |Δ|max = X-B
                           = X(平)+3σ(平)+3σ - B
                           =系统误差+3σ(平)+3σ
       其中  3σ(平)+3σ=随机误差。
       在校准中，修正系数的确定误差范围是3σ(平)加标准的误差范围。但测量仪器在修正后的误差范围是“3σ(平)加标准的误差范围”（该项已变成系统误差）再加上3σ.
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       由上可知，除以根号N的σ(平)，应用场合是很有限的；而大量的应用中，统计测量中、计量中，都必须用σ。可见不确定度评定的A类评定，规定除以根号N，是原则性的错误。
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      测量中，特别是精密测量中，必须有重复测量，取平均值。取平均值，减小测量仪器的随机误差，也可以减小被测量的随机变化对平均值确定的影响。但，表达被测量值的分散性、表达测量仪器的分散性（随机误差），都必须用σ(单)，而不能用σ(平)。因为σ(平)的期望值是零，不能表达分散性。如果用 σ(平)，则严重缩小了被测量的分散性，或严重的缩小了测量仪器的随机误差。
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csln 发表于 2015-12-12 08:41
我的评定结果非常强烈地支持了不确定度评定的“理论”。

您内心真的非常强大哟，您见过有谁评定不确定度 ...

　　“等”和“级”是测量设备（包括计量标准）准确度高低排序的划分“标识”，仅此而已。它们最终都应依据标准、规程、规范落实到“最大允许误差”这个“计量要求”上。不确定度分量的来源之“因”是输入量的“误差”，有输入量的误差就有不确定度分量，没有输入量的误差，不确定度分量也不能从天而降。标准、规程、规范对测量设备的允差是对其允许的最大误差，这正是输出量不确定度产生的“因”。因此评定不确定度时，把各个输入量的“等”和“级”看成不过是个“允许误差”的标识而已，看成一回事，用查到的“最大允差”评估不确定度分量，再“合成到一块评”，这是再正常不过的不确定度评定方法了。人人皆是如此，何有“内心真的非常强大”之说呢？我只是平常人中的一个，实在不敢当“内心真的非常强大”之赞誉。

史锦顺 发表于 2015-12-12 11:43
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       我写道：
       温度测得值的平均值是100.14℃，变化范围是96.90℃到102.72℃。下半宽为3.24℃ ...

不存在所谓“基础测量”和“统计测量”的划分，就计量检定/校准来说，任何一个项目都可能会是“统计测量”或“基础测量”，所以您说的“计量是统计测量”不成立，比如您说频率计量是典型统计测量，5120A测量短稳时比对不确定度优于3×10^-15/1s，用什么参考源来校准5120A能保证是“统计测量”呢，全世界最好的秒稳参考源不过是10^-13量级

单次测量标准差反应单次测量列的分散性，平均值标准差反应平均值列的分散性，是不能混淆的，比如在重复性测量条件下测量得到100个数，用滑动平均的办法得到91个每10个数1组的平均值列，σ（平，10）是反应这91个平均值的分散性，若每10个1组划分，σ（平，10）就反应10个平均值的分散性

看讨论学习了。

规矩湾锦苑 发表于 2015-12-11 21:20
　　你所说的多次读数不是重复试验次数，是规程规范规定的读数次数，这个次数的读数如果按平均值作为测得 ...

那您的意思是1059的举例中，直接评定标准温度计的分辨力不确定度而未评定重复性是因为“非常清楚分辨力对读数的影响远远大于重复性对读数的影响”？而考虑了标准温度计的修正值（代表了允差）又考虑了其分辨力是不应该的了？

tigerliu 发表于 2015-12-12 16:38
那您的意思是1059的举例中，直接评定标准温度计的分辨力不确定度而未评定重复性是因为“非常清楚分辨力对 ...

　　JJF1059.1的这个案例测量模型应该是y＝t－(ts+△ts)，只不过写成了y＝ts+△ts，但却按照y＝t－(ts+△ts)进行的不确定度评定。
　　其中ts是标准温度计的读数，因此评定ts引入的不确定度分量涉及到标准温度计的最大允差、分辨力误差和读数的重复性误差。但其分辨力误差和读数的重复性误差明显包含在最大示值允差之中，可以不分析，如果要分析那就在三者之中取大舍小。
　　测量模型中的△ts是标准温度计的修正值。证书不会给修正值误差，只会给出其不确定度，因此要用证书给的修正值的不确定度分析其给输出量y引入的不确定度分量。
　　案例中做了一个重复性实验，进行了A类评定，这个不确定度分量的评定结果就是输入量t引入的。t是被检温度计的读数，被检温度计读数误差涉及其最大允差、分辨力误差和读数的重复性误差。但最大误差是输出量y，不能作为引入不确定度分量的因素。剩下被检温度计的分辨力误差和读数的重复性误差，谁引入的不确定度大？需要估计一下。
　　若是游标卡尺，很容易确定分辨力（分度值的一半）引入的分量大，可不做A类评定。温度计的分辨力（估读误差）将是分度值的1/10，一般重复性误差会比分辨力误差大。所以仪器仪表示值误差检定时，输入量存在被检对象的读数，就都应进行一个A类评定。因为未检前无法知道其重复性误差的信息，信息不足，花钱、花精力、花时间进行A类评定是不得已而为之的选择。测量模型中如果没有输入量t，其它输入量信息都很充裕，再进行A类评定是不是个画蛇添足的行为呢？

规矩湾锦苑 发表于 2015-12-13 14:29
　　JJF1059.1的这个案例测量模型应该是y＝t－(ts+△ts)，只不过写成了y＝ts+△ts，但却按照y＝t－(ts+△ ...

规版，我明白您说的“测量模型中如果没有输入量t”不必要进行A类评定的意思，但我想问是关于标准温度计的，“ts是标准温度计的读数，因此评定ts引入的不确定度分量涉及到标准温度计的最大允差、分辨力误差和读数的重复性误差。但其分辨力误差和读数的重复性误差明显包含在最大示值允差之中，可以不分析，如果要分析那就在三者之中取大舍小”，而案例中没有分析标准温度计的重复性，直接分析了其分辨力和修正值，这是为何？而且按照您说的“分辨力误差和读数的重复性误差明显包含在最大示值允差之中”，为何分析了分辨力和修正值之后没有进行比较取大舍小呢？

tigerliu 发表于 2015-12-13 17:06
规版，我明白您说的“测量模型中如果没有输入量t”不必要进行A类评定的意思，但我想问是关于标准温度计的 ...

　　JJF1059.1的案例中没有分析标准温度计的重复性，直接分析了其分辨力和修正值，这是为何？为何分析了分辨力和修正值之后没有进行比较取大舍小呢？
　　修正值是输入量△ts，模型中有这个输入量，和ts是两个不同的输入量，就必须分别对△ts和ts引入的不确定度分量进行分析，所以△ts和ts引入的不确定度分量不能取大舍小，这个应该没有异议吧？
　　再来说案例中第1项对输入量ts引入的不确定度分量评估。影响ts的有标准温度计和恒温槽的特性，这是对的。恒温槽的特性引入的不确定度子项，这个大家没有异议吧？问题出在标准温度计的特性引入的分量分析时。首先要查“二等标准温度计”检定规程（说明：案例没有使用新的标准温度计检定规程，新规程取消了等别划分，取消了示值允差）给出的“有用信息”。用分度值0.05℃的1/10计算得到分辨力0.005℃（说明：案例不应该再取其1/2的0.0025℃），我们查得：示值最大允差±0.20℃，示值稳定度0.02℃，连同重复性，输入量ts共涉及了四项。
　　案例没分析标准温度计的重复性引入的分量是正确的，因为它很小。剩下三项计量要求中，示值允差0.20℃最大，应该用示值允差来评估输入量ts引入的不确定度分量，忽略稳定度、分辨力的影响。如果按新规程JJG161-2010，取消了标准温度计示值误差允差要求，规定示值稳定性0.02℃，大于分辨力0.005℃，也该用稳定性评估ts引入的不确定度分量，而不应使用分辨力评估。所以我认为JJF1059.1的案例分析了标准温度计分辨力引入的分量，而忽略了示值允差引入的分量（旧规程），或忽略了示值稳定性引入的分量（新规程），是取小舍大，这个评定结果用于指导和确认测量工程（工作温度计检定）的有效性，存在较大风险，对测量工程安全性是不利的。

csln 发表于 2015-12-12 15:23
不存在所谓“基础测量”和“统计测量”的划分，就计量检定/校准来说，任何一个项目都可能会是“统计测量 ...

　　很赞成你167楼的观点。被测对象是稳定的还是变化的，这都是相对的，因此所谓“基础测量”和“统计测量”也是相对的，关键是看时空是相对凝固的还是无限的，用老百姓的话来说就是测量的环境条件是相对固定的，还是相对变化的。把测量环境条件限制在足够苛刻的情况下，任何被测对象都会变成“基础测量”的对象，环境条件不加任何限制，所有的被测对象都是“统计测量”的对象。平均值对测量环境条件的限制要求相对于单次测量结果对环境条件的限制要求要宽松些，因此平均值的分散性一定会比单次测量结果的分散性小。

规矩湾锦苑 发表于 2015-12-13 21:06
　　JJF1059.1的案例中没有分析标准温度计的重复性，直接分析了其分辨力和修正值，这是为何？为何分析了 ...

规版，前面说的我明白了，后面您说“剩下三项计量要求中，示值允差0.20℃最大，应该用示值允差来评估输入量ts引入的不确定度分量，忽略稳定度、分辨力的影响”，而后面又考虑了标准温度计的修正值，那么同时考虑允差与修正值是否存在重复呢？
还有，在1059的案例中考虑分辨力时说，其分度值为0.05℃，读数为其1/10，设均匀分布，为何以其半宽为0.025℃再除以根号3来计算，模拟式仪器估读的不确定度不应该是以0.05/10=.0.005℃为半宽来计算吗？

tigerliu 发表于 2015-12-14 10:02
规版，前面说的我明白了，后面您说“剩下三项计量要求中，示值允差0.20℃最大，应该用示值允差来评估输入 ...

　　1.同时考虑允差与修正值并不存在重复。为什么呢？
　　因为旧、新检定规程的测量模型分别为y＝t－(ts+△ts)和y＝ts+△ts，都同时包括ts和△ts这两个输入量。ts是你所用的标准温度计的显示值，标准温度计的显示值是由其自身计量特性所决定的；△ts是修正值，而修正值是上级检定机构给出的，修正值的不确定度是上级检定机构检定方法的测量不确定度。因此ts和△ts这两个输入量并不是同一个输入量，它们给输出量引入的不确定度分量也不是同一个分量。
　　2.在1059的案例中考虑分辨力时说，其分度值为0.05℃，读数为其1/10，设均匀分布，为何以其半宽为0.025℃再除以根号3来计算，模拟式仪器估读的不确定度不应该是以0.05/10=.0.005℃为半宽来计算吗？
　　你说的很对，这是JJF1059.1的一个错误。模拟式仪器的分辨力极限（模拟式仪器的估读误差）是“读数装置分度值”的1/10，数字式仪器的分辨力是其“显示装置分辨力”的1/2。这里既使用1/10又使用1/2，显然是错误的。至于认为是均匀分布，是因为在任何部位估读错误都会发生，且发生概率都一样，这就是均匀分布的特性，其图形是一条与横坐标平行的直线段，起点和终点作投影形成了长方形，因此又叫矩形分布。矩形分布时包含因子取k＝√3。