论不确定度体系的公式错误

很早就写好，看到njlyx的贴才贴出来！
有想法很好，但要建立在深刻理解的基础上。可能不是  经书有错，只是有些和尚念错。
人家，理论的化简，为了大家实用。可能很多东西不考虑。但是，这没有影响大家平时的使用。因为一般不会出现极端情况。之后，就抨击人家不正确。不确定度理论是开放的！
1.关于系统误差。学学时间序列分析就知道。我们只是尽量将趋势提取出来。因为世界是复杂的，我们只是考经验，已知的去推想。至于剩下的是否还有趋势。这个谁也不敢保证。我们只是尽量，再检验一下是否平稳。这样“保证”是随机的。
2.至于时域与台域，现在的top~down、控制图、动态不确定度等正是考虑这个问题。并不是gum统治全部。
3.是否相关，这是世界难题。哲学上可以理解为“因果”、联系。在明显、重大的情况下，当然要估计。这考虑成本收益。
4.回到开始，不能因为简化。或者被误用就认为人家错误。什么包含因子、贝塞尔公式、极差法、均匀分布、正态分布、自由度、灵敏度、合成公式等等，都是简化，实用的结果。单单用蒙特卡洛方法，多少人头痛。不确定度本质是概率与统计(但是，现实的少量测试离真正的理论有些距离。所以很多是依据经验假设。对于，测试数据少，经常用自助法。)。试问有多少人真正理解。知道他们的理论，应用，条件，局限……因为衍生的下层概念多了，就认为人家有矛盾？因为现实生活很少存在真空，所以牛顿定律错误？我们可以根据现实、需求修正！

同意楼上的看法，测量工作无小事，如果真有这么多错误，能用这么多年不出事？随便想想也明白这个简单的道理。

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       欢迎具体意见！
       力戒言之无物！
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       26#、27#这类泛泛而论的帖子，没有讨论的必要。你迷信“经典”，就老老实实当信徒吧，但请注意，“迷信”是科学的死敌，“迷信”使聪明人糊涂。不确定度体系有那么多毛病、弊病、错误，二位居然什么都看不见，真是怪事。
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       学习知识十分重要。更重要的是学习“认识事物的方法”。二位可能已经大学毕业，但认识能力还在初级阶段，至于判别学术正误，还没入门。
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      “经是好经，歪嘴和尚念错了”是旧社会老式文盲的通常信条，这不能怪那些人。这是在长期的封建社会中，统治阶级对老百姓的一种“麻醉术”，其目的是扼杀一切新思想。
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       近代科学一开始，就是破除迷信。首先是哥白尼的“日心说”。这是对“地心说”这本“经”的否定。这为人类开了个新思路：要审查“经”对不对。近代科学史上破旧立新的事例太多了。我们应有的态度是客观地看待已有的理论，大多数是人类知识的结晶，是正确的，我们应该学习。但也有相当多的理论是有问题的。这就要重新建立理论。
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       当前，党中央提倡“创新”，而且是“大众创新”。
       老史年愈八旬，仍日夜奋战，就是“不忘初心”，建立一套有中国特色的《史法测量计量学》。本栏目已登过几个版本。而推广新理论的拦路虎就是当今占测量计量主导地位的不确定度体系。为此，老史在两方面努力奋斗：第一，对新理论严格敲打，最近的版本实现了法则化、公式化；第二，坚持对不确定度体系的揭露与抨击（在本栏目中已发表四百五十六篇杂文，两千多答辩帖子），近期则集中指点不确定度体系的公式错误。
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       二位若对七个公式的正误发表具体意见，我一定答复、辩论；再这样泛泛而论，我是没精力奉陪的。
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赞赏你求学的热心。希望能为不确定度作出贡献。但是：
1.看你几篇的文章，看你的语言就不是很舒服。用词八股，批判的味道浓郁。好像神俯视苍生的感觉！或者是过去留下的痕迹。大家是来讨论的。
2.日心说、地心说。这样把自己的东西推得这么高？这样的概率接近“零”，属于无限小。退一步讲，日心说也是错误的。目前来说，宇宙没有中心，也可以说谁都可以是中心。局部来说，可以认为太阳只是太阳系的中心。所以需要说明条件，范围……
3.你自己也拿所谓的权威、科学“创新”作牌子，不是打自己嘴巴？创新的基础是“自由”。

或者，我说啥都没有用。因为你觉得你知道的就是所有！或者故意看不到人家99％的正确，只看到人家1％的可能不对。我讲啥，你可以一下否认我所引用的东西是不可靠的，只有你的对。或者我这个人是针对你的，有偏。所以怎说都没有用的，这就是所谓的强盗似的“辩证法”：国人最会用的。不过，看到你指出的问题，让我整理一下知识点。科学的理论是自有其可扩充性；非科学的只能解释已知的东西，为应对新事物只能不断修改。前面我已经说了使用者误用的可能，你又一棍打死！什么封建思想，你问问我们总理，主席，他们的政策是不是这样？

不确定度的发展是一个动态的过程，但是基础是不变的。所谓的新理论，一定要包含已有的东西。就像相对论与牛顿力学。下面应对你的所谓7问：(基于开始图片的三本书)。

对于第1问： 关键是很少人了解 随机过程 ！！！！σ除以根号N  是针对平均值给出的标准偏差！ 因为每次测量都属于 随机变量，但是方差相同！
所以测量一次的时候，就是σ （这个是靠估计或者以前的信息。。。。。），如果单纯测量多次，没有其他信息的话，用这公式只是假设计算的标准偏差就是已知的。事情就是这样，如果你可能反驳 既然已知为何再测？

对于5、6，个人认为 MPEV  类似公差，是我们希望控制的范围、类似农药含量控制。。。用来确定等级。
                 控制的期望，我们测试一下看否达到‘标准’。

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                                 A类标准不确定度的逻辑错误
                                                 ——答njlyx（1）
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                                                                                                  史锦顺

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【njlyx评论】
       1.1) 此（1）式可能被部分人士不问“被测量”（或“输入量”）究竟为何而误用，不能以偏概全；
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【史辩】
1 共识
       在A类标准不确定度的应用中，出现许多错误。
2 分歧
       njlyx观点：被部分人士不问“被测量”（或“输入量”）究竟为何而误用，不能以偏概全”。
       史锦顺观点：定义本身出错，没法应用，一用就错，因此是A类标准不确定度错了。
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3 史锦顺的答辩理由
1）不确定度体系的分类，违反分类规则
       A 对事物的分类，要根据事物的客观性质。不确定度体系对标准不确定度的分类，是按“认识方法”，这是严重的根本性错误。
       B 由于分类方法不对，造成“子类穿帮”，就是“子类相容”的逻辑错误。
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2）错误的叠加
       既然分成A、B两类标准不确定度，就必然出现二者合成的问题，于是就出现不久前先生提出讨论的U₂大于U₁的逻辑错误。大量的样板评定，都有A类与B类叠加的问题，都是错误的。这不能怪应用者。
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3）定义本身未明确前提
       当被测量是统计变量时，表征量必须是σ，而不能是σ_平，因为σ_平随N增大而缩小，期望值是零，不能表达统计变量的特性，没资格当随机变量的表征量。
       不确定度体系违背这个前提条件，A类标准不确定度定义不是σ，不能表达随机变量，这是定义本身的错误。
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4）GUM 例子的错误
       GUM有测量温度并计算A标准不确定度的例子（4.4.3），明明被测温度是有较大变化的（3σ=4.5℃），是统计测量的问题，却按σ /√N计算A类标准不确定度（u_A=0.33℃），因为定义如此，只能这样计算。因此，该例之错，是A类标准不确定度本身之错，怪不着用户，计算者就是GUM自己。
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4）总体布局错误
       仅限于常量测量的误差理论，不包括统计变量的测量问题。误差理论把误差分类为随机误差和系统误差，符合逻辑规律。应用是成功的。
       不确定度体系的测量对象，既包括常量，也包括统计变量，其中表征量有σ，有σ_平=σ /√N，有测量的误差问题，有被测量本身的变化问题，只定义两个标准不确定度，是不行的。必然混乱。况且，两个标准不确定度不是同一分类标准的产物，一个是部分，一个是整体，不可并列。
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       有诸多逻辑错误，GUM自己应用也错，因此说A类标准不确定度是错误的。
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【njlyx论述】
      1.2）GUM(2008)-4.2.3的相关表述或有值得“斟酌”的地方；
【史评】
      这是我们的共识。认为有问题，才值得“斟酌”。
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【njlyx论述】
       1.3）……不存在抄自一说；
【史辩】
      贝塞尔公式是19世纪初贝塞尔在处理天体测量数据时得到的，因此，有关标准偏差的理论，是误差理论。随后，被刚刚兴起的统计理论所引用。“抄自”的提法，意思是不确定度体系，仅仅是用早就存在的东西，没有新见解。也表明，本来是对的，却用错了。
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【njlyx论点】
       1.4）“1/√N”其实还有成立的条件……
【史评】
       先生过虑了。只要是随机误差，就成立。这是二百年来测量计量界的共识。再追究其成立条件，那就没法应用了。如果先生有新的实验事实，就是另一场变革了。不过，我认为无此实验事实，也就没有再追究的必要。
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史锦顺 发表于 2017-10-10 10:19
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                                 A类标准不确定度的逻辑错误
                                        ...

大致理解您的意思。

史锦顺 发表于 2017-10-10 10:19
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                                 A类标准不确定度的逻辑错误
                                        ...

大致理解您的意思。

“测量”的实际情况复杂多样，赞同您分“三种情况”讨论的观点，但不赞同“统计测量”的提法，因为“常量测量”也常常应用“统计”。与“常量测量”对应，可以为“（随机）变量测量”； 而“（随机）变量”的测量，再分“（测量系统的）随机(测量)误差”相对可以忽略，和不可忽略两种情况。实质如您所言，只是不要引入过多的新“术语”。

GUM现状(2008)关于“σ /√N”的表述似乎是没有适当甄别“三种情况”的差异，或有“改善”的空间。【《JJF1059》看出除以根号N是不当的，...，弄出两个测量次数的说法，.... 】或就是一种“改善”尝试？ ... 只要愿意“改善”，总有希望。不赞同抓住一点缺陷就敲死它。

【... 测量的误差问题，有被测量本身的变化问题，只定义两个标准不确定度，是不行的。必然混乱。况且，两个标准不确定度不是同一分类标准的产物，一个是部分，一个是整体，不可并列...】？<<<<<  什么地方限定了“只定义两个标准不确定度”呢？ 当前的“测量不确定度”，似乎只是“定义”了两种“评估方法”，某个测量中的“标准不确定度”个数好像并无限定？

回复njlyx
       谢谢先生的理解。

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       要区分“基础测量”和“统计测量”，我们早有共识。国家计量院的崔伟群先生，也是这个意思。这是“手段”与“对象”的区分，是必须的，否则必然混乱。
       “基础测量”就是“常量测量”，改名或加括号说明都可以。“统计测量”是对随机变量的测量，说成是“变量测量”是不行的，因为频率界的“老化率测量”，就是对量值变化的测量，是“变量测量”，却不是对“统计变量”的测量。
       区分是第一步，怎么起个恰如其分的名字是第二步。在我的视野范围内以及我对名称的利害的权衡，我只能这样称呼了。
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       与分散性有关的是四个量：各自的意义与用途区分如下：
       1）测量的随机误差σ，制造厂确定仪器指标值、计量中计算仪器的实测性能值；
       2）测量中，平均值的随机误差σ_平，说明为什么要多次测量，但因MPEV中已包含此项，不参与误差合成。特殊的精密测量中，已知系统误差的量值，而不修正，这时σ_平参与误差合成。测定系统误差的误差中包含σ_平项。
       3）统计变量分散性的表征量是σ，而不是σ_平。
       4）统计变量平均值的分散性σ_平，用得极少。如先生所举学生身高统计的例子，只能用σ，而不能用σ_平。
       综上所述，四个量要有四个名称，才好应用。不确定体系只把σ_平定义为“A类标准不确定度”，没办法区分各种应用。因而不确定度体系从根上出了问题，问题又太多，且是整个体系的问题，没法修补，只能废弃。国际计量局2002年的成都会议上，已经决定改“评估”为“计算”，此后的GUM修改稿又取消关于两种评定方法、两类标准测量不确定度的内容，但却不敢公布，因为一动，它也就完了。
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史锦顺 发表于 2017-10-10 17:20
回复njlyx
       谢谢先生的理解。

崔先生分了多种情况讨论，但并没有做"分类"命名。不恰当的"名字"可能会有"副"作用。

另外，崔先生也是"测量不确定度"的积极应用者。

史锦顺 发表于 2017-10-10 17:20
回复njlyx
       谢谢先生的理解。

分"单值被测量"和"多值被测量"，考虑所谓"直接测量"情况，只涉及"被测量(真)值"、"测得值"与"测量误差"这三个"量"。

其中可以用"统计方法(A类方法)"评估其"不确定度"的，只有"测得值"-- 由贝塞尔公式计算它的"标准偏差(估计值)"，就是它的所谓"标准不确定度";  "测量误差"的"不确定度"只能由所谓"非统计方法(B类方法)"评估，两者"合成"可得"被测量(真)值"的"测量不确定度"。

难点是两者之间的"相关系数":  能用"统计方法(A类方法)"评估"测得值"的"不确定度"就意味着(重复)测量了N次---

对于"单值被测量"的情况，"测得值"的"散布(即"不确定")完全由"随机(测量)误差"引起，由此可适当选取"相关系数"值，进而可得到与求"被测量平均(真)值"时相近的"测量结果"---所谓"A类方法"评出的那个"不确定度"分量会除以√N ;   

对于"多值被测量"的情况，如果"随机(测量)误差"可以忽略不计，那么，前述"相关系数"应近似取0---所谓"A类方法"评出的那个那个"不确定度"分量不除√N。……

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                                    要害是统计方式错位
                                         ——答njlyx（2）
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                                                                                      史锦顺
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【史锦顺原文】  
      “误差范围值除以根号3”，评定出的B类不确定度u_B为
              u_B = MPEV /√3                                                   （2）
       按公式（2）评出的B类标准不确定度，都是错误的。
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【njlyx质疑】
       2.1）此（2）式只是相应“不确定度（分量）”呈“均匀分布”时的计算式，不是“一律照此”的通用式；
【史辩】
       所除因子我准备改成系数K。
       因为我看到的百余份“不确定度评定”样板或实例，都是讲除以√3，我就用√3了，说“以偏概全”，有一定道理。但请注意，我的本来意思是，认定是什么分布，除以任何值，都是错误的。我本来就是全部否定，而不是只否定除以√3。最近仔细看都成发表在《中国计量》上的文章，认为是“正态分布”，除以3，那也是错误的。
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【njlyx质疑】
       2.2）……适当的“分布形式”需要由相应的可靠信息获得，如果确实不符合均匀分布，用（2）式当然是错误的；但没有任何正当“逻辑”能得出“按公式（2）评出的B类标准不确定度，都是错误的”的“结论”。
【史辩】
       为什么说现有的不确定度体系关于分布的认定都是错误的呢？因为用的都是“台域统计”；而测量计量中应该是“时域统计”，分布是“有偏正态分布”，偏倚值取决于系统误差，系统误差包括恒值部分（主体），也有长稳（有规或无规慢变化）。
       “台域统计”是用多台同型号仪器测量同一量时的统计方式，而计量、测量中是用一台仪器测量一个量值，精密测量要进行重复测量，对重复测量的统计是“时域统计”。“台域统计”的统计结果，仅仅适用于多台仪器测量同一量的情况，而与测量计量的实践对不上号。在测量计量中，用“台域统计”的分析结果，是错误的。因此说，用MPEV除以K而得到的B类不确定度都是错误的，因为它是“台域统计”的结果，不能用于测量计量的“时域统计”中。
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       关于《史文》的逻辑
       《史文》总结出测量计量领域的关于统计的两条法则：
       1）测量计量的统计方式是“时域统计”；不是“台域统计”；
       2）统计试验的统计方式必须与统计实践的统计方式一致。
       现行不确定度体系，评定B类标准不确定度，违反上述两条法则，犯了统计方式错位的错误。实践是“时域统计”，试验用的却是“台域统计”。“台域统计”的结果，用在“时域统计”中，错误是必然的。
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史锦顺 发表于 2017-10-11 09:27
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                                    要害是统计方式错位
                                         — ...

这是一个可能只有您自己才明白的"逻辑"。您所说的所谓"台域统计"与所谓"时域统计"之间的可能差异，本身不难理解，别人难理解的是为何不能"容忍"此处的"丁点"差异？按此"逻辑"，所有"别人的经验"都不能借鉴了吗？ 如果您有足够的时间和精力，某些所谓"系统(测量)误差"分量当然也可以进行您所谓的"时域统计"。……但如此"时域统计"，也不可能得到您以为的那个什么"δ分布"！您如果对所谓"系统(测量)误差"的"概率分布"问题不能调整认识，可能永远会在别人的对面，这无关什么"不确定度"，所谓"误差理论"也会如此处理它。

【史锦顺原文】  
      “误差范围值除以根号3”，评定出的B类不确定度uB为
              uB = MPEV /√3                                                   （2）
       按公式（2）评出的B类标准不确定度，都是错误的。
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【njlyx质疑】
       2.1）此（2）式只是相应“不确定度（分量）”呈“均匀分布”时的计算式，不是“一律照此”的通用式；
【史辩】
       所除因子我准备改成系数K。
       因为我看到的百余份“不确定度评定”样板或实例，都是讲除以√3，我就用√3了，说“以偏概全”，有一定道理。但请注意，我的本来意思是，认定是什么分布，除以任何值，都是错误的。我本来就是全部否定，而不是只否定除以√3。最近仔细看都成发表在《中国计量》上的文章，认为是“正态分布”，除以3，那也是错误的。

按均匀分布处理的机理是：对于一台测量设备，当脱离了计量标准使用时，只知道其测量误差的最大值是多少，但具休某一时间测量误差位于MPEV的什么地方，不知道，只能合理估计某一时刻测量误差可能处于MPEV范围内任何一个地方，在每个地方的概率的均等的，这才是除以根号3的机理，与所谓时域统计、台域统计没有任何关系

有经验或有确定的依据知道使用当前时间测量误差在MPEV内呈现一个什么特定分布，当然可以按这个特定分布处理，并不是一律按均匀分布处理