Teljesítmény pontosság (pontosság és precizitás), vagy tulajdonított hiba jellemzők

Az MM kell adni teljesítményével kapcsolatos információk pontossága (valódiság és precizitás) tulajdonított jellemzőit hiba vagy a mérési bizonytalanság. Ezeket az indikátorokat értékelik a fejlesztés MM.

A „pontosság” kombinációját tartalmazza véletlenszerű hibák (pontosság) és a teljes szisztematikus hiba (pontosság).

Helyessége - közelsége átlagos értéke alapján kapott egy nagy sorozat a vizsgálati eredmények, az összehasonlítási értéket a kapott értéket.

Indikátor helyességét van kifejezve a torzítás. Offset - a különbség a várható vizsgálati eredmények és az elfogadott referenciaérték. Offset - ez egy közös előfeszítő a véletlen hiba szemközti és lehet egy vagy több komponens. Nagy torzítás értékeket a kapott érték megfelel egy nagyobb ellensúlyozni. Különbséget helyettesítési módszer, ofszet laboratóriumi, laboratóriumi eltolásrészt. Laboratóriumi ellensúlyozza - a különbség a várható vizsgálati eredmények egy külön laboratóriumban és az elfogadott referenciaérték. Az eltolt mérési módszer - a különbség a várható vizsgálati eredmények minden laboratóriumban módszer és az elfogadott referenciaérték. Lab komponens eltolás - eltolás közötti különbség a laboratóriumban, és az elmozdulás a mérési módszer.

Precision - közelsége a független vizsgálati eredmények bizonyos feltételezett körülmények között. Precíziós csak attól függ eloszlása ​​véletlenszerű hibák és nem kapcsolódik a valódi értéket, vagy a megadott érték. Mérték precíziós általában kifejezve a szórás és kiszámítása a szórása a vizsgálati eredmények. Kisebb pontossággal megfelel egy nagyobb szórást. A fő befolyásoló tényezők változékonysága vizsgálati eredmények a következők: idő, kalibrálás, operátor és felszerelések számára. Attól függően, hogy e tényezők kombinációját és az állam ismerteti a következő típusú precíziós: ismételhetőség, a köztes pontosság és reprodukálhatóság (belüli reprodukálhatóság).

Ismétlési - precizitás ismételhetőség feltételei. A megismételhetőség feltételek közé tartozik: az azonos mérési módszer; azonos mérési objektum; ugyanabban a laboratóriumban; ugyanazon üzemben; ugyanazzal a felszereléssel, és egy rövid ideig.

A reprodukálhatóság - Precision a reprodukálhatóság feltételeinek. Reprodukálhatósági körülmények: azonos mérési módszer; azonos mérési objektum; különböző laboratóriumokban; különböző szereplők; különböző berendezések.

Intermedier precíziós - pontosság közbenső körülmények között, azaz Ugyanezzel a módszerrel, azonos mintát, egy laboratóriumban, de változó feltételei (különböző, különböző időpontokban, berendezések kalibrálás).

Teljesítmény pontosságot az ISO 5725 STB alapján határozzuk meg kísérleti statisztikák nyerhető körülmények laborközi (mutatók rendesen, reprodukálhatóság és ismételhetőség) és intralaboratory kísérlet (számok közbenső precizitás). Így a következő becslés pontossága indikátorok látható MM:

- offset (torzítás laboratóriumi és módszer);

- ismételhetőség (standard deviáció határérték vagy ismételhetőség);

- közbenső pontosság, más néven belüli reprodukálhatóság (szórás vagy belüli reprodukálhatósági határ);

- ismételhetőség (reprodukálhatóság szórása vagy határérték)

Ezek a mutatók lehet abszolút értékben, mind relatív.

Tulajdonított jellemzők hibák MVI.

Összhangban a GOST 8,009-99 és MI 1317-1386, mérési pontosság mutatókat ki lehet fejezni különféle módokon: set jellemzőit és teljesítményét a teljes mérési hiba, véletlen és egyesítő Maradék alkatrészek.

Mivel a véletlen hiba jellemzőit használják:

- annak pontértéke - szórás vagy megbízhatósági intervallum;

A jellemző szisztematikus hiba használnak

- az átlagos négyzetes eltérés nem kizárt szisztematikus komponenst;

- korlátokat, amelyeken belül Maradék komponens egy adott valószínűség.

Mivel a teljes mérési hibát jellemzőket

- intervallum értékek alsó és felső megbízhatósági tartománya (saját egyenlőség);

- szórása mérési hiba.

A követelményeknek megfelelően GOST 8.010 MM is tartalmazhatnak információkat a mérési bizonytalanságot, vagy kell egy algoritmus becslésére bizonytalanság (kétértelműség számítási módszer). A mérési bizonytalanság lehet értékelni több módszerrel (lásd a témában.):

1. A szimulációs módszert meghatározott GUM, bizonytalanság forgalmazási szabályokat;

2. A Monte Carlo szimuláció (1. melléklet GUM);

3. Empirikus módszerek alapján INTRA laboratóriumok közötti vizsgálatok és mérési technikák (tesztek).

A szimulációs módszer azon alapul, a rajz minta függően a mért érték az összes befolyásoló tényező, amelyek jelentősen befolyásolják a mért értéket. Monte-Carlo módszer akkor alkalmazható, ha a modell nem tesz különbséget, vagy erősen nem lineáris, és amikor az eloszlás teljesen eltér a normális.

Empirikus összefüggések, amelyek magukban foglalják a találatok INTRA vagy körvizsgálatokban használnak, ahol lehetetlen alkalmazni a módszert a modellezés és a modell hozzájárulása a bizonytalanság befolyásoló változókat, és amikor az összes szükséges információt körvizsgálatokban vagy INTRA kiszámításához mérési bizonytalanság.

Gyakran szükség van bizonytalanság becslésére, hogy egy kombinációja a különböző megközelítéseket. A szimulációs módszert általánosan alkalmazott módszerek fejlesztése bizonytalanság becslésére, ami egy dokumentumot, amely meghatározza a számítási eljárást bizonytalanságokat. Eljárást követve, ki lehet számítani a bizonytalanság egy bizonyos eredmény.

Empirikus módszer lehetővé teszi, hogy kiszámítja a bizonytalanság az eljárás egészének és az eljárás a bizonytalanság lehet csökkenteni MVI. Bizonytalanság MVI megadható, mint a standard, vagy kiterjesztett bizonytalanságot mutatja a hiba abszolút vagy relatív értelemben.