Данилов А.А.

Вы ничего не перепутали? Многократно приводил Вам примеры о формах представления результата - значение совместно с характеристиками погрешности. Они неотъемлемы! Если характеристики погрешности установлены заранее в виде норм, то под эти нормы выбирались метод и средства измерений. При этом полученный результат, хотя и отражался числовым значением, но сопровождался пределами (с вероятностью, равной 1) или границами погрешности (с вероятностью, меньшей 1) Если же характеристики погрешности оценивались в результате измерений, то они также были неотъемлемы от числового значения, как статистические оценки...

Спор о том, что истинное значение измеряемой величины нам неизвестно и находится в интервале значений, а не точка на прямой...

Как минимум, ни ГОСТ 8.011, ни МИ 1317 этого не рекомендуют - исключительно через запятую

Все Вы видите правильно, но... не все хотите принять! Это как то однобоко. В форме представления результата присутствует не только числовое значение, но и показатели точности. Без них результат измерений ничтожен! Предположим, скажу Вам, что результат измерений 121 м/с (как в пункте 3.1). Ну и что? Вместо него может быть и 0 м/с и 300 тыс. км/с! Именно поэтому любое числовое значение результата должно было сопровождаться показателями точности - см.Формы представления результатов измерений. Числовое значение с показателями точности давало доверительные границы интервала. Хотите с этим поспорить? Это без меня!

Из ГОСТ 8.011-72 раздел 3. Формы представления результатов измерений. Обратите внимание на пункт 3.4...

Повторяю еще раз: Меня интересует в данном вопросе раздел 5 данной методики, о котором и шел речь. Кстати, для AtaVist и Lavr:

Согласен

В данном случае речь не о расчете значений, а об учете показателей точности при распределении небалансов...

Это договорные отношения - не более того. См. МИ 2578-2003, МИ 2650-2001, МИ 2807-2003, МИ 2808-2003

Выразился почти так, как написано в OIML G19 (выкладывал ранее, но повторяю) : OIML G019-e17.pdf Или по русски: OIML G19-6.pdf Правильнее было бы: соотношение MPU и MPE

На мой взгляд, Питер достаточно подробно рассмотрел вопрос оценки пригодности СИ в сфере законодательной метрологии: 1. Провели калибровку СИ с оценкой неопределенности измерений. 2. Признали СИ пригодным к применению для решения конкретной задачи в области законодательной метрологии (исходя из установленных соотношений между U и МРЕ). 3. Стали применять для решения конкретной задачи в сфере законодательной метрологии. На третьем этапе неопределенность считать не имеет смысла - уже приводил пример покупки колбаски в магазине - неопределенность никто не считает - поскольку при применении установленной методики с использованием пригодного СИ за неопределенность полученных результатов принимается некое установленное значение - Байесовский подход Согласно ГОСТ ISO/IEC 17025-2019:

За меня уже ответили в ФСА - см. https://fsa.gov.ru/documents/13030/ : Итак в диапазоне неопределенность принимается в виде: а) максимального значения б) прямой в) полинома или иной функции

Я Вам больше скажу: купите в магазине колбаски - никто Вам не даст результат ни с доверительными границами, ни с неопределенностью. Так что ни КП, ни КН на практике не соответствуют теории

Речь не столько об этом, сколько о том, что результат измерений в КП (именно измерений, а не контроля) - это интервал с вероятностью! И не только в ГОСТ 8.011 и МИ 1317 об этом было написано

В МИ 1317: То, что Вы, уважаемые AtaVist и Lavr, не пользовались этими документами, не говорит о том, что этого делать было не надо...

Определение такое, какое есть. Такую дали дефиницию. Но по факту применяли совместно с доверительными границами погрешности.

Из Ваших двух ответов мне "вероятностей" достаточно. Зачем же тогда и Новицкий, и Рабинович, и даже Менделеев результаты измерений представляли интервалом. Например, у Менделеева прототип русского фунта 409,51236+-0,00020 г. Что уж говорить про советские ГОСТ 8.011 и постсоветские МИ 1317 формы представления результатов измерений?

Целевая неопределенность не имеет никакого отношения к самому результату измерений. Целевая неопределенность - это требование к качеству измерений

По Андрею Аликовичу значение результата измерений равно единице (условных единиц) - оно не случайно. Когда мы это значение переводим в единицы, принятые по договоренности, получаем другое значение - Y - которое все еще не случайно. Но вот неопределенность U, с какой получен этот результат Y - уже случайна. А учитывая, что за результат принимается Y+-U, то результат измерений тоже случаен. По Андрею Аликовичу за результат измерений принимается любое из значений внутри интервала от Y-U до Y+U с некоторой вероятностью. Но вероятность присуща случайным величинам. И ведь всегда существует вероятность, что значение может оказаться вне этого интервала! Разве нет?

Почему же нет? На основании чего тогда применяется теорема Байеса? Правильно. На основании теории вероятностей!

Андрей Аликович! Давайте будем честными. И в КП, и в КН есть величина, подлежащая измерению. Измеряемая величина в КП имеет истинное значение. Одно значение. Оно нам неизвестно, но оно есть - детерминированное. Его аналогом в КН является тоже некое детерминированное значение. В КП мы получаем результат, отягощенный погрешностями, которые мы привыкли (конечно, условно, но так есть) делить на составляющие - систематические и случайные. После введения поправок останутся неисключенные систематические составляющие погрешности и СКО среднего. Исходя из них получим доверительные границы результата измерений для заданной доверительной вероятности, говорящие о том, что истинное значение измеряемой величины находится внутри этого интервала. Фактически в КП результатом измерений является не одно значение, а интервал. В КН же получаем результат с некими неопределенностями измерений, начиная с дефинициальной. Ваш подход к тому, что неопределенности измерений не случайны, имеет место быть, но даже дефиниция разными людьми будет по-разному описана, увы. Где-то выше выше Вы спрашивали о том, каким будет распределение в КН, если все неопределенности в модели обладают равномерным распределением. Вы же знаете ответ - если нет доминирующих составляющих, то согласно центральной предельной теореме - будет близко к нормальному.

Уверен, получится!

Рабинович "ловит блох" - составляющие 3,88*10^-4%, 4,64*10^-4%, 6,0*10^-4%, а здесь - каков вес составляющих?

Так можно скачать и наслаждаться...

Владимир Орестович! Неужели Вы думаете, что Рабиновича не читал и не пересказывал?! Предполагаю, что после дифференцирования и пренебрежения слагаемыми второго порядка малости получилось то, что получилось. Пока не вижу проблем... Кстати, после "где... " в А.25 об этом есть оговорка...