Данилов А.А.

Значит, надо иными методами получить значение образца. Только после этого можно говорить о проверке правильности. Возможный вариант получения опорного значения - см. пункт d) из ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002:

Орнатский П.П. Теоретические основы информационно-измерительной техники. - Киев, 1983:

Добрый день! Для того, чтобы проверить правильность, необходимо знать значение, приписанное образцу (см. ГОСТ Р ИСО 5725-6-2002 разделы 7 и 8). Оно Вам известно?

Иван Никифорович! На все ВУЗы у меня полномочий нет К Дню науки в феврале проводили Олимпиаду для ВУЗов ПФО. Было 50 вопросов: 2021_02_15_Олимпиада к дню российской науки.pdf На ответ на каждый из вопросов давалось по минуте. Учитывались первые 10 правильно ответивших... Участвовали 32 ВУЗа 236 студентов. См. https://bashtest.ru/sostoyalas-metrologicheskaya-olimpiada-sredi-studentov-pfo/

Вы погрузилсь в частности получения результатов измерений и характеристик погрешности. Знаю, прекрасно, что группа стандартов 30319 изменилась (и уже давно), но не в этом суть. На пальцах: у поставщика получен результат измерений отпущенного ресурса Х1 с границами погрешности +-D1, у потребителя получен результат измерений поребленного ресурса Х2 с границами погрешности +-D2. МИ (эта и иные из перечисленных) пыталась решить задачу небалансов, когда Х1 не равно Х2. Особенно примечателен случай, когда Х1-Х2 (по модулю) больше D1+D2 (также по модулю).

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!