Неопределенность против погрешности

[Дмитрий Борисович 1016]

58 минут назад, AtaVist сказал:

ГОСТ 27017-86

Вы продолжаете работу в КП... 

[Дмитрий Борисович 1016]

1 час назад, AtaVist сказал:

Кстати, на счёт 2 часов, это вы откуда взяли? 

Вам регламентирующий документ? Возьмите МИ по нормам времени на поверку и умножте на 3.

[Данилов А.А. 1991]

В 11.02.2022 в 15:47, LIBorisi4 сказал:

А зачем? Меня это не интересует. Но если в МП будет написано, например, если менее 10, то ГОДЕН, а поверитель решит применить от себя защитную полосу и напишет НЕ ГОДЕН при значении 9, то ни один ЦСМ или НИИ не выиграет суд, если что.

В наших МП пишем менее 8 при пределах погрешности 10

[Enzo 92]

В 12.02.2022 в 16:16, Lavr сказал:

Не знаю. Прежде чем представлять результат надо сказать, в какой концепуии вы работаете.

ОТК по барабану, в какой концепции вы работаете, им надо знать, укладывается размер в допуск, заданный по КД, или нет.

[Lavr 544]

23 минуты назад, vvsalii сказал:

Начнем с того, что в ГОСТ Р ИСО 3534-1-2019 "стандартное отклонение" как термин есть, а "среднеквадратическое отклонение" - отсутствует. В руководстве (ГОСТ 34100.3) картина та же (термин выборочное стандартное отклонение (B.2.17)).

Чтобы говорить об отличиях, надо понимать, откуда брать определения терминов. Встречал употребление этих терминов через запятую как эквивалентные по значению. 

Верно ли предположение, что Вы  обращаете наше внимание на отличия содержания терминов "стандартное отклонение" по руководству и "среднее квадратическое отклонение" по ГОСТ Р 8.736-2011? 

Приведенные в документах формулы одинаковы с точностью до обозначений.

 

 

 

 

Вот из-за чего я "заморочился" (может быть я и не прав):

Стандартное отклонение (σ, s) – это мера разброса в наборе числовых данных. Выражаясь простыми словами, насколько далеко от Cреднего арифметического (Mean) находятся точки данных. Его также можно назвать мерой центральной тенденции: чем меньше стандартное отклонение, тем более «сгруппированы» данные вокруг центра (среднего).

В теории вероятностей и статистике среднеквадрати́ческое (среднеквадрати́чное) отклоне́ние — наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (аналога среднего арифметического с бесконечным числом исходов). 

Таким образом, получается, что стандартное отклонение это характеристика набора числовых данных (информации), а среднеквадратическое отклонение - характеристика случайной величины.

Получается, что СКО и стандартное отклонение это характеристики разного, хотя и вычисляются одинаково. Именно поэтому в КН, где измерению подлежат неслучайные (определенные) величины и все рассуждения строятся от дефиниции (информации) применяют не СКО, а стандартное отклонение.

Повторяю, я не настаиваю на своем выводе. Это только предположение. 

В теории вероятностей и статистике среднеквадрати́ческое (среднеквадрати́чное) отклоне́ние — наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (аналога среднего арифметического с бесконечным числом исходов).

В теории вероятностей и статистике среднеквадрати́ческое (среднеквадрати́чное) отклоне́ние — наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (аналога среднего арифметического с бесконечным числом исходов).

[Lavr 544]

2 минуты назад, Enzo сказал:

ОТК по барабану, в какой концепции вы работаете, им надо знать, укладывается размер в допуск

Судя по тому, что Вы произнесли, вы и ваш ОТК работаете в КП. Так же, как Вы, ваш ОТК не знает другой концепции, поэтому ему "по барабану".  

[libra 558]

46 минут назад, vvsalii сказал:

Начнем с того, что в ГОСТ Р ИСО 3534-1-2019 "стандартное отклонение" как термин есть, а "среднеквадратическое отклонение" - отсутствует. В руководстве (ГОСТ 34100.3) картина та же (термин выборочное стандартное отклонение (B.2.17)).

Чтобы говорить об отличиях, надо понимать, откуда брать определения терминов. Встречал употребление этих терминов через запятую как эквивалентные по значению. 

Верно ли предположение, что Вы  обращаете наше внимание на отличия содержания терминов "стандартное отклонение" по руководству и "среднее квадратическое отклонение" по ГОСТ Р 8.736-2011? 

Приведенные в документах формулы одинаковы с точностью до обозначений.

Википедия пишет:

Термин[править | править код]

Встречаются также синонимы словосочетания среднеквадрати́ческое отклоне́ние, как то́:

• среднее квадрати́ческое отклоне́ние;
• среднеквадрати́чное отклоне́ние;
• квадрати́чное отклоне́ние;
• станда́ртное отклоне́ние;
• станда́ртный разбро́с;
• стандартная неопределённость.

 

[libra 558]

9 минут назад, Lavr сказал:

Вот из-за чего я "заморочился" (может быть я и не прав):

Стандартное отклонение (σ, s) – это мера разброса в наборе числовых данных. Выражаясь простыми словами, насколько далеко от Cреднего арифметического (Mean) находятся точки данных. Его также можно назвать мерой центральной тенденции: чем меньше стандартное отклонение, тем более «сгруппированы» данные вокруг центра (среднего).

В теории вероятностей и статистике среднеквадрати́ческое (среднеквадрати́чное) отклоне́ние — наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (аналога среднего арифметического с бесконечным числом исходов). 

Таким образом, получается, что стандартное отклонение это характеристика набора числовых данных (информации), а среднеквадратическое отклонение - характеристика случайной величины.

Получается, что СКО и стандартное отклонение это характеристики разного, хотя и вычисляются одинаково. Именно поэтому в КН, где измерению подлежат неслучайные (определенные) величины и все рассуждения строятся от дефиниции (информации) применяют не СКО, а стандартное отклонение.

Повторяю, я не настаиваю на своем выводе. Это только предположение. 

В теории вероятностей и статистике среднеквадрати́ческое (среднеквадрати́чное) отклоне́ние — наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (аналога среднего арифметического с бесконечным числом исходов).

В теории вероятностей и статистике среднеквадрати́ческое (среднеквадрати́чное) отклоне́ние — наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (аналога среднего арифметического с бесконечным числом исходов).

Откройте книги по статистике под редакцией С.А. Айвазяна или Л.Н. Большева. Нет разделения для совокупности и выборки.

[scbist 1847]

13 минут назад, Lavr сказал:

Именно поэтому в КН, где измерению подлежат неслучайные (определенные) величины

Определенные (описанные) это не значит, что не случайные. Кстати, в КП точно те же величины. Поэтому я бы не акцентировал внимание на КН. ГОСТ по многократным измерениям в КП разницу между понятиями довольно четко описал.

Цитата

Примечание - Наличие случайных погрешностей вызывает рассеяние результатов измерений. В качестве основной числовой характеристики случайного рассеяния результатов измерений принята дисперсия  или стандартное отклонение data:image;base64,R0lGODdhDwAPAIABAAAAAP///ywAAAAADwAPAAACGIyPqcvtDmJs4FR2TVZ7p05Zj/SU5okeBQA7. Ограниченное число результатов измерений позволяет получать лишь оценки этих характеристик (data:image;base64,R0lGODdhFQAYAIABAAAAAP///ywAAAAAFQAYAAACL4yPqcvtD+MCVB5wbcI6d8NNVRCSTUihTqmaE8Kl4/uBtW2xOSylHhSb3YbE4qIAADs= и data:image;base64,R0lGODdhDwATAIABAAAAAP///ywAAAAADwATAAACIIyPqcvtD6IBjE657Gw6dPU5ISci43ackaZe5wPHMlMAADs=). Математическое ожидание оценки data:image;base64,R0lGODdhFQAYAIABAAAAAP///ywAAAAAFQAYAAACL4yPqcvtD+MCVB5wbcI6d8NNVRCSTUihTqmaE8Kl4/uBtW2xOSylHhSb3YbE4qIAADs= равно дисперсии , однако математическое ожидание оценки data:image;base64,R0lGODdhDwATAIABAAAAAP///ywAAAAADwATAAACIIyPqcvtD6IBjE657Gw6dPU5ISci43ackaZe5wPHMlMAADs= отлично от data:image;base64,R0lGODdhDwAPAIABAAAAAP///ywAAAAADwAPAAACGIyPqcvtDmJs4FR2TVZ7p05Zj/SU5okeBQA7, так как оценка data:image;base64,R0lGODdhDwATAIABAAAAAP///ywAAAAADwATAAACIIyPqcvtD6IBjE657Gw6dPU5ISci43ackaZe5wPHMlMAADs= смещена.

 

[scbist 1847]

19 минут назад, Lavr сказал:

Судя по тому, что Вы произнесли, вы и ваш ОТК работаете в КП. Так же, как Вы, ваш ОТК не знает другой концепции, поэтому ему "по барабану".  

А мой вопрос про разницу Вы замылили?

[scbist 1847]

14 часов назад, scbist сказал:

Какая же разница в применении пользователем результатов из разных концепций?

 

[LIBorisi4 162]

29 минут назад, Данилов А.А. сказал:

В наших МП пишем менее 8 при пределах погрешности 10

Александр Александрович, да хоть "7"....Вы же пишите, что указываете это в МП, т.е. что будет написано в МП, то и должно выполняться при поверке, об этом я и говорю, а не на усмотрение поверителя (его начальства) устанавливать "защитные полосы".

Вы лишний раз подтвердили мои слова.

[Данилов А.А. 1991]

36 минут назад, Lavr сказал:

Вот из-за чего я "заморочился" (может быть я и не прав):

Стандартное отклонение (σ, s) – это мера разброса в наборе числовых данных. Выражаясь простыми словами, насколько далеко от Cреднего арифметического (Mean) находятся точки данных. Его также можно назвать мерой центральной тенденции: чем меньше стандартное отклонение, тем более «сгруппированы» данные вокруг центра (среднего).

В теории вероятностей и статистике среднеквадрати́ческое (среднеквадрати́чное) отклоне́ние — наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (аналога среднего арифметического с бесконечным числом исходов). 

Таким образом, получается, что стандартное отклонение это характеристика набора числовых данных (информации), а среднеквадратическое отклонение - характеристика случайной величины.

Получается, что СКО и стандартное отклонение это характеристики разного, хотя и вычисляются одинаково. Именно поэтому в КН, где измерению подлежат неслучайные (определенные) величины и все рассуждения строятся от дефиниции (информации) применяют не СКО, а стандартное отклонение.

Повторяю, я не настаиваю на своем выводе. Это только предположение. 

В теории вероятностей и статистике среднеквадрати́ческое (среднеквадрати́чное) отклоне́ние — наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (аналога среднего арифметического с бесконечным числом исходов).

В теории вероятностей и статистике среднеквадрати́ческое (среднеквадрати́чное) отклоне́ние — наиболее распространённый показатель рассеивания значений случайной величины относительно её математического ожидания (аналога среднего арифметического с бесконечным числом исходов).

Меня учили, что СКО (равно как и математическое ожидание) - теоретические значения

Стандартное отклонение и оценка среднего - значения, получаемые в результате обработки экспериментальных данных

[Lavr 544]

16 минут назад, Данилов А.А. сказал:

Меня учили, что СКО (равно как и математическое ожидание) - теоретические значения

Стандартное отклонение и оценка среднего - значения, получаемые в результате обработки экспериментальных данных

Это примерно то-же, что сказал я с некоторым уточнением. Получается, что разница все-таки есть.

[vvsalii 100]

51 минуту назад, scbist сказал:

Определенные (описанные) это не значит, что не случайные.

Случайные - это значит подверженные фактору, который мы не можем определить. Мы не можем определить, что повлияет на выпадение "орла" или "решки" при падении монеты, поэтому считаем это событие случайным.

Определенная измеряемая величина в КН таким образном не случайна, случайны те факторы, которые мы не включили в определение, но они  проявляются на практике. 

Это - отличие КН от КП.

В КП где мы измеряем величину, которая меняется во времени под действием случайных факторов и можем рассматривать ее как случайную величину. Важны пределы этих изменений.

В КН мы измеряем неслучайную величину, которая определена (задана) на пространстве условий и постоянна во времени. Важно  влияние несовершенства нашего определения. (то есть неопределенность)

51 минуту назад, scbist сказал:

Кстати, в КП точно те же величины.

Получается, что величины те же, да не совсем. 

Это здесь повторено не единожды.

Изменено 14 Февраля 2022 пользователем vvsalii

[Дмитрий Борисович 1016]

Только что, vvsalii сказал:

В КП где мы измеряем на величину, которая меняется во времени под действием случайных факторов и можем рассматривать ее как случайную величину.

Одно из положений в КП.

Цитата

 

5.6 статическое измерение

de Messung einer statischen Grosse en static measurement fr mesurage statique
Измерение физической величины, принимаемой в соответствии с конкретной измерительной задачей за неизменную на протяжении времени
измерения.
П р и м е р ы
1 Измерение длины детали при нормальной темпера-
туре.
2 Измерение размеров земельного участка
 

Т.е само значение физической величины - не меняется... На неё "накладываются" внешние влияющие факторы...

В КН измеряемая величина у Вас  также  подвержена влиянию внешних влияющих факторов.

[libra 558]

27 минут назад, Lavr сказал:

Это примерно то-же, что сказал я с некоторым уточнением. Получается, что разница все-таки есть.

https://1drv.ms/u/s!AgmtdboSX_q2hjktg0YGUPztDx_H?e=g3bKjA

[vvsalii 100]

24 минуты назад, Дмитрий Борисович сказал:

Одно из положений в КП.

Вряд ли цитируемый документ называется "положения КП". Больше похоже на словарную статью. Наличие этого термина никак не опровергает то, что я написал. Через этот термин можно ввести правила обработки результатов измерений, выполненные в КП, но относящиеся к независимым (или квазинезависимым) от времени величинам. От этого КП не превращается в КН.

 

26 минут назад, Дмитрий Борисович сказал:

В КН измеряемая величина у Вас  также  подвержена влиянию внешних влияющих факторов.

Возвращаемся к моим словам.

40 минут назад, vvsalii сказал:

Определенная измеряемая величина в КН таким образном не случайна, случайны те факторы, которые мы не включили в определение, но они  проявляются на практике. 

Подвержена влиянию - да. Внешние факторы различаем определенные (вносят вклад в значение величины) и те, что не определены (вносят вклад в неопределенность). Случайное, очищенное от систематического, не вносит вклад в значение величины.

Мы про него ничего не знаем и не включили в определение.

[Дмитрий Борисович 1016]

Только что, vvsalii сказал:

Вряд ли цитируемый документ называется "положения КП". Больше похоже на словарную статью.

"Просто хочется рвать и метать " ( товарищ Огурцов).

Это цитата из РМГ 29-99 

[Дмитрий Борисович 1016]

Только что, vvsalii сказал:

Случайное, очищенное от систематического, не вносит вклад в значение величины.

Как случайное Вы "очищаете" от систематического?  Путем длительного наблюдения?

Помните что среднее арифметическое  также обладает некоторой случайностью и имеет некоторую вероятность в отношении большего или меньшего значения.  У вас - выборка....

[Дмитрий Борисович 1016]

Только что, vvsalii сказал:

Возвращаемся к моим словам.

43 минуты назад, vvsalii сказал:

Определенная измеряемая величина в КН таким образном не случайна, случайны те факторы, которые мы не включили в определение, но они  проявляются на практике. 

Давайте возвратимся к работе с мультиметром 3,5-разряда, который пример я привел...

Меня начали устыжать по поводу дефиниции...

Что в данном случае я должен был бы включить в дефиницию , чтобы измеряемая величина стала не случайной?

[scbist 1847]

2 часа назад, vvsalii сказал:

Это здесь повторено не единожды.

Сколько ни повторяй халва, халва во рту слаще не станет.

2 часа назад, vvsalii сказал:

Случайные - это значит подверженные фактору, который мы не можем определить.

Согласен.

2 часа назад, vvsalii сказал:

Определенная измеряемая величина в КН таким образном не случайна.... 

Это - отличие КН от КП.

Хотите сказать, что в КП измеряемую величину никак не определяют? Почему же мы выбираем для измерения микрометр, а не секундомер?

2 часа назад, vvsalii сказал:

В КП где мы измеряем величину, которая меняется во времени под действием случайных факторов и можем рассматривать ее как случайную величину.

2 часа назад, vvsalii сказал:

 В КН    случайны те факторы, которые мы не включили в определение, но они  проявляются на практике. 

Те же яйца, только в профиль.

2 часа назад, vvsalii сказал:

В КН мы измеряем неслучайную величину,

Законы распределения какой вероятности мы тогда рассматриваем в КН, если там нет случайности?

2 часа назад, vvsalii сказал:

Получается, что величины те же, да не совсем. 

Конечно. Разница в пятом знаке после запятой.

[Дмитрий Борисович 1016]

Только что, scbist сказал:

Законы распределения какой вероятности мы тогда рассматриваем в КН, если там нет случайности?

В первом упрощенном виде - равномерный закон распределения....  Отсюда и то что все значения - истинные...

[scbist 1847]

18 минут назад, Дмитрий Борисович сказал:

В первом упрощенном виде - равномерный закон распределения..

Распределения чего? Если как говорят, нет случайности.

2 часа назад, vvsalii сказал:

случайны те факторы, которые мы не включили в определение, но они  проявляются на практике.

Интересная логика.

Если мы что-то включили в определение, то оно сразу перестает быть случайным.

Я не понимаю, почему тех, кто работает в рамках КП пытаются представить дебилами?

И величину мы не определяем (дефинируем ), и условия не учитываем, и вообще ничего не знаем о законах поведения измеряемой ними конкретной величины.

Интересно, откуда у приверженцев КН знания появились? В виде озарения?

[Дмитрий Борисович 1016]

Только что, scbist сказал:

Если мы что-то включили в определение, то оно сразу перестает быть случайным.

Это всё Байес...  поэтому  у него - достоверный интервал....