Перейти к контенту

Неопределенность против погрешности


44 936 сообщений в этой теме

Рекомендуемые сообщения

1 минуту назад, libra сказал:

"И ШО правда" в новой концепции отказались от частотного метода -ткните "пальцем" в варианте этого стандарта.

"Мопед не мой" - защищать стандарт не буду, к тому же ограничен во времени.

 

2 минуты назад, libra сказал:

Наверное приложение ДА

Именно, что "приложение ДБ". Благодаря одному министру такое название невозможно перепутать. Прочитал очень бегло, только чтобы понять - о чем оно.

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

  • Ответы 44,9k
  • Создана
  • Последний ответ

Лучшие авторы в этой теме

  • Дмитрий Борисович

    10721

  • Lavr

    9226

  • scbist

    5613

  • Геометр

    4013

Лучшие авторы в этой теме

Загружено фотографий

ДБ находится в третьей части и 2 дополнении:   34100.3.2-2017

ДБ 1.7 в Примечании - баейсовский подход можно применять и при однократном наблюдении измеряемой величины.

ДБ 1.8 В частотном подходе это доверительный интервал, при возможности неограниченной серии измерений гарантирующий накрытие истинного значения измеряемой величины.

В байесовском это интервал охвата, содержащий с вероятностью q значение измеряемой величины.

В общем, сначала предполагаем распределение, а потом измеряем.

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

2 часа назад, vvsalii сказал:

"Мопед не мой" - защищать стандарт не буду, к тому же ограничен во времени.

Это и понятно.

Вот только после беглого ознакомления вопросов только прибавляется. Например  к п.Дб 1.5 - Каким образом частотный подход по оценке случайной погрешности влияет на оценку систематической погрешности? Замечательно выглядит также предложение с отсылкой к сноске 1. Получается, что в концепции погрешности метрологам приходилось и так  использовать концепцию неопределенности (бедные :( ). Математического аппарата не хватало. То есть использовали, но не знали, что счастье рядом- надо было только вывеску поменять.

20606894_s.png
 

Изменено пользователем libra
Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

2 часа назад, east сказал:

В байесовском это интервал охвата, содержащий с вероятностью q значение измеряемой величины.

В общем, сначала предполагаем распределение, а потом измеряем.

На основании чего предполагаем? А если ошиблись в предположениях?

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

3 часа назад, east сказал:

ДБ 1.8 В частотном подходе это доверительный интервал, при возможности неограниченной серии измерений гарантирующий накрытие истинного значения измеряемой величины.

Но ведь в концепции неопределенности нет ИСТИННОГО ЗНАЧЕНИЯ! Или это просто у меня лыжи не едут?

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

1 час назад, Геометр сказал:
4 часа назад, east сказал:

ДБ 1.8 В частотном подходе это доверительный интервал, при возможности неограниченной серии измерений гарантирующий накрытие истинного значения измеряемой величины.

Но ведь в концепции неопределенности нет ИСТИННОГО ЗНАЧЕНИЯ! Или это просто у меня лыжи не едут?

Не то, чтобы совсем не едут, но притормаживают.

В КН термин "истинное значение" эквивалентен термину "значение". 

Изменено пользователем Lavr
Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

2 часа назад, libra сказал:

На основании чего предполагаем? А если ошиблись в предположениях?

Ну как, на основании теоремы Байеса, который жил в тысяча семьсот каком-то году:-):scribbler:

 

teorema.jpg

Например (из Википедии):

Событие A — в баке нет бензина, событие B — машина не заводится. Заметим, что вероятность  P(B|A) того, что машина не заведется, если в баке нет бензина, равняется единице. Тем самым, вероятность P(A) того, что в баке нет бензина, равна произведению вероятности P(B) того, что машина не заводится, на вероятность P(A|B) того, что причиной события B стало именно отсутствие бензина (событие A), а не, к примеру, разряженный аккумулятор.

 

(Как это в неопределенности применить - не знаю, может кто-нибудь из умных людей расскажет)

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

1 час назад, Lavr сказал:

В КН термин "истинное значение" эквивалентен термину "значение".

Тогда логично предположить, что пункт ДБ 1.8 должен выглядеть вот так:

ДБ 1.8 В частотном подходе это доверительный интервал, при возможности неограниченной серии измерений гарантирующий накрытие истинного значения измеряемой величины.

Дальше логика подсказывает, что даже одно измерение будет гарантированно накрывать значение измеряемой величины, ибо в результате измерения мы получаем некое значение ЭКВИВАЛЕНТНОЕ истинному значению. Тогда на кой ляд, нам нужна неограниченная серия измерений?

Не. Похоже, что мои лыжи едут нормально. А вот ваши, как раз притормаживают...

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

17 часов назад, Геометр сказал:

Тогда логично предположить, что пункт ДБ 1.8 должен выглядеть вот так:

ДБ 1.8 В частотном подходе это доверительный интервал, при возможности неограниченной серии измерений гарантирующий накрытие истинного значения измеряемой величины.

Дальше логика подсказывает, что даже одно измерение будет гарантированно накрывать значение измеряемой величины, ибо в результате измерения мы получаем некое значение ЭКВИВАЛЕНТНОЕ истинному значению. Тогда на кой ляд, нам нужна неограниченная серия измерений?

Не. Похоже, что мои лыжи едут нормально. А вот ваши, как раз притормаживают...

Если Вы говорите о частотном подходе, то он применяется в КП.

Похоже, Ваши лыжи не просто притормаживают, а совсем переплелись. Так Вы далеко не уедете. 

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

7 часов назад, Lavr сказал:

Если Вы говорите о частотном подходе, то он применяется в КП.

Нет. Я говорю о ряде из 10-12 измерений, которые нужно выполнить для оценки неопределенности по типу А. Зачем они нужны, если в результате единичного измерения мы уже получили некое значение величины, ЭКВИВАЛЕНТНОЕ истинному?

Изменено пользователем Геометр
Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

1 час назад, Геометр сказал:

Нет. Я говорю о ряде из 10-12 измерений, которые нужно выполнить для оценки неопределенности по типу А. Зачем они нужны, если в результате единичного измерения мы уже получили некое значение величины, ЭКВИВАЛЕНТНОЕ истинному?

Вы путаете измерение и наблюдение. Одно наблюдение - это еще не измерение.

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

  • Специалисты
2 часа назад, Lavr сказал:

Вы путаете измерение и наблюдение. Одно наблюдение - это еще не измерение.

Цитата Не следует отождествлять понятия «измерение» с «наблюдением при измерении» — экспериментальной операцией, выполняемой в процессе измерений, в результате которого получают одно значение величины (отсчета) — результата наблюдения, подлежащего обработке для получения результата измерения. Система этих понятий необходима для однозначного изложения измерительных процедур.

 

?

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

12 часов назад, Lavr сказал:

Вы путаете измерение и наблюдение. Одно наблюдение - это еще не измерение.

Хорошо. Я в результате единичного наблюдения получаю ЗНАЧЕНИЕ величины, которое ЭКВИВАЛЕНТНО истинному значению.

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

  • Специалисты
5 часов назад, Геометр сказал:

Я в результате единичного наблюдения получаю ЗНАЧЕНИЕ величины

Не, сейчас Вам скажут, что это не измерение, а контроль, или что-нибудь в этом роде.

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

  • Специалисты
26 минут назад, scbist сказал:

Не, сейчас Вам скажут, что это не измерение, а контроль, или что-нибудь в этом роде.

Не....

Наблюдение это - мероприятие. Измерение - комплекс мероприятий.

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

В 16.02.2018 в 13:51, east сказал:

Ну как, на основании теоремы Байеса, который жил в тысяча семьсот каком-то году:-):scribbler:

 

teorema.jpg

Например (из Википедии):

Событие A — в баке нет бензина, событие B — машина не заводится. Заметим, что вероятность  P(B|A) того, что машина не заведется, если в баке нет бензина, равняется единице. Тем самым, вероятность P(A) того, что в баке нет бензина, равна произведению вероятности P(B) того, что машина не заводится, на вероятность P(A|B) того, что причиной события B стало именно отсутствие бензина (событие A), а не, к примеру, разряженный аккумулятор.

 

(Как это в неопределенности применить - не знаю, может кто-нибудь из умных людей расскажет)

По поводу априорной вероятности: 20660378_m.png

Изменено пользователем libra
Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

20660728_m.png

Изменено пользователем libra
Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

Сейчас начнется. :) : "  В свете последних событий вопрос приобретает ещё и дополнительную формулировку. «Неопределенность измерения», распространяемая на всё, — это не- компетентность или вредительство?"

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

  • Специалисты
1 час назад, libra сказал:

По поводу априорной вероятности: 

Бросилось в глаза, что там говорят о законе распределения погрешности, а я все время размышлял о законе распределения результатов наблюдений. Подумалось о том, что если я могу предположить, что мои наблюдения подчиняются нормальному закону, то про погрешности этих наблюдений меня начинают глодать интуитивные сомнения.

Возникают два вопроса.

Первый, не обманывает ли меня интуиция? Если я не предполагаю, а знаю закон распределения наблюдений, могу ли я это же сказать и про закон распределения погрешности?

Второй, знание закона распределения погрешности мне что-нибудь дает? К какому месту я должен приложить закон распределения погрешности?

 

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

21 минуту назад, scbist сказал:

Бросилось в глаза, что там говорят о законе распределения погрешности, а я все время размышлял о законе распределения результатов наблюдений.

Если истинное значение при Ваших наблюдениях - константа, то закон распределения результатов наблюдений будет отличаться от закона распределения погрешностей этих наблюдений ровно на эту константу (сдвигом вдоль оси абсцисс)

21 минуту назад, scbist сказал:

Если я не предполагаю, а знаю закон распределения наблюдений,

Вы можете иметь гипотезу о законе распределения наблюдений более или менее обоснованную. Чтобы точно знать закон распределения надо провести бесконечное число наблюдений (мое мнение).

Изменено пользователем vvsalii
Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

Наверное нужно начать с перво источника высказывания. Но предположим, что есть эталон -гиря. взвешиваю на весах эталон- получаю наблюдения (выборку). Наблюдения распределены по какому то закону.  Вычитаю из наблюдений величину эталона- получаю погрешность. Выборки наблюдений и погрешности имеют одинаковые законы распределения. 

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

1 минуту назад, vvsalii сказал:

Вы можете иметь гипотезу о законе распределения наблюдений более или менее обоснованную. Чтобы точно знать закон распределения надо провести бесконечное число наблюдений (мое мнение).

Вот применение теории Байеса для дискретных значений  (орел/ решка) для меня понятен. Для количества белого и красного вина в ящике еще более менее :) , а вот для непрерывных величин..... 

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

4 минуты назад, libra сказал:

Вот применение теории Байеса для дискретных значений  (орел/ решка) для меня понятен. Для количества белого и красного вина в ящике еще более менее :) , а вот для непрерывных величин...

Без ящика в применении т. Байеса для непрерывных величин разобраться затруднительно, а с ящиком - это применение вообще может потерять смысл.

Ссылка на комментарий
Поделиться на других сайтах

  • rmetr закрепил тема форума

Присоединиться к обсуждению

Вы можете ответить сейчас, а зарегистрироваться позже. Если у вас уже есть аккаунт, войдите, чтобы ответить от своего имени.

Гость
Ответить в этой теме...

×   Вы вставили отформатированный текст.   Удалить форматирование

  Допустимо не более 75 смайлов.

×   Ваша ссылка была автоматически заменена на медиа-контент.   Отображать как ссылку

×   Ваши публикации восстановлены.   Очистить редактор

×   Вы не можете вставить изображения напрямую. Загрузите или вставьте изображения по ссылке.

Загрузка...

Информация

  • Недавно просматривали   1 пользователь


×
×
  • Создать...