Неопределенность против погрешности

[scbist 1845]

1 час назад, Metrology1979 сказал:

Есть погрешность СИ, есть погрешность измерения. Все.

Как бедненько.

Про случайную и систематическую забыли?

1 час назад, Metrology1979 сказал:

Погрешность не является смещением.

Но смещение является оценкой систематической погрешности.

[Геометр 953]

5 часов назад, Metrology1979 сказал:

Есть погрешность СИ, есть погрешность измерения. Все.

Систематичская, случайная, инструментальная, средняя квадратическая, средняя квадратическая среднего арифметического, методологическая, абсолютная, относительная, приведенная... Все это погрешности.

И если о них говорить без уточнения (что довольно часто и происходит), то запутаться в них просто на раз-два... А некоторые даже умудряются говорить о средней квадратической погрешности при некой доверительной вероятности и даже смешивают в одну кучу среднюю квадратическую и систематическую погрешности, чего делать на самом деле нельзя.

[Mahaputra 20]

1979 где-то прав. Систематическая и случайная составляющие - это не объективная реальность, их выделяют только ради того, что так удобно определять, вычислять. А реальность - это да, инструментальная и методическая, больше грешить не в чем.

А то вы тут напридумываете 50 разных "погрешностей", как в индийском анекдоте про слона, которого дали пощупать кучке слепых людей, и получилось, что не 1 предмет - слон, а сразу несколько: одеяло, дерево, гора, и что там еще было.

[scbist 1845]

1 час назад, Mahaputra сказал:

Систематическая и случайная составляющие - это не объективная реальность

Систематическая это не реальность? 

Цитата

5.19 систематическая погрешность (измерения): Составляющая по грешности измерения, остающаяся постоянной или же закономерно изменяющаяся при повторных измерениях одной и той же величины

 

1 час назад, Mahaputra сказал:

А то вы тут напридумываете 50 разных "погрешностей"

Не разных погрешностей, а разных классификаций погрешностей. Инструментальная погрешность имеет право одновременно быть и случайной. Методическая - систематической.

[Lavr 543]

15 часов назад, scbist сказал:

Но смещение является оценкой систематической погрешности.

Речь идет о КН, а в КН нет истинного значения и, как следствие, нет погрешности. Как в этом случае Вы определите смещение?

[scbist 1845]

3 часа назад, Lavr сказал:

Речь идет о КН, а в КН нет истинного значения

Это не КН, а Ваша версия КН.

[Mahaputra 20]

4 часа назад, scbist сказал:

Систематическая это не реальность? 

Я считаю - нет. И определения тут не при чем.

Если мы признаем реальностью погрешность вообще (слона), то ее разделение на систематическую и случайную, да и др классификации (основная-дополнительная) - это не какие-то новые погрешности, а все та же (слон), а они - только то, как и с какой стороны мы пощупали слона.

Будь оно наоборот, мы бы все Ваши "классификации" складывали бы, чтобы получить общую погрешность, а это не так.

[Metrology1979 27]

15 часов назад, Геометр сказал:

Систематичская, случайная, инструментальная, средняя квадратическая, средняя квадратическая среднего арифметического, методологическая, абсолютная, относительная, приведенная... Все это погрешности.

Это все либо составляющие погрешности, либо способы выражения погрешности.

А погрешность - это погрешность СИ, либо погрешность измерения. Все.

[Metrology1979 27]

19 часов назад, scbist сказал:

21 час назад, Metrology1979 сказал:

Погрешность не является смещением.

Но смещение является оценкой систематической погрешности.

Приведите определение понятия "оценка систематической погрешности" в КП.

В КН погрешности нет.

[Lavr 543]

1 час назад, scbist сказал:

Это не КН, а Ваша версия КН.

Я бы гордился этим, но это не так. Все уже было написано до меня. Если и присутствует какой-то мой вклад, то он не глобален и опирается на ранее сказанное.

Короче, у Вас ответа нет?

 

[scbist 1845]

1 час назад, Mahaputra сказал:

Я считаю - нет.

Т.е. систематическая погрешность это фантом? Тогда как же ее можно исключить?

1 час назад, Mahaputra сказал:

Если мы признаем реальностью погрешность вообще (слона), то ее разделение на систематическую и случайную, да и др классификации (основная-дополнительная) - это не какие-то новые погрешности, а все та же (слон), а они - только то, как и с какой стороны мы пощупали слона.

Ваша аналогия сильно хромает.

Констатация факта, что слон это млекопитающее не является новой стороной ощупывания, а классификация по способу рождения и вскармливания детенышей.

Одновременно про слона можно сказать - позвоночное. Это не противоречит млекопитанию.

Теплокровность слона тоже не противоречит предыдущим высказываниям.

Извините, но я не понимаю, как это относится к реальности погрешности?

Наличие разницы между измеренным значением и истинным это факт. Непознаваемость истинного значения не делает погрешность фантомом.

[scbist 1845]

49 минут назад, Metrology1979 сказал:

Приведите определение понятия "оценка систематической погрешности" в КП.

В КН погрешности нет.

В словаре есть термин "систематическая погрешность". Я его недавно приводил. Есть термин поправка. 

Цитата

5.20 поправка: Значение величины, вводимое в показание с целью исключения систематической погрешности.

В КН есть термины ошибка, смещение.

[scbist 1845]

51 минуту назад, Lavr сказал:

Короче, у Вас ответа нет?

Какого?

Я считаю, что истинное значение есть, Вы, что нет.

Какого ответа Вы ждете?

[Metrology1979 27]

1 час назад, scbist сказал:

2 часа назад, Metrology1979 сказал:

Приведите определение понятия "оценка систематической погрешности" в КП.

В КН погрешности нет.

В словаре есть термин "систематическая погрешность". Я его недавно приводил. Есть термин поправка. 

Есть.  Вопрос в том откуда берется "поправка", какую "систематическую погрешность" (СИ или измерения) Вы собираетесь "исключить" и куда девается погрешность "поправки"?

1 час назад, scbist сказал:

В КН есть термины ошибка, смещение.

В КН "ошибка" не является свойством технического средства предназначенного для измерения и ее наличие не является основой концепции.

[scbist 1845]

16 минут назад, Metrology1979 сказал:

Вопрос в том откуда берется "поправка"

У меня такое ощущение, что Вы меня троллите.

17 минут назад, Metrology1979 сказал:

Вы собираетесь "исключить" и куда девается погрешность "поправки"?

Аббревиатуру НСП Вы не встречали?

17 минут назад, Metrology1979 сказал:

В КН "ошибка" не является свойством технического средства предназначенного для измерения и ее наличие не является основой концепции.

Вы научились у Lavr'a передергивать. Я не говорил, что ошибка основа концепции. 

1 час назад, scbist сказал:

В КН есть термины ошибка, смещение.

 

[Геометр 953]

8 часов назад, Metrology1979 сказал:

Это все либо составляющие погрешности, либо способы выражения погрешности.

А погрешность - это погрешность СИ, либо погрешность измерения. Все.

Да. Но когда мне говорят, что погрешность не превышает такого-то значения, но при этом не уточняют, какая погрешность имеется в виду, это несколько напрягает. Я пишу именно о путанице в понятиях, вызванной огромным количеством разных видов погрешностей. В КН же все они называются абсолютно по-разному. И что-либо перепутать в этих понятиях достаточно проблематично.

[kot1967 208]

1 час назад, Геометр сказал:

Да. Но когда мне говорят, что погрешность не превышает такого-то значения, но при этом не уточняют, какая погрешность имеется в виду, это несколько напрягает. Я пишу именно о путанице в понятиях, вызванной огромным количеством разных видов погрешностей. В КН же все они называются абсолютно по-разному. И что-либо перепутать в этих понятиях достаточно проблематично.

Ну полагаю обычно подразумевается  "нормированная\установленная\официальная" погрешность. То, что всегда существует куча дополнительных "погрешностенеопределенностей" вроде никто не спорит, но  КН  как правило  об этом говорит в явном виде, а КП как правило пытается умолчать или скрыть.   

[Lavr 543]

12 часов назад, scbist сказал:

В КН есть термины ошибка, смещение.

Подсккажите, пожалуйста, где "в КН" применяется термин "ошибка" и что он означает.

Изменено 4 Октября 2024 пользователем Lavr

[scbist 1845]

6 часов назад, Lavr сказал:

Подсккажите, пожалуйста, где "в КН" применяется термин "ошибка" и что он означает.

?

Цитата

 Ошибка — непреднамеренное, случайное отклонение от правильных действий, поступков, мыслей, разница между ожидаемой или измеренной и реальной величиной.

.

Цитата

В некоторых определениях неизбежно использование “исходных понятий” (“primitives”), не требующих своего определения. В настоящем Словаре такими понятиями являются: система, компонент (составляющая), явление, тело, вещество, свойство, основа для сравнения, эксперимент, исследование, размер, материал, устройство и сигнал.

Ошибка такое же исходное понятие.

В сертификате калибровки есть графы "ошибка" и "неопределенность". Люди понимают, что они делают и записывают.

[Metrology1979 27]

20 часов назад, scbist сказал:

21 час назад, Metrology1979 сказал:

Вопрос в том откуда берется "поправка"

У меня такое ощущение, что Вы меня троллите.

Вопрос по существу написанного Вами

21 час назад, scbist сказал:

21 час назад, Metrology1979 сказал:

Вы собираетесь "исключить" и куда девается погрешность "поправки"?

Аббревиатуру НСП Вы не встречали?

"Аббревиатура НСП" в РМГ:

"2 Оставшуюся систематическую погрешность измерения после введения поправки называют неисключенной систематической погрешностью (НСП)."

22 часа назад, Metrology1979 сказал:

Вопрос в том откуда берется "поправка", какую "систематическую погрешность" (СИ или измерения) Вы собираетесь "исключить" и куда девается погрешность "поправки"?

"Аббревиатура НСП" в РМГ:

"2 Оставшуюся систематическую погрешность измерения после введения поправки называют неисключенной систематической погрешностью (НСП)."

ГОСТ Р 8.736—2011:

"В качестве границ составляющих НСП принимают, например, пределы допускаемых основных и дополнительных погрешностей средств измерений"

"Встреча" с аббревиатурой не снимает вопрос.

22 часа назад, scbist сказал:

Я не говорил, что ошибка основа концепции

Вы сопоставляли несопоставимое:

В 03.10.2024 в 19:11, scbist сказал:

В 03.10.2024 в 18:14, Metrology1979 сказал:

Приведите определение понятия "оценка систематической погрешности" в КП.

В КН погрешности нет.

В словаре есть термин "систематическая погрешность". Я его недавно приводил. Есть термин поправка. 

Цитата

5.20 поправка: Значение величины, вводимое в показание с целью исключения систематической погрешности.

В КН есть термины ошибка, смещение.

 

[scbist 1845]

 

Цитата

 

Метрологический понедельник! #88 Обсуждение оценки соответствия, правил принятия решений и риска принятия решений об измерениях – условная вероятность

7 октября 2024 г.

 

Я только что закончил 7-й день Генеральной Ассамблеи ILAC в Берлине. Встречи прошли хорошо, но похоже, что у меня есть еще одна задача, которая будет заключаться в проведении раунда улучшений ILAC G8. Это нормально, поскольку я надеюсь ввести много материала, который я представляю здесь, в этот руководящий документ. Просматривая текущую копию G8, я вижу, где они использовали (с моего разрешения) вещи прямо из моей учебной информации по этой теме.

Я хотел бы познакомить вас с тем, что может быть для некоторых читателей новыми терминами, а для других читателей это просто хорошее напоминание. Термин, который я хочу познакомить вас на этой неделе, — это Условная вероятность . Как мы уже обсуждали, мы ищем вероятность Ложного принятия или Ложного отклонения на основе заданного процесса измерения. Условная вероятность — это всего лишь один конкретный метод оценки вероятности. Определение Условной вероятности в Википедии — это «мера вероятности наступления события при условии, что другое событие (по предположению, допущению, утверждению или доказательству) уже известно о наступлении». В нашем примере измерения она вычисляет вероятность ложного принятия на основе конкретного измеренного значения и его неопределенности. Если вы делаете только одно измерение один раз, условная вероятность — хороший инструмент. Но если вы хотите действительно понять риск для всех возможностей от одного конца спецификации до другого, это требует бесконечного количества отдельных оценок. Другими словами, она не может учитывать распределение возможных значений измерения для процесса.

Ниже приведен пример оценки вероятности ложного принятия (PFA) с использованием условной вероятности.

 

file:///C:/Users/Arkadi/AppData/Local/Temp/lu1278818ol8b.tmp/lu1278818olbg_tmp_d856b5ecee7ad34d.jpg

Как вы можете видеть из этого примера, есть небольшая часть нашей полосы неопределенности, нависающая над верхним пределом для теста. Полоса погрешности представляет собой предел доверия 2 сигмы, поэтому первое, что нам нужно сделать, это найти предел 1 сигмы, просто разделив на 2. Предел 1 сигмы для этого примера составляет 0,075%. Получив эту информацию, мы можем использовать ее и функцию ошибки (также называемую функцией ошибки Гаусса), чтобы определить вероятность того, что это измерение будет вне допуска.

Pc = Ф((TU-meas)/u) - Ф((TL-meas)/u) = Ф(1.33) - Ф(-25)

Где Pc — вероятность того, что это измерение соответствует пределам теста, TU и TL — верхний и нижний допуски, u — неопределенность 1 сигма, а греческая буква phi представляет функцию ошибок. У меня есть эффективная электронная таблица, чтобы сделать этот расчет для меня, и результат для этого конкретного измерения заключается в том, что существует 91% вероятность того, что прибор соответствует спецификациям, основанным на этом конкретном измерении, и 9% вероятность того, что он не соответствует. Если бы вы выполнили калибровку в этой контрольной точке с этим измеренным значением и решили назвать его хорошим, у вас был бы 9% PFA. Будет ли это приемлемым уровнем риска для ваших клиентов?

Я разработал еще один интересный расчет для этого метода условной вероятности. Если у вас есть неопределенность, которая в 4 раза лучше допуска (верхний или нижний предел спецификации), чтобы иметь 2% PFA, ваше измерение не может быть больше 74% спецификации! Почему это так? Это потому, что функция ошибок является естественной экспоненциальной функцией, которая имеет хвосты, которые никогда не достигают нуля, поэтому при рассмотрении этих «хвостов» ваше измерение должно быть лучше 75% спецификации, несмотря на то, что неопределенность составляет всего 25% спецификации.

Напоминаем, что это учитывает только одно измерение, его неопределенность и спецификацию продукта. Хотя это допустимый метод оценки PFA, он чрезвычайно консервативен (о чем мы расскажем подробнее позже). Если у вас есть дополнительная статистическая информация о вашем процессе измерения, вам, безусловно, следует ее использовать, чего нельзя сделать с помощью этого метода. Где применима условная вероятность? Вы можете использовать ее, если у вас нет предварительных знаний о конкретной калибровке. Это также используется, когда последствия измерения очень значительны, например, результаты медицинских тестов или определение вины по показаниям алкотестера. Для калибровок это чрезмерно консервативный метод (опять же, я объясню подробнее позже) и потребует пересчета риска каждый раз, когда вы калибруете тестируемое устройство. Это было бы очень обременительно, если бы у вас не было доступа к компьютеру для каждой калибровки, чего для многих все еще нет. #MetrologyMonday #FlukeMetrology

 

 

[scbist 1845]

Еще одна интересная статейка 

 

Цитата

 

Нелогично сравнивать «коэффициент точности теста» (TAR) с «коэффициентом неопределенности теста» (TUR), когда мы начинаем спорить об измерении чего-либо…

Стивен Пурьер

«Пришел к вере»

8 октября 2024 г.

Мы часто говорим, что хотим, чтобы наши измерения были надежными и заслуживающими доверия. Мы можем пойти дальше и призвать «TUR» или «TAR» в попытке укрепить эту надежность. Даже это простое предложение уже содержит некоторые невысказанные предположения, которые могут вернуться и укусить нас за задницу, особенно если мы решим подраться о том, какое соотношение « лучшее ».

Например, мы (или, по крайней мере, я) предполагаем, что все измерения на самом деле не являются измерениями вообще, если только они не являются продуктами системы, к которой мы периодически применяем прослеживаемые стандарты к измерительным приборам, которые мы можем использовать позже для отображения этих измерений. Без этого базового предположения «прослеживаемости» все очень быстро превращается в грязь.

Но возвращаясь к заголовку моей статьи, является ли утверждение, что «все измерения имеют свойство, которое мы называем точностью», хотя бы приблизительно эквивалентным утверждению, что «все измерения имеют свойство, которое мы называем неопределенностью»?

На самом деле эти два утверждения не существуют в одной и той же «плоскости», и под этим я подразумеваю, что нет прямого способа сравнить их, поскольку эти два слова не имеют никакой эквивалентности вообще. Это, в свою очередь, означает, что если мы продолжим настаивать на сравнении «TAR» и «TUR», то в следующий раз обнаружим логическое минное поле у своих ног, если нам и нашим клиентам повезет…

Проще говоря, любое заявление о точности измерений, которое мы когда-либо сделаем, должно иметь компонент неопределенности, прикрепленный к нему, признаем ли мы его наличие или нет. Мы никогда не видим TAR, развернутых вместе с их заявленной неопределенностью, но она всегда есть!

Напротив, любое утверждение о неопределенности измерения может существовать само по себе, не нуждаясь в какой-либо ссылке на «точность» любого рода. Вот почему мы не можем противопоставлять эти два понятия друг другу. Если пойти и сделать это в любом случае, то это создаст «ложную дихотомию».

Перефразируя доктора Кристен Леннокс  , «неопределенность» — это технический термин, который мы за последние 70 лет сумели определить с все более изысканной формальной и глобальной точностью. В отличие от этого, «точность» — это просто английское слово, которое мы схватили и втиснули в удобное положение, поскольку оно уже валялось поблизости.

Чтобы еще больше усугубить путаницу, слова «точность» и «неопределенность», применяемые к функциям измерения, происходят из совершенно разных исторических контекстов. Использование их в качестве основы для создания двух систем коэффициентов «рейтинга» качества измерения — это напрашиваться на неприятности, и, конечно, это то, что мы сами себе подарили. Но нет другого реалистичного пути вперед, который нам кто-либо предложил. Так что играйте!

Триста или четыреста лет назад «точность» была революционной концепцией измерения. Ее появление побудило ученых (или тех, кто когда-нибудь назовет себя «учеными») выяснить правила, которые будут применяться к группе измерений, предназначенных для характеристики одного параметра. Либо это, либо следовать совету одного «лидера мысли» того времени, который посоветовал производителям измерений выбирать свою «лучшую единичную догадку» относительно правильного значения после проведения серии повторных измерений.

Это первая статья, которую я написал после возвращения из действительно неприятного случая пневмонии. Я рад сообщить, что эта статья почти написала себя сама, так что она никоим образом не может считаться предсмертной исповедью и, как почти все остальные, не содержит страдательного залога! Надеюсь, она вам понравилась или, по крайней мере, навела на размышления.

  https://youtu.be/eDMGDhyDxuY  В этом видео доктор Леннокс обсуждает байесовский и частотный статистические подходы. Она блестящая. Мало того, она еще и смешная, и это практически уникальное качество для любого, кто щеголяет докторской степенью по статистике во время съемок на своем рабочем месте в Lawrence Livermore Labs! Стивен говорит, посмотрите это!

 

 

[Lavr 543]

8 часов назад, scbist сказал:

Еще одна интересная статейка 

 

 

Философские рассуждения автора меня порадовали. Ему следовало бы почитать наш форум. Возможно, он нанел бы ответы на свои вопросы.

[scbist 1845]

 

Цитата

 

Метрологический понедельник! #89 Обсуждение оценки соответствия, правил принятия решений и риска принятия решений об измерениях – совместная вероятность

Джефф Гаст

Старший директор по метрологии, соблюдению нормативных требований и нормативному регулированию — главный корпоративный метролог в корпорации Fluke — преподаватель, наставник и энтузиаст в области измерений.

 

 

15 октября 2024 г.

На прошлой неделе мы обсуждали условную вероятность, которая является хорошим способом ответить на вопрос «для этого конкретного измерения и связанной с ним неопределенности и этой спецификации, какова вероятность ложного приема?» Но что, если у вас есть другой вопрос, на который вы ищете ответ? Например, что, если вас попросили купить калибровочный стандарт, который был бы способен калибровать определенное устройство, например мультиметр, и вам нужно, чтобы он был достаточно хорош для любого измерения, которое может иметь измеритель, от нижнего предела спецификации прибора до верхнего предела спецификации? Насколько хорош должен быть стандарт, чтобы у вас была приемлемая вероятность ложного приема?

При тестировании группы устройств мы можем ожидать:

· Данные о населении формируют своего рода распределение

· Существует определенное количество устройств, которые соответствуют спецификациям, и (надеюсь) меньшее количество — нет.

· Часто наблюдается центральная тенденция распределения

· При наличии достаточного количества данных естественный процесс будет напоминать нормальное распределение.

По этой причине очень полезно использовать имеющиеся у нас знания о группе устройств, которые мы хотим откалибровать.

 

Нам необходимо понимать спецификации как для калибровочного стандарта, так и для мультиметра для этого примера. Оба прибора должны иметь связанный с их спецификацией уровень достоверности. Для Fluke это обычно 2,58-сигма или 99% уровень достоверности.

Если у вас есть эта информация, то вы можете применить статистику, связанную с Joint Probability. Определение для False Accept — это вероятность соединения состояния вне допуска и вероятность того, что точка вне допуска будет сообщена как недопустимая.

Вероятность ложного отклонения представляет собой совместную вероятность состояния недопустимости и вероятность того, что точка недопустимости будет сообщена как выходящая за пределы допуска.

Я включил математические формулы для ложного принятия и ложного отклонения на тот случай, если вы действительно любите математику и хотите создать свои собственные инструменты, но есть несколько хороших бесплатных инструментов, которые сделают эти вычисления за вас.

Чтобы использовать Joint Probability, вам необходимо знать:

· Расширенная неопределенность измерения с коэффициентом покрытия

· Пределы допуска для устройства, будь то конкретный производитель и номер модели или общий допуск для всех моделей определенного семейства, например, 3 ½-разрядные мультиметры

· Форма распределения для устройства (обычно она нормальная)

· Оценка вероятности недопустимости (процент устройств, которые недопустимы в конце интервала калибровки). Вероятность недопустимости дает информацию о коэффициенте покрытия для распределения тестируемых устройств. Хотя мы можем использовать коэффициент покрытия из спецификаций, в реальной жизни я лично считаю, что лучше быть немного более консервативным, поскольку приборы могут подвергаться неправильному использованию со стороны клиентов и быть повреждены при доставке, а наблюдаемый процент недопустимости может не совпадать с коэффициентом покрытия в спецификациях продукта.

Вот пример: Допуск тестируемого устройства составляет 1%, а вероятность выхода за пределы допуска (также называемая надежностью в конце периода) составляет 95%. Расширенная неопределенность измерения составляет 0,25%. Инструмент, который я использую, называется RiskGuardTM, он является бесплатным программным обеспечением, доступным на сайте www.isgmax.com . Еще один хороший инструмент — Suncal от Sandia National Laboratories, также бесплатный инструмент.

Изображение RiskGuard(TM) с сайта ISGMAX.com

Как вы видите, вычисленный риск ложного принятия составляет 0,92%, а риск ложного отклонения — 1,59%. Будет ли это, скорее всего, соответствовать требованиям риска вашего клиента? Для этого примера, вы заметили, что отношение допуска к расширенной неопределенности составляет 4:1? Если вы вернетесь к посту 88, пример для условной вероятности неопределенности был примерно в 6,66 раза лучше неопределенности, но для данного измерения риск ложного принятия составил около 9%.

Как видите, чтобы узнать правильный ответ, нам нужно понимать, какие вопросы задавать! #MetrologyMonday #FlukeMetrology

 

 

Все интересно и красиво, но нужно иметь большую статистику и многолетние наблюдения за СИ и эталонами. Интересно, ЦСМы обладают информацией по тем СИ, которые я привожу им на калибровку.

[Геометр 953]

В 03.10.2024 в 15:37, Mahaputra сказал:

Систематическая и случайная составляющие - это не объективная реальность, их выделяют только ради того, что так удобно определять, вычислять. А реальность - это да, инструментальная и методическая, больше грешить не в чем.

Ну вот. Вы тоже запутались. Вы смешали характер и вид погрешности.

По характеру погрешность может быть инструментальной, методологической, исполнительной, за внешние условия и т.д.

По виду - систематическая (в том числе дрейф) и случайная, а также неисключенная...

Инструментальная может быть и случайной, и систематической. То же касается и остальных погрешностей...

В КН такая путаница если и возможна, то крайне маловероятна. Тут ведь все дело в терминологии...