Анализ точности измерительной сети предприятия при сведении материального баланса

[Шарипов 118]

Без проблем

Опыт общения с судьями разного калибра приучил строить основания так:

В сооттветствии с пунктом А статьи Б ФЗ-В необходимо, то то.

Истец не сделал то то, что является нарушением пункта Г статьи Д ФЗ-Е. и т.д.

Здесь же выкладки чисто теоретические, сослаться не на что, кроме здравого смысла или учебник по Теоретической метрологии.

[Данилов А.А. 1991]

См. например, МИ 2578-2000, МИ 2650-2001 или МИ 2808-2003

[Шарипов 118]

И ещё один момент. Результат измерения есть x±kS (т.е.некоторый интервал для принятой вероятности). При сведении же баланса должно остаться число, которое в общем случае может оказаться за пределами указанного интервала. Не так ли?

Результат измерения – распределение, ассоциированное с некоей измеряемой величиной. В результате сведения баланса также должно получиться распределение, но уже для другой измеряемой величины. Фактически, имеем многоступенчатую процедуру измерений, и никакой особой специфики в задаче сведения баланса нет. Если для измеряемой величины, определяемой на последнем этапе, были осуществлены прямые измерения, то их результат следует рассматривать как априорное распределение этой измеряемой величины. В случае, если используемым моделям соответствуют финитные распределения для измеряемых величин, то на последнем этапе априорное распределение и распределение, полученное из измерений других величин (которые в данном случае выступают в качестве входных величин модели), действительно, могут оказаться несовместными. Это означает только одно – используемые модели требуют уточнения.

Другими словами:

- в этом случае свести баланс в 0 нельзя?

- баланс сводится в 0 только когда распределения совместны?

Тогда что такое совместные распределения?

[Данилов А.А. 1991]

Тогда что такое совместные распределения?

Распределения нескольких случайных величин, например, функция плотности распределения вероятностей f(x1, x2, ..., xn), где x1, x2, ..., xn - аргументы функции (например, показания приборов учёта)

[Шарипов 118]

Тогда что такое совместные распределения?

Распределения нескольких случайных величин, например, функция плотности распределения вероятностей f(x1, x2, ..., xn), где x1, x2, ..., xn - аргументы функции (например, показания приборов учёта)

А в чём их совместность или несовместность?

[Данилов А.А. 1991]

Можно рассматривать функции плотности распределения вероятностей f1(x1), f2(x2), ... fn(xn), т.е. функции одного аргумента, а можно рассматривать f(x1, x2, ..., xn), т.е. одну функцию n аргументов.

Более подробно описал МОНК (по-видимому, от "метрологическое обеспечение неразрушающего контроля" )

[Шарипов 118]

РМГ 29-99

"5.13 совместные измерения

Проводимые одновременно измерения двух или нескольких не одноименных величин для определения зависимости между ними"

В этом определении ясно, что совместные - одновременные, разных величин, для определения зависимости.

Для функции плотности распределения вероятностей - туманно, тем более в связи с балансами, когда нет статистики, а есть результаты однократных измерений.

Если бы расход продукта измерялся в определённый момент времени 100 раз, то можно было бы построить гистограмму и плотность распределения вероятностей значений, а затем построить график функции распределения вероятностей, но это даёт нам понятие о том, что интервал истинных значений бесконечен, но его можно сузить до интервала действительных значений для принятой вероятности Р. В данном случае, для целей баланса. более удобно среднее значение. А как прицепить к балансу функции плотности распределения вероятностей, являющиеся совместными или несовметными распределениями?

[Данилов А.А. 1991]

По мнению МОНК, см. http://metrologu.ru/index.php?showtopic=7553&view=findpost&p=61841

Хотя, по моему мнению, подобными расчетами на местах вряд ли кто будет заниматься.

[Шарипов 118]

По мнению МОНК, см. http://metrologu.ru/index.php?showtopic=7553&view=findpost&p=61841

Хотя, по моему мнению, подобными расчетами на местах вряд ли кто будет заниматься.

Подобными расчетами на местах будут заниматься в том случае, если г-н Шайняк И. Р. убедит научную общественность в том, что его подход к балансированию (по GUM) правильный и может конкурировать с Нарасимханом и Джордашем.

По Вашей ссылке, это я читал и даже вставил свою реплику, но посмотрите каков итог взятия кратных интегралов - те же математические ожидания или средние значения.