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标题: 为什么基蒙特卡洛法不能处理相关性问.. [打印本页]

作者: CCH 时间: 2016-8-18 17:07
标题: 为什么基蒙特卡洛法不能处理相关性问..
为什么基于蒙特卡洛法评定测量不确定度（见JJF1059.2—2012），其基于分布传播，不能处理相关性问题？而基于不确定度传播的测量不确定度评定方法（见JJF1059.1—2012）才可以处理相关性问题？JJF1059.2-2012用蒙特卡洛法评定测量不确定度.pdf

作者: qq53039 时间: 2016-8-18 17:57
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作者: esky520 时间: 2016-8-18 17:58
两个完全不相关的量，只要取这二量的和的平方，平方的展开式中，就必然有交叉项。此交叉项能不能忽略，不是二量是否相关的问题，而是必须有一个量可正可负地变化，或两个量同时可正可负的变化，才能忽略交叉项。

您这话本身就不能自圆其说，已经知道两个量完全不相关，还要什么交叉项，两个不相关的量展开必然有交叉项，就此一点就可证明先生所谓交叉系数是错误的，本就两个完全不相关的东西，非要用个关系式把两者拉上个关系，岂不荒唐

作者: buffona 时间: 2016-8-18 17:59
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      关于“假设不相关”，直接这样写的有一部分，如范巧成（都成）的书（电压与电流）。有的没写“假设”字样，直接写“由于不相关”，如费业泰的书。其实对B类评定，两项分量（圆柱体的直径与高度）都是误差范围。因为误差范围是以系统误差为主的，合成时交叉项之和（协方差）不可略，说两项“不相关”是错误的。不能说费业泰是骗人，只能说他也是一种假设（一种错误的认定）。把这种不正确的分析，也视为假设（虽然是判断错误，但说成“假设”，是留有余地的），于是，老史就说成“假设”多多了。我看过的样板评定百余份，都是“方和根法”，都是这种“假设”的产物。
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   源头文件《JJF 1059.1-2012》有“协方差可略的三条”，这是比一些作者写成“假设不相关”（或误判为“不相关”）更为严重的事件。
   两项系统误差的交叉系数是+1或-1。把交叉系数叫做“相关系数”，又说“不相关”，于是就完全弄错了。把错误的东西，当成“规范”，错误性质比“假设”或“误判”还严重。
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   本栏目已讨论过这个问题。现引述拙文《协方差可略的三条是误导——关于相关性的讨论（3）》之两段，供参考。
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（一）计量规范《JJF 1059.1-2012》的表述
（协方差可略的三条）

4.4.4.1 协方差的估计方法
   a）两个输入量的估计值xi与xj的协方差在以下情况时可取零或忽略不计：
   1）xi和xj中任意一个量可作为常数处理；
   2）在不同实验室用不同测量设备、不同时间测得的量值；
   3）独立测量的不同量的测量结果。
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（三）《JJF1059.1-2012》置疑

   【JJF1059.1-2012条款】
   1）xi和xj中任意一个量可作为常数处理；协方差可以忽略。
   【史评】
   这条的意思，是说：xi与xj中，有一个是常量，协方差就可忽略。两个都是常量，则更可忽略。在讨论误差合成中，系统误差是常量。本条款说：二分项误差中，有一个是系统误差，则协方差可略。二误差都是系统误差，则协方差当然可略。
   由前边（二）中的推导证明，可知：两个误差都是随机误差，协方差可略；两误差中有一个是随机误差，另一个是系统误差，协方差也可略。当二量都是系统误差时，强相关，协方差不可略。
   可见，本文的协方差忽略条件是有一个是纯随机误差；而JJF1059却说协方差的忽略条件是有一个是系统误差。
   两种说法有本质区别。规范条款认为协方差通常可以忽略；因此通常可用“方和根法”；本文分析则说明，通常“方和根法”是不成立的。因为测量仪器的误差，不仅有系统误差，而且通常是以系统误差为主的。系统误差有两项，协方差就不能忽略。
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   【JJF1059.1-2012条款】
   2）在不同实验室用不同测量设备、不同时间测得的量值；协方差可以忽略。
   【史评】
   不同实验室、不同测量设备、不同时间的测量，都避免不了有系统误差存在，而且测量仪器一般是以系统误差为主。必须至少有一个是纯随机误差（或随机误差占绝大比例），才能忽略协方差。因此，在不同实验室用不同测量设备、不同时间测得的量值，只要系统误差占主导，就不能忽略协方差。
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   【JJF1059.1-2012条款】
   3）独立测量的不同量的测量结果；协方差可以忽略。
   【史评】
   此条不妥。理由同上。只要测量中系统误差占较大比例，而不是纯随机误差，就不能忽略协方差。
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   总之，《JJF1059.1-2012》为宣扬GUM的“方和根法”而强调的“协方差可忽略”的三项条款，是不对的，是一种误导。
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   强调指出：
   在讨论合成方法中，把交叉项能否忽略，说成是相关不相关，这本身就是一种误导。两个完全不相关的量，只要取这二量的和的平方，平方的展开式中，就必然有交叉项。此交叉项能不能忽略，不是二量是否相关的问题，而是必须有一个量可正可负地变化，或两个量同时可正可负的变化，才能忽略交叉项。如果两个量都是常量，交叉项必定不能忽略。同号为正，而异号为负，不存在抵消的问题。不确定度论出世以来，把交叉项同“相关系数”联系起来，造成严重的误导。许多人在此误导之下，以为二量不相关就可以忽略交叉项，其实，这是错误的。
   本文与前文，笔者也时而有“相关”与“不相关”的说法，那是“借用”或仅仅是针锋相对地辩论，其实本人并没有囿于不确定度论的说教。
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作者: gxf 时间: 2016-8-18 18:21
学习了，都是大神

作者: 蔡春晖 时间: 2016-8-18 18:41
据我所知，不确定度合成取“方和根法”，其条件是输入量间不相关。于是才有大量的书籍、文章作者，都要“假设不相关”。搞科学，特别是关于量的科学——测量计量学，竟靠假设，真是一大奇闻。竟有许多学者习以为常，见怪不怪。为引起注意，老史称此为“计量丑闻”

其实并不是竟有许多学者习以为常，见怪不怪，是因为大家明白是怎么一回事，见到的文件大都是判断各输入量间不相关或没有置得考虑的相关性，若有置得考虑的相关性，还是要处理的。没有见到过说假设不相关的，以个别有瑕疵的评定范例看不确定度是不恰当的，先生可曾在源头文件比如JJF1059或GUM中看到过假设不相关的例子？

作者: everloses 时间: 2016-8-18 18:51
其中的“实验”应该是打引号的，是据“虚拟实验”【——“仿真”】所得的大量数据进行统计。真实实验所得数据的统计可能无关“蒙特卡洛”。

作者: redfree 时间: 2016-8-18 19:48
先不说那么多题外话，想向先生求证的是先生在源头文件如JJF 1059或GUM中什么地方看到假设不相关的？

先生不仿把费先生说的假设不相关的例子贴出来，看看费先生到底是如何说假设不相关的？

判断不相关和判断不存在置得考虑的相关性同假设不相关是完全不同的概念

作者: 流氓插件 时间: 2016-8-18 19:50
计量工作分为几个层次，蒙特卡罗法适用用科学研究性质的计量，常人用不到不等于没人用的到。先生总是试图把问题简单化，如果什么问题都能那么简单，还要科学家和工程师做什么？

作者: 光头人1 时间: 2016-8-18 20:27
蒙特卡洛法是基于分布传播的测量不确定度评定方法（见JJF1059.2—2012），首先关注讨论的是示值，从某种意义上说它是着眼于宏观。它最终得到我们关心的值的不确定度，是通过值的分布曲线得到的。而基于不确定度传播的测量不确定度评定方法（见JJF1059.1—2012），关注讨论的是值的测量不确定度，从某种意义上说它是着眼于微观。而我们这里计论的相关性问题，正是指测量不确定度的相关性问题。为方便理解起见，我们打一个不十分恰当的比方，就好比我们可以采用合理的方法（如：检定量块的比差法）使我们的测量误差抵消一部分，或大部分，使测量误差小的道理一样。而对于示值没有相关性问题之说，自然也就不可能让基于蒙特卡洛法评定测量不确定度（见JJF1059.2—2012）来处理测量不确定度的相关性问题。

作者: 快乐.每一天 时间: 2016-8-18 20:41
蒙特卡洛是通过大量数据直接测得最终包含区间及分布情况，不涉及分量合成工作，也就不涉及相关性问题了。

作者: 爱上阿南 时间: 2016-8-18 20:47
【蒙特卡洛是通过大量数据直接测得最终包含区间及分布情况，不涉及分量合成工作，也就不涉及相关性问题了。】——

也许不太确切？

“测量不确定度”的“蒙特卡洛”方法，似乎是根据各“输入量”的“概率分布”数值仿真求解“输出量”之“概率分布”的方法，“分量合成”它也能行的。只不过，通常的“分量合成”可能是个“线性函数”【各个“分量”作为“输入量”相加等于作为“输出量”的“总量”】，GUM法也能“妥善”处理而已。

无论是GUM法，还是“蒙特卡洛”方法，“输入量”之间的“相关性”可能都是不可回避的问题？.....所谓“输入量”相互独立，与GUM法处理时假定“不相关”，可能是同类要求。

若“输入量”之间不是“相互独立”的，用“蒙特卡洛”方法求解“输出量”时便需要知道相应的“联合概率分布函数”，这与要求“相关系数”的难度应该是不相上下的？

作者: 2支棒棒糖 时间: 2016-8-18 21:16
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   劳动生产要清楚工具与对象，执行任务要明确对象与手段。
   不论干什么事情，从方法论来说，都应该明白：求什么，用什么，靠什么，得什么。方法要适应任务的需要。要有的放矢。
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      过去，学习误差分析、误差合成。分析、测量误差元，有系统的（恒值的），有随机的（可正可负的、可大可小的快速变化），或绝对值合成、或取“方和根法”，思路是清楚的。
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   现在，都要按不确定度论处理。GUM法，五大难关（分布、变系统为随机、不相关、范围与方差的折算、自由度）尚难过，却又推出蒙特卡罗法。那“万次”以上的测量次数，谁能做到，先不说；就是“求什么、用什么、靠什么、得什么”，我就弄不明白。
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   刘彦刚主帖问：“为什么基于蒙特卡洛法不能处理相关性问题，而基于不确定度传播的测量不确定度评定方法（见JJF1059.1—2012）才可以处理相关性问题？” 先生先走一步，在试图理解蒙特卡罗法。前提是：GUM法可以处理相关性问题。
   笔者拙见是：这个前提根本就不存在，因而刘先生的问题本身，太跃进了，跳了一格。
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   据我所知，不确定度合成取“方和根法”，其条件是输入量间不相关。于是才有大量的书籍、文章作者，都要“假设不相关”。搞科学，特别是关于量的科学——测量计量学，竟靠假设，真是一大奇闻。竟有许多学者习以为常，见怪不怪。为引起注意，老史称此为“计量丑闻”。
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   不确定度评定法处理合成问题，要靠不确定度理论以外的“相关性”分析；而不是它“能处理相关性问题”。如果能处理，就不必假设不相关了。
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补充内容 (2016-3-16 17:49):
”执行任务要明确对象与手段”，应为：“执行任务要明确目的与手段”。

作者: nshukwrd 时间: 2016-8-18 21:26
所谓蒙特卡洛法，说白了就是通过大量的实验直接统计计算出测量不确定度。样本量要多大呢？要大到能准确看到波峰和宽度。

作者: zhoujingli 时间: 2016-8-18 21:37
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   在极弱信号中提取有用信息，是“信息论”的课题。蒙特卡洛法正是靠大量测量数据，获得强噪声背景下的有用信息。人们比喻为：认知丛林中的小草。万次测量是可以做到的，但要看是否必要，效果如何，有没有简洁的方法。
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   我认为，对通常的计量工作来说，蒙特卡洛法是“高射炮打蚊子”，目的与手段不匹配；看错了对象，用错了工具。似乎是小孩子玩耍……
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   处理计量问题，有必要测量一万次甚至一百万次吗？能干吗？实际工作者，谁干这种傻事？
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   更重要的是，测量计量有系统误差，有分辨力问题，并不全是随机误差。而蒙特卡洛法是以“绝对随机性”为前提的。也就是说，包含有系统误差的计量学问题，蒙特卡洛法根本就用不上。
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   先生说：“只不过一般的检定校准工作用不到罢了”。用不到，你还测量一万次干什么？还要这种“规范”干什么？是玩玩吗？
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作者: ck99945 时间: 2016-8-18 21:56
蒙特卡洛法上万次的实验数据是完全可以获得的，只是时间和手段问题，科学实验中这种依靠成千上万次的实验来获取数据的例子比比皆是，只不过一般的检定校准工作用不到罢了。

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