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标题: 不确定度评定的十条弊病(2) [打印本页]

作者: xuyuzheng 时间: 2016-8-18 16:42
标题: 不确定度评定的十条弊病(2)
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                     不确定度评定的十条弊病(2)
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                                                                                                         史锦顺
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3  B类评定条款多无用，GUM法白绕圈
   不确定度评定的B类评定，表面上看，条款很多，除看说明书及验格证外，没有实用的内容。
   例如：“以前的测量数据”。以前的测量数据，是现在的实际情况吗？这是废话。“手册上的数据”，这是以共性取代个性的错误思维。
   B类评定的条款，由于是随意的杜撰，VIM与GUM竟截然不同，JJF1059的两个版本之间也截然不同。因为都是没用的废话，就随便去说，哪像国际规范、国家规范的样子。
   有用的话，只有一句：看说明书、验合格证。看说明书、验合格证能算评定吗？
   在B类评定条款的背后，还有个GUM法。仅是咀嚼误差理论吃过的馍，上不得规范条款。而真正用的，就是GUM法。-
   GUM法的本质是一切为了搞“方和根法”合成。把仪器指标、分辨力等收集来的材料与部分测量结果（如重复性），先假设每项的分布，根据分布，除以一个因子。取各项的方和根，称为标准不确定度，再乘一个因子（直接取2，或根据分布取个倍乘因子）得扩展不确定度。就这样用一个数除，合成后，再乘个数，竟把本来的误差范围，就变成号称“可信性”的不确定度了，机理是什么，物理意义何在，天知道。其实是白绕圈。
   1 不确定度评定，最根本的材料就是误差理论的成果，仪器的误差范围。对测量者来说，知道仪器指标，又计量过，用就是了，还评什么？对计量者来说，仪器性能指标恰是被检对象，能不能用，有待我的检查，你没资格做为评定的材料。
   2 要进行不确定度评定就得知道各种仪器的分布、各种被测量的分布。测量者、计量者哪有这套本事？这些，就是那几位不确定度论的炮制者，那些规范的起草人，也办不到。这是些蒙人的话。实际工作中就是编造与抄袭。不能怪那些工作人员，都是被逼的。本来干不了，硬让干。
   试问：如此难为人，是必要的吗？
   早在1991年，即正式推行不确定度论之前，中国国家计量规范《JJF1097-91》就规定：“本规范所述方法与误差分布无关”。可见，通常的测量计量工作，不必考虑误差的分布规律。
   分布，是不确定度论麻烦人的最重的一招。
   误差量的特点是其上限性。以误差范围为核心的误差理论，可以不计较分布！
   3  B类评定的GUM法的基本思想，是变系统误差为随机误差，这是不确定度论难以逾越的一道关。既是不必要的，也是违反规律的。
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4 方和根合成对系统误差行不通
   GUM法的另一道关是相关系数的求法。笔者最近发现，相关系数的公式只适用于随机误差。在有系统误差的条件下，相关系数公式不成立。因为它对系统误差的灵敏度为零。以前的样板评定，都是“假设独立”，这是掩耳盗铃。
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   现行的相关系数公式为：

   [attach]261[/attach]                                                 （1）

   n为测量次数，s(x)与s(y)分别是X和Y的实验标准偏差。
   笔者认为：相关系数公式是在随机变量的条件下得出的。可以处理随机误差问题，但对系统误差，不能应用。
   公式（1）起决定作用的分子项，与系统误差无关，不能反映系统误差的相关性。
   设各X(i)加常数C，平均值也加常数C，差值不变。各Y(i)也加常数C，因其平均值也加C，其差值也不变。就是说，对于系统误差，相关、不相关、相关程度大小，现行的相关系数公式，反映不出来。
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   “方和根法”对随机误差是成立的，可用的。但对系统误差，不好用。以往说的用相关系数判别，没法用，实际上也没人用。随机、独立、大量，这三条不能满足，用则出错。
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   工作怎么办？随机误差合成用“方和根法”，未定系统误差用数学手册上的“绝对值法”，简单、方便又可靠，为什么不可以？否定不确定度论的枷锁，一切顺畅！
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作者: darny 时间: 2016-8-18 17:23
原来史老师的疑惑根本是在随机误差和系统误差往不确定度上套结果套不上。但谁让您去套了。
1、测量不确定度定义：根据所用到的信息，表征赋予被测量值分散性的非负参数。而误差是与约定真值相比较的一个数据，完全不是一回事。不确定度是有理论支称的，而误差是人为规定的（因为约定真值是人为规定的）。概念不同，用处不同。
2、一个测量结果100（U=1,k=2),95%的测量结果在99~101，非常简单明白吧，谁管他是随机的还是系统的。但不用不确定度，麻烦您给我用你支持的理论表示一下这个测量结果，不要告诉我不行或者说我测量出来是99.8，反正就是99.8，下次测量是99.7，又说反正就是99.7。

作者: 蔡春晖 时间: 2016-8-18 17:49
回复 8# thearchyhigh

1. 【“真值是一个变量本身所具有的真实值，它是一个理想的概念，一般是无法得到的。”】是一个有点“扯淡”的‘概念’。不知是哪个老师教您的？还是您自己悟出来的？

“真值”并不仅仅只是一个‘真实值’（---客观存在的，不是虚无的？….若非此意，算我误解，道歉！），如果仅强调其‘客观存在性’，怎么会“一般是无法得到”（确切表述宜为“一般无法确定”）呢？ “真值”的要义是“大家（全世界信奉国际计量规则的人们）一致承认的、毫无异议的‘值’”！—— 要如此“大家”达成共识，当非易事。因此，“一般无法确定”。全世界能“确定”的“真值”屈指可数：那块“铂金”在18XX年X月X日X时的‘质量’（真值）是1kg；旋转一周的圆周角（真值）是360°；……。一般的量，凡人都只能根据自己的能力‘合理猜测’（主要依据计量测试结果，自身经验、知识不可忽略）其量值Z（真值）有PP%的可能性落在X-U~X+U的范围内。

从理论上来说，任何“量值对象”（“量值的载体”）的“量值”确实都可能是‘变量’，这其实是说“真值”可能是随时变化的。但“真值”的‘定义’无关‘变量’。

2. 关于【中国的千克原器的“测量结果” ：“1kg+0.271mg，标准偏差σ=0.008mg”，我们知道真值是在1.000000263~1.000000279之间"。】，需要明确了解其中“σ=0.008mg的标准偏差”的成份后才好‘合理解读’——

如果这“σ=0.008mg”仅包括由‘国际基准千克原器’传递相关的不确定因素（‘国际基准千克原器’自身的不确定度分量、比对方案及仪器系统的不确定影响），那么“1kg+0.271mg，标准偏差σ=0.008mg”称之为中国千克原器的“测量结果”是合适的，这“σ=0.008mg的标准偏差”纯粹就是那次“传递”测量的“测量误差”使然。对此“测量结果”的‘合理解读’是：代表本国政府的XXX计量院宣布中国千克原器在X时X刻（“传递”测量完成时刻）的真值有63.X%的可能性落在1.000000263kg~1.000000279kg之间。

如果这“σ=0.008mg”还包括(在上述影响因素之外)中国千克原器在有效工作期间的可能影响效应（可能的附着、侵蚀、变异…），那么再将“1kg+0.271mg，标准偏差σ=0.008mg”称为中国千克原器的“测量结果”便不是十分合适了，或宜直接称为中国千克原器的“量值”，此“σ=0.008mg的标准偏差”不仅包括“测量误差”的影响。对此中国千克原器“量值”的‘合理解读’是：代表本国政府的XXX计量院宣布中国千克原器在XX—XXX期间（有效工作期）的真值有63.X%的可能性落在1.000000263kg~1.000000279kg之间。

3. 综合各种影响因素获得“σ=0.008mg”的过程是必须妥善处理各分量之间的‘互相关系数’的，若不是亲历者，不好说三道四。

4. 按当前的‘规矩’，最终报告的“测量不确定度”确实不区分“系统分量”与“随机分量”，如此处的“σ=0.008mg”。

作为一个孤立的测量结果，如上述2.中的第一种情况，这种“分解”确实没有什么实际意义。

但对于多个“测量结果”或“量值”的‘相关应用’来说，这种“分解”确实有实际意义（“分解”的分量名称有待斟酌）——

如上述2.中的第二种情况，如果有了这种“分解”，那这中国千克原器用于向下级标准器传递时，便可能通过重复多次取平均而合理减小这千克原器自身的不确定度分量对下级标准器的影响（其中的“系统分量”（名称宜适当调整）影响是不能通过多次重复减小的！）。

再如，若还有个中国千克副基准也同时完成了由国际千克原器的“传递”测量，相应得到其标准偏差σb=0.00X mg。如果有了这种“分解”，那这中国千克副基准与中国千克原器在共同应用时，量值误差之间的相关性便方便处理了。

当前的‘规矩’没做“分解”，不等于完全没有必要。

作者: wsm123123 时间: 2016-8-18 18:21
回复 10# njlyx

更正：
1. 其中的“大家（全世界信奉国际计量规则的人们）宜改正为“大家（全体信奉相同计量规则的人们）
2. 其中的63.X% 应为 68.3%

作者: lkamxmk 时间: 2016-8-18 18:30
对了，我怎么也犯同样的错误了。“误差0.008mg，怎么分布的而且既然误差分为随机误差及系统误差，那随机误差多少？系统误差多少？，”。这个问中的分布取消，分布是不确定度的，误差没有这样的说法。。那请只看下半句。当然也不要来问我，“1kg+0.271mg，标准偏差σ=0.008mg”，随机误差及系统误差是多少，我讲不确定度，没有那些概念。

作者: spiegesq 时间: 2016-8-18 19:00
回复 12# thearchyhigh

关于“真值”的‘含义’，还是您自己好好再看看那定义为宜。..... “量的定义值”的‘含义’究竟接近谁的认识？

本人赞同追求“真值”的“测量不确定度”表述，所述个人观点不敢丝毫攀比‘标规’‘正解’--- 部分现行‘标规’朦胧难敬。

作者: 光头人1 时间: 2016-8-18 19:32
回复 3# 史锦顺

如果不计成本，对于普通测量器具（测量系统）而言，是可以通过“标定”（——测量‘不确定度’足够小的‘已知量’）找到形形色色的影响因素所致测量误差分量的变化规律——包括所谓“系统误差”分量和“随机误差分量”，从而分析它们在一定条件下的相关性————此项工作若要做到‘精细’，花费可能是巨大的；对于一个具体的测量结果，其误差的全面分析通常需要基于相应测量器具（测量系统）的已知“规律”，是不可能通过对一个被测量的多次重复测量（即便是假定被测量是‘常量’的场合）获得其“系统误差”分量的‘统计规律’的。......在评估一个“测量结果”的“测量不确定度”时，误差分量之间的互相关系数实际不大可能由对被测量的多次重复测量的测得值序列、基于诸如（1）式之类的公式‘现买现用’！应该是基于事先对测量器具（测量系统）的充分了解（包括理论分析和必要的‘标定’实验）————此事‘精细’做来花费可能巨大、效益未见得可观，必要性严重存疑。现时的“方案”确实在互相关系数的获取方面打了‘马虎’眼，难怪先生批判。....实用的方案应该是承认误差分量的“系统误差”与“随机误差”之分（名称宜适当调整），据此理想化的简化相关系数：“系统误差”分量（其实是其序列的自相关系数理想化为1的‘误差分量’）之间的相关系数认作1；任何“随机误差”分量（其实是其序列的自相关系数理想化为0的‘误差分量’，也就是白噪声特性的误差分量）与其它误差分量之间的相关系数认作0。

作者: redfree 时间: 2016-8-18 19:40
回复 7# njlyx

首先不确定度是测量结果的分散性。这里面有两个概念：“测量结果”及“分散性”。如中国的千克原器的“测量结果” ：“1kg+0.271mg，标准偏差σ=0.008mg”，我们知道真值是在1.000000263~1.000000279之间"。单看不确定度：标准偏差σ=0.008mg，与真值是没有关系的，但整个“测量结果”是与真值有关系的。本不用我再说“真值[size=12.800000190734863px]是一个变量本身所具有的真实值，它是一个理想的概念，一般是无法得到的。”这个概念了吧。而你要用误差理论怎么来表述？一定要把真值“规定”为1kg+0.271mg[size=12.800000190734863px]，然后误差正负0.008mg或者3倍0.024？当然这说法是成立的，但你不觉得不能很完善完整准确科学的表述 “中国的千克原器的
“测量结果””吗？误差0.008mg，怎么分布的，而且既然误差分为随机误差及系统误差，那随机误差多少？系统误差多少？

作者: esky520 时间: 2016-8-18 19:56
回复 5# thearchyhigh

现行“测量不确定度”的暧昧定义在哪儿说了它只描述‘测得值’的‘分散性’，而不关心被测量的“真值”？！...... “被测量值分散性”的含义恐怕是更接近“被测量真值的分散性”，而不是“‘测得值’的‘分散性’”！因为一度有人不顾实用时的混乱，说“量值”就意味着“量的定义值”，避免再使用“真值”！...... 在请回“真值”的意境下，“被测量值分散性’”应该是等于“被测量真值的分散性”。

若不认“真值”，测试计量便无所追求。..... 十分赞同史先生对“真值”之名的捍卫。

不问‘测量误差’的“测量不确定度”究竟是什么？？？？

一个不告诉你与“真值”差多远的测得值及其‘分散性’的具体意义是什么？

作者: ck99945 时间: 2016-8-18 20:32
回复 2# njlyx

先生说：  所给互相关系数公式（1）或是只考察两信号{xi、yi，i=1、2、3、.....}（或两个序列，或两个变量）相对各自均值之变化部分的“相关性”，从而会有对于“系统误差”为零的“结果”？  这应该不是衡量两误差分量之间互相关性的恰当公式！
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   先生一眼就看清了问题的本质。统计理论讨论相关问题，都是讨论“变化部分”的关系。公式（1）载于GUM的C.3.4到C.3.6,以及叶德培《测量不确定度》p67.这是典型的通用的相关系数公式。对随机误差是对的。随机误差的期望值是零，有限次测量随机误差之平均值接近零，每个随机误差元与平均值之差，体现了该随机误差元的变化部分，基本等于该随机误差元本身，与相应另一随机误差元的变动部分的乘积，近似第i对两个随机误差元的乘积，把这些乘积从1加到N，这个和代入公式，得+1，完全正相关，得-1，完全负相关，如果得零，则完全不相关。这用来分析随机误差，是正确的。
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   以上是讲随机误差。不知真值的场合，观察测得值的变化，就可观察随机误差。而测得值与平均值之差，就近似为随机误差元。
   系统误差的情况则完全不同。当已知被测量真值时，可以知道系统误差的正负或零。在不知真值的情况下（没有标准值），没法得知系统误差元的大小和正负。
   相关系数公式（1），没要求有真值存在这个条件，处理不了有系统误差的问题。
   假设x与y都知道真值，把平均值换成真值，系统误差就显出来。但系统误差既然已经确切知道，相关不相关还有什么用呢？况且，在测量中，知道真值这个假设本身是不成立的。
   在不知真值的条件下，有可能判断系统误差的相关性吗？有这种公式吗？
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作者: 飞翔de希望 时间: 2016-8-18 20:46
回复 10# njlyx

首先，感谢给我修改了一处错误，“ 真值是在1.000000263~1.000000279之间 “应为”真值约有68.3%的概率在1.000000263~1.000000279之间 “，后面我发现了，可惜超过48分钟，想到不影响我的观点的本质，就算了。其次，说问题要抓要点，不然长编大论把人绕进去？我是回复你说的【现行“测量不确定度”的暧昧定义在哪儿说了它只描述‘测得值’的‘分散性’，而不关心被测量的“真值”？！】，回复是【不确定度是通过测量结果来与真值相联系的。】，所以不要说【测量不确定度不关心被测量的“真值”】
最后，看你的回复基本和我的观点也一致吧。。。至于概念性的术语定义（都是人为规定的,不伤大雅）请看JJF1001，从先生回复中提醒先生需要看（真值、测量结果、量值、测量误差、系统测量误差、随机测量误差）
PS：本人现在才真正说下个人的一个理解（本人观点仅供参考，没有类似申明的都是有标准规范参照，提醒大家如果要得出重要结论，像吏老师的“否定不确定度”，一定要有理有据，如果是自己想当然的话请说明）：不确定度是针对测量结果，更具体说是测量数值。是误差理论的一个分支，通过数学理论来定量分析误差理论中随机误差及一小部分系统误差（因为有一小部分不能修正的未知的系统误差为了便于计算，在不影响结果的情况下会放大考虑成某随机分布）。

作者: cy4080 时间: 2016-8-18 21:00
回复 1# 史锦顺

两个信号{xi、yi，i=1、2、3、.....}（或两个序列，或两个变量）的互相关系数是表达两者取值成线性比例关系程度的系数（即表达两者是否符合【yi≡kxi，，i=1、2、3、..... ,k为任意常数】关系，如果符合则取值为1（对应k>0)或-1（对应k<0) ，不符合则为-1~+1之间的数值，数值的绝对值越小，符合程度就越差。），其定义及应用并不限于“随机序列”（随机变量），对确定性变量或序列照样有意义。....只是对一些特殊的随机序列会有不必费力求解的已知结果，如白噪声信号或序列（可以通俗的认为是“绝对随机“的序列）与任何信号或序列的互相关系数肯定为零！.......另：所给互相关系数公式（1）或是只考察两信号{xi、yi，i=1、2、3、.....}（或两个序列，或两个变量）相对各自均值之变化部分的“相关性”，从而会有对于“系统误差”为零的“结果”？这应该不是衡量两误差分量之间互相关性的恰当公式！

作者: lillian0630 时间: 2016-8-18 21:28
不错补充到处挖大伟大的

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