关于测量不确定度评定中A类分量的评定？关于测量不确定度评定中A类分量的评定，为啥一定要用平均值的标准偏差来衡量,而不用单个测量值的标准偏差来表示，我用田口的信噪比的方法计_百度作业帮
关于测量不确定度评定中A类分量的评定？关于测量不确定度评定中A类分量的评定，为啥一定要用平均值的标准偏差来衡量,而不用单个测量值的标准偏差来表示，我用田口的信噪比的方法计
关于测量不确定度评定中A类分量的评定？关于测量不确定度评定中A类分量的评定，为啥一定要用平均值的标准偏差来衡量,而不用单个测量值的标准偏差来表示，我用田口的信噪比的方法计算过，用田口信噪比计算得到不确定度和用单个测量值的标准偏差表示的不确定度是接近的，两者相差不大，而和用平均值的标准偏差表示的不确定度相比，则相差了大约3倍，有哪位大虾知道其中的缘由，谢谢！
我的理解是这样的，评定中的数据是可以直接拿来使用的。评定中做10次（我们一般做10次）重复性基本代表了你的能力。实际检测中给出的不确定度就是要证明你本次测量数据的质量，而实际检测中，不太可能做10次重复性，但可以用评定数据来代表。...
没有谁说“一定要用平均值的标准偏差来衡量,而不用单个测量值的标准偏差来表示”。测量不确定度是测量结果的“可疑度”，是针对具体测量结果的，因此关键是看你给出的测量结果（包括校准结果）是如何得到的。 假设你做了10次重复性测量，得到了单个测量值的标准偏差S。 如果将10次测量数据的平均值作为检测报告的测量结果，测量结果是10次测量获得的，那么这个测量结果的A类评定的标准不确定度就是单个测量值的标准偏差... 上传我的文档
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校准测量不确定度评定中的应用
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100ml容量瓶容量测量结果的不确定度评定
　　1　概述
　　1. 1　测量对象:　100ml容量瓶容量最大允许误差: 100&0. 10ml。
　　1. 2　测量方法:　JJG196-1990《常用玻璃量器检定规程》以水为检定介质,用衡量法检定容量瓶的容量。
　　1. 3　测量环境条件:　温度20&5℃,水温与室温之差&2℃。
　　1.4　测量仪器:　电子天平AE200最大允许误差:0. 001g。
　　1. 5　测量过程
　　取一个洁净干燥的容量瓶,用电子天平进行空称量平衡后,注入纯水至标线,称得纯水的质量m0,再根据纯水的温度值,t查&衡量法用表&得t时纯水的质量m,将(m0-m)与纯水密度值&w的比加上容量瓶的标称容量,即为100ml容量瓶在20℃时的实际容量。
　　1. 6　评定结果的使用:　在符合上述条件下的测量,一般可直接使用本不确定度的评定结果。
　　2　数学模型
　　式中:V20: 20℃时的实际容量,m;l V0:容量瓶的标称容量,m;l m0:称得的纯水质量值,m:在衡量法用表中查得的质量值,&w:温度t时的纯水密度值, g/cm3。
　　3　因果图
　　4　输入量的标准不确定度评定
　　4. 1　输入量m0的标准不确定度u(m0)评定
　　4. 1. 1　容量瓶内纯水质量值的测量重复性引起的标准不确定度分项u(m0)的评定。
　　容量瓶内纯水质量值的测量重复性可通过连续测量得到测量列,用A类方法进行评定。
　　本实验在21. 0℃时,连续测量10次容量瓶内的纯水质量值,得到一组数据如下(单位g):
　　用同一个容量瓶,在不同时间,重复性条件下共测量了5组数据,分别按上述方法计算,得到单组实验标准差见表1:
　　4. 1. 2　电子天平的不确定度u(m2)评定
　　本实验使用的AE200　200/0. 1mg电子天平的不确定度可根据其最大允许误差,使用B类方法进行评定。
　　AE200电子天平的最大允许误差为0. 001g,属均匀分布,包含因子k= ,则标准不确定度分项u(m02):
　　估计&Du(m02) /u(m02)的可靠性为10%,则其自由度为:
　　4. 1. 3　输入量m0的标准不确定度u(m0)为:
　　4. 2　查&衡量法用表&中的质量值m时引入的不确定度u(m)评定
　　m值引起的不确定度分量都以B类方法进行评定。
　　4. 2. 1　衡量法用表中数字修约引起的标准不确定度分项u(m1):
　　衡量法用表中数字修约引起的质量误差为5&10-4g,属均匀分布,包含子k= ,则标准不确定度分项值u(m1)为:
　　4. 2. 2　温度变化引起的不确定度分项:
　　温度变化引起的不确定度分项又分为温度计本身误差引起的分项和室温与水温之差引起的分项。
　　4. 2. 2. 1　温度计本身误差为&0. 1℃,在表中带入的质量误差为&1. 2&10-3g,在界限内作均匀分布,包含因子k=,则标准不确定度分项u(m21)为:
　　4. 2. 2. 2　室温与水温差引起的不确定度分项在2℃范围内带来的质量误差为1. 0&10-3g,在此范围内作均匀分布,包含因子k= ,则标准不确定度分项u(m22)为:
　　4. 2. 2. 3　温度变化引起的不确定度分项u(m2)为:
　　4. 2. 3　空气密度变化引起的不确定度分项u(m3)
　　衡量法用表中的数值是由约定空气密度值(0.0012g/cm3)计算得到的,而在恒温室中测得的空气密度通常为(0. 123g/cm3)g,由此引起的质量误差为1. 2&10-3g,属均匀分布,包含因子k=,则标准不确定度分项u(m3)为:
　　4. 2. 4　输入量m引入的不确定度为u(m):
　　5　合成标准不确定度的评定
　　5. 1　灵敏系数:
　　5. 2　标准不确定度汇总表
　　5. 3　合成标准不确定度的计算
　　5. 4　有效自由度
　　6　扩展不确定度
　　取置信概率p=95%,按有效自由度为44,查t分布表得到
　　7　不确定度报告
　　100ml容量瓶的测量结果扩展不确定度为6. 1&10-3ml。由合成标准不确定度u(V20)=3. 0&10-3m,l乘以包含因子Kp=2. 02得到。包含因子根据置信概率p=95%,有效自由度为44,查t分布临界值表得到。
　　参考文献:
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　　[3]全国计量标准、计量检定人员考核委员会组编.《测量不确定度评定与表示实例》[S].北京,中国计量出版社, 3.
　　作者简介:王幼芝(1965-),女,高级工程师,从事水质监测工作。E-mai:l wyz618@ tom. com
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分析数据的统计处理
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分析化学测定的全过程都离不开物理量的测量，例如称量,量体积,读取电位、吸光度或峰高等信号值。这些测量技术对于环境温度、湿度、试剂纯度、仪器性能甚至个人的习惯等一系列因素都会在一定程度上产生敏感，从而造成测量数据的波动。实验误差是客观存在的，分析结果必然带有不确定性。为处理这些波动的数据并恰当地定量描述带有不确定度的结果，就要用专门研究起伏波动的统计学工具，后者是建立在概率论基础上的，可以帮助实验者科学地收集、整理和分析数据，从中获得信息，并合理表达数据，以说明研究对象的某些特征。　　测量值带有误差，测量值去掉误差就等于真值,=-，所以误差的定义为：=-,即测量值偏离真值的程度，也是测量值的不确定度。　　绝对误差　测量值大于真值时误差为正数，表示结果偏高；反之，误差为负数时表示结果偏低。这里的误差都是绝对误差,它具有与测量值和真值相对的量纲,也只有在与测量值一同考虑时才有意义。例如，0.05%的绝对误差，对于大约含硅60%的硅酸盐中硅的测定是令人满意的，但是发生在含量仅0.01%的痕量组分分析时，就不容许了。　　相对误差　绝对误差在真值中所占的比率称相对误差，一般用百分率表示：　　
分析数据的统计处理
当真值为未知时，可用多次重复测定结果的算术平均值塣代替。相对误差是无量纲的，以便于比较不同的分析结果。　　粗差　也称过失误差，是由于操作误差而造成的。　　系统误差 它的产生是有一定原因的,系统误差的大小在相同的测定过程中是恒定的，或者遵循一定的规律变化，例如随样品量或试剂用量的大小按比例变化。系统误差又有一定的指向，例如称量一种吸湿性物质，称量误差总是正值。从系统误差的来源看，属于方法和技术问题，知道了产生的原因，便可设法消除或修正，所以也叫可定误差。　　随机误差　在相同条件下重复多次测定同一物理量时，误差的绝对值和符号的变化或大或小,或正或负,看来毫无规律和纯属偶然，这种误差称为随机误差，也叫偶然误差。它遵循随机变量的统计规律，单个地看是无规性的，但就其总体来说，正是由于单个的无规性，才导致了求它们的总和时有正负相消的机会，而且随着变量个数的增加，误差平均值趋近于零。这种抵偿正是统计规律的表现，所以随机误差是可以用概率统计的方法来处理的。　　精密度和准确度　误差代表不确定度，即不精密度和不准确度，但习惯上用其倒数来表示精密度和准确度。精密度高的实验结果，其准确度不一定高（除非不存在系统误差）；但精密度高却是准确度高的先决条件。　　精密度纯属随机误差引起的不确定度部分，它反映一组重复测定的数据相互接近的程度或说明分散的程度。在分析化学中，根据具体情况的不同，可用以下两种方式表示精密度：①重复性，是在完全相同条件（同一操作者、同一仪器、同一实验室和较短的时间间隔）下用相同方法分析相同的样品所得一组重复测定数据的精密度；②再现性，是不同条件（不同分析人员、不同仪器、不同实验室、不同时间）下用相同方法分析相同的样品所得一组测定数据的精密度。　　准确度表征测量值与真值的偏离程度，广义的准确度应包含系统误差和随机误差的联合效应。　　总体、个体和样本　统计学中把准备测量的一个满足指定条件的个体的集合叫做总体，其中的每个单位是一个个体，从总体中随机抽出的一组个体叫做一个样本，样本中个体数目即样本的大小或样本容量。对分析化学来说，总体是指在给定条件下经过无限多次重复测定得到的无限多个数据的集合。这只能是理论性概念,因为实际能够得到的是有限的次重复测定的个测量值，即样本容量为的一个样本，通过样本的统计量来估计总体的参数。　　正态分布　同一个总体的无限多个数据通常总是聚集在某个中心值周围。高于或低于中心值的数据对称分布在中心值两旁。距中心值越远的值出现的频率越小。若以频数对测量值作图,可得图1
分析数据的统计处理
中的钟形曲线，曲线越宽，在指定条件下测得的数据越分散，精密度也越差，因此以反映分布曲线宽度的参数σ（曲线拐点到中心值的横坐标值）表征精密度，同时以反映数据集中趋势的参数表征总体平均值。确定了和σ,分布就确定了。还可用(,σ) 表示中心值为，分散性参数为σ的正态分布。　　样本的统计量　用来估计总体参数。设在指定条件下重复测定一个化学样品次，以,,…,代表个测定值，便可定义下面的样本统计量为总体参数的估值：　　
分析数据的统计处理
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为样本均值，
为样本方差，-1为样本的自由度。
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是随样本而变化的随机变量。只有当趋于∞时，它们才趋近于常数,成为总体均值和总体方差捛。方差的平方根叫做标准偏差捛：　　
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平均值的标准偏差　将一组独立的重复测定值加以平均时，一部分随机误差得到抵偿，使平均值带有的随机误差比原测定值为小,越大,抵偿得越多。平均值的标准偏差σ塣又叫标准误差，与单次测量值的σ之间的关系为：　　
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故平均值服从
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分布。增大使σ塣减小的收益,因平方根的关系而有限度。若想使标准偏差减为1/10，便要相应地使增大100倍，何况系统误差并不因多次平均而减小，所以通常只在&20时才考虑增大的收益。　　误差的标准正态分布　将测量值的频数分布图的横坐标改成以标准偏差为单位的误差，以变量表示：　　
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是无量纲的，曲线上两拐点处的横坐标位置分别是－1和+1，而中心值为0（图2）,
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这时的分布叫标准正态分布，以(0,1)表示。　　区间估计　图2中的正态分布曲线又叫高斯曲线，它根据高斯误差方程画出。　　
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式中()d是一个随机误差的值落在区间到+d的概率。整个曲线与横坐标所包的面积代表全部误差值出现的概率总和，它等于1。样本值落入任意区间(,)的概率记作(&&)，等于=,=线段和曲线组成的面积，即：　　
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经计算，样本值落入-σ 到+σ即±σ区间的概率为68.3%；落入±2σ和±3σ区间的概率分别为95.4%和99.7%（图2）。　　这里σ的系数就是(0,1)分布中的值, 若取概率为0.95,即意味着=1.96,各种Z值下的概率可从一般书刊中查到。　　容许区间　对总体而言。±Zσ 区间内的分布曲线称覆盖域，以表示，是由值规定的。在有限次测定中用样本值塣和代替总体参数和σ时,由于塣和是随样本而异的随机变量,致使选定值组成的塣±区间也是随机的，难以定量覆盖域。但是如果在选择与的同时外加一个出现这种值的可能性或概率，便能用以下的形式说明问题,例如要回答欲使覆盖域不小于的可能性为，应取什么值。表1给出与常用和相对应的值。　　分析数据的统计处理
分析数据的统计处理
由给定与的值组成的样本区间塣±（，）叫做统计容许区间。例如，从同一批产品的小包装中随机抽样10个，测定其中某组分的含量，得塣=15.32%和=0.24%,欲以90%的把握估准至少为99%的产品的含量，可以从表1查出=0.90,P=0.99,=10时的值为3.959,由此计算得到容许区间为 15.32-3.959×0.24到 15.32+3.959×0.24，即14.37%～16.27%。这个答案是：如果产品中某组分的含量遵守正态分布，便能以90%的把握断定99%的产品中该组分含量在区间14.37%～16.27%中。　　置信区间 已知单次测量值分布的标准偏差σ,样本容量为的测量平均值塣分布的标准偏差
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，则通过塣和不确定度
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所组成的区间
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能够括入总体均值的概率是由值决定的，例如：　　
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这里的概率叫做置信概率或置信水平、置信度。以一定置信水平估计出的所在的区间叫置信区间。当总体σ为未知而用样本代替 σ确定置信区间时,只有一个置信度就不够了,而要用一个不但随置信水平而异的,还要随自由度=-1变化的因子代替。　　这个置信因子已由W.S.戈塞特解决了，他把置信因子定义为：　　
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通过服从正态分布的样本去估计总体均值的置信区间为：　　
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值可从表2查到。必须注意，自由度=∞时，各置信概率下的值即恒等于标准正态分布中的值。　　分析数据的统计处理
分析数据的统计处理
基本概念　统计检验是建立在小概率事件的实际不可能性原理上的概念。分析一个化学样品和测定某物质的“真实”含量也只能在某种置信水平上用一个置信区间来推断总体均值的所在范围。实际上是承认另外那部分小概率1-已小到足以判断真值不会在置信区间以外。　　显著性检验　在实际应用中往往不只是估计总体的值，还需要说明总体的某种性质，例如两个样本的差异是否显著到不能代表同一总体。这里包括工艺改变后产品质量有无显著变化，两种分析方法测定结果是否一致等具体问题。　　这类统计推断都是先提假设，然后按照某种逻辑在某种概率上判断是否有显著性差异，以决定原假设的成立与否。所以，统计检验方法又叫做显著性检验或假设检验。　　显著性水平 显著性检验离不开预设的小概率，例如正态分布的测量值落到区间 【±2σ】以外的概率小于0.05,落到区间【±3σ】以外的概率更小于0.01。在趋近于∞时，概率如此小的事件在有限次测量中理应不出现。如果竟然出现了，就有理由认为它是异常的。这个小概率越小，相应的事件就越显得异常，所以此小概率在统计检验中叫做显著性水平,可用它来反映显著异常的程度。通常在0.05以下便认为是显著。　　统计检验在分析化学中的应用 ①极值的取舍，在同一组样本值中的最大值和最小值叫极值。对极值容易产生怀疑。它的取舍往往很影响精密度。如果技术上找不到舍弃的原因而又有怀疑时，可借助统计检验工具。先假设被检值不异常，选定显著性水平(例如=0.05)和一种判据公式，例如格拉布斯检验公式：　　
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式中为格拉布斯临界值;塣、、、分别代表均值、标准偏差和被检验的极大、极小值。按公式计算值与对应于给定样本容量与显著性水平的格拉布斯临界值(,)（表3）进行比较,如果&,,则接受原假设，认为不异常，差异随机波动。如果≥，则能以不属同一总体为理由而舍弃被检验值,这样做,犯错误的概率小于0.05。　　分析数据的统计处理
分析数据的统计处理
②检验，指检验两个样本容量分别为和的样本，看均值塣和塣是否有显著差异，前提是二者的方差相同（只有随机波动）。　　先假设二者在显著性水平上无显著差异,可视为来自同一总体，计算统计量:　　
分析数据的统计处理
与分布表中对应于自由度=+-2的值比较，如果&则接受原假设，即在1-置信度上认为两平均值没有差异。如果≥，则否定原假设,认为两平均值差异是显著的，不能只用随机波动解释，这样判断，犯错误的危险率小于。临界流文丘里喷嘴测量不确定度分析--《工业计量》2014年01期
临界流文丘里喷嘴测量不确定度分析
【摘要】：文章介绍了临界流文丘里喷嘴的工作原理,以及用pVTt法气体流量标准装置检定临界流文丘里喷嘴流出系数时的不确定度分析。对于检定过程的不确定度问题,列出了理想条件下的临界流量、实际条件下的临界流量以及喷嘴流出系数不确定度等的测量模型。并对检定过程中喷嘴流出系数的相对扩展不确定度进行了详细的评定,分析了各个因素的来源,便于在实际工作中分析影响测量不确定度的主要因素,从而提高我们校准工作的准确度和可靠性。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TH814【正文快照】：
临界流文丘里喷嘴又称临界流喷嘴,主要作为气体流量装置的标准器,并用于气体流量测量等[1]。最初时候在航空航天工业中使用较为广泛,目前临界流喷嘴已经普遍应用于汽车、能源及计量等不同行业。其流量与临界流喷嘴上游滞止压力成正比关系,具有所需上游直管段小、无可动部件、
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陈晓颖;[D];东北大学;2009年
陈宇航;[D];北京化工大学;2009年
刘涵;[D];浙江大学;2012年
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汤峰;[D];东华理工大学;2012年
陈欣;[D];杭州电子科技大学;2011年
韩莉;[D];北京化工大学;2011年
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