区分的功效-与网友讨论(15)

  史锦顺 ·  2012-06-17 07:18  ·  50127 次点击
**区分的功效-****与网友讨论(15)**
史锦顺
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区分是建立理论的基础。区分是探索未知的方法,区分是鉴别真伪的利器。
测量计量,有自己特定的任务与职责。
建立测量计量理论,要研究测量计量工作的特点。要明确干什么,用什么,怎样干。要明确依靠什么,得到什么。以其昏昏使人昭昭,是行不通的。
任何一种测量计量理论,要有自己的定位。理论应用的前提是什么,能解决什么问题,不能解决什么问题。天下没有包治百病的药。冒充什么都能处理,可能什么也处理不好。
要有清晰的逻辑思路。首先要有如下的明确的区分。
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**(一)区分测量和计量。**
测量是定量地认识被测量,测量的目的是得到准确度够格的测得值。
计量是检查测量仪器的性能,向社会公证测量仪器的合格性。
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**【误差理论】**
测量时,选用测量仪器,相信仪器性能指标,测量者没条件(没有标准)也没有必要再评定仪器(有计量证书保证)。
计量时,依靠标准。标准的性能由上级计量部门认定。
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**【不确定度论】**
测量计量都要搞评定。不明确测量是依靠测量仪器;不强调计量依靠计量标准。一切自己独立评定,无视上计量部门的作用。似乎“评定”是万能的;其实,否定溯源性的结果是啥也解决不了。
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**(二)区分对象和手段**
**【误差理论】**
测量的对象是被测量,测量仪器是手段。测量结果的表达,属于被测量。
计量的对象是测量仪器,标准是手段。测量结果的表达,属于被检仪器。
测量中,测量仪器的准确度,就是被测量量值的准确度。如果被测量的量值有范围要求,则测量仪器的误差要远小于此范围(实践中取小于1/3到小于1/10)。
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**【不确定度论】**
不区分对象和手段。最典型的例子是GUM的测量温度的例子。弄不清是被测热源的温度变化,还是温度计的随机误差,一笔混沌帐。
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**(三)区分两类测量**
客观的量有常量和有变量,因此测量有基础测量和统计测量的区分。基础测量是常量测量和慢变化测量,统计测量是快变化量的测量。
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**【误差理论】**
经典测量理论讲究真值,真值是常量,经典误差理论是常量测量的理论,应用场合是基础测量。阿仑方差的对象是处理快变化量的测量,是统计测量的理论。经典误差理论、阿仑方差,各自的定位是准确的,互不越位。基础测量,西格玛要除以根号N,而阿仑偏差不要。基础测量可以剔除异常数据,而阿仑偏差不能。
《新概念测量计量学》指出:统计测量不能进行“除以根号N”和“剔除异常数据”这两项操作。
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**【不确定度论】**
不明确自己的应用领域是常量测量还是变量测量。不知道什么时候要除以根号N,什么时候不能除以根号N.不知道什么时候可以剔除异常数据,什么时候不能。
不知道“变量测量中测量仪器误差必须远小于被测量的变化范围”的道理。不知道分割法、孤立法的重要。说不清测量结果属于“测者”和“被测者”哪一方。
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**(四)区分单元和集合**
分子是保持物质特定性质的单元。细胞是生物体的单元。单元构成集合;没有单元的集合是空集。物质世界,空集没有意义。
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**【误差理论】**
误差元是误差理论下的基本单元。随机误差元通过贝塞尔公式构成随机误差范围,诸系统误差元构成系统误差范围。随机误差范围与系统误差范围构成总误差范围,简称误差范围。误差范围是测量仪器的性能,是计量标准的性能。
等于测得值减真值的是误差元,是单元;误差范围是集合。统计测量中,偏差元(量值与期望值之差)是单元,偏差范围是集合。
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**【不确定度论】**
只有整体的不确定度,不知什么是不确定度的单元。学不确定度论快20年了,想来想去,想不清什么是不确定度的基本单元。似乎是测得值减平均值;这符合“分散性”的提法,但不行;大量分变力低的常量测量,只有一个不变的测得值,分散度为零,而系统误差相当大,只用“分散性”表征不了测量仪器的性能。
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**(五)功能区分说**
**【史论】**
不确定度论只讲“分散性”,只要声明“本理论只处理变量测量问题,此类测量的条件是测量仪器的误差可以忽略”,这样的“不确定度理论”就可以左右逢源、上下贯通了。凡有系统误差的问题,都由误差理论去处理,不确定度专管随机变化。老史对不确定度论的几十条置疑,顿时化解。于是误差理论专管测得值对真值的偏离问题,即专处理基础测量问题;不确定度理论专管变量测量,即专管统计测量的问题。
用误差理论的地方,被测量是个近似常量,随机变化可略。这符合经典测量学成立的条件。
用“不确定度”的地方,误差可以忽略。这类似应用阿仑方差理论的情况。这样,就可以把统计测量的概念,从时间频率领域,推广到热学、电学、电子学、光学、放射性等各学科领域。
这是史锦顺想出的不确定度论的一条不错的出路。值得探讨。不要再提不确定度是“可信性”的废话了,你取两倍西格玛,可信性就是95.54%。可信性与分散性对不上号。整个《VIM2008》没有一句关于可信性的话。连2倍西格玛这样可以讲可信概率的地方,也改成包含概率了。创始人的态度已经是不要那不着边的“可信性”了,别人没必要再说些不着边的、没人觉得有“可信性”的话。
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老史关于对不确定度论的置疑,自信有根有据。准备随时与人辩论。这里给不确定度论设计出路,并无把握。行不行,值得深入探讨。
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1 条回复

昨日之星  2012-06-22 15:21
(一)
现代计量把计量校准看作为测量,计量校准和普通测量都属于“测量”,无非是计量校准使用计量标准去测量被检测量设备,普通测量是使用测量设备去测量产品。在校准这个测量活动中,计量标准是测量设备,而被检测量设备就是被检产品。除了准确性高低以外,计量校准和普通测量并没有本质区别,检定/校准结果和测量结果也没有本质区别。
是测量结果就必然存在着准确性和可信性问题。准确性需要知道该测量结果的约定真值(更高准确度的另一个测量结果),测量结果与约定真值的差是该测量结果准确性的量化表述。而可信性则需要测量者凭掌握的信息和试验结果来评估。因此要知道测量结果和检定/校准结果的可信性当然也就离不开不确定度评定。
(二)
测量结果和测量设备不是同一个东西,因此测量结果的准确度并不是测量设备的准确性,测量设备的准确性是影响测量结果准确性的因素之一。影响测量结果的准确性的是测量过程,构成测量过程的因素包含有测量人员、测量设备、测量对象、测量方法、测量环境,简称“人机料法环”。在评估测量结果的可信性时当然也离不开评估“人机料法环”的综合影响。
不确定度评定时正是区分了对象,不确定度评定的对象是测量结果,而不是测量设备,测量设备给测量结果带来的不可信影响(可疑度分量)是所有影响的一部分,并不是全部。
(三)
不论什么测量,目的是给出测量结果,确保测量结果在允许的范围内准确和可靠(可信)。不确定度评定并不要求千篇一律地全部进行A类评定,当已经知道出具测量结果时的各种信息,完全就可以凭掌握的信息来评估测量结果的不确定度(称为B类评定),只有在没有掌握可靠信息时才进行重复性试验评估测量结果的可信性(称为A类评定)。
史老师可能误解了公式S/√N的含义。使用A类评定时,一定要弄清楚除以根号N中N的含义。这个N是给出的测量结果当以平均值作为测量结果时的测量的次数,并不是重复性试验的次数n。如果重复性试验次数n=10,用n=10可计算出标准偏差S。但是测量规范(如检验规范或者校准规范)规定测量者测量4次取平均值作为测量结果给出时,用A类评定得到的标准不确定度分量就是S/√4。如果规范并没有规定测量次数,测量者完全可以测一次就给出这个测量结果,该测量结果的A类评定得到的不确定度分量就是S/√1=S。只有规定的测量次数为10时,不确定度分量才是S/√10。
(四)
因为不确定度评定的对象是测量结果,是针对具体的一个测量结果,何须又分出“单元”呢。但构成测量结果的不确定度来自方方面面的诸要素影响,因此不确定度评定时要分别考虑来自各影响量的标准不确定度“分量”,在分析不确定度分量时要做到既不重复也不遗漏。不确定度评定的确不存在什么“不确定度单元”,也没必要搞那么复杂,非要搞个什么“单元”。
的确存在着史老师所说“大量分辨力低的常量测量,只有一个不变的测得值,分散度为零,而系统误差相当大,只用分散性表征不了测量仪器的性能”的情况。所以不确定度评定时有一个规定,即在通过A类评定得到的不确定度分量不足以代表测量设备计量特性引入的不确定度分量时,应该增加一个测量设备计量特性(特别是示值误差允许值)引入的分量评估(即增加一个B类评定)。
(五)
不确定度评定中不使用置信概率和西格玛,置信概率和西格玛在不确定度评定中只起确定包含因子K的作用。测量结果扩展不确定度需要的是包含因子K,U=k●uc。不确定度虽然是可信性的量化表述,但是并不是置信概率百分之多少,而是和测量结果计量单位完全相同的量,是与测量结果计量单位完全相同的一个区域的宽度(以半宽表示)。
当然标准中并没有提及“可信性”这个术语,如果感到“可信性”这个基层人员常用语不妥,完全可以规定只允许使用“可疑度”也未尝不可。在基层,我们一般把可信性与可疑度理解为一个意思的两种表达方式,就像平面度与不平度,圆度与不圆度一样。

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