The non-standard statistical method for evaluating uncertainty for a minimal value of observations as the measurement result, is proposed. This method is based on properties of minimal order statistic. As example from the practice this method is used to evaluate the uncertainty of a percent elongation and tensile strength in testing plastic products.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Zaproponowano udoskonalenie metody szacowania niepewności wyniku pomiarów typu A zalecanej przez przewodnik ISO GUM. Dotyczy to równomiernego lub innego znanego sposobu próbkowania pomiarów badanego procesu i polega na wykryciu w surowych wynikach obserwacji nieznanych a priori składowych systematycznych, np. w postaci trendu i podstawowej składowej oscylacyjnej oraz ich wyeliminowaniu. Omówiono dwa przykłady liczbowe i skutki takiego ”czyszczenia” na wartość odchylenia standardowego próbki.
EN
A new approach to upgrading the type A uncertainty evaluation due ISO GUM recommendations in the case of regularly or other known way performed observations is presented. Systematic components as trend and periodical ones in the set of raw data are discovered and eliminated. The influence of this ”cleaning” on standard uncertainty type A is presented and disused on the two numerical examples.
This paper briefly discusses the limitations of the international Guide ISO GUM framework and proposes improving the type A method of uncertainty evaluation of regulary sampled observations. The proposal demonstrates the influence of autocorrelation on measurement resultants and for correlated observations, the calculation of their effective number, smaller than the real value is presented. Numerical example from the computer simulation is given. Results obtained by the proposed method and classical GUM method are compared and discussed.
PL
Krótko omówiono ograniczenia zasad wyznaczania niepewności wg zaleceń międzynarodowego Przewodnika ISO o angielskim akronimie GUM i zaproponowano udoskonalenie metody typu A szacowania niepewności pomiarów o regularnie próbkowanych obserwacjach. Przedstawiono wpływ autokorelacji na ocenę dokładności wyniku pomiarów i dla skorelowanych obserwacji zaproponowano obliczanie efektywnej ich liczby, mniejszej niż rzeczywista. Na symulowanym komputerowo przykładzie liczbowym porównano rezultaty otrzymywane metodą proponowaną i klasyczną wg GUM.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.