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时间:2018-08-09
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1、实验不确定度的几种实际处理方法宋家鳌(延安大学物理与电子信息学院,陕西延安716000)摘要:提出在各种测量精度及误差不同分布形式下,实际处理实验不确定度的几种近似方法。关 键 词:测量误差;分布形式;不确定度;实际处理中图分类号:O4-34文献标识码:A文章编号:1000-274X(2003)0048-04任何测量都存在误差,由于测量的客观真值无法得知及测量条件的非理想化,使误差大小无法确定。为了使测量误差减到最小,除选择不同测量方法外,还确立了各种误差特征分类及分布规律,用来作误差处理。国际计量委员会通过的《BIPM实验不确定度的
2、说明建议书INC-1(1980)》(以下简称建议书)建议用不确定度(uncertainty)取代误差(error)来表示实验结果,并按其性质将不确定度从估计方法上分为按统计分布的A类不确定度和按非统计分布的B类不确定度两类,分别进行处理后再进行合成。从而使得“由于测量误差的存在而对被测量值不能确定的程度”得到更科学的评估。由近年来关于不确定度的许多讨论文章及不确定度的定义,我们可以对误差和不确定度的关系理解为:测量中的不可靠量值为误差,导致测量结果的不可靠量值为不确定度。标准偏差较集中地反映了测量误差对实验结果的影响,而不确定度则综合
3、了全部误差因素对实验结果的影响。但是,由于不确定度的运用仍在“建议”阶段以及它与误差的紧密联系,且误差从根本上说又是“一种粗略的估计”,所以不确定度的估算很难用简单的定义来解决,而是需要按实际情况合理地加以处理。笔者根据不同实验条件的具体情况,提出几点实验不确定度的实际处理方法。1 高精度测量结果(误差正态分布时)不确定度的估算参考《建议书》的精神,总不确定度u从估计方法上可分为A类不确定度和B类不确定度。A类不确定度是多次重复测量,用统计方法估算的不确定度分量;B类则是不能用统计方法估算的其他不确定度分量。1.1 A类不确定度分量的
4、估算此项分量(测量次数较多,n>10时)一般直接由测量列平均值的标准偏差来近似估计,即⑴式中:为有限次测量平均值的标准偏差;为有限次测量列单次测量的标准偏差。1.2 B类不确定度分量的估算4此项分量的估算,要对影响测量结果的各项进行仔细分析研究以确定其分布、大小、相关因子等,并用经验方法将其换算成与标准偏差有相同置信概率的分量,而最后合成。1.3 总不确定度的估算根据《建议书》要求,合成不确定度及其分量要用“标准偏差”的形式,即方和根的形式表示为⑵合成不确定度乘以对应于某一置信概率P的置信因子,则得到总不确定度u。此类不确定度的估算
5、属计量、标定及高精度测量(相对不确定度在0.001以内)等部门专业人员的工作,许多问题的分析已超出普通测量的要求范围。一般数据处理教材及国家计量技术标准中[1]都是以不确定度分布服从正态分布理论为依据的,这主要是由于目前正态分布的研究最完善,用其他分布分析测量结果的合成不确定度比较困难,而以近似正态分布来处理。2 少次数测量情况下不确定度的估算2.1 不确定度A类分量的估算在许多情况下(如普通物理实验),一般测量次数不大于10(5<n≤10)时,以算术平均值的标准偏差作为A类分量,仍以正态分布作测量结果的报道,则将出现较大偏差(偏小)
6、,从而夸大了实验的精确度[2]。这时,常以联系正态样本平均值和偏差的统计量(为期望值)所服从的t分布(又称Student分布)来报道平均值的误差更为合理。可以推导:当5<n≤10时,取,由t分布的概率数表可算得置信概率P,如表1。表1 置信概率表Tab.1Believeprobability测量次数n2345678910111.411.7322.242.452.652.8333.163.32置信概率P0.6100.7750.8610.9110.9420.9620.9740.9830.98880.992所以,以统计方式估计的A类分量不确
7、定度简化等于测量列的单次测量标准偏差[3]。即 (n-1为自由度;P接近或大于95%)。 ⑶2.2 不确定度B类分量的估算B类分量常以仪器误差乘以与其分布有关的因子简化表示[3]。如前所述,在少次数测量情况下,具体分析的原因和确定已超出了实验课程的要求范围。但是,因4为仪器的允许误差(检定规程或有关技术文件规定的计量器具所允许的极限值),则应有接近100%的置信概率(P≈0.99)。因而,大多数实验可简化近似与取相同置信因子P≥0.95,而直接将当作总不确定度中B类分量(可从有关国家标准查得)。2.3 总不确定度的估算以
8、作为总不确定度A类分量,为总不确定度的B类分量,按照方和根的合成形式,总不确定度可简化用下式求出(P≥95%)这一估计方法,与国际上工业技术和商务活动中所推荐的置信概率P=0.95,以及考虑实验的实际应用性而采用高置信度
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