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計量論壇

標題: 請教一個計量結果確認的問題： [打印本頁]

作者: anzhiruosu 時間: 2024-2-19 13:52
標題: 請教一個計量結果確認的問題：
請教一下：關于不確定度，同樣的測量結果，同樣的不確定度，k值不同的話，在結果判定中二者的區別是怎樣的呢？
例：500mm鋼直尺,允差0.15mm,兩份校準證書一份校準結果：誤差-0.10mm,U=0.08mm.k=2；另一份誤差-0.10mm,U=0.08mm.k=3；這兩個結果具體應用上區別在哪里呢？

作者: lijun123456 時間: 2024-2-19 15:22
我的理解是K值越大說明數據落在區間的概率越大，也就是越“可靠”吧

作者: 237358527 時間: 2024-2-19 15:31
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作者: pirlor 時間: 2024-2-19 15:38
標準不確定度不一樣啊

作者: 增增增 時間: 2024-2-19 15:49
k是包含因子，是把測量結果的合成不確定度通過人為認定滿意概率約95%時得出的離散值，k越大，包含的概率越大，但是擴展后的數值越大，影響客戶的判定，為統一一般取2，，比較時可換算一下

作者: lijun123456 時間: 2024-2-19 15:57

增增增發表于 2024-2-19 15:49
k是包含因子，是把測量結果的合成不確定度通過人為認定滿意概率約95%時得出的離散值，k越大，包含的概率 ...

看了上面的回復，就你理解了。不過樓主的意思U都等于3.情況下，k=2和3區別。

作者: 增增增 時間: 2024-2-20 12:49
U都等于3.情況下，k=2和3區別。是機構2不如機構3測量能力，包含 k=1,p=68.27%;k=2,p=95.45%; k=3,p=99.73%。
k=3的機構測得值落在U范圍內，讓你置信率為99.73%
k=2的機構測得值也落在U范圍內，讓你置信率為95.45%

作者: hangyuanhu 時間: 2024-2-22 09:08
第二份的U×2÷3再比較呀

作者: sven 時間: 2024-2-22 09:44

pirlor 發表于 2024-2-19 15:38
標準不確定度不一樣啊

對，同樣的不確定度，k越大，越可靠。

作者: zhaosuxin 時間: 2024-2-22 09:59
學子中謝謝分享

作者: anzhiruosu 時間: 2024-2-26 10:34

237358527 發表于 2024-2-19 15:31
k不同，不確定度當然不同。
如果按照儀器特性1/3原則來評定設備合格與否會有影響。
但是具體在鋼直尺實際使 ...

多謝解答，只是以鋼直尺舉例，如果是更精密的比如玻璃線紋尺，想知道的是k值在校準結果確認的時候用不用得到，我知道k=3的結果代表該機構能力比k=2的機構更強，只是不大清楚這個值到底怎么用，像U我們知道等于說結果落在±U的區間內，那么k呢~

作者: anzhiruosu 時間: 2024-2-26 10:36

lijun123456 發表于 2024-2-19 15:22
我的理解是K值越大說明數據落在區間的概率越大，也就是越“可靠”吧

是這樣沒錯，只是不大清楚k值具體怎么用的_(|3」∠)_~

作者: anzhiruosu 時間: 2024-2-26 10:40

增增增發表于 2024-2-20 12:49
U都等于3.情況下，k=2和3區別。是機構2不如機構3測量能力，包含 k=1,p=68.27%;k=2,p=95.45%; k=3,p=99.73% ...

多謝您的解答，這是對k值最清晰明了的介紹了，那么除了代表機構能力以外，在結果確認上還有別的用得到的地方么？

作者: anzhiruosu 時間: 2024-2-26 10:43

增增增發表于 2024-2-19 15:49
k是包含因子，是把測量結果的合成不確定度通過人為認定滿意概率約95%時得出的離散值，k越大，包含的概率 ...

您說的這個換算是像8樓老師所說的“第二份的U×2÷3再比較呀”這樣的換算么？

作者: lijun123456 時間: 2024-2-26 10:55
本帖最后由 lijun123456 于 2024-2-26 11:17 編輯

anzhiruosu 發表于 2024-2-26 10:36
是這樣沒錯，只是不大清楚k值具體怎么用的_(|3」∠)_~

各個分布不同，方法不一樣比如T分布看P和自由度取k值，還有正態/非正態等分布。

作者: abc2449792650 時間: 2024-2-26 13:36
如果自己做符合性評定的話，感覺沒差，都有待定區，k=3那個待定區小一點吧，反正都得要重新校準。

作者: simonfb 時間: 2024-3-18 16:27
精彩！！！！！！！

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