一道雷人的誤差理論題目

吳下阿蒙 發表于 2016-6-28 13:43
MPE是無法囊括這些項的，這個電子秤的測量系統還不明顯。。
我舉個例子，用一臺八位半安捷倫3458A的萬用 ...

你此處所加例子，是要將“被測量”的自身散布的“影響”算在“測量不確定度”里——按當前“規范”，是“應該”這么做！只是如此“測量不確定度”不是單純反映“測量工作品質”的“指標”了，與所謂“經典誤差理論”關注的對象不太一樣?！ùm）

接176樓：即便如此，也不能再把“八位半”的“有限分辨”影響與那個“MPE”影響疊加！由“MPE”大致評估所謂“儀器的測量不確定度”分量，是一種不得已。   對于測量一次的“測量結果”，只能對被測量在被測時的值“負責”，測量者沒有義務、也沒有能力去“估計”被測量本省的可能散布“影響”。即便是實施了“多次測量”，測量報告也zhizhong

接177樓：測量報告也只應對被測量的那些已測的樣本值負責，由被測樣本的情況“揣測”被測量總體性能的“工作”本不該“測量者”來做！但現時的許多所謂“測量不確定度評估”都越俎代庖了！

吳下阿蒙 發表于 2016-6-28 13:43
MPE是無法囊括這些項的，這個電子秤的測量系統還不明顯。。
我舉個例子，用一臺八位半安捷倫3458A的萬用 ...

“MPE”通常是相關“規范”要求的，它本不是儀器設備的實際性能指標，所以，它不是一般意義上近似的“粗略”，而是包攬性的“粗略”——實際性能不能劣于它！

規矩灣錦苑 發表于 2016-6-27 15:17
　　“方差”是個數學術語，象其它數學術語一樣，可以應用于許多場合，統計學可用，誤差理論可用，不確定度 ...

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                                       關于方差的辨別
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                                                                                       史錦順
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（一）統計理論的基本術語
        “方差”一詞是統計理論的專業術語。
        設量值為X，測得值為X_i，X的平均值為：
               X_平= (1/N)∑X_i                                                                   （1）
        量值X的數學期望為
               EX=lim(N→∞) (1/N)∑X_i                                                      （2）
        量值X的方差為
               DX= lim(N→∞)(1/N)∑(X_i-EX)²                                             （3）
        量值的標準方差為
               σ²=(1/N)∑(X_i-EX)²                                                            （4）
        量值的標準偏差為
               σ =√[(1/N)∑(X_i-EX)²]                                                         （5）
        貝塞爾公式為：
               σ =√{[1/(N-1)]∑(X_i-X_平)²}                                                   （6）
        貝塞爾公式的妙處是用X_平代換數學期望值，代價是1/N換成1/(N-1)，可實際計算。公式（5）與公式（6）等效。GUM把（6）式用s表示，并無必要。
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（二）誤差理論與統計理論的不同
       測量分兩類。
       第一類是基礎測量。基礎測量的條件是：被測量的變化遠小于測量儀器的誤差范圍。測量結果是“測得值±誤差范圍”。測量水平的表征量是誤差范圍，是儀器的問題，是手段的問題。基礎測量理論的研究對象是誤差，誤差是“識差”，是認識之差。測得值的平均值的標準誤差，等于標準偏差σ除以根號N.
       另一類測量是統計測量。被測量是統計變量。統計測量的條件是：測量儀器的誤差范圍遠小于被測量的變化范圍。測量結果是“測得值±偏差范圍”。儀器誤差范圍可略，測得值各個是真值。偏差是被測量變化構成的，被測量的變化是客觀存在。量值的偏差，要用單值的σ來表征，不能除以根號N. 即使取平均值，也是如此。
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       統計理論，不考慮誤差問題。認為測得值就是量值。
       測量計量中的統計測量，就是統計問題。統計理論的術語可用。
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       測量計量中的基礎測量，要處理誤差問題，統計理論中術語，哪些能用，哪些不能用，要仔細鑒別。
       測量誤差分隨機誤差與系統誤差兩類，對隨機誤差，統計理論基本可用，而對系統誤差又基本不可用。
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（三）統計理論的“量值的方差”，泯滅了“系統誤差”
      基礎測量理論，考究測量的誤差問題。計量又是專門測定誤差。
      誤差有系統誤差與隨機誤差之分。統計理論的方差，不包括系統誤差。就是說，貝塞爾公式對系統誤差的靈敏度為零。
      系列測得值共N個，每個都加常數C,則σ不變。說明方差的定義與公式，都與系統誤差的存在及大小無關。
      系統誤差是恒值或慢變化的誤差。在短期間內，至少在統計時段內是恒值。在統計中，量值僅有恒值誤差，測得值是常值。統計理論講得明白，常值的方差是零。就是說，在統計中方差的計算，泯滅了系統誤差。測量計量是以系統誤差為主的。不確定度理論用方差處理測量計量問題，掩蓋了系統誤差的作用，是方向性的錯誤。
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（四）不確定度A類評定的問題
       不確定度A類評定，規定用貝塞爾公式計算σ；σ除以根號N變成σ_平，σ_平是A類不確定度。
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       1 對統計測量，被測量是統計變量。統計測量的量值分散性與隨機變化的范圍都要取單值的σ，而不能除以根號N。平均值的σ_平，隨測量次數增大而縮小，其期望值是零，不能當表征量。由是，不確定度A類評定的一律除以根號N，對統計測量是錯誤的。
       2 對基礎測量，因為有隨機誤差與系統誤差兩部分，要分頭說?；A測量，被測量是常量，分散性由測量儀器引起，測量儀器是手段，手段的不良可以改進。單就隨機誤差部分來說，除以根號N是正確的；但A類評定是取方差，取方差則泯滅了系統誤差，如果評定僅僅用A類評定，就是顧了分散性而忘掉偏離性，撿了芝麻而丟了西瓜。
       3 有人說評了A類又評了B類，就全了。其實是過頭了。因為B類評定的基本依據是產品說明書中性能指標的規定。那個指標中，雖然主要是系統誤差，但也必定包括了隨機誤差范圍，A類評定搞重復了，是多余的。
       4 有人說，那就不評定A類，只評B類。老史說：先生，你根據儀器的說明書，就是相信說明書的規定。引用說明書就可以了，還評定什么？不是多此一舉嗎？
       有人說：老史全盤否定不確定度評定。說對了，先生。錯誤的東西，不否定它，留著害人呀！
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（五）關于系統誤差的處理
       1 系統誤差是恒值，被測量加系統誤差仍是恒值。恒值的方差是零。當量值是常值時，量值的方差是零；系統誤差是恒值，系統誤差的方差必定是零。說系統誤差也有方差，意思是說系統誤差也有不為零的方差，這種說法是錯誤的。
       2 系統誤差可以參加統計計算，但不是用方差，而是用“方根值”。
       3 設系統誤差元用β表示，可正可負，其絕對值是|β|。
       誤差范圍是誤差元絕對值的一定概率意義（99%上）的最大可能值，因此，系統誤差的范圍是|β|。
       4 系統誤差可以用“方根值FG”來表達，記為FG (β)。系統誤差的方根值就是系統誤差的誤差范圍|β|。
       5 隨機誤差元記為ξ。隨機誤差的誤差范圍是3σ (ξ)= σ (3ξ)。取隨機誤差的“方根值”為FG(3ξ)，這樣，隨機誤差的方根值與系統誤差的方根值，對總誤差范圍的權重相等，方便于合成處理。著眼于范圍，進行方根法處理?；诮徊嫦禂岛喕癁?或簡化為零，以及系統誤差的個數，決定誤差合成法取“絕對和”還是取“方和根”，處理簡潔方便。
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（六）與本欄目有關的幾個問題
       1）基礎測量與統計測量各有特點，區分是必要的，有益于分別處理問題。
       2）基礎測量講究測量誤差。誤差有系統誤差與隨機誤差，各有特點，各有規律，這是客觀存在，不能忽視，更不能否定。
       3）說系統誤差也有方差，是錯誤的。系統誤差是恒值，恒值的方差必為零。
       4）系統誤差是δ分布，當成“均勻分布”“梯形分布”“三角分布”都是錯誤的。
       5）系統誤差與隨機誤差的合成，著眼于“方差”，難上難，走不通。而著眼于“范圍”，表3σ (ξ)= σ (3ξ)，用方根法，合成則很容易。
       6）求各項和的方根時，各項和的平方的展開式中的交叉系數，是決定合成法的根據。此前的“相關系數判別法”，一則沒有判別公式（皮爾遜公式對系統誤差靈敏度為零），二則相關系數本身有歧義，通常是誤導（如《JJF1059.1》關于不相關的三條全錯）。
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njlyx 發表于 2016-6-28 14:54
“MPE”通常是相關“規范”要求的，它本不是儀器設備的實際性能指標，所以，它不是一般意義上近似的“粗 ...

問題就在這個MPE上啊，MPE是包攬的，那么包攬了哪些量呢？包攬了這些量的MPE，兩次測量的相關性還是1嘛？
MPE可能包括了電子秤的時間漂移，由于兩次測量間隔很多，漂移基本相等，完全相關，可消除。
MPE也可能包括電子秤不同位置的測試差值，兩次放的位置你沒說，可能一樣，可能不一樣。。相關性是多少？
等等等等，那么這個包含了那么量的MPE相關性又是怎么來的呢？
做為一個新人，認為計量是個非常嚴謹的事，什么"不得已“，什么“越俎代庖”？我們給出的數據是要給下級測試引用的！

我也認為系統誤差是恒值，恒值的方差為零。未定系統誤差所謂的“分布”，只是在不知道其具體大小的情況下，在考慮了其所有可能情況的一種充分假設，實際上未定系統誤差是相對恒定的一個值。

吳下阿蒙 發表于 2016-6-28 16:04
問題就在這個MPE上啊，MPE是包攬的，那么包攬了哪些量呢？包攬了這些量的MPE，兩次測量的相關性還是1嘛？ ...

"MPE"也要包攬被稱之為“隨機誤差”【當然是該儀器計量性能的所謂“隨機變異”所應起“誤差”，在被測量對“儀器性能”的影響可以忽略不計的通常情況下，與被測量無關】的分量——在申明的“應用條件”下，所有由于“該儀器計量性能不理想”而引起的“測量誤差”！ 包括其中的所謂“系統誤差”成分和所謂“隨機誤差”成分，但沒有人告訴你其中各占多少？——僅有一個"MPE"指標，無法“確定”兩次前后測量結果中，由“該儀器計量性能不理想”而引起的“測量誤差”分量之間的“相關系數”！....沒有人能告訴你一定是“1”、“0”或是其它，除非你有“經驗”?！莻€“問題”的用意之一就是提醒樓主：不分所謂“系統”與“隨機”，就籠統的給個“全包的指標”，便無法在實用中相對合理的解決其中3、4兩個問題！

“不得已”就是“不得已”，條件不能完全“滿足”，事情還不得不做！——憑自己的“技術”控制風險，“將就”的把事情做了。.... 手邊有臺“合格”的臺秤，就知道"MPE"值，要給顧客稱一包“白糖”，顧客還比較“有文化”，想要知道“測量不確定度”！怎么辦？....三條路：1. 由"MPE"值粗略估計“測量不確定度”——“將就”辦，馬上“搞定”； 2. 讓顧客等你個10天半月，你先對這臺“合格”臺秤的“測量不確定度”進行“負責任”的評估（大量實驗、仔細考證影響因素）——顧客有這耐性等嗎？  3. 對顧客說：已知信息不夠，不能告訴你“測量不確定度”，你愛買不買！——小店恐怕要黃？


此處的“越俎代庖”也有點“不得已”——本不該你做的事，“規范”要求你做，你不得不做。可惜想做好很難——“被測對象”也不是“測量者”設計（制造）的，非要“猜測”它在被測樣本以外的“表現”！  “被測量”在被測樣本以外的“表現”，只能由“被測對象”的責任者負責組織熟悉其設計、制造的專家才能“猜測”的比較合理?！皽y量者”的主要職責是將“被測量”的被測樣本“測準”，報告與“測量技術”相關的真正的“測量不確定度”。

史錦順 發表于 2016-6-28 15:55
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                                       關于方差的辨別
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將所謂“系統誤差”當成永恒不變的常量，是您始終不能基于常規知識，只能靠不斷創造“術語”、“特定算法”來“自圓”其說的“梗節”所在！


可能是所謂“系統誤差”的不恰當“定義”害了您！..... 符合“實用”的所謂“系統誤差”不應該的總“誤差”的“數學期望”【---無限域的“均值”】，而應該是：“有限實用域”內總“誤差”的“樣本均值”，這個“有限實用域”須根據具體測量方案（系統）明確“約定”——有相應檢定“規范”的就從“規范”，譬如【在xx時間內，時間間隔不小于xxx，取樣次數不小于xxx】之類。

285166790 發表于 2016-6-28 09:28
您說的那是理論化的“誤差”定義。我們實際工作中使用的“誤差”定義是“計量器具的示值誤差”：是指計量 ...

計量檢測的測量對象是儀器的誤差，提交誤差的測量結果，需要對誤差的測量結果的誤差做評定（不確定度）。所以，對于計量領域來說，誤差的測量結果是測量結果，誤差的測量結果的誤差才是誤差---也是未知的。

本題目中，測繪領域提交珠峰高程的測量結果，需要對珠峰的測量結果的誤差（未知的）做出評定（本題目用精度概念）。這就是本題目和您的計量檢測領域的對比關系。

雖然主貼的目是為了證明現有測量理論與實踐不吻合，但誤差的概念定義并不存在理論和實踐的不吻合問題。

285166790 發表于 2016-6-28 16:11
我也認為系統誤差是恒值，恒值的方差為零。未定系統誤差所謂的“分布”，只是在不知道其具體大小的情況下， ...

主貼中的結果與真值之差就是恒差，但方差卻不是零而是有個+-0.21的標準差，說的就是這個麻煩。

吳下阿蒙 發表于 2016-6-28 16:04
問題就在這個MPE上啊，MPE是包攬的，那么包攬了哪些量呢？包攬了這些量的MPE，兩次測量的相關性還是1嘛？ ...

是的，如果MPE按全包理解，那不同量程的誤差就絕對不能按全相關處理，因為不同量程的量化誤差是不相關的。對于和值法、差值法的測量方法來說，這時無非把MPE分解成二部分，把量化誤差的標準差從其中分解出來，畢竟量化誤差的標準差是很容易求出的。對評定思路沒有實質影響。

285166790 發表于 2016-6-28 16:11
我也認為系統誤差是恒值，恒值的方差為零。未定系統誤差所謂的“分布”，只是在不知道其具體大小的情況下， ...

我很疑惑，好象沒有在什么地方見到過對系統誤差或者恒值求過方差，對你們說的系統誤差的方差感覺很詫異，你能否舉個求系統誤差方差的例子？

史錦順 發表于 2016-6-28 15:55
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                                       關于方差的辨別
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3）說系統誤差也有方差，是錯誤的。系統誤差是恒值，恒值的方差必為零。

您這才是傳統誤差理論的真正捍衛者，我就關心您這一句話。我出這道題目就是沖這個議題而來。

按照這個邏輯，不確定度的方差合成中是不包含系統誤差的，就是說，不確定度僅僅是對隨機誤差的評價，和精密度是一個東西。那不確定度有什么用？完全多余嘛！---德國大地測量研究所就有一位教授按這個思路撰文批判過不確定度，這應該也是測繪領域一直沿用精密度而不理會不確定度概念的原因（測繪名詞術語中沒有不確定度這個概念?。?。

雖然我不認同您的觀點，但我更反對那種一邊搞誤差分類（精密度正確度）一邊搞不確定度的邏輯錯亂思維。

補充內容 (2016-6-29 09:16):
這揭示一個基本事實：許多口口聲聲喊不確定度的人實際是在濫竽充數。從這個角度講，您的批判是有理的。

史錦順 發表于 2016-6-28 15:55
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                                       關于方差的辨別
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　　“不確定度A類評定，規定用貝塞爾公式計算σ”這是對的，但“σ除以根號N變成σ平，σ平是A類不確定度”卻不盡然，只有在有關檢驗規范、實驗規范、校準規范等規定必須測量N次取平均值作為測量結果時才是如此，在相關檢測標準并不規定測量次數時，σ不能除以根號N變成σ平，σ就是測得值的標準不確定度，而且求σ時的重復試驗次數與測量規范規定的測量結果取平均值的測量次數并不是同一個測量次數，重復試驗次數往往取10，而檢測規范規定的次數往往是2至5中的某個數。
　　我贊成“系統誤差是恒值，恒值的方差必為零”，“系統誤差”其實就是“誤差”，但不贊成“隨機誤差”是“誤差”。誤差是測得值減被測量真值，隨機誤差是在重復測量條件下得到一大堆測得值后，這一大堆測得值在某個置信概率下的分散區間的半寬，“隨機誤差”的定義與“誤差”的定義一點都不沾邊，分散區間半寬與兩個值的差風馬牛不相及，不能相提并論。

誤差是測得值減被測量真值，隨機誤差是在重復測量條件下得到一大堆測得值后，這一大堆測得值在某個置信概率下的分散區間的半寬，“隨機誤差”的定義與“誤差”的定義一點都不沾邊，分散區間半寬與兩個值的差風馬牛不相及，不能相提并論。

請規矩灣先生點明隨機誤差定義中什么地方體現出來隨機誤差是在重復測量條件下得到一大堆測得值后，這一大堆測得值在某個置信概率下的分散區間的半寬

csln 發表于 2016-6-29 08:30
誤差是測得值減被測量真值，隨機誤差是在重復測量條件下得到一大堆測得值后，這一大堆測得值在某個置信概率 ...

　　請查閱JJF1001-2011的5.6條“隨機誤差”的定義及其注。特別要留意關鍵用語“在重復測量中”，隨機誤差的參考量值是“無窮多次重復測量”得到的平均值，“一組”隨機誤差形成一個分布，該分布可用“方差”描述。
　　這里面的“重復測量”、“無窮多次”、“一組”等均含有“一大堆”的意思，而用方差描述的（一大堆）隨機誤差的“分布”表達的正是分布區間的半寬?！耙粋€”與“無窮多”、“一組”有天壤之別，“分布區間的半寬”與“兩個值的差”也格格不入，因此，“隨機誤差”壓根就不是“誤差”，如何能作為“誤差”的一個種類？隨機誤差不屬于誤差，那么誤差的種類就只剩下“系統誤差”，誤差只有系統誤差一種還有必要分類嗎？所以我很贊成葉老師關于誤差分類的做法犯了一個雷人的邏輯錯誤的論斷。

規矩灣錦苑 發表于 2016-6-29 09:06
　　請查閱JJF1001-2011的5.6條“隨機誤差”的定義及其注。特別要留意關鍵用語“在重復測量中”，隨機誤 ...

您真不是一般的牛，能讀出這樣的信息

csln 發表于 2016-6-29 09:46
您真不是一般的牛，能讀出這樣的信息

　　如果你認為JJF1001給出的定義和注中沒有我在192樓說的信息，請不吝賜教，并講述你認為“重復性測量”、“無窮多次測量”和“一組”的用語包含了什么信息，我相信大家一定會洗耳恭聽。

規矩灣錦苑 發表于 2016-6-28 20:52
　　“不確定度A類評定，規定用貝塞爾公式計算σ”這是對的，但“σ除以根號N變成σ平，σ平是A類不確定 ...

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                                              同規矩灣辯論
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                                                                                  史錦順
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（一）關于除以根號N
【規矩灣觀點】
　　“不確定度A類評定，規定用貝塞爾公式計算σ”這是對的，但“σ除以根號N變成σ平，σ平是A類不確定度”卻不盡然，只有在有關檢驗規范、實驗規范、校準規范等規定必須測量N次取平均值作為測量結果時才是如此，在相關檢測標準并不規定測量次數時，σ不能除以根號N變成σ平，σ就是測得值的標準不確定度，而且求σ時的重復試驗次數與測量規范規定的測量結果取平均值的測量次數并不是同一個測量次數，重復試驗次數往往取10，而檢測規范規定的次數往往是2至5中的某個數。
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【史辯】
       1 誤差理論的主要對象是精密測量。除生活與一般交易的測量外，科研、工業、工程的測量，通常都是精密測量。精密測量必須有重復測量，即“必要測量”以外的測量。重復測量的次數多少，常常體現測量的精密程度。本來，計量是高于測量的，要判定測量儀器的合格性，都應該是精密測量?？上v史上的低水平習慣，竟使一些計量規范不強調多次測量的必要性。更有甚者，檢定規程竟規定僅測量一次。一些人包括規矩灣在內，不懂這是初級的行為、不良的習慣，卻當成“守則”，誤人誤己。  
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       2 GUM、VIM給出的不確定度定義，都是標準偏差除以根號N。即平均值的標準偏差稱為標準不確定度。
       測量儀器的研制與測量儀器的計量中，都要進行多次測量。本來，應該用隨機誤差的單值的標準偏差范圍與各種系統誤差來合成儀器性能指標值。但不確定度定義是平均值的標準偏差，儀器的性能指標中，包含的也就是這規定的值。測量中怎么用？用儀器的性能指標，就是默認了平均值的標準偏差。說“應用測量中測量一次，就用單值的σ”，這是說不通的。儀器的σ已變成σ_平并已合成到儀器誤差范圍中，哪里去找σ？而只測量一次（或兩三次），無法計算σ。
       把測量次數分解為兩個，不是原版的不確定度；是中國人看出這里面的不當，又不敢指出洋人的錯誤，就搞出個“變通”，實際上沒法執行。
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       3 不確定度論的創立者，不明白測量有兩類，標準偏差有兩種不同的用途。在基礎測量中，被測量是常量，分散性由測量儀器引起，測量儀器是手段，手段的不良可以改進。除以根號N是正確的。而對統計測量，被測量是統計變量。統計測量的量值分散性與隨機變化的范圍都要取單值的σ，而不能除以根號N。平均值的σ_平，隨測量次數增大而縮小，其期望值是零，不能當表征量。由是，不確定度A類評定的一律除以根號N，對統計測量是錯誤的。在對儀器確定指標與檢驗指標中，是對象問題，也是統計測量，要用單值的σ，而不能除以根號N.
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（二）隨機誤差當然是誤差
【規矩灣觀點】
　　我贊成“系統誤差是恒值，恒值的方差必為零”，“系統誤差”其實就是“誤差”，但不贊成“隨機誤差”是“誤差”。誤差是測得值減被測量真值，隨機誤差是在重復測量條件下得到一大堆測得值后，這一大堆測得值在某個置信概率下的分散區間的半寬，“隨機誤差”的定義與“誤差”的定義一點都不沾邊，分散區間半寬與兩個值的差風馬牛不相及，不能相提并論。
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【史辯】
       誤差分兩類，系統誤差與隨機誤差。隨機變化（快速）的誤差是隨機誤差；可正可負，可大可小。兩個常用的特征量是σ和σ_平。σ稱單值的隨機誤差，σ_平稱平均值的隨機誤差。系統誤差是恒值的或慢變化的。其中的線性變化是漂移率，無規的慢變化稱長期穩定度。系統誤差的三部分通常以恒值為主，這是量值修正的基礎。
       系統誤差元與隨機誤差元共同構成總的誤差元。系統誤差范圍|β|與隨機誤差范圍3σ共同構成誤差范圍。表達儀器指標、表達被測統計變量的分散性都要用3σ?；A測量中，測量誤差的隨機誤差可以用3σ_平，這只對測量方案中的非儀器引入的隨機誤差有用；因為測量儀器的隨機誤差已用3σ表達（已包括在儀器誤差范圍中）。
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       隨機誤差是誤差的一部分，當然是誤差。當系統誤差可以忽略，或將系統誤差修正后，隨機誤差就是測得值減真值了。
       誤差的含義就是差距。整段的差距由分段差距構成。每個分段都是整段差距的不可缺少的部分。例如，乘火車從北京到廣州要經過鄭州、武漢。總距離是北京離廣州多遠。其中的鄭州-武漢段，北不接北京，南不連廣州，能說鄭州-武漢的距離不屬于北京到廣州的距離嗎？
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       考究名詞的意義，不能太死板。要否定應用已久的習慣稱呼，要十分慎重；何況人家本來就沒錯。
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       測量計量有兩個區間。研制、計量場合是測得值區間。測得值區間是以真值為中心、以誤差范圍為半寬的區間。應用測量場合的區間是被測量的真值的區間。真值區間是以測得值為中心、以誤差范圍為半寬的區間。
       兩個區間都是以同一誤差范圍為半寬。體現研制、計量、測量是個能用誤差范圍貫通的整體。誤差范圍是誤差元的絕對值的一定概率（99%以上）意義上的最大可能值。誤差范圍體現了誤差量的兩大特點：絕對性和上限性。誤差范圍來自誤差元，誤差元就是測得值減真值，體現了誤差量的本質。
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       誤差的隨機變化部分是隨機誤差；誤差的恒值部分與慢變化（有規的與無規）部分是系統誤差，這是客觀存在。研究客觀、表達客觀，依據事物的客觀規律建立理論，找到解決問題的方法，這就是研究的任務。
       兩類測量的區分、兩種誤差的區分，都是符合客觀的，是必要的。否定了這些，結果是混沌。有什么好？
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       我的深切體會是：置疑是創新的前奏?？床怀鰡栴}，因循守舊，就難于有新的見解。但光指責別人不行，要拿出自己的行之有效的辦法。我堅信，在振興中華的大潮中，中國的計量人一定能創造出屬于中國人自己的新學說。
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史錦順 發表于 2016-6-29 16:28
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                                              同規矩灣辯論
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　　１計量本就是關于測量的科學，而計量檢定和計量校準就是測量活動中的一種，計量和測量本來就沒有本質上的差別，只不過我國傳統的計量概念人為地造成了計量和測量的差異。因此，誤差理論適用于測量也適用于計量，沒有主次之分。每一次的測量活動都會產生一個測得值或稱測量結果，多次重復測量可以產生一個各測得值的平均值作為測量結果。測量結果通過測量一次獲取還是重復測量多次獲取，與行為的初級高級、習慣的良不良沒有任何關系，完全是測量方案如何正確選擇的問題。一次測量能夠滿足要求的進行多次重復測量是一種不負責任的浪費行為，必須重復多次測量而只進行一次測量的是一種不顧誤判風險的一種偷懶行為，
　?。睪UM、VIM給出的不確定度定義，從來都沒有說“都是標準偏差除以根號N”，而是說單次測量的測量結果標準不確定度就是標準偏差，平均值為測量結果時才是標準偏差除以根號N，其中N不是重復實驗的次數，而是獲得最終測量結果的實際測量次數。 把測量次數分解為為了計算試驗標準差的重復實驗次數和獲得測量結果的實際重復測量次數兩個，正是原版的不確定度，所謂一律除以根號N，不問N是什么次數的說法才是曲解了原版的不確定度。
　　３不論測量分多少類，不論哪個領域里的測量，也不論測量的準確性高低，測量方案和測得值都存在著測量不確定度。不確定度都是用標準偏差表述，所謂的“常量常量”和“統計測量”也都存在著不確定度。統計測量與常量測量的區別僅在于樣本的多少，常量測量一個樣本測得一個測量結果，而統計測量則是眾多樣本測得一個測量結果。因此常量測量的重復測量取平均值作為測量結果，不確定度有除以根號N的問題，統計測量的測量結果，不確定度沒有除以根號N的問題，因為前者的N是測量次數，后者的N卻不是測量次數而是是樣本數量。
　?。词防蠋熇斫獾碾S機誤差已經不是JJF1001定義的隨機誤差，根據隨機誤差的定義，隨機誤差不存在“元”，隨機誤差本身是一種“分布”。“誤差”存在著獨立的誤差，不妨就依史老師稱為“元”，而隨機誤差前提條件必須是“在重復測量中”，必須進行大量的測量，一個誤差就是一個點，不存在分布，因此不能說它就屬于隨機誤差了。
　　計量學是最為嚴謹的科學，必須緊扣計量名詞術語的定義研討計量技術問題，抓住概念的定義不放和死板是兩個完全不同層次的做法。我認為葉老師在分析概念定義的基礎上發現了誤差分類的邏輯錯誤，是值得首肯的。我很贊成史老師所說的“置疑是創新的前奏?？床怀鰡栴}，因循守舊，就難于有新的見解。但光指責別人不行，要拿出自己的行之有效的辦法”，葉老師就是以置疑為前奏，看出問題，絕不因循守舊，因此才有了與傳統觀念徊異的新見解，拿出了自己的行之有效的見解。

csln 發表于 2016-6-28 19:33
我很疑惑，好象沒有在什么地方見到過對系統誤差或者恒值求過方差，對你們說的系統誤差的方差感覺很詫異， ...

這個問題你該問樓主，是他認為可以求未定系統誤差的方差。我沒有這么認為過。

yeses 發表于 2016-6-28 19:16
主貼中的結果與真值之差就是恒差，但方差卻不是零而是有個+-0.21的標準差，說的就是這個麻煩。 ...

這個標準差不是系統誤差的，而是測量中的隨機誤差造成的吧。

285166790 發表于 2016-6-30 08:22
這個問題你該問樓主，是他認為可以求未定系統誤差的方差。我沒有這么認為過。 ...

如此就不必了

285166790 發表于 2016-6-30 08:24
這個標準差不是系統誤差的，而是測量中的隨機誤差造成的吧。

您不用管它是怎么造成，是誰造成，最終的總誤差----結果與真值之差就是恒差！恒差中能有隨機變化的成分嗎？

主貼的案例就是一個典型的恒差的方差問題，這種案例幾乎無處不在，人們卻視而不見（主貼提示得很清楚，人們卻都看不見）。不是恒差沒有方差，是誤差理論把人們都帶到溝里去了。

主貼的二種說法都是根據誤差理論的概念嚴格推理的，都很有道理。但放在一起看卻是矛盾的，這當然是誤差理論的毛病，誤差理論給人們灌輸了錯誤的觀念，把人們帶進了溝里。