這個評審意見實在太混賬！

崔偉群 發(fā)表于 2016-10-10 10:41
雖然在VIM中有定義，但就目前的不確定度理論而言， 都不再提準確度、精密度，也避免談誤差，里面只規(guī)定A ...

能認識到“期望-真值”和“測得值-期望”是二個偏差，問題就已經(jīng)清楚了，分類和不分類的討論實際已經(jīng)不再重要，因為已經(jīng)突破了傳統(tǒng)的一個偏差一個離散的核心認知。將來編撰教科書的概念邏輯自然得基于新的認知做出相應的調整。

崔偉群 發(fā)表于 2016-10-10 10:41
雖然在VIM中有定義，但就目前的不確定度理論而言， 都不再提準確度、精密度，也避免談誤差，里面只規(guī)定A ...

我很贊同“不分類早就被不確定度的推廣者實現(xiàn)了”這個說法。不確定度具有溯源性，不存在案例中光求重復性結果可能為零的問題，所以我覺得這個問題至少在我們計量領域現(xiàn)在已經(jīng)不存在了。不過葉老師提出的這個問題倒是很好的反映了原先的術語“精密度”存在的問題，所以現(xiàn)在我們計量領域不用了，這個問題也就解決了。

285166790 發(fā)表于 2016-10-12 09:08
我很贊同“不分類早就被不確定度的推廣者實現(xiàn)了”這個說法。不確定度具有溯源性，不存在案例中光求重復性 ...

所以，讓我們合力把那些不合時宜的概念術語從VIM中抹去，把誤差理論的教科書的撰寫邏輯做出相應的調整，這樣就沒有這么多無謂的爭執(zhí)了。

任何“分類”都是相對的，只要有助于解決實際問題，適當“分類”便是有益的。

所謂“系統(tǒng)誤差”、“隨機誤差”分類，極其對應的“正確度”、“精密度”指標，原本是針對測量器具（系統(tǒng)、方案）的計量性能描述提出的方法與指標，不能因為硬將它們套用于描述所謂“‘測量結果’品質”時的種種“不適”而加以全盤否定！

按當前推行者的思維，描述所謂“‘測量結果’品質”的“指標”是“測量不確定度”，其中包含測量器具（系統(tǒng)、方案）計量性能的影響“分量”與被測量自身“隨機變化”的影響“分量”兩部分，直接套用【所謂“系統(tǒng)誤差”、“隨機誤差”分類，對應“正確度”、“精密度”】去“處理”所謂“測量不確定度”難免“很不適應”！...但這似乎是“欲加之罪”，并非【所謂“系統(tǒng)誤差”、“隨機誤差”分類，對應“正確度”、“精密度”】之“經(jīng)典誤差理論”方法的錯。

所謂“系統(tǒng)誤差”、“隨機誤差”分類，本質是實用簡化處理“相關性”問題，所謂“測量不確定度”的表達與評估其實應吸納其“思想精髓”（不是照搬其名詞“定義”）。

njlyx 發(fā)表于 2016-10-12 16:30
任何“分類”都是相對的，只要有助于解決實際問題，適當“分類”便是有益的。

所謂“系統(tǒng)誤差”、“隨機誤 ...

如果VIM認為精密度和正確度是相對的，正確度也可以用標準差定量給出，那就不用再在這里爭論什么了。現(xiàn)在一個是定量指標，一個是定性指標，怎么相對得了？

所謂科學理論無非就是一套邏輯體系。誤差分類學的核心概念邏輯是系統(tǒng)誤差不遵循隨機分布，沒有標準差，所以正確度就不能定量。而我們現(xiàn)在已經(jīng)證明系統(tǒng)誤差隨機誤差都是偏差、都遵循隨機分布、都有標準差，這不僅理論邏輯嚴謹而且已經(jīng)更實用，再繼續(xù)“分類”怎么還能夠“有益”？

相關性問題本身是傳統(tǒng)的隨機誤差理論的內容，系統(tǒng)誤差連標準差都沒有，哪來協(xié)方差和相關系數(shù)？恰恰只有在認為所有誤差都遵循隨機分布--沒有類別的邏輯前提下才能討論任何誤差之間的相關性。

當然，誤差源的影響性質是需要區(qū)分的，但這不是對誤差類別的區(qū)分。就如同水具有汽化性質、液化性質、固化性質的區(qū)分，這種區(qū)分實際是對外界條件的區(qū)分。水還是那個水，是因為條件變了，性質表現(xiàn)才不同。

仍就卡尺測量案例而言。本次采用了固定量程的靜態(tài)重復讀數(shù)測量方法，分度誤差不會發(fā)生改變，自然產(chǎn)生系統(tǒng)性影響，不貢獻離散，甚至出現(xiàn)了標準差0.00mm的現(xiàn)象；但如果換一種重復測量方法，用差分法測量且每次隨機地改變量程，分度誤差就要貢獻離散了。這個說明的道理是，誤差的影響性質是測量方法條件決定的，同一誤差具有多種影響性質。誤差還是那種誤差，是因為測量方法變了才表現(xiàn)不同特性。

現(xiàn)有理論的一個邏輯敗筆就是：因為某誤差在重復測量條件下產(chǎn)生了系統(tǒng)影響，所以它就是系統(tǒng)誤差，所以它就不遵循隨機分布，所以它沒有標準差。。。。把影響性質和遵循隨機分布扯混了。

yeses 發(fā)表于 2016-10-13 09:01
當然，誤差源的影響性質是需要區(qū)分的，但這不是對誤差類別的區(qū)分。就如同水具有汽化性質、液化性質、固化性 ...

【仍就卡尺測量案例而言。本次采用了固定量程的靜態(tài)重復讀數(shù)測量方法，分度誤差不會發(fā)生改變，自然產(chǎn)生系統(tǒng)性影響，不貢獻離散，甚至出現(xiàn)了標準差0.00mm的現(xiàn)象；但如果換一種重復測量方法，用差分法測量且每次隨機地改變量程，分度誤差就要貢獻離散了。這個說明的道理是，誤差的影響性質是測量方法條件決定的，同一誤差具有多種影響性質。誤差還是那種誤差，是因為測量方法變了才表現(xiàn)不同特性。】-------

       “測量”誤差分量的“性質”必定是與“測量”方法密切關聯(lián)的，此處“分度誤差”在不同“測量”方法下表現(xiàn)出不同的“性質”很正常！...對測量器具(系統(tǒng))之“測量誤差”分量的所謂“性質”劃分，自然也依賴于某種“確定”的使用方法（如果有不同使用方法的話），這似乎并沒有什么難以理解的問題？... 將某個影響因素按名稱貼上永久“性質”標簽并不是專業(yè)人士以為然的做法。

njlyx 發(fā)表于 2016-10-13 14:30
【仍就卡尺測量案例而言。本次采用了固定量程的靜態(tài)重復讀數(shù)測量方法，分度誤差不會發(fā)生改變，自然產(chǎn)生系 ...

現(xiàn)有理論的一個邏輯敗筆就是：因為某誤差在重復測量條件下產(chǎn)生了系統(tǒng)影響，所以它就是系統(tǒng)誤差，所以它就不遵循隨機分布，所以它沒有標準差。。。。

這就是您說的永久標簽的做法。

舉一個例子：光電測距儀的加、乘常數(shù)誤差，JJG703檢定規(guī)程30多年來從未給這二誤差規(guī)定限差，多大都可以。就因為它們被認定是系統(tǒng)誤差（永久標簽），可以被改正，不影響精密度（精度）。

二個學派為此還一直爭執(zhí)不休，互不買賬：一個認為系統(tǒng)誤差可以被改正，誤差大和誤差小在改正上是一樣的工作量，沒有理由要限差；另外一派則認為，系統(tǒng)誤差是儀器的正確度指標，應該限差。

yeses 發(fā)表于 2016-10-12 18:12
如果VIM認為精密度和正確度是相對的，正確度也可以用標準差定量給出，那就不用再在這里爭論什么了。現(xiàn)在 ...

        如果所有誤差都遵循隨機誤差就沒有相關性了，相關性正是由于誤差的變化存在某種規(guī)律（不一定是周期性的）。
        在現(xiàn)有概念中系統(tǒng)誤差并不一定是恒定誤差：系統(tǒng)誤差又叫做規(guī)律誤差。它是在一定的測量條件下，對同一個被測尺寸進行多次重復測量時，誤差值的大小和符號（正值或負值）保持不變；或者在條件變化時，按一定規(guī)律變化的誤差。前者稱為定值系統(tǒng)誤差，后者稱為變值系統(tǒng)誤差。
       我認為按規(guī)律變化的系統(tǒng)誤差和大小方向完全沒有規(guī)律的隨機誤差還是有本質區(qū)別的。要說不分類我認為所有的誤差應該都歸為變值系統(tǒng)誤差，隨機誤差只是它的變化規(guī)律過于復雜從而暫時沒有被人認識而已，恒定系統(tǒng)誤差只是觀測時間不夠長而已，時間長了，沒有什么恒定不變的誤差。

285166790 發(fā)表于 2016-10-13 15:04
如果所有誤差都遵循隨機誤差就沒有相關性了，相關性正是由于誤差的變化存在某種規(guī)律（不一定是周 ...

關于誤差的規(guī)律性議題，最近有一篇論文正在審稿之中，待錄用后即拿出跟您分享。

我是新手，不過看了報告，感覺有點認同作者。

285166790 發(fā)表于 2016-10-13 15:04
如果所有誤差都遵循隨機誤差就沒有相關性了，相關性正是由于誤差的變化存在某種規(guī)律（不一定是周 ...

對于單個孤立的事件（如某個因素在某次具體測量中引起的“測量誤差”值）而言，"隨機"的“含義”可能是確切的？

但對于一個“過程”（一連串的事件，如某個因素引起的“測量誤差”值序列）而言，"隨機"的“含義”也許就不那么確切了？——可能要用“隨機過程”的相關概念來加以“分類”描述：

某個因素在某次具體測量中引起的、人們尚不能“確定”的“測量誤差”值，都是一個“隨機量”（不確定量）。

某個因素在若干次具體測量中引起的、人們尚不能“確定”的若干個“測量誤差”值【都是一個“隨機量”（不確定量）】形成的“序列”便構成一個所謂的“隨機過程”：這個“隨機過程”的各個“元素”之間可能“完全無關”——是所謂“白噪聲”型的“隨機過程”，這是一種“理想化”的“隨機過程”； 這個“隨機過程”的各個“元素”之間可能存在一定的“相關性”——便是所謂“有色”的“隨機過程”，這是“隨機過程”的一般情形，可由“自相關函數(shù)”、“功率譜”之類的參量表達它們的“特性”（如與“白噪聲”之間的差異之類）。

經(jīng)典“誤差理論”中所謂的“隨機（測量）誤差”與“系統(tǒng)（測量）誤差”之分，應該是對此“隨機過程”的實用分類。

njlyx 發(fā)表于 2016-10-28 14:40
對于單個孤立的事件（如某個因素在某次具體測量中引起的“測量誤差”值）而言，"隨機"的“含義”可能是確 ...

總的來說我認為目前的分類方式，對于問題分析還是能起到正面作用的。對誤差不分類是葉老師的提議，請跟他探討此問題。

循規(guī)蹈矩，固化思維，不允許不同聲音的出現(xiàn)，這就是我們國家的教育，所以千百年來很難出一位諾貝爾科學家

老師的研究精神，這點是很令我佩服的

對于一個已經(jīng)完成的測量，確實不存在還要隨機分布的誤差，但其中確實存在無法統(tǒng)計的誤差

我大學的誤差理論與數(shù)據(jù)處理的教材是合肥工業(yè)大學的費業(yè)泰教授編寫的，樓主懂我的意思？

您的理論在專家看來是顛覆性的，是對他們學識水平的挑戰(zhàn)，人家心里當然不爽了！看開點吧！

多日沒來，一并謝了。