論不確定度體系的公式錯誤

很早就寫好，看到njlyx的貼才貼出來！
有想法很好，但要建立在深刻理解的基礎上。可能不是  經書有錯，只是有些和尚念錯。
人家，理論的化簡，為了大家實用。可能很多東西不考慮。但是，這沒有影響大家平時的使用。因為一般不會出現極端情況。之后，就抨擊人家不正確。不確定度理論是開放的！
1.關于系統誤差。學學時間序列分析就知道。我們只是盡量將趨勢提取出來。因為世界是復雜的，我們只是考經驗，已知的去推想。至于剩下的是否還有趨勢。這個誰也不敢保證。我們只是盡量，再檢驗一下是否平穩。這樣“保證”是隨機的。
2.至于時域與臺域，現在的top~down、控制圖、動態不確定度等正是考慮這個問題。并不是gum統治全部。
3.是否相關，這是世界難題。哲學上可以理解為“因果”、聯系。在明顯、重大的情況下，當然要估計。這考慮成本收益。
4.回到開始，不能因為簡化。或者被誤用就認為人家錯誤。什么包含因子、貝塞爾公式、極差法、均勻分布、正態分布、自由度、靈敏度、合成公式等等，都是簡化，實用的結果。單單用蒙特卡洛方法，多少人頭痛。不確定度本質是概率與統計(但是，現實的少量測試離真正的理論有些距離。所以很多是依據經驗假設。對于，測試數據少，經常用自助法。)。試問有多少人真正理解。知道他們的理論，應用，條件，局限……因為衍生的下層概念多了，就認為人家有矛盾？因為現實生活很少存在真空，所以牛頓定律錯誤？我們可以根據現實、需求修正！

同意樓上的看法，測量工作無小事，如果真有這么多錯誤，能用這么多年不出事？隨便想想也明白這個簡單的道理。

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       歡迎具體意見！
       力戒言之無物！
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       26#、27#這類泛泛而論的帖子，沒有討論的必要。你迷信“經典”，就老老實實當信徒吧，但請注意，“迷信”是科學的死敵，“迷信”使聰明人糊涂。不確定度體系有那么多毛病、弊病、錯誤，二位居然什么都看不見，真是怪事。
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       學習知識十分重要。更重要的是學習“認識事物的方法”。二位可能已經大學畢業，但認識能力還在初級階段，至于判別學術正誤，還沒入門。
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      “經是好經，歪嘴和尚念錯了”是舊社會老式文盲的通常信條，這不能怪那些人。這是在長期的封建社會中，統治階級對老百姓的一種“麻醉術”，其目的是扼殺一切新思想。
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       近代科學一開始，就是破除迷信。首先是哥白尼的“日心說”。這是對“地心說”這本“經”的否定。這為人類開了個新思路：要審查“經”對不對。近代科學史上破舊立新的事例太多了。我們應有的態度是客觀地看待已有的理論，大多數是人類知識的結晶，是正確的，我們應該學習。但也有相當多的理論是有問題的。這就要重新建立理論。
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       當前，黨中央提倡“創新”，而且是“大眾創新”。
       老史年愈八旬，仍日夜奮戰，就是“不忘初心”，建立一套有中國特色的《史法測量計量學》。本欄目已登過幾個版本。而推廣新理論的攔路虎就是當今占測量計量主導地位的不確定度體系。為此，老史在兩方面努力奮斗：第一，對新理論嚴格敲打，最近的版本實現了法則化、公式化；第二，堅持對不確定度體系的揭露與抨擊（在本欄目中已發表四百五十六篇雜文，兩千多答辯帖子），近期則集中指點不確定度體系的公式錯誤。
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       二位若對七個公式的正誤發表具體意見，我一定答復、辯論；再這樣泛泛而論，我是沒精力奉陪的。
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贊賞你求學的熱心。希望能為不確定度作出貢獻。但是：
1.看你幾篇的文章，看你的語言就不是很舒服。用詞八股，批判的味道濃郁。好像神俯視蒼生的感覺！或者是過去留下的痕跡。大家是來討論的。
2.日心說、地心說。這樣把自己的東西推得這么高？這樣的概率接近“零”，屬于無限小。退一步講，日心說也是錯誤的。目前來說，宇宙沒有中心，也可以說誰都可以是中心。局部來說，可以認為太陽只是太陽系的中心。所以需要說明條件，范圍……
3.你自己也拿所謂的權威、科學“創新”作牌子，不是打自己嘴巴？創新的基礎是“自由”。

或者，我說啥都沒有用。因為你覺得你知道的就是所有！或者故意看不到人家99％的正確，只看到人家1％的可能不對。我講啥，你可以一下否認我所引用的東西是不可靠的，只有你的對。或者我這個人是針對你的，有偏。所以怎說都沒有用的，這就是所謂的強盜似的“辯證法”：國人最會用的。不過，看到你指出的問題，讓我整理一下知識點。科學的理論是自有其可擴充性；非科學的只能解釋已知的東西，為應對新事物只能不斷修改。前面我已經說了使用者誤用的可能，你又一棍打死！什么封建思想，你問問我們總理，主席，他們的政策是不是這樣？

不確定度的發展是一個動態的過程，但是基礎是不變的。所謂的新理論，一定要包含已有的東西。就像相對論與牛頓力學。下面應對你的所謂7問：(基于開始圖片的三本書)。

對于第1問： 關鍵是很少人了解 隨機過程 ！！！！σ除以根號N  是針對平均值給出的標準偏差！ 因為每次測量都屬于 隨機變量，但是方差相同！
所以測量一次的時候，就是σ （這個是靠估計或者以前的信息。。。。。），如果單純測量多次，沒有其他信息的話，用這公式只是假設計算的標準偏差就是已知的。事情就是這樣，如果你可能反駁 既然已知為何再測？

對于5、6，個人認為 MPEV  類似公差，是我們希望控制的范圍、類似農藥含量控制。。。用來確定等級。
                 控制的期望，我們測試一下看否達到‘標準’。

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                                 A類標準不確定度的邏輯錯誤
                                                 ——答njlyx（1）
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                                                                                                  史錦順

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【njlyx評論】
       1.1) 此（1）式可能被部分人士不問“被測量”（或“輸入量”）究竟為何而誤用，不能以偏概全；
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【史辯】
1 共識
       在A類標準不確定度的應用中，出現許多錯誤。
2 分歧
       njlyx觀點：被部分人士不問“被測量”（或“輸入量”）究竟為何而誤用，不能以偏概全”。
       史錦順觀點：定義本身出錯，沒法應用，一用就錯，因此是A類標準不確定度錯了。
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3 史錦順的答辯理由
1）不確定度體系的分類，違反分類規則
       A 對事物的分類，要根據事物的客觀性質。不確定度體系對標準不確定度的分類，是按“認識方法”，這是嚴重的根本性錯誤。
       B 由于分類方法不對，造成“子類穿幫”，就是“子類相容”的邏輯錯誤。
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2）錯誤的疊加
       既然分成A、B兩類標準不確定度，就必然出現二者合成的問題，于是就出現不久前先生提出討論的U₂大于U₁的邏輯錯誤。大量的樣板評定，都有A類與B類疊加的問題，都是錯誤的。這不能怪應用者。
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3）定義本身未明確前提
       當被測量是統計變量時，表征量必須是σ，而不能是σ_平，因為σ_平隨N增大而縮小，期望值是零，不能表達統計變量的特性，沒資格當隨機變量的表征量。
       不確定度體系違背這個前提條件，A類標準不確定度定義不是σ，不能表達隨機變量，這是定義本身的錯誤。
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4）GUM 例子的錯誤
       GUM有測量溫度并計算A標準不確定度的例子（4.4.3），明明被測溫度是有較大變化的（3σ=4.5℃），是統計測量的問題，卻按σ /√N計算A類標準不確定度（u_A=0.33℃），因為定義如此，只能這樣計算。因此，該例之錯，是A類標準不確定度本身之錯，怪不著用戶，計算者就是GUM自己。
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4）總體布局錯誤
       僅限于常量測量的誤差理論，不包括統計變量的測量問題。誤差理論把誤差分類為隨機誤差和系統誤差，符合邏輯規律。應用是成功的。
       不確定度體系的測量對象，既包括常量，也包括統計變量，其中表征量有σ，有σ_平=σ /√N，有測量的誤差問題，有被測量本身的變化問題，只定義兩個標準不確定度，是不行的。必然混亂。況且，兩個標準不確定度不是同一分類標準的產物，一個是部分，一個是整體，不可并列。
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       有諸多邏輯錯誤，GUM自己應用也錯，因此說A類標準不確定度是錯誤的。
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【njlyx論述】
      1.2）GUM(2008)-4.2.3的相關表述或有值得“斟酌”的地方；
【史評】
      這是我們的共識。認為有問題，才值得“斟酌”。
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【njlyx論述】
       1.3）……不存在抄自一說；
【史辯】
      貝塞爾公式是19世紀初貝塞爾在處理天體測量數據時得到的，因此，有關標準偏差的理論，是誤差理論。隨后，被剛剛興起的統計理論所引用。“抄自”的提法，意思是不確定度體系，僅僅是用早就存在的東西，沒有新見解。也表明，本來是對的，卻用錯了。
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【njlyx論點】
       1.4）“1/√N”其實還有成立的條件……
【史評】
       先生過慮了。只要是隨機誤差，就成立。這是二百年來測量計量界的共識。再追究其成立條件，那就沒法應用了。如果先生有新的實驗事實，就是另一場變革了。不過，我認為無此實驗事實，也就沒有再追究的必要。
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史錦順 發表于 2017-10-10 10:19
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                                 A類標準不確定度的邏輯錯誤
                                        ...

大致理解您的意思。

史錦順 發表于 2017-10-10 10:19
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                                 A類標準不確定度的邏輯錯誤
                                        ...

大致理解您的意思。

“測量”的實際情況復雜多樣，贊同您分“三種情況”討論的觀點，但不贊同“統計測量”的提法，因為“常量測量”也常常應用“統計”。與“常量測量”對應，可以為“（隨機）變量測量”； 而“（隨機）變量”的測量，再分“（測量系統的）隨機(測量)誤差”相對可以忽略，和不可忽略兩種情況。實質如您所言，只是不要引入過多的新“術語”。

GUM現狀(2008)關于“σ /√N”的表述似乎是沒有適當甄別“三種情況”的差異，或有“改善”的空間。【《JJF1059》看出除以根號N是不當的，...，弄出兩個測量次數的說法，.... 】或就是一種“改善”嘗試？ ... 只要愿意“改善”，總有希望。不贊同抓住一點缺陷就敲死它。

【... 測量的誤差問題，有被測量本身的變化問題，只定義兩個標準不確定度，是不行的。必然混亂。況且，兩個標準不確定度不是同一分類標準的產物，一個是部分，一個是整體，不可并列...】？<<<<<  什么地方限定了“只定義兩個標準不確定度”呢？ 當前的“測量不確定度”，似乎只是“定義”了兩種“評估方法”，某個測量中的“標準不確定度”個數好像并無限定？

回復njlyx
       謝謝先生的理解。

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       要區分“基礎測量”和“統計測量”，我們早有共識。國家計量院的崔偉群先生，也是這個意思。這是“手段”與“對象”的區分，是必須的，否則必然混亂。
       “基礎測量”就是“常量測量”，改名或加括號說明都可以。“統計測量”是對隨機變量的測量，說成是“變量測量”是不行的，因為頻率界的“老化率測量”，就是對量值變化的測量，是“變量測量”，卻不是對“統計變量”的測量。
       區分是第一步，怎么起個恰如其分的名字是第二步。在我的視野范圍內以及我對名稱的利害的權衡，我只能這樣稱呼了。
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       與分散性有關的是四個量：各自的意義與用途區分如下：
       1）測量的隨機誤差σ，制造廠確定儀器指標值、計量中計算儀器的實測性能值；
       2）測量中，平均值的隨機誤差σ_平，說明為什么要多次測量，但因MPEV中已包含此項，不參與誤差合成。特殊的精密測量中，已知系統誤差的量值，而不修正，這時σ_平參與誤差合成。測定系統誤差的誤差中包含σ_平項。
       3）統計變量分散性的表征量是σ，而不是σ_平。
       4）統計變量平均值的分散性σ_平，用得極少。如先生所舉學生身高統計的例子，只能用σ，而不能用σ_平。
       綜上所述，四個量要有四個名稱，才好應用。不確定體系只把σ_平定義為“A類標準不確定度”，沒辦法區分各種應用。因而不確定度體系從根上出了問題，問題又太多，且是整個體系的問題，沒法修補，只能廢棄。國際計量局2002年的成都會議上，已經決定改“評估”為“計算”，此后的GUM修改稿又取消關于兩種評定方法、兩類標準測量不確定度的內容，但卻不敢公布，因為一動，它也就完了。
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史錦順 發表于 2017-10-10 17:20
回復njlyx
       謝謝先生的理解。

崔先生分了多種情況討論，但并沒有做"分類"命名。不恰當的"名字"可能會有"副"作用。

另外，崔先生也是"測量不確定度"的積極應用者。

史錦順 發表于 2017-10-10 17:20
回復njlyx
       謝謝先生的理解。

分"單值被測量"和"多值被測量"，考慮所謂"直接測量"情況，只涉及"被測量(真)值"、"測得值"與"測量誤差"這三個"量"。

其中可以用"統計方法(A類方法)"評估其"不確定度"的，只有"測得值"-- 由貝塞爾公式計算它的"標準偏差(估計值)"，就是它的所謂"標準不確定度";  "測量誤差"的"不確定度"只能由所謂"非統計方法(B類方法)"評估，兩者"合成"可得"被測量(真)值"的"測量不確定度"。

難點是兩者之間的"相關系數":  能用"統計方法(A類方法)"評估"測得值"的"不確定度"就意味著(重復)測量了N次---

對于"單值被測量"的情況，"測得值"的"散布(即"不確定")完全由"隨機(測量)誤差"引起，由此可適當選取"相關系數"值，進而可得到與求"被測量平均(真)值"時相近的"測量結果"---所謂"A類方法"評出的那個"不確定度"分量會除以√N ;   

對于"多值被測量"的情況，如果"隨機(測量)誤差"可以忽略不計，那么，前述"相關系數"應近似取0---所謂"A類方法"評出的那個那個"不確定度"分量不除√N。……

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                                    要害是統計方式錯位
                                         ——答njlyx（2）
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                                                                                      史錦順
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【史錦順原文】  
      “誤差范圍值除以根號3”，評定出的B類不確定度u_B為
              u_B = MPEV /√3                                                   （2）
       按公式（2）評出的B類標準不確定度，都是錯誤的。
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【njlyx質疑】
       2.1）此（2）式只是相應“不確定度（分量）”呈“均勻分布”時的計算式，不是“一律照此”的通用式；
【史辯】
       所除因子我準備改成系數K。
       因為我看到的百余份“不確定度評定”樣板或實例，都是講除以√3，我就用√3了，說“以偏概全”，有一定道理。但請注意，我的本來意思是，認定是什么分布，除以任何值，都是錯誤的。我本來就是全部否定，而不是只否定除以√3。最近仔細看都成發表在《中國計量》上的文章，認為是“正態分布”，除以3，那也是錯誤的。
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【njlyx質疑】
       2.2）……適當的“分布形式”需要由相應的可靠信息獲得，如果確實不符合均勻分布，用（2）式當然是錯誤的；但沒有任何正當“邏輯”能得出“按公式（2）評出的B類標準不確定度，都是錯誤的”的“結論”。
【史辯】
       為什么說現有的不確定度體系關于分布的認定都是錯誤的呢？因為用的都是“臺域統計”；而測量計量中應該是“時域統計”，分布是“有偏正態分布”，偏倚值取決于系統誤差，系統誤差包括恒值部分（主體），也有長穩（有規或無規慢變化）。
       “臺域統計”是用多臺同型號儀器測量同一量時的統計方式，而計量、測量中是用一臺儀器測量一個量值，精密測量要進行重復測量，對重復測量的統計是“時域統計”。“臺域統計”的統計結果，僅僅適用于多臺儀器測量同一量的情況，而與測量計量的實踐對不上號。在測量計量中，用“臺域統計”的分析結果，是錯誤的。因此說，用MPEV除以K而得到的B類不確定度都是錯誤的，因為它是“臺域統計”的結果，不能用于測量計量的“時域統計”中。
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       關于《史文》的邏輯
       《史文》總結出測量計量領域的關于統計的兩條法則：
       1）測量計量的統計方式是“時域統計”；不是“臺域統計”；
       2）統計試驗的統計方式必須與統計實踐的統計方式一致。
       現行不確定度體系，評定B類標準不確定度，違反上述兩條法則，犯了統計方式錯位的錯誤。實踐是“時域統計”，試驗用的卻是“臺域統計”。“臺域統計”的結果，用在“時域統計”中，錯誤是必然的。
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史錦順 發表于 2017-10-11 09:27
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                                    要害是統計方式錯位
                                         — ...

這是一個可能只有您自己才明白的"邏輯"。您所說的所謂"臺域統計"與所謂"時域統計"之間的可能差異，本身不難理解，別人難理解的是為何不能"容忍"此處的"丁點"差異？按此"邏輯"，所有"別人的經驗"都不能借鑒了嗎？ 如果您有足夠的時間和精力，某些所謂"系統(測量)誤差"分量當然也可以進行您所謂的"時域統計"。……但如此"時域統計"，也不可能得到您以為的那個什么"δ分布"！您如果對所謂"系統(測量)誤差"的"概率分布"問題不能調整認識，可能永遠會在別人的對面，這無關什么"不確定度"，所謂"誤差理論"也會如此處理它。

【史錦順原文】  
      “誤差范圍值除以根號3”，評定出的B類不確定度uB為
              uB = MPEV /√3                                                   （2）
       按公式（2）評出的B類標準不確定度，都是錯誤的。
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【njlyx質疑】
       2.1）此（2）式只是相應“不確定度（分量）”呈“均勻分布”時的計算式，不是“一律照此”的通用式；
【史辯】
       所除因子我準備改成系數K。
       因為我看到的百余份“不確定度評定”樣板或實例，都是講除以√3，我就用√3了，說“以偏概全”，有一定道理。但請注意，我的本來意思是，認定是什么分布，除以任何值，都是錯誤的。我本來就是全部否定，而不是只否定除以√3。最近仔細看都成發表在《中國計量》上的文章，認為是“正態分布”，除以3，那也是錯誤的。

按均勻分布處理的機理是：對于一臺測量設備，當脫離了計量標準使用時，只知道其測量誤差的最大值是多少，但具休某一時間測量誤差位于MPEV的什么地方，不知道，只能合理估計某一時刻測量誤差可能處于MPEV范圍內任何一個地方，在每個地方的概率的均等的，這才是除以根號3的機理，與所謂時域統計、臺域統計沒有任何關系

有經驗或有確定的依據知道使用當前時間測量誤差在MPEV內呈現一個什么特定分布，當然可以按這個特定分布處理，并不是一律按均勻分布處理