MM ar trebui să li se ofere informații cu privire la exactitatea de performanță (justețea și precizia), atribuită caracteristicilor de eroare sau incertitudinii de măsurare. Acești indicatori sunt evaluați în dezvoltarea de MM.
Termenul „precizie“ include o combinație de erori aleatorii (de precizie) și eroarea sistematică totală (precizie).
Valoarea medie de proximitate obținută pe baza unei serii mari de rezultate ale testelor, valoarea comparație cu valoarea primită - Corectitudine.
Indicatorul corectitudine este exprimat în termeni de părtinire. Offset - diferența dintre așteptarea rezultatelor testului și valoarea de referință acceptată. Offset - aceasta este o prejudecată comună în opusul erorii aleatorii și poate avea una sau mai multe componente. Valorile de polarizare mai mari din valoarea primită corespunde unei mai mari de offset. Distinge metoda de deplasare, de laborator offset, componentă laborator offset. Laboratorul de compensare - diferența dintre așteptarea rezultatelor testelor obținute într-un laborator separat și valoarea de referință acceptată. Decalajul Metoda de măsurare - diferența dintre așteptarea rezultatelor testelor obținute în toate laboratoarele care utilizează metoda și valoarea de referință acceptată. component Lab offsetul - diferența între laborator și deplasarea metodei de măsurare offset.
Precision - apropierea dintre rezultatele testelor independente obținute în anumite condiții presupuse. Precizia depinde numai de distribuția erorilor aleatorii și nu este legată de valoarea reală sau valoarea specificată. Măsura de precizie este de obicei exprimat în termeni de împrăștiere și se calculează ca deviația standard a rezultatelor testului. Minor de precizie corespunde unei deviație standard mai mare. Principalii factori care influențează variabilitatea rezultatelor testelor sunt următoarele: timp, calibrare, operatorul și echipamente. În funcție de combinația acestor factori și starea descrie următoarele tipuri de precizie: repetabilitate, precizie intermediară și reproductibilitate (în interiorul reproductibilitate).
Repetabilitatea - precizie în condiții de repetabilitate. Pentru repetabilitate condiții includ: aceeași metodă de măsurare; obiecte de măsurare identice; același laborator; același operator; același echipament și o perioadă scurtă de timp.
Reproductibilitate - precizie în condiții de reproductibilitate. condiții de reproductibilitate: aceeași metodă de măsurare; obiecte de măsurare identice; laboratoare diferite; operatori diferiți; diverse echipamente.
precizia intermediară - precizie în condiții intermediare, adică, aceeași metodă, eșantioane identice, una de laborator, dar condițiile schimbătoare (operatori diferiți, timpi diferiți, calibrare echipamente).
acuratețea performanței în conformitate cu ISO 5725 STB determinat pe baza statisticilor experimentale, care pot fi obținute în condiții interlaboratoare (corect indicatori, reproductibilitate și repetabilitate) și experimentul intralaboratory (cifre de precizie intermediară). Astfel, următorii indicatori de precizie de estimare pot fi afișate în MM:
- offset (laborator bias și metoda);
- repetabilitate (limita deviație standard sau repetabilitate);
- precizia intermediară, de asemenea, numit în termen de reproductibilitate (abaterea standard sau în cadrul reproductibilitatea limită);
- repetabilitatea (deviația standard a reproductibilității sau limită)
Acești indicatori pot fi exprimate în termeni absoluți, cât și relativi.
Caracteristici atribuite erorilor MVI.
În conformitate cu GOST 8.009-99 și MI 1317-1386, indicatori de precizie de măsurare pot fi exprimate în diferite moduri: set de caracteristici de performanță sau a erorii totale de măsurare, aleatoare și componentele reziduale unificatoare.
Deoarece caracteristicile de eroare aleatoare este utilizat:
- valoarea punctului - abaterea standard sau interval de încredere;
Așa cum se utilizează o caracteristică a erorii sistematice
- pentru abaterea medie pătrată a componentei sistematice neexcluse;
- limitele în care componenta reziduală este o anumită probabilitate.
Ca total caracteristicile de eroare de măsurare utilizând
- valori ale intervalelor cu limitele superioare și inferioare de încredere (la egalitatea lor);
- abaterea standard a erorilor de măsurare.
În conformitate cu cerințele GOST 8.010 MM pot conține informații cu privire la incertitudinea de măsurare, sau ar trebui sa aiba un algoritm pentru estimarea incertitudinii (ambiguitate metoda de calcul). Incertitudinea de măsurare poate fi evaluată prin mai multe metode (a se vedea subiect.):
1. Metoda de simulare așa cum este prevăzut în GUM, cu dreptul de distribuție incertitudine;
2. Simularea Monte Carlo (Anexa 1 la GUM);
3. Metodele empirice bazate pe studii sau de măsurare tehnici interlaboratoare INTRA (teste).
Metoda de simulare se bazează pe modelul de desen în funcție de valoarea măsurată a tuturor variabilelor care influențează care afectează în mod semnificativ valoarea măsurată. Metoda Monte-Carlo se aplică în cazul în care modelul nu diferențiază sau foarte non-lineară, iar atunci când distribuția este destul de diferit de la normal.
Abordări empirice, care includ rezultate INTRA sau studii interlaboratoare sunt utilizate în cazul în care este imposibil să se aplice metoda de modelare și modela contribuțiile la incertitudinea care afectează variabile, iar când aveți toate informațiile necesare cu privire la studiile interlaboratoare sau INTRA pentru calcularea incertitudinii de măsurare.
Este adesea necesar să se estimeze incertitudinea de a utiliza o combinație de abordări diferite. Metoda de simulare folosită în general pentru dezvoltarea metodelor de estimare a incertitudinii, care este un document care stabilește procedura de calcul incertitudini. In urma procedurii, puteți calcula incertitudinea unui anumit rezultat.
Metoda empirică vă permite să calculeze incertitudinea metodei în ansamblu și metoda de incertitudine poate fi redusă la MVI. Incertitudinea MVI poate fi specificat ca un standard sau incertitudine extins este prezentat ca eroarea în termeni absoluți sau relativi.