被锁定帖的继续-标准器引入的不确定度每次送检之后...

这样吧，麻烦路云老师按照我的方式，也把两种情况（标准器修正或不修正）的不确定度分量列出来，这样更清楚一些。

哎，楼主是 执迷不悟啊 。。。。。。。与其理论谈破天，不然实际一招明 。
有没有真功夫，手下见高低，靠 嘴？靠 晒 ？ 靠 狡辩？
一道2级不确定度题目就可 见 真假 。

既然楼主这么认真，我就发表一下 自己的看法把，省得 招人话柄。
首先 什么 是 修正值？
其次，是不是所以的计量设备都可以 采用 修正值 ，用于 平常的 测量？
最后，如果 修正值这么神，为什么 仪器 还要 根据 准确度等级或最大允许误差或不确定度 这么麻烦，直接采用 校准结果的 修正值好了，何必分这么麻烦？
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本人不会说道理，更不会晒 规范 条文。

   为什么 量块，F以上砝码，精密温度计，线纹尺，标准电阻等  规程，规范，实际应用上 都采用 修正值，
而 压力表，卡尺，M砝码，血压计等 无论是 规范，规程，还是 平时应用上 都不采用 修正值 ，而是直接按照 等级或最大允许误差等表示？

       个人认为，一般来说，只要 计量设备 在一个或几个检定校准周期内能够保持相对稳定的状态，也就是我们平时说的，稳定性好，的情形下，才可采用 修正值 ，来 减小，系统误差。
否则，稳定性不好，修正值再好，又有什么用？
其次， 只要计量设备本身足够 “”精密“”的情形下，也就是 等级高，需要的测量要求高情况下， 才 用 修正值 来减小 系统误差。
难道我一个普通压力表安装在管道上，你也要告诉我，现在是 几MPa,修正几Pa吗？怕是让别人骂神经病了吧？这人，

       最后 ， 很明显，我想表达的意思是 ， 在测量不确定度评定中，也要遵循这个原则，而不是 一味的为了减小 不确定度，去 特意 采用 示值误差的修正值 。
希望 楼主 能 早日 脱离 怪圈 ， 回归 现实 ，别跟 某些人 一样 ，沉醉于 理论，

237358527 发表于 2019-8-9 07:57
既然楼主这么认真，我就发表一下 自己的看法把，省得 招人话柄。
首先 什么 是 修正值？
其次，是不是所以 ...

我同意你的观点，一般实物量具等稳定性好的仪器适合修正使用，电子仪器一般不太合适修正使用，除非迫不得已。

所以我才请路云老师把不确定度分量都列出来，咱们一起看看。

oldfish 发表于 2019-8-9 08:45
我同意你的观点，一般实物量具等稳定性好的仪器适合修正使用，电子仪器一般不太合适修正使用，除非迫不得 ...

好吧，你跟他交流吧，我不发表意见了，再见，

楼主与"路云"先生在此辩论的焦点是【 如果不依据"校准"获得的、"仪器"的所谓"系统误差值"对"测量结果"进行"修正"，那么，"仪器"引起的"测量不确定度(分量)"是否应该用"校准"得到的那个"测量不确定度"值？】，不是"纠结"是否应该"修正"的问题（对此问题，赞同楼上观点）。……赞同楼主的观点。

oldfish 发表于 2019-8-9 08:45
我同意你的观点，一般实物量具等稳定性好的仪器适合修正使用，电子仪器一般不太合适修正使用，除非迫不得 ...

不好意思，刚看到。关于您要求列出所有分量的问题，其实我在原主题21楼就列举了修正测量与不修正测量的同一过程的两组数据，只是没有给出衡器误差的实际不确定度。为了不切换主题，我将原数据复制如下：

假设某衡器的示值误差为+0.02kg，对某量进行3次不修正测量，测量结果为10.01kg、10.02kg、10.03kg，平均值为10.02kg。如果进行修正测量，则结果分别为9.99kg、10.00kg、10.01kg，平均值为10.00kg。

现在假设该衡器《校准证书》给出的“示值误差的不确定度”U＝0.02kg，k＝2。那么，除了两组测量结果的数据不同之外，所有其它不确定度分量都相同，并不影响最终的“测量结果的不确定度”的合成。

1、我认为此时已经获悉了测量仪器(衡器)的实际的不确定度计量特性，用该仪器进行测量，无论是否修正，其“测量结果的不确定度”中，由测量仪器自身性能引入的不确定度分量都应该是它。不可能会因为您不修正测量，测量仪器的实际不确定度特性(离散特性)就会变得全世界都一样了(那是人为规定的最低极限要求，不是测量仪器的实际计量特性)。

2、两组“测量结果的重复性”引入的不确定度分量，采用极差法求得，两组的结果完全一致。

由于其它分量完全相同，所以两组数据的最终得到的“测量结果的合成标准不确定度”完全一致，所不同的就是“测得值”或“误差”。

下面我们谈一谈另一种情况，就是假如该衡器获得的是《检定证书》，即只给出了“示值误差”，没有给出“示值误差的不确定度(U＝0.02kg，k＝2)”。那么也请您对以上两组数据(即修正测量与不修正测量的结果)的“测量结果的不确定度”评定过程列出来看看。