本帖最后由 njlyx 于 2016-12-13 12:27 编辑
针对顶楼的问题——
在您的“基础关系”【误差元：测得值减真值
r = M-Z （1）
误差范围：误差元的绝对值的一定概率（99%以上）意义上的最大可能值
R =|r|max = |M-Z|max （2）】中，“误差范围” R将如何实际“获取”呢？？
理论上，某个“测量仪器（系统、方案）”的“测量误差”的“误差元”r会有无穷多个可能的具体“取值”——
r：= ｛r(1),r(2),.....，r(t-1),r(t), r(t+1)，.....,r(t+N)， r(t+N+1)，.....,r(∞)｝
人们通过“校准（标定）”之类的“手段”，总归只能获得其“有限个”所谓“误差元”值｛ r(t+1)，.....,r(t+N)｝的“测得值”｛r*(t+1)，.....,r*(t+N)｝，在假定“手段”很好的前提下，大致可以认为｛r*(t+1)，.....,r*(t+N)｝与｛ r(t+1)，.....,r(t+N)｝近似相等。
一般人的“思维”是：
（1） 计算｛r*(t+1)，.....,r*(t+N)｝的“样本均值”μ*，作为 【 r：= ｛r(1),r(2),.....，r(t-1),r(t), r(t+1)，.....,r(t+N)， r(t+N+1)，.....,r(∞)｝】的“均值”μ的“估计值”；
（2） 计算｛r*(t+1)，.....,r*(t+N)｝的“样本标准偏差”σ*，作为 【 r：= ｛r(1),r(2),.....，r(t-1),r(t), r(t+1)，.....,r(t+N)， r(t+N+1)，.....,r(∞)｝】的“标准偏差”σ的“估计值”。
由此“获得”【 r：= ｛r(1),r(2),.....，r(t-1),r(t), r(t+1)，.....,r(t+N)， r(t+N+1)，.....,r(∞)｝】的“分布范围”估计为
[ μ*-3σ*, μ*+3σ* ](99.7%) （假定μ*与μ的差异可以忽略不计时。如果此差异不可忽略，则其中的σ*须以值略大的σ**替代，在一系列“附加假定”下可以适当“估计”出σ**，此处从略。）
您由｛r*(t+1)，.....,r*(t+N)｝获得R {定义为 |r|max ｝的“方法”具体如何呢？.....R =|r|max似乎只能算一个“定性说明”式？....业内人士应该不会有“胆量”真的从可获得的有限个“元”中，挑一个“绝对值最大”的“元”值作为您这个R吧？
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