单次测量结果没有(测量)不确定度吗？

csln

yeses 发表于 2018-7-16 09:34
把现在的质量保证值说清楚就足够了！

如果把实际100g称成80g，然后保证1小时后也是80g，这种保证有什么 ...

这不象一个学者在讨论学术问题

是有人这样保证了还是您就是这样保证的

yeses

csln 发表于 2018-7-16 10:14
这不象一个学者在讨论学术问题

是有人这样保证了还是您就是这样保证的 ...

我是告诉一个道理：是评价当前测得值的误差大小（概率范围）有意义还是评价未来其它测得值的发散性有意义。

未来其它测得值的发散性是一个对于当前测得值没有充分意义的东西，重复好根本不能代表准确。

当前过去的重复发散是因为当前过去的重复测量条件存在彼此不同，只能对当前过去作出评价而不是评价未来，未来自然有未来的不确定度去评价。

当前过去重复虽然发散，但最终也只有一个测得值（测量数据处理就是要消除这个发散给出唯一最佳值），就没有测得值发散一说了。

如果还听不明白，我们就别讨论了，我服输。

csln

您其实真不用不厌其烦地想我是告诉一个道理：是评价当前测得值的误差大小（概率范围）有意义还是评价未来其它测得值的发散性有意义。因为别人理解的不确定度根本就不是您说的这样一个东西

未来其它测得值的发散性是一个对于当前测得值没有充分意义的东西，重复好根本不能代表准确。您这句话说明了您没有认真去读过GUM的文件，所以你也不理解路云先生的观点，不确定度的前提是假定修正了所有已识别的系统误差并尽最大努力去识别了系统误差，这个前提下，重复性好当然就代表准确

非常赞成您的观点，不讨论了。当然，不厌其烦地开主题撩拨大家的也全由您

yeses

csln 发表于 2018-7-16 11:24
您其实真不用不厌其烦地想我是告诉一个道理：是评价当前测得值的误差大小（概率范围）有意义还是评价未来其 ...

我现在批判的就是GUM，做的工作就是用证据证明GUM不能自圆其说，重新解释不确定度概念。我早说过不能拿GUM为基础论据。行，到此为止。

yeses

njlyx 发表于 2018-7-15 22:54
【 “误差”小“不确定度”大，与“误差”大“不确定度”小，究竟哪一种测量结果的质量好？我个人认为， ...

支持！不确定度是主观评价，是对当前的 误差大小的可能性评价。

不确定度评定是从误差方程推导方差合成方程来实现评定，所以不确定度一定是与误差直接发生联系。

路云

yeses 发表于 2018-7-15 13:13
关于您的未来重复测量的发散性观念，我再提示您几点：

每个未来测量也有它自己的不确定度评价值，不需要 ...

您的两种说法，明显自相矛盾。

njlyx

yeses 发表于 2018-7-16 09:34
把现在的质量保证值说清楚就足够了！

如果把实际100g称成80g，然后保证1小时后也是80g，这种保证有什么 ...

“测量结果”还是应该追求有实用价值，否则，有什么意义呢？

【把现在的质量保证值说清楚】通常是不“足够”的，要【把“应用”需要的质量保证值说清楚】才算“够”。

如果对“被测量”在“应用”需要的时、空范围内的可能“散布”没有可靠的“知识（共识）”，那么，只【把现在的质量保证值说清楚】是没有意义的！

对于一坨黄金的“质量”这种“被测量”，人们有非常可靠的“知识（共识）”笃定它在常规环境的有限时、空范围内的“散布”完全可以忽略不计——相应的，【把现在的质量保证值说清楚】了，就等于【把“应用”需要的质量保证值说清楚】了！

【把现在的质量保证值说清楚】= 【 明确保证现在质量(真)值的概率范围 】吧？.........｛ 如果把实际100g称成80g ｝？—— 这要多大的“(测量)不确定度”才能造就如此“如果”？


本人的认识——

    【把现在的质量保证值说清楚】是“测量”必须完成的事，但不一定“足够”。

路云

yeses 发表于 2018-7-15 03:18
关于您指责我前一个帖子73楼预先假设误差Δ的数学期望值E(Δ)为零的事情，很好，这个您看进去了。我下面 ...

您认为误差Δ的数学期望值E(Δ)应该为系统误差的真值，那么我问您，既然您知道系统误差的真值的数值，那么它就是个确定的常数，其期望就还是这个确定的常数，您作为一个测量工作者难道不会用它去修正测得值吗？

这个问题的确是问得滑稽，如果您连真值存在但不可知，或者说不可获得的道理都不认同，那我们讨论的理论基础都大相径庭，讨论的确没有办法交流下去。

我的意思是：数学期望不为0的误差就无法存在，因为它是误差的测得值，是测得值而不再是误差，必须用于修正最终测得值而灭失。换句话说，能存在的误差的数学期望只能是0了。

什么理论规定了误差平均值的极限不为零的误差不存在呀？“系统误差(真值)”不是“测得值误差”的数学期望吗？不存在吗？我已经说了，不要将“系统误差”与“随机误差”搅在一起来讨论，“误差”是“系统误差”与“随机误差”的代数和，数学期望为零的误差就是“随机误差”。“因为它是误差的测得值，是测得值而不再是误差”，这我就看不懂了，误差的测得值不是误差是什么？看来你我讨论的根本就不是一个东西，我说的是驴头，您说的是马嘴，无法组装。您的这套与众人理解不同的理论，我个人似乎有脱离实际之感，是否真有实用价值，本人不敢恭维。

路云

njlyx 发表于 2018-7-15 02:54
【 “误差”小“不确定度”大，与“误差”大“不确定度”小，究竟哪一种测量结果的质量好？我个人认为， ...

一台“示值误差(注：指“示值误差”的平均值，即“系统误差”的估计值，下同)”超出测量设备的最大允差，但“示值重复性”很小，很稳定；另一台“示值误差”很小，但“示值重复性”却很大(即“短期稳定性”差)。这两种情况平时并不少见，前者即为“误差”大“不确定度”小，后者即为“误差”小“不确定度”大。

在报告“测量结果”时，常人只能报告“测得值”及相应的“测量不确定度”，不可能同时报告“测量误差”是多少，因为他不知道这“测量误差”的值究竟是多少，所以，除了“测量不确定度”，他不可能再用另一个“测量误差”的指标来宣示这“测量结果”的 某方面“好坏”！

测量设备的使用者，除非所使用的测量设备是未经检定/校准的测量设备，否则不可能不知道“测量误差”是多少。这又涉及到做“不修正测量”还是做“修正测量”了，前者是“检定”的思路，后者是“校准”的思路。“检定”是以误差限来作为传递比控制每一级测量的，所以只要测量设备经检定合格，通常用它进行下一级测量都不作修正。“校准”则不同，除了误差应满足 要求外，主要以“不确定度”作为传递比控制每一级测量，因此从严格意义上来说，校准的每一级测量都应该作修正测量，给出的“测量结果(测得值或误差)”必须同时给出“不确定度”。按校准的操作模式，对于已知量的测量(校准)来说，“测量结果”可以给出与示值对应的实际值(经修正后的“测得值”)，也可以给出“示值误差”。而对未知量的测量(检测)来说，通常给出的都是经修正后的“测量结果”。因此这种情况下，无论是张一、李二还是王三，所给出的“测量结果”都是一致的，不存在501g、505g、502g三种不同的测量结果，所不同的只有各自的“不确定度”。这就是“检定”与“校准”的区别。所以为什么说“检定合格的计量器具，并不一定是测量准确的计量器具，要想测量准确，就必须校准”。

yeses

njlyx 发表于 2018-7-16 13:22
“测量结果”还是应该追求有实用价值，否则，有什么意义呢？

【把现在的质量保证值说清楚】通常是不“足 ...

量的定义本身的不完整问题一样也可以看做是误差问题，这里最好先不谈这个问题。现在核心问题是要让大家认识到不确定度是评价误差，通过评价误差来保证测得值的品质。

njlyx

路云 发表于 2018-7-16 15:32
一台“示值误差(注：指“示值误差”的平均值，即“系统误差”的估计值，下同)”超出测量设备的最大允差， ...

我似乎有点"目瞪口呆"了………各执己见吧。

yeses

路云 发表于 2018-7-16 14:19
您认为误差Δ的数学期望值E(Δ)应该为系统误差的真值，那么我问您，既然您知道系统误差的真值的数值，那么 ...

真值存在但不可知，或者说不可获得

这话是对的。所谓随机误差---测得值与数学期望之差x-Ex的真值不可知，它的数学期望E(x-Ex)=Ex-Ex=0, 但所谓系统误差---数学期望与真值之差Ex-xT也是真值不可知，它的数学期望怎么就不是0呢？它不也是测量人测出来的误差吗？

误差的数学期望为0是指误差的所有可能取值的均值为0，或者说误差值为正和为负的机会均等。数学期望是0不等于误差是0。

另，误差的测得值当然是测得值了。语法就决定了概念范畴。误差的测得值直接用于修正测得值，不需要多讨论它。

ssdl

根源是解决重复性引入的不确定度吗？如果仅是如此，并基于贝塞尔公式。我们测10次，评10次平均值引入的A类，要除以根号10；那么评5次平均值，则测10次，要除根号5；那么评单次呢？测10次，除以根号1。

njlyx

yeses 发表于 2018-7-16 17:16
量的定义本身的不完整问题一样也可以看做是误差问题，这里最好先不谈这个问题。现在核心问题是要让大家认 ...

这不"冲突"。可以找到若干近似"常量"的"被测量"，只讨论测量它们的情形---"定义"的"不确定"可以忽略不计。……那么，您"把被测量值现在的情况"搞明白了，也就意味着"把被测量值一小时的情况"搞明白了，因为这近似"常量"的"被测量"在一小时前后的差异完全可以忽略不计。……您用的这套"测量系统"的"测量误差"在这一小时前后理应服从相同的"统计规律"---- 用"合格"的"测量系统"对同一"常量"在一小时前后的"测量结果"理应非常"相融": 有相同的"测量不确定度"，且"(真值的概率)包含区间"大部分重合("测量结果相融"本身只要求这后半句)。……因此，要求"一小时以后的"测得值"落在"散布"中"本身没毛病。有"毛病"的是这几次"测得值"的"重复性"与所用"测量系统"之"测量误差"关系的处理。

补充内容 (2018-7-22 13:31):
更正：
也就意味着"把被测量值一小时的情况"搞明白了   --->   也就意味着"把被测量值一小时后的情况"搞明白了

补充内容 (2018-7-22 13:32):
相融  --->  相容

yeses

njlyx 发表于 2018-7-16 17:54
这不"冲突"。可以找到若干近似"常量"的"被测量"，只讨论测量它们的情形---"定义"的"不确定"可以忽略不计 ...

我的意思是，现在人们都纠结于随机变量这个名词望文生义，一会测得值在随机变化、一会真值在随机变化，一会误差在随机变化。当下的任务主要是让大家意识到测得值提交后并没有谁还能变化。就算有些真值将来会变，那也通常不是随机地变，而测量通常只对测量实施时刻的真值负责。只有把这些意识建立起来后，再跟大家谈论真值定义不完整等问题会更好。

ssdl

不确定度不是专门为评价误差用的哟，是测量结果的离散性。误差大，不确定度小也可以呀。枪打靶每次都是1环而且每次都是同一个孔里，不是很牛吗？枪枪都是9环，但在整个环里分布。如果要比赛，选哪把枪？

njlyx

yeses 发表于 2018-7-16 18:13
我的意思是，现在人们都纠结于随机变量这个名词望文生义，一会测得值在随机变化、一会真值在随机变化，一 ...

把您对此的认识说明白也许不难，但要让别人认同您的观点可能不容易。

当前的"测量不确定度"主流倡导将被测量的"散布"与"测量误差"的影响"综合"起来考虑"测量(真)值的概率包含区间"(---如此，方便了"被测量"的应用者)，可能难接受"分分清爽"的"做法"。

前辈有认识很清楚的专家，不知您是否读过刘智敏先生的《测量不确定度及其实践》？

yeses

njlyx 发表于 2018-7-16 19:13
把您对此的认识说明白也许不难，但要让别人认同您的观点可能不容易。

当前的"测量不确定度"主流倡导将被 ...

没有。刚查阅了一下，从目录的逻辑看，这本书应该比现有的很多权威书籍的逻辑要严谨，没有看到它在误差分类方面有纠缠。应该非常符合我的思路。

yeses

ssdl 发表于 2018-7-16 18:22
不确定度不是专门为评价误差用的哟，是测量结果的离散性。误差大，不确定度小也可以呀。枪打靶每次都是1环 ...

现在讨论的问题是，只有一发子弹----一个测得值，而且也不知道靶心在哪里。

njlyx

yeses 发表于 2018-7-17 08:28
没有。刚查阅了一下，从目录的逻辑看，这本书应该比现有的很多权威书籍的逻辑要严谨，没有看到它在误差分 ...

刘先生好像是我国从事“测量不确定度”研究的元老(之一?)，他的这本《测量不确定度及其实践》出版若干年了.........

关于“误差分类”问题，我以为您是将某些学者的一些“不当说法”当成“计量测试”界的“共识”来批判了？   我感受到的较大众的“认识”大致是：  1. “误差分类”的目的是实用简化“重复测量”时，各单次测量的“测量误差”之间的“相关性”问题； 2. 没有将某种因素导致的误差贴上固定类别之永久标签的“共识”，只有【 xxx在xx情况下属于x误差】之类的“经验”。

路云

yeses 发表于 2018-7-15 21:25
真值存在但不可知，或者说不可获得

这话是对的。所谓随机误差---测得值与数学期望之差x-Ex的真值不可知 ...

误差的数学期望为0是指误差的所有可能取值的均值为0，或者说误差值为正和为负的机会均等。数学期望是0不等于误差是0。

期望是期望，均值是均值，这是两个完全不同的感念，不规范的表述混在一起扯，如何扯得清楚。

“均值”是有限次测量结果的平均值，“期望”是无限次测量结果的平均值，前者是后者的“估计值”，后者是前者的“极限值”。前者通过测量可以获得，后者就如同“真值”一样，存在却不可获知。您所说的期望值为0的误差实际上就是图中的“随机误差”，而不是“测得值的误差”(即图中的“误差测得值”)。期望值为0，“随机误差”每一次“测得值”当然不一定是0咯。而误差(图中的“误差测得值”)的期望则不是0，而是图中的“系统误差(真值)”。图中红色字部分都是存在而不可获得的值，人们通过测量可获得的只能是黑色字和蓝色字部分。不确定度研究的是“随机误差”的概率分布区间，正是因为“系统误差(真值)”和“随机误差”不可获知，人们只能用“系统误差的测得值(或估计值)”和“随机误差的测得值(或估计值)”来进行评估。“修正”也仅仅是将图中的曲线向右平移“系统误差的测得值(或估计值)”。但“不确定度U”的大小并不会因为“修正”而改变，所以“不确定度U”不仅可定量表征“测得值均值”的不确定概率区间的半宽度，同时也是定量表征“被测量(真值)X”可能落在的不确定概率区间的半宽度，也可视其为“测量精密度”的表达形式之一。这就是我个人对不确定度的肤浅理解，可能与您研究的不是同一个东西。

yeses

njlyx 发表于 2018-7-17 14:30
刘先生好像是我国从事“测量不确定度”研究的元老(之一?)，他的这本《测量不确定度及其实践》出版若干年 ...

在特定条件下误差有系统影响特性和随机影响特性这是没问题的。

但学术界真不是您说的那样，学术界对误差分类的认识是绝对化的。譬如JJG703规程中测距仪加乘常数误差的限差问题（系统误差不用限差）迄今还是个迷题。再譬如测绘仪器目前仍然只走精密度正确度评价路线而不走MPE评价路线等。

yeses

路云 发表于 2018-7-17 22:16
误差的数学期望为0是指误差的所有可能取值的均值为0，或者说误差值为正和为负的机会均等。数学期望是0不等 ...

“均值”是有限次测量结果的平均值，“期望”是无限次测量结果的平均值，前者是后者的“估计值”，后者是前者的“极限值”。前者通过测量可以获得，后者就如同“真值”一样，存在却不可获知。

您这个说法是对的。我说的所有可能取值的均值实际比您的无穷均值更严谨，试想一下，如果某个误差没有无限个可能取值怎么办呢？

您所说的期望值为0的误差实际上就是图中的“随机误差”，而不是“测得值的误差”(即图中的“误差测得值”)。期望值为0，“随机误差”每一次“测得值”当然不一定是0咯。而误差(图中的“误差测得值”)的期望则不是0，而是图中的“系统误差(真值)”。图中红色字部分都是存在而不可获得的值，人们通过测量可获得的只能是黑色字和蓝色字部分。不确定度研究的是“随机误差”的概率分布区间，正是因为“系统误差(真值)”和“随机误差”不可获知，人们只能用“系统误差的测得值(或估计值)”和“随机误差的测得值(或估计值)”来进行评估。“修正”也仅仅是将图中的曲线向右平移“系统误差的测得值(或估计值)”。但“不确定度U”的大小并不会因为“修正”而改变，所以“不确定度U”不仅可定量表征“测得值均值”的不确定概率区间的半宽度，同时也是定量表征“被测量(真值)X”可能落在的不确定概率区间的半宽度，也可视其为“测量精密度”的表达形式之一。这就是我个人对不确定度的肤浅理解，可能与您研究的不是同一个东西。

您一定要明白一个道理，一个唯一的测得值给定以后，测得值与数学期望之差（所谓随机误差）就固定了，就无法随机变化了，就和数学期望与真值之差（所谓系统误差）一样了，也是固定的未知的偏差。性质一模一样的二个偏差。

njlyx

yeses 发表于 2018-7-17 23:04
在特定条件下误差有系统影响特性和随机影响特性这是没问题的。

但学术界真不是您说的那样，学术界对误差 ...

不大了解"测绘"界的情况。

不过，对于某些专业测量仪器，【不将一些所谓"系统测量误差(譬如校准它所用标准器(量)带来的"测量误差"之类)分量"纳入仪器的"测量准确性评价指标"的考察范围】也不是毫无道理，因为这些"分量"可能与仪器的结构特性关联甚微、主要取决于"校准"等使用方法的"精确性"，而这些专业测量仪器的使用方法可能有比较大的专业自主性(譬如可能合理"修正")，不像普通大众测量仪器那样要保证"小白"使用的情况。

刘耀煌

按照不确定度理论，所有的测量应该都有不确定度，不管是重复测量、单次还是一次性测量。只是能否获得不确定度准确数值的区别