本帖最后由 崔伟群 于 2016-10-9 10:59 编辑
-0.02 <= 某数显卡尺的系统误差 <= 0.02
1、您这个式子实际是给出了这样的结论：卡尺的最大允许误差MPE是系统误差的评价值。请问什么文献有MPE是系统误差的评价的论断？
答：您要站在量传溯源的角度看这一问题，显然就不会有这样的困惑。由于人类测量手段的有限性， 上一级标准的误差范围可以看作该标准向下量传时的仪器的系统误差范围。
2、按现有误差理论，系统误差是由正确度来评价的，正确度是定性概念不是定量概念，VIM中有MPE作为系统误差的定量评价的理论逻辑吗？您不妨现翻阅一下VIM或JJF1001。
答：您一再强调正确度是定性概念，“卡尺的输出误差不贡献离散，是系统误差，没有标准差，由正确度来评价，正确度是定性概念，只能用优良中差表述”
请问您的优良中差的定性依据什么？
我个人认为，通常讲的正确度是定性概念是与精密度是个定量概念相对应的。精密度是能够使用数学公式算出具体值来的，因此称为定量；而正确度无法算出具体值，因此称为定性，但这不意味着不能够对系统误差进行l量化的估计。
另外，正确度是用系统误差来量化表示的，而不是说系统误差是用正确度来表示的。
3、按您的这个逻辑，不仅卡尺，是否任何测量仪器的误差都是系统误差？
答：误差不一定是系统误差，这与测量仪器在溯源链中的位置有关。
最终测量结果5.00mm的误差（与真值之差）一定是个恒差（不会随机变化），它由二部分组成：最终结果与数学期望之差和数学期望与真值之差。
1、数学期望与真值之差是恒差，最终结果与数学期望之差同样也是恒差；
答： 数学期望与真值之差是恒差，也叫系统误差；
最终结果与数学期望之差同样也是恒差， 也叫随机误差
一个最终结果与数学期望之差同样也是恒差， 也可以叫随机误差容量为1的样本,或随机误差均值的一个样本点；
2、结果与数学期望之差是标准差为0.00mm的概率区间中的一个样值，数学期望与真值之差则是误差范围为0.02mm的概率区间中的一个样值；
答：结果与数学期望之差是标准差为0.00mm的概率区间中的一个样值，也可以描述为
随机误差是标准差在(-0.004mm,0.004mm）之间，期望为0的样本总体的一个样本点；
数学期望与真值之差则是误差范围为0.02mm的概率区间中的一个样值；也可以描述为
测量仪器误差则是范围为（-0.02mm，0.02mm）的区间中的一个样本点，也可以描述为
本次测量的仪器的系统误差则是范围为（-0.02mm，0.02mm）的区间中的一个样本点
3、这里的标准差0.00mm和误差范围0.02mm都是误差的概率区间评价值，仅仅是置信概率不同，也没有本质差异。
答：显然，这里的标准差0.00mm不但是误差的概率区间评价值，而且是本次测量引入的；
这里的误差范围0.02mm不但是误差的概率区间评价值 ，而且与是否是本次测量无关，而与是否是该测量仪器有关；
显然，这二个恒差之间不完全对等，并存在差异。
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