측정불확도 예제

X 1과 함께 , X N {디스플레이 스타일 X_{1}, ldots, X_{N}} 독립적인, x 의 변경 사항은 x {디스플레이 스타일 x_{i}}와 같으며, {디스플레이 스타일 u(x_{i})}}에서 변경 c i u (x_{i})}를 변경합니다. {디스플레이 스타일 y.} 이 문은 일반적으로 측정 모델 Y = f (X 1 , … … X N) {디스플레이 스타일 Y =f (X_{1}, ldots, X_{N})} 에 대한 대략적인 것입니다. 용어의 상대적 크기 | c i | u ( x i) {displaystyle |c_{i}|u(x_{i})}}는 y {displaystyle y}와 연관된 표준 불확실성 u (y) {displaystyle u(y)}에 대한 입력 수량의 각각 의 기여도를 평가하는 데 유용합니다. 출력 수량 Y {displaystyle Y}의 추정 y {displaystyle y}와 연관된 표준 불확실성 u (y) {displaystyle u(y)}는 | c i | u ( x i) {디스플레이 스타일 |c_{i}u(x_{i}}}),하지만 이러한 용어는 쿼드러처로 결합되어 있으며,[1] 즉 측정 모델 Y = f (X 1 , … X N) {displaystyle Y=f(X_{1},X_{N)에 대한 대략적인 식으로 구성됩니다. 측정 모델을 통해 입력 수량에 대한 확률 분포를 전파하여 출력 수량 Y {displaystyle Y}에 대한 확률 분포를 얻고, 이 분포를 사용하여 요약하여 A 형 평가를 획득합니다. 측정 불확실성은, 입력 수량 X {displaystyle X}를 가장 잘 설명하는 분포가 반복적으로 측정된 값(독립적으로 획득)이 가우시안 분포라고 가정한다. X {displaystyle X}는 평균 측정값및 표준 편차와 평균의 표준 편차와 동일한 기대치를 가수합니다. 소수의 측정값(가우시안 분포를 특징으로 하는 수량의 인스턴스로 간주됨)에서 불확실성을 평가할 때 해당 분포를 t 분포로 간주할 수 있습니다. [11] 측정값을 독립적으로 얻지 못할 때 다른 고려 사항이 적용됩니다. 일반적인 scapegoat는 캐치 – 모든 범인 „오류“입니다.

그러나 강사로서 우리가 오류를 말할 때 우리는 무엇을 의미합니까? 우리는 학생들이 실수를 했다는 것을 암시하고 있는가? 측정의 변화가 실제로 오류입니까? 이러한 상황을 이해하려면 측정 불확실성에 대한 확고한 이해가 필요합니다.

X 1과 함께 , X N {디스플레이 스타일 X_{1}, ldots, X_{N}} 독립적인, x 의 변경 사항은 x {디스플레이 스타일 x_{i}}와 같으며, {디스플레이 스타일 u(x_{i})}}에서 변경 c i u (x_{i})}를 변경합니다. {디스플레이 스타일 y.} 이 문은 일반적으로 측정 모델 Y = f (X 1 , … … X N) {디스플레이 스타일 Y =f (X_{1}, ldots, X_{N})} […] , 2019