Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

Wyznaczanie niepewności typu A pomiarów o skorelowanych rezultatach obserwacji

Tytuł:
Wyznaczanie niepewności typu A pomiarów o skorelowanych rezultatach obserwacji
Evaluation of the uncertainty type A of autocorrelated measurement observations
Autorzy:
Dorozhovets, M.
Warsza, Z. L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/152484.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:
niepewność typu A
autokorelacja
rozkład prawdopodobieństwa
type A uncertainty
autocorrelation
random distribution
Źródło:
Pomiary Automatyka Kontrola; 2007, R. 53, nr 2, 2; 20-24
0032-4140
Język:
polski
Prawa:
CC BY: Creative Commons Uznanie autorstwa 3.0 Unported
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
Omówiono zasięg i ograniczenie zasad wyznaczania parametrów niepewności pomiarów wg zaleceń międzynarodowych zawartych w publikacji nazywanej akronimem GUM [1, 2]. Podano propozycję rozszerzenia zakresu stosowania obliczeń niepewności wyznaczanej metodą typu A obejmującą uwzględnienie w pomiarach wpływu skorelowania skorygowanych obserwacji. Polega ona na wprowadzeniu efektywnej liczby obserwacji. Jest ona mniejsza od rzeczywistej i oblicza się ją z funkcji autokorelacji. Proponowane rozszerzenie metody obliczeń niepewności typu A zilustrowano przykładem liczbowym zawierającym też jako poprzedzające operacje usunięcie trendu z "surowych" wartości obserwacji i sprawdzenie wybranego typu rozkładu.

Principles of the estimation of uncertainty parameters introduced by the international guide named by acronym GUM [1] are given and their scope and limitations are discussed. Proposals of expanding the application range of the uncertainty evaluated by the type A method to the measurement in the case of correlated observations are presented. Effective number of observations is introduced, smaller then real one. It is calculated from the autocorrelation function of corrected observations. Proposed method has been illustrated by the numerical example included also as the beginning operations the linear trend elimination from uncorrected observation results and testing the chosed type of distribution.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies