标准不确定度的A类评定
测量不确定度的评定

1.3测量不确定度的评定由于始终存在于测量过程中的随机误差影响和不可能完全消除或修正的系统误差影响,任何实际的测量都不可能获得被测量的真值,即测量结果总是不能准确确定的。
测量不确定度的评定就是要决定测量结果的不确定程度及其相应的置信概率,即给出一定置信概率的测量不确定度。
1.3.1 标准不确定度的A 类评定标准不确定度的A 类评定是对由重复性测量引起的不确定度分量进行评定。
对被测量X ,在重复性条件下进行n 次独立重复观测,观测值为i x (n ,,,i ⋅⋅⋅=21),算术平均值x 为∑==ni i x n x 11 (1.3.1) )x (s i 为单次测量的实验标准差,由贝塞尔公式计算得到112--=∑=n )x x ()x (s n i i i (1.3.2) )x (s 为平均值的实验标准差,其值为n )x (s )x (s i = (1.3.3)在某物理量的观测值中,若系统误差已消除或可以忽略不计,只存在随机误差,则观测值散布在其期望值附近。
当取若干组观测值,它们各自的平均值也散布在期望值附近,但比单个观测值更靠近期望值。
也就是说,多次测量的平均值比一次测量值更准确,随着测量次数的增多,平均值收敛于期望值。
因此,通常以样本的算术平均值作为被测量值的估计(即测量结果),以平均值的实验标准差)x (s 作为测量结果的标准不确定度,即A 类标准不确定度。
n /)x (s )x (u i = (1.3.4) 观测次数n 充分多,才能使A 类不确定度的评定可靠,一般认为n 应大于6。
但也要视实际情况而定,当该A 类不确定度分量对合成标准不确定度的贡献较大时,n 不宜太小,反之,当该A 类不确定度分量对合成标准不确定度的贡献较小时,n 小一些关系也不大。
1.3.2标准不确定度的B 类评定B 类不确定度主要来自于各种不同类型的仪器、不同的测量方法、方法的不同应用以及测量理论模型的不同近似等方面。
因此,B 类不确定度的评定主要从以上几个方面获得信息。
标准不确定度A类评定中极差法的深入讨论

标准不确定度A类评定中极差法的深入讨论陈凌峰【摘要】JJF 1059.1-2012《测量不确定度评定与表示》与GUM的区别之一是在标准不确定度的A类评定中引入了极差法.假设总体分别服从正态分布和均匀分布,则总体标准差的极差估计量,以及用于实际计算的极差系数可以从样本极差的分布函数导出.理论分析表明:虽然用极差法估计的总体标准差是无偏的,但是估计的总体方差偏大,这将导致最终测量结果的合成标准不确定度偏大.同时JJF 1059.1中仅提供了总体接近正态分布时的极差系数,并不适用于所有情况.作为比较,不论总体分布如何,使用贝塞尔公式估计的总体方差总是无偏的,不会给测量结果的合成标准不确定度带来原理性误差.由于极差法存在概率统计学上的原理性误差以及适用性限制,建议在标准不确定度A类评定中应审慎使用极差法.【期刊名称】《计量学报》【年(卷),期】2019(040)002【总页数】6页(P347-352)【关键词】计量学;标准不确定度;极差法;无偏估计;正态分布;均匀分布【作者】陈凌峰【作者单位】北京理工大学光电学院,北京100081【正文语种】中文【中图分类】TB91 引言国家计量技术规范JJF 1059.1—2012《测量不确定度评定与表示》中推荐了两种基本的标准不确定度A类评定方法,即贝塞尔公式法和极差法。
其中贝塞尔公式法对输入量X的分布没有限制,但极差法的应用前提是输入量X接近服从正态分布[1]。
在重复性或复现性条件下,对被测量X进行n次独立重复观测,测得值分别为x1,x2,…,xn,n个观测值的算术平均值为则单次测量结果的实验标准差sn可用贝塞尔公式计算:其中在重复性或复现性条件下,对被测量X进行n次独立重复观测,若n个测得值x1,x2,…,xn中的最大值与最小值之差为Dn,在被测量X接近正态分布的前提下,单次测量结果的实验标准差s可近似表示为:(1)式中:系数C称为极差系数,其与测量次数n有关。
标准不确定度的A类评定

标准不确定度的A类评定标准不确定度的评定分A类和B类评定两种方法。
本文将重点介绍A类评定。
A类评定的原理是通过重复进行多次测量(n次),并计算多次测量数据的标准偏差(standard deviation)来估计标准不确定度。
标准偏差描述的是多次测量结果的离散程度,标准偏差越小代表测量结果越一致。
假设进行了n次测量,测量结果为x1, x2, ..., xn,那么标准偏差的计算公式为:s = √[1/(n-1) * ∑(xi- xmean)² ]其中,s为标准偏差,xi为第i次测量结果,xmean为全部测量结果的算术平均值。
标准偏差越小,表示n次测量结果越接近,因此可以反映出被测量量的真实值。
标准不确定度的计算公式为:u = k * s其中,u为标准不确定度,k为扩展不确定度,是一个常数,通常取2(在不确定度的分布近似于正态分布的情况下)。
s是标准偏差。
A类不确定度评定方法适用于以下情况:1.测量数据是连续的;2.测量数据满足正态分布或近似正态分布;3.具有稳定的测量条件和方法;4.数据的误差主要来源于同一原因,误差大小和方向随机分布;5.测量数据的误差大小相对较小,误差分布不超过0.1%。
对于A类评定的标准不确定度,还需要进行报告和说明,包括:1.用统计学方法计算的标准不确定度的值;2.测量数据的性质及其获取方法的说明;3.评定标准不确定度所采用的测量方法和仪器的说明;4.如果需要使用其他参数进行修正的情况,需要说明修正方法和参数;5.说明扩展不确定度及其使用的原因;6.明确标准不确定度与其他不确定度来源之间的区别和关系,以及不确定度的可比性和可重复性。
总之,A类评定的标准不确定度是一种有效的方法,可以通过多次测量计算标准偏差,进而估计被测量量的真实值和测量结果的精确程度。
通过合理的报告和说明,可以使测量结果的可靠性更有信心。
不确定度的a类评定

不确定度的a类评定
不确定度是指测量或者实验过程中结果的不确定性,是物理量的一个
重要属性之一。
为了准确评定不确定度,国际上将不确定度评定分为
A类评定和B类评定两种方法。
A类评定方法是指使用标准测量设备,通过多次重复实验,测量同一
物理量的变化,从而得到该物理量的标准差和置信区间。
这种评定方
法是最为准确的,可以得到非常精确的不确定度评定结果。
B类评定方法是指通过理论计算或者经验公式计算得到不确定度值。
这种方法的具体实施过程与试验环境、实验人员的经验等相关因素有关,所以其评定结果较为不确定。
不确定度评定的目的是为了保证实验数据的准确性和可靠性,在科研、工程学领域中对数据的精度要求越来越高,因此对不确定度的评定也
越来越重视。
在实际评定不确定度时,需要仔细分析评定的条件,以确保评定的准
确性和可靠性。
不确定度评定需要遵循严谨的科学方法和专业的评定
标准,充分保障评定的可重复性和正确性。
总之,不确定度评定是评价实验数据准确性和可靠性的重要手段之一。
评定不确定度的准确定和可靠性对于科研和工业生产的发展至关重要,应充分重视和加以推广应用。
标准不确定度 a 类评定方法

标准不确定度 a 类评定方法
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测量数据不确定度的评定

测量数据不确定度的评定在分析和确定测量结果不确定度时,应使测量数据序列中不包括异常数据。
即应先对测量数据进行异常判别,一旦发现有异常数据就应剔除。
因此,在不确定度的评定前均要首先剔除测量数据序列中的坏值。
1.A类标准不确定度的评定A类标准不确定度的评定通常可以采用下述统计与计算方法。
在同一条件下对被测参量X进行n次等精度测量,测量值为Xi(i=1,2,…,n)。
该样本数据的算术平均值为X的实验标准偏差(标准偏差的估计值)可用贝塞尔公式计算式中,(x)为实验标准偏差。
用作为被测量X测量结果的估计值,则A类标准不确定度uA为(1)2.标准不确定度的B类评定方法当测量次数较少,不能用统计方法计算测量结果不确定度时,就需用B类方法评定。
对某一被测参量只测一次,甚至不测量(各种标准器)就可获得测量结果,则该被测参量所对应的不确定度属于B类标准不确定度,记为uB。
B类标准不确定度评定方法的主要信息来源是以前测量的数据、生产厂的产品技术说明书、仪器的鉴定证书或校准证书等。
它通常不是利用直接测量获得数据,而是依据查证已有信息获得。
例如:①最近之前进行类似测试的大量测量数据与统计规律;②本检测仪器近期性能指标的测量和校准报告;③对新购检测设备可参考厂商的技术说明书中的指标;④查询与被测数值相近的标准器件对比测量时获得的数据和误差。
应说明的是,B类标准不确定度uB与A类标准不确定度uA同样可靠,特别是当测量自由度较小时,uA反而不如uB可靠。
B类标准不确定度是根据不同的信息来源,按照一定的换算关系进行评定的。
例如,根据检测仪器近期性能指标的测量和校准报告等,并按某置信概率P评估该检测仪器的扩展不确定度Up,求得Up的覆盖因子k,则B类标准不确定度uB等于扩展不确定度Up除以覆盖因子k,即uB(X)=Up(X)/k(2)【例1】公称值为100g的标准砝码M,其检定证书上给出的实际值是100.000 2.34 9,并说明这一值的置信概率为0.99的扩展不确定度是0.000120g,假定测量数据符合正态分布。
测量标准不确定度的A类与B类评定

式 ( 3) 中的 n 为获得算术平均值 x 时的重复观 测次数 , 其含义与式 ( 1) 中对被测量的重复观测次 数 n 不同 , 例如 :上述测量方法中 , 取对被测量两次 测量值的算术平均值作为测量结果 , 在该方法的测 量不确定度评定时 , 由于取 2 次测量值的算术平均 值作为测量结果 , 由式 ( 3) , 得 :
| v i | max/ / s ( x ) < G10 ,
即该测量列不存在异常值 .
( 2) 当用单次测量值作为测量结果 , 或规定原
始记录中要测量 m 次 , 并把 次测量结果误差最大一 次的值作为测量结果时 , 按式 ( 2) 计算 A 类评定的 标准不确定度 :
uA = s ( x ) = 0 . 0012mm
( 2)
( 3) 当测量结果的取值方式用 次重复测量结果
的均值作为实际测量结果时 , 按式 ( 3) 计算 A 类评 定的标准不确定度
uA = s ( x ) = s ( x ) / n ( 3)
根据置信概率 p 确定 3
3 注 :如 p = 50 % 时 k = 0 . 67 ; p = 67 % 时 , k = 1 ; p = 90 % 时 , k = 2 ; p = 95 % 时 k = 1 . 96 ; p = 99 % 时 , k = 2 . 58 ; p
2007 年 岳香梅等 : 测量标准不确定度的 A 类与 B 类评定 ・29 ・
表 1 例题计算结果 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
xi 1 . 43 1 . 44 1 . 45 1 . 43 1 . 46 1 . 44 1 . 42 1 . 43 1 . 45 1 . 44 vi ( x - x i ) - 0 . 01 v2 i
谈大学物理实验中不确定度A类分量的评定

Evaluation of Type A Component of Uncertainty in College Physics Experim ent QI N Yan - fen (N ingbo University of Technology, N ingbo, Zhejiang, 315016, China ) Abstract: The paper, based on the concrete data, discusses the random errors in multip le m easures in the col2 lege physics experim ent and the evaluation of type A component of uncertainty and its level of confidence when t - distribution follow s . Keywords: college physics experim ent, type A component of uncertainty, evaluation
σ ( x) — σ ( x ) 的意义 其中 : x — 为样本的算术平均值 ,即最佳值也称期望值 。 算术平均值的标准误差 。 σ ( x ) 范围之内 。 是在相同条件下再对 x进行 n次测量 ,其测量结果的平均值将有 68. 3%的概率落在 x ±
收稿日期 : 2006 - 10 - 21 作者简介 : 秦艳芬 ,女 ,宁波工程学院高级实验师 。 © 1994-2007 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
多 ,在这种情况下 ,对于随机误差按 t分布处理 ,较为合理 。 ( 3 )直接把样本的标准偏差 S ( x)值作为测量结果的不确定度 A 类分量 UA ,使结果处理简化 , S ( x) 可直接从计算器的统计功能中得到 。 ( 4 )在实用中常常要求作高置信概率的报导 。国家有关技术规范要求报导的置信概率取为 95% 。 要求对一个物理量在同一条件下进行的测量次数 ≥7 次 。
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标准不确定度的A类评定减小字体增大字体作者:李慎安来源: 发布时间:2007-04-2808:52:07计量培训:测量不确定度表述讲座国家质量技术监督局李慎安5.1 A类评定的基本方法是什么?用统计方法(参阅4.1)评定标准不确定度称为不确定度的A类评定,所得出的不确定度称为A类标准不确定度,简称A类不确定度。
当它作为一个分量时,无例外地只用标准偏差表征。
标准不确定度A类评定的基本方法是采用贝塞尔公式计算标准差s的方法。
一个被测量Q(既可以是输入量中的一个,也可以是输出量或被测量)在重复性条件下或复现性条件下重复测量了n次,得到n个观测结果q1,q2,…,q n,那么,Q的最佳估计即是这n个观测值的算术平均值:由于n只是有限的次数,故又称为样本平均值,它只是无限多次(总体)平均值的一个估计。
n越大,这个估计越可靠。
每次的测量结果q i减称为残差v i,v i=(q i-),因此有n个残差。
残差的平方和除以n-1就是实验方差s2(q i),即一次测量结果的实验方差,其正平方根即为实验标准差s(q i),当用它来表述一次测量结果的不确定度u(q i)时,有s(q)=u(q i),或简写成s=u。
请注意,今后不再把s作为A类不确定度的符号,把u作为B类不确定度的符号,而是不分哪一类,标准不确定度均用u表示。
上述的计算程序就是3.1给出的程序。
平均值的标准偏差s()或其标准不确定度u()为:必须注意上式中的n指所用的次数。
在实际工作中,为了得到一个较为可靠的实验标准偏差s(q i),往往作较多次的重复测量(n较大,自由度ν也较大);但在给出被测量Q i测量结果q时,只用了较少的重复观测次数(例如往往只有4次)。
那么,4次的平均值的标准偏差就是s(q i)/4=0.5×s(q i)但是,如果用于评定s(q i)时的n个观测值,直接用于评定s()(n个的平均),则成为下式:5.2 除基本方法外还有哪些简化的方法?用于何种场合?在JJF1059中提出了另外的一种简化方法,称之为极差法,极差R定义为一个测量列中,最大的测量结果减最小测量结果所得之差。
所谓测量列,是指重复性条件下或复现性条件下的若干测量结果这一整体。
使用极差法评定s(q i)的前提是q i的分布应是正态的。
对于大多数测量仪器来说,单次测量的示值,其分布往往偏离正态甚远,例如轴尖支承式仪器的示值介于正态与均匀分布之间,数字电压表的示值分布一般呈双峰状态等。
但是所有q i如果已是3或4个示值之平均值,则可以认为其分布是正态的了。
在得到了极差R之后,根据这个测量列中包含的q i的多少(即测量次数n),除以一个相应的系数C就可得出单个q i的实验标准偏差s(q i)了,即s(q i)=R/C=u(q i)。
当n=4时,C=2.06≈2;当n=9时,C=2.97≈3;当n=15时,C=3.47≈3.5。
必须注意,上述三种情况下的自由度ν分别只为2.7,6.8与10.5,比用贝塞尔公式所计算出来的结果自由度小,因此,可靠性也较差,一般在n较小时使用较好。
5.3 什么叫合并样本标准差s p?一般有哪几种求s p的方法?合并样本标准差s p这一符号的下标正体小写p,来源于英文pooled一词,表示并非来自一个被测量的实验结果,但s p所给出的则仍为这一条件下单次测量结果的标准偏差。
s p是根据多个被测量在重复性条件或复现性条件下重复观测所得测量结果,按统计方法计算出的一次测量结果的分散性标准偏差,一般只用于常规的规范化的测量之中。
例如:按检定规程进行的校准工作,车间中的在线抽检,某种产品中成分的抽样化验等。
采用s p的前提是:检测方法不变;整个过程处于正常情况,被测量值的大小变化对分散性不起主要作用。
由于s p的自由度一般可以比较容易地达到20以上,认为是相当可靠的,一般把它保留下来作为一种技术档案而用于今后的相同条件下测量结果(往往只重复二、三次,甚至不重复)不确定度的评定。
例如某种测量一般进行4次观测,取算术平均值作为测量结果报出。
这种规范化的测量如对10个被测量进行过了,则可以通过这10次的记录,每一次可算出4个残差v i,一共可算出40个残差v i。
所有这些残差的平方和除以10×(4-1)=30后开方,就是s p,其计算式表示为:式中的m是所用的被测量个数,上例中为10,式中的n是每个被测量的次数,上例为4。
按上例,这样得出的s p的自由度υ=m(n-1)=30,也就是测量次数减被测量的个数。
如果这10个被测量每次测量的次数并非都是4次,而是各不尽相同,则可以分别计算每一次的实验标准偏差(按贝塞尔公式)s i,通过这10个不同的s i及其相应不同的自由度νi(按n-1)由下式得出s p,即这时得到的s p的自由度按测量次数减被测量个数即∑νi。
此外,还可以通过一个被测量的两次测量结果之差Δ来求一次测量结果分散性标准差。
例如:10个被测量,每个均测了两次,得到10个差值Δi,按贝塞尔公式计算差值Δi的标准偏差s(Δi)为:式中:按本例n=10,为10个差值的算术平均值,s(Δi)的自由度为n-1,本例则为9。
由于单次测量结果的标准差s(x i)与s(Δi)之间有:因此,用这一方法得出的s(Δi)还要除以就是s p,即单次测量结果x i的合并样本标准差。
采用这种方法时,应有较多的被测量,以使其自由度足够大,一般应有20个以上。
由于每个被测量只进行两次测量,实用中不少情况下是方便的,特别是被测量本身不很稳定的情况下,这一方法有其独特的优点。
5.4 不等精度加权平均值的实验标准差如何计算?不管是重复性条件还是复现性条件下,只要是处于统计控制状态下,均可按贝塞尔公式计算单次测量结果或平均值的标准偏差,这种情况下,我们把这些进入贝塞尔公式的结果认为是等精度的,但如果对同一被测量的若干个测量结果的不确定度各不相等,就是非等精度的测量结果,通过这些结果求出该被测量的最佳估计时,应按加权平均的办法处理,其不确定度的计算也要考虑各个结果的权,权是表示各个测量结果可靠程度的一个比值。
我们过去说权与误差的平方成反比,实际上是与不确定度的平方成反比,或说与方差成反比。
由于不确定度有几种不同表达形式(u,ku,k p u)(参见3.4与3.5),在权的计算中,应使各个结果的不确定度换算成用同一种不确定度给出。
例如:对一个被测量有以下三个测量结果:y1=(1000.045±0.010)mm,k=2y2=(1000.015±0.020)mm,k=1y3=(1000.060±0.020)mm,p=95以上三个结果±号后都是不确定度,但包含因子k不同,第三个则是用扩展不确定度U95给出的,在进行加权平均时,应把他们换算成同一种,通常是都算成k=1的标准差,成为:y1=(1000.045±0.005)mm,k=1y2=(1000.015±0.020)mm,k=1y3=(1000.060±0.010)mm,k=1设这三个结果的权分别为p1,p2与p3,当设其中不确定度最大者p2为1时,应有共同分子(20μm)2,得加权平均值按y=∑q i y i/∑q i计算,得y的标准偏差按上式中的v i,也是残差,等于y i-y,m则为y i的个数,本例中m=3。
s(y)=6.5μm有些书上把称为单位权的标准偏差,以简化计算。
5.5 直线拟合中表征曲线拟合参数的标准不确定度如何评定?直线拟合为最常用也最简单的一种,它给出两个变量x、y间的线性关系。
通过测量出一组数据(x i,y i),i=1,2,…,N,得到的一条直线y=mx+b应该是所有这些点(x i,y i)与这条直线垂直距离之差的平方和为最小,所谓最小二乘即此意。
式中m是直线斜率(也称回归系数),b是直线在y轴上的截距,m由下式可算出:例如:求测出的点(-5,-4),(-1,-2),(3,4),(5,6),(8,7),(10,10),(15,12)这7个点,N=7的计算列表如下:斜率y轴截距b=4.71-0.858×5=0.426由此给出的回归方程为:y=0.858x+0.426以上所得出的m及b的标准偏差s(m)及s(b)的计算如下。
先出y i的标准偏差s(y),按贝塞尔公式式中y i是按测量给出的,而y则是得到的式子给出的。
上式的2是由于这里有两个被测量。
然后按下式分别评定m及b的标准偏差为:列出计算表: 得:自由度均为ν=N-2=5。
5.6 A类评定方法有什么主要特点?a.比B类方法更为客观;b.较具有统计学的严格性;c.要求给定条件下的多次重复观测;d.所得到的标准偏差,其可靠程度与重复观测次数有关;e.计算较为复杂。
5.7 在采用A类方法评定时应注意哪些问题?a.尽可能在重复测量中的各次观测值相互独立,例如:重新抽样、重新配制标准溶液、重新调整测量仪器的零位;b.所有假定为随机性的效应是否在整个实验中确是随机的,他们的分布均值以及方差是否不变,是否存在未知的漂移;c.重复性条件或复现性条件应充分保证;d.影响量不应超出允许范围;e.当某种测量只进行了一次,并未在重复性条件下或复现性条件下多次观测时,未必不存在A类评定方法。
例如,采用合并样本标准偏差s p。
5.8 是否有可能在测量不确定度评定中,就只有一个A类不确定度?当只有一个A类不确定度分量起主要作用,其他的不确定度分量之值甚小而可忽略不计的情况下,在评定测量不确定度时就只有这一个A类分量。
例如在样品元素分析中,对样品的消化所带来的不确定度远远大于分析仪器的不确定度及其他分量。
又如对样品热导率的测量中,重复条件下的分散性标准差远远大于所用测量仪器的不确定度分量等。
5.9 A类评定方法的举例设重复性条件下,测量某一电流的8次独立重复观测值I i为:130,141,120,110,118,124,146,128 mA,其平均值为127 mA,按贝塞尔公式,单次观测值的标准不确定度:s(I i)=11.9 mA=12 mA平均值的标准偏差s():自由度ν=n-1=8-1=75.10 协方差的A类评定中应注意什么?例如用同一个50kg的标准砝码对两个50kg的工作用砝码进行校准,则在两个校准结果中既包含有校准过程中随机效应导致的不确定度分量,也包含了所用同一标准砝码证书上给出的实际值的不确定度这一系统效应导致的不确定度分量。
后者的存在导致两个50kg砝码的校准结果相关。
这两种分量的相对大小,决定了相关的强弱。
如果上述第一种分量远小于第二种,则它们是强相关,否则为弱相关。
相关程度的定量指标为相关系数r,借助于有限次数(n次)的重复测量,通过协方差s()进行A类评定的计算式如下:式中:q k是第一个被检砝码的第k个结果,r k是第二个被检砝码的第k个结果。