不确定度的评估基础知识
不确定度评估的基本方法
不确定度评估的基本方法引言：在各个领域的研究和实践中，不确定度评估是一项重要的任务。
不确定度评估可以帮助我们理解和量化测量结果的可靠性和精确性。
本文将介绍不确定度评估的基本方法，包括测量不确定度和模型不确定度的评估方法。
一、测量不确定度的评估方法1. 重复测量法：重复测量法是最常用的评估测量不确定度的方法之一。
它通过多次重复测量同一物理量，并计算测量结果的标准偏差来评估不确定度。
重复测量法适用于稳定的测量系统和测量量的变化范围较小的情况。
2. 标准样品法：标准样品法是通过使用已知不确定度的标准样品来评估测量不确定度。
该方法适用于无法进行重复测量的情况，或者需要与其他实验室的测量结果进行比较的情况。
通过与标准样品进行比较，可以确定测量结果的偏差和不确定度。
3. 传递函数法：传递函数法是一种将测量不确定度传递到最终结果的方法。
它基于已知不确定度的输入量和它们与最终结果之间的关系。
通过计算输入量的不确定度和传递函数的敏感度，可以评估最终结果的不确定度。
传递函数法适用于复杂的测量系统和多个输入量的情况。
二、模型不确定度的评估方法1. 参数估计法：参数估计法是一种常用的评估模型不确定度的方法。
它基于对模型参数的估计和参数估计的不确定度。
参数估计法通过使用统计方法，如最小二乘法或最大似然估计，来确定模型参数的最佳估计值和其不确定度。
2. 敏感度分析法：敏感度分析法通过评估模型输出对输入量变化的敏感程度来评估模型不确定度。
它可以识别哪些输入量对模型输出的不确定度贡献最大。
通过对敏感度进行评估，可以确定模型输出的不确定度范围。
3. 蒙特卡洛模拟法：蒙特卡洛模拟法是一种基于随机抽样的方法，用于评估模型不确定度。
它通过随机生成输入量的值，并使用这些值进行模型运行，得到模型输出的分布。
通过分析模型输出的分布，可以评估模型的不确定度。
结论：不确定度评估是一项关键的任务，它可以帮助我们理解和量化测量结果和模型的可靠性和精确性。
不确定度评定知识介绍
不确定度知识一、前言一次测量得到n 组数据：x 1 , x 2 ……x n用几个方法或几个实验室同时对一个样品进行测试得到m 组数据： 如：⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧⋯⋯⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋯⋯⋯⋯x x x nn n m21mm2m12222111211, m , 2 , 1x x xx x xμ真值是多少？ 分散性如何？ 用总体标准差σ表示总体方差 ()nnix i ∑-=μσ22总体标准差 ()nnix i ∑-=μσ2报告结果报两个数就行 1. μ真值(表示数据的集中)2. σ(表示数据的分散性)μ和σ都不能得到，用估计来代替若是正态分布：用x 估计μ x 是μ的最佳估计 x 为算术平均值nx niix∑=若干组数据的平均值∑∑===mi imi inxn i x 11若是正态分布：用s 2估计σ2 s 2是σ2的最佳估计()122-=∑-n i n ixx ss 2为标准偏差的平方； x i -μ 称为误差； x i -x 称为残差；ν=n-1 称为自由度（一组测试结果）。
()112-=∑-=n i s ni xx 贝塞尔公式二、 误差、准确度和不确定度 1．误差：测量结果减去真值μσ-=x ii一般情况下μ是未知由于μ是未知，σi 是个定性的概念，只能说误差大或误差小，一般不能定量。
2．准确度测量结果与真值的吻合性，由于μ是未知，所以准确度也是一个定性的概念。
3．不确定度1993年由ISO 等7个国际组织提出不确定度的概念（1） 不确定度定义：与测量结果相关联的参数，表征合理地赋予被测量之值的分散性。
测量不确定度一般简称为不确定度，是各种不确定度（标准不确定度、合成不确定度、扩展不确定度、相对不确定度、A 类不确定度、B 类不确定度）的一个总称或通称。
不确定度是指测量结果的可疑程度，它是测量结果可疑程度的一种定量表述，定量说明实验室的测量能力水平。
只有在得到不确定度的值后，才能明确被测量值的真值不大于多少和（或）不小于多少，也即被测量真值所处范围及这个范围的大小。
测量不确定度评定基本知识
测量不确定度评定基本知识一、评定依据1、Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM)——测量不确定度表示指南BIPM、IEC、ISO、OIML、IUPAP、IUPAC和 IFCC 七个国际组织联合发布。
1993年第一版；1995年修订版。
2、国家计量技术规范 JJF 1059－1999 “测量不确定度评定与表示”(原则上等同采用GUM)。
二、不确定度的概念不确定度反映测量结果的质量*实验室的主要工作是“测量”。
*对稳定的被测对象(大部分情况如此)，测量的目的是获得被测量的“真值”。
*真值是客观存在，只有“一个”值。
*但是，由于有“多种”随机或系统因素影响测量过程，即使“重复”测量同一个量，也会得到“多个”不同的、分散的测量值，因此不同的测量值仅仅是、而且都是真值的估计值。
从这种意义上讲，真值是“不能确切知道”的。
*通常，只要有可能，我们不用单个测量值作为测量结果，而是取多个测量值的“平均值”作为测量结果。
*重复该测量过程，可以得到不同的平均值，也就是不同的测量结果。
因此平均值也只是真值的一种估计。
相对单个测量值而言，它们的分散程度要小。
*实验室的“产品”是“测量结果”。
*测量结果经过“包装”成为“检测报告/校准证书”。
*产品最本质的特性是其质量。
*每种产品都有特定的参数表征其质量。
*测量结果的“质量”规定用“(测量)不确定度”表征。
*通常认为不确定度小，测量结果的质量高；实际上只要不确定度满足要求，即认为质量好。
*实验室不仅要在出具的检测报告/校准证书上给出“测量结果”，同时还应给出反映测量结果质量的“不确定度”。
三、不确定度的定义与解释*不确定度定义：表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数。
*从定义看，首先不确定度是一个参数；其次它表示的是测量值的分散性；最后说明该参数是与测量结果相联系的。
*影响测量值分散性的因素有多个，每个影响因素至少会产生一个不确定度，所以不确定度有“多个”分量。
不确定度评定基本方法
不确定度基础知识一、测量不确定度定义：根据所获信息，表征赋予被测量值分散性的非负参数。
测量是“以确定量值为目的的一组操作”。
测量的目的是为了确定被测量的量值。
测量结果的质量是量值可信程度的最重要依据。
测量不确定度就是对测量结果质量的定量表征，测量结果的可采用性很大程度上取决于其不确定度的大小。
测量结果表述必须包含赋予被测量值及不确定度，才是完整的。
二、不确定度分类测量不确定度可分为标准不确定度和扩展不确定度标准不确定度的分为A类标准不确定度和B类标准不确定度A类标准不确定度和B类标准不确定度合成叫做合成标准不确定度扩展不确定度可分为包含因子k=2、3情况和p为包含概率的情况三、识别不确定度来源（1）、被测量定义的不完整（2）、复现被测量的测量方法不理想（3）、取样的代表性不够，即被测样本不能完全代表所定义的被测量（4）、对测量过程受环境影响的认识不恰如其分或对环境参数的测量与控制不完善（5）、对模拟式仪表的读书存在人为偏移（6）、测量仪器的计量性能的局限（7）、测量标准或标准物质的不确定度（8）、引用的数据或其它参数的不确定度（90、测量方法和测量程序的近似和假设(100、在相同条件下被测量在重复观测中的变化上述来源基本上可以总结为测量设备、测量人员、测量方法、被测对象的不完善引起的。
四、不确定度评定过程 4.1 建立测量过程的模型建立数学模型也叫测量模型化，目的是要建立，满足测量不确定度评定所要求的数学模型，即被测量Y 和所有各影响量()n i X i ,......,3,2,1==Y=f （X1,X2,……,Xn ）式中Y 称为被测量或输出量，而Xi 则称为影响量或输入量在建立模型时要注意有一些潜在的不确定度来源不能明显地呈现在上述函数关系中，它们对测量结果本身有影响，但由于缺乏必要的信息无法写出它们与被测量的函数关系，因此在具体测量时无法定量地计算出它对测量结果影响的大小，在计算公式中只能将其忽略而作为不确定度处理。
不确定度评估基本方法
三、检测和校准实验室不确定度评估的基本方法1、测量过程描述：通过对测量过程的描述，找出不确定度的来源。
内容包括：测量内容；测量环境条件；测量标准；被测对象；测量方法；评定结果的使用。
不确定度来源：● 对被测量的定义不完整； ● 实现被测量的测量方法不理想；● 抽样的代表性不够，即被测样本不能代表所定义的被测量；● 对测量过程受环境影响的认识不周全，或对环境的测量与控制不完善； ● 对模拟式仪器的读数存在人为偏移；● 测量仪器的计量性能(如灵敏度、鉴别力、分辨力、死区及稳定性等)的局限性； ● 测量标准或标准物质的不确定度；● 引用的数据或其他参量（常量）的不确定度； ● 测量方法和测量程序的近似性和假设性； ● 在相同条件下被测量在重复观测中的变化。
2、建立数学模型：建立数学模型也称为测量模型化，根据被测量的定义和测量方案，确立被测量与有关量之间的函数关系。
● 被测量Y 和所有个影响量i X ),2,1(n i ，⋯=间的函数关系，一般可写为),2,1(nX X X f Y ，⋯=。
● 若被测量Y 的估计值为y ，输入量i X 的估计值为i x ，则有),x ,,x f(x y n ⋯=21。
有时为简化起见，常直接将该式作为数学模型，用输入量的估计值和输出量的估计值代替输入量和输出量。
● 建立数学模型时，应说明数学模型中各个量的含义。
● 当测量过程复杂，测量步骤和影响因素较多，不容易写成一个完整的数学模型时，可以分步评定。
● 数学模型应满足以下条件：1) 数学模型应包含对测量不确定度有显著影响的全部输入量，做到不遗漏。
2) 不重复计算不确定度分量。
3) 选取合适的输入量，以避免处理较麻烦的相关性。
● 一般根据测量原理导出初步的数学模型，然后将遗漏的输入量补充，逐步完善。
3、不确定度的A 类评定：（1）基本方法——贝塞尔公式（实验标准差）方法在重复性条件下对被测量X 做n 次独立重复测量，得到的测量结果为i x ),2,1(n i ，⋯=。
不确定度评定规则
不确定度评定规则不确定度评定规则是指在测量、实验和数据分析过程中，对不确定性的估计和表达的规则和方法。
不确定度是指测量结果或实验数据与被测量量或实际值之间的差异或偏差，它反映了测量或实验的精确度和可靠性。
准确评定不确定度对于确保测量和实验结果的可靠性、可比性和可重复性至关重要。
一、不确定度的定义不确定度是指对测量结果或实验数据与被测量量或实际值之间差异或偏差的估计。
它反映了测量或实验的精确度和可靠性。
不确定度通常用标准偏差、标准误差、置信区间等统计量来表示。
二、不确定度的估计1. 随机误差估计：随机误差是指在多次测量或实验中，由于各种随机因素引起的结果的变动。
通过重复测量或实验，可以计算出随机误差的统计量，如标准偏差、标准误差等。
这些统计量可以作为随机误差的估计。
2. 系统误差估计：系统误差是指由于仪器、设备、环境等因素引起的测量或实验结果的偏差。
系统误差通常需要通过校正、调整或修正来进行估计和消除。
校正后的结果可以作为系统误差的估计。
3. 合成误差估计：合成误差是指由于随机误差和系统误差的综合影响引起的测量或实验结果的不确定度。
合成误差的估计可以通过将随机误差和系统误差的估计进行合成计算得到。
三、不确定度的表示1. 标准偏差表示：标准偏差是对测量结果的离散程度的度量，它反映了随机误差的大小。
标准偏差通常以±的形式表示，如测量结果为10 ±0.5。
2. 标准误差表示：标准误差是对测量结果的平均误差的度量，它反映了测量结果的精确度。
标准误差通常以±的形式表示，如测量结果为10 ±0.2。
3. 置信区间表示：置信区间是对测量结果的不确定度的度量，它反映了测量结果的可靠性。
置信区间通常以上下限的形式表示，如测量结果为10，置信区间为(9.8, 10.2)。
四、不确定度评定规则1. 重复性评定：通过重复测量或实验，计算出随机误差的统计量，如标准偏差或标准误差，作为重复性的评定。
测量不确定度的基础知识.ppt
3、 ms = 100.02147(79)g 括号内的数字的末位与前面结
果的末位对齐。
（当没标明概率时，默认为0.95） 强烈推荐使用第一种方式。
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【例2】 测得炮弹的初速度为3472.6m/秒，其不确定 度为0.8m/秒,可表示为：
误差=测量结果-真值
xt
| xt|
| x t | U
P(| x t | U ) 0.95
P(U x t U ) 0.95
P(U x t x U ) 0.95
P(x U t x U ) 0.95
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1.不确定度可以理解为误差的概率上确界 [（最小）
上界]，它不是数学意义下的（最小）上限。
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（三）、测量不确定度的定义和解释
不确定度定义：表征合理地赋予被测量
之值的分散性，与测量结果相联系的参 数。（2.11）
不确定度U是与测量结果相联系的参数，它合理地
表示被测量之值的分散性。
从定义看，首先不确定度是一个数值（参数）；其 次用它来表示的是测量值的分散性；最后说明该 参数是与测量结果相联系的。
显然有：
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不确定度 （U值）“区间宽度” 与“置信水 平（概率）” 紧密相关，在相同的条件下： 置信水平越大， U值越大。
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（二） 测量不确定度的表示 (8.8) 【例1】 天平测得砝码为100.02147g，其不确定度为
0.79mg，结果表示为：
1、 ms = (100.02147 0.00079)g
不确定度评估的基本方法
不确定度评估的基本方法随着科学技术的不断发展，人们对于不确定性的认识也越来越深刻。
在各个领域中，不确定度评估成为了一个重要的研究课题。
本文将介绍不确定度评估的基本方法，帮助读者更好地理解和应用这一概念。
一、不确定度的定义与分类不确定度是指在测量或估计过程中，由于各种原因而导致的结果的不确定性。
不确定度可以分为两类：随机不确定度和系统不确定度。
随机不确定度是由于测量或估计过程中的随机误差引起的，它可以通过多次重复测量或估计来评估。
系统不确定度是由于测量或估计过程中的系统误差引起的，它通常需要通过校正或建模来评估。
二、标准偏差法标准偏差法是一种常用的评估随机不确定度的方法。
它基于多次重复测量的结果，通过计算测量值的标准差来评估不确定度。
标准偏差法的优点是简单易行，但它假设测量误差是符合正态分布的，因此在某些情况下可能不适用。
三、不确定度传递法不确定度传递法是一种评估由多个测量值计算得到的结果的不确定度的方法。
它基于不确定度的传递规则，通过对各个测量值的不确定度进行计算和组合，得到最终结果的不确定度。
不确定度传递法的优点是能够考虑到各个因素的相互影响，但它要求对不确定度的传递规则有一定的了解和掌握。
四、蒙特卡洛方法蒙特卡洛方法是一种基于随机模拟的评估不确定度的方法。
它通过生成一组符合测量或估计过程的概率分布的随机数，进行多次模拟计算，从而得到结果的概率分布和不确定度。
蒙特卡洛方法的优点是能够处理复杂的测量或估计过程，但它的计算量较大，需要较强的计算能力。
五、灵敏度分析法灵敏度分析法是一种评估系统不确定度的方法。
它通过分析系统输入量对输出量的影响程度，来评估系统输出量的不确定度。
灵敏度分析法的优点是能够识别出对结果影响最大的输入量，从而指导后续的改进和优化工作，但它要求对系统模型和输入量的关系有一定的了解和建模能力。
六、贝叶斯方法贝叶斯方法是一种基于概率统计的评估不确定度的方法。
它通过先验概率和观测数据来更新对结果的概率分布和不确定度的估计。
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不确定度的评估基础知识
1 检测实验室首先可以制定一个与检测工作特点相适应的测量不确定度评估程序，这个程序可以用于不同类型的检测工作。
（一个程序用于多个工作，并不要求每个检测工作都写一个程序。
）
2检测实验室需要有能力对每一项有数值要求的测量结果进行测量不确定度评估。
（要有能力评估即可，并不是说一定要评估），只有下列情况才要评估：
→不确定度与检测结果的有效性或应用有关；
→在用户有要求时；
→当不确定度影响到对规范限度的符合性时
→当测试方法中有规定时和CNAS有要求时；
→认可准则在特殊领域的应用说明中有规定
3 检测实验室对于不同的检测项目和检测对象，可以采用不同的评估方法。
（评估方法并不是一成不变，可以试着用用不同的方法，比如质量控制图法）
4检测实验室在采用新的检测方法时，需要按照新方法重新评估测量不确定度。
（这一点不要忽略）
5检测实验室对所采用的非标准方法、实验室自己设计和研制的方法、超出预定使用范围的标准方法以及经过扩展和修改的标准方法重新进行确认，要包括对测量不确定度的评估。
（这是对非标方法的要求，非标方法确认的时候不确定度是不可少的内容，如果你用的是标准方法，请忽略即可）
6对于某些广泛公认的检测方法，如果该方法规定了测量不确定度主要来源的极限值和计算结果的表示形式时，实验室只要按照该检测方法的要求操作，并出具测量结果报告，即被认为符合本要求。
（这类方法就不要自己折磨自己了，照抄就可以）
7由于某些检测方法的性质，决定了无法从计量学和统计学角度对测量不确定度进行有效而严格的评估，这时至少应通过分析方法，列出各主要的不确定度分量，并做出合理的评估。
同时应确保测量结果的报告形式不会使客户造成对所给测量不确定度的误解。
（有些方
法确实不能评价不确定度，不要为难自己一定要给个不确定度，识别出分量即可）8如果检测结果不是用数值表示或者不是建立在数值基础上（如合格/不合格，阴性/阳性，或基于视觉和触觉等的定性检测），则不要求对不确定度进行评估，但鼓励实验室在可能的情况下了解结果的可变性。
（这类的检测结果是不需要评价不确定度滴~滴~~滴~）9检测实验室测量不确定度评估所需的严密程度取决于：
a）检测方法的要求；
b）用户的要求；
c）用来确定是否符合某规范所依据的误差限的宽窄。
（坚决反对所有的不确定度都用最严的方式评价，对于要求识别所有不确定分量的行为，一万个鄙视！！！）。