Как вы определяете точность измерительного устройства?

Допустим, у вас есть измерительное устройство, точность которого вы не знаете, и эталонное измерительное устройство. Оба измеряют переменную . Диапазон интересов . Как вы определяете точность неизвестного устройства в этом диапазоне? $x$ $x_0<x < x_1$

Мой план действий - собрать значения для обоих устройств от до и построить распределение ошибок . Точность может быть затем пролет ошибки или что - то подобное - это правильно? $x_0$ $x_1$ $\pm3\sigma$

Предположения:

Контрольное измерительное устройство откалибровано и практически не имеет ошибок

measurements statistics metrology

— Джон Х.К.
источник

Сначала эталонное устройство измерения должно быть правильно откалибровано. Тогда точность может быть определена минимальным входным сигналом для изменения выходного сигнала. Ex. в штангенциркулях минимальный ввод - расстояние.

— Феннекин

Я добавил предположение, что он откалиброван. - Я действительно не знаю, как применить твой пример с нониусными штангенциркулями

— Джон Х.К.

хорошо, так что «точность» или «правдивость» по вашей ссылке? Похоже, что вы сначала определите правильность эталонного устройства, предполагая точность, указанную для устройства, затем сравните среднее значение на тестовом устройстве, чтобы определить достоверность, и вычислите дисперсию для определения точности. Я думаю, что большинство из нас, «старожилов», используют «точность» для этой новомодной «правдивости».

— Карл Виттофт,

Ответы:

Ваш подход в целом правильный.

Если вас интересует только точность вашей системы, вы, вероятно, захотите использовать что-то вроде максимальной ошибки. Ваша точность в этом случае равна +/- Макс. Ошибка, если предположить, что реальные ошибки равномерно распределены в пределах этого диапазона (равномерное распределение часто будет переоценкой, но это простой вариант, когда нет более качественной информации).

Однако такой подход часто приводит к большим ошибкам из-за систематических эффектов, которые можно легко исправить, подгоняя кривую (обычно линейную) по графику измеренных и истинных значений.

Это должно исправить смещение в вашем приборе, и вы можете рассчитать неопределенность на основе стандартного отклонения от остатков. Общая неопределенность обычно кратна , выбор довольно произвольный, поэтому вы должны указать кратное (значение k) или связанный коэффициент покрытия. Также следует указать, какое распределение вы предполагаете, так как это повлияет на то, что дает несколько. конкретное покрытие. Например, для гауссовского покрытия 95% k ~ 2, но для равномерного распределения 95% покрытия k ~ 1.68 $\sigma$

— nivag
источник

Как вы сказали, выбор произвольный, но есть ли общий стандарт? Я часто сталкивался с листами данных, в которых просто говорилось: «Точность: + -Y», не определяя, является ли это 2sigma, 3sigma и т. Д. ...

— Джон Х.К.

σ

$\sigma$

По моему опыту таблицы данных часто представляют собой путаницу неясных терминов и плохо определенных значений (хотя брокеры продаж еще хуже).

— Ниваг

Единственный способ определить точность, с которой любое измерительное устройство обеспечивает измерения, состоит в калибровке его по устройству с известной точностью и известными погрешностями для измерений.

Ваша техника частично верна; не просто измеряйте погрешность для пределов устройства в виде одной совокупности или выборочной корзины. Это связано с тем, что погрешности измерений не всегда одинаковы.

Например, для значений от 0 до 1 ошибка может составлять -0,2, а для значений от 2 до 3 - +0,6. Ваше тестирование должно проводиться в диапазонах или диапазонах, независимо от того, являются ли единицы измерения мм (для линейки), м / с (для анемометров или спидометров) или Па (для барометров).

Для каждого диапазона / диапазона вы определяете ошибку для этого диапазона / диапазона, а затем применяете эту ошибку к измерению, выполненному с устройства, которое требовало калибровки.

— Фред
источник

Это было бы с предположением, что я хочу откалибровать устройство - что я не хотел. Я просто хочу оценить это. Я понимаю ваш пример и сделаю еще один шаг: теперь у вас есть ошибка -0,2 для первого «бина», ошибка +0,6 для второго и так далее ... Если вы хотите обобщить это для всего диапазона в один номер, что вы используете? Стандартное отклонение для всех ошибок?

— Джон Х.К.

Как можно «оценить», не генерируя одновременно информацию, которая обеспечивает калибровку?

— Карл Виттофт,

@CarlWitthoft Хорошо, вы генерируете информацию для калибровки, но может быть невозможно внедрить эту информацию в устройство или сделать ее доступной в другой форме для пользователя.

— Джон Х.К.

@CarlWitthoft thefreedictionary.com/calibrate не согласен со мной. Я все еще думаю, что есть разница между определением точности и улучшением устройства, делая эту информацию доступной, но я не думаю, что мы добиваемся прогресса, споря об этом определении.

— Джон Х.К.

«Единственный способ определить точность ... это откалибровать его по устройству с известной точностью», не соответствует действительности. Если бы это было так, мы бы никогда не смогли откалибровать наши самые точные приборы. Чтобы определить точность инструментов, для которых нет более точного устройства, вы сравниваете его с идентичными его копиями (или используете физические рассуждения).

— Крис Мюллер

Я был в команде инженеров по качеству (но не один из экспертов), и у них было визуальное представление, где они использовали двухмерный график, где ось X была первым измерением, а Y - вторым измерением той же наблюдаемой особенности.

Они повторяли меру / переиздание и создавали то, что они называли «колбасной картой». Они уничтожили бы 2% образцов и нарисовали бы колбасу вокруг остальных.

Вы можете визуально увидеть качество измерительной системы, наблюдая, как близко точки данных упали к линии угла 45 градусов.

— Baronz
источник