Записи погрешностей и правила округления

Для единообразия выражения результатов измерений и погрешностей формы их представления стандартизируются. Основные правила при этом следующие.

Так как погрешности определяют лишь зону недостоверности результата измерений, знать их очень точно не требуется. Поэтому в окончательной записи погрешность выражается одной или двумя значащими цифрами. Значащими цифрами числа являются цифры, остающиеся после отбрасывания стоящих впереди нулей. Так, в числах 0,12 и 0,012 находится по две значащие цифры. Принято, что наименьшие разряды числовых значений результата измерений и погрешности должны быть одинаковы: 20,56±0,25 или 2,1±0,1. Одной из самых распространенных ошибок при оценивании результатов и погрешностей измерений является вычисление их с чрезмерно большим числом значащих цифр. Как правило, в этом нет необходимости и только при промежуточных вычислениях можно удерживать по 3-4 значащие цифры.

Лишь РїСЂРё наиболее точных вычислениях оставляют РґРІРµ цифры. Результат измерения должен быть записан так, чтобы РѕРЅ оканчивался десятичным знаком того же разряда, что Рё значение погрешности. Большее число разрядов РЅРµ нужно, так как это РЅРµ уменьшит неопределенности результата, характеризуемого этой погрешностью. Уменьшение же числа разрядов путем округления увеличивает неопределенность результата измерений Рё уменьшает его точность. Например, погрешность округления погрешности РґРѕ РґРІСѓС… значащих цифр составляет 5 %, Р° РґРѕ РѕРґРЅРѕР№ значащей цифры – РЅРµ более 50 %.

Установлены следующие правила округления результатов и погрешностей измерений:

1. Результат измерения округляется так, чтобы РѕРЅ оканчивался цифрой того же разряда, что Рё значение его погрешности. Если десятичная РґСЂРѕР±СЊ РІ числовом значении результата измерений оканчивается нулями, то РёС… отбрасывают только РґРѕ того разряда, который соответствует разряду числового значения погрешности. Например, результат 3, 2800 РїСЂРё погрешности 0,001 округляют РґРѕ 3,280.

2. Если цифра старшего из отбрасываемых разрядов меньше 5, то остающиеся цифры числа не изменяют, лишние цифры в целых числах заменяют нулями, а в десятичных дробях отбрасывают. Например, число 267 245 при сохранении четырех значащих цифр должно быть округлено до 267 200; число 165,245 до165,2.

3. Если цифра старшего отбрасываемого разряда больше или равна 5, но за ней следуют отличные от нуля цифры, то последнюю оставляемую цифру увеличивают на единицу: 14597®14600; 123,58®124;

4. Если отбрасываемая цифра равна 5, а следующие за ней цифры неизвестны или равны нулю, то последнюю сохраняемую цифру не изменяют, если она четная, и увеличивают, если она нечетная: 10,5®10; 11,5®12.

Глава 5. Концепция неопределенности измерений

Р’ 1993 Рі. РїРѕРґ СЌРіРёРґРѕР№ семи международных организаций, РІ том числе РњРљРњР’, РњР­Рљ, ИСО, РњРћР—Рњ, было издано В«Руководство РїРѕ выражению неопределенности измерений» (далее - РСѓРєРѕРІРѕРґ-ство). Целями Руководства были:

  • обеспечение полной информацию Рѕ том, как составлять отчеты Рѕ неопределенности измерений;
  • представление РѕСЃРЅРѕРІС‹ для международного сопоставления результатов измерений;
  • предоставление универсального метода для выражения Рё оценивания неопределенности измерений, применимого РєРѕ всем видам измерений Рё всем типам данных, используемых РїСЂРё измерениях.

Р’ 2003 Рі. введены РІ действие Рекомендации РїРѕ межгосу-дарственной стандартизации РРњР“ 43-2001 «Применение В«РСѓРєРѕРІРѕРґ-ства РїРѕ выражению неопределенности измерений». РћРЅРё распро-страняются РЅР° методы оценивания точности результатов измерений, содержат практические рекомендации РїРѕ применению Руководства Рё показывают соответствие между формами представления резуль-татов измерений СЃ использованием погрешности Рё неопределен-ности измерений.

Руководство рекомендует выражать характеристики точности измерений РІ показателях неопределенности измерений, Р° РЅРµ РІ показателях погрешности измерений, принятой РІ отечественной метрологической практике. Вместо понятия истинное значение измеряемой величины вводится понятие оцененное значение.

Вместо деления погрешностей по природе их появления на систематические и случайные вводится деление по способу оценивания неопределенностей – методами математической статистики или иными методами.

Причин появления концепции неопределенности измерений довольно много, но основные из них следующие.

  1. Появление новых (нетрадиционных) областейизмерения (психология, социология, медицина и др.), где постулаты традиционной метрологии (физическая величина, единица измерений, мера, эталон, погрешность измерения) не работают;
  2. Влияние новых научных направлений кибернетического толка (кибернетики, теории информации, математической статистики и др.), в которых понятие «неопределенность» играет существен-ную роль. Это, как правило, связано с широким толкованием понятия неопределенности как «сомнения» в том, что, например, результат измерения представляет значение измеряемой величи-ны. Примеры такого толкования термина неопределенности: неопределенность выбора устраняется информацией, степень неопределенности множества зависит от числа элементов в множестве и др.
  3. Отход от понятия истинного значения измеряемой величины как пепознаваемого, в силу чего понятие погрешности теряет смысл и погрешность невозможно вычислять, т.к. она содержит никогда не известное истинное значение.
  4. Раздельная оценка систематических Рё случайных погрешностей Рё использование для РЅРёС… разных характеристик (доверительных границ Рё РЎРљРћ) дает завышенные оценки погрешности. РљСЂРѕРјРµ того, применение РґРІСѓС… характеристик погрешности РїСЂРё определении результата неудобно, особенно РїСЂРё его дальнейшем использовании.
  5. Необходимость простой в применении и общепризнанной универсальной методики для характеристики результата измерения.

 

5.1 Основные положения концепции неопределенности измерений

Р’ Руководстве вместо понятия «погрешность измерения» вводится понятие «неопределенность измерения». РџСЂРё этом неопределенность измерения трактуется РІ РґРІСѓС… смыслах:

  1. В широком смысле как «сомнение» относительно достоверности результата измерения. Например, сомнение в том, насколько точно после внесения всех поправок результат измерения представляет значение измеряемой величины.
  2. В узком смысле неопределенность измерения понимается как параметр, связанный с результатом измерения, который характеризует разброс значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине.

В данной концепции неопределенность измерения понимает-ся именно в узком смысле.

Неопределенность измерения – параметр, связанный с результатом измерения, который характеризует дисперсию (разброс) значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине. Необходимо ясно представлять, что неопределенность измерения – это не доверительный интервал в традиционном понимании (при заданной доверительной вероятности). Вероятность здесь характеризует меру доверия, а не частоту события.

Неопределенность измерения обычно имеет много составляющих. Некоторые из них могут быть оценены из статистического распределения результатов рядов измерений и могут характеризоваться экспериментальными стандартными отклонениями (аналог СКО). Другие составляющие оценивают из предполагаемых распределений вероятностей, основанных на опыте или другой информации. Они также могут характеризоваться стандартными отклонениями.

Неопределенность результата измерения отражает отсутствие точного знания значения измеряемой величины. Оно даже после внесения поправки на известные систематические погрешности все еще является только оценкой измеряемой величины вследствие неопределенности, возникающей из-за случайных эффектов и неточной поправки результата на систематические погрешности.

Водятся две оценки неопределенности:

- оценка по типу А – метод оценивания неопределенности путем статистического анализа рядов наблюдений;

- оценка по типу В – метод оценивания иным способом, чем статистический анализ рядов наблюдений.

Целью классификации на тип А и тип В является показ двух различных способов оценки составляющих неопределенности.

Стандартную неопределенность типа А получают из функции плотностивероятности, полученной из наблюдаемого распределения по частости.

Стандартную неопределенность типа В получают из предполагаемойфункции плотности вероятностей, основанной на уверенности в том, что событие произойдет. Эта вероятность часто называется субъективной вероятностью.

В большинстве случаев измеряемая величина Y не является прямо измеряемой, а зависит от m других измеряемых величин X1, X2, …, Xm , называемых входными, через функциональную зависимость:

Cами входные величины Х,от которых зависит выходная величина Y, рассматриваются как измеряемые величины. В свою очередь они могут зависеть от других величин, включая поправки и поправочные коэффициенты на систематические эффекты. Это ведет к сложной функциональной зависимости f, которая, как правило, не может быть записана точно. Кроме того, f можно определить экспериментально или она может существовать как алгоритм, который должен быть реализован численно.

Оценку входной измеряемой величины Y, обозначенную как y, получают из приведенного выше уравнения, используя входные оценки х1, х2, …, хm для значений величин Х1, Х2, …, Хm. Выходная оценка y, которая является результатом измерения, выражается уравнением:

Стандартная неопределенность по типу А - uA оцени-вается по результатам многократных измерений, причем, исходными данными для ее вычисления являются их результаты , где i = 1,…, m, ni - число измерений i-ой входной величины. Стандартную неопределенность единичного измерения i-й входной величины uA,i вычисляют по формуле:

,

где - среднее арифметическое i-й входной величины.

Стандартную неопределенность uA(xi) измерений i-й входной величины, при которой результат определяют как среднее арифметическое, вычисляют по формуле:

.

Стандартная неопределенность по типу Виспользуется для оценки величины x, которая не была получена в результате повторных наблюдений. Связанная с ней оцененная стандартная неопределенность uВ(xi) определяется на базе научного суждения, основанного на всей доступной информации о возможной изменчивости х. Фонд такой информации может включать:

  • данные предварительных измерений;
  • данные, полученные РІ результате опыта, или общие данные Рѕ поведении Рё свойствах соответствующих материалов Рё РїСЂРёР±РѕСЂРѕРІ;
  • спецификации изготовителя;
  • данные Рѕ поверке, калибровке, сведения изготовителя Рѕ РїСЂРёР±РѕСЂРµ, сертификаты Рё С‚.Рї.;
  • неопределенности, приписываемые справочным данным РёР· справочников.

Например, если в свидетельстве о калибровке утверждается, что неопределенность массы эталона равняется 240 мкг на уровне трех стандартных отклонений, то стандартная неопределенность эталона массы равна 240 мкг : 3 = 80 мкг.

Для неопределенности типа В применяется аппарат субъективной теории вероятностей: вероятность характеризует меру доверия, а не частоту событий, как это используется в концеп-ции погрешности, основанной на частотной теории вероятностей. Для определения неопределенности по типу В широко используется априорная информация о неточности используемых данных.

Неопределенность по типу В может быть задана, например, и как некоторое кратное стандартного отклонения, так и как интервал, имеющий 90, 95 или 99 процентный уровень доверия. Если не указано иного, то можно предположить, что использовалось нормальное распределение для вычисления неопределенности. Поэтому стандартную неопределенность можно определить, разделив приведенное значение на соответствующий для нормального распределения коэффициент (см. ниже).

Часто приходится оценивать стандартную неопределенность и(х), связанную с влияющим фактором Х, значения которого нахо-дятся в заданных пределах от х - D до х + D. По имеющейся информации о величине Х необходимо принять некоторое априор-ное распределение вероятности возможных значений Х внутри заданных пределов. После этого стандартная неопределенность находится делением D на коэффициент k, зависящий от принятой функции распределения: и(х) = D/k. Наиболее типичными случаями при этом являются:

  1. известны только пределы, в которых, в которых может находиться значение Х, т.е. 2D;
  2. известно значение хизв и пределы, обычно симметричные, допускаемых значений ±D;
  3. известен интервал от (хизв - Dр) до (хизв + Dр), охватывающий заданную долю рвероятности.

В первом случае в предположении равномерного распределе-ния значение коэффициента kможет быть принято для симметрич-ных границ равным .

Во втором случае из-за известного значения хизв можно предположить, что вероятность нахождения Х вблизи хизв больше, чем вблизи границ хизв ± D. Т.е. можно принять треугольное распре-деление вероятности в качестве некоторого среднего между равно-мерным (прямоугольным) и нормальным. Значение коэффициента k при этом равно .

В третьем случае распределение вероятности принимается нормальным и значение коэффициента k зависит от заданной вероятности. Например, для р = 0,99 он равен 2,58.

Могут встречаться и другие модификации прямоугольного и нормального распределений, например, в виде равнобедренной трапеции с шириной верхней части, равной 2Db, где b находится в диапазоне от 1 (прямоугольное распределение) до 0 (треугольное распределение). Тогда значение и(х) определяется исходя из формулы и2(х) = D2 (1 + b2)/6.

Правильное использование фонда доступной информации для оценивания стандартной неопределенности по типу В требует интуиции, основанной на опыте и общих знаниях, и является мастерством, которое приходит с практикой.

Оценивание неопределенности по типу В позволяет выйти за рамки традиционного статистического подхода, отнесенного к оцениванию по типу А, и находить значения составляющих неопределенности, для которых получение необходимой статистической информации затруднено или невозможно. К описанию же неопределенностей применяют статистический подход, независимо от способа их оценивания (имея в виду, что все поправки на систематические погрешности уже введены). Это видно на способе определения суммарной стандартной неопределенности.

Суммарная стандартная неопределенность uc(y) –это стандартная неопределенность результата измерения, когда результат получают из значений ряда других величин. Оцененное стандартное отклонение, связанное с выходной оценкой или с результатом измерения y, называют суммарной стандартнойнеопределенностью и обозначают uc(y).

Суммарная стандартная неопределенность для некоррелиро-ванных входных оценок определяется из формулы:

В этой формуле неопределенность u может определяться как по типу А, так и по типу В.

Суммарная стандартная неопределенность представляет собой оцененное стандартное отклонение и характеризует разброс значений, которые могут быть с достаточным основанием приписаны измеряемой величине Y.

Несмотря на то, что суммарная неопределенность может использоваться для выражения неопределенности результата измерения, в некоторых случаях, например, в торговле или при измерениях, касающихся здоровья или безопасности, часто необходимо дать меру неопределенности, которая указывает интервал для результата измерения, в пределах которого находится большая часть распределения значений измеряемой величины. Для этого используется понятие расширенной неопределенности.

Расширенная неопределенность используется для выражения неопределенности результата измерения РІ торговле, промышленности, регулирующих актах, РїСЂРё охране Р·РґРѕСЂРѕРІСЊСЏ Рё безопасности РІ качестве дополнительной меры неопределенности. Расширенную неопределенность U получают путем умножения суммарной стандартной неопределенности uc(y) РЅР° коэффициент охвата k:

Тогда результат измерения выражается как Y = y ± U. Это означает, что наилучшей оценкой значения, приписываемого величине Y, является у, и что интервал от у - U до у + U содержит, как можно ожидать, большую часть распределения значений, которые можно с достаточной уверенностью приписать Y.

Понятия доверительный интервал и доверительный уровень (вероятность) применяются в статистике к интервалу при условии, что все составляющие неопределенности были бы получены из оценивания по типу А, т.е. при статистической обработке результатов наблюдений. В настоящей концепции слово доверие не используется для модификации слова «интервал» при ссылке на интервал, определяемый U. Термин доверительный уровень также не используется в связи с интервалом и более предпочтительным является термин уровень доверия. U рассматривается как задание интервала вокруг результата измерения, который содержит большую часть рраспределения вероятностей, характеризуемого результатом и его суммарной стандартной неопределенностью. Таким образом, р является вероятностью охвата или уровнем доверия для этого интервала.

При возможности следует оценивать и указывать уровень доверия р, связанный с интервалом U, хотя умножение uc(y) на постоянную величину не дает никакой новой информации, а представляет уже имевшуюся информацию в новом виде. Но следует признать, что уровень доверия рбудет неопределенным как из-за ограниченного знания распределения вероятностей уи ис(у), так и из-за неопределенности самой ис(у).

Значение коэффициента охвата k выбирается на основе уровня доверия, требуемого интервалом от у – U до у – U, и обычно имеет значение от 2 до 3. Но он может и выходить за пределы этого диапазона. На практике связь коэффициента k с заданным уровнем доверия нелегко осуществить из-за отсутствия полного знания распределения вероятностей, характеризуемого результатом измере-ний и суммарной стандартной неопределенностью. Однако, если это распределение вероятностей близко к нормальному, то можно предположить, что принятие k = 2 дает интервал, имеющий уровень доверия около 95 %, а при k = 3 - около 99 %. В предположении равномерного распределения коэффициент охвата имеет, соответственно, значения 1,65 и 1,71.

При представлении результата измерения и его неопределенности следует исходить из принципа, что лучше дать слишком много информации, чем слишком мало. Например, следует:

  • описать методы, используемые для вычисления результата измерения Рё его неопределенности РёР· экспериментальных наблюдений Рё входных данных;
  • перечислить РІСЃРµ составляющие неопределенности Рё показать, как РѕРЅРё оценивались;
  • дать анализ данных таким образом, чтобы можно было легко повторить вычисление представляемого результата;
  • дать РІСЃРµ поправки Рё константы, используемые РІ анализе, Рё РёС… источники.

Можно рекомендовать следующую процедуру оценивания и выражениянеопределенности.

    1. Выразить математическую зависимость между измеряемой величиной Y и входными величинами Xi, от которых она зависит. Функция fдолжна содержать каждую величину, включая все поправки и поправочные множители, которая может дать значительную составляющую в неопределенность результата измерения.
    2. Определить хi - оцененное значение входной величины Xi либо на основе статистического анализа рядов наблюдений, либо другими способами.
    3. Оценить стандартную неопределенность и(хi) каждой входной оценки хiлибо по типу А, либо по типу В.
    4. Рассчитать результат измерения, С‚.Рµ. оценку уизмеряемой величины YРёР· функциональной зависимости f, используя полученные оценки входных величин С…i.
    5. Определить суммарную стандартную неопределенность ис(у) результата измерения у из стандартных неопределенностей, связанных с входными оценками.
    6. При необходимости дать расширенную неопределенность, следует умножить суммарную стандартную неопределенность ис(у) на коэффициент охвата k, который обычно находится в диапазоне от 2 до 3. Например, значения коэффициента охвата, который создает интервал, имеющий уровень доверия р при допущении нормального распределения, имеют следующие значения:

уровень доверия р, % коэффициент охвата k

68,27 1

90 1,645

95 1,960

95,45 2

99 2,576

99,73 3

5.2 Сопоставление концепций погрешности и неопределенности измерений

Концепции погрешности и неопределенности измерений преследуют единую цель – количественно охарактеризовать резуль-тат измерения с точки зрения его точности. В обеих концепциях прослеживается единая схема оценки характеристик погрешности и неопределенности измерения: начиная с анализа измерительной задачи и уравнения измерения, выявления всех источников погрешности (неопределенности) результата измерения, введения поправок на все известные систематические эффекты (погрешности) и, наконец, оценивания характеристик составляющих погреш-ности (стандартных неопределенностей) и вычисление характерис-тики погрешности (неопределенности) результата измерения.

Ниже приводятся используемые в этих концепциях оценки характеристик погрешности (неопределенности) измерения.

1. Для характеристики случайной погрешности используется среднееквадратическое отклонение (СКО): sи его оценка s для единичного измерения и для среднего арифметического в серии измерений.

Если необходимо указание случайной погрешности с доверительной вероятностью, большей, чем 68 %, то вычисляются доверительные границы случайной погрешности e по формуле:

где tq - коэффициент Стьюдента, который зависит от доверительной вероятности и числа наблюдений. неопределенность по типу А)

В концепции неопределенности используется неопределен-ность по типу А, определяемая как экспериментальное стан-дартное отклонение единичного измерения и экспериментальное стандартное отклонение среднего значения, определяемые, соответственно, поформулам, аналогичным для определения для и .

2. Границы неисключенной систематической погрешности (НСП) Qрезультата измерения вычисляют путем построения композиции границ неисключенных систематических погрешностей qi, обусловленных различными источниками (они трактуются как квазислучайные величины). В предположении их равномерного распределения Qвычисляется по формуле:

где k– коэффициент, определяемый принятой доверительной веро-ятностью. При доверительной вероятности 0,95 он равен 1,1, при доверительной вероятности 0,99 он равен 1,4. Доверительная вероятность принимается той же, что и при вычислении доверительных границ случайной погрешности результата измерения.

В концепции неопределенности измерений вычисляется стандартная неопределенность по типу В, примеры вычисления которой были рассмотрены выше.

3. Для выражения суммарной погрешности, учитывающим случайные погрешности и НСП, находится суммарная средняя квадратическая погрешность результата измерения Så по формуле раздела 4.6.7.

В концепции неопределенности для этой цели используется суммарная стандартная неопределенность ис(у) определяется по приведенным выше формулам.

4. Доверительные границы погрешности результата измерения Då (граница доверительного интервала) находится путем построения композиции распределений случайных погрешностей и НСП по формулам раздела 4.6.7.

В концепции неопределенности измерений используется расширенная неопределенность, которая вычисляется путем умножения суммарной неопределенности на коэффициент охвата, находящийся в диапазоне от 2 до 3.

Таким образом, можно констатировать соответствие между неопределенностями и погрешностями на уровне количественных оценок. Так, для расширенной неопределенности и границы погрешности результата измерения их количественные оценки различаются лишь на погрешность оценивания погрешности. Следует при этом отметить, что процедура определения коэффициента охвата, соответствующего коэффициенту tå в концепции погрешности формализована строже и более удобна для практике.

Однако, интерпретация отмеченных количественных оценок различна в этих двух концепциях. Так, доверительные границы погрешности, отложенные от результата измерения, накрывают истинное значение измеряемой величины с заданной доверительной вероятностью. В то время как аналогичный интервал - расширенная неопределенность трактуется как интервал, содержащий заданную долю распределения значений, которые могли бы быть обоснованно приписаны измеряемой величине. В общем случае нет однозначного соответствия между случайными погрешностями и неопределенностями, вычисленными по типу А, а также между НСП и неопределенностями, вычисленными по тип В. Деление на случайные и систематические погрешности обусловлено природой их появления и свойствами, которые проявляются в процессе измерений. Деление же неопределенностей на тип А и В обусловлено методами их расчета.

Следует отметить, что несомненным достоинством концепции неопределенности измерений является единый принцип использования стандартной неопределенности для всех составляющих погрешности, что привлекательно для практического использования.

И, наконец, РІ В«Руководстве РїРѕ выражению неопределенности измерений» оговаривается тот случай, РєРѕРіРґР° РІСЃРµ источники неопределенности учтены Рё количественно оценены, Р° измерительная задача корректно поставлена. Р’ таком случае неопределенность является мерой возможной погрешности. Такая ситуация как раз Рё является наиболее распространенной РІ метрологической практике. Например, РїСЂРё передаче размеров единиц физических величин.