Хорошие продукты и сервисы
Наш Поиск (введите запрос без опечаток)
Наш Поиск по гостам (введите запрос без опечаток)
Поиск
Поиск
Бизнес гороскоп на текущую неделю c 15.12.2025 по 21.12.2025
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р ИСО 11222-2006; Страница 9

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ 16483.25-73 Древесина. Метод определения модуля упругости при сжатии поперек волокон Wood. Determination method of modulus of elasticity in commpression across fibres (Настоящий стандарт распространяется на древесину и устанавливает метод определения модуля упругости при сжатии поперек волокон) ГОСТ 6611.4-73 Нити текстильные. Методы определения влажности Textile threads. Methods for the determination of moisture content (Настоящий стандарт распространяется на текстильные нити, кроме стеклянных, металлических, асбестовых нитей, и устанавливает методы определения влажности) ГОСТ 28239-89 Полотна трикотажные для верхних изделий. Метод определения остаточной деформации Knitted fabrics for outerwear. Method for determination of residual deformation (Настоящий стандарт распространяется на трикотажные полотна и полуфабрикаты из всех видов пряжи и нитей, предназначенные для верхних трикотажных изделий, и устанавливает метод определения остаточной деформации (остаточной стрелы прогиба))
Страница 9
Страница 1 Untitled document
ГОСТ Р ИСО 112222006
Член и 2(С;) обозначает случайную, а член м*,(С.) неслучайную составляющие средней квад
ратической неопределенности результата измерения Се Неслучайная составляющая и\, ) описыва
ет неустраненное систематическое отклонение. В области мониторинга качества воздуха неслучайная
составляющая часто превышает случайную составляющую средней квадратической неопределенности
результата измерения С].
Деление средней квадратической неопределенности на случайную и неслучайную составляющие
упрощает оценку неопределенностей результирующего среднего по времени значения (раздел 6). Для
идентификации случайной и неслучайной составляющих средней квадратической неопределенности
результата измерения Ct применяют следующие правила.
Случайная составляющая м2(С}) обусловлена случайными изменениями в процессе измерения и
случайными вариациями влияющих (на процесс измерения) величин, которые имеют место в условиях
мониторинга. Ее можно оценить с помощью дисперсии отклика измерительной системы на повторное
применение контрольных эталонов в условиях мониторинга, например с помощью проверок установки
нуля иконтрольного показания. Случайнаясоставляющая и]{С ) не зависитот временной структуры из
меряемой величины, но она может быть функцией результата измерения С].
Квадрат средней квадратической неопределенности м2( С,) может также включать в себя неслу
чайную составляющую м2г(Q . Неслучайная составляющая может быть обусловлена неопределеннос
тями неизменяющихся влияющих величин или неустраненными систематическими отклонениями,
возникающими в процессе измерения.
5.2 Специальные требования к входным данным
Ряд результатов измерений С., используемыхдля вычисления среднего по времени значения С,,
должен быть представительным в отношении временной структуры измеряемой величины в пределах
периода времени усреднения 7".
П р и м е ч а н и е Для соблюдения этого требования должна быть известна временная структура измеря
емой величины.
Отсутствующие результаты измерений характеристик качества воздуха не следует заменять рас
четными величинами, полученными, например, методом интерполяции. Отдельные результаты изме
рений С должны быть независимы друг от друга.
П р и м е ч а н и е Принято считать, что результаты измерений независимы, если время отбора проб по
крайней мере в четыре раза превышает время отклика измерительной системы Т
к
.
Информацию, касающуюся неопределенности результатов измерений С;, используемых для рас
чета среднего по времени значения С’г представляют в соответствии с положениями GUM.
В отношении неопределенности результатов измерений С. различают три следующих случая.
a) Для полного набора данных делают единственное предположение — считают, что неопреде
ленность имеет случайную и неслучайную составляющие.
В этом случае должна быть известна следующая информация:
1) дисперсии м2(С), м2г;
2) числа степеней свободы/(«( (С.)), /(«,,)-
Как случайная составляющая и;( С.), так и неслучайная составляющая м„г стандартной неопреде
ленностидолжны быть применимы ко всему периоду времени усреднения Г. Случайная составляющая
w2(Q может зависеть от результата измерения Сг Неслучайную составляющую ы2, считают одина
ковой для всех результатов измерений С", полученных в период времени усреднения. Здесь f{u,(C )))
число степеней свободы, относящихся к
m
2(Q ; f{u ai) число степеней свободы, относящихся к и2,.
Если м2(С.) и и2, были оценены на основе одного и того же набора данных, то /(м г (С,)) равно/ ( илс).
b
) Набор данных разбивают на некоторое число наборов
Л
/ (
Л
/ > I) и делаютпредположение, что
для каждого из наборов неопределенность имеет случайную и неслучайную составляющие.
В этом случае для каждого набора данныхотj = 1до А/должна быть известна следующая инфор
мация:
1) дисперсии и2(у), м„г(/);
2) число измерений п (/) и интервал времени Т (/);
5