ГОСТ ISO Guide 35—2015
b)эмпирические модели, описывающие предполагаемые зависимости между случайными пере
менными и определенными параметрами исходных (предполагаемых) распределений. Эти модели ис
пользуют для разработки процедур определения приемлемой оценки статистических параметров рас
сматриваемых случайных переменных.
Также существуют модели, представляющие собой смешанный вид из двух вышеуказанных моде
лей, часто называемые полуэмпирическими моделями. Примеры строго эмпирических моделей можно
найти в приложении А, где описаны процедуры ANOVA для различных влияющих факторов. Теоретиче
ские илолуэмпирические модели иих использование при оценке неопределенности описаны в GUM и [15].
10.2 Формы представления данных
За исключением подхода а) 9.3, где форма представления данных состоит из одного или несколь
ких отдельных результатов измерений, полученных одним методом, и разумного указания неопреде
ленности (см. ниже), представляемые данные могут быть оформлены в таблицы, содержащие для
каж дой участвующей лаборатории:
1) соответствующую оценку определяемого параметра (оценка среднего) и указание неопреде
ленности или
2) определенное число результатов отдельных измерений рассматриваемого параметра (повтор
ные измерения).
Форма представления 1) позволяет провести основанную на неопределенности оценку (см. 10.7),
предполагающую, что участвующие лаборатории имеют подходящие измерительные модели, тогда как
форма представления 2) (более «классическая») требует статистической оценки, основанной на пред
положении относительно лежащей в основе функции распределения.
Результаты, представляемые участвующими лабораториями, оценивают в соответствии с проце
дурой, изображенной на рисунке 7.
Для удобства обработки и будущих ссылок результаты совместных исследований этого типа долж
ны систематически группироваться по сертифицируемой (аттестуемой) характеристике иоформляться в
виде таблицы. Эта таблица должна включать идентификацию группы/лаборатории и метода, отдельные
результаты, лабораторное среднее и соответствующее стандартное отклонение. Но если участвующие
лаборатории определяли значение характеристики для более чем одной единицы (экземпляра) СО,
то рекомендуется представлять среднее внутри экземпляров, среднее по совокупности и
соответствующие стандартные отклонения в таблице отдельно от индивидуальных результатов. Если
участвующая лабо ратория представила более одного набора результатов для характеристики,
полученной разными мето дами измерений, каждый набор следует подвергать обработке отдельно, т.
е. как от другой лаборатории.
Также рекомендуется представлять результаты в графической форме.
Можно использовать два способа представления результатов в зависимости от того, требуется ли
представление неопределенностей результатов каждой лаборатории.
Если от участвующих групп/лабораторий требуется представление неопределенностей их изме
рений, тогда, в принципе, достаточно указания результата измерений, его расширенной неопределен
ности и коэффициента охвата. Однако предпочтительно, чтобы каждая лаборатория указывала полную
модель неопределенности со всеми неопределенностями, что упростило бы оценку любых ковариаций
[34], [38] между результатами.
Если не требуется информация о неопределенности, тогда участвующие группы/лаборатории
должны представлять отдельные результаты (не средние). Число представленных значащих цифр
должно соответствовать требованиям программы.
В обоих случаях рекомендуется, чтобы схема применяемой измерительной процедуры была пред
ставлена достаточно подробно для понимания всех предварительных этапов измерительного процесса
(например, в химическом анализе этапов разложения пробы и разделения представляющих интерес
аналитов). Следует включать ссылки на литературу (когда это целесообразно).
10.3 Распределения
Нахождение подходящего алгоритма оценки ожидания случайной переменной тесно связано с
лежащим в основе распределением (предполагаемым или установленным), выраженным в большин
стве случаев как плотность распределения вероятностей. Во многих случаях распределение можно
наблюдать графически, построив гистограмму. Если допущения не были сделаны, оценка данных по
конкретному числу измеренных значений при условии наличия статистически значимого числа изме
ренных значений может быть полностью основана:
36