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 29.12.2025 по 04.01.2026
Открыть шифр замка из трёх цифр с ограничениями

ГОСТ Р 54500.3-2011; Страница 19

или поделиться

Ещё ГОСТы из 41757, используйте поиск в верху страницы ГОСТ Р 54500.1-2011 Неопределенность измерения. Часть 1. Введение в руководства по неопределенности измерения ГОСТ Р 54500.1-2011 Неопределенность измерения. Часть 1. Введение в руководства по неопределенности измерения Uncertainty of measurement. Part 1. Introduction to guides on uncertainty in measurement (Настоящий документ подготовлен Объединенным комитетом по руководствам в метрологии (JCGM) с целью продвижения идей оценивания неопределенности измерения, изложенных в «Руководстве по выражению неопределенности измерения» (GUM), и в качестве вводного руководства по применению дополнений к GUM (далее при ссылках – JCGM 100), включая JCGM 101, а также другим документам, разрабатываемым JCGM) ГОСТ Р 54500.3.1-2011 Неопределенность измерения. Часть 3. Руководство по выражению неопределенности измерения. Дополнение 1. Трансформирование распределений с использованием метода Монте-Карло ГОСТ Р 54500.3.1-2011 Неопределенность измерения. Часть 3. Руководство по выражению неопределенности измерения. Дополнение 1. Трансформирование распределений с использованием метода Монте-Карло Uncertainty of measurement. Part 3. Guide to the expression of uncertainty in measurement. Supplement 1. Propagation of distributions using a Monte Carlo method (В настоящем стандарте установлен численный метод, согласующийся с основными принципами GUM [Руководство ИСО/МЭК 98-3 (G.1.5)] и предназначенный для получения оценки неопределенности измерения. Этот метод может быть применен к любым моделям, имеющим единственную выходную величину, в которых входные величины характеризуются любыми заданными функциями распределения вероятностей [Руководство ИСО/МЭК 98-3]) ГОСТ Р 54504-2011 Безопасность функциональная. Политика, программа обеспечения безопасности. Доказательство безопасности объектов железнодорожного транспорта ГОСТ Р 54504-2011 Безопасность функциональная. Политика, программа обеспечения безопасности. Доказательство безопасности объектов железнодорожного транспорта Functional safety. Policy and programme of safety provision. Safety proof of the railway objects (Настоящий стандарт определяет назначение документов «Политика обеспечения безопасности», «Программа обеспечения безопасности» и «Доказательство безопасности», устанавливает основные требования к структуре и содержанию этих документов, а также порядок их разработки. Настоящий стандарт распространяется на системы и устройства управления и (или) обеспечения безопасности перевозочного процесса и (или) других технологических процессов на железнодорожном транспорте)
Страница 19
19
      1. мых по данной функциональной зависимости, обычно могут быть легко вычислены с помощью хорошо известных статистических процедур (см. Н.3 и [8]).
      2. При заявлении оценки составляющей неопределенности u (x) типа А всегда необходимо указы­вать соответствующее ей число степеней свободы v, (С.2.31) см. G.3. В простейшем случае n независи­мых наблюдений, когда x{ = X{ и u (x,) = s(X,), v , = n - 1.
      3. В случае коррелированной (например, во времени) последовательности наблюдений входной величины среднее значение и выборочное стандартное отклонение, полученные согласно 4.2.1 и 4.2.3, могут быть неадекватными оценками (С.2.25) соответствующих статистик (С.2.23). Для анализа таких наблюдений следует использовать статистические процедуры, специально разработанные для обработки рядов случайных коррелированных результатов измерений.

П р и м е ч а н и е Примером специальных процедур являются те, что используют для обработки резуль­татов измерений эталонов частоты. Может оказаться, что измерения, проявляющие себя как некоррелированные на коротком интервале времени, должны рассматриваться как коррелированные на более длительных интерва­лах с применением специальных методов обработки (см., например, [9], где подробно рассматривается так назы­ваемая дисперсия Аллана).

      1. Анализ оценивания неопределенности типа А в 4.2.14.2.7 не является исчерпывающим. Су­ществует много ситуаций, иногда довольно сложных, требующих применения разных статистических мето­дов. Важным примером является планирование эксперимента, часто основанное на применении метода наименьших квадратов, в целях калибровки для оценки неопределенностей, связанных с кратковременны­ми и долговременными случайными изменениями результатов сличений материальных эталонов с неиз­вестными размерами единиц величин (например, концевых мер длины, эталонов массы) с эталонами срав­нения с известными передаваемыми размерами единиц величин. В таких сравнительно простых измери­тельных задачах составляющие неопределенности часто можно оценить посредством дисперсионного анализа (см. Н.5) результатов иерархических экспериментов для заданного числа уровней иерархии.

П р и м е ч а н и е На низких ступенях поверочной схемы, когда размер единицы величины, передаваемый эталоном сравнения, считают известным точно (поскольку эти эталоны были калиброваны с использованием первичных эталонов), неопределенность результата калибровки может состоять только из стандартной неопре­деленности типа А, за которую принимают объединенное выборочное стандартное отклонение, полученное в условиях, полно характеризующих измерение.

    1. Оценивание стандартной неопределенности типа В
      1. Для оценки x, входной величины X, которая не была определена в результате повторных на­блюдений, значения оценки дисперсии u2 (x,) или стандартной неопределенности u (x,) получают в резуль­тате обобщения и анализа всей доступной информации о возможной вариативности X,. Такая информация может включать в себя:
  • данные предшествующих измерений;
  • полученные опытным или теоретическим путем сведения о свойствах материалов и характеристи­ках приборов;
  • характеристики, заявляемые изготовителем;
  • данные, приводимые в свидетельствах о калибровке и других документах;
  • неопределенности величин, которые вместе со значениями этих величин приведены в справочни­ках.

Для удобства оценки u2 (x,) и u (x,), полученные таким образом, называют, соответственно, диспер­сией типа В и стандартной неопределенностью типа В.

П р и м е ч а н и е Если x, получено из известного априорного распределения вероятностей, то соответ­ствующую этой величине дисперсию следует обозначать u2 (X,). Однако для упрощения в настоящем Руководстве используются обозначения u2 (x,) и u (x,).

      1. Правильное использование доступной информации для оценивания стандартной неопределен­ности типа В требует физической интуиции, основанной на опыте и общих знаниях, которая приходит с накопленной практикой. Следует понимать, что оценка стандартной неопределенности по типу В может быть не менее надежной, чем оценка стандартной неопределенности по типу А, особенно если последняя получена в условиях небольшого числа статистически независимых наблюдений.

П р и м е ч а н и е Если распределение вероятностей q (см. примечание 1 к 4.2.3) является нормальным, то отношение о [s(q)] /с(q) приблизительно равно [2(n - 1)]-1/2. Таким образом, если принять о [s(q)] в качестве неопределенности s(q), то для 10 наблюдений (п = 10) относительная неопределенность s(q) будет равна 24 %, а для 50 наблюдений (п = 50) 10 % (дополнительная информация приведена в таблице Е.1 приложе­ния Е).