ГОСТ Р 54500.3.1-2011; Страница 61

• и равномерного распределения с неточно заданными границами (см. 6.4.3.4);
• использование адаптивной процедуры метода Монте-Карло (см. 7.9) с погрешностью вычисления (5 = 0,5), соответствующей числу ndig = 2 значащих цифр в представлении стандартной неопределенности.

1. Результаты
1. В таблице 11 приведены результаты, полученные для модели, описанной формулой (37), с использованием информации, приведенной в таблице 10. На рисунке 17 показаны плотности распределе­ния вероятностей для 5L, полученные на основе применения способа оценивания неопределенности по GUM (сплошная кривая) и метода Монте-Карло (гистограмма). Распределение, полученное оценива­нием неопределенности по GUM, представляет собой f-распределение c v = 16 степенями свободы. Грани­цы наименьших 99 %-ных интервалов охвата для 5 L для двух методов оценивания показаны в виде верти­кальных линий и визуально неразличимы.

2. В адаптивной процедуре метода Монте-Карло было выполнено 1,26 • 106 испытаний. Были проведены также вычисления для вероятности охвата 95 %, при которых было сделано 0,53 • 106 испытаний.
3. Результаты, полученные для нелинейной модели [формула (36)], идентичны результатам таб­лицы 11 для заданного числа значащих цифр.
4. В полученных результатах существуют умеренные различия. В случае применения метода Монте-Карло u(5L) на 4 нм больше, чем при использовании способа оценивания неопределенности по GUM, а длина 99 %-ного интервала охвата для 5 L больше на 1 нм. Эти результаты равно справедливы как для нелинейной, так и для аппроксимированной моделей. Важны ли эти различия, зависит от того, каким обра­зом предполагается использовать полученные результаты.

Приложение A (справочное)