标准不确定度的计算公式 合成标准不确定度的计算公式

不确定度的计算公式

不确定度的计算公式：D（x）=（1/n）∑（xi－x）。不确定度的含义是指由于测量误的存在，对被测量值的不能肯定的程度。反过来，也表明该结果的可信赖程度。它是测量结果质量的指标。不确定度越小，所述结果与被测量的真值愈接近，质量越高，水平越高，其使用价值越高；不确定度越大，测量结果的质量越低，水平越低，其使用价值也越低。

标准不确定度的计算公式 合成标准不确定度的计算公式

标准不确定度的计算公式 合成标准不确定度的计算公式

误是测量测得的量值减去参考量值。测得的量值简称测得值，代表测量结果的量值。所谓参考量值，一般由量的真值或约定量值来表示。对于测量而言，人们往往把一个量在被观测时，其本身所具有的真实大小认为是被测量的真值。实际上，它是一个理想的概念。

不确定度是怎么算的，用什么公式？

用对观测列进行统计分析的方法来评定标准不确定度，称为不确定度A类评定；所得到的相应标准不确定度称为A类不确定度分量，用符号uA表示。它是用实验标准偏来表征。

计算公式：

一次测量结果An的uA=S；

平均测量结果A的不确定度uA=S/sqrt(n)=

不确定度的值即为各项值距离平均值的距离。

例：有一列数。A1,A2, ... , An，它们的平均值为A，则不确定度为：max{ |A - Ai|, i = 1, 2, ..., n}

扩展资料：

这里 k 值一般为2，有时为3。取决于被测量的重要性、效益和风险。扩展不确定度是测量结果的取值区间的半宽度，可期望该区间包含了被测量之值分布的大部分。而测量结果的取值区间在被测量值概率分布中所包含的百分数，被称为该区间的置信概率、置信水准或置信水平，用 表示。

这时扩展不确定度用符号U表示，它给出了区间能包含被测量的可能值的大部分（比如95%或99%）。

标准不确定度或A类不确定度的计算公式是什么？并解释式中各项的含义。

不确定度的值即为各项值距离平均值的距离。

例：有一列数。A1,A2, ... , An，它们的平均值为A，则不确定度为：max{ |A - Ai|, i = 1, 2, ..., n}

不确定度的A类评定

用对观测列进行统计分析的方法来评定标准不确定度，称为不确定度A类评定；所得到的相应标准不确定度称为A类不确定度分量，用符号uA表示。它是用实验标准偏来表征。

计算公式：

一次测量结果An的uA=S；

平均测量结果A的不确定度uA=S/sqrt(n)=

扩展资料：

测量不确定度的分类，简单表示为：

标准不确定度

测量不确定度

A类标准不确定度

B类标准不确定度

合成标准不确定度（k=2，3）

扩展不确定度（p为置信概率）

参考资料：

n测量次数，Xi测量的数据， x上面一横的是x的平均数，还有一个求和符号，f(n)是跟置信因子有关的，一般把它当做1就行了，S是平均数的标准偏。

【测量不确定度】表征合理地赋予被测量之值的分散性，与测量结果相联系的参数。

一，不确定度是这个概念的统称，就比如我们说的“电脑”；然后我们可以以不同的分类方式对其进行分类，如

1.依据不确定度的评定方法可以分为 ，A类不确定度和B类不确定度；

2.依据不确定度的来源可以分为，随机效应导致的不确定度和系统效应导致的不确定度；

3.依据表示方式可以分为标准不确定度和相对不确定度。

二，测量不确定度是指由于测量误的存在而对被测量值不能肯定的程度。

2.数据永远不会无限的获得，通过数据的分布来估计测量量的概率分布永远会有一定的误。而且一般情况线没有条件来获得足够多的实验数据进行分布的估计。这时候有办法来解决：

做模拟，选取合适的统计量。做模拟这个很好理解，通过计算机模拟来获得大量的实验数据并研究其分布特性，然后根据这个分布对真实实验值的不确定度，或者说置信区间进行估计。

不确定度的计算方法是什么？

不确定度的值即为各项值距离平均值的距离。

例：有一列数。A1,A2, ... , An，它们的平均值为A，则不确定度为：max{ |A - Ai|, i = 1, 2, ..., n}

不确定度的A类评定

用对观测列进行统计分析的方法来评定标准不确定度，称为不确定度A类评定；所得到的相应标准不确定度称为A类不确定度分量，用符号uA表示。它是用实验标准偏来表征。

计算公式：

一次测量结果An的uA=S；

平均测量结果A的不确定度uA=S/sqrt(n)=

扩展资料：

测量不确定度的分类，简单表示为：

标准不确定度

测量不确定度

A类标准不确定度

B类标准不确定度

合成标准不确定度（k=2，3）

扩展不确定度（p为置信概率）

参考资料：

不确定度的计算公式是什么？

不确定度的计算公式：S^2＝（x1－X）^2+（x2-X）/（n-1）。注：X为平均值，n为测量的次数，方越大，其不确定度则越大；方越小，其不确定度就越小。

测量不确定度是与测量结果关联的一个参数，用于表征合理赋予被测量的值的分散性，它可以用于"不确定度"方式，也可以是一个标准偏(或其给定的倍数)或给定置信度区间的半宽度，该参量常由很多分量组成，它的表达(GUM)中定义了获得不确定度的不同方法。

相关介绍

测量不确定度越大，表示测量能力越;反之，表示测量能力越强。不过，不管测量不确定度多小，测量不确定度范围必须包括真值(一般用约定真值代替)，否则表示测量过程已经失效。

测量不确定度从词义上理解，意味着对测量结果可信性、有效性的怀疑程度或不肯定程度，是定量说明测量结果的质量的一个参数。实际上由于测量不完善和人们的认识不足，所得的被测量值具有分散性，即每次测得的结果不是同一值，而是以一定的概率分散在某个区域内的许多个值。

如何计算标准不确定度？

将测量列(10次测量结果，n=10)用贝塞尔公式计算即可。如果要计算由标准装置重复性引入的标准不确定度，则应该用平均值的实验标准偏来表征。

即：还要将该单次测量结果的实验标准偏(重复性)再除以根号m(m为实际测量次数，通常m≤n，自由度仍然为n-1。

重复性（Repeatability）是用本方法在正常和正确作情况下，由同一作人员，在同一实验室内，使用同一仪器，并在短期内，对相同试样所做多个单次测试结果，在95%概率水平两个测试结果的值。重复性条件包括注2中所列的五个内容。

总言之，就是在尽量相同的条件下，包括程序、人员、仪器、环境等，以及尽量短的时间间隔内完成重复测量任务。

重复性

在测试中当测量条件是在以下4个状况下实验时，相同的待测量的测量结果有一致性的称为重复性，4个条件如下：

1、相同的测量环境

2、相同的测量仪器及在相同的条件下使用

3、相同的位置

4、在短时间内的重复

拓展资料

贝塞尔曲线(Bézier curve)，又称贝兹曲线或贝济埃曲线，是应用于二维图形应用程序的数学曲线。一般的矢量图形软件通过它来画出曲线，贝兹曲线由线段与组成，是可拖动的支点，线段像可伸缩的皮筋，我们在绘图工具上看到的钢笔工具就是来做这种矢量曲线的。

贝塞尔曲线是计算机图形学中相当重要的参数曲线，在一些比较成熟的位图软件中也有贝塞尔曲线工具，如PhotoShop等。在Flash4中还没有完整的曲线工具，而在Flash5里面已经提供出贝塞尔曲线工具。