Elemente de bază în evaluarea incertitudinii de măsurare. Sonia Gaiţă Institutul Naţional de Metrologie Laboratorul Termometrie

Σχετικά έγγραφα
8 Intervale de încredere

Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii

Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.

COMPARATIA INTERLABORATOARE ETALONAREA TERMOMETRELOR DIN STICLA CU MERCUR ÎN DOMENIUL DE TEMPERATURA (35 45) ºC

5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE

METODE DE DETERMINARE A INCERTITUDINII MĂSURĂRILOR ÎN LABORATOARELE DE ÎNCERCĂRI A PRODUSELOR INDUSTRIALE. Efectuat : Silvia Garganciuc

Erori si incertitudini de măsurare. Modele matematice Instrument: proiectare, fabricaţie, Interacţiune măsurand instrument:

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1

Curs 1 Şiruri de numere reale

Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1

Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor

NOTIUNI DE BAZA IN STATISTICA

MARCAREA REZISTOARELOR

Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate

Scoruri standard Curba normală (Gauss) M. Popa

(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.

Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro

Seminariile Capitolul X. Integrale Curbilinii: Serii Laurent şi Teorema Reziduurilor

5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.

R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.

Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare

Subiecte Clasa a VIII-a

a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea

7 Distribuţia normală


Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 3. Divizorul de tensiune. Divizorul de curent

Integrala nedefinită (primitive)

Subiecte Clasa a VII-a

Curs 4 Serii de numere reale

ESTIMAREA PARAMETRILOR STATISTICI. Călinici Tudor

Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă

III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.

Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare

Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"

COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.

SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0

Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice

prin egalizarea histogramei

Statisticǎ - curs 3. 1 Seria de distribuţie a statisticilor de eşantioane 2. 2 Teorema limitǎ centralǎ 5. 3 O aplicaţie a teoremei limitǎ centralǎ 7

SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0

riptografie şi Securitate

LUCRAREA DE LABORATOR Nr. 9 DETERMINAREA EXPERIMENTALÃ A DISTIBUŢIEI DIMENSIUNILOR EFECTIVE ÎN INTERIORUL CÂMPULUI DE ÎMPRÃŞTIERE

9 Testarea ipotezelor statistice

Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006

Conice. Lect. dr. Constantin-Cosmin Todea. U.T. Cluj-Napoca

Curs 2 DIODE. CIRCUITE DR

DistributiiContinue de Probabilitate Distributia Normala

Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili

Aplicaţii ale principiului I al termodinamicii la gazul ideal

5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2

CONCURSUL DE MATEMATICĂ APLICATĂ ADOLF HAIMOVICI, 2017 ETAPA LOCALĂ, HUNEDOARA Clasa a IX-a profil științe ale naturii, tehnologic, servicii

1. PROPRIETĂȚILE FLUIDELOR

Msppi. Curs 3. Modelare statistica Exemplu. Studiu de caz

V O. = v I v stabilizator

Metode Runge-Kutta. 18 ianuarie Probleme scalare, pas constant. Dorim să aproximăm soluţia problemei Cauchy

RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:,

Problema a II - a (10 puncte) Diferite circuite electrice

Aparate de măsurat. Măsurări electronice Rezumatul cursului 2. MEE - prof. dr. ing. Ioan D. Oltean 1

Masurarea variabilitatii Indicatorii variaţiei(împrăştierii) lectia 5 16 martie 2 011

DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE

Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Distribuţii ( lab. 4)

Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.

Zgomotul se poate suprapune informaţiei utile în două moduri: g(x, y) = f(x, y) n(x, y) (6.2)

Laborator biofizică. Noţiuni introductive

VOCABULAR international de termeni utilizati in metrologie

Modul de calcul al prețului polițelor RCA

CURS: METODE EXPERIMENTALE ÎN FCS

5.1. Noţiuni introductive

Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1

V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile

Capitolul ASAMBLAREA LAGĂRELOR LECŢIA 25

II. 5. Probleme. 20 c 100 c = 10,52 % Câte grame sodă caustică se găsesc în 300 g soluţie de concentraţie 10%? Rezolvare m g.

Proiectarea filtrelor prin metoda pierderilor de inserţie

* K. toate K. circuitului. portile. Considerând această sumă pentru toate rezistoarele 2. = sl I K I K. toate rez. Pentru o bobină: U * toate I K K 1

Universitatea din Bucureşti Facultatea de Matematică şi Informatică. Algebră (1)

Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 4. Măsurarea parametrilor mărimilor electrice

Coeficientul de corelaţie Pearson(r) M. Popa

6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă

3 Distribuţii discrete clasice

BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)

Fig Impedanţa condensatoarelor electrolitice SMD cu Al cu electrolit semiuscat în funcţie de frecvenţă [36].

Curs 2 Şiruri de numere reale

FENOMENE TRANZITORII Circuite RC şi RLC în regim nestaţionar

z a + c 0 + c 1 (z a)

2. Circuite logice 2.4. Decodoare. Multiplexoare. Copyright Paul GASNER

a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %

Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare

Statistică descriptivă Distribuția normală Estimare. Călinici Tudor 2015

CIRCUITE LOGICE CU TB

Asupra unei metode pentru calculul unor integrale definite din functii trigonometrice

Noţiuni introductive

Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.4.ALCADIENE

1. Completati caseta, astfel incat propozitia obtinuta sa fie adevarata lg 4 =.

1. Scrieti in casetele numerele log 7 8 si ln 8 astfel incat inegalitatea obtinuta sa fie adevarata. <

Măsurări în Electronică şi Telecomunicaţii 4. Măsurarea impedanţelor

Stabilizator cu diodă Zener


2. Sisteme de forţe concurente...1 Cuprins...1 Introducere Aspecte teoretice Aplicaţii rezolvate...3

Capitolul 4 Amplificatoare elementare

1.7. AMPLIFICATOARE DE PUTERE ÎN CLASA A ŞI AB

Transcript:

Elemente de bază în evaluarea incertitudinii de măsurare Sonia Gaiţă Institutul Naţional de Metrologie Laboratorul Termometrie Sonia Gaiţă - INM Ianuarie 2005

Subiecte Concepte şi termeni Modelarea măsurării Evaluarea de tip A Evaluarea de tip B Evaluarea incertitudinii standard compuse Bilanţul incertitudinii Evaluarea incertitudinii extinse

Incertitudinea de măsurare (I) Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (ISO-GUM) Ghid internaţional 16 ani de dezvoltare şi revizuire de către 7 organizaţii: ISO, BIPM, IEC, OIML, IUPAP, IUPAC, IFCC Asigură compatibilitatea între laboratoarele de etalonare din întreaga lume SR 13 434 - Ghid pentru evaluarea şi exprimarea incertitudinii de măsurare

Incertitudinea de măsurare (II) Ce este incertitudinea de măsurare? Parametru asociat cu rezultatul unei măsurări, care caracterizează dispersia valorilor ce pot fi atribuite, în mod rezonabil, măsurandului Cum apare incertitudinea de măsurare? De ce este importantă?

Modelarea măsurării Se defineşte măsurandul sau mărimea de ieşire, Y mărimea supusă măsurării Se determină modelul matematic al măsurării între măsurand şi cele N mărimi de intrare, X 1, X 2,,X N : Y= f(x 1, X 2,,X N ) (1) Valorile mărimilor de intrare sunt denumite estimaţii de intrare şi sunt notate cu x 1, x 2,,x N Rezultatul măsurării, y, denumit estimaţie de ieşire, se obţine din ecuaţia (1): y = f(x 1, x 2,,x N ) (2) Exemplu: R = R 0 [ 1 + α (t - t 0 )] P = f(v, R 0, α, t) = V 2 /R = V 2 / { R 0 [ 1 + α ( t t 0 )]}

Evaluarea incertitudinii standard u(x i ) Metodă de evaluare de Tip A Metodă de evaluare bazată pe analiza statistică a unei serii de n observaţii repetate şi independente Metodă de evaluare de Tip B Metodă de evaluare bazată pe alte metode decât analiza statistică a şirurilor de observaţii ISO 3534-1:1993, Statistics - Vocabulary and symbols - Part 1: Probability and general statistical terms [Statisticã- Vocabular şi simboluri Partea 1: Probabilitate şi termeni statistici generali], International Organization for Standardization (Geneva, Switzerland)

Termeni statistici Rezultatul măsurării trebuie perceput ca o distribuţie a valorilor posibile ce pot fi atribuite măsurandului: Variabilă aleatoare Distribuţie de probabilitate a unei variabile aleatoare Parametrii distribuţiei de probabilitate: Media teoretică: µ t = x f ( x) dx Abaterea standard: σ = σ 2, unde σ 2 este varianţa variabilei aleatoare Varianţa: 2 σ ( x) = ( x µ t ) f ( x) dx 2

Distribuţii de probabilitate Distribuţie normală Distribuţie dreptunghiulară Distribuţie triunghiulară

Incertitudine standard Incertitudinea standard este incertitudinea rezultatului unei măsurări exprimată printr-o abatere standard se defineşte ca rădăcina pătrată a varianţei estimate Incertitudinea de măsurare asociată cu estimaţia de intrare, x i, este denumită incertitudine standard şi este notată cu u(x i ) Incertitudinea standard de Tip A se obţine printr-o evaluare de Tip A se calculează pe baza unui şir de observaţii repetate este abatere standard estimată statistic s Incertitudinea standard de Tip B se obţine printr-o evaluare de Tip B se defineşte ca estimaţia abaterii standard obţinute dintr-o distribuţie de probabilitate presupusã

Evaluarea de Tip A Mărimea de intrare, X i şi n observaţii repetate şi independente X i,k Estimaţia de intrare x i este media aritmetică: x i = X i = 1 n n X i k k = 1, Incertitudinea standard u(x i ) asociată lui x i este abaterea standard experimentală a mediei: u ( x i 1 ) = s ( X i ) = ( X n( n 1) k = 1 n 2 i, k X i ) 1/ 2

Evaluarea de Tip B Informaţii relevante disponibile rezultate ale unor măsurări anterioare; experienţă sau cunoştinţe generale referitoare la comportarea şi caracteristicile materialelor şi mijloacelor de măsurare utilizate; specificaţii ale fabricanţilor de mijloace de măsurare; date specificate în certificate de etalonare sau alte certificate; incertitudine atribuită valorilor de referinţă preluate din lucrări şi manuale

Exemple de evaluări de Tip B (I) Incertitudine obţinută din-o sursă externă Multiplu al unei abateri standard incertitudinea standard u(x i ) este egală cu câtul dintre valoarea menţionată şi factorul de multiplicare Interval corespunzător unui nivel de încredere de 95 % sau 99 % se presupune că a fost folosită o distribuţie normală incertitudinea standard u(x i ) este egală cu câtul dintre incertitudinea specificată şi factorul corespunzător pentru distribuţia normală: 1,960 sau 2,576

Exemple de evaluări de Tip B (II) Incertitudine obţinută dintr-o distribuţie de probabilitate subiectivă Distribuţie dreptunghiulară probabilitatea ca valorile lui X i sã se afle între limita inferioară a - şi superioară a + este egală cu 1 u(x i ) = a/ 3, unde a = (a + - a - )/2 Distribuţie triunghiulară Valorile apropiate de centru sunt mai probabile decât cele apropiate de limite u(x i ) = a/ 6, unde a = (a + - a - )/2

Incertitudinea standard compusă u c (y) Mărimi de intrare corelate Incertitudinea standard compusă a estimaţiei de ieşire este rădăcina pătrată a varianţei compuse estimate u c2 (y): u 2 c N f N 1 N f f ( y ) 2 = u ( x ) + 2 u ( x, x ) i= 1 xi 2 i i = 1 j = 1 Legea de propagare a incertitudinii, în care f/ x i = c i coeficienţi de sensibilitate u i (y) = c i u(x i ) contribuţia la incertitudinea standard compusă u(x i, x j ) covarianţa estimată xi x j i j

Incertitudinea standard compusă u c (y) Mărimi de intrare necorelate u Exemplu: 2 c N f 2 2 ( y ) = u ( x ) i= 1 xi Ecuaţia de măsurare: Y = a 1 X 1 + a 2 X 2 + + a N X N Rezultatul măsurării: y = a 1 x 1 + a 2 x 2 + + a N x N Incertitudinea standard compusă: u 2 c(y) = a 12 u 2 (x 1 ) + a 22 u 2 (x 2 ) + + a N2 u 2 (x N ) i

Bilanţul incertitudinii Mărimea X i Estimaţia ia x i Incertitudinea standard u(x i ) Distribuţia ia de probabilitate Coeficientul de sensibilitate c i Contribuţia ia la incertitudinea standard compusă u i (y)) = c i u(x i ) X 1 x 1 u(x 1 ) c 1 u 1 (y) X 2 x 2 u(x 2 ) c 2 u 2 (y) X N x N u(x N ) c N u N (y) Y y u c (y)

Incertitudinea extinsă Incertitudinea extinsă U se obţine înmulţind incertitudinea standard compusă u c (y) cu un factor de extindere k: U = k u c (y) În general, k este cuprins între 2 şi 3 Pentru o distribuţie de probabilitate aproximativ normală: când k = 2, intervalul y ± U are un nivel de încredere de aproximativ 95 % când k = 3, intervalul y ± U are un nivel de încredere de aproximativ 99 %

Procedura de evaluare Se stabileşte funcţia de modelare: Y= f(x 1, X 2,,X N ) Se determină estimaţiile de intrare x i Se evaluează incertitudinea standard u(x i ), printr-o evaluare de Tip A sau de Tip B, după caz Se evaluează covarianţele asociate cu toate estimaţiile de intrare care sunt corelate Se calculează rezultatul măsurării y Se determină incertitudinea standard compusă u c (y) Dacã este necesar, se determină incertitudinea extinsă U Se raportează rezultatul măsurării: y±u c (y) sau y ±U

Evaluarea incertitudinii nu este niciodatã o misiune de rutinã şi nici o operaţie pur matematicã; aceasta depinde de cunoaşterea temeinicã a naturii mãsurandului şi a mãsurãrii Calitatea şi utilitatea incertitudinii stabilite pentru rezultatul unei mãsurãri depind, în ultimã instanţã, de analiza criticã, de onestitatea intelectualã şi de competenţa profesionalã a celor ce contribuie la evaluarea ei Sonia Gaiţă - INM Ianuarie 2005