測定装置の精度をどのように判断しますか？

精度がわからない測定装置と基準測定装置があるとします。どちらも変数測定します。対象範囲はです。この範囲の未知のデバイスの精度をどのように判断しますか？ $x$ $x_0<x < x_1$

私の行動方針は、からまでの両方のデバイスの値を収集し、エラーの分布を構築することです。精度は、エラー・スパン可能性があり、 $x_0$ $x_1$ $\pm3\sigma$ または類似した何かが-この正しいのですか？

仮定：

基準測定デバイスは校正済みであり、事実上エラーはありません

measurements statistics metrology

— ジョンHK
ソース

最初に、測定基準デバイスを適切に較正する必要があります。次に、出力の変化がある魔女の最小入力によって精度を決定できます。例バーニアキャリパーでは、最小入力は距離です。

— Fennekin、2016年

校正されているという仮定を追加しました。-私は、バーニアキャリパーで例を適用する方法を本当に知りません

— John HK

わかりましたので、参照ごとに「正確さ」または「真実」ですか？参照デバイスの真実性を最初に決定し、デバイスの精度を想定してから、テストデバイスでの平均読み取り値を比較して真実性を決定し、分散を計算して精度を決定しているようです。私たちのほとんどは、「古き良き」がこの正確な「真実」に「正確さ」を使用していると思います。

— Carl Witthoft、2016年

回答:

あなたのアプローチは広く正しいです。

システムの精度のみに関心がある場合は、最大エラーなどを使用することをお勧めします。実際のエラーはこの範囲内で均一に分布すると仮定すると、精度は+/-最大エラーになります（均一な分布は過大評価になることがよくありますが、より良い情報がない場合は簡単なオプションです）。

ただし、このアプローチでは、測定値と真の値のプロットに曲線（通常は線形）を当てはめることで簡単に修正できる体系的な効果により、大きなエラーが発生することがよくあります。

これにより、計測器のバイアスが修正され、残差の標準偏差に基づいて不確実性を計算できます。総不確実性は通常倍数であり、選択はかなり任意なので、倍数（k値）または関連するカバレッジファクターを指定する必要があります。これは、複数の倍数が与える影響に影響するため、想定している分布も指定する必要があります。特定の報道。たとえば、ガウス95％のカバレッジk〜2の場合、均一分布の95％のカバレッジk〜1.68 $\sigma$

— ニバグ
ソース

あなたが言ったように、選択は任意ですが、共通の基準はありますか？これが2sigma、3sigmaなどであるかどうかを定義せずに、「Accuracy：+ -Y」とだけ言ったデータシートに頻繁に遭遇しました...

— John HK

σ

$\sigma$

私の経験では、データシートは、多くの場合、不明確な用語と不適切に定義された値の混乱です（販売の案内板はさらに悪いです）。

— nivag 2016年

任意の測定デバイスが測定を提供する精度を決定する唯一の方法は、既知の精度と既知の測定誤差のデバイスに対してそれを較正することです。

あなたのテクニックは部分的に正しいです。1つの母集団またはサンプルビンとしてデバイスの制限のエラー測定を行うだけではありません。これは、測定誤差が常に一定ではないためです。

たとえば、0と1の間の読み取りの場合、エラーは-0.2になる可能性があり、2と3の間の読み取りの場合、エラーは+0.6になる可能性があります。テストは、単位がmm（定規の場合）、m / s（風速計または速度計の場合）、またはPa（気圧計の場合）に関係なく、範囲またはバンドで行う必要があります。

範囲/帯域ごとに、その範囲/帯域の誤差を特定し、その誤差を、校正が必要なデバイスから取得した測定に適用します。

— フレッド
ソース

それは、私がデバイスを較正したいという仮定のもとです-私はしたくなかったのです。評価したいだけです。私はあなたの例を理解し、それをさらに進めるために：最初の「bin」に-0.2エラー、2番目の「bin」に+0.6エラーというようになりました...範囲全体についてそれを要約したい場合単一の数字、何を使いますか？すべてのエラーの標準偏差？

— ジョンHK

キャリブレーションを提供する情報を同時に生成せずに、どのように「評価」できますか？

— Carl Witthoft

@CarlWitthoftええと、キャリブレーションのための情報を生成しますが、その情報をデバイスに埋め込んだり、ユーザーが他の形式で利用できるようにしたりできない場合があります。

— John HK

@CarlWitthoft thefreedictionary.com/calibrateは私に同意しません。正確さを判断することと、その情報を利用可能にすることによってデバイスを改善することには違いがあると私はまだ思いますが、この定義について議論して進歩しているとは思いません。

— John HK

「正確さを判断する唯一の方法は、既知の正確さのデバイスに対してそれを較正することです」とは正しくありません。それがあった場合、最も正確なデバイスを校正することはできません。より正確なデバイスがない機器の精度を判断するには、それをそれ自体の同一のコピーと比較します（または物理的な推論を使用します）。

— Chris Mueller

私は品質エンジニアのチームにいましたが、エキスパートの1人ではありませんでした。彼らは、X軸が最初の測定値であり、Yが同じ観測可能な特徴の2番目の測定値である2Dプロットを使用するビジュアルを持っていました。

彼らは測定/再測定を繰り返し、「ソーセージチャート」と呼ばれるものを作成します。彼らは、外れているサンプルの2％を取り除き、残りの部分に「ソーセージ」を描画します。

データポイントが45度の角度の線にどれだけ近づいたかを観察することで、測定システムの品質を視覚的に確認できます。

— バロンツ
ソース