Wie Gehen Sie Mit Additiven Aufsichtsberechnungen Um?

In einigen Fällen könnte Ihr System möglicherweise eine Meldung über viel mehr Fehlerberechnungen anzeigen. Es gibt viele Gründe, warum dieser Fehler Ihnen helfen kann.

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TeilEin chemischer Fehler ist ein Fehler, der zu meinem wahren Wert hinzukommt und nicht nur von Ihnen selbst in den wahren Wert eingerechnet wird. Mit anderen Worten, das andere Schlussergebnis der Messung lässt sich natürlich zur Summe der wahren Einschätzung und des Fehlers: addieren.

Inhaltsstoff- und multiplikative Modelle können in der Regel erhalten werden, um beispielsweise die speziellen Transformationsgleichungen zu vertiefen, um die Taylor zu messen Serie.

additive Fehlerberechnungen

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Antwort

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Neues

Additive Error Calculations

Es gibt jetzt einen internationalen Standard zum Umgang mit Messunsicherheiten: (bei Jcgm100:2008

www.bipm.org

).

Wenn Sie Ihr Messsystem dort unkorreliert machen können, ist es jetzt viel einfacher. Wenn dies nicht möglich ist, können normalerweise signifikante zusätzliche Unsicherheitskomponenten numerisch hinzugefügt und dann als kleine Unsicherheitskomponente behandelt werden. Ich weiß nicht, ob Sie meinen Artikel über die Grundlagen der Discord-Berechnung haben. Es ist beigefügt und beschreibt, wie Sie einige dieser Probleme lösen können. Mit freundlichen Grüßen Kent

Hallo

Ich fordere Sie auf, dies und Formulare als nützlich zu betrachten. Sie werden finden, was Sie wollen.

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    Ihre

    Tipps

    Hallo

    Ich möchte, dass Sie diese Dokumente sehen.

    Ihre

    National

    Australische Universität

    Sie scheinen zu argumentieren, wenn Sie nach einer Schätzung aller Unsicherheiten in den Messungen fragen. Wenn dies der Fall wäre, dann wäre der additive Schritt der Nullfehler Bei (Messen des wahren Nullpunkts der Schätzung), und der multiplikative Term wäre oft der Kalibrierungsfehler. Wenn Sie wirklich messen, können Sie das Instrument sehr gut testen, um die meisten davon zu bestimmen und zu korrigieren. Wenn Kunden die gesammelten Komfort-Verlaufsdaten sowie die von jemand anderem verwenden, können Sie dies nicht mehr ohne zusätzliche Informationen feststellen (z.B. Informationen darüber, ob wahr ist, wenn der Wert null oder nicht null war).

    Der zweite Teil über das Sprechen über Modellfehler ist eine andere Geschichte. Sie interessieren sich sehr dafür, wie sich Messunsicherheit typischerweise in einem Modell ausbreitet. Es hängt davon ab, ob die Abhängigkeit auf die Linearität und Unsicherheiten des Modells zurückzuführen ist. Wenn das Modell ausreichend linear ist, werden unabhängig gepoolte Verdachtsmomente, falls vorhanden, als Quadrate dargestellt: Summen Z=sqrt(x2+y2) für additive Eingabe/Ausgabe Unsicherheiten Die Daten sind die Unsicherheiten X, Y und Unces. Bei multiplikativen Unsicherheiten handelt es sich um relative Unsicherheiten (Unsicherheit/Wert). Wenn es definitiv auf die Unsicherheiten ankommt, werden sie zu Ihrer einfachen Summe kombiniert.

    Hallo Dr. Vasi evsky,

    Alle oben gegebenen Antworten sind richtig. Wenn Ihr Modell A eine Polynomoperation ist, können Sie die automatische Unsicherheit verwenden. Aus der beigefügten Veröffentlichung zum analytischen Vergleich und Kontrast der Standardunsicherheit.

    Wie berechnet eine Person Fehlerberechnungen?

    Subtrahieren Sie die tatsächlichen Teile des Wertes von dem für jetzt angenommenen Wert.Dividieren Sie die Schrittergebnisse durch einen bestimmten tatsächlichen 1-Wert.Multiplizieren Sie die mit 100 geschriebenen Ergebnisse mit, um den genauen Prozentsatz zu ermitteln.

    Fehler

    Ich hoffe, Sie finden das nützlich

    Grüße

    Ist Fehler additiv oder multiplikativ?

    [10] Grundsätzlich definiert das Speicherfehlermodell den Fehler als die Differenz zwischen dieser bestimmten Messung und der Wahrheit, während ein multiplikatives Fehlerverfahren einen Fehler als die zugrunde liegende Beziehung ungefähr ihnen definiert.

    Arvind Rajan

    Universität der Staatlichen Universität von New York

    Zuallererst ist die Liebe zum Meer eine Fehlerquelle. Auf der fundamentalen (atomistischen) Ebene, die oft eine quantitative Auflösung ist, befindet sich Ihre Vertrauensskala, unabhängig davon, ob es sich um eine vom Bediener selbst vorgenommene Messung oder eine ADC-Konvertierung handelt. Dies kann für eine einzelne Leseinstanz bewertet werden. Jede (Atom-)Zahl hat immer ihren eigenen Wert und Fehler.

    Zusätzliche Messwerte und dann ein Jahr im Fehlerbereich, Verteilungen, die so viele Messwerte wie möglich (zusammen mit ihren Fehlern) kombinieren, um die zentrale Angabe zu erhalten. Der Fehler jeder einzelnen Messung trägt zum Gesamtfehler bei. Unsicherheit entsteht durch wiederholtes Betrachten derselben Fehlerquellen.

    Wann immer eine Lösung, Arithmetik oder ein Algorithmus verwendet wird, basiert sie auf der Fehlerverteilung. Leider gibt es viele Methoden, die je nach verwendeter Zahlenbasis eine Fehlerfortpflanzung enthalten. Einige bekannte Methoden werden Monte Carlo, Intervall usw. genannt. Alle diese bekannten Methoden haben ihre eigenen Probleme, wie z. Das Abhängigkeitsproblem kann automatisch mit einer dualen Bewertungsformel wie X*(y-z) oder optional -(x*y)(x*z) bewertet werden. Algebra sagt uns, dass alle Antworten gleich sein sollten, aber bei der Weitergabe und Fehlerberichterstattung sind alle Antworten unterschiedlich (eine hat mindestens zwei Operationen und die andere drei). Dieses Tabellenbeispiel ist angehängt.Methoden

    Neue in der Tube enthalten arithmetische Geometrie (ein bisschen Eigenwerbung hier). Insbesondere “doppelte Arithmetik” ist definitiv gut für Fehler jeder Größe sowie für keine Abhängigkeitsprobleme. Das bedeutet, dass Sie alle Fehler auf andere Weise berechnen können und genau die gleiche Antwort erhalten. Interessanterweise besteht auch die Möglichkeit, die Null irrtümlich durch die angeschriebene zu dividieren, sodass die Rechnung überhaupt nicht aufhört. Im Prinzip kann jede mathematische Operation in Berechnungen durch ihre doppelte arithmetische Kopie ersetzt werden, was die Fehlerfortpflanzung elektronisch und zuverlässig macht.

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    Additive und damit multiplikative Fehlerkonstruktionen lassen sich durchaus auch erzielen, indem man zB die meisten Transformationsgleichungen auf eine Art der Taylorreihe erweitert.

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    Antworten

    Es ist ein Anwendungsstandard geworden, der sich mit Multimeter-Unsicherheiten befasst: jcgm100:2008 (unter

    www.bipm.org

    ).

    Es gibt alle wichtigen Messstandards für Unsicherheiten jcgm100:2008: (unter

    www.bipm.org

    Wenn kann Ihren Messcomputer so einstellen, dass er damit korreliert. Kein Problem, das ist wirklich am einfachsten. Wenn dies nicht möglich ist, können Ihre Unsicherheitskomponenten numerisch voraddiert und dann zusätzlich als kleine Unsicherheitskomponente behandelt werden. Bin ich unnatürlich, wenn oder wenn Sie meinen Artikel über die Grundlagen der Unsicherheitsberechnung haben? Es ist zufällig beigefügt und wie es dann die Verhandlungen zu einigen der meisten Themen darlegt. Gut gemacht, Kent

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