- розрахунок стандартної невизначеності вихідної величини;
- розрахунок розширеної невизначеності;
- представлення кінцевого результату вимірювань.
1. Опис вимірювання, складання його моделі і виявлення джерел невизначеності.
Будь-який процес вимірювання можна представити у вигляді послідовності виконуваних операцій. Тому для опису вимірюваної величини і виявлення джерел невизначеності доцільно представити ланцюг перетворення вимірюваної величини у вигляді схеми, що відображає послідовність процесу вимірювань. На малюнку 5 представлена ??діаграма «причина-наслідок»:
X 2 X 1
W 1 Z 1
Z 2
W N Z N
Y
F N
F 1
X N
Малюнок 2.2 - Діаграма «причина-наслідок»
У більшості випадків вимірювана величина Y не є прямо вимірюваної, а залежить від N інших вимірюваних величин X 1 X 2, ..., XN і виражається через функціональну залежність:
Y=f (X 1, X 2, ..., XN),
де X 1, X 2, ..., XN - вхідні величини, Y - вихідна величина.
Вхідні величини X 1, X 2, ..., XN, від яких залежить вихідна величина Y, є безпосередньо вимірюваними величинами і самі можуть залежати від інших величин, включаючи поправки і поправочні коефіцієнти на систематичні ефекти:
X 1=f (Z 1, Z 2, ..., Z l), X 2=f (W 1, W 2, ..., W k) і т.д.
Опис вимірюваної величини у вигляді функціональної залежності (математичної моделі), що зв'язує вимірювану величину з параметрами, від яких вона залежить, називається моделюванням.
Стадія моделювання є надзвичайно важливою, оскільки від правильності і ретельності складання моделі вимірювання, яка визначається необхідною точністю, залежить кількість джерел невизначеності.
З метою узагальнення джерел невизначеності вимірювану (вихідну) величину і виявлення джерела невизначеності: вхідні величини і величини, на них впливають, - доцільно представити на діаграмі «причина-наслідок» (малюнок 5).
Джерелами невизначеності можуть бути пробовідбір, умови зберігання, апаратурні ефекти, чистота реактивів, умови вимірювань, вплив проби, обчислювальні і випадкові ефекти, вплив оператора.
2. Оцінювання значень і стандартних невизначеностей вхідних величин.
Наступним етапом після виявлення джерел невизначеності є кількісний опис невизначеностей, що виникають від цих джерел. Це може бути зроблено двома шляхами:
- оцінюванням невизначеності, що виникає від кожного окремого джерела з наступним підсумовуванням складових;
- безпосереднім визначенням сумарного вкладу в невизначеність від деяких або всіх джерел з використанням даних про ефективність методу в цілому.
Показники ефективності методу встановлюють у процесі його розробки та міжлабораторних або внутрішньолабораторний досліджень. До показників ефективності відносяться правильність, яка характеризується зміщенням, і прецизійність, характеризуемая повторюваністю, відтворюваністю і проміжної прецизійних.
Оцінки ефективності можуть включати не всі фактори, тому вплив будь-яких залишилися слід оцінювати окремо і потім підсумувати.
Для кожної величини необхідно визначити оцінку і стандартну невизначеність. При цьому всі вхідні величини внаслідок того, що їх значення не можуть бути точно відомі, є випадковими безперервними величинами. Тоді оцінками вхідних величин, позначаються в загальному вигляді малими літерами (x 1, x 2, ..., xn), є їх математичні очікування, а стандартними невизначеностями u (xj) вхідних величин будуть стандартні відхилення цих величин. Кожну оцінку вхідної величини, і пов'язану з нею стандартну невизначеність отримують з розподілу ймовірностей вхідної величини.
Розподілу ймовірностей описуються за допомогою спеціальних функцій: функції розподілу та/або функції щільності ймовірності. Функції густин також називають законами розподілу випадкових величин, наприклад, закон Гаусса, прямокутний, трикутний і т. Д.
Для знаходження закону розподілу кожної величини Х N необхідно використовувати всю наявну інформацію про неї, які можна почерпнути з результатів спостережень, сертифікатів калібрування, специфікацій або технічних умов виготовлювача, результатів дослідних робіт, контрольних карт якості процесу, будь довідкової літератури, а також особистого досвіду та інтуїції фахівця-метролога.
