不确定度及cnal概论.ppt

实验室认可概论 —潘必卿 2.认可与认证的区别 实验室认可基础知识 1.常用术语和定义（自学） 2.法定计量单位（部分自学） 3.统计技术基础知识（部分自学） 4.抽样技术基础知识（基本自学） 5.数据处理和测量误差（基本自学） 6.测量不确定度基础知识 7.量值溯源 8..能力验证 9.内部质量控制（结合5.9条款） 一.法定计量单位 1.国际单位制 2. 我国法定计量单位的构成 国际单位制的基本单位 国际单位制中具有专门名称的导出单位 国家选定的非国际单位制单位(注) 由以上单位构成的组合形式的单位 由词头和以上单位所构成的十进倍数和分数单位 注:如分.时.日.海里.节.吨.分贝.公顷等。 几点提示 ?单位符号的字母一般小写，若单位名称来源于人名则大写 如时间秒的符号s ; 力牛顿的符号N ?词头因子小于 时，符号的字母一律小写。 如 k , , G ?使用词头时，优先使用符号。一般应使量的数值处于0.1--- ---1.000之间 如1.2× N 12kN; 0.0033m 3.3mm ?不得使用重叠词头。 如ns 不能写成m s ; GN不能写成kMN ?分母一般不用词头(kg除外)。 如10km /s 不能写成10m/ms 二.统计学基本知识—測量学中常用的 1. 随机事件 在统计学中, 任何观察到的一个现象或试验的一个 结果, 都称为一个事件. 事件有三类: .必然事件 不可能事件 随机事件 随机事件符合统计规律 2.随机事件的概率 1).古典型随机试验及其概率定义 　当某试验符合： 只有有限个可能结果 每个结果出现的都是等可能的 则称是古典型随机试验。 “事件A有M个可能的结果，总的可能结果有N个，则事件A的概率p(A)为： 　 2). 概率的统计定义 先验概率----根据初始资料按概率定义计算。 统计概率----通过多次试验求得事件出现次数与试验 总次数之比. 也称频率 。 试验次数有限时, 频率不一定等于概率。但重复﹑ 独立的试验中, 随着试验次数无限增大, 该频率趋于稳 定, 并依概率收敛于它的概率。 贝努里定理作为大数定理之一, 使我们在实际工作中 如果概率未知, 可以用频率代替概率。 3).随机变量按取值特征分为: 离散型随机变量: 只能取有限个值或可列的无穷个值,有对应的统计概率, 可能值可以预见, 但不知具体值。 连续型随机变量: 其可能值连续充满某个区间,可能值不可预见。 所有測量的可能结果的总和所组成的都是离散型随机变量。 4.随机变量的概率分布 正态分布 随机变量X（其可能值为χ）的分布密度函数为: 分布函数为： μ为随机变量X的数学期望, σ为X的标准差 正态分布示意图 根据中心极限定理, 在一定条件下,即使原来并不服从正态分布的独立的随机变量之和的分布, 当数量较大时, 也趋于正态分布。 因此, 正态分布是研究测量结果不确定度的基本分布形式。 服从正态分布的随机变量的特点 ----- 对称性 ----- 单峰性 ----- 有界性 ----- 抵偿性 t分布 t分布的分布密度函数为: 式中 、 皆为 函数 。 当 时, t分布便转化为标准正态分布。在研究小样本或有限次测量时, t分布是一种严密有效的分布形式。 t分布示意图 均匀分布 亦称矩形分布。若随机变量X的值以等概率落入区间, 内 则称X服从均匀分布。 均匀分布的分布密度函数为: （5）两个任意随机变量之和的方差，等于它们的方差及它们的两倍协方差之和 （6）随机变量的方差，等于该随机变量平方的数学期望与该随机变量数学期望的平方之差 子样方差的平均值不是母体方差平均值的无偏估计，而 才是无偏估计。