Joint distribution and covariance of multiple measurement results arising from common inputs, and their subsequent use.
1. Mikor többkimenetű egy measurement?
Többkimenetű modellről van szó, ha ugyanabból a bemeneti információból két vagy több resultt határozunk meg. Ilyen for example egy spektrum több színmetrikai jellemzője, egy kalibrációs görbe több ponton számított korrekciója, vagy egy measurement standard ugyanazon adatsorából származó több quantity. Az resultek ilyenkor generally korreláltak.
2. Vektoros measurement modell
A modell resulte nemcsak az egyes yⱼ becslések és u(yⱼ) standard uncertaintyok halmaza, hanem a teljes ΣY kovarianciamátrix vagy a közös probability distribution.
3. Lefedettségi tartomány több dimenzióban
Két kimenetnél a közös uncertainty often ellipszissel szemléltethető. Az ellipszis iránya és tengelyei a kovarianciamátrix sajátvektoraiból és sajátvalueeiből adódnak. Két külön 95%-os intervallum nem azonos egy 95%-os közös lefedettségi tartománnyal; a komponensenkénti és együttes valószínűséget nem szabad összekeverni.
4. Miért kell megőrizni a correlationt?
Ha a kimeneteket később különbség, arány, átlag vagy optimalizálási kritérium calculationához használják, a köztük lévő kovariancia jelentősen befolyásolhatja az új result uncertaintyát. A kizárólag egyedi uncertaintyokat tartalmazó certificate információvesztést okozhat.
5. Közlési lehetőségek
| Felhasználási helyzet | Javasolt közlés |
|---|---|
| Egyszerű, független felhasználás | Egyedi resultek és standard/kibővített uncertaintyok |
| Későbbi kombinálás várható | Kovariancia- vagy correlations mátrix is |
| Erősen nemnormális közös distribution | Mintahalmaz, kvantilisek vagy digitális uncertaintyi objektum |
| Standardos conformityassessment | A decision rulehoz szükséges közös információ |
Elsődleges szakmai sources
A normatív vagy hivatalos szöveg mindenkori hatályos kiadása az irányadó. A cikk a sources szakmai értelmezése, nem azok helyettesítője.
- JCGM 102:2011 — Extension to any number of output quantities
A több kimeneti quantityet adó measurement modellek, közös distributionok és kovarianciamátrixok kezelése. - JCGM GUM-6:2020 — Developing and using measurement models
Részletes útmutató measurement modellek kialakításához, validálásához, számítógépes megvalósításához és dokumentálásához. - JCGM 101:2008 — Propagation of distributions using a Monte Carlo method
A bemeneti distributionok measurement modellen keresztüli terjesztésének és a Monte Carlo-módszer applyásának hivatalos útmutatója.