A közös bemenetekből származó több measurement result együttes eloszlása, kovarianciája és későbbi felhasználhatósága.
1. Mikor többkimenetű egy measurement?
Többkimenetű modellről van szó, ha ugyanabból a bemeneti információból két vagy több resultt határozunk meg. Ilyen például egy spektrum több színmetrikai jellemzője, egy kalibrációs görbe több ponton számított korrekciója, vagy egy measurement standard ugyanazon adatsorából származó több mennyiség. Az resultek ilyenkor általában 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 valószínűségi eloszlás.
3. Lefedettségi tartomány több dimenzióban
Két kimenetnél a közös uncertainty gyakran ellipszissel szemléltethető. Az ellipszis iránya és tengelyei a kovarianciamátrix sajátvektoraiból és sajátértékeiből 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 korrelációt?
Ha a kimeneteket később különbség, arány, átlag vagy optimalizálási kritérium számításához 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 korrelációs mátrix is |
| Erősen nemnormális közös eloszlás | Mintahalmaz, kvantilisek vagy digitális uncertaintyi objektum |
| Standardos conformityértékelés | 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 mennyiséget adó measurement modellek, közös eloszlások 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 eloszlások measurement modellen keresztüli terjesztésének és a Monte Carlo-módszer alkalmazásának hivatalos útmutatója.