测量不确定度

测量的目的是提供有关感兴趣数量的信息 ，也就是可观测值。 例如，被测物可能是圆柱的特征大小，容器的体积，电池两端的电势差或一瓶水中铅的质量浓度 。

没有测量是完全精确的。 测量数量时，结果取决于测量系统，测量程序，操作员的技能，环境和其他影响。 即使要以相同的方式在相同的情况下多次测量数量，假设测量系统具有足够的分辨率来区分这些值，通常每次也将获得不同的测量值。

测量值的离散程度将与执行测量的好坏程度有关。 它们的平均值将提供对数量真实值的估计，该数量通常比单个测量值更可靠。 离散度和测量值的次数将提供与平均值有关的信息，可以作为对真实值的估计。 但是，此信息通常来说并不足够。

测量系统给出的测量值可能不是分散在真实值附近的，而是离真实值存在一些偏移。 以家用浴室磅秤为例。 假设没有称量物体时，它没有妥善地归零，而是显示一些非零的偏移。 之后无论对人体质量进行多少次重新测量，该偏移的影响都会固有地存在于测量值的平均值中。

测量不确定度对校准和测量活动具有重要的经济影响。 在校准报告中，不确定度的大小通常被视为实验室质量的指标，较小的不确定度值通常具有较高的价值和较高的成本。 美国机械工程师协会 （ASME）制定了一套解决测量不确定度各个方面的标准。 例如，当根据测量结果被用于根据产品规格来判断接受或者拒绝时，ASME 提供了一种简化的方法（相对于GUM）来评估尺寸测量不确定性， 可以解决有关测量不确定性陈述幅度的分歧， 或提供有关任何产品接受/拒绝决定中涉及的风险的指导。

俗称GUM（Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement）的“测量不确定度表示指南”是有关此类问题的权威性文件。 GUM已通过所有主要国家计量研究院（NMIs）和国际实验室的认可，如ISO / IEC 17025个检测和校准实验室能力的通用要求，这被所有国际实验室认可要求 ，并是大多数现代化国家所采用的有关测量方法和技术的国际文献标准。 参见计量学指导联合委员会 。

输入数量的真实值${\displaystyle X_{1},\ldots ,X_{N}}$未知。 在GUM方法中， ${\displaystyle X_{1},\ldots ,X_{N}}$以概率分布为特征，在数学上被视为随机变量 。 这些分布描述了其真实值在不同间隔中的各自概率，并基于与${\displaystyle X_{1},\ldots ,X_{N}}$ 。 有时，部分或全部${\displaystyle X_{1},\ldots ,X_{N}}$是相互关联的，相关的分布（称为联合 ）适用于这些数量的总和。

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