불확도 성분의 분류
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작성자 최고관리자 작성일12-06-08 17:41 조회15,300회 댓글0건관련링크
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불확도 성분의 분류
측정의 결과는 측정의 대상이 되는 특정한 양, 측정량(measurand)에 대한 추정값에 불과하고, 그에 따른 측정결과는 불확도가 정량적으로 표시되어 있어야만 완전하다.
측정결과의 불확도는 일반적으로 몇개의 성분으로 구성되고, 국제도량형위원회(CIPM)의 접근방식에 의하면 그 성분의 수치적인 값을 추정하기 위해서 사용되는 방법에 따라 아래와 같이 분류될 수 있다.
A. 통계적 방법으로 평가된 성분들
B. 기타 다른 방법으로 평가된 성분들
불확도의 성분을 앞의 A와 B범주로 분류하는 방법과 우연(random)과 계통(systematic)성분으로 분류하는 방법 사이에는 다소 차이가 있다.
불확도 성분의 특성은 해당되는 양을 어떻게 사용하느냐 ,다시 말해서 측정과정을 나타내는 수학적 모델에 해당되는 양을 어떤 방식으로 나타내느냐에 따라 좌우된다.
해당되는 양이 다른 방식으로 사용된다면 우연(random) 성분이 계통(systematic) 성분이 될 수도 있고 그 역이 될 수도 있다.
따라서 "우연불확도(random uncertainty)나 계통불확도(systematic uncertainty)라는 용어는 일반적으로 모든 상황에서 꼭같이 적용될 수 있는 것이 아니다.
사용될 수 있는 대안으로서는
"우연효과(random effect)로 발생하는 불확도 성분,"
"계통효과(systematic effect)로 발생하는 불확도 성분"
이 가능하다. 여기서 우연효과란 현재의 측정과정에서 가능한 우연오차(possible random error)를 발생시키는 효과를 말하며, 계통효과란 현재의 측정과정에서 가능한 계통오차를 발생시키는 효과를 말한다.
원칙적으로 계통효과로 발생하는 불확도 성분은 어떤 경우는 A 방법으로, 그밖의 경우와 우연효과로 발생하는 불확도 성분은 B 방법으로 평가될 수 있다.
CIPM 접근방법의 기본은 측정결과의 불확도에 영향을 미치는 개개의 불확도 성분을 기호는 ui로 제안되고 표준불확도(standard uncertainty)라는 용어로 불리우는 추정 표준편차(estimated standard deviation)로 나타내는 것이다. ui는 추정분산(estimated variance) ui2의 양의 제곱근(positive square root)과 같다.
A 형에 속하는 불확도 성분은 통계적 추정분산 si2의 양의 제곱근과 같은 통계적 추정표준편차 si와 그 자유도 vi로 나타낸다.
이러한 성분에 대하여는 표준불확도는 ui=si이다. 일련의 관측값(observations)을 통계적으로 처리하여 불확도를 평가하는 것을 A형 평가 (Type A evaluation)라 한다. 비슷한 방법으로, B 형에 속하는 불확도 성분은 해당 표준편차의 근사값으로 간주될 수 있는 양 uj (uj 는 모든 유용한 정보를 기초로 가정한 확률분포(3.4절 참조)로부터 얻어지며, 해당 분산의 근사값으로 간주될 수 있는 uj2 의 양의 제곱근과 같다)로 나타낸다.
uj2 이 분산과 같이 취급되므로 uj 는 표준편차와 같이 취급된다.
일련의 관측값을 통계적으로 분석하지 않고 다른 방법으로 불확도를 평가하는 방법을 B형 평가(Type B evaluation)라 한다.
성분 사이의 상관관계는 추정 공분산(covariance) 또는 추정 상관계수(correlation coefficients)로 나타내어 진다.
측정의 결과는 측정의 대상이 되는 특정한 양, 측정량(measurand)에 대한 추정값에 불과하고, 그에 따른 측정결과는 불확도가 정량적으로 표시되어 있어야만 완전하다.
측정결과의 불확도는 일반적으로 몇개의 성분으로 구성되고, 국제도량형위원회(CIPM)의 접근방식에 의하면 그 성분의 수치적인 값을 추정하기 위해서 사용되는 방법에 따라 아래와 같이 분류될 수 있다.
A. 통계적 방법으로 평가된 성분들
B. 기타 다른 방법으로 평가된 성분들
불확도의 성분을 앞의 A와 B범주로 분류하는 방법과 우연(random)과 계통(systematic)성분으로 분류하는 방법 사이에는 다소 차이가 있다.
불확도 성분의 특성은 해당되는 양을 어떻게 사용하느냐 ,다시 말해서 측정과정을 나타내는 수학적 모델에 해당되는 양을 어떤 방식으로 나타내느냐에 따라 좌우된다.
해당되는 양이 다른 방식으로 사용된다면 우연(random) 성분이 계통(systematic) 성분이 될 수도 있고 그 역이 될 수도 있다.
따라서 "우연불확도(random uncertainty)나 계통불확도(systematic uncertainty)라는 용어는 일반적으로 모든 상황에서 꼭같이 적용될 수 있는 것이 아니다.
사용될 수 있는 대안으로서는
"우연효과(random effect)로 발생하는 불확도 성분,"
"계통효과(systematic effect)로 발생하는 불확도 성분"
이 가능하다. 여기서 우연효과란 현재의 측정과정에서 가능한 우연오차(possible random error)를 발생시키는 효과를 말하며, 계통효과란 현재의 측정과정에서 가능한 계통오차를 발생시키는 효과를 말한다.
원칙적으로 계통효과로 발생하는 불확도 성분은 어떤 경우는 A 방법으로, 그밖의 경우와 우연효과로 발생하는 불확도 성분은 B 방법으로 평가될 수 있다.
CIPM 접근방법의 기본은 측정결과의 불확도에 영향을 미치는 개개의 불확도 성분을 기호는 ui로 제안되고 표준불확도(standard uncertainty)라는 용어로 불리우는 추정 표준편차(estimated standard deviation)로 나타내는 것이다. ui는 추정분산(estimated variance) ui2의 양의 제곱근(positive square root)과 같다.
A 형에 속하는 불확도 성분은 통계적 추정분산 si2의 양의 제곱근과 같은 통계적 추정표준편차 si와 그 자유도 vi로 나타낸다.
이러한 성분에 대하여는 표준불확도는 ui=si이다. 일련의 관측값(observations)을 통계적으로 처리하여 불확도를 평가하는 것을 A형 평가 (Type A evaluation)라 한다. 비슷한 방법으로, B 형에 속하는 불확도 성분은 해당 표준편차의 근사값으로 간주될 수 있는 양 uj (uj 는 모든 유용한 정보를 기초로 가정한 확률분포(3.4절 참조)로부터 얻어지며, 해당 분산의 근사값으로 간주될 수 있는 uj2 의 양의 제곱근과 같다)로 나타낸다.
uj2 이 분산과 같이 취급되므로 uj 는 표준편차와 같이 취급된다.
일련의 관측값을 통계적으로 분석하지 않고 다른 방법으로 불확도를 평가하는 방법을 B형 평가(Type B evaluation)라 한다.
성분 사이의 상관관계는 추정 공분산(covariance) 또는 추정 상관계수(correlation coefficients)로 나타내어 진다.
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