geolabmd
Пользователь
Ранг: 80
|
 05.03.2009 // 13:01:44
Уважаемый Garry, а возможно ли выслать Ваш файл и мне на geolabmd*яндекс_ру? Спасибо.
|
ANCHEM.RU
Администрация
Ранг: 246
|
|
titar
Пользователь
Ранг: 3
|
02.04.2009 // 17:00:09
Garry пишет:
Я уже давно рассчитываю неопределенности методом Монте-Карло. Это очень просто, хотя и звучит страшненько. Достаточно иметь обычный Эксель, малость желания и понимания суть происходящего.
Есть соотвтствующий документ применения этого метода, который рекомендуется как Suplements к традиционному GUM. Обзывается он
JCGM 101:2008. Evaluation of measurement – Supplement to the «Guide to the expression of uncertainty in measurement – propagation of distributions using a Monte-Carlo method». Я наверное, являюсь пропагандистом этого метода, поскольку знаю на своей шкуре насколько он облегчает все телодвижения по этим расчетам.
Суть метода сводится к тому, что вам нужно "нарисовать" перед собой уравнение расчета конечной велины (выходной величины), т.е. той которую вы вписываете в протоколы измерений.
Так, вот все компоненты этой формулы стоящие после "=" являются входными величинами, которые имеют свой тип распределения неопределенности. Например, масса, отмериваемый объем - это неопределенность типа "Б" и распределена она равномерно. Коэффициенты регрессии калибровочного уравнения, площадь хроматографического пика - неопределенности типа "А" (нормальное распределение). Их неопределенности в виде СКО арифметического среднего нужно оценить из реальных экспериментальных данных. Т.е. для оценивания площади нужно 10 раз подряд продозировать одну и ту же концентрацию стандарта и определить СКО площади пика. Для оценивания коэффициентов калибровки существуют формулы для получения оценок.
Далее в Экселе составляете так называемый бюджет неопределенности, в котором вписываете в столбик входные величины, затем в столбик их неопределенности для "А" - СКО среднего арифметического, а для "Б" данные погрешности из паспотра на пипетку, колбу и т.д. деленное на корень из 3.
Открываете следующий лист в той же книге Экселя где используя генератор случайных чисел (модуль анализа должен быть установлен в Экселе ! если его нет, то должны установить из офисного пакета) генерируете массивы данных для каждой из входных величин в соответствии с типом распределения и неопределенностями из первого листа. Эксель это позволяет делать элементарно. Количество генерируемых данных должно быть 10000. Далее после того как сгенерированы все массивы данных в следующем столбце прописываете формулу - уравнение расчета выходной величины и размножаете ее на 10000 ячеек. В этом столбце Эксель используя данные из столбцов входных величин формирует массив данных выходной величины в котором учтены все неопределенности входных величин. Далее копируете значения ! массива выходной величины в следующий столбец и ранжируете данные по возрастанию. Находите интерквантильный промежуток путем вычитания значения из ячейки 9750 и ячейки 250. Эта величина будет вашей расширенной неопределенностью. Стандартную суммарную неопределенность находят простым вычислением СКО массива выходной величины, а коэффициент охвата находят делением расширенной неопределенности на стандартную суммарную. Вот и все.
Всем желающим могу выслать пример расчета и по GUM и по методу Монте-Карло с помощью Экселя.
Мой мейл где-то валяется здесь на форуме.
Уважаемый Garry! Вышлете и мне, пожалуйста! labap-uz{coбaчkа}mail.ru Большое спасибо
|
asv0902@rambler.ru
Пользователь
Ранг: 6
|
 10.03.2010 // 19:45:06
titar пишет:
Garry пишет:
Я уже давно рассчитываю неопределенности методом Монте-Карло. Это очень просто, хотя и звучит страшненько. Достаточно иметь обычный Эксель, малость желания и понимания суть происходящего.
Есть соотвтствующий документ применения этого метода, который рекомендуется как Suplements к традиционному GUM. Обзывается он
JCGM 101:2008. Evaluation of measurement – Supplement to the «Guide to the expression of uncertainty in measurement – propagation of distributions using a Monte-Carlo method». Я наверное, являюсь пропагандистом этого метода, поскольку знаю на своей шкуре насколько он облегчает все телодвижения по этим расчетам.
Суть метода сводится к тому, что вам нужно "нарисовать" перед собой уравнение расчета конечной велины (выходной величины), т.е. той которую вы вписываете в протоколы измерений.
Так, вот все компоненты этой формулы стоящие после "=" являются входными величинами, которые имеют свой тип распределения неопределенности. Например, масса, отмериваемый объем - это неопределенность типа "Б" и распределена она равномерно. Коэффициенты регрессии калибровочного уравнения, площадь хроматографического пика - неопределенности типа "А" (нормальное распределение). Их неопределенности в виде СКО арифметического среднего нужно оценить из реальных экспериментальных данных. Т.е. для оценивания площади нужно 10 раз подряд продозировать одну и ту же концентрацию стандарта и определить СКО площади пика. Для оценивания коэффициентов калибровки существуют формулы для получения оценок.
Далее в Экселе составляете так называемый бюджет неопределенности, в котором вписываете в столбик входные величины, затем в столбик их неопределенности для "А" - СКО среднего арифметического, а для "Б" данные погрешности из паспотра на пипетку, колбу и т.д. деленное на корень из 3.
Открываете следующий лист в той же книге Экселя где используя генератор случайных чисел (модуль анализа должен быть установлен в Экселе ! если его нет, то должны установить из офисного пакета) генерируете массивы данных для каждой из входных величин в соответствии с типом распределения и неопределенностями из первого листа. Эксель это позволяет делать элементарно. Количество генерируемых данных должно быть 10000. Далее после того как сгенерированы все массивы данных в следующем столбце прописываете формулу - уравнение расчета выходной величины и размножаете ее на 10000 ячеек. В этом столбце Эксель используя данные из столбцов входных величин формирует массив данных выходной величины в котором учтены все неопределенности входных величин. Далее копируете значения ! массива выходной величины в следующий столбец и ранжируете данные по возрастанию. Находите интерквантильный промежуток путем вычитания значения из ячейки 9750 и ячейки 250. Эта величина будет вашей расширенной неопределенностью. Стандартную суммарную неопределенность находят простым вычислением СКО массива выходной величины, а коэффициент охвата находят делением расширенной неопределенности на стандартную суммарную. Вот и все.
Всем желающим могу выслать пример расчета и по GUM и по методу Монте-Карло с помощью Экселя.
Мой мейл где-то валяется здесь на форуме.
Уважаемый Garry! Мне тоже хочеться посмотреть на этого "зверя", asv0902{coбaчkа}rambler.ru Заранее благодарю
|
ahil
Пользователь
Ранг: 33
|
12.03.2010 // 5:19:26
Редактировано 1 раз(а)
и мне можно выслать hromass {coбaчkа}rambler.ru
спасибо
euroacademia.com.ua/attachment.php?owner_id=44&name=Wide_Uncert_Calc.pdf
|
ллм
Пользователь
Ранг: 1
|
02.06.2010 // 11:50:46
Уважаемый Garry! Пришлите и мне , пожалуйста, пример расчета неопределенности. Спасибо! Мой адрес
Lukyanenko(cобачка).gmail.com
|
Каталог ANCHEM.RU
Администрация
Ранг: 246 |
|
fenol
Пользователь
Ранг: 53
|
12.06.2010 // 6:58:16
Уважаемый Garry! Если можно, вышлите, пожалуйста, на адрес ph3no11{coбaчkа}gmail.com Заранее благодарю.
|
Янчик
Пользователь
Ранг: 39
|
13.06.2010 // 8:31:48
Уважаемый Garry!!!!
Вы не могли бы и мне выслать: perel-ta(cобачка)mail.ru
Спасибо заранее!!!!!!
|
дядя Коля
Пользователь
Ранг: 1
|
03.08.2010 // 21:06:12
Уважаемый Garry!
Если можно, вышлите и мне пример расчета!!!
soltsxeim(собачка)mail.ru
Заранее благодарю.
|
Pal
Пользователь
Ранг: 77
|
04.08.2010 // 10:12:14
asv0902{coбaчkа}rambler.ru пишет:
titar пишет:
Garry пишет:
Я уже давно рассчитываю неопределенности методом Монте-Карло. Это очень просто, хотя и звучит страшненько. Достаточно иметь обычный Эксель, малость желания и понимания суть происходящего.
Есть соотвтствующий документ применения этого метода, который рекомендуется как Suplements к традиционному GUM. Обзывается он
JCGM 101:2008. Evaluation of measurement – Supplement to the «Guide to the expression of uncertainty in measurement – propagation of distributions using a Monte-Carlo method». Я наверное, являюсь пропагандистом этого метода, поскольку знаю на своей шкуре насколько он облегчает все телодвижения по этим расчетам.
Суть метода сводится к тому, что вам нужно "нарисовать" перед собой уравнение расчета конечной велины (выходной величины), т.е. той которую вы вписываете в протоколы измерений.
Так, вот все компоненты этой формулы стоящие после "=" являются входными величинами, которые имеют свой тип распределения неопределенности. Например, масса, отмериваемый объем - это неопределенность типа "Б" и распределена она равномерно. Коэффициенты регрессии калибровочного уравнения, площадь хроматографического пика - неопределенности типа "А" (нормальное распределение). Их неопределенности в виде СКО арифметического среднего нужно оценить из реальных экспериментальных данных. Т.е. для оценивания площади нужно 10 раз подряд продозировать одну и ту же концентрацию стандарта и определить СКО площади пика. Для оценивания коэффициентов калибровки существуют формулы для получения оценок.
Далее в Экселе составляете так называемый бюджет неопределенности, в котором вписываете в столбик входные величины, затем в столбик их неопределенности для "А" - СКО среднего арифметического, а для "Б" данные погрешности из паспотра на пипетку, колбу и т.д. деленное на корень из 3.
Открываете следующий лист в той же книге Экселя где используя генератор случайных чисел (модуль анализа должен быть установлен в Экселе ! если его нет, то должны установить из офисного пакета) генерируете массивы данных для каждой из входных величин в соответствии с типом распределения и неопределенностями из первого листа. Эксель это позволяет делать элементарно. Количество генерируемых данных должно быть 10000. Далее после того как сгенерированы все массивы данных в следующем столбце прописываете формулу - уравнение расчета выходной величины и размножаете ее на 10000 ячеек. В этом столбце Эксель используя данные из столбцов входных величин формирует массив данных выходной величины в котором учтены все неопределенности входных величин. Далее копируете значения ! массива выходной величины в следующий столбец и ранжируете данные по возрастанию. Находите интерквантильный промежуток путем вычитания значения из ячейки 9750 и ячейки 250. Эта величина будет вашей расширенной неопределенностью. Стандартную суммарную неопределенность находят простым вычислением СКО массива выходной величины, а коэффициент охвата находят делением расширенной неопределенности на стандартную суммарную. Вот и все.
Всем желающим могу выслать пример расчета и по GUM и по методу Монте-Карло с помощью Экселя.
Мой мейл где-то валяется здесь на форуме.
Уважаемый Garry! Мне тоже перешлите Вашу программу, pashafff{собaчkа}rambler.ru Заранее благодарю
|
bummer
Пользователь
Ранг: 625
|
08.08.2010 // 5:24:30
Подскажите, кто знает. Каким образом можно оценить погрешность анализа на спектрометре в сравнении с химией? если считать например ско , то мат ожиданием будет значение химии?
|
[]
