Алексей (СамГУ)
Пользователь
Ранг: 367
|
 10.10.2013 // 16:56:48
Garry пишет:
eta пишет:
Игорь. Спасибо Вам огромное. Презентация супер! Еще раз спасибо. Ваши материалы мне очень помогут в работе.
Ну ... и Слава Богу! Я рад, что Вам пригодились мои труды. 
Garry, добрый день! Можно мне тоже от вас получить материалы на kolotvin_alex{coбaчkа}rambler.ru ?
|
ANCHEM.RU
Администрация
Ранг: 246
|
|
Maridmitrivna
Пользователь
Ранг: 4
|
22.10.2013 // 10:27:30
Garry пишет:
eta пишет:
Игорь. Спасибо Вам огромное. Презентация супер! Еще раз спасибо. Ваши материалы мне очень помогут в работе.
Ну ... и Слава Богу! Я рад, что Вам пригодились мои труды.
Добрый день! А можно и мне пример расчета? Заранее благодарна! kirym(собачка)yandex.ru
|
bypass
Пользователь
Ранг: 2
|
28.10.2013 // 9:36:38
Добрый день Garry,
а можно и мне пример расчета? bypass.kz(тузик)gmail.com
Спасибо!
|
bypass
Пользователь
Ранг: 2
|
28.10.2013 // 10:46:33
Garry спасибо, получил,
буду вникать
|
Ирина85
Пользователь
Ранг: 5
|
28.10.2013 // 14:23:01
Garry, а можно мне тоже примерчик на ituymesheva{coбaчkа}mail.ru. Спасибо
|
Каталог ANCHEM.RU
Администрация
Ранг: 246 |
|
Cheminst
Поставки приборов и расходных материалов для отечественной медицины, науки и промышленности. Является официальным представителем многих зарубежных компаний, в том числе OLYMPUS Optical, Hamilton, Alltech и др.
|
|
kapusha
Пользователь
Ранг: 1
|
04.06.2014 // 17:33:20
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!Если можно, и мне пример расчета, пожалуйста. egpnz{coбaчkа}mail.ru
Заранее благодарна!!
|
Alex_B
Пользователь
Ранг: 37
|
04.06.2014 // 17:58:33
Добрый день, Garry. Можно мне того же на a.bolotin{coбaчkа}list.ru, что и всем? Заранее благодарен.
|
Irspec
Пользователь
Ранг: 3
|
17.09.2014 // 14:45:44
Garry, очень прошу и мне выслать пример.
irspec[собак]gmail.[ком]
|
OLD
Пользователь
Ранг: 156
|
18.09.2014 // 14:25:00
Шалом, Гарри.
И я хочу затесаться в эту компанию "халявщиков".
old1-65{coбaчkа}mail.ru
за ранее благодарен
|
dariga13
Пользователь
Ранг: 3
|
22.10.2014 // 14:27:45
Здравствуйте! Я тоже присоединяюсь))) dariga13 {собачка}mail.ru
Заранее благодарна
|
[]
