Российский химико-аналитический портал  химический анализ и аналитическая химия в фокусе внимания ::: портал химиков-аналитиков ::: выбор профессионалов  
карта портала ::: расширенный поиск              
 



ANCHEM.RU » Форумы » 1. Аналитический форум ...
  1. Аналитический форум | Список форумов | Войти в систему | Регистрация | Помощь | Последние темы | Поиск

Форум химиков-аналитиков, аналитическая химия и химический анализ.

руководство по неопределенностям >>>

  Ответов в этой теме: 130
  Страница: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
  «« назад || далее »»

[ Ответ на тему ]


Garry
VIP Member
Ранг: 1075


19.05.2016 // 17:08:29     

smihаilоv пишет:
Игорь, ты долго держался. Достало?
Угу ! Чё... мне жалко что-ли... Неделю был в коммандировке, а здесь столько ...немых вопросов. Люди хочуть - надо помочь! Могу вообще ссылку на свою библиотечку по неопределенности и валидации выложить....... правда не сильно надолго.... так на месячишко
Реклама на ANCHEM.RU
Администрация
Ранг: 246
Размещение рекламы
ЕленаZa
Пользователь
Ранг: 10


06.06.2016 // 15:23:04     
Редактировано 1 раз(а)

Пользователь удалил свое сообщение
restiv
Пользователь
Ранг: 768


30.06.2016 // 13:45:25     
Garry подскажите откуда взяты формулы на 105 странице Вашей презентации. Я хочу их использовать, но в РМГ их нет. На что ссылаться? На какой НД?
Garry
VIP Member
Ранг: 1075


30.06.2016 // 17:38:10     

restiv пишет:
Garry подскажите откуда взяты формулы на 105 странице Вашей презентации. Я хочу их использовать, но в РМГ их нет. На что ссылаться? На какой НД?
D. Brynn Hibbert, J. Justin Gooding "DATA ANALYSIS FOR CHEMISTRY" An Introductory Guide for Students and Laboratory Scientists, Oxford 2006 на странице 133.
restiv
Пользователь
Ранг: 768


01.07.2016 // 13:56:25     

Garry пишет:

D. Brynn Hibbert, J. Justin Gooding "DATA ANALYSIS FOR CHEMISTRY" An Introductory Guide for Students and Laboratory Scientists, Oxford 2006 на странице 133.

А в отечественной литературе нет ничего?
Реклама на ANCHEM.RU
Администрация
Ранг: 246
Размещение рекламы
Газовый хроматограф Varian CP 4900 MicroGC Газовый хроматограф Varian CP 4900 MicroGC
Varian CP-4900 Micro GC – один из самых маленьких и быстрых хроматографических анализаторов, производится компанией VARIAN, Inc с ноября 2001 года. Это четвертое поколение портативных моделей, основанное на идее модульной хроматографии.
[ Информация из каталога оборудования ANCHEM.RU ]
Garry
VIP Member
Ранг: 1075


01.07.2016 // 18:17:43     
Редактировано 1 раз(а)


restiv пишет:

Garry пишет:

D. Brynn Hibbert, J. Justin Gooding "DATA ANALYSIS FOR CHEMISTRY" An Introductory Guide for Students and Laboratory Scientists, Oxford 2006 на странице 133.
А в отечественной литературе нет ничего?
Даже если Вы с английским не на "ТЫ", то вот оригинал книги из моей библиотеки https://www.dropbox.com/s/wdelhtnnnl1buxz/%D0%90%D0%9D%D0%90%D0%9B%D0%98%D0%97%20%D0%94%D0%90%D0%9D%D0%9D%D0%AB%D0%A5%20%D0%92%20%D0%A5%D0%98%D0%9C%D0%98%D0%98.pdf?dl=0. Там все понятно до последней точки.

Или вот например из отечественного :
Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников.-М.ФИЗМАТЛИТ, 2006 страница 686. (Ну ооочень много интересного можно почерпнуть из сего труда)
sawicka
Пользователь
Ранг: 2


12.01.2017 // 11:01:20     
Редактировано 1 раз(а)

Пользователь удалил свое сообщение
sawicka
Пользователь
Ранг: 2


12.01.2017 // 11:03:03     

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, можно мне тоже выслать на xeniyachechikhina{coбaчkа}gmail.com
премного благодарна
Saule
Пользователь
Ранг: 1


18.12.2017 // 13:55:17     

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, можно мне тоже выслать на saule_zhunissova{coбaчkа}mail.ru
Буду премного благодарна.
OlgaCtepanova
Пользователь
Ранг: 1


12.12.2020 // 15:46:25     

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 столкнулась с расчётом бюджета неопределённость и прочитав, что у вас есть расчёт с помощью Экселя, если она ещё актуальна вышлите мне её, пожалуйста, katy_step{coбaчkа}list.ru. Заранее спасибо.

  Ответов в этой теме: 130
  Страница: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
  «« назад || далее »»

Ответ на тему



ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ ANCHEM.RU:      [ Все новости ]

ЖУРНАЛ ЛАБОРАТОРИИ ЛИТЕРАТУРА ОБОРУДОВАНИЕ РАБОТА КАЛЕНДАРЬ ФОРУМ

Copyright © 2002-2009
«Аналитика-Мир профессионалов»

Размещение рекламы / Контакты