Э.Б. Искендерзаде1, Г.С. Велиев2
1Национальное аэрокосмическое агентство, Баку, Азербайджанская Республика
2Азербайджанский технический университет, Баку, Азербайджанская Республика
iskenderzadeh@rambler.ru,
veliyev.n.g.@mail.ru
«Альманах современной метрологии» № 4 (32) 2022, стр. 104–109
УДК 621.317
Аннотация. Предложен метод контроля результата метрологической оценки инструментальной погрешности измерителей единой серии по критерию максимального правдоподобия. Решена задача достижения максимального правдоподобия результата метрологической оценки инструментальной погрешности измерителей единой серии аттестуемых партиями, состоящих из одинакового числа приборов. Показано, что если в пределах каждой партии приборов инструментальная погрешность распределена по логнормальному закону, то при проведении аттестации серийно по партиям измерителей, существует определённое соотношение измеряемой величины, среднеквадратического отклонения (с.к.о.) и среднего значения, при выполнении которого результат аттестации по всей серии измерителей считается максимально правдоподобной.
Ключевые слова: погрешность, правдоподобие, плотность вероятности, оптимизация, измерения.
Цитируемая литература
1. Сальников А.С., Добуш И.М., Бабак Л.И., Торхов Н.А. Экспериментальное исследование и построение моделей пассивных компонентов СВЧ монолитных интегральных схем с учетом технологического разброса параметров // Доклады ТУСУРа. — № 2. — С. 113–117.
2. Адамов Ю., Губин Я., Сибагатуллин А., Сомов О. Аналоговые блоки в системах на кристалле // Электроника: наука. технология. — 2004. — 8.
3. Кремлев В.Я. Энергопотребление КМОП СБИС: пути решения проблемы // Зарубежная радиоэлектроника. — 1996. — № 2. — С. 87–90
4. Ososkov G.A., Kosarev E.L. Limits and accuracy in measurements // Physical methods, instruments and measurements. — V. 1. — URL: https://www.eolss.net/sample-chapters/c05/E6-08-01-01.pdf.
5. Castrup H. Selecting and applying error distributions in uncertainty analysis // Presented at the Measurement Science Conference, Anaheim, 2004. — URL: http://www.isgmax.com/Articles_Papers/Selecting%20and%20Applying%20Error%20Distributions.pdf.
6. Limpert E., Stahel W.A., Abbt M. Log-normal distributions across the sciences: keys and clues // BioScience. — V. 51. — № 5. — P. 341–349.
8. Родинков О.В., Бокач Н.А., Булатов А.В. Основы метрологии физико-химических измерений и химического анализа: учеб.-метод. пособие. — СПб.: ВВМ, 2010. — 136 с.
9. Carobbi C.F.M., Cati M., Millanta L.M. Using the log-normal distribution in the statistical treatment of experimental data affected by large dispersion. — URL: https://www.academia.edu/7222385/Using_the_log-normal_distribution_in_the_statistical_treatment_of_experimental_data_affected_by_large_dispersion.
10. Coskun A., Oosterhuis W.P. Statistical distributions commonly used in measuremen uncertainty in laboratory medicine // Biochem Med. — 2020. — 30 (1).
Статья поступила в редакцию: 26.10.2022 г.
Статья прошла рецензирование: 23.09.2022 г.
Статья принята в работу: 27.10.2022 г.
Статья в полном объеме в Научной электронной библиотеке eLIBRARY.
Оформить подписку и купить печатные номера журнала у издателя.