Контроль правдоподобия результата метрологической оценки инструментальной погрешности измерителей единой серии

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.