ГОСТ 34100.3.2-2017/ISO/IEC Guide 98-3/Suppl 2:2011 Неопределенность измерения. Часть 3. Руководство по выражению неопределенности измерения. Дополнение 2. Обобщение на случай произвольного числа выходных величин (с Поправкой)

     4 Соглашения и условные обозначения

В настоящем стандарте использованы следующие соглашения и условные обозначения.

4.1 В GUM [JCGM 100:2008 (пункт 4.1.1, примечание 1)] для экономии условных обозначений один и тот же символ (прописная буква) используется для:

(i) физической величины, которая предполагает наличие единственного истинного значения;

(ii) случайной переменной, ассоциированной с этой физической величиной.

Примечание - Случайная переменная выполняет разные роли при оценивании неопределенности по типу А и В. При оценивании неопределенности по типу А случайная переменная представляет собой "... возможный результат наблюдения величины". При оценивании неопределенности по типу В вероятность распределения случайной переменной характеризует имеющиеся знания о возможных значениях этой величины.

Эта двойственность обозначений в большинстве случаев не вызывает неудобств.

В настоящем стандарте (так же, как и в JCGM 101:2008) в случае входных величин, неопределенность которых оценивают по типу А, один и тот же символ (прописная буква) использован для трех понятий, а именно:

a) физическая величина;

b) случайная переменная, для которой получают результаты наблюдений;

c) случайная переменная, распределение вероятности которой ассоциируют с имеющимися знаниями о возможных значениях физической величины.

Два последних понятия, относящиеся к случайной переменной, в GUM (JCGM 100:2008) не разделяются, что может явиться источником недоразумений. Так рассматриваемая в настоящем стандарте и в JCGM 101:2008 процедура оценивания неопределенности с использованием метода Монте-Карло может быть неправильно истолкована как реализация процедуры, изложенной в JCGM 100:2008 (пункт 4.1.4, примечание 1). В действительности же, хотя указанные процедуры схожи в том, что в обеих получают выборку значений выходной величины для данной модели измерения из соответствующего распределения, сами распределения в общем случае будут разными. В JCGM 100:2008 (пункт 4.1.4, примечание 1) это частотное распределение, т.е. случайная переменная интерпретируется в смысле перечисления b), тогда как в методе Монте-Карло это распределение случайной переменной, интерпретируемой в смысле перечисления c). Для большинства измерительных задач подход, предложенный в JCGM 100:2008 (пункт 4.1.4, примечание 1), не рекомендуется (см. [2]).

4.2 Для входных величин модели измерения в настоящем стандарте принято обозначение , ..., или в виде матрицы размерности (символ "" обозначает транспонирование).

4.3 Для выходных величин модели измерения в настоящем стандарте принято обозначение , ..., или в виде матрицы размерности .

4.4 Если могут быть выражены через в явном виде, то модель измерения имеет вид

,                                                         (1)

где - многомерная функция измерения. Другая форма записи для той же модели (см. 3.9) имеет вид

, …, ,

где , ..., являются составляющими .

4.5 Если не выражены в явном виде через , то модель измерения имеет вид

                                                     (2)

или, в другой форме записи (см. 3.8),

0, ..., 0.

4.6 Оценку обозначают в виде - матрицы размерности . Ковариационную матрицу, соответствующую , обозначают в виде - матрицы размерности (см. 3.20).

4.7 Оценку обозначают в виде - матрицы размерности . Ковариационную матрицу, соответствующую , обозначают в виде - матрица размерности .