Ipari metrológiai tudásplatform
Mérési bizonytalanság · 26 perc

Korreláció a mérési bizonytalanságban: mikor hibás a négyzetes összegzés?

Kovariancia, korrelációs együttható, közös etalonok és közös korrekciók hatása a kombinált standard bizonytalanságra.

Korreláció a mérési bizonytalanságban: mikor hibás a négyzetes összegzés? – szakmai ábra

A négyzetes összegzés csak független bemenő mennyiségek esetén teljes. Ha két bemenet ugyanazon etalonból, korrekcióból vagy környezeti hatásból származik, a kovariancia figyelmen kívül hagyása alul- vagy túlbecsülheti a bizonytalanságot.

Mi a korreláció?

Két mennyiség korrelált, ha a róluk rendelkezésre álló információ alapján eltéréseik nem függetlenek. A korreláció nem feltétlenül statisztikai idősorból látható: létrejöhet közös kalibrálási korrekció, közös referencia, közös hőmérsékletmérés vagy ugyanazon adat többszöri felhasználása miatt is.

Korreláció és kovariancia a bizonytalanságban
A közös információ a kimeneti varianciában kovariancia-tagként jelenik meg.

A kovariancia-tag szerepe

Két bemenő mennyiség esetén a lineáris bizonytalanságterjedés:

u²c(y)=c₁²u²(x₁)+c₂²u²(x₂)+2c₁c₂u(x₁)u(x₂)ρ₁₂

A ρ korrelációs együttható −1 és +1 közötti. A kovariancia előjele az érzékenységi együtthatók előjelével együtt határozza meg, hogy az eredő bizonytalanság nő vagy csökken.

Hogyan keletkezik korreláció?

  • ugyanazon etalonnal meghatározott két korrekció;
  • azonos hőmérséklet-érzékelő használata több modelltagban;
  • különbségmérés közös nullponttal;
  • azonos regressziós paraméterekből számított több érték;
  • normalizálás közös nevezővel.

Pozitív és negatív korreláció

Pozitív korrelációnál a bemenetek hajlamosak együtt változni. Negatív korrelációnál ellentétes irányú változás jellemző. Különbségképzésnél egy közös hatás részben kiolthatja önmagát; összegzésnél ugyanaz a hatás erősödhet. Ezért a „korreláció mindig növeli a bizonytalanságot” állítás nem helyes.

Számítási példa

Két 1,0 egység standard bizonytalanságú bemenetet összeadunk. Független esetben az eredő √2 = 1,414. Teljes pozitív korrelációnál 2,0. Teljes negatív korrelációnál az eredő elvileg 0 lehet, ha az érzékenységi együtthatók azonosak és a közös hatás pontosan ellentétesen jelenik meg.

Gyakorlati ellenőrzés

Minden költségvetésnél fel kell tenni: származik-e két bemenet azonos adatból, etalonból vagy korrekcióból? Ha igen, a függetlenség csak indoklással fogadható el. Bizonytalan esetben a teljes modell Monte Carlo szimulációval vagy közvetlen kovarianciamátrix használatával is értékelhető.

Elsődleges források

  1. JCGM 100:2008 – Guide to the expression of uncertainty in measurement
  2. JCGM GUM-6:2020 – Developing and using measurement models

A cikk a források magyarázó feldolgozása. A normatív vagy hivatalos követelmény megállapításához mindig az eredeti dokumentum érvényes kiadását kell használni.

Helye a tudásrendszerben

Innen érdemes továbbhaladni

Mérési bizonytalanság áttekintése →
Alapozó szint2 perc becsült olvasás7 fejezet
Szakmai szerkesztés

A kalibralas.eu tartalma a LightingLab akkreditált kalibrálási és mérésügyi tapasztalatára épül. A követelmény, az útmutatás és a szakmai értelmezés a szövegben elkülönül.