A k·u közelítés érvényessége, effektív szabadságfok, kvantilisalapú tartományok és az aszimmetrikus bizonytalanság helyes közlése.
1. Lefedettségi valószínűség és intervallum
A lefedettségi intervallum olyan tartomány, amelyhez meghatározott lefedettségi valószínűséget rendelünk a measurand rendelkezésre álló tudást leíró eloszlása alapján. Ez nem azonos az ismételt mintavételezés klasszikus konfidenciaintervallumával, és nem jelenti azt, hogy a „valódi érték” véletlenül mozog.
2. Mikor használható U=k·u?
A k≈2 közelítés akkor indokolt, ha a kimeneti eloszlás közel normális, az effektív szabadságfok elegendően nagy, és a tartomány szimmetrikus alakja nem torzítja a lényegi információt. Kis szabadságfoknál Student-féle t-eloszlásból választott faktor szükséges lehet. Erősen ferde vagy korlátozott eloszlásnál a szimmetrikus forma félrevezető.
3. Kvantilisalapú intervallumok
Monte Carlo-kimenetből közvetlenül meghatározható egyenlő farkú vagy legrövidebb lefedettségi intervallum. A két tartomány azonos lefedettségi valószínűség mellett eltérhet. Többmódusú eloszlásnál egyetlen összefüggő intervallum akár olyan tartományokat is tartalmazhat, amelyek kevéssé valószínűek; ilyenkor a teljes eloszlás vagy több részintervallum közlése lehet informatívabb.
4. Aszimmetrikus közlés
Az aszimmetrikus közlésnél egyértelművé kell tenni a lefedettségi valószínűséget, az intervallum kialakításának szabályát és azt, hogy y milyen helyzetmutató: várható érték, medián vagy más becslés.
5. Gyakori hibák
- k=2 automatikus használata az eloszlás vizsgálata nélkül;
- 95%-os lefedettség állítása a tényleges faktor vagy szabadságfok megadása nélkül;
- szimmetrikus intervallum közlése negatív fizikai értékeket megengedő alsó határral;
- a lefedettségi és konfidenciaszint fogalmainak felcserélése;
- túl sok számjegy, amely numerikus pontosságot sugall metrológiai információ helyett.
Elsődleges szakmai források
A normatív vagy hivatalos szöveg mindenkori hatályos kiadása az irányadó. A cikk a források szakmai értelmezése, nem azok helyettesítője.
- JCGM 100:2008 — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement
A standard bizonytalanság, a kovariancia, a linearizált bizonytalanságterjedés és a kibővített bizonytalanság alapdokumentuma. - JCGM GUM-1:2023 — Introduction to the GUM
A bizonytalanság értékelésének, közlésének és felhasználásának korszerű fogalmi kerete. - JCGM 101:2008 — Propagation of distributions using a Monte Carlo method
A bemeneti eloszlások mérési modellen keresztüli terjesztésének és a Monte Carlo-módszer alkalmazásának hivatalos útmutatója.