A közös bemenetekből származó több mérési eredmény együttes eloszlása, kovarianciája és későbbi felhasználhatósága.
1. Mikor többkimenetű egy mérés?
Többkimenetű modellről van szó, ha ugyanabból a bemeneti információból két vagy több eredményt határozunk meg. Ilyen például egy spektrum több színmetrikai jellemzője, egy kalibrációs görbe több ponton számított korrekciója, vagy egy etalon ugyanazon adatsorából származó több mennyiség. Az eredmények ilyenkor általában korreláltak.
2. Vektoros mérési modell
A modell eredménye nemcsak az egyes yⱼ becslések és u(yⱼ) standard bizonytalanságok halmaza, hanem a teljes ΣY kovarianciamátrix vagy a közös valószínűségi eloszlás.
3. Lefedettségi tartomány több dimenzióban
Két kimenetnél a közös bizonytalanság gyakran ellipszissel szemléltethető. Az ellipszis iránya és tengelyei a kovarianciamátrix sajátvektoraiból és sajátértékeiből adódnak. Két külön 95%-os intervallum nem azonos egy 95%-os közös lefedettségi tartománnyal; a komponensenkénti és együttes valószínűséget nem szabad összekeverni.
4. Miért kell megőrizni a korrelációt?
Ha a kimeneteket később különbség, arány, átlag vagy optimalizálási kritérium számításához használják, a köztük lévő kovariancia jelentősen befolyásolhatja az új eredmény bizonytalanságát. A kizárólag egyedi bizonytalanságokat tartalmazó bizonyítvány információvesztést okozhat.
5. Közlési lehetőségek
| Felhasználási helyzet | Javasolt közlés |
|---|---|
| Egyszerű, független felhasználás | Egyedi eredmények és standard/kibővített bizonytalanságok |
| Későbbi kombinálás várható | Kovariancia- vagy korrelációs mátrix is |
| Erősen nemnormális közös eloszlás | Mintahalmaz, kvantilisek vagy digitális bizonytalansági objektum |
| Szabványos megfelelőségértékelés | A döntési szabályhoz szükséges közös információ |
Elsődleges szakmai források
A normatív vagy hivatalos szöveg mindenkori hatályos kiadása az irányadó. A cikk a források szakmai értelmezése, nem azok helyettesítője.
- JCGM 102:2011 — Extension to any number of output quantities
A több kimeneti mennyiséget adó mérési modellek, közös eloszlások és kovarianciamátrixok kezelése. - JCGM GUM-6:2020 — Developing and using measurement models
Részletes útmutató mérési modellek kialakításához, validálásához, számítógépes megvalósításához és dokumentálásához. - 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.