| dc.contributor.author | Серенков, П. С. | ru |
| dc.contributor.author | Романчак, В. М. | ru |
| dc.coverage.spatial | Минск | ru |
| dc.date.accessioned | 2022-12-28T10:38:24Z | |
| dc.date.available | 2022-12-28T10:38:24Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.identifier.citation | Серенков, П. С. Аналитический метод оценивания неопределенности результатов измерений = Analytical method for estimation of the measurement results / П. С. Серенков, В. М. Романчак // Приборостроение-2022 : материалы 15-й Международной научно-технической конференции, 16-18 ноября 2022 года, Минск, Республика Беларусь / редкол.: О. К. Гусев (председатель) [и др.]. – Минск : БНТУ, 2022. – С. 180-181. | ru |
| dc.identifier.uri | https://rep.bntu.by/handle/data/124474 | |
| dc.description.abstract | По результатам анализа общепринятых методов оценивания неопределенности измерений с
позиций их соответствия «байесовскому» подходу предложен альтернативный метод оценивания как «метод последовательных трансформаций» (МПТ), имеющий ряд преимуществ по сравнению с общепринятыми методами. Метод строго соответствует «байесовскому» подходу, поэтому лишен методической
ошибки в оценивании. В основе метода лежит техника последовательной аналитической свертки распределений входных величин с учетом модели измерений. | ru |
| dc.language.iso | ru | ru |
| dc.publisher | БНТУ | ru |
| dc.title | Аналитический метод оценивания неопределенности результатов измерений | ru |
| dc.title.alternative | Analytical method for estimation of the measurement results | ru |
| dc.type | Working Paper | ru |
| local.description.annotation | Based on the results of the analysis of generally accepted methods for estimating measurement uncertainty from the standpoint of their compliance with the "Bayesian" approach, an alternative estimation method is proposed as the "method of step by step transformations", which has a number of advantages compared to conventional methods. The method strictly corresponds to the "Bayesian" approach, therefore, it is free from methodological error in estimation. The method is based on the technique of sequential analytical convolution of the input quantities distributions, taking into account the measurement model. | ru |
