打工人日报#20250902
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今天晚上去了玄武湖,来南京三次了,终于来了一次
知识点
不确定度
“不确定度” 是测量领域的核心概念,用于量化测量结果的可靠性与分散程度—— 简单来说,它回答了 “这个测量值有多可信?真实值可能在哪个范围内?” 的问题。
一、为什么需要不确定度?
任何测量都存在误差(如仪器精度限制、环境干扰、人员操作差异等),直接给出一个 “绝对准确” 的测量值是不科学的。例如:
用尺子测一根绳子,读数为 “10.5cm”,但尺子最小刻度是 1mm,你无法确定真实值是 10.48cm 还是 10.52cm;
用电子秤称苹果,显示 “250g”,但秤的精度是 ±2g,真实质量可能在 248g~252g 之间。
如果只给 “10.5cm” 或 “250g”,他人无法判断这个值的可信程度;而加上不确定度(如 “10.5cm±0.1cm”“250g±2g”),测量结果的意义才完整 ——不确定度越小,测量结果越可靠。
二、不确定度的核心本质:“范围” 而非 “单个值”
不确定度的最终呈现形式通常是 “测量值 ± 扩展不确定度”(如 “100.0V ± 0.5V”),其本质是一个 “置信区间”:
它基于统计学或物理分析,给出 “真实值有极高概率(通常是 95% 或 99%)落在该范围内” 的科学判断;
例如 “100.0V ± 0.5V(置信水平 95%)”,意味着 “真实电压有 95% 的可能在 99.5V~100.5V 之间”。
这里要区分两个关键概念:
标准不确定度(u)
以 “标准偏差” 为单位的不确定度,是不确定度的基础计算形式,反映测量结果的分散性,需通过统计学方法(如多次重复测量的标准差)或已知信息(如仪器说明书的精度)计算.
扩展不确定度(U)
标准不确定度乘以 “包含因子(k)” 后的结果,是最终向用户呈现的不确定度 ,更直观,直接对应 “测量值 ±U” 的范围;k 值通常取 2(对应 95% 置信水平)或 3(对应 99% 置信水平)
三、不确定度的主要来源
所有导致测量结果分散的因素,都是不确定度的来源,常见包括:
- -仪器误差:如尺子的刻度偏差、电子秤的最小分度值(精度)、温度计的校准偏差;
- 测量重复性:同一人用同一仪器,多次测量同一对象的结果差异(如多次测同一杯水的温度,结果在 25.1℃~25.3℃波动);
- 环境影响:温度(如金属尺子热胀冷缩)、湿度(如电子设备受潮)、气压(如气压对体重秤的影响);
- 人员操作:如读数时的视角偏差(斜视导致的 “视差”)、操作习惯差异(如按电子秤的力度不同);
- 方法缺陷:如测量公式的近似性(如用 “周长 =πd” 时,π 取 3.14 而非更精确值)、样品代表性不足(如测一杯水的温度时,只测了表面)。
四、不确定度的应用场景
不确定度贯穿于需要 “量化可靠性” 的领域,例如:
工业生产:零件尺寸的测量需给出不确定度,判断是否符合设计标准(如 “轴的直径 10.00mm±0.02mm”,若设计公差是 ±0.03mm,则合格);
科学研究:实验数据必须附带不确定度,才能让同行判断结果的可信度(如物理实验中 “测得重力加速度 g=9.81m/s²±0.02m/s²”);
贸易与法规:如食品包装上的 “净含量 500g±5g”(这本质是厂家给出的不确定度范围,确保实际重量不会偏离标注过多);
医疗检测:如血液检测中 “血糖值 5.2mmol/L±0.1mmol/L”,医生需结合不确定度判断是否在正常范围(正常空腹血糖 3.9~6.1mmol/L,若不确定度过大,可能影响诊断)。
阅读
《学会提问》
第十章:数据有没有欺骗性 结束了
看到使用数据来做论据需要带着批判的眼光思考
自己使用数据来加持自己的表达时也需要注重质量
感恩
今天点外卖方便,嘴馋点了外卖,感谢商家和外卖员以及平台!