2. Неявные параметры

Для выявления неявных факторов используем причинно-следственную диаграмму SWIPE. Из неё следует, что значимые не выявленные факторы отсутствуют.

2. Оценка составляющей неопределённости, связанной только с вариацией свойств образцов в партии

Возможны два подхода к оценке данной составляющей:

– модельный;

– эмпирический.

1. Модельный подход к оценке составляющей неопределённости, связанной только с вариацией свойств образцов в партии

Данный подход связан с выражением:

m = (a·b·c)·ρ (10)

где m – масса образца;

a – длина образца;

b – ширина образца;

с – высота образца;

ρ – плотность образца.

Тогда неопределённость массы образца, связанная с неопределённостью измерения размеров:

u u(a·b·c·ρ) (11)

Переведём выражение (11) в относительный вид:

(12)

– заданы условием;

– неизвестно, значение может быть критичным для данного рода материала, поэтому модельный подход в данном случае рискован.

2. Эмпирический подход к оценке составляющей неопределённости, связанной только с вариацией свойств образцов в партии

Вариация значений масс и (таблица 2) вызывается двумя группами факторов:

– вариация свойств;

– вариация от погрешности измерения.

Это означает, что значение стандартного отклонения включает обе эти группы:

(13)

Следует отметить, что погрешность измерения у нас уже учитывалась при оценке первого слагаемого, т.е. в окончательном результате погрешность измерения будет фигурировать дважды, завышая значения. Чтобы выделить из ту часть, которая связана с вариацией свойств, применим дисперсионный анализ. В случае однофакторного дисперсионного анализа имеет место выражение

(14)

– вариация свойств между плитами;

– вариация свойств образцов в одной плите;

– необъяснённая часть дисперсии, в которую включены погрешности измерения и всё, что было не включено.

Таким образом, задача сводится к определению .

–

–

(15)

Пошаговый расчет этих двух дисперсий представлен в таблице 3.

Таблица 3 – Таблица однофакторного дисперсионного анализа

Источник изменчивости	Сумма квадратов	Степени свободы	Средние квадраты	Дисперсии
Между уровнями фактора «плита»		k1=4		=0,41
Внутри фактора «плита»		k(n1)=10

Значение стандартной неопределенности поправки, обусловленной вариацией значений влажности образцов в пределах выборки из партии , принимаем равным величине рассчитанного стандартного отклонения .