不確かさ計算機

カテゴリー：統計
- 2025年8月17日
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科学および工学のアプリケーションのための測定不確かさと誤差伝播を計算します。この計算機は、研究者、学生、専門家が実験結果の精度を決定するのに役立ちます。

基本的な不確かさ計算

高度な設定

スチューデントのt分布のみ

測定不確かさの理解

測定不確かさは、測定結果に対する疑念を定量化します。すべての測定には、ランダムな変動や系統的な誤差のために完璧な精度が不可能であるため、ある程度の不確かさが含まれます。

不確かさ分析の重要な概念
  • 標準不確かさ: 標準偏差として表現された不確かさ
  • カバレッジファクター (k): 拡張不確かさのための標準不確かさの乗数
  • 拡張不確かさ: カバレッジファクターで乗算された標準不確かさ
  • 信頼レベル: 真の値が不確かさ区間内にある確率
  • 有効数字: 測定に関する意味のある情報を持つ数字
  • 不確かさの伝播: 計算における不確かさの組み合わせ方
一般的な不確かさ伝播のルール
  • 加算/減算: u(A±B) = √(u(A)² + u(B)²)
  • 乗算/除算: u(A×B)/|A×B| = √((u(A)/A)² + (u(B)/B)²)
  • べき乗: u(x^n)/|x^n| = |n| × u(x)/|x|
  • 一般関数: u(f) = √(∑(∂f/∂xi)² × u(xi)²)
不確かさの源
  • 器具の分解能: 読み取り精度の制限
  • キャリブレーション: 参照標準の不確かさ
  • ランダム変動: 繰り返し測定における自然な変動
  • 環境要因: 温度、湿度、振動の影響
  • オペレーターの影響: 測定技術の変動
  • サンプルの代表性: 測定されたサンプルが全体をどれだけ代表しているか

免責事項: この計算機は、標準的な不確かさ伝播方法に基づいて推定を提供します。結果は、重要なアプリケーションのために適切な統計技術を使用して確認する必要があります。このツールは教育および参考目的のみです。