Corso sull'incertezza di misura

Lezione 1 • Concetti fondamentali nella scienza della misurazione

Introduce i misurandi, le scale di misurazione e il processo di misurazione. Stabilisce il vocabolario utilizzato in tutto il corso.

Lezione 2 • Distinzione tra errore e incertezza

Chiarisce la differenza concettuale tra errore di misurazione e incertezza. Previene l'equivoco più comune nella pratica metrologica.

Lezione 3 • Fonti di incertezza di misura

Cataloga le principali fonti che contribuiscono all'incertezza in qualsiasi misurazione. Prepara gli studenti a identificare le fonti nei propri sistemi di misurazione.

Lezione 1 • Correlazione e covarianza nelle misurazioni

Affronta il modo in cui le grandezze di ingresso correlate influenzano l'incertezza combinata. Gli studenti riconoscono quando le ipotesi di indipendenza sono violate.

Lezione 2 • Intervalli di confidenza e copertura

Spiega come gli intervalli di confidenza si relazionano agli intervalli di incertezza. Gli studenti calcolano intervalli per risultati di misurazione distribuiti normalmente.

Lezione 3 • Distribuzioni di probabilità in metrologia

Tratta le distribuzioni più comunemente assegnate alle fonti di incertezza. Collega la forma della distribuzione alla conoscenza fisica su ciascuna fonte.

Lezione 1 • Stime di Tipo A raggruppate e combinate

Estende la valutazione di Tipo A a situazioni con più set di dati o sessioni di misurazione. Gli studenti raggruppano le varianze per migliorare i gradi di libertà.

Lezione 2 • Validazione dei risultati di Tipo A

Applica test statistici per verificare che le stime di Tipo A siano affidabili. Gli studenti utilizzano carte di controllo e test di normalità per verificare le ipotesi.

Lezione 3 • Calcolo dell'incertezza standard di Tipo A

Illustra passo dopo passo il calcolo dell'incertezza standard a partire da una serie di dati. Rafforza il legame tra deviazione standard e incertezza standard.

Lezione 1 • Documentare e giustificare le stime di Tipo B

Stabilisce le migliori pratiche per registrare la base di ciascuna componente di Tipo B. Garantisce la riferibilità e la verificabilità dei bilanci di incertezza.

Lezione 2 • Conversione dei limiti in incertezza standard

Insegna la conversione dei limiti dichiarati in incertezze standard utilizzando distribuzioni assunte. Copre le formule di conversione più comuni.

Lezione 3 • Fonti informative per la valutazione di Tipo B

Identifica i documenti e le basi di conoscenza utilizzati nell'analisi di Tipo B. Gli studenti imparano a estrarre dati quantitativi di incertezza da ciascun tipo di fonte.

Lezione 4 • Contributi ambientali e delle grandezze di influenza

Quantifica l'incertezza dovuta a temperatura, umidità e altri fattori ambientali. Gli studenti utilizzano coefficienti di sensibilità per convertire gli effetti delle grandezze di influenza.

Lezione 1 • Principi di propagazione dell'incertezza

Introduce la legge matematica che governa il modo in cui le incertezze si combinano attraverso un modello di misurazione. Stabilisce il ruolo dei coefficienti di sensibilità.

Lezione 2 • Calcolo dell'incertezza standard combinata

Applica la formula di propagazione per calcolare l'incertezza standard combinata per modelli additivi e moltiplicativi. Include esempi svolti.

Lezione 3 • Incertezza estesa e fattore di copertura

Converte l'incertezza standard combinata in incertezza estesa utilizzando un fattore di copertura. Gli studenti selezionano k in base al livello di confidenza e ai gradi di libertà.

Lezione 4 • Contributi di incertezza dominanti

Insegna l'analisi del contributo alla varianza per identificare le principali fonti di incertezza. Gli studenti stabiliscono le priorità degli sforzi di miglioramento in base alle percentuali di contributo.

Lezione 1 • Dichiarazioni di incertezza nei rapporti

Insegna gli elementi richiesti di una dichiarazione di incertezza conforme in un rapporto di prova o taratura. Gli studenti redigono e analizzano criticamente dichiarazioni di esempio.

Lezione 2 • Documentazione del modello di misurazione

Richiede agli studenti di scrivere equazioni di misura esplicite per i loro bilanci. Collega il modello a ciascuna componente di incertezza nella tabella.

Lezione 3 • Espressione e arrotondamento dei risultati

Copre le regole per l'arrotondamento e le cifre significative nelle dichiarazioni di incertezza. Garantisce che i risultati siano espressi con la precisione appropriata.

Lezione 1 • Principi di riferibilità metrologica

Definisce la riferibilità come una catena ininterrotta di confronti con campioni nazionali o internazionali. Gli studenti mappano le catene di riferibilità per i loro strumenti.

Lezione 2 • Incertezza dell'intervallo di taratura e della deriva

Affronta il modo in cui la deriva dello strumento tra le tarature contribuisce all'incertezza. Gli studenti stimano i contributi di deriva dai dati storici di taratura.

Lezione 3 • Propagazione dell'incertezza del campione di riferimento

Mostra come l'incertezza di un campione di riferimento entra nel bilancio di incertezza di taratura. Gli studenti aggiungono l'incertezza di riferimento come componente di Tipo B.

Lezione 1 • Decisioni di conformità e guard banding

Collega l'incertezza alle decisioni di superamento/non superamento rispetto ai limiti di specifica. Gli studenti applicano il guard banding per controllare il rischio di decisioni di conformità errate.

Lezione 2 • Modelli di misurazione non lineari

Affronta i limiti della propagazione del primo ordine per modelli fortemente non lineari. Gli studenti applicano termini di ordine superiore e il metodo Monte Carlo come alternative.

Lezione 3 • Prove valutative e confronti di misura

Utilizza i confronti interlaboratorio per convalidare le dichiarazioni di incertezza. Gli studenti calcolano i punteggi En e interpretano i risultati del confronto.

Lezione 4 • Metodo Monte Carlo per l'incertezza

Introduce la simulazione numerica come alternativa alla propagazione analitica. Gli studenti implementano prove Monte Carlo per stimare le distribuzioni in uscita.