测量不确定度导论 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

[澳] 莱斯·柯卡普，鲍伯·弗伦克 著

图书标签:

• 测量
• 不确定度
• 计量
• 误差分析
• 实验数据处理
• 质量控制
• 标准
• 规范
• 校准
• 评估

出版社： 西安交通大学出版社

ISBN：9787560539577

版次：1

商品编码：10825907

包装：平装

开本：16开

出版时间：2011-07-01

用纸：胶版纸

页数：207

内容简介

　　测量使科学理论具体化，推动了生产工艺的进步，促进了有效的贸易。测量的本质是不确定度，科学与工程领域的学生需要来识别他们测量中的不确定度，并能够对不确定度进行量化。Les Kirkup等的《测量不确定度导论》介绍的测量和不确定度的内容适合于科学与工程领域的大学二年级和三年级学生。计算和表示不确定度的方法是来自于国际上认可并推荐的标准(即GUM)，其理论基础是统计学，文中还提供了大量的实例以及练习题。另外，对大学本科生的一些典型实验案例的详细分析也有助于强化读者对书中所述内容的理解。《测量不确定度导论》也适用于那些希望了解这一重要领域中一些最新方法的工业界的人士。

作者简介

　　Les Kirkup，悉尼科技大学科学学院的副教授。曾在英国谢菲尔德（SheffieId）获得物理专业的学士学位，在伦敦获固态物理学专业的硕士学位，并在佩斯利（Paisley）获得博士学位。他是美国物理协会、澳大利亚物理协会和澳大利亚计量协会的会员。 Bob Frenkel，在悉尼大学获得物理学硕士学位，又在新南威尔士大学获得工程硕士学位。作为澳大利亚国家计量院有关电气标准方面的一名高级实验科学家，负责澳大利亚国家直流电压标准的维护和开发。

目录

译者序
前言
1 不确定度在科学技术中的重要性
1.1 测量的重要性
1.2 小结
2 测量的基础
2.1 测量的单位
2.2 科学计数法与工程符号表示法
2.3 四舍五入法和有效数字
2.4 相对不确定度的另一种表示方式
2.5 小结
3 在测量中使用的术语
3.1 测量及相关的术语
3.2 小结
4 测量中的不确定度
4.1 测量与误差
4.2 不确定度是表征测量数值偏差的参量
4.3 度量不确定度的基本量——标准差
4.4 不确定度估计中的不确定度
4.5 合成标准不确定度
4.6 小结
5 一些统计学的概念
5.1 从统计总体中抽取样本
5.2 最小二乘法模型和最小二乘法拟合
5.3 协方差和相关系数
5.4 小结
6 系统误差
6.1 通过特定信息揭示系统误差
6.2 改变实验条件揭示系统误差
6.3 小结
7 不确定度的计算
7.1 被测量模型以及从输入量到被测量的不确定度的传递
7.2 具有相关性的输入变量
7.3 小结
8 概率密度、高斯分布和中心极限定理
8.1 投硬币或掷色子时所得结果的分布
8.2 概率密度的一般特性
8.3 均匀分布或矩形分布
8.4 高斯分布
8.5 对非高斯分布的实验观察
8.6 中心极限定理
8.7 小结
9 对高斯分布的抽样
9.1 高斯总体中长度为n的样本的均值抽样分布
9.2 高斯总体中长度为n的样本的方差抽样分布
9.3 高斯总体中长度为n的样本的标准差抽样分布
9.4 小结
10 t分布和韦尔奇-萨特思韦特公式
10.1 高斯分布的置信区间
10.2 采用t分布的置信区间
10.3 韦尔奇-萨特思韦特公式
10.4 小结
11 测量不确定度的实例研究
11.1 测量结果的报告
11.2 玻璃间静摩擦系数的确定
11.3 凹坑形成实验
11.4 钢密度的测量
11.5 水在敞口容器中的蒸发速率
11.6 小结
附录A 习题答案
附录B 置信度为95％时置信因子k的值与自由度数v的关系
附录C 对韦尔奇-萨特思韦特公式的进一步讨论
参考文献
索引

前言/序言

《测量不确定度导论》 核心内容概述 《测量不确定度导论》是一本旨在全面介绍测量科学中至关重要的概念——不确定度——的学术著作。本书深入浅出地阐述了为何测量总是伴随着不确定性，以及如何科学、严谨地评估和表达这些不确定度。全书围绕着“不确定度”这一核心主题展开，系统地讲解了不确定度的来源、分类、评定方法、传播规律以及在不同测量场景下的应用。本书并非一本操作手册，而是侧重于理论的阐释和概念的理解，为读者建立一个坚实的不确定度知识框架。 第一部分：测量世界的必然伴侣——不确定度 本书的开篇，将引领读者认识到测量活动与生俱来的不确定性。我们将从根本上探讨“为什么测量会存在不确定度”，并追溯其产生的历史和哲学根源。这部分内容将不仅仅停留在技术层面，还会涉及到测量误差的定义、区分以及它与不确定度的微妙关系。 测量的本质与局限： 介绍科学测量是如何进行的，从实验设计、仪器选择到数据采集，每一个环节都可能引入偏差。强调测量不是对真实值的精确还原，而是对真实值的一种近似估计。 误差与不确定度的辨析： 详细区分“误差”和“不确定度”这两个常常被混淆的概念。误差是指测量结果与被测量真实值之间的偏差，而真实值往往是未知的。不确定度则是对这种未知偏差大小的一种量化估计，它描述了测量结果可能落入的范围。 不确定度的必要性： 论述为何在科学研究、工业生产、质量控制、计量认证等各个领域，准确表达测量不确定度是不可或缺的。它直接关系到决策的可靠性、产品的合格性、科学结论的可信度。 第二部分：不确定度的来源与分类——刨根问底 了解不确定度的来源是有效评定的前提。本书将系统地分析导致测量不确定度的各种因素，并根据其性质进行分类。 系统不确定度（A类不确定度）： 重点讲解这类不确定度，它通常来自于可识别的、可重复的系统性影响。我们将深入探讨其常见来源，例如： 仪器固有误差： 仪表本身的精度限制、校准漂移、分辨率不足等。 环境因素： 温度、湿度、气压、振动等对测量过程的影响。 操作人员： 观察误差、读数偏差、操作不规范等（在某些情况下，若操作存在重复性，也可归类）。 模型与假设： 用于数据处理的数学模型简化、理论假设的局限性。 随机不确定度（B类不确定度）： 解释这类不确定度，它通常来自于无法预测的、不可重复的随机扰动。我们将详细阐述其常见来源，例如： 电子噪声： 测量电子线路中的随机噪声。 量子效应： 极其微小的测量中可能出现的量子涨落。 材料性质的不均匀性： 被测量对象本身材料微观结构的随机变化。 环境的瞬时波动： 难以控制的、瞬间的环境变化。 其他不确定度来源： 除了A类和B类，还将讨论其他可能的不确定度来源，例如： 采样不确定度： 当测量对象不是整体而是从整体中抽取样本时产生的。 参考物质（标准品）的不确定度： 标准品本身也存在其测量不确定度。 数据处理过程中的不确定度： 复杂的计算、插值、外插等。 第三部分：不确定度的评定方法——量化评估的艺术 这是本书的核心技术部分，将详细介绍如何量化评估不确定度。 A类不确定度的统计评定： 重复测量： 介绍通过多次重复测量来评估随机不确定度的统计学方法。 均值与标准偏差： 详细讲解如何计算测量结果的均值和标准偏差（或标准误差），并将其作为A类不确定度的度量。 置信区间： 介绍如何基于统计量构建置信区间，以表达对测量结果真实值所在的范围的置信程度。 B类不确定度的评定： 基于规格说明书： 如何从仪器制造商提供的精度规格、分辨率、校准证书等信息中，合理地估计B类不确定度。 基于专家判断： 在缺乏直接数据的情况下，如何通过领域专家的经验和知识来评定不确定度。 概率分布的选取： 介绍在B类不确定度评定中，如何根据已知信息选择合适的概率分布（如均匀分布、三角形分布等），并计算其标准偏差。 合成不确定度的计算（不确定度的传播）： 基本测量量的合成： 当最终测量结果由多个基本测量量通过函数关系得出时，如何根据不确定度传播定律（误差传播理论的推广）计算合成不确定度。 协方差与相关性： 讨论基本测量量之间可能存在的相关性，以及如何将其纳入不确定度合成的计算中。 泰勒展开与微分法： 介绍利用泰勒级数展开来近似计算不确定度传播的数学原理。 蒙特卡洛模拟法： 探讨一种强大的数值模拟方法，用于处理复杂函数关系和非正态分布的不确定度传播。 扩展不确定度与包含因子： 扩展不确定度的定义： 讲解如何通过乘以包含因子（通常为k=2，对应约95%的置信水平）来获得扩展不确定度，它表示一个区间，可以以较高的置信度认为真值落入其中。 包含因子的选取： 讨论包含因子的选取原则，以及在不同置信水平下的对应值。 第四部分：不确定度在实际中的应用——理论与实践的桥梁 本书将展示不确定度在诸多实际应用场景中的重要作用。 测量结果的表示： 标准格式： 介绍如何按照国际标准（如ISO/IEC导则）的要求，规范地表示测量结果及其不确定度，包括测量值、扩展不确定度、包含因子、置信水平等要素。 图表与报告： 如何在图表、技术报告、产品规格书等中清晰有效地传达不确定度信息。 合格判定与比较： 测量结果与规格限的比较： 如何利用测量结果及其不确定度来判断产品是否合格，避免误判。 不同测量结果的比较： 如何判断两个或多个测量结果是否一致，是否来源于相同的真实值。 计量认证与溯源： 建立计量可追溯性： 阐述不确定度在建立测量结果与国家（国际）计量基准之间可追溯链中的关键作用。 实验室认可： 介绍在计量认证（如CNAS）中，对不确定度评定能力的要求。 科学研究与工程设计： 指导实验设计： 如何通过预测不确定度来优化实验设计，提高测量效率和结果的可靠性。 评估测量方法的有效性： 如何利用不确定度来比较不同测量方法的优劣。 支持产品设计与性能评估： 在工程设计中，如何将测量不确定度纳入性能参数的评估和容差的确定。 第五部分：进阶与展望——不确定度研究的深度探索 本书的最后部分将触及更深层次的概念和未来的发展方向。 不确定度的模型化方法： 介绍除了传统的统计方法和传播定律之外，更复杂的模型化技术，如贝叶斯方法在不确定度评定中的应用。 测量不确定度与风险管理： 探讨不确定度如何与风险评估相结合，在决策过程中量化和管理潜在的风险。 人工智能与机器学习在不确定度评定中的角色： 展望未来，人工智能和机器学习技术在处理海量数据、识别复杂模式和智能评定不确定度方面的潜力。 国际标准与发展趋势： 简要介绍当前国际上关于测量不确定度的最新标准动态和研究热点。 《测量不确定度导论》旨在为计量、检验、科研、工程等领域的专业人士、学生以及所有对测量科学感兴趣的读者提供一个全面、系统、深入的不确定度知识体系。通过本书的学习，读者将能够深刻理解测量不确定度的本质，掌握科学评定和表达不确定度的方法，并将其有效地应用于实际工作中，从而提升测量数据的可靠性，支持更精准的决策。

评分☆☆☆☆☆

我怀着一种复杂的心情翻开了《测量不确定度导论》，一方面是出于工作需要，另一方面也是对这个曾经让我望而却步的学术话题感到一丝好奇。这本书的叙述方式与我之前接触过的任何一本技术类书籍都不同，它没有上来就抛出令人眼花缭乱的公式和定义，而是从一个更宏观的视角，探讨了“测量”本身的意义以及为什么“不确定度”是测量中不可或缺的一部分。作者巧妙地将“测量”置于一个更广阔的背景下，让我们理解，每一次测量都是对客观世界的一种尝试性的认识，而这种认识永远不可能达到绝对的完美，总会伴随着各种程度的“模糊性”，而这种模糊性，正是由不确定度来量化的。书中对不确定度来源的分类，比如A类和B类不确定度，用一种非常形象的方式解释了它们各自的产生机制。A类不确定度，源于那些可以通过统计方法处理的随机变化，作者将其比作“天气变化无常”，而B类不确定度，则源于那些无法通过统计方法直接处理的、但可以基于经验或文献来估计的系统性因素，作者将其类比为“地图的精度限制”。这种生动的类比，让抽象的概念瞬间变得具体可感。更让我惊喜的是，书中在讲解不确定度的合成时，并没有止步于理论推导，而是通过大量的图表和流程图，将复杂的计算过程可视化。我尤其喜欢作者关于“有效自由度”的讲解，它让我明白了，在合成不确定度时，我们并非简单地将各个分量简单相加，而是要考虑数据的“独立性”以及“数据的数量”，从而更科学地评估最终结果的可靠性。这本书不仅教会了我如何计算不确定度，更重要的是，它让我理解了不确定度的“价值”——它不是一个阻碍，而是帮助我们更清晰地认识测量结果，并在决策时做出更明智判断的有力工具。阅读过程中，我多次停下来，反思自己过去在工作中对测量结果的理解是否过于片面，这本书为我打开了一扇新的大门。

评分☆☆☆☆☆

《测量不确定度导论》这本书，就像一位循循善诱的良师，用最浅显的语言，最生动的比喻，将测量学中那个看似高深莫测的“不确定度”概念，化繁为简，呈现在我眼前。这本书的优点在于，它并没有一开始就抛出大量的公式和定理，而是从测量本身的重要性出发，引出不确定度在测量中的不可或缺性。作者通过列举日常生活中的测量场景，比如测量房间的面积、烹饪食材的重量，来阐释测量结果并非绝对精确，总会存在一定的“误差范围”。这种贴近生活的引入方式，立刻拉近了我与测量不确定度之间的距离。书中对“不确定度的分类”进行了清晰的界定，将它们分为A类不确定度和B类不确定度，并且分别介绍了它们的产生原因和评估方法。我尤其喜欢作者在讲解“A类不确定度”时，通过多次重复测量的数据，来展示统计分析在量化随机误差方面的作用。而对于“B类不确定度”的评估，作者则提供了多种基于经验、文献、以及仪器精度等方面的考量，这让我明白，即使无法进行严格的统计分析，我们依然可以通过科学的推断来合理地估计不确定度。书中对“不确定度传播”的讲解，也是我阅读过程中的一大亮点。作者通过一个简单的函数关系，详细推导了输入量不确定度如何影响输出量不确定度的过程，并且引入了“灵敏系数”的概念，让我能够量化地理解不同输入量对最终结果的影响程度。这对于我在实际操作中优化测量方案，优先降低对结果影响最大的输入量的不确定度，具有极强的指导意义。此外，书中还详细介绍了“扩展不确定度”的概念，以及如何选择合适的包含因子来确定不同置信度的测量结果范围。这对于我理解和报告测量结果的可靠性，具有非常重要的指导意义。总而言之，这本书以一种全新的视角，让我认识到了测量不确定度的价值，它不仅是衡量测量质量的重要指标，更是进行科学决策和可靠判断的基石。

评分☆☆☆☆☆

我始终相信，一本真正优秀的科普书籍，应该能够将最复杂的概念，用最简单、最直观的方式呈现给读者，《测量不确定度导论》无疑做到了这一点。这本书的内容就像一幅徐徐展开的画卷，从测量不确定度的基本原理开始，逐步深入到各种评估方法和实际应用。作者在讲解“不确定度”的本质时，并没有停留在数学公式层面，而是通过引入“信息的不完备性”和“测量过程的随机性”等概念，来阐释不确定度的哲学内涵。这种跨学科的视角，让我对测量学有了更深层次的理解。书中对“不确定度传播”的讲解，是我阅读过程中最受启发的部分之一。作者通过一个简单的函数关系，详细推导了输入量不确定度如何影响输出量不确定度的过程，并且引入了“灵敏系数”的概念，让我能够量化地理解不同输入量对输出结果的“敏感程度”。这对于我在实际操作中优化测量方案，优先降低对结果影响最大的输入量的不确定度，具有极强的指导意义。此外，书中对“统计不确定度”和“系统不确定度”的区分，以及它们各自的评估方法，都进行了详尽的论述。作者并没有简单地将它们对立起来，而是强调了它们在实际测量中的相互作用，以及如何通过科学的方法将它们有效地结合起来。我印象深刻的是，书中还专门辟出章节讲解了“不确定度在质量管理体系中的应用”，这让我明白了，测量不确定度不仅仅是实验室里的学术话题，更是现代工业生产和质量控制中不可或缺的工具。这本书的语言风格非常严谨而不失趣味，作者善于运用形象的比喻和生动的案例，将枯燥的理论知识变得鲜活起来。读完这本书，我感觉自己对测量结果的理解又上了一个新的台阶，不再仅仅是看到一个数值，而是能够更深入地洞察其背后的含义和可靠性。

评分☆☆☆☆☆

在我接触《测量不确定度导论》之前，对于“测量不确定度”这个概念，我总是将其与“误差”混淆，觉得它是一个负面的、需要极力避免的东西。然而，这本书彻底改变了我的看法。作者以一种非常正面的视角，将不确定度呈现为测量结果“真实性的量化表达”，它不是错误，而是我们对测量结果“有多可靠”的一种诚实声明。书中对不确定度来源的分类，以及各种评估方法，都以一种清晰、有序的方式呈现。我特别喜欢作者在讲解“A类不确定度的统计分析”时，详细介绍了样本均值的标准误差、标准偏差的置信区间等概念，让我明白了如何通过有限的数据，来推断整体的统计特征，并量化这种推断的不确定性。而对于“B类不确定度的评估”，作者则强调了“科学的推断”和“合理的假设”，并提供了多种评估策略，这让我明白了，即使无法进行统计分析，我们依然可以通过基于专业知识的判断，来合理地估计不确定度。书中关于“不确定度传播”的讲解，尤其让我印象深刻。作者通过一个多变量函数的例子，详细推导了输出量不确定度的计算公式，并且引入了“灵敏系数”的概念，让我能够直观地理解不同输入量对最终结果的影响程度。这让我明白，在实际操作中，我们应该优先关注那些对结果影响最大的输入量，并努力减小它们的不确定度。此外，书中还详细介绍了“扩展不确定度”的概念，以及如何选择合适的包含因子来确定不同置信度的测量结果范围。这对于我理解和报告测量结果的可靠性，具有非常重要的指导意义。总而言之，这本书以一种全新的视角，让我认识到了测量不确定度的价值，它不仅是衡量测量质量的重要指标，更是进行科学决策和可靠判断的基石。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我大开眼界，我一直以为测量不确定度是一个非常晦涩、只属于实验室里那些戴着白大褂的专家们才能理解的领域，但《测量不确定度导论》彻底颠覆了我的认知。这本书的语言风格非常平实易懂，虽然主题是科学研究中至关重要的一个部分，但作者却能用一种娓娓道来的方式，将那些复杂的概念拆解开来，让我这个初学者也能逐渐领悟。我记得最深刻的是关于“系统误差”和“随机误差”的讲解，作者并没有直接丢给我们一堆公式，而是通过一些生动的日常生活中的例子，比如测量身高、体重，甚至是一次投篮的得分，来比喻这些误差的来源和影响。这让我瞬间就明白了，原来不确定度并非是什么神秘的“错误”，而是我们对测量结果真实性认识的局限性，是我们对被测量量“究竟有多接近真实值”的一种量化表达。书中对不确定度传播的讲解也处理得非常到位，一开始我听到“传播”这个词，还以为是像病毒一样蔓延的坏东西，但读完之后才明白，这其实是在描述一个复杂系统中，各个子量的不确定度是如何累积并影响最终测量结果的不确定度的。作者引入了“灵敏系数”的概念，并结合图示，让我清晰地看到了每一个输入量对输出量影响的“权重”，这对于我理解如何在实际操作中降低不确定度具有极大的指导意义。而且，书中对不确定度的表示方法，比如扩展不确定度、包含因子等等，都进行了详细的阐述，并且给出了相应的计算示例。这些示例非常贴合实际，让我能够一步一步地跟着操作，加深对理论知识的理解。总而言之，这本书就像一位循循善诱的老师，把我从对测量不确定度的“一无所知”带到了“初步掌握”的阶段，为我后续更深入的学习打下了坚实的基础。我真心推荐给所有在科学、工程、质量控制等领域工作的人，或者对测量精度有兴趣的普通读者，这绝对是一本值得你花时间去细细品读的佳作。

评分☆☆☆☆☆

说实话，一开始我拿到《测量不确定度导论》的时候，并没有抱太大的期望，毕竟“测量不确定度”这个词听起来就充满了技术门槛。然而，这本书出乎意料地精彩，它的内容深度和广度都令人印象深刻，而且最难能可贵的是，作者在保持学术严谨性的同时，还能让非专业读者也能有所收获。书中对不确定度的起源和演变进行了历史性的回顾，让我了解到，人类对测量精度的追求是一个漫长而复杂的过程，不确定度的概念也是在不断发展和完善中形成的。这种历史的维度，让我对这项看似枯燥的科学研究有了更深的敬意。关于不确定度量化方法的论述，书中详尽地介绍了国际上通用的GUM（Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement）指南，并且对其核心思想进行了深入浅出的解读。我特别欣赏作者对GUM中“量化不确定性”这一核心理念的阐释，它强调的是对测量结果的“可靠性”进行评估，而不是简单地报告一个数值。书中对如何合理选择测量模型、如何有效评估输入量不确定度，以及如何根据测量模型合成输出量不确定度，都给出了非常详尽的指导。让我印象深刻的是，作者在讲解如何评估B类不确定度时，并没有给出僵化的公式，而是鼓励读者根据实际情况，运用逻辑推理、经验判断等多种方法，来“合理地估计”不确定度的大小，这让我想起了很多实际工作中需要依靠经验的场景，这本书给了我很大的启发。此外，书中还涉及了不确定度在不同领域的应用，比如在产品质量检测、科学实验验证、甚至在法律仲裁等方面，都凸显了测量不确定度的重要性。这本书不仅仅是关于“如何计算”不确定度，更是关于“为何要理解”不确定度，以及“如何运用”不确定度来提升我们对测量结果的信心。

评分☆☆☆☆☆

《测量不确定度导论》这本书，如同一位经验丰富的老船长，带领我在波涛汹涌的测量学海洋中，找到了一座灯塔，指引我如何理解和驾驭那些看似难以捉摸的“不确定性”。这本书的语言风格非常亲切，作者并没有使用很多生僻的专业术语，而是尽量用通俗易懂的方式来解释复杂的概念。我记得我第一次接触“不确定度”这个概念时，感觉它就像一个永远无法触及的“真实值”，但读完这本书，我才明白，不确定度并不是对“真实值”的否定，而是我们对“真实值”的“可信区间”的一种描述。作者用“射击的靶子”来比喻测量结果，而“不确定度”则代表了子弹散布的范围，这让我一下子就理解了不确定度的意义——它告诉我们，测量结果落在某个范围内的概率有多大。书中对“不确定度的量化”过程进行了非常细致的讲解，从如何识别不确定度的来源，到如何选择合适的模型来评估和组合各种不确定度分量，都提供了清晰的步骤和方法。我尤其喜欢作者在讲解“A类不确定度的评估”时，不仅仅介绍了最小二乘法等经典方法，还提及了如何处理非正态分布数据的情况，这大大拓展了我对统计分析的理解。对于“B类不确定度的评估”，作者则强调了“保守性”和“经验判断”的重要性，并提供了多种评估策略，这让我意识到，B类不确定度的评估同样需要严谨的逻辑和充分的依据。书中关于“扩展不确定度”的讲解也让我受益匪浅，作者解释了如何通过选择包含因子来确定不同置信概率下的测量结果范围，这对于我理解如何向他人传递测量结果的可靠性至关重要。总而言之，这本书不仅教会了我“如何做”，更重要的是教会了我“为什么这样做”，它让我从一个被动接受者，变成了一个主动理解和应用测量不确定度的人。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，科学研究的进步离不开对细节的极致追求，《测量不确定度导论》正是这样一本专注于细节的书籍，它将测量中的“不确定性”这一看似微小却至关重要的环节，进行了系统而深入的剖析。这本书的结构安排非常合理，从基础概念的引入，到不确定度评估方法的具体讲解，再到在实际应用中的注意事项，层层递进，逻辑清晰。我特别喜欢作者在讲解“不确定度的来源”时，将它们归纳为“人为因素”、“仪器因素”、“环境因素”等多个维度，并对每个维度的潜在影响进行了细致的描述。这让我明白了，原来测量不确定度的产生是如此的复杂和多层面，它并非仅仅是仪器本身的问题，而是与我们执行测量过程的每一个人、每一个环节都息息相关。书中对“A类不确定度”的统计分析方法，如标准差、标准误差等，都进行了详细的公式推导和案例演示，让我能够清楚地看到，如何通过重复测量来量化随机误差的影响。而对于“B类不确定度”的评估，作者则提供了多种基于经验、文献、制造商说明等方法的考量，并强调了“主观判断的合理性”的重要性。我尤其赞赏书中关于“不确定度传播的有效性”的讨论，作者并没有简单地套用公式，而是引导读者去思考，输入量的不确定度对输出量不确定度的“贡献度”，以及如何通过优化测量方案来减小不确定度的影响。例如，在设计一个复杂的测量系统时，我们可以优先关注那些对最终结果影响最大的输入量，并对其进行更精细的控制和测量。此外，书中还提到了“不确定度的报告要求”，这对于我理解如何在科学论文、技术报告中准确、完整地呈现测量结果具有重要的指导意义。这本书让我意识到，测量不确定度并非仅仅是一个技术性的指标，更是对科学严谨性的一种体现，是建立信任和进行可靠判断的基石。

评分☆☆☆☆☆

《测量不确定度导论》这本书，以其精炼的文字和深刻的洞察力，为我打开了一扇认识测量世界的新窗户。我一直认为，科学的严谨性体现在每一个细枝末节中，而测量不确定度正是这种严谨性的集中体现。这本书的独特之处在于，它并没有将测量不确定度孤立地看待，而是将其置于一个更广阔的科学研究和工程实践的背景下进行阐释。作者在开篇就强调了“测量”作为获取客观信息的基础，以及“不确定性”作为测量固有属性的必然性。这种宏观的视角，让我对测量学有了更深的敬意。书中对不确定度来源的分析，可谓细致入微，从仪器本身的局限性，到操作人员的熟练程度，再到环境条件的波动，无一不被作者考虑在内。我尤其欣赏书中关于“A类不确定度”的评估方法，它不仅仅是简单地介绍统计公式，而是引导读者去理解数据背后所反映的随机性，以及如何通过统计手段来量化这种随机性。而对于“B类不确定度”的评估，作者则提供了多种基于经验、文献、以及仪器精度等方面的考量，这让我明白，即使无法进行严格的统计分析，我们依然可以通过科学的推断来合理地估计不确定度。书中对“不确定度传播”的讲解，也是我阅读过程中的一大亮点。作者通过一个多变量函数的例子，详细推导了输出量不确定度的计算公式，并且引入了“灵敏系数”的概念，让我能够直观地理解不同输入量对最终结果的影响程度。这让我明白，在实际操作中，我们应该优先关注那些对结果影响最大的输入量，并努力减小它们的不确定度。此外，书中还详细介绍了“扩展不确定度”的概念，以及如何选择合适的包含因子来确定不同置信度的测量结果范围。这对于我理解和报告测量结果的可靠性，具有非常重要的指导意义。总而言之，这本书以一种全新的视角，让我认识到了测量不确定度的价值，它不仅是衡量测量质量的重要指标，更是进行科学决策和可靠判断的基石。

评分☆☆☆☆☆

当我翻开《测量不确定度导论》这本书时，我并没有期待它能有多么惊人的内容，毕竟“测量不确定度”这个概念在我看来，总与那些冗长枯燥的公式和繁琐的计算联系在一起。然而，这本书完全颠覆了我的刻板印象。作者的写作风格非常独特，它不像是一本传统的教科书，而更像是一位经验丰富的导师，用一种娓娓道来的方式，将复杂的理论知识一点点地剥开，展现在读者面前。书中从测量学的基本概念讲起，然后逐步深入到不确定度的产生机制、评估方法以及应用。我特别喜欢作者在讲解“不确定度的来源”时，将其归纳为“人为因素”、“仪器因素”、“环境因素”等多个维度，并且对每个维度的潜在影响进行了细致的描述。这让我明白了，原来测量不确定度的产生是如此的复杂和多层面，它并非仅仅是仪器本身的问题，而是与我们执行测量过程的每一个人、每一个环节都息息相关。书中对“A类不确定度的统计分析”方法，如标准差、标准误差等，都进行了详细的公式推导和案例演示，让我能够清楚地看到，如何通过重复测量来量化随机误差的影响。而对于“B类不确定度的评估”，作者则提供了多种基于经验、文献、以及仪器精度等方面的考量，这让我明白，即使无法进行严格的统计分析，我们依然可以通过科学的推断来合理地估计不确定度。书中关于“不确定度传播”的讲解，尤其让我印象深刻。作者通过一个多变量函数的例子，详细推导了输出量不确定度的计算公式，并且引入了“灵敏系数”的概念，让我能够直观地理解不同输入量对最终结果的影响程度。这让我明白，在实际操作中，我们应该优先关注那些对结果影响最大的输入量，并努力减小它们的不确定度。此外，书中还详细介绍了“扩展不确定度”的概念，以及如何选择合适的包含因子来确定不同置信度的测量结果范围。这对于我理解和报告测量结果的可靠性，具有非常重要的指导意义。总而言之，这本书以一种全新的视角，让我认识到了测量不确定度的价值，它不仅是衡量测量质量的重要指标，更是进行科学决策和可靠判断的基石。

评分☆☆☆☆☆

测量的基本原理，有参考意义。

评分☆☆☆☆☆

这本书比较注重实际应用，翻译不是太好

评分☆☆☆☆☆

适用性较强，概念清晰，注重数据处理与分析

评分☆☆☆☆☆

刚收到，物流挺快，看下再说

评分☆☆☆☆☆

商品收到，很满意哟！！

评分☆☆☆☆☆

商品不错，价格便宜，送货上门，很好

评分☆☆☆☆☆

测量不确定度评价方面的，在本专业很有用。

评分☆☆☆☆☆

适用性较强，概念清晰，注重数据处理与分析

评分☆☆☆☆☆

测量的基本原理，有参考意义。