具体描述
内容简介
《实验室实用不确定度评定：因果图分析法》概要介绍了《检测和校准实验室能力认可准则》和CNAS对实验室有关测量不确定度的要求及管理程序，介绍了与测量不确定度有关的术语及定义，以及用于重复性统计的“独立测量”的内涵和三种常用统计分布及其包含因子之比。重点介绍了实验室测量不确定度评定的步骤和思路；采用“因果图分析法”分析影响测量不确定度的因素和来源，获得各不确定度分量标准不确定度的渠道，以及合成标准不确度的三项规则及其应用技巧；介绍了测量过程的15种典型单元操作，及10个检测和校准领域的典型测量过程的因果图和合成标准不确定度表达式。《实验室实用不确定度评定：因果图分析法》介绍的“因果图分析法”，易学易用，可作为检测和校准实验室技术人员，实验室认可评审员及有关技术人员参考使用。
目录
第一章 实验室认可对测量不确定度的要求第一节 《认可准则》对测量不确定度的要求
第二节 CNAS对测量不确定度的要求
第三节 检测方法的测量不确定度评定
第四节 《测量不确定度评定管理程序》概要
第五节 测量不确定度评定程序的适用性
第二章 定义和术语
第一节 有关量的定义及术语
第二节 有关测量的定义及术语
第三节 有关测量结果的定义及术语
第四节 有关测量不确定度的定义及术语
第五节 测量误差与测量不确定度比较
第三章 测量不确定度评定的一般步骤
第一节 方法要点描述（第一步）
第二节 规定被测量并给出被测量的数学表达式（第二步）
第三节 测量不确定度来源分析一一因果图分析法（第三步）
第四节 测量不确定度分量的量化（第四步）
第五节 合成标准不确定度计算（第五步）
第六节 扩展不确定度计算（第六步）
第七节 报告结果的测量不确定度（第七步）
第八节 测量不确定度的应用和测量结果的符合性判定（第八步）
第九节 合成不确定度规则应用举例
第四章 测量不确定度评定因果图举例
第一节 测量过程单元操作因果图举例
第二节 检测方法因果图举例
附录1 变量相关时的方差
附录2 合成不确定度的有效自由度计算
附录3 规则二数学推导
附录4 规则三数学推导
参考文献
前言/序言
用户评价
拿到这本书，首先吸引我的是其精炼的书名——“实验室实用不确定度评定：因果图分析法”。“实用”这个词，对于我来说，意味着这本书能够直接解决我在实际工作中遇到的难题。我在实验室里，经常需要对实验结果进行不确定度评定，但很多时候，我会觉得理论知识比较晦涩，难以转化为具体的操作。而“因果图分析法”这个提法，让我觉得非常新颖和直观。我设想，这本书会通过图示化的方式，将一个复杂的测量过程分解成一个个相互关联的“因”，并清晰地展示这些“因”是如何影响最终的“果”的。我非常好奇，书中会如何指导我们去识别和构建因果图。是先从最终结果出发，反向追溯所有可能的因素，还是从输入因素开始，逐步构建影响链条？我希望书中能提供一些通用的原则和步骤，让我能够应对不同类型的测量场景。另外，我特别关心书中关于如何量化不确定度分量的讲解。例如，对于一些难以直接测量的因素，书中是否会提供一些估算方法或者经验性的指导？我还需要知道，当我们在因果图上识别出多个不确定度来源后，如何将它们有效地合成，得到最终的总不确定度。这部分的计算和处理对我来说非常重要，我希望书中能够提供清晰的数学模型和计算方法。我多么希望这本书能够成为我在实验室中的“不确定度评定指南”， whenever I encounter any confusion, I can find the answer within its pages. It would be a valuable asset for improving the reliability and credibility of my experimental data.
评分我是在一个偶然的机会下了解到这本书的，当时正在搜寻关于如何提高实验数据可靠性的资料，无意中看到了这本书的介绍。书名中的“实验室实用不确定度评定”立刻抓住了我的眼球，因为不确定度评定一直是我在实验工作中遇到的一个难点。我所在的实验室负责一系列精密的测量任务，如何准确地评估和表达测量的不确定度，直接关系到我们实验数据的科学性和可靠性，也影响着我们与其他实验室进行数据比对的有效性。我特别期待这本书能够详细地介绍“因果图分析法”这一方法。我之前接触过一些定性分析的方法，但因果图听起来似乎是一种更系统、更具象化的工具。我设想，这本书会不会通过图示化的方式，将一个复杂的测量过程分解成若干个影响因素，并且清晰地展现这些因素之间的因果联系？比如，一个温度读数的不确定度，可能是由温度计本身的误差、环境温度的波动、操作人员的读数习惯等多种因素共同造成的。这本书能否教会我如何识别出这些潜在的影响因素，并将它们绘制成一张清晰的因果图，从而帮助我系统地思考和评估不确定度的来源？我希望这本书能够提供具体的案例研究，展示如何在不同的实验场景下应用因果图分析法来评定不确定度。例如，在化学分析、物理测量或是生物实验中，因果图的构建和应用方式会有何不同？我还需要知道，在确定了各个不确定度分量之后，这本书会如何指导我们进行合成不确定度的计算。是使用简单的求和公式，还是更复杂的权重计算？我多么希望这本书能够像一位经验丰富的导师，用循序渐进的方式，将抽象的理论转化为具体的实践指导，让我能够真正掌握不确定度评定的技能，并在日常工作中得心应手。我还在思考，这本书会不会涉及到一些关于不确定度评定标准和规范的介绍，比如ISO/IEC 17025标准中关于不确定度要求的规定？了解这些规范对于我们在实验室管理和质量控制方面至关重要。
评分这本书给我最大的吸引力在于其“实用”二字，这暗示着它并非一本纯粹的理论书籍，而是能够直接指导我们在实际实验室工作中解决问题的。我在实验室进行实验时，常常会遇到数据的离散性问题，有时候同一个条件下反复测量的结果都会有些微小的差异，这让我对测量结果的置信度产生疑问。而“不确定度评定”这个概念，正是我希望能够深入了解的。我迫切想知道，这本书是如何将“因果图分析法”引入到不确定度评定中的。在我看来，因果图就像是一种“可视化”的思考工具，它能够帮助我们系统地梳理出影响测量结果的各种因素，并分析它们之间的相互作用。我设想，书中可能会通过一些生动的图示，展示如何从一个最终的测量结果出发，反向追溯所有可能的“因”，然后逐一评估这些“因”对“果”的影响程度，最终量化出总的不确定度。我特别希望这本书能够提供一些关于如何识别和量化不确定度来源的实用技巧。例如，对于那些难以直接测量的影响因素，我们应该如何去评估它们的不确定度？书中会不会介绍一些常用的统计方法或者经验性的估算方法？我非常期待这本书能够提供一些不同领域、不同类型的实验案例，让我能够对照学习，并将书中的方法灵活地运用到我自己的实验设计和数据分析中。我希望它不仅仅是讲解理论，更能教会我“如何做”。我还在好奇，这本书会不会讲解如何选择合适的数学模型来描述不确定度，以及如何进行不确定度的传播计算。例如，当一个测量结果是由多个相互独立的测量量通过某个函数计算得出的，我们如何将这些输入量的不确定度传递到最终结果的不确定度上？这对我来说是一个关键的知识盲点。总而言之，我希望这本书能够成为我在实验室中的“不确定度评定圣经”，为我提供清晰的思路、实用的方法和丰富的案例，让我能够自信地评估和报告我的实验结果，为科学研究的严谨性做出贡献。
评分这本书的书名就非常有吸引力，“实验室实用不确定度评定：因果图分析法”。作为一名长期在实验室工作的技术人员，我深知精确测量和可靠数据的重要性，“不确定度评定”是我工作中不可或缺的一环，但有时候确实会觉得有些理论化，不够贴近实际操作。所以，“实用”二字对我来说就非常有吸引力。而“因果图分析法”更是让我眼前一亮，我之前也接触过一些原因分析的方法，但“因果图”听起来似乎是一种更加结构化、图形化的工具，能够帮助我系统地梳理问题。我非常期待这本书能够详细地介绍如何构建因果图，以及如何利用因果图来识别和评估影响测量结果的各种不确定度来源。我设想，书中可能会通过大量的图例和案例，展示如何在不同的实验环境中应用因果图，例如，如何识别一个物理测量中的温度、压力、湿度等因素对结果的影响，或者在化学分析中，如何考虑试剂的纯度、反应条件、仪器的稳定性等因素。我希望它能够教会我如何将抽象的“不确定度”概念，通过因果图这一工具，变得可视化、可操作。我还在思考，这本书会不会讲解如何量化因果图中的各个不确定度分量，并且如何将这些分量进行合成，得到最终的总不确定度。这部分是实际操作中最具挑战性的地方，如果能有清晰的指导，将对我帮助巨大。我希望这本书能够像一位经验丰富的实验指导老师，用最贴近实践的方式，为我讲解不确定度评定的方法，让我能够更加自信地处理实验数据，撰写更具科学严谨性的实验报告。
评分这本书的封面设计简洁大气，深蓝色的背景搭配烫银的字体，透露出一种沉静而专业的学术气息。我平时在工作中，经常需要处理各种实验数据，而如何准确地评估数据的可信度和可靠性，一直是我非常关心的问题。“不确定度评定”这个词，对于我来说，不仅是一个学术概念，更是一种对科学严谨性的追求。我希望这本书能够提供一种系统化的方法来解决这个问题，特别是它提到的“因果图分析法”。我脑海里构思着，因果图是不是像一个思维导图，但更加聚焦于“原因”和“结果”之间的逻辑关系。我设想，这本书会通过图示化的方式，展示如何将一个复杂的测量过程分解成一系列的输入变量，然后分析这些变量是如何通过不同的路径影响最终的输出结果，并在此基础上进行不确定度的量化。我期待书中能够提供清晰的操作指南，指导我如何识别出可能影响测量结果的每一个潜在因素，以及如何去评估这些因素所带来的不确定度。尤其对于那些难以直接测量的因素，我希望书中能有一些实用的估算方法和技巧。我还在思考，这本书会不会深入讲解不同类型的不确定度，例如A类不确定度（随机不确定度）和B类不确定度（系统不确定度），以及它们各自的评估和计算方法。这两类不确定度在实际工作中经常会遇到，如果能有清晰的讲解，将对我非常有帮助。我非常希望这本书能够提供一些典型的实验案例，例如在不同学科领域（如物理、化学、工程等）的不确定度评定实例，通过这些实例，我可以更直观地理解因果图分析法的应用，并将所学知识迁移到我自己的研究工作中。我期望这本书能成为我案头的常备工具书，在我每一次进行实验数据分析和报告撰写时，都能为我提供有效的指导和参考，让我对自己的测量结果充满信心。
评分这本书的封面设计给我一种非常专业和严谨的感觉，银色字体在深蓝色背景的衬托下显得格外醒目，瞬间就吸引了我的注意力。我一直在寻找能够帮助我深入理解和掌握“不确定度评定”这一关键概念的书籍，因为在我的工作中，对实验结果的精确性和可靠性的要求非常高。“因果图分析法”这个提法让我觉得眼前一亮，因为它听起来是一种非常直观且系统化的方法来分析问题的根源。我设想，这本书会以一种可视化的方式，将复杂的测量过程分解成一个个可控的因素，并通过图示化的手段，清晰地展示这些因素之间的因果联系，从而帮助我找到影响最终测量结果的主要“元凶”。我非常期待书中能够详细地阐述如何构建因果图，包括如何识别所有的潜在影响因素，如何分析它们之间的相互作用，以及如何量化这些因素对最终结果的影响程度。我希望它能提供一些通用的原则和步骤，让我能够灵活地运用到各种不同的实验场景中。另外，我非常关心书中在实际操作层面的指导。例如，对于每一个不确定度分量，我们应该如何去搜集数据，进行评估，并最终将其汇总成一个整体的不确定度数值？书中会不会提供一些常用的统计工具和方法，例如数据分析、回归分析等，来辅助不确定度分量的评估？我还在思考，这本书会不会涉及到不同类型的测量不确定度，例如A类不确定度和B类不确定度，以及它们各自的评定方法和计算公式？这些概念在不确定度评定中是基础，如果能有清晰的讲解，将大大降低我的学习门槛。我希望这本书能够为我打开一扇新的大门，让我能够更深入、更系统地理解不确定度评定的原理和方法，并将其有效地应用于我的科研实践中，从而提升我实验数据的科学性和可靠性，为我的学术研究提供坚实的支撑。
评分我是一位对实验数据严谨性有较高要求的科研人员，一直在寻找能够系统性地指导我进行“不确定度评定”的工具书。这本书的标题“实验室实用不确定度评定：因果图分析法”精准地击中了我的需求点。我对于“因果图分析法”这个概念充满了好奇，因为它听起来是一种非常有条理、能够深入探究事物本质的方法。我设想，这本书会提供一套完整的框架，教我们如何识别一个测量结果的全部可能影响因素，并将这些因素之间的相互关系用图形化的方式呈现出来。我希望它能够通过清晰的图示和详实的步骤，引导我从一个最终的测量值出发，层层剥离，找到导致不确定度的每一个“因”。比如，在进行一个化学滴定时，可能影响最终结果的因素有很多，包括滴定管的刻度误差、溶液浓度的不确定性、操作者的反应时间、温度变化等等，因果图能否帮助我把这些错综复杂的联系一一梳理清楚？我特别希望书中能够包含一些不同学科领域的实例，例如在物理测量、化学分析、生物学实验等方面的应用案例，这样我就可以学习如何将因果图分析法灵活地运用到我自己的研究领域。我还在思考，这本书会不会讲解如何量化因果图中的各个“因”对“果”的影响程度，以及如何将这些量化的信息整合起来，最终计算出总的不确定度。这对我来说是理解不确定度评定的核心环节。我希望这本书能够像一位经验丰富的导师，用循序渐进的方式，将抽象的理论转化为具体的实践指导，让我能够真正掌握不确定度评定的技能，并在我的科研工作中得心应手。
评分这本书的装帧质量相当不错，封面采用硬壳材质，不易损坏，内页纸张的质感也很好，印刷清晰，阅读体验很棒。我在实验室工作中，经常会遇到一些数据上的“小麻烦”，比如同一批样品，反复测量好几次，结果总会有些许差异，这时候我就特别想知道，这些差异到底是怎么来的，以及我应该如何去量化它们。而“不确定度评定”正好是我一直想要深入了解的领域。这本书的书名中提到的“因果图分析法”让我觉得非常吸引人，因为我总觉得，要解决问题，首先得找到问题的根源。我设想，因果图是不是就像一张“问题地图”，能够把影响测量结果的各种因素都清晰地描绘出来，并且展示它们之间的相互作用关系。我特别好奇，这本书会不会通过大量的图示和具体的例子，来讲解如何一步步地构建因果图，以及如何利用因果图来识别和评估不确定度的来源。我希望它能教会我如何从宏观到微观，系统地分析导致测量误差的各种可能性，并且能够将这些可能性量化成具体的数值。我还在想，这本书会不会讲解不同类型的不确定度，比如系统误差和随机误差，以及它们在因果图中的体现和评估方式。了解这些区分对于我们有针对性地改进实验方法非常重要。我非常期待这本书能够为我提供一些实用的“操作手册”，让我在实际操作中能够得心应手。比如，在确定各个不确定度分量后，如何将它们进行有效的合成，得出最终的总不确定度？书中会不会提供一些常用的计算公式和方法？我希望这本书能够成为我实验室里的“不确定度评定助手”， whenever I encounter any problem, I can turn to it for guidance. It will make my work more rigorous and my results more convincing.
评分这本书的封面设计倒是挺别致的，金属感的银色字体配上深邃的蓝色背景，透着一股严谨和科技感，一下子就能吸引住我的目光。我平时在实验室做一些分析测试，总会遇到各种各样的数据和结果，有时候会发现同一个样品，不同时候测出来的数据总有那么一点点差异，虽然在可接受范围内，但总觉得不够精确，想要弄清楚这些差异到底是从哪里来的。我看书名里有“不确定度评定”，这不正是我一直想解决的问题吗？我很好奇，它到底会怎么讲解这个概念，会不会把那些复杂的公式讲得很清晰？而且“因果图分析法”这个词听起来就很有意思，我之前只接触过一些比较表面的原因分析，不知道这种图示化的方法能不能帮助我把问题看得更透彻，找出影响结果的关键因素。我脑海里浮现出一个画面，是不是就像侦探在分析案情一样，把所有可能的线索和原因都画出来，然后一层一层地剥离，找到最根本的原因。这本书会不会提供一些实际的案例，让我能对照着学习，而不是枯燥的理论堆砌？我特别希望它能讲清楚，在实际操作中，我们应该如何一步步地去收集数据，去构建因果图，最终得出那个令人信服的不确定度数值。我期待这本书能像一位经验丰富的导师，用通俗易懂的语言，带领我一步步揭开不确定度的神秘面纱，让我在实验中更加自信，报告中的数据也更加有底气。我甚至想，如果这本书能指导我如何区分不同类型的不确定度，比如系统不确定度和随机不确定度，以及它们各自的来源和评估方法，那就太棒了。毕竟，不同的误差来源，需要不同的处理方式，只有这样才能更有效地减小误差，提高测量精度。我希望这本书能够详细解释一下，为什么在科学研究和工程实践中，量化不确定度如此重要，它不仅仅是为了报告好看，更是为了确保我们实验结果的可靠性和可重复性，也为了指导我们改进实验方法，优化实验设计。我还在想，这本书会不会涉及一些常用的统计学工具，比如正态分布、置信区间等等，这些都是不确定度评定中不可或缺的数学基础。如果这本书能把这些概念和不确定度评定巧妙地结合起来，形成一个完整的知识体系，那将是一本非常实用的参考书。
评分初拿到这本书，它的纸张触感就给我留下了深刻的印象，不是那种廉价的滑腻感，而是带着一丝温暖的磨砂质感，翻阅起来非常舒服。书脊的装订也很牢固，感觉可以经受住长期的翻阅和查阅。我一直觉得，在科学研究中，对实验结果的严谨性要求是至高无上的，而“不确定度”这个词，在我看来，就是对这种严谨性的一种量化表达。我在很多学术论文中都看到过不确定度的讨论，但自己真正动手去评定时，却常常感到力不从心，不知道从何下手。我特别好奇这本书中的“因果图分析法”到底是如何操作的。我之前接触过一些流程图和思维导图，但因果图听起来就更加聚焦于“因”和“果”之间的逻辑关系。我设想，这本书会不会通过大量的图例来演示如何构建因果图？比如，在一个特定的实验场景下，一个最终的测量结果，可能会受到多个因素的影响，这些影响因素之间可能还存在相互作用，形成一个复杂的网络。这本书能否教会我如何一步步地梳理这些影响关系，把它们清晰地描绘出来，从而找到最主要的“因”？我希望它能提供一些建立因果图的通用框架和原则，让我在面对不同类型的实验时，都能灵活运用。另外，我非常关心这本书在实际应用层面能给我带来多大的帮助。我希望它不仅仅是理论的阐述，更能提供一些可操作的步骤和建议。比如，在确定不确定度分量时，书中会如何指导我们去收集和分析相关数据？是仅凭经验判断，还是需要进行额外的实验？这些细节对我来说至关重要。我还在思考，这本书会不会讲解不同类型的测量不确定度，例如A类不确定度和B类不确定度，以及它们各自的评定方法和计算公式？这些概念在不确定度评定中是基础，如果能有清晰的讲解，将大大降低我的学习门槛。我非常期待这本书能够成为我的案头必备，在我每一次进行实验、分析数据、撰写报告时，都能为我提供有力的支持，让我对自己的实验结果更有信心，也能更有效地与同行进行学术交流，共同推动科学的进步。
评分还好，搞活动时买的，价格实惠，能接受
评分不错，不错，不错，习惯好评
评分批量复制黏贴评论，太多咯
评分讲解不错，不过要是再详细一点就好了
评分讲解不错，不过要是再详细一点就好了
评分较实用，正好需要。指导性很强。
评分比较适合初步了解不确定度
评分送给朋友的，感觉还好
评分正文共90页，不是很直观。不够生动。
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