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MSA偏倚计算中,偏倚t统计量有何作用?

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在测量系统分析中,很多地方都要用到概率统计的知识。举个案例,假如你做一个偏倚分析,对一个零件测了2次,零件的真值是50,你的两次测量结果分别是100和0,按照公式,偏倚是0,那么这个系统的偏倚非常好。请问这是真实的情况吗?当然不是,这个系统的偏倚烂透了。那么怎么来评估?这个时候我们需要看均值的标准偏差.就是你截图里面的那个sigma b, 我们用它来评估测量值的离散程度,这个值当然越小越好。但是,sigma b 是一个绝对数值,每个测量系统的sigma b 都不一样,我们如何来判断对于某个系统,它sigma b小到了多少可以接受?t就是这样的一个指标,通过数学转化,用和sigma b有关的参数t,我们可以计算出测量均值的置信空间,来看测量均值的分布是否包含了真值,这样才有信心说系统的偏倚为零。
以上是简单的说法,如果你需要详细了解,那你要去学习概率统计的相关知识

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