Metrology - Evaluation of measurement uncertainty using Monte-Carlo simulations - Principles and application of the Supplement 1 to the GUM

Le présent document peut être utilisé pour mener une évaluation de l'incertitude de mesure par propagation des distributions en utilisant la simulation de Monte Carlo. Les principes énoncés dans le supplément 1 au GUM sont rappelés et mis en oeuvre dans ce guide.

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Main informations

Collections

National standards and national normative documents

Publication date

May 2012

Number of pages

38 p.

Reference

FD X07-023

ICS Codes

03.120.30 Application of statistical methods

17.020 Metrology and measurement in general

Classification index

X07-023

Print number

2 - 01/06/2012

Sumary

Metrology - Evaluation of measurement uncertainty using Monte-Carlo simulations - Principles and application of the Supplement 1 to the GUM

Le présent document peut être utilisé pour mener une évaluation de l'incertitude de mesure par propagation des distributions en utilisant la simulation de Monte Carlo. Les principes énoncés dans le supplément 1 au GUM sont rappelés et mis en oeuvre dans ce guide.

Table of contents

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Introduction
5
1 Domaine d'application
5
2 Références normatives
5
3 Termes et définitions
6
4 Symboles et abréviations
7
5 Évaluation de l'incertitude de mesure
7
6 Analyse du modèle de mesure
8
6.1 Définition du mesurande
8
6.2 Identification des sources d'incertitude
8
6.3 Identification du modèle mathématique
9
7 La démarche Monte Carlo pour estimer l'incertitude de mesure
10
7.1 Cadre d'application
10
7.2 Principes généraux de la méthode
11
7.3 Choix des lois de probabilité des grandeurs d'entrée
11
7.4 Nombre de tirages
13
7.5 Génération de nombres aléatoires
14
7.6 Génération de variables aléatoires corrélées
16
7.7 Détermination de l'intervalle élargi
17
7.8 Expression finale du résultat
18
7.9 Contributions des grandeurs d'entrée et coefficients de sensibilité
18
7.10 Validation de la méthode GUM classique
20
8 Synthèse
21
8.1 Schéma récapitulatif
21
8.2 Avantages et inconvénients de Monte Carlo par rapport au GUM classique
22
9 Exemples
22
9.1 Mesure de pression
22
9.2 Concentration volumique d'un composé en solution
26
9.3 Puissance active
28
9.4 Différence de longueur entre deux cales
29
Annexe A (informative) Notions de variables aléatoires et de probabilité
32
A.1 Variables aléatoires discrètes et continues
32
A.2 Densité de probabilité
32
A.3 Fonction de répartition
32
A.4 Paramètres statistiques
33
A.5 Estimation
34
Annexe B (informative) Analyse de sensibilité basée sur l'estimation de variances conditionnelles
35
B.1 Les indices de sensibilité locaux et globaux
35
B.2 Estimation des indices de sensibilité globaux par méthode de Monte Carlo
36
Bibliographie
38

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