Gabungkan ketidakpastian penimbangan dan volume menjadi ketidakpastian konsentrasi
Alat ini menggabungkan ketidakpastian baku untuk rumus seperti C=m/V, C=(m·P)/V, dan C=(m·P)/(M·V).
Hitung ketidakpastian untuk hasil konsentrasi dan pengenceran dari galat penimbangan, galat volume, dan input terkait langsung di browser.
Tinjau ketidakpastian baku gabungan uc, ketidakpastian diperluas U=k·uc, kontributor utama, dan output salinan yang siap dilaporkan dalam satu tempat.
Alat ini menggabungkan ketidakpastian baku untuk rumus seperti C=m/V, C=(m·P)/V, dan C=(m·P)/(M·V).
Alat ini menangani ±a(k=2) ala sertifikat, ±a ala spesifikasi, dan asumsi segitiga tanpa membuat Anda menghitung konversinya terpisah.
Rincian kontributor menunjukkan faktor mana yang paling mendominasi variansi sehingga Anda bisa fokus pada perbaikan yang paling efektif.
Beralih antara teks biasa, Markdown, CSV, dan JSON lalu salin format yang tepat sesuai kebutuhan Anda.
m=100.00 mg ±0.10 (persegi), V=100.00 mL ±0.08 (normal, k=2)
Menampilkan konsentrasi, uc, U, dan pembagian kontributor antara m dan V.
C1=1000 mg/L ±5, V1=10.00 mL ±0.02, V2=100.00 mL ±0.08
Menampilkan U untuk konsentrasi hasil pengenceran dan galat volume mana yang paling berpengaruh.
A=98.0 ±0.5, B=100.0 ±0.2
Menampilkan ketidakpastian untuk A/B atau Recovery(%).
Masukkan m, P, M, dan V bersama-sama
Menampilkan kontribusi dari kemurnian dan massa molar juga.
Ketidakpastian mirip simpangan baku yang terkait dengan besaran input x.
Ketidakpastian baku dari hasil y setelah menggabungkan semua kontribusi input.
Ketidakpastian yang dipakai dalam laporan, dihitung sebagai U = k·uc.
Koefisien yang menunjukkan seberapa kuat hasil berubah ketika satu input berubah.
Bagian dari variansi total yang disumbangkan oleh satu faktor.
Konversi ketidakpastian baku: u=a/k, a/√3, a/√6Ketidakpastian baku gabungan: uc = √Σ(c_i·u_i)^2Ketidakpastian diperluas: U = k·ucKonsentrasi: C = m/V, (m·P)/V, (m·P)/(M·V)Pengenceran: C2 = C1·V1/V2Rasio: R = A/BNotasi toleransi bisa diubah menjadi ketidakpastian baku saat Anda memilih asumsi distribusi. Alat ini memakai u=a/k untuk normal(k), u=a/√3 untuk persegi, dan u=a/√6 untuk segitiga.
k=2 adalah pilihan yang umum, tetapi Anda sebaiknya mengikuti standar, aturan internal, atau persyaratan pelanggan Anda. Alat ini selalu menampilkan k yang dipilih di hasil.
Ya. Teks biasa, Markdown, CSV, dan JSON tersedia, dan output yang dihasilkan mencakup asumsi, input, hasil, serta kontributor utama.
Rilis pertama mengasumsikan input independen. Jika input Anda berkorelasi, hasil bisa terestimasi terlalu rendah atau terlalu tinggi.
Alat ini memakai propagasi orde pertama. Jika ketidakpastian relatif besar atau rumusnya sangat nonlinier, Anda sebaiknya memverifikasi hasil dengan metode lain.