ລວມຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຈາກການຊັ່ງ ແລະ ປະລິມານເຂົ້າເປັນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນຂອງ concentration
ເຄື່ອງມືນຳ standard uncertainties ມາລວມກັນສຳລັບສູດເຊັ່ນ C=m/V, C=(m·P)/V, ແລະ C=(m·P)/(M·V).
ຄຳນວນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນສຳລັບຄວາມເຂັ້ມຂັ້ນ ແລະ ການເຈືອຈາງຈາກຄວາມຜິດພາດໃນການຊັ່ງ, ຄວາມຜິດພາດຂອງປະລິມານ, ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ ໄດ້ໂດຍກົງໃນເບົາເຊີ.
ກວດຄືນ combined standard uncertainty uc, expanded uncertainty U=k·uc, ຕົວປະກອບຫຼັກ, ແລະ ຜົນສຳລັບຄັດລອກລົງລາຍງານໄດ້ໃນບ່ອນດຽວ.
ເຄື່ອງມືນຳ standard uncertainties ມາລວມກັນສຳລັບສູດເຊັ່ນ C=m/V, C=(m·P)/V, ແລະ C=(m·P)/(M·V).
ຮອງຮັບ certificate-style ±a(k=2), specification-style ±a, ແລະ triangular assumptions ໂດຍບໍ່ຕ້ອງແປເອງແຍກຕ່າງຫາກ.
ຕາຕະລາງການແບ່ງສ່ວນຈະສະແດງວ່າປັດໃຈໃດເປັນຕົວກຳນົດ variance ຫຼາຍສຸດ ເພື່ອໃຫ້ທ່ານປັບປຸງໄດ້ມີປະສິດທິພາບ.
ສະຫຼັບລະຫວ່າງ plain text, Markdown, CSV, ແລະ JSON ແລະ ຄັດລອກຮູບແບບທີ່ຕ້ອງການໄດ້ເລີຍ.
m=100.00 mg ±0.10 (rectangular), V=100.00 mL ±0.08 (normal, k=2)
ສະແດງ concentration, uc, U, ແລະ ການແບ່ງສ່ວນຂອງຕົວປະກອບລະຫວ່າງ m ແລະ V.
C1=1000 mg/L ±5, V1=10.00 mL ±0.02, V2=100.00 mL ±0.08
ສະແດງ U ຂອງ concentration ຫຼັງເຈືອຈາງ ແລະ ບອກວ່າຄວາມຜິດພາດຂອງປະລິມານໃດມີອິດທິພົນຫຼາຍສຸດ.
A=98.0 ±0.5, B=100.0 ±0.2
ສະແດງຄວາມບໍ່ແນ່ນອນສຳລັບ A/B ຫຼື Recovery(%)
ໃສ່ m, P, M, ແລະ V ພ້ອມກັນ
ສະແດງຜົນຈາກຄວາມບໍລິສຸດ ແລະ ມວນໂມລດ້ວຍ.
ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນແບບຄ້າຍ standard deviation ທີ່ສຳພັນກັບປະລິມານເຂົ້າ x.
standard uncertainty ຂອງຜົນລັບ y ຫຼັງລວມຜົນຂອງຂໍ້ມູນເຂົ້າທຸກຕົວ.
ຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທີ່ລາຍງານເປັນ U = k·uc.
ສັມປະສິດທີ່ບອກວ່າຜົນລັບປ່ຽນໄປຫຼາຍແຄ່ໃດເມື່ອຂໍ້ມູນເຂົ້າຕົວໜຶ່ງປ່ຽນ.
ສັດສ່ວນຂອງ variance ລວມທີ່ເປັນຜົນມາຈາກປັດໃຈໜຶ່ງ.
ແປ standard uncertainty: u=a/k, a/√3, a/√6Combined standard uncertainty: uc = √Σ(c_i·u_i)^2Expanded uncertainty: U = k·ucConcentration: C = m/V, (m·P)/V, (m·P)/(M·V)Dilution: C2 = C1·V1/V2Ratio: R = A/Bສາມາດແປ tolerance notation ເປັນ standard uncertainty ໄດ້ເມື່ອເລືອກສົມມຸດການແຈກຢາຍ. ເຄື່ອງມືໃຊ້ u=a/k ສຳລັບ normal(k), u=a/√3 ສຳລັບ rectangular, ແລະ u=a/√6 ສຳລັບ triangular.
k=2 ແມ່ນຄ່າທີ່ພົບບໍ່ຍາກ, ແຕ່ທ່ານຄວນປະຕິບັດຕາມມາດຕະຖານ, ກົດພາຍໃນ, ຫຼື ຂໍ້ກຳນົດຂອງລູກຄ້າ. ເຄື່ອງມືຈະສະແດງ k ທີ່ເລືອກໃຫ້ເຫັນໃນຜົນລັບສະເໝີ.
ໄດ້. ມີ plain text, Markdown, CSV, ແລະ JSON ໃຫ້ເລືອກ, ແລະ ຜົນທີ່ສ້າງອອກມາຈະມີຂໍ້ສົມມຸດ, ຂໍ້ມູນໃສ່, ຜົນລັບ, ແລະ ຕົວປະກອບຫຼັກ.
ລຸ້ນທຳອິດສົມມຸດວ່າຂໍ້ມູນເຂົ້າແຕ່ລະຕົວເປັນເອກະລາດ. ຖ້າຂໍ້ມູນຂອງທ່ານມີຄວາມສຳພັນກັນ ຜົນອາດຖືກປະເມີນຕ່ຳຫຼືສູງເກີນຈິງ.
ເຄື່ອງມືນີ້ໃຊ້ first-order propagation. ຖ້າ relative uncertainties ໃຫຍ່ ຫຼື ສູດບໍ່ແມ່ນເສັ້ນຊື່ຫນັກ, ທ່ານຄວນກວດຄືນຜົນດ້ວຍວິທີອື່ນ.