Combine weighing and ਆਯਤਨ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ into ਸੰਕੇਂਦ੍ਰਤਾ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ
The ਸੰਦ combines ਮਿਆਰੀ uncertainties for formulas such as C=m/V, C=(m·P)/V, and C=(m·P)/(M·V).
ਗਣਨਾ ਕਰੋ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ for ਸੰਕੇਂਦ੍ਰਤਾ and ਪਤਲਾਪਣ results from weighing ਗਲਤੀ, ਆਯਤਨ ਗਲਤੀ, and related inputs directly in the ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਰ.
ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ ਸੰਯੁਕਤ ਮਿਆਰੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ uc, ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ U=k·uc, the main ਯੋਗਦਾਨਕਾਰs, and ਰਿਪੋਰਟ-ਤਿਆਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਾਪੀ ਕਰੋ in one place.
The ਸੰਦ combines ਮਿਆਰੀ uncertainties for formulas such as C=m/V, C=(m·P)/V, and C=(m·P)/(M·V).
ਇਹ ਸਰਟੀਫਿਕੇਟ-ਸ਼ੈਲੀ ±a(k=2), ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ-ਸ਼ੈਲੀ ±a ਅਤੇ ਤਿਕੋਣੀ ਧਾਰਣਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖਰੀ ਤਬਦੀਲੀ ਕਰਵਾਏ ਬਿਨਾਂ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
The ਯੋਗਦਾਨਕਾਰ breakdown shows which ਗੁਣਾਂਕ dominates the variance so you can ਲਕਸ਼ improvements efficiently.
ਸਾਦੇ ਪਾਠ, Markdown, CSV ਅਤੇ JSON ਵਿਚਕਾਰ ਬਦਲੋ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦਾ ਸਹੀ ਫਾਰਮੈਟ ਕਾਪੀ ਕਰੋ।
m=100.00 mg ±0.10 (ਆਯਤਾਕਾਰ), V=100.00 mL ±0.08 (ਨਾਰਮਲ, k=2)
ਦਿਖਾਓs ਸੰਕੇਂਦ੍ਰਤਾ, uc, U, and the ਯੋਗਦਾਨਕਾਰ split between m and V.
C1=1000 mg/L ±5, V1=10.00 mL ±0.02, V2=100.00 mL ±0.08
ਦਿਖਾਓs U for the ਪਤਲੀ ਕੀਤੀ ਸੰਕੇਂਦ੍ਰਤਾ and which ਆਯਤਨ ਗਲਤੀ matters most.
A=98.0 ±0.5, B=100.0 ±0.2
ਦਿਖਾਓs ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ for A/B or Recovery(%).
ਦਰਜ ਕਰੋ m, P, M, and V together
ਦਿਖਾਓs the contribution from ਸ਼ੁੱਧਤਾ and ਮੋਲਰ ਭਾਰ as well.
The ਮਿਆਰੀ-deviation-like ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ associated with an input quantity x.
The ਮਿਆਰੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ of the ਨਤੀਜਾ y after combining all input contributions.
The report-facing ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ calculated as U = k·uc.
A coefficient showing how strongly the ਨਤੀਜਾ changes when one input changes.
The share of the total variance attributable to one ਗੁਣਾਂਕ.
ਮਿਆਰੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ conversion: u=a/k, a/√3, a/√6ਸੰਯੁਕਤ ਮਿਆਰੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ: uc = √Σ(c_i·u_i)^2ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ: U = k·ucConcentਅਨੁਪਾਤn: C = m/V, (m·P)/V, (m·P)/(M·V)ਪਤਲਾਪਣ: C2 = C1·V1/V2ਅਨੁਪਾਤ: R = A/BTolerance notation can be converted into ਮਿਆਰੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ when you ਚੁਣੋ a distribution assumption. The ਸੰਦ uses u=a/k for normal(k), u=a/√3 for rectangular, and u=a/√6 for triangular.
k=2 is common, but you should follow your ਮਿਆਰੀ, internal rule, or customer requirement. The ਸੰਦ always shows the chosen k in the ਨਤੀਜਾ.
Yes. Plain text, Markdown, CSV, and JSON are available, and the generated ਆਉਟਪੁੱਟ includes assumptions, inputs, results, and the top ਯੋਗਦਾਨਕਾਰs.
The first release assumes independent inputs. If your inputs are correlated, the ਨਤੀਜਾ can be under- or over-ਅੰਦਾਜ਼ੀ.
This ਸੰਦ uses first-order ਪ੍ਰਸਾਰ. If relative uncertainties are large or the ਸੂਤਰ is strongly nonਲਾਈਨar, you should verify the ਨਤੀਜਾ with another method.