izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"10.32446/0368-1025it.2022-7-43-48izmertech-1611Research ArticleОБЩИЕ ВОПРОСЫ МЕТРОЛОГИИ И ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ ТЕХНИКИGENERAL PROBLEMS OF METROLOGY AND MEASUREMENT TECHNIQUESМетрологическая аттестация алгоритма оценивания несогласованных данных ключевых сличений национальных эталоновMetrological certification of the algorithm for estimating inconsistent data of key comparisons of national standardsБурмистроваН. А.BurmistrovaN. A.

Наталия Александровна Бурмистрова

Санкт-Петербург

Natalia A. Burmistrova

St. Petersburg

N.A.Burmistrova@vniim.ruhttps://orcid.org/0000-0002-9702-1224ВикторовИ. В.ViktorovI. V.

Иван Викторович Викторов

Санкт-Петербург

Ivan V. Viktorov

St. Petersburg

I.V.Viktorov@vniim.ruhttps://orcid.org/0000-0002-6222-5884ЧуновкинаА. Г.ChunovkinaA. G.

Анна Гурьевна Чуновкина

Санкт-Петербург

Anna G. Chunovkina

St. Petersburg

A.G.Chunovkina@vniim.ruВсероссийский научно-исследовательский институт метрологии им. Д. И. МенделееваРоссияD. I.Mendeleyev Institute for Metrology (VNIIM)Russian Federation202213052023074348Copyright © ФГУП "ВНИИФТРИ", 20232023ФГУП "ВНИИФТРИ"ФГУП "ВНИИФТРИ"https://www.izmt.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://www.izmt.ru/jour/article/view/1611

Рассмотрен важный этап подготовки отчёта по ключевым сличениям национальных эталонов – обработка данных с использованием различных  алгоритмов. Исследованы свойства оценок алгоритма обработки несогласованных данных сличений, основанного на модели случайных эффектов (random effects models, REM). Данная модель использована для описания так называемой dark uncertainty (невыявленной неопределённости). При оценке свойств алгоритма применена методология метрологической аттестации алгоритмов, в основе которой лежит исследование алгоритма на типовых моделях данных, отвечающих практическим ситуациям. Методом статистического моделирования получены следующие характеристики оценок dark uncertainty: условная плотность распределения оценки, среднее квадратическое отклонение и смещение. По результатам исследований сформулированы практические рекомендации по применению алгоритма REM.

Key comparisons of national measurement standard are used for establishing equivalence of measurement standards and confirmation of calibration capabilities declared by National metrology institutes. Key comparison data evaluation is an important part of comparison report. Thе Random Effects Model (REM) algorithm using for evaluation of inconsistent data obtained in interlaboratory comparison is investigated. Methodology of metrological attestation/validation of algorithms is applied, which implies testing the algorithms on typical data models corresponding to some practical cases. Estimates of the following performance characteristics of REM algorithms are obtained by statistical simulation: conditional probability function of the estimator of dark uncertainty as well as its bias and standard deviation. Some practical application of the algorithm, based on results obtained is discussed.

несогласованные данныеметрологическая совместимостьнеопределённость измеренияалгоритм REMdark uncertaintyinconsistent datametrological compatibilitymeasurement uncertaintyREM algorithmdark uncertaintyReferencesCIPM MRA, Bureau International des Poids et Mesures, 1999.CIPM MRA, Bureau International des Poids et Mesures, 1999.Cox M. G., Metrologia, 2007, vol. 44, no. 3, pp. 187–200. https://doi.org/10.1088/0026-1394/44/3/005Cox M. G., Metrologia, 2007, vol. 44, no. 3, pp. 187–200. https://doi.org/10.1088/0026-1394/44/3/005Willink R., Metrologia, 2002, vol. 39, no. 4, pp. 343–354. https://doi.org/10.1088/0026-1394/39/4/3Willink R., Metrologia, 2002, vol. 39, no. 4, pp. 343–354. https://doi.org/10.1088/0026-1394/39/4/3Birge R. T., Phys. Rev., 1932, vol. 40, рр. 207–227. https://doi.org/10.1103/PhysRev.40.207Birge R. T., Phys. Rev., 1932, vol. 40, рр. 207–227. https://doi.org/10.1103/PhysRev.40.207DerSimonian R., Laird N., Controlled Clinical Trials, 1986, no. 7, рр. 177–188. https://doi.org/10.1016/0197-2456(86)90046-2DerSimonian R., Laird N., Controlled Clinical Trials, 1986, no. 7, рр. 177–188. https://doi.org/10.1016/0197-2456(86)90046-2John Mandel and Robert C. Paule, Anal. Chemistry, 1970, vol. 42, no. 11, рр. 1194–1197. https://doi.org/10.1021/ac60293a019John Mandel and Robert C. Paule, Anal. Chemistry, 1970, vol. 42, no. 11, рр. 1194–1197. https://doi.org/10.1021/ac60293a019Robert C. Paul, John Mandel, J. Res. Natl. Bur. Stand., 1982, vol. 87, no. 5, pp. 377–385. https://doi.org/10.6028/jres.087.022Robert C. Paul, John Mandel, J. Res. Natl. Bur. Stand., 1982, vol. 87, no. 5, pp. 377–385. https://doi.org/10.6028/jres.087.022Бурмистрова Н. А. Разработка и исследования алгоритмов обработки несогласованных данных ключевых сличений эталонов // Измерительная техника. 2014. № 10. С. 7–12 [Burmistrova N., Measurement Techniques, 2015, vol. 57, no. 10, pp. 1103–1112. https://doi.org/10.1007/s11018-015-0587-4].Бурмистрова Н. А. Разработка и исследования алгоритмов обработки несогласованных данных ключевых сличений эталонов // Измерительная техника. 2014. № 10. С. 7–12 [Burmistrova N., Measurement Techniques, 2015, vol. 57, no. 10, pp. 1103–1112. https://doi.org/10.1007/s11018-015-0587-4].Burmistrova N., Viktorov I., Chunovkina A., Proceedings of the International Conference IEEE 2019 XXIX International Scientifi c Symposium “Metrology and Metrology Assurance” (MMA), Sozopol, Bulgaria, September 06, 2019, pp. 14–18.Burmistrova N., Viktorov I., Chunovkina A., Proceedings of the International Conference IEEE 2019 XXIX International Scientifi c Symposium “Metrology and Metrology Assurance” (MMA), Sozopol, Bulgaria, September 06, 2019, pp. 14–18.Rukhin A. L., Possolo A., Computational Statistics and Data Analysis, vol. 55, iss. 4, pp. 1815–1827. https://doi.org/10.1016/j.csda.2010.11.016Rukhin A. L., Possolo A., Computational Statistics and Data Analysis, vol. 55, iss. 4, pp. 1815–1827. https://doi.org/10.1016/j.csda.2010.11.016Koepke A., Lafarge T., Toman B., Possolo A., NIST Consensus Builder – User’s Manual, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, 2020, available at: https://consensus.nist.gov (accessed: 01.06.2022).Koepke A., Lafarge T., Toman B., Possolo A., NIST Consensus Builder – User’s Manual, National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD, 2020, available at: https://consensus.nist.gov (accessed: 01.06.2022).Тарбеев Ю. В., Челпанов И. Б., Сирая Т. Н. Аттестация алгоритмов обработки данных при измерениях // Измерения, контроль, автоматизация. 1991. №. 3. С. 3–13.Tarbeev Ju. V., Chelpanov I. B., Siraja T. N., Attestaciya algoritmov obrabotki dannyh pri izmereniyah, Izmerenija, kontrol’, avtomatizacija, 1991, no. 3, pp. 3–13. (In Russ.)

The authors declare that there are no conflicts of interest present.