Прослежено развитие методов обработки данных за последние 50 лет. Выделены отличительные черты обработки данных как раздела теории измерений. Подчеркнуты принципиальная роль и разнообразие метрологических моделей. Отмечена значимость оценивания систематических погрешностей измерений, включая их рандомизацию. При рассмотрении совместных измерений представлены взаимосвязи между регрессионными и конфлюентными моделями. Аттестация алгоритмов обработки данных рассмотрена как практический подход к сопоставлению качества алгоритмов. Роль моделей в определении и сопоставлении характеристик точности показана на примере вариации Аллана.
Development of data processing in measurements in the past 50 years is outlined. The distinctive features of this field of measurement theory are presented. Fundamental significance and diversity of metrological models are emphasized. The primary importance of the systematic errors evaluation is underlined. In consideration of fitting functions based on experimental data, the relationships between regression and confluent models are discussed. Certification of data processing algorithms is considered as a rational approach for comparison of the algorithms quality. The significance of models for definition and comparison of accuracy characteristics is demonstrated with the example of Allan variance.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.