Открытый доступ
Только для подписчиков
Обработка данных межлабораторных сличений методом агрегирования предпочтений
Аннотация
Исследованы работоспособность и эффективность метода агрегирования предпочтений на множествах сгенерированных нормально и равномерно распределенных случайных данных межлабораторных сличений в сравнении с традиционными подходами.
Об авторах
С. В. Муравьев
Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Россия
Россия
И. А. Маринушкина
Национальный исследовательский Томский политехнический университет
Россия
Россия
Список литературы
1. BIPM 1999. Mutual Recognition of National Measurement Standards and of Calibration and Measurement Certificates issued by National Metrology Institutes (MRA), http://www.bipm.org (дата обращения: 24.04.2015 г.).
2. ГОСТ ISO/IEC 17043-2013 Оценка соответствия. Основные требования к проведению проверки квалификации.
3. Cox M.G. The evaluation of key comparison data: determining the largest consistent subset // Metrologia. 2007. V. 44. P. 187-200.
4. Чуновкина А. Г., Бурмистрова Н. А., Звягин Н. Д. Об одном подходе к оцениванию результатов ключевых сличений эталонов при несогласованных данных // Измерительная техника. 2013. № 6. С. 3-6.
5. Elster C., Toman B. Analysis of key comparisons data: critical assessment of elements of current practice with suggested improvements // Metrologia. 2013. V. 50. P. 549-555.
6. ГОСТ Р ИСО 13528-2010. Статистические методы. Применение при экспериментальной проверке компетентности посредством межлабораторных сравнительных испытаний.
7. Cox M.G. The evaluation of key comparison data // Metrologia. 2002. V. 39. P. 589-595.
8. Ефремова Н. Ю., Чуновкина А. Г. Опыт оценивания данных межлабораторных сличений калибровочных и поверочных лабораторий // Измерительная техника. 2007. № 6. С. 15-21.
9. Nielsen H. S. Determining consensus values in interlaboratory comparisons and proficiency testing // NCSLI Newsletter. 2004. V. 44. N. 2. P. 12-15.
10. Muravyov S. V., Marinushkina I. A. Largest consistent subsets in interlaboratory comparisons: preference aggregation approach // Joint International IMEKO TC1+TC7+TC13 Symposium. Jena, Germany, 2011. P. 287-290.
11. Muravyov S. V. Ordinal measurement, preference aggregation and interlaboratory comparisons // Measurement. 2013. V. 46. N. 8. P. 2927-2935.
12. Муравьев С. В. Агрегирование предпочтений как метод решения задач в метрологии и измерительной технике // Измерительная техника. 2014. № 2. С. 19-24.
13. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. М.: Сов. радио, 1972.
14. Saari D. G. Unsettling aspects of voting theory // Economic Theory. 2003. V. 22. N. 3. 529-555.
15. Литвак Б. Г. Экспертная информация: Методы получения и анализа. М.: Радио и связь, 1982.
16. Muravyov S. V. Dealing with chaotic results of Kemeny ranking determination // Measurement. 2014. V. 51. N. 1. C. 328-334.
17. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2015612263 (RU); заявка № 2014663437 от 23.12.2014, дата рег. 16.02.2015; Бюл. № 3 от 20.03.2015 // Муравьев С. В., Маринушкина И. А., Хруль С. А. Программный комплекс для моделирования и обработки результатов межлабораторных сличений.
18. Box G. E. P., Muller M. E. A note on the generation of random normal deviates // Annals Math. Stat. 1958. V. 29. N. 2. P. 610-611.
Рецензия
Для цитирования:
Муравьев С.В., Маринушкина И.А. Обработка данных межлабораторных сличений методом агрегирования предпочтений. Измерительная техника. 2015;(12):3-7.
Просмотров: 9
Послать статью по эл. почте 