“A practical two-step procedure for taking into account all available information (prior and current) about influence quantities in measurement uncertainty analysis (在测量不确定度分析中考虑影响量的所有可用信息(先验和当前)的一种实用的两步骤方法)” 在 Accreditation and Quality Assurance 发表并上线。论文摘要如下： 

本文考虑计算间接测量的合成标准不确定度的问题，其中被测量量通过测量模型与多个影响量相关。在实践中，我们可能获知影响量的先验信息或当前信息，或者两者。我们提出了一种实用的两步骤方法，用于在测量不确定性分析中考虑影响量的所有可用信息(先验和当前)。第一步是根据加权平均法或分布合成定律将先验信息与当前信息合成，获得每个影响量的合成信息。第二步处理合成信息的传播，使用不确定度传播定律 (LPU)或分布传播原理来计算合成标准不确定度。所提出的两步骤方法基于频率学派统计学。文中给出了一个关于测试砝码校准(质量校准)的案例研究，以证明所提出的两步骤方法的有效性，并将其与主观贝叶斯方法进行了比较。

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Accreditation and Quality Assurance论文链接为：

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