Page 21 - 6118

для P зад . =0,95 і k ≈3 для P зад . =0,99. Але іноді значення k може
p
p
виходити за вказані межі. Тому його необхідно визначати за
допомогою таблиці розподілу Стьюдента (табл. А.1 [7]) для
заданого значення P зад . і для кількості ступенів свободи ν=n–1
як квантиль розподілу Стьюдента, тобто k =t .
p
p,ν
Для рівномірного закону розподілу результатів спостере-
жень величини х рекомендують k =1,65 для P зад . 0,95 і
p
k =1,71 для P зад . 0,99 .
p
Таблицю Стьюдента для оцінки значення k , а також наве-
p
дені вище орієнтовні значення k можна використовувати тоді,
p
коли значення u c(y) чи u c(x) визначено тільки для однієї вимі-
рюваної величини х, або для любої кількості впливових фак-
торів на величину х відповідно.
У випадку коли u c(y) є результатом двох і більше складо-
вих величин х і кожна із цих величин визначається на основі
і
результатів багатократних спостережень, тоді оцінюють так
звану ефективну кількість ступеней свободи ν за допомогою
еф
залежності Велча–Саттерсвейта так [4]:
u 4 y
еф . m c A , (3.8)

u A 4 x i / i
i 1
де u A(x i) – стандартна невизначеність типу А і-тої вхідної ве-
личини; ν i=n i–1; ni – кількість результатів багатократних спо-
стережень і-тої вхідної величини;
N
u c A y u A 2 x , (3.9)
i
i 1
де N – кількість вхідних величин хі при опосередкованому
вимірюванні величини у, яким властива невизначеність типу
А.
Використовуючи знайдену ефективну кількість ступенів
свободи, розширену невизначеність результату вимірювання
знаходять, використовуючи як фактор покриття квантилі роз-
поділу Стьюдента t (ν ), тобто
p
еф
20