Espressione e valutazione dell’incertezza di...

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Sistemi di Misura e Monitoraggio Espressione e valutazione Espressione e valutazione dell’incertezza di misura dell’incertezza di misura 1 To measure is to know(Lord Kelvin)

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Sistemi di Misura e Monitoraggio

Espressione e valutazione Espressione e valutazione dell’incertezza di misuradell’incertezza di misura

1

dell’incertezza di misuradell’incertezza di misura

“To measure is to know”

(Lord Kelvin)

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La misura di una grandezza X è costituita da un numero x, da una incertezza u(x) e da una unità di misura [U]

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misura [U]

( x ± u(x) ) [U]

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Perché esprimere un’incertezza?

E’ necessario fornire una indicazione quantitativa della qualità del risultato.

Senza tale indicazione non è possibile confrontare:

• risultati fra di loro

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• risultati fra di loro

• risultati con riferimenti assegnati da specifiche e norme

Procedura per caratterizzare la qualità del risultato di una misurazione, cioè per esprimerne l’incertezza

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Possiamo ottenere il valore vero del misurando come risultato di una misura?

NO!!

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In un processo di misura agiscono cinque elementi principali:

il misurando

il campione

il metodo

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il metodo

lo strumento

l’operatore

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Ognuno di questi elementi contribuisce a rendere non determinabile il valore “vero”.

Misurando: conoscenza parziale, modello matematico incompleto, modifica del suo stato da parte del processo di misura

Campione: è solo una approssimazione della unità di

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Campione: è solo una approssimazione della unità di misura.

Metodo: sfrutta in generale un principio fisico senza considerarne l’interazione con altri fenomeni.

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Strumento: il suo funzionamento differisce da quello ideale per la non idealità dei suoi componenti, sensibilità alle condizioni ambientali, età9.

Operatore: la lettura corretta degli strumenti, la corretta interpretazione dei risultati, la realizzazione del circuito di misura9 dipendono fortemente dalla capacità e dalla

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esperienza dell’operatore.

Per tacere del resto del mondo: temperatura, interferenze elettromagnetiche, 9.

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Conseguenza:

Ripetendo il processo di misura, anche senza cambiare le condizioni di misura, si ottengono risultati differenti (dispersione dei risultati).

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Sono infatti certamente presenti delle grandezze di influenza sconosciute che non sono controllabili.

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Cause:

Sistematiche: ripetendo la misura agiscono allo stesso modo

Casuali: ripetendo la misura agiscono in

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Casuali: ripetendo la misura agiscono in modo differente e, complessivamente, tendono a compensarsi

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Morale

Il semplice “numero” non fornisce una informazione completa sul misurando. E’ necessario indicare quanto è incompleta questa informazione. In altre parole, occorre

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questa informazione. In altre parole, occorre indicare la qualità della misura effettuata.

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Come esprimerla?

Fino a qualche anno fa la “bontà” di una misura veniva espressa attraverso il concetto di “errore” (Gauss, inizi del XIX secolo).

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Sia X la grandezza da misurare, x il valore misurato e xv il valore vero.

L’errore assoluto ∆X è dato da:

∆X = x - xv

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Problemone

Come è possibile riferirsi a un “valore vero” se questo non è ricavabile dal processo di misura? Se lo si conoscesse non si farebbero misure9

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farebbero misure9

Parlare di errore è quindi concettualmente sbagliato

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Teoria dell’incertezza

Nell’ottobre 1980 il Bureau International de Poids et Measures (BIPM) convocò un gruppo di lavoro allo scopo di revisionare le modalità di valutazione della qualità di una misura.

Nel 1993 la International Organization for Standardization

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Nel 1993 la International Organization for Standardization(ISO) emana la “Guide to the expression of Uncertainty in Measurement” (GUM). Partecipano: IEC (International Electrotechnical Commission), BIPM, OIML (Organisation Internationale de Metrologie Legal), IUPAC (International Union of Pure and Applied Chemistry), IUPAP (International Union of Pure and Applied Physics), IFCC (Internation Federation of Clinical Chemistry).

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Nel 1995 viene pubblicata la seconda edizione della GUM

Nel 1999 la GUM viene integralmente adottata nella normativa europea come norma sperimentale ENV 13005.

Nel 2000 il CEI la pubblica in Italia

Dal 2004 circola una bozza di un supplemento alla GUM riguardante metodi numerici per la valutazione dell’incertezza.

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dell’incertezza.

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Incertezza di misura

Il concetto di incertezza è stato introdotto allo scopo di definire un parametro che dia una valutazione quantitativa della qualità di una misura.

“parametro che, associato al risultato di

una misura, caratterizza la dispersione dei

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una misura, caratterizza la dispersione dei

valori che ragionevolmente possono

essere attribuiti al misurando”

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Il metodo per valutare ed esprimere l’incertezza di misura deve essere:

• UNIVERSALE – deve essere applicabile a tutti i tipi di misurazione e di dati di ingresso usati nelle misurazioni.

La grandezza usata per esprimere l’incertezza deve essere:

• INTERNAMENTE COERENTE – deve essere derivabile direttamente dalle componenti che vi contribuiscono, indipendente dal modo in cui queste vengono raggruppate e dalla scomposizione

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dal modo in cui queste vengono raggruppate e dalla scomposizione delle componenti in sottocomponenti.

• TRASFERIBILE – l’incertezza valutata per un risultato deve essere direttamente utilizzabile come componente nella valutazione dell’incertezza di un’altra misurazione nella quale intervenga il risultato.

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La GUM stabilisce regole generali per la valutazione e l’espressione dell’incertezza di misura piuttosto che istruzioni dettagliate o finalizzate ad una specifica tecnologia.

controllo e garanzia della qualità nella produzione

conformità a leggi o regolamenti

ricerca nella scienza e nell’ingegneria

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ricerca nella scienza e nell’ingegneria

taratura campioni e strumenti, prove allo scopo di mantenere la riferibilità ai campioni nazionali

sviluppare e mantenere i campioni di riferimento nazionali e internazionali

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Si considerino tutte le componenti note di errore note o ipotizzate e le si correggano

Resta comunque un dubbio su come il risultato rappresenti il valore della quantità misurata:

gli effetti casuali si possono ridurre effettuando una media di più misure ma resta una incertezza dovuta al numero limitato di osservazioni

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numero limitato di osservazioni

gli effetti sistematici possono essere compensati nel limite della conoscenza della correzione stessa.

Il risultato di una misurazione è ancora solamente una stima del valore del misurando a causa di quanto sopra.

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Il risultato di una misura viene considerato come una variabile aleatoria (v.a.)

Come ogni v.a., essa sarà caratterizzata da una certa distribuzione di probabilità

Lo scarto tipo di tale distribuzione viene assunto a rappresentare l’incertezza di misura

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assunto a rappresentare l’incertezza di misura e chiamato incertezza tipo (standard uncertainty)

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L’incertezza come intervallo di confidenza

L’incertezza definisce quindi un intervallo di confidenza, cioè un intervallo all’interno del quale cadono, con un dato livello di confidenza, gran parte dei valori ragionevolmente attribuibili al misurando.

Il livello di confidenza corrispondente dipende dal

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Il livello di confidenza corrispondente dipende dal tipo di distribuzione di probabilità

x x+u(x)x-u(x)

x

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Nel caso di una distribuzione Normale (gaussiana) l’intervallo xmedio ± σ corrisponde a un livello di confidenza (probabilità) del 68.3%

Esempio

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xmedio±σ

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Un caso notevole

a1 a2

12

)(σ

2122 aa −

=

32σ 12 aa −=

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-a a

22 a=

a=

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Valutazione dell’incertezza di misura

Si distinguono due tipi di incertezza:

Incertezze di tipo A Incertezze di tipo B

Tale classificazione riguarda la metodologia con la

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Tale classificazione riguarda la metodologia con la quale esse sono valutate e non le loro caratteristiche.

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Incertezze di tipo A

Si definiscono incertezze di tipo A quelle che vengono valutate mediante l’applicazione di tecniche statistiche, cioè a partire dalla distribuzione statistica dei risultati di un numero significativo di misure.

Il misurando viene stimato dalla media della

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Il misurando viene stimato dalla media della distribuzione. L’incertezza tipo viene stimata dallo scarto tipo sperimentale della media.

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N

qsxsxu kii

)()()( ==

qk è la k-esima occorrenza della osservazione q della variabile aleatoria xi.

N è il numero di occorrenze

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Si può dimostrare (teorema del limite centrale) che s(qk)/√N è la miglior stima dello scarto tipo del valore medio.

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Incertezze di tipo B

Si definiscono incertezze di tipo B quelle che vengono valutate mediante l’applicazione di tecniche NON statistiche. In questo tipo di analisi la distribuzione di probabilità viene ipotizzata sulla base dell’esperienza o di altre informazioni. E’ il caso delle specifiche di uno strumento.

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caso delle specifiche di uno strumento.

Anche in questo caso l’incertezza viene espressa dallo scarto tipo.

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Osservazione

• Nella valutazione di tipo A misurando e incertezza vengono stimati attraverso distribuzioni di frequenza che stimano distribuzioni di probabilità

• Nella valutazione di tipo B la distribuzione di

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• Nella valutazione di tipo B la distribuzione di probabilità viene ipotizzata.

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Definizioni e simboli della GUM

Incertezza tipo u(x) (standard uncertainty): incertezza del risultato x espressa come scarto tipo

Incertezza estesa U(x) (expanded uncertainty): grandezza che definisce, attorno al risultato, un

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grandezza che definisce, attorno al risultato, un intervallo che si ritiene contenga gran parte della distribuzione dei valori che possono essere ragionevolmente attribuiti all’incertezza.

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Per poter associare all’incertezza una certa probabilità occorre conoscere o ipotizzare la distribuzione di probabilità.

Fattore di copertura K (coverage factor): fattore numerico utilizzato come moltiplicatore dell’incertezza tipo per ottenere l’incertezza

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dell’incertezza tipo per ottenere l’incertezza estesa.

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c% k 50 0,6745

68,27 180 1,28590 1.645

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90 1.64595 1,9899 2,576

99,73 3

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Scrittura dell’incertezza

L’incertezza di misura viene scritta normalmente in una delle due seguenti forme:

in valore assoluto (stessa unità di misura del misurando)

in valore relativo (grandezza adimensionale, può

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in valore relativo (grandezza adimensionale, può essere espressa in p.u., percento, permille, ppm,9)

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Numero di cifre significative

Il numero di cifre significative di una grandezza si ottiene contando, da sinistra verso destra, tutte le cifre a partire dalla prima cifra diversa da zero, indipendentemente dalla posizione della virgola.

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Esempi

1.405 4 cifre 1000.01 6 cifre 4 1 cifra 0.3 1 cifra 0.02 1 cifra 0.025 2 cifre

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0.025 2 cifre 4.0 2 cifre

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Convenzione sulle cifre significative

Incertezza assoluta 1 cifraIncertezza relativa 2 cifre

Esempio

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u(R) = 2.5278 Ω 3 Ωu(I)%=u(I)/I100=1.21324% 1.2%

Esempio

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Incertezza nelle misure dirette

Il valore del misurando viene determinato mediante strumenti appositamente costruiti e tarati. Ad esempio voltmetri, ampermetri, wattmetri, frequenzimetri, 9

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L’incertezza è calcolata in base alle specifiche fornitedal costruttore dello strumento.

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La GUM dice:

in mancanza di ulteriori informazioni fornite dal costruttore, si assume che i contributi all’incertezza siano rappresentabili da distribuzioni rettangolari a valor medio nullo ed estremi dati dalle specifiche

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valor medio nullo ed estremi dati dalle specifiche fornite dal costruttore stesso.

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Negli strumenti elettromeccanici le specifiche sono espresse da un unico indice, chiamato indice di classe c.

L’indice di classe è espresso come una percentuale del fondo scala incertezza assoluta costante lungo

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del fondo scala incertezza assoluta costante lungo tutta la scala.

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Infatti:

voltmetro classe 0.5, fondo scala 200 V.

Ogni lettura è affetta da una incertezza assoluta massima costante pari a 0.5200/100/√3 = 0.58 V

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L’incertezza relativa aumenta man mano che ci allontana dal fondo scala.

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Negli strumenti digitali, invece, le specifiche di accuratezza sono normalmente espresse da due indici: uno (ad. es. “α”) fornisce una incertezza costante in valore relativo e l’altro (ad es. “β”) una costante in valore assoluto.

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α percentuale della lettura

β percentuale del fondo scala

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Esempio

Voltmetro classe 2, 150 V fondo scala.

Ipotesi: distribuzione uniforme 3

σa

=

U=84 V

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U=84 Vu(U)=2/100/ 150 = 1.732 V = 2 Vu(U)%=u(U)100/U= 2.061%= 2.1%

U = (84 ±±±± 2) V oppure (84 V ±±±± 2.1%)

3

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Esempio

Udc=8.43467 V; Ufs=10 V; α=0.0035%; β=0.0005%

Ipotesi: distribuzione uniforme

a=

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V 0.000199310005.0100

100035.0

100

43467.8

3

1)(

22

=

+

=Uu

U=(8.4347 ±±±± 0.0002) V

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Esempio

Uac= 227.461 V; Ufs=750 V; f = 50 Hz; α=0.06%; β=0.03%

Ipotesi: distribuzione uniforme 3

a=σ

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V 0.2086983

103.0

100

75006.0

100

461.227)(

22

=

+

=Uu

U =(227.5 ±±±± 0.2) V

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Osservazione

Il numero di cifre fornite dallo strumento è sovrabbondante rispetto all’incertezza.

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Incertezza nelle misure indirette

Il valore del misurando viene determinato sfruttando relazioni esistenti con grandezze misurate direttamente.

Sia il risultato y di una misura dipendente da N misure x , 1 ≤ i ≤ N, secondo la funzione:

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misure xi, 1 ≤ i ≤ N, secondo la funzione:

y = f(x1,x2,9,xi,9,xN)

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Siano note le incertezze tipo u(xi) di ciascun xi.L’incertezza uc(y) su y è detta incertezza tipo combinata (combined standard uncertainty):

“incertezza tipo del risultato di una misura allorquando il risultato è ottenuto mediante i valori di un certo numero di

altre grandezze; essa è uguale alla radice quadrata positiva

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altre grandezze; essa è uguale alla radice quadrata positiva

di una somma di termini che sono le varianze o le covarianze

di quelle grandezze, pesate secondo la variazione del

risultato della misura al variare di esse”. (ISO GUM)

L’incertezza estesa viene poi valutata a partire dall’incertezza combinata.

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Il modo in cui viene valutata uc(y) dipende dal grado di correlazione fra le grandezze di ingresso.

Grandezze scorrelate

∑∑ ⋅=⋅

=NN

xucxuf

yu 2222

)()()(

46

∑∑==

⋅=⋅

∂∂

=i

ii

i

ii

c xucxux

fyu

1

22

1

2 )()()(

I termini ci sono detti coefficienti di sensibilità

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Esempio

Misura di potenza apparente S attraverso misure di U ed I con strumenti diversi.

U = 223 V, u(U) = 1 V; I = 4.5 A, u(I) = 0.1A

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S = UI = 1003.5 VA

UI

SI

U

S=

∂∂

=∂∂

VA75.22)()()( 2222 =+= IuUUuISuc

S = (1.00 ±±±± 0.02) kVA

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Grandezze correlate

∑ ∑∑−

= +==

⋅∂

∂⋅

∂+⋅

∂=

1

1 11

22

),( 2)()(N

i

ji

N

ij ji

N

i

ii

c xxux

f

x

fxu

x

fyu

dove u(x ,x ) = u(x ,x ) è la covarianza fra x e x

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dove u(xi,xj) = u(xj,xi) è la covarianza fra xi e xj

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Coefficiente di correlazione

Il grado di correlazione fra xi e xj è espresso dal coefficiente di correlazione r:

)()(

),(),(

ji

ji

jixuxu

xxuxxr

⋅=

49

)()( ji xuxu ⋅

E’ sempre 0 ≤ r ≤ 1

r = 0 grandezze indipendenti

r = 1 grandezze totalmente correlate

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Pertanto l’espressione dell’incertezza combinata per grandezze correlate può essere così riscritta:

)()(),( 2)()(1

1 11

22

ji

N

i

ji

N

ij ji

N

i

ii

c xuxuxxrx

f

x

fxu

x

fyu ⋅⋅⋅

∂∂

⋅∂∂

+⋅

∂∂

= ∑ ∑∑−

= +==

50

Se r = 1, uc(y) è l’espressione di un quadrato

Se r = 0, assume l’espressione scritta per il caso non correlato.

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Esempio

Stesso caso di prima ma si ipotizzi di usare lo stesso strumento r = 1.

VA8.26)()()()(2)()()( 2222 =⋅+⋅=⋅⋅⋅⋅++= IuUUuIIuUuUIIuUUuISuc

51

S = (1.00 ±±±± 0.03) kVA

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i. Trascurabile non linearità di f

ii. Disponibilità dell’espressione analitica di f

iii. Assenza di discontinuità in f

Tutto bene se9

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iii. Assenza di discontinuità in f

iv. Piccoli valori dei contributi all’incertezza

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Bibliografia

“Guide to the expression of Uncertainty in

Measurement”, ISO, International Standardization Organization, Geneva, Switzerland, 1995.

53

UNI CEI ENV 13005: “Guida all’espressione dell’incertezza di misura”, 2000.