ᐉ Предел икс стремится к бесконечности. Калькулятор онлайн.Решение пределов —
Решение пределов
Наш калькулятор решает пределы без подробного решения. Нужен ответ – воспользуйся калькулятором! Вы получите ответ за секунду!
Что такое предел?
Предел функции (предельное значение функции) в предельной для области определения функции заданной точке — это величина, к которой стремится значение функции при стремлении её аргумента к данной точке.
Если предел функции существует, говорят, что функция сходится к указанному значению. Если такого предела не существует – функция расходится.
Другими словами, если некоторая переменная величина в процессе изменения неограниченно приближается к определенному числу a, то a – предел этой величины.
Для определенной функции в некотором интервале f(x)=y пределом называется такое число A, к которому стремится функция при х, стремящемся к определенной точке а. Точка а принадлежит интервалу, на котором определена функция.
Определение предела функции часто формулируют на языке окрестностей. Предельная точка области определения не обязана принадлежать самой области определения. Можно рассматривать предел функции на концах открытого интервала, на котором определена функция. При этом сами концы интервала в область определения не входят.
На расширенной вещественной прямой можно построить базу окрестностей бесконечно удаленной точки. Поэтому допустимо описание предела функции при стремлении аргумента к бесконечности, а также ситуации, когда сама функция стремится к бесконечности в заданной точке. Предел последовательности при этом предоставляет пример сходимости по базе «стремление аргумента к бесконечности».
Отсутствие предела функции в данной точке означает, что для любого заранее заданного значения области значений имеется такая окрестность этого значения, при которой в любой сколь угодно малой окрестности точки, в которой функция принимает заданное значение, существуют точки, значение функции в которых окажется за пределами указанной окрестности.
Если в некоторой точке области определения функции существует предел, равный значению функции в данной точке, такая функция является непрерывной в данной точке.
Бесплатный онлайн калькулятор
Наш бесплатный решатель позволит решить уравнение онлайн любой сложности за считанные секунды. Все, что вам необходимо сделать – это просто ввести свои данные в калькуляторе. Так же вы можете посмотреть видео инструкцию и узнать, как решить уравнение на нашем сайте. А если у вас остались вопросы, то вы можете задать их в нашей группе ВКонтакте: pocketteacher. Вступайте в нашу группу, мы всегда рады помочь вам.
Наш искусственный интеллект решает сложные математические задания за секунды.
Мы решим вам контрольные, домашние задания, олимпиадные задачи с подробными шагами. Останется только переписать в тетрадь!
Решение пределов.
Решение пределов – это определение его конкретного значения или определенной области, куда попадает функция, которая ограничена пределом.
Чтобы решить пределы, следуйте правилам:
1.Пробуем подставить в функцию число, результат решения и будет ответом.
2.Если х стремится не к числу, например в пределах вида или , то такие пределы решаются сразу, так как число, деленное на бесконечность, всегда дает 0, а деленное на нуль это и есть ∞. Если вам сложно понять саму суть бесконечности и нуля в пределах, то подставляйте вместо ∞ – бесконечно большое число – к примеру 1000 000, либо вместо нуля – бесконечно малое – например 0,000001 и после этого можете предположить к чему стремится ответ.
3.Существует группа пределов, в которых и в числитель, и в знаменатель при подстановке получаем либо нуль либо
Разобравшись в сути и основных правилах решения предела, вы получите базовое понятие о том, как их решать.
Если вышеприведенные пункты правил решения пределов вам не совсем понятны, то приведем те же правила, но перефразировав. Итак, алгоритм решения пределов:
- Подставить в выражение предельное значение аргумента.
- Определить наличие неопределенности. Если неопределенности нет, записываем ответ.
- При наличии неопределенности необходимо, исходя из ее вида, выбрать соответствующее правило ее устранения.
- Провести манипуляции с выражением в соответствии с применяемым правилом, и новую форму предела начать решать по этому алгоритму, начиная с п.1.
Сложение пределов.
Сложение пределов – это процесс увеличения значения предела функции, путем добавления к нему другого предела. Предел суммы двух функций равен сумме их пределов:
Расширенное правило суммы пределов:
Также важно знать, что предел суммы множества функций также равняется сумме пределов этих функций.
Пример сложения пределов функции:
Необходимо найти предел .
Для решения этого предела воспользуемся свойством сложения пределов функции, разложив функцию на несколько отдельных и найдем предел каждой функции последовательно.
Ответ: .
Вычитание пределов.
Вычитаение пределов – это процесс уменьшиеня значения предела функции, путем вычитания из него другого предела, равного первому или отличному от него по величине. Предел разности двух функций равен разности их пределов:
Это свойство (касаемо суммы пределов тоже) будет действовать на случай любого фиксированнго количества слагаемых.
Расширенное правило разности пределов:
Как и в случае с суммой нескольких функций – предел суммы нескольких функций равен разности пределов каждой из функций.
Сумма и разность пределов очень связаны друг с другом и обычно их формулы объединяются в одну, используя знак ± или подобные записи формул:
Как решать пределы с бесконечностью
Рассмотрим основные типы неопределенностей пределов на бесконечности с примерами решений:
Первым делом подставляем $ xto infty $ в предел, чтобы попытаться его вычислить.
$$ lim _limits frac= frac= $$
Вычисление не дало результата, так как появилась неопределенность. x = e qquad (1) $$
Из выражения, стоящего под знаком предела вычитаем единицу, чтобы его подстроить под формулу (1).
Перепишем предел из условия задачи в новом виде и подставим в него $xto infty$.
Пользуясь формулой (1) проведем вычисление лимита. В скобках перевернем дробь.
По условиями формулы второго замечательного предела (1) в скобках знаменатель дроби должен быть равен степени за скобкой. Выполним преобразование степени. Для этого умножим и разделим на $frac$.
Остаётся сократить степень экспоненты и найти её предел.
Предел дроби равен отношению коэффициентов при старшей степени $x$.
Источники:
http://www.pocketteacher.ru/calculator-predelov-ru
http://www.calc.ru/Resheniye-Predelov.html
http://xn--24-6kcaa2awqnc8dd.xn--p1ai/predely-s-beskonechnostyu.html
Калькулятор AQL| Приемлемый предел качества | Таблица AQL
Широко распространенный международный стандарт ISO2859-1
Размер партии или партииiЭто общее количество вашего заказа.
Тип проверки Используйте «общий», чтобы определить размер основной выборки. Используйте «специальный», чтобы найти меньший размер выборки, который вы будете использовать для определенных тестов на месте. ОбщиеСпециальные
Уровень контроляiБолее высокие уровни контроля («III» для общего и «S-3» и «S-4» для специального) означают более широкий объем контроля и обеспечивают большую уверенность в качестве заказа.
AQL LeveliAQL означает «допустимый предел качества». Они представляют ваше худшее допустимое качество на основе стандарта ANSI ASQ Z1.4. 0.0650.100.150.250.400.651.01.52.54.06.5
Accept PointiЭто максимальное количество дефектов, которое вы можете найти в своем образце и при этом принять заказ на основе этого AQL.
Reject PointiЭто минимальное количество дефектов, которое вы можете найти в своем образце и отклонить заказ на основе этого AQL.
Размер выборкиiЭто количество единиц, которые вы должны случайным образом выбрать из своего заказа для проверки на основе этого AQL, уровня проверки и общего размера партии.>
Калькулятор AQL
Калькулятор AQL Tetra Inspection
Калькулятор AQL
Калькулятор AQL Tetra Inspection
Как AQL применяется на практике?
Будучи импортером, даже несмотря на то, что идеальным приемлемым уровнем качества является продукция без дефектов, вам, возможно, придется довольствоваться приемлемым качеством. AQL поможет вам контролировать и избегать партий с неудовлетворительным уровнем качества. Если вы и ваш поставщик соглашаетесь на AQL в размере 1%, количество брака в партии от поставщика не должно превышать 1%. Таким образом, в партии, состоящей из 1000 изделий, бракованными могут быть только 10 изделий. Импортер отбраковывает всю партию, если количество бракованных изделий составляет 11 и более. Дефектные продукты, превышающие заранее определенное количество или процент, известны как предел брака (RQL). RQL – неудовлетворительный уровень качества. Если уровень качества находится где-то между AQL и RQL, он называется уровнем безразличного качества (IQL).
Важно отметить, что AQL не является постоянным во всех отраслях. Например, AQL для товаров медицинского назначения является более строгим, поскольку любые дефекты представляют более высокий риск для конечного пользователя. Некоторые компании используют разные настройки в зависимости от дефектов AQL. Дефекты AQL — это проблемы с качеством, выявленные во время выборочных проверок. Они подразделяются на три группы:
Критические дефекты. Это серьезные дефекты, которые могут нанести серьезный вред конечному пользователю. Импортеры обычно используют AQL 0,0
на критические дефекты. Если инспекторы обнаружат один критический дефект в выбранном размере выборки, весь заказ будет отклонен.
осмотр.
Крупные дефекты. Эти дефекты менее серьезны, но неприемлемы для конечных пользователей, поскольку увеличивают риск отказа продукта. Импортеры обычно назначают стандарт AQL в размере 2,5% для крупных дефектов.
Мелкие дефекты. Это небольшие дефекты, не влияющие на безопасность и удобство использования продукта. Большинство импортеров используют стандарт AQL в размере 4% для незначительных дефектов.
Каждый дефект не интерпретируется одинаково всеми инспекционными компаниями. Но импортеры и поставщики могут договориться о стандарте AQL, приемлемом для обеих сторон, в зависимости от уровня риска, который они принимают на себя. После согласования стандарта AQL он будет использоваться в качестве справочного материала во время предотгрузочной инспекции. Чтобы определить допустимый процент для каждого типа дефекта в отгрузке, заказе или партии, вы будете использовать диаграмму AQL с таблицей AQL, таблицу плана выборки AQL и диаграмму выборки AQL или калькулятор AQL.
Критические дефекты
Критические дефекты являются наиболее серьезной категорией дефектов в таблице AQL. Импортеры обычно используют политику нулевого допуска для критических дефектов (AQL 0,0). Другими словами, весь заказ не пройдет проверку, если инспекторы обнаружат один критический дефект в выбранном размере выборки.
Критерии определения критического дефекта:
- Представляют опасность для предполагаемого пользователя
- Причина отзыва продукта
- Дефекты, наносящие ущерб бренду
Пример критических дефектов:
- Форма
- Сломанная игла в одежде
- Ржавые предметы
- Открытые ногти или острые края
Крупные дефекты
Менее серьезные, чем критические дефекты, крупные дефекты обычно принимаются в ограниченном количестве.
Критерии для определения крупного дефекта:
- Влияет на производительность или функцию продукта
- Влияет на характеристики продукта
- Заставляет конечного покупателя не покупать и не возвращать товар
Пример крупных дефектов:
- Дырки или разрывы на ткани
- Размеры вне допусков для промышленных компонентов
- Неровные ножки у предмета мебели
- Лишний клей на изделии обуви
Незначительные дефекты
Большинство импортеров используют стандарт AQL 4.0 для незначительных дефектов, это наименее серьезная категория дефектов, тем не менее, они могут привести к отклонению вашего заказа, если они обнаружены в большом количестве.
Критериями определения незначительного дефекта являются:
- Это не влияет на функцию или использование продукта
- Едва заметен на расстоянии вытянутой руки
- Маловероятно, что это приведет к возврату или сделает товар непригодным для продажи.
Пример незначительных дефектов:
- Необрезанные нити на одежде или плюшевой игрушке
- Незначительное затемнение цвета
- Съемная мелкая пыль
- Скрытый след от вмятины
Критические дефекты
Критические дефекты являются наиболее серьезной категорией дефектов в таблице AQL. Импортеры обычно используют политику нулевого допуска для критических дефектов (AQL 0,0). Другими словами, весь заказ не пройдет проверку, если инспекторы обнаружат один критический дефект в выбранном размере выборки.
Критерии определения критического дефекта:
- Представляют опасность для предполагаемого пользователя
- Причина отзыва продукта
- Дефекты, наносящие ущерб бренду
Пример критических дефектов:
- Форма
- Сломанная игла в одежде
- Ржавые предметы
- Открытые ногти или острые края
Крупные дефекты
Критические дефекты являются наиболее серьезной категорией дефектов в таблице AQL. Импортеры обычно используют политику нулевого допуска для критических дефектов (AQL 0,0). Другими словами, весь заказ не пройдет проверку, если инспекторы обнаружат один критический дефект в выбранном размере выборки.
Критерии определения критического дефекта:
- Представляют опасность для предполагаемого пользователя
- Причина отзыва продукта
- Дефекты, наносящие ущерб бренду
Пример критических дефектов:
- Форма
- Сломанная игла в одежде
- Ржавые предметы
- Открытые ногти или острые края
Критические дефекты
Критические дефекты являются наиболее серьезной категорией дефектов в таблице AQL. Импортеры обычно используют политику нулевого допуска для критических дефектов (AQL 0,0). Другими словами, весь заказ не пройдет проверку, если инспекторы обнаружат один критический дефект в выбранном размере выборки.
Критерии определения критического дефекта:
- Представляют опасность для предполагаемого пользователя
- Причина отзыва продукта
- Дефекты, наносящие ущерб бренду
Пример критических дефектов:
- Форма
- Сломанная игла в одежде
- Ржавые предметы
- Открытые ногти или острые края
Что такое таблица AQL?
Таблица допустимых пределов качества относится к таблице ANSI ASQ Z1.4, используемой специалистами по контролю качества для отбора проб AQL во время проверки. Этот план выборочного контроля AQL предназначен для помощи в определении правильного размера выборки для проверки и приемлемого количества дефектов. Понимание динамики таблицы AQL также может улучшить ваше понимание и интерпретацию результатов проверки. Это жизненно важно для принятия решений на основе данных.
Как пользоваться таблицей плана выборочного контроля AQL
Хотя таблица плана выборочного контроля AQL может показаться пугающей, ею легко пользоваться. Он разделен на три столбца для размера партии или партии, буквенного кода размера выборки и уровня объема выборки I, с одним большим разделом справа для AQL. Раздел AQL состоит из трех подразделов для AQL 2.5, AQL 4.0 и AQL 6.5 со столбцами «Приемлемо» (Ac) и «Отклонено» (Re) в каждом.
Что такое AQL?
AQL
Что такое AQL?
допустимый уровень качества
Таблица плана выборочного контроля AQL
Вам нужно только указать количество единиц в вашем заказе или поставке и сверить их с параметрами в столбце размера партии или партии. Найдите точный диапазон, в который попадают единицы в вашей поставке или заказе. Если ваш заказ состоит из 2000 единиц, он будет находиться в диапазоне 1201-3200 в столбце размера партии или партии. Это совпадает с буквой «K» в столбце с буквенным кодом объема выборки и 125 единицами на уровне объема выборки I. Для вашего заказа на 2000 единиц вам необходимо будет отобрать 125 единиц и определить, является ли он приемлемым или неприемлемым на основе соответствующие цифры в разделе AQL:
Для AQL 2.5 допустимы только 7 дефектов, а 8 или более дефектов недопустимы.
Для AQL 4.0 допустимы только 10 дефектов, а 11 или более дефектов могут быть отклонены.
Для AQL 6.5 допустимы только 14 дефектов, а 15 или более дефектов отклоняются.
Это дает вам и вашему инспектору ссылку для проверки вашего заказа в будущем, чтобы определить уровень качества. Размер выборки AQL в 125 единиц для проверки следует выбирать случайным образом, чтобы гарантировать точность результатов. Помимо таблицы выборки AQL, вы также можете использовать диаграмму AQL.
Что такое диаграмма AQL и как она работает?
Диаграмма AQL состоит из двух таблиц допустимых пределов качества и используется для определения размера выборки для проверки и допустимых дефектных единиц. Эта таблица выборки AQL предлагает больше вариантов, уровней проверки и стандартов для уникальных вариантов использования. Но диаграмма AQL так же проста, как и таблица плана выборочного контроля AQL.
Таблица 1 на диаграмме AQL представляет собой буквы кода размера выборки, которые разделены на три столбца для размера партии или партии, специальных уровней контроля и общего уровня контроля. Столбец специальные уровни контроля зарезервирован для определенных типов тестирования продукта. Столбец размера партии или партии представляет количество единиц в вашем заказе. Если ваш заказ составляет 2000 единиц, он будет находиться между 1201 и 3200 в столбце размера партии или партии.
Таблица выборки AQL в таблице AQL
Несмотря на то, что общие уровни проверки состоят из уровней I, II и III, наилучшей практикой является использование уровня II (GII). Ваш выбор 2000 единиц из столбца размера партии или партии будет соответствовать K в GII. Как только вы наберете букву «K» в качестве кода размера выборки, вы можете перейти к Таблице 2 на диаграмме AQL.
В таблице 2 на диаграмме AQL есть три столбца с буквенным кодом объема выборки, размером выборки и допустимыми уровнями количества. Буква «K» из таблицы 1 идет в колонке с буквенным кодом размера выборки в таблице 2. Она соответствует 125 единицам в качестве размера выборки AQL для проверки.
AQL для таблицы нормального контроля
В столбцах AQL вы сопоставляете размер выборки AQL из 125 единиц с соответствующими уровнями. Если вы заказываете потребительские товары, вы будете использовать 0,0 для критических дефектов, 2,5 для серьезных дефектов и 4,0 для незначительных дефектов в качестве стандартов AQL. Для AQL 2.5 на диаграмме допустимы 7 серьезных дефектов, а 8 или более серьезных дефектов недопустимы. Для AQL 4.0 на диаграмме допустимы 10 незначительных дефектов, а 11 или более незначительных дефектов недопустимы (см. AQL 4.0 на диаграмме ниже).
AQL 4.0 в таблице нормального контроля Любые критические дефекты подлежат отбраковке.
После получения точного размера выборки AQL и пределов AQL для вашего заказа вы можете использовать эту обычную контрольную таблицу для проведения проверок AQL.
Что такое проверка AQL?
Проверка AQL — это процесс определения допустимого процента дефектных единиц в отгрузке перед отправкой покупателю. Инспектор случайным образом выбирает образец из партии и проверяет на наличие дефектов на основе допустимого и допустимого количества дефектов из таблицы AQL. Для крупных заказов лучше всего выбирать образцы случайным образом из разных партий в течение нескольких производственных циклов. Пределы качества и размер выборки AQL будут служить ориентиром при проверке AQL и помогут инспектору принять решение о том, будет ли отгрузка допущена или нет.
После завершения проверки AQL инспекционное агентство выдает акт проверки отгрузки. Он удостоверяет, что продукция соответствует уровню качества и сопровождает груз до момента его доставки вам. Если вы работаете в Азии, вам потребуются сертификаты предотгрузочной инспекции. Инспектор может провести предотгрузочную инспекцию до начала производства и выдать отчет о предотгрузочной инспекции. Отчет об инспекции прилагается к документам на ваше отправление. Чтобы упростить процесс, вам придется использовать калькулятор AQL, чтобы быстро получить размер выборки AQL, ограничения и все необходимые числа.
Скачать образец отчета
40 стран Азии и Африки
Погрешность измерения — QCNet | Bio-Rad
Для количественных диагностических тестов важно рассчитать эту величину неопределенности. Количественная оценка сомнения, которое существует в отношении измеренного значения, позволяет оценить точность этого результата. Unity Real Time предоставляет три встроенные формулы неопределенности, которые помогут вам легко рассчитать неопределенность измерения и управлять всеобъемлющей базой данных результатов.
«Лаборатория должна определить неопределенность измерения для каждой процедуры измерения на этапе исследования, используемой для сообщения значений измеренных величин в образцах пациентов».
![]()
– ISO 15189:2012 5.5.1.4 Неопределенность измерения значений измеряемой величины
Для целей данного документа мы будем использовать стандарт ISO 15189:2012 для обсуждения неопределенности измерений. ISO 15189 указывает, что лаборатории должны рассчитывать значения неопределенности для количественных испытаний. Важно понимать основные принципы неопределенности измерений, чтобы убедиться, что лаборатория соблюдает соответствующие правила или политики.
Основы неопределенности измерения
Так что же такое неопределенность измерения и откуда она берется?
Неопределенность существует потому, что независимо от того, насколько тщательно контролируются анализы или обслуживаются инструменты, всегда будут отклонения в процессе измерения. При проведении испытаний в лаборатории существует множество различных переменных, которые могут влиять на характеристики прибора. Такие факторы, как хранение проб и обращение с ними, условия окружающей среды, смена операторов и условия работы калибратора, могут влиять на результаты анализа. Все эти факторы являются источниками неопределенности.
Существует множество источников неопределенности, и хотя следует по возможности пытаться контролировать их, результаты анализов неизбежно будут различаться. Это неизбежно, поскольку вариации и ошибки неотъемлемо связаны с любым процессом измерения. Определение и вычисление диапазонов неопределенности дает полезный контекст для понимания того, с какими отклонениями мы работаем.
Источники неопределенности существуют на пре- и постаналитических этапах, но эти источники часто трудно идентифицировать и количественно оценить. Согласно ИСО 15189стандартов, при расчетах неопределенности необходимо учитывать источники неопределенности только на аналитической стадии, когда фактически происходит измерение.
«Соответствующие компоненты неопределенности связаны с фактическим процессом измерения, начиная с представления образца процедуре измерения и заканчивая выводом измеренного значения».
–ИСО 15189 5.5.1.4
Когда мы вычисляем неопределенность, мы пытаемся оценить ошибку
Ошибка — это любое отклонение измеренного значения от истинного значения. Поскольку это «истинное значение» невозможно точно и окончательно определить, мы можем вместо этого рассчитать диапазон неопределенности, чтобы оценить интервал значений, в пределах которого, вероятно, находится истинное значение.
В процессе измерения возникают ошибки двух типов: случайные и систематические ошибки.
Ошибка Отклонение измеренного значения от истинного значения. Поскольку невозможно определить истинное значение, ошибка является абстрактным понятием, которое не может быть определено количественно.
Даже если бы каждый возможный аспект процесса измерения контролировался, измерения все равно немного отличались бы из-за случайной ошибки. Однако случайная ошибка может быть устранена повторными измерениями. Если конкретное измерение повторяется достаточное количество раз, усреднение результатов сведет к минимуму влияние случайной ошибки и приблизит измеренное значение к истинному значению.
Систематическая ошибка отражает основную проблему, постоянно влияющую на процесс измерения. Это может быть результатом несоответствий инструментов, материалов для анализа, характеристик окружающей среды или других факторов. Поскольку систематическая ошибка оказывает постоянное влияние на общий процесс, ее нельзя свести к минимуму повторными измерениями. Вместо этого корректировки вносятся по мере необходимости после выявления влияния систематической ошибки. Эти поправки могут быть получены из такой информации, как эталонные значения или установленные погрешности калибратора.
Почему невозможно определить истинное значение?
Истинные значения определить невозможно, так как результаты всегда будут различаться при повторных измерениях, что делает невозможным однозначное измерение одного единственного значения. Это связано с тем, что существует множество различных факторов, влияющих на процесс измерения (например, незначительные колебания характеристик прибора, меняющиеся условия окружающей среды, смена оператора и т. д.). Невозможно полностью контролировать каждый фактор, влияющий на измерение. Даже если метод чрезвычайно точен, результаты всегда будут содержать определенную ошибку. Следовательно, истинное значение измерения является абстрактным, неизмеримым значением.
Как рассчитать неопределенность?
При расчете значений неопределенности следует учитывать как случайную, так и систематическую ошибку. Случайная ошибка играет значительную роль, влияя на измерения, но если систематическая ошибка идентифицируема, ее также следует учитывать.
Мы можем измерить случайную ошибку с неточностью, представленной стандартным отклонением. Мы можем измерить систематическую ошибку со смещением.
Неточность: Насколько каждый результат отличается от других результатов.
Смещение: Насколько среднее значение результата отличается от эталонного среднего.
Неопределенность часто рассчитывается путем оценки стандартного отклонения данных измерений с течением времени, и другие значения (например, оценки погрешности) могут быть включены в расчет, когда это применимо.
Важно использовать данные, собранные за длительный период времени, чтобы учесть как можно больше источников неопределенности. Если неопределенность рассчитывается с использованием данных за одну неделю, например, такие факторы, как техническое обслуживание прибора, изменение свойств окружающей среды или смена оператора, могут не учитываться должным образом.
Неопределенности измерений могут быть рассчитаны с использованием количественных значений, полученных при измерении материалов для контроля качества в условиях промежуточной точности, которые включают как можно больше рутинных изменений в стандартном выполнении процедуры измерения (например, изменения партий реагентов и калибраторов, разные операторы, плановое техническое обслуживание прибора и т.д.)».
–ИСО 15189 5.5.1.4
Простые расчеты погрешностей с помощью Unity Real Time
Понятие неопределенности измерения может сбить с толку, но простые предустановленные расчеты Unity Real Time помогут вашей лаборатории легко рассчитать значения неопределенности. Для простоты использования и удобства Unity Real Time предоставляет три метода расчета, соответствующие различным требованиям и рекомендациям.
Значения неопределенности измерений постоянно изменяются, и лаборатории должны регулярно пересматривать значения неопределенности измерений и устанавливать соответствующую частоту расчета неопределенности для каждого анализа.
Пример экрана UnityReal Time, показывающего расширенную погрешность с погрешностью калибровки
Значение погрешности измерения предоставляется как в виде абсолютного значения, так и в процентах
Когда Unity вычисляет неопределенность, автоматически учитываются все доступные данные для данного анализа и партии, но при желании пользователи могут выбрать определенный период времени для оценки. Интервал неопределенности равен плюс или минус расчетному значению неопределенности, которое отображается как в абсолютном значении, так и в процентах.
Что такое расширенная неопределенность?
Расширенная неопределенность относится к расчетам неопределенности с более высоким уровнем достоверности. Поскольку большинство формул неопределенности основаны на стандартном отклонении, базовое значение неопределенности будет представлять потенциальный диапазон погрешности плюс или минус одно стандартное отклонение. Согласно правилам нормального распределения примерно 68% результатов лежат в пределах одного стандартного отклонения от среднего. Это означает, что для расчета базовой неопределенности существует вероятность 68%, что истинное значение находится в пределах этого диапазона неопределенности.
Для увеличения доверительного интервала рассчитываются значения расширенной неопределенности таким образом, чтобы их диапазон включал плюс или минус два стандартных отклонения. Это означает, что с вероятностью 95% истинное значение находится в этом диапазоне. Чтобы достичь этого более высокого уровня достоверности, расчеты расширенной неопределенности просто умножаются на 2.
«Лаборатория должна определить эксплуатационные требования к неопределенности измерения для каждой процедуры измерения и регулярно пересматривать оценки неопределенности измерения».
![]()
–ИСО 15189 5.5.1.4
Применение неопределенности измерения
Клинические лаборатории обычно рассчитывают и ведут учет неопределенности своих измерений, предоставляя значения неопределенности врачам и аудиторам по запросу.
Врачи могут использовать диапазоны неопределенности для принятия более обоснованных решений о лечении. Например, когда результат близок к значению клинического решения, врачи могут использовать интервалы неопределенности, чтобы определить, является ли результат окончательно ниже или выше этого значения решения. Точно так же, если результат близок к предыдущему результату пациента, оценка этих результатов в контексте их интервалов неопределенности может помочь определить, достаточно ли они существенно отличаются, чтобы оправдать изменение лечения или диагноза. Принятие во внимание всей этой информации может помочь врачу с уверенностью сделать соответствующие выводы по уходу за пациентом.
Для любого измерения существует вычисляемый диапазон неопределенности, и как только мы поймем, как рассчитать этот диапазон, мы сможем точно представить лабораторный уровень достоверности для любого заданного результата. Вычисление неопределенности выполняется всего в несколько кликов с помощью Unity Real Time, которая предоставляет три встроенные формулы неопределенности для быстрых и удобных расчетов. Регистрация значений неопределенности не только помогает лабораториям соблюдать нормативные требования, но и демонстрирует приверженность более высоким стандартам лабораторного качества с тщательной и тщательной записью результатов.
«Примеры практической полезности оценок неопределенности измерений могут включать подтверждение того, что значения пациентов соответствуют целям качества, установленным лабораторией, и значимое сравнение значения пациента с предыдущим значением того же типа или со значением клинического решения».
–ИСО 15189 5.5.1.4
Справочный номер
Международная организация по стандартизации. ISO 15189: 2012 Медицинские лаборатории – Требования к качеству и компетентности. 2012.