KALIBRLASHDAGI NOANIQLIK TAHLILI VA UNI MINIMALLASHTIRISH USULLARI (CONFERENCE ON THE ROLE AND IMPORTANCE OF SCIENCE IN THE MODERN WORLD, 2025)
Ushbu maqolada kalibrlash jarayonlarida o‘lchash noaniqligini baholashning zamonaviy yondashuvlari tahlil qilingan. GUM-93 qo‘llanmasining amaliyotdagi cheklovlari, xususan, standart noaniqlikni chiziqli modellar yordamida baholash, kirish kattaliklarining ehtimollik zichligi funksiyasini aniqlashdagi murakkabliklar hamda kengaytirilgan noaniqlikni konservativ baholash kabi kamchiliklari ko‘rsatib o‘tilgan. JCGM tomonidan taklif etilgan yangilangan hujjatlar (JCGM 100 CD) va Bayes yondashuvi ushbu kamchiliklarni bartaraf etishga xizmat qilishi tahlil etilgan. Maqolada Monte-Karlo usulining (MMK) GUM-ga qo‘shimcha sifatida qo‘llanilishi, uning afzalliklari hamda sinov va kalibrlash laboratoriyalarida amaliyotga joriy etilishiga to‘sqinlik qilayotgan omillar ko‘rib chiqilgan. Bayes yondashuvi asosida o‘lchash modelini qurish, kirish kattaliklarining standart noaniqliklari va kovariatsiyalarini baholash, ularning taqsimot qonunlari asosida o‘lchash natijasining ehtimollik zichligini aniqlash algoritmi bosqichma-bosqich yoritilgan. Shuningdek, standart noaniqlikni baholashning statistik usullari, takrorlanuvchi o‘lchovlar asosida o‘rtacha qiymatni aniqlash, Student taqsimotiga asoslangan baholash va tuzatma kiritilgan holda noaniqlikni hisoblash formulalari keltirilgan. Bayes yondashuvi va MMK asosidagi algoritmlarning GUM tamoyillarini to‘ldiruvchi hamda noaniqlikni yanada aniqroq baholash imkoniyatlarini berishi ilmiy asoslangan. Maqola natijalari kalibrlash jarayonida o‘lchash noaniqligini baholashning takomillashgan usullari sifatida Bayes va Monte-Karlo yondashuvlarini qo‘llashning dolzarbligini ko‘rsatadi.