Здійснено аналіз та кількісне оцінювання впливу випадкових відхилень у результатах вимірювань на розширену непевність екстремальних спостережень, які є критичними під час контролю якості багатьох різновидів продукції. Знайдено значення коефіцієнтів довірчих границь екстремального (мінімального) спостереження, залежно від комбінацій різних розподілів значень технологічного розкиду досліджуваного параметра (від зразка до зразка) та випадкових впливів, пов’язаних із самим вимірюванням цих параметрів. Подано результати досліджень для n = 5 кількості спостережень і таких комбінацій розподілів спостережень і випадкових відхилень: нормальний-рівномірний, рівномірний-рівномірний, рівномірний-нормальний за різного співвідношення їхніх стандартних відхилень складових. На підставі аналізу одержаних результатів зроблено висновки, що у разі нестачі інформації про розподіл випадкових впливів коефіцієнти для обчислення розширеної непевності з достатньою для практики точністю (декілька відсотків) можна взяти такими, як для нормального розподілу. Результати досліджень можна використовувати для опрацювання результатів вимірювань під час контролю параметрів якості продукції та виробів у промисловості, сільському господарстві та медицині.
1. Бубела І. В. (2016). Опрацювання результатів вимірювання при відхиленні їх статистичних властивостей від типових: дис. канд. тех. наук: 05.01.02; М-во освіти і науки України, Нац. ун-т «Львівська політехніка»; наук. кер. Дорожовець М.М., Львів, Україна. – 168 с.
2. Бубела І. В. (2016). Опрацювання результатів вимірювання при відхиленні їх статистичних властивостей від типових: автореф. дис. на здобуття наук. ступеня канд. тех. наук: спец. 05.01.02 «Стандартизація, сертифікація та метрологічне забезпечення», Львів, Україна. – C. 20.
3. Dorozhovets М,. Popovych I., Warsza Z. L. (2016). Method of evaluation the measurement uncertainty of the minimal value of observations and its application in testing of plastic products // Advanced Mechatronics Solutions. Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer International Publishing Switzerland. – Vol. 393. – Р. 421–430. (SCOPUS).
4. Dorozhovets М., Bubela I. (2016). Computing uncertainty of the extreme values in random samples // International Journal of Computing. – Vol. 15 (2). – Р. 127–135. (SCOPUS).
5. Dorozhovets М., Warsza Z. L., Popovych I. (2015). Uncertainty evaluation of the minimal value measurements // Measurement Automation Monitoring. Aug. – Vol. 61, No. 08. – Р. 395–398.
6. ASM International. Tensile Testing, Second Edition, (2004).
7. D 638 Test Method for Tensile Properties of Plastics Annual Book of ASTM Standards. – Vol. 08.01.
8. ГОСТ 11262-80 Пластмассы. Метод испытания на растяжение (Пластмаси. Метод випробування на розтяг). ГОСТ 26277-84 Пластмассы. Общие требования к изготовлению образцов способом механической обработки (Пластмаси. Загальні вимоги до виготовлення зразків способом механічної обробки). ГОСТ 12423-66 Пластмассы. Условия кондиционирования и испытаний образцов (проб) (Пластмаси. Умови кондиціонування і випробувань зразків (проб)).
9. JCGM 100: 2008. Evaluation of measurement data — Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM1995 with minor corrections). – 101 р.
10. JCGM 101: 2008. Evaluation of measurement data- Supplement 1 to the «Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement». – Propagation of distributions using a Monte-Carlo method.
11. Bubela I. V. (2015). Opracowanie wyników losowych obserwacji z płasko-normalnym rozkładem metodą statystyk pozycyjnych. Zeszyty naukowe Politechniki Rzeszowskiej. Elektrotechnika. – No. 34. – S. 71–80.