測定の不確かさ評価に関する ILAC文書の解説
テーマ解説 西村 宏昭*1 Interpretation of ILAC documents for evaluation on uncertainty of measurement 測定の不確かさ評価に関する ILAC文書の解説 32 １．はじめに わが国の試験所認定制度は国際的な合意の下で運営さ れている。その国際合意形成の枠組みは頂点をILAC （International Laboratory Accreditation Cooperation）と する複数の地域機関からなり、わが国は環太平洋地域を カバーするAPLAC（Asia Pacific Laboratory Accreditation Cooperation）の傘下にある。ILACは試験所認定の国際 的基本合意を行う重要な組織で、その合意された文書は、 強制ではないが、すべての試験所認定機関の行動規範と なる。 ILA
定量限界 | 油断するなここは戦場だ
定量限界、検出限界という言葉を最近よくきくようになりました。定量限界は測定誤差の10倍、検出限界は測定誤差の３倍ですが、この違いをイメージするのは初めての人には難しいと思います。 食品や体の放射線の測定をするときは、空間放射線などのバックグランドの上に、汚染からくるカウント数の増加があります。汚染が０の食品であっても、誤差＝バックグラウンドのふらつきが有りますから、測定数ー期待されるバックグラウンドは、誤差程度の幅をもってふらつきます。ここで誤差が５（単位はなんでもいいとします）であるときに、汚染のない食品を１６００個測定したとします。このときの分布を計算機でシミュレーションすると図の上のようになります。今市場にある食品の大半は汚染が少ないものが多いので、食品を測定すると、こんな感じになるでしょう。 たくさん測定すれば汚染されているものも混ざっているでしょう。測定の目的は汚染されたものを見
誤差に迷う（0 プラスマイナス 0） | 油断するなここは戦場だ
。。。下記は読んでも分かんない人は忘れてください。。。 先日あるかたから福島県のキノコをいただいた。キノコは時々大変大きな放射性物質が検出される食品で、最近やっている TC100S のレビューをかねて、その 1/3 くらいで放射線測定をすることにして, ベクミルに検体をもちこんではかってみた。検体をいれてぼんやり２０分まった結果セシウムの検出は０だったのだけど誤差の表示がおかしい。セシウムが ０Bq で誤差が 0.05%？？ セシウム検出の原理はこうだ。検体のγ線スペクトルの中でセシウム領域の数（N)を数え、それから事前にはかってある空の時のバックグラウンド( N(BG)) と、カリウムのスピルオーバーの寄与 S(K) ) を引く。 その結果にをあらかじめ決めたカウント数からベクレルに換算する数をかける。要するに N- N(BG) - S(K) という引き算結果に数をかけているだけである。
ポアソン分布
「ランダムに事象が起きる」という考え方 次の図は1200秒間に初代ポケットガイガー（PINフォトダイオードを使った放射線計）が放射線をカウントした時刻を示したものです。下は机の上にそのまま置いた場合（全部で17カウント），上はやさしお（カリウムを多く含む塩）の上に置いた場合（全部で38カウント）です。 par(mgp=c(2,0.8,0)) plot(c(0,1200), c(0,3), type="n", axes=FALSE, xlab="", ylab="") axis(1) x1 = c(55,81.5,178.1,194.4,214.3,254.3,517.8,548.7, 553.6,556.6,700.1,730.7,735.6,881.9,883.3,962.2,1164.2) x2 = c(43.9,54.8,85,94.3,115.2,224.5,228.5,246.1
FUMI理論 | FUMI理論は検出限界をノイズの確率論的性質から推定する理論です。
ゆらぎ現象において，めったに起こらない現象（異常）と頻繁に起こる現象（通常）の境を検出限界と呼びます。FUMI理論は相互情報量の関数（Function of Mutual Information）を表す理論という意味で、実際のゆらぎを確率論的に解析することにより検出限界と精度を推定します。その応用範囲は広く，分析機器の精度プロファイルの推定から，インフルエンザの大流行の予測に及びます。 FUMI理論 FUMI理論の理論の解説と応用例、関連論文などを紹介します。 差分法によるFUMI理論（工事中） フーリエ変換によるFUMI理論 ソフトウェア FUMI研はくり返し測定なしに検出限界を推定する全自動ソフトウェア（TOCO19）を提供しています。
周波数特性(ディジタル信号処理)
信号処理の分野では、時間領域信号をフーリエ変換したもの、 要するに周波数領域信号を周波数特性（frequency property）と呼びます。 周波数領域信号を、信号やシステムの周波数的な特性を表す物理量だとみなすわけです。 （他にも、自然科学や数学の他の分野でも通じる一般的な呼称として、スペクトル（spectrum、複数形は spectra）というものもあります。） 「フーリエ変換」で示したように、 時間信号 f(t) のフーリエ変換・逆変換の式は以下のようになります。
FFTとは？ ～本当は正しくないFFTの周波数特性～
エンジニアや理工系の人と話をしていると、FFT＝周波数特性と勘違いしている人が大勢います。それも絶対に正しいと思っている人が居るんだけどそれは大間違いです。 なるべく数式を使わずに簡単にFFTとは何であるのかを解説します。 フーリエ変換とは フーリエ級数展開とは フーリエ変換やフーリエ級数展開の特徴 標本化と量子化 離散フーリエ変換(DFT)とは 高速フーリエ変換(FFT)とは FFT(DFT)の本質 どうしてFFTは正しくないのか （おまけ）スペクトル推定法と基底変換 （おまけ2）フーリエ変換の存在についての補足 参考リンク 関連記事 フーリエ変換とは フーリエ変換＝FFTと思っている人も多いのですが、これも間違い。 フーリエ変換とは 無限に続く任意の連続信号（１次元）を、無限の周波数までのsin波とcos波の重ねあわせとして表現できる ことを利用してある任意の信号を、sin波とcos波
科学的に信頼できるデータを得るために（化学物質編）：農林水産省
はじめに 食品の安全性を知ったり、どのような濃度で汚染物質が含まれているかを知るためには、その根拠となるデータが科学的に信頼できるものである必要があります。このことは、行政機関が外部の分析機関に委託して行う実態調査でも、食品関連事業者が収集するデータでも同じです。 このページでは、食品の理化学分析を行う際に科学的に信頼できるデータが必要な理由と、データの信頼性を示すための取組についてご説明します。 食品の分析に関する3つのポイント 食品中に含まれる化学物質の分析に関してぜひ知っていて欲しい3つのポイントをご紹介します。 「科学的に信頼できるデータ」とは？ 公的機関や大学のデータが必ずしも信頼できるわけではありません。地位や名称による主観的な判断ではなく、客観的にデータの信頼性を保証することが大切です。 データの信頼性を客観的に証明するためにできること 理化学分析の際に分析値の信頼性を証明す
不確かさの入門ガイド（PDF）
ASG104 不確かさの入門ガイド 1/33 不確かさの入門ガイド （認定−部門−ASG104−０４） 平成１９年８月１６日 独立行政法人製品評価技術基盤機構 認定センター ASG104 不確かさの入門ガイド 2/33 この指針に関する全ての著作権は、ＮＰＬに属し、認定センターがこの日本語翻訳の使用許可に ついての契約を取り交わしています。この指針の一部転用は、電子的・機械的（転写）な方法を 含め認定センターの許可なしに利用することはできません。 発行所 独立行政法人製品評価技術基盤機構 認定センター 住所 〒151-0066 東京都渋谷区西原２丁目４９番１０号 TEL ０３−３４８１−１９２１（代） FAX ０３−３４８１−１９３７ E-mail iajapan@nite.go.jp Home page http://www.iajapan.nite.go.jp/iajapan/ AS
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ムズカシイことを易しく見せることの副作用、みたいなものもあるのかも。 - あぶすとらくつ
包含係数の決定及び有効自由度の評価に関する資料
Zero Padding Does Not Buy Spectral Resolution
大気海洋物理学特論4 大気海洋統計データ解析 | 北海道大学オープンコースウェア (Hokkaido University OpenCourseWare, HU-OCW, 北大OCW)
Local Regression Models - Smoothing
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回帰分析を用いた 不確かさ評価について
Amazon.co.jp：『万物の尺度を求めて－メートル法を定めた子午線大計測』（原題：The Measure of All Things: The Seven-Year Odyssey and Hidden Error That Transformed the World）
「不確かさ」はじめの一歩 - 横河計測
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