2.4.5. TAB “Resultate”

Unter diesem Tab, per Mausklick angezeigt, werden für die Ergebnisgröße das gesamte Messergebnis einschließlich einer Reihe von weiteren Kenngrößen sowie die Werte der Erkennungs- und der Nachweisgrenze dargestellt. Es wird angezeigt, auf welche Ergebnisgröße sich die Resultate beziehen.

Dies sind im Einzelnen:

das Messergebnis:

  • der Wert der Ergebnisgröße

  • die erweiterte Unsicherheit, in der Einheit der Ergebnisgröße

  • die relative erweiterte Unsicherheit (in %)

  • der Erweiterungsfaktor (kann über das Menü Optionen geändert werden)

beste Schätzwerte nach Bayes und Vertrauensgrenzen

(see also ISO 11929:2019):

  • der Wert der Ergebnisgröße

  • die erweiterte Unsicherheit

  • der Wert der unteren Vertrauensgrenze

  • der Wert der oberen Vertrauensgrenze

  • Wahrscheinlichkeit \((1 - \gamma)\) zum Vertrauensbereich:

Zur Darstellung der Grenzen des Überdeckungsintervalls im TAB „Resultate“ kann mit den Toggle-Buttons „min. Coverage-Intervall” zwischen der Anzeige der probabilistisch symmetrischen und der kürzesten Überdeckungsintervalle gewechselt werden, auch im Falle der MC-Simulation.

Erkennungs- und Nachweisgrenze:

  • der Wert der Erkennungsgrenze mit der Anzahl der dafür benötigten Iterationen (eigentlich keine Iterationen)

  • der Wert der Nachweisgrenze mit der Anzahl der dafür benötigten Iterationen

  • die dafür verwendeten Quantile der Normalverteilung k_alpha = \(k_{1 - \alpha}\) und k_beta = \(k_{1 - \beta}\), entsprechend den Fehlern 1. und 2. Art

WLS, PLSQ, PMLE bzw. WTLS: Standardunsicherheiten des der Ergebnisgröße entsprechenden Fitparameters bei Analyse einer Abklingkurve:

  • die aus der Ausgleichsrechnung erhaltene Unsicherheit; sie ist NICHT mit \(\sqrt{\chi_{R}^{2}}\) multipliziert, wenn der reduzierte Chi-Quadrat-Wert größer als 1 ist; diese Variante der Unsicherheit der Nettozählrate wird zur Abschätzung der Unsicherheit der Ergebnisgröße verwendet;

  • derjenige Wert der Unsicherheit der Ergebnisgröße, der aus der Unsicherheitsfortpflanzung der Argumente der Linfit-Funktion (d. h. im Wesentlichen der Untergrundzählrate, ggf. mit Blindwert-Beitrag) und der Unsicherheiten der Bruttozählraten der Abklingkurve erhalten wird

  • der Wert des reduzierten Chi-Quadrats \(\chi_{R}^{2}\)

Eine Monte-Carlo-Simulation kann als moderne Alternative zur Fortpflanzung der Unsicherheiten gestartet werden:

  • Eingabe der gewünschten Anzahl N von simulierten Berechnungen für die Ergebnisgröße (ein Run)

  • Festlegung der Anzahl r der Runs

  • Optional Wahl der Vertrauensgrenzen kürzester Länge (kleinstes coverage interval)

Die MC Simulation wird mit dem Button „Start“ gestartet. Während der iterativen Ermittlung der Verteilung der Nachweisgrenze wird die Nummer der Iteration angezeigt.

Aus der r-fachen Wiederholung (Runs) werden jeweils ein Mittelwert und seine relative Streustandardabweichung (in %) ermittelt, und zwar für:

Beste Schätzwerte nach Bayes:

  • die Ergebnisgröße

  • die erweiterte Unsicherheit

  • die relative erweiterte Unsicherheit (%)

  • die untere Vertrauensgrenze

  • die obere Vertrauensgrenze

und:

  • die Erkennungsgrenze

  • die Nachweisgrenze

Ein neuer Button „Save values“ wurde eingeführt. Mit ihm können alle im Dialog sichtbaren Werte, einschließlich der durch die MC-Simulation erhaltenen, zusammen mit Projektname und Datum/Zeit der Ausführung in eine CSV-Datei UR-Saved-Results.csv übertragen werden. Falls diese Datei noch nicht existiert, wird sie angelegt; danach werden Datensätze an die Datei angehängt. Die Bedeutung der Spalten ähnelt der der Datei AutoReport-Result.csv; allerdings gibt es weitere Spalten für die LINFIT-Parameter sowie je einen für die Ergebnisgröße, die Erkennungsgrenze und die Nachweisgrenze.

In einem Extradialog werden die drei erzeugten Monte-Carlo-Verteilungen grafisch dargestellt.

In dem Menü Optionen können die beiden Werte der Quantile der Normalverteilung eingestellt werden, die den sog. Fehlern 1. und 2. Art, α und β, entsprechen. Siehe auch Auswirkung der Änderung von Optionen.