--- title: "\"Поправка к Р 1323565.2.002-2022 \"Государственная система обеспечения единства измерений. Алгоритмы построения градуировочных характеристик средств измерений состава веществ и материалов и оценивание их погрешностей (неопределенностей). Оценивание погрешности (неопределенности) линейных градуировочных характеристик при использовании метода наименьших квадратов\"" number: "Р 1323565.2.002-2022" issuer: "Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии" status: действует canonical: "https://bukva.ai/docs/popravka-popravki-r-1323565-2-002-2022" --- ## "Поправка к Р 1323565.2.002-2022 "Государственная система обеспечения единства измерений. Алгоритмы построения градуировочных характеристик средств измерений состава веществ и материалов и оценивание их погрешностей (неопределенностей). Оценивание погрешности (неопределенности) линейных градуировочных характеристик при использовании метода наименьших квадратов" # "Поправка к Р 1323565.2.002-2022 "Государственная система обеспечения единства измерений. Алгоритмы построения градуировочных характеристик средств измерений состава веществ и материалов и оценивание их погрешностей (неопределенностей). Оценивание погрешности (неопределенности) линейных градуировочных характеристик при использовании метода наименьших квадратов" (введена в действие с 14.04.2026) > [!IMPORTANT] > Документ введен в действие с 14.04.2026. ОКС 17.020
ПОПРАВКА К Р 1323565.2.002-2022
"ГОСУДАРСТВЕННАЯ СИСТЕМА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЕДИНСТВА ИЗМЕРЕНИЙ.
**АЛГОРИТМЫ ПОСТРОЕНИЯ ГРАДУИРОВОЧНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК СРЕДСТВ**
**ИЗМЕРЕНИЙ СОСТАВА ВЕЩЕСТВ И МАТЕРИАЛОВ И ОЦЕНИВАНИЕ**
**ИХ ПОГРЕШНОСТЕЙ (НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ). ОЦЕНИВАНИЕ ПОГРЕШНОСТИ**
**(НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ) ЛИНЕЙНЫХ ГРАДУИРОВОЧНЫХ ХАРАКТЕРИСТИК**
**ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ"** **Дата введения**
14 апреля 2026 года
В каком местеДолжно быть
$cov(x_{i},x_{j}) = u_{ij}(x) = \frac{\theta_{0}^{2}}{3}$ Формула (9),
$u_{\Sigma}(X) = \sqrt{b^{2}u_{B}^{2} + (\frac{1}{N} + \frac{(x - \overline{x})^{2}}{\sum {}_{i = 1}^{N}(x_{i} - \overline{x})^{2}})u_{A}^{2}(\overline{y})} = \sqrt{b^{2} \frac{\theta^{2}}{3} + (\frac{1}{N} + \frac{(x - \overline{x})^{2}}{\sum {}_{i = 1}^{N}(x_{i} - \overline{x})^{2}})S^{2}(\overline{y})} = S_{\Sigma}(x)$ Формула (12).
рис. 1 Формула (13)
$u_{\Sigma}(X) = \sqrt{k^{2}u_{B}^{2} + \frac{u_{A}^{2}(\overline{y})}{\sum {}_{i = 1}^{N}x_{i}^{2}}} \cdot x = \sqrt{k^{2} \frac{\theta^{2}}{3} + \frac{S^{2}(\overline{y})}{\sum {}_{i = 1}^{N}x_{i}^{2}}} \cdot x = S_{\Sigma}(x)$ Формула (16).
НапечатаноДолжно быть
Таблица А.1. Графа "Данные". Параметр Si. Пятая колонка26 208,1126 570,25
Должно быть
$b = \frac{\sum {}_{i = 1}^{N}\overline{y_{i}}(x_{i} - \overline{x})}{\sum {}_{i = 1}^{N}(x_{i} - \overline{x})^{2}} = 4,60 \cdot 10^{5}$ Формула (А.4),
рис. 2 Формула (А.8)
$U_{0,95}(x) = 2 \cdot 10 \sqrt[4]{0,19 + 0,054(x - \overline{x})^{2}}$ Формула (А.9).
---