基于Python软件的蒙特卡洛法不确定度评定

作者：王舵^*

来源：化学分析计量, 2021, 30(06): 80-84.

• Python软件
• 蒙特卡洛法(MCM)
• 不确定度
• 毛细管电泳

以毛细管电泳仪检出限的不确定度评定为例,探讨了Python软件在MCM不确定度评定中的具体应用。首先采用GUM法对不确定度进行评定,再采用Python软件以MCM法进行对比分析。结果表明,两种评定方法结果相同。与GUM相比,MCM直接通过计算获得不确定度结果,评定过程更加方便易行。通过对实际采样数据的分析,发现数据的采样对不确定度评定结果有很大影响。由于GUM分析时采用的理论模型与实际数据不一定相符,造成不确定度计算结果存在偏差,而以实际采样数据为基础的MCM能够获得更真实、更可靠的不确定度计算结果。