※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：スパン誤差、リーディング誤差が混在する総合精度の…）
スパン誤差、リーディング誤差が混在する総合精度の考え方
このQ&Aのポイント
制御システムの設計において、スパン誤差とリーディング誤差が混在する総合精度について悩んでいます。
総合精度は各機器の精度の最小二乗平均で評価することができますが、私の検討しているシステムではスパン値と読み値の誤差が混在しています。
スパン誤差に対するリーディング誤差は通常大きめになる傾向があり、そのまま適用すると総合精度が大きくなってしまいます。
スパン誤差、リーディング誤差が混在する総合精度の…
スパン誤差、リーディング誤差が混在する総合精度の考え方
制御システムの設計に携わるようになり、現在勉強している初心者です。
ご経験の多い皆様の知識を賜りたく、質問させていただきます。
各センサ類や制御機器を全て含めた総合精度について考えています。
自分なりに調べたところ、総合精度は、各機器の精度の「最小二乗平均」で評価できることまで分かりました。
（σ = √(σa^2 +σb^2+ …)
ところが、このσa、σbというものはどうも各機器のスパン値（最大レンジ）に対する精度のようなのです。
一方、現在私が検討しているシステムでは、精度の仕様が「スパン値に対するもの」と「読み値（リーディング）に対するもの」が混在しています。
リーディング誤差についても、最小二乗平均の式をそのまま当てはめて考えてもいいものなのでしょうか。
一般に、スパン誤差に対してリーディング誤差は大きめであり、そのまま適用すると総合精度も思ったより大きくなってしまうのですが･･･。
お忙しい中恐れ入りますが、ご教示いただけると幸いです。
どうぞよろしくお願い致します。
お礼
ohkawa様 早速のご回答誠にありがとうございました。 お礼が遅くなってしまい大変申し訳ございません。 「不確かさ」という表現に統一されつつあるのは、恥ずかしながら初めて知りました。以後気をつけて勉強します。 全てリーディング値での数値に換算しなおして合成すればいいとのことですね。勉強になりました。 また、不確かさの合成について、加減乗除によって分けて考える必要があることも、参考URLの資料とともに勉強させていただきます。 （実は合成についても別トピックで質問を立てようと思っていたのですが、一気に解決しました。一歩進んだところまでご回答いただきありがとうございました。） お忙しい中ありがとうございました。