世通仪器检测卡尺,中山大涌光谱仪校准-第三方仪器计量机构

定义：
ISO1OO12—1《计量检测设备的质量要求》标准将“校准”定义为：“在规定条件下，为确定计量仪器或测量系统的示值或实物量具或标准物质所代表的值与相对应的被测量的已知值之间关系的一组操作。一般需要拥有网络分析仪、频谱分析仪等国内水平的标准设备，测量范围覆盖从直流到微波频段、从模拟到数字领域，可开展集总参数、功率、相位等模拟信号特性以及数字传输特征参数的校准。常见校准仪器：
高频探头、扫频仪、频谱分析仪、综合测试仪等。
电磁
一般需要配备了标准电感、高频标准电感等标准设备，直流电压的不确定度达百万分之八，标准电容的不确定度达百万分之十，可开展电压、电流等参数的校准。常见校准仪器：
电压表、噪声电压表、LCR表、功率表、支流参数测试仪等。

时间频率
一般需要配备了GPS接收机等时间频率计量标准，时间频率准确度达到10 ，可直接溯源至美国NIST.频率范围从直流到46GHz，可对时间频率类仪器进行校准。常见校准仪器：

频率标准仪、通用计数器、时间间隔测量仪等。

长度

一般需要配备了激光干涉仪、精密测长仪等，测量范围从0到10米，分辨率高可达0.01μm，可开展光学仪器、精密量仪及设备等项目的校准。常见校准仪器：

量块、高度规、组合角度尺、正弦规、光学象限仪等。

力学

一般需要配备了压力校准装置、精密天平等精密仪器及标准件，砝码测量到E1级，可开展质量、衡器等项目的校准。常见校准仪器：

标准砝码、台秤、材料试验机、巴氏硬度计、测振仪等。

热工

一般需要配备了精密温度采集系统等热工计量校准设备，可开展温度一次仪表、温度传感器等项目的校准。常见校准仪器：

数字温度计、工业铜热电阻温度计、红外测温仪等。
理化

一般需要配备了旋转粘度计、旋光仪等检测设备及标准物质。可开展色谱、浓度等项目的校准。常见校准仪器：

酸度计、可见分光光度计、发射光谱仪、粘度计、旋光仪等。
光学/声学

服务范围：光功率计、光衰减器、噪声计、声级计等。

计量校准与计量检定的区别

✪计量校准：

在规定条件下，为确定测量仪器所指示的量值，与对应的由标准所复现的量值之间关系的一组操作。需满足环境、仪器、人员三个基本要求。

✪计量检定：

计量检定是指为评定计量器具的计量性能，确定其是否合格所进行的全部工作。
相同点：
都属于量值溯源的一种有效合理的手段。
区别：

1. 检定是对计量特性进行全面评定;而校准是确定其量值。

2. 检定要对计量器具做出合格与否的结论;而校准不需要。

3. 检定应发检定证书或不合格通知书;而校准是发校准证书并体现示值误差。

4. 检定依据检定规程;而校准依据校准规范。

校准工作的内容就是按照合理的溯源途径和国家计量校准规范或其他经确认的校准技术文件所规定的校准条件、校准项目和校准方法，将被校准对象与计量标准进行比较和数据处理。
这些校准结果数据应清楚明确地表达在校准证书或校准报告中。校准证书不判定是否合格，只出具示值误差。
校准证书在反映整体的校准数据的同时，会提供校准时的测量不确定度。测量不确定度不等同于仪器校准的准确度偏差。
例如: GB/T12706-2008额定电压1～35kV挤包绝缘电力电缆及附件，该标准要求三个电压等级需要在三种温度下(100℃，135℃，150℃)检测电力电缆的耐高温性能。
针对这种工作特性，可以要求校准机构对高温老化箱100℃、135℃和150℃进行准确有效地校准，实验室可以更直观的了解该温度点的校准状态。检定证书是依据《计量检定规程》规定的量值误差范围，给出合格与不合格的判定，发给检定合格证书。
资质认定评审准则要求仪器设备能够满足检验检测的规范要求和相应标准的要求，而不是只符合《计量检定规程》的要求。部分实验室，简单理解检定证书的合格结论，就是符合相应标准的要求，不进行是否符合相应标准的确认，存在检测质量风险。
例如1:绝缘材料拉力试验，按照标准GB4909.3-1985裸电线试验方法拉力试验要求，电子试验机校准范围应覆盖0～50kN。由于相关人员对标准未充分理解，校准范围为10～50kN，虽然检定证书是合格结论，但未对10kN以下进行检定，不符合“相应标准要求”。
例如2：GB/T13380-2007交流电风扇和调速器6.1条“试验用的仪器仪表”明确规定:电压表和电流表、功率表的准确度不低于0.5级。电子天平按照JJG1036-2008《电子天平计量检定规程》检定后，其检定结论会注明设备符合的等级。相关人员一定要确认这个等级是否符合相应标准的要求。检定证书的合格结论不一定符合“相应标准的要求”，故不符合CNAS-CL01。1.仪器设备的基本信息:仪器设备名称、型号规格、设备编号、计量机构、证书编号、计量日期和下次计量日期等。还包括检定/校准项目、依据标准、标准要求、检定/校准结果、不确定度或修正值等信息。
2.确认结论:合格、准用、停用依据其能否满足检验检测的规范要求和相应标准的要求，由仪器设备使用人签字确认，后由检测中心技术负责人审核批准。

不知从何时起，解答计量问题成了我日常生活的一部分。天南海北的读者与同道提出了各种各样的计量问题。这里摘取少量的典型问题，希望对从事实证研究的朋友有帮助。



1、在什么情况下，应将变量取对数再进行回归？

答：可以考虑以下几种情形。

，如果理论模型中的变量为对数形式，则应取对数。比如，在劳动经济学中研究教育率的决定因素，通常以工资对数为被解释变量，因为这是从Mincer模型推导出来的。

第二，如果变量有指数增长趋势（exponential growth），比如 GDP，则一般取对数，使得 lnGDP 变为线性增长趋势（linear growth）。第三，如果取对数可改进回归模型的拟合优度（比如 R2 或显著性），可考虑取对数。

第四，如果希望将回归系数解释为弹性或半弹性（即百分比变化），可将变量取对数。

第五，如果无法确定是否该取对数，可对两种情形都进行估计，作为稳健性检验（robustnesscheck）。若二者的回归结果类似，则说明结果是稳健的。



2、如何理解线性回归模型中，交互项（interactive term）系数的经济意义？

答：在线性回归模型中，如果不存在交互项或平方项等非线性项，则某变量的回归系数就表示该变量的边际效应（marginal effect）。比如，考虑回归方程

y = 1 + 2x + u

其中， u为随机扰动项。显然，变量x对 y 的边际效应为 2，即 x 增加一单位，平均而言会使y增加两单位。考虑在模型中加入交互项，比如

y = α + βx + γz + δxz+ u

其中， x 与 z为解释变量，而 xz为其交互项（交叉项）。由于交互项的存在，故x对 y 的边际效应（求偏导数）为β + δz，这说明 x对 y的边际效应并非常数，而依赖于另一变量z 的取值。如果交互项系数 δ为正数，则 x对 y的边际效应随着 z 的增加而增加（比如，劳动力的边际产出正向地依赖于资本）；反之，如果δ为负数，则 x对 y的边际效应随着z的增加而减少。



3、在一些期刊上看到回归模型中引入控制变量。控制变量究竟起什么作用，应该如何确定控制变量呢？

答：在研究中，通常有主要关心的变量，其系数称为 “parameterof interest” 。但如果只对主要关心的变量进行回归（极端情形为一元回归），则容易存在遗漏变量偏差（omittedvariable bias），即遗漏变量与解释变量相关。加入控制变量的主要目的，就是为了尽量避免遗漏变量偏差，故应包括影响被解释变量 y 的主要因素（但允许遗漏与解释变量不相关的变量）。



4、很多文献中有 “稳健性检验” 小节，请问是否每篇实证都要做这个呢？具体怎么操作？

答：如果你的论文只汇报一个回归结果，别人是很难相信你的。所以，才需要多做几个回归，即稳健性检验（robustness checks）。没有稳健性检验的论文很难发表到好期刊，因为不令人信服。稳健性检验方法包括变换函数形式、划分子样本、使用不同的计量方法等，可以参见我的教材。更重要的是，向同领域的经典文献学习，并模仿其稳健性检验的做法。



5、对于面板数据，一定要进行固定效应、时间效应之类的推敲么？还是可以直接回归？我看到很多文献，有的说明了使用固定效应模型的原因，有的则直接回归出结果，请问正确的方法是什么？

答：规范的做法需要进行豪斯曼检验（Hausman test），在固定效应与随机效应之间进行选择。但由于固定效应比较常见，而且固定效应模型总是一致的（随机效应模型则可能不一致），故有些研究者就直接做固定效应的估计。

对于时间效应也好同时考虑，比如，加入时间虚拟变量或时间趋势项；除非经过检验，发现不存在时间效应。如果不考虑时间效应，则你的结果可能不可信（或许x与 y的相关性只是因为二者都随时间而增长）。



6、如何决定应使用二阶段小二乘法（2SLS）还是广义矩估计（GMM）？

答：如果模型为恰好识别（即工具变量个数等于内生变量个数），则GMM完全等价于2SLS，故使用2SLS就够了。在过度识别（工具变量多于内生变量）的情况下，GMM的优势在于，它在异方差的情况下比2SLS更有效率。由于数据或多或少存在一点异方差，故在过度识别情况下，一般使用GMM。



7、在面板数据中，感兴趣的变量x 不随时间变化，是否只能进行随机效应的估计（若使用固定效应，则不随时间变化的关键变量 x 会被去掉）？

答：通常还是使用固定效应模型为好（当然，可进行正式的豪斯曼检验，以确定使用固定效应或随机效应模型）。如果使用固定效应，有两种可能的解决方法：

（1）如果使用系统GMM估计动态面板模型，则可以估计不随时间而变的变量x 的系数。

（2）在使用静态的面板固定效应模型时，可引入不随时间而变的变量 x与某个随时间而变的变量 z 之交互项，并以交互项 xz （随时间而变）作为关键解释变量。



8、对于非平稳序列，能否进行格兰杰因果检验？

答：如果非平稳序列之间存在协整关系，则可进行格兰杰因果检验（Grangercausality test）。这是因为，根据“格兰杰表示法定理”（Granger Representation Theorem），任何协整系统都可写为向量自回归（VAR）模型，即格兰杰因果检验的形式。

反之，如果非平稳序列之间不存在协整关系，则须先将原序列变为平稳过程（比如一阶差分），然后再进行格兰杰因果检验；否则会出现“伪回归”（spuriousregression）问题。