Tutte le misurazioni sono soggette ad errori perché non è possibile conoscere con esattezza alcuna quantità; Quindi qualsiasi misurazione ha una probabilità di trovarsi all'interno di un certo intervallo. Più precisa è la misurazione, minore è l'intervallo di incertezza. Uncertainty Calibration and Probability è una trattazione completa delle statistiche e dei metodi per stimare queste incertezze di calibrazione. Il libro presenta la teoria generale dell'incertezza che coinvolge la combinazione (convoluzione) di t e distribuzioni gaussiane non gaussiane; l'uso di distribuzioni rettangolari per rappresentare le incertezze sistematiche; e incertezze misurabili e non misurabili che richiedono una stima. L'autore discute anche le fonti degli errori di misurazione e l'adattamento delle curve con numerosi esempi di casi di studio sull'incertezza. Sono incluse anche molte tabelle utili e formule computazionali. Tutte le formulazioni sono discusse e dimostrate con il minimo di conoscenze matematiche presunte. Questa seconda edizione offre ulteriori esempi in ogni capitolo e dettagliate aggiunte e modifiche apportate al testo. I nuovi capitoli consistono nella teoria generale dell'incertezza e delle applicazioni all'industria e una nuova sezione discute l'uso dei polinomi ortogonali nell'adattamento delle curve. Concentrandosi sui problemi pratici della misura, l'incertezza, la calibrazione e la probabilità sono uno strumento di riferimento inestimabile per i laboratori di ricerca e sviluppo nelle industrie ingegneristiche e manifatturiere e per gli studenti universitari e laureati in fisica, ingegneria e metrologia. Lingua: Inglese