题目为“A propensity-based framework for measurement uncertainty analysis (基于倾向性的测量不确定度分析框架)” 的论文上线。论文摘要如下：

我们将被测量（或影响量）视为具有趋中性和分散性的随机变量。我们将“倾向性”定义为趋中性和分散性之和。我们认为倾向状态可以用称之为“倾向谱”的概率密度函数 (PDF) 来描述。本文提出了一个基于倾向性对被测量进行不确度分析的框架（被测量通过测量模型与影响量相关）。所提出的框架利用影响量的所有可用信息将被测量的倾向状态表达为 PDF（倾向谱）的形式。这可以通过基于分布传播原理的“精确”方法或一阶近似方法（不确定度传播定律）来实现。本文给出了一个案例研究来演示所提出的框架提供的方法，并与 GUM 方法和贝叶斯方法进行了比较。

出版商提供50 天的免费下载（截止日期：2023年5月4日），链接为：https://authors.elsevier.com/a/1glMqxsQaMGxJ。感兴趣的读者可以直接下载。

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