实验数据的处理方法.共20页
实验数据处理方法
实验数据处理方法引言实验数据处理是科学研究中非常重要的一环。
不仅需要采集准确的数据,还需要对数据进行合理的处理。
准确的数据处理方法可以帮助研究人员得到科学、可靠的结论。
本文将介绍一些常用的实验数据处理方法。
均值与标准差均值和标准差是最常用的描述数据集中趋势和离散程度的统计量。
均值是数据集中所有数据的平均值,计算公式为:mean = (x1 + x2 + ... + xn) / n其中n是数据集的样本数量,x1, x2, …, xn是数据集中的各个观测值。
标准差是反映数据集的离散程度的量,计算公式为:std = sqrt(((x1 - mean)^2 + (x2 - mean)^2 + ... + (xn - mean)^2) / n)其中 mean 是数据集的均值。
零假设检验与p值零假设检验是用于推断数据样本与总体的关系的统计方法。
它通过设立一个零假设和另一个备择假设,并计算出一个p值来判断是否拒绝零假设。
零假设通常表示数据没有显著差异或者没有关联。
p值是概率值,代表了观察到的或更极端结果的概率,当这个概率小于设定的显著性水平时,我们将拒绝零假设。
常见的显著性水平包括0.05和0.01。
方差分析方差分析是一种多样本比较的统计方法,用于确定多个样本间是否有显著差异。
它通过比较不同样本组的均值差异和样本内部的离散程度来推断总体的差异。
方差分析可以划分为单因素方差分析和多因素方差分析。
单因素方差分析是将样本按照一个因素进行分组比较,而多因素方差分析则考虑了多个因素对样本的影响。
方差分析的基本原理是通过计算组间离差与组内离差的比值来判断组间差异是否显著。
当组间离差远大于组内离差时,表明不同样本组的均值存在显著性差异。
相关分析相关分析是用于研究两个变量之间相关程度的统计方法。
它可以帮助研究人员了解两个变量的关系强度和方向。
常见的相关系数有Pearson相关系数、Spearman相关系数和判定系数。
Pearson相关系数适用于线性关系,Spearman相关系数适用于有序变量的关系,判定系数反映了自变量对因变量变异的解释程度。
导数分光光度法共20页
光谱。
如何从导数光谱上读取定量数据?
• 峰-峰法与基线法
X阶导数分光光度法
比值—导数法(比光谱导数分光光度法)
导数光谱-峰面积积分法 多波长线性回归导数分光光度法
一阶导数分光光度法测定水中微量铝
Al3+和Fe3+在pH=3.62的条件下均与 铝试剂生成红色配合物,但两者的吸收 光谱严重重叠
在562nm处,Fe3+配合物的导数值 为零,而Al3+配合物的导数值近似为 最大值。测定此处吸光值,可以有效 的消除Fe3+的干扰,并且测Al3+的灵 敏度又较高。同时,水样中悬浮物的 影响也可以通过导数法消除
d d
dn A cl dn
dn
dn
从上式可以看出各阶导数始终和试液浓度C呈直线关系,这是导数分光光度定量
分析的基础
无论干扰组分吸收曲线形状如何,都可以用一个近似的幂级数来表示
A 2 b 0 b 1 b 22 b 33 b 44
根据吸光度加合性原理,两组分共存时,有下式
A A 1 A 2 c b 0 l b 1 b 22 b 3 3 b 44
A A 2 2 A 2 0 0 A 2 8 2 2 A 2 1 A 2 2 0 1 A 2 9 2 0 A 2 9 A 0 2
A0.0018C309.000557 r0.9998
准确配制盐酸麻黄碱2.48×10-2,4.96×10-2,9.92×10-2,12.40×10-2, 14.88×10-2,17.36×10-2mmol·L-1系列标准溶液7份,以蒸馏水为参比,测 定207,208,209,219,220,221nm处的吸收值,并计算ΔA值,作线形 拟合,给出回归方程并绘制标准曲线图 结果说明在2.48×10-2~17.36×10-2mmol·L-1范围内浓度C与ΔA值呈良好的线形关系
大学物理实验 数据处理和实验基本要求
有一个反映准确程度的极限误差指标,习惯上称之为仪器
误差,用来 仪表示。这个指标在仪器说明书中都有明确的
说明。
第五节 测量结果的不确定度
对一个量进行测量后,应给出测量结果,并要对测 量结果的可靠性作出评价。
近年来,引入了不确定度这一概念来评价测量结果的 可靠程度。
系统误差按产生原因的不同可分为: 原因可知,有规律
(1)仪器误差
(2) 方法误差
(4)环境 条件误差
注意:
依靠多次重复测量一般不能发现系统误差的存在。
(3)个人误差
2、随机误差
15
相同的实验条件下
系统误差产生的因素
每次测量结果可能都不一样, 测量误差或大或小、或正或负, 完全是随机的
次数足够多
/94
所以
lim
n
A
A0
结论
可以用有限次数重复测量的算术平均值 A作为真值 A0
的最佳估计值。
由于平均值只是最接近真值但不是真值,因此, 误差也是无法得到的。在实际测量的数据处理中,用偏 差来估算每次测量对真值的偏差。偏差的定义为
i Ai A
4.有限次测量的标准偏差
(i 1,2, , n)
可以证明,当测量次数为有限时,可以用标准偏
1.不确定度的基本概念 测量结果的不确定度也称实验不确定度,简称为不确
定度,是对被测量的真值所处量值范围的评定。 不确定度给出了在被测量的平均值附近的一个范围,
真值以一定的概率落在此范围中。 不确定度越小,标志着测量结果与真值的误差可能值
越小;不确定度越大,标志着测量结果与真值的误差可能值越
2.不确定度分量的分类及其性质 按照“国际计量局实验不确定度的规定建议书”
第二章实验数据处理与分析结果的可靠性评价
2013-7-13
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结束
11
第二节
一、评价指标
表示方法:误差
误差越大,准确度越低 绝对误差:测定值与真实值之差。 相对误差:绝对误差占真实值的百分率。
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第二节
一、评价指标
重点注意
绝对误差相等,相对误差并不一定相同; 绝对误差相同,被测定的量较大时,相对误差较小; 相对误差比绝对误差表示准确度更确切; 绝对误差和相对误差的正值表示分析结果偏高,负值 表示分析结果偏低; 真实值实际上是无法获得,常用
系统误差 随机误差
项目
产生原因 分类 性质 影响
消除或减 校正 小的方法
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固定的因素 方法误差、试剂误差、 仪器误差、、主观误差
不定的因素
重现性、单向性(或周 不恒定性、有统计 期性)、恒定性 规律 准确度 精密度 增加平行测定的数
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结束
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第二节
不当
指示剂选择不当 或改进方法
空白试验
试剂误差 纯度不够
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结束
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第二节
二、误差的来源 原因及校正方法
原因 实例 刻度不精准等 校正 校正仪器, 使用校正值 对照试验
名称 Instrument 够
仪器误差 仪器精度不 灵敏度低、器皿
al Errors
结束
33
第二章
第三节 实验数据的处理
大学物理实验中数据处理方法的实例分析
∃ ( # U-
# Ui ) 2
n n ! ( - 1) 2 2
0. 075, u B ( U) = 0. 029( V)
2 u2 A ( U) + u B ( U) = uB ( U) = 0. 030( V)
uA ( I ) = 0, uB ( I ) = 0. 00029( A) , u c ( I ) = 0. 00029( A) , u cR = 0. 6( ) R ∀ u c ( R ) = 99. 7 ∀ 0. 6( ) 1 3 4 最小二乘法 尽管 Excel 中具有用回归即直接用最小二乘法处理数据的功能 , 但数据的分析中有很多结果我们不需要 , 112
而且处理数据的过程很快不便于了解 , 故把公式推出后 , 只采用 Excel 的计算功能。根据表 1 的数据 , 计算如 下: R =
∃ UiI i = 100 2 ∃ Ii
41
uA ( R ) =
∃ Ii ∃ Ii
∃ ( Ui -
R Ii ) 2 = 0. 34 , u B ( I ) = 0. 00029( A) , uB ( U) = 0. 029( V) n( n - 1 )
根据常用函数的不确定度传递公式 uB( R ) = R u B ( U) U
2
+
uB ( I ) I
2
, uB ( R ) = 0. 82( ) , u c ( R ) = 0. 89( )
测量结果: R ∀ uc ( R ) = 100. 3 ∀ 0. 9( )
2
几种方法的比较
列表法是物理实验处理数据中最常用的一种方法 , 此方法使测量数据表达清晰、 条理化 , 便于检查数据和 发现问题、 减少和避免差错, 有助于反映出各物理量之间的对应关系 , 列表格没有统一的格式 , 可让学生尽个人 能力发挥[ 3] , 但对于一些实验不便计算出它的不确定度( 例如本实验测量的数据 , 不能估算 A 类不确定度 ) , 这 种方法比较适合初学者; 作图法把数据间的函数关系形象直观化 , 有利于发现个别不服从规律的数据 , 通过描 点作图具有取平均的效果 , 从曲线图较容易地得出某些实验结果 , 但在手工绘制图线时有一定的主观随意性 , 此方法适合于测量结果要求不高、 定性测量、 不要求估算不确定度的实验或者是利用图线确定函数关系和省略 某些因素影响的实验 , 如用惯性秤测量物体的质量、 伏安测二极管特性的实验; 逐差法处理数据具有充分利用 测量数据的特点 , 比作图法处理数据得到的实验结果精确 , 比最小二乘法处理数据过程简单 , 但逐差法处理数 据有其局限性, 适用于自变量等间距变化, 与因变量之间的函数关系最好为线性关系, 如非线性函数关系变化 后, 原来各个数据是等精度的 , 经过函数变换后可能成为非等精度的 , 而且部分随机误差无法相互抵消, 因而随 机误差对逐差法处理数据仍有较大的影响 [ 4] ; 对于许多复杂和测量要求高的实验, 往往采用最小二乘法处理 实验数据 , 因为最小二乘法是以误差理论为依据, 在诸数据处理方法中, 误差最小、 精确性最好 过程中计算繁杂。
大物实验----误差理论与数据处理
随机误差具有以下的性质: (1)单峰性 绝对值小的误差出现的机会(概率) 大,绝对值大的误差出现的机会(概率)小。 (2)对称性 大小相等、 符号相反的误差出现的概 率相等。 (3)有界性 非常大的正 负误差出现的概率趋于零。 (4)抵偿性 当测量次数 非常多时,由于正负误差 相互抵消,各误差的代数 随机误差的正态分布曲线 和趋于零。
(1)理论分析法 观测者凭借有关某项实验的物理理论、实验 方法和实验经验等对实验理论公式的近似性、所 采用的实验方法的完善性等进行研究与分析。 (2)对比法 (3)数据分析法
4.系统误差的减小或消除
(1)利用标准器具减消系统误差; (2)修正已经确定的定值系统误差; (3)采用合理、规范的测量步骤减消系统误差; (4)选择或改进测量方法减消系统误差。
根据统计理论可得:
f ( ) 1 e 2
2 2 2
式中σ是一个取决于具体测量条件的常数称为标 准误差(或称均方误差)。 σ反映的是一组测量数据的离散程度,常称 它为测量列的标准误差;它的数学表达式为:
( xi a ) 2 lim n n
可以证明
f ( )d 0.683 68.3%
称为绝对误差。 相对误差是误差与真值之比;通常用标准偏 差和平均值之比作为相对误差的估计值。相对误 差常他用符号 E 来表示,并表示成百分数。
三.过失误差(异常值)的剔除 1.拉依达准则:适用于测量次数n较大的测 量。 2.肖维涅准则: x cn S (x) (16页) 3.格拉布斯准则:x g( n, P ) S ( x)
(3)人的因素 由于观测者本人的生理或心理特 点所造成的误差。 (4)环境 由于环境条件如温度、气压、湿度的 变化等所引起的误差。
化学实验数据处理
XX,a click to unlimited possibilities
01
02
03
04
05
06
数值型数据:可以量化的数据,如温度、压力等
文字型数据:非数值数据,如性别、名称等
图像型数据:通过图像获取的数据,如显微镜下的细胞图像
音频型数据:声音信号数据,如语音、音乐等
数据收集:根据实验需求,收集相关数据
参数估计方法:最小二乘法、最大似然法等
估计量的性质:无偏性、有效性和一致性
Excel:常用的表格处理软件,可以制作各种图表,如柱状图、折线图和饼图等。
Power BI:基于Excel的数据分析工具,提供丰富的可视化效果和交互功能。
Tableau:可视化数据分析工具,可以通过拖放方式快速创建各种图表和仪表板。
误差的检验方法:t检验、F检验、Z检验等
误差的修正:根据误差来源和性质采取相应措施进行修正
误差的估计方法:标准差、平均差、相对误差等
化学实验:分析实验结果的不确定性,提高实验的准确性和可靠性
医学研究:评估医学数据的可靠性和准确性,为诊断和治疗提供依据
物理学研究:分析实验数据的误差,探究物理现象的本质和规律
生物医学研究:实验数据处理在生物医学研究中非常重要,用于分析基因组、蛋白质组等方面的数据,为疾病诊断和治疗提供支持。
环境监测:实验数据处理在环境监测中发挥着关键作用,通过对空气、水质、土壤等方面的数据进行分析,为环境保护和治理提供科学依据。
化学分析:实验数据处理在化学分析中必不可少,通过对光谱、质谱、色谱等方面的数据进行分析,为化学研究提供有力支持。
数据可视化:通过图表、图像等形式展示数据,便于分析和理解
数据清洗:去除异常值、缺失值等,保证数据质量
人教九年级化学上册第六单元实验活动2 气体的制取与收集(共20张)
B.H2、CO2、CO D.H2、CH4、CO
第五页,共21页。
习题2.NO在常温下是一种气体,难难溶溶于于水,密度 比(m空ìd气ù)的比略空大气的能略与大空,气能中与的空氧气气中(y的ǎ氧ng气q迅ì)迅速速(反m反应ìd 生成NO2气体。应现要收集一瓶NO气体,应采用ù的) 收
集方法是A( )
(2)假设样品中杂质不参加反应,且B、C、E装置
吸收是完全的。若样品为10g,完全反应后,E装E置装的置质
的量增质加量了增2加.7了g2,.7则g样品中氧化铁的质量分数为 (zhuāng
_______8__0_____。
ì)
(3%)若(2)中实验所得数据是BB、、CC装装置置颠颠倒倒后
测出的,那么计算出的结果比实际样品中氧化铁的质量
如氧体气的、密一氧度化明碳显、(一m氧ín化g氮x等iǎ。n)小于空气,则
可用 收集. 第三页,共21页。
倾斜 (qīng xié)
液封
A
B
C
D
E
第四页,共21页。
习题1.下列各组气体中,可用同一种方法收集,且 该方法是组内每种气体的最佳(zuì jiā)收集方法,这
样的一组是(D )
A.H2、O2、CO2 C.CH4、O2、CO2
端通入
②若用排空气(kōngqì)法收集O2时, O2应从装置的____
端通入
③若用排水法收集 CO 时,瓶内先装满水,
CO气体从____端通入;
④若要用水将装置中的CO排出来进行实验时,水应从____
端通入;
❖
❖a ①若b 用排空气(kōngqì)法收集O2时, O2应从装置的____端 通入;
❖ ②若用排水法收集O2时, O2应从装置的____端通入。
酸碱中和滴定操作及数据处理14页
酸碱中和滴定操作及数据处理14页酸碱中和滴定是一种常见的化学实验方法,用于测定酸或碱溶液中的浓度。
这种方法利用酸和碱之间的化学反应来确定它们的分析量。
在这种实验中,酸或碱溶液被滴定到一定的pH值,称为中和点,该点是溶液中反应物的当量比例最佳的时候。
以下是一组典型的酸碱中和滴定数据,包括实验步骤、测量结果和数据处理。
实验步骤:1.将20毫升的氢氧化钠溶液放入滴定烧瓶中,并加入2ml的酚酞指示剂(0.5%溶液),搅拌均匀。
2.用盛有0.1mol/L的硫酸溶液的滴定管滴加溶液,直到出现粉红色的颜色稳定。
3.记录用硫酸溶液的体积用于中和氢氧化钠溶液。
测量结果:滴定所需的硫酸溶液体积为10.5毫升。
氢氧化钠溶液的浓度如下所示:NaOH浓度= N(H2SO4) × V(H2SO4) × 1/M(NaOH)= 0.1mol/L × 10.5ml × 1/20ml数据处理:通过上述滴定实验,我们得出了氢氧化钠溶液的浓度为0.0525mol/L。
对于这个数据,我们需要进行以下几个步骤的数据处理:1.计算平均值:如果一组数据有多个值,则需要计算平均值。
在这个例子中,我们只有一个值,因此不需要计算平均值。
2.计算标准偏差:标准偏差是测量数据偏离平均值的度量。
它可以帮助我们判断数据是否稳定,并优化实验结果。
在这个例子中,我们只有一个值,因此无法计算标准偏差。
3.计算相对误差:相对误差是测量结果与标准值之间的差异。
在这种情况下,我们无法知道氢氧化钠溶液的准确浓度,因此无法计算相对误差。
结论:通过这组实验数据和处理结果,我们可以得出结论,这组氢氧化钠溶液的浓度为0.0525mol/L。
这个结果可以用于进一步的分析和实验,以及评估氢氧化钠溶液在特定条件下的酸碱中和能力。
化学实验数据的处理方法
化学实验数据的处理方法一、引言化学实验数据的处理是科学研究的重要环节之一。
准确处理和分析实验数据是保证实验结果可靠性和科学性的关键步骤。
本文将介绍一些常用的化学实验数据处理方法,以帮助研究人员有效地分析和解释实验数据。
二、数据的收集在进行化学实验时,我们首先需要收集大量的实验数据。
数据的收集可以通过仪器设备、观察记录以及化学计算等方式进行。
在收集数据时,应注意以下几点:1. 准确记录数据:确保所有实验数据的记录准确无误,包括实验条件、实验过程中的观察现象以及实验测量结果等。
2. 控制实验条件:在进行多组实验时,应尽量控制实验条件的一致性,以减少因条件不同而引起的误差。
3. 扩大样本量:尽量多进行重复实验,提高样本量的同时也能减小数据误差。
三、数据的整理和统计在收集到实验数据后,我们需要将其进行整理和统计,以便更好地进行后续的分析和解释。
数据整理和统计的一些常用方法包括:1. 制作表格和图表:将实验数据整理成表格或图表的形式,可以直观地展示数据之间的关系和趋势。
2. 计算平均值:对于多组数据,可以计算其平均值来代表整体数据的特征,以减小个别数据的影响。
3. 确定误差范围:通过计算标准差等统计量,可以评估数据的离散程度,从而确定数据的误差范围。
四、数据的分析和解释在进行数据分析和解释时,我们可以运用一些基本的统计方法和化学原理,以得出实验结果的科学结论。
以下几种方法常用于数据的分析和解释:1. 假设检验:通过设置假设,利用统计方法判断实验结果是否具有统计学上的显著性差异。
2. 回归分析:通过建立数学模型,分析数据之间的线性关系,并预测未知数据的值。
3. 相关性分析:通过计算相关系数,评估不同变量之间的相关性,揭示其相互影响的程度。
4. 积分转换法:对温度、浓度等参数的变化规律进行积分转换,从而获得更准确的数据分析结果。
五、数据的可视化展示为了更好地展示实验数据的结果和趋势,我们可以利用可视化的方式进行展示。
化学实验中的数据处理
化学实验中的数据处理数据处理是化学实验中至关重要的一步,它不仅可以帮助我们更好地理解实验结果,还可以验证实验的可靠性并得出准确的结论。
本文将介绍化学实验中常见的数据处理方法和常用的统计分析技术。
一、数据处理方法1.数据收集在进行化学实验时,我们需要准确地记录实验数据。
数据可以是实验中观察到的现象、测量的数值、实验结果等。
为了提高数据的可靠性,应该进行多次实验并取平均值,同时注意记录实验条件和所使用的仪器和试剂的具体参数。
2.数据整理在收集到实验数据后,需要进行数据整理,包括数据的排序、分类和归纳。
将数据按照一定的规则整理后,可以更加清晰地展示实验结果,便于后续的分析和处理。
3.数据分析数据分析是数据处理的关键步骤,可以通过不同的方法和工具对数据进行分析和解释。
常见的数据分析方法包括统计分析、图表展示和回归分析等。
下面将介绍几种常用的统计分析方法。
二、常用的统计分析方法1.平均值计算平均值是一种常用的统计指标,可以表示一组数据的集中趋势。
计算平均值的方法是将所有数据相加,然后除以数据的个数。
通过计算平均值,可以得到一个代表性的数值,更好地反映实验结果。
2.标准差计算标准差是一种用来表示数据离散程度的指标,可以反映测量数据的稳定性和可靠性。
标准差越小,数据越集中;标准差越大,数据越分散。
计算标准差可以帮助我们评估数据的可信度,从而判断实验结果的准确性。
3.相关系数分析相关系数可以用来判断两个变量之间的相关程度。
在化学实验中,我们常常需要分析不同变量之间的相关性,例如温度和反应速率的关系。
相关系数的取值范围为-1到+1,接近-1表示负相关,接近+1表示正相关,接近0表示不相关。
4. t检验t检验是一种常用的统计方法,用来比较两组数据之间是否存在显著差异。
在化学实验中,我们可以将实验组和对照组的数据进行t检验,以确定实验因素对实验结果的影响是否显著。
5.回归分析回归分析是研究两个或多个变量之间关系的一种统计分析方法。
实验五标记重捕法和去除取样法调查种群数量共20页文档
实验五
标记重捕法和去除取样法 调查种群数量
注意事项或假设
• ①标记个体在整个调查种群中均匀分布,标记 个体和未标记个体都有同样的被捕机会
• ②没有迁入或迁出
• ③没有新的出生或死亡
林可指数法计算公式
N Mn m回,搅匀,3分钟后再捕捉5080头,计算总数;
去除取样法:实验步骤
• 4.重复步骤2~3,计数黄粉虫的数量。 如此重复4~6次,则可明显看出每次捕获 数量逐次减少
• 5.按表整理实验数据,绘出回归线图, 求出盆中黄粉虫数量的估计值
四、作业
• 1. 根据标记重捕法实验结果,计算模拟 种群的数量估计值及95%置信区间
• 2. 根据去除取样法模拟实验的实验数据 ,绘出回归线图,计算出种群数量的估 计值
• 2)标记40头虫(再标记10头),放回,搅匀,3分 钟后再捕捉50-80头,计算总数;
• 3)标记50头虫(再标记10头), 放回,搅匀,3 分钟后再捕捉50-80头,计算总数;
• 4)平均得到总数
B) 去除取样法
去除取样法的假定条件
①每次捕捉时,每只动物受捕机会相 等
②在调查期间,没有出生和死亡、迁 入和迁出
Action!!
1、最灵繁的人也看不见自己的背脊。——非洲 2、最困难的事情就是认识自己。——希腊 3、有勇气承担命运这才是英雄好汉。——黑塞 4、与肝胆人共事,无字句处读书。——周恩来 5、阅读使人充实,会谈使人敏捷,写作使人精确。——培根
原理
• 在一个封闭的种群里,随着连续捕捉,种 群数量逐渐减少,单位努力捕获量逐渐降 低,同时,逐次捕捉的累积数就逐渐增大
• 不难想象,当单位努力的捕获数为零时, 捕获累积数就是种群数量的估计值
非平衡电桥数据处理方法
非平衡电桥数据处理方法实验数据示例:25实验数据处理示例:(1) 根据由平衡电桥测量的数据作铜电阻的R(t)-t曲线,由此求出电阻的温度系数α。
与理论值(43×10-4/︒C)比较,求出百分误差,并写出表达式。
(公式: R(t)=R0(1+α t) )(实验课本20页)直线拟合铜电阻温度变化曲线。
在Excel中输入t和R x两组数据,选中数据并单击“插入”菜单中的“图表”选项,选择“XY散点图”,单击“下一步”按钮,出现有实验数据的散点图,再单击“下一步”按钮,在出现的对话框的“标题”选项卡中填写图表标题、X和Y轴标注,单击完成按钮,出现一个有坐标标注的散点图。
右键单击数据点,在出现的菜单中选择“添加趋势线”,在出现的对话框的“类型”选项中选择“线性”,在“选项”选项卡中选择“显示公式”,单击“确定”。
对图进行进一步调整,即为合要求的电阻温度变化曲线图。
由图可知直线斜率为0.2429,与公式R(t)=R 0(1+α t)比较,则可计算出α的数值。
由R 0×α=0.2429 则可得到α=0.2429/50.829=0.0047787 再与理论值43×10-4比较,计算百分误差:百分误差=(43-47.787)×10-4/43×10-4=11%(2) 根据由非平衡电桥测量的数据R(t),在坐标纸上以t ︒C 为横坐标、R(t)为纵坐标作图, 用最小二乘法拟合曲线,求出材料常数B n (教材公式3.2.35), 得到经验公式。
11/298250n n B B T T t R R eR e ⎛⎫- ⎪⎝⎭==, 其中: /298025n B R R e -=(指数拟合热敏电阻温度变化曲线)1.先由测量出来的的U 0利用资料上公式(5)来求解出△R 的大小(可用Excel 的公式进行处理)20()()s R R U R R U R R U '+∆=''-+(式中的R 取测量出来的R 25的数值,R ’则等于R 1和R 2,等于100Ω,U s = 1.3V ,U 0则为测量值。