测量误差及数据处理.

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测量误差及数据处理.

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第一章测量误差及数据处理物理实验的任务不仅是定性地观察各种自然现象,更重要的是定量地测量相关物理量。

而对事物定量地描述又离不开数学方法和进行实验数据的处理。

因此,误差分析和数据处理是物理实验课的基础。

本章将从测量及误差的定义开始,逐步介绍有关误差和实验数据处理的方法和基本知识。

误差理论及数据处理是一切实验结果中不可缺少的内容,是不可分割的两部分。

误差理论是一门独立的学科。

随着科学技术事业的发展,近年来误差理论基本的概念和处理方法也有很大发展。

误差理论以数理统计和概率论为其数学基础,研究误差性质、规律及如何消除误差。

实验中的误差分析,其目的是对实验结果做出评定,最大限度的减小实验误差,或指出减小实验误差的方向,提高测量质量,提高测量结果的可信赖程度。

对低年级大学生,这部分内容难度较大,本课程尽限于介绍误差分析的初步知识,着重点放在几个重要概念及最简单情况下的误差处理方法,不进行严密的数学论证,减小学生学习的难度,有利于学好物理实验这门基础课程。

第一节测量与误差物理实验不仅要定性的观察物理现象,更重要的是找出有关物理量之间的定量关系。

因此就需要进行定量的测量,以取得物理量数据的表征。

对物理量进行测量,是物理实验中极其重要的一个组成部分。

对某些物理量的大小进行测定,实验上就是将此物理量与规定的作为标准单位的同类量或可借以导出的异类物理量进行比较,得出结论,这个比较的过程就叫做测量。

例如,物体的质量可通过与规定用千克作为标准单位的标准砝码进行比较而得出测量结果;物体运动速度的测定则必须通过与二个不同的物理量,即长度和时间的标准单位进行比较而获得。

比较的结果记录下来就叫做实验数据。

测量得到的实验数据应包含测量值的大小和单位,二者是缺一不可的。

国际上规定了七个物理量的单位为基本单位。

其它物理量的单位则是由以上基本单位按一定的计算关系式导出的。

因此,除基本单位之外的其余单位均称它们为导出单位。

如以上提到的速度以及经常遇到的力、电压、电阻等物理量的单位都是导出单位。

测量误差和数据处理

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δ
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σ =1 σ =2


③σ 愈小,正态分布曲线愈尖锐,σ 愈 大,正态分布曲线愈平缓。说明σ 反映 了测量的精密度。
1.数学期望 对被测量 x 进行等精度 n 次测量,得到 n 个测量值 x1 , x2 , x3 , … , xn 。则 n 个 测得值的算术平均值为:
x
1 n
x
i 1
n
i
当测量次数 n 时,样本平均值的 极限定义为测得值的数学期望。
1 E x lim n xi n i 1
1为定值系差,2 为线性系统 误差,3为周期系统误差,4 为按复杂规律变化的系统误 差。
系统误差示意图
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二、随机误差
当对某一物理量进行多次重复测量时,若误差出现的 大小和符号均以不可预知的方式变化,则该误差为随机误 差(random error)。随机误差产生的原因比较复杂,虽然

lim
n
1 n
2 i i 1
n
σ反映了测量的精密度,σ小表示精密度 高,测得值集中,σ大,表示精密度底, 测得值分散。
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二.随机误差的正态分布分析
1.正态分布
随机误差
f ( )
1
2
标准误差
e
2 2 2
f(δ )
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f ( )d p( a b )


f ( )d p( ) 1
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f ( )d p( ) 68.3%
f(δ )

测量误差与数据处理

测量误差与数据处理

ε=n lim ∞
∑(x −m)
i=1 i
n
2
t
sx =
x
(xi − x)2 ∑
i=1
n

n
n −1
实验中先用贝塞尔公式计算测量列的标准偏差,然后,用t分布因 子对标准偏差进行修正,从而获得测量列的标准偏差.实验中常用 的t因子如表: 当n>6时,ε≈s 证明见后 ε=sχT0.683统误差大
准确度高
正确度好但精密度差 正确度好但精密度
不确定度(uncertainty) 不确定度
不确定度是测量结果带有的一个参数,用以表征合理赋予被测量值的分散性.不确定度提
供了测量分散范围的一个量度,它以很大的可能性包含了真值.它包含有A类不确定 度分量(随机误差统计分析所获)和B类不确定度分量(非统计方法所获).
δ仪
-δ仪 δ
Δ仪
均匀分布
对于正态分布:仪器不确定度 对于正态分布 仪器不确定度 u仪与仪器误差限的关系为 与仪器误差限的关系为:u 仪=kp×δ仪/C 为置信因子, kp为置信因子,在一倍标准偏 差下的置信概率0.683,C=3, 差下的置信概率0.683,C=3, 故uB=δ仪/3.
综上所述,所谓 类不确定度应由贝塞尔公式 算出有限次测量的标准偏差,然后 综上所述 所谓A类不确定度应由贝塞尔公式 算出有限次测量的标准偏差 然后 所谓 类不确定度应由贝塞尔公式S算出有限次测量的标准偏差 用平均标准偏差S 作为A类不确定度 类不确定度u 再由u 乘以因子t 用平均标准偏差 X作为 类不确定度 A = S X 再由 A乘以因子 p来求得扩展不 n 确定度UA.所以 确定度 所以: UA=uA×tP 所以 B类不确定度的评估 类不确定度的评估: 类不确定度的评估

20第2章测量误差及数据处理

20第2章测量误差及数据处理
• 仪表的精度等级(精确度等级)是指仪表在规定的工作条 件下允许的最大相对百分误差。
• 按国家标准规定,用最大引用误差来定义和划分仪器仪表 的精度等级,将仪器仪表的精度等级分为: …… , 0.05, 0.1,0.25,0.35,0.5,1.0,1.5,2.5,4.0,5.0……(以前 只有七种)
• 当计算所得的与仪表精度等级的分档不等时,应取比稍大 的精度等级值。仪表的精度等级通常以S来表示。例如, S=1.0,说明该表的最大引用误差不超过±1.0%。

最大满度相对误差是仪表基本误差最大值 程之比的百分数,即:
xm与基 仪器仪表量
om量 xm基 程10% 0
• 最大引用误差是仪表的绝对误差最大值 xm与绝仪器仪表量程 之比的百分数,即:
量xm程 绝100%
• 当仪表是在标准条件下使用的,则:
最大满度相对误差=大 最引用误差
仪表精度等级的确定
即:
Axc
c) 可见,用修正值可以减小测量误差,得到更接近于被 测量真值的实际值。
d) 应该指出,使用修正值必须在仪表检定的有效期内。 修正值本身也有误差。
实际值相对误差
例 测量两个电压,实际值U1 100V,U2 5V,仪表的 示值分别为Ux1 101V,Ux2 6V。其绝对误差分别为:
c) 随机误差表征了测量结果的精密度,随机误差小,精 密度高,反之,精密度低。
服从正态分布规律的随机误差
d) 当测量次数足够多时,大多数随机误差是服从正态分布的。服从 正态分布规律的随机误差具有下列特点(如 图所示): ① 单峰性 绝对值小的误差比绝对值大的误差出现的概率大,
在误差 0处,出现的概率最大。
• 掌握随机误差、粗大误差和系统误差的估算、判断和减小方法

3.2测量误差和数据处理

3.2测量误差和数据处理

若误差落在区间(-∞,+ ∞ )之中,则其概率 p=1; 若误差落在(-δ,+δ )之中,则上式可改写为:
将上式进行变量置换,设: 则: =2Φ(t)
在实践中常认为δ=±3σ的概率约等于1, 从而将±3σ 称为随机误差的极限误差 随机误差的极限误差。 随机误差的极限误差 即:
δlim=±3σ
算术平均值的极限误差: 算术平均值的极限误差:δlimL=±3σ L
——若某一|υi|>3σ ,则该残余误差为粗大误差,应剔除。 该准则主要适有用于服从正态分布的误差,且重复测量 次数又比较多的情况。
(2)狄克逊准则 ) (3)格罗布斯准则 ) (4)t检验法等 ) 检验法等
§3.2.6 等精度测量结果的处理
步骤如下: (1)判断有无系统误差存在 (2)求算术平均值 (3)计算残余误差 (4)计算标准偏差 σ (5)判断粗大误差并将其剔除 |υ ∣≤3σ (6)求算术平均值的标准偏差 测量结果的表达式: (7)测量结果的表达式: 单次测量时: 单次测量时: L= li±3σ 多次测量时: 多次测量时: 例:(见书P.60)
二、随机误差的评定指标 1.算术平均值 .
对某量进行等精度测量时,由于随机误差的存在,其 获得的测量值不完全相同,此时应以其算术平均值作为最 后的测量结果。即:
由正态分布的性质④可知,当测量次数n增大时,算术平均 值愈趋近于真值。因此——用算术平均值作为最后的测
量结果比用其它任一测量值作为测量结果更可靠。
1、测量器具误差 、 2、方法误差 、 3、标准件误差 、 4、环境误差 、 5、人为误差 、
§ 3.2.2
1.误差分类 .
误差的分类
(1)系统误差 系统误差 在相同条件下,多次测量同一量值时,误差的绝对值和符号 保持不变或按一定规律变化着的误差。 系统误差可分为定值系统误差 变值系统误差 定值系统误差和变值系统误差 定值系统误差 变值系统误差。 (2)随机误差 随机误差 在相同条件下,多次测量同一量值时,绝对值和符号以不可 预定的方式变化着的误差。误差的出现是无规律可循的。 (3)粗大误差 粗大误差 由于测量不正确等原因引起的大大超出规定条件下预计误差 限的那种误差。

分析数据时常见的误差与处理方法

分析数据时常见的误差与处理方法

分析数据时常见的误差与处理方法数据分析在现代社会中起着至关重要的作用,它帮助人们更好地理解和解释现象,从而指导决策和行动。

然而,在数据分析过程中,常常会出现各种误差,对结果的准确性和可靠性产生负面影响。

本文将从以下六个方面展开详细论述常见的数据分析误差及其处理方法。

一、采样误差采样误差是由于抽样方法不当或样本代表性不足而引起的误差。

例如,在进行社会调查时,如果采样方法不具备随机性,会导致调查结果的偏差。

处理采样误差的方法可以是增加样本的大小,提高样本的代表性以及采用更合理的抽样方法,如随机抽样或分层抽样。

二、测量误差测量误差指的是由于测量仪器的不准确性或被测对象的个体差异而导致的误差。

在进行实验研究或数据收集时,使用的测量工具和方法可能存在不确定性,从而引入测量误差。

要处理这种误差,可以提高测量仪器的精确度和可靠性,对被测对象进行多次测量并取平均值,或者通过使用标准化方法来校正测量结果。

三、数据处理误差数据处理误差是在数据输入、转换和存储过程中产生的误差。

常见的数据处理误差包括数据录入错误、数据丢失和数据转换错误等。

为了减少这种误差,可以使用自动化的数据采集和处理工具,加强对数据的质量控制,以及定期进行数据的核对和修正。

四、样本偏倚误差样本偏倚误差指的是样本在统计特征上与总体存在显著差异所引起的误差。

当样本不具备代表性时,会导致研究结果的偏离真实情况。

为了纠正样本偏倚误差,可以使用加权抽样法或启发式抽样法,以确保样本更接近总体的特征。

五、缺失数据误差缺失数据误差是由于数据的丢失或缺失引起的误差。

在进行数据分析时,常常会遇到数据缺失的情况,如果不处理好这些缺失数据,会导致结果的不准确性。

处理缺失数据误差的方法可以是使用插补法,将缺失数据进行估计和补全,或者通过合理的数据筛选和清洗来剔除缺失数据影响。

六、模型假设误差模型假设误差指的是在建模过程中所做出的假设与真实情况之间存在偏差。

在进行数据分析时,所使用的模型和方法都基于一定的假设前提,如果这些假设与真实情况不符,结果可能会产生误差。

测量误差及数据处理方法

测量误差及数据处理方法

测量误差及数据处理方法测量误差是指实际测量值与真值之间的差异。

由于任何测量都无法完全达到绝对准确,所以误差在科学研究和工程实践中都是不可避免的。

为了更好地理解和处理测量误差,人们开发了一系列数据处理方法。

本文将介绍测量误差及数据处理方法的基本概念和常用技术。

首先,我们需要了解测量误差的类型。

一般而言,测量误差可以分为系统误差和随机误差两种。

系统误差(systematic error)是由于装置的固有缺陷或使用不当而引起的误差。

它在一系列测量中始终存在,并导致整个数据集向其中一方向偏离真实值。

系统误差通常可通过标定、校正和调整仪器等方法来减小。

随机误差(random error)是由于测量过程中偶然因素的影响而产生的无规律误差。

这种误差在多次测量中可能出现正值和负值,且其分布符合统计学的其中一种规律,如正态分布。

随机误差通常不能被完全消除,但可以通过多次重复测量并采用统计方法求得平均值来减小。

为了进一步处理测量误差,我们可以使用一些常见的数据处理方法,包括:1.平均值:通过多次测量并求取平均值,可以减小随机误差的影响,使结果更接近真实值。

2.标准偏差:标准偏差反映了测量数据的离散程度,是衡量随机误差大小的指标。

较小的标准偏差代表测量精度较高。

3.系统误差的处理:系统误差通常可以通过校正方法来处理。

例如,可以使用已知标准值进行标定,然后根据标定曲线对测量结果进行修正。

4.误差传递规则:在多个测量量相互影响的情况下,可以使用误差传递规则来评估结果的误差。

误差传递规则可以根据各个变量的不确定度来计算结果的不确定度。

5.最小二乘法:最小二乘法是一种常用的拟合方法,用于分析变量之间的关系。

通过寻找使拟合曲线与观测数据之间误差平方和最小的参数,可以确定最优解。

6.置信区间:置信区间是用来估计未知参数真实值的区间范围。

通过统计方法,可以计算出参数的估计值和一定置信水平下的置信区间,从而提供了对结果可靠性的评估。

测量误差及数据处理

测量误差及数据处理

x0
x
相对误差ε是一个无量纲的数据,通常以百分数的形式表
示。相对误差比绝对误差能更好地说明测量的精确程度。例如,
在上面的例子中,ε1=0.002/20×100%=0.01%,ε2= 0.02/250×100%=0.008%,可以看出,后者的测量精度更高。
1.2 测量误差的来源
计量器具 误差
计量器具误差是指计量器具本身在设计、制造和使用
(2)随机误差的评定指标
① 算术平均值 。对同一被测量进行n次等精度测量,测
量结果为x1、x2、…、xn,则算术平均值x 为:
x
x1 x2 xn n
1 n
n i1
xi
测量次数n越大,算术平均值 越趋近于真值x0。因此,用
算术平均值 x 作为最后测量结果是可靠的、合理的。
② 标准偏差σ。
用算术平均值 x 表示测量结果虽然可靠,但不能全面反
映测量精度。例如,有两组测得值: 第一组:12.005,11.996,12.003,11.994,12.002; 第二组:11.90,12.10,11.95,12.05,12.00。
两组测得值的算术平均值 x1= x2=12,但第一组测得
值比较集中,第二组测得值比较分散,也就是说,第一组的 每一个测得值比第二组的更接近于算术平均值,第一组测得 值的测量精度比第二组高。此时,算术平均值就不能准确地 反映测量精度了,而常用标准偏差σ来反映测量精度的高低。

误差
所引起的误差。环境条件主要包括温度、湿度、气压、振
动和灰尘等,其中,温度对测量结果的影响最大。
测量人员 误差
测量人员误差是指由测量人员的主观因素所引起的误
差。例如,测量人员技术不熟练、测量瞄准不准确、估读 判断错误和测量习惯等引起的误差。

第二章误差和数据处理

第二章误差和数据处理
1)与经典方法进行比较 2)校准仪器:消除仪器的误差 3)空白试验:消除试剂误差 4)对照实验:消除方法误差 5)回收实验:加样回收,以检验是否存在方法误差
第二节 有效数字及其运算法则
一、有效数字 二、数字的修约规则 三、有效数字的运算规则
一、有效数字 (significant figure)
定义:是指在分析工作中实际上能测量到的数字, 有效数字位数包括所有准确数字和一位欠准数字。
解:R= 4.10 0.0050 / 1.97 =0.0104 R/R=-0.02/4.10+0.0001/0.00500–(-0.04)/1.97
=0.035 = 3.5% R =R 0.035 = 0.035 0.0104 = 0.00036 = R - R = 0.0104 - 0.00036 =0.01004
系统误差的来源
•方法误差:方法不恰当或不完善 •仪器误差:仪器不准或未校正 •试剂误差:试剂不纯 •操作误差:个人操作问题
(主观误差)
系统误差的表现方式
•恒量误差:多次测定中系统误差的 绝对值保持不变 •比例误差:系统误差的绝对值随样 品量的增大而成比例增大,相对值不 变。
偶然误差
又称随机误差或不可定误差,是由某些偶 然因素引起的误差。
偶然误差特点
a.方向不确定(误差时正时负) b.大小不确定(误差时大时小) c.符合统计规律
绝对值相等的正负误差出现概率基本相等 小误差出现的概率大,大误差出现的概率小
d.可增加平行测定次数消除
过失误差
在正常情况下不会发生过失误差,是仪器失灵、 试剂被污染、试样的意外损失等原因造成的。 一旦察觉到过失误差的发生,应停止正在进行 的步骤,重新开始实验。
•平均偏差:各个偏差绝对值的平均值。

测量误差和数据处理

测量误差和数据处理

测量误差和数据处理(一) 测量与误差1. 测量在科学实验中,一切物理量都是通过测量得到的。

所谓测量就是将待测物理量与规定作为标准单位的标准物理量通过一定的比较,其倍数即为待测物理量的测量值。

测量按测量方式的不同分为直接测量和间接测量两类: ①直接测量(简单测量)运用量具或仪表能直接得到物理量的数值,称为直接测量。

例如,用米尺、游标卡尺、千分尺测量长度;用秒表测时间;用电流表测电路中的电流强度等。

它的特点是:测量结果直接得到。

②间接测量(复合测量)多数物理量,不便或不能直接测量。

但是我们可以先对可直接测量的相关物理量进行测量,然后依据一定的函数关系,计算出待测的物理量,这称为间接测量。

例如,要测量一圆柱体的体积V,可以先用米尺(或卡尺)对直径d 和高度h 进行直接测量,然后根据公式h d V 241π=计算出它的体积。

当然一个物理量应直接测量还是间接测力测量,不使绝对的。

要根据所有的仪器和测量方法来定。

如上例中的圆柱体投入盛有一定量水的量筒中,从液面的上升即可直接得到体积。

2. 真值和近似真值物质是客观存在的,有各种特性。

反映物质特性的物理量在一定条件下,对应有一个确定的客观真实值。

这个数值就称为真值。

从测量者的主观愿望来说,总想测出物理量的真值。

然而任何实际测量中是在一定环境下,用一定的仪器、一定的方法,由一定的人员完成的,由于周围环境不理想、测量方法不完善、仪器设备不精密,而且受到测量人员技术经验和能力等因素的限制,使任何测量都不会绝对精确。

测量值与真值之间的差别,称为误差。

任何测量都有误差,误差贯穿于测量的全过程。

某一物理量的误差,定义为该量的测量值x 与真值μ之差,即: μδ-=x由于真值测不出来,误差又不可避免,所以测量的目的硬是:在给定的条件下,求出被测量的最可信赖值,并对它的精确程度给予正确的估计。

在我们的实验中,最可信赖值取多次测量的算术平均值,它是真值得最好近似,也称近似真值。

用公式表示为 ∑==ni i x n x 11 3. 误差测量数据的精确程度我们使用误差来描述。

第二章 误差及数据处理

第二章 误差及数据处理

第二章误差及数据处理§1 误差概述一、误差的来源1.测定值分析过程是通过测定被测物的某些物理量,并依此计算欲测组分的含量来完成定量任务的,所有这些实际测定的数值及依此计算得到的数值均为测定值。

2.真实值 true value真实值是被测物质中某一欲测组分含量客观存在的数值。

在实验中,由于应用的仪器,分析方法,样品处理,分析人员的观察能力以及测定程序都不十全十美,所以测定得到的数据均为测定值,而并非真实值。

真实值是客观存在的,但在实际中却难以测得。

真值一般分为:<1>理论真值:三角形内角和等于1800。

<2>约定真值:统一单位(m.k g,.s)和导出单位、辅助单位。

1)时, <3>相对真值:高一级的标准器的误差为低一级标准器的误差的51(31~20则认为前者为后者的相对真值。

思考:滴定管与量筒、天平与台称3.误差的来源真值是不可测的,测定值与真实值之差称为误差。

在定量分析中,误差主要来源于以下六个方面:<1> 分析方法由于任何一种分析方法都仅是在一定程度上反映欲测体系的真实性。

因此,对于一个样品来说,采用不同的分析方法常常得到不同的分析结果。

实验中,当我们采用不同手段对同一样品进行同一项目测定时,经常得到不同的结果,说明分析方法和操作均会引起误差。

例如:在酸碱滴定中,选用不同的指示剂会得到不同的结果,这是因为每一种指示剂都有着特定的pH变化范围,反应的变色点与酸、碱的化学计量点有或多或少的差距。

另外在样品处理过程中,由于浸取、消化、沉淀、萃取、交换等操作过程,不能全部回收欲测物质或引入其他杂质,对测定结果也会引入误差。

<2> 仪器设备由于仪器设备的结构,所用的仪表及标准量器等引起的误差称为仪器设备误差。

如:天平两臂不等、仪表指示有误差、砝码锈蚀、容量瓶刻度不准等。

<3> 试剂误差试剂中常含有一定的杂质或由贮存不当给定量分析引入不易发现的误差。

大学物理-测量误差与数据处理

大学物理-测量误差与数据处理
n i 1 i
2
n 1
(1) 偶然误差较大时: 仪器误差
可不考虑
Sx
t x x n
x
n i 1
i
x

2
n 1
(2)偶然误差与仪器误差相差不大时:
S Δ2 x源自2 I(3)只测一次或偶然误差很小:
只取仪器误差
ΔI
仪器误差
(1)对仪器准确度未知的
一般取:最小刻度(分度值)的1/10、1/5、1/2 或最小刻度
大学物理实验 误差理论
一、测量误差及数据处理
(一)测量与误差的基本概念
1、测量:
把待测量与作为标准的量(仪器)进行 比较,确定出待测量是标准量的多少倍。
测量可分为:直接测量和间接测量。
2、真值: 物理量客观存在的大小。
3、误差ε: 测量值x与真值a之间的偏差称为(绝对) 误差,即: ε= x – a 由于真值的不可知,误差实际上很难计算
3、测量结果的表达
测量值及 不确定度
x x
Ex
(单位)
相对误差

x
100%
百分误差
E0
x x0 x0
100%
(1)测量值及不确定度
x x
例:算得σ=0.21cm 取σ=0.3cm
σ 只取1位,
下一位0以上的数一律进位
x 的末位与σ所在位对齐,下1位简单采取4舍5入
例:
R=910 2
t=10.13 0.02s
(2)相对误差
L1 80.23 0.04cm 与 L2 200.00 0.05cm
哪个测量误差小?
相对误差
Ex

x

如何进行测量数据处理和误差分析

如何进行测量数据处理和误差分析

如何进行测量数据处理和误差分析测量数据处理和误差分析是科学研究和实验设计中至关重要的一环。

在各个学科领域,准确地测量和分析数据对于取得可靠的研究结果和科学发现至关重要。

本文将介绍测量数据处理和误差分析的基本原理、方法以及应用。

一、测量数据处理的基本原理测量数据处理是对实验数据进行整理和分析的过程,其主要目的是为了获取可靠、准确的测量结果。

测量数据处理的基本原理包括:1. 数据采集:在实验或观测中,通过各种测量装置和方法,获取数据。

数据的正确采集是测量数据处理的第一步。

2. 数据整理:将采集到的数据按照一定的规则进行整理和分类,使其更易于分析和理解。

包括数据的录入、筛选、排序等。

3. 数据分析:对整理好的数据进行统计和分析,包括计算平均值、标准差、相关系数等。

4. 结果展示:将分析后的数据和结果以适当的形式进行展示,如制作图表、表格等,便于读者理解和参考。

二、误差分析的基本原理误差是测量中不可避免的因素,准确地评估和分析误差对于获得可靠的结果至关重要。

误差分析的基本原理包括:1. 系统误差:由于测量仪器、方法或操作等方面的不准确引起,是一种固定的误差。

系统误差可以通过校准仪器、改进测量方法等方式进行减小。

2. 随机误差:由于种种无法控制的因素所引起,是一种无规律的误差。

随机误差可以通过多次测量并取平均值来减小。

3. 误差来源分析:对于实验和测量过程中的误差来源进行分析,包括仪器误差、环境误差、人为误差等,并寻求适当的处理方法。

4. 不确定度评定:通过计算和评估测量结果的不确定度,准确地表示测量结果的可靠程度。

三、测量数据处理和误差分析的方法测量数据处理和误差分析的方法包括:1. 统计分析方法:包括平均值、标准差、相关系数等统计参数的计算和分析,通过统计学方法来处理和分析数据。

2. 敏感度分析方法:通过改变输入数据或模型参数的数值,评估其对测量结果的影响程度,找出影响结果稳定性的因素。

3. 不确定度评定方法:通过考虑测量装置精度、测量方法可靠性等,对测量结果的不确定度进行计算和评估。

测量误差与数据处理

测量误差与数据处理
正确度高的精细度不一定的高b大; 小程度;对同一被测量进展屡次测量,测
习惯上用“正确度〞来反映系统误差的大小程度;
量值重复一致的程度,或者说测量值分布的密 〔3〕在流量测量中,流体温度、压力偏离设计值造成的流量误差。
测定值与被测量实际值之间的偏离程度和方向通过绝对误差来表达。
集程度,称为测量的精细度。 粗大误差一经发现,必须立即从测量数据中剔除。
随机误差就个体而言是无规律的,不能通过实验的方法来消除。
第二节 测量误差的处理
精细度与准确度的综合指标称为准确度,或称 示值的绝对误差与约定值之比值称为相对误差,其为无量纲数,以百分数表示。
随机误差就个体而言是无规律的,不能通过实验的方法来消除。
精度。 许多随机误差服从正态分布规律。
测定值与被测量实际值之间的偏离程度和方向通过绝对误差来表达。
测量误差与数据处理
对于绝对误差,应注意下面几个特点:
绝对误差是有单位的量,其单位与测定 值和实际值一样。
绝对误差是有符号的量,其符号表示出 测定值与实际值的大小关系。
测定值与被测量实际值之间的偏离程度 和方向通过绝对误差来表达。
2.相对误差
示值的绝对误差与约定值之比值称为相对误差 ,其为无量纲数,以百分数表示。
〔3〕在粗流大量误测差量中,流体温度、压力偏离 设计值造成的流量误差。
系统误差
第二节 测量误差的处理
一、随机误差的处理 1.当重复测量的次数足够多时 许多随机误差服从正态分布规律。下面
通过对一组实测数据来研究一下服从正 态分布规律的随机误差的特点。
例如,用数字毫秒计测量一脉冲信号的周期,对 100次测量数据〔列于表1中〕按统计方法作统 计直方图。
对于绝对误差,应注意下面几个特点: 4〕 如果T≥Tg(n,P),那么所疑心的数据是异常数据,应予剔除。 精细度高的,正确度不一定高a; 粗大误差一经发现,必须立即从测量数据中剔除。 习惯上用“正确度〞来反映系统误差的大小程度; 测定值与被测量实际值之间的偏离程度和方向通过绝对误差来表达。 35,要求测量结果的置信概率为99%,求该电阻的真实阻值及不确定度。 明显地歪曲了测量结果的误差称为粗大误差,大多是由于测量者粗心大意造成的。 习惯上用“正确度〞来反映系统误差的大小程度; 正确度高的精细度不一定高b;
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第一章测量误差及数据处理物理实验的任务不仅是定性地观察各种自然现象,更重要的是定量地测量相关物理量。

而对事物定量地描述又离不开数学方法和进行实验数据的处理。

因此,误差分析和数据处理是物理实验课的基础。

本章将从测量及误差的定义开始,逐步介绍有关误差和实验数据处理的方法和基本知识。

误差理论及数据处理是一切实验结果中不可缺少的内容,是不可分割的两部分。

误差理论是一门独立的学科。

随着科学技术事业的发展,近年来误差理论基本的概念和处理方法也有很大发展。

误差理论以数理统计和概率论为其数学基础,研究误差性质、规律及如何消除误差。

实验中的误差分析,其目的是对实验结果做出评定,最大限度的减小实验误差,或指出减小实验误差的方向,提高测量质量,提高测量结果的可信赖程度。

对低年级大学生,这部分内容难度较大,本课程尽限于介绍误差分析的初步知识,着重点放在几个重要概念及最简单情况下的误差处理方法,不进行严密的数学论证,减小学生学习的难度,有利于学好物理实验这门基础课程。

第一节测量与误差物理实验不仅要定性的观察物理现象,更重要的是找出有关物理量之间的定量关系。

因此就需要进行定量的测量,以取得物理量数据的表征。

对物理量进行测量,是物理实验中极其重要的一个组成部分。

对某些物理量的大小进行测定,实验上就是将此物理量与规定的作为标准单位的同类量或可借以导出的异类物理量进行比较,得出结论,这个比较的过程就叫做测量。

例如,物体的质量可通过与规定用千克作为标准单位的标准砝码进行比较而得出测量结果;物体运动速度的测定则必须通过与二个不同的物理量,即长度和时间的标准单位进行比较而获得。

比较的结果记录下来就叫做实验数据。

测量得到的实验数据应包含测量值的大小和单位,二者是缺一不可的。

国际上规定了七个物理量的单位为基本单位。

其它物理量的单位则是由以上基本单位按一定的计算关系式导出的。

因此,除基本单位之外的其余单位均称它们为导出单位。

如以上提到的速度以及经常遇到的力、电压、电阻等物理量的单位都是导出单位。

一个被测物理量,除了用数值和单位来表征它外,还有一个很重要的表征它的参数,这便是对测量结果可靠性的定量估计。

这个重要参数却往往容易为人们所忽视。

设想如果得到一个测量结果的可靠性几乎为零,那么这种测量结果还有什么价值呢?因此,从表征被测量这个意义上来说,对测量结果可靠性的定量估计与其数值和单位至少具有同等的重要意义,三者是缺一不可的。

测量可以分为两类。

按照测量结果获得的方法来分,可将测量分为直接测量和间接测量两类,而从测量条件是否相同来分,又有所谓等精度测量和不等精度测量。

根据测量方法可分为直接测量和间接测量。

直接测量就是把待测量与标准量直接比较得出结果。

如用米尺测量物体的长度,用天平称量物体的质量,用电流表测量电流等,都是直接测量。

间接测量借助函数关系由直接测量的结果计算出所谓的物理量。

例如已知了路程和时间,根据速度、时间和路程之间的关系求出的速度就是间接测量。

一个物理量能否直接测量不是绝对的。

随着科学技术的发展,测量仪器的改进,很多原来只能间接测量的量,现在可以直接测量了。

比如电能的测量本来是间接测量,现在也可以用电度表来进行直接测量。

物理量的测量,大多数是间接测量,但直接测量是一切测量的基础。

根据测量条件来分,有等精度测量和非等精度测量。

等精度测量是指在同一(相同)条件下进行的多次测量,如同一个人,用同一台仪器,每次测量时周围环境条件相同,等精度测量每次测量的可靠程度相同。

反之,若每次测量时的条件不同,或测量仪器改变,或测量方法、条件改变。

这样所进行的一系列测量叫做非等精度测量,非等精度测量的结果,其可靠程度自然也不相同。

物理实验中大多采用等精度测量。

应该指出:重复测量必须是重复进行测量的整个操作过程,而不是仅仅为重复读数。

测量仪器是进行测量的必要工具。

熟悉仪器性能。

掌握仪器的使用方法及正确进行读数,是每个测量者必备的基础知识。

如下简单介绍仪器精密度、准确度和量程等基本概念。

仪器精密度是指仪器的最小分度相当的物理量。

仪器最小的分度越小,所测量物理量的位数就越多,仪器精密度就越高。

对测量读数最小一位的取值,一般来讲应在仪器最小分度范围内再进行估计读出一位数字。

如具有毫米分度的米尺,其精密度为1毫米,应该估计读出到毫米的十分位;螺旋测微器的精密度为0.01毫米,应该估计读出到毫米的千分位。

仪器准确度是指仪器测量读数的可靠程度。

它一般标在仪器上或写在仪器说明书上。

如电学仪表所标示的级别就是该仪器的准确度。

对于没有标明准确度的仪器,可粗略地取仪器最小的分度数值或最小分度数值的一半,一般对连续读数的仪器取最小分度数值的一半,对非连续读数的仪器取最小的分度数值。

在制造仪器时,其最小的分度数值是受仪器准确度约束的,对不同的仪器准确度是不一样的,对测量长度的常用仪器米尺、游标卡尺和螺旋测微器它们的仪器准确度依次提高。

量程是指仪器所能测量的物理量最大值和最小值之差,即仪器的测量范围(有时也将所能测量的最大值称量程)测量过程中,超过仪器量程使用仪器是不允许的,轻则仪器准确度降低,使用寿命缩短,重则损坏仪器。

误差与偏差测量的目的就是为了得到被测物理量所具有的客观真实数据,但由于受测量方法、测量仪器、测量条件以及观测者水平等多种因素的限制,只能获得该物理量的近似值,也就是说,一个被测量值N与真值N0之间总是存在着这种差值,这种差值称为测量误差,即ΔN=N-N0显然误差ΔN有正负之分,因为它是指与真值的差值,常称为绝对误差。

注意,绝对误差不是误差的绝对值!误差存在于一切测量之中,测量与误差形影不离,分析测量过程中产生的误差,将影响降低到最低程度,并对测量结果中未能消除的误差做出估计,是实验中的一项重要工作,也是实验的基本技能。

实验总是根据对测量结果误差限度的一定要求来制定方案和选用仪器的,不要以为仪器精度越高越好。

因为测量的误差是各个因素所引起的误差的总合,要以最小的代价来取得最好的结果,要合理的设计实验方案,选择仪器,确定采用这种或那种测量方法。

如比较法、替代法、天平复称法等,都是为了减小测量误差;对测量公式进行这样或那样的修正,也是为了减少某些误差的影响;在调节仪器时,如调仪器使其处于铅直、水平状态,要考虑到什么程度才能使它的偏离对实验结果造成的影响可以忽略不计;电表接入电路和选择量程都要考虑到引起误差的大小。

在测量过程中某些对结果影响大的关键量,就要努力想办法将它测准;有的测量不太准确对结果没有什么影响,就不必花太多的时间和精力去对待,在进行处理数据时,某个数据取到多少位,怎样使用近似公式,作图时坐标比例、尺寸大小怎样选取,如何求直线的斜率等,都要考虑到引入误差的大小。

由于客观条件所限、人们认识的局限性,测量不可能获得待测量的真值,只能是近似值。

设某个物理量真值为x 0 ,进行n 次等精度测量,测量值分别为x 1,x 2,… x n ,(测量过程无明显的系统误差)。

它们的误差为011x x x -=∆022x x x -=∆ 0x x x n n -=∆求和011nx xx ni ini i-=∆∑∑==即011x nxnxni ini i-=∆∑∑==当测量次数n →∞,可以证明nxni i∑=∆1→0, 而且x nxni i=∑=1是0x 的最佳估计值,称x 为测量值的近似真实值。

为了估计误差,定义测量值与近似真实值的差值为偏差:即x x x i i -=∆ 。

偏差又叫做“残差”。

实验中真值得不到,因此误差也无法知道,而测量的偏差可以准确知道,实验误差分析中要经常计算这种偏差,用偏差来描述测量结果的精确程度。

相对误差绝对误差与真值之比的百分数叫做相对误差。

用E表示:%1000⨯∆=N NE由于真值无法知道,所以计算相对误差时常用N代替0N 。

在这种情况下,N可能是公认值,或高一级精密仪器的测量值,或测量值的平均值。

相对误差用来表示测量的相对精确度,相对误差用百分数表示,保留两位有效数字。

系统误差与随机误差根据误差的性质和产生的原因,可分为系统误差和随机误差。

系统误差 是指在一定条件下多次测量的结果总是向一个方向偏离,其数值一定或按一定规律变化。

系统误差的特征是具有一定的规律性。

系统误差的来源具有以下几个方面:(1)仪器误差。

它是由于仪器本身的缺陷或没有按规定条件使用仪器而造成的误差;(2)理论误差。

它是由于测量所依据的理论公式本身的近似性,或实验条件不能达到理论公式所规定的要求,或测量方法等所带来的误差;(3)观测误差。

它是由于观测者本人生理或心理特点造成的误差。

例如,用“落球法”测量重力加速度,由于空气阻力的影响,多次测量的结果总是偏小,这是测量方法不完善造成的误差;用停表测量运动物体通过某一段路程所需要的时间,若停表走时太快,即使测量多次,测量的时间t 总是偏大为一个固定的数值,这是仪器不准确造成的误差;在测量过程中,若环境温度升高或降低,使测量值按一定规律变化,是由于环境因素变化引起的误差。

在任何一项实验工作和具体测量中,必须要想尽一切办法,最大限度的消除或减、小一切可能存在的系统误差,或者对测量结果进行修正。

发现系统误差需要改变实验条件和实验方法,反复进行对比,系统误差的消除或减小是比较复杂的一个问题,没有固定不变的方法,要具体问题具体分析各个击破。

产生系统误差的原因可能不止一个,一般应找出影响的主要因素,有针对性地消除或减小系统误差。

以下介绍几种常用的方法。

检定修正法:指将仪器、量具送计量部门检验取得修正值,以便对某一物理量测量后进行修正的一种方法。

替代法:指测量装置测定待测量后,在测量条件不变的情况下,用一个已知标准量替换被测量来减小系统误差的一种方法。

如消除天平的两臂不等对待测量的影响可用此办法。

异号法:指对实验时在两次测量中出现符号相反的误差,采取平均值后消除的一种方法。

例如在外界磁场作用下,仪表读数会产生一个附加误差,若将仪表转动180°再进行一次测量,外磁场将对读数产生相反的影响,引起负的附加误差。

两次测量结果平均,正负误差可以抵消,从中可以减小系统误差。

随机误差 在实际测量条件下,多次测量同一量时,误差的绝对值符号的变化,时大时小、时正时负,以不可预定方式变化着的误差叫做随机误差,有时也叫偶然误差。

当测量次数很多时,随机误差就显示出明显的规律性。

实践和理论都已证明,随机误差服从一定的统计规律(正态分布),其特点是:绝对值小的误差出现的概率比绝对值大的误差出现的概率大(单峰性);绝对值相等的正负误差出现的概率相同(对称性);绝对值很大的误差出现的概率趋于零(有界性);误差的算术平均值随着测量次数的增加而趋于零(抵偿性)。

因此,增加测量次数可以减小随机误差,但不能完全消除。

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