误差理论与大数据处理作业
计量误差修正模型的原理
计量误差修正模型的原理今天来聊聊计量误差修正模型的原理。
你看啊，在我们的生活中，就像是预测一个人下一次考试的成绩。
我们知道他平时的学习情况、之前的考试成绩，可是这里面总会有一些小的误差干扰我们的预测。
这就有点像计量里面的误差。
计量误差修正模型呢，就是来处理这种预测不像我们想象中那么准的情况的。
咱们先了解下它的基础知识哈。
计量里面的数据就像一大串珠子，每个珠子都代表一个变量的数值。
但是有时候我们得到的数据是有误差的，就像珠子的颜色被弄脏了一点，看起来没那么纯粹了。
打个比方吧，你在估计一个工厂每个月的产量和它用电度数的关系。
理论上来说呢，产量越多用电肯定越多。
可是你收集数据的时候，有可能电表偶尔不准，或者记录产量的时候少记了一些产品。
这时候就有了误差。
这就要说到误差修正模型的原理核心了。
它觉得长期来看，这些变量之间有一个稳定的关系，就像两个人在长跑，一个人快一点一个人慢一点，但他们之间的距离有个相对稳定的状态。
如果因为误差，短期出现了偏离这个稳定状态的情况，误差修正模型就会像一个小助手一样慢慢把它拉回来。
我一开始学习这个的时候，也特别迷糊。
像这个模型里面一些参数的估计啊，都感觉像在一团迷雾里找路。
但是在实际例子里，就慢慢有点开窍了。
比如说预测股票价格和宏观经济数据的关系，宏观经济的数据肯定对股票价格有影响，但这个影响不是那种特别精确的关系，有很多突发状况扰乱。
这时候误差修正模型就能上场帮忙。
有意思的是，你可能会问误差修正模型是怎么知道要修正多少才能回到那个稳定关系呢。
其实这就是这个模型里面参数估计的神奇之处了，这些参数就像指南针一样告诉这个模型方向和修正的幅度。
不过呢，我也得承认我对这个模型还有很多不理解的地方。
比如说在处理非常复杂的、大量变量的关系时，怎么样保证它的准确性。
这些都还需要我再去探索。
对于学习这个模型呢，我觉得可以从简单的双变量关系开始理解，再慢慢扩展到多变量。
而且一定要多做实际的案例分析。
《2024年多轴数控机床精度建模与误差补偿方法研究》范文
《多轴数控机床精度建模与误差补偿方法研究》篇一一、引言随着制造业的快速发展，多轴数控机床作为现代制造技术的重要组成部分，其精度和效率直接影响到产品的质量和生产效率。
因此，对多轴数控机床的精度建模与误差补偿方法进行研究，具有重要的理论价值和实践意义。
本文旨在探讨多轴数控机床的精度建模及误差补偿方法，以期为提高机床的加工精度和稳定性提供理论支持。
二、多轴数控机床精度建模多轴数控机床的精度建模主要包括几何精度建模和运动学精度建模两个方面。
几何精度建模主要关注机床各部件的几何形状、尺寸和相对位置等参数对机床整体精度的影响；运动学精度建模则主要关注机床运动过程中各轴的运动轨迹、速度和加速度等参数对加工精度的影响。
在几何精度建模方面，需要综合考虑机床的机械结构、传动系统、导轨系统等因素，建立准确的数学模型，以便分析各因素对机床精度的影响。
运动学精度建模则需要基于机床的运动学原理，建立各轴的运动方程，分析各轴在运动过程中的动态特性，以及其对加工精度的影响。
三、误差来源及分析多轴数控机床的误差来源主要包括机床本身的制造误差、装配误差、热误差、切削力引起的误差等。
这些误差会导致机床的几何精度和运动学精度下降，从而影响加工质量。
因此，需要对这些误差进行深入分析，找出其主要来源和影响因素。
四、误差补偿方法针对多轴数控机床的误差，可以采取多种补偿方法。
其中，误差预测模型法、神经网络法、模糊控制法等是较为常用的方法。
这些方法可以根据不同的误差来源和影响因素，建立相应的预测模型或补偿算法，对机床的误差进行实时补偿。
具体而言，误差预测模型法可以通过建立机床误差与各影响因素之间的数学模型，预测机床的误差值，并进行实时补偿。
神经网络法则可以利用神经网络的学习和记忆能力，对机床的误差进行学习和预测，并实现自动补偿。
模糊控制法则可以利用模糊控制理论，对机床的误差进行模糊化处理，并实现精确补偿。
五、实验研究为了验证所提出的误差补偿方法的有效性和可行性，需要进行实验研究。
大数据CDA考试(习题卷10)
大数据CDA考试(习题卷10)第1部分：单项选择题，共47题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]以下哪个部分不是一篇数据分析报告必须有的。
( )A)标题B)正文C)结论与建议D)附录答案:D解析:2.[单选题]关于相关关系有误的是()。
A)按相关的程度分为完全相关、不完全相关和不相关B)按相关的特点分为单相关和多相 关C)按相关的方向分为正相关和负相关D)按相关的形式分为线性相关和非线性相关。
答案:B解析:3.[单选题]数据挖掘中Naive Bayes于什么方法?()A)聚类B)分类C)时间序列D)关联规则答案:B解析:4.[单选题]下哪种不是Hive支持的数据类型()。
A)tructB)ntC)apD)ong答案:D解析:5.[单选题]下列哪种方法不能用于检验一元线性回归残差是否服从正态分布( )A)PP图B)SW检验C)KS检验D)ADF检验答案:D解析:ADF检验一般用于时序模型6.[单选题]下列有关数据分析说法正确的是( )。
A)数据分析规定其操作流程分为5步B)SEMMA是数据挖掘项目方法论的名称C)数据分析只是针对大数据情形，小数据是没有意义的D)数据分析中模型的精度是第一位的答案:B解析:A项，没有明确规定的步骤数量；C项两类数据各有用处；D项，数据分析需要权衡成本、精度、效率等。
7.[单选题]Java编程所必须的默认引用包为()A)java.sys包B)ng 包C)java.util 包D)以上都不是答案:B解析:8.[单选题]下列涉及通配符的操作，范围最大的是( )A)nameB)nameC)nameD)name答案:C解析:%匹配多个字符，_匹配一个字符。
9.[单选题]检验单总体均值的过程中，如果是小样本，但总体标准差已知，检验统计量应该选择( )。
A)B)C)D)答案:A解析:见单总体均值检验概念10.[单选题]对于Hive 中关于普通表和外部表描述不正确的是?A)默认创建普通表B)删除外部表时,只除外部表数据而 不删除元数据C)外部实质是将已存在于HDFS 上的文件路径跟表关联起来D)删除普通表时,元数据和数据同时 被删除答案:C解析:11.[单选题]为AB类的一个无形式参数无返回值的方法methiod 书写方法头,使得使用类名 AB作为前级就可以调用它,该方法头的形式为()。
制造业生产流程自动化改进方案
制造业生产流程自动化改进方案第一章绪论 (2)1.1 研究背景 (2)1.2 研究目的和意义 (2)第二章制造业生产流程自动化现状分析 (3)2.1 现有生产流程概述 (3)2.2 自动化技术应用现状 (3)2.3 存在的问题及挑战 (4)第三章自动化改进方案总体设计 (4)3.1 改进目标与原则 (4)3.1.1 改进目标 (4)3.1.2 改进原则 (5)3.2 改进方案框架设计 (5)3.3 实施步骤与时间安排 (5)3.3.1 实施步骤 (5)3.3.2 时间安排 (6)第四章设备选型与升级 (6)4.1 设备选型标准 (6)4.2 关键设备升级方案 (6)4.3 设备集成与兼容性分析 (7)第五章生产流程优化 (7)5.1 生产流程再造 (7)5.2 生产线布局调整 (7)5.3 生产节拍与效率优化 (8)第六章自动化控制系统改进 (9)6.1 控制系统现状分析 (9)6.1.1 控制系统构成 (9)6.1.2 现状分析 (9)6.2 控制系统升级方案 (9)6.2.1 硬件设施升级 (9)6.2.2 软件升级 (9)6.2.3 网络结构优化 (9)6.2.4 稳定性与安全性提升 (10)6.3 控制系统稳定性与安全性评估 (10)6.3.1 稳定性评估 (10)6.3.2 安全性评估 (10)第七章信息化管理与应用 (10)7.1 信息化管理平台建设 (10)7.1.1 平台架构设计 (10)7.1.2 关键技术选型 (11)7.1.3 平台实施与运维 (11)7.2 数据采集与分析 (11)7.2.1 数据采集 (11)7.2.2 数据分析 (11)7.3 信息共享与协同作业 (11)7.3.1 信息共享 (11)7.3.2 协同作业 (12)第八章人员培训与技能提升 (12)8.1 培训体系建设 (12)8.1.1 建立完善的培训制度 (12)8.1.2 构建培训课程体系 (12)8.1.3 建立激励机制 (13)8.2 技能提升措施 (13)8.2.1 开展在岗培训 (13)8.2.2 加强外部交流与合作 (13)8.3 培训效果评估 (13)第九章成本控制与效益分析 (13)9.1 成本控制策略 (13)9.2 效益评估方法 (14)9.3 长期效益预测 (14)第十章实施与推广 (14)10.1 实施策略与保障措施 (14)10.1.1 实施步骤 (15)10.1.2 保障措施 (15)10.2 推广方案 (15)10.2.1 推广对象与范围 (15)10.2.2 推广策略 (15)10.3 持续改进与优化 (16)10.3.1 监测与评估 (16)10.3.2 改进措施 (16)第一章绪论1.1 研究背景科技的飞速发展，制造业在我国经济中的地位日益显著。
减小误差的方法
减小误差的方法
现代社会充满着各种信息，对信息处理、挖掘有着巨大的要求，此时减小误差就显得极其重要。
误差是指检测结果与实际结果存在差异，误差存在于各种场景，例如工程计算中的数值误差、物理测量中的物理误差、机器学习、人工智能等，一般都需要有效的算法减小误差，以求准确性。
减小误差的一般方法可以分为2类：经验法与理论法。
经验法是一种经过长期实践，得出的“有效”的方法，它可以节约时间和资源，但经验法有可能存在内在的不一致性。
理论法则是以物理学理论、数学理论为基础，以解析方式减小误差，这些方法具有较强稳定性，但计算代价较大。
具体而言，在工程计算中，可以使用插值法（如牛顿插值）和多项式拟合法（如最小二乘法）等数值分析手段，以减少误差；在物理测量中，可以使用传感器组合、信号采集、采样率及滤波等技术，以提高测量数据的准确性。
机器学习及人工智能时代的到来，在大数据时代，发挥了重要作用，数据挖掘、机器学习等方法也成为减小误差最常用的方法之一。
机器学习方法包括：回归、决策树、贝叶斯网络、支持向量机、深度学习等。
另外，还可以采用数据融合、数据压缩、相关性分析、特征选择等技术，减小数据中的噪声，减小模型误差。
当然，减小误差也可以采用复合技术，即将两种（或多种）方法
结合起来，以求取最大的效果，例如将数值分析手段与机器学习相结合，形成一种高效的误差减小策略。
总之，应用科学方法减小误差有着非常广泛的应用，这需要综合分析问题，有针对性、系统性地应用科学方法，以便有效地减少误差，从而达到最佳效果。
社会大数据跨尺度系统学习理论与方法
社会大数据跨尺度系统学习理论与方法1. 社会大数据跨尺度系统学习理论与方法概述随着信息技术的迅猛发展，社会大数据已经渗透到我们生活的方方面面。
这些数据不仅规模庞大，而且类型多样、更新迅速，为我们的生活和工作提供了丰富的信息资源。
这些海量数据背后隐藏着巨大的价值，需要通过有效的学习方法来挖掘和利用。
社会大数据跨尺度系统学习正是一种基于跨尺度分析的社会大数据处理方法。
它旨在打破传统数据处理的局限，通过对不同尺度、不同来源的数据进行整合和分析，揭示社会现象的内在规律和趋势。
这种方法不仅关注数据的量，更注重数据的质和效，通过数据挖掘、机器学习等先进技术手段，从海量数据中提取有价值的信息和知识。
跨尺度性：该方法能够跨越不同的数据尺度，从宏观到微观、从全局到局部进行全面分析。
这种跨尺度的分析能力使得我们能够更好地理解社会现象的复杂性和多样性。
系统性：社会大数据跨尺度系统学习强调数据的整体性和关联性，将数据进行有机整合，形成一个完整的数据图谱。
这种系统性思维有助于我们发现数据之间的内在联系和潜在规律。
动态性：该方法能够实时跟踪和监测社会大数据的变化和发展，及时捕捉新的数据和信息。
这种动态分析能力使得我们能够更加敏锐地洞察社会现象的变化趋势和潜在风险。
应用广泛性：社会大数据跨尺度系统学习在多个领域都有广泛的应用前景，如社会治理、公共服务、经济发展等。
通过运用该方法，我们可以更好地解决社会问题、提升公共服务水平、推动经济发展和社会进步。
社会大数据跨尺度系统学习作为一种新兴的数据处理方法，具有重要的理论和实践意义。
它不仅能够应对社会大数据带来的挑战和问题，还能够为社会发展和进步提供有力支持。
1.1 研究背景与意义随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为了当今社会的一个热门话题。
大数据的应用已经渗透到了各个领域，如金融、医疗、教育、交通等。
在这些领域中，大数据的价值主要体现在对海量数据的挖掘和分析，以便为决策者提供有价值的信息和洞察。
误差理论与数据处理
nx
×100%
◆ （4）方差（Variance） 方差（ 度量随机变量和其数学期望之间的偏离程度。 度量随机变量和其数学期望之间的偏离程度。
σ2 =
就是和中心偏离的程度。 就是和中心偏离的程度。在样本容 量相同的情况下，方差越大， 量相同的情况下，方差越大，说明 数据的波动越大， 数据的波动越大，越不稳定
2 数据处理
2.1 有效数字定义、运算规则
2.1.2 运算规则 （2）运算 ） ）：结果的末位数字所在的位置应按各量中存 ◆加（减）：结果的末位数字所在的位置应按各量中存 疑数字所在数位最少的一个为准来决定。 疑数字所在数位最少的一个为准来决定。
a. 30.4 + 4.325 = 34.725 → 34.7 b. 26.65 -3.905 = 22.745 → 22.74
106.25=1778279.41→1.8×106； pH=10.28→[H+]=5.2×10-11
2 数据处理
2.1 有效数字定义、运算规则
2.1.2 运算规则 （2）运算 ） 对数： ◆对数： lgx的有效数字位数由 的位数决定。 的有效数字位数由x的位数决定 的有效数字位数由 的位数决定。
1 误差理论
1.2 分类
1.2.2 系统误差、随机误差、过失误差
◆（3）过失误差 又称粗大误差和疏忽误差。 又称粗大误差和疏忽误差。是由过程中 的非随机事件如工艺泄漏、测量仪表失灵、 的非随机事件如工艺泄漏、测量仪表失灵、设备故障等引发的 测量数据严重失真现象， 测量数据严重失真现象，致使测量数据的真实值与测量值之间 出现显著差异的误差。 出现显著差异的误差。
2.1 有效数字定义、运算规则
2.1.1 定义
在一个近似数中，从左边第一个不是 的数字起 的数字起， 在一个近似数中，从左边第一个不是0的数字起，到精确到 的位数止，这中间所有的数字都叫这个近似数字的有效数字。 的位数止，这中间所有的数字都叫这个近似数字的有效数字。
面向工程认证的测绘工程人才培养方案建设
2021 年 6 月 第 24 期
教育教学论坛 EDUCATION AND TEACHING FORUM
Jun. 2021 No.24
面向工程认证的测绘工程人才培养方案建设
宋福成，史云飞，孙华生，吕春光，高 鹏
（临沂大学 资源环境学院，山东 临沂 276000）
［摘 要］工程教育专业认证是专业建设改革的有182-
第 24 期
宋福成，等 利面向工程认证的测绘工程人才培养方案建设
计算公式：课程绩点=（课程成绩÷10）-5。当课程 绩点为1.5时，对应的百分制课程成绩为65分，因 此本专业设定评价合格标准为评价值为0.65。如 果指标点的达成值大于等于达成标准值0.65，则
该指标点达成，如果所有指标点全部达成，则该专 业毕业要求达成。本专业部分毕业要求、指标点的 分解及相关支撑课程如表1所示。
了基础，也可对全国同类高校进行人才培养方案修订提供借鉴。
［关键词］专业认证；测绘工程；人才培养
［基金项目］2020年度临沂大学教学质量工程项目“新工科视域下测绘工程专业改造升级探索与实践”（XGKJG2007）；2018年度
临沂大学教学质量工程项目“‘GNSS原理与应用’学生学习评价改革课程”（PJKC1848）；2016年度山东省本科高校教
我国工程教育认证通用标准和测绘地理信息类专 业补充标准为依据，结合本校的办学定位和办学 特色，对本校测绘工程专业人才培养方案进行了 改革和探索。
误差修正模型课件
单方程误差修正模型是针对单个经济变量进行建模的方法，主要目的是检验和估计长期均衡关系及其短期调整机 制。
详细描述
单方程误差修正模型基于经济理论，通过一个经济变量对它的长期均衡关系及其短期调整机制进行建模。它通常 采用一阶差分法或协整法来处理非平稳时间序列数据，以识别和估计变量的长期均衡关系及其短期调整机制。
通常用长期均衡方程来描述。
在长期均衡方程中，变量的系数 映了其在长期均衡关系中的贡
献程度。
长期均衡关系通常是在市场机制 的作用下，通过供求关系自发调
节而形成的。
短期调整机制
短期调整机制是指当经济变量受到外 部冲击或其他因素的影响，导致其偏 离长期均衡状态时，系统会自动调整 以重新回到均衡状态的过程。
与
06
误差修正模型在经济学中的地位与作用
经济学的核心工具
误差修正模型（ECM）是现代经 济学中用于研究长期均衡关系和 短期调整机制的重要工具，尤其 在宏观和微观经济学中占据核心 地位。
揭示经济规律
通过ECM，研究者可以深入探究 经济变量之间的内在关系，揭示 其背后的经济规律和动态机制， 为政策制定提供科学依据。
外汇市场汇率调整的误差修正模型
总结词
该模型用于研究外汇市场汇率的调整机制， 通过分析汇率的短期波动和长期均衡趋势来 预测汇率变化。
详细描述
外汇市场汇率调整的误差修正模型关注汇率 的动态变化，并考虑国内外经济基本面的差 异对汇率的影响。它利用误差项来衡量短期 非均衡程度，并通过调整机制预测长期均衡 汇率的回归，有助于分析汇率的稳定性和波 动性。
短期调整机制通常是通过误差修正机 制来实现的，即系统会根据误差的大 小和方向，自动调整变量的取值，以 使其重新回到长期均衡状态。
拉格朗日插值法理论及误差分析
拉格朗日插值法理论及误差分析首先，我们先来了解一下拉格朗日多项式的基本概念。
对于给定的n个不同的点(xi, yi)，其中xi是x轴上的点，yi是对应的函数值。
拉格朗日多项式的一般形式可以表示为：L(x) = y0 * l0(x) + y1 * l1(x) + y2 * l2(x) + ... + yn *ln(x)其中，li(x)是拉格朗日基函数，定义为：li(x) = (x - x0)(x - x1)...(x - xi-1)(x - xi+1)...(x - xn) / (xi - x0)(xi - x1)...(xi - xi-1)(xi - xi+1)...(xi - xn)使用拉格朗日插值法，我们可以根据已知数据点构造出一个多项式L(x)，该多项式在给定数据点上与原始函数的值完全相同。
求解出多项式L(x)后，我们可以通过求解L(x)的值得到在x处的近似值。
然而，在实际应用中，我们常常关注的是拉格朗日插值法的误差分析。
即，我们需要评估插值多项式与原始函数之间的误差有多大。
f(x) - L(x)，≤ M / (n + 1)! * ，(x - x0)(x - x1)...(x - xn)其中，M是在给定区间上的最大值函数M = max，f^(n+1)(x)。
需要注意的是，这个误差上界取决于插值节点的选择，并且对于特定的节点，可以找到与原始函数完全匹配的插值多项式。
进一步地，如果对于给定的k>n，求得插值多项式L(x)的k阶导数，则该导数也可以与原始函数f(x)的k阶导数具有很大的相似性，从而提供了在估计导数时的一种方法。
总的来说，拉格朗日插值法是一种简单而有效的插值方法，可以对给定数据进行插值和近似，而误差分析能够帮助我们评估插值结果的准确程度。
当然，拉格朗日插值法也有其局限性，例如在大数据集上计算困难，并且在边界条件不明确或节点选择不当时会出现振荡。
因此，在具体应用中，我们需要根据实际情况选择合适的插值方法。
解决测绘技术中常见问题的有效方法
解决测绘技术中常见问题的有效方法导言：测绘技术是现代社会中不可或缺的一部分，它为土地规划、工程建设等领域提供了必要的地理信息和空间数据。
然而，在测绘技术的实践中，我们常常面临一些困扰和挑战，如数据精度不高、误差较大等问题。
本文将探讨解决测绘技术中常见问题的有效方法，希望能够为技术人员提供一些实用的指导。
一、提前规划与优化数据采集方法在测绘工作中，提前规划是十分重要的一步。
合理的规划能够避免一些常见问题的发生。
首先，我们应该确定测绘的目标，并了解所需的数据类型和精度要求。
其次，合理选择数据采集的方法。
例如，在高精度要求的情况下，可以使用全球定位系统（GPS）进行测量。
而在某些特殊地形或复杂的室内环境中，可以使用激光测距仪或者其他传感器进行采集。
在选择采集方法之前，我们应该对各种方法进行评估和比较，以确定最适合自己需求的方法。
二、加强数据处理与纠正数据处理和纠正是保证测绘结果准确性的关键步骤。
首先，我们需要对采集到的原始数据进行处理和过滤，将其中的噪声和干扰数据去除。
然后，在数据纠正过程中，我们需要注意校正数据的精度和准确性，以确保测绘结果的可靠性。
此外，为了提高数据的精度，我们还可以采用差分测量、重复观测和检查等方法来对数据进行验证和修正。
三、加强仪器设备维护与校准在测绘技术中，仪器设备的精度和稳定性对结果影响极大。
因此，我们应该加强对仪器设备的维护与校准。
定期对设备进行维护和保养，保持其良好状态。
同时，在进行测量前，需要校准仪器，并校准测量过程中可能出现的误差，以确保测量结果的准确性和可靠性。
另外，对于大型仪器设备，还可以考虑定期请专业机构进行维护和检查，以确保其正常运行。
四、加强团队建设与技术培训一个团队的素质和技能直接影响着测绘成果的质量。
因此，我们应该加强团队建设和技术培训，提高技术人员的专业水平和能力。
通过定期组织培训班、讲座等形式，提供先进的测绘技术理论和实践方案，使技术人员能够不断学习和更新技术知识。
3分析化学中的误差与数据处理
2.2
甲
准确度与精密度的关系
真实值
◎◎◎◎
甲：数据集中， 精密度和准确 度都高，结果 可靠。
乙
丙 丁
◎◎◎◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎ ◎
乙：数据集中，精密度高而准确度低，存在系统误差。 丙：数据分散, 精密度和准确度均不高, 结果不可靠 丁：数据分散，精密度非常差，尽管正、负误差恰好相 互抵消而使平均值接近真实值，但只是偶然的巧合，并 不可靠
分析方法、仪器和试剂、人工环境和分析者自身 等主客观因素——产生误差 1.误差的种类 、性质 分析结果的可靠性和准确程度——评价、表示
2.误差的减免
3.误差与偏差
2014/9/24
3
1.1 误差的种类、性质
A. 系统误差
B. 随机误差 C. 过失误差 由某种固定的原因造成的误差 (1) 特点
0.0001g 相对误差为： E r ( A) 0.0056% 1.7766 g 称量物品的质 0.0001g 量较大时，相 E r ( B) 0.056%对误差较小， 0.1777 g 称量的准确度 较高。
相同
2014/9/24
11
B. 偏差
偏差di——个别测定结果和几次平行测定结果的平
概率 0.4 密度
的误差的概率很小
:总体平均值
以总体标准偏差 为单位 0.3
以总体标准偏差为单位，随机误差在1内，测量 0.2 值出现的区间 x=1的概率为68.3%。测量值不在 u 此范围的概率为31.7%
0.1 0
随机误差出现 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 的区间u=1.0 -3 -2 - 0 2 3 x- -3 -2 - + +2 +3 x 测量值出现 68.3% 的区间x= 标准正态分布曲线与横坐标（ 95.5% -~+）之间所夹
误差理论与大大数据处理作业
第一章绪论1-1．研究误差的意义是什么？简述误差理论的主要内容。
答：研究误差的意义为：(1)正确认识误差的性质，分析误差产生的原因，以消除或减小误差；(2)正确处理测量和实验数据，合理计算所得结果，以便在一定条件下得到更接近于真值的数据；(3)正确组织实验过程，合理设计仪器或选用仪器和测量方法，以便在最经济条件下，得到理想的结果。
误差理论的主要内容：误差定义、误差来源及误差分类等。
1-2．试述测量误差的定义及分类，不同种类误差的特点是什么？答：测量误差就是测的值与被测量的真值之间的差；按照误差的特点和性质，可分为系统误差、随机误差、粗大误差。
系统误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号保持恒定，或遵循一定的规律变化（大小和符号都按一定规律变化）；随机误差的特点是在所处测量条件下，误差的绝对值和符号以不可预定方式变化；粗大误差的特点是可取性。
1-3．试述误差的绝对值和绝对误差有何异同，并举例说明。
答：(1)误差的绝对值都是正数，只是说实际尺寸和标准尺寸差别的大小数量，不反映是“大了”还是“小了”，只是差别量；绝对误差即可能是正值也可能是负值，指的是实际尺寸和标准尺寸的差值。
+多少表明大了多少，-多少表示小了多少。
(2)就测量而言,前者是指系统的误差未定但标准值确定的，后者是指系统本身标准值未定。
1-6．在万能测长仪上，测量某一被测件的长度为 50mm，已知其最大绝对误差为 1μm，试问该被测件的真实长度为多少？已知：L＝50，△L＝1μm＝0.001mm，解：绝对误差＝测得值－真值，即：△L＝L－L＝L－△L＝50－0.001＝49.999（mm）测件的真实长度Ｌ1-7．用二等标准活塞压力计测量某压力得 100.2Pa，该压力用更准确的办法测得为100.5Pa，问二等标准活塞压力计测量值的误差为多少？解：在实际检定中，常把高一等级精度的仪器所测得的量值当作实际值。
故二等标准活塞压力计测量值的误差＝测得值－实际值，即：100.2－100.5＝－0.3（ Pa）第二章 误差的基本性质与处理2-1．试述标准差 、平均误差和或然误差的几何意义。
数学与大数据如何用数学分析大量数据
数学与大数据如何用数学分析大量数据随着科技的进步和互联网的普及，大数据已经成为一个热门的概念。
大数据指的是规模庞大、多样化、快速增长的数据集合，传统的数据处理方法已经无法胜任对大数据的处理与分析。
在这个时代背景下，数学作为一门系统研究数量、结构、变化以及空间等概念的学科，发挥了重要的作用。
在本文中，我们将探讨数学如何应用于大数据分析。
一、数据处理与清洗大数据的处理是数学在大数据领域的首要任务。
由于大数据的数量巨大，其中不可避免地存在噪声、重复项和缺失值等问题，这些问题会对后续的分析和建模产生干扰。
数学通过建立数学模型，运用统计学原理和算法，对大数据进行有效的处理与清洗。
首先，数学可以通过统计学原理进行数据的概览和总结。
通过计算数据的均值、方差、标准差等统计量，可以了解数据的分布情况和特征。
同时，数学还可以通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表，对数据进行可视化展示，帮助人们更好地理解数据。
其次，数学可以应用数据挖掘算法，从大数据中发现隐藏的模式和规律。
数据挖掘是一门交叉学科，它结合了数学、统计学、机器学习等多个领域的知识，通过运用聚类分析、关联规则挖掘等方法，从大量数据中提取有用的信息。
例如，在电商领域，数据挖掘可以帮助企业识别用户的购买偏好，优化商品推荐系统。
最后，数学还可以通过填补缺失值、去除重复项等操作，提高数据的质量和可靠性。
在数据处理过程中，数学可以运用插值、回归等方法，根据已有数据推测缺失值。
同时，数学还可以利用集合论的原理，对重复项进行去重，减少误差源。
二、数据分析与建模数据分析是大数据处理的另一个重要环节，而数学在数据分析和建模中扮演着关键的角色。
通过运用数学方法，可以更好地理解数据背后的规律，进行预测和决策。
首先，数学可以帮助人们建立各种数学模型，对大数据进行分析。
数学模型是对现实情况的抽象和描述，通过建立适当的模型，可以将复杂的问题简化为更容易理解和处理的形式。
不同的问题类型对应不同的模型，例如线性回归模型、逻辑回归模型、时间序列模型等。
房屋测绘中常见问题及解决方案
房屋测绘中常见问题及解决方案在实际的房屋测绘工作中，我们经常会遇到各种各样的问题，这些问题不仅影响测绘结果的准确性，还可能给后续的工程建设带来隐患。
下面我就结合自己的经验，和大家聊聊测绘中常见的问题以及相应的解决方案。
一、测量误差问题测量误差是测绘工作中最常见的问题之一。
由于测量仪器的精度、操作者的技术水平和环境因素等原因，测量结果往往存在一定的误差。
1.问题分析：测量误差可能导致测绘结果失真，进而影响工程设计和施工。
2.解决方案：a.选择高精度的测量仪器，提高测量精度。
b.对测量仪器进行定期校准，确保仪器状态良好。
c.测量过程中，尽量避免环境因素对测量结果的影响，如温度、湿度等。
d.采用多测回、平均值等方法，减少偶然误差。
二、数据采集与处理问题在测绘过程中，数据采集和处理是关键环节。
数据不准确或不完整，都会影响测绘结果的可靠性。
1.问题分析：数据采集和处理问题可能导致测绘结果出现偏差，甚至测绘任务。
2.解决方案：a.建立完善的数据采集和管理制度，确保数据准确、完整。
b.采用先进的数据采集设备，提高数据采集效率。
c.对数据进行预处理，如去噪、滤波等，提高数据质量。
d.运用大数据分析技术，对数据进行分析和挖掘，提高测绘结果的准确性。
三、图纸与实际不符问题在房屋测绘中，图纸与实际不符的现象时有发生，这给工程设计和施工带来了很大困扰。
1.问题分析：图纸与实际不符可能导致工程预算不准确、施工进度延误等问题。
2.解决方案：a.加强现场踏勘，了解实际地形地貌，确保图纸与实际相符。
b.建立图纸审查制度，对图纸进行多次审查，确保图纸质量。
c.采用数字化测绘技术，实时更新测绘数据，提高图纸与实际的吻合度。
d.加强与施工方的沟通，及时调整图纸，确保工程顺利进行。
四、测绘团队协作问题测绘工作涉及多个部门和专业，团队协作至关重要。
然而，在实际工作中，团队协作问题常常出现。
1.问题分析：测绘团队协作问题可能导致工作进度延误、数据不一致等问题。
不同情况下误差的归一化处理
不同情况下误差的归一化处理1. 引言1.1 背景介绍误差是在实际数据与理论模型之间的差异，其存在是由于系统性因素或随机性因素导致的。
误差的产生可能会影响数据分析的准确性和统计推断的可靠性。
在科学研究和工程实践中，误差的处理一直是一个重要的问题。
背景介绍部分将重点探讨误差的产生原因、误差的分类以及归一化处理的重要性。
误差的产生原因包括测量仪器的精度、环境因素的影响、人为操作的失误等。
误差可以分为系统误差和随机误差，系统误差是由于测量仪器、环境等因素引起的偏差，而随机误差则是由于偶然因素引起的不确定性。
归一化处理的方法是通过对数据进行处理，将数据转化为相对统一的量纲，以便进行比较和分析。
不同情况下的归一化处理方法也会有所不同，需要根据具体情况进行选择和应用。
在实际应用中，对于误差的归一化处理能够有效地提高数据的可靠性和可比性，为科学研究和工程实践提供更准确的数据支持。
【此处还可以继续扩展内容，如添加相关案例或研究进展等内容】。
1.2 研究目的研究目的是为了探讨在不同情况下误差的归一化处理方法，从而提高数据处理的准确性和可靠性。
通过研究误差的产生原因和分类，我们可以更好地理解误差在数据分析中的影响，并选择合适的归一化处理方法来降低误差对结果的影响。
这将有助于提高数据分析的精度，并为进一步的研究和应用提供支持。
通过实例分析不同情况下的归一化处理，我们可以深入了解不同场景下的误差特点，为解决实际问题提供可靠的数据处理方案。
研究的目的是为了在数据处理中更好地处理误差，提高数据的准确性和可靠性，为科学研究和工程应用提供更加可靠的数据支持。
1.3 研究意义误差的归一化处理在数据分析和模型建立中起着至关重要的作用。
在实际工程中，数据往往受到各种因素的影响，导致不同数据之间存在着大小不一的误差，这使得数据分析和模型的建立变得困难。
进行误差的归一化处理可以将不同数据之间的误差统一化，从而提高数据的准确性和模型的稳定性。
农业大数据驱动下的作物智能管理解决方案
农业大数据驱动下的作物智能管理解决方案第1章绪论 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 国内外研究现状 (4)1.3 本书内容安排 (4)第2章农业大数据概述 (4)2.1 农业大数据的定义与特点 (5)2.1.1 数据量大（Volume） (5)2.1.2 数据处理速度快（Velocity） (5)2.1.3 数据类型多样（Variety） (5)2.1.4 数据真实性（Veracity） (5)2.2 农业大数据的来源与类型 (5)2.2.1 土壤数据 (5)2.2.2 气象数据 (5)2.2.3 生物数据 (5)2.2.4 农业经济数据 (5)2.2.3.1 结构化数据 (6)2.2.3.2 非结构化数据 (6)2.3 农业大数据的发展趋势 (6)2.3.1 数据采集与获取技术的进步 (6)2.3.2 数据处理与分析技术的发展 (6)2.3.3 数据共享与开放 (6)2.3.4 智能决策支持系统的应用 (6)第3章作物生长数据采集技术 (6)3.1 土壤信息采集技术 (6)3.1.1 土壤理化性质检测 (6)3.1.2 土壤养分检测 (6)3.1.3 土壤微生物检测 (6)3.2 气象信息采集技术 (7)3.2.1 温度与湿度采集 (7)3.2.2 光照与辐射采集 (7)3.2.3 风速与风向采集 (7)3.3 作物生长状态监测技术 (7)3.3.1 作物生理参数监测 (7)3.3.2 作物形态监测 (7)3.3.3 作物病虫害监测 (7)第4章数据预处理与存储 (7)4.1 数据清洗与整合 (7)4.1.1 数据清洗 (7)4.1.2 数据整合 (8)4.2.1 数据标准化 (8)4.2.2 数据归一化 (8)4.3 数据存储与管理 (8)4.3.1 数据存储 (8)4.3.2 数据管理 (9)第5章作物生长模型构建 (9)5.1 作物生长模型概述 (9)5.2 参数估计与优化 (9)5.2.1 机理模型参数估计 (9)5.2.2 统计模型参数估计 (9)5.2.3 机器学习模型参数优化 (9)5.3 模型验证与评价 (10)5.3.1 模型验证 (10)5.3.2 模型评价 (10)5.3.3 模型应用与优化 (10)第6章智能决策支持系统 (10)6.1 决策树算法在作物管理中的应用 (10)6.1.1 决策树算法原理 (10)6.1.2 决策树算法在作物管理中的应用实例 (10)6.2 人工神经网络在作物管理中的应用 (10)6.2.1 人工神经网络原理 (10)6.2.2 人工神经网络在作物管理中的应用实例 (11)6.3 深度学习技术在作物管理中的应用 (11)6.3.1 深度学习技术原理 (11)6.3.2 深度学习技术在作物管理中的应用实例 (11)6.3.3 深度学习技术在作物病虫害识别中的应用 (11)第7章作物病虫害智能诊断 (11)7.1 病虫害识别技术 (11)7.1.1 人工智能在病虫害识别中的应用 (11)7.1.2 病虫害特征提取 (11)7.1.3 病虫害识别模型的构建与优化 (11)7.2 基于图像处理技术的病虫害诊断 (12)7.2.1 图像采集与预处理 (12)7.2.2 病虫害图像特征提取 (12)7.2.3 基于深度学习的病虫害图像识别 (12)7.3 病虫害预测与防治策略 (12)7.3.1 病虫害预测方法 (12)7.3.2 防治策略 (12)7.3.3 病虫害监测与预警系统 (12)第8章智能灌溉与施肥 (12)8.1 智能灌溉系统设计 (13)8.1.1 系统构架 (13)8.1.2 灌溉决策模型 (13)8.2 施肥策略优化 (13)8.2.1 施肥模型构建 (13)8.2.2 优化算法 (13)8.2.3 施肥决策实现 (13)8.3 水肥一体化技术 (13)8.3.1 技术原理 (13)8.3.2 系统集成 (14)8.3.3 应用案例 (14)第9章农业机械智能管理 (14)9.1 农业机械作业调度优化 (14)9.1.1 作业调度概述 (14)9.1.2 大数据在作业调度中的应用 (14)9.1.3 作业调度优化算法 (14)9.1.4 作业调度系统设计与实现 (14)9.2 基于大数据的农业机械故障诊断 (14)9.2.1 农业机械故障诊断现状 (14)9.2.2 大数据在故障诊断中的应用 (14)9.2.3 故障诊断模型构建 (14)9.2.4 故障诊断系统设计与实现 (14)9.3 农业机械智能导航与路径规划 (15)9.3.1 智能导航与路径规划概述 (15)9.3.2 大数据在智能导航与路径规划中的应用 (15)9.3.3 智能导航与路径规划算法 (15)9.3.4 智能导航与路径规划系统设计与实现 (15)第10章案例分析与应用前景 (15)10.1 作物智能管理解决方案案例 (15)10.1.1 案例一：基于大数据的精准灌溉系统 (15)10.1.2 案例二：无人机在作物病虫害监测中的应用 (15)10.1.3 案例三：基于大数据的智能施肥系统 (15)10.2 农业大数据在农业产业中的应用 (16)10.2.1 农业生产环节 (16)10.2.2 农产品加工环节 (16)10.2.3 农产品销售环节 (16)10.3 智能农业发展前景与挑战 (16)10.3.1 发展前景 (16)10.3.2 挑战 (16)第1章绪论1.1 背景与意义全球人口的增长和气候变化对农业生产带来的挑战，提高作物产量和资源利用效率成为农业发展的重要课题。
误差理论与大数据处理作业
第一章绪论1—１。
研究误差得意义就是什么?简述误差理论得主要内容。
答：研究误差得意义为：(１）正确认识误差得性质,分析误差产生得原因，以消除或减小误差;(2)正确处理测量与实验数据,合理计算所得结果,以便在一定条件下得到更接近于真值得数据；(3）正确组织实验过程，合理设计仪器或选用仪器与测量方法,以便在最经济条件下，得到理想得结果。
误差理论得主要内容:误差定义、误差来源及误差分类等。
1—２.试述测量误差得定义及分类，不同种类误差得特点就是什么?答:测量误差就就是测得值与被测量得真值之间得差;按照误差得特点与性质，可分为系统误差、随机误差、粗大误差。
系统误差得特点就是在所处测量条件下,误差得绝对值与符号保持恒定,或遵循一定得规律变化(大小与符号都按一定规律变化);随机误差得特点就是在所处测量条件下,误差得绝对值与符号以不可预定方式变化；粗大误差得特点就是可取性。
1—3.试述误差得绝对值与绝对误差有何异同,并举例说明.答:（1)误差得绝对值都就是正数,只就是说实际尺寸与标准尺寸差别得大小数量,不反映就是“大了＂还就是“小了",只就是差别量;绝对误差即可能就是正值也可能就是负值,指得就是实际尺寸与标准尺寸得差值.+多少表明大了多少，-多少表示小了多少。
(2）就测量而言，前者就是指系统得误差未定但标准值确定得，后者就是指系统本身标准值未定。
１—6.在万能测长仪上,测量某一被测件得长度为 5０mm,已知其最大绝对误差为1μm,试问该被测件得真实长度为多少?已知:Ｌ＝５０，△Ｌ=1μm＝０、0０1ｍm, 解: 绝对误差=测得值－真值，即: △L=L－L=Ｌ-△L＝5０－0、001=49、９99(ｍｍ)测件得真实长度L1—7。
用二等标准活塞压力计测量某压力得 10０、２Pa,该压力用更准确得办法测得为100、５Pa，问二等标准活塞压力计测量值得误差为多少?解：在实际检定中,常把高一等级精度得仪器所测得得量值当作实际值.故二等标准活塞压力计测量值得误差＝测得值－实际值,即:１０0、2-100、5＝－0、３( Pa)第二章误差得基本性质与处理２-1.试述标准差、平均误差与或然误差得几何意义。
大数据理论考试(习题卷2)
大数据理论考试(习题卷2)第1部分：单项选择题，共64题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]最早被提出的循环神经网络门控算法是什么（）A)长短期记忆网络B)门控循环单元网络C)堆叠循环神经网络D)双向循环神经网答案:A解析:LSTM是最早被提出的循环神经网络门控算法。
长短期记忆网络（Long-Short Term Memory,LSTM）论文首次发表于1997年11月15日。
门控循环单元网络（GRU）论文发表于2014年。
堆叠循环神经网络（SRNN）论文发表于2017年。
双向循环神经网络（Bidirectional recurrent neural networks）发表于1997年11月。
2.[单选题]关于欠拟合（under-fitting），（）是正确的。
A)训练误差较大，测试误差较小B)训练误差较小，测试误差较大C)训练误差较大，测试误差较大D)训练误差较小，测试误差较答案:C解析:欠拟合是指对训练样本的一般性质尚未学好，因此训练误差和测试误差均较大3.[单选题]（）模块是python标准库中最常用的模块之一。
通过它可以获取命令行参数，从而实现从程序外部向程序内部传递参数的功能，也可以获取程序路径和当前系统平台等信息。
A)sysB)platformC)mathD)time答案:A解析:sys模块用来获取命令行参数，从而实现从程序外部向程序内部传递参数的功能，也可以获取程序路径和当前系统平台等信息。
4.[单选题]数据管理成熟度模型中成熟度等级最高是哪一级（）。
A)已优化级B)已测量级C)已定义级D)已管理级答案:A解析:已优化是数据管理成熟度模型中成熟度的最高等级。
5.[单选题]多分类学习中，最经典的三种拆分策略不包括（）。
A)一对一B)一对其余C)一对多D)多对多6.[单选题]属于卷积神经网络应用方向的是(__)。
A)图像分类B)目标检测C)图像语义分割D)以上答案都正答案:D解析:卷积神经网络应用于图像分类，目标检测及图像语义分割。
测量学课程教案
测量学课程教案一、课程概述测量学是地理科学、土木工程、水利工程、地质勘探等许多专业的重要基础课程。
本课程的主要目标是使学生掌握基本的测量知识和技能，能够进行实地测量和数据采集，并能够使用现代测量仪器和软件进行数据处理和分析。
二、课程目标1、掌握测量学的基本概念、原理和方法。
2、掌握各种测量仪器的使用方法和操作流程。
3、学会使用现代测量软件进行数据处理和分析。
4、能够进行实地测量和数据采集。
5、能够将测量结果应用到实际工程中。
三、课程内容1、测量学基础知识：包括测量学的定义、发展历程、基本概念和单位等。
2、测量仪器：介绍各种测量仪器，如水准仪、经纬仪、全站仪、GPS 等的使用方法和操作流程。
3、测量技术：介绍各种测量技术，如三角测量、导线测量、水准测量、GPS测量等的基本原理和方法。
4、数据处理和分析：介绍测量数据的处理和分析方法，如误差分析、数据平滑、地形图绘制等。
5、实地测量和数据采集：通过案例分析，介绍如何进行实地测量和数据采集，并介绍相关的数据处理和分析方法。
6、测量结果的应用：介绍如何将测量结果应用到实际工程中，如土地规划、建筑设计、道路建设等。
四、教学方法1、理论教学：通过课堂讲解、演示和案例分析，使学生掌握基本的测量知识和技能。
2、实验教学：通过实验操作，使学生掌握各种测量仪器的使用方法和操作流程。
3、项目实践：通过小组项目实践，使学生能够将所学知识应用到实际工程中，提高其实践能力。
4、自主学习：通过推荐相关书籍、网站等资源，鼓励学生自主学习和自我提升。
五、考核方式1、平时成绩：根据学生的出勤率、课堂表现、作业完成情况等平时表现进行评估。
2、期中考试：通过笔试或机考的形式，测试学生对基本概念和理论知识的掌握情况。
3、期末考试：通过笔试或机考的形式，测试学生对整个课程知识的掌握情况。
4、项目实践报告：根据小组项目实践的完成情况和报告质量，评估学生的实践能力和团队合作精神。
控制测量学练习题控制测量学是地球科学和空间科学中的一个重要领域，它主要研究地球表面和地球形状的测量方法，以及这些测量数据的处理和应用。
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第一章绪论
１-1、研究误差的意义就是什么?简述误差理论的主要内容。
答: 研究误差的意义为:
(1)正确认识误差的性质,分析误差产生的原因,以消除或减小误差;
(2)正确处理测量与实验数据,合理计算所得结果,以便在一定条件下得到更接近于真值的数
据;
(3)正确组织实验过程,合理设计仪器或选用仪器与测量方法,以便在最经济条件下,得到理想
的结果。
误差理论的主要内容:误差定义、误差来源及误差分类等。
1-2、试述测量误差的定义及分类,不同种类误差的特点就是什么？
答:测量误差就就是测的值与被测量的真值之间的差;按照误差的特点与性质,可分为系统误差、随机误差、粗大误差。
系统误差的特点就是在所处测量条件下,误差的绝对值与符号保持恒定,或遵循一定的规律变化(大小与符号都按一定规律变化);
随机误差的特点就是在所处测量条件下,误差的绝对值与符号以不可预定方式变化;
粗大误差的特点就是可取性。
1-3、试述误差的绝对值与绝对误差有何异同,并举例说明。
答:(1)误差的绝对值都就是正数,只就是说实际尺寸与标准尺寸差别的大小数量,不反映就是“大了”还就是“小了”,只就是差别量;
绝对误差即可能就是正值也可能就是负值,指的就是实际尺寸与标准尺寸的差值。
＋多少表明大了多少,－多少表示小了多少。
(2)就测量而言,前者就是指系统的误差未定但标准值确定的,后者就是指系统本身标准值未定。
1-6.在万能测长仪上,测量某一被测件的长度为50ｍｍ,已知其最大绝对误差为 1μm,试问该被测件的真实长度为多少?
已知:L=5０,△L=1μm＝0.001mm,
解: 绝对误差=测得值－真值,即: △L=L-L
=L-△Ｌ＝50-0.０01=4９、999(mｍ)
测件的真实长度Ｌ
１-7、用二等标准活塞压力计测量某压力得100、2Ｐa,该压力用更准确的办法测得为100、５Pa,问二等标准活塞压力计测量值的误差为多少？
解:在实际检定中,常把高一等级精度的仪器所测得的量值当作实际值。
故二等标准活塞压力计测量值的误差＝测得值-实际值,
即:
100.2－100、5＝-０、3( Pa)
第二章 误差的基本性质与处理
２-1、试述标准差 、平均误差与或然误差的几何意义。
答:从几何学的角度出发,标准差可以理解为一个从 N 维空间的一个点到一条直线的距离的函数;
从几何学的角度出发,平均误差可以理解为 N 条线段的平均长度;
２-2.试述单次测量的标准差 与算术平均值的标准差 ,两者物理意义及实际用途有何不同。
2-5.测量某物体重量共８次,测的数据(单位为ｇ)为236、４5,236、３7,2３6.51,236.34,２3６、３9,2３6、48,236、４7,2３6、4０,用别捷尔斯发、极差法与最大误差法计算其标准差,并比较之。
2-6、测量某电路电流共５次,测得数据(单位为mA)为168、４1,168.54,１68、5９,168、40, 168、５0。
试求算术平均值及其标准差、或然误差与平均误差。
解:
)(49.1685
5
1
mA I
I i i
==
∑= 08.01
5)
(5
1
=--=
∑=i I Ii σ
05.008.03
2
1
5)
(3
25
1
=⨯=
--≈
∑=i I Ii ρ 06.008.05
4
1
5)
(545
1
=⨯=
--≈
∑=i I Ii θ 2-7.在立式测长仪上测量某校对量具,重复测量5次,测得数据(单位为m ｍ)为2０、０015,２0.00１６,2０.０0１８,20.0015,20、０011。
若测量值服从正态分布,试以9９％的置信概率确定测量结果。
解:求算术平均值
求单次测量的标准差
求算术平均值的标准差 确定测量的极限误差
因n ＝5 较小,算术平均值的极限误差应按t 分布处理。
现自由度为:ν=ｎ-1＝4; α=1－0.99=0、01,
查 t
极限误差为 写出最后测量结果 2-σ=０、0０5mm,若要求测量结果的置信概率为9５％,试求其置信限。
解:
2-10.用某仪器测量工件尺寸,已知该仪器的标准差σ=0、001mm,若要求测量的允许极限误差为±0.0015m ｍ,而置信概率Ｐ为0、95时,至少应测量多少次？ 解:根据极限误差的意义,有0015.0≤±=±n
t
t x σ
σ
根据题目给定得已知条件,有5.1001
.00015
.0=≤
n
t
查教材附录表3有
若ｎ=５,ｖ=4,α=０、０5,有t=2、7８,
24.1236
.278
.2578.2==
=n t
若ｎ＝４,v ＝3,α＝０、05,有t ＝3、18,
59.12
18
.3418.3==
=n t
即要达题意要求,必须至少测量５次。
2-14、甲乙两测试者用正弦尺对一锥体的锥角 各重复测量５次,侧得值如下: :7°2′20″,7°3′0″,7°2′3５″,7°2′２０″,7°2′15″; :７°2′25″,７°3′25″,7°2′20″,7°2′50″,７°２′４5″; 试求其测量结果。
2－1５.试证明n个相等精度测得值的平均值的权为n乘以任一个测量值的权。
证明:
2-20、对某量进行12次测量,测的数据为２0.06,20、07,２0、06,２０、08,20、１0,2０、12,２0、1１,２0、1４,2０.１8,2０.18,2０、２1,20、1９,试用两种方法判断该测量列中就是否存在系统误差。
解:
第三章误差的合成与分配
３-3、长方体的边长分别为α1,α２,α3,测量时:①标准差均为σ;②标准差各为σ1,σ2,
σ３;试求两种情况测量体积的标准差。
３－４、测量某电路的电流Ｉ=２2.5ｍA,电压U=１2、6V,测量的标准差分别为σI、=0.５ m A,σu ＝0、１Ｖ,求所耗功率P=UI及其标准差σp、
ﻫ3-5、已知x±σx=2、0±0.1,ｙ±σy=３、
０±0、2,相关系数ρｘy＝０,试求=√的值及其
标准差。
3-８、解:由勾股定理得:
3-９、测量某电路电阻Ｒ两端的电压U,按式I=U/R计算出电路电流,若需保证电流的误差为0、0４A,试求电阻R与电压Ｕ的测量误差为多少?
解:
第四章测量不确定度
4-１、某圆球的半径为r,若重复１0次测量得r±σr=(3、132±０.005)cm,试求该圆球最大截面的圆周与面积及圆球体积的测量不确定度。
(置信概率P=9９%)。
4-2、望远镜的放大率Ｄ=f1/f2,已测得物镜主焦距ｆ1±σ1=(19、8±0、1０)ｃｍ,目镜的主焦距f2±σ2=(0、80０±０、０05)ｃｍ,求放大率测量中由ｆ1、ｆ2引起的不确定度分量与放大率D的标准不确定度。
4-３.测量某电路电阻R两端的电压U,由公式I=U/R计算出电路电流I,若测得U±σu=(16、５0±0、０5)V,Ｒ±σR=(4.2６±0、02)Ω、相关系数ρUR＝－0.36,试求电流I的标准不确定度。
第五章线性参数的最小二乘法处理
5－1.由测量方程
３x+y=2、9 x-２ｙ=0.9 2x－３y=1、９
试求x、y的最小二乘法处理及其相应精度。
5-3.已知误差方程为
v1＝１0、013-x1 v２=１0、0１0-ｘ2 v3=１0、０0２-x3 ｖ4＝0.00４－(x1－x2)
v５=0、008-(ｘ1-x3) v6＝0、0０6-(x2－x3)
试给出x１、ｘ2、x3的最小二乘法处理及其相应精度。
FＦ=
其相应精度。
解:
5-８、对某一角度值 ,分两个测回进行测量,其权等于测定次数,测定值如下表,试求该角度的最
第六章回归分析
a时,抗剪强度的估计值就是多少?
解:
度(置信概率95%);③如果要求熔点温度在３10～3２５℃之间,合金的含锡量应控制在什么范围内(置信概率９5％)?
解:
6-6、在制订公差标准时,必须掌握加工的极限误差随工件尺寸变化的规律,例如,对用普通车床切削
解:。