误差的估算

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直接测量和间接测量随机误差的估算

直接测量和间接测量随机误差的估算
随机误差的估算
1.直接测量中随机误差的估算
(1)多次测量的算术平均值
n个测量值为x1,x2,…,xn,

1
lj = ෍ →

=1
( → ∞)

1
lj = ෍ →

( → ∞)
=1
算术平均值代替真值,一般误差的计算都用残差
(2)算术平均值的标准误差:

lj =
=







=
=




2
lj

2

+

2
2 2
lj

+来自22 2lj

+⋯
测量结果的表示
= ሜ ± ሜ
单位


=
× 100%


计算顺序:加减运算为主,先算标准误差,再
算相对误差;以乘除或乘方运算为主,先算相
对误差,再算绝对误差
lj
(4)测量结果的表示: ቐ
(100%)
=
lj
真值 x落在 ± lj 范围内的概率为68.3%
2.间接测量——标准误差的传递与合成
设间接测量N=f(x,y,z…),直接测量
量的标准误差为σx、σy、σz …, 则:
测量值:
ሜ = (,lj ,lj lj ⋅⋅⋅⋅)



=
1
෍( − )
lj 2
( − 1)
=1
算数平均值与真值的误差落在[-lj ,lj ]范围
内的概率为68.3%(通常 ≤ ≤ )。
(3)单次测量结果标准差的估算:
Δ

插值多项式的误差估计

插值多项式的误差估计

插值多项式的误差估计说到插值多项式,哎呀,很多人第一反应就是:这个玩意儿听起来好复杂!就好像把数学书当作枕头,想避开它一样。

可是,你知道吗?其实它真的比你想的要亲民得多,接下来咱们就聊聊这个插值多项式的“误差估计”问题,别担心,我会把它说得有趣、又好懂,保证你不打瞌睡。

咱们要知道啥是插值多项式。

哎,这个名字一听就有点学术味儿,没错,它的确是数学中的一大宝贝。

简单来说,插值多项式就是通过一些已知数据点来构造一个多项式,这个多项式能够“穿过”所有这些点。

比如,你给我几个点的坐标,我就能画出一条曲线,让它正好把这些点串联起来。

听起来挺酷对吧?就像是你在画一条平滑的道路,路上有几个路标,插值多项式就像是帮你描绘这条路的设计师。

好了,讲到这里大家应该都差不多明白了插值多项式是啥东西。

为什么要关心它的误差呢?这就有意思了。

你看,插值多项式是个近似工具,通俗来说就是:它帮你做的事情,可能完美无缺,但也可能会有点差错,尤其是当你插值点的数量多了,误差可能会变得明显。

所以,咱们就需要估计这个误差,弄明白它到底有多大,能不能接受。

你要知道,误差其实就是咱们计算出来的值和实际值之间的差距。

举个例子来说,你在测量一块蛋糕的尺寸,测得说它有30厘米长,实际上它可能是29.8厘米长。

那个0.2厘米的差距,就是误差。

再比如,你去打篮球投篮时,看到篮筐就在眼前,结果投出去的球偏离了一点点——那个偏差就叫误差。

那插值多项式的误差呢,也是类似的道理,只不过它出现在你用数学模型来逼近某些实际情况时。

好啦,怎么估计这个误差呢?咱们得知道它不是随便就能抓住的。

哎,我得告诉你,插值的误差是一个挺狡猾的小东西。

它不只是和你选的点数有关,甚至和这些点的位置有关系。

有时候你选的点再多,误差反而可能会更大!这就像是你搞了个很复杂的程序,想着搞定所有问题,结果反而弄得一团糟。

所以,估计误差时可得小心,别被表面现象给迷惑了。

通常,我们会通过误差公式来估算。

拉格朗日余项与误差计算

拉格朗日余项与误差计算

拉格朗日余项与误差计算给定项数n , 求得近似值()n S x , 通过|()|n R x 估计误差, 这一题型几乎是每年AP 最后一道大题的固定模式. 请同学们认真学习. 对误差的估计, 分为两种情况: 一是拉格朗日余项定理, 二是交错级数的余项定理. 我们分别进行论述, 并适当地回顾前面的内容, 以便更加细致地梳理这一知识点.拉格朗日余项(Lagrange Form of the Remainder )的运算首先涉及泰勒公式, 其内容如下: 给定一个函数f (x ), 若可以将其展开成幂级数P (x )的形式如下:20120()()()()()()nn n n n f x P x c c x a c x a c x a c x a ∞=≈=+-+-++-+=-∑ 则必有()()!n n f a c n =. 那么, 泰勒级数的全形可以如下: ()2()()()()()()()()2!!n n f a f a f x f a f a x a x a x a n '''=+-+-++-+ ()0()()!n n n f a x a n ∞==-∑ 其中, 前n 项我们称之为函数在点x =a 处的n 阶泰勒展开式. 所谓的阶, 是指x 的幂次; n 阶就是x 的最高次幂为n , 而不是展开到第n 项. 通常而言, 如果泰勒展开的每一项都存在, 则n 阶泰勒展开应当有n +1项(应当加入常数项). 而对于某些奇数项为0或偶数项为0的级数, 其项数的计算, 就更加复杂一些, 但n 阶依然是指x 的最高次幂, 而与项数无关.但是, 泰勒展开能够无限地逼近原函数, 是以n 趋向于无穷为前提条件的. 如果我们只是将函数展开到n 阶, 则后面的部分(我们称为余项, remainder )就被省略了, 这必然会产生误差. 记余项的表达式为R n (x ), 用它表示n 项之后的余项(注意下标是n 而不是n +1), 我们可以将泰勒展开写成如下形式:()2()()()()()()()()()2!!n n n f a f a f x f a f a x a x a x a R x n '''=+-+-++-+ 或者说, ()()()n f x P x R x =+这式子的意思是原函数可以分解为两个部分, 一部分是n 阶泰勒展开, 另一部分就是拉格朗日余项. 那么, 做一个移项, 就可以有: ()()()n R x f x P x =-.这就是说, 用n 阶幂级数来逼近原函数, 其误差就是这一余项. 而拉格朗日余项就是表达这些被省略部分的一个公式(实际上还有其他类型的余项表达式, 但AP 不考), 我们可以用它来估计误差. 为此, 我们先写出函数的第n +1阶展开式:23()(1)()10()()()()()()()()2!3!()()()()()()!(1)!!n n n n n nn f a f a f x f a f a x a x a x a f a f a f a x a x a x a n n n +∞+=''''''=+-+-+-+-+-+=-+∑ 而拉格朗日余项(在具体题目中, 我们也称为拉格朗日误差界Lagrange Error Bound )在形式上就类似于函数的第n+1阶, 其表达式如下:(1)1()()()(1)!n n n f c R x x a n ++=-+, where c is a value between x and a . 其中, 唯一的不同点就是原来(1)()n f a +中的a 变成了c , 并且c 是介于x 与a 之间的一个值. “c 是介于x 与a 之间的一个值”, 之所以这么写, 而不采用不等式的定法, 是因为实际上x 可以小于a (x < c < a ), 也可以大于a (a < c < x ); 对这句话的深入理解, 请大家结合后面的具体例题中来讲. 同时, 拉格朗日余项定理像微分中值定理(Mean Value Theorem )、介值定理(Intermediate Value Theorem )一样, 都是存在性定理, 即只能告知值的存在(我们知道有这样一个值), 但不能告知其具体位置(但不知道它到底是多少). 而如果我们使用麦克劳林式(Maclaurin Series, 即a = 0时的特殊形式), 就可以将拉格朗日余项变成较简单的形式:(1)1()()(1)!n n n f c R x x n ++=+, where c is a value between x and 0. 这是AP 最容易出题的余项形式, 我们所有的例题都将据此展开.观察拉格朗日余项定理的形式, 对于给定a 、n 和x 的情况下, 如果要确定这个余项的界限, 唯一要确定的就是前面的这个第n +1阶导数的取值范围. 若令有正数(1)()n M f c +=, 则只需要确定M 的范围, 那么, 整个余项的范围也就唯一给定了. 由于误差值可能为正, 也可能为负, 为便利讨论, 我们一般都取其绝对值进行考查, 即:(1)1()()()(1)!n n n f c R x x a n ++=-+, 或1()()(1)!n n M R x x a n +=-+. 而对于麦克劳林式, 我们就变成考查:(1)1()()(1)!n n n f c R x x n ++=+, 或1()(1)!n n M R x x n +=+的范围. 这时我们就要介绍一个基本定理, 即拉格朗日余项定理:若存在正数M , 使得对a c x ≤≤或x c a ≤≤, 均有(1)()n f c M +≤, 则(1)11()()()()(1)!(1)!n n n n M f c R x x a x a n n +++≤-=-++ 也就是说M 的取值范围其实就由(1)()n f c +(a c x ≤≤ or x c a ≤≤)唯一给定. 这一不等式也叫泰勒不等式. 这是我们进行余项范围估计的主要理论基础. 要注意的是, 尽管在陈述拉格朗日余项时我们说c 的范围是x c a <<或a c x <<, 并没有包括端点值. 但是, 泰勒不等式中, 端点值是包括在内的. 因此, 在计算误差时, 我们通常把c 的取值范围写成x a c ≤≤或x c a ≤≤. 在具体计算中, 确定M 的范围实际上并不像许多同学想象的那么复杂, 关键是结合给定函数的类型进行讨论, 我们在前面讨论函数的幂级数展开时, 已经结合一些具体的公式进行过抽象的分析, 现再考虑一些具体的求近似值的案例来加强其理解.例1 将sin y x =展开成5阶麦克劳林式, 并估计其误差.Solution 根据基本的公式21357111sin (1)3!5!7!(21)!n n x x x x x x n +=-+-++-++……,很容易得出的5阶麦克劳林式为: 3511sin 3!5!x x x x ≈-+ 其余项按照拉格朗日余项定理, 可以写成:(51)(6)516()()()(51)!6!n f c f c R x x x ++==+, where c is a value between 0 and x . 要确定范围, 我们只需知道(6)()fc 的范围. 那么, (6)()f c 到底在哪个区间呢?为此, 我们需要写出(6)()f c 的函数表达式.根据泰勒展开的定义, 易有: sin cos ,sin sin ,sin cos ,x x x x x x ''''''==-=- . 那么, 根据三角函数的基本性质, 不论c 取何值, (6)()f c , 即(6)sin sin x x =-, 都必定在[1,1]-的区间中. 于是, 对这个题而言, 我们不需要讨论c 的取值为何(但仍需要写上where c is a value between 0 and x 这句话), 整个余项的取值范围也可以非常明白了:(6)66()()6!6!n f c x R x x =≤ 例2 将sin y x =展开成5阶麦克劳林式, 据此估计sin 0.2的值, 并计算其误差.Solution 接上例, 得3511sin 0.20.2(0.2)(0.2)0.198********!5!≈-+≈ 同时, (6)6685()0.2()(0.2)(0.2)8.888888889106!6!n f c R x R -==≤≈⨯. 按照此误差, 真实的sin 0.2应当在80.198********.88888888910-±⨯之间, 即在0.1986692444和0.1986694219之间. 实际上, 如果我们使用TI -84进行计算, 可以发现sin 0.20.1986693308≈. 可见, 使用这一方法的精度还是较高的.注意: 在计算误差值的运算过程中, 一定要注意“=”号和“≈”号的表达. 在上述表达中, 如果是n 阶的近似, 一定要用≈号; 如果数值除不尽, 也一定要用≈号. 否则, 将会被扣掉一定分数.例3 将cos y x =展开成4阶麦克劳林式, 据此估计cos 0.3的值, 并计算其误差. Solution 240.30.3cos(0.3)10.955337524!≈-+≈ (5)55554()0.3() 2.025105!5!5!f c x R x x -=≤==⨯ 例4 使用x e 的8阶麦克劳林展开式估计2e 的值, 并计算其误差. Solution 234567822222222127.3873015872!3!4!5!6!7!8!e ≈++++++++≈ For this case, 2, 0, 02x a c ==∴≤≤.Besides, (9)()x f x e =, it is increasing for all x R ∈. Hence, 2()c Max e e = for 02c ≤≤.(注意: 在做此题及类似题型的过程中, 必须对c 的取值范围做出说明, 并且根据相应阶的导函数的增减性做出最大值的判断. 此题中需要写出函数的9阶导数然后再说明. )Thus, (9)2998()2(2)29!9!f c e R ⨯=≤ 这里就遇到一个问题, 2e 的范围是多大呢?实际上, 这正是我们想要估计的范围!为此, 我们只能做一个大致的估算. 因为我们知道 2.7183e =<…, 所以:(9)292998()232(2)20.01269841279!9!9!f c e R ⨯⨯=≤<≈ 这就是说, 即使是使用8阶泰勒展开, 并且使用3e ≈这样大范围的估计, 也可以得出2e 的估计值的误差范围不会超过0.013这样较高精度的估计.交错级数(Alternating Series )的误差计算相对简单. 其基本定理如下:若交错级数100(1)()n nn n n u v ∞∞+===-∑∑满足下列条件:1. 正项递减, 即10n n v v +≤≤;2. 正项趋零, 即lim 0n n v →∞= 则必有其余项的范围11n n n n R S S u v ++=-<=.其中, S 表示全部和, S n 表示部分和(partial sum ), 也就是我们高中数学里习惯说的前n 项和. 简单的讲, 交错级数前n 项和的余项, 不会超过接下来这一项的绝对值, 这就是交错级数的余项公式. 其证明从略, 有兴趣的同学可以参看相关的微积分教材, 但我不建议大家在这点上浪费时间. 这个公式在说明条件后, 可以直接套用. 许多AP 的考题, 在要求泰勒展开之后, 肯定会是一个交错级数的类型. 如果这样, 只需简单地将上述两个条件列出, 然后套用此公式即可. 注意上述这两个条件实际上就是交错级数收敛的条件.细心的同学可能会发现, 当我们对sin y x =或cos y x =在x =0处进行泰勒展开时, 它们都是交错级数. 这就意味着其近似应当有两种方法: 拉格朗日余项定理或交错级数的余项定理. 它们的结果似乎是不太一样的. 这需要一定的说明.在例2中, 我们将sin y x =展开成5阶麦克劳林式, 并使用拉格朗日余项估计sin 0.2的误差为:(6)6685()0.2()(0.2)(0.2)8.8888888891016!6!n f c R x R -==≤≈⨯……(). 但是, 由于我们知道21357111sin (1)3!5!7!(21)!n n x x x x x x n +=-+-++-++…… , 这毫无疑问是一个交错级数, 并且是收敛的, 即同时满足正项递减、趋零这两个条件, 那么, 依据交错级数的余项公式(英文即可写作By Alternating Series Test ), 其误差应当不会超过其下一项的绝对值(717!x -), 即: 792.51()396(80.2)710(2)!n R x -⨯<-≈…… 比较(1)式与(2)式, 似乎得出了完全不同的结果. 到底哪个是对的呢?仔细观察会发现, (1)式与(2)式的形式其实非常类似, 其区别仅在于两者的幂次和阶乘数稍有不同, 一个是6, 一个是7, 从而导致结果的不同. 实际上, 造成这一结果的原因在于sin y x =的泰勒展开是一种特殊的类型, 它的全部项次并非通常意义上的:21357111sin (1)3!5!7!(21)!n n x x x x x x n +=-+-++-++…… 如果按照严格的泰勒展开,sin 00=sin cos ,sin (0)1x x ''== sin sin ,sin (0)0x x ''''=-= sin cos ,sin (0)1x x ''''''=-=- (4)(4)sin sin ,sin (0)0x x ==…… 则sin y x =的泰勒展开的完整形式实际上应当写成:34567010101sin 02!3!4!5!6!7!x x x x x x x x =++-+++-+… 如果这样来看, 其展开式就不再是一个交错级数, 就不能使用交错级数的余项定理, 而只能使用拉格朗日余项定理做出例2的结果.只是巧合的是, 这一展开的奇数次项正好为都为0, 因此我们还可以将此级数写成交错级数的类型:21357111sin (1)3!5!7!(21)!n n x x x x x x n +=-+-++-++…… 并且它又满足正项递减、趋零这两个条件, 所以它又可以使用交错级数的余项公式. 并且, 由于拉格朗日余项定理使用的是第n +1阶的展开式, 而将sin y x =展开成交错级数的余项公式中, 实际上我们相当于使用了第n +2阶的展开式, 其误差估计精度更好, 也就不难理解了. 两种方法都是可以的, 拉格朗日误差界不过是一个万能方法, 适合于一切泰勒展开的误差估计; 而交错级数的余项公式适用条件则相对较窄, 但是其估计的精度在特定条件下, 较万能公式要高.那么, 考试时究竟使用哪一种方法呢?这其实取决于题目的问法和条件. 一般来说, 如果考题明确要求了使用“Lagrange Error Bound ”来估计误差, 那么必须使用这一方法; 如果没有特殊说明, 我们一般采用交错级数(没有指定用Lagrange Error Bound 的问题一般都是交错级数的类型)的余项公式, 因为它毕竟在形式上比较简单, 只要写出下一项的表达式, 说明一下正项递减、趋零两个条件, 然后代入x 值就可以了. 另外, AP 的考题通常要求证明某个值的n 阶泰勒展开的误差小于某个值(如1200), 一般而言, 不论你使用哪种方法都是能够满足这一条件的, 因此不必存有过多的疑虑.习题1. 求函数x x f =)(按(x -4)的幂展开的带有拉格朗日型余项的3阶泰勒展开式.2. 求函数f (x )=tan x 的带有拉格朗日型余项的3阶麦克劳林展开式.3.的n 阶麦克劳林展开式(不要求写出余项的具体表达式). 4. 求函数()(1)ln(1)f x x x =++的带有拉格朗日型余项的n (n >2)阶麦克劳林展开式.5. 求下列函数的麦克劳林公式: (1)()x f x xe =;(2)x x f 2cos )(=.6. 求下列函数展开成关于x 的幂级数, 并求收敛域:(1)()ln()f x a x =+(0a >)(2)()x f x a = (3)21()32f x x x =++ (4)2()sin f x x = (5)()cos2x f x = (6)1()ln 1x f x x +=-7. 验证当210≤≤x 时, 按公式62132x x x e x +++≈计算e x 的近似值时, 所产生的误差小于0.01, 并求e 的近似值, 使误差小于0.01.8. 应用三阶泰勒公式求下列各数的近似值, 并估计误差: (1)330; (2)sin 18︒. 解答 1. 24)4(==f 4121)4(421=='=-x x f , 32141)4(423-=-=''=-x x f , 328383)4(425⋅=='''=-x x f , 27)4(1615)(--=x x f , 所以 (4)234(4)(4)()(4)(4)(4)(4)(4)(4)2!3!4!f f f f f x x x x ξ''''''=+-+-+-+- 723421111152(4)(4)(4)(4)4645124!16x x x x ξ-=+---+--⋅--, ξ 介于x 与4之间. 2. f '(x )=sec 2x ,f ''(x )=2sec x ⋅sec x ⋅tan x =2sec 2x ⋅tan x ,f '''(x )=4sec x ⋅sec x ⋅tan 2x +2sec 4x =4sec 2x ⋅tan 2x +2sec 4x ,f (4)(x )=8sec 2x ⋅tan 3x +8sec 4x ⋅tan x +8sec 4x ⋅tan x x x x 52cos )2(sin sin 8+=;f (0)=0, f '(0)=1, f ''(0)=0, f '''(0)=2, 故234518sin (sin 2)tan 3cos x x x x ξξξ+=++, ξ介于0与x 之间. 3. 3211(0)1()(1)(0)22f f x x f -''==-=,, 521313()(1)(0)2222f x x f -''''=⋅-=⋅, 21()()21321(21)!!()(1)(0)2222n n n n n n f x x f +---=⋅-= , 注: !!这一双阶乘符号表达依次减2. 其标准描述如下: 当n 是自然数时, n !!表示不超过n 且与n 有相同奇偶性的所有正整数的乘积. 当n 为偶数时n!!=n (n -2)(n -4)…6•4•2; 当n 为奇数时, n !!=n (n-2)(n-4)…5•3•1.23(1)2132121()(1)2222n n n n f x x +-+-+=⋅⋅- 211321()1()2242n n n f x x x x R x n-=++⋅+++ 4. (0)0f =;()ln(1)1(0)1f x x f ''=++=,;1()(0)11f x f x ''''==+,; 21(),(0)1(1)f x f x -''''''==-+. 2()()1(1)(2)!()(2)(0)(1)(2)!(1)n n n n n n f x n f n x ----=>=--+,, f x n x n n n ()()()()!()+-=--+11111 f x x x x n n x R x nn n ()()()()=+-++--+2321611 11(1)1()(1)(1)n n n n R x x n n ξ-+-=⋅++, ξ 介于x 与0之间. 5 (1) 23112!3!(1)!n xx x x e x n -=++++++- ; 342()2!3!(1)!nx x x x f x xe x x n ==++++++- . (2) 24211(1)cos 12!4!(2)!nn x x x x n -=-++++ 24211(1)cos 21(2)(2)(2)2!4!(2)!nn x x x x n -=-++++ 22422(1)2123(2)!n nn x x x n -=-++++ 6. (1) )1ln(ln )]1(ln[)ln(a x a a x a x a ++=+=+ 由于 n n n x n x ∑∞=--=+11)1()1ln(, 则有 11(1)ln()ln ln(1)ln ()(,]n n n x x a x a a x a a a n a -∞=-+=++=+∈-∑(2) 因为∑∞==0!n n x n x e , ln 0(ln )(,)!nx x a n x a a e x n ∞===∈-∞∞∑(3) )12(21112111)2)(1(12312+-+=+-+=++=++x x x x x x x x )11()211()1()2()1(21)1(1000<<---=---=+∞=∞=∞=∑∑∑x x x x n n n n n n n n nn . (4)n n n n x n x x 2202)!2(2)1(21212cos 2121sin ∑∞=--=-= 211212(1)(,)(2)!n n n n x x n -∞+==-∈-∞∞∑. (5) n n nn nn x n x x x 20242)!2()1()!2()1(!41!211cos ∑∞=-=+-+++-= +-+++-=n n x n x x x 242)2()!2()1()2(!41)2(!2112cos 20(1)()()(2)!2n n n x x n ∞=-=-∞<<∞∑. (6)111()ln ln(1)ln(1)+111x f x x x dx dx x x x+==+--=-+-⎰⎰ 10=(1)n n n n n x x dx ∞∞==⎡⎤-+⎢⎥⎣⎦∑∑⎰2323[(1)(1)]x x x x x x dx =-+-++++++⎰21242002(222)221n n n n x x x dx x dx C n +∞∞===+++==++∑∑⎰⎰但是, 我们知道1(0)ln 01f ==, 代入上式有C =0. 故21012ln 121n n x x x n +∞=+=-+∑, 收敛半径显然与ln (1+x )和ln(1-x )相同为1, 可以验证当x = ±1, 级数发散, 故收敛域为(-1, 1).7. 因为公式62132x x x e x+++≈右端为e x 的三阶麦克劳林公式, 其余项为43!4)(x e x R ξ=, 所以当210≤≤x 时, 按公式62132x x x e x +++≈计算e x 的误差 01.00045.0)21(!43|!4||)(|42143<≈≤=x e x R ξ. 645.121(61)21(212113221≈⋅+⋅++≈=e e . 8. (1)设3)(x x f =, 则f (x )在x 0=27点展开成三阶泰勒公式为2353233)27)(2792(!21)27(273127)(-⋅-⋅+-+==--x x x x f 4311338)27)(8180(!41)27)(272710(!31--⋅+-⋅+--x x ξ(ξ介于27与x 之间).By Kahn, Fortune Edu 于是33823532333)272710(!313)2792(!21327312730⋅⋅⋅+⋅⋅-+⋅⋅+≈---10724.33531311(31063≈+-+≈, 其误差为 5114311431131088.13!4803278180!41|3)8180(!41||)30(|---⨯=⋅=⋅⋅⋅<⋅-⋅=ξR . (2) 已知 43!4sin !31sin x x x x ξ+-=(ξ介于0与x 之间), 所以sin 18︒3090.010(!311010sin 3≈-≈=πππ, 其误差为 44431003.2)10(!46sin |)10(!4sin ||)10(|-⨯=<=πππξπR .。

误差及误差分析-数据的误差处理

误差及误差分析-数据的误差处理

注:在处理测量数据时常用物. 理量的平均值代替其真值。
2、误差
(1)概念:测量值与真值之差定义为误差,
记为 ,即 i i xi x0
(2)表示方法:绝对误差= 测量值 —真值
相对误差=
×绝1对00误 %差
真值
(3)分类:系统误差和随机误差
.
系统误差 概念:在相同的条件下,多次测量同一物理量
时,若误差的大小及符号都保持不变或按一定 规律变化,这种误差称为系统误差。 特征:系统误差表现出恒偏大、恒偏小或周期 性的特点。增加测量次数系统误差不能减少。 来源:仪器、理论、观测等 处理方法:修正已定系统误差;
真值:被测量物理量所具有的、客观的、真实的 数值,记为 x 。0
测量值:通过测量所获得的被测物理量的值,记
为x。
平均值(最佳估计值):在相同条件下,对某物
理量进行n次测量,x1, x2, ,这xnn个测量结果称为一 个测量列,取这n次独立测量值的算术平均值,记
为 。即 x
x
1 n
n i 1
xi
uc(y)yurel(y)
5.计算扩展不确定度 U(y)2uc(y)
6.写出测量结果表达式 yyU(y)单 位
或 yyU(y)单 位
.
【例题】用单摆测重力加速度的公式
g42LT2
现用最小读数为1/100s的电子秒表测量周期 T 五 次,其周期的测量值为2.001,2.004,1.997, 1.998,2.000(单位:s);用Ⅱ级钢卷尺测摆长 L一次,L = 100.00 cm 。试求重力加速度g及合 成不确定度 uc (g ),并写出结果表达式。
如果已知被测量的测量值 x分i 散区间的半宽为a, 且落在 ( 至x a ) 区间( x的 概a ) 率为100%,通过

估算误差20%

估算误差20%

估算误差20%
估算误差20%意味着实际值与估算值之间的差异在估算值的±20%范围内。

换句话说,如果估算值是100,那么实际值可能在80到120之间。

这种误差范围在许多情况下可能是可接受的,但也取决于具体的应用场景。

在某些需要高精度的情况下,20%的误差可能太大,而在其他情况下,这种误差可能被认为是合理的。

例如,如果你在估算一个项目的成本,20%的误差可能意味着你需要为额外的费用做好准备,或者你可能需要更准确地重新评估你的估算。

然而,如果你在估算一个大致的市场规模或趋势,20%的误差可能被视为在可接受的范围内。

总的来说,理解并接受估算误差是很重要的,因为它可以帮助你更好地管理期望,并在需要时进行调整。

泰勒公式与误差估计

泰勒公式与误差估计

泰勒公式与误差估计在我们的数学研究中,经常会遇到需要对一个函数进行求值的情况。

但是世界上绝大部分函数的导数并不是那么容易求得的。

那么问题来了,如何在不知道导数的情况下,求得一个函数在某一点的那个值?这时候泰勒公式就派上用场了。

泰勒公式是一种关于函数在某一点附近的光滑度所做的一种估计,它将函数的值表示为在该点处的函数值和导数、二阶导数、三阶导数等的线性组合。

以泰勒公式求解一个函数在某一点附近的光滑度时,我们经常会用到误差估计。

接下来,我们将对泰勒公式和误差估计做一个详细的介绍。

一、泰勒公式泰勒公式的原理非常简单,它可以通过函数在某一点的导数来近似表示函数在该点的值。

具体来说,我们可以将一个函数f(x)在点x=x0处展开为$$f(x)= f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+ \frac{f''(x_0)}{2!}(x-x_0)^2+…+\frac{f^{(n)}{(x_0)}}{n!}(x-x_0)^n+R_n(x)$$式中f’(x0)表示f(x)在x0处的一阶导数,f’’(x0)表示它的二阶导数,f(n)(x0)表示它的n阶导数。

将每一项乘以$(x-x_0)^k(k<=n)$,再对它们求和,我们就得到了该函数在x=x0处的泰勒展开式。

这个展开式可以用多项式的形式表示,其中的余项Rn(x)表示了泰勒展开式与f(x)的实际值之间的误差。

下面我们就来详细看一看余项的误差估计。

二、余项的误差估计展开式中的余项Rn(x)可以用来表示泰勒展开式与f(x)之间的误差。

我们可以用Rn(x)的值来预测用泰勒公式计算出的值与真实值之间的误差大小。

误差的大小可以用余项Rn(x)的大小来估计,有时这个误差估计是我们唯一的途径来猜测泰勒公式的逼近程度。

然而,常常需要对余项的误差范围进行更为精确的估计。

根据泰勒公式,余项Rn(x)的值与$f^{(n+1)}(c)$(其中c是x和x0之间的某个实数)有关。

mbe误差

mbe误差

mbe误差
MBE误差(Mean Bias Error)是指估算值与实际值间的平均偏差,它是评价模型预测能力的重要指标之一。

在机器学习问题中,模型预
测能力是否优秀,往往与其预测结果与实际值之间的偏差有关。

因此,MBE误差的大小能够反映出模型的预测能力。

MBE误差的计算方式为,将预测值与真值之差相加,再除以样本总数:MBE = Σ(预测值-实际值)/样本总数。

其中,预测值与实际值
之差可以是正值或负值,因此MBE误差可以是正值、负值或零。

若模
型的预测能力越好,则MBE误差绝对值越小,越接近于零。

在实际应用中,MBE误差的大小直接影响到模型的使用。

如果MBE
误差过大,说明模型预测能力较差,不能够对未知数据做出良好的预测。

反之,如果MBE误差较小,则说明模型的预测能力较好,可以用
于实际应用中。

因此,在模型选择和优化中,评估MBE误差的大小具
有重要的意义。

MBE误差除了能够反映出模型的预测能力之外,还可以帮助我们理解数据间的关系。

在实际应用中,我们需要了解各个数据点之间的偏
差情况,进而做出更好的决策。

通过计算MBE误差,我们可以了解真实值与预测值之间的偏差,在实际决策过程中帮助我们优化模型和预测结果,从而提高实际效益。

总之,MBE误差是机器学习中常用的评价指标之一,用来评估模型预测能力的优劣。

通过计算MBE误差,我们可以了解预测结果与实际值之间的偏差大小,进一步改善模型的性能和预测结果的质量。

7.单次直接测量的误差估算

7.单次直接测量的误差估算
ຫໍສະໝຸດ Δd 取最小 刻度的1/2
1
注意
●单次测量的误差不服从高斯分布
●用Δ仪或Δ(仪器) 或Δ表示仪器误差 ●仪器误差也称为仪器的允许误差或示值误差 比如 游标卡尺取最小刻度 0.02 mm 表示仪器误差,则其绝对误差可写为
Δ游 0.02 mm
or
Δ 0.02 mm
Δ (仪器) 0.02 mm
2
§2.7
单次直接测量的误差估算
●一般可用最小刻度表示仪器精度
仪器误差 ●查说明书或相关资料 单次测量的绝对偏差
●常取仪器最小刻度值的1/2~1/10
●无法估读的仪器取最小刻度 ●在结果表达式中要注明绝对误差取的是什么 例如:用米尺测直径,单次,观察值 30.02 cm
d (30.02 0.05) cm 0.05 E 0.2% 30.02

全站仪误差分析及评估方法

全站仪误差分析及评估方法

全站仪误差分析及评估方法[关键词]全站仪;误差分析;测量平差;一、引言全站仪数字化测图技术是现代测绘技术、计算机技术和信息技术相结合的产物,也是地图制图学研究的重要方向之一。

自20 世纪90 年代以来,随着全站仪和计算机技术的发展和普及,数字化测图技术的研究得到了飞速的发展。

简单地说,数字测图就是用数字形式存储全部地图信息的地图,它是用数字形式描述地图要素的属性、定位和关系信息的数据集合,是存储在具有直接存取性能的介质上的关联数据文件。

数字化测图技术在测绘生产与实践中已得到了广泛的应用。

为了分析和评估全站仪数字测图的精度问题,本文以全站仪数字测图技术的方法入手,从全站仪数字测图技术的过程中,分析和评估全站仪数字测图的精度,并对全站仪在数字测图使用过程中的误差产生及大小作分析,从而正确评定全站仪数字化测图的精度。

二、全站仪数字化测图点位中误差分析全站仪是全站型电子速测仪的简称,它集电子经纬仪、光电测距仪和微电脑处理器于一体。

因此,它也兼具经纬仪的测角误差和光电测距仪的测距误差性质。

本文分别对这两项误差在全站仪数字化测图中的大小进行分析,然后综合两方面的影响对地面点的点位误差进行分析与估算。

1.徕卡全站仪简介本次全站仪数字测图精度试验,使用的是徕卡TC407 全站仪。

国内外全站仪品牌有十几种,但徕卡全站仪有其独特的结构和程序,其无限位制动( 水平、垂直制、微动系统和激光对中器) 功能就简化和方便了使用者的操作。

徕卡系列全站仪的数据格式,有原始数据,即IDEX 数据文件,数据输出格式有GSI 格式和IDEX 格式,也可自定义数据格式,并且产品具有国际大品牌的实力,市场认知度2.全站仪测角误差分析经检验合格的全站仪水平角观测的误差来源主要有以下几种。

(1) 系统误差( 仪器本身的误差)分析仪器本身误差的主要依据是其厂家对仪器的标称精度,即野外一测回方向中误差Mβ,由误差传播定律知,野外一测回测角中误差Mβ测= 7″;野外半测回方向中误差M 方= M 方=m2中+ m2读+ m2瞄+ m2仪+ m2(2) 目标偏心误差对水平角测角的影响根据《测量学》推导出的公式为m偏= ρ/2 × ( e1 /S1) 2 + ( e2 /S2) 2式中,S1、S2分别为全站仪测图时照准后视方向的距离和全站仪测图时照准待测点的距离; e1取仪器设站时照准后视方向的误差,此项误差一般不会超过5 mm。

随机误差的估算

随机误差的估算

第一章 误差、数据处理基本知识
§1 测量与误差 §1
§2 测量不确定度和测量结果报 道 §2
§3 有效数字及其运算
§4 常用数据处理方法
§3
§4
§1 测量与误差
一、测量及其分类
1.测量
测量就是将预定的标准与未知量进行定量比 较的过程和结果。 测量值单位:一般用SI制。 2、测量分类
按测量形式分:直接测量和间接测量。
图1-1-1 正态分布
2
δ =x-X随机误差,X-总体平均值(真值), x-测 量值,σ -标准误差. 是决定x的离散程度的参数, 它的数学计算式是: n
1 lim ( xi X )2 n n i 1

(2)标准误差σ 的意义 ① σ 反映了测量的离散性 σ 越小,离散度就越小,测量精密度越高。 ② σ 具有明确的概率意义
y 2 2 y 2 2 y 2 2 uc ( ) u1 ( ) u2 ( ) un x1 x2 xn
当间接测量的函数式为积商(或含和差的积商) 形式时,为使运算简便起见,
uc ln y 2 2 ln y 2 2 ln y 2 2 ( ) u1 ( ) u2 ( ) un y x1 x2 xn
sx
i 1
( xi x ) n 1
Sx具有与σ 相同的概率含义,即测量列中任一次测量值 的偏差落在区间±Sx内的概率为68.3%。
n次测量的标准偏差: S
x

Sx n

i 1
2 ( xi x )
n
n(n 1)
实际测量一般取n=6~10即可 。
§2 测量不确定度和测量结果的报道
直接测量:从仪器直接读出测量结果。如用温度 计测温度。 间接测量:由直接测量值按一定的物理公式计算 得到。如测密度: 4m 2

资料分析第一课:估算及其误差分析

资料分析第一课:估算及其误差分析

四舍五入对计算结果的影响在行测的资料分析模块,对计算能力的考察说到底是对估算能力的考察,当然,估算能力在日常生活中也是经常需要用到的。

很多初学者完全搞不清楚怎么估算以及分子分母如何保留恰当的位数简化计算,说到底是没有搞清楚四舍五入对估算的影响导致的,一旦搞清楚自己在估算过程中做各种简化计算对结果的影响时,就可以结合选项的差异来放心使用估算。

今天我们只说涉及最多的除法。

举个例子:2017年12月全国二手车交易量123万辆,交易量环比上升7.4%,则11月的交易量为1231+7.4%=1231.074,我们先不变分子,只对分母进行简化处理,如果保留两位有效数字即将分母约等于1.1时,上式=1231.1=111.82,这个过程相当于分母从1.074增加了0.026,从增长率的角度看分母相当于增长了0.026(增长量)/1.074(基期量)=2.4%,即123 1.1=123(1+7.4%)(1+2.4%),按照等价变换,分子也应该乘1+2.4%,分子没乘所以这个过程中产生了误差,也就是估算的结果111.82应该再乘以1+2.4%为真值,因此估算结果与真值的误差为2.4%,(因分母增大,因此估算结果偏小,在真值的左侧)。

若答案选项设计误差都在5%以上,因此保留两位有效数字计算对正确选出答案是没有影响的。

一般地,如果在做除法运算时,分子保持不变,分母保留两位估算的最大误差是多少呢?任意一个数保留两位数字(两位数及以下不讨论,全部都参与了计算没有估算),它的影响是多少呢?如果这个数是三位数105保留两位则为110(取整后前零后零本处都不作有效数字),它的增长率为5 105=4.8%<5%,如果这个三位数是126保留两位取整则是130,它的增长率为4126<4%,随着这个三位数的增大,我们发现三位数保留2位整数数字参与计算最大误差不超过5%(因为变化量不会超过5,而分母不会小于100)。

同理,如果是四位数我们仍然可以发现:比如1050,保留两位为1100,变化量50,分母大于1000,仍然小于5%(保留两位数字是变化量不超过50,分母大于1000),以此类推,任意一个多位数保留两位有效数字,误差都是在5%以内。

一种简单的定位误差计算方法

一种简单的定位误差计算方法

一种简单的定位误差计算方法
定位误差的计算方法:
1.定义定位误差:定位误差是指实际定位坐标与理论坐标之间的距离。

定位误差可以用来测量系统定位精度,也是详细地图实现定位精度检
验的重要参数。

2.估算定位误差:定位误差的估算可以通过当地的地形地貌特征来进行。

地形为开阔的平坦的,水体充足的平原地带,定位误差一般控制在20
米以内;而地形起伏大且复杂,水体不足的密集雨养林地带,定位误
差在40-50米以内视为合格的水平。

3.计算公式:将实际定位坐标与理论坐标逐点算出单位向量(u1, u2),根据向量定义,计算公式如下:
ds= sqrt(u1² + u2²)
其中,ds为定位误差,u1、u2为实际定位坐标和理论坐标的单位向量。

4.计算软件:目前的软件程序可用于简化计算定位误差的工作量,比如ArcGIS、MapInfo等。

它们具有快速准确计算定位误差的能力,还可以通过图像更好地反映实际情况,方便进行误差分析。

5.精度标准:根据不同的地类及地形,定义合理的定位误差标准,以保证测绘质量,同时也可以防止定位精度恶化。

通常情况下,最低定位误差标准为1-3米,并严格按照相关标准来认真检查。

本文通过介绍定位误差的定义、估算方法以及相关的计算公式和计算软件,以及精度标准,为定位误差的计算提供了简单的参考。

同时,还应结合实际情况,以保证测绘工作的准确性和完整性。

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第三节 误差的估算
由于物理量的数值的获得途径有直接测量和间接测量两种,无论直测量,还是间测量都有误差,误差的计算也分两种情况。

广义地讲,两种情况的处理都属于误差计算。

然而,间测量是由直测量决定的,以直测量为基础的,间测量的误差是由直测量通过给定的函数关系确定的。

因此,狭义地讲,常把直测量的误差计算称为误差计算,而将间测量的误差计算叫误差传递。

此外,由于严格意义上的误差是无法计算的,因而只能通过各种方法进行近似计算,故将误差计算称为误差的估算,而且可有多种方法进行估算。

下面就介绍几种常用的误差估算方法。

一、直测量的误差估算 1.算术平均误差 在测量列{}i X 中,各次测量的误差的绝对值的算术平均值叫算术平均误差。

记为X ∆。

按定义 ∑=-=∆n
i i X X n X 101
或 ∑=∆=∆n
i i X n X 1
1
其中0X X X i i -=∆。

当n 较大时,可用下式估算为
()
1--=
∆∑n n X
X X i
此法比前法得到的偏差要大些。

2.绝对误差
误差的绝对值叫绝对误差。

狭义的绝对误差,如上面的i X ∆,X ∆。

而广义的绝对误差还有后面要讨论的x S ,x σ,σ,Q 等。

3.相对误差
绝对误差与平均值的百分比叫相对误差,又叫百分误差。

记为r E 。

其估算方法为
%100⨯∆=
X
X
E r 广义地讲,后面要讨论的
X
S x 、
X
σ
等都可叫相对误差。

4.标准误差(实验标准差)
按定义,标准误差是测量列中各次误差的方均根,记为x σ。


()∑=-=n
i i x X X n 1
201σ 需要注意的是,上式是在测量次数很多时,测量列按正态分布时所得到的结果。

实际上,由于真值无法获得,而测量次数也只能是有限的。

因此,标准误差x σ只能通过偏差进行估算。

常用的估算方法有:最大偏差法、极差法、Bessel 法等,它们的估算结果基本一致。

应用上,一般使用Bessel 方法。

由统计理论可推导出,对有限次测量的Bessel 标准偏差x S 的计算公式(Bessel 公式)为:
()
∑=--=n
i i x X X n S 1
2
11
或 ⎪⎭
⎪⎬⎫⎪⎩⎪⎨⎧⎪⎭⎫ ⎝⎛--=∑∑==2
112
111n i i
n i i x X n X n S 即最后是用x S 代替x σ。

通常所说的标准误差,实际上就是x S 。

5.算术平均值的标准差
算术平均值的标准差与实验标准差的关系为
x x S n
S ∙=
1
类似的关系还有算术平均值的平均差与算术平均差的关系
X n
X ∆∙=
∆1
而且x S X 80.0≈∆。

二、间测量的误差计算(误差的传递)
上面所讨论的误差计算方法是对直测量而言的,在此基础上我们可以进一步讨论间测量的误差计算问题。

我们知道,间测量是由直测量通过一定的函数关系决定相应的间测量的误差,它们之间的这种关系叫误差的传递,相应的计算公式叫误差传递公式。

下面我们首先讨论误差传递公式的一般形式,然后再将其运用于一些具体情况。

1.误差传递公式的一般形式
设间接测量量f 与彼此独立的直接测量量x 、y 、z (只取3个)间的函数关系为 ()z y x f f ,,=
测量结果用平均值和绝对误差表示为 x x x ∆±=
y y y ∆±= z z z ∆±= 和 f f f ∆±=
其中,(
)
z y x f f ,,=。

将()z y x f ,,在()z y x ,,点按泰勒级数展开有
()()
()
()()
⎥⎦
⎤⎢⎣⎡-∙∂∂+-∙∂∂+
-∙∂∂±=z z z f
y y y f x x x
f z y x f z y x f ,,,, +…(高阶小量)
将此结果与前面假定关系式f f f ∆±=比较,忽略高阶小量,并考虑到误差传递中通过组合可能产生的最大值,取间测量的绝对误差为 z z
f
y y f x x f f ∆∙∂∂+∆∙∂∂+∆∙∂∂=∆ 相对误差为
z z
f
y y f x x f f
f ∆∙∂∂+∆∙∂∂+∆∙∂∂=
∆ln ln ln 根据标准差的定义,由上述展开式,在考虑到z y x ,,是彼此独立的情况,可得标准差的传递公式的绝对形式为
2
2
22
22
z y x f z f y f x f σσσσ⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂= 相对形式为
2
2
22
22
ln ln ln z y x f
z f
y f
x f f σσσσ⎪⎪⎭
⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛∂∂+⎪⎪⎭⎫ ⎝
⎛∂∂= 其中
x f ∂∂、x
f
∂∂ln 分别为x f ∂∂、x f ∂∂ln 在()
z y x ,,点处的值。

为了较好地使用标准误差的传递公式,需要说明的是:
(1)如果f 由z y x ,,按加(减)关系确定时,常用标准误差传递的绝对形式计算。

(2)如果f 由z y x ,,按乘(除)关系确定时,常用误差传递的相对形式计算。

(3)如果z y x ,,彼此不独立,还需计算相关系数(协方差)。

例如:若y x f ∙=,当y
x =
(仅数值相等)时的误差传递,与取y x =(x 与y 完全相关)后2x f =的误差传递是不一样的。

因为,当y x f ∙=时有
2
2
⎪⎪⎭

⎝⎛+⎪⎭⎫
⎝⎛=y
x f y
x f
σσσ , 再取y x =时,化为
x
f
x
f
σσ∙
=2 。

而当2x f =时
x
f
x
f
σσ∙
=2 。

可见,前者在取y x =时,仅为数值上相等,而它们仍是彼些独立的两个变量;而后者,则为完全相关,即x 与y 为同一个变量了,故结果也不一样了。

2.误差传递公式的具体形式
为了实际计算方便,我们将一些常见函数关系确定的误差传递公式列于下表。

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