测量误差与数据处理
测量误差和数据处理
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 )
第二章测量数据处理及测量误差分析
第二章测量数据处理及测量误差分析测量数据处理及测量误差分析是科学实验中非常重要的一个环节,它涉及到对实验数据进行整理、处理以及对测量误差进行分析、评估的过程。
本章主要包括数据的整理、数据处理的常用方法、误差分析和误差处理方法等内容。
一、数据的整理在进行数据整理之前,首先要明确实验的目的和要求,明确需要获得的数据类型和数据量,有针对性地进行数据测量和记录。
数据整理主要包括:1.数据记录:将实验过程中获得的原始数据按照一定的格式记录下来,包括数据名称、数据值、测量单位等。
2.数据清洗:对记录下来的数据进行初步的筛选和清理,去除明显的异常值和错误数据,保留有效和可靠的数据。
同时,要注意将数据转换为适当的统计量,如平均值、中位数、标准差等。
二、数据处理常用方法数据处理是对记录下来的数据进行统计、分析和加工的过程,常用的数据处理方法有:1.统计分析:包括计算数据的平均值、中位数、众数等统计量,分析数据的分布特征,进行图表的绘制和描述。
2.走势分析:通过时间序列数据的走势分析,观察数据的变化规律,判断数据是否存在趋势性、周期性等特征。
3.相关分析:用于研究两组或多组数据之间的相关性,包括相关系数的计算和相关关系的绘图等。
4.假设检验:通过已知的数据样本对一些假设的合理性进行检验,判断假设是否成立并进行统计推断。
三、误差分析误差是指测量结果与真实值之间的差异,它是不可避免的,但可以通过分析和处理来减小误差的影响。
误差分为系统误差和随机误差两种。
1.系统误差:主要源于测量仪器、测量方法和实验设计的不确定性,它会导致测量结果的整体偏移,常常是可检测和可纠正的。
调整测量仪器的零点、校正仪器的偏差、改进实验设计等方法可以减小系统误差的影响。
2.随机误差:主要源于测量过程中的各种随机因素,如环境的变化、测量操作的不精确等。
随机误差是不可避免的,通过多次重复测量可以获得多组数据,然后进行数据的平均处理和统计分析,可以减小随机误差的影响。
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
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。
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
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。
源
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。
测量误差与数据处理办法
系统误差不能用增加测量次数来减少。
随机误差:对某一参数在相同条件下进行多次重复测量时,误差的符 号及大小变化无规律,呈现随机性的误差。
可用数理统计理论对随机误差进行研究,作出估计。
粗大误差:由于某些原因造成的使测量值受到显著歪曲的误差,可在 重复测量比较分析后消除。产生原因:测量者的粗心大意,环境的改 变,如受到振动、冲击等。
单次测量的极限误差:
limt
——t称为置信系数
其数值与误差出现的概率有关,设测量值x落在区间
[utxut]
的概率 P { u t x u t} 1
---σ称为显著水平 当t值不同时,概率不同,见P7 表2-1 若取t=1则p=68.26%
t=2,p=95.45% t=3,p=99.73% 接近于100% 而测量值超出[u-3σ, u+3σ ]的概率很小,认为不可能出现.
10:25 PM
测量误差与数据处理办法
11
误差与测量
2.2 不等精度测量
2.2.1 等精度测量与不等精度测量
μ称为电工仪表的等级[指数],共7级:0.1、0.2、0.5、1.0、1.5、2.5、5.0。 使用μ级精度仪表时可保证:Δ<Δmax=Xm·μ%
在相同误差Δ下,显然,X越接近Xm,相对误差越小。(Δ/X)≥(Δ/X m)。
10:25 PM
测量误差与数据处理办法
3
误差与测量
2.1.2 测量误差的分类
含粗大误差的测定值应根据一定的客观标法
4
N
lim
n
i
i 1
0
误差与测量
2.1.3 随机误差的特点及估计
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。
测量误差与数据处理实验报告
测量误差与数据处理实验报告测量误差与数据处理实验报告引言:在科学研究和实验中,测量误差是无法避免的。
无论是物理实验、化学实验还是生物实验,测量误差都会对结果产生一定的影响。
因此,正确处理测量误差并进行数据处理是非常重要的。
本实验旨在通过实际操作,探究测量误差的来源、影响以及如何进行数据处理。
一、测量误差的来源1. 仪器误差:仪器的精度和灵敏度决定了测量的准确性。
例如,在测量长度时,使用一个精度为0.01mm的卡尺比使用一个精度为0.1mm的卡尺更准确。
2. 人为误差:人为因素也会导致测量误差的产生。
例如,观察者的视力、握持仪器的稳定性等都会对测量结果产生一定的影响。
3. 环境误差:环境因素,如温度、湿度等也会对测量结果产生一定的影响。
例如,在测量液体体积时,由于液体受温度影响会发生膨胀或收缩,因此需要进行温度修正。
二、测量误差的影响测量误差的存在会对实验结果产生一定的影响,主要表现在以下几个方面:1. 准确性:测量误差会使得测量结果与真实值之间存在差异,从而影响实验的准确性。
准确性是评价实验数据是否可靠的重要指标。
2. 精确度:精确度是指测量结果的稳定性和重复性。
测量误差会使得测量结果的离散程度增大,从而降低实验的精确度。
3. 可重复性:测量误差会使得同一实验在不同时间、不同条件下进行时产生不同的结果,从而降低实验的可重复性。
三、数据处理方法为了减小测量误差的影响,我们可以采取以下几种数据处理方法:1. 平均值处理:对于多次测量的数据,可以计算其平均值作为最终结果。
平均值可以有效地减小随机误差的影响。
2. 标准差处理:标准差是用来衡量数据的离散程度的指标。
通过计算标准差,可以评估数据的精确度,并判断测量结果的可靠性。
3. 曲线拟合处理:对于实验数据中存在的规律性变化,可以采用曲线拟合方法进行处理。
通过拟合曲线可以更好地描述实验数据的变化趋势。
4. 系统误差修正:对于已知的系统误差,可以进行修正。
测量误差分析及数据处理
2. 基本误差和附加误差
任何测量装置都有一个正常的使用环境要求,这就是测量装置的规 定使用条件。根据测量装置实际工作的条件,可将测量所产生的误差分 为基本误差和附加误差。测量装置在规定使用条件下工作时所产生的误 差,称为基本误差。而在实际工作中,由于外界条件变动,使测量装置 不在规定使用条件下工作,这将产生额外的误差,这个额外的误差称为 附加误差。
3.投标阶段。投标人取得招标书之后,经过仔细的研究,可以 根据自己的意愿决定进入投标阶段。
4.评标阶段。招标方收到投标书后,只有在招标会那天,投标 人到达会场,才将投标书邮件交招标人检查,签封完好后,由招 标人当面打开,并宣布各投标人的标的,按招标文件中确定的程 序由全体评标人员进行分析评比,最后通过投票或打分方式选出 中标人。
5
(二)采购分类及方法
1.招标采购 2.询价采购 3.比价采购 4.议价采购 5.定价收购 6.公开市场采购
6
二、企业采购部门的建立、工作目标与工 作事项描述
(一)采购部门的建立 1.按物品类别建立 2.按采购地区建立 3.按采购价值或重要性建立 4.按采购过程建立 5.混合式的建立
29
七、采购绩效管理
(一)采购绩效的构成 由采购行为所产生的业绩和效果以及效率的
综合程度就是采购绩效。 (二)采购绩效的考核与评估的指标体系 1.采购绩效考核与评估的指标 2.采购绩效考核与评估方式 (1)定期绩效考核与评估 (2)不定期绩效考核与评估
(一)质量管理的方法 1.PDCA循环 (二)提高采购商品质量的途径 1.选择合适的供应商 2.正确评审供应商资格 3.制定并执行联合质量计划,建立良好供需
大学物理-测量误差与数据处理
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。
工程测量中的数据处理与误差分析
工程测量中的数据处理与误差分析工程测量是工程领域中非常重要的一项工作,它涉及到测量数据的采集、处理和分析。
在测量过程中,获取准确的数据,进行合理的数据处理,并对可能出现的误差进行分析,对于工程的设计、施工和质量控制都具有重要意义。
本文将就工程测量中的数据处理与误差分析进行详细讨论。
一、数据处理方法在工程测量中,数据处理通常包括数据采集、数据预处理和数据后处理三个环节。
数据采集是通过测量仪器对被测对象进行测量,得到一系列测量数据。
数据采集的准确性直接影响到后续数据处理的可靠性。
在数据采集之后,需要对原始数据进行预处理。
预处理的目的是对原始数据进行加工和清理,消除或减小数据中的噪音和随机误差。
常用的预处理方法包括滤波、平滑和插值等。
滤波是在信号处理中常用的方法,可以通过去除高频部分来减小数据的噪音干扰。
平滑技术可以用来减少数据的波动,使得数据更加平稳。
插值则是通过已知数据点来推测未知数据点的值,从而填补数据中的空缺部分。
数据预处理完成后,需要进行数据后处理。
数据后处理是对预处理后的数据进行分析、计算和评估,最终得到所需的测量结果。
常用的数据后处理方法有统计分析、回归分析和误差分析等。
统计分析可以从整体上对数据进行描述性分析,包括均值、标准差、方差和偏度等。
回归分析可以通过已知数据点来建立数学模型,并拟合出未知数据点的值,用于预测和估计。
误差分析是对数据误差进行量化和评估,通过计算误差的大小和分布来评估测量结果的可靠性。
二、误差分析方法误差是工程测量中不可避免的问题,它来源于多方面的因素,包括仪器精度、环境条件、人为因素等。
误差的存在会影响到测量结果的准确性和可靠性,因此对误差进行分析和控制是工程测量的关键。
常用的误差分析方法包括误差源分析、误差传递分析和误差评定分析。
误差源分析是对误差产生的原因进行分析和归纳。
误差可以分为系统误差和随机误差两类。
系统误差是由于系统的固有特性而产生的误差,主要影响测量结果的准确性和偏差。
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N f (x, y, z, )
41
2、间接测量量不确定度的合成
N
f x
2
2x
f y
2
2y
f z
2
2z
N N
ln N x
2
2x
ln N y
2
2y
ln N z
2
2z
※不确定度传递系数
42
例如:
y 3x12 x2 4x2 x3 2
两边求微分得:
百分差
E 0
测量值 公认值 公认值
100 %
10
2、误差的分类
系统误差 恒定性
可用特定方法来消除或减小
随机误差 随机性
可通过多次测量来减小
11
系统误差 保持不变或以可预知方式变化的误差分量 来源:①仪器固有缺陷;
②实验理论近似或方法不完善; ③实验环境、测量条件不合要求; ④操作者生理或心理因素。
第1节 测量与误差 第2节 随机误差的处理 第3节 实验错误数据的剔除 第4节 测量不确定度及估算 第5节 有效数字及运算规则 第6节 实验数据处理基本方法
4
§1 测量与误差
一、测量
1、测量的含义 • 测量就是借助仪器将待测量与同类标准量进行比
较,确定待测量是该同类单位量的多少倍的过程 称作测量。测量数据要写明数值的大小和计量单 位。
次测量相当于一次射击。
(a)准确度高、 精密度低
(b)精密度高、 (c)精密度、准确
准确度低
度均高
14
§2 随机误差的处理 一、随机误差的正态分布规律
大量的随机误差服从正态分布规律
误差 x x x0
f ( x)
概率密度函数
f ( x)
1
x2
e 2 2
2
标准误差
lim
xi2
n
n
0
正态分布
S小x ,小误差占优,数据集中,重复性好。
S
大,数据分散,随机误差大,重复性差。
x
21
总面积=1
22
三、测量结果最佳值—算术平均值
多次测量求平均值可以减小随机误差
x
1 n
n i 1
xi
算术平均值是真值的最佳估计值
23
§3 实验中错误数据的剔除
1. 拉依达判据
• 对于服从正态分布的随机误差,出现在 ±S区间内概率为68.3%,与此相仿,同 样可以计算,在相同条件下对某一物理 量进行多次测量,其任意一次测量值的 误差落在 -3S到+3S区域之间的可能性 (概率)。其值为
所以无异常值
5、计算
A t( )
Sx n
2.57 0.037
1 6
0.039cm
49
6、计算: B 仪=0.05cm
7、计算:(x)
2 A
2B
0.063cm
E(x) (x) 100% 0.063 100% 0.22%
x
29.23
8、最后结果:
x 29.23 0.06(cm) P 95%
绪论 测量误差与数据处理
1
物理实验基本程序和要求
1.实验课前预习
(1)预习与本实验相关的全部内容。 (2)写出预习报告(实验题目、目的、原理、
主要计算公式、原理简图),准备原始实验 数据记录表格。
2.课堂实验操作
(1)上课需带实验讲义、笔、尺、计算器等。 (2)必须在了解仪器的工作原理、使用方法、 注意事项的基础上,方可进行实验。
4M D2H
代入数据
4M
D2H
4 236124
31416 2 3452 8 21
4 236 1
3 142 2 345 2 8 21
6 66(g / cm3 )
52
相对不确定度
()
(M M
)
2
2
(D) D
2
(H H
)
2
( 0002 )2 (2 0005)2 (001)2 236124 2345 8 21
Gn
n
Gn
2.00 25 2.33
2.03 30 2.39
2.07 40 2.49
2.10 50 2.58
2.13 100 2.80
2.15
2.20
2.24
27
§4 测量不确定度及估算 一、不确定度基本概念 被测量的真值所处的量值范围作一评定 测量结果:
测量值X和不确定度 x 单位 置信度
x 9.515 0.005 mm (P=0.68)
x
15
f (x)的物理意义:
f (x)
随机误差介于 [x,x d(x)]
小区间内的概率为:
f (x)d(x)
随机误差介于区间
-a 0 a x
(-a,a)内的概率为
a
P(a x a) f (x)d(x) a
(-a,a)为置信区间、P为置信概率 16
f (x)
满足归一化条件
总面积=1
f (x)d(x) 1
系数Gn,当已知数据个数n,算术平均值和测量列标准
偏差S,则可以保留的测量值xi的范围为
(x Gn s) xi (x Gn s)
26
• Gn系数表
n
Gn
n
3 1.38 11
4 1.54 12
5 1.65 13
6 1.73 14
7 1.80 15
8 1.86 16
9 1.92 18
10 1.96 20
真值以68%的概率落在
[9.510mm,9.520mm]区间内 28
二、不确定度简化估算方法
A类分量 :A 多次测量用统计方法评 定的分量
A
t n
Sx
t2 n(n 1)
n i1
( xi
x)2
29
B类分量:B 用其它非统计方法评定的分量
只考虑仪器误差
测量值与真值之间可
B 仪 3 (P 68.3%)
100mg
±50mg
水银温度计 -30~300℃ 1 ℃,0.2 ℃,0.1℃ 分度值
读数显微镜
0.01mm ±0.004mm
数字式电表
最末一位的 一个单位
指针式电表
0.1, 0.2, 0.5, 1.0 1.5, 2.5, 5.0
±量程 ×a%
31
•仪器不确定度的估计
①.根据说明书
②.由仪器的准确度级别来计算
1、真值:待测量客观存在的值
真值
x (绝对)误差: x x0
测量值
相对误差:
Ex
x
x0
100%
9
• 相对误差常用百分比. 表示。它表示绝对 误差在整个物理量中所占的比重,它是 无单位的一个纯数,所以既可以评价量 值不同的同类物理量的测量,也可以评 价不同物理量的测量,从而判断它们之 间优劣。如果待测量有理论值或公认值, 也可用百分差来表示测量的好坏。即:
12
3、测量的精密度、准确度、精确度
1)精密度。表示重复测量所得数据的相互 接近程度(离散程度)。
2)准确度,表示测量数据的平均值与真值 的接近程度。
。 3)精确度。是对测量数据的精密度和准确
度的综合评定。
13
• 以打靶为例来比较说明精密度、准确度、精确度三者
之间的关系。图中靶心为射击目标,相当于真值,每
偏差:xi xi x
标准偏差:
xi2 (n )
n
标准误差
Sx
( xi x)2 n1
20
2.标准偏差的物理含义
S x的物理意义:
Sx
( xi x)2 n1
作任一次测量,随机误差落在区
间(Sx ,的S概x ) 率为 6。8.3%
P(2Sx x 2Sx ) 0.954
P(3Sx x 3Sx ) 0.997
E(x) 0.22%
不确定度有效数字保留1位,且与平
均值的最后一位对齐.
50
间接测量量数据处理举例
测得某园柱体质量M,直径D,高度H值如 下,计算其密度及不确定度。
M 236124 0 002(g) D 2 345 0 005(cm) H 8 21 0 01(cm)
51
计算密度
38
三、总不确定度的合成
总不确定度:由A类分量和B类分量按 “方、和、根”方法合 成
2A
2 B
t n
Sx 2
仪
2
39
四、测量结果表达式:
单次 x x B (单位)
多次 x x x (单位)
P? P?
40
五、间接测量量的不确定度
1、间接测量量的最佳值
直接测量量 x, y, z,的 最佳值为 x, y, z,
25
2.肖维勒准则
• 对于服从正态分布的测量结果,其偏差出现在±3S附 近的概率已经很小,如果测量次数不多,偏差超过 ±3S几乎不可能,因而,用拉依达判据剔除疏失误差 时,往往有些疏失误差剔除不掉。另外,仅仅根据少 量的测量值来计算S,这本身就存在不小的误差。因此
当测量次数不多时,不宜用拉依达判据,但可以用肖 维勒准则。按此判据给出一个数据个数n相联系的
• 倍数→ 读数+单位→数据
• 测量的要素:对象,单位,方法,准确度。
5
• 在人类的发展历史上,不同时期,不同的国家, 乃至不同的地区,同一种物理量有着许多不同 的计量单位。如长度单位就分别有码、英尺、 市尺和米等。为了便于国际交流,国际计量大 会于1960年确定了国际单位制(SI),它规定 了以米、千克、秒、安培、开尔文、摩尔、坎
能产生的最大误差
B 仪(P 95%)
常用仪器误差见下表