实验数据分析中的误差、概率和统计指导书

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数据统计分析实战作业指导书

数据统计分析实战作业指导书

数据统计分析实战作业指导书第1章数据统计分析基础 (3)1.1 数据统计分析概述 (3)1.2 数据类型与数据来源 (3)1.3 统计分析方法简介 (3)第2章数据清洗与预处理 (4)2.1 数据清洗 (4)2.1.1 缺失值处理 (4)2.1.2 异常值处理 (4)2.1.3 重复值处理 (4)2.1.4 数据类型转换 (4)2.2 数据整合与转换 (4)2.2.1 数据整合 (4)2.2.2 数据转换 (4)2.2.3 数据聚合 (4)2.3 数据规范化与标准化 (5)2.3.1 数据规范化 (5)2.3.2 数据标准化 (5)第3章描述性统计分析 (5)3.1 频数与频率分析 (5)3.1.1 频数分析 (5)3.1.2 频率分析 (5)3.2 集中趋势分析 (5)3.2.1 均值分析 (6)3.2.2 中位数分析 (6)3.2.3 众数分析 (6)3.3 离散程度分析 (6)3.3.1 极差分析 (6)3.3.2 方差与标准差分析 (6)3.3.3 离散系数分析 (7)3.4 分布形态分析 (7)3.4.1 偏态分析 (7)3.4.2 峰度分析 (7)第4章概率论基础 (7)4.1 随机事件与概率 (7)4.1.1 随机试验与样本空间 (7)4.1.2 随机事件及其运算 (8)4.1.3 概率的定义与性质 (8)4.1.4 条件概率与独立性 (8)4.2 离散型随机变量 (8)4.2.1 离散型随机变量的定义 (8)4.2.2 离散型随机变量的概率分布 (8)4.2.3 常见离散型随机变量 (8)4.3 连续型随机变量 (8)4.3.1 连续型随机变量的定义 (8)4.3.2 连续型随机变量的概率密度 (8)4.3.3 常见连续型随机变量 (8)第5章假设检验 (9)5.1 假设检验概述 (9)5.2 单样本t检验 (9)5.3 双样本t检验 (9)5.4 卡方检验 (9)第6章方差分析 (10)6.1 方差分析概述 (10)6.2 单因素方差分析 (10)6.3 多因素方差分析 (10)6.4 重复测量方差分析 (10)第7章相关分析与回归分析 (10)7.1 相关分析 (10)7.2 线性回归分析 (11)7.3 多元回归分析 (11)7.4 非线性回归分析 (11)第8章主成分分析与因子分析 (11)8.1 主成分分析 (11)8.1.1 主成分分析原理 (11)8.1.2 主成分分析的计算步骤 (11)8.1.3 主成分分析的应用场景 (11)8.2 因子分析 (12)8.2.1 因子分析原理 (12)8.2.2 因子分析的计算步骤 (12)8.2.3 因子分析的应用场景 (12)8.3 主成分分析与因子分析的应用 (12)8.3.1 在金融领域的应用 (12)8.3.2 在生物信息学领域的应用 (12)8.3.3 在社会学研究中的应用 (12)8.3.4 在教育领域的应用 (12)第9章时间序列分析 (13)9.1 时间序列概述 (13)9.2 平稳性检验与预处理 (13)9.3 时间序列模型构建 (13)9.4 预测与评估 (13)第10章机器学习与数据挖掘 (13)10.1 机器学习概述 (13)10.2 数据挖掘任务与算法 (14)10.3 分类与预测 (14)10.4 聚类分析与应用 (14)第1章数据统计分析基础1.1 数据统计分析概述数据统计分析是指运用统计学原理和方法,对收集到的数据进行处理、分析和解释的过程。

实验数据的统计与误差分析方法

实验数据的统计与误差分析方法

实验数据的统计与误差分析方法引言:在科学研究中,实验数据的统计与误差分析方法是十分重要的。

通过对数据进行统计分析和误差分析,可以更加客观地评估实验结果的可靠性和准确性。

本文将介绍实验数据的统计分析方法和误差分析方法,并提出一些相关的实践经验。

一、实验数据的统计分析方法实验数据的统计分析方法主要包括描述统计和推断统计。

描述统计是对数据的基本特征进行总结和描述,推断统计则是通过样本数据对总体参数进行推断。

1. 描述统计描述统计主要包括以下几种方法:(1)中心位置度量:即对数据的集中趋势进行度量,常用的指标有算术平均值、中位数和众数。

算术平均值是最常用的中心位置度量指标,能够反映数据的总体情况。

(2)离散程度度量:即对数据的分散程度进行度量,常用的指标有标准差、方差和极差。

标准差是最常用的离散程度度量指标,能够反映数据的波动情况。

(3)偏态度和峰态度量:即对数据的分布形态进行度量,常用的指标有偏态系数和峰态系数。

偏态系数描述了数据分布的偏斜程度,峰态系数描述了数据分布的陡缓程度。

2. 推断统计推断统计主要包括以下几种方法:(1)参数估计:通过样本数据对总体参数进行估计,常用的方法有点估计和区间估计。

点估计是直接用样本数据估计总体参数的值,区间估计是用样本数据确定总体参数的置信区间。

(2)假设检验:通过样本数据对总体参数的某个假设进行检验,常用的方法有抽样分布检验和假设检验。

抽样分布检验是根据样本数据构建抽样分布,通过比较样本统计量与抽样分布的关系判断总体假设的合理性;假设检验是通过计算样本统计量的概率值,判断总体假设的接受程度。

二、误差分析方法误差是实验数据与真实值之间的差异,误差分析是对误差进行评估和分析的过程。

误差分析方法主要包括系统误差和随机误差的分析。

1. 系统误差分析系统误差是由于实验过程中存在的系统偏差或定性转换引起的误差。

系统误差的来源可以是仪器的误差、环境的影响、实验操作的不准确等。

系统误差分析的方法包括以下几步:(1)确定系统误差的来源和机理;(2)采用适当的方法进行实验设计,降低系统误差;(3)对实验数据进行分析和处理,比较不同条件下的实验结果,确定系统误差的大小。

概率与统计中的误差分析

概率与统计中的误差分析

概率与统计中的误差分析概率与统计是数学中非常重要的一门学科,它研究了现实世界中不确定性的问题。

然而,由于各种原因,无论是实验误差、测量误差还是样本误差,我们在进行数据分析时都会面临误差。

因此,误差分析是概率与统计中至关重要的一环。

本文将详细探讨概率与统计中的误差分析,从误差来源、误差类型到误差控制的方法。

一、误差来源误差来源是指导致数据分析结果与真实情况存在差异的原因。

在概率与统计中,常见的误差来源包括实验误差、测量误差和样本误差。

实验误差是指在进行实验过程中,由于设备不准确或操作不规范等原因导致的误差。

例如,在进行物理实验时,温度计的刻度可能存在误差,导致测量结果出现偏差。

测量误差是指在测量过程中,仪器本身存在的误差。

无论仪器有多么精确,都会存在测量误差,这是由于测量仪器制造过程中的不完美性所导致的。

比如,在进行长度测量时,使用的尺子可能并不完全准确,这就会引入误差。

样本误差是指从总体中抽取样本进行统计分析时,由于样本抽取方法不准确或样本量不足所导致的误差。

例如,在进行市场调查时,如果只针对某一特定群体进行样本调查,可能会导致样本误差。

二、误差类型误差分析中,误差通常可以分为系统误差和随机误差两种类型。

系统误差是指在进行数据采集或测量时,由于固有的因素或者仪器的缺陷导致的误差。

系统误差通常具有一定的方向性和稳定性,可以通过校正或调整来减少。

随机误差是指在进行实验或测量时,由于各种无法控制的随机因素而产生的误差。

随机误差通常是不可预测的,无法通过校正或调整来消除,但可以通过多次重复实验或测量来减小其对结果的影响。

三、误差控制方法为了减小误差对数据分析结果的影响,概率与统计中采用了一系列的误差控制方法。

首先,合理设计实验和测量过程是减小误差的关键。

在实验中,应尽量控制实验条件的一致性,减小实验误差的影响。

在测量中,应使用准确可靠的仪器,并进行定期校准和维护。

其次,增加样本量可以减小样本误差。

样本量越大,与总体的接近程度就越高,样本误差就越小。

数据分析实验指导书

数据分析实验指导书

目录实验一描述性分析实验二正态总体的均值检验实验三非参数检验实验四方差分析实验五回归分析实验六判别、聚类分析实验七主成分分析实验八因子分析实验一描述性分析【实验目的】1.掌握数字特征的计算(A);2. 掌握相关矩阵计算(A)。

【实验原理】数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析,以求最大化地开发数据资料的功能,发挥数据的作用;是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

要对数据进行分析,当然要分析数据中包含的主要信息,即要分析数据的主要特征,也就是说,要研究数据的数字特征。

对于数据的数字特征,要分析数据的集中位置、分散程度。

数据的分布是正态的还是偏态等。

对于多元数据,还要分析多元数据的各个分量之间的相关性等。

【实验项目设计】1.给定一组单变量数据,分组计算均值、方差、Q1、Q3、偏度、峰度。

2.给定一组多变量数据,计算相关矩阵。

【实验内容】一、单样本的数字特征计算(习题1.4) 从某商店的营业日中随机抽取12天,得日营业额数据为(单位:万元):12.5, 17.2, 9.1, 25.4, 31.2, 20, 18.9, 22.8, 21.1, 17.8, 25.1, 27.7试求样本均值、样本方差、样本变异系数、样本中位数、上样本四分位数、下样本四分位数、样本四分位数间距和极差。

1. 建数据集Data d4;Input x @@;Cards;12.5 17.2 9.1 25.4 31.2 20 18.9 22.8 21.1 17.8 25.1 27.7;Run;2. 使用“SAS/ 分析家”菜单(1)打开“分析家”界面。

选择SAS界面的级联菜单:“解决方案”➢“分析”➢“分析家”。

(2)调出数据文件Work.D4 。

在界面的空白处,右键弹出菜单,选择级联菜单:“文件”➢“按SAS名称打开”。

依次选择逻辑库和文件对象,分别为“Work”、“D4”,单击“确定”按钮。

统计与统计分析实验指导书

统计与统计分析实验指导书

统计与统计分析A2实验指导书【试验目的】通过实验教学,使学生验证并加深理解和巩固课堂教学内容,掌握常用统计分析方法在Excel和SPSS中的实现,更好的理解和掌握统计分析方法的应用原理、基本条件、实现步骤、结果的内涵等问题。

通过实验,使学生能够结合具体任务和条件对社会经济问题进行初步的调查研究,结合自己的专业,在定性分析基础上做好定量分析,提高学生的科研能力和解决实际问题的能力,以适应社会主义市场经济中各类问题的实证研究、科学决策和经济管理的需要。

【试验内容】Excel和SPSS中的统计分析功能,包括:1、数据的整理与显示,包括数据的排序与筛选、数据透视表与分类汇总、制作频数分布表和绘制各种统计图。

计算描述统计量,选择适合的描述统计量反映统计数据的集中和离中趋势。

2、SPSS的参数检验,包括单样本的T检验,两独立样本的T检验及配对样本的T检验。

3、SPSS的方差分析。

4、相关与回归分析,包括Excel及SPSS中相关系数的计算、一元线性回归的基本方法、同时了解各种检验指标的给出、残差图、线性拟合图的制作等问题。

【实验要求】1、按学校要求的试验报告格式打印。

2、用WORD文档输出,宋体,5号。

实验一SPSS统计数据整理与分析一、实验目的:根据统计调查目的,应用SPSS11.0软件或12.0,生成SPSS文件,并学会运用SPSS11。

0软件,对数据进行整理及分析。

二、操作平台:SPSS11.0或12.0三、统计分析内容:1、搜集信管091-092班一门课的成绩(每位同学收集的课程尽量不一样),但需包括所有同学,分析两个班成绩的差异,并给出有建设性的意见。

(可用excel也可以用spss进行分析)2、振兴大学是一所综合性大学,有三个附属学院,分别是商贸学院、生物学院和医学院。

近期高校管理层为了了解社会对本校学生的满意程度,以此促进本校教学改革,其中进行了一项对本校的毕业生调查,随机抽取了48名毕业生组成样本,要求他们所在的工作单位对其工作表现、专业水平和外语水平三个方面的表现进行评分,评分由0到10,分值越大表明满意程度越高。

数据分析技术作业指导书

数据分析技术作业指导书

数据分析技术作业指导书一、概述数据分析技术作为一种重要的工具,已经在各个领域得到广泛应用。

本指导书旨在帮助学生掌握数据分析技术的基本原理和方法,以及如何应用这些技术进行实际的数据分析工作。

二、数据收集和清洗1. 数据收集数据收集是数据分析的第一步,学生需要了解如何获取数据。

可以从互联网上下载已有的数据集,也可以自行设计实验或调查来收集数据。

数据的来源应当可靠,并且数量足够以保证分析的可靠性。

2. 数据清洗在进行数据分析之前,学生需要对原始数据进行清洗。

这包括处理缺失数据、异常值、重复值等。

清洗后的数据应当准确无误,才能保证后续分析的准确性。

三、数据探索和可视化1. 数据探索数据探索是了解数据的基本特征和关系的过程。

学生需要运用一些统计方法,如计算均值、方差、相关系数等,以了解数据的分布和变化情况。

此外,还可以使用一些探索性数据分析方法,如频率分析、箱线图等,来揭示数据中的模式和规律。

2. 数据可视化数据可视化是将数据进行图表展示的过程。

学生需要熟悉基本的图表类型,如柱状图、折线图、散点图等,并了解何时使用何种图表来呈现数据。

同时,还可以运用一些高级的可视化方法,如热力图、雷达图等,来更加直观地展示数据的特征。

四、数据分析方法1. 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的过程。

学生需要熟悉一些常用的描述性统计方法,如平均数、中位数、标准差等,并能够运用这些方法对数据进行分析和解释。

2. 预测性分析预测性分析是基于历史数据来预测未来趋势和结果的过程。

学生需要了解一些预测性分析方法,如时间序列分析、回归分析等,并能够运用这些方法对未来进行预测和评估。

3. 关联性分析关联性分析是寻找数据之间的相关关系的过程。

学生需要掌握一些关联性分析方法,如相关分析、卡方检验等,并能够运用这些方法来探索数据中的关联关系。

五、数据分析实践在数据分析实践中,学生需要运用所学的数据分析技术来解决实际问题。

可以根据老师布置的作业或者自己感兴趣的问题来选择数据集和分析方法。

第3章-误差及分析数据的统计处理

第3章-误差及分析数据的统计处理

9
10 21
1.860
1.833 1.725
2.306
2.262 2.086
3.355
3.250 2.845

1.645
1.960
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2.576
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平均值的置信区间
平均值的置信区间:一定置信度时,用 样本平均值表示的真实值所在范围. 数学表达式为:
X t
S n
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例 4
判断正误
只有在消除了系统误差以后,精密度高 的分析结果才是既精密又准确的。

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§3-2 分析结果的数据处理
一、置信度与平均值的置信区间 二、可疑值的取舍 三、显著性检验
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一、置信度与平均值的置信区间
置信度P
测定结果在某一范围内出现的几率
(注: d i 0)
i 1
平均偏差 d :
相对平均偏差:
d1 d 2 d n d n
d d r 100 % x
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标准偏差
总体标准偏差:
n趋于无限次时,
-总体
平均值

(x )
n
( x x )2 n 1
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(1) 方法误差:是由于不适当的实验设计或所选的分
析方法不恰当造成的。如重量分析中,沉淀的溶 解,会使分析结果偏低,而沉淀吸附杂质,又使 结果偏高。 (2) 仪器或试剂误差:是由于仪器未经校准或试剂 不合格的原因造成的。如称重时,天平砝码不够 准确;配标液时,容量瓶刻度不准确;对试剂而 言,杂质与水的纯度,也会造成误差。

误差分析—误差的统计检验(试验设计与数据处理课件)

误差分析—误差的统计检验(试验设计与数据处理课件)
G s (0.05,8) 2.03 0.16 0.32
xp -x 10.82-10.45 0.37 0.32
故10.82这个测定值应该被剔除。
(2)检验10.52
剔除10.82之后,重新计算平均值及标准偏差s ,此时10.52偏差最大,故检验之。
x ' 10.40, s ' 0.078
查秩和临界值表: 根据显著性水平和n1,n2,可查得R1的上下限T2和T1 。
检验: ➢ 如果R1>T2 或R1 <T1,则认为两组数据有显著差异,若一组数据无系统误差,则另一
组数据有系统误差。 ➢ 如果T1<R1<T2,则两组数据无显著差异,若一组数据无系统误差,则另一组数据也无
系统误差。
(3)例1-12: 设甲、乙两组测定值为: 甲:8.6,10.0,9.9,8.8,9.1,9.1 乙:8.7,8.4,9.2,8.9,7.4,8.0,7.3,8.1,6.8 已知甲组数据无系统误差,试用秩和检验法检验乙组测定值是否有系统误差。(=0.05)
该检验法适用于试验次数较多或要求不高时 3s为界时,要求n>10; 2s为界时,要求n>5
例1-13: 有一组分析测试数据:0.128,0.129,0.131,0.133,0.135,0.138,0.141,
0.142,0.145,0.148,0.167,问其中偏差较大的0.167这一数据是否应被舍 去? (=0.01)
① 计算统计量: ❖ 两组数据的方差无显著差异时
t x1 x2 n1n2 s n1 n2
服从自由度 df n1 n2 2 的t分布
s——合并标准差,计算公式为 s (n1 1)s12 (n2 1)s22 n1 n2 2
❖ 两组数据的精密度或方差有显著差异时 t x1 x2 s12 s22 n1 n2

《概率论与数理统计》实验指导书

《概率论与数理统计》实验指导书

《概率论与数理统计》实验指导书【课程性质、目标和要求】课程性质:概率论与数理统计实验是与《概率论与数理统计》课程相配套的数学实验,它是为了理解和巩固这门课而设计的。

教学目标:通过本实验的教学,使学生掌握处理随机数据的基本方法,以及获得建立某些实际问题的模拟能力,并深刻理解概率与数理的思想方法。

教学要求:本实验是数学与应用数学专业教学计划中《概率论与数理统计》相配套的数学实验,所以,实验与课程紧密结合,服务这门课,在该课程的理论指导下开展数学实验。

在实验供应结合生产科研的实际问题,进行解决实际问题能力的实践性环节的培养。

概率论与数理统计是研究大量随机现象统计规律的一门数学科学,通过本实验(我们以excel为平台,教师也可选其它数学软件.Excel电子表格软件是微软办公软件组的核心应用程序之一,它功能强大,操作简单,适用范围广,普遍应用于报表处理、数学运算、工程计算、财务处理、统计分析、图表制作等各个方面。

其数据分析模块简单直观,操作方便,是进行概率与统计学教学的首选软件),我们可以了解随机现象及其发生的概率,模拟系统的变化规律。

鉴于该课程的特点,为更好地实现教学目标,我们开发以下16个实验。

教师可以根据教学情况选其中6个试验进行教学。

【教学时间安排】实验一 Excel的基本使用方法和技巧1、问题的背景概率论与数理统计是研究大量随机现象统计规律的一门数学科学,如何对实践中的随机现象进行模拟和处理数据,成为概率论与数理统计实验课程的重要内容.鉴于Excel的通俗易懂和应用的普适性,我们采用Excel来实现概率论与数理统计课程实验。

因此,对Excel 的基本应用成为本门课程的基础.2、实验目的要求(1)学习和掌握Excel的调用程序.(2)学习和掌握Excel的基本命令.(3)学习和掌握Excel的有关技巧.(4)掌握基本统计命令的使用方法3、实验主要内容在各种电子表格处理软件中,Excel以其功能强大、操作方便著称,赢得了广大用户的青睐.本实验学习一些经常使用的技巧,掌握这些技巧将大大提高学生未来实验的效率.(一)基本命令(1) 快速定义工作簿格式(2) 快速复制公式(3) 快速显示单元格中的公式(4) 快速删除空行(5) 自动切换输入法(6) 自动调整小数点(7) 用“记忆式输入”(8) 用“自动更正”方式实现快速输入(9) 用下拉列表快速输入数据(二)基本统计函数(1)描述性统计(2)直方图4、实验仪器设备计算机和数学软件实验二随机事件的模拟-----模拟掷均匀硬币的随机试验1、问题的背景抛硬币实是一个古老而现实的问题,我们可以从中得出许多结论.但要做这个简单而重复的试验,很多人没有多余的时间或耐心来完成它,现在有了计算机的帮助,人人都可很短的时间内完成它.2、实验目的要求(1)学习和掌握Excel的有关命令(2)了解均匀分布随机数的产生(3)掌握随机模拟的方法.(4)体会频率的稳定性.3.实验主要内容抛硬币试验:抛掷次数为n.对于=n20,50,100,1000,10000各作5次试验.观察有没有什么规律,有的话,是什么规律.4、实验仪器设备计算机和数学软件实验三随机模拟计算π的值----蒲丰投针问题1、问题的背景:在历史上人们对π的计算非常感兴趣性,发明了许多求π的近似值的方法,其中用蒲丰投针问题来解决求π的近似值的思想方法在科学占有重要的位置,人们用这一思想发现了随机模拟的方法.2、实验目的要求本实验旨在使学生掌握蒲丰投针问题,并由此发展起来的随机模拟法,从中体学会到新思想产生的过程.(1)学习和掌握Excel的有关命令(2)掌握蒲丰投针问题(3)理解随机模拟法(4)理解概率的统计定义3、实验主要内容蒲丰投针问题:下面上画有间隔为(0)d d>的等距平行线,向平面任意投一枚长为()l l d<的针,求针与任一平行线相交的概率.进而求π的近似值.对于n=50,100,1000,10000,50000各作5次试验,分别求出π的近似值.写出书面报告、总结出随机模拟的思路.4、实验仪器设备计算机和数学软件实验四综合实验---敏感性问题调查1、问题的背景在问卷调查中,被调查者由于种种原因不愿意回答问题,这类问题就是敏感性问题.对敏感性问题的调查方案,关键要使被调查者原意作出真实回答问题又能保守秘密.进而能根据调查问题的特点,科学设计调查表,合理制定调查程序,分析调查结果是一个有趣的问题.2、实验目的要求(1)学习和掌握利用概率统计解决实际问题的技能.(2)学习和掌握对敏感性问题调查的基本方法和措施.(3)学习和掌握敏感性问题调查的有关技巧.3、实验主要内容确定敏感性问题:如某学校学生阅读黄色书刊和观看黄色影像的比率、或某社区居民参加赌博的比率、或某社区居民吸毒的比率、或某城市经营者偷税漏税户的比率、或某学校学生考试作弊的比率.调查方案的设计及操作程序:调查问题的设计、调查操作程序,调查样本容量的确定。

概率与统计中的误差分析

概率与统计中的误差分析

概率与统计中的误差分析在概率与统计学中,误差分析是一项至关重要的任务。

准确地评估和解释测量结果的误差对于实现可靠的数据分析至关重要。

本文将探讨概率与统计学中的误差分析,重点介绍误差来源、误差类型以及误差分析的方法与应用。

一、误差来源在概率与统计学中,误差可以来自多个方面。

主要的误差来源包括以下几个方面:1. 观测误差:观测误差是由于实际观测量与真实值之间的差异导致的误差。

观测误差可能是由于实验设备的限制、采样方法的不完善或人为误差等原因引起的。

2. 随机误差:随机误差是由于实验或观测过程中的随机因素引起的误差。

比如,在进行重复观测时,由于随机因素的存在,每次观测结果可能会有一定的偏移。

随机误差通常通过多次观测或重复实验进行平均处理来减小。

3. 系统误差:系统误差是由于实验或观测过程中的常态性偏差引起的误差。

系统误差可能源于仪器漂移、环境条件变化、实验方法不当等原因。

系统误差通常是固定的,可以通过校正或补偿来减小。

二、误差类型在概率与统计学中,误差可以分为以下几种类型:1. 绝对误差:绝对误差是指观测值与真实值之间的差异的绝对值。

绝对误差可以直接反映出观测结果的准确程度。

2. 相对误差:相对误差是指绝对误差与真实值之比。

相对误差通常以百分比或小数形式给出,用于比较不同观测结果的准确性。

3. 标准误差:标准误差是指多次观测结果的标准差。

标准误差可以用来评估观测结果的稳定性和可靠性。

三、误差分析方法与应用在概率与统计学中,有多种方法可以进行误差分析。

1. 线性回归分析:线性回归分析可以通过拟合最佳直线来评估自变量和因变量之间的误差。

线性回归模型可以用于预测和估计观测结果的误差范围。

2. 方差分析:方差分析是一种常用的误差分析方法,它可以用于比较多个观测结果间的误差差异。

方差分析可以帮助确定哪些因素对观测结果的误差有显著影响。

3. 假设检验:假设检验可以用于评估观测结果与设定理论值之间的差异是否显著。

假设检验可以帮助确定观测结果是否受到显著误差的影响。

概率统计实验指导书

概率统计实验指导书

《概率统计》实验实验一 古典概型的计算(验证性 1学时)一、实验目的1. 熟悉Matlab 数学软件;2. 掌握使用函数与命令;3. 能熟练用Matlab 的命令求解常见的组合排列数。

二、实验的基本理论与方法1.古典概型的概念;2.古典概型的求解方法。

三、实验使用的函数与命令四、实验指导例:1、计算26,输入2^62、计算815C ,输入nchoosek(15,8)3、计算10!,输入factorial(10)4、计算91828/!6C C ,输入 p=factorial(6)*nchoosek(8,2)/nchoosek(18,9)5、计算91828!6C C ++ ,输入 p=factorial(6)+nchoosek(8,2)-nchoosek(18,9) 换行可得到结果;若不要输出结果,则语句最后加“;”。

实验二 分布函数和概率密度函数的计算(验证性 2学时)一、实验目的1.熟悉Matlab数学软件;2.掌握使用函数与命令;3.能熟练用Matlab的命令求解常见的分布函数和概率密度函数在某点处的值。

二、实验的基本理论与方法1.分布函数和概率密度函数的概念;2.分布函数和概率密度函数的关系及求解方法。

三、实验使用的函数与命令四、实验指导例1、求解概率密度函数在某点处的值。

如:y=normpdf(1.5,1,2),表示期望为1,标准差为2的正态分布x=1.5处f(x)的值。

(标准正态分布的期望和方差可省略,如:y=normpdf(1.5))y=binopdf(5:8,20,0.2),(5:8只能取到整数)或y=binopdf([5 6 7 8],20,0.2),或y=binopdf([5,6,7,8],20,0.2)都表示n=20,p=0.2的二项分布,k=5,6,7,8的概率密度函数例2、求解分布函数在某点处的值。

y=normcdf([-1 0 1.5],0,2),表示正态分布在x=-1,0,1.5处分布函数的值。

《误差理论与数据处理》实验指导书

《误差理论与数据处理》实验指导书

《误差理论与数据处理》实验指导书内容实验一 利用螺旋测微器测量A4纸厚度一、实验目的通过本实验的演示与操作,使学生理解和掌握以下内容:(1)螺旋测微器的使用方法,包括读数和测量物体的厚度;(2)启发学生根据测量对象自己设计实验的能力;(3)正确处理测量结果,并对测量结果进行评定与判别。

二、实验要求必修性质1、本实验内容要求在2学时内完成;2、按照实验步骤,完成规定实验的全部内容;3、写出完整的实验报告(包括封皮)。

三、实验器材螺旋测微器、A4纸、实验记录本四、实验步骤1、教师讲解螺旋测微器的构造和使用方法,并进行测量演示;2、按每5人一小组进行分组,根据测量对象,设计实验过程;3、各小组提出实验测量方法,并进行讨论,根据讨论结果,确定最佳实验方案;4、小组按最佳实验方案进行测量,记录测量结果,并进行数据处理。

5、写出完整的实验报告。

五、实验报告1、文档:第一部分:用列表形式写出利用螺旋测微器测量A4纸厚度的测量结果;第二部分:对测量结果的数据处理过程,包括算术平均值、残余误差、校核算术平均值及其残余误差、判断系统误差、测量列单次测量的标准差、判别粗大误差、算术平均值的标准差、算术平均值发热极限误差和最后测量结果。

2、提交时间:课后一周内上交;3、打印文档要求使用统一的封皮,正文字体宋体4号。

实验二 测量圆柱体体积时误差的合成一、实验目的通过本实验的演示与操作,使学生理解和掌握以下内容:(1)游标卡尺的使用方法,包括读数和测量物体的长度;(2)启发学生根据测量对象自己设计实验的能力;(3)掌握误差的合成。

二、实验要求必修性质1、本实验内容要求在2学时内完成;2、按照实验步骤,完成规定实验的全部内容;3、写出完整的实验报告(包括封皮)。

三、实验器材游标卡尺、圆柱体模型、实验记录本四、实验步骤1、教师讲解游标卡尺的构造和使用方法,并进行测量演示;2、按每5人一小组进行分组,根据测量对象,设计实验过程;3、各小组提出实验测量方法,并进行讨论,根据讨论结果,确定最佳实验方案;4、小组按最佳实验方案进行测量,记录测量结果,并进行数据处理,计算圆柱体体积的误差合成。

数据分析作业指导书

数据分析作业指导书

数据分析作业指导书一、引言数据分析是指对收集到的数据进行处理、分析、解释和推理的过程,旨在从数据中发现有意义的信息和模式。

本作业指导书的主要目的是帮助学生了解数据分析的基本概念和技巧,并引导他们在实际操作中掌握数据分析的方法和步骤。

二、数据收集1. 确定数据来源:首先,学生需要确定数据的来源,可以是实验数据、调查问卷数据、公开数据等。

2. 收集数据:学生可以使用合适的方法和工具,如手动记录、电子表格、在线调查平台等,收集自己所需的数据。

3. 数据清洗:在数据收集过程中,可能会产生错误或缺失的数据,学生需要对数据进行清洗和整理,确保数据的准确性和完整性。

三、数据探索与可视化1. 描述性统计分析:通过计算数据的中心趋势、离散程度和分布情况等统计指标,学生可以对数据进行初步描述和分析。

2. 数据可视化:为了更直观地呈现数据的特征和关系,学生可以使用适当的图表工具,如柱状图、折线图、饼图等,将数据可视化展示出来。

四、数据分析方法1. 假设检验:学生可以根据问题的要求,选择合适的假设检验方法,来验证自己的假设或论断是否成立。

2. 回归分析:当学生有一组自变量和因变量之间的关系时,可以使用回归分析来探究变量之间的相关性和影响程度。

3. 聚类分析:对于大规模数据或无法直接找到规律的数据,学生可以使用聚类分析方法,将数据分为不同的群组,寻找数据内在的结构和规律。

五、数据分析报告撰写1. 确定报告结构:学生需要明确报告的结构和内容,包括引言、数据收集过程、数据分析方法和结果、数据可视化、讨论和结论等。

2. 报告撰写:学生应采用清晰、简明的语言,将分析过程和结果以逻辑严谨的方式展示出来。

3. 结果解释:学生需要对分析结果进行解释,并提供相应的论据和论证,以支持自己的结论。

六、作业提交要求1. 作业格式:学生需要按照指定格式撰写作业,包括页眉、页脚、页码、字体大小和行距等。

2. 作业内容:学生需要按照指导书的要求,完成数据收集、清洗、分析和报告撰写等步骤,并提交电子版或纸质版作业。

实验数据误差分析和数据处理

实验数据误差分析和数据处理

实验数据误差分析和数据处理关键信息项1、实验名称:____________________________2、实验目的:____________________________3、实验数据来源:____________________________4、误差分析方法:____________________________5、数据处理算法:____________________________6、数据处理结果评估标准:____________________________7、参与实验人员:____________________________1、引言11 本协议旨在规范实验数据的误差分析和数据处理过程,确保数据的准确性、可靠性和有效性,为实验研究提供有力的支持和保障。

2、实验数据误差分析21 误差的来源211 系统误差仪器设备的固有缺陷导致的误差。

实验方法本身存在的理论误差。

环境因素(如温度、湿度、气压等)对实验的影响。

212 随机误差测量过程中的偶然因素引起的误差。

实验人员操作的不一致性导致的误差。

22 误差的评估221 计算误差的大小和范围。

222 分析误差对实验结果的影响程度。

23 误差的控制和减小231 采用更精确的仪器设备和测量方法。

232 对实验环境进行严格控制和监测。

233 增加测量次数,通过平均值减小随机误差。

3、实验数据处理31 数据的收集和整理311 确保数据的完整性和准确性。

312 对异常数据进行甄别和处理。

32 数据处理算法的选择321 根据实验数据的特点和研究目的,选择合适的数据处理算法。

322 常见的数据处理算法包括线性回归、曲线拟合、滤波等。

33 数据的预处理331 去除噪声和干扰数据。

332 对数据进行标准化或归一化处理。

34 数据的分析和解读341 通过数据分析提取有用的信息和结论。

342 对数据处理结果进行可视化展示,以便更直观地理解和分析。

4、数据处理结果评估41 评估指标的确定411 选择合适的评估指标,如均方误差、相关系数等。

数据分析实践作业指导书

数据分析实践作业指导书

数据分析实践作业指导书一、引言随着大数据时代的到来,数据分析在各个领域的重要性与日俱增。

本实践作业指导书将帮助学生进行数据分析项目的实践,以便他们能够熟练掌握数据分析的基本技能与方法。

本指导书将分为以下几个部分,分步骤地引导学生完成数据分析项目,从而提高他们的数据分析能力。

二、目标与准备工作在开始实践之前,学生需要明确实践项目的目标。

为了更好地了解项目目标,学生应该对相关领域进行一定程度的背景研究,以便能够更准确地选择适合的数据集和分析方法。

在进行数据分析之前,学生还需要确保他们拥有合适的数据分析工具和技能,以便能够顺利完成实践项目。

三、数据收集与清洗在开始数据分析之前,学生需要收集与项目目标相关的数据。

这些数据可以通过多种途径获得,比如公开数据集、调查问卷等。

收集到数据后,学生需要对数据进行清洗,确保数据的准确性和完整性。

数据清洗包括去除重复值、填充缺失值、处理异常值等步骤。

四、数据探索与可视化数据探索是数据分析的重要环节,它可以帮助学生更好地理解数据的特征与规律。

学生可以使用统计学方法和可视化技巧来分析数据,如频率分布图、散点图、箱线图等。

通过数据探索,学生可以获取关于数据的有效信息,并针对性地提出数据分析的假设和问题。

五、数据分析与建模在完成数据探索之后,学生可以根据实践项目的目标选择合适的数据分析方法和建模技巧。

学生可以使用统计分析方法、机器学习算法等来对数据进行建模和预测。

在进行数据分析和建模之前,学生需要明确数据分析的目标和评估指标,以便更好地评估建模结果的有效性。

六、结果解释与报告撰写数据分析的最终目的是为了得出有意义的结论和建议。

学生需要解释他们的数据分析结果,并针对实践项目的目标提出相应的建议。

在撰写报告时,学生应该清晰地陈述实验设计、数据处理、分析方法、结果解释等内容,并采用图表和文字相结合的方式进行展示。

七、实践交流与反思为了更好地提高学生的数据分析能力,他们需要参与实践交流和反思。

实验数据误差分析与数据处理

实验数据误差分析与数据处理

实验数据误差分析与数据处理实验数据误差分析主要包括两个方面:系统误差和随机误差。

系统误差是由于实验仪器、实验方法或实验条件等产生的固定的、有方向性的误差,它的大小和方向在一定范围内是恒定的。

而随机误差是由于实验过程中的偶然性因素导致的误差,其大小和方向是随机的。

对于系统误差,我们可以通过改进实验仪器或实验方法来减小其影响;对于随机误差,我们可以通过多次实验取平均值或者进行统计处理来减小其影响。

在数据处理中,我们常用的方法有拟合曲线、计算平均值和标准差等。

拟合曲线方法主要用于实验数据呈现出一定的规律性和趋势性时,通过曲线拟合来找到其中的关系式,并预测出实验数据在其他条件下的取值。

计算平均值和标准差方法主要用于对大量实验数据进行统计处理。

平均值可以反映实验结果的集中趋势,而标准差则可以反映实验结果的离散程度。

当我们得到一组实验数据时,可以计算其平均值和标准差,并通过比较不同组数据的平均值和标准差,来判断实验结果的可靠性和误差的大小。

另外,还有一些常用的统计学方法和误差分析方法可以用于数据处理,例如方差分析法、卡方检验法、t检验法等。

方差分析法适用于多组实验数据之间的比较,可以通过分析组间和组内的方差来判断实验结果是否显著。

卡方检验法适用于对分类数据的处理,可以通过比较实际观测频数和理论计算频数的差异来判断数据是否符合其中一种假设。

t检验法适用于小样本数据的处理,可以通过比较样本均值和总体均值之间的差异来判断数据是否显著。

在进行数据处理之前,我们还需要对实验数据进行合理的选择和处理。

首先,要注意选择适当的实验方法和仪器,以确保实验数据的准确性和可靠性。

其次,要注意采样的代表性,即所选样本应该具有一定的代表性,能够反映出总体的特征。

此外,还要注意避免数据中的异常值或者异常结果对数据处理的影响,可以通过排除异常值或者重新进行实验来解决。

误差及数据分析的统计处理

误差及数据分析的统计处理
回收率 x3x110% 0 x2
由回收率的高低来判断有无系统误差存在, 常量组分: 一般为99%以上, 微量组分: 90~110%,
误差及数据分析的统计处理
2. 偶然误差产生的原因、性质及减免
由一些无法控制的不确定因素引起的, 1 如环境温度、湿度、电压、污染情况等的变化引起 样品质量、组成、仪器性能等的微小变化; 2 操作人员实验过程中操作上的微小差别; 3 其他不确定因素等所造成, 性质:时大时小,可正可负;非单向性;不可避免, 减免方法:无法消除,
在一定测定次数范围内,适当增加测定次数,可使置信区间显著 缩小,即可使测定的平均值与总体平均值μ接近,
误差及数据分析的统计处理
公差
公差:生产部门对于分析结果允许误差的一种表示法 超差:分析结果超出允许的公差范围,需重做, 公差的确定:
1 组成较复杂的分析,允许公差范围宽一些; 2 一般工业分析,允许相对误差在百分之几到千分之 几; 3 而原子质量的测定,要求相对误差很小; 4 国家规定,
[-2σ,+2σ] [-3σ,+3σ]
u [-1,1] [-1.96,+1.96] [-2,+2] [-3,+3]
概率 68.3% 95% 95.5% 99.7%
误差及数据分析的统计处理
4. 置信度与置信区间
置信度 : 在某一定范围内测定值或误差出现的概率 , 68.3%, 95.5%, 99.7% 即为置信度
单个结果之间的一致程度, 3 用标准偏差比用算术平均偏差更合理,
误差及数据分析的统计处理
准确度与精密度的关系
精密度 好 好 差 很差
准确度 好 稍差 差
偶然性
精密度是保证准确度的先决条件; 精密度高不一定准确度高; 两者的差别主要是由于系统误差的存在,

实验数据分析中的误差、概率和统计指导书

实验数据分析中的误差、概率和统计指导书

实验数据分析中的 误差、概率和统计§1 实验测量及误差§2 粒子物理实验的测量数据 §3 粒子物理实验的数据分析§1 实验测量及误差大量科学问题(自然科学、社会科学)的研究与解决依赖于实验或测量数据(包括统计数据)。

§1.1 实验测量的目的及分类 》目的:得到一个或多个待测量的数值及误差(确定数值); 确定多个量之间的函数关系(寻找规律,确定分布)。

》分类:1. 测量方式直接测量 - 用测量仪器直接测得待测量 (尺量纸的长度) 间接测量 -直接测量量为x ,待测量为y ,y 是x 的函数 ()y f x =例如待测量为大楼高度h ,实测量为距离和仰角,x θ, 则tan h x θ=。

绝大部分问题是间接测量问题。

2. 测量过程静态测量 - 待测量在测量过程中不变多次测量求得均值动态测量 - 待测量在测量过程中变化 例雷达站测离飞行气球的距离多次测量求得气球的运动轨迹3. 测量对象待测量 - 固定常量 待测量 - 随机变量例放射源单位时间内的计数 (假定寿命极长) 每次测量值不一定相同。

错误!文档中没有指定样式的文字。

·235·粒子物理实验数据分析中处理的都是间接、动态、随机变量的测量和处理问题。

随机变量――一次测量所得的值是不确定的,无穷多次测量,一定测量值的概率是确定的。

(统计规律性) 离散随机变量――测量值是离散的分立值(掷硬币和扔骰子试验) 二项分布、泊松分布、多项分布。

连续随机变量――测量值一个区间内的所有值均匀分布、指数分布、正态分布、2χ分布、F 分布、t 分布。

描述随机变量的特征量――概率分布或概率密度非负性、 可加性、 归一性()0.f x ≥ 233121()()().xxxx x x f x dx f x dx f x dx +=⎰⎰⎰ () 1.f x dx Ω=⎰()0.i P x ≥ ()()().i j i j P x x P x P x ⋃=+ 1() 1.ni i P x ==∑期望值(概率意义上的平均值)离散型()()i i iE X x p x μ==∑连续型 ()xf x dx Ω=⎰方差(标准离差σ的平方)离散型 2()()(),i i iV X x p x μ=-∑连续型 2()()().V X x f x dx Ωμ=-⎰§1.2 测量误差及其分类1.报导误差的重要性• 物理量的测量值及其误差是衡量其可靠性及精度的依据。

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实验数据分析中的 误差、概率和统计§1 实验测量及误差§2 粒子物理实验的测量数据 §3 粒子物理实验的数据分析§1 实验测量及误差大量科学问题(自然科学、社会科学)的研究与解决依赖于实验或测量数据(包括统计数据)。

§1.1 实验测量的目的及分类 》目的:得到一个或多个待测量的数值及误差(确定数值); 确定多个量之间的函数关系(寻找规律,确定分布)。

》分类:1. 测量方式直接测量 - 用测量仪器直接测得待测量 (尺量纸的长度) 间接测量 -直接测量量为x ,待测量为y ,y 是x 的函数 ()y f x =例如待测量为大楼高度h ,实测量为距离和仰角,x θ, 则tan h x θ=。

绝大部分问题是间接测量问题。

2. 测量过程静态测量 - 待测量在测量过程中不变多次测量求得均值动态测量 - 待测量在测量过程中变化 例雷达站测离飞行气球的距离多次测量求得气球的运动轨迹3. 测量对象待测量 - 固定常量 待测量 - 随机变量例放射源单位时间内的计数 (假定寿命极长) 每次测量值不一定相同。

错误!文档中没有指定样式的文字。

·235·粒子物理实验数据分析中处理的都是间接、动态、随机变量的测量和处理问题。

随机变量――一次测量所得的值是不确定的,无穷多次测量,一定测量值的概率是确定的。

(统计规律性) 离散随机变量――测量值是离散的分立值(掷硬币和扔骰子试验) 二项分布、泊松分布、多项分布。

连续随机变量――测量值一个区间内的所有值均匀分布、指数分布、正态分布、2χ分布、F 分布、t 分布。

描述随机变量的特征量――概率分布或概率密度非负性、 可加性、 归一性()0.f x ≥ 233121()()().xxxx x x f x dx f x dx f x dx +=⎰⎰⎰ () 1.f x dx Ω=⎰()0.i P x ≥ ()()().i j i j P x x P x P x ⋃=+ 1() 1.ni i P x ==∑期望值(概率意义上的平均值)离散型()()i i iE X x p x μ==∑连续型 ()xf x dx Ω=⎰方差(标准离差σ的平方)离散型 2()()(),i i iV X x p x μ=-∑连续型 2()()().V X x f x dx Ωμ=-⎰§1.2 测量误差及其分类1.报导误差的重要性• 物理量的测量值及其误差是衡量其可靠性及精度的依据。

• 没有误差的结果是没有意义的,因而是无法引用的。

• 要改正只给测量中心值、不给误差的坏习惯。

·236· 实验物理中的概率统计2.误差分类• 过失误差(粗差)-过失造成的误差操作、记录、运算中的错误,测量条件的突然改变…。

• 统计误差(随机误差)- 待测量为随机变量,服从某种概率分布 统计误差一般为待测量(随机变量)的标准差。

x μσ=±,x σσμ+-+-=。

μ一般理解为期望值。

• 系统误差 - 测量仪器、方法、理论模型的误差 测量环境变化导致的误差 测量仪器、测量方法的误差测量所依据的理论模型、(经验公式)的误差 ……导致系统误差的因素一般可分为带有随机性质和不带有随机性质的两类。

带有随机性质的系统误差由其分布的标准差决定。

不带随机性质的系统误差,由于有多种来源,每种来源导致的误差大小和符号不易确定,通常只能一起处理,考虑为一个随机变量。

系统误差的分析是一件特别复杂的、细致的工作,只能针对具体问题具体分析。

系统误差的分析是一件特别费时的工作, 往往占分析工作70%以上的时间• 系统误差的随机性质--许多情况下,测量仪器或设备对一个常数值的物理量的测定过程中包含了许多随机过程,对同一个常数值的物理量的多次测定成为一个分布,即测定值成为一个随机变量。

李雅普诺夫中心极限定理: 设相互独立的随机变量12,,,n X X X 有有限的数学期望和方差,当n 很大时,随机变量1nii X =∑近似地服从正态分布。

在许多物理量测量中,系统误差是由许多相互独立的随机因素合成的,根据该定理可知,系统误差近似地服从正态分布。

例如单能光子束射入碘化钠晶体(NaI(T1)),用光电倍增管测量晶体中的闪烁荧光,光电倍增管的输出电信号经过放大器等电子学线路,最后测量出脉冲幅度谱。

这一测量中涉及一系列相互独立的随机过程,如 :光子在晶体中的能量损失,错误!文档中没有指定样式的文字。

·237·(电子对效应,康普顿效应,光电效应,电离能损,…) 能量损失转化为不同波长光的概率分布, 光在晶体中的透射率率随光波长的概率分布, 光在晶体中的透射率随不同路程长度的概率分布, 晶体表面的反射折射系数随光波长的概率分布, 光在倍增管窗玻璃中的穿透率随光波长的概率分布,光子在光电倍增管阴极上产生光电子的量子效率的波长分布, 光子在光电倍增管阴极上产生光电子的量子效率随击中 位置的分布, 电子的倍增过程中倍增系数的涨落, ……因此,最后测到的全能峰的脉冲幅度近似于正态分布。

―测量值报导st sys μσσ±±μ:通过测量得到的对待测量真值的估计ststsysσσμσ+-+-±,syssysst σσμσ+-+-±,sysst st sysσσσσμ++--++--。

系统误差与统计误差从来源知相互独立t σ=tμσ±,t t σσμ+-+-。

§1.3 测量数据表示及运算1.数据位数• 误差应与测量精度一致, 测量值末位应与误差末位相同;7.550.03,± 7.60.1,± 7.550.1,± X 7.60.03,± X 。

• 需要对多个测量数据进行运算以得到结果,可将测量值多写一个估计位数字,珠峰高度 8848.430.21± 米。

• 误差最多只能写两位有效数字8.630.25±, 8.6320.246± X • 直接测量值(原始数据)误差必须有根据。

直接测量值是以后一切运算、推断的基础,其测量(中心)值及其误差必须给得准确,有根据。

·238·实验物理中的概率统计2.数据修约规则• 测量(中心)值 -- 4舍5入舍去部分0.5>,末位+1;舍去部分0.5<,末位不变;舍去部分0.5=,末位为奇数, +1,末位为偶数, 不变。

• 测量误差 -- 进位保守性原则:进位而非舍入 2.42 2.53.多个实验数据之间的运算由于测量值总有误差,即使被测物理量原本是常量,由于测量误差的存在,测量值转化成为随机变量进行运算才是合理的。

因此多个实验(测量)数据之间的运算要按随机变量之间的运算规则来进行。

即根据误差传播公式进行。

木桶效应 - 木桶存水的多少取决于高度最短的那块板误差运算 - 最终的误差取决于各项中最差的测量值 (保守原则)运算结果的相对误差与参与运算的多个实验数据中最大的相对误差相对应。

例加减:位数最靠前的为准,相对误差最大的为准。

(3.50.1)(0.430.05) 3.930.15 3.90.2±+±→±→±。

乘除:数字位数最少的为准,相对误差最大的为准。

(3.50.1)(0.430.05)1.5050.180 1.50.2±⨯±→±→±。

§1.4 误差与概率分布被测物理量X ,看作是随机变量,有对应的概率分布 离散分布:被测到 i x 的概率是i p连续分布:被测到 ],(dx x x +的概率是dx x f )(期望值 μ ⎰∑===dxx xf p x x E iii )()(μ错误!文档中没有指定样式的文字。

·239·方差 2)(xx V σ= dxx f x p x x V iii )()()()(22⎰∑-=-=μμ实验报导值: m mσμ±, 要尽可能做到 .,σσμμ→→m m , m m σμ±,要做到这一点,关键是要知道被测量x 服从什么分布。

(1) 多丝室的空间分辨(均匀分布)带电粒子穿过多丝室,靠近的两根丝感应出电信号。

设丝距为d ,问空间分辨为多大?d ∙←→∙ ∙ ∙ ∙――――――――――――――――――――――――――――→ X↑ 粒子入射 空间分辨,即多丝室在X 方向上的定位能力。

d or d /2 ?当两根丝感应出电信号,可以判断粒子入射位置在此两根丝之间。

在没有其他知识的情况下,认为入射位置为0d →间的均匀分布是合理的假定。

于是 ()1/,f x d = (:0)x d →/2d μ=, 22/12d σ=。

空间分辨2d σ=(2) 探测器的探测效率及误差》 伯努利分布――定义和概率分布伯努利试验――随机试验可能的结果只有两种:“成功”X=1; “失败”X=0。

随机变量X 的概率分布为(1)P X p ==, (0)1(01),P X pp ==-<<》 二项分布 ―― n 个伯努利随机变量之和 定义和概率分布独立地进行n 次伯努利试验,事件“成功”的发生次数r 可为0到n 之间的任一个正整数, r 是一个随机变量,它可以视为n 个伯努利分布随机变量之和:12.n r X X X =+++事件“成功”发生r 次(0)r n ≤≤的概率等于·240· 实验物理中的概率统计(;,)(1)0,1,,r rn rn B r n p C p p r n -=-=其中p 是一次伯努利试验中事件“成功”的概率。

随机变量r 的均值、方差 (),()(1).E r np V r np p μ≡==-》探测效率及其误差用探测器对粒子作计数,当一个粒子穿过探测器时,测量结果只可能是记到一次计数,或者没记到计数,没有其它可能。

这样,n 个粒子穿过探测器时,探测器记到r 次计数的概率由二项分布描述。

》 一个粒子穿过探测器得到一次计数的概率称为探测效率ε, 显然它就等于二项分布的参数p 。

事实上ε是依靠有限次测量确定的,即/r n ε=。

当n 足够大,p ε≅。

》 有限次测量确定的ε是有误差的,ε的方差为()(1)/(1)/,r V V p p n n n εεε⎛⎫==-≅- ⎪⎝⎭所以探测效率的误差(标准偏差)为εσ=》 εσ有如下性质:0.5ε=时,εσ达到极大值εσ对于0.5ε=为对称分布;当ε接近0或1时,εσ达到极小。

为了能实验地测定ε,探测器计数r 最小需等于1,即 min1/,n ε=此时min 1/1/.n n εεσσ==≅》探测效率的相对误差则为错误!文档中没有指定样式的文字。

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