拉伸试验测定结果的数据处理和分析
拉伸试验测定结果的数据处理和分析
一、试验结果的处理
有以下情况之一者，可判定拉伸试验结果无效：
（1）试样断在机械刻划的标距上或标距外，且造成断后伸长率不符合规定的最小值者。
（2）操作不当
（3）试验期间仪器设备发生故障，影响了性能测定的准确性。
遇有试验结果无效时，应补做同样数量的试验。但若试验表明材料性能不合格，则在同一炉号材料或同一批坯料中加倍取样复检。若再不合格，该炉号材料或该批坯料就判废或降级处理。
此外，试验时出现2个或2个以上的缩颈，以及断样显示出肉眼可见的冶金缺陷（分层、气泡、夹渣）时，应在试验记录和报告中注明
二、数值修约
（一）数值进舍规则
数值的进舍规则可概括为“四舍六入五考虑，五后非零应进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇则进一”。具体说明如下：
（1）在拟舍弃的数字中，若左边第一个数字小于5（不包括5）时，则舍去，即所拟保留的末位数字不变。
例如、将13.346修约到保留一位小数,得13.3。
（2）在拟舍弃的数字中，若左边第一个数字大于5（不包括5）时，则进1，即所拟保留的末位数字加1。
例如，将52. 463修约到保留一位小数，得52.5。
（3）在拟舍弃的数字中，若左边第一个数字等于5，其右边的数字并非全部为零时，则进1，所拟保留的末位数字加1。
例如，将2.1502修约到只保留一位小数。得2.2。
(4)在拟舍弃的数字中若左边第一个数字等于5，其右边无数字或数字皆为零碎时，所拟保留的末位数字若为奇数则进1，若为偶数（包括0）则舍弃。
例如，将下列数字修约到只保留一位小数。
修约前0.45 0.750 2.0500 3.15
修约后0.4 0.8 2.0 3.2
（5）所拟舍弃的数字若为两位数字以上时，不得连续进行多次修约，应根据所拟舍弃数字中左边第一个数字的大小，按上述规则一次修约出结果。
例如，将17.4548修约成整数。
正确的做法是：17.4548→17
不正确的做法是:17.455→17.46→17.5→18
（二）非整数单位的修约
试验数值有时要求以5为间隔修约。此时将拟修约的数值乘以2，按指定位数依前述进舍规则修约，然后将所得数值再除以2即可。例如：将下列数字修约到个位数的0.5单位。
拟修约数值X 乘以2 2X修约值X修约值
30.75 61.50 62.0 30.0
30.45 60.90 61.0 30.5
三、拉伸试验的力学性能指标修约
拉伸试验测定的力学性能指标，除有特殊要求外，一般按表的要求进行修
在拉伸试验中，无论所用的仪器多么精密，方法多么完善，操作者多么细心，所得的结果与真值之间也必定存在误差。分析其原因，除了试验温度、介质环境外，影响试验结果的因素主要有：拉伸速度，试样的形状、尺寸及表面粗糙度，应力集中，试样的装夹等。
1、拉伸速率的影响在常温下，试验机的拉伸速率对结果均有影响，一般来说，拉伸速度过快，测得的屈服点或规定非比例伸长应力都有所提高，而且对于不同材料，速度的影响也不全相同，因此各国拉伸试验标准都根据不同材料的性质和其试验目的，对拉伸速率都作了相应的规定。GB、T228—1987规定，控制拉伸速度可以用控制应变速率和控制应力速率两种方法。
有关拉伸速度对试验结果的影响，具体举例如下：
例如，对do＝10mm的Q235A·F圆钢进行不同拉伸速度的试验结果为：以应力速率为10N、(mm2·s)为基准，当速度为此速率的2倍时，屈服点上升4.2%，10倍于此速率时，屈服点升高17.3%，20倍时升高50%。
又如，对铝基轴承合金进行不同拉伸速度的试验，结果表明：拉伸速度由4mm\min提高到15mm\min，屈服点约提高14%，而抗拉强度没有明显变化。
2、试样形状、尺寸及表面粗糙度的影响
对不同截面形状的试样进行拉伸试验，对比结果发现：下屈服点Re L受试样形状的影响不大，而上屈服点Re H影响效大。
试样肩部的过渡形状对上屈服点也有较大影响。随着肩部过渡的缓和，上屈服点明显升高，也即应力集中越大，上屈服点越低。因此材料试验中通常取下屈服点。
试样尺寸大小对结果也有影响。一般说来，试样直径减小，其抗拉强度和断面收缩率会有所增大。例如，经淬火和低温回火非均质高强度钢，当其试样直径由Ф5mm减小到Ф0.8mm，其ψ可增加30%～50%，脆性材料尺寸的影响更为显著。
低碳钢板的矩形截面试样，其伸长率和断面收缩率要比同等到横截面积的圆珠笔形试样小，而且矩形截面的试样，其A和Z受试样宽、厚比（b/a）的影响，一般取b/a在1～4比较合适。
表面粗糙度对拉伸结果也有一定影响。一般，材料塑性越好，粗糙度的影响越小，反之，塑性较差的材料，随着粗糙度的增加，其屈服强度、伸长率等到均有所下降（抗拉强度几乎不受影响）。
3、应力集中的影响如前所述，应力集中越严重，材料的上屈服点越低。
此外，随着应力集中的增加，材料的抗拉强度也会出现不同程度的下降。
4、试样装夹的影响拉伸试验时，一般不允许对试样施加偏心力，偏心力会使试样产生附加弯曲应力，从而使结果产生误差，尤其对于脆性材料，这种误差就更大。产生这种偏心误差除了试验机本身的构造不良（对中不好）外，还可能由于试样形状不对称、夹头的构造和安装不正确、试样在夹头内固定得不正确等原因而造成。
数据分析实验报告
数据分析实验报告 文稿归稿存档编号：[KKUY-KKIO69-OTM243-OLUI129-G00I-FDQS58-
第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出： 统计量 全国居民 农村居民 城镇居民 N 有效 22 22 22 缺失 均值 1116.82 747.86 2336.41 中值 727.50 530.50 1499.50 方差 1031026.918 399673.838 4536136.444 百分位数 25 304.25 239.75 596.25 50 727.50 530.50 1499.50 75 1893.50 1197.00 4136.75 3画直方图，茎叶图，QQ 图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民 Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 5.00 0 . 56788 数据分析实验报告 【最新资料，WORD 文档，可编辑修改】
2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689 1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验
结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 （2 ）W 检验 结果：在Shapiro-Wilk 检验结果972.00 w ，p=0.174大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。 习题1.5 5 多维正态数据的统计量 数据：
比对试验数据处理的3种方法
比对试验数据处理的3种方法 摘要引入比对试验的定义，结合两个实验室进行的一组比对试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种基本方法，即(:rubbs检验、F检验、t检验，并阐述三者关系。 在实验室工作中，经常遇到比对试验，即按照预先规定的条件，由两个或多个实验室或实验室内部 对相同或类似的被测物品进行检测的组织、实施和评价。实验室间的比对试验是确定实验室的检测能 力，保证实验室数据准确，检测结果持续可靠而进行的一项重要的试验活动，比对试验方法简单实用，广 泛应用于企事业、专业质检、校准机构的实验室。国家实验室认可准则明确提出，实验室必须定期开展 比对试验。虽然比对试验的形式较多，如:人员比对、设备比对、方法比对、实验室间比对等等，但如何 将比对试验数据归纳、处理、分析，正确地得出比对试验结果是比对试验成败的关键。 以下笔者结合实验室A和B两个实验室200年进行的比对试验中的拉力试验数据实例，介绍比对试验数据处理的3种最基本的方法，即格鲁布斯(Grubbs)检验、F检验、t检验。 1 数据来源情况 试样 在实验室的半成品仓库采取正交方法取样，样品为01. 15 mm制绳用钢丝。在同一盘上截取20 段长度为lm试样，按顺序编号，单号在实验室A测试，双号在实验室B测试。 试验方法及设备 试验方法见 GB/T 228-1987，实验室A : LJ-500(编号450);实验室B : LJ-1 000(编号2)。 测试条件 两实验室选择有经验的试验员，严格按照标准方法进行测试，技术人员现场监督复核，确认无误后 记录。对断钳口的试样进行重试。试验时两实验室环境温度(28 T )、拉伸速度(50 mm/min )、钳口距 离(150 mm)相同。 试验数据 测试得出的两组原始试验数据见表to 表1 实验室A,B试验数据
实验设计与数据处理心得
实验设计与数据处理心得体会 刚开始选这门课的时候,我觉得这门课应该就是很难懂的课程,首先我们做过不少的实验了,当然任何自然科学都离不开实验,大多数学科(化工、化学、轻工、材料、环境、医药等)中的概念、原理与规律大多由实验推导与论证的,但我觉得每次到处理数据的时候都很困难,所以我觉得这就是门难懂的课程,却也就是很有必要去学的一门课程,它对于我们工科生来说也就是很有用途的,在以后我们实验的数据处理上有很重要的意义。 如何科学的设计实验,对实验所观测的数据进行分析与处理,获得研究观测对象的变化规律,就是每个需要进行实验的人员需要解决的问题。“实验设计与数据处理”课程就就是就是以概率论数理统计、专业技术知识与实践经验为基础,经济、科学地安排试验,并对试验数据进行计算分析,最终达到减少试验次数、缩短试验周期、迅速找到优化方案的一种科学计算方法。它主要应用于工农业生产与科学研究过程中的科学试验,就是产品设计、质量管理与科学研究的重要工具与方法,也就是一门关于科学实验中实验前的实验设计的理论、知识、方法、技能,以及实验后获得了实验结果,对实验数据进行科学处理的理论、知识、方法与技能的课程。 通过本课程的学习,我掌握了试验数据统计分析的基本原理,并能针对实际问题正确地运用,为将来从事专业科学的研究打下基础。这门课的安排很合理,由简单到复杂、由浅入深的思维发展规律,先讲单因素试验、双因素试验、正交试验、均匀试验设计等常用试验设计
方法及其常规数据处理方法、再讲误差理论、方差分析、回归分析等数据处理的理论知识,最后将得出的方差分析、回归分析等结论与处理方法直接应用到试验设计方法。 比如我对误差理论与误差分析的学习:在实验中,每次针对实验数据总会有误差分析,误差就是进行实验设计与数据评价最关键的一个概念,就是测量结果与真值的接近程度。任何物理量不可能测量的绝对准确,必然存在着测定误差。通过学习,我知道误差分为过失误差,系统误差与随机误差,并理解了她们的定义。另外还有对准确度与精密度的学习,了解了她们之间的关系以及提高准确度的方法等。对误差的学习更有意义的应该就是如何消除误差,首先消除系统误差,可以通过对照试验,空白试验,校准仪器以及对分析结果的校正等方法来消除;其次要减小随机误差,就就是要在消除系统误差的前提下,增加平行测定次数,可以提高平均值的精密度。 比如我对方差分析的理解:方差分析就是实验设计中的重要分析方法,应用非常广泛,它就是将不同因素、不同水平组合下试验数据作为不同总体的样本数据,进行统计分析,找出对实验指标影响大的因素及其影响程度。对于单因素实验的方差分析,主要步骤如下:建立线性统计模型,提出需要检验的假设;总离差平方与的分析与计算;统计分析,列出方差分析表。对于双因素实验的方差分析,分为两种,一种就是无交互作用的方差分析,另一种就是有交互作用的方差分析,对于这两种类型分别有各自的设计方法,但就是总体步骤都与单因素实验的方差分析一样。
数据分析实验报告
《数据分析》实验报告 班级： 07信计0班 学号： 姓名： 实验日期 2010-3-11 实验地点： 实 验楼505 实验名称： 样本数据的特征分析 使用软件名称：MATLAB 1. 熟练掌握利用Matlab 软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差 与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差; 2. 熟练掌握jbtest 与lillietest 关于一元数据的正态性检验； 3. 掌握统计作图方法； 4. 掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 安徽省1990-2004年万元工业GDP 废气排放量、废水排放量、固体废物排放 量以及用于污染治理的投入经费比重见表 6.1.1,解决以下问题： 表6.1.1 实 验 目 的
1. 计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2. 计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3?做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDR废气排放量，安徽省与江苏省是否 服从同样的分布？
程序如下： clear;clc format ba nk %保留两位小数 %%%%%%%%%%%安徽省%数据%%%%%%%%%%%%%%%%%% A=[104254.40 519.48 441.65 0.18 94415.00 476.97 398.19 0.26 89317.41 119.45 332.14 0.23 63012.42 67.93 203.91 0.20 45435.04 7.86 128.20 0.17 46383.42 12.45 113.39 0.22 39874.19 13.24 87.12 0.15 38412.85 37.97 76.98 0.21 35270.79 45.36 59.68 0.11 35200.76 34.93 60.82 0.15 35848.97 1.82 57.35 0.19 40348.43 1.17 53.06 0.11 40392.96 0.16 50.96 0.12 37237.13 0.05 43.94 0.15 34176.27 0.06 36.90 0.13]; %计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数、偏度、峰度以及极差 A1=[mea n(A);var(A);std(A);std(A)./mea n(A);skew ness(A,0);kurtosis(A,0)-3;ra nge( A)] %E均值 A2=[1/4 1/2 1/4]*prctile(A,[25 50 75]) % 十算各指标的相关系数矩阵 A3=corrcoef(A) %做岀各指标数据直方图 subplot(221),histfit(A(:,1),8) subplot(222),histfit(A(:,2),8) subplot(223),histfit(A(:,3),8) subplot(224),histfit(A(:,4),7) %检验该数据是否服从正态分布 for i=1:4 [h(i),p(i),lstat(i),cv(i)]=lillietest(A(:,i),0.05); end h,p %十算岀前二列不服从正态分布，利用boxcox变换以后给岀该数据的密度函数[t1,l1]=boxcox(A(:,1)) [t2,l2]=boxcox(A(:,2)) [t3,I3]=boxcox(A(:,3))
实验数据误差分析和数据处理
第二章 实验数据误差分析和数据处理 第一节 实验数据的误差分析 由于实验方法和实验设备的不完善，周围环境的影响，以及人的观察力，测量程序等限制，实验观测值和真值之间，总是存在一定的差异。人们常用绝对误差、相对误差或有效数字来说明一个近似值的准确程度。为了评定实验数据的精确性或误差，认清误差的来源及其影响，需要对实验的误差进行分析和讨论。由此可以判定哪些因素是影响实验精确度的主要方面，从而在以后实验中，进一步改进实验方案，缩小实验观测值和真值之间的差值，提高实验的精确性。 一、误差的基本概念 测量是人类认识事物本质所不可缺少的手段。通过测量和实验能使人们对事物获得定量的概念和发现事物的规律性。科学上很多新的发现和突破都是以实验测量为基础的。测量就是用实验的方法，将被测物理量与所选用作为标准的同类量进行比较，从而确定它的大小。 1.真值与平均值 真值是待测物理量客观存在的确定值，也称理论值或定义值。通常真值是无法测得的。若在实验中，测量的次数无限多时，根据误差的分布定律，正负误差的出现几率相等。再经过细致地消除系统误差，将测量值加以平均，可以获得非常接近于真值的数值。但是实际上实验测量的次数总是有限的。用有限测量值求得的平均值只能是近似真值，常用的平均值有下列几种: (1) 算术平均值 算术平均值是最常见的一种平均值。 设1x 、2x 、……、n x 为各次测量值，n 代表测量次数，则算术平均值为 n x n x x x x n i i n ∑==+???++=121 (2-1) (2) 几何平均值 几何平均值是将一组n 个测量值连乘并开n 次方求得的平均值。即 n n x x x x ????=21几 (2-2) （3）均方根平均值 n x n x x x x n i i n ∑==+???++= 1 222221均 (2-3) (4) 对数平均值 在化学反应、热量和质量传递中，其分布曲线多具有对数的特性，在这种情况下表征平均值常用对数平均值。 设两个量1x 、2x ，其对数平均值
拉伸试验处理数据
用origin9处理拉伸试验的数据，拉伸试验用了引伸计，求材料的屈服强度和抗拉强度。 一、数据的导入和画图。 1.将拉伸数据导入origin9中。点击如图所示的按钮。然后在跳出来的Import Wizard-Source 对话框里选择拉伸试验的路径的文件，Add File(s)并OK，再点击Import Wizard-Source对话框中的Finish按钮。
数据导入后，选中不要的数据的行点击鼠标右键Delete。 2.处理试验的数据的拉力和伸长量，将数据改为应力和应变数据。 将拉力/试样的横截面积，伸长量/标距*100。 选中拉力的列，右击下图：
输入计算公式，得到正应力（2.00和12.30为试验样品的厚度和宽度）。 伸长的列操作类似，如下图：
*100是因为在坐标中需要%为横坐标。 3.将应力的列设为Y，应变的列设为X。操作如下，选中应力的列右击set as为Y。应变的列设为X。 4．选中两列并用Line做出曲线。并对曲线的横纵轴进行调整为0为起点。 二、进行直线的拟合并求出材料的弹性模型。 1.选中应力应变曲线中需要拟合的线段的范围。点击Data Selector旁边的图案，拖动红色选择适当范围，并双击红线确认范围。
3.点击Analysis，Fitting,Linear fit，Open Dialog。在Fit Options中的Fix Intercept打钩固定 截距为0，使拟合的直线过原点。点击Ok拟合选中范围的曲线。在随后跳出来的对话框里选择No。 4.将0.2%塑性应变时的应力作为屈服指标。 点击Graph, Add Function Graph,输入Y=（x-2）*slope,slope为斜率（材料的弹性模量）。 用读入这条直线与应力应变的交点就是屈服强度。 5.用Excel找出纵坐标的最大值，就是抗拉强度。
数据分析实验报告
《数据分析》实验报告 班级：07信计0班学号：姓名：实验日期2010-3-11 实验地点：实验楼505 实验名称：样本数据的特征分析使用软件名称：MATLAB 实验目的1.熟练掌握利用Matlab软件计算均值、方差、协方差、相关系数、标准差与变异系数、偏度与峰度，中位数、分位数、三均值、四分位极差与极差； 2.熟练掌握jbtest与lillietest关于一元数据的正态性检验； 3.掌握统计作图方法； 4.掌握多元数据的数字特征与相关矩阵的处理方法； 实验内容安徽省1990-2004年万元工业GDP废气排放量、废水排放量、固体废物排放量以及用于污染治理的投入经费比重见表6.1.1，解决以下问题：表6.1.1废气、废水、固体废物排放量及污染治理的投入经费占GDP比重 年份 万元工业GDP 废气排放量 万元工业GDP 固体物排放量 万元工业GDP废 水排放量 环境污染治理投 资占GDP比重 （立方米）（千克）（吨）（%）1990 104254.40 519.48 441.65 0.18 1991 94415.00 476.97 398.19 0.26 1992 89317.41 119.45 332.14 0.23 1993 63012.42 67.93 203.91 0.20 1994 45435.04 7.86 128.20 0.17 1995 46383.42 12.45 113.39 0.22 1996 39874.19 13.24 87.12 0.15 1997 38412.85 37.97 76.98 0.21 1998 35270.79 45.36 59.68 0.11 1999 35200.76 34.93 60.82 0.15 2000 35848.97 1.82 57.35 0.19 2001 40348.43 1.17 53.06 0.11 2002 40392.96 0.16 50.96 0.12 2003 37237.13 0.05 43.94 0.15 2004 34176.27 0.06 36.90 0.13 1.计算各指标的均值、方差、标准差、变异系数以及相关系数矩阵； 2.计算各指标的偏度、峰度、三均值以及极差； 3.做出各指标数据直方图并检验该数据是否服从正态分布？若不服从正态分布，利用boxcox变换以后给出该数据的密度函数； 4.上网查找1990-2004江苏省万元工业GDP废气排放量，安徽省与江苏省是 否服从同样的分布？
拉伸试验测定结果的数据处理和分析
拉伸试验测定结果的数据 处理和分析 The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
拉伸试验测定结果的数据处理和分析 一、试验结果的处理 有以下情况之一者，可判定拉伸试验结果无效： （1）试样断在机械刻划的标距上或标距外，且造成断后伸长率不符合规定的最小值者。 （2）操作不当 （3）试验期间仪器设备发生故障，影响了性能测定的准确性。 遇有试验结果无效时，应补做同样数量的试验。但若试验表明材料性能不合格，则在同一炉号材料或同一批坯料中加倍取样复检。若再不合格，该炉号材料或该批坯料就判废或降级处理。 此外，试验时出现2个或2个以上的缩颈，以及断样显示出肉眼可见的冶金缺陷（分层、气泡、夹渣）时，应在试验记录和报告中注明 二、数值修约 （一）数值进舍规则 数值的进舍规则可概括为“四舍六入五考虑，五后非零应进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇则进一”。具体说明如下： （1）在拟舍弃的数字中，若左边第一个数字小于5（不包括5）时，则舍去，即所拟保留的末位数字不变。 例如、将13.346修约到保留一位小数,得13.3。 （2）在拟舍弃的数字中，若左边第一个数字大于5（不包括5）时，则进1，即所拟保留的末位数字加1。
例如，将52. 463修约到保留一位小数，得52.5。 （3）在拟舍弃的数字中，若左边第一个数字等于5，其右边的数字并非全部为零时，则进1，所拟保留的末位数字加1。 例如，将2.1502修约到只保留一位小数。得2.2。 (4)在拟舍弃的数字中若左边第一个数字等于5，其右边无数字或数字皆为零碎时，所拟保留的末位数字若为奇数则进1，若为偶数（包括0）则舍弃。 例如，将下列数字修约到只保留一位小数。 修约前 0.45 0.750 2.0500 3.15 修约后 0.4 0.8 2.0 3.2 （5）所拟舍弃的数字若为两位数字以上时，不得连续进行多次修约，应根据所拟舍弃数字中左边第一个数字的大小，按上述规则一次修约出结果。 例如，将17.4548修约成整数。 正确的做法是：17.4548→17 不正确的做法是:17.455→17.46→17.5→18 （二）非整数单位的修约 试验数值有时要求以5为间隔修约。此时将拟修约的数值乘以2，按指定位数依前述进舍规则修约，然后将所得数值再除以2即可。例如：将下列数字修约到个位数的0.5单位。 拟修约数值X 乘以2 2X修约值 X修约值 30.75 61.50 62.0 30.0 30.45 60.90 61.0 30.5 三、拉伸试验的力学性能指标修约 拉伸试验测定的力学性能指标，除有特殊要求外，一般按表的要求进行修约。
实验数据分析中的
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 r ，待测量为 y r ，y r 是x r 的函数 ()y f x =r r 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。
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、2 χ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 ≥ 2 33 1 2 1 ()()().x x x x 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.n i i P x ==∑ 期望值（概率意义上的平均值） 离散型 ()()i i i E 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 i V X x p x μ=-∑ 连续型 2()()().V X x f x dx Ω μ=-? §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。
ASTM E8M-09 中文版 金属材料拉伸试验方法E8-09
金属材料拉伸试验的标准试验方法 1范围 1.1 本方法适用于室温下任何形状的金属材料的拉伸试验。特别是对于屈服强度、屈服点延伸率、抗拉强度、延伸率和断面收缩率的测定。 1.2 对于圆形试样，标距长度等于直径的4倍【E8】或5倍【E8M】（对于E8和E8M，试样的标距长度是两个标准的最大区别，其他技术内容是一致的）。用粉末冶金（P/M）材料制成的试样无此要求，以保持工业要求的材料的压力至规定的设计面积和密度。 1.3 除本方法规定外，可对特殊材料制定单独的技术规范及试验方法，例如：试验方法和定义A370，试验方法B557，B557M。 1.4 除非另有规定，室温应定为10—38℃。 1.5 国际单位(SI)和英制单位相互独立，两个单位体系的数值并不完全相等，因此，它们应该独立使用。两个单位体系结合使用得到的数值与标准不符合。 1.6 本标准并不涉及所有安全的问题，如果有，也是与它的用途有关。在使用本标准前制定适当的安全和健康规范，确定使用的规章制度是本标准使用者的责任。 2参考文件 2.1 ASTM标准： A 356/A 356M 铸钢、碳素钢、低合金钢、不锈钢、蒸汽锅炉钢的产品规范 A370 钢产品力学性能试验方法及定义 B557 锻、铸铝合金和镁合金产品的拉伸试验方法 B557M锻、铸铝合金和镁合金产品的拉伸试验方法(公制) E4 试验机的力学校验方法 E6 力学性能试验方法相关术语
E29 用标准方法确定性能所得试验数据的有效位数的推荐方法 E83 引伸计的的校验及分级方法 E345 金属箔拉伸试验的测试方法 E691 实验室之间探讨确定试验方法精确度的实施指南 E1012 拉伸载荷下试样对中方法的确定 E1856 试验机计算机数据分析处理系统的使用指导 3 术语 3.1 定义——在E6中出现的有关拉伸测试的名词术语均可以用在该拉伸试验方法中。另外需补充以下术语： 3.1.1 不连续屈服——轴向试验中，由于局部屈服，在塑性变形开始的地方观察到力的停滞或起伏（应力-应变曲线不一定出现不连续）。 3.1.2 断后延伸率——由于断裂，使得施加的力突然降低，在此之前测得的延伸率。很多材料并不出现力突然降低的情况，这时断后延伸率通过测量力减小到最大力的10%时的应变值获得。 3.1.3 下屈服强度（LYS[FL-2]）——轴向试验中，不考虑瞬时效应的情况，不连续屈服过程中记录的最小应力。 3.1.4 均匀延伸率（EL U[%]）——在试样出现缩颈、断裂或者二者都出现之前，所承受最大力时材料的延伸率为均匀延伸率。 3.1. 4.1 说明：均匀伸长率包括弹性延伸率和塑性延伸率。 3.1.5 上屈服强度（LYS[FL-2]）——轴向试验中，伴随不连续屈服首此出现的应力最大值（首次出现零斜率时的应力）； 3.1.6 屈服点延伸率（YPE）——轴向试验中，不连续屈服过程中上屈服点（应力斜率为0时的转换/临界点）所对应得应变与均匀应变硬化转折点之间的应变差（用百分比表示）。若均匀应变硬化转折点超出应变范围，则YPE的终点是(a)(b)两条直线与横轴的交点： (a)应力—应变曲线的不连续屈服段，通过最后一个零斜率点的水平正切线； (b)应力—应变曲线的均匀应变硬化段的正切线。 若在屈服的地方或附近没有出现斜率为零的点，则材料的的屈服点延伸率为0%。
数据分析实验报告
数据分析实验报告 【最新资料，WORD文档，可编辑修改】 第一次试验报告 习题1.3 1建立数据集，定义变量并输入数据并保存。 2数据的描述，包括求均值、方差、中位数等统计量。 分析—描述统计—频率，选择如下： 输出：
方差1031026.918399673.8384536136.444百分位数25304.25239.75596.25 50727.50530.501499.50 751893.501197.004136.75 3画直方图，茎叶图，QQ图。（全国居民） 分析—描述统计—探索，选择如下： 输出： 全国居民Stem-and-Leaf Plot Frequency Stem & Leaf 9.00 0 . 122223344 5.00 0 . 56788 2.00 1 . 03 1.00 1 . 7 1.00 2 . 3 3.00 2 . 689
1.00 3 . 1 Stem width: 1000 Each leaf: 1 case(s) 分析—描述统计—QQ图，选择如下： 输出： 习题1.1 4数据正态性的检验：K—S检验，W检验数据： 取显着性水平为0.05 分析—描述统计—探索，选择如下：（1）K—S检验 单样本Kolmogorov-Smirnov 检验 身高N60正态参数a,,b均值139.00
标准差7.064 最极端差别绝对值.089 正.045 负-.089 Kolmogorov-Smirnov Z.686 渐近显着性(双侧).735 a. 检验分布为正态分布。 b. 根据数据计算得到。 结果：p=0.735 大于0.05 接受原假设，即数据来自正太总体。（2）W检验
拉伸试验测定结果的数据处理和分析
拉伸试验测定结果的数据处理和分析 一、试验结果的处理 有以下情况之一者，可判定拉伸试验结果无效： （1）试样断在机械刻划的标距上或标距外，且造成断后伸长率不符合规定的最小值者。 （2）操作不当 （3）试验期间仪器设备发生故障，影响了性能测定的准确性。 遇有试验结果无效时，应补做同样数量的试验。但若试验表明材料性能不合格，则在同一炉号材料或同一批坯料中加倍取样复检。若再不合格，该炉号材料或该批坯料就判废或降级处理。 此外，试验时出现2个或2个以上的缩颈，以及断样显示出肉眼可见的冶金缺陷（分层、气泡、夹渣）时，应在试验记录和报告中注明 二、数值修约 （一）数值进舍规则 数值的进舍规则可概括为“四舍六入五考虑，五后非零应进一，五后皆零视奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇则进一”。具体说明如下： （1）在拟舍弃的数字中，若左边第一个数字小于5（不包括5）时，则舍去，即所拟保留的末位数字不变。 例如、将13.346修约到保留一位小数,得13.3。 （2）在拟舍弃的数字中，若左边第一个数字大于5（不包括5）时，则进1，即所拟保留的末位数字加1。 例如，将52. 463修约到保留一位小数，得52.5。 （3）在拟舍弃的数字中，若左边第一个数字等于5，其右边的数字并非全部为零时，则进1，所拟保留的末位数字加1。 例如，将2.1502修约到只保留一位小数。得2.2。 (4)在拟舍弃的数字中若左边第一个数字等于5，其右边无数字或数字皆为零碎时，所拟保留的末位数字若为奇数则进1，若为偶数（包括0）则舍弃。 例如，将下列数字修约到只保留一位小数。 修约前0.45 0.750 2.0500 3.15 修约后0.4 0.8 2.0 3.2 （5）所拟舍弃的数字若为两位数字以上时，不得连续进行多次修约，应根据所拟舍弃数字中左边第一个数字的大小，按上述规则一次修约出结果。 例如，将17.4548修约成整数。 正确的做法是：17.4548→17 不正确的做法是:17.455→17.46→17.5→18 （二）非整数单位的修约 试验数值有时要求以5为间隔修约。此时将拟修约的数值乘以2，按指定位数依前述进舍规则修约，然后将所得数值再除以2即可。例如：将下列数字修约到个位数的0.5单位。 拟修约数值X 乘以2 2X修约值X修约值
【最全最详细】数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (2) 1.1数据挖掘 (2) 1.1.1数据挖掘的概念 (2) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (3) 1.2.1关联规则的概念 (3) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (4) 2.用Matlab实现关联规则 (6) 2.1Matlab概述 (6) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (7) 3.用java实现关联规则 (11) 3.1java界面描述 (11) 3.2java关键代码描述 (14) 4、实验总结 (19) 4.1实验的不足和改进 (19) 4.2实验心得 (20)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下：·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据） ·数据集成（多种数据源可以组合在一起） ·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。 神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。 遗传算法：遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗糙集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的连接和隐层单元；用遗传算法和bp算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。 决策树方法：决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从
实验数据的记录和处理
讲座 实验误差及数据处理 教学要求 1、了解实验误差及其表示方法； 2、掌握了解有效数字的概念，熟悉其运算规则； 3、初步掌握实验数据处理的方法。 重点及难点 重点：实验误差及其表示方法；有效数字；实验数据处理。 难点：有效数字运算规则；实验数据的作图法处理。 教学方法与手段 讲授，ppt演示。 教学时数 4学时 教学内容 引言 化学实验中经常使用仪器对一些物理量进行测量，从而对系统中的某些化学性质和物理性质作出定量描述，以发现事物的客观规律。但实践证明，任何测量的结果都只能是相对准确，或者说是存在某种程度上的不可靠性，这种不可靠性被称为实验误差。产生这种误差的原因，是因为测量仪器、方法、实验条件以及实验者本人不可避免地存在一定局限性。 对于不可避免的实验误差，实验者必须了解其产生的原因、性质及有关规律，从而在实验中设法控制和减小误差，并对测量的结果进行适当处理，以达到可以接受的程度。 一、误差及其表示方法 1.准确度和误差 ⑴准确度和误差的定义 准确度是指某一测定值与“真实值”接近的程度。一般以误差E表示， E＝测定值－真实值 当测定值大于真实值，E为正值，说明测定结果偏高；反之，E为负值，说明测定结果偏低。误差愈大，准确度就愈差。 实际上绝对准确的实验结果是无法得到的。化学研究中所谓真实值是指由有经验的研究人员同可靠的测定方法进行多次平行测定得到的平均值。以此作为真实值，或者以公认的手册上的数据作为真实值。 ⑵绝对误差和相对误差 误差可以用绝对误差和相对误差来表示。 绝对误差表示实验测定值与真实值之差。它具有与测定值相同的量纲。如克、毫升、百分数等。例如，对于质量为0.1000g的某一物体。在分析天平上称得其质量为0.1001g，则称量的绝对误差为+0.0001g。 只用绝对误差不能说明测量结果与真实值接近的程度。分析误差时，除要去
数据处理的基本方法
第六节数据处理的基本方法 前面我们已经讨论了测量与误差的基本概念，测量结果的最佳值、误差和不确定度的计算。然而，我们进行实验的最终目的是为了通过数据的获得和处理，从中揭示出有关物理量的关系，或找出事物的内在规律性，或验证某种理论的正确性，或为以后的实验准备依据。因而，需要对所获得的数据进行正确的处理，数据处理贯穿于从获得原始数据到得出结论的整个实验过程。包括数据记录、整理、计算、作图、分析等方面涉及数据运算的处理方法。常用的数据处理方法有：列表法、图示法、图解法、逐差法和最小二乘线性拟合法等，下面分别予以简单讨论。 一、列表法 列表法是将实验所获得的数据用表格的形式进行排列的数据处理方法。列表法的作用有两种：一是记录实验数据，二是能显示出物理量间的对应关系。其优点是，能对大量的杂乱无章的数据进行归纳整理，使之既有条不紊，又简明醒目；既有助于表现物理量之间的关系，又便于及时地检查和发现实验数据是否合理，减少或避免测量错误；同时，也为作图法等处理数据奠定了基础。 用列表的方法记录和处理数据是一种良好的科学工作习惯，要设计出一个栏目清楚、行列分明的表格，也需要在实验中不断训练，逐步掌握、熟练，并形成习惯。
一般来讲，在用列表法处理数据时，应遵从如下原则： (1)栏目条理清楚，简单明了，便于显示有关物理量的关系。 (2)在栏目中，应给出有关物理量的符号，并标明单位(一般不重复写在每个数据的后面)。 (3)填入表中的数字应是有效数字。 (4)必要时需要加以注释说明。 例如，用螺旋测微计测量钢球直径的实验数据列表处理如下。 用螺旋测微计测量钢球直径的数据记录表 = ?mm ± .0 004
数据分析与挖掘实验报告
数据分析与挖掘实验报告
《数据挖掘》实验报告 目录 1.关联规则的基本概念和方法 (1) 1.1数据挖掘 (1) 1.1.1数据挖掘的概念 (1) 1.1.2数据挖掘的方法与技术 (2) 1.2关联规则 (5) 1.2.1关联规则的概念 (5) 1.2.2关联规则的实现——Apriori算法 (7) 2.用Matlab实现关联规则 (12) 2.1Matlab概述 (12) 2.2基于Matlab的Apriori算法 (13) 3.用java实现关联规则 (19) 3.1java界面描述 (19) 3.2java关键代码描述 (23) 4、实验总结 (29) 4.1实验的不足和改进 (29) 4.2实验心得 (30)
1.关联规则的基本概念和方法 1.1数据挖掘 1.1.1数据挖掘的概念 计算机技术和通信技术的迅猛发展将人类社会带入到了信息时代。在最近十几年里，数据库中存储的数据急剧增大。数据挖掘就是信息技术自然进化的结果。数据挖掘可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的，人们事先不知道的但又是潜在有用的信息和知识的过程。 许多人将数据挖掘视为另一个流行词汇数据中的知识发现（KDD）的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤。知识发现过程如下： ·数据清理（消除噪声和删除不一致的数据）·数据集成（多种数据源可以组合在一起）·数据转换（从数据库中提取和分析任务相关的数据） ·数据变换（从汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式） ·数据挖掘（基本步骤，使用智能方法提取数
据模式） ·模式评估（根据某种兴趣度度量，识别代表知识的真正有趣的模式） ·知识表示（使用可视化和知识表示技术，向用户提供挖掘的知识）。 1.1.2数据挖掘的方法与技术 数据挖掘吸纳了诸如数据库和数据仓库技术、统计学、机器学习、高性能计算、模式识别、神经网络、数据可视化、信息检索、图像和信号处理以及空间数据分析技术的集成等许多应用领域的大量技术。数据挖掘主要包括以下方法。神经网络方法：神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、bp反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以hopfield 的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以art 模型、koholon模型为代表的，用于聚类的自组
光电效应实验报告数据处理 误差分析
表1-1：不同频率下的遏止电压表 λ（nm）365 404.7 435.8 546.1 577 v（10^14）8.219 7.413 6.884 5.493 5.199 |Ua|(v) 1.727 1.357 1.129 0.544 0.418 表1-2：λ=365（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-1.927 -1.827 -1.727 -1.627 -1.527 -1.427 -1.327 I/(10^-11)A-0.4 -0.2 0 0.9 3.9 8.2 14 -1.227 -1.127 -1.027 -0.927 -0.827 -0.727 -0.718 24.2 38.1 52 66 80 97.2 100 表1-3：λ=404.7（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v) -1.477 -1.417 -1.357 -1.297 -1.237 -1.177 -1.117 I/(10^-11)A -1 -0.4 0 1.8 4.1 10 16.2 -1.057 -0.997 -0.937 -0.877 -0.817 -0.757 -0.737 24.2 36.2 49.8 63.9 80 93.9 100 表1-4：λ=435.8（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-1.229 -1.179 -1.129 -1.079 -1.029 -0.979 -0.929 I/(10^-11)A-1.8 -0.4 0 2 4.2 10.2 17.9 -0.879 -0.829 -0.779 -0.729 -0.679 -0.629 -0.579 -0.575 24.8 36 47 59 71.6 83.8 98 100 表1-5：λ=546.1（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-0.604 -0.574 -0.544 -0.514 -0.484 -0.454 -0.424 I/(10^-11)A-4 -2 0 3.8 10 16.2 24 -0.394 -0.364 -0.334 -0.304 -0.274 -0.244 -0.242 34 46 56.2 72 84.2 98.2 100 表1-6：λ=577（nm）时不同电压下对应的电流值 U/(v)-0.478 -0.448 -0.418 -0.388 -0.358 -0.328 -0.298 I/(10^-11)A-3.1 -1.8 0 2 6 10.2 16.1 -0.268 -0.238 -0.208 -0.178 -0.148 -0.118 -0.088 -0.058 22.1 31.8 39.8 49 58 68.2 79.8 90.1 -0.04 100
实验数据处理的几种方法
实验数据处理的几种方法 物理实验中测量得到的许多数据需要处理后才能表示测量的最终结果。对实验数据进行记录、整理、计算、分析、拟合等，从中获得实验结果和寻找物理量变化规律或经验公式的过程就是数据处理。它是实验方法的一个重要组成部分，是实验课的基本训练内容。本章主要介绍列表法、作图法、图解法、逐差法和最小二乘法。 1.4.1 列表法 列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系，便于分析和发现资料的规律性，也有助于检查和发现实验中的问题，这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到：（1）表格设计要合理，以利于记录、检查、运算和分析。 （2）表格中涉及的各物理量，其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。 （3）表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外，计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。 （4）表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部，说明写在表格的下部。 1.4.2 作图法 作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系，揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点，它是一种最常用的数据处理方法。 作图法的基本规则是： （1）根据函数关系选择适当的坐标纸（如直角坐标纸，单对数坐标纸，双对数坐标纸，极坐标纸等）和比例，画出坐标轴，标明物理量符号、单位和刻度值，并写明测试条件。 （2）坐标的原点不一定是变量的零点，可根据测试范围加以选择。，坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当，以使图线居中。 （3）描点和连线。根据测量数据，用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时，每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出，以免混淆。连线时，要顾及到数据点，使曲线呈光滑曲线（含直线），并使数据点均匀分布在曲线（直线）的两侧，且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核，属过失误差的应剔去。 （4）标明图名，即做好实验图线后，应在图纸下方或空白的明显位置处，写上图的名称、作者和作图日期，有时还要附上简单的说明，如实验条件等，使读者一目了然。作图时，一般将纵轴代表的物理量写在前面，横轴代表的物理量写在后面，中间用“～”