传递误差计算
乘法的误差传递公式
乘法的误差传递公式在我们的数学世界里，乘法可是个相当重要的角色。
今天咱们就来聊聊乘法中的一个有趣但又有点让人头疼的概念——乘法的误差传递公式。
咱先从一个简单的例子说起。
比如说，你去买苹果，一斤苹果 5 块钱，你买了 3 斤，正常来说应该花 15 块钱。
但要是称苹果的时候有误差，比如说实际是 2.9 斤，而价格的计算也有误差，一斤实际上是 5.1块钱，那最后算出来的总价钱就和原本的 15 块钱有偏差了。
这就是生活中一个小小的误差导致结果不同的情况。
那乘法的误差传递公式到底是啥呢？其实啊，它就是用来描述在乘法运算中，当各个因子存在误差时，最终结果的误差是怎么变化的。
公式表示为：相对误差的平方等于各个因子相对误差的平方之和。
听起来有点复杂是不是？别担心，咱们再举个例子。
假设我们要计算长方形的面积，长是 5 厘米，宽是 3 厘米，实际测量的时候，长可能有 0.1 厘米的误差，宽可能有 0.2 厘米的误差。
那么长的相对误差就是 0.1÷5 = 0.02，宽的相对误差就是0.2÷3 ≈ 0.067。
根据乘法的误差传递公式，面积的相对误差的平方就等于 0.02² + 0.067²，算出来大约是0.0049。
在实际的科学研究和工程计算中，乘法的误差传递公式可太有用啦！比如说测量一个物体的体积，需要测量长、宽、高，然后相乘。
如果每个测量值都有误差，那通过这个公式就能估计出最终体积的误差范围，从而判断测量结果的可靠性。
我还记得有一次，我帮朋友计算装修房子需要多少地砖。
房子的地面长 6 米，宽 4 米，每块地砖的边长是 0.5 米。
我们计算需要 96 块地砖。
可到买地砖的时候才发现，测量房子尺寸的时候有误差，长实际上是 5.9 米，宽是 3.9 米。
按照这个重新计算，需要的地砖就不是 96 块了。
这就是因为最初测量的误差，通过乘法运算传递到了最终的结果中。
所以啊，了解乘法的误差传递公式，能让我们在处理各种数据和计算时更加谨慎，也能让我们对结果的准确性有更清晰的认识。
光学实验所涉及计算表达和误差传递公式
光学实验所涉及计算表达和误差传递公式复习围绕着○1实验原理、○2主要仪器结构、○3步骤、○4误差分析、○5数据处理1 薄透镜焦距测定共轭法测薄凸透镜的焦距公式为：ll f 422∆-= 或l l f 442∆-= （1）式中l 为物屏到像屏之间的距离（注：f l 4>），∆为两次成像时透镜移动的距离。
22441l l f ∆+=∂∂ （2） ll f 2∆-=∂∂ （3） 因此焦距的误差传递公式为：()()()∆∆∆22222224441c c c u l l u l f u +⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛+= （4）其中()l u c 和()∆c u 分别代表l 和∆的综合不确定度。
对于同一透镜，焦距f为某一定值，l 取大些，∆也随之增大，因此224l∆这一比值如何变化不好判断。
由焦距表达式两边同除以l 得：22441l l f ∆-= （5） 整理一下可得：lf l -=41422∆ （6）将（6）式代入（4）式可得：()()()∆2224121c c c u l f l u l f f u ⎪⎭⎫ ⎝⎛-+⎪⎭⎫ ⎝⎛-= （7）这样就容易看出：其中()l u c 和()∆c u 的大小虽然每次做实验都会不一样，这是我们无法控制的，但我们可以控制传递公式中传递系数，()l u c 的传递系数为l f -21，()∆c u 传递系数为lf-41，这两个传递系数随着l 增大而增大，因此在同样的()l u c 和()∆c u 的情况下，误差也就越大，因此l 只要稍大于f 4即可，这样有利于减小共轭法测焦距的误差。
2 分光计的调节和使用⎪⎪⎭⎫⎝⎛-+--︒=2''1802211θθθθA ()()()''21222112θθθθ-+-=u u A u其中()'11θθ-u 、()'22θθ-u 分别代表'11θθ-和'22θθ-的综合不确定度3 迈克尔孙干涉仪测钠灯波长波长计算公式为：Nd 2=λ 式中d 为条纹涌出数目N所对应可动反射镜移动的距离。
高斯误差传递公式
高斯误差传递公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：高斯误差传递公式（Gaussian error propagation formula）是一种用于预测多个变量之间误差传递的数学工具，常用于物理学、化学、工程等领域的实验数据处理中。
它通过对多个变量之间的误差进行逐步传播计算，得出最终结果的误差范围，帮助人们更准确地评估测量结果的可靠性和准确性。
高斯误差传递公式得名于德国数学家高斯，他首次提出了误差传递的概念，并给出了计算不同变量误差在计算结果中传递的方法。
在实际应用中，当我们测量多个变量并通过这些变量计算出一个结果时，通常会存在一定程度的测量误差，而高斯误差传递公式可以帮助我们估算这些误差在最终结果中的影响。
在讨论高斯误差传递公式之前，我们首先需要了解一些基本概念。
对于一个有若干个变量的函数，其误差传递的方法可以概括为以下几个步骤：1. 首先计算各个变量的偏导数。
对于函数f(x1, x2, ..., xn)，分别求关于各个变量x1, x2, ..., xn的偏导数，得到∂f/∂x1, ∂f/∂x2, ...,∂f/∂xn。
2. 计算各个变量的误差。
若已知各个变量的测量值和误差，即x1±Δx1, x2±Δx2, ..., xn±Δxn，其中Δx1, Δx2, ..., Δxn分别为各个变量的误差，那么对应的函数值的误差为：δf = sqrt[(∂f/∂x1 * Δx1)^2 + (∂f/∂x2 * Δx2)^2 + ... + (∂f/∂xn * Δxn)^2]其中sqrt代表平方根。
3. 最终计算结果。
最终的结果为f±δf，即函数值f在误差范围内的确定性。
以一个简单的实例来说明高斯误差传递公式的应用：假设我们要计算一个矩形的面积，其长和宽分别为x和y，而长和宽的测量值分别为x±Δx和y±Δy。
根据矩形的面积公式S=x*y，我们可以计算出面积的偏导数：∂S/∂x = y, ∂S/∂y = x然后代入误差公式，得到面积的误差：δS = sqrt[(y*Δx)^2 + (x*Δy)^2]最终得到面积的值为S±δS，即在长和宽的误差范围内确定的面积。
4不确定度传递公式
4不确定度传递公式不确定度传递公式，也被称为误差传递公式，用于描述当多个不同测量或计算结果相互关联时，它们的不确定度是如何传递的。
这个公式基于泰勒级数的一阶展开，通常用于简化问题并获得近似解。
公式的一般形式可以表示为：δf = sqrt((∂f/∂x)^2 · δx^2 + (∂f/∂y)^2 · δy^2 +(∂f/∂z)^2 · δz^2 + ...)其中，δf是函数f的不确定度，∂f/∂x是f对变量x的导数，δx是变量x的不确定度。
公式的右侧包含了所有相关变量的导数平方项与不确定度平方项的乘积之和。
这个公式的理论基础是假设多个变量之间的关联是线性的，并且不确定度是独立的。
然而，在实际应用中，这些假设有时并不成立。
在非线性和相关性较强的情况下，这个公式可能会导致较大的误差。
举个例子来说明不确定度传递公式的应用。
假设我们要计算一个圆形板的面积，其直径为D，不确定度为δD。
我们知道圆的面积计算公式为A=πD^2/4、那么，我们可以使用不确定度传递公式来计算不确定度δA。
首先，我们需要计算面积A对直径D的偏导数，即∂A/∂D。
根据公式，我们有∂A/∂D=πD/2、然后，我们将这个偏导数带入到不确定度传递公式中：δA = sqrt((πD/2)^2 · δD^2)化简之后，我们可以得到最终的结果：δA=(πD/2)·δD这个结果告诉我们，当直径D的不确定度增加时，面积A的不确定度也会增加。
不确定度传递公式帮助我们理解了变量之间的关系，并提供了一种估计由于测量或计算的误差而引入的不确定度的方法。
需要注意的是，不确定度传递公式假设了一些前提条件，如线性关系和独立不确定度。
在实际应用中，我们需要评估这些假设在特定问题中的适用性，并考虑使用更复杂的方法来处理相关性和非线性关系的情况。
总之，不确定度传递公式是一种用于描述多个测量或计算结果的不确定度如何传递的方法。
误差的合成、分配和传递
在通常情况下，未定系统总误差可以用极限误差的 形式给出误差的最大变化范围，也可用标准差来表示。
按极限误差合成 按标准差合成
三、误差的合成
1)按极限误差合成 a.绝对值合成法： 表达式：
( e1 e2
em ) ei
i 1 m
其中ei为极限误差。当m大于10时，合成误差估计值往 往偏大。一般应用于m小于10。
则有：
i
x f xi ci i xi y y
x
i
i
xi xi
相对误差传递公式
y i x
i 1
n
一、误差的传递
和差函数的误差传递
y x1 x2
c1 f 1 x1
x1 y
c2
f 1 x2
x2 y
1 c1
2 c2
y
1i j
n
对 y
y y
(
i 1
n
x x f )0 i 两边求方差，则得： xi y xi
随机相对误差的传递公式
y
n f 2 xi 2 2 f xi f x j （ ） ( ) 2 [( ） ] [( ） ]i , j i j 0 i x y x y x y i 1 1i j i i j n
2 i 1i j
1 y
x
i 1 2 ij i , j i j
1i j
n
在水文测验误差分析中，常对上式进行简化。假定各直接被测量的相对 标准差相等，再假定各直接被测量之间不存在相关关系，则变量和的相 对标准差传递公式变为： x m 2 1 m 2 灵敏系数平方和 ny xi xi y i 1 y i 1 的方根
误差传递的计算方式课件
实际应用中的误差传递实例通过具体 的应用场景和案例分析，强调了误差 传递在解决实际问题中的重要性和实 际意义。
05 误差传递的预防与控制
提高测量精度与准确度
选用高精度测量设备
规范操作
采用高精度的测量设备，可以减少测 量误差，提高测量数据的准确性。
严格按照操作规程进行测量，避免因 操作不当导致测量误差。
。
进行误差传递分析
分析误差来源
对测量过程中产生的误差 进行详细分析，找出误差 的来源和传递途径。
建立误差传递模型
根据误差来源和传递途径 ，建立误差传递模型，为 制定误差控制策略提供依 据。
预测误差影响
根据建立的误差传递模型 ，预测误差对最终结果的 影响，以便采取相应的措 施进行控制。
制定误差控制策略
定期校准设备
定期对测量设备进行校准，确保设备 处于良好的工作状态，提高测量数据 的可靠性。
选择合适的数学模型与方法
根据问题选择合适的数学模型
01
根据实际问题的特点，选择适合的数学模型，使误差传递最小
化。
优化算法
02
采用优化算法，提高计算精度和效率，减少误差传递。
验证模型与方法
03
对所选择的数学模型和方法进行验证，确保其准确性和可靠性
详细描述
二阶误差传递公式是一阶误差传递公式的扩展，它考虑了两个输入变量的变化对 输出变量的影响。二阶误差传递公式通常用于分析非线性系统的误差传播。
高阶误差传递公式
总结词
描述误差传递的数学模型中的高阶误 差传递公式。
详细描述
高阶误差传递公式是更高阶的误差传 递公式，它考虑了多个输入变量的变 化对输出变量的影响。高阶误差传递 公式通常用于分析复杂系统的误差传 播。
齿轮传递误差计算新模型_唐进元
文章编号:1004-2539(2008)06-0013-02齿轮传递误差计算新模型(现代复杂装备设计与极端制造教育部重点实验室,中南大学机电工程学院, 湖南长沙 410083)唐进元摘要 提出了传递误差计算的概念模型和力学模型,基于模型推导出了传递误差与齿轮制造误差、受载变形、动载荷、齿轮几何参数等的关系式。
关键词 传递误差 齿轮 模型引言风电齿轮传动动态性能分析是风力发电装置设计中的重要内容[1],人们已普遍接受和认同齿轮传递误差是齿轮系统振动和噪声的激励源[1-3]。
传递误差的计算模型直接影响传动动态性能的研究与分析,因此齿轮传动的传递误差在齿轮动力学中有十分重要的地位。
但至今人们对传递误差的认识还比较模糊。
本文首先根据传递误差定义,提出并构建了传递误差的概念模型和力学模型,在此基础上推导出了传递误差的计算公式,最后给出了传递误差的一个计算实例。
1 传递误差的概念模型传递误差定义为/被动输出齿轮实际位置与理想位置之间的差距,理想位置指的是主从动轮均为理想渐开线齿形、无弹性变形时,从动轮所处位置0[3]。
通常沿啮合作用线方向来计算和测量传递误差,传递误差一般用符号TE 表示。
图1 传递误差概念模型为深刻而又直观地理解传递误差,了解其内理,提出了如图1所示的传递误差概念模型。
A 、A 1为理想齿轮,B 、B 1为实际齿轮,A 与B 基本参数(包括齿数、模数等)完全相同,A 1与B 1基本参数完全相同。
A 、B 两齿轮固定在同一转轴上,且固定的相位角相同。
A 、B 分别带动A 1、B 1。
给轴MN 一个转动,则A 、B 以相同的速度转动,因为A 、A 1为理想齿轮,B 、B 1为实际齿轮,B 、B 1齿轮误差的存在使得B 1与A 1的转角并不完全相同。
如果将时钟指针与齿轮A 1与B 1的一个齿固联,则A 1可以认为是标准时钟,B 1为有误差的时钟。
根据图1传递误差概念模型,对传递误差的描述(定义)为:某一时刻起,A 、B 转过相同的角度H 1(本模型可以满足任何时刻A 、B 转过的角度相同),B 1转过的角度H 2c 与A 1转过的角度H 2之差就是B 、B 1齿轮对的传递误差,用公式(转角表示形式)表示即为TE A =H 2c -H 2(1)沿啮合线方向的公式表示为TE =r b 2(H 2c -H 1)(2)2 传递误差计算的力学模型图2为一对啮合轮齿的力学模型。
误差传递的计算方式全解
小结：分析结果的绝对误差 ER等于各个 测量值的绝对误差的代数和或差。
B、乘除运算
• 设：R为分析结果A，B，C三个测量值
AB • 相乘除的结果，如计算式是：R C E 则得到： R E A E B E C R A B C
小结：分析结果的相对误差，是各测量步 骤相对误差的代数和（即：在乘法运算中，分 析结果的相对误差是各个测量值的相对误差之 和、而除法则是它们的差）。
提高分析结果准确度的方法
1. 选择合适的分析方法
2. 减小测量误差
3. 减小随机误差
4. 消除系统误差
a. 对照试验
b. 空白试验
c. 校准仪器 d. 分析结果校正
（1）选择合适的分析方法
• 各种分析方法的准确度和灵敏度不相同， 必须根据被测组分的具体含量和测定的要 求来选择方法。例如， • 用重铬酸钾法测铁，得：铁的质量分数为 40.20%，方法的相对误差为0.2%，则铁的 含量为：40.12%~40.28% • 同一样品用直接比色法测定,因方法的相对 误差为2%,得铁的含量为： • 所以对于高含量的组分应采用化学分析法 41.0%~39.4%，误差显然较大。
EA E R 0.434 m A
（2）偶然（随机）误差的传递
• A．加减运算 计算结果的方差（标准偏差的平方）是各 测量值方差的和，如R=A+B-C，则：
S
2 R
S A S B SC
2
2
2
b. 乘除运算
• 计算结果的相对标准偏差的平方是各测 量值相对平均偏差平方的和，对于算式 R=A×B/C，则：
误差传递的形式
• 分析结果计算式多数是加减式和乘除 式，另外是指数式。误差传递包括系 统误差的传递和偶然误差的传递。下 面分别讨论： • （1）系统误差的传递 • （ 2）偶然误差的传递
乘法误差传递
乘法误差传递乘法误差传递是数值计算中常见的一个问题，指的是在进行多个数相乘的计算过程中，由于每个数的精度有限，误差会逐步累积并传递下去，导致最终结果的精度降低。
这个问题在科学计算、金融分析、工程设计等领域中都十分重要，需要我们对其有充分的认识和处理方法。
为了更好地理解乘法误差传递的原因和影响，我们首先需要了解计算机中浮点数的表示方式。
计算机使用有限的二进制位来表示浮点数，因此无法精确表示所有的实数。
浮点数通常由符号位、尾数和指数组成，其中尾数部分用于表示小数部分的值，指数部分则用于表示小数点的位置。
在乘法运算中，当两个浮点数相乘时，计算机会将尾数相乘，并将指数相加。
如果两个浮点数的尾数部分相乘得到一个较大的值，而指数部分相加得到一个较小的值，那么结果的尾数部分就会被截断，从而导致精度下降。
这种情况下，我们称之为乘法溢出，即结果超出了计算机可表示的范围。
除了乘法溢出之外，乘法误差传递还可能由于舍入误差的累积而产生。
在计算机中，浮点数的表示是有限的，因此在进行浮点数运算时，结果往往需要舍入到最接近的可表示的浮点数。
而每次舍入都会引入一定的误差，这些误差会随着运算的进行逐步累积，并传递到下一步的计算中。
为了解决乘法误差传递的问题，我们可以采取一些方法来提高计算结果的精度。
其中一种常用的方法是使用高精度计算库，这些库提供了更多的有效位数，可以减小舍入误差的影响。
另外，如果在乘法运算中，我们能够通过数学变换将乘法转化为加法运算，那么就可以避免乘法误差传递的问题。
例如，可以使用对数运算来替代乘法运算，将乘法转化为加法，从而提高结果的精度。
我们还可以通过控制运算顺序来减小乘法误差传递的影响。
由于乘法是一个不可交换的运算，因此改变乘法的顺序可能会导致不同的结果。
通过合理地选择乘法的顺序，我们可以将乘法溢出和舍入误差的影响降到最低。
乘法误差传递是数值计算中一个重要的问题，可能会导致计算结果的精度下降。
为了解决这个问题，我们需要了解浮点数的表示方式，掌握高精度计算库和数学变换的使用方法，以及合理地选择运算顺序。
除法误差传递
除法误差传递在数学和计算机科学中，除法是一种基本的运算操作。
然而，除法运算在实际应用中可能会产生误差。
这种误差会随着运算的进行逐渐累积，导致结果的不准确性。
这种误差传递现象在科学计算、金融领域和工程设计中具有重要的影响。
误差传递是指在连续进行除法运算时，由于每次运算的结果都会存在一定的误差，这些误差会累积并逐渐放大。
简单来说，如果我们用一个不准确的数除以另一个不准确的数，得到的结果就会更加不准确。
为了更好地理解除法误差传递，我们可以通过一个简单的例子进行说明。
假设我们要计算一个圆的面积，已知圆的半径为2.5，我们可以使用公式A=πr^2来计算。
然而，如果我们只知道π的近似值3.14，那么我们可以将这个公式转化为A≈3.14×2.5^2。
在这个计算过程中，我们使用了一个近似值，因此结果也是一个近似值。
现在假设我们想要计算一个大圆的面积，这个大圆的半径是小圆半径的10倍。
由于我们之前已经得到了小圆的面积的近似值，我们可以直接将其乘以10来得到大圆的近似面积。
然而，这种方法会导致误差的累积。
假设小圆的面积近似值为19.625，那么根据上述方法，我们可以得到大圆的近似面积为196.25。
然而，实际上，大圆的面积应该是小圆面积的100倍，也就是1962.5。
由于我们在计算小圆面积时使用了近似值，导致最终结果与真实值存在较大的误差。
除法误差传递还会在一些金融和工程设计中产生影响。
例如，在金融领域，利率计算经常涉及除法运算。
如果利率是一个近似值，并且与其他近似值进行连续相除，最终得到的结果可能与实际情况相差很大。
同样，在工程设计中，如果某个参数是一个近似值，并且与其他参数进行除法运算，误差也会逐渐累积。
为了减小除法误差传递的影响，我们可以采取一些方法。
首先，我们可以尽量使用精确的数值来进行除法运算，而不是近似值。
其次，我们可以采用更精确的数值计算方法，如使用高精度计算库或使用更复杂的算法来处理除法运算。
误差传递公式
误差传递公式误差传递公式是一种精确计算和分析测量结果的方法，是离散数学中常用的一种数学工具。
它的概念出现在关于测量的数学理论中，用于计算测量结果的潜在误差。
误差传递公式是量子测量学中最主要的方法之一，被广泛应用于工程、科学、生物、医学等领域，受到广泛的重视。
首先，让我们来了解一下误差传递公式的概念。
误差传递公式是指在测量中，将测量结果及其可能存在的误差传递到另一个测量中的过程。
它可以将原始测量结果的误差传递到结果中，从而更加精确地反映结果的精确度。
误差传递公式可以极大地减少测量结果的错误率，它能够清晰地反映出测量结果的准确性，因而受到了越来越多工程师和科学家的重视。
误差传递公式包括两个重要概念，即测量值和传递值。
测量值是指测量中实际获得的结果，它是基于测量仪器的精度、准确度和反应速率得到的数值，它是一个实数。
而传递值是指根据测量原理和测量结果，以及测量仪器的可靠性，应用误差传递公式计算出来的结果，它将测量值转换为更加精准的实数，能够更加准确地反映测量值的准确性，使更准确、更可靠的测量结果达到更高的效率。
误差传递公式也可以用来计算测量结果的置信度和信号强度，例如电压测量结果的可靠性，温度测量结果的精确度等。
在工程测量中，误差传递公式可以根据测量仪器的误差值，以及每个测量值的误差比例，来计算出综合的误差比例，从而更加准确地反映测量的可靠性。
此外，误差传递公式也可以用来统计科学研究的数据，例如DNA 分子的研究结果。
通过应用误差传递公式，可以减少观测数据之间存在的误差，有助于科学家确定研究结果的可靠性，从而更加准确地反映出实际的情况。
因此，误差传递公式的应用极其重要，它可以使测量结果更加准确可靠，为科学家及工程师提供实用的工具。
误差传递公式的应用不仅仅可以提高测量的准确性，还可以提高科学技术对复杂问题的解决能力，为更多的科学研究、工程设计和产品开发带来可靠的保障。
误差原理第三章误差的传递与合成
误差原理第三章误差的传递与合成误差的传递是指在实验过程中，由于不同的测量步骤和计算过程引入误差，这些误差会通过物理关系或者数学计算传递到最终结果中。
在实验中，每一个测量仪器都有其特定的精确度和不确定度。
当我们进行复杂的测量或计算时，这些误差会相互作用并积累，从而影响到最终结果的精确度。
为了定量描述误差的传递，我们需要引入误差传递公式。
对于其中一个物理量x，假设它是由一系列测量结果a、b、c等通过其中一种物理关系或者数学计算得到的，则误差传递公式可以写为：Δx=√((∂x/∂a)²Δa²+(∂x/∂b)²Δb²+(∂x/∂c)²Δc²+...)其中Δx表示x的不确定度，∂x/∂a、∂x/∂b等表示物理关系或者计算公式对于变量a、b的导数，Δa、Δb等表示变量a、b的不确定度。
这个公式表明了误差是通过导数的平方和来传递的。
最大值法是指将每个测量结果的不确定度取最大值，作为最终结果的不确定度。
这种方法适用于误差独立且不相关的情况。
例如，在实验中测量一些物理量时，我们使用了不同型号的仪器进行多次测量，那么每个测量结果的不确定度可以认为是不相关的，这时可以采用最大值法。
平方和法是指将每个测量结果的不确定度的平方相加并开方，作为最终结果的不确定度。
这种方法适用于误差相互关联的情况。
例如，在实验中测量一些物理量时，多个测量结果的不确定度具有一定的相关性，这时可以采用平方和法。
实际应用中，误差的传递和合成在实验设计和数据处理中起着关键的作用。
在实验设计中，我们可以通过分析物理关系和计算过程，确定哪些因素会对实验结果产生较大的影响，从而优化实验方案以降低不确定度。
在数据处理中，我们可以根据误差的传递公式和合成方法，对实验结果进行误差分析，得到对最终结果的不确定度的估计，以提高实验结果的可靠性和可信度。
总之，误差的传递和合成是误差原理的核心内容，它描述了实验结果的不确定性和误差如何从测量仪器传递到最终的物理量中。
误差传递的计算方式
B.回收实验
多用于确定低含量测定的方法或条件是否
存在系统误差. 。被测组分,与原试样同时进
行平行测定,按下式计算回收率：
回收率＝
添加组分试样测定值－原试样测定值 组分添加量
SC
R A B C
c.指数运算
对于 R An ，结果的相对偏差是测量值 相对偏差的n倍，即：
SR n sA
RA
随机误差的传递加减法的通式
对于一般的情况： R=a A + b B － cC+·······
S
2 R
a
2
S
2 A
b2Sb2
c2Sc2
分析结果的标准偏差的平方是各测量 步骤标准偏差的平方与系数平方乘积的总 和。
小结：分析结果的绝对误差 ER等于各个 测量值的绝对误差的代数和或差。
B、乘除运算
设：R为分析结果A，B，C三个测量值
相乘除的结果，如计算式是：R AB C
E E E 则得到：ER A B C R ABC 小结：分析结果的相对误差，是各测量步 骤相对误差的代数和（即：在乘法运算中，分 析结果的相对误差是各个测量值的相对误差之 和、而除法则是它们的差）。
（4）消除与校正系统误差
要提高分析结果准确度， 要发现和消除 系统误差。
系统误差来源于确定因素，为了发现并 消除（或校正）系统误差，可选用下面 几种方法。
a. 对照实验
b. 回收实验
c. 空白实验
d .仪器校正
A.对照实验
要检查一个分析方法是否存在误差可以这 样做：
偶然误差的传递
6、重复性、中间精密度、重现性（自学）
（三）准确度与精密度关系
＊只有精密度与准确度都高的测量值才是可靠的
甲：精密度好，准确度不好，有系统误差 乙：精密度好，准确度好 丙：准确度好，精密度不好，不可信 丁：精密度不好，准确度不好
（四）系统误差与偶然误差
1、系统误差（可定误差），由确定原因引起的 特点：1）单向性，具有固定大小和方向 2）多次测量重复出现 3）可校正，可消除 来源：1）方法误差
下限：X L x ts / n 上限：XU x ts / n
例2-6：Al含量大于何值 的概率为95%？
查单侧t检验表：
X
L
10.79
1.860
0.042 n
10.76
四、显著性检验
问题 一、 x1 和 x2由系统还是偶然误差引起
• 第一组：1.20，1.21，1.28 x1 ，s1 • 第二组：1.31，1.30，1.35 x2 ，s2
2
Sx x
2
Sy y
2
Sz z
2
例2-4：天平称量时的标准偏差 S=0.1mg， 求称样时的标准偏差 Sm
m m前 m后
Sm 2
Sm
2 前
Sm
2 后
0.12
0.12
Sm 0.12 0.12 2 0.12 0.14mg
对
误
差C
C
、
绝
对
误
差
、
c
真 实 浓 度C真
误差求解方法
1、公式原理一般情况下对于函数y=f (x 1,x 2,……,x N )，函数中有n 个自变量时，求y 的合成误差时， 公式如下公式（1）：∆y = （a i ∆x i ）2+2 ρij a i a j ∆x i ∆x j q1≤i <jn i =1其中，a i 表示误差传递系数，∆x i 表示第i 个自变量的误差,ρij 表示第i 个自变量、第j 个自变量的相关关系，一般情况下ρij =0，则上式变为公式（2）：∆y = （a i ∆x i ）2ni =12、实际应用太阳光谱在某个波长范围内的平均辐照度：E 0（λ）= E s （λ）R （λ）d λR （λ）d λ（3）上式中只有一个参数为λ，故求∆E 0（λ）只需要对λ求导数，得到该公式的误差传递系数。
已知：∆E s （λ）E s （λ）=2%，∆R （λ）R （λ）=0.5%上面两式可做如下变化：∆E s （λ）E s （λ）=ðy 1ðx ∆λE s （λ）=2%（其中y 1=E s （λ）），∆R （λ）R （λ）=ðy 2ðx∆λR （λ）=0.5%（其中y 2= R （λ））可以从这两个公式中求出∆λ，∆λ表示自变量与真实值的偏差，在此公式中求出的自变量可能不一样，这种现象是正常的，因为2%，0.5%本身就是根据经验或者统计数据得到的，带有一定的估计性。
在后续（2）的计算中可以按照较大的∆λ使用。
（1）对E 0（λ）求偏导可得到公式（3）的传递系数：dy d λ=E s λ R λ R λ d λ−R （λ） E s （λ）R （λ）d λ【 R （λ）d λ】2=E s λ R λR （λ）d λ−R （λ） E s （λ）R （λ）d λ【 R （λ）d λ】2 （其中y=E s （λ）R （λ）d λR （λ）d λ）（2）带入具体公式得到相对误差值：（把上面得到的∆λ带入下式）∆E 0（λ）E 0（λ）=ðy ðx ∆λE 0（λ）=E s （λ）R （λ）∆λ E s （λ）R （λ）d λ−R （λ）∆λ R （λ）d λ上式根据实际公式加以化简，即可得到E 0（λ）的相对误差。