误差分析和数据处理
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误差和分析数据处理
1 数据的准确度和精度
在任何一项分析工作中,我们都可以看到用同一个分析方法,测定同一个样品,虽然经过多少次测定,但是测
定结果总不会是完全一样。这说明在测定中有误差。为此
我们必须了解误差产生的原因及其表示方法,尽可能将误
差减到最小,以提高分析结果的准确度。
1.1 真实值、平均值与中位数
(一)真实值
真值是指某物理量客观存在的确定值。通常一个物理量的真值是不知道的,是我们努力要求测到的。严格来讲,由于测量仪器,测定方法、环境、人的观察力、测量的程
序等,都不可能是完善无缺的,故真值是无法测得的,是
一个理想值。科学实验中真值的定义是:设在测量中观察
的次数为无限多,则根据误差分布定律正负误差出现的机
率相等,故将各观察值相加,加以平均,在无系统误差情
况下,可能获得极近于真值的数值。故“真值”在现实中
是指观察次数无限多时,所求得的平均值(或是写入文献
手册中所谓的“公认值”)。
(二)平均值
然而对我们工程实验而言,观察的次数都是有限的,故用有限观察次数求出的平均值,只能是近似真值,或称
为最佳值。一般我们称这一最佳值为平均值。常用的平均
值有下列几种:
(1)算术平均值
这种平均值最常用。凡测量值的分布服从正态分布
时,用最小二乘法原理可以证明:在一组等精度的测量中,
算术平均值为最佳值或最可信赖值。
n x n x x x x n
i i
n ∑=++==121 式中: n x x x 21、——各次观测值;n ――观察的次数。
(2)均方根平均值
n x n x x x x n i i
n
∑=++==1222221 均
(3)加权平均值
设对同一物理量用不同方法去测定,或对同一物理量
由不同人去测定,计算平均值时,常对比较可靠的数值予
以加重平均,称为加权平均。
∑∑=++++++===n i i n i i
i n n n w x w w w w x w x w x w w 11212211
式中;n x x x 21、——各次观测值;
n w w w 21、——各测量值的对应权重。各观测值的
权数一般凭经验确定。
(4)几何平均值
(5)对数平均值
21
21212
1ln ln ln x x x x x x x x x n -=--=
以上介绍的各种平均值,目的是要从一组测定值中找
出最接近真值的那个值。平均值的选择主要决定于一组观
测值的分布类型,在化工原理实验研究中,数据分布较多
属于正态分布,故通常采用算术平均值。
(三)中位数(xM )
一组测量数据按大小顺序排列,中间一个数据即为中
位数。当测定次数为偶数时,中位数为中间相邻的两个数
据的平均值。它的优点是能简便地说明一组测量数据的结
果,不受两端具有过大误差的数据的影响。缺点是不能充
分利用数据。
1.2 准确度与误差
准确度与误差是指测定值与真实值之间相符合程度。
准确度的高低常以误差的大小来衡量。即:误差越小,准
确度越高;误差越大,准确度越低。误差有两种表示方法:
绝对误差和相对误差。
1、绝对误差(E )
某物理量在一系列测量中,某测量值与其真值之差称
绝对误差。实际工作中常以最佳值代替真值,测量值与最
佳值之差称残余误差,习惯上也称为绝对误差。
绝对误差(E)=测定值(x)-真实值(T)
2、相对误差(RE)
为了比较不同测量值的精确度,以绝对误差与真值(或近似地与平均值)之比作为相对误差。
由于测定值可能大于真实值,也可能小于真实值,所以绝对误差和相对误差都有正、负之分。
绝对误差相同,相对误差可能相差很大。相对误差是指误差在真实值中所占的百分比率。相对误差不同说明它们的误差在真实值众所站的百分比率,用相对误差来衡量测定的准确度更具有实际意义。
但应注意有时为了说明一些仪器测量的准确度,用绝对误差更清楚。例如分析天平的称量误差是±0.0002g,常量滴定的读书误差是±0.01mL等。这些都是用绝对误差来说明的。
1.3 精密度与偏差
精密度是指在相同条件下n次重复测定结果彼此相符合的程度。精密度的大小用偏差表示,偏差愈小说明精密度愈高。
(一)偏差
偏差有绝对偏差和相对偏差。
绝对偏差(d )=x x -
相对偏差是指单次测定值与平均值的偏差。
相对偏差=%100⨯-x x x
相对偏差是指绝对偏差在平均值中所占的百分率。
绝对偏差和相对偏差都有正负之分,单次测定的偏差
之和等于零。
对多次测定数据的精密度常用算术平均偏差表示。
(二)算术平均偏差
算术平均偏差是指单次测定值与平均值的偏差(取绝
对值)之和,除以测定次数。即 算数平均偏差n x
x d i -∑=)( (n i ,2,1=)
算术平均偏差和相对平均偏差不计正负。
例 计算下面这一组测量值的平均值,算术平均偏差和相
对平均偏差。
解: 55.51, 55.50, 55.46, 55.49, 55.51
平均值=n x i ∑=49.55551.5549.5546.5550.5551.55=++++
算
数平均偏差=n x
x d i -∑=)(=016.0502.000.003.001.002.0=++++
相对平均偏差=%028.0%10049.55016.0%100=⨯=⨯x d