所以偶然误差具有正态分布的特性24页PPT
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误差分析ppt
5
4.真值 任何测量都存在误差，真值不可能得到，只能尽
量接近 (1) 约定真值 由国际计量大会定义的单位（国际
单位）及我国法定的计量单位 七个基本单位：
长度、质量、时间、电流强度、热力学温度 发光强度、物质的量 例如：1米是光在真空中在 1/299792458 秒的时间 间隔内行程的长度.
6
(2)标准值（相对真值） 通过高精密度测量到获得的更 接近真值的值。 获得标准值的试样为标准试样（标准参考物质） 经有权威机构认定并提供
(2) 产生的原因 偶然因素、不确定因素
13
3. 过失
分析过程中的过失造成的误差不同于前两类误差。 它是由于分析工作者粗心大意或违反操作规程所产生的错误，
如溶液溅失、沉淀穿滤、读数记错等，都会使结果有较大的 “误差”。在处理所得数据时，如发现由于过失引起的“误差”，
应该把该次测定结果弃去不用。
14
(1) 准确度──分析结果与真实值的接近程度 (2) 精密度──几次平行测定结果相互接近程度 (3) 两者的关系
精密度是保证准确度的先决条件； 精密度高准确度不一定高； 准确度高精密度一定高。
9
精密度好， 准确度不好
精密度、 准确度都很好
精密度、 准确度都不好 10
二、系统误差和偶然误差
1. 系统误差 （可定误差）
滴定管，容量瓶未校正。
c.试剂误差——所用试剂有杂质
例：去离子水不合格；
试剂纯度不够
（含待测组份或干扰离子）。
d.操作误差——操作人员主观因素造成
例：对指示剂颜色辨别偏深或偏浅；
滴定管读数不准。
12
2. 偶然误差（随机误差，不可定误差）：
由不确定原因引起
(1) 特点 a.不恒定不具单向性（大小、正负不定） b.难以校正,不可消除（原因不定） c.服从统计规律 (正态分布)
4.真值 任何测量都存在误差，真值不可能得到，只能尽
量接近 (1) 约定真值 由国际计量大会定义的单位（国际
单位）及我国法定的计量单位 七个基本单位：
长度、质量、时间、电流强度、热力学温度 发光强度、物质的量 例如：1米是光在真空中在 1/299792458 秒的时间 间隔内行程的长度.
6
(2)标准值（相对真值） 通过高精密度测量到获得的更 接近真值的值。 获得标准值的试样为标准试样（标准参考物质） 经有权威机构认定并提供
(2) 产生的原因 偶然因素、不确定因素
13
3. 过失
分析过程中的过失造成的误差不同于前两类误差。 它是由于分析工作者粗心大意或违反操作规程所产生的错误，
如溶液溅失、沉淀穿滤、读数记错等，都会使结果有较大的 “误差”。在处理所得数据时，如发现由于过失引起的“误差”，
应该把该次测定结果弃去不用。
14
(1) 准确度──分析结果与真实值的接近程度 (2) 精密度──几次平行测定结果相互接近程度 (3) 两者的关系
精密度是保证准确度的先决条件； 精密度高准确度不一定高； 准确度高精密度一定高。
9
精密度好， 准确度不好
精密度、 准确度都很好
精密度、 准确度都不好 10
二、系统误差和偶然误差
1. 系统误差 （可定误差）
滴定管，容量瓶未校正。
c.试剂误差——所用试剂有杂质
例：去离子水不合格；
试剂纯度不够
（含待测组份或干扰离子）。
d.操作误差——操作人员主观因素造成
例：对指示剂颜色辨别偏深或偏浅；
滴定管读数不准。
12
2. 偶然误差（随机误差，不可定误差）：
由不确定原因引起
(1) 特点 a.不恒定不具单向性（大小、正负不定） b.难以校正,不可消除（原因不定） c.服从统计规律 (正态分布)
正态分布ppt课件统计学
详细描述
人类的身高和体重分布情况符合正态分布的特征。这是因为个体的生长发育受到多种因 素的影响，导致身高和体重的差异。根据正态分布规律，大部分人的身高和体重值会集 中在平均值附近，而偏离平均值越远的人数逐渐减少。这种分布形态有助于评估个体的
生长发育状况，并识别出异常身高和体重的个体。
股票价格波动
总结词
卡方检验
总结词
卡方检验是一种非参数检验方法，用于比较实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。
详细描述
卡方检验通过计算卡方值和对应的P值来判断实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。卡方值越大，P值越小，说明差 异越显著。
05
正态分布的实例分析
考试分数分布
总结词
考试分数分布通常呈现正态分布的特点，即大部分考生成绩集中在平均分附近，高分和低分均呈下降趋势。
03
正态分布的性质
钟形曲线
钟形曲线
正态分布的图形呈现钟形 ，中间高，两侧逐渐降低 ，对称轴为均值所在直线 。
概率密度函数
描述正态分布中取任意值 的概率大小，函数曲线下 的面积代表概率。
曲线下面积
正态分布曲线下的面积为1 ，表示随机变量取值在一 定范围内的概率。
平均数与标准差
平均数
正态分布的均值，表示数据的中 心位置，所有数据值加起来除以 数据个数得到。
概率密度函数
正态分布的概率密度函数公式为： $f(x) = frac{1}{sqrt{2pisigma^2}} e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}}$
其中，$mu$表示平均值，$sigma$ 表示标准差，该公式描述了正态分布 曲线的形状和高度。
02
正态分布的应用
自然现象
人类的身高和体重分布情况符合正态分布的特征。这是因为个体的生长发育受到多种因 素的影响，导致身高和体重的差异。根据正态分布规律，大部分人的身高和体重值会集 中在平均值附近，而偏离平均值越远的人数逐渐减少。这种分布形态有助于评估个体的
生长发育状况，并识别出异常身高和体重的个体。
股票价格波动
总结词
卡方检验
总结词
卡方检验是一种非参数检验方法，用于比较实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。
详细描述
卡方检验通过计算卡方值和对应的P值来判断实际观测频数与 期望频数是否有显著性差异。卡方值越大，P值越小，说明差 异越显著。
05
正态分布的实例分析
考试分数分布
总结词
考试分数分布通常呈现正态分布的特点，即大部分考生成绩集中在平均分附近，高分和低分均呈下降趋势。
03
正态分布的性质
钟形曲线
钟形曲线
正态分布的图形呈现钟形 ，中间高，两侧逐渐降低 ，对称轴为均值所在直线 。
概率密度函数
描述正态分布中取任意值 的概率大小，函数曲线下 的面积代表概率。
曲线下面积
正态分布曲线下的面积为1 ，表示随机变量取值在一 定范围内的概率。
平均数与标准差
平均数
正态分布的均值，表示数据的中 心位置，所有数据值加起来除以 数据个数得到。
概率密度函数
正态分布的概率密度函数公式为： $f(x) = frac{1}{sqrt{2pisigma^2}} e^{-frac{(x-mu)^2}{2sigma^2}}$
其中，$mu$表示平均值，$sigma$ 表示标准差，该公式描述了正态分布 曲线的形状和高度。
02
正态分布的应用
自然现象
大学正态分布ppt课件
记号
X服从正态分布时，记作X ~ N(μ, σ^2)。
正态分布的特点
钟形曲线
正态分布是一条钟形曲线，形状由均值和标准差决定。
均值为μ，方差为σ^2
正态分布的均值和方差是两个参数，均值为μ，方差为σ^2。
曲线下的面积
正态分布曲线下的面积为1，表示概率的累积分布。
正态分布的应用
自然现象
01
许多自然现象，如人类的身高、体重、智商等，都近
可靠性工程
在可靠性工程中，正态分布被用于描述设备的故 障概率和寿命分布，以及设计和优化设备的可靠 性。
PART 06
正态分布与其他统计分布 的关系
REPORTING
与二项分布的关系
01 02 03 04
二项分布是离散型的概率分布，而正态分布是连续型的概率分布。
二项分布中，随机变量取值是离散的，而正态分布中，随机变量取值 是连续的。
二项分布和正态分布的形状都呈现出钟形曲线，但二项分布的曲线比 较陡峭，而正态分布的曲线比较平缓。
二项分布和正态分布在一定条件下可以相互转化。例如，当二项分布 的试验次数足够大时，二项分布的极限分布就是正态分布。
与泊松分布的关系
泊松分布也是离散型的概率分布，但与二项分 布不同的是，泊松分布适用于描述单位时间（ 或单位面积）内随机事件发生的次数。
似服从正态分布。
社会科学
02 在社会科学中，很多现象也服从正态分布，如人的出
生率、死亡率等。
科学实验
03
在科学实验中，实验结果往往呈现正态分布，如化学
反应速率等。
PART 02
正态分布的性质
REPORTING
数学期望与方差
数学期望
正态分布的期望值，即概率分布的中 心，表示为μ。它描述了分布的中心 位置。
X服从正态分布时，记作X ~ N(μ, σ^2)。
正态分布的特点
钟形曲线
正态分布是一条钟形曲线，形状由均值和标准差决定。
均值为μ，方差为σ^2
正态分布的均值和方差是两个参数，均值为μ，方差为σ^2。
曲线下的面积
正态分布曲线下的面积为1，表示概率的累积分布。
正态分布的应用
自然现象
01
许多自然现象，如人类的身高、体重、智商等，都近
可靠性工程
在可靠性工程中，正态分布被用于描述设备的故 障概率和寿命分布，以及设计和优化设备的可靠 性。
PART 06
正态分布与其他统计分布 的关系
REPORTING
与二项分布的关系
01 02 03 04
二项分布是离散型的概率分布，而正态分布是连续型的概率分布。
二项分布中，随机变量取值是离散的，而正态分布中，随机变量取值 是连续的。
二项分布和正态分布的形状都呈现出钟形曲线，但二项分布的曲线比 较陡峭，而正态分布的曲线比较平缓。
二项分布和正态分布在一定条件下可以相互转化。例如，当二项分布 的试验次数足够大时，二项分布的极限分布就是正态分布。
与泊松分布的关系
泊松分布也是离散型的概率分布，但与二项分 布不同的是，泊松分布适用于描述单位时间（ 或单位面积）内随机事件发生的次数。
似服从正态分布。
社会科学
02 在社会科学中，很多现象也服从正态分布，如人的出
生率、死亡率等。
科学实验
03
在科学实验中，实验结果往往呈现正态分布，如化学
反应速率等。
PART 02
正态分布的性质
REPORTING
数学期望与方差
数学期望
正态分布的期望值，即概率分布的中 心，表示为μ。它描述了分布的中心 位置。
正态分布及抽样误差PPT课件
例
➢20 ～ 29岁正常成年男子尿酸浓度
➢求双侧95%的参考值范围：
x 350.24(mol / L), s 32.97
➢下限
➢上限
x 1.96s 350.24 32.97 285.62(mol / L)
x 1.96s 350.24 32.97 414.86(mol / L)
第32页/共73页
3 1 2
第9页/共73页
均数相等、方差不等的正态分布图 示
2
1 3
第10页/共73页
正态分布的特征
➢ 正态分布有两个参数(parameter)，即位置参数(均数)和变异度参数(标准差)。 ➢ 高峰在均数处； ➢ 均数两侧完全对称。 ➢ 正态曲线下的面积分布有一定的规律。
第11页/共73页
正态曲线下的面积规律
➢X轴与正态曲线所夹面积恒等于1 。 ➢对称区域面积相等。
S(-, -X)
S( +X,)＝S(-, -X)
X
第12页/共73页
正态曲线下的面积规律
➢ 对称区域面积相等。
S(-x1, -x2)
S(x1,x2)=S(-x2,-x1)
-x1 -x2
x2 x1
第13页/共73页
正态曲线下的面积规律
1
第1页/共73页
正态分布的背景－一个街头赌博游戏
为什么如此摆放奖品？ 平时，我们很少有人会去关心小球下 落位置的规律性，人们可能不相信它是 有规律的。
高尔顿钉板试验
2
第2页/共73页
正态分布的背景－高尔顿钉板试验
x -8 -7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 O1 2 3 4 5 6 7 8
这条曲线就是我们将要介绍的正态分布曲线。 3 第3页/共73页
正态分布完整ppt课件
正态性检验
使用如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验等方法，对 误差项进行正态性检验，以验证其是否符合正态分布。
方差分析中F分布应用
01 02
F分布的定义
F分布是一种连续型概率分布，常用于方差分析中的假设检验。在方差 分析中，通过比较不同组间的方差与组内方差，判断各因素对结果的影 响是否显著。
筛选方法
包括单变量分析和多变量分析等，结合临床 意义和统计学显著性进行生物标志物的筛选 。
社会科学调查数据分析
社会科学调查数据特点
大量、复杂、多维度的数据，往往需要进行统计分析和数据挖掘。
正态分布在社会科学调查数据分析中的应用
通过对调查数据进行正态性检验，选择合适的数据处理和分析方法，如参数检验、回归分析等。
有对称性和单峰性。
性质
对称性：正态分布曲线关于均值对称 。
单峰性：正态分布曲线只有一个峰值 ，位于均值处。
均值、中位数和众数相等。
概率密度函数在均值两侧呈指数下降 。
正态曲线特点
01
02
03
04
形状
钟形曲线，中间高，两边低。
对称性
关于均值对称，即左右两侧形 状相同。
峰值
位于均值处，且峰值高度由标 准差决定。
05
正态分布在金融学领域应用
风险评估及资产组合优化
风险评估
正态分布用于描述金融资产的收益和风险分布，通过计算均值和标准差来评估投资组合 的风险水平。
资产组合优化
基于正态分布假设，利用马科维茨投资组合理论等方法，构建最优资产组合以降低风险 并提高收益。
VaR（Value at Risk）计算
正态分布用于计算投资组合在一定置信水平下的最大可能损失（VaR），以衡量潜在风 险。
使用如Shapiro-Wilk检验、Kolmogorov-Smirnov检验等方法，对 误差项进行正态性检验，以验证其是否符合正态分布。
方差分析中F分布应用
01 02
F分布的定义
F分布是一种连续型概率分布，常用于方差分析中的假设检验。在方差 分析中，通过比较不同组间的方差与组内方差，判断各因素对结果的影 响是否显著。
筛选方法
包括单变量分析和多变量分析等，结合临床 意义和统计学显著性进行生物标志物的筛选 。
社会科学调查数据分析
社会科学调查数据特点
大量、复杂、多维度的数据，往往需要进行统计分析和数据挖掘。
正态分布在社会科学调查数据分析中的应用
通过对调查数据进行正态性检验，选择合适的数据处理和分析方法，如参数检验、回归分析等。
有对称性和单峰性。
性质
对称性：正态分布曲线关于均值对称 。
单峰性：正态分布曲线只有一个峰值 ，位于均值处。
均值、中位数和众数相等。
概率密度函数在均值两侧呈指数下降 。
正态曲线特点
01
02
03
04
形状
钟形曲线，中间高，两边低。
对称性
关于均值对称，即左右两侧形 状相同。
峰值
位于均值处，且峰值高度由标 准差决定。
05
正态分布在金融学领域应用
风险评估及资产组合优化
风险评估
正态分布用于描述金融资产的收益和风险分布，通过计算均值和标准差来评估投资组合 的风险水平。
资产组合优化
基于正态分布假设，利用马科维茨投资组合理论等方法，构建最优资产组合以降低风险 并提高收益。
VaR（Value at Risk）计算
正态分布用于计算投资组合在一定置信水平下的最大可能损失（VaR），以衡量潜在风 险。
正态分布ppt课件
1.已知某地区中学生的身高 X 近似服从正态分布 N 164, 2 ，若 P X 170 0.3 ，
则 P158 X 1706
D.0.8
解析： P158 X 170 2P164 X 170 2 0.5 P X 170 0.4 .
2. 已 知 随 机 变 量 X 服 从 正 态 分 布 N 1, 2 ， 若 P(X 0) P(X 3) 11 ， 则 10 P(2 X 3) ( )
A.0.1
B.0.2
C.0.3
D.0.4
解析：因为随机变量 X 服从正态分布 N 1, 2 ，
所以随机变量 X 的均值 1 ，
所以随机变量 X 的密度曲线关于 x 1 对称， 所以 P(X 0) P(X 2) ， 又 P(X 0) P(X 3) 11 ，
10
所以 P(X 2) P X 2 P(2 X 3) 11 ，
为“可用产品”，则在这批产品中任取 1 件，抽到“可用产品”的概率约为 _____________.
参考数据：若 X N , 2 ，则 P X 0.6827 ，
P 2 X 2 0.9545， P 3 X 3 0.9973
解析：由题意知，该产品服从 X N(25,0.16) ，则 25, 0.4 ，
10
因为 P(X 2) P X 2 1，所以 P(2 X 3) 0.1
3.已知随机变量 X ~ N , 2 ，Y ~ B6, p ,且 P X 3 1 ， E X E Y ,则 2
p ( )
1
1
1
1
A. 6
B. 4
C. 3
D. 2
解析：由于 X 服从正态分布 N , 2 ,且 P X 3 1 ,故其均值 E X 3 . 2
正态分布分布ppt课件
通过样本数据可以估计总体的均值、方差等 参数，进而对总体进行推断和分析。
假设检验
质量控制
在假设检验中，通常需要比较样本数据与某 个理论分布的差异，中心极限定理提供了理 论依据。
在工业生产等领域中，可以利用中心极限定 理对产品质量进行监控和预测。
03
正态分布在各领域应用举例
自然科学领域应用
1 2
描述自然现象的概率分布 正态分布可以描述许多自然现象的概率分布情况， 如身高、体重、智商等的分布情况。
根据显著性水平和自由度 确定t分布的临界值，进 而确定拒绝域。
将计算得到的t统计量与 拒绝域进行比较，若t统 计量落在拒绝域内，则拒 绝原假设，否则接受原假 设。
配对样本t检验原理及步骤
01
02
03
04
05
原理：配对样本t检验是 提出假设：设立原假设 用于比较同一组受试者 （H0）和备择假设 在两个不同条件下的测 （H1），原假设通常为 量值是否存在显著差异 两个测量值的均值相等。 的统计方法。它基于正 态分布假设和配对设计， 通过计算t统计量来推断 两个测量值的差异是否 显著。
设立原假设（H0）和备择假 设（H1），原假设通常为样 本均值等于总体均值。
计算t统计量，公式为t=(样 本均值-总体均值)/标准误， 其中标准误=样本标准差/根 号n。
根据显著性水平和自由度确 定t分布的临界值，进而确 定拒绝域。
将计算得到的t统计量与拒 绝域进行比较，若t统计量 落在拒绝域内，则拒绝原假 设，否则接受原假设。
06
非参数检验在处理非正态数据 时应用
非参数检验方法简介
非参数检验的概念
非参数检验是一种基于数据秩次的统计推断方法，它不依赖于总 体分布的具体形式，因此适用于处理非正态数据。
随机误差分布符合正态分布因此PPT课件
（2）环境方面的因素，如温度的微小波动、温度与气压的微量变化、光照 强度的变化、灰尘以及电磁场的变化等。
（3）人员方面的因素，如瞄准、读数的不稳定、情绪的波动等。
这些误差表面上看来是毫无规律的，但从整体上观察是服从统计规律的，
这种统计规律往往可以通过试验的方法得到。
.
2.6 方差
1
在第1章中给出了一个实际测量结果的例子，以误差作为横坐标，以频率 数 f 作为纵坐标，将所得数据画成频率分布的直方图，如图2.1所示。
1
Z
标准正态分布示意图
. 9
（ b ） 关 于 F (a k 1 xa k2 )的 计 算 ： 可 以 证 明 ： 若 x~N (a , 2)， k 1 、 k 2 ＞ 0 ， 则 ： F (a k 1 xa k2 ) (k 1) (k2) 1 还 可 以 证 明 ： 若 x ～ N （ a , 2 ） ， k 1 、 k 2 ＞ 0 ， 则 F (a k1 xak2 ) (k2) ( k1)
利用Excel进行计算
. 12
（ d ） 在 数 据 处 理 中 ， 如 果 x为 被 测 物 理 量 的 算 术 平 均 值 x ， 其 正 态 分 布 可 以 表 示 为
x～ N （ a ,( )2） ， 其 中为 算 术 平 均 值 x 的 标 准 误 差 。
n
n
F （ x－≤ x ≤ x＋） ＝ 6 8 .2 7 %
?表2-1 转速实测数据表
4753.1
4749.2
4750.3
4748.4 4752.3 4751.6
4757.5
4750.6
4753.3
4752.5 4751.8 4747.9
4752.7
正态分布ppt课件
收集数据
从实际问题中收集相关数据，如某产品的质量指 标数据。
数据拟合
使用正态分布函数对数据进行拟合，判断数据是 否符合正态分布特征。
参数估计
采用最大似然估计等方法，估计出正态分布的均 值和标准差等参数值。
案例分析：某产品质量指标服从正态分布检验
案例背景介绍
介绍某产品的质量指标数据及其背景信息。
正态性检验
选举结果预测 在政治学中，选举结果的预测也往往基于正态分布模型， 通过分析选民的支持率和投票行为来预测选举结果。
经济金融数据中正态分布检验
在金融市场中，股票价格的波动往往呈现出正态分布 的特点，即大部分价格波动都集中在平均值附近，而
极端波动出现的概率很小。
输入 收益标率题分布
在投资组合理论和风险管理中，收益率的分布也往往 假设为正态分布，以便进行风险度量和资产配置。
连续型随机变量及其性质
均匀分布
均匀分布是描述在某一区间内取值的随机变量，其取值具有等可能性。
指数分布
指数分布是描述无记忆性的随机变量的概率分布，常用于可靠性分析 和排队论中。
正态分布
正态分布是描述连续型随机变量的最重要的一种分布，具有对称性和 集中性等特点，广泛应用于自然科学和社会科学领域。
其他连续型随机变量
概率分布的概念
概率分布用于描述随机变量取不同值 的概率规律，包括离散型概率分布和 连续型概率分布。
离散型随机变量的概率分布
离散型随机变量取值为有限个或可数 个，其概率分布通常用分布列表示。
连续型随机变量的概率分布
连续型随机变量取值充满某个区间， 其概率分布用概率密度函数表示。
期望与方差
期望的概念
方差的概念
利用正态分布性质，识别 并处理回归模型中的异常 值。
从实际问题中收集相关数据，如某产品的质量指 标数据。
数据拟合
使用正态分布函数对数据进行拟合，判断数据是 否符合正态分布特征。
参数估计
采用最大似然估计等方法，估计出正态分布的均 值和标准差等参数值。
案例分析：某产品质量指标服从正态分布检验
案例背景介绍
介绍某产品的质量指标数据及其背景信息。
正态性检验
选举结果预测 在政治学中，选举结果的预测也往往基于正态分布模型， 通过分析选民的支持率和投票行为来预测选举结果。
经济金融数据中正态分布检验
在金融市场中，股票价格的波动往往呈现出正态分布 的特点，即大部分价格波动都集中在平均值附近，而
极端波动出现的概率很小。
输入 收益标率题分布
在投资组合理论和风险管理中，收益率的分布也往往 假设为正态分布，以便进行风险度量和资产配置。
连续型随机变量及其性质
均匀分布
均匀分布是描述在某一区间内取值的随机变量，其取值具有等可能性。
指数分布
指数分布是描述无记忆性的随机变量的概率分布，常用于可靠性分析 和排队论中。
正态分布
正态分布是描述连续型随机变量的最重要的一种分布，具有对称性和 集中性等特点，广泛应用于自然科学和社会科学领域。
其他连续型随机变量
概率分布的概念
概率分布用于描述随机变量取不同值 的概率规律，包括离散型概率分布和 连续型概率分布。
离散型随机变量的概率分布
离散型随机变量取值为有限个或可数 个，其概率分布通常用分布列表示。
连续型随机变量的概率分布
连续型随机变量取值充满某个区间， 其概率分布用概率密度函数表示。
期望与方差
期望的概念
方差的概念
利用正态分布性质，识别 并处理回归模型中的异常 值。
误差知识PPT课件
0
9 179°59ˊ58" +2 4 179°59ˊ57" +3
9
10 180°00ˊ03" -3 9 180°00ˊ01" -1
1
Σ||
24 72
24
130
中误差 m 1
2 2.7
n
m2
第13页/共34页
2 3 .6 n
二、相对误差
某些观测值的误差与其本身大小有关
用观测值的中误差与观测值之比的形式描述观测的质量，称为相对误差（全 称“相对中误差”），（专为距离测量定义的精度指标）
第19页/共34页
等精度独立观测的最可靠值——算术平均值
等
第20页/共34页
第21页/共34页
第22页/共34页
第23页/共34页
小结 - 中误差的计算
一、已知真值X，则
i X li
二、中误差
一、真值不知，则
x
[l] n
vi x li
二、中误差
m [] n
第24页/共34页
m [vv] n 1
第28页/共34页
第29页/共34页
第30页/共34页
第31页/共34页
观测值函数的中误差
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小结 – 观测值函数的中误差
第一步：写出函数式 第二步：写出全微分式 第三步：写出中误差关系式 注意：只有自变量微分之间相互独立才可以进一步写出中误差关系式。
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i= i +i+ i-180 其结果如表1,
分析三角形内角和的误差 I的规律。
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表1
偶然误差的统计
误差数据处理.pptx
如何检验和消减测定中的系统误差？
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系统误差还具有的规律：
例如，重量法测明矾中铝含量，用氨水作沉淀剂，若氨水中混有硅酸，便与Al(OH)3共沉淀，明矾取样量越大，造成的绝对误差越大，但相对误差基本不变
多次测量系统误差的绝对值保持不变，但相对值随被测组分增大而减小 恒定误差
偶然误差(determinate error)
系统误差（systematic error)
方法误差仪器或试剂误差操作误差
按来源分为
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方法误差——由于分析方法本身的缺陷或不够完善所引起的误差。通常影响较大。如：溶解损失、终点误差
— 用其他方法校正
对照试验：标准方法、标准样品、标准加入
人，用最完善的方法，最精密的仪器，最纯的试剂对同一样品作多次测定，所得结果也不会完全一样。因此误差总是难免的，只能采取有效的措施提高测定的准确度，使测定结果尽量靠近真实值。
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一、 系统误差特点——原因固定，具单向性、重现性，为可测误差.
§1 误差的分类
根据误差性质
保留三位有效数字
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二.有效数字的修约规则
被修约的数
≤4 舍
≥6 进
= 5
5后面有不为零的任何数时 5进
5后面无数据或为零
5前为偶数 5舍
5前为奇数 5进
留双
如:150.650 10.2150 16.851
1.修约规则：四舍六如五成双
-----150.6
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准确度和精密度的关系 准确度表示测量结果的正确性 精密度表示测量结果的重现性 精密度高是保证准确度好的前提。 一般情况下，精密度高，准确度不一定高，精密度不高，准确度不可靠。 在消除系统误差的前提下，精密度好，准确度就高。 理想的测定，既要精密度高，又要准确度高。
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系统误差还具有的规律：
例如，重量法测明矾中铝含量，用氨水作沉淀剂，若氨水中混有硅酸，便与Al(OH)3共沉淀，明矾取样量越大，造成的绝对误差越大，但相对误差基本不变
多次测量系统误差的绝对值保持不变，但相对值随被测组分增大而减小 恒定误差
偶然误差(determinate error)
系统误差（systematic error)
方法误差仪器或试剂误差操作误差
按来源分为
第2页/共46页
方法误差——由于分析方法本身的缺陷或不够完善所引起的误差。通常影响较大。如：溶解损失、终点误差
— 用其他方法校正
对照试验：标准方法、标准样品、标准加入
人，用最完善的方法，最精密的仪器，最纯的试剂对同一样品作多次测定，所得结果也不会完全一样。因此误差总是难免的，只能采取有效的措施提高测定的准确度，使测定结果尽量靠近真实值。
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一、 系统误差特点——原因固定，具单向性、重现性，为可测误差.
§1 误差的分类
根据误差性质
保留三位有效数字
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二.有效数字的修约规则
被修约的数
≤4 舍
≥6 进
= 5
5后面有不为零的任何数时 5进
5后面无数据或为零
5前为偶数 5舍
5前为奇数 5进
留双
如:150.650 10.2150 16.851
1.修约规则：四舍六如五成双
-----150.6
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准确度和精密度的关系 准确度表示测量结果的正确性 精密度表示测量结果的重现性 精密度高是保证准确度好的前提。 一般情况下，精密度高，准确度不一定高，精密度不高，准确度不可靠。 在消除系统误差的前提下，精密度好，准确度就高。 理想的测定，既要精密度高，又要准确度高。
正态分布ppt精品课件
结果解释
根据检验结果，解释两组数据 是否存在显著差异，并结合实
际背景进行讨论。
06
正态分布在生活中的应用举例
质量控制领域应用举例
01
产品规格设定
在制造业中，正态分布用于设定产品规格。通过对产品特性进行统计分
析，可以确定产品特性的均值和标准差，进而设定合理的上下规格限。
02 03
过程能力分析
正态分布也用于评估生产过程的能力。通过计算过程能力指数（如Cp 和Cpk），可以了解生产过程是否稳定，并确定是否需要采取改进措施 。
多元方差分析（MANOVA）与多元回归分析（ Multiple Regression Analysis）：当涉及多个自 变量或多个因变量时，可以使用多元方差分析或 多元回归分析来探究它们之间的关系。
回归分析（Regression Analysis）：用于探究自 变量与因变量之间的线性或非线性关系，通过拟 合回归方程来预测因变量的取值。
概率密度函数性质 f(x)≥0，对于所有x∈R。
02
正态分布在统计学中应用
描述性统计量计算
均值（Mean）：表示数据的“中心 ”或“平均”水平，计算方法是所有 数值之和除以数值个数。
偏度（Skewness）：描述数据分布 形态的偏斜程度，正偏态表示数据向 右偏，负偏态表示数据向左偏。
标准差（Standard Deviation）：衡 量数据分布的离散程度，即数据偏离 均值的程度，计算方法是方差的平方 根。
实例分析：两组数据是否存在显著差异
数据描述
给出两组数据的描述性统计量， 如均值、标准差等。
假设检验步骤
按照上述假设检验步骤，对两组 数据进行假设检验。
结果解释
根据检验结果，判断两组数据是 否存在显著差异，并给出相应的
根据检验结果，解释两组数据 是否存在显著差异，并结合实
际背景进行讨论。
06
正态分布在生活中的应用举例
质量控制领域应用举例
01
产品规格设定
在制造业中，正态分布用于设定产品规格。通过对产品特性进行统计分
析，可以确定产品特性的均值和标准差，进而设定合理的上下规格限。
02 03
过程能力分析
正态分布也用于评估生产过程的能力。通过计算过程能力指数（如Cp 和Cpk），可以了解生产过程是否稳定，并确定是否需要采取改进措施 。
多元方差分析（MANOVA）与多元回归分析（ Multiple Regression Analysis）：当涉及多个自 变量或多个因变量时，可以使用多元方差分析或 多元回归分析来探究它们之间的关系。
回归分析（Regression Analysis）：用于探究自 变量与因变量之间的线性或非线性关系，通过拟 合回归方程来预测因变量的取值。
概率密度函数性质 f(x)≥0，对于所有x∈R。
02
正态分布在统计学中应用
描述性统计量计算
均值（Mean）：表示数据的“中心 ”或“平均”水平，计算方法是所有 数值之和除以数值个数。
偏度（Skewness）：描述数据分布 形态的偏斜程度，正偏态表示数据向 右偏，负偏态表示数据向左偏。
标准差（Standard Deviation）：衡 量数据分布的离散程度，即数据偏离 均值的程度，计算方法是方差的平方 根。
实例分析：两组数据是否存在显著差异
数据描述
给出两组数据的描述性统计量， 如均值、标准差等。
假设检验步骤
按照上述假设检验步骤，对两组 数据进行假设检验。
结果解释
根据检验结果，判断两组数据是 否存在显著差异，并给出相应的
第3节 偶然误差的正态分布、误差传递
SR2
=
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。
❖ 随机误差的乘除运算的通式
• 设分析结果 R是A，B，C三个测量值相乘除
的
R = AB
结果，例如：
C
R = m AB C
又如：
2
2
2
2
可得到 SR = S A + SB + SC
R A B C
分析结果的相对标准偏差的平方是各测量值 相对标准偏差的平方的总和。
❖ 随机误差的传递指数运算的通式
• 对于关系式为：R= mAn ,
• 结果的相对偏差是测量值相对偏差的n倍
，即：
SR
2
=
n2
SA
2
R
A
•或
SR = n SA
R
A
❖ 随机误差的传递对数运算的通式
❖ 系统误差的传递 指数关系
• 如果分析结果R与测量值A有下列关系： • R = m An ，则其误差传递关系式为：
ER = n EA
R
A
小结：有指数关系分析结果的相对误差，为测量值的相对误 差的指数倍。
❖ 系统误差的传递 对数关系
• 如果分析结果R与测量值A有如下关系： • R = m lg A • 其误差传递的关系式为：
【例题】已知某试样中Co的标准值为μ=1.75%，σ=0.10%，若 无系统误差存在，试求：分析结果落在[1.75±0.15]%范围内的 概率；求分析结果大于2.00%的概率？（单边检验问题）
随机误差正态分布.pptx
4. 标准偏差和相对标准偏差 ➢n ∞ 时，测定数据的全体成为总体
➢当测定次数（n）为有限次时，测定数据为总体 中的一个样本，n为样本容量
lim x (总体平均值)＝T（消除系统误差后）
n
标准偏差 S
n
(xi x)2 注：自由度f＝n-1
s i1 n 1
相对标准偏差 （变异系数）CV
RSD% s 100 x
• 随机误差 （Random error)是些随机的因 素造成的误差。
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系统误差与随机误差的比较
项目
系统误差
随机误差
产生原因 固定的因素
不定的因素
分类
方法误差、仪器与试剂 误差、主观误差
性质
重现性、单向性（或周 服从概率统计规律、
期性）、可测性
不可测性
影响 准确度
精密度
消除或减 小的方法
测 定 次 数 较 少 时 ， 测x定 值 或 随 机 误 差 也 不
呈正态分布，这就给少量测定数据的统计
处理带来了困难。此时若用s代替σ从而对μ
作出估计必然会引起偏离，而且测定次数
越少，偏离就越大。
t
x
s
n
x ta，f
s n
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（三）区间概率的概念
25.0
0.40
20.0
0.30
其准确度与精密度。
丁
表观准确度高，精密度低
（不可靠）
丙
准确度高，精密度高
乙
准确度低，精密度高
甲
准确度低，精密度低
9.60% 9.80% 10.00% 10.20 % 10.04%
测量点
平均值
真值
偶然误差的分布符合正态分布
用4d 法和 Q 值检验法判断 1.40 是否保留。
用 Q 值检验法：可疑值 xn
Q计算
xn xn1 x n x1
1.40 1.31 1.40 1.25
0.60
查表 2-4， n = 4 ，
Q0.90 = 0.76
Q计算 < Q0.90
故 1.40 应保留。
注意
(1) 不能为追求精密度而随意丢弃数据；必须进行检验；
（4） 计算：
（5）根据测定次数和要求的置信度(如90%)， 查表2-4 得Q表 （如 Q90 ）。 （6）将 Q 与 Q表 （如 Q90 ）相比较，
若 Q > Q表 舍弃该数据。 （过失误差造成）
若 Q ≤ Q表 保留该数据。 （偶然误差所致）
例：
测定某药物中Co的含量（10-4）得到结果如下： 1.25, 1.27, 1.31， 1.40，
二、 分析结果的数据处理
为什么要对数据进行处理？
①个别偏离较大的数据（称为离群值或极值）是保留还是 该弃去？
②测得的平均值与真值（或标准值）的差异，是否合理？ ③相同方法测得的两组数据或用两种不同方法对同一试样测 得的两组数据间的差异是否在允许的范围内？
数据处理包括哪些方面？
①可疑数据的取舍——过失误差的判断 ②分析方法的准确度（可靠性）——系统误差的判断
本相对标准偏差Sr），测定次数n。
答：c
2.误差的绝对值与绝对误差是否相同？ 答：不相同。误差的绝对值是 或 ， 绝对误差是Ea。
3.常量滴定管（25mL）读数时可估读到±0.01 mL，若要求滴定 的相对误差小于0.1%，在滴定时，耗用体积应控制为多少？
解：∵ ≤0.1%，∴V≥20mL。答：耗用体积应 控制为20～25mL范围。
用 Q 值检验法：可疑值 xn
Q计算
xn xn1 x n x1
1.40 1.31 1.40 1.25
0.60
查表 2-4， n = 4 ，
Q0.90 = 0.76
Q计算 < Q0.90
故 1.40 应保留。
注意
(1) 不能为追求精密度而随意丢弃数据；必须进行检验；
（4） 计算：
（5）根据测定次数和要求的置信度(如90%)， 查表2-4 得Q表 （如 Q90 ）。 （6）将 Q 与 Q表 （如 Q90 ）相比较，
若 Q > Q表 舍弃该数据。 （过失误差造成）
若 Q ≤ Q表 保留该数据。 （偶然误差所致）
例：
测定某药物中Co的含量（10-4）得到结果如下： 1.25, 1.27, 1.31， 1.40，
二、 分析结果的数据处理
为什么要对数据进行处理？
①个别偏离较大的数据（称为离群值或极值）是保留还是 该弃去？
②测得的平均值与真值（或标准值）的差异，是否合理？ ③相同方法测得的两组数据或用两种不同方法对同一试样测 得的两组数据间的差异是否在允许的范围内？
数据处理包括哪些方面？
①可疑数据的取舍——过失误差的判断 ②分析方法的准确度（可靠性）——系统误差的判断
本相对标准偏差Sr），测定次数n。
答：c
2.误差的绝对值与绝对误差是否相同？ 答：不相同。误差的绝对值是 或 ， 绝对误差是Ea。
3.常量滴定管（25mL）读数时可估读到±0.01 mL，若要求滴定 的相对误差小于0.1%，在滴定时，耗用体积应控制为多少？
解：∵ ≤0.1%，∴V≥20mL。答：耗用体积应 控制为20～25mL范围。