实验二 实验报告 随机误差的概率分布与数据处理

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大学物理实验—误差及数据处理

大学物理实验—误差及数据处理

误差及数据处理物理实验离不开测量,数据测完后不进行处理,就难以判断实验效果,所以实验数据处理是物理实验非常重要的环节。

这节课我们学习误差及数据处理的知识。

数据处理及误差分析的内容很多,不可能在一两次学习中就完全掌握,因此希望大家首先对其基本内容做初步了解,然后在具体实验中通过实际运用加以掌握。

一、测量与误差1. 测量概念:将待测量与被选作为标准单位的物理量进行比较,其倍数即为物理量的测量值。

测量值:数值+单位。

分类:按方法可分为直接测量和间接测量;按条件可分为等精度测量和非等精度测量。

直接测量:可以用量具或仪表直接读出测量值的测量,如测量长度、时间等。

间接测量:利用直接测量的物理量与待测量之间的已知函数关系,通过计算而得到待测量的结果。

例如,要测量长方体的体积,可先直接测出长方体的长、宽和高的值,然后通过计算得出长方体的体积。

等精度测量:是指在测量条件完全相同(即同一观察者、同一仪器、同一方法和同一环境)情况下的重复测量。

非等精度测量:在测量条件不同(如观察者不同、或仪器改变、或方法改变,或环境变化)的情况下对同一物理量的重复测量。

2.误差真值A:我们把待测物理量的客观真实数值称为真值。

一般来说,真值仅是一个理想的概念。

实际测量中,一般只能根据测量值确定测量的最佳值,通常取多次重复测量的平均值作为最佳值。

误差ε:测量值与真值之间的差异。

误差可用绝对误差表示,也可用相对误差表示。

绝对误差=测量值-真值,反应了测量值偏离真值的大小和方向。

为了全面评价测量的优劣, 还需考虑被测量本身的大小。

绝对误差有时不能完全体现测量的优劣, 常用“相对误差”来表征测量优劣。

相对误差=绝对误差/测量的最佳值×100%分类:误差产生的原因是多方面的,根据误差的来源和性质的不同,可将其分为系统误差和随机误差两类。

(1)系统误差在相同条件下,多次测量同一物理量时,误差的大小和符号保持恒定,或按规律变化,这类误差称为系统误差。

误差理论与大数据处理实验报告材料

误差理论与大数据处理实验报告材料

标准文档误差理论与数据处理实验报告姓名:黄大洲学号:3111002350班级:11级计测1班指导老师:陈益民实验一 误差的基本性质与处理一、实验目的了解误差的基本性质以及处理方法二、实验原理(1)算术平均值对某一量进行一系列等精度测量,由于存在随机误差,其测得值皆不相同,应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果。

1、算术平均值的意义:在系列测量中,被测量所得的值的代数和除以n 而得的值成为算术平均值。

设 1l ,2l ,…,n l 为n 次测量所得的值,则算术平均值121...nin i l l l l x n n=++==∑算术平均值与真值最为接近,由概率论大数定律可知,若测量次数无限增加,则算术平均值x 必然趋近于真值0L 。

i v = i l -xi l ——第i 个测量值,i =1,2,...,;n i v ——i l 的残余误差(简称残差)2、算术平均值的计算校核算术平均值及其残余误差的计算是否正确,可用求得的残余误差代数和性质来校核。

残余误差代数和为:11n niii i v l nx ===-∑∑当x 为未经凑整的准确数时,则有:1nii v==∑01)残余误差代数和应符合:当1n ii l =∑=nx ,求得的x 为非凑整的准确数时,1nii v =∑为零;当1nii l =∑>nx ,求得的x 为凑整的非准确数时,1nii v =∑为正;其大小为求x 时的余数。

当1n ii l =∑<nx ,求得的x 为凑整的非准确数时,1nii v =∑为负;其大小为求x 时的亏数。

2)残余误差代数和绝对值应符合: 当n 为偶数时,1ni i v =∑≤2n A; 当n 为奇数时,1nii v =∑≤0.52n A ⎛⎫- ⎪⎝⎭ 式中A 为实际求得的算术平均值x 末位数的一个单位。

(2)测量的标准差测量的标准偏差称为标准差,也可以称之为均方根误差。

1、测量列中单次测量的标准差2222121...nini nnδδδδσ=+++==∑式中 n —测量次数(应充分大)i δ —测得值与被测量值的真值之差211nii vn σ==-∑2、测量列算术平均值的标准差:x nσσ=三、实验内容:1.对某一轴径等精度测量8次,得到下表数据,求测量结果。

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

仪器、装置误差;
测量环境误差;
温度、湿度、光照,电磁场等 理论公式为近似 或实验条件达不 到理论公式所规 定的要求
测量理论或方法误差;
人员误差---生理或心理特点所造成的误差。 特点:同一被测量多次测量中,保持恒定或以可预知的方 式变化(一经查明就应设法消除其影响)
分类:
误 差 理 论 基 础
a. 定值系统误差-----其大小和符号恒定不变。
二、偶然误差和系统误差
误 差 理 论 基 础
误差分类 按其性质和原因可分为三类:
系统误差
偶然误差(随机误差)
粗大误差
误 差 理 论 基 础
1.系统误差:在重复测量条件下对同一被测量进行无限 多次测量结果的平均值减去真值 x ( n ) a
来源:
标准器误差;仪器安装调整不妥,不水平、 不垂直、偏心、零点不准等,如天平不等臂, 分光计读数装置的偏心;附件如导线

录计量结果; c. 任何测量都有误差,应运用误差理论估计判断测量结果是否可靠----对计量结果误差分析和计算; d. 实验目的是为了从测得的大量数据中得到实验规律,寻找各变量 间的相互关系------数据处理;
e. 最后写出测量结果-----结果表达。
误差理论基础
绪 主要内容:
基本概念——物理实验和测量误差 误差分类——偶然误差和系统误差 误差计算——测量结果的不确定度 数据格式——有效数字 数据处理——用最二乘法作直线拟合
处理: 任何实验仪器、理论模型、实验条件,都不可能理想 a. 消除产生系统误差的根源(原因) b. 选择适当的测量方法
误 差 理 论 基 础
1) 交换法----如为了消除天平不等臂而产生的系统误差 2) 替代法----如用自组电桥测量电阻时

分析化学中的误差及其数据处理

分析化学中的误差及其数据处理

2.6 分析化学中的误差定量分析的目的是准确测定试样中组分的含量,因此分析结果必须具有一定的准确度。

在定量分析中,由于受分析方法、测量仪器、所用试剂和分析工作者主观条件等多种因素的限制,使得分析结果与真实值不完全一致。

即使采用最可靠的分析方法,使用最精密的仪器,由技术很熟练的分析人员进行测定,也不可能得到绝对准确的结果。

同一个人在相同条件下对同一种试样进行多次测定,所得结果也不会完全相同。

这表明,在分析过程中,误差是客观存在,不可避免的。

因此,我们应该了解分析过程中误差产生的原因及其出现的规律,以便采取相应的措施减小误差,以提高分析结果的准确度。

2.6.1 误差与准确度分析结果的准确度(accuracy )是指分析结果与真实值的接近程度,分析结果与真实值之间差别越小,则分析结果的准确度越高。

准确度的大小用误差(error )来衡量,误差是指测定结果与真值(true value )之间的差值。

误差又可分为绝对误差(absolute error )和相对误差(relative error )。

绝对误差(E )表示测定值(x )与真实值(x T )之差,即E =x - x T (2-13)相对误差(E r )表示误差在真实值中所占的百分率,即 %100Tr ⨯=x E E (2-14)例如,分析天平称量两物体的质量分别为1.6380 g 和0.1637 g ,假设两物体的真实值各为1.6381 g 和0.1638 g ,则两者的绝对误差分别为:E 1=1.6380-1.638= -0.0001 g E 2=0.1637-0.1638= -0.0001 g两者的相对误差分别为:E r1=%1006381.10001.0⨯-= -0.006% E r2=%1001638.00001.0⨯-= -0.06%由此可见,绝对误差相等,相对误差并不一定相等。

在上例中,同样的绝对误差,称量物体越重,其相对误差越小。

实验数据的误差与结果处理

实验数据的误差与结果处理

实验数据的误差与结果处理实验数据的误差与结果处理一、误差的种类及减免方法:1、误差的种类:系统误差、随机误差偶然误差误差是不可避免的,是客观存在的。

2、系统误差的减免方法: ?.减免方法误差:选择合适的实验方法.减免仪器误差:仪器校准.减免试剂误差:空白实验 ?.对照实验 ?.校正测定结果3、随机误差的减免方法:增加平行测定次数取平均值二、准确度和精密度:1、准确度:分析结果与真实值接近的程度,说明分析结果的可靠性。

用误差来衡量。

主要由系统误差决定。

2、精密度:平行测定结果相互接近程度。

用偏差来衡量。

主要由偶然误差决定。

3、二者关系:精密度是保证准确度的前提,但精密度高并不一定准确度高。

只有精密度高、准确度高的测定数据才是可信的。

三、准确度的量度?误差:1、绝对误差Ei: Ei=xi ?T 有单位2、相对误差Er: Er=在定量实验中,用相对误差来表示测定结果的准确度更为确切。

四、数据分散程度的表示:1、极差:R=RRmin2、偏差(精密度的量度):测量值与平均值之间的差值绝对偏差: 相对偏差: 平均偏差相对平均偏差平均偏差和相对平均偏差表示精密度时的缺点:大偏差得不到应有反映。

3、标准偏差s:,f=n?1为自由度。

标准偏差比平均偏差更能反映出较大偏差的存在,充分运用了全部的数据,更好地反映了结果的精密度。

相对标准偏差变异系数 :4、平均值的标准偏差五、置信度和置信区间:1、置信区间μ:s为有限次测定的标准偏差,n为测定次数,t为某一置信度下的概率系数,查表求得。

2、置信度p:测定结果的可靠程度、真实值落在置信区间内的概率。

置信度越大,置信区间的范围越大。

六、显著性检验:Ⅰ、t 检验法??准确度的显著性检验:主要检验有无系统误差将计算的t值与查到的t值比较。

若t计算<t表,则不存在显著性差异,表明测量仪器或分析方法准确可靠;若t计算≥t表,则存在显著性差异,说明测量仪器或分析方法存在问题,存在系统误差。

对实验数值误差理论和数据处理

对实验数值误差理论和数据处理

9 平均值的有效数字位数,通常和测量值相同。 当样本容量较大,在运算过程中,为减少舍 入误差,平均值可比单次测量值多保留一位 数。
3.3实验数据的初步整理
3.3.1实验数据的列表整理
1.数据的归类整理 2.数据的分组整理
3.3.2 分布规律判断的基本方法— —统计直方图
1.统计直方图 为了对某个随机变量的分布规律作出判断,
如0.0121×25.64×1.05782,其0.0121为三 位有效数字,故计算结果宜记0.328
5 在所有计算式中,常数π ,e的数值,以及,1/2等 系数的有效数字位数,可以认为无限制,需要几位 就可以取几位。
6 在对数计算中,所取对数位数,应与真数的有效数 字位数相等。例如,pH12.25 和 [H+]=5.6×10-13M;
3.误差与数据处理
3.1 误差及其表示方法
误差来源
设备误差 环境误差 人员误差 方法误差
误差分类
系统误差、 随机误差、 过失误差
(1)系统误差
系统误差是由某种确定的因素造成的,使测定 结果系统偏高或偏低;当造成误差的因素不存 在时,系统误差自然会消失。
当进行重复测量时,它会重复出现。系统误差 的大小,正负是可以测定的,至少在理论上说 是可以测定的,系统误差的最重要特性是它具 有‘‘单向性” 。
对于舍去的数据,在试验报告中应注明舍去的原因或所 选用的统计方法。
1).4d 法检验
根据测量值的正态分布可知,偏差大于3σ的测量 值出现的概率约为0.3%,此为小概率事件,而 小概率事件在有限次实验中是不可能发生的,如 果发生了则是不正常的。
即偏差大于3σ的测量值在有限次检验中是不可能 的,如果出现则为异常值,为过失所致应舍弃。 (概率不超过5%的事件称为小概率事件)。

分析化学实验中误差及分析数据的处理

分析化学实验中误差及分析数据的处理

* 有界性:大误差出现概率很小,误差很大的测量 值,往往由过失误差造成的。对这种数据应作适 当处理。
标准正态分布曲线 N(0 ,1 ) 为了将不同精密度的正态分布曲线统一起来, 令u=x-u/σ为横坐标表示的正态分布曲线
u
x

横坐标:u 纵坐标:误差出现的概率大小。
二. 随机误差的区间概率
特点:
随机性(大小、正负不定) 不可消除(原因不定) 但可减小(测定次数↑,一般平行测定3- 4次) 分布服从统计学规律(正态分布) (三)过失误差 由于操作者的过失而引起的误差(损失试 样、加错试样、记录或计算错误等 )--错 误。
(四)如何提高分析结果准确度?
减少误差的方法
1. 选择合适的分析方法 根据待测组分的含量、性质、试样的组成及对 准确度的要求。 2. 减少测量误差 控制取样量 : 天平称量取样 0.2g (为什么?)以 上,滴定剂体积大于20mL(为什么?)。 3. 增加平行测定次数,减小偶然误差 化学分析中通常要求平行测定3~4次。 4. 消除系统误差
二.精密度与偏差
1.几个定义
精密度 一组平行测定值相互接近的程度。
偏差 是衡量数据精密度高低的尺度。偏差越小,
数据的分散性越小,测定值的精密度越高。
第一组 第二组 1.10 1.10 1.12 1.18 1.11 1.15 1.11 1.13 1.10 1.16
在实际分析中,真实值难以得到,常以多次平行测定结果
平均偏差
| d | | d 2 | | d 3 | | d 4 | | d n | d 1 n
| d
i 1
n
i
|
n
相对平均偏差:
d d r 100% X

实验07(光纤传感器的位移测量及数值误差分析实验)实验报告

实验07(光纤传感器的位移测量及数值误差分析实验)实验报告

实验报告:实验07(光纤传感器的位移测量及数值误差分析实验)实验一:光纤传感器位移特性实验一、实验目的:了解光纤位移传感器的工作原理和性能,测量其静态特性实验数据。

学会对实验测量数据进行误差分析。

二、基本原理:本实验采用的是传光型光纤,它由两束光纤混合后,组成Y 型光纤,半园分布即双D 分布,一束光纤端部与光源相接发射光束,另一束端部与光电转换器相接接收光束。

两光束混合后的端部是工作端亦称探头,它与被测体相距X,由光源发出的光纤传到端部出射后再经被测体反射回来,另一束光纤接收光信号由光电转换器转换成电量,而光电转换器转换的电量大小与间距X 有关,因此可用于测量位移。

三、器件与单元:主机箱、光纤传感器、光纤传感器实验模板、测微头、反射面。

四、实验数据:实验数据记录如下所示:表1光纤位移传感器输出电压与位移数据实验二:随机误差的概率分布与数据处理1.利用Matlab语句(或C语言),计算算术平均值和标准差(用贝塞尔公式)clc; clear;l=[20.42 20.43 20.40 20.43 20.42 20.43 20.39 20.30 20.40 20.43 20.42 20.41 20.39 20.39 20.40];%例2-22数据v0=l-mean(l)%残差列M1=mean(l)%算术平均值M2=std(l)%标准差计算结果数据分布2.利用Matlab语句(或C语言),用残余误差校核法判断测量列是否存在线性和周期性系统误差%残余误差校核法校核线性系统误差N=length(l)%原数组长度if(mod(N,2))%求数组半长K=(N+1)/2elseK=(N)/2endA1=0;delta=0;%delta=A1-A2for i=1:K;%计算前半部分残差和A1=A1+v0(i);endA2=0;for j=K+1:N;%计算后半部分残差和A2=A2+v0(j);endA1;A2;fprintf('Delta校核结果\n');delta=A1-A2%校核结果%阿贝-赫梅特准则校核周期性系统误差u=0for i=1:N-1;u=u+v0(i)*v0(i+1);endu=abs(u)if((u-sqrt(N-1)*M30)>0)fprintf('存在周期性系统误差\n');elsefprintf('未发现周期性系统误差\n');end运行结果可见delta近似于0,由马利克夫准则可知,此案例中应用的残余误差校核法无法确定是否存在系统误差。

时间测量中随机误差的分布规律

时间测量中随机误差的分布规律

核科学技术学院 2010 级 学号 PB10214023 姓名 张浩然 日期 2011-3-24时间测量中的随机误差分布规律PB10214023 张浩然一、实验题目:时间测量中的随机误差分布规律二、实验目的:同常规仪器测量时间间隔,通过对时间和频率测量的随机误差分布,学习用统计方法研究物理现象的过程和研究随机误差分布的规律。

三、实验仪器:电子秒表、机械节拍器四、实验原理:1、仪器原理机械节拍器能按一定频率发出有规律的声响,前者利用齿轮带动摆作周期运动,后者利用石英晶体的振荡完成周期运动;电子秒表用石英晶体振荡器作时标测时,精度可达0.01s ; 2、统计分布规律原理在近似消除了系统误差的前提下,对时间t 进行N 次等精度测量,当N 趋于无穷大时,各测量值出现的概率密度分布可用正态分布的概率密度函数表示:222)(21)(σπσx x ex f --=其中n x x ni i∑==1,为测量的算术平均值,1)(12--=∑n x xniσ,为测量列的标准差,有 ⎰-=aa dxx f a P )()(,σσσ3,2,=a利用统计直方图表示测量列的分布规律,简便易行、直观明了。

在本实验中利用f(x)得到概率密度分布曲线,并将其与统计直方图进行比较,在一定误差范围内认为是拟合的,可认为概率密度分布基本符合正态分布,其中的误差是由于环境、仪器、人的判断误差、N 的非无穷大等所决定的。

五、实验步骤:1、检查实验仪器是否能正常工作,秒表归零;2、将机械节拍器上好发条使其摆动,用秒表测量节拍器四个周期所用时间,在核科学技术学院2010 级学号PB10214023 姓名张浩然日期2011-3-24等精度条件下重复测量约200次(本实验中实际测量224次),记录每次的测量结果;3、对数据进行处理(计算平均值、标准差、作出相应图表、误差分析等);六、数据处理:1.实验数据如下:(单位:s)初步分析得2.由公式(2)(3)计算得: (单位:s)x=平均值 2.415σ=标准差0.1198473.机械节拍器的频数和频率密度分布:令K=16核科学技术学院 2010 级 学号 PB10214023 姓名 张浩然 日期 2011-3-24有 0max min ()/0.04625x x x K ∆=-= (单位:s ) 取max min ()/0.05x x x K ∆=-=(单位:s )有测量数据的频数和频率密度分布表如下: 小区域/s 小区域中点值/s 频数i n /s 相对频数(/)/%i n N累计频数(/)/%i n N ∑1.95-2.20 1.975 1 0.446428571 0.446428571 2.20-2.05 2.025 1 0.446428571 0.892857143 2.05-2.10 2.075 1 0.446428571 1.339285714 2.10-2.15 2.125 3 1.339285714 2.678571429 2.15-2.20 2.175 2 0.8928571433.571428571 2.20-2.25 2.225 7 3.1256.696428571 2.25-2.30 2.275 177.589285714 14.28571429 2.30-2.35 2.325 31 13.83928571 28.125 2.35-2.40 2.375 28 12.540.6252.40-2.45 2.425 44 19.64285714 60.26785714 2.45-2.50 2.475 26 11.60714286 71.875 2.50-2.55 2.525 35 15.625 87.5 2.55-2.60 2.575 14 6.2593.752.60-2.65 2.625 10 4.464285714 98.21428571 2.65-2.70 2.675 3 1.339285714 99.55357143 2.70-2.752.72510.4464285711004.统计直方图和概率密度分布曲线图像:核科学技术学院 2010 级 学号 PB10214023 姓名 张浩然 日期 2011-3-245.不确定度分析:0.950.015694973s A U t n==对于电子秒表,人的反应时间为0.2s ,远大于0.01s ,则取B ∆=∆估;对于秒表,取C=3。

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

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nx n x x x x ni in ∑==+⋅⋅⋅++=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 nx x x x ⋅⋅⋅⋅=21几(2-2)(3)均方根平均值 nxnxx x x ni in∑==+⋅⋅⋅++=1222221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21212121lnln ln x x x x x x x x x -=--=对(2-4)应指出,变量的对数平均值总小于算术平均值。

随机误差的统计分布实验报告

随机误差的统计分布实验报告

随机误差的统计分布实验报告引言在实验操作过程中,实验者经常会遇到一些误差,其中包括系统误差和随机误差。

系统误差通常是由于测量仪器的不准确性或实验条件的变化而引起的,它们通常是可确定的和可纠正的。

而随机误差则是由于测量时产生的偶然因素所导致的误差,它们通常是无法预测和纠正的。

本实验旨在对随机误差的统计分布进行探究,并对实验数据进行误差分析。

实验方法1. 实验仪器:数码万用表,函数信号发生器,示波器。

2. 实验步骤:(2)调节函数信号发生器的频率和幅度,使信号调制混沌。

(3)在示波器上观察到混沌信号,并记录。

(4)重复测量实验数据并记录。

结果与分析本实验的测量数据共进行了20次,数据结果如下表所示:| 数据组 | 实验数据 | 实验数据 | 实验数据 | 实验数据 |实验数据 || 编号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 || 1 | 5.15 | 5.13 | 5.11 | 5.16 | 5.10 || 2 | 5.14 | 5.10 | 5.10 | 5.17 | 5.10 || 3 | 5.09 | 5.17 | 5.12 | 5.14 | 5.14 || 4 | 5.12 | 5.16 | 5.12 | 5.13 | 5.17 || 5 | 5.10 | 5.15 | 5.14 | 5.11 | 5.12 || 6 | 5.13 | 5.13 | 5.13 | 5.15 | 5.09 || 7 | 5.11 | 5.12 | 5.16 | 5.10 | 5.11 || 8 | 5.09 | 5.11 | 5.12 | 5.10 | 5.12 || 9 | 5.12 | 5.14 | 5.15 | 5.17 | 5.15 || 10 | 5.13 | 5.12 | 5.13 | 5.16 | 5.13 |首先计算出每组数据的平均值,如下表所示:| 数据组 | 平均值 || 编号 | 1 || 1 | 5.130 || 2 | 5.121 || 3 | 5.132 || 4 | 5.144 || 5 | 5.124 || 6 | 5.134 || 7 | 5.120 || 8 | 5.110 || 9 | 5.145 || 10 | 5.133 |最后,将每组数据与该组数据的平均值之差的平方进行平均,即可得到总体方差和标准差。

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数据误差分析是首要的步骤,它通常包括以下几个方面:1.随机误差:随机误差是指在重复实验的过程中,由于个体差异等原因引起的测量结果的离散性。

随机误差是不可避免的,并且符合一定的统计规律。

通过进行多次重复测量,并计算平均值和标准差等统计指标,可以评估随机误差的大小。

2.系统误差:系统误差是由于仪器、测量方法或实验条件所引起的,使得测量结果与真实值的偏离。

系统误差可能是由于仪器刻度的不准确、环境温度的变化等原因导致的。

通过合理校准仪器、控制环境条件等方式可以减小系统误差。

在数据误差分析的基础上,进行数据处理是必不可少的步骤。

数据处理的目的是通过对实验结果的合理处理,得到更为准确的结论。

1.统计处理:统计方法是最常用的数据处理方法之一、通过使用统计学中的概率分布、假设检验、方差分析等方法,可以对实验数据进行科学、客观的分析和处理。

2.回归分析:回归分析是一种通过建立数学模型来研究变量之间关系的方法。

通过对实验数据进行回归分析,可以确定变量之间的数学关系,并预测未知数据。

3.误差传递与不确定度评定:在实验中,不同参数之间的误差如何相互影响,以及这些误差如何传递到最终结果中,是一个重要的问题。

通过不确定度评定方法,可以定量评估各个参数的不确定度,并估计最终结果的不确定度。

4.数据可视化和图表展示:通过绘制合适的图表,可以更直观地展示实验数据的分布规律、趋势以及变化情况。

例如,折线图、散点图、柱状图等可以有效地展示数据的分布和相关关系。

综上所述,实验数据误差分析和数据处理是进行科学研究的重要环节。

准确评估和处理数据误差可以提高实验结果的可靠性和准确性,为研究结果的正确性提供基础。

通过合理选择和应用适当的数据处理方法,可以从实验数据中得出有意义的结论,并为进一步研究提供指导。

实验设计与数据处理 第二版 第1章 误差分析

实验设计与数据处理 第二版 第1章 误差分析
i 1
n
n
试验次数为有限次时,样本标准差:
s

d
i 1
n
2 i
n 1

( xi x)
i 1
n
2
n 1

2 x ( x ) i /n i 1 2 i i 1
n
n
n 1
表示试验值的精密度,标准差↓,试验数据精密度↑
1.3 试验数据误差的来源及分类
1.3.1 随机误差 (random error )
(3)精密度判断
①极差(range)
R xmax xmin
②标准差(standard error)
n n
R↓,精密度↑

( xi x)
i 1
2
n

2 x ( x ) i /n i 1 2 i i 1
n
n
2 x ( x ) i /n i 1 2 i i 1 n n
1.3.3 过失误差 (mistake )
(1)又称粗大误差,定义: 一种显然与事实不符的误差
(2)产生的原因:
实验人员粗心大意造成 (3)特点:

可以完全避免 没有一定的规律
误差的定义及表示法
表示形式
误差
性质特点
绝对 误差
相对 误差
系统 误差
随机 误差
粗大 误差
1.4 试验数据的精准度
1.4.1 精密度(precision)
(b)
(c)
弹着点集中靶心。相 当于系统误差与随机 误差均小,即正确度、 精密度都高,从而准 确度亦高。
弹着点集中,但偏向 一方,命中率不高。 相当于系统误差大而 随机误差小,即精密 度高,正确度低。

第二章 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

第二章误差和分析数据处理•2.1 测量值的准确度和精密度•2.2 提高分析结果准确度的方法(自学)•2.3 有效数字及其运算规则•2.4 有限量测量数据的统计处理•2.5 相关分析和回归分析(自学)§2.1 测量值的准确度和精密度误差(Error) : 测量值与真值之差。

➢真值T (True value)某一物理量本身具有的客观存在的真实值。

真值是未知的、客观存在的量。

在特定情况下认为是已知的:1、理论真值(如化合物的理论组成)(如,NaCl中Cl的含量)2、计量学约定真值(如国际计量大会确定的长度、质量、物质的量单位等等)3、相对真值(如高一级精度的测量值相对于低一级精度的测量值)(例如,标准样品的标准值)误差分类•系统误差(Systematic error)—某种固定的因素造成的误差方法误差、仪器误差、试剂误差、操作误差•随机误差(Random error)—不定的因素造成的误差仪器误差、操作误差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因素,有时不存在不定因素,总是存在分类方法误差、仪器与试剂误差、主观误差环境的变化因素、主观的变化因素等性质重现性、单向性(或周期性)、可测性服从概率统计规律、不可测性影响准确度精密度消除或减小的方法校正增加测定的次数系统误差的校正•方法系统误差——方法校正•主观系统误差——对照实验校正(外检)•仪器系统误差——对照实验校正•试剂系统误差——空白实验校正如何判断是否存在系统误差?E a = x –x T 相对误差x <x T 为负误差,说明测定结果偏低x >x T 为正误差,说明测定结果偏高误差越小,分析结果越接近真实值,准确度也越高x -x T x T x T E r = ——= ————常用%表示Ea 绝对误差 误差的表示:对一B 物质客观存在量为T 的分析对象进行分析,得到n 个个别测定值x 1、x 2、x 3、••• x n ,对n 个测定值进行平均,得到测定结果的平均值,那么:个别测定的误差为:T x i -测定结果的绝对误差为:T x E a -=测定结果的相对误差为:%100⨯=TE E a r 平均值偏差(deviation): 单次测量值与测量平均值之差。

《误差理论与数据处理》实验

《误差理论与数据处理》实验

误差理论与数据处理实验指导书目录实验二误差的基本性质与处理实验四测量不确定度实验六回归分析实验一 误差的基本性质与处理一、实验目的了解误差的基本性质以及处理方法二、实验原理(1)正态分布设被测量的真值为0L ,一系列测量值为i L ,则测量列中的随机误差i δ为i δ=i L —0L (2—1)式中i=1,2,….。

n 。

正态分布的分布密度()()222f δσδ-=(2—2)正态分布的分布函数()()222F ed δδσδδ--∞=(2-3)式中σ-标准差(或均方根误差); 它的数学期望为()0E f d δδδ+∞-∞==⎰ (2-4)它的方差为()22f d σδδδ+∞-∞=⎰ (2—5)(2)算术平均值对某一量进行一系列等精度测量,由于存在随机误差,其测得值皆不相同,应以全部测得值的算术平均值作为最后的测量结果. 1、算术平均值的意义在系列测量中,被测量所得的值的代数和除以n 而得的值成为算术平均值。

设 1l ,2l ,…,n l 为n 次测量所得的值,则算术平均值121...nin i l l l l x n n=++==∑算术平均值与真值最为接近,由概率论大数定律可知,若测量次数无限增加,则算术平均值x 必然趋近于真值0L 。

i v = i l —xi l --第i 个测量值,i =1,2,...,;n i v -—i l 的残余误差(简称残差)2、算术平均值的计算校核算术平均值及其残余误差的计算是否正确,可用求得的残余误差代数和性质来校核. 残余误差代数和为:11n niii i v l nx ===-∑∑当x 为未经凑整的准确数时,则有1nii v==∑01)残余误差代数和应符合: 当1n ii l =∑=nx ,求得的x 为非凑整的准确数时,1nii v =∑为零;当1n ii l =∑〉nx ,求得的x 为凑整的非准确数时,1nii v =∑为正;其大小为求x时的余数. 当1n ii l =∑〈nx ,求得的x 为凑整的非准确数时,1nii v =∑为负;其大小为求x 时的亏数。

02-实验二 随机误差的统计分布规律.

02-实验二  随机误差的统计分布规律.

3. 分析本实验的测量结果和误差来源。

数据表格略(见实验报告)观察思考1. 统计规律需要大量实验数据作为基础,而且必须是在近似无系统误差或系统误差系统误差基本为一恒定值的条件下,对某一物理量进行多次等精度测量才能的处正确的结论。

由本次实验,你对这一论述有何体会? 2. 你能用计算机编程计算“测量列的算术平均值”和“平均值的标准偏差”吗?不妨试一试?附录 8-1 操作功能进入统计计算模式清除内存输入数据计算器计算平均值和标准偏差的操作方法CASIO fx-3600 型计算器按键操作 MODE 3 INV 数据x 1 AC DATA 数据x 2 SHARP EL 型计算器按键操作STAT DATA…数据x n DATA x1 , x 2 , x3 , … xn 显示算术平均值显示标准偏差显示测量次数如果 m 个数据相同,可输入 x i 后键入乘 m,再按 DATA。

x (即 INV 1 ) x (即) S (即 RM )) n(即))(即 INV 3 ) n (即 Kout 3 附录 8-2 6 个硬币的统计分布如果把玻璃杯中的 6 个硬币摇晃并倒在桌子上,进行一次或多次,我们并不能准确的预言任一次倾倒的硬币有多少个正面。

然而对于掷出的硬币从出现概率方面研究,我们可以正确的推断出那些可能出现的可能值并估计这些可能值出现有多大的可能。

6如果摇晃 6 个质量相同的硬币,则理论上 0、1、2、3、4、5 个正面的最可能出现的概率如下表 8-3 所示:表 8-3 出现正面的数目 0 1 2 3 4 5 6 在 64 次抛掷中预期的出现频率 1 6 15 20 15 6 1 在许多次抛掷中出现的相对频率 1 / 64 = .56% 6 / 64 = 9.38% 15 / 64 = 23.44% 20 / 64 = 31.25% 15 / 64 = 23.44% 6 / 64 = 9.38% 1 / 64 = 1.56% 表 8-3 中的那些“抛掷中预期的出现频率”是基于理论上出现的几率,是“先验的” ,因此不一定在每作 64 次抛掷都肯定达到。

随机误差的统计分布实验报告

随机误差的统计分布实验报告

一、实验目的1. 了解随机误差的基本概念和统计分布规律。

2. 通过实验验证随机误差的统计分布特性。

3. 掌握利用统计方法分析随机误差的方法。

二、实验原理随机误差是指由于测量条件难以完全控制而引起的偶然性误差。

在物理测量中,当重复测量次数足够多时,随机误差通常服从或接近正态分布。

正态分布是一种连续型概率分布,其概率密度函数呈钟形曲线,具有以下特点:1. 有界性:随机误差的绝对值(幅度)均不超过一定的界限。

2. 单峰性:绝对值(幅度)小的随机误差总要比绝对值(幅度)大的随机误差出现的概率大。

3. 对称性:绝对值(幅度)等值而符号相反的随机误差出现的概率接近相等。

4. 抵偿性:当等精度重复测量次数足够大时,所有测量值的随机误差的代数和为零。

本实验通过测量时间间隔,利用统计方法分析随机误差的分布规律。

三、实验仪器与设备1. 电子秒表或毫秒计2. 摆钟或节拍器等具有固定周期事件的装置3. 数据处理软件(如Excel、Origin等)四、实验步骤1. 检查实验仪器是否能正常工作,秒表归零。

2. 将摆钟或节拍器上好发条使其摆动,用秒表测量节拍器四个周期所用时间,在等精度条件下重复测量150-200次,记录每次的测量结果。

3. 将测量数据输入数据处理软件,进行数据处理。

4. 绘制测量数据的直方图,观察其分布规律。

5. 利用数据处理软件拟合正态分布曲线,并与直方图进行比较。

6. 分析随机误差的分布规律,验证正态分布特性。

五、实验结果与分析1. 直方图分析将实验数据输入数据处理软件,绘制直方图,观察其分布规律。

根据直方图,可以得出以下结论:(1)随机误差的绝对值(幅度)均不超过一定的界限,符合有界性。

(2)随机误差的分布呈现单峰性,绝对值(幅度)小的随机误差出现的概率较大。

(3)随机误差的分布对称,符合对称性。

2. 正态分布拟合利用数据处理软件拟合正态分布曲线,并与直方图进行比较。

根据拟合结果,可以得出以下结论:(1)随机误差的分布基本符合正态分布,其概率密度函数呈钟形曲线。

实验数据处理中的误差分析方法

实验数据处理中的误差分析方法

实验数据处理中的误差分析方法实验是科学研究的基础,通过实验得到的数据能够提供事实依据以及验证理论预测。

然而,在实验中,由于各种因素的不确定性,数据往往会带有一定的误差。

因此,进行误差分析是实验数据处理的重要步骤之一。

本文将介绍实验数据处理中常用的误差分析方法。

一、系统误差的处理系统误差是由于仪器、环境等原因引起的,会使测量结果偏离实际值。

为了减小系统误差,可以采取以下方法:1. 校正仪器:通过对仪器进行校准,使其能够准确测量。

校准可以通过与已知准确值对比、利用标准物质进行校验等方式进行。

2. 控制环境条件:尽量消除环境因素对实验的影响,如在恒温室中进行实验,避免温度变化对测量结果的影响。

3. 重复测量:进行多次重复测量,通过平均值来减小系统误差的影响。

多次测量结果的离散程度反映了系统误差的大小,离散程度越小,则系统误差越小。

二、随机误差的分析随机误差是由于实验过程中多种无法预知的因素引起的,它会使得测量结果在一定范围内波动。

为了分析和降低随机误差的影响,可以采取以下方法:1. 分析测量数据的分布规律:通过绘制频率分布直方图、概率密度曲线等,来观察测量数据是否符合正态分布特征。

正态分布数据意味着随机误差对数据影响较小。

2. 计算测量数据的标准偏差:标准偏差是用来评价测量数据波动程度的指标,它衡量数据与平均值之间的差异。

标准偏差越小,说明随机误差越小。

3. 计算测量数据的置信区间:通过计算置信区间,可以确定测量结果的可靠程度。

置信区间越窄,说明测量结果越可靠。

三、误差传递的分析在实验中,某些物理量是通过其他物理量计算得到的,当源数据存在误差时,这些误差会传递到计算结果中。

为了分析误差的传递,可以采取以下方法:1. 传递函数法:通过对物理量之间的函数关系进行微分,得到计算结果的传递函数,从而计算误差传递的大小。

2. 蒙特卡洛模拟法:通过随机生成源数据,进行多次计算,从而得到计算结果的分布,进而分析误差的传递。

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end
sigema1=sqrt(sigema1/(N-1))
for i=1:N %别捷尔斯公式
sigema2=sigema2+abs(v0(i));
end
sigema2=1.253*sigema2/sqrt(N*(N-1))
u=sigema2/sigema1-1
if(abs(u)>=(2/sqrt(N-1)))
fprintf('怀疑测量列中存在系统误差\n');
else
fprintf('不确定测量列中是否存在系统误差\n');
end
运行结果
4.利用Matlab语句(或C语言),用罗曼诺夫斯基准则和格罗布斯准则判别有无粗大误差
%罗曼诺夫斯基法则判断是否存在粗大误差
j=1;%以下开始去除粗大误差
for i=1:N
Standard_gbls=Standard_gbls+v0(i)^2;
end
Standard_gbls=sqrt(Standard_gbls/(N2-1));%去除粗大误差数据的标准差
%检查g1
g1=(Average_gbls-l2(1))/Standard_gbls;%g(1)
%检查gn
gn=(l2(N2)-Average_gbls)/Standard_gbls;%g(n)
end
end
运行结果:
5.利用Matlab语句(或C语言),计算算术平均值的标准差和极限误差
%计算算术平均值的标准差和极限误差
M1=mean(l);%算术平均值
M2=std(l);%标准差
N=length(l);
sigema_std=M2/sqrt(N)
S_lim=2.14*sigema_std
fprintf('算术平均值的标准差为 %d\n',sigema_std);
Standard_gbls=Standard_gbls+v0(i)^2;
end
Standard_gbls=sqrt(Standard_gbls/(N-1));%未去除粗大误差数据的标准差
%检查g1
g1=(Average_gbls-l1(1))/Standard_gbls;%g(1)
%检查gn
gn=(l1(N)-Average_gbls)/Standard_gbls;%g(n)
fprintf('算术平均值的极限误差为(-%d,+%d\n)',S_lim,S_lim);
运行结果:
实验报告:实验二随机误差的概率分布与数据处理
1.利用Matlab语句(或C语言),计算算术平均值和标准差(用贝塞尔公式)
clc; clear;
l=[20.42 20.43 20.40 20.43 20.42 20.43 20.39 20.30 20.40 20.43 20.42 20.41 20.39 20.39 20.40];%例2-22数据
end
end
%去除含有粗大误差的数据后重新计算
l20=sort(l);
j=1;%以下开始去除粗大误差
for i=2:N
l2(j)=l20(i);
j=j+1;
end
v2=l2-mean(l2);
N2=length(l2);
Average_gbls=mean(l2);
Standard_gbls=0;
for i=1:N2
if(i==8)
i=i+1;
continue
else
l1(j)=l(i);
j=j+1;
end
end
N1=length(l1);
v1=l-mean(l1);%去除粗大误差数据后的残差列
Averagae_lmnfsj=mean(l1);%去除粗大误差数据后的算术平均值
Standard_lmnfsj=0;
v0=l-mean(l)%残差列
M1=mean(l)%算术平均值
M2=std(l)%标准差
计算结果
数据分布
2.利用Matlab语句(或C语言),用残余误差校核法判断测量列是否存在线性和周期性系统误差
%残余误差校核法 校核线性系统误差
N=length(l)%原数组长度
if(mod(N,2))%求数组半长
fprintf('测量列中存在粗大误差,第8项数据存在粗大误差\n');
else
fprintf('测量列中不存在粗大误差\n');
end
运行结果
%格布罗斯法l);
N=length(l);
Average_gbls=mean(l);
Standard_gbls=0;
for i=1:N
end
运行结果
可见delta近似于0,由马利克夫准则可知,此案例中应用的残余误差校核法无法确定是否存在系统误差。
3.用不同公式计算标准差后通过比较判断测量数据有无系统误差
%不同公式计算标准差比较法
sigema1=0;
sigema2=0;
u=0;
for i=1:N %贝塞尔公式
sigema1=sigema1+v0(i)^2;
delta=A1-A2%校核结果
%阿贝-赫梅特准则 校核周期性系统误差
u=0
for i=1:N-1;
u=u+v0(i)*v0(i+1);
end
u=abs(u)
if((u-sqrt(N-1)*M30)>0)
fprintf('存在周期性系统误差\n');
else
fprintf('未发现周期性系统误差\n');
if(g1>=2.41)
fprintf('第一项测量值含有粗大误差\n');
fprintf('现在去除该项,重新计算\n');
else
if(gn>=2.41)
fprintf('最后一项测量值含有粗大误差\n');
fprintf('现在去除该项,重新计算\n');
else
fprintf('测量值不含有粗大误差\n');
for i=1:N1
Standard_lmnfsj=Standard_lmnfsj+v1(i)^2;
end
Standard_lmnfsj=sqrt(Standard_lmnfsj/(N1-1));%去除粗大误差数据后的标准差
if((abs(l(8)-Averagae_lmnfsj)-2.24*Standard_lmnfsj)>0)
K=(N+1)/2
else
K=(N)/2
end
A1=0;
delta=0;%delta=A1-A2
for i=1:K;%计算前半部分残差和
A1=A1+v0(i);
end
A2=0;
for j=K+1:N;%计算后半部分残差和
A2=A2+v0(j);
end
A1;
A2;
fprintf('Delta校核结果\n');
if(g1>=2.37)
fprintf('第一项测量值含有粗大误差\n');
fprintf('现在去除该项,重新计算\n');
else
if(gn>=2.37)
fprintf('最后一项测量值含有粗大误差\n');
fprintf('现在去除该项,重新计算\n');
else
fprintf('测量值不含有粗大误差\n');
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