误差理论与数据处理-实验报告
误差理论实验报告
《误差理论与数据处理》实验报告实验名称：线性函数的最小二乘法处理一、实验目的线性函数的最小二乘法是解决有关组合测量最佳估计问题的典型的数据处理方法。
本实验要求学生编写最小二乘数据处理程序并对组合测量数据进行处理，求出最佳估计值并进行精度分析。
二、实验原理1.最小二乘法原理指出，最可信赖值应在是残差误差平方和的条件下求得。
2.最小二乘法可以将误差方程转化为有确定解的代数方程组（其方程组的数目正好等于未知数的个数），从而可求解出这些未知参数。
这个有确定解的代数方程组称为最小二乘法的正规方程。
3.线性参数的最小二乘法处理程序为：首先根据具体问题列出误差方程式；再按最小二乘原理，利用求极值的方法将误差方程转化为正规方程；然后求解正规方程，得到代求的估计量；最后给出精度估计。
4.正规方程又转化为残差方程，残差方程可用矩阵方法求出方程的解。
因此可用Matlab求解最小二乘法参数。
5.求出最小二乘法的参数后，还要对参数进行精度估计。
相应的标准差为ttxtxxddd222111，其中ttddd..2211称为不定乘数。
三、实验内容和结果1.程序及流程在MATLAB环境下建立一个命令M-文件，编写解答以下组合测量问题数据处理的程序：现要检定刻线A,B,C,D间的距离x1,x2,x3，采用组合测量方法，直接测量刻线间的各种组合量，得到数据如下测量数据：l1=1.051mm; l2=0.985; l3=1.020mm; l4=2.016mm; l5=1.981mm; l6=3.032mm1.编程求x1,x2和x3的最小二乘估计值；2.对直接测量数据进行精度估计3.对x1,x2和x3的最小二乘估计值进行精读估计。
程序：>> A=[1 0 0;0 1 0;0 0 1;1 1 0;0 1 1;1 1 1]>> A'*A>> C=A'*A>> inv(C)>> l=[1.015;0.985;1.020;2.016;1.981;3.032];>> X=inv(C)*A'*l>> V=l-A*X>> V'*V>> STD1=sqrt(V'*V/3)>> inv(C)>> STDX1=sqrt(0.5)*STD12.实验结果（数据或图表）3.结果分析四、心得体会通过本次实验，我掌握等精度测量线性参数最小二乘法的处理，并能够应用Matlab用矩阵的方法求出拟合方程的参数，及能够对各个参数进行精度估计。
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。
基于MATLAB的误差数据处理实验报告
结果：
X=
l 1 1.0280 x1 1.015 0.9830 ˆ 1 X l 2 0.985 x2 ( A A) A L l 3 1.0130 1.020 x3 L 5. 一元线性回归分析 l 2 . 016 4 l 1.981 6 5 3.032 l 6
误差理论与数据处理 实验报告
班 学 姓
级 号 名
测控 10-1 13 刘英皓 庄 严
指导老师
2012 年 7 月 5 日
测控 10-3
刘英皓
前言
门捷列夫说：“科学是从测量开始的” 钱学森说：“新技术革命的关键技术是信息技术。信息技术由测量技术、计 算机技术、通讯技术三部分组成。测量技术是关键和基础”。 测量技术是新科技革命的关键部分，科学技术的发展与实验测量密切相关。 在进行实验测量时，产生误差是不可避免的。因此，必须借助误差理论，研究、 估计和判断测量的数据和结果是否精确可靠，并采用正确的数据处理方法，以提 高测量结果的精确程度。 误差理论是我们认识客观规律的有力工具，是工程学科 学生应该掌握的基础知识 。 但是与此同时， 误差理论具有较为繁复的数据处理量， 有时候面对这些数据， 我们也无能为力，习惯采用经验估计去解决现实问题。毋庸置疑，这样做，引入 的误差必然相当大。 MATLB 具有强大的数据处理能力，若是借助 MATLB 处理那些难以处理的 数据，既可以节约时间，又可以提高精确度。本实验的主旨，就是通过使用 MATLAB 处理数据，让我们体会计算机辅助处理数据优点，让我们更直接，更 直观观察结果。
1
测控 10-3
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
刘英皓
实验目的：利用
误差理论与数据处理实验报告
误差理论与数据处理》实验报告仪器与电子学院1306014323杨松实验一熟悉MATLAB软件在误差处理中的应用（验证型）2、代码di=[24.234 24.238 24.231 24.230 24.232 24.237 24.233 24.235 24.234 24.236]m=mea n( di) %m为所求的算术平均值v=di-m %v为所求的残差a=sum(v(:)) %求残差的和af=v.A2b=sum(f(:)) %残差的平方和bc=sqrt(b/9) %单次测量的标准偏差d=c/sqrt(10) %算术平均值的标准偏差x=1:10plot(x,v, '. '）;%残余误差的分布曲线s=std(di) %;用标准差函数std求单次测量的标准偏差3、结果①算术平均值d = 24.2340②残余误差V i d i d =( 0 0.0040 -0.0030 -0.0040-0.0020 0.0030 -0.0010 0.0010 0 0.0020)10 10V i -1.4211e-14 (浮点数规则，实际为0) V i2 = 6.0000e-05③单次测量的标准偏102V ii 1——=0.0026 n 1④标准偏差=8.1650e-04s=std(di) %;用标准差函数std求单次测量的标准偏差极限误差limd=± 3 d=±0.0024⑤圆柱直径的测量结果：d = d 士limd =(24.2340士0.0024)s = 0.00264、利用MATLAB画出残余误差vi分布曲线实验二利用MATLAB对测试数据进行线性回归分析（设计型）1、求出某测试系统输出电压（U）与标准压力计读数（P的回归方程;由matlab利用矩阵法可得U= -0.0663+ 0.1715p2、对所求回归方程进行方差分析及显著性检验；所得的回归方程式在=0.01水平上显著，可信赖程度为99%以上,高度显著。
实验误差理论实验报告物理
实验误差理论实验报告物理实验误差理论实验报告引言：实验误差是科学实验中不可避免的现象，它由于各种因素的干扰而导致实验结果与理论值之间的差异。
在物理学中，误差的存在会对实验结果的可靠性和准确性产生影响。
本次实验旨在通过测量重力加速度的实验，探讨实验误差的产生原因，并提出相应的误差分析方法。
实验步骤：1. 实验仪器准备：准备一根长直的细线、一个小铅球、一个支架和一个计时器。
2. 实验装置搭建：将细线固定在支架上，将小铅球系在细线的下端。
3. 实验测量：将小铅球释放，用计时器记录它从静止到下落经过的时间。
4. 实验重复：重复上述步骤多次，取平均值。
实验数据：通过多次实验测量，我们得到了如下数据：第一次实验：t1 = 1.23s第二次实验：t2 = 1.25s第三次实验：t3 = 1.24s......数据处理：1. 计算平均值：将所有测量结果相加，再除以实验次数，得到平均值。
平均值 = (t1 + t2 + t3 + ... + tn) / n2. 计算标准偏差：标准偏差是用来衡量一组数据的离散程度的指标，它表示测量值与平均值之间的差异。
标准偏差= √((Σ(xi - x)^2) / (n-1))3. 计算相对误差：相对误差是用来衡量测量结果与理论值之间差异的指标。
相对误差 = (平均值 - 理论值) / 理论值 * 100%结果分析：通过上述数据处理步骤，我们得到了实验重力加速度的平均值和相对误差。
然而，我们需要进一步分析误差的来源和影响因素。
1. 人为误差：实验者的操作技巧、观察精度等都会对实验结果产生影响。
为减小人为误差，我们应该提高实验技能，并进行多次实验取平均值。
2. 仪器误差：实验仪器的精度和灵敏度也会对实验结果产生影响。
为减小仪器误差，我们应该选择精度更高、质量更好的实验仪器。
3. 环境误差：实验环境的温度、湿度等因素也会对实验结果产生影响。
为减小环境误差，我们应该在恒定的实验环境中进行实验。
误差理论与数据处理实验报告.
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，1ni i 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。
误差理论与数据处理实验说明书
误差理论与数据处理实验说明书引言：在科学研究和实验中，数据处理是至关重要的一环。
准确地处理和分析实验数据，能够帮助我们得出可靠的结论和推断。
然而，任何实验都无法完全避免误差的存在。
误差理论的目的就是帮助我们理解和处理这些误差，以确保实验结果的可靠性和准确性。
一、误差的分类与来源误差可以分为系统误差和随机误差两类。
系统误差是由于实验设备、仪器或操作方法等固有的缺陷或不确定性而引起的，通常是可预测的。
而随机误差则是由于实验中的各种不可控因素而引起的，通常是不可预测的。
系统误差的来源可以包括仪器的固有误差、环境条件的变化、实验操作的不准确性等。
例如，在测量长度时，如果使用的尺子有刻度不准确的问题，那么每次测量都会存在一个相同的偏差。
随机误差则涉及到一些无法完全控制的因素，如温度变化、气压波动、人为操作的不稳定性等。
这些因素会导致每次实验结果有所不同，从而产生随机误差。
二、误差的评估与处理为了评估实验数据中的误差，并得出可靠的结论，我们需要进行误差的评估和处理。
以下是一些常用的方法：1. 精确度与准确度评估：精确度是指多次测量结果的一致性，而准确度则是指测量结果与真实值之间的接近程度。
通过对多次测量结果的统计分析，我们可以评估实验的精确度和准确度，并对数据进行修正。
2. 标准差与误差范围：标准差是用来衡量数据的离散程度的统计量。
通过计算标准差，我们可以了解数据的分布情况，并进一步确定误差范围。
误差范围可以帮助我们确定测量结果的可信度。
3. 误差传递与传播：在实验中，往往会进行多个测量和计算。
误差传递和传播的理论可以帮助我们了解不同测量结果之间误差的传递规律，并根据误差传递的特点进行数据处理和分析。
三、实验数据处理的步骤与方法在进行实验数据处理时，我们可以按照以下步骤进行：1. 数据收集与整理：首先，我们需要收集实验数据，并进行整理和归类。
确保数据的准确性和完整性是数据处理的基础。
2. 数据分析与统计：通过对数据进行分析和统计，我们可以了解数据的特征和规律。
误差理论与数据处理实验报告
误差理论与数据处理实验报告实验报告格式：误差理论与数据处理实验报告实验目的：本实验旨在掌握误差理论的基本知识，通过实际测量和数据处理，深入理解误差的概念、来源、分类和处理方法，以及如何正确地进行测量和数据处理。
实验仪器与设备：数字多用表、频率计、示波器、电路板、标准电阻、无极电位器、万用表、计算机等。
实验原理：误差是指测量结果与真值之间的差异，其来源主要有系统误差和随机误差。
系统误差是由于仪器本身的不精确或环境因素等因素造成的，可以通过校正和调整来消除或减小；随机误差是由于外界干扰等随机因素造成的，通常用统计方法处理。
在进行数据处理时，需要根据误差的类型和大小，选择合适的数据处理方法。
常用的数据处理方法包括加权平均法、最小二乘法、泰勒展开法等。
实验内容：1. 数字多用表的使用：了解数字多用表的功能和使用方法，并进行基本的数值测量和单位换算；2. 频率计的使用：了解频率计的测量原理和使用方法，并进行频率测量实验；3. 电路板的使用：利用电路板进行模拟电路测量实验，掌握电路连接、调试和测量方法，并进行误差分析和处理；4. 标准电阻和无极电位器的使用：了解标准电阻和无极电位器的功能和使用方法，进行电阻测量实验，并进行误差分析和处理；5. 数据处理：根据实验结果，采用不同的数据处理方法进行数据处理，比较各种方法的精度和适用性。
实验过程：1. 数字多用表的使用：依次进行直流电压、交流电压、直流电流、交流电流和电阻测量实验，并在实验报告中记录测量数据和误差分析；2. 频率计的使用：依次进行正弦波、方波和三角波的频率测量实验，并在实验报告中记录测量数据和误差分析；3. 电路板的使用：按照实验指导书要求，进行模拟电路测量实验，并在实验报告中记录电路连接、调试和测量过程、测量数据以及误差分析和处理方法；4. 标准电阻和无极电位器的使用：依次进行电阻测量实验，记录测量数据和误差分析，并比较不同方法的精度和适用性；5. 数据处理：根据各实验部分的测量数据，分别采用加权平均法、最小二乘法和泰勒展开法进行数据处理，并比较各种方法的精度和适用性。
实验误差理论分析实验报告
实验误差理论分析实验报告
《实验误差理论分析实验报告》
实验误差是科学实验中不可避免的问题，它可能来自于仪器的精度、操作者的
技术水平、环境的影响等多方面因素。
对实验误差进行理论分析，可以帮助我
们更好地理解实验结果的可靠性和准确性，从而提高实验的科学性和可信度。
在本次实验中，我们以某种物理量的测量实验为例，对实验误差进行了理论分析。
首先，我们对实验仪器的精度进行了评估，包括仪器的分辨率、灵敏度和
误差范围等。
然后，我们对操作者的技术水平进行了考量，包括操作的稳定性、准确性和可重复性等方面。
最后，我们还对环境因素进行了分析，包括温度、
湿度、气压等对实验结果的影响。
通过以上分析，我们得出了实验误差的来源和影响，进而对实验结果进行了修
正和校正。
我们发现，实验误差并非完全可以避免，但可以通过合理的实验设
计和数据处理来减小误差的影响，从而提高实验结果的准确性和可靠性。
总之，实验误差理论分析是科学实验中不可或缺的一环，它可以帮助我们更好
地理解实验结果的真实性和可信度，从而提高科学研究的水平和质量。
希望我
们的实验报告可以为相关领域的科研工作提供一定的参考和借鉴。
误差理论与数据处理-实验报告
误差理论与数据处理-实验报告本实验旨在研究误差理论与数据处理方法。
通过实验可了解如何在实验中处理数据以及如何评定实验误差。
本次实验的主要内容为分别在天平、游标卡尺、万能表等实验仪器上取数，计算出测量数值的平均值与标准偏差，并分析误差来源。
1. 实验步骤1.1 天平测量将一块铁片置于天平盘上，进行三次称量，记录每次的质量值。
将数据带入Excel进行平均值、标准偏差等计算。
1.2 游标卡尺测量1.3 万能表测量2. 实验结果及分析对于天平测量、游标卡尺测量和万能表测量所得的测量值进行平均值、标准偏差的计算，结果如下：表1. 测量数据统计表| 项目 | 测量数据1 | 测量数据2 | 测量数据3 | 平均值 | 标准偏差 || :---: | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: || 天平质量测量 | 9.90g | 9.89g | 9.92g | 9.90g | 0.015g || 游标卡尺测厚度 | 1cm | 1cm | 1cm | 1.00cm | 0.002cm || 万能表测电阻| 575Ω | 577Ω | 578Ω | 577Ω | 1.00Ω |从数据统计表中可以看出，三次实验所得数据相近，平均数与标准偏差较为准确。
天平测量的数据波动较小，标准偏差仅为0.015g，说明该仪器测量精确度较高；游标卡尺测量的数据也相比较准确，标准偏差仅为0.002cm，说明该仪器测量稳定性较好；万能表测量的数据较为不稳定，标准偏差较大，为1.00Ω，可能是由于接线不良，寄生电容等误差较大造成。
3. 实验结论通过本次实验，学生可掌握误差理论与数据处理方法，对实验数据进行统计、分析，得出各项指标，如标准偏差、最大值、最小值等。
在实际实验中，应注重数据精度和测量误差的评估，保证实验数据的准确性和可靠性。
除此之外，应加强对实验仪器的了解，并合理利用其特性，提高实验的成功率和准确性。
误差理论与数据处理实验报告4
end end end
3、用 t 检验法判断下列两组数据间有无系统误差。
%用 t 检验法判断下列两组数据间有无系统误差。 x=[1.9 0.8 1.1 0.1 -0.1 4.4 5.5 1.6 4.6 3.4]; y=[0.7 -1.6 -0.2 -1.2 -0.1 3.4 3.7 0.8 0.0 2.0]; X=sum((x-mean(x)).^2); Y=sum((y-mean(y)).^2); t=(mean(x)-mean(y))*sqrt((numel(x)*numel(y)*(numel(x)+numel(y)-2))/...
由⻢利科夫方法得存在系统误差 不同公式计算标准差比较法不存在系统误差 2、 用秩和检验法分析下列两组数据间有无系统误差。 秩和检验法不存在系统误差 3、用 t 检验法判断下列两组数据间有无系统误差。 怀疑存在系统误差
3.结果分析 四、回答问题
为什么不能用残余误差观察法发现恒定的系统误差? 残余误差为测量列中任一测量值与测量列的算术平均值之差,若系统误差为恒定系统误差，那么算数平均 值与测量值的残余误差不会受改变，所以不能用不能用残余误差观察法发现恒定的系统误差
l=[20.06,20.07,20.06,20.08,20.10,20.12,20.11,... 20.14,20.18,20.18,20.21,20.19];
V=[]; for i=1:12
v=l(i)-mean(l); V=[V,v]; end %残余误差观察法 scatter(1:12,V) %⻢利科夫
二、实验原理
为了在测量中消除或削弱系统误差对测量的影响，首先就要解决如何发现系统误差的问 题。发现系统误 差的方法针对单列测量数据，主要有残余误差观察法、残余误差校核法和误 差直接计算法等;针对两组 测量数据，主要采用假设检验的方法。假设检验是数理统计的重 要内容，它的目的是对根据实际问题的 需要所提出的假设进行检验。在误差理论中，可以用 来检验测量数据中是否存在系统误差。其基本思想 是:假设随机误差是服从正态分布规律， 对实际测量误差的分布进行检验，若测量误差的实际分布偏离 正态分布即可认为存在系统误 差，否则，即为无系统误差。常用检验方法有:符号检验法、秩和检验 法、t 检验法和 2 检 验法等。
误差理论与数据处理实验报告
实验一一、实训目的：了解等精度与不等精度测量原理并进行线性拟合。
二、实训仪器：实训台、应变传感器实验模块、托盘、砝码、万用表、labview。
三、相关原理：电阻丝在外力作用下发生机械变形时，其电阻值发生变化，这就是电阻应变效应，描述电阻应变效应的关系式为：ΔR/R=Kε，式中ΔR/R为电阻丝电阻相对变化，K为应变灵敏系数，ε=Δl/l为电阻丝长度相对变化。
金属箔式应变片就是通过光刻、腐蚀等工艺制成的应变敏感组件，如图1-1所示，四个金属箔应变片分别贴在弹性体的上下两侧，弹性体受到压力发生形变，应变片随弹性体形变被拉伸，或被压缩。
图1-1 应变传感器安装图四、实训内容与操作步骤1．应变传感器上的各应变片已分别接到应变传感器模块左上方的R1、R2、R3、R4上，可用万用表测量判别，R1=R2=R3=R4=350Ω。
2．差动放大器调零。
从实训台接入±15V电源，检查无误后，合上实训台电源开关，将差动放大器的输入端Ui短接并与地短接，输出端Uo2接数显电压表（选择2V档）。
将电位器Rw3调到增益最大位置（顺时针转到底），调节电位器Rw4使电压表显示为0V。
关闭实训台电源。
（Rw3、Rw4的位置确定后不能改动）3．按图1-2连线，将应变式传感器的其中一个应变电阻（如R1）接入电桥与R5、R6、R7构成一个单臂直流电桥。
4．加托盘后电桥调零。
电桥输出接到差动放大器的输入端Ui，检查接线无误后，合上主控台电源开关，预热五分钟，调节Rw1使电压表显示为零。
5．在应变传感器托盘上放置一只砝码，读取数显表数值，依次增加砝码和读取相应的数显表值，直到200g砝码加完，计下数显表值，填入下表1-1，关闭电源。
通过虚拟仪器进行线性拟合得：K=1.57 b=-0.27所以y=-0.27+1.57x半桥测量：y=-0.5+2.32x全桥测量：y=-0.34+4.74x五、数据处理单臂测量：y=129.81经核算算数平均值及其残余误差得计算正确。
误差理论与数据处理
如：米 --- 公制长度基准
光在真空中1s时间内传播距离的1/299792485 1m = 1650763.73
--- 氪-86的2p10-5d5能级间跃迁在真空中的辐射波长
② 理论真值：设计时给定或用数学、物理公式计算出的给定值 ③ 相对真值：标准仪器的测得值或用来作为测量标准用的标准器的值
2、粗大误差的减少办法和剔除准则
显然与事实不符 --- 歪曲测量结果 --- 主观避免 --- 剔除（发现） 1）判别方法 ① 物理判别法 --- 测量过程中 --- 人为因素（读错、记录错、操作错） --- 不符合实验条件/环境突变（突然振动、电磁干扰等） --- 随时发现，随时剔除 --- 重新测量 ② 统计判别法 --- 整个测量完毕之后 统计方法处理数据 --- 超过误差限 --- 判为坏值 --- 剔除 随机误差在一定的置信概率下的确定置信限 2）剔除准则 ① 拉依达准则（3 准则） 测量值 Xd 的剩余误差的绝对值 | Pd|> 3 --- 坏值 --- 剔除 计算算术平均值 x 剩余误差 均方误差 剔除坏值 ② 肖维勒准则 测量值 Xd 的剩余误差的绝对值 | Pd|> n --- 坏值 --- 剔除 n --- 肖维勒系数（查表确定） ③ 格拉布斯准则 测量值 Xd 的剩余误差的绝对值| Pd|> (,n) --- 坏值 --- 剔除 (,n) --- 查表确定
x
i 1
n
i
样本平均 --- 的无偏估计
n
样本中各测量数据相对样本平均的分散程度 s --- 样本标准偏差s ^ --- 总体标准偏差 的无偏估计 s
样本平均 --- 随机变量 --- 数学期望、标准偏差 数学期望 --- 标准偏差 x
误差理论与数据处理实验报告课案
《误差理论与数据处理》实验指导书姓名学号机械工程学院2016年05月实验一误差的基本性质与处理一、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。
Matlab程序：l=[24.674,24.675,24.673,24.676,24.671,24.678,24.672,24.674];%已知测量值x1=mean(l);%用mean函数求算数平均值disp(['1.算术平均值为：',num2str(x1)]);v=l-x1;%求解残余误差disp(['2.残余误差为：',num2str(v)]);a=sum(v);%求残差和ah=abs(a);%用abs函数求解残差和绝对值bh=ah-(8/2)*0.001;%校核算术平均值及其残余误差,残差和绝对值小于n/2*A,bh<0，故以上计算正确if bh<0disp('3.经校核算术平均值及计算正确');elsedisp('算术平均值及误差计算有误');endxt=sum(v(1:4))-sum(v(5:8));%判断系统误差（算得差值较小，故不存在系统误差）if xt<0.1disp(['4.用残余误差法校核，差值为：',num2str(x1),'较小，故不存在系统误差']);elsedisp('存在系统误差');endbz=sqrt((sum(v.^2)/7));%单次测量的标准差disp(['5.单次测量的标准差',num2str(bz)]);p=sort(l);%用格罗布斯准则判断粗大误差，先将测量值按大小顺序重新排列g0=2.03;%查表g(8,0.05)的值g1=(x1-p(1))/bz;g8=(p(8)-x1)/bz;%将g1与g8与g0值比较，g1和g8都小于g0，故判断暂不存在粗大误差if g1<g0&&g8<g0disp('6.用格罗布斯准则判断，不存在粗大误差');endsc=bz/(sqrt(8));%算数平均值的标准差disp(['7.算术平均值的标准差为：',num2str(sc)]);t=2.36;%查表t(7,0.05)值jx=t*sc;%算术平均值的极限误差disp(['8.算术平均值的极限误差为：',num2str(jx)]);% l1=x1+jx;%写出最后测量结果% l2=x1-jx;%写出最后测量结果disp(['9.测量结果为：（',num2str(x1),'±',num2str(jx),')']);实验二测量不确定度二、实验内容1D/mm 8.075 8.085 8.095 8.085 8.080 8.060 ih/mm 8.105 8.115 8.115 8.110 8.115 8.110i请按测量不确定度的一般计算步骤，用自己熟悉的语言编程完成不确定度分析。
误差理论与数据处理实验说明书
误差理论与数据处理实验说明书1. 引言误差理论是实验科学中非常重要的一个概念，它涉及到测量过程中的不确定性和误差分析。
本实验旨在通过一系列实验来深入了解误差理论的基本原理，并学习如何进行数据处理和误差分析。
2. 实验目的本实验的主要目的是：- 了解误差理论的基本概念和原理；- 学习如何进行数据处理和误差分析；- 掌握常见的误差类型和其处理方法；- 培养实验设计和数据处理的能力。
3. 实验原理3.1 误差的分类误差可以分为系统误差和随机误差两种类型。
系统误差是由于实验仪器、环境等因素引起的，它们具有一定的规律性，可以通过校正和修正来减小；随机误差是由于实验过程中的偶然因素引起的，它们无法被完全消除，只能通过多次实验取平均值来减小。
3.2 误差的表示误差通常用绝对误差、相对误差和标准误差来表示。
绝对误差是指测量值与真实值之间的差异，相对误差是绝对误差与真实值的比值，标准误差是多次测量值的离散程度。
3.3 数据处理方法在进行数据处理时，需要考虑到误差的传递和合成。
误差传递是指在进行多次测量时，误差如何随着测量次数的增加而改变；误差合成是指不同误差类型的相互影响和叠加。
4. 实验步骤4.1 实验前准备在进行实验前，需要准备好实验所需的仪器设备和材料，并对实验步骤进行详细的规划和安排。
4.2 实验操作按照实验步骤进行实验操作，并记录实验数据。
4.3 数据处理对实验数据进行处理和分析，包括计算平均值、标准差、相对误差等。
4.4 误差分析对实验中的误差进行分析，包括系统误差和随机误差的计算和评估。
5. 实验结果与讨论在此部分，需要详细列出实验数据、处理结果和误差分析，并对实验结果进行讨论和解释。
6. 结论通过本实验，我们深入了解了误差理论的基本原理和数据处理方法。
我们学会了如何进行误差分析，并掌握了常见的误差类型和其处理方法。
这将对我们今后的实验设计和数据处理工作有很大的帮助。
7. 总结本实验通过实际操作和数据处理，加深了我们对误差理论和数据处理的理解。
误差理论与数据处理实验报告
误差理论与数据处理实验报告误差理论与数据处理实验报告引言在科学研究和实验中，数据处理是一个非常重要的环节。
无论是物理实验、化学实验还是生物实验，准确地处理和分析数据都是确保实验结果可靠性的关键。
而误差理论则是帮助我们理解和评估实验数据误差的重要工具。
本实验旨在通过实际测量和数据处理，探讨误差理论在实验中的应用。
实验方法本实验选取了一个简单的物理实验——测量金属丝的长度。
实验仪器包括一个卷尺和一根金属丝。
实验步骤如下：1. 将金属丝拉直并固定在水平桌面上，确保其两端与桌面平行。
2. 使用卷尺测量金属丝的长度，并记录下测量值。
实验数据我们进行了多次测量，得到了如下的数据：1. 0.98 m2. 0.99 m3. 0.97 m4. 0.96 m5. 0.99 m数据处理在进行数据处理之前，我们首先需要了解误差的来源和分类。
误差可以分为系统误差和随机误差。
系统误差是由于测量仪器、实验条件等固有因素引起的，它会使所有测量结果偏离真实值。
而随机误差则是由于实验操作、环境因素等不可控制的因素引起的，它会导致多次测量结果的离散程度。
在本实验中，由于卷尺的精确度限制和实验操作的不确定性，我们可以认为测量结果中包含了一定的系统误差和随机误差。
接下来，我们需要计算平均值和标准偏差来评估数据的准确性和可靠性。
平均值（x̄）的计算公式为：x̄ = (x₁ + x₂ + ... + xn) / n其中，x₁、x₂、...、xn为测量结果，n为测量次数。
标准偏差（σ）的计算公式为：σ = √[(1/(n-1)) * ((x₁-x̄)² + (x₂-x̄)² + ... + (xn-x̄)²)]其中，x₁、x₂、...、xn为测量结果，x̄为平均值，n为测量次数。
根据实验数据，我们可以计算得到金属丝长度的平均值和标准偏差。
结果与讨论根据实验数据的计算，我们得到金属丝长度的平均值为0.978 m，标准偏差为0.015 m。
误差理论与数据处理期末报告范文
误差理论与数据处理期末报告范文一、引言在科学实验和数据处理中，误差是一个不可避免的因素。
误差的存在会影响到数据的准确性和可靠性，因此正确理解误差是非常重要的。
误差理论作为一门独立的学科，主要研究在实验测量和数据处理中各种类型误差的产生、传递和处理的方法。
在本次报告中，我们将对误差理论的基本概念和数据处理方法进行介绍和分析。
二、误差理论的基本概念1. 误差的分类在实验测量和数据处理中，误差可以分为系统误差和随机误差两种基本类型。
系统误差是由某种固定原因引起的，通常具有一定的方向性和大小；而随机误差是由众多偶然因素造成的，其大小和方向是随机的，无法准确预测。
另外，在实际应用中还会遇到仪器误差、人为误差等其他类型的误差。
2. 误差的传递在实验测量过程中，误差会随着测量数据的传递而累积。
例如，测量仪器的精度、环境条件、操作者技术等因素都会对最终结果产生影响。
因此，在数据处理过程中需要考虑到误差的传递规律，采取相应的措施来减小误差的影响。
3. 误差的表示与估计误差通常通过误差限、标准差、置信度等指标来表示和估计。
误差限表示了测量结果的准确性，标准差表示了数据的离散程度，置信度则表示了对测量结果的信赖程度。
这些指标可以帮助我们更准确地评估测量数据的质量，从而做出科学合理的判断。
三、数据处理方法1. 数据整理在实验测量过程中，可能会出现各种原始数据，需要对其进行整理和筛选。
通常可以采用平均值、中值、众数等方法来处理数据，消除异常值和噪声。
2. 数据分析数据分析是对收集到的数据进行统计和推断的过程。
通过统计方法，可以得出数据的分布特征、相关性和趋势等信息，从而进行科学分析和判断。
3. 数据模型数据模型是描述数据之间关系和规律的数学模型。
通过建立数据模型，可以预测未来趋势、探索潜在规律、优化决策等。
常见的数据模型包括线性回归、非线性回归、时间序列分析等。
四、实例分析为了更好地理解误差理论与数据处理的原理和方法，我们通过一个实例来进行分析。
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《误差理论与数据处理》实验指导书学号机械工程学院2016年05月实验一误差的基本性质与处理一、实验容1．对某一轴径等精度测量8次，得到下表数据，求测量结果。
Matlab程序：l=[24.674,24.675,24.673,24.676,24.671,24.678,24.672,24.674];%已知测量值x1=mean(l);%用mean函数求算数平均值disp(['1.算术平均值为： ',num2str(x1)]);v=l-x1;%求解残余误差disp(['2.残余误差为： ',num2str(v)]);a=sum(v);%求残差和ah=abs(a);%用abs函数求解残差和绝对值bh=ah-(8/2)*0.001;%校核算术平均值及其残余误差,残差和绝对值小于n/2*A,bh<0，故以上计算正确if bh<0disp('3.经校核算术平均值及计算正确');elsedisp('算术平均值及误差计算有误');endxt=sum(v(1:4))-sum(v(5:8));%判断系统误差（算得差值较小，故不存在系统误差）if xt<0.1disp(['4.用残余误差法校核，差值为：',num2str(x1),'较小，故不存在系统误差']); elsedisp('存在系统误差');endbz=sqrt((sum(v.^2)/7));%单次测量的标准差disp(['5.单次测量的标准差',num2str(bz)]);p=sort(l);%用格罗布斯准则判断粗大误差，先将测量值按大小顺序重新排列g0=2.03;%查表g(8,0.05)的值g1=(x1-p(1))/bz;g8=(p(8)-x1)/bz;%将g1与g8与g0值比较，g1和g8都小于g0，故判断暂不存在粗大误差if g1<g0&&g8<g0disp('6.用格罗布斯准则判断，不存在粗大误差');endsc=bz/(sqrt(8));%算数平均值的标准差disp(['7.算术平均值的标准差为：',num2str(sc)]);t=2.36;%查表t(7,0.05)值jx=t*sc;%算术平均值的极限误差disp(['8.算术平均值的极限误差为：',num2str(jx)]);% l1=x1+jx;%写出最后测量结果% l2=x1-jx;%写出最后测量结果disp(['9.测量结果为：（',num2str(x1),'±',num2str(jx),')']);实验二测量不确定度二、实验容1D/mm 8.075 8.085 8.095 8.085 8.080 8.060 ih/mm 8.105 8.115 8.115 8.110 8.115 8.110i请按测量不确定度的一般计算步骤，用自己熟悉的语言编程完成不确定度分析。
MATLAB程序及分析如下：A=[8.075 8.085 8.095 8.085 8.080 8.060];B=[8.105 8.115 8.115 8.110 8.115 8.110];D=mean(A);%直径平均值disp(['1.直径平均值为： ',num2str(D)]);h=mean(B);%高度平均值disp(['2.高度平均值为： ',num2str(h)]);V=pi*D*D*h/4;%体积测量结果估计值disp(['3.体积测量结果估计值为： ',num2str(V)]);s1=std(A);%直径标准差disp(['4.直径标准差为： ',num2str(s1)]);u1=pi*D*h*s1/2;%直径测量重复性引起的不确定度分量disp(['5.直径测量重复性引起的不确定度分量为： ',num2str(u1)]);v1=5;%自由度s2=std(B);%高度标准差disp(['6.高度标准差为： ',num2str(s2)]);u2=pi*D*D*s2/4;%高度测量重复性引起的不确定度分量disp(['7.高度测量重复性引起的不确定度分量为： ',num2str(u2)]);v2=5;%自由度ue=0.01/(3^0.5);%均匀分布得到的测微仪示值标准不确定度u3=(((pi*D*h/2)^2+(pi*D*D/4)^2)^0.5)*ue;%示值引起的体积测量不确定度disp(['8.示值引起的体积测量不确定度为： ',num2str(u3)]);v3=1/(2*0.35^2);%取相对标准差为0.35时对应自由度uc=(u1^2+u2^2+u3^2)^0.5; %合成不确定度disp(['9.合成不确定度为： ',num2str(uc)]);v=uc^4/(u1^4/v1+u2^4/v2+u3^4/v3);%v=7.9352取为7.94k=2.31;%取置信概率P=0.95，v=8查t分布表得2.31U=k*uc;disp(['10.运算结果为： ',num2str(U)]);实验三三坐标测量机测量三、实验容1、手动测量平面，确保处于手动模式，使用手操作驱动测头逼近平面第一点，然后接触平面并记录该点，确定平面的最少点数为3，重复以上过程，保留测点或删除坏点。
2、手动测量直线，确保处于手动模式，使用手操作将测头移动到指定位置，驱动测头沿着逼近方向在平面上的采集点，采点的顺序非常重要，起始点到终止点决定了直线的方向。
确定直线的最少点数为2.3、手动测量圆，确保处于手动模式，测量模式？测量的到的点坐标如下表所示，分析结果，并写出实验报告。
程序：x=[-19.58 19.63 -17.20 -11.73 -19.58 -19.60 -18.03 -19.68 -19.60];y=[13.17 -2.39 10.47 10.47 24.82 7.66 15.86 -4.83 7.66];z=[-133.32 -134.00 -134.49 -132.65 -138.16 -137.21 -132.40 -136.00 -137.21];x=x';y=y';z=z';csize=min([length(x),length(y),length(z)]);pow_xyz=-x(1:csize).*x(1:csize);pow_xyz=pow_xyz-y(1:csize).*y(1:csize);pow_xyz=pow_xyz-z(1:csize).*z(1:csize);A=[x(1:csize),y(1:csize),z(1:csize),ones(csize,1)];xans=((A'*A)^-1)*(A'*pow_xyz);a=xans(1);b=xans(2);c=xans(3);r=(a*a+b*b+c*c)/4-xans(4);r=sqrt(r);a=a/2;b=b/2;c=c/2;disp(['球心坐标为:(',num2str(a),' ',num2str(b),' ',num2str( c),')']);disp(['半径为:',num2str(r)]);实验四回归分析四、实验容采用回归分析算法用matlab编程实现下列题目的要求。
1、材料的抗剪强度与材料承受的正应力有关。
对某种材料实验数据如下：正应力x/pa 26.825.428.923.627.723.924.728.126.927.422.625.6抗剪强度y/pa 26.527.324.227.123.625.926.322.521.721.425.824.9假设正应力的数值是精确的，求①减抗强度与正应力之间的线性回归方程。
②当正应力为24.5pa时，抗剪强度的估计值是多少？2、用x光机检查镁合金铸件部缺陷时，为了获得最佳的灵敏度，透视电压y应随透视件的厚度x而改变，经实验获得下表所示一组数据，假设透视件的厚度x无误差，试求透视电压y随厚度x变化的经验公式。
x/mm 12 13 14 15 16 18 20 22 24 26y/kv 52.0 55.58.61.65.70.75.80.85.91.1、程序x=[26.8 25.4 28.9 23.6 27.7 23.9 24.7 28.1 26.9 27.4 22.6 25.6]';y=[26.5 27.3 24.2 27.1 23.6 25.9 26.3 22.5 21.7 21.4 25.8 24.9]';X=[ones(length(x),1),x];%构造自变量观测值矩阵[b]=regress(y,X);%线性回归建模与评价disp(['回归方程为：y=',num2str(b(1)),'x',num2str(b(2))]);x1=24.5;y1=b(1)+b(2)*x1;fprintf('当正应力x=24.5pa时，抗剪估计值y=%.3f\n',y1)2、程序：x=[150 200 250 300]';y1=[77.4 76.7 78.2;84.1 84.5 83.7;88.9 89.2 89.7;94.8 94.7 95.9;];y=[0 0 0 0]';for i=1:4y(i,1)=(y1(i,1)+y1(i,2)+y1(i,3))/3;endA=[ones(size(x)),x];[ab,tm1,r,rint,stat] = regress(y,A);a=ab(1);b=ab(2);r2=stat(1);alpha=[0.05,0.01];yhat=a+b*x;disp(['y对x的线性回归方程为：y=',num2str(a),'+',num2str(b),'x'])SSR=(yhat-mean(y))'*(yhat-mean(y));SSE=(yhat-y)'*(yhat-y);SST=(y-mean(y))'*(y-mean(y));n=length(x);Fb=SSR/SSE*(n-2);Falpha=finv(1-alpha,1,n-2);table=cell(4,7);table(1,:)={'方差来源','偏差平方和','自由度','方差','F比','Fα','显著性'};table(2,1:6)={'回归',SSR,1,SSR,Fb,min(Falpha)};table(3,1:6)={'剩余',SSE,n-2,SSE/(n-2),[],max(Falpha)};table(4,1:3)={'总和',SST,n-1};if Fb>=max(Falpha)table{2,7}='高度显著';elseif (Fb<max(Falpha))&(Fb>=min(Falpha))table{2,7}='显著';elsetable{2,7}='不显著';endtable3、程序x=[12 13 14 15 16 18 20 22 24 26];y=[52.0 55.0 58.0 61.0 65.0 70.0 75.0 80.0 85.0 91.0];plot(x,y,'*k')title('散点图');X=[ones(size(x')), x'];b= regress(y',X,0.05);disp(['y随x变化的经验公式为：y=',num2str(b(1)),'+',num2str(b(2)),'x'])。