1. 線性數據擬合誤差分析有哪些方法
我們可以想想微積分的基本理念是扒銷什麼？以直代曲。曲線的某一部分被無線拉大之後就是直線。你得到一列近乎直線的點，它可以就兆鄭是線性關系，也可以只是曲線的一部分，這個曲線太小或是它的曲率不太大。所以單純去想你提出的這個問題意義不大，因為我根本不知道這個模型是不是線性族此頌的。如果是一個未知的模型，非線性的可能性可能會大一點，但是我們並不能主觀去臆測這個結果。而且一列點去做非線性擬合，可以做2次擬合，也可以做指數擬合。最好是根據你做出的這個擬合去驗算一些其他的數據，預測到底是預測，終會有誤差，沒有具體模型，你這個問題沒法怎麼解答。
2. 線性數據擬合誤差分析有哪些方法
曲線擬合一般方法包括： 1 用解析表達式逼近離散數據的方法 2 最小二乘法 最小二乘法（又稱最小平方法）是一種數學優化技術。它通過最小化誤差的平方和尋找數據的最佳函數匹配。利用最小二乘法可以簡便地求得未知的數據
3. 數值分析中，誤差分析的方法與原則是什麼
最大的、最小的先拿出來，出現頻率高和低的也拿出來，再找找他們出現的規律，求方差、均值等等，那麼一組數據的基本情況應該出來了。
4. 第二章：誤差和分析數據處理
精密度（precision）：是平行測量的各測量值之間相互接近的程度。偏差表示數據的離散程度。
偏差表示方法：
系統誤差的傳遞：
偶然誤差的傳遞：極值誤差法、標准偏差法
有效數字（significant figure）：指在分析工作中實際上能測量到的數字。
μ：總體平均值，無系統誤差時是真值，集中趨勢
σ：總體標准偏差，離散程度
標准正態分布曲線：
:總體平均值
S：樣本平均偏差
t：
t分布許可權隨自由度f(f=n-1)而改變，當f趨近於 時，t分布就趨近於正態分布。
置信水平和顯著性水平： 落在 內或外的概率
測量次數越多，t越小。
平均值的精密度可用平均值的標准偏差表示。平均值的標准偏差與測量次數n的平方根成反比。
平均值的置信區間：在一定置信水平P時，以測定結果x為中心，包括總體平均值 在內的可信范圍。
若用多次測量的樣本平均值 估計 的范圍即：
公式右側為樣本平均值的置信區間，對於少量樣本的 估計 的范圍，需用t分布對其進行處理：
分析化學中通常取95%置信水平
舍棄商法：n=3~10，將數據按遞增次序排序：
置信水平一般取90%
適用范圍廣，准確度高。計算包括可疑值在內的平均值、標准偏差。
在定量分析中常用t檢驗與F檢驗用於檢驗兩組數據分析結果是否存在顯著的系統誤差與偶然誤差。
如果t 說明存在顯著性差異。
兩組數據是指：一個試樣由不同分析人員或者不同分析方法所得數據；兩個試樣含有同一成分由相同分析方法所得數據。
F檢驗是通過比較兩組數據的方差，以確定他們的精密度是否存在顯著性差異。
如F檢驗驗證兩組數據精密度無顯著性差異，則可進行兩組數據的均值是否存在系統誤差的t檢驗。
稱為合並標准偏差或者組合標准偏差。 和 可以不等但不能相差太大
若 ，說明兩組數據存在顯著性差異。注意自由度的計算：
注意事項：
統計數據處理基本步驟：可疑數據取捨、F檢驗、t檢驗
相關系數r：
r是一個介於0和 之間的數值，可以等於0或1。
用最小二乘法求處回歸曲線的截距a和斜率b：
0.9~0.95:平滑
0.95~0.99：良好
0.99以上：很好