实验数据处理的几种方法
物理实验中测量得到的许多数据需要处理后才能表示测量的最终结果。对实验数据进行记录、整理、计算、分析、拟合等,从中获得实验结果和寻找物理量变化规律或经验公式的过程就是数据处理。它是实验方法的一个重要组成部分,是实验课的基本训练内容。本章主要介绍列表法、作图法、图解法、逐差法和最小二乘法。
1.4.1 列表法
列表法就是将一组实验数据和计算的中间数据依据一定的形式和顺序列成表格。列表法可以简单明确地表示出物理量之间的对应关系,便于分析和发现资料的规律性,也有助于检查和发现实验中的问题,这就是列表法的优点。设计记录表格时要做到:
(1)表格设计要合理,以利于记录、检查、运算和分析。
(2)表格中涉及的各物理量,其符号、单位及量值的数量级均要表示清楚。但不要把单位写在数字后。
(3)表中数据要正确反映测量结果的有效数字和不确定度。列入表中的除原始数据外,计算过程中的一些中间结果和最后结果也可以列入表中。
(4)表格要加上必要的说明。实验室所给的数据或查得的单项数据应列在表格的上部,说明写在表格的下部。
1.4.2 作图法
作图法是在坐标纸上用图线表示物理量之间的关系,揭示物理量之间的联系。作图法既有简明、形象、直观、便于比较研究实验结果等优点,它是一种最常用的数据处理方法。
作图法的基本规则是:
(1)根据函数关系选择适当的坐标纸(如直角坐标纸,单对数坐标纸,双对数坐标纸,极坐标纸等)和比例,画出坐标轴,标明物理量符号、单位和刻度值,并写明测试条件。
(2)坐标的原点不一定是变量的零点,可根据测试范围加以选择。,坐标分格最好使最低数字的一个单位可靠数与坐标最小分度相当。纵横坐标比例要恰当,以使图线居中。
(3)描点和连线。根据测量数据,用直尺和笔尖使其函数对应的实验点准确地落在相应的位置。一张图纸上画上几条实验曲线时,每条图线应用不同的标记如“+”、“×”、“·”、“Δ”等符号标出,以免混淆。连线时,要顾及到数据点,使曲线呈光滑曲线(含直线),并使数据点均匀分布在曲线(直线)的两侧,且尽量贴近曲线。个别偏离过大的点要重新审核,属过失误差的应剔去。
㈡ 杨氏弹性模量实验的数据误差分析怎么算
以下表数据为例:
实验步骤:
1、调节底脚螺丝,使杨氏模量测定仪水平,并在砝码托盘上放1个砝码。
2、放好光杠杆,使镜面和金属丝平行,将直尺望远镜置于光杠杆前1.5m-2m处,使直尺和金属丝平行并使望远镜和平面镜处于同一高度,对准镜面。
3、从望远镜筒外侧缺口处沿着镜筒方向看,应看到平面镜中有直尺像,如果未见到,就要左右适当移动望远镜底座位置,直到见到像为止。
4、调节目镜、看清叉丝。
5、轻轻调节物镜,从望远镜中能看到直尺的刻线和叉丝,并消除叉丝横线与直尺刻线间的视差。记下和叉丝横线(或交点)重合的直尺读数a。
6、每次增加一个砝码,分别记下a1、a2、a3、a4、a5;再每减一个砝码记一下数。
7、按上述要求再重做二次
㈢ 物理数据误差分析
最简单的就是相对误差分析,一般有个实验值,也就是你做实验测出来的数据,有一个理论值,也就是标准值。实验值减去标准值的差,取绝对值,然后除以标准值就是相对误差
㈣ 大学物理实验数据处理与误差计算
1、计算初动量P1、P2:m1、V1=L/t、L——光电门遮光板宽度、t——对应时间(ms)P1=mV=m*L/t。(其它同,略)
2、计算末动量P1‘、P2’
3、误差分析:
A、测量误差:
绝对误差:dP=d(m*L/t)——△P=△(m*L/t)。
△m——天平感量的1/2,△L=0.5mm——刻度尺最小刻度的1/2,△t——数字秒表的最小分度值
相对误差:△P/P*%100
B:系统误差:(实验方法原理带来的误差)气垫导轨不是绝对无摩擦,不是绝对水平
4、验证:
在误差范围内
P1+P2是否等于P1‘+P2’
5、结论
㈤ 关于酸碱滴定实验的误差分析
实验名称:酸碱中和滴定
一:实验目的:用已知浓度溶液(标准溶液)【本实验盐酸为标准溶液】测定未知溶液(待测
溶液)浓度【本实验氢氧化钠为待测溶液】
二:实验仪器:酸式滴定管、碱式滴定管、锥形瓶、铁架台(含滴定管夹)。
实验药品:0.1000mol/L盐酸(标准溶液)、未知浓度的NaOH溶液(待测溶液)、酸碱指
示剂:酚酞(变色范围8~10)或者甲基橙(3.1~4.4)
三:实验原理:c(标)×V(标)=c(待)×V(待)【假设反应计量数之比为1:1】
【本实验具体为:c(H+)×V(酸)=c(OH-)×V(碱)】
四:实验过程:
(一)滴定前的准备阶段
1、检漏:检查滴定管是否漏水(具体方法:酸式滴定管,将滴定管加水,关闭活塞。静止放置5
min,看看是否有水漏出。有漏必须在活塞上涂抹凡士林,注意不要涂太多,以免堵住活塞口。碱式滴定管检漏方法是将滴定管加水,关闭活塞。静止放置5min,看看是否有水漏出。如果有漏,必须更换橡皮管。)
2、洗涤:先用蒸馏水洗涤滴定管,再用待装液润洗2~3次。
锥形瓶用蒸馏水洗净即可,不得润洗,也不需烘干。
3、量取:用碱式滴定管量出一定体积(如20.00ml)的未知浓度的NaOH溶液(注意,调整起始刻度
在0或者0刻度以下)注入锥形瓶中。
用酸式滴定管量取标准液盐酸,赶尽气泡,调整液面,使液面恰好在0刻度或0刻度以下某准确刻度,记录读数
V1,读至小数点后第二位。
(二)滴定阶段
1、把锥形瓶放在酸式滴定管的下面,向其中滴加1—2滴酚酞(如颜色不明显,可将锥形瓶放在白瓷板上或者白纸上)。将滴定管中溶液逐滴滴入锥形瓶中,滴定时,右手不断旋摇锥形瓶,左手控制滴定管活塞,眼睛注视锥形瓶内溶液颜色的变化,直到滴入一滴盐酸后溶液变为无色且半分钟内不恢复原色。此时,氢氧化钠恰好完全被盐酸中和,达到滴定终点。记录滴定后液面刻度V2。
2、把锥形瓶内的溶液倒入废液缸,用蒸馏水把锥形瓶洗干净,将上述操作重复2~3次。
(三)实验记录
实验步骤
实验现象
解释及结论
(四).实验数据纪录:
滴定次数
待测酸溶液体mL
标准碱溶液的体积
滴定前v1
滴定后
v2
体积mL(v2—v1)
第一次
第二次
第三次
五、实验结果处理:c(待)=c(标)×V(标)/V(待)
注意取几次平均值。
六、.实验评价与改进:〔根据:c(H+)×V(酸)=c(OH-)×V(碱)分析〕
操作及读数
误差原因
导致待测溶液浓度误差
标准液漏滴在锥形瓶外1滴
标准液体积读数偏大
偏大
滴定前仰视滴定管读数,滴后平视
标准液体积读数偏小
偏小
滴前平视,滴后仰视
标准液体积读数偏大
偏大
滴定管滴前有气泡,滴后无气泡
标准液体积读数偏大
偏大
锥形瓶润洗
标准液体积读数偏大
偏大
误差分析方法:c(待)=c(标)×V(标)/V(待)。视c(标)为定值、V(待)为准确测量值,把一切造成误差的原因都转嫁到对V(标)读数的影响上。凡导致标准液体积读数偏大,则待测溶液浓度偏大。凡导致标准液体积读数偏小,则待测溶液浓度偏小。(见上面分析实例,锥形瓶润洗,导致碱的量偏多,会消耗更多的标准酸的体积,所以V(酸)读数偏大,则待测液浓度计算结果也偏大。体会明白后,误差分析易如反掌)
实验改进意见及实验感悟:
㈥ 如何对实验数据进行误差分析
采取数理统计的方法,对实验数据记录,求出平均数后逐一对平均数相减,平方后再相加,除以样本数减一。即是标准差。此时可以分析是否超过误差阀值。未超过即可认为合格!aqui te amo。
㈦ 测试误差产生原因与处理方法
任伟 张广玉 赵桂君
(国土资源部实物地质资料中心,北京 101149)
摘要 误差在测定过程中是很难避免的。本文提出了误差的分类,分析了误差的产生原因和消除方法。在实际工作中,要认清误差,熟练掌握操作技术,精确校准仪器,认真细心地操作,针对产生误差的原因,正确地运用数理统计和误差理论,予以纠正,把误差减小到最低限度。
关键词 分析结果;误差
在化验过程中,由试验人员使用仪器、试剂,按照既定的分析方法,经过一定的操作步骤,如称量、熔样、溶解、分离和检测等,最后获得样品分析的各项测试结果。上述过程中,即使是最熟练的化验人员,使用最精密的分析仪器和纯度最高的试剂,也会由于仪器灵敏度的限制,人为操作因素,以及试剂纯度的相对性等原因,而无法获得最准确的试验结果。也就是说,测定的结果和被测样品实际值之间会产生一定的误差,那么,误差是如何产生,又如何处理呢? 下面就误差的分类、误差的产生原因以及消除的方法和如何统计做一简单介绍。
一、误差的分类及产生原因
一个物理量总有一个客观存在的准确数值,通常称为真值。由于种种原因,实际测定的结果不能恰好等于真值,而有一定的差距,这个差距就是检测值的误差。根据造成误差的原因不同,一般将误差分为系统误差、偶然误差和过失误差三类。
1.系统误差
系统误差的产生是由于仪器刻度不准、仪器构造的缺陷、实验方法的不可靠或个人的习惯和偏向等原因,使检测结果偏高或偏低,形成正误差或负误差。
2.偶然误差
偶然误差是由一些来源不十分清楚的偶然因素产生的。所谓偶然,就是它们对试验结果的影响不定,有时使结果偏高,有时使结果偏低,偏离的幅度也变化不定,有大有小。因此,对偶然误差无法控制,也无法校正。实践证明,多次检测值的偶然误差服从一定的分布规律,其分布是正态分布,平均值为零。
3.过失误差
过失误差是由试验过程中人为的差错引起的,人为差错主要有仪器的不正当使用,违反操作规程,以及由粗心大意引起的差错,如液体溅失、异物污染、错误读数、记录和计算错误等,此类误差无规律可循。
二、误差的避免和消除
首先我们应该认识到,误差是测定过程中很难避免和消除的,是客观存在的。但是随着科学技术的发展,测量条件的提高,误差可以越来越小。在实际操作中,我们也可以利用一些方法来减小误差。
1)对试验仪器方法进行严格检查和校对。使用未经校正的仪器或玻璃器皿,如砝码、天平、滴定管、移液管等,都会有同符号、同值的系统误差出现;在实验方法方面,也会因为不同的样品处理方法而产生误差。因此在检测之前应该对所用仪器和试验方法做必要的校准和严格的检查。
2)细心操作。操作间环境的变化、天平的变动性、仪器的示值偏移、读数的估计值等会使检测结果产生不可预见的误差。这更要求我们应该熟练掌握实验技术,认真细心地操作,纠正操作中的个人不良习惯和偏向,消除主观上的粗心大意。
3)在每一批检测样品中加测一定数量的平行双样、密码样和标准样品,以增加检测结果的准确度。
4)利用数理统计方法处理误差问题。我们在日常工作中发现,大多数误差集中在零左右,越大的误差出现的频率越低。多次测定的正误差和负误差能互相抵消。因此,根据这种情况,可利用正态分布的特性对误差进行统计推断。判断测试结果的正确性,查找产生误差的原因,予以纠正,使误差减小到最低限度。
另外,我们还应该理解测量不确定度的概念,它是表征合理地赋予被测量之值的分散性,与测量结果相联系的参数。从词义上理解,测量不确定度意味着对测量结果的可信性、有效性的怀疑程度或不肯定程度,是定量说明测量结果质量的一个参数。
“合理”是指应考虑到各种因素对测量的影响所做的修正,特别是测量应处于统计控制的状态下,即处于随机控制过程中。“相联系”指测量不确定度是一个与测量结果在一起的参数,在测量结果的完整表示中应包括测量不确定度。实际上由于测量不完善和人们认识不足,所得的测量值具有分散性,即每次测得的结果不是同一个值,而是以一定的概率分散在某个区域内的许多个值。虽然系统误差是一个不变值,但由于我们不能完全认知或掌握,只能认为它是以某种概率分布在某个区域内的,而这种概率分布本身也有分散性。测量不确定度就是说明被测量之值分散性的参数,它不说明测量结果是否接近真值,为了表征这种分散性,测量不确定度用标准偏差来表示。实践中测量不确定度主要来源于以下几个方面:①测量的方法不理想;②取样的代表性不够;③对测量过程中受环境影响的认识不全;④对仪器的读数存在人为偏移;⑤测量仪器的分辨力和鉴别力不够;⑥用于数据计算的常量和其他参量不准;⑦近似完全相同的条件下,重复观测值的变化。
由此可见,测量不确定度一般来源于随机性和模糊性,前者是因为条件不充分,后者是因为概念不明确。另外,我们还需要正确认识误差和测量不确定度的区别。简单地说,误差表明测量结果偏离真值,是一个差值,非正即负;测量不确定度表明被测量之值的分散性,是一个区间,为正值。
在化学分析中,每种分析方法都有规定的允许差,即一个既定的分析试验方法的标准差是固定的,要想提高分析结果的准确度,需要降低标准差。同一化验室的允许差又叫重复性限(常以r表示),是指同一化验室内在相同条件下对同一试样所做重复测定结果极差的允许界限;在不同化验室间的允许差又叫再现性临界差(常以R表示),是指两个化验室测试同一样品所得结果差值的允许界限。r的确切含义是:多次重复测定所得结果的极差不超过r的概率为95%。如极差超过r,就认为可疑,需要增做测定。R的含义与r相似。由此看出,r和R的确定不能过严或过宽。过严则造成过多的返工,从而浪费人力和物力;过宽则容易放过意外差错,从而降低实验结果的可靠性。
三、误差的统计
日常工作中,我们经常需要借助数理统计方法来处理和解决一些问题,例如,确定各种实验方法的允许误差,寻找两种指标的相互关系,判断两种实验方法能否相互代替等有关试验误差和数据处理的问题,都需要用数理统计方法来得出科学可靠的结论。数理统计是以概率为主要理论基础,运用统计方法,对数据进行整理分析并做出判断和推理的一门科学。它的应用范围很广,例如实际生产、科学实验、社会调查等等。对于不确定性事件,就每一次观测或试验结果来看都是可疑的,但在大量观测或试验下却呈现某种规律性(统计规律性)。数理统计就是从一个侧面,来研究这类不确定性事件的规律性。
数理统计所处理的是少量的、部分的、不完全的标本或材料。为了对总体进行了解和预测,就需要做出推理和判断,这就是数理统计的主要任务。例如在找矿过程中,要勘查一个新矿区的级别和储量,我们不可能取出全部矿体进行检测,因此就需要在矿区内进行定点钻孔,采取岩心样品(标本),然后对取到的样品(标本)进行分析检测,得出数据,并计算出一些必要的“统计量”,如总和、平均值等;再运用数理统计的定律或公式对实验结果做出判断、解释或推理。从而推断出矿区的级别和储量,依此来评价矿种的利用价值和开采价值。
这种推断显然会有一定的误差,因此需要运用数理统计方法来估计这种误差的大小,提高推断的可靠程度。在数理统计中,最能表征一组检测值的尺度被称为中心趋势和离散度。中心趋势表示多个检测值的集中点。离散度表示多个检测值的差异或分散程度。用这两个尺度再加上检测值的数目,就可以量化地表达一组检测值的特征。表示中心趋势的统计量主要有算术平均值和中位数,表示离散度的统计量有极差、算术平均偏差和标准偏差。
1.算术平均值
算术平均值是最常用的一种平均值。如对一件样品进行n次检测,得到一组检测结果分别为X1、X2……Xn,则算术平均值X由下式计算:
国土资源部实物地质资料中心文集(17)
在一般试验中,都取多次测定的算术平均值作为最终结果。
2.中位数
按大小排列的一组检测值中居于中央的检测值称为中位数,用Me表示。如果观测值的数目为偶数,则居中的检测值有两个,这时以两者的平均值作为中位数。
3.限误差(极差)
极差是指一组检测值中最大值和最小值之差,用R表示。它是一个最简单的表示离散度的统计量,但极差只取决于两个极端值,同测定次数及其余所有中间值都无关,因而不能全面地反映观测值的离散情况。
4.算术平均偏差
算术平均偏差是表示各检测值偏离平均值的一种尺度,用δ表示。它的定义是:各检测值同平均值之差的绝对值的平均值,其数学表达式为:
国土资源部实物地质资料中心文集(17)
同极差相比,算术平均偏差对离散度显然有更好的表现能力,它既考虑了检测值的次数n,又考虑了所有的检测值。
5.标准偏差(标准差、均方根偏差)
它的定义是:各检测值同平均值之差,取平方,求平方的总和,然后平均,再开平方根,取其正值,用σ表示。其数学表达式为:
国土资源部实物地质资料中心文集(17)
用标准偏差表示离散度的优点是对最大偏差和最小偏差更为敏感,因此具有较强的区别各检测值的离散度的能力。
在化学分析试验中,尤其在我们的日常工作中,每天都要面对大量的分析数据,正确地理解和掌握,并合理地运用数理统计方法和误差理论,有着十分重要的意义。岩矿测试部除了对实物中心所藏样品标本进行分析化验外,还要对外单位的岩矿样品进行分析测试。在数据的补充和完善过程中,正确地运用所掌握的理论和方法,对数据进行分析整理,总结出真实、客观、可靠的测试结果,增强实物地质资料中心的可信度和竞争力,使所提供给客户的资料更具说服力,从而也将提升实物资料中心在社会中的地位。
Reason of Deviation of Test and Assay Result andsolvingmethods
Wei Ren,Guangyu Zhang,Guijun Zhao
(National Geologicalsample Center,ministry of Land and Resources,Beijing 101149)
Abstract It is difficult to avoid deviation in test and assay.The papersets forth the deviation classification,analyzes the reasons and resolutions of deviation.In practice,it is necessary to understand the deviation,professionallymaster operation techniques,precise calibrate apparatus,carefully carry operation,seek out the reasons resulting the deviation andmaking appropriate use ofmathematicalstatistics and deviation theory to correct the deviation,so as tominimize the deviation finally.
Key words analysis result;deviation
㈧ 分光计实验的误差分析
对误差的分析是不一样的,分光光度计的误差要对数据做统计分析,光谱分析可以与基准物质对照。
在测量三棱镜折射率实验中,当调节分光计的平行光管光轴与望远镜光轴垂直于中心转轴后,由实验可知载物台平面的倾斜程度对最小偏向角的测量没影响,但顶角的测量随着载物台平面的倾斜程度不同,有着不同程度的影响。
当倾斜角度小于2o时,计算得到的折射率值与载物台没有倾斜时得到的值基本一致。
(8)实验数据误差分析方法扩展阅读:
测量通常具有少量的误差,同一项目的重复测量通常会导致读数略有不同。 可以分析这些差异,并遵循一定的已知数学和统计特性。一般来说,误差分析通常不足以证明数据被伪造或制造,但它可能提供必要的支持证据,以证实怀疑不当行为。
物理化学以测量物理量为基本内容,并对所测得数据加以合理的处理,得出某些重要的规律,从而研究体系的物理化学性质与化学反应间的关系。
㈨ 物理实验中得误差分析怎么做最好
误差来源于多种因素,环境、测量仪器、人为,等等,从关联性较高的若干个方面去分析即可,比如力学试验,摩擦力、微小质量、仪器精度都可以拿来说事。
㈩ 如何分析数据的误差
容简介本书针对测量中的误差分析、数据处理及测量不确定度评定等问题编写。全书共分10章,内容包括:误差分析与数据处理基础、测量误差分布及其检验、随机误差及其特征量估计、系统误差处理、测量列中异常数据的剔除、误差的合成与分配、最小二乘法及其应用、回归分析、测量不确定度评定、基于Excel的误差分析与数据处理等。为加强误差分析、数据处理及测量不确定度知识的实践应用教学,本书在各章节中穿插了统计分析软件DPS在实际问题中的解决方案及应用实例,并在第10章集中介绍了Excel电子表格在误差分析与数据处理中的应用。本书可作为高等院校测控技术与仪器专业及其他相关专业的本科生教材,同时可供各类科技人员和工程技术人员参考。
出版社
清华大学出版社
作者
吴石林 张玘
开本
16
页数
255页
ISBN
7302229295、9787302229292
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作者:吴石林,张玘编着
出 版 社:清华大学出版社
出版时间:2010-8-1
开本:16开
I S B N:9787302229292
内容简介
本书针对测量中的误差分析、数据处理及测量不确定度评定等问题编写。全书共分10章,内容包括:误差分析与数据处理基础、测量误差分布及其检验、随机误差及其特征量估计、系统误差处理、测量列中异常数据的剔除、误差的合成与分配、最小二乘法及其应用、回归分析、测量不确定度评定、基于Excel的误差分析与数据处理等。为加强误差分析、数据处理及测量不确定度知识的实践应用教学,本书在各章节中穿插了统计分析软件DPS在实际问题中的解决方案及应用实例,并在第10章集中介绍了Excel电子表格在误差分析与数据处理中的应用。
本书可作为高等院校测控技术与仪器专业及其他相关专业的本科生教材,同时可供各类科技人员和工程技术人员参考。
前言
测量是人类认识世界和改造世界的一种必不可少的重要手段,是人类探索自然界、打开未来知识宝库的钥匙。可以说,人类对自然界的认识是从测量开始的。对自然界中的所有量进行实验和测量时,由于参与测量的五个要素(测量装置、测量人员、测量方法、测量环境和被测对象)自身都不能够做到完美无缺,使得某量的测量结果与该量的真实值之间存在差异,这个差异反映在数学上就是测量误差。测量误差大小的评估或测量不确定度的评定正是本书要介绍的内容。
有关误差分析与数据处理方面的着作很多,其中不乏精辟之作。这些着作理论体系完整,在各大中专院校作为教材使用,为我国仪器仪表类专业、机械类专业、电气电子类专业、信息类专业及其他有关专业的人才培养做出了突出的贡献。本书借鉴这些经典教材的理论体系,在兼顾理论体系介绍的同时,着重考虑实践应用,特别加强了计算机及数据处理软件在误差分析与数据处理中的应用。
全书共分10章,具体内容安排如下
第1章 误差分析与数据处理基础 内容包括测量及其分类、测量误差概述、测量精度、有效数字、修约规则、数据运算规则、DPS简介等。
第2章 测量误差分布及其检验 内容包括测量误差分布、误差分布的分析与判断、误差分布的统计检验等。其中,在测量误差分布一节中,介绍了基于DPS进行误差分布的概率计算及临界值计算;在误差分布的分析与判断一节中,介绍了基于DPS作测量点列图和统计直方图;在误差分布的统计检验一节中,介绍了基于DPS实现?χ??2检验、柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验、达戈斯提诺检验、夏皮罗-威尔克检验及偏-峰态系数检验等。
第3章 随机误差及其特征量估计 内容包括随机误差概述、等精度测量特征量估计、不等精度测量特征量估计、测量的极限误差等。其中,在等精度测量特征量估计一节中,介绍了基于DPS的特征量估计方法。
第4章 系统误差处理 内容包括系统误差概述、系统误差的发现、系统误差的减小和消除等。其中,在系统误差的发现一节中,介绍了基于DPS的残余误差观察法及?t?检验法。
第5章 测量列中异常数据的剔除 内容包括粗大误差概述、异常数据判别准则、基于DPS的异常数据剔除等。
第6章 误差的合成与分配 内容包括误差合成、微小误差取舍准则、误差合成的应用、误差分配等。误差分析与数据处理前言 第7章 最小二乘法及其应用 内容包括概述、最小二乘法原理、最小二乘问题求解、最小二乘问题精度估计、组合测量数据处理、DPS在最小二乘处理中的应用等。
第8章 回归分析 内容包括一元线性回归、两个变量都具有误差时线性回归方程的求解、多元线性回归、一元非线性回归等。其中,在一元线性回归、多元线性回归及一元非线性回归中,均介绍了基于DPS的解决方案及应用实例。
第9章 测量不确定度评定 内容包括测量不确定度概述、标准不确定度的评定、合成标准不确定度、扩展不确定度、测量不确定度报告、测量不确定度评定举例等。
第10章 基于Excel的误差分析与数据处理 内容包括Excel应用基础、基于Excel的误差分布分析与判断、基于Excel的系统误差检验、基于Excel的测量数据统计特征量估计、基于Excel的最小二乘处理、基于Excel的回归分析、Excel在测量不确定度评定中的应用等。其中,在基于Excel的误差分布分析与判断一节中,介绍了基于Excel作测量点列图和统计直方图;在基于Excel的系统误差检验一节中,介绍了基于Excel的残余误差观察法及?t?检验法;在基于Excel的测量数据统计特征量估计中,介绍了基于Excel函数的估计及基于数据分析工具--描述统计的估计;在基于Excel的回归分析中,介绍了基于Excel函数的回归分析、基于趋势线的回归分析及基于数据分析工具--回归分析的回归问题处理。
附录部分介绍了一些矩阵基础知识和有关附表。
本书巧妙地引入统计分析软件DSP及Microsoft Office办公软件的Excel电子表格进行误差分析与数据处理,使教材内容更丰富,理论联系实际,从而使教学过程更形象,便于学生对理论知识的消化理解,并易于在工作中学以致用。
中国工程院院士、中国计量科学研究院首席科学家张钟华研究员在百忙之中为本书撰写了序言,在此深表感谢!
在本书的编写过程中,参考和引用了国内外有关研究者的部分研究成果,参考文献中均已一一列举。本书的育成,得益于从他们的着作及研究成果中吸取了丰富的养分,在此向他们表示衷心的感谢!
由于作者水平有限,书中错误与不妥之处在所难免,恳请广大读者批评指正。
编 者2010年3月
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