错误的分布。测量学中偏倚是指一切测量值对真值的偏离。包括测量仪器的不准,样本过小,试验设计不合理,分配或分组不均衡,抽样未随机,测量者有主观倾向等。医学研究中偏倚是指在临床研究中,研究结果总是会或多或少的偏离真实情况,这种偏离我们称之为误差。
偏移
偏倚的定义是什么?测量平均值和基准值的差。要获得偏移值首先要知道基准值, 那么如何得到基准值呢?两个方法,更高精度的计量设备上去测10次或10次以上取平均值或采购标准件,取这个差值的绝对值,这个差值越小这个偏移越好。AIAG在2002年的3月份出来MSA第三版, 无穷多次测量得到的平均值,这个数据会是怎么样的?中位nominal多,旁边的少,正态分布。 现在测的10次或10次以上只是从这个整体中取得的一个样本而已,基于样本算出来的平均值算出来的标准差,但我们真正需要关心的是如果测无穷多次整体服从的正态分布,正态分布有两个基本量,一个是u,一个是σ, 能不能用这个均值去估计这个u?能不能用这个标准差去估计这个σ?再取一个又不一样,所以用样本均值和标准差去估计总体均值和σ时总有一个不确定性.怎么样来描述这个不确定呢?取的越多这个值就接近真值,那怎么样描述准和不准呢? 在这里我们引入另外一个概念置信区间,也就是说通过这个样本来推断这个总体的时候,这个总体的u和σ我们来一个置信区间,基于这个样本我有95%的信心推断这个总体真正的u落在某个范围以内,这就是置信区间.如果它的实际值也落在这个范围以内这说明偏移值在统计学中是等于0的.换句话说你测无穷多次最后得到的u值和和这个实际值之间没有差别,这就是置信区间.
在AIAG第三版中,置信区间怎么算也很简单,样本的均值,样本的偏差得出来了
这个95%的置信区间能算出来, 看看样本均值在不在区间里,如果在区间里,就认为偏倚是Ok的
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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图书信息
误差分析与数据处理
定 价:¥32.00
作 者:吴石林,张玘 编著
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著作很多,其中不乏精辟之作。这些著作理论体系完整,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,得益于从他们的著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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一、精度
所谓精度,是指对某一个量的多次观测中,其误差分布的密集或离散的程度。
在一定的观测条件下进行一组观测,如果小误差的观测值个数相对来说比较多,误差较为集中于零的附近,从直方图来看,纵轴(误差为0)附近的长方条形成高峰,且由各长方条构成的阶梯比较陡峭,即表明这组观测值的误差分布得较为密集,观测值间的差异也较小,就说这组观测值的精度较高。如果一组小误差的观测值相对来说较少,误差较为分散,从直方图上看,纵轴附近的长方条顶峰较低,其阶梯较为平缓,则表明其误差分布得较为离散,观测值间的差异也较大,就说这组观测值的精度相对来说较低。
在相同的观测条件下,所测得的一组观测值,虽然它们的真误差不相等,但都对应于同一误差分布,故这些观测值彼此是等精度的。
二、衡量精度的指标
为了衡量观测精度的高低,固然可以编制误差分布表或绘制误差分布直方图,以比较其离散程度,但这种方法既麻烦亦不便应用。实际上,人们常需要对精度有一数字概念,这种具体数字能够反映出误差分布的密集或离散的程度,以作为衡量精度的指标。常用的衡量精度的指标有如下几种。
1.中误差(标准差)
在相同的观测条件下,测得一组等精度的独立观测值为l1,l2,l3,…,ln,各观测值的真误差为Δ1,Δ2,…,Δn,则中误差的定义式为
建筑工程测量
或
建筑工程测量
式中:n——观测次数。
在实际工作中,观测次数n总是有限的,由有限个观测值的真误差只能算得中误差的估计值,其计算式为
建筑工程测量
或
建筑工程测量
中误差不同于各个观测值的真误差,它是衡量一组观测值精度的指标,它的大小反映着一组观测误差的离散程度。中误差m小,则误差的分布较为密集,各观测值之间的差异也较小,这组观测的精度就高;反之,中误差较大,则误差的分布较为离散,观测值之间的差异也大,这组观测的精度就低。在一组等精度观测值中,虽然它们的真误差各不相同,但每一观测值的中误差均为m。
例:有两组观测值,各组分别为等精度观测,它们的真误差分别为第一组:+4″,-2.0″,0,-4″,+3″;第二组:+6″,-5″,0,+1″,-1″(各组中真误差个数应大于10)。
由(5-4b)得两组的中误差分别为
建筑工程测量
建筑工程测量
因为第一组误差m1较小,故其观测精度较高。
2.平均误差
在相同的观测条件下,一组独立的真误差设为Δ1,Δ2,…,Δn,则平均误差的定义式为
建筑工程测量
式中:|Δ|——真误差的绝对值;
n——观测次数。
当观测次数为有限时,可用下式计算θ的估计值,仍称为平均误差。即
建筑工程测量
平均误差与中误差的关系为
建筑工程测量
在计算上,平均误差较为方便,但当n为有限时,其可靠性不如中误差。如上例,由式(5-6)计算得
建筑工程测量
建筑工程测量
由此判断两组的精度相等,这显然是不恰当的,因为第二组中有绝对值较大的真误差,且其真误差的分布范围(-5″~+6″)亦较第一组为大。
由于上述原因,我国统一采用中误差作为衡量精度的指标。
3.容许误差(限差)
在一定的观测条件下,偶然误差的绝对值不应超过的限值,称为“容许误差”,亦称为“限差”或“极限误差”。根据误差理论和实践证明,在一组大量的等精度观测中,大于两倍中误差的偶然误差,其出现的机会约为5%;大于三倍中误差的偶然误差,其出现的机会约为0.3%。因为在实际工作中测量的次数总是有限的,可以认为大于三倍中误差的偶然误差是不可能出现的,所以常采用三倍中误差为容许误差。当精度要求较高时,可采用两倍中误差作为容许误差。即
Δ容=3m,或Δ容=2m
如果在一组有限次的观测中,某个观测值的误差大于容许误差时,就可以认为有错误,应舍去这一观测值。
4.相对误差
一些观测量的测量结果,其误差与该量的大小有关。例如,用钢尺量距的中误差,与距离长度L的平方根成正比。对于这些观测量,仅用中误差还不能完全表达测量结果的精度,这时需要采用相对误差评定精度。
相对误差为误差的绝对值与该观测量的大小的比值。为一无名数。在测量中,常用分子为1的分数表示。
例如,有两段距离,第一段量得为50m,其中误差为m1=±0.02m;第二段量得为100m,其中误差为m2=±0.02m。两者的中误差相等,但还不能认为其精度是相同的,因为两者的长度不同,算得的相对中误差亦不等,分别为
第一段
建筑工程测量
第二段
建筑工程测量
显然第二段的相对中误差较小,故其精度较高。
与相对误差相对应,以前提到的真误差、中误差、较差和闭合差,统称为绝对误差。
因所用的绝对误差为中误差或较差,算得的相对误差又称为相对中误差或相对较差。
对于相对误差,亦规定有相应的容许值,如用钢尺往返测量一段距离时,其容许的相对较差为1/1000~1/3000。
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