实验设计与数据处理 第二章 数据的表图表示方法
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试验设计与数据处理复习要点1、引言20世纪20年代,英国生物统计学家及数学家费歇提出了方差分析20世纪50年代,日本统计学家田口玄一将正交设计表格化。
数学家华罗庚的“优选法”。
我国数学家王元和方开泰于1978年首先提出了均匀设计。
常用的统计软件:SAS,SPSS,Origin,Excel等。
试验设计与数据处理的意义。
试验设计的目的:合理地安排试验,力求用较少的试验次数获得较好结果数据处理的目的:通过误差分析,评判试验数据的可靠性;确定影响试验结果的因素主次,抓住主要矛盾,提高试验效率;确定试验因素与试验结果之间存在的近似函数关系,并能对试验结果进行预测和优化;获得试验因素对试验结果的影响规律,为控制试验提供思路;确定最优试验方案或配方。
加权平均值:如果某组试验值用不同的方法获得,或由不同的试验人员得到的,则这组数据中不同的精度或可靠性不一致,为了突出可靠性高的数值,则可采用加权平均值。
绝对误差:试验值与真值之差误差根据其性质或产生原因分为:系统误差,随机误差,过失误差1. 随机误差:以不可预知的规律变化着的误差,绝对误差时正时负,时大时小产生的原因:偶然因素(气温的微小变2.仪器的轻微振动等)2. 系统误差:一定试验条件下,由某个或某些因素按照某一确定的规律起作用而形成的误差产生的原因:多方面(仪器不准或操作者观察终点方法不对)3.过失误差:一种显然与事实不符的误差产生的原因:实验人员粗心大意造成精密度、正确度和准确度的含义与区别。
1.精密度:反映了随机误差大小的程度,在一定的试验条件下,多次试验值的彼此符合程度2.正确度:反映系统误差的大小,精密度高并不意味着正确度也高精密度不好,但当试验次数相当多时,有时也会得到好的正确度3.准确度:反映了系统误差和随机误差的综合,表示了试验结果与真值或标准值的一致程度关于权的选择和绝对误差的选择。
权不是任意给定的,除了依据实验者的经验外,还可以按如下方法给予。