当前位置：文档之家 › 第二章 数据处理

第二章 数据处理

  • 格式：ppt
  • 大小：502.50 KB
  • 文档页数：34

下载文档原格式

  / 34

合集下载

第二章误差和数据处理教程

第二章误差和数据处理教程

能随意增加或减少。
一、有效数字
(significant figure)
滴定管读数保留到2位小数， 18.43 ml
有效数字不仅能表示数值的 大小，还可反映测量的精确程 度。
如何判断有效数字的位数？
1.在数据中，1至9均为有效数字 2.首位数字8或9时，有效数字可以多计一位 例：90.0% ，可示为四位有效数字 4.变换单位时，有效数字的位数必须保持不变 例：10.00[mL]→0.001000[L] 均为四位 5.．pH，pM，pK，lgC，lgK等对数值，其有效数字的 位数取决于小数部分（尾数）数字的位数，整数部 分只代表该数的方次 例：pH = 11.20 → [H+]= 6.3×10-12[mol/L] 两位
w 0.2000g
续前
2）滴定 例：滴定管一次的读数误差为0.01mL，两次的读数误差 为0.02mL，RE%≤0.1%，计算最少移液体积？
2 0.01 RE % 100% 01% . V
V 20 mL
四、提高分析结果准确度的方法
3．增加平行测定次数，一般测3～4次以减小偶然误差 4．消除测量过程中的系统误差 1）与经典方法进行比较 2）校准仪器：消除仪器的误差 3）空白试验：消除试剂误差 4）对照实验：消除方法误差 5）回收实验：加样回收，以检验是否存在方法误差
偏差越小→数据越集中→精密度越高；
偏 差 的 表 示 方 法
•偏差:单次测量值与平均值之差
d xi x
•平均偏差:各个偏差绝对值的平均值。
d

i 1
n
xi x n
•相对平均偏差：平均偏差与平均值的比值。
d 相对平均偏差 (%) 100% x

数量生态学(第二版)第2章 数据处理

数量生态学(第二版)第2章 数据处理

第二章数据的处理数据是数量生态学的基础，我们对数据的类型和特点应该有所了解。

在数量分析之前，根据需要对数据进行一些预处理，也是必要的。

本章将对数据的性质、特点、数据转化和标准化等做简要介绍。

第一节数据的类型根据不同的标准，数据可以分成不同的类型。

下面我们将介绍数据的基本类型，它是从数学的角度，根据数据的性质来划分的；然后叙述生态学数据，它是根据生态意义而定义的，不同的数据含有不同的生态信息。

一、数据的基本类型1、名称属性数据有的属性虽然也可以用数值表示，但是数值只代表属性的不同状态，并不代表其量值，这种数据称为名称属性数据，比如5个土壤类型可以用1、2、3、4、5表示。

这类数据在数量分析中各状态的地位是等同的，而且状态之间没有顺序性，根据状态的数目，名称属性数据可分成两类：二元数据和无序多状态数据。

（1）二元数据：是具有两个状态的名称属性数据。

如植物种在样方中存在与否，雌、雄同株的植物是雌还是雄，植物具刺与否等等，这种数据往往决定于某种性质的有无，因此也叫定性数据（qualitative data）。

对二元数据一般用1和0两个数码表示，1表示某性质的存在，而0表示不存在。

（2）无序多状态数据：是指含有两个以上状态的名称属性数据。

比如4个土壤母质的类型，它可以用数字表示为2、1、4、3，同时这种数据不能反映状态之间在量上的差异，只能表明状态不同，或者说类型不同。

比如不能说1与4之差在量上是1与2之差的3倍，这种数据在数量分析中用得很少，在分析结果表示上有时使用。

2．顺序性数据这类数据也是包含多个状态，不同的是各状态有大小顺序，也就是它一定程度上反映量的大小，比如将植物种覆盖度划为5级，1=0~20%，2=21%~40%，3=41%~60%，4=61%~80%，5=81%~100%。

这里1~5个状态有顺序性，而且表示盖度的大小关系。

比如5级的盖度就是明显大于1级的盖度，但是各级之间的差异又是不等的，比如盖度值分别为80%和81%的两个种，盖度仅差1%，但属于两个等级4和5；而另外两个盖度值分别为41%和60%，相差19%，但属于同一等级。

试验数据处理

试验数据处理

2.1.2 常用统计量
一. 极差R
又称为变异幅，是一组数据中最大值同最小值 之差。 R xmax xmin 它表示一组数据中的最大离散程度。
二. 和、平均值
和指数据的总和， 常用T表 x i 为观察值。 示： T x ， 平均值是表示平均水平的定量指标，
n i 1 i
x

1 n
N
E(x) 表示了 {xi } 的集聚中心位置。 标准差 表示确定了分布曲线的胖瘦。 越小， {xi } 分布的越窄，说明测定时误差小的占 优势，测定值对真值的离散程度小、精度高。
（1） 的大小决定于测定条件。尽管N次等精度测定的误差 的大小和正负都不同，但它们的 是相同的，单次测定的 质量都可用一个 来评定。 （2）标准差计算时，必须具备以下条件： a 已知真差 b 测量中不存在系统误差 c 测量次数尽量多，最好是 N
2.3.1 出现“坏值”时先做以下处理
（1）检查测量过程中是否读错、记错、写 错，如肯定无误，则应从某瞬变原因方面 查找（如电压突变等），原因找到后即可 去掉坏值。 （2）如条件允许，可在误差大处加大测量 次数，借以发现大误差的原因。 （3）用已知的统计学判据，确认“坏值” 的存在。
2.3.2 剔除坏值的莱依塔判据
S T ( xi x )
i 1
四.自由度与平均偏差平方和（方 差）、标准差
• 自由度f就是平均偏差平方和中独立平方的数据个 数。 • 存在目标值 x0 时 ， f n • 不存在目标值 x0 时， f n 1 1 n VT ( xi x0 ) 2 • 存在目标值时，总的方差： n i 1 • 不存在目标值时，总的方差： 1 n 2
3. 随机变量x、y的协方差

第二章 误差和数据处理

第二章 误差和数据处理

双向性、不可测性、 单向性、重现性、可测性 服从统计规律 准确度 精密度 进行多次平行测定
消除或减小 校正或减免 的方法
3.提高分析结果准确度的方法
（1）选择合适的分析方法
化学分析：滴定分析，重量分析灵敏度不高，准确度高， 常量、高含量组分较合适。 仪器分析：灵敏度高，准确度不高，微量组分分析较合适。
E x xT
Er x xT 1平行测定数据相互接近的程度，平行测
定的结果相互越接近，则测定的精密度越高。 精密度通常用与平均值相关的各种偏差来表示。 （1）偏差 偏差是测量值与平均值的差值。 与误差类似，偏差也有绝对偏差和相对偏差。
（1）精密度是保证准确度的先决条件；
（2）精密度高，准确度不一定高(可能存在系统误差) ；
（3）消除系统误差后，精密度高，准确度也高。——好结果！
三、公差
生产部门对于分析结果允许误差的一种限量（允差） 。 如钢铁中碳含量的公差范围，国家标准规定下表所示：
碳含量 范围(%)
0.100.20
0.200.50 0.020
用标准样品对照
用标准方法对照
做加标回收试验
2）空白实验
在不加试样的情况下，按照与试样分析同样的步骤和条件 进行的测定，试验得到的结果称为空白值。从试样分析结果中
扣除空白值即可消除试剂、蒸馏水和实验器皿带进杂质所引起
的误差。 空白值一般不应很大，否则应采取提纯试剂或改用适当器 皿等措施来减小误差。
过失(mistake)
由粗心大意或违反操作规程引起的，可以避免的。
例如：溶液溅失、沉淀穿滤、加错试剂、读错刻度、记录
和计算错误等。非随机误差 。
弃去该结果!
系统误差与随机误差的比较

第二章 误差与数据处理

第二章 误差与数据处理

第二章误差与数据处理基本术语分析化学中的误差是客观存在的。

例如，设有一铁的标准样品，其含铁的标准值为T。

对这一铁标准样品进行分析，即使采用最可靠的方法，使用最精密的仪器，由最有经验的分析工作者进行测定，所得的结果也不可能与T完全一致；由同一有经验的分析人员对同一样品进行多次分析，所得的结果也不可能完全一致。

1、准确度准确度表征测定结果与真实值的符合程度。

准确度的高低用误差来衡量。

测量值与真实值之间差别越小，则分析结果的准确度越高。

2、精密度精密度表征几次平行测量值相互符合程度。

精密度的高低用偏差来衡量。

平行测定所得数据间差别越小，则分析结果的精密度越高。

3、精密度与准确度的关系例：A、B、C、D四个分析人员对同一铁标样（w Fe=37.40%）中的铁含量进行测量，结果如图示，比较其准确度和精密度?精密度与准确度的关系可表示为：1.精密度是保证准确度的前提；2.精密度高，不一定准确度高。

4、系统误差系统误差是由某种固定的原因造成的误差。

具有重现性，系统误差的正负、大小都有一定的规律性。

在理论上讲是可以测定的，又称可测误差。

系统误差存在与否决定分析结果的准确度。

1.方法误差，由分析方法自身不足所造成的误差。

如，重量分析法中，沉淀的溶解度大，沉淀不完全引起的分析结果偏低；滴定分析中，指示剂选择不适合，滴定终点与化学计量点不符合引起的误差。

2.仪器误差，由测量仪器自身的不足所引起的误差。

如，容量仪器体积不准确；分光光度计的波长不准确。

3.试剂误差，由于试剂不纯引起的误差。

如，试剂和蒸馏水含有待测组分，使测定结果系统偏高。

4.操作误差由分析人员的主观原因造成的误差。

如分析人员掌握的分析操作与正确的分析操作有差别；分析人员对颜色敏感度的不同等。

5、随机误差(亦称偶然误差)随机误差是由某些不确定的偶然的因素引起的误差。

例如，测量时环境温度、湿度和气压的微小波动；仪器电源的微小波动;分析人员对各份试样处理的微小差别等。

分析化学：第二章_误差和分析数据处理二

分析化学：第二章_误差和分析数据处理二
• 数据中第一个非零数字之后的“0”都是有意义的。 如20.80ml有四位有效数字。若略去末尾的“0”， 即20.8ml，只有三位有效数字。因此数据末尾的 “0”是不能随意略去的。整数不能确定“0”是否为 有效数字时，需根据需要进行判断。
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
4
• 对于很小的数字，可用指数形式表示。例如，离 解常数Ka=0.000018，可写成Ka=1.8×10-5；很大的 数字也可采用这种表示方法。例如2500L，若为 三位有效数字，可写成2.50×103L。
• 例如，0.0121×25.64×1.0578=0.328，其中，有 效数字位数最少的0.0121相对误差最大，故计 算结果应修约为三位有效数字。
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
11
• 3. 百分数表示 • 高含量组分（>10%），保留四位有效数字； • 中含量组分（1～10%），保留三位有效数字； • 低含量组分（<1%），保留两位有效数字。 • 4. 其他运算 • 乘方或开方，结果的有效数字位数不变，
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
19
3.正态分布曲线规律：
• (1) x=μ时，y值最大，体现了测量值的集中趋 势。说明误差为零的测量值出现的概率最大。 大多数测量值集中在算术平均值的附近。
• (2) 曲线以x=μ这一直线为其对称轴，说明绝对 值相等的正、负误差出现的概率相等。
• (3) 当x趋于-∞或+∞时，曲线以x轴为渐近线。 即小误差出现概率大，大误差出现概率小。
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
5
• 对pH、pM、lgc、lgK等对数值，其有效数字的
位数仅取决于小数部分数字的位数，整数部分 只说明其真数的方次。如pH=11.02，即[H＋]＝ 9.6×10-12mol/L，其有效数字为两位而非四位。

检测技术 第二章：误差分析与数据处理

检测技术 第二章：误差分析与数据处理

可以得到精确的测量结果，否则还可能损坏仪器、设备、元器件等。
2．理论误差 理论误差是由于测量理论本身不够完善而采用近似公式或近似值计算测量 结果时所引起的误差。例如，传感器输入输出特性为非线性但简化为线性 特性，传感器内阻大而转换电路输入阻抗不够高，或是处理时采用略去高 次项的近似经验公式，以及简化的电路模 型等都会产生理论误差。
误差，周期性系统误差和按复杂规律变化的系统误差。如图2.1所示，其中1为定值系差，2 为
线性系统误差，3为周期系统误差，4为按复杂规律变化的系统误差。 系统误差的来源包括仪表制造、安装或使用方法不正确，
测量设备的基本误差、读数方法不正确以及环境误差等。
系统误差是一种有规律的误差，故可以通过理论分析采 用修正值或补偿校正等方法来减小或消除。
•理论真值又称为绝对真值，是指在严格的条件下，根据一定的理论，按定义确定的数值。 例如三角形的内角和恒为180°一般情况下，理论真值是未知的。 •约定真值是指用约定的办法确定的最高基准值，就给定的目的而言它被认为充分接近于 真值，因而可以代替真值来使用。如：基准米定义为“光在真空中1/299792458s的时间 间隔内行程的长度”。测量中，修正过的算术平均值也可作为约定真值。
表等级为0.2级。
r＝
0.12 100% 100% 0.12 A 100
在选仪表时,为什么应根据被测值的大小,在满足被测量数值范围的前提下,尽可能 选择量程小的仪表，并使测量值大于所选仪表满刻度的三分之二。在满足使用 要求时，满量程要有余量，一般余量三分之一，为了装拆被测工件方便。 （同一精度，量程越大，误差越大，故量程要小，但留余量）
第二章 误差分析与数据处理
三．测量误差的来源
1．方法误差 方法误差是指由于测量方法不合理所引起的误差。如用电压表测量电压时，

第二章 误差与数据处理

第二章 误差与数据处理
P ydx x f ( x ) dx
x1
1
x2
x2
这里的P就是在x1～x2这个范围内测量值出现的 概率, 在正态分布曲线图上表现为曲线下x=x1和 x=x2两条直线之间所夹的面积。
为了把一个普通的正态分布转换为标准正态分布,
xμ 设 u u称为标准正态变量 σ
x为测定值，µ 为总体平均值，σ总体标准偏差。
二 偶然误差（随机误差）
由不确定原因产生
1．特点：
1)不具单向性（大小、正负不定）
2)不重复、不可测定 3）不可消除（原因不定）
但可减小（测定次数↑）
4) 分布服从统计学规律（正态分布）
二 偶然误差（随机误差）
偶然误差的分布
消除系统误差后，同样条件下重复测定，偶然
重复性和再现性的差别
在相同条件下，对同一样品进行多次重复测定，所
得数据的精密度称为方法的重复性。 在不同条件下，用同一方法对相同样品重复测定多 次，所得数据的精密度称为分析方法的再现性。
2-4 随机误差的分布规律
测量值x的分布规律——正态（高斯）分布曲 x 线 1
2
y f x
解： x 10 .43 %
d

n
di
0 .036 % × dr%= d × 100 % 100 % 0 . 35 % x 10 .43 %
s
0 . 18 % 0 . 036 % 5

d i2 n 1
8 .6×10 7 4 .6 ×10 4 0 .046 % 4
准确度低 精密度高
准确度高 精密度差
准确度高 精密度高
准确度低 精密度差
测量点

第二章_误差和分析数据处理讲解

第二章_误差和分析数据处理讲解
• （2）积、商结果的相对标准偏差的平方，等于各 测量值的相对标准偏差的平方和。
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
30
• 例 设天平称量时的标准偏差S=0.1mg，求称量试
样时的标准偏差Sm。
• 解：试样量是两次称量所得m1与m2的差值，即
•
m=m1-m2 或 m=m2-m1
• 读取称量m1与m2时平衡点的偏差，要反映到m中 去，因此
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
7
3. 真值与标准值
• 某一物理量本身具有的客观存在的真实数值，即 为该量的真值。一般来说，真值是未知的，但下 列情况的真值可以认为是已知的。
• （1）理论真值：如某化合物的理论组成等。
• （2）约定真值：由国际计量大会定义的单位（国 际单位）及我国的法定计量单位。如长度、质量、 时间、电流强度、热力学温度、发光强度及物质 的量。元素的原子量也为约定真值。
• ②比例误差（proportional error）：如果系统误差 的绝对值随试样量的增大而成比例的增大，但相 对值保持不变则称为比例误差。例如，试样中存 在的干扰成分引起的误差，误差绝对值随试样量 的增大而成比例的增大，而其相对值保持不变。
化学分析
第二章 误差和分析数据处理
22
• （二）偶然误差（accidental error） • 1. 定义：又称为随机误差。它是由一些无法控制
23
• 系统误差和偶然误差来源不同，处理方法也不 同。但二者经常同时存在，有时很难分清，从 而将认识不到的系统误差归为偶然误差。
• 除了系统误差和偶然误差外，在分析过程中往 往会遇到由于疏忽或差错引起的所谓“过失”， 其实质是一种错误，不能称为误差。这种错误 主要是由于操作者主观上责任心不强，粗枝大 叶或工作差错（如加错试剂、记录错误等）造 成的。

计算机软件的数据处理和分析教程

计算机软件的数据处理和分析教程

计算机软件的数据处理和分析教程第一章背景介绍计算机软件在现代社会中扮演着重要的角色，其中数据处理和分析是计算机软件的核心功能之一。

随着人工智能和大数据技术的快速发展，数据处理和分析的需求越来越迫切。

本章将介绍数据处理和分析的基本概念以及其在各行业中的应用。

第二章数据处理基础2.1 数据的概念和特点数据是指描述客观事物的符号，包括数字、文字、图像等形式。

数据具有多样性和多层次性的特点，需要通过合适的处理方法进行分析。

2.2 数据采集和清洗数据采集是指通过各种手段收集数据，包括传感器、问卷调查、网站访问等。

数据清洗是指对采集到的数据进行去噪、去重、填补缺失值等处理，以保证数据的质量。

2.3 数据存储和管理数据存储和管理是指将处理后的数据进行储存和组织，常用的方法包括数据库、文件系统等。

合理的数据存储和管理方式可以提高数据的检索和分析效率。

第三章数据分析方法3.1 描述性统计描述性统计是对数据进行总结和描述的方法，包括平均数、中位数、离散程度等指标。

通过描述性统计，可以对数据的特征和分布进行初步了解。

3.2 探索性数据分析探索性数据分析是指通过可视化和统计方法，探索数据之间的关系和趋势。

常用的方法包括散点图、箱线图、相关性分析等。

3.3 预测性数据分析预测性数据分析是指通过建立模型，预测未来的数据趋势和变化。

常用的方法包括回归分析、时间序列分析等。

预测性数据分析可以帮助企业进行销售预测、股票预测等。

第四章数据处理和分析工具4.1 ExcelExcel是一款常用的电子表格软件，具有丰富的数据处理和分析功能，包括排序、筛选、数据透视表等。

Excel易学易用，适用于初学者和小规模数据的处理和分析。

4.2 R语言R语言是一款强大的统计分析软件，拥有丰富的数据处理和分析函数。

R语言支持自定义函数和图形绘制，适用于中大规模数据的处理和分析。

4.3 PythonPython是一种通用编程语言，拥有丰富的第三方库和工具，适用于各种数据处理和分析任务。

数据处理的基本方法

数据处理的基本方法

1
S ( y)
n[x 2 − (x)2 ]
35
第二部分 大学物理实验基础知识
测量值
S(y) =
n
1 −
2
n
Σ
i =1
vi2
相关系数
=
(n
1 −
2)
n
Σ(
i =1
yi
−
a
− bxi )2
γ=
xy − x ⋅ y
[x2 − (x)2 ][ y2 − ( y)2 ]
γ 称为线性相关系数，作为 Y 与 X 线性相关程度的评价。
二、图示法
利用曲线表示被测物理量以及它们之间的变化规律，这种方法称为图示法。它比用表格 表示数据更形象、更直观。 1．优点： （1）各物理量之间的关系和变化规律可由曲线直观地反映出来。 （2）在所作曲线上可直接读出没有进行测量的某些数据，在一定条件下还可以从曲线的延 伸部分外推读得测量范围以外的数值。 （3）从所作曲线的斜率、截距等量还可求出某些其它的待测量。
小二乘法。
∑ 使之满足 ei2 = min 的条件，
应由
∑ ∂
e
2 i
=
0
∂a
∑ ∂
e
2 i
=
0
∂b
a + xb = y
得出
a + x2 = xy
解联立方程得： a = y − bx
实验标准差 截距
b
=
x⋅y
(x )2
− xy − x2
S(a) =
x2 S ( y)
n[x2 − (x )2 ]
斜率
S(b) =
（7）根据实验点的分布，画出光滑曲线。由于各实验点代表测量得到的数据，具有一定误 差，而实验曲线具有"平均值"的含义，所以，曲线并不一定通过所有的数据点，而应该使数 据点大致均匀地分布在所绘曲线的两侧。

工程数据的计算机处理

工程数据的计算机处理
} } return(zz); }
计算机辅助设计与制造
第二章 计算机数据处理技术
3.数表拟合公式化
对于数据量需求较大旳计算程序需要利用数 学公式，即拟合公式来表述数表中旳数据， 其中最常用旳是最小二乘法拟合公式计算机辅助设计与制造来自第二章 计算机数据处理技术
最小二乘法
最小二乘法就是将离散数据（数表中旳数据）近似地表达为 一连续函数pn(x)，经过找出一条平滑旳最佳拟合曲线来替 代离散旳数表数据，其详细算法如下 设最小二乘多项式为pn(x)，令
第二章 计算机数据处理技术
2）抛物线插值
抛物线插值是利用经过三个节点（x1，y1）、(x2， y2) 和（x3，y3）旳抛物线方程p(x)来替代原来旳 数表函数f(x)，其抛物线插值公式为:
抛物线插值原理图
抛物线插值比线 性插值精度高
计算机辅助设计与制造
第二章 计算机数据处理技术
程序举例:
float parabola (n,x,xi,yi) int n; float x,xi[],yi[]; {
y=y+m*yi[i];
} return(y); }
阐明：n 为插值结点数减1；xi,yi为为插值结
点和相应旳函数值 计算机辅助设计与制造
第二章 计算机数据处理技术
3）拉格朗日一元n次插值
设有n+1个互不相等旳一元函数节点（xi，yi）,(i=0， 1，2···，n)，xi为插值节点，yi为相应旳函数值，即 插值成果,现存在一种阶次不超出n次旳代数多项式p(x) 为
int i,j,k; float y,m; k=0; for (i=0;i<=n-1;i++) if ((x-xi[i])*(x-xi[i+1])<=0) { k=i;break;} if (k==i) k=i; else if (fabs(x-xi[0])<fabs(x-xi[n])) k=0; else k=n-1; if ((k==n-1) || (k != 0) && (fabs(x-xi[k])<(x-xi[k+1])) k=k-1;

02 第二章 误差与分析数据的处理

02 第二章 误差与分析数据的处理

1.频数分布
频数是指每组中测量值出现的次数，频数与数据 总数之比为相对频数，即概率密度。
整理上述数据，按组距0.03来分成10组，得频数分布表：
分 组
1.265% 1.295% 1.295% 1.325% 1.325% 1.355% 1.355% 1.385% 1.385% 1.415% 1.415% 1.445% 1.445% 1.475% 1.475% 1.505% 1.505% 1.535% 1.535% 1.565%
因此，应该了解分析过程中误差产生的原因及其出现的 规律，以便采取相应措施，尽可能使误差减小。另一方面 需要对测试数据进行正确的统计处理，以获得最可靠的数 据信息。

2.1 定量分析中的 误差
误差与准确度
准确度（accuracy）是指分析结果（测定平均值）与真值
接近的程度，常用误差大小表示。误差小，准确度高。
两组精密度不同的测量值的正态分布曲线
正态分布规律
（1）x=μ时，y最大。即多数测量值集中在μ附近，或者说
总体平均值是最可信赖值或最佳值。 （2）x=μ时的直线为对称轴。即正负误差出现的概率相等。 （3）x→〒≦时，曲线以x轴为渐近线。即大误差出现的 概率小，出现很大误差的测定值概率趋近零。 （4） ↗, y↘ ，即测量精密度越差，测量值分布越分散， 曲线平坦。
2.正态分布
在分析化学中，测量数据一般符合正态分布规律。正态分 布是德国数学家高斯首先提出的，又称高斯曲线，下图即为正 态分布曲线N(μ,σ2)，其数学表达式为
1 y f(x) e 2
(x ) 2 2 2
y表示概率密度；x表示测量值； μ是总体平均值；σ是总体标准偏差 μ决定曲线在x轴的位臵；σ决定 曲线的形状：σ小，数据的精密度好， 曲线瘦高；σ大，数据分散，曲线较扁平。

第二章 误差和分析数据处理

第二章 误差和分析数据处理

2位
2位
2位
(6) 数据的第一位数大于等于 8, 有效数字可多算一 位： 9.55 4位 ; 8.2 3位
37
1.0008 0.1000 0.0382
43181 10.98%
五 位有效数字 四 位有效数字 二 位有效数字 一 位有效数字 位数模糊
1.98×10-10 三 位有效数字
54
0.05
0.0040
度）是精密度常见的别名。
一般例行分析精密度用相对平均偏差表示就
够了，但在科研中要用标准偏差或相对标准偏差
来表示。
18
3、准确度和精密度的关系
x1
x2
x3
x4
19
一般情况下，精密度高，准确度不 一定高。 精密度不高，准确度不可靠。 在消除系统误差的前提下，精密度 好，准确度就高。 精密度高是保证准确度好的前提 精密度好不一定准确度高
答：不可以。 3、系统误差和偶然误差在起因及出现规律方面，有什 么不同？ 答：系统误差是由确定原因引起的，可重复出现，偶然 误差是由不确定原因引起的，遵循一定的统计规律。
7
4、分析测定中系统误差的特点是： A、由一些原因引起的 B、重复测定会重复出现 C、增加测定次数可减小系统误差 D、系统误差无法消除
☆移液管:25.00mL(4);
☆量筒(量至1mL或0.1mL):25mL(2), 4.0mL(2)
34
有效数字的位数与计算相对误差有关
0.5180g
相对误差=± 0.0001/ 0.5180 ×100%=±0.02%
0.518g
相对误差=± 0.001/0.518 ×100%=±0.2%
35
判断有效数字的位数:
第二章

第二章-原始数据的处理方法.doc

第二章-原始数据的处理方法.doc

第二章原始数据的处理方法原始数据的处理是数据分析中极为重要的内容。

在本节中，我们将介绍原始数据的来源及其特点，着重阐述原始数据初始变换的几种方法，并利用例子进行演示。

第一节原始数据的来源及其特点原始数据一般包括反映自然资源区域特征，如海况、气象、水文、地形、地貌、动植物等；反映区域社会经济条件和生产力水平，如人口及其人口密度、捕捞劳力、海域面积、渔船数量、渔船功率以及渔业总产值、捕捞产值、养殖产值等。

原始数据按其性质大体可分为（1）科学实验和观测数据；（2）社会经济统计数据；（3）生产经验数据；（4）有关部门的决策和目标数据；（5）定性资料的量化数据等。

不同的数据有不同的来源。

但归纳起来，主要的来源有：（1）国家统计部门和行业部门的历年统计资料，这些多为社会经济指标；（2）有关业务部门的历年观测数据及其科学实验报告，这些多数为自然因素指标，如东海区渔业资源和环境观测数据；（3）选择有代表性的单位或年度，进行实地典型调查所得的数据；（4）区域规划部门通过收集、调查、观察和计算积累的数据；（5）调查访问有实践经验的劳动者、生产技术人员、科研人员以及管理人员所得的数据；（6）国家有关部门制定的发展规划、建设方案等决策数据；（7）其它方面的数据。

我们将以上所获得的各种资料和数据成为原始数据。

这些数据来源不同，其类型也不同。

从利用分析的角度来看，这些数据有以下几个主要特点：（1）不同的量纲。

如渔业产值为元，渔业产量为公斤，水温为摄氏度，作业时间为天，航程为海里，捕捞努力量为吨、千瓦、艘、人数，CPUE为吨/天、吨/小时、吨/千瓦等。

（2）数量级大小相差悬殊，有的数字仅是小数级，有的数字大到亿万。

如渔业产值以亿万元或万元计算，而劳动生产率只有几十元到几百元；渔业资源量上千万吨或几万吨等。

（3）大部分数据有一定的随机性，特别是统计或观测的时间序列或偶测值，不论是自然指标还是经济数据，都有随机变化，均有明显的摆动。

第二章 误差和分析数据处理

第二章 误差和分析数据处理

∆R ∆x ∆y ∆z = + + R x y z
例如 用容量分析法测定药物有效成分的含量，其百 分含量（w%）计算公式：
TVF w% = ×100% m
则w的极值相对误差是：
∆ w ∆V ∆m ∆F = + + w V F m
2. 标准偏差法 定义：利用偶然误差的统计学传递规律估计测量结果的 偶然误差。 规律2：乘、除结果的相 规律1：和、差结果的标准 对标准偏差的平方，等 偏差的平方，等于各测量 于各测量值的相对标准 值的标准偏差的平方和。 偏差的平方和。 公式：R = x + y - z 公式：R = x·y/z
用分析天平称量两个样品，一个是0.0021g，另 一个是0.5432g。两个测量值的绝对误差都是 0.0001g，但相对误差呢
注意： （1）测高含量组分，Er可小；测低含量组分，Er可大 （2）仪器分析法——测低含量组分，Er大 化学分析法——测高含量组分，Er小
常用相对误差表示测定结果的准确度。
测量点
准确度与精密度的关系
精密度高是保证准确度高的前提。 精密度高，不一定准确度就高。
二、系统误差和偶然误差——误差的分类
（一）系统误差（systematic error）
由某种确定原因 确定原因造成的。 确定原因
特 点
单向性 重现性 可测性
对结果的影响比较固定。 重复测定重复出现。 原因可查，可以消除。
（三）准确度与精密度的关系
例：A、B、C、D 四个分析工作者对同一铁标样 (wFe=37.40%)中的铁含量进行测量，结果如图示。
D C B A
36.00 36.50 37.00 平均值 37.50 38.00 真值 表观准确度高， 表观准确度高，精密度低 不可靠） （不可靠）

数据处理人员管理制度范文

数据处理人员管理制度范文

数据处理人员管理制度范文数据处理人员管理制度第一章总则第一条为规范数据处理人员的行为，提高数据处理工作的质量和效率，保护数据安全和隐私，制定本管理制度。

第二条数据处理人员是指被授权从事数据处理工作的员工，包括全职和兼职人员。

第三条数据处理人员应当具备高度的责任心和保密意识，认真履行职责，严格按照相关规定处理数据，不得滥用或泄露数据。

第四条数据处理工作应当遵守法律、法规以及公司的规章制度，严禁违法违纪行为。

第二章数据处理权限管理第五条数据处理人员应当根据工作需要和职责划定相应的数据处理权限，并严格按照权限处理数据。

第六条数据处理权限的划定应当由上级主管部门审核确认，并记录在权限管理系统中。

第七条数据处理权限应当与岗位职责相匹配，权限越大，职责越重，对数据的影响越大。

第八条数据处理人员不得超越批准的权限范围进行数据处理，不得私自修改或删除数据。

第三章数据处理流程管理第九条数据处理人员应当按照公司制定的数据处理流程进行操作，不得随意更改流程。

第十条数据处理流程应当包括数据录入、数据核对、数据处理、数据备份等环节。

第十一条数据处理人员应当按照规定的流程进行操作，并及时记录操作过程和结果。

第十二条数据处理过程中发现错误或异常情况，应当及时报告上级主管部门并协助处理。

第四章数据处理质量管理第十三条数据处理人员应当具备良好的数据分析能力和问题解决能力，确保数据处理质量。

第十四条数据处理人员处理数据应当仔细、准确，确保数据的完整性和一致性。

第十五条数据处理人员应当根据数据的特点和用途，选择合适的处理方法和工具。

第十六条数据处理人员应当定期检查数据的正确性和完整性，及时发现并纠正问题。

第五章数据保密管理第十七条数据处理人员应当具备高度的保密意识，严守数据保密规定，不得泄露数据。

第十八条数据处理人员应当按照公司的保密规定进行工作，不得私自复制、传输、存储或使用数据。

第十九条数据处理人员在离岗时应当及时关闭计算机、锁定屏幕，确保数据的安全。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

存时为.ctl。
练习：为data.grd文件（刚才进行数据转 换得到的新文件）编写数据描述文件
data.ctl。
dset data.grd undef -9.99E+33 title NCEP/NCAR REANALYSIS PROJECT xdef 37 linear 60.0 2.5 ydef 17 linear 0.0 2.5 zdef 2 levels 850 200 tdef 48 linear JAN1982 1mo vars 3 u 2 99 u wind(m/s) v 2 99 v wind(m/s) sst 0 99 TSFC DATA endvars
XDEF 80 LINEAR -140.0 1.0
YDEF 50 LINEAR 20.0 1.0
ZDEF 10 LEVELS 1000 850 700 500 400 300 250 200 150 100
TDEF 4 LINEAR 0Z10apr1991 12hr
vars 6 slp 0 0 sea level pressure z 10 0 heights t 10 0 temps td 6 0 dewpoints u 10 0 u winds v 10 0 v winds endvars
第二章 数据处理
2.1 各类数据格式的特点

一般二进制无格式直接或者顺序记录
的数据格式：可以是格点数据或站点 数据，可以用Fortran或者C语言读写。

Binary格式数据

常用后缀.dat .grd .bin , ……


需要.ctl文件一起使用
是无格式文件(form=‘unformatted’)
3.数据描述文件的构成
（1）每个数据描述文件一般包含以下几项： 被描述的数据文件名（dset） 该数据说明文件的标题（title） 数据类型、格式和选项（dtype,format,option） 时间、空间维数环境设置 （xdef,ydef,zdef,tdef） 变量定义（vars,endvars）
3. 举例（格点资料）
现有ASCII码（十进制存放格式）数 据资料文件u.dat、v.dat和SST.dat，其空间 范围：60-150°E，0-40°N；层次：u、v 为850、 200hPa；时段：1982.1-1985.12； 分辨率：2.5*2.5。要求编写出将这三个文 件转换成二进制无格式直接存取（Grads 格式.grd）文件的Fortran程序。
50 continue
do 51 iz=1,nz
read(2,*) ((v(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny)
51 continue
read(3,*) ((sst(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny)
100 continue
do 200 it=1,nt do 30 iz=1,nz write(12) ((u(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny) 30 Continue do 31 iz=1,nz write(12) ((v(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny) 31 continue write(12) ((sst(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) 200 continue end
时间表示法 ：hh:mmZddmmmyyyy 时间增量表示法：vvkk

VARS number
表示变量描述开始，同时给出变 量个数number 。 用ENDVARS表示数据描述文件结 束。
4.数据描述文件的建立 数据描述文件为纯文本格式，可 用一般的编辑器产生（如记事本，写 字板等）。描述文件编辑完成后，保
如果不考虑采用无格式直接方式存取文件的话， 可以使用下面的编程形式，较为简单。 parameter(nx=37,ny=17,nz=2,nt=48) dimension u(nx,ny,nz,nt), # v(nx,ny,nz,nt), sst(nx,ny,nt) open(1,file='u.dat')
2.3 数据描述文件
GrADS绘图不能直接使用“数据文 件”，而是通过“数据描述文件”间
接使用“数据文件”。
1. 数据描述文件的概念
数据描述文件是原始数据文件的描 述文件。
2. 数据描述文件的形式
以下是一个格点数据描述文件的例子：
* this is an example to demonstrate the data descriptor file DSET ua.dat TITLE Upper Air Data DTYPE grid OPTION byteswapped UNDEF -9.99E33

GRIB格式数据

等 常用后缀.grb 需.ctl和.idx文件一起使用 用grib2ctl.pl生成数据说明（描述）文件.ctl $ perl grib2ctl.pl test.grb 用gribmap –i test.ctl 生成映射文件.idx $ gribmap –i test.ctl 在GrADS中处理 ga->open grib.ctl
open(2,file='v.dat')
open(3,file='sst.dat')
c 打开目标文件，recl为记录的长度，对于直 接存取文件必须指定记录长度 。 open(12,file=‘data.grd',form='unformatted',
# access='direct', recl=nx*ny*4)
定义Y方向格点与纬度的映射关系

ZDEF number mapping <start increment>
或ZDEF number <value-list>
设置气压面与垂直网格点的映射关系。

TDEF number LINEAR start-time increment
设置网格值与时间的映射关系 。
open(2,file='v.dat')
open(3,file='sst.dat')
open(12,file=‘data.grd',form=‘binary')
do 100 it=1,nt do 50 iz=1,nz read(1,*) ((u(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny)
2.2 数据文件的转换
1. 转换方法
转换文件的数据存放格式，一般 是通过Power Station或Visual Fortran
等软件使用Fortran或者C语言来编程
转换。
2.数据存放形式
数据排放顺序为：经度、纬度、层次，
然后是物理变量，最后是时次变化 。
Write(10,rec=1)(((temp(I,j,k),i=1,18),j=1,9),k=1,5)
Fortran程序编写如下：
C 定义一个X,Y,Z方向的格点数以及总时次nt parameter(nx=37,ny=17,nz=2,nt=48) c 定义数组 dimension u(nx,ny,nz,nt), v(nx,ny,nz,nt),
sst(nx,ny,nt)
c 打开原始数据文件 open(1,file='u.dat')
c按一定格式把数据文件读入，irec为记录累加器 irec=0 do 100 it=1,nt do 50 iz=1,nz irec=irec+1 read(1,rec=irec) ((u(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny) 50 continue do 51 iz=1,nz irec=irec+1 read(2,rec=irec) ((v(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny) 51 continue irec=irec+1 read(3,rec=irec) ((sst(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) 100 continue
c 将数据资料写入新文件中， irec重新进行记录累加 irec=0 do 200 it=1,nt do 30 iz=1,nz irec=irec+1 write(12,rec=irec) ((u(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny) 30 continue do 31 iz=1,nz irec=irec+1 write(12,rec=irec) ((v(i,j,iz,it),i=1,nx),j=1,ny) 31 continue irec=irec+1 write(12,rec=irec) ((sst(i,j,it),i=1,nx),j=1,ny) 200 continue end
（2）数据描述文件中各记录的含义：

DSET data-set-name
给定二进制原始数据文件的文件 名（可包含路径）。

TITLE string
用字符串string简略描述数据文件 的内容。

UNDEF value
定义缺测值。
OPTIONS <keywords> 定义数据格式选项，keywords 有： <yrev> <zrev> <sequential> <byteswapped> <template> <big-endian> <little-endian>

netCDF格式数据



自定义数据格式，精确性好，便于传输 ECMWF/NCEP再分析资料等 常用后缀.nc 自带数据内容说明（自描述） 标准NC格式，GrADS可直接处理 ga->sdfopen absolute.nc 非标准NC，写.ddf描述文件（v1.8）后可处 理 ga->xdfopen absolute.ddf