误差理论与数据处理知识总结
- 格式:docx
- 大小:183.32 KB
- 文档页数:8
误差理论与数据处理1. 绪论1.1 数据测量的基本概念1.1.1 基本概念(1)物理量物理量是反映物理现象的状态及其过程特征的数值量。
一般物理量都是有因次的量,即它们都有相应的单位,数值为1的物理量称为单位物理量,或称为单位;同一物理量可以用不同的物理单位来描述,如能量可以用焦耳、千瓦小时等不同单位来表述。
(2)量值一般由一个数乘以测量单位所表示的特定量的大小。
无量纲的SI单位是“1”。
(3)测量以确定量值为目的的一组操作,操作的结果可以得到真值,即得到数据,这组操作称为测量。
例如:用米尺测得桌子的长度为1.2米。
(4)测量结果测量结果就是根据已有的信息和条件对被测物理量进行的最佳估计,即是物理量真值的最佳估计。
在测量结果的完整表述中,应包括测量误差,必要时还应给出自由度及置信概率。
测量结果还具有重复性和重现性。
重复性是指在相同的测量条件下,对同一被测物理量进行连续多次测量所得结果之间的一致性。
相同的测量条件即称之为“重复性条件”,主要包括:相同的测量程序、相同的测量仪器、相同的观测者、相同的地点、在短期内的重复测量、相同的测量环境。
若每次的测量条件都相同,则在一定的误差范围内,每一次测量结果的可靠性是相同的,这些测量服从同一分布。
重现性是指在改变测量条件下,对被测物理量进行多次测量时,每一次测量结果之间的一致性,即在一定的误差范围内,每一次测量结果的可靠性是相同的,这些测量值服从同一分布。
(4)测量方法测量方法是指根据给定的测量原理,在测量中所用的并按类别描述的一组操作逻辑次序和划分方法,常见的有替代法、微差法、零位法、异号法等。
总之,数据测量就是用单位物理量去描述或表示某一未知的同类物理量的大小。
1.1.2 数据测量的分类数据测量的方法很多,下面介绍常见的三种分类方法,即按计量的性质、测量的目的和测量值的获得方法分类。
(1)按计量的性质分可分为:检定、检测和校准。
检定:由法定计量部门(或其他法定授权组织),为确定和证实计量器是否完全满足检定规程的要求而进行的全部工作。
1)误差的定义及其表示法。
(1) 绝对误差:绝对误差=测得值-真值;(2) 相对误差:相对误差=绝对误差/真值≈绝对误差/测得值;(3) 引用误差:引用误差=示值误差/测量范围上限;2)误差的基本概念。
所谓误差就是测得值与被测量的真值之间的差。
误差=测得值-真值3)误差的来源。
(1) 测量装置误差; (2) 环境误差; (3) 方法误差; (4)人员误差; (5)被测量对象变化误差;4)误差分类:(1) 系统误差:在相同条件下,多次测量同一量值时,该误差的绝对值和符号保持不变,或者在条件改变时,按某一确定规律变化的误差。
(2) 随机误差:在相同测量条件下,多次测量同一量值时,绝对值和符号以不可预定方式变化的误差。
(3) 粗大误差:指明显超出统计规律预期值的误差。
又称为疏忽误差、过失误差或简称粗差。
5)测量的精度。
① 准确度:表征测量结果接近真值的程度。
系统误差大小的反映②精密度:反映测量结果的分散程度(针对重复测量而言)。
表示随机误差的大小③ 精确度:表征测量结果与真值之间的一致程度。
系统误差和随机误差的综合反映6)有效数字答: (1)有效数字:含有误差的任何近似数,若其绝对误差界是最末位数的半个单位,则从这个近似数左方起的第一个非零数字称为第一位有效数字。
且从第一位有效数字起到最末一位数止的所有数字,无论是零还是非零的数字,都叫有效数字。
论是零还是非零的数字,都叫有效数字1 .若舍去部分的数值大于保留末位的 0.5,则末位加 1 , (大于 5 进) ;2 .若舍去部分的数值小于保留末位的 0.5 ,则末位不变, (小于 5 舍) ;3 .若舍去部分的数值恰等于保留末位的 0.5,此时:①若末位是偶数;则末位不变,②若末位是奇数,则末位加 1 , (等于 5 奇进偶不进) 。
1 -1 研究误差的意义是什么?简述误差理论的主要内容。
答:研究误差的意义(1)正确认识误差的性质,分析误差产生的原因,以消除或减小误差。
误差理论与数据处理简答题及答案基本概念题1. 误差的定义是什么?它有什么性质?为什么测量误差不可避免?答: 误差=测得值-真值。
误差的性质有:(1)误差永远不等于零;(2)误差具有随机性;(3)误差具有不确定性;(4)误差是未知的。
由于实验方法和实验设备的不完善, 周围环境的影响, 受人们认识能力所限, 测量或实验所得数据和被测量真值之间不可避免地存在差异, 因此误差是不可避免的。
2. 什么叫真值?什么叫修正值?修正后能否得到真值?为什么?答: 真值: 在观测一个量时, 该量本身所具有的真实大小。
修正值: 为消除系统误差用代数法加到测量结果上的值, 它等于负的误差值。
修正后一般情况下难以得到真值。
因为修正值本身也有误差, 修正后只能得到较测得值更为准确的结果。
3. 测量误差有几种常见的表示方法?它们各用于何种场合?答: 绝对误差、相对误差、引用误差绝对误差——对于相同的被测量, 用绝对误差评定其测量精度的高低。
相对误差——对于不同的被测俩量以及不同的物理量, 采用相对误差来评定其测量精度的高低。
引用误差——简化和实用的仪器仪表示值的相对误差(常用在多档和连续分度的仪表中)。
4. 测量误差分哪几类?它们各有什么特点?答: 随机误差、系统误差、粗大误差随机误差: 在同一测量条件下, 多次测量同一量值时, 绝对值和符号以不可预定方式变化着的误差。
系统误差: 在同一条件下, 多次测量同一量值时, 绝对值和符号保持不变, 或在条件改变时, 按一定规律变化的误差。
粗大误差:超出在规定条件下预期的误差。
误差值较大, 明显歪曲测量结果。
5. 准确度、精密度、精确度的涵义分别是什么?它们分别反映了什么?答: 准确度: 反映测量结果中系统误差的影响程度。
精密度: 反映测量结果中随机误差的影响程度。
精确度: 反映测量结果中系统误差和随机误差综合的影响程度。
准确度反映测量结果中系统误差的影响程度。
精密度反映测量结果中随机误差的影响程度。
误差理论与数据处理笔记研究误差的意义:1)正确认识误差的性质,分析误差产生的原因,以消除或减小误差。
2)正确处理测量和试验数据,合理计算所得结果,以便在一定条件下得到更接近于真值的数据。
3)正确组织实验过程,合理设计仪器或选用仪器和测量方法,以便在最经济条件下,得到理想的结果。
误差=测得值-真值(真值可以分为理论真值和约定真值)(一)绝对误差某量值的测得值和真值之差为绝对误差,通常简称为误差,即绝对误差=测得值-真值,所在实际工作中,经常使用修正值,为消除系统误差而用代数法加到测量结果上的值成为修正值。
修正值与误差值的大小相等而方向相反,测得值加修正值后可以消除该误差的影响。
(二)相对误差(有大小、方向)绝对误差与被测量的真值之比值成为相对误差。
相对误差=绝对误差/真值≈绝对误差/测得值相对误差通常以百分数(%)来表示。
(三)引用误差:一种简化和使用方便的仪器仪表值的相对误差。
数据处理:object:array_like数组,公开数组接口的任何对象,array方法返回数组的对象,或任何(嵌套)序列。
dtype:数据类型,可选数组所需的数据类型。
如果没有给出,那么类型将被确定为保持序列中的对象所需的最小类型。
此参数只能用于“upcast”数组。
copy:bool,可选。
如果为true(默认值),则复制对象。
否则,只有当array返回副本,obj 是嵌套序列,或者需要副本来满足任何其他要求(dtype,顺序等)时,才会进行复制。
order:{‘K’,‘A’,‘C’,‘F’},可选指定阵列的内存布局。
如果object不是数组,则新创建的数组将按C顺序排列(行主要),除非指定了F,在这种情况下,它将采用Fortran顺序(专业列)。
如果object是一个数组,则以下成立。
list=source_data.values.tolist()csv转换为listnp.array整理成二维矩阵关于np.wherenp.where()[0]表示行的索引,np.where()[1]则表示列的索引。
误差理论与数据处理基础知识课程概述本课程是仪器类专业的专业基础课。
作为仪器类专业的学生,仪器设计的主线是设计合理的仪器原理方案、选择合适的器件、搭建可靠的测试系统以及进行准确的数据处理与误差分析,所以作为处理仪器测量结果和判断仪器性能的重要环节,本课程的学习将对引导学生灵活运用理论知识于实践环节起到重要的支撑作用。
通过本课程的学习,期望学生掌握误差分析的基本概念及意义,掌握测试系统静态测量及动态测量结果的误差分析与补偿算法,具有独立进行测量结果误差分析的能力,并能通过适当的误差补偿合理地改善测试系统的性能,最终具有初步改进测试系统设计的能力。
因此本课程是一门理论与实践紧密结合的综合性课程。
课程要求课程内容包括误差理论与数据处理两条主线。
误差理论要求掌握误差的基本概念,针对测量结果和测试系统能够进行针对性的误差分析,并对不确定度的基本概念有所了解;数据处理则要求掌握最小二乘法的基本思想,并能够将最小二乘法广泛应用到工程实践,对于动态测量结果的分析与处理则要求掌握随机分析的基本概念与方法。
课程最终希望学生能够灵活运用课程理论知识解决工程实践中出现的误差与数据处理问题。
课程总课时:48;每周4个课时,12周完成全部课程学习。
考核方式及成绩评定考核方式由平时成绩和考试成绩组成,平时成绩包括五次课堂测试、习题成绩和大作业的成绩,大作业就是学生自选科研题目,利用课程所授知识点完成题目当中涉及误差理论与数据处理的内容;考试成绩就是期末考试成绩。
百分制情况下,平时成绩和期末成绩比例为:60:40,即平时成绩为60分,期末考试成绩为40分。
平时成绩中:课堂测试成绩25分(每次5分,共5次),习题成绩20分,大作业成绩15分。
平时成绩和期末成绩比例根据每年的教学效果评价可以进行调整,调整方案在每年的授课环节结束后,由教学团队讨论后决定,并在新一轮授课前公示给学生。
误差理论与数据处理知识总结1、1研究误差的意义1、1、1研究误差的意义为:1)正确认识误差的性质,分析误差产生的原因,以消除或减小误差2)正确处理测量和试验数据,合理计算所得结果,以便在一定条件下得到更接近于真值的数据3)正确组织实验过程,合理设计仪器或选用仪器和测量方法,以便在最经济条件下,得到理想的结果。
1、2误差的基本概念1、2、1误差的定义:误差是测得值与被测量的真值之间的差。
1、2、2绝对误差:某量值的测得值之差。
1、2、3相对误差:绝对误差与被测量的真值之比值。
1、2、4引用误差:以仪器仪表某一刻度点的示值误差为分子,以测量范围上限值或全量程为分母,所得比值为引用误差。
1、2、5误差来源:1)测量装置误差2)环境误差3)方法误差4)人员误差1、2、6误差分类:按照误差的特点,误差可分为系统误差、随机误差和粗大误差三类。
1、2、7系统误差:在同一条件下,多次测量同一量值时,绝对值和符号保持不变,或在条件改变时,按一定规律变化的误差为系统误差。
1、2、8随机误差:在同一测量条件下,多次测量同一量值时,绝对值和符号以不可预定方式变化的误差称为随机误差。
1、2、9粗大误差:超出在规定条件下预期的误差称为粗大误差。
1、3精度1、3、1精度:反映测量结果与真值接近程度的量,成为精度。
1、3、2精度可分为:1)准确度:反映测量结果中系统误差的影响程度2)精密度:反映测量结果中随机误差的影响程度3)精确度:反映测量结果中系统误差和随机误差综合的影响程度,其定量特征可用测量的不确定度来表示。
1、4有效数字与数据运算1、4、1有效数字:含有误差的任何近似数,如果其绝对误差界是最末位数的半个单位,那么从这个近似数左方起的第一个非零的数字,称为第一位有效数字。
从第一位有效数字起到最末一位数字止的所有数字,不论是零或非零的数字,都叫有效数字。
1、4、2测量结果应保留的位数原则是:其最末一位数字是不可靠的,而倒数第二位数字应是可靠的。
误差理论与数据处理期末报告范文一、引言在科学实验和数据处理中,误差是一个不可避免的因素。
误差的存在会影响到数据的准确性和可靠性,因此正确理解误差是非常重要的。
误差理论作为一门独立的学科,主要研究在实验测量和数据处理中各种类型误差的产生、传递和处理的方法。
在本次报告中,我们将对误差理论的基本概念和数据处理方法进行介绍和分析。
二、误差理论的基本概念1. 误差的分类在实验测量和数据处理中,误差可以分为系统误差和随机误差两种基本类型。
系统误差是由某种固定原因引起的,通常具有一定的方向性和大小;而随机误差是由众多偶然因素造成的,其大小和方向是随机的,无法准确预测。
另外,在实际应用中还会遇到仪器误差、人为误差等其他类型的误差。
2. 误差的传递在实验测量过程中,误差会随着测量数据的传递而累积。
例如,测量仪器的精度、环境条件、操作者技术等因素都会对最终结果产生影响。
因此,在数据处理过程中需要考虑到误差的传递规律,采取相应的措施来减小误差的影响。
3. 误差的表示与估计误差通常通过误差限、标准差、置信度等指标来表示和估计。
误差限表示了测量结果的准确性,标准差表示了数据的离散程度,置信度则表示了对测量结果的信赖程度。
这些指标可以帮助我们更准确地评估测量数据的质量,从而做出科学合理的判断。
三、数据处理方法1. 数据整理在实验测量过程中,可能会出现各种原始数据,需要对其进行整理和筛选。
通常可以采用平均值、中值、众数等方法来处理数据,消除异常值和噪声。
2. 数据分析数据分析是对收集到的数据进行统计和推断的过程。
通过统计方法,可以得出数据的分布特征、相关性和趋势等信息,从而进行科学分析和判断。
3. 数据模型数据模型是描述数据之间关系和规律的数学模型。
通过建立数据模型,可以预测未来趋势、探索潜在规律、优化决策等。
常见的数据模型包括线性回归、非线性回归、时间序列分析等。
四、实例分析为了更好地理解误差理论与数据处理的原理和方法,我们通过一个实例来进行分析。
1.1.1 研究误差的意义为:1)正确认识误差的性质,分析误差产生的愿意,以消除或者减小误差2)正确处理测量和试验数据,合理计算所得结果,以便在一定条件下得到更接近于真值的数据3)正确组织实验过程,合理设计仪器或者选用仪器和测量方法,以便在最经济条件下,得到理想的结果。
1.2.1 误差的定义:误差是测得值与被测量的真值之间的差。
1.2.2 绝对误差:某量值的测得值之差。
1.2.3 相对误差:绝对误差与被测量的真值之比值。
1.2.4 引用误差:以仪器仪表某一刻度点的示值误差为份子,以测量范围上限值或者全量程为分母,所得比值为引用误差。
1.2.5 误差来源: 1)测量装置误差 2)环境误差 3)方法误差 4)人员误差1.2.6 误差分类:按照误差的特点,误差可分为系统误差、随机误差和粗大误差三类。
1.2.7 系统误差:在同一条件下,多次测量同一量值时,绝对值和符号保持不变,或者在条件改变时,按一定规律变化的误差为系统误差。
1.2.8 随机误差:在同一测量条件下,多次测量同一量值时,绝对值和符号以不可预定方式变化的误差称为随机误差。
1.2.9 粗大误差:超出在规定条件下预期的误差称为粗大误差。
1.3.1 精度:反映测量结果与真值接近程度的量,成为精度。
1.3.2 精度可分为:1)准确度:反映测量结果中系统误差的影响程度2)精密度:反映测量结果中随机误差的影响程度3) 精确度:反映测量结果中系统误差和随机误差综合的影响程度,其定量特征可用测量的不确定度来表示。
1.4.1 有效数字:含有误差的任何近似数,如果其绝对误差界是最末位数的半个单位,那末从这个近似数左方起的第一个非零的数字,称为第一位有效数字。
从第一位有效数字起到最末一位数字止的所有数字,不管是零或者非零的数字,都叫有效数字。
1.4.2 测量结果应保留的位数原则是:其最末一位数字是不可靠的,而倒数第二位数字应是可靠的。
1.4.3 数字舍入规则:保留的有效数字最末一位数字应按下面的舍入规则进行凑整:1)若舍去部份的数值,大于保留部份的末位的半个单位,则末位加一2)若舍去部份的数值,小于保留部份的末位的半个单位,则末位不变3)若舍去部份的数值,等于保留部份的末位的半个单位,则末位凑成偶数。
1.4.4 数据运算规则:1)在近似数加减运算时,运算数据以小数位数至少的数据位数为准2)在近似数乘除运算、平方或者开方运算时,运算数据以有效位数至少的数据位数为准3)在对数运算、三角函数运算时,数据有效位数应查表得到。
2.1.1 随机误差的产生原因: 1)测量装置方面的因素 2)环境方面的因素 3)人员方面的因素。
2.1.2 随机误差普通具有以下几个特性:对称性,单峰性,有界性,抵偿性。
2.1.3 正态分布:服从正态分布的随机误差均具有以上四个特征,由于多数随机误差都服从正态分布,因而正态分布在误差理论中占有十分重要的地位。
2.1.4 算术平均值:在系列测量中,被测量的 n 个测得值的代数和除以n 而得到的值称为算术平均值。
2.1.5 残存误差:普通情况下,被测量的真值为未知,可用算术平均值代替被测量的真值进行计算:o =l -xi i , υ 为 l 的残存误差。
i i2.1.6 算术平均值的计算校核:算术平均值及其残存误差的计算是否正确,可用求得的残存误差代数和来校核。
其规则为1)残存误差代数和应符合:当x n l = nx,求得的x 为非凑整的准确数时,x n o为零;i ii=1 i=1当x n l 〉nx,求得的x 为凑整的非准确数时,x n o为正,其大小为求x 是的余数;i ii=1 i=1当x n l〈nx,求得的 x 为凑整的非准确数时,x n o为负,其大小为求 x 是的亏数。
i ii=1 i=12)残存误差代数和绝对值应符合:当 n 为偶数时,x n o 共n A ;i=1当 n 为奇数时,x n o 共(| n - 0.5)|A 。
i =1i ( 2 )2.1.7 测量的标准差:测量的标准偏差简称为标准差,也可称之为方均根误差。
2.1.8 单次测量的标准差σ是表征同一被测量的 n 次测量的测得值的分散性的参数,可作为测量列中单次测量不可靠性的评定标准。
n62i2.1.9 在等精度测量列中单次测量的标准差按下式计算:装= i=1nx n o 2i2.1.10 贝塞尔公式:装= i =1 据此式可由残存误差求的单次测量的标准差的估计值。
n - 1x n o 2 x n o 22 i 4 i2.1.12 算术平均值的标准差装是表征同一被测量的各个独立测量列算术平均值分散性的参数,可作为算术平均值不可靠性的评定标准。
2.1.13 在 n 此测量的等精度测量列中,算术平均值的标准差为单次测量标准差的1n ,当测量次数 n愈大时,测量精度越高。
2.1.14 标准差的其他计算方法:x2.1.11 评定单次测量不可靠性的参数还有或者然误差p = i=1 和平均误差9 = i=1 。
3 n - 1 5 n - 1i 2xni 1n n - 12)极差法nxmax- xmin3)最大误差法i maxK 'ndn2.1.16 极限误差:测量的极限误差是极端误差,测量结果的误差不超过该极端误差的概率为 P。
2.1.17 单次测量的极限误差:x t。
lim x2.1.18 算术平均值的极限误差:正态分布:x t;t 分布:x t 。
lim x lim a x2.1.19 不等精度测量:不同的测量条件、不同的仪器、不同的测量方法、不同的测量次数和不同的测量者。
2.1.20 权:各测量结果的可靠程度可用一数值来表示,这个数值即为权。
2.1.21 单位权化:使权数不同的不等精度测量列转化为具有单位权的等精度测量列。
2.1.22 随机误差的其他分布:均匀分布、反正弦分布、三角形分布、 x 分布、 t 分布、 F 分布等。
2.2.1 系统误差的产生原因:系统误差是由固定不变的或者按确定规律变化的因素所造成的。
这些因素可以是 1)测量装置方面的因素 2)环境方面的因素 3)测量方法的因素 4)人员方面的因素。
2.2.2 系统误差的特征:在同一条件下,多次测量同一量值时,误差的绝对值和符号保持不变,或者在条件改变时,误差按一定的规律变化。
2.2.3 系统误差的种类:不变的系统误差,线性变化的系统误差,周期性变化的系统误差。
2.2.4 系统误差的发现:多次测量计算数据若x xi j在系统误差2 2 2i j,则两组结果之间不存秩和检验法t检验法将独立测得的两组数据,混合后按大小顺序重新罗列,取测量次数较少的一组,数出它的测得值混合后的次序,相加的秩和 T。
查表判断是否存在系统误差。
t x yn nnyn2yx y x x y y查表,若t t 则无根据怀疑两组间由系统误差。
改变产生系统误差的条件进行不同条件的测量,用于发现不变的系统误差根据测量列残存误差大小和符号的变化规律,直接由误差数据或者曲线图形来判断系统误差,用于发现有规律变化的系统误差用于发现线性系统误差:K ni ji 1 j k 1显著不为零,则有理由认为测量列存在线性系统误差马利科夫准则残余误差校核单次测量实验对照法残存误差观察法比较法若a1)别捷尔斯法 1 .253 in用于发现周期性系统误差:u =-1) )i i +1i =1u n - 1装 2 ,则认为测量列存在周期性系统误差装4 ) 2 = 1 + u , 若装12u > ,则怀疑测量列n - 1存在系统误差。
2.3.1 粗大误差的产生原因:测量人员的主观原因,客观外界条件的原因。
2.3.2 判别粗大误差的准则 3 σ准则(莱以特准则)罗曼诺夫斯基准则j格罗布斯准则当 x 服从正态分布 时,将 x i按大小顺序罗列 ,得到 g (n ) = 装,g (1) = x 装-x (1),若g (i ) > g 0(n ,a ),则判别该测得值含有粗大误差。
r = x (n ) - x (n -1) 11 x (n ) - x (2) ,r,与 r 与各统计量的临界值比较(查表),若r ij大于临界量,则认为x (n )含有粗大误差。
3.1.1 函数误差概念:间接测量的量是直接测量所得到的各个测量值的函数,而间接测量误差则是各个直 接测得值误差的函数,称为函数误差。
f ?f ?f1 2 n如果在测量列中发现有大于 3 σ的残存误差测得值,则可认为它含有粗大误差。
首先剔除一个可疑的测得值, 然后按 t 分布检验被剔除的测量值是否含有粗大误3.1.2 函数系统误差计算公式: 编y =编x + 编x + … + 编xx 1 ?x 2 ?x n卑- 赫 梅 特 准 则不同公式计算标准 差比较法x (n ) 的 统 计 量 r 10 = x (n ) - x (n -1) 差。
若 x - x K 装 ,则剔除正确。
x (n ) - x (1) ,x (n ) - x狄克松准则法 阿若ji 1q3.1.3 函数随机误差计算公式:yx1x2xn3.1.4 相关系数:误差间的线性相关关系是指它们具有线性依赖的关系,,这种关系的强弱有相关系数ρ来 反映。
3.1.5 相关系数的确定方法:直接判断法,实验观察和简略计算法,理论计算法。
3.2.1 标准差的合成:qa22qa a ii ij i j i ji 1 1i <j3.2.2 极限误差的合成:tai i22a aij i jt t3.3.1 已定系统误差的合成:rai ii 13.3.2 未定系统误差的合成:1)标准差的合成: usa u22sa a u ui i ij i j i ji 1 1i <j3.4.1 按极限误差合成:总se 2q2i ii 1 i 1 3.4.2 按标准差合成:su 2q2i i i 1 i 13.5.1 误差分配步骤:1)按等作用原则分配误差即f x 或者 in f xi i2)按可能性调整误差 3)验算调整后的总误差3.6.1 对于随机误差和未定系统误差,弱小误差舍去准则是被舍去的误差必须小于或者等于测量结果总标准差的 1/3-1/10。
3.7.1 选择最佳函数误差公式:选取包含直接测量值至少的公式。
3.7.2 使误差传递系数等于零或者为最小:由函数误差公式可知,若使各个测量值对函数的误差传递系数为f 2f 2f 2 1 1 1i <j i jtii1i <jt t 2)极限误差的合成: eta i e i 2ji2sa a e i e j ij i jisi 1tq零或者最小,则函数误差可相应减小。
4.1.1 测量不确定度定义:测量不确定度是指测量结果变化的不肯定,是表征被测值的真值在某个量值范 围的一个估计,是测量结果含有的一个参数,用以表示被测量值的分散性。