2测量误差与数据处理

第二章测量数据处理及测量误差分析测量数据处理及测量误差分析是科学实验中非常重要的一个环节，它涉及到对实验数据进行整理、处理以及对测量误差进行分析、评估的过程。

本章主要包括数据的整理、数据处理的常用方法、误差分析和误差处理方法等内容。

一、数据的整理在进行数据整理之前，首先要明确实验的目的和要求，明确需要获得的数据类型和数据量，有针对性地进行数据测量和记录。

数据整理主要包括：1.数据记录：将实验过程中获得的原始数据按照一定的格式记录下来，包括数据名称、数据值、测量单位等。

2.数据清洗：对记录下来的数据进行初步的筛选和清理，去除明显的异常值和错误数据，保留有效和可靠的数据。

同时，要注意将数据转换为适当的统计量，如平均值、中位数、标准差等。

二、数据处理常用方法数据处理是对记录下来的数据进行统计、分析和加工的过程，常用的数据处理方法有：1.统计分析：包括计算数据的平均值、中位数、众数等统计量，分析数据的分布特征，进行图表的绘制和描述。

2.走势分析：通过时间序列数据的走势分析，观察数据的变化规律，判断数据是否存在趋势性、周期性等特征。

3.相关分析：用于研究两组或多组数据之间的相关性，包括相关系数的计算和相关关系的绘图等。

4.假设检验：通过已知的数据样本对一些假设的合理性进行检验，判断假设是否成立并进行统计推断。

三、误差分析误差是指测量结果与真实值之间的差异，它是不可避免的，但可以通过分析和处理来减小误差的影响。

误差分为系统误差和随机误差两种。

1.系统误差：主要源于测量仪器、测量方法和实验设计的不确定性，它会导致测量结果的整体偏移，常常是可检测和可纠正的。

调整测量仪器的零点、校正仪器的偏差、改进实验设计等方法可以减小系统误差的影响。

2.随机误差：主要源于测量过程中的各种随机因素，如环境的变化、测量操作的不精确等。

随机误差是不可避免的，通过多次重复测量可以获得多组数据，然后进行数据的平均处理和统计分析，可以减小随机误差的影响。

• 仪表的精度等级（精确度等级）是指仪表在规定的工作条 件下允许的最大相对百分误差。
• 按国家标准规定，用最大引用误差来定义和划分仪器仪表 的精度等级，将仪器仪表的精度等级分为： …… ， 0.05， 0.1，0.25，0.35，0.5，1.0，1.5，2.5，4.0，5.0……（以前 只有七种）
• 当计算所得的与仪表精度等级的分档不等时，应取比稍大 的精度等级值。仪表的精度等级通常以S来表示。例如， S=1.0，说明该表的最大引用误差不超过±1.0%。
•
最大满度相对误差是仪表基本误差最大值 程之比的百分数，即：
xm与基 仪器仪表量
om量 xm基 程10% 0
• 最大引用误差是仪表的绝对误差最大值 xm与绝仪器仪表量程 之比的百分数，即：
量xm程 绝100%
• 当仪表是在标准条件下使用的，则：
最大满度相对误差＝大 最引用误差
仪表精度等级的确定
即：
Axc
c) 可见，用修正值可以减小测量误差，得到更接近于被 测量真值的实际值。
d) 应该指出，使用修正值必须在仪表检定的有效期内。 修正值本身也有误差。
实际值相对误差
例 测量两个电压，实际值U1 100V，U2 5V，仪表的 示值分别为Ux1 101V，Ux2 6V。其绝对误差分别为：
c) 随机误差表征了测量结果的精密度，随机误差小，精 密度高，反之，精密度低。
服从正态分布规律的随机误差
d) 当测量次数足够多时，大多数随机误差是服从正态分布的。服从 正态分布规律的随机误差具有下列特点（如 图所示）： ① 单峰性 绝对值小的误差比绝对值大的误差出现的概率大，
在误差 0处，出现的概率最大。
• 掌握随机误差、粗大误差和系统误差的估算、判断和减小方法

若误差落在区间（-∞，+ ∞ ）之中，则其概率 p=1； 若误差落在（-δ，+δ ）之中，则上式可改写为：
将上式进行变量置换，设： 则： =2Φ(t)
在实践中常认为δ=±3σ的概率约等于1， 从而将±3σ 称为随机误差的极限误差 随机误差的极限误差。 随机误差的极限误差 即：
δlim=±3σ
算术平均值的极限误差： 算术平均值的极限误差：δlimL=±3σ L
——若某一|υi|>3σ ，则该残余误差为粗大误差，应剔除。 该准则主要适有用于服从正态分布的误差，且重复测量 次数又比较多的情况。
（2）狄克逊准则 ） （3）格罗布斯准则 ） （4）t检验法等 ） 检验法等
§3.2.6 等精度测量结果的处理
步骤如下： （1）判断有无系统误差存在 （2）求算术平均值 （3）计算残余误差 （4）计算标准偏差 σ （5）判断粗大误差并将其剔除 |υ ∣≤3σ （6）求算术平均值的标准偏差 测量结果的表达式： （7）测量结果的表达式： 单次测量时： 单次测量时： L= li±3σ 多次测量时： 多次测量时： 例：（见书P.60）
二、随机误差的评定指标 1．算术平均值 ．
对某量进行等精度测量时，由于随机误差的存在，其 获得的测量值不完全相同，此时应以其算术平均值作为最 后的测量结果。即：
由正态分布的性质④可知，当测量次数ｎ增大时，算术平均 值愈趋近于真值。因此——用算术平均值作为最后的测
量结果比用其它任一测量值作为测量结果更可靠。
1、测量器具误差 、 2、方法误差 、 3、标准件误差 、 4、环境误差 、 5、人为误差 、
§ 3.2.2
1．误差分类 ．
误差的分类
(1)系统误差 系统误差 在相同条件下，多次测量同一量值时，误差的绝对值和符号 保持不变或按一定规律变化着的误差。 系统误差可分为定值系统误差 变值系统误差 定值系统误差和变值系统误差 定值系统误差 变值系统误差。 (2)随机误差 随机误差 在相同条件下，多次测量同一量值时，绝对值和符号以不可 预定的方式变化着的误差。误差的出现是无规律可循的。 (3)粗大误差 粗大误差 由于测量不正确等原因引起的大大超出规定条件下预计误差 限的那种误差。

测量误差与数据处理的建议和意见
对于测量误差和数据处理，以下是一些建议和意见：
1. 规范实验和测量过程：确保实验或测量过程符合正确的方法和操作步骤，尽量减少人为因素的干扰，并且确保测量设备和仪器的准确性和可靠性。

2. 重复测量和平均值：进行多次测量，并计算平均值，这样可以减少个别测量的偶然误差，并提高数据的可靠性和准确性。

3. 评估测量不确定性：对于每个测量结果，应该估计其不确定性，这可以通过了解仪器的精确度、标定情况以及实验条件等来进行评估。

4. 数据筛选：在数据处理之前，应该对测量数据进行筛选和剔除异常值。

可以使用统计学方法或者不一致性检验等技术来辨别和排除异常数据。

5. 合适的数据处理方法：根据数据的特点和测量误差的性质，选择合适的数据处理方法，例如常用的统计学方法、回归分析、误差传递等。

6. 数据展示和分析：在处理完数据之后，可以使用图表、统计分析、可视化工具等方式来展示和分析数据，以便更好地理解数据的特征和趋势。

7. 结果与讨论：在对数据进行处理和分析的基础上，结合实验的目的和背景，对结果进行解释和讨论，可以提出合理的结论，并讨论相关的误差来源和改进方案。

以上建议和意见可以帮助您在测量误差和数据处理方面更加准确和科学地进行实验和研究。

但请注意，对于具体的实验或测量，建议您参考相关领域的专业知识和方法。

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2章误差和分析数据的处理思考题1．正确理解准确度和精密度，误差和偏差的概念。

答：准确度表示分析结果的测量值与真实值接近的程度。

准确度的高低，用误差来衡量，误差表示测定结果与真实值的差值。

精密度是表示几次平行测定结果相互接近的程度。

偏差是衡量测量结果精密度高低的尺度。

2．下列情况各引起什么误差，如果是系统误差，应如何消除？（1）砝码腐蚀——会引起仪器误差，是系统误差，应校正法码。

（2）称量时试样吸收了空气中的水分——会引起操作误差，应重新测定，注意防止试样吸湿。

（3）天平零点稍变动——可引起偶然误差，适当增加测定次数以减小误差。

（4）天平两臂不等长——会引起仪器误差，是系统误差，应校正天平。

（5）容量瓶和吸管不配套——会引起仪器误差，是系统误差，应校正容量瓶。

（6）天平称量时最后一位读数估计不准——可引起偶然误差，适当增加测定次数以减小误差。

（7）以含量为98%的金属锌作为基准物质标定EDTA的浓度——会引起试剂误差，是系统误差，应做对照实验。

（8）试剂中含有微量被测组分——会引起试剂误差，是系统误差，应做空白实验。

（9）重量法测定SiO2时，试液中硅酸沉淀不完全——会引起方法误差，是系统误差，用其它方法做对照实验。

3．什么叫准确度，什么叫精密度？两者有何关系？答：精密度是保证准确度的先决条件。

准确度高一定要求精密度好，但精密度好不一定准确度高。

系统误差是定量分析中误差的主要来源，它影响分析结果的准确度；偶然误差影响分析结果的精密度。

4．用标准偏差和算术平均偏差表示结果，哪一个更合理？答：标准偏差。

5．如何减少偶然误差？如何减少系统误差？答：通过对照实验、回收实验、空白试验、仪器校正和方法校正等手段减免或消除系统误差。

通过适当增加测定次数减小偶然误差。

6．某铁矿石中含铁39.16%，若甲分析结果为39.12%，39.15%，39.18%，乙分析得39.19%，39.24%，39.28%。

试比较甲、乙两人分析结果的准确度和精密度。

第二章测量误差及数据处理习题一、填空题1. 在测量数据为正态分布时，如果测量次数足够多，习惯上取3σ作为判别异常数据的界限，这称为莱特准则。

2. 相对误差定义为绝对误差与测量真值的比值，通常用百分数表示。

3. 随机误差的大小，可以用测量值的标准偏差来衡量，其值越小，测量值越集中，测量的精密度越高。

4. 测量值的数学期望M( Ⅹ ) ，就是当测量次数n 趋近无穷大时，它的各次测量值的算术平均值。

5. 随机误差具有对称性；单峰性；有界性；抵偿性。

6. 分贝误差是用对数形式表示的相对误差。

7. 将15.36 和362.51 保留3 位有效数字后为.15.4 、3628 ．用一只0.5 级50V 的电压表测量直流电压，产生的绝对误差≤ 0.25伏。

9 ．设，且各分项的相对误差分别为，则y 的相对误差=。

10 ．下列几种误差中，属于系统误差的有（1 ）、（3 ），属于随机误差的有（ 2 ），属于粗大误差的有（ 4 ）。

（ 1 ）仪表未校零所引起的误差；（2 ）测频时的量化误差；（ 3 ）测频时的标准频率误差；（ 4 ）读数错误。

11 ．根据测量误差的性质和特点，可将它们分为系统误差、随机误差、粗大误差。

12 ．在变值系差的判别中，马利科夫判别常用于判定累进性线性系差，阿卑一赫梅特判别常用于判定周期性线性系差。

13 ．对于大量独立的无系统误差的等精度测量，测量数据服从正态分布，其测量随机误差也服从正态分布，它们有相同（不同、相同）的标准偏差。

14. 不确定度是说明测量结果可能的分散程度的参数。

这个参数用_标准偏差表示，也可以用标准偏差的倍数或置信区间的半宽度表示。

二、判断题：1 ．为了减少测量误差，应使被测量的数值尽可能地在仪表满量程的2/3 以上。

（对）2 ．非等精度测量时，σ大，对应的权值就大。

（错）3 ．粗大误差具有随机性，可采用多次测量，求平均的方法来消除或减少。

（错）4 ．通过多次测量取平均值的方法可减弱随机误差对测量结果的影响。

• 系统误差的特点是，测量条件一经确定， 误差就为一确切的值。用多次测量取平均 值的方法，并不能改变误差的大小。针对 其产生的根源采取一定的技术措施，以减 小它的影响。例如，仪器不准时，通过校 验取得修正值，即可减小系统误差。
– 系统误差的定量定义是：在重复性条件下，对同一被 测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的 真值之差。即
• [例] 某待测电流约为100mA，现有0.5级量程为 0～400mA和1.5级量程为0～100mA的两个电流表， 问用哪一个电流表测量较好？
解：用0.5级量程为0～400mA电流表测100mA时，最大 相对误差为
xm 400 x1 s% 0.5% 2% x 100
用1.5级量程为0～100mA电流表测量100mA时的最大相 对误差为 x 100
随机 误差
粗大 误差
1． 绝对误差（Absolute Error）
（1）绝对误差 用被测量对象的显示值（仪器上的示值） x减去被测量对象的真值A0，所得的数据Δx，叫做 绝对误差。 Δx= x – A0 真值A0无法求到，常用上一级标准仪器的示值 作为实际值A（约定真值）代替真值 △x=x- A 特点：
难点：
1．方差与标准差、权、加权平均值。 2．常用函数的合成误差推导与应用。 3．最佳测量条件的确定与测量方案的设
计。
本次课目标
本次课阐述测量误差的基本概念、误差的表 达形式、误差分类、误差来源；给出描述误差大 小的精度概念及其与误差各类误差的特性。 给出测量中的有效数字概念及其在数据处理 中的基本方法。通过学习本章内容，使读者对测 量误差分析及其数据处理的问题有一个概貌的了 解，为学习后面章节的内容奠定基础。
•
含有粗差的测量值称为坏值或异常值，在数 据处理时，应剔除掉。

测量误差和数据处理（一） 测量与误差１． 测量在科学实验中，一切物理量都是通过测量得到的。

所谓测量就是将待测物理量与规定作为标准单位的标准物理量通过一定的比较，其倍数即为待测物理量的测量值。

测量按测量方式的不同分为直接测量和间接测量两类： ①直接测量（简单测量）运用量具或仪表能直接得到物理量的数值，称为直接测量。

例如，用米尺、游标卡尺、千分尺测量长度；用秒表测时间；用电流表测电路中的电流强度等。

它的特点是：测量结果直接得到。

②间接测量（复合测量）多数物理量，不便或不能直接测量。

但是我们可以先对可直接测量的相关物理量进行测量，然后依据一定的函数关系，计算出待测的物理量，这称为间接测量。

例如，要测量一圆柱体的体积Ｖ，可以先用米尺（或卡尺）对直径d 和高度h 进行直接测量，然后根据公式h d V 241π=计算出它的体积。

当然一个物理量应直接测量还是间接测力测量，不使绝对的。

要根据所有的仪器和测量方法来定。

如上例中的圆柱体投入盛有一定量水的量筒中，从液面的上升即可直接得到体积。

２． 真值和近似真值物质是客观存在的，有各种特性。

反映物质特性的物理量在一定条件下，对应有一个确定的客观真实值。

这个数值就称为真值。

从测量者的主观愿望来说，总想测出物理量的真值。

然而任何实际测量中是在一定环境下，用一定的仪器、一定的方法，由一定的人员完成的，由于周围环境不理想、测量方法不完善、仪器设备不精密，而且受到测量人员技术经验和能力等因素的限制，使任何测量都不会绝对精确。

测量值与真值之间的差别，称为误差。

任何测量都有误差，误差贯穿于测量的全过程。

某一物理量的误差，定义为该量的测量值x 与真值μ之差，即： μδ-=x由于真值测不出来，误差又不可避免，所以测量的目的硬是：在给定的条件下，求出被测量的最可信赖值，并对它的精确程度给予正确的估计。

在我们的实验中，最可信赖值取多次测量的算术平均值，它是真值得最好近似，也称近似真值。

用公式表示为 ∑==ni i x n x 11 ３． 误差测量数据的精确程度我们使用误差来描述。

测量误差与数据处理实验报告测量误差与数据处理实验报告引言：在科学研究和实验中，测量误差是无法避免的。

无论是物理实验、化学实验还是生物实验，测量误差都会对结果产生一定的影响。

因此，正确处理测量误差并进行数据处理是非常重要的。

本实验旨在通过实际操作，探究测量误差的来源、影响以及如何进行数据处理。

一、测量误差的来源1. 仪器误差：仪器的精度和灵敏度决定了测量的准确性。

例如，在测量长度时，使用一个精度为0.01mm的卡尺比使用一个精度为0.1mm的卡尺更准确。

2. 人为误差：人为因素也会导致测量误差的产生。

例如，观察者的视力、握持仪器的稳定性等都会对测量结果产生一定的影响。

3. 环境误差：环境因素，如温度、湿度等也会对测量结果产生一定的影响。

例如，在测量液体体积时，由于液体受温度影响会发生膨胀或收缩，因此需要进行温度修正。

二、测量误差的影响测量误差的存在会对实验结果产生一定的影响，主要表现在以下几个方面：1. 准确性：测量误差会使得测量结果与真实值之间存在差异，从而影响实验的准确性。

准确性是评价实验数据是否可靠的重要指标。

2. 精确度：精确度是指测量结果的稳定性和重复性。

测量误差会使得测量结果的离散程度增大，从而降低实验的精确度。

3. 可重复性：测量误差会使得同一实验在不同时间、不同条件下进行时产生不同的结果，从而降低实验的可重复性。

三、数据处理方法为了减小测量误差的影响，我们可以采取以下几种数据处理方法：1. 平均值处理：对于多次测量的数据，可以计算其平均值作为最终结果。

平均值可以有效地减小随机误差的影响。

2. 标准差处理：标准差是用来衡量数据的离散程度的指标。

通过计算标准差，可以评估数据的精确度，并判断测量结果的可靠性。

3. 曲线拟合处理：对于实验数据中存在的规律性变化，可以采用曲线拟合方法进行处理。

通过拟合曲线可以更好地描述实验数据的变化趋势。

4. 系统误差修正：对于已知的系统误差，可以进行修正。

《测量误差与数据处理》课程标准一、课程定位本课程是测绘地理信息技术专业学生在完成高等数学、测绘基础、控制测量等课程的学习任务后开设的专业基础课之一。

学生完成该课程学习后，能够应用测量平差知识解决控制网平差计算问题。

二、课程目标通过《测量误差与数据处理》课程的学习，使学生具备使用测量误差基本知识，并掌握对数据进行平差的基本能力。

为今后学习和掌握专业知识和职业技能打下基础。

1.知识目标（1）了解本课程的任务及内容；（2）掌握误差分类及误差来源；（3）了解数学期望、方差和、协方差和相关系数的含义；（4）掌握随机变量的数字特质；（5）掌握最小二乘原理及误差传播定律的应用方法；（6）掌握条件平差原理及应用方法；77）了解附有参数的条件平差原理及应用方法；（8）掌握间接平差原理及应用方法；99）了解附有限制条件的间接平差原理及应用方法；（10）掌握误差椭圆和相对误差椭圆元素计算；10能力目标（1）会进行期望、方差和协方差的计算；（2）具有应用误差、权倒数、协因数传播率解决测量中实际问题的能力；（3）能应用条件平差完成控制网平差计算；（4）能应用附有参数的条件平差完成控制网平差计算；（5）能应用间接平差完成控制网平差计算；（6）能应用附有限制条件的间接平差完成控制网平差计算；（7）具有准确计算误差椭圆、相对误差椭圆的三个参数并画出略图的能力；（8）具有应用平差软件进行控制网平差的能力；11素质目标（1）具有诚实敬业、专研业务、精益求精的敬业精神和职业道德；（2）具备一定的计划、组织与沟通、协作的能力；（3）具备一定的个人专研能力；（4）具备自主学习、独立学习的能力三、课程设计1.设计思想I、本课程的设计总体要求是：以务实基础、适应岗位为目标，以能力为本位，尽可能形成模块化的专业课程体系。

2、本课程通过典型控制网的平差项目案例分析，以学生的职业能力培养为核心，按工作过程组织教学，设计教学情境。

2.课时分配课程单元描述课程单元（一）《测量误差与数据处理》课程评价及方式说明学生的成绩评定以主要根据理论知识的掌握（为总结性考核，占40%）、平时表现（占20%）,作业（占10%）、项目（占20%）,素质考核（占10%）等六方面构成。

第二章误差及数据处理§1 误差概述一、误差的来源1.测定值分析过程是通过测定被测物的某些物理量，并依此计算欲测组分的含量来完成定量任务的，所有这些实际测定的数值及依此计算得到的数值均为测定值。

2.真实值 true value真实值是被测物质中某一欲测组分含量客观存在的数值。

在实验中，由于应用的仪器，分析方法，样品处理，分析人员的观察能力以及测定程序都不十全十美，所以测定得到的数据均为测定值，而并非真实值。

真实值是客观存在的，但在实际中却难以测得。

真值一般分为：<1>理论真值：三角形内角和等于1800。

<2>约定真值：统一单位（m.k g,.s）和导出单位、辅助单位。

1）时， <3>相对真值：高一级的标准器的误差为低一级标准器的误差的51（31~20则认为前者为后者的相对真值。

思考：滴定管与量筒、天平与台称3.误差的来源真值是不可测的，测定值与真实值之差称为误差。

在定量分析中，误差主要来源于以下六个方面：<1> 分析方法由于任何一种分析方法都仅是在一定程度上反映欲测体系的真实性。

因此，对于一个样品来说，采用不同的分析方法常常得到不同的分析结果。

实验中，当我们采用不同手段对同一样品进行同一项目测定时，经常得到不同的结果，说明分析方法和操作均会引起误差。

例如：在酸碱滴定中，选用不同的指示剂会得到不同的结果，这是因为每一种指示剂都有着特定的pH变化范围，反应的变色点与酸、碱的化学计量点有或多或少的差距。

另外在样品处理过程中，由于浸取、消化、沉淀、萃取、交换等操作过程，不能全部回收欲测物质或引入其他杂质，对测定结果也会引入误差。

<2> 仪器设备由于仪器设备的结构，所用的仪表及标准量器等引起的误差称为仪器设备误差。

如：天平两臂不等、仪表指示有误差、砝码锈蚀、容量瓶刻度不准等。

<3> 试剂误差试剂中常含有一定的杂质或由贮存不当给定量分析引入不易发现的误差。

正确度高的精细度不一定的高b大； 小程度；对同一被测量进展屡次测量，测
习惯上用“正确度〞来反映系统误差的大小程度；
量值重复一致的程度，或者说测量值分布的密 〔3〕在流量测量中，流体温度、压力偏离设计值造成的流量误差。
测定值与被测量实际值之间的偏离程度和方向通过绝对误差来表达。
集程度，称为测量的精细度。 粗大误差一经发现，必须立即从测量数据中剔除。
随机误差就个体而言是无规律的，不能通过实验的方法来消除。
第二节 测量误差的处理
精细度与准确度的综合指标称为准确度，或称 示值的绝对误差与约定值之比值称为相对误差，其为无量纲数，以百分数表示。
随机误差就个体而言是无规律的，不能通过实验的方法来消除。
精度。 许多随机误差服从正态分布规律。
测定值与被测量实际值之间的偏离程度和方向通过绝对误差来表达。
测量误差与数据处理
对于绝对误差，应注意下面几个特点：
绝对误差是有单位的量，其单位与测定 值和实际值一样。
绝对误差是有符号的量，其符号表示出 测定值与实际值的大小关系。
测定值与被测量实际值之间的偏离程度 和方向通过绝对误差来表达。
2.相对误差
示值的绝对误差与约定值之比值称为相对误差 ，其为无量纲数，以百分数表示。
〔3〕在粗流大量误测差量中，流体温度、压力偏离 设计值造成的流量误差。
系统误差
第二节 测量误差的处理
一、随机误差的处理 1．当重复测量的次数足够多时 许多随机误差服从正态分布规律。下面
通过对一组实测数据来研究一下服从正 态分布规律的随机误差的特点。
例如，用数字毫秒计测量一脉冲信号的周期，对 100次测量数据〔列于表１中〕按统计方法作统 计直方图。
对于绝对误差，应注意下面几个特点： 4〕 如果T≥Tg(n,P)，那么所疑心的数据是异常数据，应予剔除。 精细度高的，正确度不一定高a； 粗大误差一经发现，必须立即从测量数据中剔除。 习惯上用“正确度〞来反映系统误差的大小程度； 测定值与被测量实际值之间的偏离程度和方向通过绝对误差来表达。 35，要求测量结果的置信概率为99％，求该电阻的真实阻值及不确定度。 明显地歪曲了测量结果的误差称为粗大误差，大多是由于测量者粗心大意造成的。 习惯上用“正确度〞来反映系统误差的大小程度； 正确度高的精细度不一定高b；

如何进行测量数据处理和误差分析测量数据处理和误差分析是科学研究和实验设计中至关重要的一环。

在各个学科领域，准确地测量和分析数据对于取得可靠的研究结果和科学发现至关重要。

本文将介绍测量数据处理和误差分析的基本原理、方法以及应用。

一、测量数据处理的基本原理测量数据处理是对实验数据进行整理和分析的过程，其主要目的是为了获取可靠、准确的测量结果。

测量数据处理的基本原理包括：1. 数据采集：在实验或观测中，通过各种测量装置和方法，获取数据。

数据的正确采集是测量数据处理的第一步。

2. 数据整理：将采集到的数据按照一定的规则进行整理和分类，使其更易于分析和理解。

包括数据的录入、筛选、排序等。

3. 数据分析：对整理好的数据进行统计和分析，包括计算平均值、标准差、相关系数等。

4. 结果展示：将分析后的数据和结果以适当的形式进行展示，如制作图表、表格等，便于读者理解和参考。

二、误差分析的基本原理误差是测量中不可避免的因素，准确地评估和分析误差对于获得可靠的结果至关重要。

误差分析的基本原理包括：1. 系统误差：由于测量仪器、方法或操作等方面的不准确引起，是一种固定的误差。

系统误差可以通过校准仪器、改进测量方法等方式进行减小。

2. 随机误差：由于种种无法控制的因素所引起，是一种无规律的误差。

随机误差可以通过多次测量并取平均值来减小。

3. 误差来源分析：对于实验和测量过程中的误差来源进行分析，包括仪器误差、环境误差、人为误差等，并寻求适当的处理方法。

4. 不确定度评定：通过计算和评估测量结果的不确定度，准确地表示测量结果的可靠程度。

三、测量数据处理和误差分析的方法测量数据处理和误差分析的方法包括：1. 统计分析方法：包括平均值、标准差、相关系数等统计参数的计算和分析，通过统计学方法来处理和分析数据。

2. 敏感度分析方法：通过改变输入数据或模型参数的数值，评估其对测量结果的影响程度，找出影响结果稳定性的因素。

3. 不确定度评定方法：通过考虑测量装置精度、测量方法可靠性等，对测量结果的不确定度进行计算和评估。