第2章_误差的基本性质与处理.pptx
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1、本章分别详细阐述随机误差、系统误差、粗大误差三类误差的来源、性质、数据处理的方法以及消除或减小的措施。特别是在随机误差的数据处理中,分别掌握等精度测量和不等精度测量的不同数据处理方法。通过学习本章内容,使读者能够根据不同性质的误差选取正确的数据处理方法并进行合理的数据处理。教学目标第1页/共89页三大类误差的特征、性质以及减小各类误差对测量精度影响的措施掌握等精度测量的数据处理方法掌握不等精度测量的数据处理方法重点与难点第2页/共89页 当对同一测量值进行多次等精度的重复测量时,得到一系列不同的测量值(常称为测量列),每个测量值都含有误差,这些误差的出现没有确定的规律,即前一个数据出现后,不能
2、预测下一个数据的大小和方向。但就误差整体而言,却明显具有某种统计规律。随机误差是由很多暂时未能掌握或不便掌握的微小因素构成,主要有以下几方面:测量装置方面的因素 环境方面的因素 人为方面的因素温度、湿度、气压的变化,光照强度、电磁场变化等。第一节随机误差一、随机误差产生的原因一、随机误差产生的原因第3页/共89页 随机误差的分布可以是正态分布,也有在非正态分布,而多数随机误差都服从正态分布。我们首先来分析服从正态分布的随机误差的特性。设被测量值的真值为,一系列测得值为,则测量列的随机误差可表示为:(2-1)式中。正态分布的分布密度与分布函数为(2-2)(2-3)式中:标准差(或均方根误差)e自
3、然对数的底,基值为2.7182。它的数学期望为 (2-4)它的方差为:(2-5)第一节随机误差二、正态分布二、正态分布第4页/共89页其平均误差为:(2-6)此外由可解得或然误差为:(2-7)由式(2-2)可以推导出:有 ,可推知分布具有对称性,即绝对值相等的正误差与负误差出现的次数相等,这称为误差的对称性;当=0时有 ,即 ,可推知单峰性,即绝对值小的误差比绝对值大的误差出现的次数多,这称为误差的单峰性;虽然函数的存在区间是-,+,但实际上,随机误差只是出现在一个有限的区间内,即-k,+k,称为误差的有界性;随着测量次数的增加,随机误差的算术平均值趋向于零:这称为误差的补偿性。返回本章目录返
4、回本章目录第一节随机误差第5页/共89页 图2-1为正态分布曲线以及各精度参数在图中的坐标。值为曲线上拐点A的横坐标,值为曲线右半部面积重心B的横坐标,值的纵坐标线则平分曲线右半部面积。第一节随机误差第6页/共89页 对某量进行一系列等精度测量时,由于存在随机误差,因此其获得的测量值不完全相同,此时应以算术平均值作为最后的测量结果。(一)算术平均值的意义 设 为n次测量所得的值,则算术平均值为:(2-8)(2-8)第一节随机误差三、算术平均值三、算术平均值第7页/共89页下面来证明当测量次数无限增加时,算术平均值必然趋近于真值Lo。即 由前面正态分布随机误差的第四特征可知 ,因此 由此我们可得
5、出结论:如果能够对某一量进行无限多次测量,就可得到不受随机误差影响的测量值,或其影响很小,可以忽略。这就是当测量次数无限增大时,算术平均值(数学上称之为最大或然值)被认为是最接近于真值的理论依据。但由于实际上都是有限次测量,因此,我们只能把算术平均值近似地作为被测量的真值。第一节随机误差第8页/共89页 一般情况下,被测量的真值为未知,不可能按式(2-1)求得随机误差,这时可用算术平均值代替被测量的真值进行计算。此时的随机误差称为残余误差,简称残差:(2-9)此时可用更简便算法来求算术平均值。任选一个接近所有测得值的数 作为参考值,计算每个测得值 与 的差值:(2-10)式中的 为简单数值,很
6、容易计算,因此按(2-10)求算术平均值比较简单。若测量次数有限,由参数估计知,算术平均值是该测量总体期望的一个最佳的估计量,即满足无偏性、有效性、一致性,并满足最小二乘法原理;在正态分布条件下满足最大似然原理。第一节随机误差第9页/共89页例例 2-12-1 测量某物理量10次,得到结果见表2-1,求算术平均值。解:任选参考值=1879.65,计算差值 和 列于表 很容易求得算术平均值 1879.64。(二)算术平均值的计算校核算术平均值及其残余误差的计算是否正确,可用求得的残余误差代数和来校核。由,式中的是根据(2-8)计算的,当求得的为未经凑整的准确数时,则有:(2-11)残余误差代数和
7、为零这一性质,可用来校核算术平均值及其残余误差计算的正确性。但当实际得到的为经过凑整的非准确数,存在 序号123456789101879.641879.691879.601879.691879.571879.621879.641879.651879.641879.65-0.01+0.04-0.05+0.04-0.07-0.03-0.010-0.0100+0.05-0.04+0.05-0.07-0.020+0.010+0.01第一节随机误差第10页/共89页舍入误差,即有:成立。而经过分析证明,用残余误差代数和校核算术平均值及其残差,其规则为:残差代数和应符合:当,求得的为非凑整的准确数时,为零
8、;当,求得的为非凑整的准确数时,为正,其大小为求时的余数;当,求得的为非凑整的准确数时,为负,其大小为求时的亏数。残差代数和绝对值应符合:当n为偶数时,;当n为奇数时,。式中的A为实际求得的算术平均值末位数的一个单位。以上两种校核规则,可根据实际运算情况选择一种进行校核,但大多数情况选用第二种规则可能较方便,它不需要知道所有测得值之和。第一节随机误差第11页/共89页 例例2-2 2-2 用例2-1数据对计算结果进行校核。解:因n为偶数,A0.01,由表2-1知 故计算结果正确。例例2-32-3 测量某直径11次,得到结果如表2-2所示,求算术平均值并进行校核。解:算术平均值为:取2000.0
9、67 序号(mm)(mm)12345678910112000.072000.052000.092000.062000.082000.072000.062000.052000.082000.062000.07+0.003-0.017+0.023-0.007+0.013+0.003-0.007-0.017+0.013-0.007+0.003第一节随机误差第12页/共89页用第一种规则校核,则有:用第二种规则校核,则有:故用两种规则校核皆说明计算结果正确。第一节随机误差第13页/共89页(一)均方根误差(标准偏差)(一)均方根误差(标准偏差)为什么用为什么用来作为评定随机误差的尺度?可以从高斯(正来
10、作为评定随机误差的尺度?可以从高斯(正态)分布的分布密度态)分布的分布密度 推知:推知:令令 ,则有:,则有:高斯参数高斯参数h h为精密度。由于为精密度。由于h h值无法以实验中得到,故以值无法以实验中得到,故以值代之。值代之。第一节随机误差四、测量的标准差四、测量的标准差第14页/共89页 由于值反映了测量值或随机误差的散布程度,因此值可作为随机误差的评定尺度。值愈大,函数 减小得越慢;值愈小,减小得愈快,即测量到的精密度愈高,如图2-2所示。标准差不是测量到中任何一个具体测量值的随机误差,的大小只说明,在一定条件下等精度测量列随机误差的概率分布情况。在该条件下,任一单次测得值的随机误差,
11、一般都不等于,但却认为这一系列测量列中所有测得值都属于同样一个标准差的概率分布。在不同条件下,对同一被测量进行两个系列的等精度测量,其标准差也不相同。第一节随机误差第15页/共89页(二)或然误差 测量列的或然误差,它将整个测量列的n个随机误差分为个数相等的两半。其中一半(n/2个)随机误差的数值落在-+范围内,而另一半随机误差的数值落在-+范围以外:,查 表,得到 时,z=0.6745,故有 其实际意义是:若有n个随机误差,则有n/2个落在区间-,+之内,而另外n/2个随机误差则落在此区间之外。(三)算术平均误差 测量列算术平均误差的定义是:该测量列全部随机误差绝对值的算术平均值,用下式表示
12、:由概率积分可以得到与的关系:目前世界各国大多趋于采用作为评定随机误差的尺度。这是因为:的平方恰好是随机变量的数字特征之一(方差),本身又第一节随机误差第16页/共89页恰好是高斯误差方程 式中的一个参数,即 ,所以采用,正好符合概率论原理,又与最小二乘法最切合;对大的随机误差很敏感,能更准确地说明测量列的精度;极限误差与标准偏差的关系简单:;公式推导和计算比较简单。五、标准偏差的几种计算方法五、标准偏差的几种计算方法 (一)等精度测量到单次测量标准偏差的计算1 1、贝塞尔、贝塞尔(Bessel)(Bessel)公式公式(2-13)式中,称为算术平均值误差将它和 代入上式,则有(2-14)第一
13、节随机误差第17页/共89页将上式对应相加得:,即(2-15)若将式(2-14)平方后再相加得:(2-16)将式(2-15)平方有:当n适当大时,可以认为 趋近于零,并将代入式(2-16)得:(2-17)由于 ,代入式(2-17)得:,即(2-18)第一节随机误差第18页/共89页2 2、别捷尔斯法、别捷尔斯法 由贝赛尔公式得:进一步得:则平均误差有:由式2-6得:故有:(2-26)此式称为别捷尔斯(Peters)公式,它可由残余误差 的绝对值之和求出单次测量的标准差 ,而算术平均值的标准差 为:(2-27)第一节随机误差第19页/共89页 例例2-42-4 用别捷尔斯法求得表2-3的标准差。
14、解:计算得到的值分别填于表中,因此有3 3、极差法、极差法 用贝赛尔公式和别捷尔斯公式计算标准差均需先求算术平均值,再求残余误差,然后进行其他运算,计算过程比较复杂。当要求简便迅速 序号1234567891075.0175.0475.0775.0075.0375.0975.0675.0275.0575.080.0350.0050.0250.0450.015+0.045+0.015-0.025+0.005+0.0350.0012250.0000250.0006250.0020250.0002250.0020250.0002250.0006250.0000250.001225第一节随机误差第20页
15、/共89页算出标准差时,可用极差法。若等精度多次测量测得值 服从正态分布,在其中选取最大值 与最小值 ,则两者之差称为极差:(2-28)根据极差的分布函数,可求出极差的数学期望为(2-29)因 故可得 的无偏估计值,若仍以 表示,则有(2-30)式中 的数值见表2-4。n2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 201.13 1.69 2.06 2.33 2.53 2.70 2.85 2.97 3.08 3.17 3.26 3.34 3.41 3.47 3.53 3.59 3.64 3.69 3.74第一节随机误差第21页/共89页 例例2-5
16、 2-5 仍用表2-3的测量数据,用极差法求得标准差。解:4 4、最大误差法、最大误差法 在某些情况下,我们可以知道被测量的真值或满足规定精度的用来代替真值使用的量值(称为实际值或约定值),因而能够算出随机误差 ,取其中绝对值最大的一个值 ,当各个独立测量值服从正态分布时,则可求得关系式:(2-31)一般情况下,被测量的真值为未知,不能按(2-31)式求标准差,应按最大残余误差 进行计算,其关系式为:(2-32)式(2-31)和(2-32)中两系数 、的倒数见表2-5。第一节随机误差第22页/共89页 最大误差法简单、迅速、方便,且容易掌握,因而有广泛用途。当 时,最大误差法具有一定精度。例例
17、2-62-6 仍用表2-3的测量数据,按最大误差法求标准差,则有,而 故标准差为n1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 151.25 0.88 0.75 0.68 0.64 0.61 0.58 0.56 0.55 0.53 0.52 0.51 0.50 0.50 0.49n16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 300.48 0.48 0.47 0.47 0.46 0.46 0.45 0.45 0.45 0.44 0.44 0.44 0.44 0.43 0.43n2 3 4 5 6 7 8 9 10 15 20 25 30
18、1.77 1.02 0.83 0.74 0.68 0.64 0.61 0.59 0.57 0.51 0.48 0.46 0.44第一节随机误差第23页/共89页 例例2-72-7 某激光管发出的激光波长经检定为 ,由于某些原因未对次检定波长作误差分析,但后来又用更精确的方法测得激光波长 ,试求原检定波长的标准差。解:因后测得的波长是用更精确的方法,故可认为其测得值为实际波长(或约定真值),则原检定波长的随机误差 为:故标准差为:5 5、四种计算方法的优缺点、四种计算方法的优缺点 贝塞尔公式的计算精度较高,但计算麻烦,需要乘方和开方等,其计算速度难于满足快速自动化测量的需要;别捷尔斯公式最早用于
19、前苏联列宁格勒附近的普尔科夫天文台,它的计算速度较快,但计算精度较低,计算误差为贝氏公式的1.07倍;用极差法计算,非常迅速方便,可用来作为校对公式,当n10时可第一节随机误差第24页/共89页 用来计算,此时计算精度高于贝氏公式;用最大误差法计算更为简捷,容易掌握,当n10以后,的减小很 慢。此外,由于增加测量次数难以 保证测量条件的恒定,从而引入新的 误差,因此一般情况下取n=10以内较为适宜。总之,提高测量精度,应采取适当精度的仪器,选取适当的测量次数。第一节随机误差第26页/共89页 评定算术平均值的精度标准,也可用或然误差R或平均误差T,相应公式为:(2-22)(2-23)若用残余误
20、差表示上述公式,则有:(2-24)(2-25)例例2-8 2-8 用游标卡尺对某一尺寸测量10次,假定已消除系统误差和粗大误差,得到数据如下(单位为mm):75.01,75.04,75.07,75.00,75.03,75.09,75.06,75.02,75.08。求算术平均值及其标准差。解:本例题中的测量数据与表2-3中的测量数据一样,表中的算术平均值为 。因为 ,第一节随机误差第27页/共89页 与表中的 结果一致,故计算正确。根据上述各个误差计算公式可得:六、测量的极限误差六、测量的极限误差 测量的极限误差是极端误差,测量结果(单次测量或测量列的算术平均值)的误差不超过该极端误差的概率为p
21、,并使差值(1-p)可予忽略。(一)单次测量的极限误差(一)单次测量的极限误差 测量列的测量次数足够多和单次测量误差为正态分布时,根据概第一节随机误差第28页/共89页 率论知识,正态分布曲线和横坐标轴间所包含的面积等于其相应区间确定的概率,即:当研究误差落在区间(-,+)之间的概率时,则得:(2-33)将上式进行变量置换,设 经变换,上式成为:(2-34)这样我们就可以求出积分值p,为了应用方便,其积分值一般列成表格形式,称为概率函数积分值表。当t给定时,(t)值可由该表查出。现已查出t=1,2,3,4等几个特殊值的积分值,并求出随机误差不超出相应区间的概率p=2(t)和超出相应区间的概率p
22、=1-2(t),如表2-6所示(图24)。由表可以看出,随着t的增大,超出|的概率减小得很快。当第一节随机误差第29页/共89页 t=2,即|=2时,在22次测量中只有1次 的误差绝对值超出2范围;而当t=3,即|=3时,在370次测量中只有1次误差绝 对值超出3范围。由于在一般测量中,测 量次数很少超过几十次,因此可以认为绝对 值大于3的误差是不可能出现的,通常把 这个误差称为单次测量的极限误差 ,即 (2-35)当t3时,对应的概率p99.73。在实际测量中,有时也可取其它t值来表示单次测量的极限误差。如第一节随机误差t不超出 的概率超出 的概率测量次数n超出 的测量次数0.6712340
23、.6712340.49720.68260.95440.99730.99990.50280.31740.04560.00270.000123223701562611111第30页/共89页 取t2.58,p99;t2,p95.44;t1.96,p95等。因此一般情况下,测量列单次测量的极限误差可用下式表示:(2-36)若已知测量的标准差,选定置信系数t,则可由上式求得单次测量的极限误差。(二)算术平均值的极限误差(二)算术平均值的极限误差 测量列的算术平均值与被测量的真值之差称为算术平均值误差 ,即 。当多个测量列的算术平均值误差 为正态分布时,根据概率论知识,同样可得测量列算术平均值的极限表达
24、式为:(2-37)式中的t为置信系数,为算术平均值的标准差。通常取t3,则 (2-38)实际测量中有时也可取其它t值来表示算术平均值的极限误差。但当测量列的测量次数较少时,应按“学生氏”分布(“student”distribution)或称t分布来计算测量列算术平均值的极限误差,即(2-39)第一节随机误差第31页/共89页 式中的 为置信系数,它由给定的置信概率 和自由度 来确定,具体数值见附录3;为超出极限误差的概率(称显著度或显著水平),通常取 =0.01或0.02,0.05;n为测量次数;为n次测量的算术平均值标准差。对于同一测量列,按正态分布和t分布分别计算时,即使置信概率的取值相同
25、,但由于置信系数不同,因此求得的算术平均值极限误差也不同。例例2-92-9 对某量进行6次测量,测得数据如下:802.40,802.50,802.38,802.48,802.42,802.46。求算术平均值及其极限误差。解:算术平均值 标准差 因测量次数较少,应按t分布计算算术平均值的极限误差。已知 ,取 ,则由附录表3查得 ,则有:第一节随机误差第32页/共89页 若按正态分布计算,取 ,相应的置信概率 ,由附录表1查得t2.60,则算术平均值的极限误差为:由此可见,当测量次数较少时,按两种分布计算的结果有明显的差别。七、不等精度测量七、不等精度测量 在实际测量过程中,由于客观条件的限制,测
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