误差不确定度及其相关数学知识幻灯片.ppt
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1、误差不确定度及其相关数学知识第1页,共61页,编辑于2022年,星期二误差 绝对误差相对误差粗大误差系统误差随机误差表示形式性质特点引用误差第2页,共61页,编辑于2022年,星期二绝对误差(AbsoluteError)绝对误差 被测量的真值,常用约定真值代替 测得值特点:1)绝对误差是一个具有确定的大小、符号及单位的量。2)给出了被测量的量纲,其单位与测得值相同。LLL0绝对误差测得值真值第3页,共61页,编辑于2022年,星期二修正值(Correction):为了消除固定的系统误差用代数法而加到测量结果上的值。修正值真值测得值特点:1)与误差大小近似相等,但符号相反。2)修正值本身还有误差
2、。故修正后只能得到较测得值更为准确的结果。误差第4页,共61页,编辑于2022年,星期二定义 被测量的真值,常用约定真值代替,也可以近似用测量值L来代替 L0相对误差 特点:1)相对误差有大小和符号。2)无量纲,一般用百分数来表示。绝对误差相对误差(RelativeError):绝对误差与被测量真值之比 第5页,共61页,编辑于2022年,星期二绝对误差和相对误差的比较用一个测长仪测量0.01m长的工件,其绝对误差=0.0006mm,但用来测量1m长的工件,其绝对误差为=0.0105mm。前者的相对误差为 后者的相对误差为用绝对误差不便于比较不同量值、不同单位、不同物理量等的准确度。第6页,共
3、61页,编辑于2022年,星期二定义 该标称范围(或量程)上限 引用误差 仪器某刻度点的示值误差或量程内的最大绝对误差 引用误差是一种简化实用的仪器仪表示值的相对误差,而且该相对误差是引用了特定值,即标称范围上限(或量程)得到的,故该误差又称为引用相对误差、满度误差。引用误差(FiducialErrorofaMeasuringInstrument)我国电工仪表、压力表的准确度等级(AccuracyClass)就是按照引用误差进行分级的。如本例中电压表为2.5级,即是其引用误差为2.5%.第7页,共61页,编辑于2022年,星期二主要来源 测量装置误差 测量环境误差 测量方法误差 测量人员误差
4、标准器件误差仪器误差附件误差第8页,共61页,编辑于2022年,星期二系统误差(SystematicError)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。定义特征 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。按特点与性质分:系统误差、随机误差、粗大误差第9页,共61页,编辑于2022年,星期二随机误差(RandomError)测得值与在重复性条件下对同一被测量进行无限多次测量结果的平均值之差。又称为偶然误差。定义特征 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。
5、产生原因实验条件的偶然性微小变化,如温度波动、噪声干扰、电磁场微变、电源电压的随机起伏、地面振动等。第10页,共61页,编辑于2022年,星期二 随机误差的大小、方向均随机不定,不可预见,不可修正。虽然一次测量的随机误差没有规律,不可预定,也不能用实验的方法加以消除。但是,经过大量的重复测量可以发现,它是遵循某种统计规律的。因此,可以用概率统计的方法处理含有随机误差的数据,对随机误差的总体大小及分布做出估计,并采取适当措施减小随机误差对测量结果的影响。随机误差的性质第11页,共61页,编辑于2022年,星期二粗大误差(GrossError)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
6、差或简称粗差。定义产生原因某些偶尔突发性的异常因素或疏忽所致。测量方法不当或错误,测量操作疏忽和失误(如未按规程操作、读错读数或单位、记录或计算错误等)测量条件的突然变化(如电源电压突然增高或降低、雷电干扰、机械冲击和振动等)。由于该误差很大,明显歪曲了测量结果。故应按照一定的准则进行判别,将含有粗大误差的测量数据(称为坏值或异常值)予以剔除。第12页,共61页,编辑于2022年,星期二 随机随机(偶然偶然)误差来自于误差来自于不可知的原因不可知的原因,误差的出现,误差的出现完全随完全随机机,难以估计每个因素对测量结果的影响。,难以估计每个因素对测量结果的影响。遵循一定的遵循一定的统计规律统计
7、规律,可以用,可以用数理统计方法数理统计方法来处理测量来处理测量结果结果。对随机误差所作的概率统计处理,是在完全对随机误差所作的概率统计处理,是在完全排除了排除了系统系统系统系统误差误差误差误差的前提的前提下进行的。下进行的。第13页,共61页,编辑于2022年,星期二随机变量:如果某一量(如测量结果)在一定的条件下,取某一值或者在某一定的范围内取值是一个随机事件随机事件,这样的量叫随机变量。随机变量的特点:它以一定的概率,在一定的区间上取值或者取某一固定的值。第14页,共61页,编辑于2022年,星期二概率:表征随机事件发生可能性的大小的量,是事件本身所固有的不随人的主观意愿而改变的一种属性
8、。概率分布函数:随机变量X的分布函数 F(x)=PX=x(-x+)第15页,共61页,编辑于2022年,星期二随机变量的数字特征 数学期望:反映其平均特性。其定义如下:X为离散型随机变量:X为连续型随机变量:方差和标准偏差 方差是用来描述随机变量与其数学期望的分散程度。设随机变量X的数学期望为E(X),则X的方差定义为:D(X)=E(XE(X)2 标准偏差定义为:第16页,共61页,编辑于2022年,星期二正态分布的概率密度函数和统计特性随机误差的概率密度函数为:测量数据X的概率密度函数为:随机误差的数学期望和方差为:同样测量数据的数学期望E(X),方差D(X)第17页,共61页,编辑于202
9、2年,星期二 随机误差和测量数据的分布形状相同,因为它们的标准偏差随机误差和测量数据的分布形状相同,因为它们的标准偏差相同,只是横坐标相差相同,只是横坐标相差随机误差具有:随机误差具有:对称性对称性 单峰性单峰性 有界性有界性 抵偿性抵偿性 第18页,共61页,编辑于2022年,星期二第19页,共61页,编辑于2022年,星期二标准偏差是代表测量数据和测量误差分布离散程度的特征数。标准偏差越小,则曲线形状越尖锐,说明数据越集中;标准偏差越大,则曲线形状越平坦,说明数据越分散。第20页,共61页,编辑于2022年,星期二 求被测量的数字特征,理论上需无穷多次测量,但在实际测量中只能进行有限次测量
10、,怎么办?有限次测量的数学期望的估计值有限次测量的数学期望的估计值算术平均值算术平均值算术平均值的标准偏差算术平均值的标准偏差算术平均值的标准偏差比总体或单次测量值的标准偏差小 倍。原因是随机误差的抵偿性。第21页,共61页,编辑于2022年,星期二有限次测量数据的标准偏差的估计值算术平均值算术平均值:残差:残差:实验标准偏差实验标准偏差(标准偏差的估计值),贝塞尔公式:标准偏差的估计值),贝塞尔公式:算术平均值标准偏差的估计值算术平均值标准偏差的估计值 :第22页,共61页,编辑于2022年,星期二置信概率与置信区间:置信区间 内包含真值的概率称为置信概率。置信限:k置信系数(或置信因子)置
11、信概率是图中阴置信概率是图中阴影部分面积影部分面积置信因子置信因子置信因子置信因子k k置信概率置信概率置信概率置信概率PcPc1 10.6830.6832 20.9550.9553 30.9970.997第23页,共61页,编辑于2022年,星期二标准差期望值 均值 某次测得值 奇异值 第24页,共61页,编辑于2022年,星期二 非正态分布非正态分布pp(x x)0 0 x x图图2.10 2.10 均匀分布均匀分布a ab b其特点是在误差范围内,其特点是在误差范围内,误差误差出现的概率各处相同出现的概率各处相同。如仪器。如仪器中的度盘中的度盘回差回差所导致的误差;所导致的误差;数数字仪
12、器中的字仪器中的量化误差量化误差(在(在11单位以内不能分辨的误差);单位以内不能分辨的误差);数数据计算中的据计算中的舍入误差舍入误差(舍掉的(舍掉的或进位的低位数字的概率是相同或进位的低位数字的概率是相同的)等,均为均匀分布误差。的)等,均为均匀分布误差。x x+e e0 0-e-epp(x x)图图2.12 2.12 反反正正弦弦分分布布反正弦反正弦均匀均匀三角三角2323正态正态包含因子包含因子k k分布分布p p(x x)0 0 x x图图2.11 2.11 三角分布三角分布-e-ee e第25页,共61页,编辑于2022年,星期二 在实际测量过程中,由于客观条件的限制,测量条件是变
13、动的,得到了不等精度测量。对于精密科学实验而言,为了得到极其准确的测量结果,需要在不同的实验室,用不同的测量方法和测量仪器,由不同的人进行测量。如果这些测量结果是相互一致的。那么测量结果就是真正可以信赖的。这是人为地改变测量条件而进行的不等精度测量。对于某一个未知量,历史上或近年来有许多人进行精心研究和精密测量,得到了不同的测量结果。我们就需要将这些测量结果进行分析研究和综合,以便得到一个最为满意的准确的测量结果。这也是不等精度测量。第26页,共61页,编辑于2022年,星期二(一)权的概念(一)权的概念 在等精度测量中,各个测量值认为同样可靠,并取所有测得值的算术平均值作为最后的测量结果。在
14、不等精度测量中,各个测量结果的可靠程度不一样,因而不能简单地取各测量结果地算术平均值作为最后的测量结果,应让可靠程度大的测量结果在最后测量结果中占有的比重大些,可靠程度小的占比重小些。各测量结果的可靠程度可用一数值来表示,这数值即称为该测量结果的“权”,记为 ,可以理解为当它与另一些测量结果比较时,对该测量结果所给予信赖程度。(二)权的确定方法(二)权的确定方法 测量结果的权说明了测量的可靠程度,因此可根据这一原则来确定权的大小。最简单的方法可按测量的次数来确定权,即测量条件和测量者水平皆相同,则重复测量次数愈多,其可靠程度也愈大,因此完全可由测量的次数来确定权的大小,即 。第27页,共61页
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