随机误差和粗大误差ppt课件.pptx

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1、第2章随机误差对某量测得数据7.7,7.7,7.5,7.7,7.7,7.7,7.9,7.6,7.7,7.8,7.9, 试分别用贝塞尔公式、极差法、最大误差法估计其实验标准偏差。【例】【解】(1)用贝塞尔公式估算极差法估计标准偏差真值 未知,计算最大残差插值计算得故最大误差法使用场合:(1)在测量次数不同时进行对比测量。第一次测量为n1次,求得算术平均值第二次测量为n2次,求得算术平均值两次测量所得的算术平均值的实验标准偏差将不等,即:精度不等。不等权测量(2)用不同精度的仪器等进行比对测量。不同的测量仪器,不同的测量条件,不同的测量方法,不同的测量次数,不同的测量

2、人员等。权的概念对于等权测量-各测得值同样可靠-算术平均值作最后测量结果。对于不等权测量-各测得值可靠程度不一样-?应该让可靠程度大的在最后测量结果中占的比重大一些,让可靠程度小的在最后测量结果中占的比重小一些。各测量结果的可靠程度用数值表示,这数值称为该测量结果的“权”,记为p。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的信赖程度。权的确定原则按测量条件的优劣、测量仪器和测量方法所能达到的精度高低、重复测量次数的多少、测量者水平的高低等因素确定权的大小。测量精度愈高,可靠性愈高,应给予的“权”应愈大。权的确定方法测量条件和测量者水平皆相同,则重复测量

3、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。例如:有m组测值,各组测量次数不等,若所测值单次测量的精度相同,这时各组测值的权可按测量次数确定:共m组第1组:n1次,p1=n1第2组:n2次,p2=n2……第m组:nm次,pm=nm即pi=ni分析:设有m组不等精度测量结果,所有测值单次测量的精度相同,而各组测量次数不同。试分析各组的权与各组算术平均值的实验标准偏差的关系。所以可得即结论:每组测量结果的权与其相应的算术平均值的标准偏差平方成反比。因为单次测量的精度相同,设单次测量标准偏差为s,已知标准偏差求权若已知不等权测量中各测得值xi的标准

4、偏差为si,则k比例系数。因权是相对的,故k值可任意选取,通常k值的选取以计算方便为准。将不等权测量的各组测量结果皆乘以自身权数的平方根,此时得到的新值z的权数就为1加权算术平均值若对同一被测量进行m组不等权测量,得到m个测量结果,设相应的测量次数为,即根据等权测量算术平均值原理,全部测量的算术平均值应为加权算术平均值的计算公式加权算术平均值的计算公式由最大似然原理,观测数据的似然函数为加权算术平均值的标准偏差对同一被测量进行m组不等精度测量,得到m个测量结果若所有单次测量的标准偏差均为σ,比较上面两式,还可得由任意一组的算术平均值的标准偏差,来求加权算术平均值的

5、标准偏差的公式为:各组算术平均值的标准偏差为:加权算术平均值的标准偏差为:上述由任意一组的标准偏差来求加权算术平均值的标准偏差的公式,虽然是由所有单次测量的标准偏差均为σ(只是测量次数不同)时推导出的,但也适合于其它情况下的加权计算【具有普遍性】:讨论不等精度测量问题时,不等精度的多组测值间可构造出一组权,这种构造是唯一的吗?权是一种比值,不是唯一的。根据权的定义:各测量结果的可靠程度用数值表示,这数值称为该测量结果的“权”,记为p。例题:对一钢卷尺进行三组不等精度测量,其结果为求:各组测量结果的权、加权算术平均值、加权算术平均值的实验标准偏差。解:各组测量结果的

6、权:加权算术平均值:加权算术平均值的实验标准偏差为:而不等权测量还可能出现第二种实际问题类型, 即:当各组测量结果的标准偏差为不可知时。其中:m——为测量组数pi——为各测量组的权这时应利用以下的公式计算:以上为不等权测量时可能出现的第一种实际问题类型, 即:当各组测量结果的标准偏差为可知时的计算分析方法。例2工作基准米尺在连续3天内与国家基准器比较,得到工作基准米尺的平均长度为999.9425mm(3次测量的);999.9416mm(2次测量的);999.9419mm(5次测量的);求:算术平均值及算术平均值的标准偏差。解:按测量次数来确定权第四节置信区间置信区

7、间    计算公式测量总体的概率密度置信概率或置信水平,为显著水平期望值下半置信区间宽度,上半置信区间宽度概率密度  呈对称分布的情形,常取高置信水平下的置信区间半宽度又称为极限误差置信区间半宽度的常用表示方法或或置信因子标准偏差确定置信区间半宽度的关键是在已估计标准偏差下如何确定置信因子一、正态分布的置信区间1、总体标准偏差已知的情形置信区间    计算公式置信区间半宽度为(单次测量)(n次测量)2、大样本标准偏差已知的情形置信因子 由查表得到总体标准偏差未知,但已知大样本标准偏差置信概率或置信水平正态积分函数,可查表获得(单次测量)(n次测量)2.03.02.

8、580.9

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