实验误差与数据处理第4章

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误差理论与数据处理实验报告

误差理论与数据处理实验报告

误差理论与数据处理实验报告姓名:小叶9101学号:小叶9101班级:小叶9101指导老师:小叶目录实验一误差的基本概念实验二误差的基本性质与处理实验三误差的合成与分配实验四线性参数的最小二乘法处理实验五回归分析实验心得体会实验一误差的基本概念一、实验目的通过实验了解误差的定义及表示法、熟悉误差的来源、误差分类以及有效数字与数据运算。

二、实验原理1、误差的基本概念:所谓误差就是测量值与真实值之间的差,可以用下式表示误差=测得值-真值1、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。

绝对误差=测得值-真值2、相对误差:绝对误差与被测量的真值之比称为相对误差,因测得值与真值接近,故也可以近似用绝对误差与测得值之比值作为相对误差。

相对误差=绝对误差/真值≈绝对误差/测得值2、精度反映测量结果与真值接近程度的量,称为精度,它与误差大小相对应,因此可以用误差大小来表示精度的高低,误差小则精度高,误差大则精度低。

3、有效数字与数据运算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。

数字舍入规则如下:①若舍入部分的数值,大于保留部分的末位的半个单位,则末位加1。

②若舍去部分的数值,小于保留部分的末位的半个单位,则末位加1。

③若舍去部分的数值,等于保留部分的末位的半个单位,则末位凑成偶数。

即当末位为偶数时则末位不变,当末位为奇数时则末位加1。

三、实验内容1、用自己熟悉的语言编程实现对绝对误差和相对误差的求解。

2、按照数字舍入规则,用自己熟悉的语言编程实现对下面数据保留四位有四、实验数据整理(一)用自己熟悉的语言编程实现对绝对误差和相对误差的求解。

1、分析:绝对误差:绝对误差=测得值-真值相对误差:相对误差=绝对误差/真值≈绝对误差/测得值2、程序%绝对误差和相对误差的求解x=1897.64 %已知数据真值x1=1897.57 %已知测量值d=x1-x %绝对误差l=(d/x)%相对误差3、在matlab中的编译及运行结果(二)按照数字舍入规则,用自己熟悉的语言编程实现对下面数据保留四位有效数字进行凑整。

误差理论与数据处理

误差理论与数据处理
物理学与电子工程学院 第4章 测量不确定度
YANGTZE NORMAL UNIVERSITY
4.1 测量不确定度的基本概念
测量都有误差 测量结果具有不确定性
寻找最佳评定方式
科学评价测量质量
测量不确定度
测量不确定度小
测量质量高 使用价值大 测量水平高
物理学与电子工程学院
第4章 测量不确定度
YANGTZE NORMAL UNIVERSITY
物理学与电子工程学院 第4章 测量不确定度
YANGTZE NORMAL UNIVERSITY
4.1.3 测量不确定度与误差
联系: 测量结果的精度评定 不确定度分量都用标准差表征,由随机误差或系统误差引起
误差是不确定度的基础
测量不确定度的内容不能包含更不能取代误差理论所有内容 测量不确定度是对经典误差理论的补充
4.3.1 合成标准不确定度
1.uc 的确定步骤 (1)明确影响测量结果的多个不确定度分量 给出各直接量的不确定度 (2)确定各分量与测量结果的传递关系及相关系数 (3)给出各分量标准不确定度 (4)按方和根法合成 给出间接量的标准不确定度
物理学与电子工程学院 第4章 测量不确定度
YANGTZE NORMAL UNIVERSITY
4.1.1 概述
1927年
1970年
海森堡测不准原理( p, r )
开始使用,但缺乏统一的理解和表示方法
1980年
1986年
BIPM提出《实验不确定度建议书INC-1》
ISO制定《测量不确定度表示指南》
1993年
1999年
物理学与电子工程学院
ISO颁布《测量不确定度表示指南》并实施
我国颁布《测量不确定度评定与表示》

实验数据处理与分析 第四章

实验数据处理与分析 第四章

某罐头厂生产肉类罐头,其自动装罐机在正常工作
时每罐净重服从正态分布N(500,64)(单位,g) 。某日随机抽查10瓶罐头,得净重为:505,512,
497,493,508,515,502,495,490,510。问装
罐机当日工作是否正常?
为了降低犯两类错误的概率,一般从选取适当的
和增加试验重复次数 n来考虑。因为选取 数值小的显著水平 值可以降低犯Ⅰ类型错误的概率,
著差异。
甲生产线(x1) 71 56 54 71 57 62 69 73 72 65 62 62 54 78 70 58 53 78 63 67 乙生产线(x2) 53 54 60 56 49 51 53 66 58 70 70 66 65 52 71 58 55 53 56 55
74 62 61 77 59
n≥30)。
【例4-1】某罐头厂生产肉类罐头,其自动装罐机在正
常工作时每罐净重服从正态分布N(500,64)(单 位,g)。某日随机抽查10瓶罐头,得净重为:505
,512,497,493,508,515,502,495,490,510
。问装罐机当日工作是否正常?
(1) 提出假设 无效假设H0:μ =μ 0=500g,即当日装罐机每 罐平均净重与正常工作状态下的标准净重一样。 备择假设HA:μ≠μ0,即罐装机工作不正常。 (2)确定显著水平 α =0.05(两尾概率)
小或试验误差越大,就越容易将试验的真实
差异错判为试验误差。
显著性检验的两类错误归纳如下:
表4-1 显著性检验的两类错误
客观实际
检验结果 否定 H 0 Ⅰ型错误( ) 推断正确(1- ) 接受 H 0 推断正确(1- ) Ⅱ型错误( )

第四章检测数据处理及检测质量控制

第四章检测数据处理及检测质量控制

有效数字的运算法则**
• 相加减时,以绝对误差最大的数据为准,一般以小数点后 位数最少的数据为准。
• 相乘除时,以参加运算的数据中相对误差最大的那个数据 为准进行修约后再运算。各数保留的有效数字,应以其中 有效数字最少者为准。
• 乘方运算的结果与幂的底数保留相同的有效数字;开方运 算的方根值与被开方数保留相同的有效数字。
数。 • 首位数大于8的数字,其有效数字的位数可以多记一位。 • 多于4个测定值得到的平均值,在有些场合下可以比单次
测定值的有效位数增加一位。 • 在所有计算公式中,常数和乘除因子有效位数可以认为是
无限制的,在计算中需要几位就取几位。
有效数字的修约规则**
• 遵循“五下舍去五上进,偶弃奇取恰五整”的规 则。。
• 原始数据必须进行系统误差的校正 • 确知原因的异常值应舍去不用 • 不知原因的可疑值应进行统计检验
原始数据的处理及判定***
• 可疑值的判定 1. 四倍平均偏差法 2. Q检验法 3. Grubbs检验法 4. 莱因达法
Grubbs检验法(例)
• 用原子吸收光谱法测定某样品中的铁含量, 测定值如下所示,问所有的测定值是否应 保留?
• 只允许对拟修约的数字一次修约至所需位数,不 能多次连续修约。
• 对负数的修约,先将它的绝对值按规定的方法进 行修约,然后在修约值前加上负号,即负号不影 响修约。
• 修约标准偏差时,修约的结果应使准确度变得更 差些,修约的原则是只进不舍,为了防止造成以 假为真的错误。
• 对0.5单位修约/0.2单位修约的方法
自由度; 2使用扩展不确定度,表达时应表明置信概率,并给出自由
度,以便于不确定度传播到下一级。
第二节有效数字
• 有效数字的判读 • 有效数字的修约规则 • 有效数字的运算法则 • 有效数字的正确运用

大学物理实验—误差及数据处理

大学物理实验—误差及数据处理

误差及数据处理物理实验离不开测量,数据测完后不进行处理,就难以判断实验效果,所以实验数据处理是物理实验非常重要的环节。

这节课我们学习误差及数据处理的知识。

数据处理及误差分析的内容很多,不可能在一两次学习中就完全掌握,因此希望大家首先对其基本内容做初步了解,然后在具体实验中通过实际运用加以掌握。

一、测量与误差1. 测量概念:将待测量与被选作为标准单位的物理量进行比较,其倍数即为物理量的测量值。

测量值:数值+单位。

分类:按方法可分为直接测量和间接测量;按条件可分为等精度测量和非等精度测量。

直接测量:可以用量具或仪表直接读出测量值的测量,如测量长度、时间等。

间接测量:利用直接测量的物理量与待测量之间的已知函数关系,通过计算而得到待测量的结果。

例如,要测量长方体的体积,可先直接测出长方体的长、宽和高的值,然后通过计算得出长方体的体积。

等精度测量:是指在测量条件完全相同(即同一观察者、同一仪器、同一方法和同一环境)情况下的重复测量。

非等精度测量:在测量条件不同(如观察者不同、或仪器改变、或方法改变,或环境变化)的情况下对同一物理量的重复测量。

2.误差真值A:我们把待测物理量的客观真实数值称为真值。

一般来说,真值仅是一个理想的概念。

实际测量中,一般只能根据测量值确定测量的最佳值,通常取多次重复测量的平均值作为最佳值。

误差ε:测量值与真值之间的差异。

误差可用绝对误差表示,也可用相对误差表示。

绝对误差=测量值-真值,反应了测量值偏离真值的大小和方向。

为了全面评价测量的优劣, 还需考虑被测量本身的大小。

绝对误差有时不能完全体现测量的优劣, 常用“相对误差”来表征测量优劣。

相对误差=绝对误差/测量的最佳值×100%分类:误差产生的原因是多方面的,根据误差的来源和性质的不同,可将其分为系统误差和随机误差两类。

(1)系统误差在相同条件下,多次测量同一物理量时,误差的大小和符号保持恒定,或按规律变化,这类误差称为系统误差。

研究生 试验设计与数据处理 第四章

研究生 试验设计与数据处理 第四章

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举 例
1. 判断颜色对销售量是否有显著影响,实际上也
就是检验具有同方差的四个正态总体的均值是 否相等的问题 2. 如果四个总体的均值相等,可以期望四个样本 的均值也会很接近 § 四个样本的均值越接近,我们推断四个总体均值
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1. 随机误差
2.
在因素的 同一 水平 ( 同一 个总体 ) 下 ,样本的 各观 察值之间的差异 § 比如,同一种颜色的饮料在不同超市上的销售量 是不同的 § 不同超市销售量的差异可以看成是随机因素的影 响 ,或者 说是 由 于 抽样的随 机 性 所 造 成 的, 称 为 随机误差 系统误差 § 在因素的不 同 水平 ( 不 同 总体 ) 下 , 各观 察值之 间 的差异 § 比如,同一家超市,不同颜色饮料的销售量也是 不同的 § 这种差异可能是由于抽样的随机性所造成的,也 可能 是由 于颜色本 身所造成 的,后者 所形成的 误 差是由系统性因素造成的,称为系统误差
什么是方差分析?
(例子的进一步分析)
① 检验饮料的颜色对销售量是否有影响,也就 是检验四种颜色饮料的平均销售量是否相同 ② 设µ1为无色饮料的平均销售量,µ2粉色饮料的 平均销售量,µ3为橘黄色饮料的平均销售 量, µ 4 为绿色饮料的平均销售量, 也就是检 验下面的假设 ① H0: µ1 = µ2 = µ3 = µ4 ② H1: µ1 , µ2 , µ3 , µ4 不全相等 ③ 检验上述假设所采用的方法就是方差分析
1 2 3 4 5
该饮料在五家超市的销售情况 无色
26.5 28.7 25.1 29.1 27.2

实验误差与数据处理

实验误差与数据处理

0
1
2
3
4
5
cm
0.0363 (m)
游标不估读,最小刻度特值别所注在意位:——可疑位
有效数字2的.19位(c数m)和, 小数 0 1 2 3 位4数的概5 念不0可.02等19同(m!)
cm
(2)有效位数的舍入规则 4舍6入5凑偶
12.405 →12.40, 1.535 → 1.54
实验误差与数据处理——有效数字
测量结果=x±u 表明被测量的真值包含在 (x+u, x-u ) 范围内的概率为0.683
实验误差
第二节 实验误差与不确定度 与数据处理
相对不确定度
u Ur = x 100%
2.置信概率(略)
即测量值的可信程度, 相应地(x+u, x-u ) 为置信区间。
约定:实验结果用标准不确定度表示, 测量结果=x±u
3. 有效数字的运算
运算规则:
可靠数字与可靠数字运算,结果仍为可 靠数字; 了 可靠数字与可疑数字或可疑数字与可疑 解 数字进行运算,结果为可疑数字; 为避免舍、入误差的积累,建议中间结 果应多保留1位可疑数字。
实验误差与数据处理——有效数字
基本运算规律
(1)加减法 97.4 6.238 103.638
例如: 用螺旋测微计测 量小球直径三次: 3.160mm 3.163mm
K A
V
R
用伏安法测量电阻
3.159mm
电流表内阻影响结果
实验误差
第二节 实验误差与不确定度 与数据处理
一、实验误差的概念
2.实验(测量)误差分类
绝对误差 x = x-x0 x测量值 x0真值
相对误差 说明:

实验数据误差分析和数据处理

实验数据误差分析和数据处理

实验数据误差分析和数据处理数据误差分析是首要的步骤,它通常包括以下几个方面:1.随机误差:随机误差是指在重复实验的过程中,由于个体差异等原因引起的测量结果的离散性。

随机误差是不可避免的,并且符合一定的统计规律。

通过进行多次重复测量,并计算平均值和标准差等统计指标,可以评估随机误差的大小。

2.系统误差:系统误差是由于仪器、测量方法或实验条件所引起的,使得测量结果与真实值的偏离。

系统误差可能是由于仪器刻度的不准确、环境温度的变化等原因导致的。

通过合理校准仪器、控制环境条件等方式可以减小系统误差。

在数据误差分析的基础上,进行数据处理是必不可少的步骤。

数据处理的目的是通过对实验结果的合理处理,得到更为准确的结论。

1.统计处理:统计方法是最常用的数据处理方法之一、通过使用统计学中的概率分布、假设检验、方差分析等方法,可以对实验数据进行科学、客观的分析和处理。

2.回归分析:回归分析是一种通过建立数学模型来研究变量之间关系的方法。

通过对实验数据进行回归分析,可以确定变量之间的数学关系,并预测未知数据。

3.误差传递与不确定度评定:在实验中,不同参数之间的误差如何相互影响,以及这些误差如何传递到最终结果中,是一个重要的问题。

通过不确定度评定方法,可以定量评估各个参数的不确定度,并估计最终结果的不确定度。

4.数据可视化和图表展示:通过绘制合适的图表,可以更直观地展示实验数据的分布规律、趋势以及变化情况。

例如,折线图、散点图、柱状图等可以有效地展示数据的分布和相关关系。

综上所述,实验数据误差分析和数据处理是进行科学研究的重要环节。

准确评估和处理数据误差可以提高实验结果的可靠性和准确性,为研究结果的正确性提供基础。

通过合理选择和应用适当的数据处理方法,可以从实验数据中得出有意义的结论,并为进一步研究提供指导。

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3
4.1 4.1.1 定义
测量不确定度的基本概念
测量不确定度:表征测量范围的一个评定 也就是给出一 测量不确定度:表征测量范围的一个评定,也就是给出一 个区间,真值以一定的概率落在这个区间中。 个区间,真值以一定的概率落在这个区间中。 不确定度越小,说明测量结果质量越高,使用价值越大。 不确定度越小,说明测量结果质量越高,使用价值越大。
8
8、在表面看来完全相同的条件下,被测量重复观测值的 、在表面看来完全相同的条件下,被测量重复观测值的 变化。 变化。 不管如何控制环境条件或者其它的影响因素, 不管如何控制环境条件或者其它的影响因素,测量结果 总有一定的分散性,是一种客观存在。 总有一定的分散性,是一种客观存在。 9、测量人员的人为因素。 、测量人员的人为因素。 人为因素 对于非显示仪表,读数时要在最小刻度下估读一位, 对于非显示仪表,读数时要在最小刻度下估读一位,由 于人的分辨能力、个人习惯及所处的位置不同, 于人的分辨能力、个人习惯及所处的位置不同,得到不同的 结果。 结果。 分析不确定度的来源时,应做到不重复、不遗漏、全面 分析不确定度的来源时,应做到不重复、不遗漏、 不重复 考虑,特别是应考虑对结果影响大的不确定度来源。 考虑,特别是应考虑对结果影响大的不确定度来源。
13
2、数学模型的建立 、
测量原理 初步的数学模型 完善的
(1)直接测量过程的数学模型 )
Y=X
输出量 被测量 例如,用卡尺测长度。 例如,用卡尺测长度。 注意:当测量准确度要求较高,必须考虑被测量之外 注意:当测量准确度要求较高, 要求较高 的影响量时,数学模型应变为间接测量过程的模型 应变为间接测量过程的模型。 的影响量时,数学模型应变为间接测量过程的模型。 (2)间接测量过程的数学模型 ) 输入量 被测量
5、测量仪器计量性能上的局限性。 、测量仪器计量性能上的局限性。 局限性 例如,数字仪器不确定度来源之一是其指示装置的分辨力。 例如,数字仪器不确定度来源之一是其指示装置的分辨力。 一台数字称重仪其分辨力为1g,真值为( 一台数字称重仪其分辨力为 ,真值为(x-0.5g,x+0.5g), , ), 示值均为x,引起不确定度。 示值均为 ,引起不确定度。 6、赋予计量标准的值和标准物质的值不准确。 、赋予计量标准的值和标准物质的值不准确。 不准确 例如,天平称质量, 例如,天平称质量,结果的不确定度包含砝码不准确所 引起的不确定度;卡尺测长度, 引起的不确定度;卡尺测长度,结果包含该卡尺校准时所用 的标准仪器的不确定度。 的标准仪器的不确定度。 7、引用的数据或其他参量的不确定度。 、引用的数据或其他参量的不确定度。 例如,测量黄铜棒的长度,若其长度随温度变化, 例如,测量黄铜棒的长度,若其长度随温度变化,其线 可通过手册查到,同时该值也具有一定的不确定度, 胀系数 α t 可通过手册查到,同时该值也具有一定的不确定度, 对测量结果也有一定的影响。 对测量结果也有一定的影响。
2
由于测量误差的存在,使得测量结果带有不确定性。 由于测量误差的存在,使得测量结果带有不确定性。在 报告测量结果时,必须对测量结果的质量给出定量说明。 报告测量结果时,必须对测量结果的质量给出定量说明。 测量不确定度就是定量评定测量结果质量的一个重要参 测量不确定度就是定量评定测量结果质量的一个重要参 数。 用测量不确定度定量表示测量结果质量是一个较新的概念。 用测量不确定度定量表示测量结果质量是一个较新的概念。 1963年,美国标准局(NBS)的埃森哈特(Eisenhart) 年 美国标准局( )的埃森哈特( ) 仪器校准系统的精密度与准确度估计》一文中, 在《仪器校准系统的精密度与准确度估计》一文中,提出 合成不确定度的建议。 合成不确定度的建议。 1980年,国际计量局(BIPM)在征求各国意见的基础 年 国际计量局( ) 提出了测量不确定表示建议书INC-1(1980)。 上,提出了测量不确定表示建议书 ( )。 1986年,国际标准化组织(ISO)等7个国际组织组 年 国际标准化组织( ) 个国际组织组 成的国际不确定度工作组制定了《 成的国际不确定度工作组制定了《测量不确定度表示指 简称“指南GUM”,于1993年由 年由ISO颁布实施。 颁布实施。 南》,简称“指南 , 年由 颁布实施 测量不确定度具有广泛的应用领域。 测量不确定度具有广泛的应用领域。
10
测量不确定度的评定
不确定度的评定过程可用图来表示。 不确定度的评定过程可用图来表示。
建 模 标准不确定度评定 A类评定 类评定 B类评定 类评定
合成标准不确定度 扩展不确定度 不确定度报告
不确定度评定过程图
11
4.2 数学模型的建立 1、对数学模型的要求 、
建模的目的:建立测量结果的模型, 建模的目的:建立测量结果的模型,明确测量结果的 不确定度来源。 不确定度来源。 模型的要求:应包含影响测量结果的全部量。既包含 模型的要求:应包含影响测量结果的全部量。 影响计算测量结果的 计算测量结果的量 又包含影响测量结果不确定度的 影响计算测量结果的量,又包含影响测量结果不确定度的 量。
Y = f ( X 1,X 2 ,...,X N )
数学模型
15
由于模型可能不完善, 由于模型可能不完善,相关量应充分反映实际情况的变 尽可能采用长期积累的经验建立模型。 化,尽可能采用长期积累的经验建立模型。
数学模型的不唯一性。 数学模型的不唯一性。 例如,测量电阻。 例如,测量电阻。 内接法 伏安法
4
(1)表示方法 )
标准差
标准不确定度u 标准不确定度
标准差的倍数或说明置信水平的区间半宽度 扩展不确定度U 扩展不确定度 A类分量 类分量 (2)不确定度分量组成 ) B类分量 类分量 (4)完整的测量结果 测量结果的最佳值 ) 测量不确定度 − 即 x = x± µ (5)表示形式 绝对不确定度 ) 相对不确定度
1 n 1 n y = ∑ yk = ∑ f ( x1k ,x2 k ,...,x Nk ) n k =1 n k =1
第二种: 第二种:
y = f ( x1,x2 ,...,x N )
其中: 其中:
1 n xi = ∑ xi k n i =1
是输入量的线性函数 线性函数时 两种结果相同 结果相同; 当f 是输入量的线性函数时,两种结果相同; 是输入量的非线性函数 非线性函数时 两种结果不同 结果不同; 当f 是输入量的非线性函数时,两种结果不同;第一种 较优越。 较优越。
第4章 测量不确定度 章
(uncertainty of measurement ) 由于测量误差的存在,使得测量结果具有不确定性。长期 由于测量误差的存在,使得测量结果具有不确定性。 以来,人们不断探索以最佳的方式估计被测量的值, 以来,人们不断探索以最佳的方式估计被测量的值,并科学合 理地评价测量结果的质量。 理地评价测量结果的质量。 本章介绍用测量不确定度来评定和表示测量结果的基本概 念和方法,学会分析不确定度的来源,掌握不确定度的评定、 念和方法,学会分析不确定度的来源,掌握不确定度的评定、 合成不确定度和扩展不确定度等概念和方法。 合成不确定度和扩展不确定度等概念和方法。
U Rx = R测 − R A = − R A I
RV R测 外接法 Rx = RV − R测 R1 R3 利用平衡电桥测电阻 Rx = R2
3、最佳估计值的确定 、
Y = f ( X 1,X 2 ,...,X N ) y = f ( x1,x2 ,...,x N )
16
确定方法有两种: 确定方法有两种: 第一种: 第一种:
5
4.1.2 不确定度与误差的区别与联系
(1)定义 ) 误差:测量结果偏离真值的大小及方向 是一个确定值 误差:测量结果偏离真值的大小及方向,是一个确定值 不确定度: 不确定度:测量值的分散性 误差则可正可负 误差则可正可负 测量不确定度恒为正 测量不确定度恒为正 误差:客观存在,不能定量计算。 误差:客观存在, 能定量计算。 (3)可操作性 ) 不确定度:可以定量计算 不确定度:可以定量计算 误差: 误差:随机误差与系统误差 不确定度: 类分量和 类分量和B类分量 不确定度:A类分量和 类分量 已定系统误差: (5)结果修正 已定系统误差:可修正 ) 不确定度: 不确定度:不能修正 总之,误差与测量不确定度既有区别,又有联系。 总之,误差与测量不确定度既有区别,又有联系。误差理论 6 是估算不确定度的基础,不确定度是误差理论的补充。 是估算不确定度的基础,不确定度是误差理论的补充。 (4)分类 )
12
好的数学模型满足的条件: 好的数学模型满足的条件: 计算测量结果的全部输入量 (1)包含影响计算测量结果的全部输入量; )包含影响计算测量结果的全部输入量; (2)不遗漏影响测量结果的不确定度分量; )不遗漏影响测量结果的不确定度分量; 测量结果的不确定度分量 任何对测量结果有影响的不确定度分量。 (3)不重复计算任何对测量结果有影响的不确定度分量。 )不重复计算任何对测量结果有影响的不确定度分量 4)选取的输入量不同 数学模型可以写成不同的形式 输入量不同, 写成不同的形式。 (4)选取的输入量不同,数学模型可以写成不同的形式。 不同的输入量之间相关性不同,应选择合适的模型, 不同的输入量之间相关性不同,应选择合适的模型,避免 相关性计算。 相关性计算。
9
4.1.4 测量不确定度评定方法分类
按评定方法,可以分为 类评定和 类评定。 类评定和B类评定 按评定方法,可以分为A类评定和 类评定。 1、A类评定 :对样本观测列用统计分析的方法进行不 、A类评定 对样本观测列用统计分析的方法进行不 、A 确定度的评定,又称不确定度A 确定度的评定,又称不确定度A类分量。 特点:对被测量进行多次测量。 特点:对被测量进行多次测量。 多次测量 2、B类评定 :用非统计方法评定的不确定度,称为不 、B类评定 用非统计方法评定的不确定度, 、B 确定度B类分量。 确定度B类分量。 说明: 说明: 将不确定度分为A类和 类和B类 将不确定度分为 类和 类,仅仅是为了便于研究和计 两种方法并不存在本质区别。 算,两种方法并不存在本质区别。
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