高等教育出版社 分析化学 第三版03 有限测定数据的统计处理

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分析化学课件第二章误差及分析数据的统计处理

分析化学课件第二章误差及分析数据的统计处理

分析方法的分类 (回顾)
• 定性、定量、结构分析——根据分析化学任务
• 无机分析与有机分析——根据分析对象
• 化学分析与仪器分析——根据分析原理
• 化学分析:以物质的化学反应为基础的分析方法

(历史悠久,是分析化学的基础,故又称经典分
析方法)

化学定性分析:根据反应现象、特征鉴定物质的化学
组成

化学定量分析:根据反应中反应物与生成物之间的计
2020/12/4
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14
(2)有限测定次数
s (x x)2 n 1
变异系数:
cv s 100% x
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15
例题
用标准偏差比用平均偏差更科学更准确。 例: 两组数据 (1) X-X: 0.11, -0.73, 0.24, 0.51,
-0.14, 0.00, 0.30, -0.21, n=8 d1=0.28 s1=0.38 (2) X-X:0.18,0.26,-0.25,-0.37,
常量分析 半微量分析 微量分析 超微量分析
>100 10-100 0.1<0.1
>10 1-10
0.01<0.01
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4
第一节 定量分析中的误差
一、 准确度和精密度 二、 误差的种类、性质、 产生的原因及减免
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5
误差是指测量结果偏离真值的程度。
误差——分析结果与真实值之间的差值 ( > 真实值为正,< 真实值为负)
A.正确的
B.不正确的
C.全部结果是正值 D.全部结果是负值

化学实验数据处理与统计分析

化学实验数据处理与统计分析

化学实验数据处理与统计分析化学实验数据处理的基本步骤包括数据收集、数据整理、数据分析和数据展示。

首先,需要收集实验过程中所得到的原始数据,这些数据可以是实验仪器测量得到的数字、实验观察得到的现象或者实验操作所需的量。

数据整理阶段,需要将收集到的数据进行整理,例如删除错误数据、修正传输错误或者将数据转换为所使用的单位。

数据分析阶段,可以通过统计方法和图像分析来分析数据。

最后,将分析结果进行展示,可以使用表格、图像或者描述文字等方式。

在化学实验数据处理中,常用的统计方法包括均值、标准差、误差、置信区间等。

均值是一组数据的平均值,可以用来表示该组数据的中心位置。

标准差表示一组数据的离散程度,标准差越大表示数据的离散程度越大。

误差是测量值与真实值之间的差异,通常使用相对误差来表示,相对误差越小说明测量的准确性越高。

置信区间表示估计真实值的范围,在统计分析中经常使用到。

在化学实验数据处理中,还可以使用一些常用的统计图像来展示数据。

例如,直方图可以用来显示一组数据的分布情况,条形图可以用来对比不同组数据,折线图可以用来显示一组数据的变化趋势等。

通过统计图像,可以直观地展示数据的特征,以便更好地理解和分析数据。

在进行化学实验数据处理和统计分析时,还需要注意一些常见的误区。

首先,要注意选择合适的统计方法和图像,不同的数据类型和研究目的需要选择不同的分析方式。

其次,要注意数据的可靠性和重复性,必要时可以进行多次实验以提高结果的可靠性。

最后,要关注数据的异常值和偏差,对于可能影响分析结果的异常值,需要进行适当的处理或者排除。

综上所述,化学实验数据处理与统计分析是化学实验中非常重要的一部分,通过合理地处理和分析实验数据,可以提高实验结果的准确性和可靠性。

需要注意选择合适的统计方法和图像,关注数据的可靠性和重复性,以及对异常值和偏差进行合理处理。

只有这样,才能得出准确的实验结论,为进一步的实验和研究提供有力支持。

化学分析数据处理与统计方法

化学分析数据处理与统计方法

化学分析数据处理与统计方法化学分析数据处理与统计方法在现代化学研究中扮演着重要的角色。

通过数据处理与统计分析,可以从大量的实验数据中提取有用的信息,为化学研究的深入理解和应用提供支持。

本文将介绍化学分析数据处理的基本概念、常用的统计方法以及其在实际应用中的意义。

一、化学分析数据处理的基本概念在化学分析中,实验数据通常包括一系列测量结果,如质量、体积、浓度等。

这些数据在进行分析前需要进行处理和整理,以提高数据的准确性和可靠性。

化学分析数据处理的基本概念包括数据收集、数据质量控制、数据归一化和数据处理。

1. 数据收集数据收集是指通过实验和测量获得原始数据的过程。

在数据收集过程中,需要严格控制实验条件,保证实验的准确性和可重复性。

此外,应尽量减少人为误差的影响,提高数据的可信度和可靠性。

2. 数据质量控制数据质量控制是确保数据准确性和可靠性的重要环节。

在数据质量控制中,需要进行数据清洗、异常值处理、缺失数据处理等。

通过对数据进行质量控制,可以提高数据的可靠性,减少误差和偏差的影响。

3. 数据归一化数据归一化是将不同单位或量纲的数据进行统一处理的过程。

在化学分析中,常用的数据归一化方法有标准化、对数化、比例变换等。

通过数据归一化,可以消除不同数据之间的量纲影响,便于后续的统计分析和比较。

4. 数据处理数据处理是将处理后的数据进行进一步分析和计算的过程。

数据处理方法包括数据描述统计、数据推断统计、参数估计、假设检验等。

通过数据处理,可以从数据中提取有用的信息,揭示数据之间的关系和规律。

二、常用的统计方法在化学分析中的应用常用的统计方法可以帮助化学研究人员从数据中提取有用的信息,判断实验结果的可靠性,并进行数据的比较和分析。

以下介绍几种常见的统计方法在化学分析中的应用。

1. 平均值与标准差平均值和标准差是描述数据集中趋势和数据分散情况的常用统计指标。

在化学分析中,通过计算平均值和标准差可以评估实验结果的精确度和可靠性,判断数据集的稳定性和一致性。

分析报告化学第三版课后习题问题详解

分析报告化学第三版课后习题问题详解

第三章 思考题与习题1.指出在下列情况下,各会引起哪种误差?如果是系统误差,应该采用什么方法减免? 答:(1)系统误差中的仪器误差。

减免的方法:校准仪器或更换仪器。

(2)系统误差中的仪器误差。

减免的方法:校准仪器或更换仪器。

(3)系统误差中的仪器误差。

减免的方法:校准仪器或更换仪器。

(4)系统误差中的试剂误差。

减免的方法:做空白实验。

(5)随机误差。

(6)系统误差中的操作误差。

减免的方法:多读几次取平均值。

(7)过失误差。

(8)系统误差中的试剂误差。

减免的方法:做空白实验。

2解:因分析天平的称量误差为mg 2.0±。

故读数的绝对误差g a0002.0±=E 根据%100⨯T E =E ar可得 %2.0%1001000.00002.01.0±=⨯±=E g g g r%02.0%1000000.10002.01±=⨯±=E ggg r这说明,两物体称量的绝对误差相等,但他们的相对误差并不相同。

也就是说,当被测定的量较大时,相对误差就比较小,测定的准确程度也就比较高。

3解:因滴定管的读数误差为mL 02.0±,故读数的绝对误差mL a 02.0±=E根据%100⨯TE =E ar可得 %1%100202.02±=⨯±=E mLmLmL r%1.0%1002002.020±=⨯±=E mLmLmL r这说明,量取两溶液的绝对误差相等,但他们的相对误差并不相同。

也就是说,当被测定的量较大时,测量的相对误差较小,测定的准确程度也就较高。

5答::0.36 应以两位有效数字报出。

6答::应以四位有效数字报出。

7答::应以四位有效数字报出。

8答::甲的报告合理。

因为在称样时取了两位有效数字,所以计算结果应和称样时相同,都取两位有效数字。

9解:根据方程2NaOH+H 2C 2O 4·H 2O==Na 2C 2O 4+4H 2O 可知, 需H 2C 2O 4·H 2O 的质量m 1为:g m 13.007.1262020.01.01=⨯⨯=相对误差为%15.0%10013.00002.01=⨯=E ggr则相对误差大于0.1% ,不能用H 2C 2O 4·H 2O 标定0.1mol ·L -1的NaOH ,可以选用相对分子质量大的作为基准物来标定。

高等教育出版社 分析化学 第三版03 有限测定数据的统计处理

高等教育出版社 分析化学 第三版03 有限测定数据的统计处理
5
6) P:置信度, 测量值落在(μ+uσ)或(μ+ts) 范围内的概率 7) 显著性水平α:落在此范围之外的概率
1 P
一定P下,t t , f
t0.05,10 表示置信度为95%,自由度为10的t值 t0.01,4 表示置信度为99%,自由度为4的t值
6
说明: (1) t 分布曲线与正态分布曲线一样, t 分布曲线下面某区间的面积也表示随机误差在 此区间的概率. (2)t 与 u 的区别:u仅与概率有关; t与概率和测定 次数有关.
x

为总体均值
为总体标准差
s为有限次测量值的标准 差
x t s
3.两者所包含面积均是一定范围内测量值出现的概率P 正态分布:P 随u 变化;u 一定,P一定 t 分布:P 随 t 和f 变化;t 一定,概率P与f 有关,
f n 1
注:f t u
18
比较总体标准偏差已知与未知情况下的 总体平均值的置信区间
和题设得: 故
t
p ,f
s 0 .05% 已知 s = 0.05% n
n
1
查P57表3-2得知,当f = n-1=5时,t0.95,5 =2.57,此时 即至少应平行测定6次,才能满足要求。
2.57 1 6
15
例4 某车间生产滚珠,从长期的实践中已知滚珠的直径服从正 态分布,σ2 = 0.05,某天从产品中随机抽样6个,量得直径 (mm)如下:14.70 15.00 14.90 14.80 15.20 15.10 试估计该产品直径的置信区间(设P=95%)。 使用
查t分布值表 所以置信区间为

(2.02-0.12,2.02+0.1 Nhomakorabea) (1.90,2.14)

分析化学第三章 分析化学中的误差与数据处理_OK

分析化学第三章  分析化学中的误差与数据处理_OK

分类
方法误差、仪器与试剂 环境的变化因素、主
误差、主观误差
观的变化因素等
性质
重现性、单向性(或周 服从概率统计规律、
期性)、可测性
不可测性
影响
准确度
精密度
消除或减 小的方法
校正
增加测定的次数 12
系统误差的校正
• 方法系统误差——方法校正 • 主观系统误差——对照实验校正(外检) • 仪器系统误差——对照实验校正 • 试剂系统误差——空白实验校正
误差
10
• 随机误差: • 由某些不固定偶然原因造成,使测定结果在一定范围内波动,大小、正负不定,难以
找到原因,无法测量。 • 特点:不确定性;不可避免性。 • 只能减小,不能消除。每次测定结果无规律性,多次测量符合统计规律。 • 过失、错误误差
11
系统误差与随机误差的比较
项目
系统误差
随机误差
产生原因 固定因素,有时不存在 不定因素,总是存在
相对误差: 绝对误差占真值的百分比,用Er表示
Er =E/xT = x - xT /xT×100%
2
相对误差反映误差在真值中所占的比例
误差以真值为标准
真值:某一物理量本身具有的客观存在的真实值。真值是
未知的、客观存在的量。在特定情况下认为 是已知的:
理论真值(如化合物的理论组成)(如,NaCl中Cl的 含量) 计量学约定真值(如国际计量大会确定的长度、质 量、物质的量单位等等) 相对真值(如高一级精度的测量值相对于低一级精 度的测量值)(例如,标准样品的标准值)
6 15.99 34 0.172
7 16.02 55 0.278
8 16.06 40 0.202
9 16.09 20 0.101

有限数据统计处理(总体参数估计)第三章

有限数据统计处理(总体参数估计)第三章

(1)、总体标准差σ已知条件下,对总体
平均数的区间估计
使用t分布的条件:当样本容量n<30,且总体标准差σ未
知时,用样本标准差S代替总体标准差σ。样本标准差S
计算公式:
x x t sx
s sx n
s
(x - x)
n 1
2
例1:从大学一年级学生中随机抽取12名学
B
A
中位数的抽样分布

X
充分性:作为估计参数用的统计量已经提取了
样本中所有可利用的信息(随着样本容量的增大,估计
量越来越接近被估计的总体参数 )。
P(X )
较大的样本容量
B A
较小的样本容量

X
二、区间估计
问题:

对有限次测量
x
的某个范围 内包含 的概率 有多大?
(......x......)
置信区间
样本统计量 (点估计)
置信下限
置信上限
置信区间
无限多次测定中才有总体平均值和总体标准偏差,而实
际测定为有限次测定,与未知,只能用有限次测定的平
均值及标准偏差S来估计。用S代替引起的误差可用校正
系数t来补偿。
置信区间和置信概率
总体平均值将包括在
区间内,即包括在X平均值附近的某区间内。
因此称在
的区间为置信区间。
置信区间:在一定置信度下,以测定结果x 为中心的,包括 总体平均值在内的可靠性范围。
把测定值在置信区间内出现的概率称为置信概率 (P),也称为置信度。
置信水平:
1.
总体未知参数落在区间内的概率
2.

表示为P= (1-)%
为显著性水平,是总体参数未在区间内的概率

高等教育出版社 分析化学 第三版04 有效数字及其运算规则 提高分析结果准确度的方法

高等教育出版社 分析化学 第三版04 有效数字及其运算规则 提高分析结果准确度的方法

9
加减法: 结果的绝对误差应不小于各项中绝对误 差最大的数. (与小数点后位数最少的数一致)
50.1 ±0.1 ±0.01 1.46 + 0.5812 ±0.001 52.1412 52.1
50.1 1.5 + 0.6 52.2
10
乘除法: 结果的相对误差应与各因数中相对误差 最大的数相适应 (即与有效数字位数最少的一致)
位数越多准确度越高。
1
例1:若称取某样品的质量为1.5184 g 分析天平(精度为 0.0001g): so,实际质量1.5183~1.5185g
托盘天平(精度为0.1g):应记为: ?
1.5g
2
例2:滴定管读数为24.31 mL 24.3是准确的,最后一位是估计值 记作24.314 记作24.3
若后面数为0, 舍5成双:
8
10.2350----10.24, 250.650----250.6 若5后面还有不是0的任何数皆入: 18.0850001----18.09
运算规则
笔算:先修约,后运算 计算器:最后修约结果。 1. 加减法:尾数取齐(绝对误差) 2. 乘除法:位数取齐(相对误差) 3. 其它 (1)测量值和常数相乘、除时,以测量值为准 (2)测量值的平方、开方、对数等,与测量值 相同
精 密 度
随机误差
误差和偏差的计算
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3、有效数字的概念、记录和运算规则 4、对有限测定数据进行统计处理的初步方法 (1) 随机误差的分布规律:
t分布 正态分布 区别和联系
(2)描述 测定值
集中趋势: 平均值和中位数
偏差、平均偏差、相对 分散性: 平均偏差、标准偏差、 相对标准偏差和极差
计算
(3)置信度与置信区间的含义,μ的置信区间的计算; (4)显著性检验的含义和方法(t检验法、F检验法) (5)可疑值的取舍
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x
t , f s x n 35.21 0.74 0.06 ( 35.21 0.02)(%) 5
含义:有50%的把握认为区间35.210.02内包括真值 (2) P = 0.95, t0.05,4 = 2.78 = 35.21 0.07 含义:有95%的把握认为区间35.210.07内包括真值 (3) P = 0.99, t0.01,4 = 4.60 = 35.21 0.12 含义:有99%的把握认为区间35.210.12内包括真值
和题设得: 故
t
p ,f
s 0 .05% 已知 s = 0.05% n
n
1
查P57表3-2得知,当f = n-1=5时,t0.95,5 =2.57,此时 即至少应平行测定6次,才能满足要求。
2.57 1 6
15
例4 某车间生产滚珠,从长期的实践中已知滚珠的直径服从正 态分布,σ2 = 0.05,某天从产品中随机抽样6个,量得直径 (mm)如下:14.70 15.00 14.90 14.80 15.20 15.10 试估计该产品直径的置信区间(设P=95%)。 使用
9
理论上,只有当f= ∞时,各置信 度对应的 t 值才与相应的u值一致。 但 从 t 表可以看出:当f=20时,t 值与 u值 已充分接近了。进一步说明,n在4~6 之间即可。
10
平均值的置信区间
总体平均值
x 有限次测量均值
(1)由单次测量结果估计μ的置信区间 x u (2)由多次测量的样本平均值估计μ的置信区间
5
6) P:置信度, 测量值落在(μ+uσ)或(μ+ts) 范围内的概率 7) 显著性水平α:落在此范围之外的概率
1 P
一定P下,t t , f
t0.05,10 表示置信度为95%,自由度为10的t值 t0.01,4 表示置信度为99%,自由度为4的t值
6
说明: (1) t 分布曲线与正态分布曲线一样, t 分布曲线下面某区间的面积也表示随机误差在 此区间的概率. (2)t 与 u 的区别:u仅与概率有关; t与概率和测定 次数有关.
3
σ未知时: t 分布曲线
有限次测量得到的x带有一定的不准确性,由于σ 不知道 ,只能用S 代替σ,必然引起正态分布的偏离, 所以用t 代替u,应考虑n加以补偿,即t分布。
x t sx x n s
由少量测定结果均值估计μ的置信区间
s x t sx x t n
由本例可以看出,置信度越高,置信区间就越宽,即所估计区间包括真 值的可能性也就越大。但过大的置信区间将使其失去实际意义。一般 P=95%或90%
17
正态分布与 t 分布区别
1.正态分布——描述无限次测量数据 t 分布——描述有限次测量数据 2.正态分布——横坐标为 u ,t 分布——横坐标为 t
u
查t分布值表 所以置信区间为

(2.02-0.12,2.02+0.12) (1.90,2.14)
sx sx x t 0 . 05 、 ( x t 0 . 05 、 , ) 5 5 n n 0 . 11 0 . 11 ( 2 . 02 2 . 57 , 2 . 02 2 . 57 ) 6 6
1. 置信度不变时:
n 增加,t 变小,
置信区间变小 2. n不变时: 置信度增加,
t 变大,
置信区间变大
8
例:当f =3,P = 0.95时,查表t= 3.18 置信区间为 = x 3.18s 如何理解?
以个别测量值x为中心的(x 3.18s)区间内包 括总体平均值的概率为95%。或者说有95%的把 握在(x 3.18s)区间内包括总体平均值。 不能认为 落在(x 3.18s)区间内的概率是多 少,因为是客观存在的确定值。
22
可疑值的取舍
可疑值:明显偏大或偏小的测量值
可疑值
来源于过失误差 来源于过失误差 舍弃 舍弃 不明原因 不明原因 统计检验 统计检验
23
(自学) 4 d 法
_
_
(1) 去掉可疑值后,计算 (2) |可疑值否则保留
x
和d 舍弃
x
_
| 4 d ,异常值 d
24
Q检验法
可疑值(也叫离群值、异常值、极端值) 在平行测定的数据中,有时会出现一二个与其它结果相 差较大的测定值。 (一) Q检验法 步骤: 1、将测定值由小到大按顺序排列:x1 、x2 、… xn -1 、xn, 其中可疑值为x1或xn。 2、计算统计量Q (称舍弃商) xn- xn -1 x2-x1 Q= 或 Q = xn- x1 x -x 3、查QP,n (P59表3-3),一般P = 0.90 若
x

为总体均值
为总体标准差
s为有限次测量值的标准 差
x t s
3.两者所包含面积均是一定范围内测量值出现的概率P 正态分布:P 随u 变化;u 一定,P一定 t 分布:P 随 t 和f 变化;t 一定,概率P与f 有关,
f n 1
注:f t u
18
比较总体标准偏差已知与未知情况下的 总体平均值的置信区间
( x ua , x ua ) n n (37.20%, 37.48%)
19
置信度越小,置信区间就越小 置信度越大,置信区间就越大
分析化学中,一般将置信度定为95%或90%
20
正确表示分析结果
1、首先检验是否有可疑值; 2、两种方法表示结果 统计处理:x 上 式 表 明 测 定 结 果 的 s n 置信区间: x t p ,f s x x t p ,f 大小: x
14
例3 测定某试样中SiO2质量分数得 s = 0.05%。若测定的 精密度保持不变,当P=0.95时,欲使置信区间的置信 限 t p ,f s x 0.05% ,问至少应对试样平行测定多少次? 解:根据
x t p ,f x t p ,f s x x t p ,f s n
7
t值表(t: 某一置信度下的几率系数)
自由度 f =(n-1) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 20 50% 1.00 0.82 0.76 0.74 0.73 0.72 0.71 0.71 0.70 0.70 0.69 0.67 置信度P 90% 95% 6.31 12.71 2.92 4.30 2.35 3.18 2.13 2.78 2.02 2.57 1.94 2.45 1.90 2.37 1.86 2.31 1.83 2.26 1.81 2.23 1.73 2.09 1.65 1.96 99% 63.66 9.93 5.84 4.60 4.03 3.71 3.50 3.36 3.25 3.17 2.85 2.58
n 1
1.39
据 x t p ,f
s 得 n
置信区间
1.39 50.18 1.15(%) 6 1.39 50.18 2.57 50.18 1.46(%) 6 50.18 2.02 50.18 4.03 1.39 50.18 2.29(%) 6

•置信限: 结论:
u
u
ts
置信度越高,置信区间越大,估计区间包含真值的可能性变大 置信区间——反映估计的精密度 置信度——说明估计的把握程度
12
例1:测定铁矿石中铁含量 x=35.21%,s=0.06%,n=5 求P分别为0.50,0.95,和0.99时平均值的置信区间,并 简要说明这一区间的含义。 解:f = n -1 = 4 (1) P = 0.50, t0.50,4 = 0.74
13
例2 从一批鱼中随机抽出6条,测定鱼组织中的汞含量,得到如 下结果:2.06、1.93、2.12、2.16、1.89、1.95(ppm)。求置信度为 95%时这批鱼组织中汞含量 x 的置信区间。
解:
x=(2.06+1.93+2.12+2.16+1.89+1.95)/6=2.02(ppm)
sx=0.11(ppm) n=6, f=6-1=5 tα、f=t0.05、5=2.57
x u x x u n
解:已知置信度为95% u = 1.96 时, 14.7 15.00 14.90 14.80 15.20 15.10
x 6
xu n
14.95mm
根据
0.05 得: 14.95 1.96 14.96 0.18(mm) 6 结果表明,有95%的把握,认为该区间包含当天的总体平均值μ。
s n
表示数据的集中趋势。
准确度:置信限 t p ,f s x 越窄,准确度越高。 精密度: S 表示数据的分散程度。 可靠程度: P 测定次数: n= f+1
21
定量分析数据的评价-解决两类问题:
(1) 可疑数据的取舍 过失误差的判断 方法:4d法、Q检验法和格鲁布斯(Grubbs)检验法 确定某个数据是否可用。 (2) 分析方法的准确性系统误差及偶然误差的判断 显著性检验:利用统计学的方法,检验被处理的问题是否 存在 统计上的显著性差异。 方法:t 检验法和F 检验法 确定某种方法是否可用,判断实验室测定结果准确性
第四节
有限测定数据的统计处理
要求:1、正确理解置信度、置信区间的概念。 2、了解有限次测量中随机误差的 t 分布。 3、掌握应用 t 分布表计算平均值的置信区间。 4、理解显著性检验的方法:t 检验法和F检验法。 5、掌握可疑值(离群值)取舍的方法。
正态分布规律是建立在无限次测量基础上 的,实际工作中通常只做有限次测量。如何以 统计的方法,通过这些有限次测量数据对和 进行估计,这是本节要讨论的问题。
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1) 与u分布不同的是,曲 线形状随f而变化 2) n→∞时, t 分布=u分布 3) f:自由度 f= (n-1) 4) t 随P和f而变化,当f=20 时,t≈u 5) tP,f的下角标表示:置信 度P,自由度 f=(n-1)时的t 值 t 分布曲线 例如:写作为 t0.95, 6=tP,f
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