随机误差的名词解释
卫生化学名词解释
误差：（error）在分析过程中，由于存在一些不可避免的影响因素，致使测定结果与待测组分的真实含量不完全一致，他们之间的差值称为误差。
系统误差：是由于分析过程中某些确定因素引起的。
随机误差：是由于分析过程中的一些不确定因素引起的。
准确度：是指测量值与真实值的接近程度。
用误差来衡量。
是反映分析方法或测量系统存在的系统误差和随机误差的综合指标，决定分析结果的准确程度。
精密度；是指对同一均匀试样，多次平行测定结果之间的相互接近程度。
反映了测定值的再现性。
是反映分析方法或测量系统随机误差大小的指标。
用偏差来衡量。
检出限：指对某一特定的分析方法，在给定的置信水平和显著水平内，可以从样品中定量检出待测物质的最小浓度或最小值。
可疑值：在对同一样品进行多次重复测定时，得出的结果并不完全一致，甚至个别测定值偏差很大。
这些偏差较大的数据称为可疑值。
显著性检验：是用统计学方法检验两个分析结果之间有无显著性差异，以此推断他们之间是否存在系统误差，从而判断测定结果或分析方法的可靠性。
质量控制：是指为保持某一产品过程或服务质量满足规定的质量要求所采取的作业技术和活动。
光谱分析法：是根据物质与电磁辐射相互作用建立起来的一类仪器分析方法。
它是基于测量由物质内部发生量子化的能级跃迁而产生的发射或吸收光谱的波长或强度进行分析的方法。
紫外可见分光光度法：（UVS）是根据物质分子对紫外光（200-400nm）和可见光（400-760nm）的吸收特征和吸收程度对待测无进行定性和定量的分析方法。
朗伯比尔定律：当一束平行的单色光通过稀的，均匀的吸光物质溶液时，物质的吸光度与溶液的浓度及液层厚度的乘积成正比。
是分光光度法定量分析的依据。
吸收光谱（吸收曲线）：测定溶液在不同波长下的吸光度，以波长为横坐标，相应的吸光度为纵坐标所绘制的曲线成为吸收光谱或吸收曲线。
最大吸收波长：吸收曲线上最大吸收峰峰顶所对应的波长称为最大吸收波长。
吸收峰：吸收曲线上凸起的部分称为吸收峰标准曲线法：配置一系列不同浓度的标准溶液，再选定波长下测定吸光度，以吸光度为纵坐标，标准溶液的浓度为横坐标作图，得一直线。
名词解释随机误差
名词解释随机误差
嘿，你知道啥是随机误差不？咱就说啊，随机误差就好像生活中那些莫名其妙出现的小意外！比如说，你满心欢喜地准备出门，结果突然下起了雨，这雨就是个随机出现的意外，就跟随机误差似的。
想象一下，你在做一个实验，明明每一步都很认真，操作也没啥问题，但最后得出的结果就是和预期的不太一样，这中间出现的这些偏差，就是随机误差啦！这就好比你精心准备了一顿丰盛的晚餐，食材新鲜，厨艺也不错，可最后做出来的味道就是有点怪，你也不知道为啥，这就是那种让人有点摸不着头脑的感觉呀！
咱再举个例子，你投篮的时候，你觉得自己姿势很标准，力度也合适，可球就是不进篮筐，这球没进的原因可能就是各种随机因素导致的呀，比如一阵风突然吹来，这不就是随机误差嘛！
随机误差可不是那种一直存在的大问题哦，它就是偶尔冒出来捣乱一下。
就像你走在路上，可能会突然被一只小鸟吓一跳，这小鸟就是那个突然出现的随机因素。
而且啊，随机误差有时候还挺让人哭笑不得的呢！
在科学研究中，要是不考虑随机误差，那可不行。
就像建房子不打好地基一样，会出大问题的！它可能会让你的研究结果不准确，让你白费好多功夫。
所以呢，我们得重视它，想办法去降低它的影响，让我们的研究更可靠。
总之，随机误差就是这么个让人有点头疼又不得不面对的家伙，它
就像生活中的那些小插曲，时不时地来一下，我们得学会和它相处呀！我的观点就是，虽然随机误差讨厌，但只要我们正确认识它、应对它，就没啥大不了的！。
生物统计学答案
第一章绪论一、名词解释1、总体：根据研究目的确定的研究对象的全体称为总体。
2、个体：总体中的一个研究单位称为个体。
3、样本：总体的一部分称为样本。
4、样本含量：样本中所包含的个体数目称为样本含量（容量）或大小。
5、随机样本：从总体中随机抽取的样本称为随机样本，而随机抽取是指总体中的每一个个体都有同等的机会被抽取组成样本。
6、参数：由总体计算的特征数叫参数。
7、统计量：由样本计算的特征数叫统计量。
8、随机误差：也叫抽样误差，是由于许多无法控制的内在和外在的偶然因素所造成，带有偶然性质，影响试验的精确性。
9、系统误差：也叫片面误差，是由于一些能控制但未加控制的因素造成的，其影响试验的准确性。
10、准确性：也叫准确度，指在调查或试验中某一试验指标或性状的观测值与真值接近的程度。
11、精确性：也叫精确度，指调查或试验研究中同一试验指标或性状的重复观测值彼此接近的程度。
二、简答题1、什么是生物统计？它在畜牧、水产科学研究中有何作用？答：（1）生物统计是数理统计的原理和方法在生物科学研究中的应用，是一门应用数学。
（2）生物统计在畜牧、水产科学研究中的作用主要体现在两个方面：一是提供试验或调查设计的方法，二是提供整理、分析资料的方法。
2、统计分析的两个特点是什么？答：统计分析的两个特点是：①通过样本来推断总体。
②有很大的可靠性但也有一定的错误率。
3、如何提高试验的准确性与精确性？答：在调查或试验中应严格按照调查或试验计划进行，准确地进行观察记载，力求避免认为差错，特别要注意试验条件的一致性，即除所研究的各个处理外，供试畜禽的初始条件如品种、性别、年龄、健康状况、饲养条件、管理措施等尽量控制一致，并通过合理的调查或试验设计，努力提高试验的准确性和精确性。
4、如何控制、降低随机误差，避免系统误差？答：随机误差是由于一些无法控制的偶然因素造成的，难以消除，只能尽量控制和降低；主要是试验动物的初始条件、饲养条件、管理措施等在试验中要力求一致，尽量降低差异。
生物统计学名词解释
1.样本: 样本从总体中抽出的若干个体所构成的集合称为样本。
2.总体: 总体指具有相同性质的个体所组成的集合称为总体。
3.连续变量：表示在不变量范围内可抽出某一范围的所有值。
4.非连续变量:也称为离散型变量，表示在变量数列中，仅能取得固定数值，并且通常是整数。
准确性:指在调查或实验中某一试验指标或形状的观测值与真值接近的程度。
精确性：指调查或实验中同一试验指标或形状的重复观测值彼此接近程度大小。
资料：指在一定条件下，在生物学实验和调查中，能够获得大量原始数据，对某种具体事务或现象观察的结果。
数量性状资料：指一般是由计数和测量或度量得到的。
质量性状资料：是指对某种现象只能观察而不能测量的资料，也称属性资料。
计数资料;指由计数得到的数据。
计量资料：有测量或度量得到的数据。
普查：指对研究对象的每一个个体都进行测量或度量的一种全面调查。
抽样调查：是一种非全面调查，它是根据一定的原则对研究对象抽取一部分个体进行测量或度量，把得到抽样调查的数据资料作为样本进行统计处理，然后利用样本特征数对总体进行推断。
全距（极差）：是指样本数据资料中最大观测值与最小观测值的差值。
组中值：是指两个组限下线和上限的中间值。
算数平均数：是指总体或样本资料中哥哥给观测值的总和除以观测值的个数所得的商。
中位数：是指将试验或调查资料中所有观测值以大小顺序排列，居中位置的观测值。
众数：资料中出现次数最多的那个观测值或次数最多一组的中点值。
几何平均数：指资料中有几个观测值，其乘积开几次方所得的数值。
方差：指用样本容量n 来除离均差平方和，得到平均的平方和。
标准差：指方差的平方根和。
变异系数:指将样本标准差除以样本平均数得出的百分比。
概率:指某事件 A 在n 次重复试验中，发生了几次，当试验次数n 不断增大时，事件 A 发生的频率W（A）概率就越来越接近某一确定值P，于是则定P 为事件 A 发生的概率.和事件：指事件 A 和事件 B 至少有一件发生而构成的新事件称为事件A 和事件 B 的事件。
随机误差名词解释
随机误差名词解释随机误差是指在测量或实验过程中不可避免的、对结果产生随机影响的误差。
它是由许多随机因素引起的，难以精确衡量和控制。
随机误差可以被看作是每次测量或实验的不确定性，可能导致结果在重复测量或实验中有所偏差。
随机误差的产生原因可以是各种不确定因素，包括仪器设备的精度、操作人员的技术水平、环境的变化等。
这些因素都会对结果产生随机干扰，使得测量或实验结果出现偏差。
随机误差具有以下几个特点：1. 无规律性：随机误差是无法预测和重复的，它并不遵循某种明确的规律或趋势。
2. 可以正或负：随机误差的方向可以是正向或负向的，也就是说，在重复测量或实验中，结果有可能高于真实值也有可能低于真实值。
3. 平均值为零：在进行多次独立的测量或实验时，随机误差的平均值趋近于零。
这是因为随机误差的方向和大小在不同次测量或实验中是随机变化的，所以在大量实验中，各次测量或实验的误差均值会相互抵消，得到的平均误差接近零。
4. 可以用统计方法描述和分析：由于随机误差具有随机性，无法准确知道每次测量或实验的误差值。
但可以通过多次测量或实验得到一组误差值，然后用统计方法进行分析，得到误差的分布特点和误差范围。
随机误差对科学研究和实验的结果有着重要的影响。
它的存在使得测量或实验的结果不是绝对准确的，而是在真实值附近波动的。
对于科学研究来说，我们在分析结果时需要考虑到随机误差的存在，将其视为不可避免的随机干扰因素，以便更加准确地评估结果的可靠性。
为了减小随机误差的影响，我们可以采取以下措施：1. 增加重复测量或实验次数：通过增加测量或实验的次数，可以更好地反映出随机误差的范围和分布特点，从而提高结果的可靠性。
2. 使用更精确的仪器设备：提高仪器设备的精度可以减小仪器的测量误差，从而减小随机误差的影响。
3. 严格控制操作条件：在进行测量或实验过程中，要尽量减少其他干扰因素的影响，保持操作条件的稳定性，以减小随机误差的产生。
4. 采用统计方法分析数据：通过运用统计学的知识，对测量或实验数据进行合理的分析，可以帮助我们更好地理解随机误差的特征和影响程度，并提供科学依据。
名词解释测量误差
名词解释测量误差
测量误差是指在测量过程中由于各种因素引起的测量值与真实值之间的偏差。
测量误差是任何测量中都会存在的一个不可避免的问题。
这些误差可能是由于人为因素、设备误差、环境因素等多种因素引起的。
常见的测量误差包括系统误差和随机误差。
系统误差是由于测量仪器本身的固有误差或者测量条件的变化引起的误差，如设备校准不准确、操作不当、环境温度变化等。
随机误差则是由于测量过程中各种随机因素的影响而产生的误差，如人员操作不精准、数据采集不完整、环境噪声等。
为了减少测量误差，可以采取一系列措施，如加强设备的校准和维护、提高人员的技能水平、优化测量方法和环境等。
此外，在数据处理的过程中，也可以采用一些方法来降低误差的影响，如平均值滤波、线性拟合等。
在工程、科学等领域中，准确的测量是非常重要的，因为它直接关系到产品质量、实验结果的可靠性和科学研究的有效性。
因此，了解测量误差的原因和如何消除误差，对于提高测量精度和数据质量具有重要的意义。
生物统计学复习资料
生物统计学复习资料一、名词解释准确性（accuracy）：在试验中某一指标的观测值与真实值的接近程度，也称准确度。
（反映观测值偏离目标值的程度）精确性（precision）：在相同试验条件下，对同一指标重复测量时所得观测值之间的接近程度，也称精确度。
（反映观测值之间的变异程度）准确性和精确性合称正确性。
随机误差（random error）：由无法控制的偶然因素导致的误差。
（随机误差影响精确性，扩大样本容量或增加试验重复次数有助于减少但无法消除随机误差）系统误差（systematic error）：由测量工具不精准、试验方法不完善、操作人员水平差异等因素导致的误差。
（既影响准确性又影响精确性，可消除）总体（population）：研究对象的全体成员（有限总体、无限总体）个体(individual)：构成总体的各个成员样本（sample）：从总体中抽取的部分个体所组成的集合。
样本容量(sample size)：样本包含的个体数量。
随机抽样(random sampling)：采用随机方式从总体中获取样本的过程。
放回式抽样(sampling with replacement)：从总体抽取一个个体，记录特征后放回总体，再抽取下一个个体。
非放回式抽样(sampling without replacement)：从总体抽取一个个体，不放回总体就继续抽取下一个个体。
连续型数据（continuous data）：与某种标准相比较获得的非整数数据。
（可以提高精确度，采用变量方法分析）离散型数据（discrete data）：由记录不同类别个体数目而得到的整数数据。
（不能提高精确度，采用属性方法分析）极差(range，R)：数据资料中最大值与最小值的差值。
组距（class interval, i）：对频数资料分组时，每个组区间的高限和低限之差，即组区间极差。
样本特征数(sample characteristics)：描述频率分布特征的数值总体特征数(population characteristics)：描述概率分布特征的数值样本统计数（statistic）：由样本数据计算而来的描述样本特征的数值。
随机误差名词解释
随机误差名词解释
随机误差是统计学中一个重要的概念。
定义为描述测量结果与其实际值之间差异的统计量，随机误差可用于评估统计模型的准确性，从而决定是否接受或拒绝给定的估计值。
随机误差可以理解为测量结果与实际值之间的差异，这个差异是无法被预测的，这也是它的特点之一。
比如，用一台体重表测量某个人的体重，如果定义给定范围内的重量测量精度为1磅，那么可以认为测量结果和实际体重之间的误差为1磅，这种误差就属于随机误差。
随机误差可以分为两类，即系统误差和非系统误差。
系统误差是在衡量方法本身存在误差，由测量变量的特性或测量设备的误差造成的误差，由于是一种可预测的误差，所以可以进行相应的修正和补偿。
非系统误差与环境的不确定性有关，是不可预测的，因此只能通过测量多次来尽量减小误差。
随机误差可以用于研究和评估统计模型，以评估模型的准确性。
如果模型仍然存在较大的随机误差，则该模型的准确性较低，因此不能接受，只有降低随机误差后，才能接受该模型的估计值。
应用随机误差的另一个重要方面是在统计分析中使用它来应对
不确定性，由于随机误差是不可预测的，因此可以用来模拟数据的随机性，以满足统计分析的需要。
从以上分析可以看出，随机误差是统计学中一个重要的概念，它可以用来评估统计模型的准确性，并应用于统计分析，以提高分析的准确性。
同时，随机误差也具有降低研究准确性的可能性，因此在统
计分析中，应尽量避免模型误差和测量误差。
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随机误差的名词解释
随机误差是指在实验或观察过程中，由于各种无法预测的、不可控制的因素而
引起的测量结果的变动。
与之相对的是系统误差，指的是由于仪器、方法或观察条件的固有偏差而引起的测量结果的偏离。
随机误差与系统误差是统计学中常用的两个概念，在实验和研究中起着重要的作用。
随机误差的存在是由于实际测量过程中无法完全控制和排除所有的干扰因素。
无论是人为的影响，如实验员的操作技巧、主观判断等，还是自然的波动，如气温的变化、环境噪声等，都可能对测量结果产生不同程度的影响。
随机误差具有两个基本特点：首先，它是无规律的，无法被准确预测或预测；其次，它是在一定误差范围内的，即不同次的测量结果可能相差一些，但不会超过一个限定值。
为了更好地理解随机误差，可以举一个简单的例子。
假设我们要测量一支铅笔
的长度，并重复进行多次测量。
由于人的手部的不稳定性、机械测量涉及到的一些微小波动等原因，每次测量的结果都会略有不同。
如果我们统计这些测量结果，并绘制成频率分布图，我们会发现，虽然大部分结果集中在某个值附近，但其波动范围并不是完全一致的。
这个波动范围就是随机误差的表现。
在科学实验和研究中，准确度和精确度是评估测量结果可靠性的重要指标。
准
确度指的是测量结果与真实值之间的接近程度，而精确度则表示一组测量结果中的相对一致性。
随机误差对于测量结果的准确度和精确度都会产生一定的影响。
由于随机误差的波动是无规律的，因此测量结果与真实值之间的接近程度无法直接评估。
然而，通过多次重复测量并进行统计分析，我们可以从中估计出测量结果的平均值和其变异程度，来评估随机误差的影响。
为了减少随机误差的影响，科学家和研究人员通常采用一系列方法来提高测量
的可靠性。
首先，通过增加测量次数，可以减小随机误差的波动范围。
其次，使用精确度更高的测量仪器和方法，可以降低系统误差和人为误差的影响。
此外，合理的实验设计和操作规范也能帮助减少随机误差的产生。
总之，随机误差是实验和观察中不可避免的误差来源，它由于各种无法预测的、不可控制的因素引起。
随机误差具有无规律性和一定误差范围的特点，对于测量结果的准确度和精确度都有一定的影响。
通过更多的测量次数、提高测量仪器精度和操作规范，可以减小随机误差的影响。