误差基本知识及中误差计算公式
测量误差基本知识(全面实例)
频率直方图
偶然误差具有正态分布的特性
四个特性：有界性，趋向性，对称性，抵偿性：
1 2 n 0 lim lim n n n n
(5-1-2)
y
正态分布曲线
-ห้องสมุดไป่ตู้4
-21 -15 -18 -12
-9 -6
-3 +3 +9 +15 +21 0 +6 +12 +18 +24
第五章第六章
第五章 测量误差基本知识
内容提要：
第五章 测量误差基本知识
学习要点
◆建立测量误差的基本概念 ◆观测值的中误差 ◆观测值函数的中误差
内容提要第 六章
——误差传播定律 ◆权的概念
#测量误差的基 本概念
5.1 测量误差的分类
讨论测量误差的目的：
用误差理论分析、处理测量误差，评定 测量成果的精度，指导测量工作的进行。
2
2
2
(5-5-10)
三.几种常用函数的中误差
求观测值函数中误差的步骤：
三.几种常用函数 的中误差
(1).列出函数式； (2).对函数式求全微分； (3).套用误差传播定律，写出中误差式。 例3：已知某矩形长a=500米，宽b=440米。如边长测量 的相对中误差为1/4000，求矩形的面积中误差mp。 解：由题意 ma 500 / 4000 0.125米, mb 440 / 4000 0.11米
平均
表5-3 算
vv
计
854245[ 0 ]
16算术平均值: 25 l1 l2 l3 l4 l5 x 854245 9 5 1 观测值的中误差： 9 [vv] 60 m 3". 9 n 1 5 1 [ 60 ]
测绘中误差计算公式
测绘中误差计算公式测绘工作呀，就像是在给大地做一场精确的“体检”，而中误差计算公式呢，则是我们判断这场“体检”结果是否准确的重要工具。
咱先来说说中误差的概念哈。
简单来讲，中误差就是衡量观测值精度的一个指标。
比如说，咱们测量一个山峰的高度，测了好几次，每次得到的结果都不太一样，那这中间的差异有多大，就得靠中误差来告诉我们啦。
中误差的计算公式是这样的：$m = \pm \sqrt{\frac{[\Delta\Delta]}{n}}$ 。
这里的“$\Delta$”是观测值与真值的差值，“$n$”则是观测次数。
我给您举个例子吧。
有一次我带着学生们去实地测量学校操场的长度。
我们分成了几个小组，每个小组都用不同的测量工具和方法进行测量。
有的小组用尺子，有的小组用全站仪。
等大家把测量结果报上来的时候，那真是五花八门。
这时候中误差计算公式就派上用场啦！我们把每个小组的测量值与实际长度（也就是真值）的差值算出来，然后再根据观测次数，套用公式，就能算出每个小组测量结果的中误差。
通过计算中误差，我们就能清楚地知道哪个小组的测量结果更精确，哪个小组可能在测量过程中出现了比较大的误差。
比如有个小组，在测量的时候，有个同学不小心把尺子拉歪了，结果他们组的中误差就比较大。
这就提醒我们，在测量的时候一定要认真仔细，不能马虎。
在实际的测绘工作中，中误差的计算可重要了。
比如说建房子，要是测量地基的尺寸出现了大的误差，那房子盖起来可就歪歪扭扭的，说不定还会有安全隐患呢！又比如修一条路，如果测量不准确，路可能就会高低不平，开车走在上面那叫一个颠簸。
所以呀，掌握好中误差计算公式，对于我们搞测绘的人来说，就像是厨师掌握了炒菜的火候，画家掌握了调色的技巧，那是必不可少的！不管是在小小的校园测量，还是在大型的工程建设中，它都能帮助我们保证测量结果的准确性，让我们的工作更加靠谱，更加出色！总之，测绘中误差计算公式虽然看起来有点复杂，但只要咱们多练习，多在实际中运用，就能把它掌握得妥妥的，为我们的测绘工作保驾护航！。
测量中误差计算公式很有用哦
测量中误差计算公式很有用哦测量中误差指的是测量结果与实际值之间的差异。
它由两个部分组成：系统性误差和随机误差。
系统性误差是由于测量仪器的固有偏差、环境变量等因素引起的，它们会使得测量结果一直偏离真实值，无论我们如何反复测量。
随机误差则是由于随机因素，如人为误差、环境噪声等引起的，它们使得测量结果在一系列重复测量中有所不同。
为了可以对测量中的误差进行定量分析和评估，我们需要使用测量中误差计算公式。
以下是一些常见的测量中误差计算公式：1. 平均值（Mean）：平均值是一组数据的总和除以数据的个数。
在测量中，我们通常重复进行多次测量，然后计算这些测量结果的平均值来减小随机误差的影响。
2. 方差（Variance）：方差是一组数据与其平均值之差的平方的平均值。
它衡量了测量结果的离散程度，可以用来评估测量结果的可靠性和精确度。
3. 标准差（Standard Deviation）：标准差是方差的平方根，它表示了测量结果的离散程度。
标准差越大，表明测量结果的离散程度越大，测量的可靠性越低。
4. 置信区间（Confidence Interval）：置信区间是用来表示测量结果的不确定度的一种方法。
它给出了测量结果的一个范围，我们可以有一定的置信度（通常使用95%置信度）认为真实值位于这个范围内。
5. 最大误差（Maximum Error）：最大误差是指测量结果与真实值之间的最大差异。
它表示了测量结果的可能误差范围的上限。
6. 相对误差（Relative Error）：相对误差是指测量结果与真实值之间的差异除以真实值的比值。
它可以用来评估测量的准确度，一般用百分比表示。
求中误差的三个公式
求中误差的三个公式在测量工作和科学研究中，我们常常需要评估测量结果的精度和可靠性。
中误差就是一个重要的指标，用于衡量观测值的精度。
下面将为您介绍求中误差的三个常用公式。
首先，我们来了解一下什么是中误差。
简单来说，中误差是衡量一组观测值的离散程度的统计量。
它反映了观测值与真值之间的接近程度。
中误差越小，说明观测值越接近真值，精度越高；反之，中误差越大，精度越低。
第一个求中误差的公式是基于真误差的定义。
真误差是观测值与真值之差。
假设我们有 n 个观测值 L1、L2、、Ln，对应的真值为 X，那么每个观测值的真误差分别为Δ1 ＝ L1 X、Δ2 ＝ L2 X、、Δn ＝ Ln X。
中误差 m 的计算公式为：m ＝±√（Δ1² ＋Δ2² ＋＋Δn²）／ n这个公式的原理是通过计算真误差的平方和的平均值的平方根，来得到中误差。
它直观地反映了观测值的离散程度。
接下来，我们看第二个公式，它是基于改正数的。
设观测值的最或是值为 x，观测值 Li 对应的改正数为 vi ＝ Li x。
那么中误差 m 的计算公式为：m ＝±√（v1²＋ v2²＋＋ vn²）／（n 1）这个公式与第一个公式类似，但分母是 n 1 而不是 n。
这是因为在计算最或是值时，使用了观测值的信息，自由度减少了 1。
再来看第三个公式，适用于等精度观测的情况。
假设对某量进行了n 次等精度观测，每次观测的中误差都为 m'，那么算术平均值的中误差 m 为：m ＝ m' ／√n这个公式表明，当进行多次等精度观测时，算术平均值的精度会提高，提高的程度与观测次数的平方根成反比。
为了更好地理解这三个公式，我们通过一个简单的例子来进行说明。
假设有一组对某段距离的测量值：251m、248m、253m、249m、252m，其真值为 250m。
按照第一个公式，先计算真误差：Δ1 ＝ 251 250 ＝ 01，Δ2 ＝ 248 250 ＝－02，Δ3 ＝ 253 250 ＝ 03，Δ4 ＝ 249 250 ＝－01，Δ5 ＝ 252 250 ＝ 02。
中误差的计算公式
中误差的计算公式中误差（Mean Error）中误差是用来描述一个数据集中各个数据与平均值之间差异程度的统计量。
它是衡量数据的离散度的一种常用指标，可以帮助我们了解数据的集中趋势。
1. 计算公式中误差可以通过以下公式来计算：[中误差公式](其中： - ME表示中误差 - n表示数据集的样本数量 - x i表示数据集中的第i个样本 - x‾表示数据集的平均值2. 示例解释假设有一个考试成绩的数据集，包含10个学生的成绩。
我们想要了解每个学生的成绩与整体平均成绩之间的差异程度，可以使用中误差来进行衡量。
首先，计算数据集的平均值x‾。
假设这10个学生的成绩分别为：学生1 | 学生2 | 学生3 | 学生4 | 学生5 | 学生6 | 学生7 | 学生8 | 学生9 | 学生10 |||||||||||| | 80 | 85 | 90 | 75 | 95 | 85 | 80 | 90 | 85 | 90 |计算平均值x‾：x‾=110×(80+85+90+75+95+85+80+90+85+90)=85接下来，计算每个学生的成绩与平均值之间的差异程度。
以学生1为例，x1=80，计算差值的绝对值为|x1−x‾|=|80−85|=5。
同样的方式计算其他学生的差值。
计算所有学生的差异程度之和：$ME = (5 + 0 + 5 + 10 + 10 + 0 + 5 + 5 + 0 + 5) = $这样，我们通过中误差ME可以了解到整个数据集中学生的成绩与平均成绩之间的平均差异程度为分。
中误差有助于我们判断数据集的稳定性和集中趋势，若中误差较小则代表数据集的离散程度较低，成绩集中在平均值附近；反之，若中误差较大，则代表数据集的离散程度较高，成绩分布相对较广。
测量误差的基本知识
m乙 =
=
= 4.3
n
6
12
二、相对误差
l 绝对误差 :真误差、中误差 l 相对误差: 在某些测量工作中，绝对误差不能完全
反映出观测的质量。 相对误差K—— 等于误差的绝对值与相应观测值的
比值。常用分子为1的分式表示，即：
相对误差
=
误差的绝对值 观测值
=1 T
13
l 相对中误差：当误差的绝对值为中误差m 的绝对值时， K称为～，即 k=1/m 。
3
1．系统误差
l 系统误差：在相同的观测条件下，对某一未知量进行一系列 观测，若误差的大小和符号保持不变，或按照一定的规律变 化，这种误差称为～ 。
l 系统误差产生的原因 ： 仪器工具上的某些缺陷；观测者的 某些习惯的影响；外界环境的影响。
l 系统误差的特点： 具有累积性
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系统误差消减方法 ❖1、在观测方法和观测程序上采取一定的措施;
中误差、相对误差、极限误差和容许误差
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一、中误差
在测量实践中观测次数不可能无限多，实际应用中，以 有限次观测个数n计算出标准差的估值定义为中误差m，作 为衡量精度的一种标准：
m = ±sˆ = ± [ ]
n
在测量工作中，普遍采用中误差来评定测量成果的精度。
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l 有甲、乙两组各自用相同的条件观测了六个三角 形的内角，得三角形的闭合差（即三角形内角和 的真误差）分别为：
例：经纬仪的LL不垂直于VV对测角的影响
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2．偶然误差 l 偶然误差：在相同的观测条件下，对某一未知量 进行一系列观测，如果观测误差的大小和符号没有 明显的规律性，即从表面上看，误差的大小和符号 均呈现偶然性，这种误差称为 ～。 l 产生偶然误差的原因： 主要是由于仪器或人的感 觉器官能力的限制，如观测者的估读误差、照准误 差等，以及环境中不能控制的因素(如不断变化着的 温度、风力等外界环境)所造成。
偶然中误差和全中误差计算公式
偶然中误差和全中误差计算公式在我们的学习和研究中，经常会遇到各种各样的误差计算。
其中，偶然中误差和全中误差的计算公式可是相当重要的呢！先来说说偶然中误差，这就好比我们在做数学题时偶尔犯的小错误。
比如说，你在测量一个物体的长度，测了好几次，每次的结果都有点不一样。
这些不一样的结果之间的差异，就是偶然中误差啦。
偶然中误差的计算公式是：$m = \pm \sqrt{\frac{[∆∆]}{n}}$ 。
这里的“$m$”就是偶然中误差，“$∆$”表示观测值与真值的差值，“$n$”则是观测次数。
举个例子吧，有一天我和几个小伙伴一起测量学校操场的长度。
我们每个人都拿着尺子认真地测量，我测了 5 次，结果分别是 100.1 米、100.3 米、99.8 米、100.5 米和 100.0 米。
那真值假设是 100 米，我们来算算偶然中误差。
先算每个测量值与真值的差值的平方：$(100.1 - 100)^2 = 0.01$$(100.3 - 100)^2 = 0.09$$(99.8 - 100)^2 = 0.04$$(100.5 - 100)^2 = 0.25$$(100.0 - 100)^2 = 0$然后把这些差值的平方加起来：$0.01 + 0.09 + 0.04 + 0.25 + 0 =0.39$再除以测量次数 5，得到$0.078$。
最后开平方根，偶然中误差约为$\pm 0.28$米。
接下来再讲讲全中误差。
全中误差可就比偶然中误差复杂一些啦，它考虑的因素更多。
全中误差的计算公式是：$M = \pm \sqrt{\frac{[PVV]}{n - t}}$ 。
这里的“$M$”是全中误差，“$P$”是权倒数，“$V$”是改正数，“$t$”是必要观测数。
就像有一次我们做一个物理实验，测量一个物体的重力加速度。
我们用了不同的方法和仪器，得到了好多组数据。
这时候就得用全中误差的公式来更准确地评估我们测量结果的可靠性。
比如说，我们用了三种方法测量，每种方法测量了 5 次，得到了 15 组数据。
控制点中误差计算公式excel
控制点中误差计算公式excel1.引言在测量和工程领域中，控制点的准确性和精度是至关重要的。
控制点中的误差能够直接影响到工程或测量结果的准确性和可靠性。
对于控制点中的误差进行精确的计算和分析是十分重要的。
而使用Excel进行控制点中误差的计算，不仅可以提高计算的效率，还能够减少人为错误的可能性，提高结果的可靠性和准确性。
2.控制点中误差的计算公式在进行控制点中误差的计算时，通常会涉及到一些常见的计算公式，下面就针对常见的控制点中误差的计算公式进行介绍：2.1误差的计算在控制点中，通常需要计算出每个测量点的误差，这样可以更好地了解测量的准确性和精度。
误差的计算公式一般为：误差 = 测量值 - 理论值其中，测量值为实际测量得到的数值，理论值为根据已知数据或者理论推导得出的数值。
通过这个公式，可以得到每个测量点的误差值。
2.2误差的累积除了计算每个测量点的误差外，有时还需要对多个测量点的误差进行累积，从而得到整体的误差情况。
误差的累积一般采用如下的公式：累积误差= Σ(每个测量点的误差)其中，Σ表示求和符号，可以将所有测量点的误差值进行累积，从而得到整体的误差情况。
2.3误差的均值和标准差在控制点中，除了关注误差的大小外，还需要关注误差的分布情况。
这时可以使用均值和标准差来描述误差的分布情况。
均值和标准差的计算公式如下：均值= Σ(每个测量点的误差) / 测量点的数量标准差= sqrt(Σ((每个测量点的误差 - 均值)^2) / (测量点的数量 - 1))通过计算均值和标准差，可以更直观地了解误差的分布情况，从而为进一步的分析和决策提供重要的参考依据。
3.在Excel中应用控制点中误差计算公式在Excel中应用控制点中误差计算公式，可以通过简单的公式计算和数据处理来实现。
下面就以一个简单的例子来介绍在Excel中如何应用控制点中误差计算公式。
假设有某个测量工程，需要对10个控制点进行误差计算。
将这些测量数据录入Excel表格中，分别位于A列和B列。
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测量中误差
测量误差按其对测量结果影响的性质，可分为：
一.系统误差（system error）
1.定义：在相同观测条件下，对某量进行一系列观测，如误差出现符号和大小均相同或按一定的规律变化，这种误差称为系统误差。
2.特点：具有积累性，对测量结果的影响大，但可通过一般的改正或用一定的观测方法加以消除。
二.偶然误差（accident error）
1.定义：在相同观测条件下，对某量进行一系列观测，如误差出现符号和大小均不一定，这种误差称为偶然误差。
但具有一定的统计规律。
2.特点：
（1）具有一定的范围。
（2）绝对值小的误差出现概率大。
（3）绝对值相等的正、负误差出现的概率相同。
（4）数学期限望等于零。
即：
误差概率分布曲线呈正态分布，偶然误差要通过的一定的数学方法（测量平差）来处理。
此外，在测量工作中还要注意避免粗差（gross error）（即：错误）的出现。
§2衡量精度的指标
测量上常见的精度指标有：中误差、相对误差、极限误差。
一.中误差
方差
——某量的真误差，[]——求和符号。
规律：标准差估值（中误差m）绝对值愈小，观测精度愈高。
在测量中，n为有限值，计算中误差m的方法，有：
1.用真误差（true error）来确定中误差——适用于观测量真值已知时。
真误差Δ——观测值与其真值之差，有：
标准差
中误差（标准差估值）， n为观测值个数。
2.用改正数来确定中误差（白塞尔公式）——适用于观测量真值未知时。
V——最或是值与观测值之差。
一般为算术平均值与观测值之差，即有：
二.相对误差
1.相对中误差=
2.往返测较差率K=
三.极限误差（容许误差）
常以两倍或三倍中误差作为偶然误差的容许值。
即：。
§3误差传播定律
一.误差传播定律
设、…为相互独立的直接观测量，有函数
，则有：
二.权（weight）的概念
1.定义：设非等精度观测值的中误差分别为m1、m2、…m n，则有：
权其中，为任意大小的常数。
当权等于1时，称为单位权，其对应的中误差称为单位权中误差
（unit weight mean square error）m0，故有：。
2.规律：权与中误差的平方成反比，故观测值精度愈高，其权愈大。