理论教育 数据分析:误差特征与可疑数据的剔除

数据分析:误差特征与可疑数据的剔除

时间:2023-08-19 理论教育 版权反馈
【摘要】:随机误差决定测量结果的精密程度,其特征是每次误差的取值和符号没有一定规律,且不能预计,多次测量的误差整体服从统计规律,当测量次数不断增加时,其误差的算术平均值趋于零。(二)可疑数据的取舍为了使分析结果更符合客观实际,必须剔除明显歪曲试验结果的测定数据。正常数据总是有一定的分散性,如果人为删去未经检验断定其离群数据的测定值,由此得到精密度很高的测定结果并不符合客观实际。

数据分析:误差特征与可疑数据的剔除

(一)误差

在材料检测中,由于检测仪器设备、方法、人员或环境等因素,检测结果与被测量的量的真值之间总会有一定的差距。误差就是指测量结果与真值之间的差异。

1.绝对误差相对误差

绝对误差是测试结果X减去被测试结果X0的真值所得的差,简称误差,即Δ=X-X0。绝对误差往往不能用来比较测试的准确程度,为此,需要用相对误差来表达差异。相对误差是绝对误差Δ除以被测量的量的真值X0所得的商,即

2.系统误差随机误差

系统误差是指在重复条件下(在测量程序、人员、仪器、环境等尽可能相同的条件下,在尽可能短的时间间隔内完成重复测量任务),对同一量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的真值之差,称为系统误差。系统误差决定测量结果的正确程度,其特征是误差的绝对值和符号保持恒定或遵循某一规律变化。

随机误差是指测量结果在重复条件下,对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值之差。随机误差决定测量结果的精密程度,其特征是每次误差的取值和符号没有一定规律,且不能预计,多次测量的误差整体服从统计规律,当测量次数不断增加时,其误差的算术平均值趋于零。(www.daowen.com)

(二)可疑数据的取舍

为了使分析结果更符合客观实际,必须剔除明显歪曲试验结果的测定数据。正常数据总是有一定的分散性,如果人为删去未经检验断定其离群数据(Outliers)的测定值(即可疑数据),由此得到精密度很高的测定结果并不符合客观实际。因此,对可疑数据的取舍必须遵循一定原则。

【取舍原则】

1.测量中发现明显的系统误差和过失错误,由此而产生的分析数据应随时剔除。

2.可疑数据的取舍应采用统计学方法判别,即离群数据的统计检验。

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