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深入解析误差的定义与分类

时间:2023-06-17 理论教育 版权反馈
【摘要】:误差可按不同的方法分类。系统误差的来源主要有工具误差、装置误差、人身误差、外界误差和方法误差。系统误差的出现是有规律的,其产生的原因是可知的和能够找到的。当测量次数无限增大时,偶然误差的算术平均值将趋近于零,因此多次测量结果的算术平均值将接近于真值。

深入解析误差的定义与分类

1.误差的定义

一个物体的尺寸或质量,一种材料的抗拉强度弹性模量都存在一个客观真正的值,称

为真值。在对其进行测量时,得到的结果称为实测值。误差就定义为实测值与真值之差,即

ε=x-x0

式中 ε——误差;

xx0——实测值和真值。

1)在测量中,如果x0代表某一物体的真实长度x代表某一次的实测值,则ε=x-x0

就表示测量误差。由于真值x0是未知的,在经过多次测量后,便可得到测量值的算术平均值x,用x代替x0,便可得978-7-111-60195-1-Chapter01-53.jpg,称ν为测量的偏差(或离差)。有时,可用对偏差的分析来代替对误差的分析。

2)在生产上,产品的某项技术参数往往给定一个标称值,这时将其作为真值x0。误差ε=x-x0就表示某一实测值与标称值之差。

3)在计算中,某物体的运动速度为100m/s±0.1m/s,其中100m/s代表真值x0,而±0.1m/s表示误差,称它为计算误差。

2.真值和平均值

由于测量仪器、测量方法、环境、人的观察能力等条件的限制,真值往往是无法测得的。但当测量的次数不断增加时,根据随机的正误差和负误差出现的概率相等并抵消的原理,在没有系统误差的条件下,平均值会趋近于真值。基于这种思想,用平均值(即子样的平均值)来估计和推断真值(在一定的置信度下),并在条件许可的情况下,尽量增加测量次数。

(1)算术平均值 设一组观测值为x1x2,…,xnn是观测次数,则算术平均值x定义为

假设观测值xi服从正态分布,则可证明,在一组等精度的测量中算术平均值为最佳值。

(2)均方根平均值 这种方法来源于计算分子的平均动能,后推广用于误差的计算中,其定义为

(3)加权平均值 如对同一物理量用不同方法测定,或由不同的人员测定,则在计算平均值中常常对比较可靠的数据予以加权,然后再平均,称加权平均,其定义为

式中 x1x2,…,xn——一组观测值;

w1w2,…,wn——对应于各观测值的加权数。(www.xing528.com)

(4)中位值 将一组观测值按从小到大(或从大到小)的次序排列,则处在最中间位置的值就称为中位值。如果观测次数n为奇数,则排列在中间的那个数就是中位值。如果n为偶数,则中位值就是位于中间两个数的平均值。中位值的最大优点是求法简单,且与两端数据的变化无关,在数理统计中应用很广。

(5)几何平均值 一组n个观测值连乘,然后再开n次方得到的值称为几何平均值,其公式为

上式两边取对数,则

上式说明,一组观测值取对数后的算术平均值,它的反对数就是这组观测值的几何平均值。

3.误差的分类

在测量中,无论所用的仪器多么精密,方法多么完善,试验者多么细心,所得结果往往也不尽相同。在生产中,尽管工艺和加工方法均一致,最后产品的尺寸、质量或其他技术参数也会存在差异。在计算中,计算工具的精度不同或计算方法不同也会带来不同的舍弃误差。

误差可按不同的方法分类。按误差的绝对值和相对值,误差可分为绝对误差相对误差;按误差的性质及其产生原因,误差可分为系统误差、偶然误差和过失误差。

(1)系统误差 系统误差是指在重复测量中,其值恒定不变或遵循一定规律变化的一类误差,又叫确定性误差或恒定误差。系统误差的来源主要有工具误差、装置误差、人身误差、外界误差和方法误差。

1)工具误差是指由测量工具、仪器等产生的误差,又称为仪差。它是由于测量工具或仪器不完善而产生的,例如刻度不准、砝码未校正等。

2)装置误差是指由于测量设备和仪器的电路、安装、布置和调整不恰当而造成的误差。

3)人身误差(个人误差或人差)是指由于测量人员的感觉器官不完善而引起,如某人在读数时视线总是偏向一边,从而造成的读数误差,这种误差往往因人而异。

4)外界误差(环境误差)是指由于周围环境,如温度、气压、湿度和电磁场等的影响而产生的误差。

5)方法误差(理论误差)是指由于测量方法本身所依据的理论、模型不完善所带来的误差。

系统误差的出现是有规律的,其产生的原因是可知的和能够找到的。对试验中所用的测量工具、仪器的精度进行鉴定,便可降低系统误差。对于不能消除的系统误差,要设法估计出其数值大小,以便进行修正。

(2)偶然误差(随机误差) 在消除了系统误差或降低系统误差至一定范围(例如拉力机载荷精度控制在±0.5%)后,对同一对象进行反复测量时,结果也会出现差异,这时产生的误差称为偶然误差。

偶然误差的特点是时大时小,时正时负,其产生原因是多方面的、不确知的,因而也是无法控制的。在同样条件下,对同一个物理量做重复测定,若测量次数足够多,则可发现偶然误差完全服从统计性规律。当测量次数无限增大时,偶然误差的算术平均值将趋近于零,因此多次测量结果的算术平均值将接近于真值。

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