1、试验设计与数据处理试验设计与数据处理（第二版）（第二版）Experiment Design and Data Processing引引 言言0.1 试验设计与数据处理的发展概况试验设计与数据处理的发展概况n20世纪世纪20年代，英国生物统计学家及数学家费歇年代，英国生物统计学家及数学家费歇（RAFisher）提出了）提出了方差分析方差分析 n20世纪世纪50年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用年代，日本统计学家田口玄一将试验设计中应用最广的最广的正交设计正交设计表格化表格化 n数学家华罗庚教授也在国内积极倡导和普及的数学家华罗庚教授也在国内积极倡导和普及的“优选法优选法”n我国数学家王元
2、和方开泰于我国数学家王元和方开泰于1978年首先提出了年首先提出了均匀设计均匀设计 0.2 试验设计与数据处理的意义试验设计与数据处理的意义0.2.1 试验设计的目的试验设计的目的:n合理地安排试验合理地安排试验,力求用较少的试验次数获得较好结果力求用较少的试验次数获得较好结果 例：某试验研究了例：某试验研究了3个影响因素：个影响因素：A：A1，A2，A3 B：B1，B2，B3 C：C1，C2，C3 全面试验：全面试验：27次次 正交试验：正交试验：9次次0.2.2 数据处理的目的数据处理的目的n通过误差分析，评判试验数据的可靠性；通过误差分析，评判试验数据的可靠性；n确定影响试验结果的因素主
3、次，抓住主要矛盾，提高试确定影响试验结果的因素主次，抓住主要矛盾，提高试验效率；验效率；n确定试验因素与试验结果之间存在的近似函数关系，并确定试验因素与试验结果之间存在的近似函数关系，并能对试验结果进行预测和优化；能对试验结果进行预测和优化；n试验因素对试验结果的影响规律，为控制试验提供思路；试验因素对试验结果的影响规律，为控制试验提供思路；n确定最优试验方案或配方。确定最优试验方案或配方。第1章 试验数据的误差分析n误差分析（误差分析（error analysis）：对原始数据的可靠性进：对原始数据的可靠性进行客观的评定行客观的评定 n误差（误差（error）：试验中获得的试验值与它的客观真
4、实：试验中获得的试验值与它的客观真实值在数值上的不一致值在数值上的不一致试验结果都具有误差，误差自始至终存在于一切科学试验结果都具有误差，误差自始至终存在于一切科学实验过程中实验过程中客观真实值客观真实值真值真值1.1 真值与平均值真值与平均值 1.1.1 真值（真值（true value）n真值：在某一时刻和某一状态下，某量的真值：在某一时刻和某一状态下，某量的客观值客观值或或实际值实际值 n真值一般是未知的真值一般是未知的n相对的意义上来说，真值又是已知的相对的意义上来说，真值又是已知的平面三角形三内角之和恒为平面三角形三内角之和恒为180国家标准样品的标称值国家标准样品的标称值国际上公认
5、的计量值国际上公认的计量值 高精度仪器所测之值高精度仪器所测之值多次试验值的平均值多次试验值的平均值1.1.2 平均值（平均值（mean）（1）算术平均值（）算术平均值（arithmetic mean）121.ninixxxxxnnn 等精度试验值等精度试验值适合：适合：n 试验值服从正态分布试验值服从正态分布（2）加权平均值）加权平均值(weighted mean)n适合不同试验值的精度或可靠性不一致时适合不同试验值的精度或可靠性不一致时1 1221121.Wniinninniiw xw xw xw xxwwwwwi权重权重加权和加权和（3）对数平均值（）对数平均值（logarithmic
6、mean）说明：说明：n若数据的分布具有对数特性，则宜使用对数平均值若数据的分布具有对数特性，则宜使用对数平均值n对数平均值对数平均值算术平均值算术平均值n如果如果1/2x1/x22 时，可用算术平均值代替时，可用算术平均值代替121221121221lnlnlnlnLxxxxxxxxxxxxx设两个数：设两个数：x10，x2 0，则，则（4）几何平均值（）几何平均值（geometric mean）n当一组试验值取对数后所得数据的分布曲线更加对称当一组试验值取对数后所得数据的分布曲线更加对称时，宜采用几何平均值。时，宜采用几何平均值。n几何平均值几何平均值算术平均值算术平均值11212.(.)
7、Gnnnnxx xxx xx设有设有n个正试验值：个正试验值：x1，x2，xn，则，则（5）调和平均值（）调和平均值（harmonic mean）n常用在涉及到与一些量的倒数有关的场合常用在涉及到与一些量的倒数有关的场合n调和平均值调和平均值几何平均值几何平均值算术平均值算术平均值1121111.1ninixxxxHnn设有设有n个正试验值：个正试验值：x1，x2，xn，则：，则：1.2 误差的基本概念误差的基本概念1.2.1 绝对误差（绝对误差（absolute error）（1）定义）定义 绝对误差试验值真值绝对误差试验值真值 或或m axtxxxx txxx（2）说明）说明n真值未知，绝
8、对误差也未知真值未知，绝对误差也未知n 可以估计出绝对误差的范围：可以估计出绝对误差的范围：绝对误差限或绝对误差上界绝对误差限或绝对误差上界 或或maxtxxx n绝对误差估算方法：绝对误差估算方法：最小刻度的一半为绝对误差；最小刻度的一半为绝对误差；最小刻度为最大绝对误差；最小刻度为最大绝对误差；根据仪表精度等级计算：根据仪表精度等级计算：绝对误差绝对误差=量程量程精度等级精度等级%1.2.2 相对误差（相对误差（relative error）（1）定义：）定义：绝对误差相对误差真值tRttxxxExx或或 或或RxEx（2）说明：）说明：n 真值未知，常将真值未知，常将x与试验值或平均值之
9、比作为相对误差：与试验值或平均值之比作为相对误差：RxEx或或n 可以估计出相对误差的大小范围：可以估计出相对误差的大小范围：maxRttxxExx相对误差限或相对误差上界相对误差限或相对误差上界 n 相对误差常常表示为百分数（相对误差常常表示为百分数（%）或千分数（）或千分数（）(1)tRxxE1.2.3 算术平均误差算术平均误差(average discrepancy)n定义式：定义式：11nniiiixxdnn n可以反映一组试验数据的误差大小可以反映一组试验数据的误差大小 ixx试验值试验值与算术平均值与算术平均值之间的偏差之间的偏差 id1.2.4 标准误差标准误差(standard
10、 error)n当试验次数当试验次数n无穷大时，总体标准差：无穷大时，总体标准差：222111()()/nnniiiiiixxxxnnn22221111()()/111nnnniiiiiiiidxxxxnsnnnn 试验次数为有限次时，样本标准差：试验次数为有限次时，样本标准差：n表示试验值的精密度，标准差表示试验值的精密度，标准差，试验数据精密度，试验数据精密度（1）定义：）定义：以不可预知的规律变化着的误差，绝对误差时以不可预知的规律变化着的误差，绝对误差时正时负，时大时小正时负，时大时小（2）产生的原因：）产生的原因：偶然因素偶然因素（3）特点：具有统计规律）特点：具有统计规律n小误差比
11、大误差出现机会多小误差比大误差出现机会多n正、负误差出现的次数近似相等正、负误差出现的次数近似相等n当试验次数足够多时，误差的平均值趋向于零当试验次数足够多时，误差的平均值趋向于零 n可以通过增加试验次数减小随机误差可以通过增加试验次数减小随机误差n随机误差不可完全避免的随机误差不可完全避免的 1.3 试验数据误差的来源及分类试验数据误差的来源及分类1.3.2 系统误差（系统误差（systematic error）（1）定义：）定义：一定试验条件下，由某个或某些因素按照某一一定试验条件下，由某个或某些因素按照某一确定的规律起作用而形成的误差确定的规律起作用而形成的误差（2）产生的原因：）产生的
12、原因：多方面多方面（3）特点：）特点：n系统误差大小及其符号在同一试验中是恒定的系统误差大小及其符号在同一试验中是恒定的 n它不能通过多次试验被发现，也不能通过取多次试验值的它不能通过多次试验被发现，也不能通过取多次试验值的平均值而减小平均值而减小n只要对系统误差产生的原因有了充分的认识，才能对它进只要对系统误差产生的原因有了充分的认识，才能对它进行校正，或设法消除。行校正，或设法消除。1.3.3 过失误差过失误差（mistake）（1）定义：）定义：一种显然与事实不符的误差一种显然与事实不符的误差（2）产生的原因：）产生的原因：实验人员粗心大意造成实验人员粗心大意造成（3）特点：）特点：n可
13、以完全避免可以完全避免 n没有一定的规律没有一定的规律 1.4.1 精密度（精密度（precision）（1）含义：）含义：n反映了随机误差大小的程度反映了随机误差大小的程度n在一定的试验条件下，多次试验值的彼此符合程度在一定的试验条件下，多次试验值的彼此符合程度 例：甲：例：甲：11.45，11.46，11.45，11.44 乙：乙：11.39，11.45，11.48，11.50（2）说明：）说明：n可以通过增加试验次数而达到提高数据精密度的目的可以通过增加试验次数而达到提高数据精密度的目的 n试验数据的精密度是建立在数据用途基础之上的试验数据的精密度是建立在数据用途基础之上的 n试验过程足
14、够精密，则只需少量几次试验就能满足要求试验过程足够精密，则只需少量几次试验就能满足要求 1.4 试验数据的精准度试验数据的精准度（3）精密度判断）精密度判断 极差（极差（range）222111()()/nnniiiiiixxxxnnnmaxminRxx标准差（标准差（standard error）222111()()/11nnniiiiiixxxxnsnnR，精密度，精密度标准差标准差，精密度，精密度方差（方差（variance）标准差的平方：标准差的平方：n样本方差（样本方差（s2）n总体方差（总体方差（2）n方差方差，精密度，精密度1.4.2 正确度（正确度（correctness）（1
15、）含义：反映系统误差的大小）含义：反映系统误差的大小（2）正确度与精密度的关系：）正确度与精密度的关系：n 精密度不好，但当试验次数相当多时，有时也会得到精密度不好，但当试验次数相当多时，有时也会得到好的正确度好的正确度 n 精密度高并不意味着正确度也高精密度高并不意味着正确度也高（a）（b）（c）1.4.3 准确度（准确度（accuracy）（1）含义：）含义：n反映了系统误差和随机误差的综合反映了系统误差和随机误差的综合 n表示了试验结果与真值的一致程度表示了试验结果与真值的一致程度（2）三者关系）三者关系n无系统误差的试验无系统误差的试验 精密度精密度：ABC正确度：正确度：ABC准确度
16、：准确度：ABCn有系统误差的试验有系统误差的试验 精密度精密度：A B C 准确度：准确度：A B C ，A B，C1.5.1 随机误差的检验随机误差的检验 1.5 试验数据误差的统计假设检验试验数据误差的统计假设检验 1.5.1.12检验（检验（2-test）（1）目的：）目的：对试验数据的随机误差或精密度进行检验。对试验数据的随机误差或精密度进行检验。在试验数据的总体方差在试验数据的总体方差2已知的情况下，已知的情况下，（2）检验步骤：）检验步骤：若试验数据若试验数据12,nx xx服从正态分布，则服从正态分布，则 计算统计量计算统计量2222(1)ns查临界值查临界值2()df 1df
17、n2服从自由度为服从自由度为的的分布分布显著性水平显著性水平 一般取一般取0.01或或0.05，表示有显著差异的概率，表示有显著差异的概率n 双侧（尾）检验双侧（尾）检验(two-sided/tailed test)：222122检验检验 若若则判断两方差无显著差异，否则有显著差异则判断两方差无显著差异，否则有显著差异 n单侧（尾）检验单侧（尾）检验(one-sided/tailed test)：左侧（尾）检验左侧（尾）检验：22(1)()df则判断该方差与原总体方差无显著减小，否则有显著减小则判断该方差与原总体方差无显著减小，否则有显著减小 右侧（尾）检验右侧（尾）检验 22()df则判断该
18、方差与原总体方差无显著增大，否则有显著增大则判断该方差与原总体方差无显著增大，否则有显著增大 若若若若（3）Excel在在2检验中的应用检验中的应用 1.5.1.2 F检验检验(F-test)（1）目的：）目的：对两组具有正态分布的试验数据之间的精密度进行比较对两组具有正态分布的试验数据之间的精密度进行比较（2）检验步骤检验步骤计算统计量计算统计量1(1)(1)(1)12,nxxx2(2)(2)(2)12,nxxx21s21s设有两组试验数据：设有两组试验数据：都服从正态分布，样本方差分别为都服从正态分布，样本方差分别为和和和和，则，则2122sFs111dfn221dfn第一自由度为第一自由
19、度为第二自由度为第二自由度为服从服从F分布，分布，查临界值查临界值给定的显著水平给定的显著水平111dfn221dfn查查F分布表分布表临界值临界值n 双侧（尾）检验双侧（尾）检验(two-sided/tailed test)：检验检验 若若则判断两方差无显著差异，否则有显著差异则判断两方差无显著差异，否则有显著差异 1212(1)22(,)(,)Fdf dfFFdf dfn单侧（尾）检验单侧（尾）检验(one-sided/tailed test)：左侧（尾）检验左侧（尾）检验：则判断该判断方差则判断该判断方差1 1比方差比方差2 2无显著减小无显著减小，否则有显著减小，否则有显著减小 右侧（
20、尾）检验右侧（尾）检验 则判断该方差则判断该方差1比方差比方差2无显著增大，否则有显著增大无显著增大，否则有显著增大 若若若若(1)12(,)FFdf df12(,)FF df df（3）Excel在在 F检验中的应用检验中的应用 1.5.2 系统误差的检验系统误差的检验1.5.2.1 t检验法检验法（1）平均值与给定值比较）平均值与给定值比较 目的：检验服从正态分布数据的算术平均值是否与给定值目的：检验服从正态分布数据的算术平均值是否与给定值有显著差异有显著差异检验步骤：检验步骤：n计算统计量：计算统计量：0 xtns服从自由度服从自由度1dfn的的t分布分布(t-distribution)
21、0给定值（可以是真值、期望值或标准值）给定值（可以是真值、期望值或标准值）n双侧检验双侧检验：若若2tt则可判断该平均值与给定值无显著差异，否则就有显著差异则可判断该平均值与给定值无显著差异，否则就有显著差异 n 单侧检验单侧检验 左侧检验左侧检验 0t tt若若且且则判断该平均值与给定值无显著减小，否则有显著减小则判断该平均值与给定值无显著减小，否则有显著减小 右侧检验右侧检验 0t tt若若且且则判断该平均值与给定值无显著增大，否则有显著增大则判断该平均值与给定值无显著增大，否则有显著增大（2）两个平均值的比较）两个平均值的比较 目的：判断两组服从正态分布数据的算术平均值有无显著目的：判断
22、两组服从正态分布数据的算术平均值有无显著差异差异计算统计量：计算统计量：n两组数据的方差无显著差异时两组数据的方差无显著差异时 121212xxn ntsnn服从自由度服从自由度122dfnn的的t分布分布 s合并标准差：合并标准差：22112212(1)(1)2nsnssnnn两组数据的精密度或方差有显著差异时两组数据的精密度或方差有显著差异时 12221212xxtssnn服从服从t t分布，其自由度为：分布，其自由度为：22211222222112212()2()()(1)(1)snsndfsnsnnn t检验检验n双侧检验双侧检验：若若2tt则可判断两平均值无显著差异，否则就有显著差异
23、则可判断两平均值无显著差异，否则就有显著差异 n 单侧检验单侧检验 左侧检验左侧检验 0t tt若若且且则判断该平均值则判断该平均值1较平均值较平均值2无显著减小，否则有显著减小无显著减小，否则有显著减小 右侧检验右侧检验 0t tt若若且且则判断该平均值则判断该平均值1较平均值较平均值2无显著增大，否则有显著增大无显著增大，否则有显著增大（3）成对数据的比较）成对数据的比较 目的：试验数据是成对出现，判断两种方法、两种仪器目的：试验数据是成对出现，判断两种方法、两种仪器或两分析人员的测定结果之间是否存在系统误差或两分析人员的测定结果之间是否存在系统误差计算统计量：计算统计量：0dddtns成
24、对测定值之差的算术平均值：成对测定值之差的算术平均值：d0d零或其他指定值零或其他指定值 11nniiiixxddnnds n对试验值之差值的样本标准差：对试验值之差值的样本标准差：21()1niidddsn服从自由度为服从自由度为1dfn的的t分布分布 t检验检验 若若2tt否则两组数据之间存在显著的系统误差否则两组数据之间存在显著的系统误差，则成对数据之间不存在显著的系统误差，则成对数据之间不存在显著的系统误差，（4）Excel在在 t检验中的应用检验中的应用 1.5.2.2 秩和检验法（秩和检验法（rank sum test）（1）目的：两组数据或两种试验方法之间是否存在系统误差、）目的
25、：两组数据或两种试验方法之间是否存在系统误差、两种方法是否等效等两种方法是否等效等，不要求数据具有正态分布，不要求数据具有正态分布（2）内容：）内容：n设有两组试验数据，相互独立设有两组试验数据，相互独立，n1，n2分别是两组数据的个分别是两组数据的个数数，总假定，总假定 n1n2；n将这个试验数据混在一起，按从小到大的次序排列将这个试验数据混在一起，按从小到大的次序排列 n每个试验值在序列中的次序叫作该值的每个试验值在序列中的次序叫作该值的秩（秩（rank）n将属于第将属于第1组数据的秩相加，其和记为组数据的秩相加，其和记为R1 R1第第1组数据的组数据的秩和（秩和（rank sum）如果两
26、组数据之间无显著差异，则如果两组数据之间无显著差异，则R1就不应该太大或太小就不应该太大或太小n查查秩和临界值表秩和临界值表：根据显著性水平根据显著性水平 和和n1，n2，可查得，可查得R1的上下限的上下限T2和和T1 n检验：检验：如果如果R1T2 或或R1 T1，则认为两组数据有显著差异，另，则认为两组数据有显著差异，另一组数据有系统误差一组数据有系统误差如果如果T1R1T2，则两组数据无显著差异，另一组数据，则两组数据无显著差异，另一组数据也无系统误差也无系统误差（3）例：）例：设甲、乙两组测定值为：设甲、乙两组测定值为：甲：甲：8.6，10.0，9.9，8.8，9.1，9.1 乙：乙：
27、8.7，8.4，9.2，8.9，7.4，8.0，7.3，8.1，6.8已知甲组数据无系统误差，试用秩和检验法检验乙组测已知甲组数据无系统误差，试用秩和检验法检验乙组测定值是否有系统误差。（定值是否有系统误差。（0.05）解解:（1）排序：）排序：秩秩1234567891011.511.5131415甲甲8.68.89.19.19.910.0乙乙6.87.37.48.08.18.48.78.99.2（2）求秩和）求秩和R1 R1=7911.511.5141568（3）查秩和临界值表）查秩和临界值表 对于对于 0.05，n1=6，n2=9得得 T1=33，T263，R1T2 故：两组数据有显著差异
28、，乙组测定值有系统误差故：两组数据有显著差异，乙组测定值有系统误差 1.5.3 异常值的检验异常值的检验 可疑数据、离群值、异常值可疑数据、离群值、异常值 一般处理原则为：一般处理原则为：n在试验过程中，若发现异常数据，应停止试验，分析原因，在试验过程中，若发现异常数据，应停止试验，分析原因，及时纠正错误及时纠正错误n试验结束后，在分析试验结果时，如发现异常数据，则应试验结束后，在分析试验结果时，如发现异常数据，则应先找出产生差异的原因，再对其进行取舍先找出产生差异的原因，再对其进行取舍n在分析试验结果时，如不清楚产生异常值的确切原因，则在分析试验结果时，如不清楚产生异常值的确切原因，则应对数
29、据进行应对数据进行统计处理统计处理；若数据较少，则可重做一组数据；若数据较少，则可重做一组数据n对于舍去的数据，在试验报告中应注明舍去的原因或所选对于舍去的数据，在试验报告中应注明舍去的原因或所选用的统计方法用的统计方法 1.5.3.1 拉依达（拉依达（）检验法）检验法内容：内容：可疑数据可疑数据xp，若，若32pxxss或则应将该试验值剔除。则应将该试验值剔除。说明：说明：n计算平均值及标准偏差计算平均值及标准偏差s 时，应包括可疑值在内时，应包括可疑值在内n 3s相当于显著水平相当于显著水平 0.01，2s相当于显著水平相当于显著水平 0.05 Pautan可疑数据应逐一检验，不能同时检验
30、多个数据可疑数据应逐一检验，不能同时检验多个数据 首先检验偏差最大的数首先检验偏差最大的数 n剔除一个数后，如果还要检验下一个数剔除一个数后，如果还要检验下一个数，应重新计算平，应重新计算平均值及标准偏差均值及标准偏差n方法简单，无须查表方法简单，无须查表 n该检验法适用于试验次数较多或要求不高时该检验法适用于试验次数较多或要求不高时3s3s为界时，要求为界时，要求n n10102s2s为界时，要求为界时，要求n n5 5 有一组分析测试数据：有一组分析测试数据：0.128，0.129，0.131，0.133，0.135，0.138，0.141，0.142，0.145，0.148，0.167，
31、问其中，问其中偏差较大的偏差较大的0.167这一数据是否应被舍去这一数据是否应被舍去?（0.01）解：（解：（1）计算）计算例：例：0.140,0.01116xs（2）计算偏差）计算偏差,xs0.1670.1400.027pxx（3）比较）比较 3s30.011160.03350.027 故按拉依达准则，当故按拉依达准则，当 0.01时，时，0.167这一可疑值不应舍去这一可疑值不应舍去（2）格拉布斯（）格拉布斯（Grubbs）检验法）检验法 内容：内容：可疑数据可疑数据xp，若，若 则应将该值剔除。则应将该值剔除。(,)nGGrubbs检验临界值检验临界值(,)ppndxxGs格拉布斯（格拉
32、布斯（Grubbs）检验临界值）检验临界值G(,n)表表说明：说明：n计算平均值及标准偏差计算平均值及标准偏差s 时，应包括可疑值在内时，应包括可疑值在内n可疑数据应逐一检验，不能同时检验多个数据可疑数据应逐一检验，不能同时检验多个数据 首先检验偏差最大的数首先检验偏差最大的数 n剔除一个数后，如果还要检验下一个数剔除一个数后，如果还要检验下一个数，应重新计算平，应重新计算平均值及标准偏差均值及标准偏差n能适用于试验数据较少时能适用于试验数据较少时 n格拉布斯准则也可以用于检验两个数据偏小，或两个数据格拉布斯准则也可以用于检验两个数据偏小，或两个数据偏大的情况偏大的情况 例：例例：例1-13（
33、3）狄克逊（）狄克逊（Dixon）检验法检验法 单侧情形单侧情形n将将n个试验数据按从小到大的顺序排列：个试验数据按从小到大的顺序排列：x1x2xn-1xn 如果有异常值存在，必然出现在两端，即如果有异常值存在，必然出现在两端，即x1 或或xnn计算出统计量计算出统计量D或或Dn查查单侧临界值单侧临界值1()Dn 检验检验xn时，当时，当 1()DDn时，可剔除时，可剔除xnn 检验检验 检验检验x1时，当时，当 时，可剔除时，可剔除x11()DDn双侧情形双侧情形n计算计算D和和 Dn查双侧临界值查双侧临界值 1()Dnn 检验检验 当当 DD1()DDn，判断判断nx为异常值为异常值 当当
34、 DD1()DDn，判断判断1x为异常值为异常值 说明说明n适用于试验数据较少时的检验，计算量较小适用于试验数据较少时的检验，计算量较小 n单侧检验时，单侧检验时，可疑数据应逐一检验，不能同时检验多个数可疑数据应逐一检验，不能同时检验多个数据据 n剔除一个数后，如果还要检验下一个数剔除一个数后，如果还要检验下一个数，应重新排序，应重新排序 例：例例：例1-14 1.6.1 有效数字（有效数字（significance figure）能够代表一定物理量的数字能够代表一定物理量的数字n有效数字的位数可反映试验或试验仪表的精度有效数字的位数可反映试验或试验仪表的精度n数据中小数点的位置不影响有效数字
35、的位数数据中小数点的位置不影响有效数字的位数例如：例如：50，0.050m，5.0104mn第一个非第一个非0数前的数字都不是有效数字，而第一个非数前的数字都不是有效数字，而第一个非0数后数后的数字都是有效数字的数字都是有效数字例如：例如：29和和29.00n第一位数字等于或大于第一位数字等于或大于8，则可以多计一位，则可以多计一位例如：例如：9.99 1.6 有效数字和试验结果的表示有效数字和试验结果的表示1.6.2 有效数字的运算有效数字的运算（1）加、减运算：）加、减运算：与其中小数点后位数最少的相同与其中小数点后位数最少的相同（2）乘、除运算）乘、除运算 以各乘、除数中有效数字位数最少
36、的为准以各乘、除数中有效数字位数最少的为准（3）乘方、开方运算：）乘方、开方运算：与其底数的相同：与其底数的相同：例如：例如：2.42=5.8（4）对数运算：）对数运算：与其真数的相同与其真数的相同 例如例如ln6.841.92；lg0.000044（5）在）在4个以上数的平均值计算中，平均值的有效数字可增个以上数的平均值计算中，平均值的有效数字可增加一位加一位（6）所有取自手册上的数据，其有效数字位数按实际需要）所有取自手册上的数据，其有效数字位数按实际需要取，但原始数据如有限制，则应服从原始数据。取，但原始数据如有限制，则应服从原始数据。（7）一些常数的有效数字的位数可以认为是无限制的）一
37、些常数的有效数字的位数可以认为是无限制的 例如，圆周率例如，圆周率、重力加速度、重力加速度g g、1/31/3等等（8）一般在工程计算中，取）一般在工程计算中，取23位有效数字位有效数字1.6.3 有效数字的修约规则有效数字的修约规则n4：舍去：舍去n5，且其后跟有非零数字，且其后跟有非零数字，进，进1位位例如：例如：3.14159 3.142n5，其右无数字或皆为，其右无数字或皆为0时，时，“尾留双尾留双”：若所保留的末位数字为奇数则进若所保留的末位数字为奇数则进1若所保留的末位数字为偶数则舍弃若所保留的末位数字为偶数则舍弃例如：例如：3.1415 3.142 1.3665 1.3661.7
38、 误差的传递误差的传递n误差的传递：根据直接测量值的误差来计算间接测量值的误差的传递：根据直接测量值的误差来计算间接测量值的误差误差1.7.1 误差传递基本公式误差传递基本公式 间接测量值间接测量值y与直接测量值与直接测量值xi之间函数关系之间函数关系：1212.nnfffdydxdxdxxxx1212.nnfffyxxxxxx全微分全微分n函数或间接测量值的绝对误差为：函数或间接测量值的绝对误差为：1niiifyxx 1niiixyfyxyn相对误差为：相对误差为：ifx误差传递系数误差传递系数 ix直接测量值的绝对误差；直接测量值的绝对误差；y间接测量值的绝对误差或称函数的绝对误差。间接测
39、量值的绝对误差或称函数的绝对误差。n函数标准误差传递公式：函数标准误差传递公式：221()nyiiifx221()nyiiifssx1.7.2 常用函数的误差传递公式常用函数的误差传递公式 表表1-4 1.7.3 误差传递公式的应用误差传递公式的应用（1）根据各分误差的大小，来判断间接测量或函数误差的）根据各分误差的大小，来判断间接测量或函数误差的主要来源：主要来源：例例1-16（2）选择合适的测量仪器或方法：）选择合适的测量仪器或方法：例例1-17秩和临界值表秩和临界值表 n检验高端异常值检验高端异常值检验低端异常值检验低端异常值378101113143011nnnxxDxx211nxxDxx12nnnxxDxx2111nxxDxx22nnnxxDxx3111nxxDxx23nnnxxDxx3121nxxDxx统计量统计量D计算公式计算公式
