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    1实验数据的误差分析与处理

    1 实验数据的误差分析与处理

    在科学实验与生产实践的过程中,为了获取表征被研究对象的特征的定量信息,必须准确地进行测量。在测量过程中,由于各种原因,测量结果和待测量的客观真值之间总存在一定差别,即测量误差。因此,分析误差产生的原因,如何采取措施减少误差,使测量结果更加准确,对实验人员及科技工作者来说是必须了解和掌握的。

    1.1 测量误差的表示方法

    由于测量误差的客观存在,因此为了表示被测量的测量结果的准确度,一般用绝对误差、相对误差和引用误差来定量表示测量结果与被测量实际值之间的差别。

    1.1.1 绝对误差

    绝对误差是指测量仪器的示值与被测量的真值之间的差值。假设被测量的真值为Ao,测量仪器的示值为X,则绝对误差为

    △X=X-Ao (1.1.1)

    在某一时间及空间条件下,被测量的真值虽然是客观存在的,但一般无法测得,只能尽量逼近它。故常用高一级标准测量仪器的测量值A代替真值Ao,为区别起见,将A称为被测量的实际值,则

    △X=X-A (1.1.2)

    在测量前,测量仪器应由高一级标准仪器进行校正,校正量常用修正值C表示。对于被测量,高一级标准仪器的示值(即实际值)减去测量仪器的示值所得的差值,就是测量仪器的修正值C。实际上修正值就是绝对误差,只是符号相反,即

    在测量前,测量仪器应由高一级标准仪器进行校正,校正量常用修正值C表示。对于被测量,高一级标准仪器的示值(即实际值)减去测量仪器的示值所得的差值,就是测量仪器的修正值C。实际上修正值就是绝对误差,只是符号相反,即

    ? C=-△X=A-X(1.1.3)

    利用某仪器的修正值便可得该仪器所测被测量的实际值A,即

    A=X+C (1.1.4)

    例如:用一电压表测量电压时,电压表的示值为1.1V,通过鉴定得出该电压表修正值为-0.01V,则被测电压的真值为

    A=1.1+(-0.01)=1.09V

    修正值给出的方式可以是曲线、公式或数表。对于自动测验仪器,修正值则预先编制成有关程序,存于仪器中,测量时对误差进行自动修正,所得结果便是实际值。

    1.1.2 相对误差

    测量不同大小的被测量时,绝对误差往往不能确切地反映出被测量的准确程度。例如:设测一个大小为100V电压时,绝对误差为△X1=+2V;测一个10V电压时,绝对误差为△X2=0.5V,虽然△X1>△X2,可实际△X1只占被测量的2%,而△X2却占被测量的5%。显然,后者的误差对测量结果的影响更大。因此,工程上常采用相对误差来比较测量结果的准确程度。

    相对误差:用绝对误差△X与被测量的实际值A的比值的百分数来表示的相对误差,记为

    (1.1.5)? ?

    1.1.3 引用误差

    相对误差虽然可以说明测量结果的准确度,并衡量测量结果和被测量实际值之间的差异程度,但还不足以用来评价指示仪表的准确度,为此引入了引用误差的概念。

    引用误差:用于表征仪表性能的好坏,其定义为绝对误差△X与仪器的满刻度值Xm之比的百分数,即

    (1.1.6)

    例1.1 用量程为300V的电压表测量实际电压为218V的电压时,电压表的示值为214V,试求各种误差。

    解:根据定义,得被测电压的绝对误差为

    △U=U-U0=214-218=-4V

    相对误差为

    引用误差为

    1.2 误差的来源与分类

    1.2.1测量误差的来源

    测量误差的来源很多,根据误差产生的情况,主要可以分成以下几个方面。

    (1)仪器误差

    仪器误差是指由于测量仪器本身的电气或机械等性能不完善所造成的误差。因此,消除仪器误差的方法是配备性能优良的仪器并定时对测量仪器进行校准。

    (2)使用误差

    使用误差又称为操作误差,指测量过程中因操作不当而引起的误差。减小使用误差的办法是测量前详细阅读仪器的使用说明书,严格遵守操作规程,提高实验技巧和对各种仪器的操作能力。

    例如:在万用表表盘上常有“⊥”、“∏”、“∠600”等符号,它们表示该万用表在使用时的位置分别是:垂直、水平和与水平面倾斜成600。若测量者在使

    用时不按规定位置放置,则会带来误差。又如在使用万用表欧姆档测电阻前不调零所带来的误差,更是显而易见的。

    (3) 方法误差

    方法误差又称理论误差,它是指由于使用的测量方法不完善、理论依据不严密、对某些经典测量方法作了不适当的修改简化而产生的误差,即指凡是在测量结果的表达式中没有得到反映的因素,而实际上这些因素在测量过程中又起到一定的作用所引起的误差。例如,用伏安法测电阻时,若直接以电压表示值与电流表示值之比作测量结果,而不计电表本身内阻的影响,就会引起方法误差。

    下面我们以伏安法测电阻为例,来说明方法误差的产生。根据欧姆定理,对于线性电阻,其阻值R为

    (1.

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  • 社会经济定量研究方法中用到一些统计步骤分解到一定...应用方法,主要有相关分析、回归分析、因子分析、主成分分析、偏离份额分析、方差分析、灰色关联、层次分析、聚类分析、SWOT分析、DEA分析、产业关联分析等...

    社会经济定量研究方法中用到的一些统计步骤分解到一定水平,就将是中心前期相关定量研究主题文章推送的目标;

    这方面主要包括了相关关系研究、影响因素研究、综合评价研究、效率及有效性研究、预测、竞争力研究、产业结构优化、发展战略研究等方面的内容。

    应用的方法,主要有相关分析、回归分析、因子分析、主成分分析、偏离份额分析、方差分析、灰色关联、层次分析、聚类分析、SWOT分析、DEA分析、产业关联分析等等,如何掌握这些分析方法,下面和中心一起学习吧!

    回归分析测度原理

    “回归”(Regression)一词最初是由英国生物学家兼统计学家F.Galton(F·高尔顿)在一篇著名的遗传学论文中引入的(1877年)。他在研究中发现,具有较高身躯的双亲,或具有较矮身躯的双亲尔,其子女的身高表现为退回(即回归)到人的平均身高趋势。这一回归定律后来被统计学家K·Pearson通过上千个家庭成员身高的实际调查数据进一步得到证实,从而产生了“回归”这一名称。

    然而,现代意义上的“回归”比其原始含义要广得多。一般来说,现代意义上的回归分析是研究一个变量(也称为explained variable或因变量dependent variable)对另一个或多个变量(也称为解释变量explanatory variable或自变量independent variable )的依赖关系,其目的在于通过解释变量的给定值来预测被解释变量的平均值或某个特定值。

    具体而言,回归分析所要解决的问题主要有:

    (1)确定因变量与自变量之间的回归模型,并依据样本观测值对回归模型中的参数进行估计,给出回归方程。

    (2)对回归方程中的参数和方程本身进行显著性检验。

    (3)评价自变量对因变量的贡献并对其重要性进行判别。

    (4)利用所求得的回归方程,并根据自变量的给定值对因变量进行预测,对自变量进行控制。

    相关分析

    现象之间的相互联系一般可以分为两种不同的类型:一类为变量间的关系是确定的,称为函数关系;而另一类变量之间的关系是不确定的,称为统计关系

    变量之间的函数关系表达的是变量之间在数量上的确定性关系,即一个或几个变量在数量上的变动就会引起另一个变量在数量上的确定性变动,它们之间的关系可以用函数关系 y=f(x)准确地加以描述,这里x可以是一个向量。当知道了变量x的值,就可以计算出一个确切的y值来。

    变量之间统计关系,是指一个或几个变量在数量上的变动会引起另一个变量数量上发生变动,但变动的结果不是惟一确定的,亦即变量之间的关系不是一一对应的,因而不能用函数关系进行表达。变量之间的统计关系可以用数学模型y=f(x)+μ来表示。这里的x既可以是单个变量,也可以是向量。f(x)是一个确定的函数关系,它既可以是线性的,也可以是非线性的。

    当已经知道变量之间存在统计关系后,能否根据一个变量的值来预测另一个变量的平均值或个别值,或者根据给定的变量值来控制另一个变量值呢?这一问题的回答涉及到线性回归分析。在此,必须弄清相关分析和回归分析两者之间的关系。

    相关分析和回归分析虽然都是研究两个或两个以上变量之间的关系,但二者之间既有区别又有联系。

    首先,二者的研究目的不同。前者主要研究变量之间是否存在线性关系以及这种关系的强弱程度,而后者则是在前者的基础上进一步研究变量之间的联系方式,以便在给定一个或几个变量值的条件下预测或控制另一个变量的值。因此,相关分析中的变量之间的关系是对等的,而回归分析中的变量间的地位是不对等的。在进行回归分析时,必须明确变量间的依赖关系,即哪个变量依赖于哪个或哪些变量。一般把说明或解释另一个变量的变量称为解释变量,用x表示;而作为被说明或被解释的变量称为被解释变量,用y表示。

    其次,两者的假设条件不同。相关分析假设研究的两个变量都是随机的。事实上,只要有一个变量是确定性的,则相关系数一定为零。而回归分析一般都假设解释变量是确定性的,在重复抽样中取固定的值;被解释变量是随机的,它有一个概率分布。回归分析的目的就是要通过给定解释变量的值来预测或控制被解释变量的总体均值或个别值。

    然而相关分析与回归分析之间又有着密切的联系。首先,在进行回归分析之前,一般要确定变量之间的线性关系是否密切,这就要依赖相关分析。其次,变量之间的相关系数与回归分析中的拟合程度也存在一定关系,这在后面的分析中将会看到。

    值得注意的是,回归分析所研究的变量之间的依赖关系通常是一种经验关系,而并不一定包含因果关系。换句话说,变量之间因果关系的确立只能来自其他学科的理论根据,而非回归分析所能解决的。

    回归分析  VS  相关分析

    回归分析与相关分析是利用建立数学模型的过程和结果进行解释和预测的重要途径,主要用于回答一些定义明确的数值变量之间的关系问题。

    所谓回归分析(regression analysis),描述的是一个或多个自变量的变化如何引起因变量变化的一种统计分析方法。

    相关分析(correlation analysis)则是描述两个数值变量之间的关系强度问题。回归分析和相关分析在处理数值变量关系时可以互为补充、相辅相成。

    回归分析一般基于两种算法,1)最小二乘法(least squaremethod,LSM),2)迭代(iteration)计算方法。实际上,最小二乘法也可以借助迭代法达到求解目标。经常用到的是普通最小二乘法(OLS)。目前看来最小二乘法是解决回归分析问题最有效的方法,因为对于一个回归模型而言,最重要的参数乃是斜率,而最小二乘法在斜率估计方面效果很好。

    回归分析是最为基本的定量分析工具,很多表面看来与回归分析无关,并且貌似难以理解的数学方法,可以通过回归分析得到明确的解释。通过回归分析,可以更好地理解因子分析、判别分析、自回归分析、功率谱分析、小波分析、神经网络分析等。

    线性回归分析的假设:

    1)基本假设:预测值与观测值之间的误差是由外部原因随机扰动引起的,与模型本身的性质没有关系。因此,残差的分布理当服从正态分布规律,具有0均值和等方差性质,即εi~WN(0,σ2)。也就是说残差是均值为0、方差为常数的白噪声(white noise,WN)序列。

    2)默认假设:自变量之间是“正交”的,或者说是相互垂直、彼此线性无关的。

    回归分析的5大常规检验:

    1)相关系数检验。相关系数用于检验模型线性关系的拟合效果。

    2)标准误差检验。标准误差用于判断模型的预测精度。

    3)F 检验。F 检验用于判断自变量和因变量的线性关系是否成立。

    4)t 检验。t 检验用于判断回归系数与0是否具有显著性差异。

    5)DW 检验。用于判断是否存在残差序列相关(判断模型的误差是否属于外界随机扰动)。

    回归分析武功秘籍

    所谓回归分析法,是在掌握大量观察数据的基础上,利用数理统计方法建立因变量与自变量之间的回归关系函数表达式(称回归方程式)。

    回归分析中,根据变量多少,可以分为一元+多元回归分析;当研究的因果关系只涉及因变量和一个自变量时,叫做一元回归分析;当研究的因果关系涉及因变量和两个或两个以上自变量时,叫做多元回归分析。

    此外,回归分析中,又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性的,分为线性回归分析和非线性回归分析。通常线性回归分析法是最基本的分析方法,遇到非线性回归问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。

    回归分析法是定量预测方法之一。它依据事物内部因素变化的因果关系来预测事物未来的发展趋势。由于它依据的是事物内部的发展规律,因此这种方法比较精确。测报工作中常用的是一元线性回归和多元线性回归模型。

    回归分析方法:

    1、Linear Regression线性回归

    它是最为人熟知的建模技术之一。线性回归通常是人们在学习预测模型时首选的技术之一。在这种技术中,因变量是连续的,自变量可以是连续的也可以是离散的,回归线的性质是线性的。

    线性回归使用最佳的拟合直线(也就是回归线)在因变量(Y)和一个或多个自变量(X)之间建立一种关系。

    用一个方程式来表示它,即Y=a+b*X + e,其中a表示截距,b表示直线的斜率,e是误差项。这个方程可以根据给定的预测变量(s)来预测目标变量的值。

    回归分析

    (1)直线回归:

    如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,则直线回归(单个自变量的线性回归,称为简单回归),否则应作适当的变换,使其满足上述条件。

    (2)多重线性回归:

    应变量(Y)为连续型变量(即计量资料),自变量(X1,X2,…,Xp)可以为连续型变量、有序分类变量或二分类变量。如果回归分析中的残差服从正态分布(大样本时无需正态性),残差与自变量无趋势变化,可以作多重线性回归。

    观察性研究:可以用逐步线性回归寻找(拟)主要的影响因素

    实验性研究:在保持主要研究因素变量(干预变量)外,可以适当地引入一些其它可能的混杂因素变量,以校正这些混杂因素对结果的混杂作用

    2、Logistic Regression逻辑回归

    逻辑回归是用来计算“事件=Success”和“事件=Failure”的概率。当因变量的类型属于二元(1 / 0,真/假,是/否)变量时,我们就应该使用逻辑回归。这里,Y的值从0到1,它可以用下方程表示。

    上述式子中,p表述具有某个特征的概率。你应该会问这样一个问题:“我们为什么要在公式中使用对数log呢?”。

    因为在这里我们使用的是的二项分布(因变量),我们需要选择一个对于这个分布最佳的连结函数。它就是Logit函数。在上述方程中,通过观测样本的极大似然估计值来选择参数,而不是最小化平方和误差(如在普通回归使用的)。

    要点:它广泛的用于分类问题。

    逻辑回归不要求自变量和因变量是线性关系。它可以处理各种类型的关系,因为它对预测的相对风险指数OR使用了一个非线性的log转换。

    为了避免过拟合和欠拟合,我们应该包括所有重要的变量。有一个很好的方法来确保这种情况,就是使用逐步筛选方法来估计逻辑回归。

    它需要大的样本量,因为在样本数量较少的情况下,极大似然估计的效果比普通的最小二乘法差。

    自变量不应该相互关联的,即不具有多重共线性。然而,在分析和建模中,我们可以选择包含分类变量相互作用的影响。

    如果因变量的值是定序变量,则称它为序逻辑回归。

    如果因变量是多类的话,则称它为多元逻辑回归。

    3、Stepwise Regression逐步回归

    在处理多个自变量时,我们可以使用这种形式的回归。在这种技术中,自变量的选择是在一个自动的过程中完成的,其中包括非人为操作。

    这一壮举是通过观察统计的值,如R-square,t-stats和AIC指标,来识别重要的变量。逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。下面列出了一些最常用的逐步回归方法:

    标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。

    向前选择法从模型中最显著的预测开始,然后为每一步添加变量。

    向后剔除法与模型的所有预测同时开始,然后在每一步消除最小显着性的变量。

    这种建模技术的目的是使用最少的预测变量数来最大化预测能力。这也是处理高维数据集的方法之一。

    4、 岭回归

    岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。

    要点:

    除常数项以外,这种回归的假设与最小二乘回归类似;

    它收缩了相关系数的值,但没有达到零,这表明它没有特征选择功能

    这是一个正则化方法,并且使用的是L2正则化。

    数据江湖 回归十一式

    1、 稳健回归

    其主要思路是将对异常值十分敏感的经典最小二乘回归中的目标函数进行修改。经典最小二乘回归以使误差平方和达到最小为其目标函数。因为方差为一不稳健统计量,故最小二乘回归是一种不稳健的方法。为减少异常点的作用,对不同的点施加不同的权重,残差小的点权重大,残差大的店权重小。

    2、 变系数回归

    地理位置加权

    3、 偏最小二乘回归

    长期以来,模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了,在一个算法下,可以同时实现回归建模(多元线性回归)、数据结构简化(主成分分析)以及两组变量之间的相关性分析(典型相关分析)。偏最小二乘法在统计应用中的重要性体现在以下几个方面:偏最小二乘法是一种多因变量对多自变量的回归建模方法。偏最小二乘法可以较好的解决许多以往用普通多元回归无法解决的问题。偏最小二乘法之所以被称为第二代回归方法,还由于它可以实现多种数据分析方法的综合应用。能够消除自变量选取时可能存在的多重共线性问题。普通最小二乘回归方法在自变量间存在严重的多重共线性时会失效。自变量的样本数与自变量个数相比过少时仍可进行预测。

    4、 支持向量回归

    能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题。

    传统的化学计量学算法处理回归建模问题在拟合训练样本时,要求“残差平方和”最小,这样将有限样本数据中的误差也拟合进了数学模型,易产生“过拟合”问题,针对传统方法这一不足之处,SVR采用“ε不敏感函数”来解决“过拟合”问题,即f(x)用拟合目标值yk时,取:f(x) =∑SVs(αi-α*i)K(xi,x)

    上式中αi和α*i为支持向量对应的拉格朗日待定系数,K(xi,x)是采用的核函数[18],x为未知样本的特征矢量,xi为支持向量(拟合函数周围的ε“管壁”上的特征矢量),SVs

    为支持向量的数目.目标值yk拟合在yk-∑SVs(αi-α*i)K(xi,xk)≤ε时,即认为进一步拟合是无意义的。

    5、 核回归

    核函数回归的最初始想法是用非参数方法来估计离散观测情况下的概率密度函数(pdf)。为了避免高维空间中的内积运算      由Mercer条件,存在映射函数a和核函数K(?,?),使得:=K(xi ,x)

    采用不同的函数作为SVM的核函数K (x i,x),可以实现多种从输入空间到特征空间的非线性映射形式

    6、 岭回归

    岭回归分析是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的耐受性远远强于最小二乘法。

    7、 半参数回归

    模型既含有参数分量又含有非参数分量,其参数部分用来解释函数关系已知的部分,它是观测值中的主要成分,而其非参数部分则描述函数关系未知,无法表达为待定参数的函数部分。

    8、 自回归

    例1.Yt = α+β0Xt +β1Xt-1 +……+βsXt-s + ut,

    例2.Yt = f (Yt-1, Yt-2, … , X2t, X3t, … ) ,滞后的因变量(内生变量)作为解释变量出现在方程的右端。这种包含了内生变量滞后项的模型称为自回归模型。

    9、正交回归

    因素水平值在区间[Zj1, Zj2]内变化,经编码之后,编码值xi在区间[-1,+1]间变化,将响应值y原来对Z1, Z2……Zm的回归问题,转化为y对x1,x2……xm的回归问题。它的主要优点是可以把实验或计算的安排、数据的处理和回归方程的精度统一起来加以考虑,根据实验目的和数据分析来选择实验或计算点,不仅使得在每个实验或计算点上获得的数据含有最大的信息,从而减少实验或计算次数,而且使数据的统计分析具有一些较好的性质,以较少的实验或计算建立精度较高的回归方程。

    10、逐步回归

    实际问题中影响因变量的因素可能很多,我们希望从中挑选出影响显著的自变量来建立回归模型,这就涉及到变量选择的问题,逐步回归是一种从众多变量中有效地选择重要变量的方法。基本思路为,先确定一初始子集,然后每次从子集外影响显著的变量中引入一个对y 影响最大的,再对原来子集中的变量进行检验,从变得不显著的变量中剔除一个影响最小的,直到不能引入和剔除为止。

    11、主成分回归

    在统计学中,主成分分析是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。

    首先对X阵进行主成份分析,T阵的维数可以与X阵相同,如果使用整个T阵参加回归,这样得到的结果与多元线性回归没有多大的差别。因为主成分(新变量)是原变量的线性组合。前面的k个主成份包含了X矩阵的绝大部分有用信息,而后面的主成份则往往与噪声和干扰因素有关。因此参与回归的是少数主成分组成的矩阵。在维数上远小于X。主成分回归通过对参与回归的主成份的合理选择,可以去掉噪音。主成份间相互正交,解决了多元线性回归中的共线性问题。主成分回归能够充分利用数据信息,有效地提高模型的抗干扰能力。

    来源:计量经济学服务中心综合整理,版权归原作者所有。

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  • 现在大数据离生活越来越近,现如今,大数据已经越来越多融入到我们日常生活和工作之中,决策者我们也越来越依赖大数据做出决策。但同时,有些人也对大数据产生了质疑,认为大数据但也有一种声音表示,大数据这...

      现在大数据离生活越来越近,现如今,大数据已经越来越多的融入到我们的日常生活和工作之中,决策者我们也越来越依赖大数据做出决策。但同时,有些人也对大数据产生了质疑,认为大数据但也有一种声音表示,大数据这东西看起来挺好,但有时也会误导我们。其实,大数据本身并没有什么问题,它给我们带来的好处和便利毋庸置疑,这可不是说大数据本身有什么问题,它是没问题的,有问题的是我们采集数据的方式。一旦我们在采集数据的这个过程中出了问题,大数据就有可能给我们带来麻烦。反而会帮我们的倒忙。那采集数据的时候究竟可能会出现什么错误呢?又该如何规避呢?


      第一,种错误叫选择误差,如果选择的数据样本不平均,就会出现选择误差这类错误。比如说,美国大选前都要做民意测试,但根据这种方式预测的结果并不准确,因为测试的方式有问题,调查民意时需要选民支付30美元才能参与,能来支付这笔钱的人也许是热衷政治,也许是中产阶级,总之不能代表全民的平均水平。这类错误还有很多其他案例,这样的案例有很多,比如说在机场做消费问卷调查的话就可能会出现有偏差,因为坐飞机的人相对来说要讲比一般人更富裕些。所以说,一旦选择的数据样本不平均出错,那得出的结论肯定会有问题。


      第二,种错误叫幸存者误差,就是说,如果选择的数据样本里有过高或者过低的数据,那就会出现幸存者误差那得出的结论就会有问题。简单打个简单的比方,一个正常身高的人群里有姚明的话,一个屋子里如果坐着姚明,那这群人屋子里人的平均身高肯定就会偏高嘛。美国的一所大学曾经有个报告,说他们学校地理系的毕业生平均年收入水平最高,这就很让人费解了,因为地理系不是这个学校的热门专业,也不是社会上的高薪职业,怎么会出现这样的结果呢?原来啊,这是因为,NBA超级球星乔丹就是这家学校地理系毕业的,他一个人就拉高了整个学校的平均水平。所以,为了避免出现这种幸存者误差,有时候做统计的时候往往要去掉最高和最低的数据一个最高分,去掉一个最低分,然后再把剩下的数据平均一下再把平均下来的分数作为最终结果得分。


      第三,人们在种错误叫回忆误差。什么意思呢?就是说,你选择的数据样本时,会受到大脑回忆的影响,从而产生回忆误差,。而这个误差的形成完全是心理作用。,我们都愿意将现状理解为过去发生的必然结果,就是喜欢把现状和过去用因果关系对应上,尤其是对一些特别糟或者特别好的情况。比如说,哈佛大学曾经做过了一个心理实验,分别找来一组患有乳腺癌的女性以及,还有一组健康的女性,让她们共同回忆自己早年的饮食习惯。结果发现,那些患病的女性在回忆过去的时候,觉得自己摄入的脂肪含量比实际上要多出很多高很大一截,但那些健康的女性那组就没出现这种情况,。这就是所谓的回忆误差。如果你根据患病女性的回忆这个研究得出结论,:认为女性摄入太多脂肪容易患乳腺癌,的妇女在年轻的时候摄入了太多的脂肪。那就太荒谬了。


      第四种错误叫健康用户误差,这个说法源于一个逻辑比喻,就是比如,每天按时吃维生素片的人身体会更健康,这种说法听起来很有道理,但并不是说代表仅仅吃维生素就能决定一个人健康与否,因为一个人健康的因素有很多种。这个举动就可以完全决定一个人是否健康。比如说曾经有个研究证明,幼年时期穿紫色睡衣的孩子,长大后成才的概率更高,98%的哈佛毕业生在小时候都穿过紫色睡衣,因为紫色更有助于幼儿大脑发育。这种说法听起来很有道理,数据看起来也无法反驳,但事实上犯了健康用户误差这个错误,最终能决定一个人成功的因素多种多样,年幼穿紫色睡衣可能只是其中很小的一个。


      此外,还有一种不易察觉的错误,如果你逃过了以上四个错误,还有第五个最不容易察觉的在等着你,叫发表错误。以上四种错误那些都是我们在选择数据样本或者分析数据分析时容易犯的毛病,而这个而最后一个却跟发表研究成果的“潜规则”有点关系。从认知角度讲,人们更喜欢正面的结果,所以传播领域也倾向于发表这样的东西。比如,说医学界研究玩游戏和患结肠癌之间的关系,抽样调查了100个数据,而这些数据中的前99个数据都显示是没什么关系,但只有一个数据显示可能有点联系,就是这个数据结果才有吸引力,而人们也更愿意看到玩游戏可以在一定程度上预防结肠癌的结果。从传播的角度来看,99个没有关系的数据没什么可吸引眼球的,但如果说玩游戏可以在一定程度上预防结肠癌,相信会有更多人愿意看到。所以说,这种发表错误的问题不在于数据本身的准确度,而是发表结果以及传播中的你向公众传达的时候会以偏概全,这也是为什么现在打开网页满屏幕都是标题党的原因了。


       大数据分析应如何规避误差.中琛魔方大数据表示:大数据要求我们使用正确的采集样本的方式以及正确的分析数据的方式,选取要求我们使用正确的采集和对待数据的方式。只有做到正确抓取和利用数据只有这样,我们才能通过数据样本提供的各种线索,接触到事物的本质和真相,进而为我所用。而大数据的基础在于,以事实为依据,以客观为追求,要尽量避免“取悦”式的发表大数据分析结论发表。因为“片面强调”有悖于大数据发展的初衷,没有普世价值的结论无法为受众提供核心价值。


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  • 就在前几天,SLD中检实验室培训平台LAB学苑举办了线上的直播课程《定量分析的误差数据处理》。以下是课程《定量分析的误差数据处理》,张波老师针对学员提出的问题做的详细解答。1Q:老师,对于仪器出的数据...

    就在前几天,SLD中检实验室培训平台LAB学苑举办了线上的直播课程《定量分析中的误差与数据处理》。以下是课程《定量分析中的误差与数据处理》,张波老师针对学员提出的问题做的详细解答。

    1Q:

    老师,对于仪器出的数据,可以通过调整设置调整出不同的位数,这种的该如何保留,假如保留三位有效数字我应该调出四位有效数字来保留还是应该调出五位有效数字来保留。

    A:按照方法要求的精确度和误差要求来保留,比如要求精确到千分位,就保留到0.001。建议按要求保留的有效数字位数进行保留即可,目的是满足达到精度和误差要求。

    2Q:实验室比对结果计算中用的z值是怎么计算的?

    A:Z值一般在实验间比对、能力验证结果判断时运用较多,适合于样本量大的情况,表明“满意”,表明有“问题”,表明“不满意”。大家有兴趣可以关注我们后期有关能力验证方面的课程。

    3Q:像是仪器的标准曲线b值是16543.234,这应该是几位有效数字?

    A:b是斜率,由回归拟合的计算值,根据回归运算的公式计算而得,而这个运算是由我们变量x和因变量y得到的,所以他的有效位数与我们的变量保留是一致的,因为是过程运算得到的值,也可以多保留一位,您这个例子如果是计算得到的可按有效数字位数的规则识别为8位。因实际分析时,拟合曲线可由分析软件自动生成,我们在实际运用时,更多关注我们的变量x和因变量y的有效位数保留。

    4Q:f检验表怎么看,横纵坐标表示什么?A:

    首先,确定我们的置信度是多少,一般取0.95。横坐标f1表示大方差的自由度,纵坐标f2表示小方差的自由度。

    5Q:标准偏差一般保留多少位数?

    A:一般保留2位有效数字。

    6Q:仪器出的工作曲线a与b用的是科学计数法表示,那我们写原始记录时是照办照抄嘛?

    A:可以,有效数字位数可以比你的结果多保留一位。

    7Q:标准曲线a、b值怎么判断是不是合适?

    A:首先看r值,是否满足要求。使用标准样品测试,用该曲线进行结果计算,再计算回收率,回收率接近100%,说明曲线建立基本准确。

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  • 机器学习如何进行误差分析

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空空如也

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如何分析数据的误差