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  • 1.2 实验数据误差;系统误差 偶然误差 过失误差;1系统误差可测误差;系统误差产生的主要原因是;c. 试剂误差 由于试剂不纯和蒸馏水中含有微量杂质所引起 d. 操作误差;减免方法 可用对照实验空白实验校准仪器等办法...
  • 误差为 ,由 递推计算到 的误差为 ;算法二中 的计算误差为 , 由 向前递推计算到 (n)的误差为 。如果在上述两种算法中都假定后 面的计算不再引入其他误差,试给出 与 的关系和 与 的关系。 (3)算法一中通常 会...
  • 是非判断题 1-1将3.14243.21565.6235和4.6245处理成四位有效数字时则分别为3.1423.2165.624和4.624 1-2 pH=10.05的有效数字是四位 1-3 [HgI4]2-的lg=30.54其标准积累稳定常数为3.4671030 1-4在分析数据中所有的0均为...
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  • 分析化学第七版配套课件 2.误差分析数据处理
  • 包含四种传感器的实验数据,通过不同方面的分析计算试验台的转速频率和理论值之间的误差
  • 本文主要讲了一下电子测量误差分析与测量结果的处理。希望对你的学习有所帮助。
  • 误差理论与数据处理

    2017-09-14 14:59:36
    并重点结合几何量、机械量和相关物理量测量进行介绍,内容包括:绪论、误差的基本性质与处理、误差的合成与分配、测量不确定度、线性参数的最小二乘法处理、回归分析、动态测试与数据处理基本方法等。各章附有大量...
  • 电子书:测量误差分析和实验数据处理.pdf,清晰版
  • 第一章 实验数据误差分析与数据处理 第一节 实验数据误差分析 一 概述 由于实验方法和实验设备的不完善周围环境的影响以及人的观察力测量程序等限制实 验测量值和真值之间总是存在一定的差异在数值上即表现为误差...
  • 第二章 实验数据误差分析和数据处理 第一节实验数据地误差分析 由于实验方法和实验设备地不完善周围环境地影响以及人地观察力测量程序等限 制实验观测值和真值之间总是存在一定地差异 ?人们常用绝对误差相对误差或...
  • 基于误差统计分析台站短水准测量数据异常,张占阳,,为深入分析台站短水准测量数据是否存在趋势异常,本文以房山台站2013-2016年测量数据为例,利用统计方法对各测段往测高差、返测高差
  • 实验数据误差分析和数据处理.doc
  • 低压台区电能表运行误差数据修正及数据挖掘分析.pdf
  • 实验数据误差分析与的数据处理.ppt
  • 大学物理实验报告数据处理及误差分析参考.doc
  • 通过实验数据分析测电源电动势和内阻系统误差
  • 分析数据误差存在的普遍性;在讨论偶然误差的特点、测度、分布的基础上,分析算术平均数与最小二乘原理和最大或然原则的一致性,给出了标准差的计算公式;对数据中系统误差以及系统误差的检验进行专门研究,介绍...
  • :在产品的质量管理中,离不开数据的使用,而数据是通过测量得来的,因而数据存在测量...本文分析了测量系统中数据 误差的来源及其对产品生产过程的影响。这对如何控制数据测量误差,提高产品的质量管理有重要意义。
  • 散点图:用于展现数据快捷经典的方式,现实的是数据的分布情况, 与直方图不同的是,散点图显示的两种变量,散点图现实出现观察结果的成对关 系,一个好的散点图可以是原因说明的一个重要组成部分。 2.直线的使用 ...

    一、预测,回归

    算法:为了完成某个计算而执行的任何过程。
    

    1.散点图的使用
    只要是涉及到两种变量
    都应该使用(根本在于看出散点图两种变量中的之间的关系

    散点图:用于展现数据快捷经典的方式,现实的是数据的分布情况,
    与直方图不同的是,散点图显示的两种变量,散点图现实出现观察结果的成对关
    系,一个好的散点图可以是原因说明的一个重要组成部分。
    

    2.直线的使用

    贯穿数据的直线有可能是有效的预测办法
    
    • 直线的来源:考虑我们尝试解决问题时,使用的算法

    • 散点图的合理分割,确定期望与实际相匹配的对象。有助于确定直线

    • 平均值图形

       定义:散点图,显示出X轴上的每个区间相对应的Y轴的数值
      

    画一条把图中平均值连接起来的直线,利用他就可以预测我们想要的数据。
    3.使用

    • 具有相关性,相关性为1或者是-1的时候,非常可靠的使用线性回归的的方式。
    • 利用程序的得到相关的函数,进而确定出我们需要的方程。

    二、误差/合理误差

    预测失准不稀奇,但是预测的时候需要给出误差范围。
    ·回归方程预测的是人们的平均水平,不是每个人都在平均水平
    

    1.外插法

    定义:回归方程预测数据范围以外的数值车各位外插法。
    

    内插法对数据范围内的点进行预测,这也是回归方程本来的目的,内插法相对很准确;
    人们随时都在使用外插法。使用外插法时就要指定附加假设条件,明确白确实不考虑数据集外发生的情况。
    2.机会

    机会误差=实际结果与模型预测结果之间的偏差

    回归分析很少不偏不倚,这种实际结果与预测结果之间的偏差叫做机会误差,统计学中又把机会误差成为残差。

    对残差的分析是优秀的统计模型的核心
    
    	指出误差并不意味着我们的分析是错误的,只能说明我们对于的真实程度无法
    隐瞒,我们的客户越是理解我们的预测,越是能根据预测做出正确的决策。
    

    3.指定误差

    需要一个统计值,体现出典型的点(观察结果)相对于回归线的平均偏移量
    

    可以告诉客户:实际结果与典型预测结果之间可能有多大差距

    • 用均方根误差定量表示残差分析
      使用程序确定均方根误差(后续介绍使用python处理)

    4,多条回归线

    • 分区(将数据拆分成几个组称为分割)
    • 确定每个区域内的均方根误差
    • 管理误差
    • 预测和解释的平衡效果(合理的选择回归线的条数)
    展开全文
  • 第十七章 定量分析误差分析结果的数据处理 17.2 误差的产生及表示方法 17.1 有效数字 17.3 有限实验数据的统计处理 17.4 提高分析结果准确度的方法 一误差与准确度 ? 准确度是指测定结果与真实值接近的程度准 ...
  • 惯导误差分析

    2013-12-13 11:24:35
    导航系统_第2章_4惯导误差分析,紧接上一节,误差分析惯导
  • 误差分析数据修正

    千次阅读 2019-12-14 22:33:59
    误差分析 我们在训练结束,做完验证后,人工查看在验证集中被误判的数据,看看你的算法的问题处在哪里。 这个过程叫作误差分析。 评估改善 改善的方法有很多,但是也要分重点。 例如错误中,有50%是A问题,5%是B问题...

    误差分析

    我们在训练结束,做完验证后,人工查看在验证集中被误判的数据,看看你的算法的问题处在哪里。

    这个过程叫作误差分析。

    评估改善

    改善的方法有很多,但是也要分重点。

    例如错误中,有50%是A问题,5%是B问题,那么即便我想到了一个可能可以解决B问题的改善方法,但是要考虑一下是不是值得花时间去改善。

    假设遇到上述问题,首先应该要想办法改善A问题。

    数据修正

    还有一种比较讨厌的情况,假设给你的数据就有问题呢?

    明明是一种猫的图片,y值却标成了狗。

    如果只是收集者不小心标错(极个别随机分布),那么这种情况是很鲁棒的,影响不大。但是比方说收集者将所有的花豹标成猫,那么显然训练出来的结果,花豹也会预测成猫。

    可以自己分析数据中错误的成分,查看比重是否很大,是否随机,影响是否很大,再考虑是否去修正。

    展开全文
  • 感测与技术课件第三章:误差分析数据处理基础
  • [第4讲]误差理论与数据处理ppt,一、测量误差的基本理论;二、数据处理的一般方法;
  • 并重点结合几何量、机械量和相关物理量测量进行介绍,内容包括:绪论、误差的基本性质与处理、误差的合成与分配、测量不确定度、线性参数的最小二乘法处理、回归分析、动态测试与数据处理基本方法等。各章附有大量...
  • 面板数据分析步骤及流程-R语言

    万次阅读 多人点赞 2016-08-16 16:49:55
    面板数据模型选择及分析步骤;附R语言代码

    面板数据

    面板数据(Panel Data),也成平行数据,具有时间序列和截面两个维度,整个表格排列起来像是一个面板。
    面板数据举例:
    这里写图片描述

    模型说明及分析步骤

    1、首先确定解释变量和因变量;
    2、R语言操作数据格式,部分截图如下,这里以index3为因变量,index1与index2为解释变量:
    这里写图片描述

    ##加载相关包
    install.packages("mice")##缺失值处理
    install.packages("plm")
    install.packages("MSBVAR")
    library(plm)
    library(MSBVAR)
    library(tseries)
    library(xts)
    library(mice)
    data<-read.csv("F://分类别//rankdata.csv",header=T,as.is=T)##读取数据

    2、单位根检验:数据平稳性
    为避免伪回归,确保结果的有效性,需对数据进行平稳性判断。何为平稳,一般认为时间序列提出时间趋势和不变均值(截距)后,剩余序列为白噪声序列即零均值、同方差。常用的单位根检验的办法有LLC检验和不同单位根的Fisher-ADF检验,若两种检验均拒绝存在单位根的原假设则认为序列为平稳的,反之不平稳(对于水平序列,若非平稳,则对序列进行一阶差分,再进行后续检验,若仍存在单位根,则继续进行高阶差分,直至平稳,I(0)即为零阶单整,I(N)为N阶单整)。

    ##单位根检验
    tlist1<-xts(data$index1,as.Date(data$updatetime))
    adf.test(tlist1)
    tlist2<-xts(data$index2,as.Date(data$updatetime))
    adf.test(tlist2)

    3、协整检验/模型修正
    单位根检验之后,变量间是同阶单整,可进行协整检验,协整检验是用来考察变量间的长期均衡关系的方法。若通过协整检验,则说明变量间存在长期稳定的均衡关系,方程回归残差是平稳的,可进行回归。
    格兰杰因果检验:前提是变量间同阶协整,通过条件概率用以判断变量间因果关系。

    ##格兰杰因果检验
    granger.test(tsdata,p=2)

    4、模型选择
    面板数据模型的基本形式
    这里写图片描述
    也可写成:
    这里写图片描述
    其中:
    这里写图片描述
    这里写图片描述
    这里写图片描述

    对于平衡的面板数据,即在每一个截面单元上具有相同个数的观测值,模型样本观测数据的总数等于NT。
    当N=1且T很大时,就是所熟悉的时间序列数据;当T=1而N很大时,就只有截面数据。

    • 模型选择一般有三种形式
      (1)无个体影响的不变系数模型(混合估计模型):ai=aj=a,bi=bj=b
      这里写图片描述
      即模型在横截面上无个体影响、无结构变化,可将模型简单地视为是横截面数据堆积的模型。这种模型与一般的回归模型无本质区别,只要随机扰动项服从经典基本假设条件,就可以采用OLS法进行估计(共有k+1个参数需要估计),该模型也被称为联合回归模型(pooled regression model)。
      (2)变截距模型(固定效用模型):ai≠aj,bi=bj=b
      这里写图片描述
      即模型在横截面上存在个体影响,不存在结构性的变化,即解释变量的结构参数在不同横截面上是相同的,不同的只是截距项,个体影响可以用截距项ai (i=1,2,…,N)的差别来说明,故通常把它称为变截距模型。
      (3)变系数模型(随机效应模型):ai≠aj,bi≠bj
      这里写图片描述
      即模型在横截面上存在个体影响,又存在结构变化,即在允许个体影响由变化的截距项ai (i=1,2,…,N)来说明的同时还允许系数向量bi (i=1,2,…,N)依个体成员的不同而变化,用以说明个体成员之间的结构变化。我们称该模型为变系数模型。
    • 选择合适的面板模型
      需要检验被解释变量yit的参数ai和bi是否对所有个体样本点和时间都是常数,即检验样本数据究竟属于上述3种情况的哪一种面板数据模型形式,从而避免模型设定的偏差,改进参数估计的有效性。
      这里写图片描述
      如果接受假设H2,则可以认为样本数据符合不变截距、不变系数模型。如果拒绝假设H2,则需检验假设H1。如果接受H1,则认为样本数据符合变截距、不变系数模型;反之,则认为样本数据符合变系数模型。
    • F检验
      具体计算过程略,见参考ppt。
      这里写图片描述
      这里写图片描述
      其中下标1,s1指代随机效应模型的残差平方和,s2指代固定效用模型残差平方和,s3指代混合估计模型的残差平方和;
      若F2统计量的值小于给定显著水平下的相应临界值,即F2小于Fa,则接受H2,认为样本数据符合混合效应模型;反之,则继续检验假设H1;
      若F1统计量的值小于给定显著水平下的相应临界值,即F1小于Fa,则接受H1,认为样本数据符合固定效应模型;反之,则认为样本数据符合随机效应模型;
    • 随机效应模型
      (1)1.LM检验。Breush和Pagan于1980年提出R 检验方法。
      其检验原假设和备择假设:
      这里写图片描述
      如果不否定原假设,就意味着没有随机效应,应当采用固定效应模型。
      (2). 豪斯曼(Hausman)检验。William H Greene于1997年提出了一种检验方法,称为豪斯曼(Hausman)检验。
      这里写图片描述
      若统计量大于给定显著水平下临界值,p值小于给定显著水平,则存在个体固定效应,应建立个体固定效应模型。
    form<- index3~index1+ index2
    rankData<-plm.data(data,index=c("IPname","updatetime"))#转化为面板数据
    pool <- plm(form,data=rankData,model="pooling")#混合模型
    pooltest(form,data=rankData,effect="individual",model="within")#检验个体间是否有差异
    pooltest(form,data=rankData,effect="time",model="within")#检验不同时间是否有差异
    wi<-plm(form,data=rankData,effect="twoways",model="within")#存在两种效应的固定效应模型
    pooltest(pool,wi)#F检验判断混合模型与固定效应模型比较
    phtest(form,data=rankData)##Hausman检验判断应该采用何种模型,随机效应模型检验
    pbgtest(form,data=rankData,model="within")#LM检验,随机效应模型检验
    #检验是否存在序列相关
    pwartest(form,data=rankData)#Wooldridge检验(自相关)小于0.05存在序列相关
    summary(wi)##查看拟合模型信息
    fixef(wi,effect="time")#不同时间对因变量的影响程度的系数估计值
    inter<-fixef(wi,effect="individual")#不同个体对因变量的影响程度的截距估计值
    
    ##根据模型参数,进行预测;

    百度文库中下载的参考ppt:
    http://pan.baidu.com/s/1qXHVGde

    注:有些地方,尤其R代码部分有些乱,需根据实际数据情况进行选择,函数的参数设置并未完全吃透,还需要继续学习,如有不对的地方,再改正,目前的理解是这样了,在本次数据场景中,实际数据应用中预测效果不是很好,误差稍大,这次未采用,以后遇到可以再尝试。

    展开全文
  • 通过数据仿真的方法,仿真理想情况下手提盘煤仪的激光测距数据、姿态数据和定位数据,然后根据实际情况确定各误差参数,并将其依次代入仿真数据中,比较理论体积和代入误差后的仿真体积,得出误差因素对体积的影响...
  • 本书是全国高等学校首次出版使用的...本书论述了科学实验和工程实践中常用的静态测量和动态测量的误差理论和数据处理,并重点结合几何量、机械量和相关物理量测量进行误差分析。下载链接:链接:https://pan.bai...

    本书是全国高等学校首次出版使用的《误差理论与数据处理》教材,自1981年出版第1版以来,深受高等学校和科研院所欢迎使用,多次修订再版,本书为第6版。第6版在保持原教材特色基础上,对部分内容作了修改,以适应更多专业的教学需要。本书论述了科学实验和工程实践中常用的静态测量和动态测量的误差理论和数据处理,并重点结合几何量、机械量和相关物理量测量进行误差分析。下载链接:链接:https://pan.baidu.com/s/16ooo_1DjkS6xjGyAzoNlEw  提取码:w7tr 

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空空如也

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如何分析数据的误差