06018误差理论与数据处理doc

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1、湖北省高等教育自学考试大纲课程名称：误差理论与数据处理课程代码：06018（理论）第一部分课程性质与目标一、课程性质与特点《误差理论与数据处理》课程是高等教育自学考试光机电一体化工程专业的一门沟通课程，是一门基础性很强的课程，理论严密、系统完整、逻辑性很强，也是工科学生的一门方法论课程。没有测量就没有科学。人类进行的科学研究和生产实践中都离不开测量，由于测量结果中存在误差是必然的和普遍的现象，误差的存在使得测量结果的可靠性和可信赖度大打折扣，甚至使测量试验结果丧失应有的意义和价值。在当今的信息技术

2、时代，任何科学试验和生产实践所获得的大量数据信息，必须经过合理的数据处理并给出科学的评价才有其实际价值。《误差理论与数据处理》课程研究误差存在的一般规律、分析误差的影响因素和产生原因、减小误差对测量结果的影响、以及科学实验和工程实际中常用静态测量数据和动态测量数据的各种常用处理方法。二、课程目标与基本要求课程目标：使学员系统地掌握误差理论与数据处理的基本概念、理论与方法，并且能够灵活进行误差分析、测量结果评价和试验数据处理，具有较强的分析问题与解决问题的能力。基本要求：通过学习，学员应能正确理解有

3、关测量、误差、精度、显著性检验等基本概念和它们之间的内在联系，正确理解和应用误差理论与数据处理的基本定律和公式，如：贝赛尔公式、随机误差标准差合成公式、随机误差极限差合成公式、最小二乘法原理、正归方程、回归方程等，能运用所学知识正确确定测量方案并解决一些简单的误差合成与分配问题。三、与本专业其它课程的关系本课程的先修课程主要有：高等数学、概率论与数理统计、大学物理、矩阵代数、检测理论、工程测试技术、过程控制与自动化仪表、信号与系统等。本课程的重点内容包括：误差的基本性质与误差处理、误差的合成与分配

4、、测量不确定度、线性参数的最小二乘估计、回归分析、动态测试数据处理基本方法、动态测量误差及其评定等。学好本课程，将为本专业后续专业课程的学习打下基础。第二部分考核内容与考核目标第一章绪论一学习目的与要求通过学习本章，学生应建立有关误差、精度的基本概念，了解其内在关系，掌握测量数据有效数字、数字舍入规则以及数据运算规则，为后续章节的学习与应用奠定概念基础和能力基础。要求了解研究误差的意义，掌握误差的定义及其表示方法，熟悉误差的来源，了解误差的分类；掌握精度的有关观念，理解精度的含义，掌握测量数据有效

5、数字、数字舍入规则以及数据运算规则。二、考核知识点与考核目标（一）误差的基本概念（重点）识记：误差的定义及表示方法，绝对误差、相对误差、理解：真值、修正值的概念及其相互内在联系，误差的来源与分类应用：约定真值、引用误差（二）精度的概念（次重点）识记：精度、准确度、精密度、精确度理解：精度、准确度、精密度、精确度的内在关系应用：精度、准确度、精密度、精确度与误差的关系（三）有效数字与数据运算（一般）识记：数字舍入规则和数据运算规则理解：有效数字的概念应用：数字舍入、数据运算第二章误差的基本性质与处理

6、一学习目的与要求学员通过本章学习，应熟悉随机误差、系统误差、粗大误差的性质、产生误差的原因及出现的规律，掌握发现、消除或减小随机误差、系统误差、粗大误差的主要方法，掌握测量数据处理和结果评定的方法，了解三类误差的相互转化。二、考核知识点与考核目标（一）随机误差、等精度测量和不等精度测量数据的处理（重点）识记：测量列的概念；随机误差的概念和性质，测量列的概念；随机误差的产生原因、随机误差的特征、随机误差正态分布的特征量及其对测量结果的评价；置信度的概念；在等精度测量和不等精度测量条件下，算术平均值或

7、均值、加权算术平均值、标准差（方均根误差）、加权算术平均值的标准差、极限误差的意义及计算；残余误差的概念及应用；贝塞尔公式及应用；标准差计算的别捷尔斯法、极差法、最大误差法；权的概念与确定方法；单位权的意义;随机误差的其它分布规律（均匀分布、反正弦分布、三角分布、χ2分布、t分布、F分布）及其特征量。理解：算术平均值、加权算术平均值、标准差、极限误差、残余误差；置信度的概念；权的概念；单位权的意义应用：残余误差代数和校核算术平均值及其残余误差的规则，贝塞尔公式、别捷尔斯法、极差法、最大误差法及权的

8、应用，等精度测量和不等精度测量数据的处理及最后结果的表达（二）系统误差（次重点）识记：系统误差的概念和性质及产生的原因、系统误差的特征理解：系统误差的处理方法应用：系统误差的处理方法应用（三）粗大误差（一般）识记：粗大误差的概念和性质，粗大误差产生的原因理解：判别粗大误差的常用准则应用：粗大误差的处理方法第三章误差的合成与分解一学习目的与要求任何测量结果都包含有测量误差。通过本章的学习，学员需正确理解函数误差、误差合成、误差分配等基本概念，掌握误差合成与分配的基本方法，能正确地分析