实验数据的处理分析

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1、.实验数据的处理方法杨鹏【摘要】物理学是一门实验的科学，物理学中的新概念、新规律的发现都依赖于反复的实验。而处理实验数据时，需选择适当的实验数据处理方法，才能较准确、客观的反映实验结果，减小误差。本文介绍了实验数据处理中涉及到的一些基本概念，重点综述了物理实验中常用的数据处理方法。并指出了各自适用的条件及优缺点。【关键词】误差；数据处理；作图法；最小二乘法；逐差法Abstract：Physicsisanexperimentalscience,Newconceptsinphysics,thediscoveryofnewrulesrelyontrialanderror,Th

2、eexperimentaldataprocessing，Needtoselecttheappropriatetreatmentoftheexperimentaldata，Tomoreaccuratelyreflecttheobjectiveresults，Reduceerrors.ThisarticledescribestheexperimentaldataprocessinginvolvedinsomeofthebasicconceptsSummaryofexperimentsfocusedonthephysicaldataprocessingmethodscommo

3、nlyused.Andpointedouttheadvantagesanddisadvantagesofeachapplicablecondition.Keywords:Error;DataProcessing；Mapping；Leastsquares；Bysubtraction【引言】数据处理是指由实验测得的数据,必须经过科学的分析和处理,才能揭示出各物理量之间的关系。我们把从获得原始数据起到得出结论为止的加工过程称为数据处理。正确的处理实验记录的数据，对我们科学的了解被测量或研究对象的客观规律，选择恰当的实验数据处理方法，最大限度的减小误差让实验数据无限接近理想条件

4、下的结果，这是实验数据处理的意义所在。在这方面研究的文献有很多，例如费业泰的《误差理论与数据处理》等。要对实验结果进行分析，根据不同的实验方法，我们可以采用不同的数据处理方法，常用的有作图法、最小二乘法、逐差法等。本文将分别对这些方法进行了介绍。一、实验数据处理中涉及到的基本概念...对实验结果进行半定量分析，需要借助许多评价参量，这里涉及到许多表征实验数据好坏及数据离散程度的基本概念，特别是描述处理后数据的可靠性的参量，尤其具有重要意义。以下将对一些重要概念进行介绍。1.真值及约定真值真值有多种定义，如“被测量本身所具有的真实大小称为真值。”[1]“如果实验已消除系统

5、误差，只存在偶然误差。则无穷多个观测值得平均值，就是被测物体的真值。”[2]“正在研究某量时所处的条件下严格的确定的量值。”[3]由此可见，真值是客观存在的，但也还是一个理想的概念，通常是不可确切知道的。约定真值被认为是非常接近真真值的，它们之间的差别可忽略不计，无系统误差条件下的算术平均值、标称值、校准值、理论值、公认值等均可作为约定真值来使用。2.影响量和干扰量影响量不是测量的对象，但却影响被测量的量值或仪器示值，它通常是一种与待测的量有一定函数关系的另一种性质的量[9]。例如在测量电阻时，由于多数材料的电阻随温度改变，因此在测量电阻时温度在影响着电阻值的测量结果，

6、但它却不是测量对象，所以温度就是电阻测量中的影响量。影响量在测量结果中带来的影响可以在测出影响量的大小后，按其函数关系从测量结果中加以消除。干扰量是一种与待测的量没有必然联系的外界强行渗入量。例如拍摄全息照片时外界的振动，探测器的噪声，都会影响测量工作造成干扰，这样的一些量称为干扰量[9]。为了保证测量的准确度，在安排测量条件时，要消除影响量和最大限度减小干扰量。3.精度反映测量结果与真实结果接近程度的量，称为精度，它与误差的大小相对应，因此可用误差的大小来表示精度的高低，误差小则精度高，误差大则精度高低。精密度：它反映测量结果中随机误差的影响程度准确度：它反映测量结果

7、中系统误差的影响程度精确度：它反映测量结果中系统误差和随机误差综合的影响程度，其定量特征可用测量的不确定度（或极限误差）来表示。[4]用一种打靶的例子，可以更好的理解和掌握，如下图：...（a）精密度高、准确度低（b）准确度高、精密度低（c）精确度高图1打靶的精确度4.误差测量值减去真值为测量值的误差，即:测量值-真值=误差上述误差亦称绝对误差，假设测量值为x，真值为a，误差为，则有误差=x-a，与a的比值=/a称为相对误差。对误差的来源可以概括为四个方面[4]：1，测量装置误差，这里面分三个方面来说，a，标准量具误差：以固定形式复现标准