测量学课件第五章测量误差基本知识

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1、第五章测量误差基本知识第五章测量误差基本知识学习要点◆建立测量误差的基本概念◆观测值的中误差◆观测值函数的中误差——误差传播定律◆加权平均值及其中误差7/25/2021测量学§5-1测量误差的概念一、测量误差的来源1、仪器精度的局限性2、观测者感官的局限性3、外界环境的影响7/25/2021测量学二、测量误差的分类与对策(一)分类系统误差——在相同的观测条件下,误差出现在符号和数值相同,或按一定的规律变化。偶然误差——在相同的观测条件下,误差出现的符号和数值大小都不相同,从表面看没有任何规律性,但大量的误差有“统计

2、规律”粗差——特别大的误差(错误)7/25/2021测量学(二)处理原则粗差——细心,多余观测系统误差——找出规律,加以改正偶然误差——多余观测,制定限差7/25/2021测量学如何处理含有偶然误差的数据?例如:对同一量观测了n次观测值为l1,l2,l3,….ln如何取值?如何评价数据的精度?7/25/2021测量学例如:对358个三角形在相同的观测条件下观测了全部内角,三角形内角和的误差i为i=i+i+i-180其结果如表5-1,图5-1,分析三角形内角和的误差I的规律。7/25/2021测量学

3、误差区间负误差正误差误差绝对值dΔ"KK/nKK/nKK/n0~3450.126460.128910.2543~6400.112410.115810.2266~9330.092330.092660.1849~12230.064210.059440.12312~15170.047160.045330.09215~18130.036130.036260.07318~2160.01750.014110.03121~2440.01120.00660.01724以上000000Σ1810.5051770.4953581.00

4、0表2-1偶然误差的统计7/25/2021测量学-24-21-18-15-12-9-6-30+3+6+9+12+15+18+21+24X=k/d7/25/2021测量学偶然误差的特性有限性:在有限次观测中,偶然误差应小于限值。渐降性:误差小的出现的概率大对称性:绝对值相等的正负误差概率相等抵偿性:当观测次数无限增大时,偶然误差的平均数趋近于零。7/25/2021测量学5-2评定精度的标准方差和标准差(中误差)7/25/2021测量学标准差常用m表示,在测绘界称为中误差。7/25/2021测量学按观测值的真误差

5、计算中误差7/25/2021测量学三、相对误差某些观测值的误差与其本身大小有关用观测值的中误差与观测值之比的形式描述观测的质量,称为相对误差(全称“相对中误差”)7/25/2021测量学例,用钢卷尺丈量200m和40m两段距离,量距的中误差都是±2cm,但不能认为两者的精度是相同的前者的相对中误差为0.02/200=1/10000而后者则为0.02/40=l/2000前者的量距精度高于后者。7/25/2021测量学正态分布7/25/2021测量学正态分布的特征正态分布密度以为对称轴,并在处达到最大。当时,f(x)0

6、,所以f(x)以x轴为渐近线。用求导方法可知,在处f(x)有两个拐点。对分布密度在某个区间内的积分就等于随机变量在这个区间内取值的概率7/25/2021测量学7/25/2021测量学极限误差7/25/2021测量学三、容许误差7/25/2021测量学但大多数被观测对象的真值不知,任何评定观测值的精度,即:=?m=?寻找最接近真值的值x5-3观测值的算术平均值及改正值7/25/2021测量学集中趋势的测度(最优值)中位数:设把n个观测值按大小排列,这时位于最中间的数就是“中位数”。众数:在n个数中,重复出现次数最多

7、的数就是“众数”。切尾平均数:去掉lmax,lmin以后的平均数。调和平均数:算术平均数:满足最小二乘原则的最优解7/25/2021测量学证明(x是最或然值)将上列等式相加,并除以n,得到7/25/2021测量学观测值的改正值若被观测对象的真值不知,则取平均数为最优解x改正值的特性定义改正值7/25/2021测量学5-4观测值的精度评定标准差可按下式计算中误差7/25/2021测量学证明将上列左右两式方便相减,得7/25/2021测量学取和7/25/2021测量学计算标准差例子7/25/2021测量学小结一、已知真

8、值X,则真误差一、真值不知,则二、中误差二、中误差7/25/2021测量学5-5误差传播定律已知:mx1,mx2,---mxn求:my=?7/25/2021测量学误差传播定律全微分:式中f’有正有负7/25/2021测量学7/25/2021测量学my2m12m22mn27/25/2021测量学中误差关系式:小结第一步:写出函数式第二步:写出全微分式第三步:写

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