数据处理论文.docx

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1、《实验设计与数据处理》课程总结与体会本文主要是总结了数据处理和实验设计两部分内容的一些概念、方法，详细地介绍其中方法的步骤和原理，并对数据处理方法和实验设计方法在实际实验应用中，各举了一个例子。最后，还总结了自己对这门课程的一些体会。一、数据处理1、数据处理的目的通过误差分析，评判试验数据的可靠性；确定影响试验结果的因素主次，抓住主要矛盾，提高试验效率；确定试验因素与试验结果之间存在的近似函数关系，并能对试验结果进行预测和优化；研究试验因索对试验结果的影响规律，为控制试验提供思路；确定最优试验方案或配方。2、数据处理的有关概念及其计算方法(1)真值在某

2、一时刻和某一状态下，某量的客观值或实际值，在科学实验中，经常将多次试验值的平均值作为真值得近似值。(2)平均值平均值的种类很多，常用的平均值及其算法和使用条件如下:平均值①算术平均值等精度试验值，试验值服从正态分布④儿何平均值—++・•・+②加权平均值一当一组试验值取对数麻所得数据的分布曲线更加対称时，宜采用儿何平均值。适合不同试验值的梢度或可靠性不一致时③对数平均值⑤调和平均值泾若数据的分布具有对数特性，则宜使用对数如果l/2Wxl/x2W2时，可用算术平均值代替常用在涉及到与…些量的倒数有关的场合(3)各种误差的定义及其计算和使用条件①绝对误差绝对

3、误差=试验值一真值②相对误差相对误差=绝対误差真值4—试絵值兀与聲术平均值〒之倚的值差③算术平均误差A=_n_八可以反映一组试验数据的误差大小④标准误差当试验次数n无穷大时，总体标准差：试验次数为有限次时，样本标准差:Vn-I-I表示试验值的楮密度，标准差I,试验数据精密度f小误差比大误差出现机会多;正、负谋并出现的次数近似相等，当试验次数足够多吋，误差的平均值趋向于零；可以通过增加试验次数减小随机误差，但随机误差不可完全避免的。（4）精密度，反映了随机误差大小的程度,的冃的可以通过增加试验次数而达到提高数据精密度精密度判断方法：极差:R=Xmax

4、-r.精密度Tmin标准羌和方井：方差①，精密度T（5）试验数据误差的统计检验①随机误差的检验随机课差的人少可川实验数据的精密度來反映，而精密度也可以用方差來检验，所以对测试结果进行方差检验，即可判断各试验或结果的随机谋差之间的关系。才检验犷检验，就是试验数据的总体方羌/已知的情况下，对试验数据的随机谋弟或精密度进行检验。2=检验步骤：如杲数据服从正态分布，则统计最为：Z一—厂27且服从自由度为df=n-^X分布，则通过查临界值力；（〃），（&为显著性水平，一般取0.05或0.2）来进行检验。x）ay

5、界，否则有显著差异丫左侧（尾）检验：当>力二a）W）,则判断该方差与原总体方差无显著减小，否则有显苦减小3,右侧（尾）检验：当力2V则判断该方差与原总体方差无显著增大，否则冇显著增大②系统课羌的检验t检验法目的：检验服从正态分布数据的算术平均值是否与给定值有显著差界检验步骤：若试验数据服从止态分布，先计算统计量：服从口由度为妙・_1的t分布，将t与临界值进行比较双侧检验:当小冷,则判断两方差无显著差异，否则有显著差异（给定值可以是真值、期望值或标准值）丫左侧（尾）检验：当「<。且1"<断该方差少原总体方差无显著减小，否则有显著减小h右侧（尾）检验：当r

6、v（）且'<「，则判断该方差与原总体方差无显著增大，否则有显著增人①秩和检验法目的：两组数据或两种试验方法之间是否存在系统误差、两种方法是否等效等，不要求数据具有正态分布步骤：设冇两组试验数据，相互独立，n】，g分别是两组数据的个数，总假定nip；将这个试验数据混在一起，按从小到人的次序排列；每个试验值在序列屮的次序叫作该值的秩；将属于笫1组数据的秩相加，其和记为Ri（Ri—笫1组数据的秩和）。如果两组数据Z间无显著差界，则Ri就不应该太人或太小检验：查秩和临界值表：根据显著性水平和nl,n2,可查得R1的上下限T2和T11’如果Rx>T2或R】VT]

7、,则认为两组数据有显著差界，另一组数据有系统误差2,如果T1V&VT2，则两组数据无显著差界，另一•组数据也无系统误差②异常值的检验处理原则为：在试验过程中，若发现异常数据，应停止试验，分析原因，及时纠正错误；试验结束后，在分析试验结果时，如发现异常数据，则应先找出产生差异的原因，再对其进行取舍；在分析试验结果时，如不清楚产生异常值的确切原因，则应对数据进行统计处理；若数据较少，则可重做一组数据；对于舍去的数据，在试验报告中应注明舍去的原因或所选用的统计方法。③拉依达（Pa讹）检验法方法：对可疑数据勺，若K-3s或2$,则剔除这一数据，可疑数据应逐一检

8、验。首先检验偏差最大的数。剔除一个数后，如果还要检验下一个数，应重新计算平均值及标准偏差。S取