误差种类及其表示方法

《误差种类及其表示方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、误差的种类及其表示方法在土工测试中，由于测试者读数和记录的严重失误，或者由于仪器仪表的突然波动以及实验条件的突然变化，都会造成异常的测试结果。通常，把是否超过三倍标准差作为剔除数据的依据。每一剪切试验会得到一组c、φ的测试结果。在进行数理统计时，如果发现一组测试结果中的c(或φ)值为异常数据，是把该c(或φ)值单拙剔除而保留其φ(或c)，还是应该把整纽c、φ值予以剔除?在审查时经常发现一些勘察报告的物理力学性指标统计表中c和φ的数量不一致，估计是剔除数据时把c(或φ)异常值单独剔除而保留其φ(或c)。我个人觉得不妥，因为是用一组数据，如有异常应一起剔除。不知道这样

2、理解对不对。答复:你的审图还是挺仔细的，你可以问问勘察单位为什么出现c和φ的数据量不一样的情况，同时进行正确的指导，虽然这不属于强制性条文的审查，但可以认为是一种指导和帮助吧。你提出了资料整理的一个基本问题，即如何处理离散性比较大的数据，主要应该处理的是实测数据，而不是统计得到的指标。试验数据是一种物理量，通常物理量的真值是不知道的，是需要测定的值。但由于量测仪器、试验方法、试验环境、人的观察力和测量的程序等都不可能完美无缺，故真值是无法测得的。实验科学中的真值定义为在无系统误差的条件下，用足够多次的观测，可以获得接近于真值的数值，即观测次数无限多时得到的平均值，

3、一般称为最佳值。观测值与真值之差称为误差。误差分为系统误差、偶然误差和过失误差三类。系统误差是指测定中未被发觉或未被确认的因子所引起的误差。引起系统误差的原因一般认为是由于仪器不良，如刻度不准、砝码未校正;试验环境的变化，如温度、压力、湿度的变化;操作人员的习惯，如习惯从侧面读数等。可以用校正仪器，控制环境和改正不良习惯来消除系统误差。偶然误差是指在已消除系统误差的条件下，但所测的数据仍在末一位或末二位数字上有差别，则称这种误差为偶然误差。偶然误差的特点是时大时小，时正时负，方向不一定;偶然误差产生的原因不清楚，因此无法控制。但如用同一精度的仪器，在同一条件下，对

4、同一物理量作多次测量，若测量的次数足够多，则可发现偶然误差完全服从统计规律，偶然误差的算术平均值将逐渐接近于零。偶然误差可以用误差理论进行处理。过失误差又称粗差，是完全由人为因素造成，如粗枝大叶、过度疲劳或操作不正确等因素。消除过失误差的方法是提高工作人员的责任感，健全工作制度，加强对数据的审核。误差的表示方法通常有下列四种。(1)范围误差范围误差是指一组测量中最高值与最低值之差，表示最大的误差有多大，但不能作测定值之间的相互比较。最大误差系数是范围误差与测定值的平均值之比。这种表示方法的缺点只与两极端值有关，而与测量次数无关。(2)算术平均误差δ算术平均误差由下

5、式计算:算术平均误差的缺点是无法表示出各次测量间离散的情况。(3)标准误差σ标准误差也称为均方根误差，其定义为:标准误差是一组测量中各个观测值的函数，而且对较大误差和较小误差都比较敏感，因此是表示测量精确度的较好的方法。(4)或然误差γ或然误差的意义为:在一组测量中若不计正负号，误差大于或然误差的观测值与误差小于或然误差的观测值各占观测次数的50%。从或然积分可以导出:由于粗差的存在，使实测数据离散性比较大，首先应该从数据的试验、采集上进行检查，剔除存在明显错误的数据。如果发现不了错误的原因，就按3倍标准差原则剔除，其理论依据是大于或小于3倍标准差的数据出现的概率

6、非常小，由此可以判为小概率的事件，即“不可能事件”由此可以删除。在抗剪强度试验中，实测的误差反映在画强度包线时，有些点偏离太大，可能是因为试样密度有差异，或剪切面上夹砂，就应剔除这些试验点，一旦给出了c和φ的数值，在分别统计c和φ时发现某些指标的离散性比较大，这时再剔除指标就不应该了。同时，客观上c和φ的变异性本来就是不一样的，内聚力的变异性远大于内摩擦角，此时更不能再采用上述的数据处理原则来剔除统计结果的数据。