《2011-分析化学课件-第二章误差及分析数据的统计处理.pptx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2011-分析化学课件-第二章误差及分析数据的统计处理.pptx（22页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、2011-2011-分析化学课件分析化学课件-第第二章误差及分析数据的二章误差及分析数据的统计处理统计处理误差的分类与特点随机误差的处理系统误差的处理异常值的处理分析数据的统计处理目录目录CONTENTCONTENT误差的分类与特点误差的分类与特点01过失误差由于操作失误、读数错误等因素引起的误差，具有主观性、可避免性。随机误差由于环境变化、测量条件不一致等因素引起的误差，具有随机性、不可预测性。系统误差由于仪器缺陷、实验方法不准确等因素引起的误差，具有重复性、可测性。误差的定义测量值与真实值之间的差异。误差的分类系统误差、随机误差、过失误差。误差的定义与分类绝对误差相对误差精密度准确度误差的
2、表示方法01020304测量值与真实值之间的差值。绝对误差与真实值之间的比值。多次测量结果之间的接近程度。测量值与真实值之间的符合程度。误差的传递误差的传递规律根据数学法则，如加减乘除等，对测量数据进行处理时，误差会按照一定的规律传递。误差的合成对于多个测量值的处理，需要将各个测量值的误差进行合成，以得到最终结果的误差。方差在误差传递中的应用方差是衡量数据分散程度的量，可以用于计算误差传递过程中的精密度和准确度。随机误差的处理随机误差的处理02随机误差的产生原因由于仪器本身的缺陷或使用不当，导致测量结果存在误差。如温度、湿度、气压等环境条件的波动，对实验结果产生影响。由于实验操作人员的主观因素
3、，如视觉误差、操作不当等引起的误差。实验过程中随机事件的发生，如电源波动、偶然的气体流动等。仪器误差环境因素操作误差随机波动随机误差具有对称性正负误差出现的概率相等，即误差的正负具有对称性。随机误差具有抵偿性多次测量的平均值随着测量次数的增加逐渐趋近于真值。随机误差具有独立性每个误差项之间相互独立，互不相关。随机误差的统计规律通过对实验数据的方差进行计算和分析，评估随机误差的大小。方差分析法利用贝塞尔公式计算标准偏差，从而估算随机误差的大小。贝塞尔公式法根据实验经验，对常见的随机误差进行分类和评估。经验法通过多次重复测量同一组数据，计算平均值和标准偏差，从而估算随机误差的大小。重复测量法随机误
4、差的估算系统误差的处理系统误差的处理03如测量仪器的精度不足、刻度不准确等。仪器设备缺陷环境因素影响操作方法不当试剂纯度问题如温度、湿度、压力等环境条件的波动。如实验操作不规范、测量步骤错误等。如试剂中含有杂质、标准物质不纯等。系统误差的产生原因通过与其他已知准确值的测量方法进行对比，判断测量结果的准确性。对比实验在实验中不加试样，记录空白值，从试样测定值中扣除空白值，以消除试剂和设备误差。空白实验定期对仪器设备进行校准，确保其精度和准确性。校准仪器采用标准物质进行分析，将标准物质的测定值与已知值进行比较，以评估误差。标准化分析系统误差的检验与处理对仪器设备进行升级或更换，提高其精度和准确性。
5、改进仪器设备在实验过程中，保持恒定的环境条件，如温度、湿度、压力等。控制环境条件严格按照操作规程进行实验，确保每一步操作的正确性。规范操作步骤选择高纯度试剂，并对试剂进行质量检查，确保试剂的质量和纯度。使用高纯度试剂系统误差的消除方法异常值的处理异常值的处理04异常值是指在数据集中与其他数据存在显著差异的数值。异常值的定义异常值的判断方法异常值的判断标准基于统计学原理，通过计算数据的分布情况、偏离程度、影响因子等指标来判断异常值。通常采用标准偏差、四分位距、Z分数等方法来确定异常值。030201异常值的定义与判断直接删除对于明显偏离且无实际意义的异常值，可直接删除。插值填补对于缺失的异常值，可
6、采用插值法进行填补。数据转换将异常值转换为其他合适的数据类型或表达方式，以便于后续分析。重新测量对于由于测量误差导致的异常值，可重新进行测量以获取准确数据。异常值的处理方法在处理异常值时应充分考虑其可能对数据整体的影响，避免误删或误判。慎重处理在处理异常值时，应保留原始数据和异常值处理记录，以便于后续复查和追溯。保留记录在判断和处理异常值时，应结合多种方法进行综合分析，以提高准确性和可靠性。多种方法结合异常值处理的注意事项分析数据的统计处理分析数据的统计处理05确保准确记录实验过程中测得的所有数据，包括有效数字。原始数据的记录对异常值进行识别和剔除，避免其对数据分析的影响。数据筛选将数据按照一定的规律或特征进行分类，便于后续处理。数据分类分析数据的收集与整理t检验通过t检验判断两组数据是否存在显著性差异。平均值与标准差计算数据的平均值和标准差，了解数据的集中趋势和离散程度。F检验通过F检验判断两个数据的方差是否显著不同。分析数据的统计检验一元线性回归分析一个自变量与一个因变量之间的线性关系。多元线性回归分析多个自变量与一个因变量之间的线性关系。非线性回归分析非线性关系的数据，如多项式回归等。回归分析的应用通过回归分析建立数学模型，预测未知数据，解释变量之间的关系。分析数据的回归分析