对粗大误差和随机误差处理.docx用matlab对一组随机数据的随机误差的处理当今社会,人们对测量和仪器的精确性要求越来越高,传统的测量精确度远远不能满足当今科技以及人们生活方面的要求,所以需要一种能够快速分析误差的方法出现。mat1ab可以大大减少人工运算的成本,成本低,可行性高,而且具有普遍性,故采用matlab来进行误差处理。等精度测量粗大误差处理粗大误差的判别准则莱以特准则(3。准则)具体方法:求出平均值和。,将残差的绝对值与3。进行比较,大于3。的测量值都是坏值。这种方法称为3。法则(正态分布)。适合测量点数较大的情况,计算所有的点。逐一剔除异常值罗曼诺夫斯基准则具体方法:首先剔除一个可疑的测得值,然后按照t分布检验被剔除的测量值是否含有粗大误差。如果是,剔除后,再判断其它的测试结果点。适合条件:测量次数较少的情况,是逐一剔除的。1 H元話2?\xd-x|>K(n-2,a)(j等精度测量随机误差处理(1) 算数平均值/=1大多数情况下,真值未知,用叮兀—元来代替误差:====>S=o=社V;/(“_1)^=\-xn:测量次数测量列算数平均值标准差6=(y/\[n算数平均值的极限误差:S父/=—,8=t(yt为置信系数,通过查表可得。结果表示:X=x±t3hmx(4)«1正召分布积分宸1e(f)tte(”$$・2倔0-$$.)・44521•・)%・$.&(5)*3•井冷・(»>a•度■■■O・■•・g2.«•92!•.>!2O«>.4O3>.•・?»3»>.»»♦>.>).)
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