05 youtube官網網頁版優化差分析自由度報告(如何做好網絡推廣？)

度評定），以便更精確地得出測量的結果。目前，誤差分析與數據處理方面的教材并不多，適合應用型本科的教材更少。國內開設該課程的許多院校大多是以純理論教學為主，利用高等數學、線性代數及概率與數理統計方面的知識進行公式推導。一些院校還在教授列表法、坐標紙、圖解法等數據處理方法。對于數據處理過程的計算，很多院校還在使用手工按計算器計算，通過查找書中附帶的數學用表進行分析，這不僅易出錯而且耗時長，難以滿足現代數據處理實時有效的要求。對于大多數學生來說，他們學習此課程的目的不是進行理論研究，而是學習如何對數據進行處理。他們只要知道誤差的產生和分類，要做何種分析，會處理測量得到的數據，會分析所得的結果就可以了，根本不需掌握深奧的公式推導。因此，本教材在編寫過程中，從應用型本科教學的實際需要出發，堅持科學性、應用性與先進性相統一，堅持理論與實踐相結合，糾正過分偏重理論知識的傾向，首次提出應用Excel軟件進行數據處理及使用Excel函數計算代替查找正態分布、F分布、t檢驗臨界值等表格。在計算機技術如此發達的今天，幾乎每臺個人用的計算機中安裝的Office軟件包中都有Excel軟件，該軟件的統計功能足以滿足對測量數據進行處理和分析的需要。將Excel引入誤差分析與數據處理課程中，必將改革此門課程的教學，在全國的誤差分析與數據處理教學中產生巨大的影響。我們相信本教材的出版必會受到高校相應專業的歡迎，本教材定位為化學、物理、儀表、測控、機械類的通用教材。由于時間較緊，加之作者水平有限，書中可能存在著錯誤或不足，請讀者提出以便改進。

作 者2013年1月

目 錄

第1章 測量誤差11.1 測量11.1.1 測量的術語11.1.2 測量的分類 31.2 測量誤差61.2.1 測量值61.2.2 測量誤差定義71.2.3 誤差性質的分類71.2.4 測量的重復性和復現性91.2.5 測量儀器的特性91.2.6 測量基本原則121.2.7 測量誤差來源及數據處理方法綜述圖131.3 測量數據表示方法141.3.1 讀數方法141.3.2 近似值151.3.3 有效數字161.3.4 有效數字計算規則161.3.5 修正值171.3.6 測量結果的質量和表示17本章小結17習題19第2章 Excel數據分析工具232.1 Excel基本概念232.2 Excel 2003基本操作242.2.1 單元格的選定242.2.2 數據輸入242.2.3 數據填充252.2.4 單元格格式262.2.5 刪除與清除單元格272.2.6 刪除行和列27誤差分析與數據處理目錄2.2.7 單元格的移動272.2.8 單元格的復制272.2.9 插入單元格、行和列282.3 Excel公式和函數282.3.1 Excel函數282.3.2 公式中的運算符352.3.3 公式中的數據類型362.3.4 公式的輸入362.3.5 單元格的引用362.3.6 公式的復制和移動362.4 數據圖表化372.4.1 圖表的作用372.4.2 創建圖表的步驟382.4.3 動態更新圖表中的數據402.5 Excel分析工具庫簡介402.6 矩陣計算412.6.1 數組與矩陣412.6.2 矩陣轉置422.6.3 求矩陣的逆矩陣432.6.4 矩陣乘法運算432.6.5 矩陣函數應用舉例: 求解線性方程組44本章小結44習題45第3章 隨機誤差及統計處理473.1 數理統計概念473.1.1 隨機事件和隨機變量483.1.2 事件的概率483.1.3 隨機誤差公理493.2 隨機誤差的參數計算493.2.1 算術平均值503.2.2 樣本方差503.2.3 標準差503.2.4 計算標準差的其他方法523.2.5 算術平均值的實驗標準差533.2.6 自由度533.2.7 置信度和置信區間543.2.8 極限誤差543.3 加權數據處理563.3.1 權的概念563.3.2 權的確定方法563.3.3 加權算術平均值573.3.4 加權標準差573.4 測量值的基本分布613.4.1 正態分布613.4.2 u分布623.4.3 t分布633.4.4 F分布65本章小結66習題67第4章 系統誤差與粗大誤差694.1 概述694.1.1 系統誤差定義694.1.2 系統誤差產生的原因 694.1.3 系統誤差的分類704.1.4 系統誤差的特點724.1.5 系統誤差對測量結果的影響 724.2 系統誤差的發現方法734.2.1 定值系統誤差的發現方法734.2.2 測量列內變值系統誤差的發現方法794.2.3 測量列間系統誤差的發現方法834.3 粗大誤差及其離群值判斷準則854.3.1 離群值術語854.3.2 離群值來源854.3.3 離群值的判定854.3.4 離群值處理924.4 測量數據處理的方法934.4.1 精密測量數據處理步驟934.4.2 消除系統誤差的措施 944.4.3 測量方法的選擇 954.4.4 測量次數的確定96本章小結97習題99第5章 誤差的合成與分配1015.1 誤差的傳遞1015.1.1 什么是誤差傳遞1015.1.2 函數的系統誤差1035.1.3 系統誤差的傳遞公式1035.1.4 隨機誤差的傳遞1055.2 相關系數1065.3 誤差的合成1085.3.1 隨機誤差的合成1085.3.2 系統誤差的合成1105.3.3 系統誤差與隨機誤差的合成1115.4 最佳測量方案的確定1135.4.1 選擇最佳函數誤差公式1135.4.2 最佳測量條件的確定1155.5 誤差分配與調整1165.5.1 按等影響原則分配誤差1175.5.2 按可能性調整誤差1175.5.3 驗算調整后的總誤差117本章小結119習題120第6章 測量不確定度評定1226.1 測量不確定度概述1226.1.1 測量不確定度定義1226.1.2 測量不確定的原因1236.1.3 測量不確定度與誤差的關系1246.1.4 對測量不確定度的認識過程1256.1.5 測量不確定度評定中常用術語1266.1.6 測量不確定度的分類與結構1276.1.7 測量不確定度的評定步驟1286.2 標準不確定度分量的A類評定1296.2.1 標準不確定度的A類評定的基本方法1296.2.2 測量過程的合并樣本標準差1316.2.3 規范測量中的合并樣本標準差1326.2.4 不確定度A類評定的獨立性1336.3 不確定度的B類評定1346.3.1 不確定度B類評定的信息來源1346.3.2 B類不確定度的評定方法1356.3.3 B類評定的概率分布估計1356.4 儀器與計量器具的不確定度分量1406.4.1 模擬式儀器測量產生的不確定度分量1406.4.2 數字儀器的不確定度1406.4.3 計量器具的B類標準不確定度1406.5 自由度及其確定1426.5.1 自由度概念1426.5.2 自由度的確定1426.6 測量不確定度的合成1446.7 擴展不確定度1466.8 測量不確定度評估中注意的幾個問題1496.9 測量不確定度的表示與報告1506.9.1 通常的測量不確定度報告1506.9.2 重要的測量不確定度報告1506.9.3 日常檢測結果的測量不確定度報告1506.9.4 報告測量不確定度的表達形式1506.9.5 結果的數值表示1516.10 測量不確定度報告舉例1516.10.1 用標準電壓表對電壓源測量1516.10.2 輸入功率和電流測量方法不確定度舉例152本章小結157習題159第7章 線性參數的最小二乘法處理1617.1 最小二乘法原理1617.1.1 什么是最小二乘法1617.1.2 等精度測量線性參數最小二乘法的代數算法1627.1.3 最小二乘法處理的矩陣算法1647.1.4 不等精度測量線性參數最小二乘法處理的矩陣算法1677.2 組合測量169本章小結170習題171第8章 回歸分析1738.1 回歸分析的基本概念1738.1.1 基本概念1738.1.2 回歸分析的步驟1748.2 一元線性回歸方程求法1758.2.1 一元線性回歸的數學模型1758.2.2 圖解法判斷自變量與因變量間的相關關系1758.2.3 平均值法求經驗公式1768.2.4 用最小二乘法估計回歸模型參數1778.2.5 利用矩陣法計算回歸模型參數1788.2.6 利用趨勢線進行回歸分析1788.3 使用Excel函數實現簡單回歸分析1808.4 利用Excel的回歸工具進行分析1858.4.1 Excel的回歸工具的調用1858.4.2 輸出結果分析1868.5 曲線回歸分析1878.5.1 曲線回歸分析的概念1878.5.2 幾種常用的曲線回歸方程分析模型187本章小結189習題190附錄A 石油石化理化檢測中主要測量不確定度分量的評估實例（源于CNAS-GL28) 192 A.1 溶液體積測量不確定度分量192A.1.1 體積校準的影響192A.1.2 溫度的影響192A.1.3 體積測量重復性的影響194A.2 稱量引起的不確定度分量194A.2.1 天平校準產生的不確定度194A.2.2 稱量的重復性194A.3 標準物質及純物質引入的不確定度分量195A.4 工作曲線變動性的不確定度分量195A.5 測量重復性不確定度分量199A.6 相對原子量、常數等引起的不確定度200A.7 檢測中某些校正系數的不確定度分量200A.8 長度測量不確定度分量200A.9 儀器的顯示或讀數引起的不確定度分量201A.10 數字修約引起的不確定度201附錄B202參考文獻206

常用的數據可視化軟件有哪些

圖表控件可實現數據可視化，圖形化顯示當前工業領域、商業領域、金融領域等不可或缺的元素，通常采用圖表進行數據可視化展示，直觀地顯示數據、對比數據、分析數據。圖表控件就是具有這一能力的控件，很多項目開發中都會需求圖表控件。

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