大物实验之实验数据的处理.ppt

2 实验数据处理;在自然界中，有很多的现象是不能用我们以前所学的知识所能解决的－研究动机 比如我们在耐液锌蚀腐蚀合金研究过程中，它是由许多种元素配合，再通过高温熔炼而成。可以用多少种成份来配料，熔炼温度需要多高，后续如何处理？这些往往都是未知数。而且没有一定的规律可言。那就需要我们进行大量的试验来寻找它的配方及烧制温度。;在实验过程中将要利用各种方法对样品进行分析测试，产生许多测量数据。 按测量值获得的方法分为：直接测量、间接测量和组合测量 直接测量：如用米尺测量长度 间接测量：利用直接测量结果，根据特定关系计算特定物理量，如晶面间距测量 组合测量：测量长宽，计算面积 ;第二章 实验数据处理 ;§2.1 误差理论简介 ;一、误差的含义;相对误差;系统误差与随机误差;系统误差的特点;随机误差分布;随机误差的估算;几个精度概念;;;提高实验数据准确度的方法;粗大误差;坏值剔除;拉依达( Ρайта)准则;例;;肖维勒准则;Chauvenet系数的数值表 ;Grubbs准则;Grubbs系数数值表;t检验法;;Dixon 准则;;有效数字;有效数字的运算规则;实验结果的表示;有效数字及计算规则;有效数字及计算规则;有效数字及计算规则;二、置信度与置信区间;置信区间举例;三、不同分布的区间估计;举例;例二;例3;normfit;2. 0-1分布参数的估计 ;举例;binofit;3.契比雪夫不等式 ;;;参数估计的方法;§2.2 最小二乘法 ;最小二乘法原理;最小二乘法;误差选取;1.直线拟合(线性回归) ;直线拟合算法;;2.代数多项式拟合(回归) ;代数多项式拟合算法;多项式次数;3.线性模型的推广;Curve fit toolbox;Matlab－矩阵除法;4 多元线性拟合;;;Regress函数;Excel回归;;;利用数据分析工具;;;数据区域选择;回归结果;5 预测;预测目标的区间估计;;§2.3 假设检验;1. 分布律的检验;分布律检验;2.均值估计;均值估计示例;U检验法（?）;T检验法（方差未知）;3.以误差判断拟合质量 ;4.回归分析 ;相关系数与样品个数;;F检验;复相关系数;复相关系数的意义;回归方程变量个数;复相关系数的临界值;偏相关系数;偏相关系数的临界值;Matlab实现;单个回归系数的显著性;T检验法;单个回归系数的显著性;单个回归系数的显著性;5 方差分析;;单因素分析模型;单因素方差分析;;;;;举例;Se，Sa计算;;;例2;;例3 2019材料基础A成绩;双因素方差分析;无重复试验;;重复试验;;显著性检验;;§2.4 函数的插值 ;2.Langrange插值多项式 ;3.样条插值;Matlab实现;举例;