内容简介
《误差理论与数据处理》共7章，主要内容包括误差的基本性质与处理，误差的合成与分配。测量不确定度，最小二乘法处理，回归分析，基于Matlab的误差分析与处理。附录部分介绍了矩阵相关的基本知识，随机误差其他分布（均匀分布，三角分布。t分布，F分布）以及在分析与处理过程中查找的相关分布表等。
目录
引言 误差理论与数据处理和互联网
第1章 基本概念
本章要点
1.1 研究误差的意义
1.2 测量的基本术语及概念
1.3 误差的基本概念
1.4 有效数字与数据运算
总结提要
问题讨论
第2章 误差的基本性质与处理
本章要点
2.1 随机误差
2.2 系统误差
2.3 粗大误差
2.4 三大类误差特点小结
2.5 测量数据处理应用实例
总结提要
问题讨论
第3章 误差的合成与分配
本章要点
3.1 误差的合成
3.2 误差的分配
3.3 微小误差取舍准则
3.4 最佳测量方案的选择
总结提要
问题讨论
第4章 测量不确定度
本章要点
4.1 概述
4.2 标准不确定度评定
4.3 测量不确定度合成
4.4 测量不确定度应用实例
总结提要
问题讨论
第5章 最小二乘法处理
本章要点
5.1 最小二乘基本原理
5.2 正规方程
5.3 估计量的不确定度评定
5.4 组合测量的最小二乘法处理
总结提要
问题讨论
第6章 回归分析
本章要点
6.1 一元线性回归
6.2 一元非线性回归
6.3 多元线性回归
总结提要
问题讨论
第7章 基于Matlab的误差分析与处理
本章要点
7.1 Matlab基本操作
7.2 基于Matlab的误差分析
7.3 基于Matlab的测量不确定度评定
7.4 基于Maflab的最小二乘法处理
7.5 基于Maflab的回归分析
总结提要
问题讨论
附录
附录1 矩阵基本知识
附录2 随机误差的其他分布
附录3 正态分布积分表
附录4 卡埃平方分布表
附录5 t分布临界值表
附录6 F分布临界值表
参考文献
试读
《误差理论与数据处理》：
5.测量对象变化误差
被测对象在整个测量过程中处在不断的变化中。由于测量对象自身的变化而引起的测量误差称为测量对象变化误差。例如，被测光度灯的光度、被测温度计的温度、被测线纹尺的长度，在测量过程中均处于不停的变化中，由于它们的变化，使测量不准而带来的误差。
综上所述，测量误差有五个来源，即测量装置误差、测量环境误差、测量方法误差、测量人员误差及被测对象变化误差。理论上讲，测量始终存在误差，整个测量过程的一切环节均产生误差，且所有的误差均可以归纳为上述五个来源。需要说明的是，这种分类方法不是唯一的，从某种意义上，将人员造成的误差看成是测量方法引起的，那么误差即可归纳为测量装置误差、环境误差、方法误差和被测对象变化误差四个来源。因此，在具体分析误差时，重要的不是误差的来源归类，而是要全面分析误差的各个因素，力求不遗漏、不重复，特别要注意对误差影响较大的那写因素。
注：绝对误差是一个具有确定的大小、符号及单位的量。单位给出了被测量的量纲，与测量值相同。
【例1—1】体检时身高的测量使用身高测量器，体检前医生用更准确的尺子对身高测量器进行校正，发现身高测量器的180cm标高处，实际尺寸为181cm。
问：（1）180cm标高处的误差是多少？
（2）180cm标高处的修正值是多少？
（3）现一位同学使用身高测量器量出的身高是l80cm，其实际身高应是多少？
（4）若另一位同学使用身高测量器量出的身高是170cm，其实际身高应是多少？
……
