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[概念] 測量計量三項公式的適用對象

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史錦順 發表于 2017-11-7 10:44:12 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
本帖最后由 史錦順 于 2017-11-7 10:56 編輯

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                               測量計量三項公式的適用對象
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                                                                                            史錦順
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       標準正態分布公式、標準偏差公式、皮爾遜相關系數公式是測量計量領域的三項重要公式。這三項公式的適用對象是隨機變量與隨機誤差。對系統誤差,這三個公式都是不適用的。
       測量儀器的誤差,通常以系統誤差為主。這是基本的事實。在系統誤差上套用僅僅適用于隨機誤差的三項公式,是歧途。當今,風行于世的不確定度體系,混淆三項公式的適用對象,這里澄清之。   
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1 正態分布的適用對象
       高斯給出的誤差概率密度函數為:
                    p(M) = {1/ [σ√(2π)]} exp [– (M-μ)2 / (2σ2)]                           (1)
       這就是著名的正態分布,或稱為正態分布。
       公式(3)以測得值M為自變量,測得值M與真值Z、系統誤差β相關聯,于是易于產生一種認識,就是(3)式不是隨機誤差的規律,而是誤差量的特性的表達。這種觀點有一定的道理,就是正態分布曲線的偏倚,正是系統誤差的作用。其實,就所謂“分布”來說,僅僅是隨機誤差的特性,并沒有系統誤差的作用。
       公式(3)的變量是什么?表面是測得值M,本質卻是隨機誤差ξ。
       隨機誤差元記為ξ,真值記為Z,系統誤差記為β               
                  M = Z + β +ξ
                  ξ = M – Z – β = M- μ                                                               (2)
      (2)代入(1),
                  p(ξ) = {1/ [σ√(2π)]} exp [–ξ2 / (2σ2)]                                    (3)            
       由(3)式可知,正態分布規律的實質,是隨機誤差的分布規律。
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2 貝塞爾公式的適用對象
       方差定義為:
                  DX=lim(N→∞)(1/N)∑(Xi-EX)2                                              (4)
       標準偏差為:
                  σ =√[(1/N)∑(Xi-EX)2]                                                          (5)
       貝塞爾公式為:
                  σ = √[1/(N-1)∑(Xi-X)2]                                                     (6)
       方差定義式中有兩個極限符號,去掉外極限符號,是標準偏差;再去掉內極限符號(E相當于平均值的極限),即用平均值X代替期望值EX,得到便于應用的貝塞爾公式(6)。
       貝塞爾公式是測量計量學的最基本的公式。應用廣、影響大、威望高。但請注意,貝塞爾公式的應用,在時域統計中,僅限于隨機誤差。對系統誤差,貝塞爾公式無效,不能用。為什么?
       仔細分析公式(6),可知,貝塞爾公式的核心元素是差值(Xi-X),
                 Xi = Z+β+ξi
                 X= (1/N)∑(Z+β+ξi)
                    = (1/N) (NZ+Nβ+∑ξi)
                    = Z+β+(1/N)∑ξi
       有
                  Xi - X= (Z+β+ξi) – [Z+β+(1/N)∑ξi]
                           = ξi – ξ                                                                      (7)
       將(7)式代入(6)式,有:
                  σ = √[1/(N-1)∑(ξi – ξ)2]                                                    (8)
       公式(8)與公式(6)等效。公式(8)說明,貝塞爾公式是隨機誤差的公式,它不包含系統誤差β的因素,對系統誤差無效。貝塞爾公式不能應用于系統誤差。
-
       實驗中,測得值Xi的位數可能很多。計算σ時,可以略去數據中的相同的大數,而只計算數據列的尾數。就是說,各數據減去同一個大常數,只用差值計算σ。
                 Xi = D+xi
                 X= (1/N)∑(D+xi)
                     = (1/N) (ND+∑xi)
                     = D+(1/N)∑xi
       有
                  Xi - X= (D+xi) – [D+(1/N)∑xi]
                           = xi – x                                                                   (9)
       將(9)式代入(3)式,有:
                  σ = √[1/(N-1)∑(xi – x)2]                                                 (10)
       公式(10)與公式(6)等效。實用中,(10)式很方便。
-
       計量測量的統計是時域統計。在時域統計中,系統誤差為恒值。以上推導說明:貝塞爾公式與系統誤差無關。
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3 相關系數公式的適用對象
       相關系數公式為
                   r = [1/(N-1)][∑(Xi-X)(Yi-Y)] / (σXσY)                              (11)
       作如下變換
                 Xi = ZXXXi
                 X= (1/N)∑(ZXXXi)
                     = (1/N) (NZX+NβX+∑ξXi)
                     = ZXX+(1/N)∑ξXi
       有
                  Xi - X= (ZXXXi) – [ZXX+(1/N)∑ξXi]
                          = ξXi – ξX平                                                                   (12)
-
       又
                 Yi = ZYYYi
                 Y= (1/N)∑(ZYYYi)
                     = (1/N) (NZY+NβY+∑ξYi)
                     = ZYY+(1/N)∑ξYi
       有
                  Yi - Y= (ZYYYi) – [ZYY+(1/N)∑ξYi]
                          = ξYi – ξY平                                                                 (13)
       將(12)式(13)式代入(11)式,得:
                   r = [1/(N-1)][∑(ξXi – ξX平)(ξYi – ξY平)] / (σXσY)                (14)
       公式(14)與公式(12)等效。
       由公式(14)可知,皮爾遜相關系數系數公式,僅僅適用于隨機誤差ξ,而與系統誤差β無關。皮爾遜公式對系統誤差的靈敏度為零,因而皮爾遜公式不能用于系統誤差。
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2#
db@qp 發表于 2017-11-7 11:26:53 | 只看該作者
好好學習,天天向上
3#
njlyx 發表于 2017-11-7 12:41:14 來自手機 | 只看該作者
對"隨機"量的理解過于狹隘了---以為"隨機"量都應該是"樣本"取值相互"獨立"的嗎?……對于有名校高等教育背景的專家而言,談"測量誤差"恐怕還是要了解一點"隨機過程"的。至于"統計"中的"貝塞爾公式"和"皮兒蓀相關系數公式",其成立條件是假定"樣本之間相互獨立",你若將取"樣"范圍限定在"同一個重復測量條件"內,當然只有所謂"隨機(測量)誤差"適用!但明白人不會像您以為的如此取"樣"來對所謂"系統(測量)誤差"使用這些公式!…在此問題上,"一人獨醒"可能是小概率事件。
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