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数据误差的主要分类及原因

2020-02-17 16:23:40

因为测量原理的局限性或近似性、测量方法不完善、仪器精度有限、测量环境不理想、测量人员实验技术等诸多因素的影响,导致测量结果只能相对准确。由于科技的不断发展,人们对实验的知识、方法、经验和技巧都在不断提高,测量误差被控制得越来越小,但误差却不可能降到零。所以,作为一种测量结果,不仅要给出被测物体的测量值和单位,还要对测量值的稳定性作出评价,没有任何误差评定的结果是没有价值的,测绘工作所获得的数据也是如此。下面由包头测绘服务简单介绍一下数据误差的主要分类及原因:


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  一、系统错误。


  系统误差的特征是确定性,其来源主要有以下几个方面:


  (一)工具因素;


  (二)理论或条件因素:由于测绘所依据的理论本身很接近,或者实验条件不能满足理论公式规定的要求而产生误差。举例来说,不考虑空气浮力的影响,用单摆测量重力加速度时要求摆角θ→0,而实际很难满足这一条件。


  (三)人员因素:由测量人员的主观因素和操作技巧造成的误差。


  二、随机误差。


  同样条件下,多次测量同一物理量,即使已仔细排除系统误差的影响,也会发现每一次测量结果不同。计量误差时大时小,时正负,全随机。当测量次数较少时,显无规律性,但当测量次数足够多时,可发现误差的大小、正负均服从统计规律。这就是所谓的随机误差。随机性误差的特点是其不确定性,是由测量过程中某些随机或不确定因素引起的。比如,人的感觉(视、听、触)灵敏度和仪器稳定性受到限制,在实验环境中,温度、湿度、气流的变化、电源电压的波动、微小的振动、杂散电磁场等都会产生随机误差。


  三、过失错误。


  疏忽是实验人员因实验操作不当或粗心所致,如视错度值、读错数字、记错单位或计算错误等。疏忽误差又称大误差。包含过失误差的测量结果称为“坏值”,被判定为坏值的测量结果应当予以剔除。过失误差不属于正常测量范围,应严格规避。


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