《试验设计与数据处理教案(第二版)李云雁第1章 误差分析_》课件.ppt

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(3)精密度判断 单侧(尾)检验(one-sided/tailed test) : 左侧(尾)检验 : 1.5.1.2 F检验(F-test) (1)目的: 对两组具有正态分布的试验数据之间的精密度进行比较 (2)检验步骤 ①计算统计量 ②查临界值 给定的显著水平α 单侧(尾)检验(one-sided/tailed test) : 左侧(尾)检验 : 1.5.2 系统误差的检验 1.5.2.1 t检验法 (1)平均值与给定值比较 ①目的:检验服从正态分布数据的算术平均值是否与给定值有显著差异 ②检验步骤: 计算统计量: 双侧检验 : (2)两个平均值的比较 目的:判断两组服从正态分布数据的算术平均值有无显著差异 ①计算统计量: 两组数据的方差无显著差异时 两组数据的精密度或方差有显著差异时 双侧检验 : (3)成对数据的比较 目的:试验数据是成对出现,判断两种方法、两种仪器或两分析人员的测定结果之间是否存在系统误差 ①计算统计量: ② t检验 若 ②双侧情形 计算D和 D′ 查双侧临界值 1.7.3 误差传递公式的应用 (1)根据各分误差的大小,来判断间接测量或函数误差的主要来源: 例1-16 (2)选择合适的测量仪器或方法: 例1-17 秩和临界值表 14~30 11~13 8~10 3~7 检验低端异常值 检验高端异常值 n 统计量D计算公式 则判断该方差与原总体方差无显著减小,否则有显著减小 右侧(尾)检验 则判断该方差与原总体方差无显著增大,否则有显著增大 若 若 (3)Excel在 检验中的应用 设有两组试验数据: 都服从正态分布,样本方差分别为 和 和 ,则 第一自由度为 第二自由度为 服从F分布, 查F分布表 临界值 双侧(尾)检验(two-sided/tailed test) : ③检验 若 则判断两方差无显著差异,否则有显著差异 则判断该判断方差1比方差2无显著减小,否则有显著减小 右侧(尾)检验 则判断该方差1比方差2无显著增大,否则有显著增大 若 若 (3)Excel在 F检验中的应用 服从自由度 的t分布(t-distribution) ——给定值(可以是真值、期望值或标准值) 若 则可判断该平均值与给定值无显著差异,否则就有显著差异 单侧检验 左侧检验 若 且 则判断该平均值与给定值无显著减小,否则有显著减小 右侧检验 若 且 则判断该平均值与给定值无显著增大,否则有显著增大 服从自由度 的t分布 s——合并标准差: 服从t分布,其自由度为: ② t检验 若 则可判断两平均值无显著差异,否则就有显著差异 单侧检验 左侧检验 若 且 则判断该平均值1较平均值2无显著减小,否则有显著减小 右侧检验 若 且 则判断该平均值1较平均值2无显著增大,否则有显著增大 ——成对测定值之差的算术平均值: ——零或其他指定值 —— n对试验值之差值的样本标准差: 服从自由度为 的t分布 否则两组数据之间存在显著的系统误差 ,则成对数据之间不存在显著的系统误差, (4)Excel在 t检验中的应用 1.5.2.2 秩和检验法(rank sum test) (1)目的:两组数据或两种试验方法之间是否存在系统误差、两种方法是否等效等 ,不要求数据具有正态分布 (2)内容: 设有两组试验数据,相互独立 ,n1,n2分别是两组数据的个数 ,总假定 n1≤n2; 将这个试验数据混在一起,按从小到大的次序排列 每个试验值在序列中的次序叫作该值的秩(rank) 将属于第1组数据的秩相加,其和记为R1 R1——第1组数据的秩和(rank sum) 如果两组数据之间无显著差异,则R1就不应该太大或太小 查秩和临界值表: 根据显著性水平?和n1,n2,可查得R1的上下限T2和T1 检验: 如果R1>T2 或R1 <T1,则认为两组数据有显著差异,另一组数据有系统误差 如果T1<R1<T2,则两组数据无显著差异,另一组数据也无系统误差 (3)例: 设甲、乙两组测定值为: 甲:8.6,10.0,9.9,8.8,9.1,9.1  乙:8.7,8.4,9.2,8.9,7.4,8.0,7.3,8.1,6.8 已知甲组数据无系统误差,试用秩和检验法检验乙组测定值是否有系统误差。(?=0.05) 解:(1)排序: 秩 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11.5 11.5 13 14 15 甲 8.6 8.8 9.1 9.1 9.9 10.0 乙 6.8 7.

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