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《测量误差与数据处理》课件——误差间的相关关系和相关系数.pptxVIP

《测量误差与数据处理》课件——误差间的相关关系和相关系数.pptx

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《测量误差与数据处理》误差间的相关关系和相关系数

在函数误差及其他误差的合成计算时,各误差间的相关性对计算结果有直接影响。函数随机误差公式当相关系数ρij=0时,可简化为常用函数随机误差传递公式。当相关系数ρij=1时函数随机误差具有线性的传递关系。

误差间的线性相关关系01CONTENTS目录相关系数02

误差间的线性相关关系PART01

一、误差间的线性相关关系误差B误差A误差间的线性相关关系是指它们具有线性依赖关系,这种依赖关系有强有弱。误差B误差A一般两误差间的关系是处于上述两种极端情况之间,既有联系而又不具有确定性关系。误差B误差A联系最强线性函数关系联系最弱互不相关线性依赖关系

相关系数PART02

二、相关系数相关系数的取值范围是-1≤ρ≤1。当0ρ1时,两误差β与γ正相关,即一误差增大时,另一误差的取值平均地增大;当-1ρ0时,两误差β与γ负相关,即一误差增大时,另一误差的取值平均地减小;若两误差β与γ之间的相关系数为ρ,则有式中,Kβγ为误差β与γ之间的协方差;σβ、σγ分别为误差β与γ的标准差。

二、相关系数相关系数表示两个误差之间线性相关的密切程度,ρ越接近0,误差之间的线性相关程度越小,反之,取值越大,越接近1,误差之间的线性相关程度越密切。当ρ=+1时,称为完全正相关;ρ=-1时,称为完全负相关;此时两误差β与γ之间存在着确定的线性函数关系;当ρ=0时,两误差间无线性关系或称不相关,即一误差增大时,另一误差取值可能增大,也可能减小。?

二、相关系数相关系数的确定方法?01.直接判断法

二、相关系数相关系数的确定方法?02.实验观察和简略计算法标准图

二、相关系数相关系数的确定方法?02.实验观察和简略计算法?式中,?n2n3n4n10??AB

二、相关系数相关系数的确定方法03.直接计算法????

二、相关系数相关系数的确定方法03.直接计算法根据具体情况,可采用不同的方法确定相关系数。一般先在理论上探求,若达不到目的,对于数值小或一般性的误差间的相关系数可用直接判断法;对于数值大或重要的误差间的相关系数采用多组成对观测,并分别情况采用不同的计算方法。

二、相关系数相关系数的局限性首先,相关系数只能衡量线性关系,对于非线性关系可能无法准确反映。其次,即使两个变量之间存在显著的相关系数,也并不意味着一个变量是另一个变量的原因。这种关系可能是偶然的,或者可能受到其他未观察到的因素的影响。

二、相关系数相关系数的局限性此外,在计算相关系数时,我们还需要注意样本的大小和分布。小样本或偏态分布可能导致相关系数的估计不准确。因此,在应用相关系数进行决策时,我们需要谨慎并考虑多种因素。

小结01.误差间的线性相关关系02.相关系数当0ρ1时,两误差正相关;当-1ρ0时,两误差负相关;当ρ=+1时,称为完全正相关;ρ=-1时,称为完全负相关;当ρ=0时,两误差间不相关

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