測(cè)量誤差與不確定度評(píng)估

前言

第1章 概論

1.1 測(cè)量不確定度表述的意義和作用

1.2 測(cè)量誤差評(píng)估的現(xiàn)狀及問題

1.2.1 誤差定義及其引起的問題

1.2.2 誤差分類及其引起的問題

1.2.3 誤差估算與合成及其引起的問題

1.2.4 誤差理論發(fā)展的現(xiàn)狀

1.3 測(cè)量不確定度表述國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)形成的回顧

1.4 ISO1993(E)“指南”的推廣應(yīng)用

第2章 基本概念

2.1 通用測(cè)量術(shù)語(yǔ)及定義

2.1.1 關(guān)于量和值

2.1.2 關(guān)于測(cè)量結(jié)果及其修正

2.1.3 關(guān)于準(zhǔn)確度

2.2 測(cè)量誤差及其類型

2.2.1 誤差的有關(guān)術(shù)語(yǔ)及定義

2.2.2 誤差類型及其定義的變更

2.3 測(cè)量不確定度術(shù)語(yǔ)及定義

2.3.1 測(cè)量不確定度定義及其變更

2.3.2 “指南”提出的術(shù)語(yǔ)(代號(hào))及定義

2.4 測(cè)量不確定度來(lái)源

2.5 測(cè)量不確定度與誤差理論的關(guān)系

2.6 對(duì)ISO1993(E)“指南”的正確理解及擴(kuò)展應(yīng)用

第3章 測(cè)量數(shù)據(jù)分析與處理

3.1 被測(cè)量分類

3.2 影響量分類

3.3 一般測(cè)量數(shù)據(jù)的組成及其類型

3.4 不同測(cè)量數(shù)據(jù)類型的數(shù)學(xué)模型

3.4.1 擬定測(cè)量數(shù)據(jù)數(shù)學(xué)模型的基本要求

3.4.2 一般測(cè)量數(shù)據(jù)模型

3.4.3 被測(cè)量類型的模型

3.4.4 主要測(cè)量數(shù)據(jù)類型的模型

3.5 測(cè)量數(shù)據(jù)典型示例

3.5.1 被測(cè)常量的測(cè)量數(shù)據(jù)示例

3.5.2 被測(cè)變量的測(cè)量數(shù)據(jù)示例

3.6 測(cè)量數(shù)據(jù)處理的一般方法

3.6.1 測(cè)量數(shù)據(jù)處理的目的和任務(wù)

3.6.2 選擇數(shù)據(jù)處理方法的基本要求

3.6.3 測(cè)量數(shù)據(jù)處理的一般方法和步驟

3.6.4 測(cè)量數(shù)據(jù)處理的發(fā)展歷程

3.6.5 測(cè)量數(shù)據(jù)處理方法的歸整

第4章 不確定度評(píng)估基本原理

4.1 不確定度評(píng)定中兩種概率概念

4.1.1 基于頻率的客觀概率

4.1.2 事件關(guān)系與概率的性質(zhì)及運(yùn)算

4.1.3 基于信任度的主觀概率

4.2 不確定度評(píng)估的概率分布

4.2.1 概率分布規(guī)律

4.2.2 正態(tài)分布

4.2.3 常用典型概率分布

4.2.4 多元隨機(jī)變量概率分布和條件概率分布

4.2.5 隨機(jī)變量函數(shù)的概率分布

4.3 概率分布的特征量和特征函數(shù)

4.3.1 期望——總體均值

4.3.2 矩

4.3.3 特征函數(shù)與累積量

4.4 概率分布及其特征量合成

4.4.1 概率分布及其特征量合成的基本方法

4.4.2 確定合成特征量的方法

4.4.3 確定合成分布的理論方法

4.4.4 確定合成分布的展開法

4.4.5 確定合成分布的統(tǒng)示法

4.5 變量測(cè)量數(shù)據(jù)的隨機(jī)過(guò)程描述

4.5.1 變量測(cè)量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)

4.5.2 隨機(jī)過(guò)程及其概率描述

4.5.3 隨機(jī)過(guò)程的特性量

4.6 常用隨機(jī)過(guò)程

4.6.1 正態(tài)隨機(jī)過(guò)程

4.6.2 平穩(wěn)隨機(jī)過(guò)程與遍歷性

4.6.3 白噪聲

4.7 隨機(jī)過(guò)程的分解表示法

4.7.1 隨機(jī)過(guò)程的典型展開式

4.7.2 平穩(wěn)過(guò)程的分解表示法

4.7.3 非平穩(wěn)過(guò)程的平穩(wěn)化表示法

第5章 不確定度評(píng)估的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法

5.1 數(shù)理統(tǒng)計(jì)基本概念回顧

5.1.1 統(tǒng)計(jì)推斷

5.1.2 基本概念

5.2 參數(shù)估計(jì)

5.2.1 參數(shù)估計(jì)基本方法

5.2.2 參數(shù)估計(jì)的評(píng)價(jià)

5.2.3 參數(shù)點(diǎn)估計(jì)的常用方法

5.3 區(qū)間估計(jì)

5.3.1 區(qū)間估計(jì)基本概念

5.3.2 區(qū)間估計(jì)方法

5.3.3 容許區(qū)間及其估計(jì)方法

5.4 假設(shè)檢驗(yàn)

5.4.1 假設(shè)檢驗(yàn)基本概念

5.4.2 假設(shè)檢驗(yàn)方法

5.5 非參數(shù)檢驗(yàn)

5.5.1 非參數(shù)檢驗(yàn)基本概念

5.5.2 概率分布類型檢驗(yàn)——擬合優(yōu)檢驗(yàn)

5.5.3 正態(tài)性檢驗(yàn)

5.5.4 基于符號(hào)的檢驗(yàn)

5.5.5 基于秩的檢驗(yàn)

第6章 測(cè)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)處理的現(xiàn)代方法

6.1 最小二乘法及最小差距法

6.1.1 最小二乘法基本原理.

6.1.2 最小二乘法統(tǒng)計(jì)特性

6.1.3 最小二乘法的基本算法

6.1.4 最小差距法原理

6.1.5 最小差距估計(jì)的基本算法

6.1.6 擬合模型驗(yàn)證

6.1.7 擬合模型的變量選擇

6.2 穩(wěn)健統(tǒng)計(jì)處理方法

6.2.1 穩(wěn)健性概念及其基本要求

6.2.2 穩(wěn)健性評(píng)價(jià)

6.2.3 穩(wěn)健估計(jì)量構(gòu)造方法

6.2.4 穩(wěn)健估計(jì)算法

6.3 熵分析與熵優(yōu)化方法,

6.3.1 信息熵與隨機(jī)變量概率分布

6.3.2 熵的基本性質(zhì)及運(yùn)算

6.3.3 熵與測(cè)量不確定度

6.3.4 熵的估計(jì)方法

6.3.5 最大熵方法

6.3.6 最小互熵方法與熵優(yōu)化方法

6.4 Bayes統(tǒng)計(jì)處理方法

6.4.1 Bayes統(tǒng)計(jì)推斷的基本原理

6.4.2 統(tǒng)計(jì)決策基本原理

6.4.3 確定先驗(yàn)分布的方法

6.4.4 Bayes估計(jì)的基本方法

6.4.5 經(jīng)驗(yàn)Bayes估計(jì)方法

6.5 仿真數(shù)值分析方法

6.5.1 仿真數(shù)值分析基本原理與方法

6.5.2 測(cè)量誤差概率分布的仿真分析

6.5.3 均勻隨機(jī)數(shù)的生成及檢驗(yàn)

6.5.4 給定概率分布的隨機(jī)數(shù)生成方法

6.5.5 誤差概率分布類型的判別方法

6.5.6 小樣本統(tǒng)計(jì)量的概率分布類型判別及特征量估計(jì)

6.5.7 誤差分布仿真分析方法的應(yīng)用示例

6.5.8 自助法及其應(yīng)用

6.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)

6.6.1 概述

6.6.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的特色

6.6.3 線性分類的支持向量機(jī)

6.6.4 一般分類的支持向量機(jī)

6.6.5 回歸支持向量機(jī)

第7章 常量測(cè)量結(jié)果的評(píng)估

7.1 評(píng)估測(cè)量結(jié)果的原則及要求

7.1.1 評(píng)估測(cè)量結(jié)果的基本原則

7.1.2 測(cè)量結(jié)果最佳估計(jì)的要求

7.1.3 分離系統(tǒng)影響和隨機(jī)影響的基本方法

7.2 “指南”中測(cè)量結(jié)果的評(píng)估方法

7.2.1 “指南”中評(píng)估測(cè)量結(jié)果的前提條件

7.2.2 “指南”中測(cè)量結(jié)果的最佳估計(jì)方法

7.2.3 對(duì)以均值作為測(cè)量結(jié)果的評(píng)價(jià)

7.3 現(xiàn)有測(cè)量結(jié)果的評(píng)估指標(biāo)

7.3.1 常用的測(cè)量結(jié)果評(píng)估指標(biāo)

7.3.2 測(cè)量結(jié)果各類有代表性評(píng)估指標(biāo)的分析比較

7.4 系統(tǒng)誤差的識(shí)別與修正

7.4.1 系統(tǒng)誤差的特點(diǎn)及其對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響

7.4.2 識(shí)別系統(tǒng)誤差的方法

7.4.3 修正系統(tǒng)誤差的方法

7.5 粗大誤差判別及異常數(shù)據(jù)的剔除

7.5.1 粗大誤差判別的基本原理

7.5.2 大樣本下粗大誤差的判別

7.5.3 小樣本下粗大誤差的判別

7.5.4 剔除異常數(shù)據(jù)的方法

第8章 標(biāo)準(zhǔn)不確定度評(píng)估

8.1 標(biāo)準(zhǔn)不確定度的A類評(píng)估方法

8.1.1 數(shù)據(jù)分散性的各種評(píng)定方法的分析比較

8.1.2 標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方法

8.1.3 測(cè)量結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差與置信區(qū)間評(píng)估

8.2 標(biāo)準(zhǔn)不確定度的B類評(píng)估方法

8.2.1 標(biāo)準(zhǔn)不確定度B類評(píng)定概述

8.2.2 不確定度B類評(píng)估的一般方法

8.2.3 按現(xiàn)有資料的B類評(píng)估方法

8.2.4 按機(jī)理分析的B類評(píng)估方法

8.2.5 按非正態(tài)分布處理的不確定度B類評(píng)估

8.2.6 不確定度B類評(píng)估的自由度

第9章 合成不確定度與擴(kuò)展不確定度評(píng)估

9.1 合成不確定度評(píng)估

9.1.1 不確定度的傳遞規(guī)律

9.1.2 確定靈敏系數(shù)的方法

9.1.3 不確定度分量的相關(guān)分析與處理

9.1.4 可略微小不確定度分量

9.2 擴(kuò)展不確定度評(píng)估

9.2.1 擴(kuò)展不確定度評(píng)估方法及其難點(diǎn)

9.2.2 確定包含因子的方法

第10章 變量測(cè)量結(jié)果及其不確定度的評(píng)估

10.1 評(píng)估變量測(cè)量結(jié)果及其不確定度的理論依據(jù)

10.1.1 變量測(cè)量不確定度評(píng)估的基本特點(diǎn)

10.1.2 表述變量測(cè)量不確定度的基本概率統(tǒng)計(jì)原理

10.1.3 評(píng)估變量測(cè)量不確定度的系統(tǒng)分析基礎(chǔ)

10.1.4 隨機(jī)過(guò)程輸入系統(tǒng)的響應(yīng)

10.2 變量測(cè)量誤差分析及不確定度評(píng)定

10.2.1 變量測(cè)量誤差的基本分析方法

10.2.2 變量測(cè)量誤差及不確定度的合理評(píng)定指標(biāo)

10.3 變量測(cè)量誤差及不確定度評(píng)定指標(biāo)的估計(jì)與檢驗(yàn)

10.3.1 按集合平均估計(jì)法

10.3.2 按時(shí)間平均估計(jì)法

10.3.3 譜密度估計(jì)方法

10.4 變量測(cè)量結(jié)果與其測(cè)量誤差的分離

10.4.1 測(cè)量誤差對(duì)變量測(cè)量數(shù)據(jù)的影響及其分離方法

10.4.2 對(duì)變量測(cè)量數(shù)據(jù)分離測(cè)量誤差的方案

10.4.3 變量測(cè)量數(shù)據(jù)處理的常用算法

第11章 測(cè)量結(jié)果及其不確定度報(bào)告

11.1 測(cè)量結(jié)果及其不確定度報(bào)告的基本要求與內(nèi)容

11.1.1 一般的要求與內(nèi)容

11.1.2 特定的要求與內(nèi)容

11.2 測(cè)量結(jié)果及其不確定度報(bào)告的步驟與形式

第12章 評(píng)估測(cè)量不確定度示例

12.1 直接測(cè)量的不確定度評(píng)估示例

12.2 間接測(cè)量的不確定度評(píng)估示例

12.3 測(cè)量器具檢定的不確定度評(píng)估示例

12.4 變量測(cè)量的不確定度評(píng)估示例

附錄A 符號(hào)表

附錄B 附表

表B-1 正態(tài)分布φ(z)表

表B-2 t分布表

表B-3 X2分布表

表B-4 F分布表

表B-5 零相關(guān)檢驗(yàn)的臨界值rα表

表B-6 柯氏Dn檢驗(yàn)的臨界值Dn,α表

表B-7 偏度檢驗(yàn)的臨界值γ3p表

表B-8 峰度檢驗(yàn)的臨界值γ4p表

表B-9 Sharpiro-Wilk的W檢驗(yàn)系數(shù)表

表B-10 Sharpiro-Wilk的W檢驗(yàn)的臨界值Wα表

表B-11 D'AgostinoD-Y檢驗(yàn)的臨界值表

表B-12 樣本容量n≤10的二項(xiàng)分布表

表B-13 游程數(shù)臨界值表

表B-14 Mann-Whitney-Wilcoxon檢驗(yàn)的U臨界值表

表B-15 Spearman秩相關(guān)分析的零相關(guān)檢驗(yàn)的臨界值表

參考文獻(xiàn) 2100433B

尤其是集成地闡述了尚未包含于該“指南”中的誤差分析的各種現(xiàn)代方法（如各種最小距離準(zhǔn)則、穩(wěn)健性、熵分析和優(yōu)化、Bayes估計(jì)、數(shù)值仿真分析、支持向量機(jī)等方法），并簡(jiǎn)要地述及變量動(dòng)態(tài)測(cè)量的分析方法?！稖y(cè)量誤差分析及不確定度評(píng)估》既具有實(shí)用價(jià)值，又有較高學(xué)術(shù)性。

《測(cè)量誤差與不確定度評(píng)估》適合各行各業(yè)從事測(cè)量誤差分析及不確定度評(píng)估的人員、高等學(xué)校教師及學(xué)生閱讀，并可作為研究生教材。

第1章測(cè)量的基本知識(shí)

1.1測(cè)量及其分類

1.1.1測(cè)量的意義

1.1.2測(cè)量的分類

1.2測(cè)量誤差的定義及其分類

1.2.1誤差的普遍性

1.2.2誤差的定義

1.2.3誤差的表示方法

1.2.4測(cè)量誤差的來(lái)源分析

1.2.5測(cè)量誤差的性質(zhì)與分類

1.2.6精度與不確定度

1.3測(cè)量系統(tǒng)及精度指標(biāo)

1.3.1測(cè)量系統(tǒng)簡(jiǎn)介

1.3.2測(cè)量系統(tǒng)性能指標(biāo)

1.4有效數(shù)字與數(shù)字運(yùn)算

1.4.1有效數(shù)字定義

1.4.2有效數(shù)字的運(yùn)算規(guī)則

1.4.3數(shù)值修約及其規(guī)則

習(xí)題

參考文獻(xiàn)

第2章誤差理論的概率論基礎(chǔ)

2.1隨機(jī)現(xiàn)象

2.1.1隨機(jī)現(xiàn)象的本質(zhì)和研究方法

2.1.2隨機(jī)事件

2.1.3頻率和概率

2.2隨機(jī)變量及其分布

2.2.1隨機(jī)變量

2.2.2離散型隨機(jī)變量

2.2.3連續(xù)型隨機(jī)變量

2.3二維隨機(jī)變量

2.4隨機(jī)變量的數(shù)字特征

2.4.1數(shù)學(xué)期望

2.4.2方差與標(biāo)準(zhǔn)偏差

2.4.3協(xié)方差與相關(guān)系數(shù)

2.5樣本及抽樣分布

2.5.1隨機(jī)樣本和統(tǒng)計(jì)量

2.5.2抽樣分布

2.6參數(shù)估計(jì)

2.6.1點(diǎn)估計(jì)

2.6.2區(qū)間估計(jì)

2.7假設(shè)檢驗(yàn)

2.7.1假設(shè)檢驗(yàn)的基本思想

2.7.2棄真錯(cuò)誤和存?zhèn)五e(cuò)誤

2.7.3β的選擇——樣本容量的確定

習(xí)題

參考文獻(xiàn)

第3章數(shù)據(jù)處理方法

3.1誤差的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)

3.1.1測(cè)量結(jié)果的統(tǒng)計(jì)分布

3.1.2測(cè)量數(shù)據(jù)處理術(shù)語(yǔ)的概率意義

3.1.3隨機(jī)數(shù)據(jù)分布正態(tài)性的檢驗(yàn)

3.2直接測(cè)量值的數(shù)據(jù)處理

3.2.1直接測(cè)量值的初步處理

3.2.2系統(tǒng)誤差

3.2.3粗大誤差

3.2.4報(bào)道值的表示方法

3.3不等精度測(cè)量數(shù)據(jù)處理

3.4間接測(cè)量結(jié)果的處理與綜合

3.4.1誤差傳遞的規(guī)律

3.4.2誤差傳遞公式的應(yīng)用

3.5計(jì)算檢定中的一些問題

習(xí)題

參考文獻(xiàn)

第4章測(cè)量不確定度及其分析

4.1測(cè)量不確定度的基本概念

4.1.1測(cè)量不確定度的分類

4.1.2測(cè)量誤差與測(cè)量不確定度

4.2標(biāo)準(zhǔn)不確定度的A類評(píng)定

4.2.1單次測(cè)量結(jié)果標(biāo)準(zhǔn)偏差與平均值標(biāo)準(zhǔn)偏差

4.2.2A類不確定度評(píng)定的自由度

4.3標(biāo)準(zhǔn)不確定度的B類評(píng)定

4.3.1B類不確定度評(píng)定的信息來(lái)源

4.3.2B類不確定度的評(píng)定方法

4.3.3B類不確定度評(píng)定的自由度及其意義

4.4合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度的評(píng)定

4.4.1全部輸入量X不相關(guān)時(shí)不確定度的合成

4.4.2輸入量相關(guān)時(shí)不確定度的合成

4.4.3合成標(biāo)準(zhǔn)不確定度的自由度

4.5擴(kuò)展不確定度的評(píng)定

4.6測(cè)量不確定度的報(bào)告與表示

4.6.1測(cè)量結(jié)果及其不確定度的報(bào)告

4.6.2測(cè)量結(jié)果及其不確定度的有效位

4.6.3測(cè)量不確定度評(píng)定的總流程

習(xí)題

參考文獻(xiàn)

第5章最小二乘處理及其應(yīng)用

5.1最小二乘原理

5.1.1最小二乘原理

5.1.2非線性參數(shù)最小二乘處理

5.1.3最小二乘原理與算術(shù)平均值原理的關(guān)系

5.2精度估計(jì)

5.2.1測(cè)量數(shù)據(jù)精度估計(jì)

5.2.2最小二乘估計(jì)量的精度估計(jì)

5.3組合測(cè)量的最小二乘處理

5.4簡(jiǎn)單線性回歸

5.4.1一元線性回歸

5.4.2通過(guò)原點(diǎn)的一元線性回歸

5.4.3相關(guān)兩變量都具有誤差的情況分析

5.4.4重復(fù)試驗(yàn)的情況

5.5一元非線性回歸

5.6多元線性回歸

5.6.1多元線性回歸方程

5.6.2回歸方程的顯著性檢驗(yàn)和預(yù)報(bào)精度

5.6.3各個(gè)自變量在多元線性回歸中所起的作用

5.6.4多項(xiàng)式回歸簡(jiǎn)述

習(xí)題

參考文獻(xiàn)

第6章試驗(yàn)設(shè)計(jì)

6.1引言

6.1.1試驗(yàn)設(shè)計(jì)的意義

6.1.2試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本原則

6.1.3試驗(yàn)設(shè)計(jì)中的一些名詞術(shù)語(yǔ)

6.2完全隨機(jī)化的單因素試驗(yàn)

6.2.1試驗(yàn)方案的制定

6.2.2試驗(yàn)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)模型

6.2.3方差分析

6.2.4水平效應(yīng)間的比較

6.2.5隨機(jī)效應(yīng)模型

6.3隨機(jī)區(qū)組單因素試驗(yàn)

6.3.1試驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)學(xué)模型

6.3.2方差分析

6.3.3漏估計(jì)的估計(jì)

6.3.4拉丁方單因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)

6.3.5希臘·拉丁方單因素試驗(yàn)

6.4多因素析因試驗(yàn)設(shè)計(jì)

6.4.1沒有重復(fù)的二因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)

6.4.2等重復(fù)二因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)

6.4.32k析因試驗(yàn)

6.5正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)

6.5.1正交表的構(gòu)成和特點(diǎn)

6.5.2正交表的使用

6.5.3正交試驗(yàn)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)模型

6.5.4正交試驗(yàn)的數(shù)據(jù)處理

6.5.5漏測(cè)數(shù)據(jù)的補(bǔ)缺

6.5.6正交試驗(yàn)設(shè)計(jì)中的幾個(gè)具體問題

6.5.7試驗(yàn)設(shè)計(jì)的一般步驟

習(xí)題

參考文獻(xiàn)

附錄A常用表格

附錄" 2100433B

最大允許測(cè)量誤差亦稱最大允許誤差（maximum permissible errors）或誤差限（limit of error）。對(duì)給定的測(cè)量、測(cè)量?jī)x器或測(cè)量系統(tǒng)，由規(guī)范或規(guī)程所允許的，相對(duì)于已知參考量值的測(cè)量誤差的極限值。

最大允許測(cè)量誤差是針對(duì)某個(gè)測(cè)量過(guò)程、測(cè)量?jī)x器或測(cè)量系統(tǒng)人為規(guī)定的。在測(cè)量不確定度評(píng)定中，可以根據(jù)最大允許誤差估算測(cè)量過(guò)程、儀器或系統(tǒng)引入的不確定度分量。 2100433B

不確定度的含義是指由于測(cè)量誤差的存在，對(duì)被測(cè)量值的不能肯定的程度。反過(guò)來(lái)，也表明該結(jié)果的可信賴程度。它是測(cè)量結(jié)果質(zhì)量的指標(biāo)。不確定度越小，所述結(jié)果與被測(cè)量的真值愈接近，質(zhì)量越高，水平越高，其使用價(jià)值越高；不確定度越大，測(cè)量結(jié)果的質(zhì)量越低，水平越低，其使用價(jià)值也越低。在報(bào)告物理量測(cè)量的結(jié)果時(shí)，必須給出相應(yīng)的不確定度，一方面便于使用它的人評(píng)定其可靠性，另一方面也增強(qiáng)了測(cè)量結(jié)果之間的可比性。