文档介绍：第三章 定量分析中的误差及 数据处理 Errors and Statistical Treatment of Qualitative Analysis
内容:
3-1误差的基本概念
3-2 误差的传递(了解内容)
3-3 有效数字的表示与运算规则
3-4 随机误差的正态分布
3-5 少量数据的统计处理
3-6 数据的评价-显著性检验、异常值的取舍
3-7 回归分析(了解内容)
3-8 提高分析结果准确度的方法
本章要点
基本点:准确度,精密度,误差,分析结果的数据处理,有效数字
重点:精密度,准确度表示的方法及计算公式,平均值的置信区间,可疑数据的取舍的方法,显著性检验的方法
难点:偶然误差的正态分布
上面的动画展示了什么?与我们将讨论的问题有什么关系?
3-1 误差的基本概念
1、误差
误差:测定值与真实值之差。
绝对误差(Absolute Error)
相对误差(Relative Error)
标准值(代替真实值)
反复测定的比较准确的结果
纯物质中元素的理论含量
准确度——测量值与“真实值”的接近程度。
测量结果的准确度可以用误差大小来表示,误差小,准确度高。误差有正负之分,正误差结果偏高,负误差结果偏低。
例
真值
称得量
绝对误差
相对误差
体重
买白糖
1kg
抓中药
用相对误差比绝对误差表示结果要好些
从表中的例子中你看出了什么问题?
例:滴定的体积误差和称量的质量误差
V
Ea
Er
mL
mL
%
mL
mL
%
m
Ea
Er
g
mg
%
g
mg
%
例:测定含铁样品中wFe比较结果的准确度
铁矿中:1=%, =%
Li2CO3试样中:2=%, =%
误差的分类、来源及性质
误差的分类
系统误差(Systematic Error)
具有单向性、重复性、为可测误差
随机误差(Random Error)
也叫偶然误差—服从统计规律
过失(mistake)由粗心大意引起,可以避免