残差与误差的区别.doc
内容介绍
残差与误差的区别 ，对LGO中的某些概念作了一些解析,应该会有一定帮助。。
欢迎下载！
残差与误差的区别 误差与残差，这两个概念在某程度上具有很大的相似性，都是衡量不确定性的指标，可是两者又存在区别。
误差与测量有关，误差大小可以衡量测量的准确性，误差越大则表示测量越不准确。
误差分为两类：系统误差与随机误差。
其中，系统误差与测量方案有关，通过改进测量方案可以避免系统误差。
随机误差与观测者，测量工具，被观测物体的性质有关，只能尽量减小，却不能避免。
残差――与预测有关，残差大小可以衡量预测的准确性。
残差越大表示预测越不准确。
残差与数据本身的分布特性，回归方程的选择有关。
随机误差项Ut反映除自变量外其他各种微小因素对因变量的影响。
它是Yt与未知的总体回归线之间的纵向距离，是不可直接观测的。
残差et是Yt与按照回归方程计算的Yt的差额，它是Yt与样本回归线之间的纵向距离，当根据样本观测值拟合出样本回归线之后，可以计算et的具体数值。
利用残差可以对随机误差项的方差进行估计。
随机误差是方程假设的，而残差是原值与拟合值的差。
实践中人们经常用残差去估计这个随机误差项。
意义不一样哈，残差一般只的是在计算近似值过程中某一步与真实值得差值，而误差指的的是最终近似值与真实值得差值 残差就是回归所得的估计值与真值（实际值）之间的误差；修正的Rsquare就是剔出了数据量影响后的R2 3.4.3测量不确定度评定方法 参考公式及其详解参考：www2.scut.edu/sfzx/sy3.doc ISO发布的"测量不确定度表示指南"是测量数据处理和测量结果不确定度表达的规范，由于在评定不确定度之前，要求测得值为最佳值，故必须作系统误差的修正和粗大误差（异常值）的剔除。
最终评定出来的测量不确定度是测量结果中无法修正的部分。
测量不确定度评定总的过程如图3－3所示的流程。
具体的方法还要有各个环节的计算。
图3-3测量不确定度评定流程图
1、标准不确定度的A类评定 此法是通过对等精度多次重复测量所得数据进行统计分析评定的，正如前面介绍的随机误差的处理过程，标准不确定度u(xi)＝s(xi)，是用单次测量结果的标准不确定度算出： （3-20） 其单次测量结果的标准不确定度可用贝塞尔法求得，即： =（3-21） 其实，单次测量结果的标准不确定度还有如下求法： ①最大残差法：=，系数如表3-2所示。
表3-2最大残差法系数 n23456789101520 1.771.020.830.740.680.640.610.590.570.510.48 ②极差法：居于服从正态分布的测量数据，其中，最大值与最小值之差称为极差。
=，系数如表3-3所示。
表3-3极差法系数 n23456789101520 1.131.692.062.332.532.702.852.973.083.473.74
2、标准不确定度的B类评定 B类评
下载地址
进入下载页
文件大小
52.5KB
上传作者
清风
文件类型
.doc