第1个回答 2020-10-15
摘要：本文通过知识回顾法、查阅资料法、总结法，介绍了测量误差的基本概念和来源，从不同角度归纳出误差的分类，并从如何弥补仪器缺陷、减小系统误差和随机误差方面做详细介绍。
关键词：测量误差 误差来源 减小误差
一、 测量误差的概念和来源
（一） 测量误差的概念
在测量时，测量结果与实际值之间的差值叫误差。真实值是客观存在的，是在一定时间下体现事物的真实数据。测量值是测量所得的结果。这两者之间总是或多或少的存在一定的差异，就是测量误差。
（二） 测量误差的主要来源
1.外界条件
外界的温度、湿度、大气折射等对观测结果都会产生影响。
2.仪器条件
仪器制造产生的精度缺陷。
3.观测者自身条件
每个人都有自己的鉴别能力，一定的分辨率和技术条件，在仪器安置、照准、读数等方面可能会产生误差。
二、 测量误差的分类及简单介绍
（一） 按表示方法
1.绝对误差：是示值与被测量真值之间的差值。
设被测量的真值为A0，器具的示值为x，则绝对误差Δx为：
Δx=x-A0 （1）
由于一般无法求得真值A0，在实际应用中，常用精度高一级的标准器具的示值A代替之。X与A之差常称为器具的示值误差。记为：
Δx=x-A （2）
通常以此值代表绝对误差。
绝对误差一般适用于标准器具的校准。
2.相对误差：是相对误差Δx与被测量的约定值之比，它较绝对误差更能确切地说明测量精度。
3.容许误差：是根据技术条件的要求，规定某一类器具误差不应超过的最大范围。
（二）按误差出现的规律分类
1.系统误差
其变化规律服从某种已知函数。系统误差主要由以下几个方面引起：材料、零部件及工艺缺陷；环境温度、湿度、压力的变化以及其他外界干扰等。
系统误差表明了一个测量结果偏离真值或实际值的程度。系统误差越小，测量就越正确。
2.随机误差
又称偶然误差，其变化规律未知。随机误差是由很多复杂因素的微小变化的总和所引起的，具有随机变量的一切特点，在一点条件下服从统计规律。因此，通过多次测量后，对其总和可以用统计规律来描述，则可从理论上估计对测量结果的影响。
随机误差表现了测量结果的分散性。在误差理论中，常用精密度一词来表征随机误差的大小。随机误差越小，精密度越高。
3.粗大误差
是指在一定条件下测量结果显著地偏离其实际值所对应的误差。在测量及数据处理中，如发现某次测量结果所对应的误差特别大或小时，应认真判断误差是否属于粗大误差，如是，该值应舍去不用。
三、 测量误差的减小
下面将从测量误差的三个主要来源：仪器条件、外界条件、观测者自身条件，进行分析如何减小测量误差。
（一）弥补仪器缺陷
由于仪器本身的缺陷带来测量误差，如零点偏离，为了减小测量误差，首先就得考虑弥补仪器的缺陷。可以由以下的方法：
1.替代法
替代法是指在测量装置上对某一带测量进行测量后，立即将带测量与标准量进行交换，再次进行测量，利用函数关系，从而得出测量的值。即在测量装置上对某一带测量进行测量后，再次进行测量，并调到同样的情况，从而得出带测量等于标准量。例如，用电桥测量电阻时，调平衡后，把被测电阻用可变标准电阻替换，调标准电阻
第2个回答 2020-10-15
减小和消除系统误差的方法
摘要: 在测量过程中，若发现测量数据中存在系统误差，则需要作进一
步地分析比较，找出产生该系统误差的主要原因以及相应减小系统误差的方
法。由于产生系统误差的因素众多，且经常是若干因素共同作用，因而显得
更加复杂，难以找到一种普 ...
在测量过程中，若发现测量数据中存在系统误差，则需要作进一步地分析
比较，找出产生该系统误差的主要原因以及相应减小系统误差的方法。由于
产生系统误差的因素众多，且经常是若干因素共同作用，因而显得更加复
杂，难以找到一种普遍有效的方法来减小和消除系统误差。下面几种是最常
用的减小系统误差方法。
1．针对产生系统误差的主要原因采取相应措施
对测量过程中可能产生的系统误差的环节作仔细分析，找出产生系统误差
的主要原因，并采取相应措施是减小和消除系统误差最基本和最常用的方
法。例如，如果发现测量数据中存在的系统误差的原因主要是传感器转换过
程中存在零位误差或传感器输出信号与被测参量间存在非线性误差，则可采
取相应措施调整传感器零位，仔细测量出传感器非线性误差，并据此调整线
性化电路或用软件补偿的方法校正和消除此非线性误差。如果发现测量数据
第3个回答 2020-10-15
在光谱学中，准确性是衡量我们的测量值与期望值有多接近的尺度。（我们希望期望值是真实值，但由于我们无法知道真实值，因此我们使用期望值这个术语。）
准确性取决于两个因素：
精密度。测量值重复性。如果使用运行相同程序的相同设备在同一点多次测量同一样品，结果的可重复性如何？
正确度。如果进行几次测量，平均值是否与期望值相匹配？这也称为“平均值的准确性”。
下图说明了精密度和正确度如何共同影响准确性。
由此可知，有可能获得良好精密度，但也有可能获得差的正确度。并且有可能获得高正确度（平均值的准确性）和差的精密度。为获得真正准确的结果，我们既需要高精密度又需要正确度。
不同的误差类型
在解决我们希望减少的误差之前，我们应该先讨论我们想要消除的误差。
过失误差
我们的首要任务是检查并消除测量中的过失误差。通过观察上述图表，我们会发现，一个过失误差将导致测量结果完全位于绿色区域之外，并且可能会被视为异常。制备过程中的样品污染等工艺误差可能导致过失误差。缺陷样品亦如此，例如，测量区域中的空腔或运行不正确的测量程序也会导致过失误差。通过培训和使用正确的程序，可以避免过失误差。
我们必须假设测量系统中存在两种误差类型：
系统误差
系统误差通常与正确度有关，并在测量样品的平均值和预期结果之间给出一致的偏差。造成这类误差的原因在于设备缺乏维护、部件磨损或校准不良等设备故障。由于偏差对于确定的关注区域内的每个测量值均一致，因此可以测量偏移量，然后将校正系数合并到样品测量值中。定期校准和维护可以减少系统误差。
随机误差
随机误差与精密度有关。随机变化越大，测量精密度越低，误差幅度越大。不同于系统误差，这类误差是不可预测的，并且使用统计方法进行估计。这些测量波动可能由样品的不均匀性、测量环境的微小变化以及用于校准的参考样品的测量不确定性造成。目标是通过良好的程序和维护良好的设备，尽可能提高精密度。