誤差理論與數據處理（苐7版）/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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費業泰 編

圖書標籤:

• 誤差理論
• 數據處理
• 測量
• 實驗數據
• 科學計算
• 高等教育
• 教材
• 統計學
• 誤差分析
• 規劃教材

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111495246

版次：7

商品編碼：11684832

品牌：機工齣版

包裝：平裝

叢書名： 普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材 ， ，

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：213

字數：334000

正文語種：中文

內容簡介

　　《誤差理論與數據處理（苐7版）/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材》是全國高等學校首本“誤差理論與數據處理”課程教材，自1981年齣版第1版以來，深受高等學校和科研院所歡迎。
　　《誤差理論與數據處理（苐7版）/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材》講述科學實驗和工程實踐中常用的靜態測量和動態測量的誤差理論與數據處理，內容包括：緒論、誤差的基本性質與處理、誤差的閤成與分配、測量不確定度、綫性測量的參數最小二乘法處理、迴歸分析、動態測試數據處理的基本方法等。第7版教材在保持第6版教材特色的基礎上，對部分內容做瞭修改，以適應更多專業的教學需要，其中主要是刪減部分幾何量測量實例，補充瞭電學量等其他物理量測量實例，並刪除第6版中綫性遞推迴歸和譜估計的基本方法等章節內容。全書各章附有大量習題供選用，書末附錄為常用數錶。為瞭便於本課程教學，《誤差理論與數據處理（苐7版）/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材》配有《誤差理論與數據處理習題集及典型題解》（重慶大學秦嵐編著），該書各章內容與本教材內容相對應，可與本教材配套使用。
　　《誤差理論與數據處理（苐7版）/普通高等教育“十一五”國傢級規劃教材》為高等學校測控技術與儀器專業規劃教材，也可作為機械類、電氣電子類、信息類專業和其他相關專業教材，還可供科研及生産單位的研究設計和計量測試等工程技術人員使用。

作者簡介

　　費業泰，1955年畢業於閤肥工業大學機械係，現為教育部閤肥工業大學教授、博士生導師。1988-1989年間應美國西雅圖華盛頓大學邀請為機械工程係客座教授。1995-2014年間應颱灣大學等高校邀請，曾10餘次去颱灣大學和成功大學等多所高校、科研院所進行學術交流和講學。還多次組織和主持在國內外召開的國際學術會議。
　　曾多年任全國高等學校精密儀器專業教學指導委員會副主任等多項職務，現任國際測量與儀器委員會（ICMI）常務理事、全國誤差與不確定度研究會理事長、中國儀器儀錶學會奬學金評委會委員、中國微米納米學會理事、天津大學和清華大學精密測試技術及儀器國傢重點實驗室學術委員會資深委員、安徽省計量測試學會名譽理事長等職。
　　多年從事精密測試技術、精度理論及應用等領域研究工作，承擔和完成30餘項科研課題，其中包括25項國傢自然科學基金項目和省部級高水平項目，另有7項港颱地區和國際閤作項目。齣版著作13本，發錶論文300餘篇，其中本書《誤差理論與數據處理》35年來連續7次齣版，被250餘所高校使用。另在颱灣齣版著作《精密機械精度基礎》。主講各類課程10餘門，招收培養博士和碩士研究生共108名。
　　所取得的各種科研教學成果，共獲省部級奬9項、國傢專利21項。1991年首批獲得國務院發給的政府特殊津貼，並被評為全國機械係統勞動模範及獲多項省部級榮譽稱號。2007年在日本的國際學術大會上，獲得國際組織ICMI頒發的終身貢獻奬。

內頁插圖

目錄

前言
第一章 緒論
第一節 研究誤差的意義
第二節 誤差的基本概念
一、誤差的定義及錶示法
二、誤差來源
三、誤差分類
第三節 精度
第四節 有效數字與數據運算
一、有效數字
二、數字捨人規則
三、數據運算規則
習題

第二章 誤差的基本性質與處理
第一節 隨機誤差
一、隨機誤差的産生原因
二、正態分布
三、算術平均值
四、測量的標準差
五、測量的極限誤差
六、不等精度測量
七、隨機誤差的其他分布
第二節 係統誤差
一、係統誤差的産生原因
二、係統誤差的特徵
三、係統誤差的發現
四、係統誤差的減小和消除
第三節 粗大誤差
一、粗大誤差的産生原因
二、防止與消除粗大誤差的方法
三、判彆粗大誤差的準則
第四節 測量結果的數據處理實例
一、等精度直接測量列測量結果的數據處理實例
二、不等精度直接測量列測量結果的數據處理實例
習題

第三章 誤差的閤成與分配
第一節 函數誤差
一、函數係統誤差計算
二、函數隨機誤差計算
三、誤差間的相關關係和相關係數
第二節 隨機誤差的閤成
一、標準差的閤成
二、極限誤差的閤成
第三節 係統誤差的閤成
一、已定係統誤差的閤成
二、未定係統誤差的閤成
第四節 係統誤差與隨機誤差的閤成
一、按極限誤差閤成
二、按標準差閤成
第五節 誤差分配
一、按等作用原則分配誤差
二、按可能性調整誤差
三、驗算調整後的總誤差
第六節 微小誤差的取捨準則
第七節 最佳測量方案的確定
一、選擇最佳函數誤差公式
二、使誤差傳遞係數等於零或為最小
習題

第四章 測量不確定度
第一節 測量不確定度的基本概念
一、概述
二、測量不確定度定義
三、測量不確定度與誤差
第二節 標準不確定度的評定
一、標準不確定度的A類評定
二、標準不確定度的B類評定
三、自由度及其確定
第三節 測量不確定度的閤成
一、閤成標準不確定度
二、展伸不確定度
三、不確定度的報告
第四節 測量不確定度應用實例
一、測量不確定度計算步驟
二、體積測量的不確定度計算
三、濕度計檢定的不確定度計算
四、黏度測量的不確定度計算
五、量塊校準的不確定度計算
六、砝碼校準的不確定度計算
習題

第五章 綫性測量的參數最小二乘法處理
第一節 最小二乘法原理
第二節 正規方程
一、等精度綫性測量參數最小二乘法處理的正規方程
二、不等精度綫性測量參數最小二乘法處理的正規方程
三、非綫性測量參數最小二乘法處理的正規方程
四、最小二乘原理與算術平均值原理的關係
第三節 精度估計
一、測量數據的精度估計
二、最小二乘估計量的精度估計
第四節 組閤測量的最小二乘法處理
習題

第六章 迴歸分析
第一節 迴歸分析的基本概念
一、函數與相關
二、迴歸分析的主要內容
三、迴歸分析與最小二乘的關係
第二節 一元綫性迴歸
一、一元綫性迴歸方程
二、迴歸方程的方差分析及顯著性檢驗
三、重復實驗情況
四、迴歸直綫的簡便求法
第三節 兩個變量都具有誤差時綫性迴歸方程的確定
一、概述
二、迴歸方程的求法
第四節 一元非綫性迴歸
一、迴歸麯綫函數類型的選取和檢驗
二、化麯綫迴歸為直綫迴歸問題
三、迴歸麯綫方程的效果與精度
第五節 多元綫性迴歸
一、多元綫性迴歸方程
二、迴歸方程的顯著性和精度
三、每個自變量在多元迴歸中所起的作用
習題

第七章 動態測試數據處理的基本方法
第一節 動態測試基本概念
一、動態測試
二、動態測試數據的分類
第二節 隨機過程及其特徵
一、研究隨機過程理論的實際意義
二、隨機過程的基本概念
三、隨機過程的特徵量
第三節 隨機過程特徵量的實際估計
一、平穩隨機過程及其特徵量
二、各態曆經隨機過程及其特徵量
三、非平穩過程的隨機函數
第四節 動態測試誤差及其評定
一、概述
二、動態測試數據預處理
三、動態測試誤差分離
四、動態測試誤差的評定
習題

附錄
附錶1 正態分布積分錶
附錶2 X2分布錶
附錶3 τ分布錶
附錶4 F分布錶
參考文獻

前言/序言

《誤差理論與數據處理》 一、核心內容概述 本書是一本深入探討測量數據誤差來源、傳播規律以及如何進行有效數據處理的專業著作。它係統性地介紹瞭科學研究和工程實踐中不可避免的測量誤差，並提供瞭嚴謹的理論框架和實用的處理方法。全書圍繞“認識誤差、量化誤差、減小誤差、利用誤差”這一主綫展開，旨在幫助讀者建立科學的誤差觀念，掌握處理測量數據的基本技能。 二、重點章節解讀 1. 緒論與誤差的分類 為何關注誤差？ 科學研究和工程實踐的生命綫在於數據的可靠性。理解誤差的本質，是保證數據質量、得齣正確結論的前提。本書將首先闡述誤差在測量活動中的重要性，以及掌握誤差理論的必要性。 誤差的“傢族”： 誤差並非單一概念，本書將對係統誤差、隨機誤差以及粗大誤差進行詳盡的分類和辨析。係統誤差的根源、錶現形式以及如何係統性地查找和修正，隨機誤差的統計學特性、不可避免性及其處理策略，以及如何識彆和剔除可能影響結果的粗大誤差，都將是本章節的重點。 2. 隨機誤差的統計學描述 量化隨機性： 隨機誤差的本質是其不確定性。本書將引入數理統計學的工具，如概率密度函數（特彆是正態分布）、誤差的均值、方差、標準差等統計量，來定量地描述隨機誤差的分布規律和散布程度。 核心指標： 讀者將學習到如何計算和理解測量結果的標準差（或稱為均方根誤差），以及其在評估測量精度中的核心作用。 3. 誤差的傳播與閤成 誤差的“連鎖反應”： 實際測量中，往往需要對多個測量量進行組閤計算，以得到最終的觀測結果。此時，各個測量量的誤差會如何相互影響，最終影響到計算結果？本書將係統闡述誤差傳播定律，包括綫性與非綫性函數的誤差傳播公式。 實用的閤成方法： 讀者將掌握如何根據誤差傳播定律，將獨立的隨機誤差進行閤成，計算齣復閤測量的不確定度。這對於評估復雜實驗或工程計算的整體精度至關重要。 4. 數據處理的基本方法 最小二乘法： 這是數據處理領域最為核心和廣泛應用的方法之一。本書將深入講解最小二乘法的原理、推導過程以及在麯綫擬閤、參數估算中的應用。無論是直綫擬閤還是多項式擬閤，亦或是更復雜的模型，最小二乘法都能提供最優的參數估計。 置信區間與假設檢驗： 如何在一定置信水平下，對測量結果的真實值範圍進行估計？如何判斷不同測量方法或不同條件下得到的數據是否存在顯著差異？本書將介紹置信區間的概念及其計算方法，以及常用的假設檢驗方法，如t檢驗、F檢驗等，幫助讀者做齣更可靠的統計推斷。 數據平差： 對於一些超定測量係統（觀測次數多於待定量的數量），需要采用數據平差的方法來獲得最可靠的參數估計。本書將介紹間接測量平差、條件測量平差等經典方法。 5. 數據處理的實踐應用 實例分析： 為瞭幫助讀者更好地理解和掌握理論知識，本書將提供大量典型算例，涵蓋物理、化學、工程、生物等多個學科的測量場景。這些案例將引導讀者一步步完成數據的誤差分析、處理和評估。 軟件工具的輔助： 現代數據處理離不開計算機軟件。本書也會提及一些常用的數據處理軟件和工具，但側重於讀者對基本原理的理解，而非單純的軟件操作。 三、學習價值與目標讀者 學習本書，讀者將能夠： 深刻理解誤差的本質及其在科學研究與工程實踐中的普遍性。 熟練掌握區分和處理不同類型誤差的方法。 能夠運用數理統計學工具定量描述和分析隨機誤差。 掌握誤差傳播定律，並能有效閤成復閤測量的不確定度。 精通最小二乘法等核心數據處理技術，並能解決實際問題。 學會運用置信區間和假設檢驗等統計推斷方法，得齣可靠的結論。 提升數據分析和處理的科學性、嚴謹性和實用性。 本書適閤於高等院校相關專業的本科生、研究生，以及在科研院所、企事業單位從事實驗、測量、數據分析和工程技術工作的專業人員。對於希望提升自身數據處理能力、確保研究成果科學性的讀者而言，本書是不可多得的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，徹底改變瞭我對“測量”這個概念的理解。以前，我總覺得測量就是得到一個數字，越多越好，越精確越好。但這本書讓我意識到，測量是一個充滿不確定性的過程，而如何量化和控製這些不確定性，纔是測量科學的核心。書中對於誤差的分類和處理方法，講解得非常詳盡。從最基礎的係統誤差和隨機誤差，到如何通過重復測量、儀器校準等方法來減小誤差，都進行瞭深入的剖析。我尤其喜歡書中關於“有效數字”的講解，它讓我明白，並不是所有的測量結果都能夠無限精細，而應該根據測量的不確定性來確定數據的有效位數，這是一種對科學事實的尊重。書中關於“不確定度”的計算和傳播，也讓我對測量結果的可靠性有瞭更深的認識。它教會我如何將不同測量項的不確定度進行閤理的組閤，從而得到最終結果的綜閤不確定度，這對於評估實驗的整體質量至關重要。書中還提供瞭大量的實例，讓我能夠將理論知識與實際操作相結閤，更好地理解和掌握數據處理的方法。我曾嘗試用書中的方法去處理自己收集到的數據，發現之前覺得雜亂無章的數據變得井井有條，而且對數據的分析也更有信心瞭。這本書讓我明白瞭，數據處理並非簡單的計算，而是一種科學的思維方式和嚴謹的實踐過程。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，仿佛為我在雜亂無章的數據海洋中點亮瞭一盞明燈，讓我終於有瞭一個清晰的坐標係去理解和定位那些看似隨機的偏差。在我初步接觸到測量和實驗這個領域時，對數據的不確定性總是感到一種難以言喻的焦慮。我常常懷疑自己是不是操作失誤，是不是儀器不夠精密，亦或是根本就無法得到可靠的結論。而《誤差理論與數據處理（第7版）》則用一種係統而嚴謹的方式，剝開瞭這些“誤差”的神秘麵紗，讓我看到瞭它們並非不可捉摸的魔鬼，而是有其內在規律和可量化特徵的。它教會我如何去區分不同類型的誤差，從係統誤差到隨機誤差，再到粗大誤差，每一種誤差都有其産生的原因和相應的處理方法。我特彆喜歡書中對於“不確定度”的詳細闡述，這不僅僅是給齣一個數字，而是背後蘊含著對測量過程的深刻理解和對結果可信度的審慎評估。它讓我明白，科學研究的嚴謹性體現在對結果的每一個微小細節都進行審視，而不是簡單地接受一個錶麵上的數值。書中提供的各種統計方法，比如標準差、方差、置信區間的計算，都讓我體會到數學工具在處理實際問題中的強大力量。我曾一度認為這些統計學理論枯燥乏味，但在本書的語境下，它們成為瞭理解和提升數據質量的利器。它讓我不再害怕處理多組測量數據，而是能夠有條不紊地分析它們的分布規律，從中提取齣最有價值的信息。更重要的是，它培養瞭我一種批判性的思維方式，不再輕易相信一個孤立的數值，而是會去探究其背後的誤差來源和不確定性範圍，這對於我未來在科研道路上的發展無疑是至關重要的。

評分☆☆☆☆☆

這本書為我打開瞭理解數據世界的一扇大門。在沒有接觸這本書之前，我總是覺得實驗數據的處理就是一件枯燥無味的事情，就是套用公式，計算數值。然而，《誤差理論與數據處理（第7版）》卻用一種充滿智慧的方式，讓我看到瞭數據處理背後蘊含的深刻科學原理和嚴謹邏輯。書中對於誤差的分類，比如係統誤差和隨機誤差，以及它們各自的産生原因和處理方法，都講解得非常細緻。我印象最深刻的是書中關於“誤差的傳播”的章節，它詳細地講解瞭當多個測量量進行運算時，它們各自的誤差是如何影響最終結果的誤差的。這讓我意識到，並不是每一次誤差的纍加都是簡單的加法，而是需要根據具體的函數關係來計算。這種深入的分析，讓我對數據的可靠性有瞭更審慎的態度。書中還引入瞭大量的統計學概念，比如方差、標準差、置信區間等等，並教會我如何利用這些工具來量化數據的波動性和不確定性。我曾一度對這些統計學概念感到頭疼，但在本書的語境下，它們成為瞭理解和提升數據質量的有力武器。通過學習這本書，我不再害怕麵對大量的數據，而是能夠有條不紊地進行分析，從中提取齣最有價值的信息，並且能夠對結果的可靠性做齣客觀的評價。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在於它將那些原本晦澀難懂的統計學和誤差分析理論，以一種非常清晰易懂的方式呈現齣來，讓我能夠真正理解並應用它們。在我接觸科學研究之前，我一直認為數據就是客觀的事實，而誤差則是一些偶然的、無法控製的因素。這本書徹底顛覆瞭我的這種認知。它讓我明白，誤差是測量過程中不可避免的一部分，而關鍵在於如何去識彆、量化和控製它。書中對誤差分類的講解，從係統誤差的恒定性到隨機誤差的波動性，以及它們各自的成因和處理方法，都讓我受益匪淺。我尤其欣賞書中關於“不確定度”的詳細闡述，它不再是一個模糊的概念，而是可以通過一係列的計算和分析來獲得的量化指標，這讓我能夠更加自信地評估我的測量結果的可靠性。書中關於“誤差的傳播”的講解，更是讓我認識到，在進行復雜的數據處理時，需要謹慎考慮各個測量量之間的相互影響。這促使我在實驗設計和數據分析時，更加注重細節，力求獲得最準確的結果。這本書不僅提供瞭理論知識，還通過大量的實例和習題，讓我能夠親身實踐，將學到的知識轉化為解決實際問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，體現在它為我提供瞭一個係統性的框架，去理解和駕馭那些看似難以捉摸的“數據誤差”。在我以往的學習和實踐中，對測量結果的不確定性總是抱著一種模糊的態度，知道有誤差，但不知道如何去量化，如何去評估。這本書則像一位經驗豐富的嚮導，引領我穿越迷霧。它清晰地闡述瞭誤差的分類，從係統誤差的固有性，到隨機誤差的偶然性，再到粗大誤差的突發性，每一種誤差都有其獨特的錶現形式和處理策略。我特彆欣賞書中關於“不確定度”的討論，它不僅僅是給齣一個數值，而是背後蘊含著對測量過程的全麵審視和對結果可信度的嚴謹判斷。書中關於“誤差的傳播”的講解，也讓我受益匪淺。它讓我明白，即使單個測量量的誤差很小，但如果它們以某種方式組閤，最終結果的不確定性可能會被放大。這促使我在進行數據分析時，更加關注各個測量量之間的關係，以及它們對最終結果的影響。書中大量的實例和習題，也為我提供瞭實踐的機會，讓我能夠將理論知識轉化為解決實際問題的能力。每一次成功地運用書中的方法去處理實驗數據，都讓我對科學的嚴謹性有瞭更深刻的體會。

評分☆☆☆☆☆

這本書的價值，在於它不僅僅是一本教材，更像是一位循循善誘的導師，引導我一步步揭開數據背後隱藏的真相。在我剛接觸科學研究時，麵對那些看似微小的實驗誤差，我常常感到束手無策，甚至懷疑自己的能力。而這本書，用一種非常接地氣的方式，教會瞭我如何係統地分析和處理這些誤差。它詳細闡述瞭誤差的分類，從係統誤差到隨機誤差，並給齣瞭具體的識彆和消除方法。我尤其喜歡書中關於“誤差的來源”的分析，它讓我明白，誤差並非憑空産生，而是與測量環境、儀器性能、操作方法等密切相關。通過瞭解這些來源，我能夠更加有針對性地去改進我的實驗設計和操作過程。在隨機誤差的處理上，書中對統計學理論的運用，讓我看到瞭數學的力量。如何利用樣本數據來推斷整體的分布特徵，如何通過重復測量來減小隨機誤差的影響，這些知識對我來說是全新的，也是極其寶貴的。書中關於“置信度”和“置信區間”的講解，也讓我明白瞭科學結論的嚴謹性體現在對其不確定性的清晰認識。它讓我明白，一個科學的測量結果，不僅僅是一個數值，更應該是一個包含一定範圍的區間，並且這個區間應該以一定的置信度來保證其有效性。這種嚴謹的思維方式，對於我將來從事任何與數據相關的研究都至關重要。

評分☆☆☆☆☆

這本書對我來說，就像一本“數據偵探手冊”，教會我如何從紛繁復雜的數據中找齣隱藏的“罪證”——誤差，並對其進行“審判”。在我初次接觸科學研究時，常常對實驗結果中的偏差感到睏惑和沮喪。這本書則用一種非常係統且富有條理的方式，將誤差的本質、來源和處理方法一一揭示。書中對於不同類型誤差的區分，尤其是係統誤差和隨機誤差的詳細闡述，讓我明白誤差並非單一的存在，而是有著不同的“麵孔”。我特彆喜歡書中關於“不確定度”的講解，它不再是簡單的“誤差大小”，而是更加科學和嚴謹地描述瞭測量結果的可靠性範圍。書中關於“誤差的傳播”的章節，更是讓我大開眼界，它教會我如何在高階運算中，準確地評估輸入量誤差對輸齣量誤差的影響，這對於任何涉及到多個測量量進行綜閤分析的場景都至關重要。書中提供的各種統計方法，如均方差、標準差、置信區間等，也為我提供瞭量化誤差的有力工具。通過學習這些工具，我不再盲目地接受數據，而是能夠對其進行審慎的分析，並對其可信度做齣客觀的判斷。這本書培養瞭我一種對數據結果的敬畏之心，讓我明白每一個科學結論都應該建立在嚴謹的數據處理之上，並且要清晰地認識到其固有的不確定性。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我纔真正理解瞭“數據處理”的精髓所在。過去，我總是把數據處理簡單地理解為計算和製圖，但這本書讓我看到瞭它更深層次的意義：它是連接理論與實踐的橋梁，是提煉客觀真相的關鍵環節。書中對各種數據分析方法的講解，從最基本的平均值、方差，到更復雜的最小二乘法、卡爾曼濾波等等，都循序漸進，邏輯清晰。我尤其對最小二乘法的講解印象深刻，它不僅給齣瞭數學推導，還結閤瞭實際應用場景，讓我理解瞭如何用一種最優化的方法來擬閤數據，從而得到更可靠的參數估計。書中關於“不確定度傳播”的章節，也讓我大開眼界。我一直以為隻要把單項測量的不確定度算齣來，就可以直接相加減，但書中詳細講解瞭不同量之間的函數關係如何影響最終結果的不確定度，這讓我對誤差的傳播有瞭全新的認識，也學會瞭如何更加精確地評估復閤測量結果的可靠性。這本書並非僅僅停留在理論層麵，它還提供瞭大量的實例和習題，讓我能夠親手實踐，將學到的知識轉化為解決實際問題的能力。我曾嘗試用書中的方法去處理自己實驗中遇到的數據，結果發現之前覺得棘手的問題迎刃而解，數據的可信度也得到瞭顯著提升。這讓我對書中的內容深信不疑，也讓我對未來的數據分析工作充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

這本書真的是一本寶藏，讓我對“數據”這個概念有瞭顛覆性的認識。以前，我總以為數據就是事實，就是客觀存在的。但這本書告訴我，即便是看似最“客觀”的數據，也可能被各種因素所“汙染”，而這些“汙染”正是誤差。它讓我從一個“數據接受者”轉變為一個“數據審視者”。書中對係統誤差和隨機誤差的區分，以及它們各自的來源和影響，講解得非常到位。我尤其對書中提到的“歸因法”和“定性分析”在處理係統誤差時的應用印象深刻。它不再是那種枯燥的公式堆砌，而是結閤瞭很多具體的例子，比如儀器校準、環境因素等等，這些都讓我能夠更容易地理解和應用。在處理隨機誤差方麵，書中對概率論和數理統計的引入，讓我看到瞭這些看似抽象的理論在實際測量中的強大生命力。如何利用平均值來減小隨機誤差的影響，如何通過重復測量來估計誤差的範圍，這些基礎但至關重要的概念，在這本書裏被講得清晰透徹。我特彆欣賞書中關於“置信區間”的講解，它讓我明白，我們給齣的測量結果並不是一個精確的點，而是一個包含真實值的範圍，這個範圍的大小直接反映瞭測量的不確定性。這本書不僅提供瞭處理誤差的工具，更重要的是，它培養瞭我一種對測量結果的敬畏之心，讓我明白每一個科學結論都應該建立在嚴謹的數據分析之上，並且要清楚地認識到其固有的不確定性。這種嚴謹的態度，無疑是對科學精神最好的詮釋。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣現，為我解決在數據分析過程中遇到的許多睏惑提供瞭清晰的思路和有效的工具。在我以往的學習經曆中，常常會對測量結果中的偏差感到不確定，不知道如何去解釋，如何去修正。這本書則用一種係統且科學的方法，將誤差的本質、來源和處理策略一一呈現。它詳細地闡述瞭誤差的分類，從係統誤差的內在性，到隨機誤差的偶然性，再到粗大誤差的突發性，每一種誤差都有其獨特的應對之道。我尤其欣賞書中關於“不確定度”的講解，它不僅僅是給齣一個數值，而是背後蘊含著對測量過程的深刻理解和對結果可信度的審慎評估。書中關於“誤差的傳播”的講解，也讓我大開眼界。它讓我明白，當多個測量量進行運算時，它們各自的誤差是如何影響最終結果的誤差的，這對於任何涉及到多步驟計算的分析場景都至關重要。書中提供的各種統計方法，如均方差、標準差、置信區間等，也為我提供瞭量化誤差的有力工具。通過學習這些工具，我不再盲目地接受數據，而是能夠對其進行審慎的分析，並對其可信度做齣客觀的評價。這本書培養瞭我一種對數據結果的敬畏之心，讓我明白每一個科學結論都應該建立在嚴謹的數據處理之上，並且要清晰地認識到其固有的不確定性。

評分☆☆☆☆☆

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評分☆☆☆☆☆

很不錯的書，適閤臨時寫報告用，希望有幫助

評分☆☆☆☆☆

非常好，非常滿意，下次還會再來

評分☆☆☆☆☆

就那樣吧

評分☆☆☆☆☆

幫同學買的，感覺東西很有用

評分☆☆☆☆☆

比原先的第6版好多瞭

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

教材很好，講的很細，值得一讀～

評分☆☆☆☆☆

非常好十分之劃算我給滿分滿分鼓勵哈哈哈哈哈還好還好哈哈哈