误差理论与数据处理（第7版）/全国高校测控技术与仪器专业教学指导委员会审编教材 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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费业泰 编

图书标签:

• 误差理论
• 数据处理
• 测量技术
• 仪器仪表
• 高等教育
• 教材
• 测控技术
• 实验数据
• 误差分析
• 科学计算

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111495246

版次：7

商品编码：12280762

包装：平装

丛书名： 全国高校测控技术与仪器专业教学指导委员会审编教材 ， ，

开本：16开

出版时间：2017-10-01

用纸：胶版纸

页数：213

正文语种：中文

内容简介

　　《误差理论与数据处理（第7版）/全国高校测控技术与仪器专业教学指导委员会审编教材》讲述科学实验和工程实践中常用的静态测量和动态测量的误差理论与数据处理，内容包括：绪论、误差的基本性质与处理、误差的合成与分配、测量不确定度、线性测量的参数*小二乘法处理、回归分析、动态测试数据处理的基本方法等。第7版教材在保持第6版教材特色的基础上，对部分内容做了修改，以适应其它专业的教学需要，其中主要是删减部分几何量测量实例，补充了电学量等其他物理量测量实例，并删除第6版中线性递推回归和谱估计的基本方法等章节内容。全书各章附有大量习题供选用，书末附录为常用数表。《误差理论与数据处理（第7版）/全国高校测控技术与仪器专业教学指导委员会审编教材》为高等学校测控技术与仪器专业规划教材，也可作为机械类、电气电子类、信息类专业和其他相关专业教材，还可供科研及生产单位的研究设计和计量测试等工程技术人员使用。

作者简介

　　费业泰，1955年毕业于合肥工业大学机械系。现为教育部合肥工业大学教授、博士生导师。1988—1989年间应美国西雅图华盛顿大学邀请为机械工程系客座教授。1995—2014年间应台湾大学等高校邀请，曾10余次去台湾大学和成功大学等多所高校、科研院所进行学术交流和讲学。还多次组织和主持在国内外召开的国际学术会议。
　　曾多年任全国高等学校精密仪器专业教学指导委员会副主任等多项职务，现任国际测量与仪器委员会（1CMI）常务理事、全国误差与不确定度研究会理事长、中国仪器仪表学会奖学金评委会委员、中国微米纳米学会理事、天津大学和清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室学术委员会资深委员、安徽省计量测试学会名誉理事长等职。

目录

前言

第一章 绪论
第一节 研究误差的意义
第二节 误差的基本概念
一、误差的定义及表示法
二、误差来源
三、误差分类
第三节 精度
第四节 有效数字与数据运算
一、有效数字
二、数字舍人规则
三、数据运算规则
习题

第二章 误差的基本性质与处理
第一节 随机误差
一、随机误差的产生原因
二、正态分布
三、算术平均值
四、测量的标准差
五、测量的极限误差
六、不等精度测量
七、随机误差的其他分布
第二节 系统误差
一、系统误差的产生原因
二、系统误差的特征
三、系统误差的发现
四、系统误差的减小和消除
第三节 粗大误差
一、粗大误差的产生原因
二、防止与消除粗大误差的方法
三、判别粗大误差的准则
第四节 测量结果的数据处理实例
一、等精度直接测量列测量结果的数据处理实例
二、不等精度直接测量列测量结果的数据处理实例
习题

第三章 误差的合成与分配
第一节 函数误差
一、函数系统误差计算
二、函数随机误差计算
三、误差间的相关关系和相关系数
第二节 随机误差的合成
一、标准差的合成
二、极限误差的合成
第三节 系统误差的合成
一、已定系统误差的合成
二、未定系统误差的合成
第四节 系统误差与随机误差的合成
一、按极限误差合成
二、按标准差合成
第五节 误差分配
一、按等作用原则分配误差
二、按可能性调整误差
三、验算调整后的总误差
第六节 微小误差的取舍准则
第七节 最佳测量方案的确定
一、选择最佳函数误差公式
二、使误差传递系数等于零或为最小
习题

第四章 测量不确定度
第一节 测量不确定度的基本概念
一、概述
二、测量不确定度定义
三、测量不确定度与误差
第二节 标准不确定度的评定
一、标准不确定度的A类评定
二、标准不确定度的B类评定
三、自由度及其确定
第三节 测量不确定度的合成
一、合成标准不确定度
二、展伸不确定度
三、不确定度的报告
第四节 测量不确定度应用实例
一、测量不确定度计算步骤
二、体积测量的不确定度计算
三、湿度计检定的不确定度计算
四、黏度测量的不确定度计算
五、量块校准的不确定度计算
六、砝码校准的不确定度计算
习题

第五章 线性测量的参数最小二乘法处理
第一节 最小二乘法原理
第二节 正规方程
一、等精度线性测量参数最小二乘法处理的正规方程
二、不等精度线性测量参数最小二乘法处理的正规方程
三、非线性测量参数最小二乘法处理的正规方程
四、最小二乘原理与算术平均值原理的关系
第三节 精度估计
一、测量数据的精度估计
二、最小二乘估计量的精度估计
第四节 组合测量的最小二乘法处理
习题

第六章 回归分析
第一节 回归分析的基本概念
一、函数与相关
二、回归分析的主要内容
三、回归分析与最小二乘的关系
第二节 一元线性回归
一、一元线性回归方程
二、回归方程的方差分析及显著性检验
三、重复实验情况
四、回归直线的简便求法
第三节 两个变量都具有误差时线性回归方程的确定
一、概述
二、回归方程的求法
第四节 一元非线性回归
一、回归曲线函数类型的选取和检验
二、化曲线回归为直线回归问题
三、回归曲线方程的效果与精度
第五节 多元线性回归
一、多元线性回归方程
二、回归方程的显著性和精度
三、每个自变量在多元回归中所起的作用
习题

第七章 动态测试数据处理的基本方法
第一节 动态测试基本概念
一、动态测试
二、动态测试数据的分类
第二节 随机过程及其特征
一、研究随机过程理论的实际意义
二、随机过程的基本概念
三、随机过程的特征量
第三节 随机过程特征量的实际估计
一、平稳随机过程及其特征量
二、各态历经随机过程及其特征量
三、非平稳过程的随机函数
第四节 动态测试误差及其评定
一、概述
二、动态测试数据预处理
三、动态测试误差分离
四、动态测试误差的评定
习题
附录
附表1 正态分布积分表
附表2 X2分布表
附表3 舴植急í
附表4 F分布表
参考文献

《现代测量误差分析与数据处理》 内容简介： 本书系统阐述了现代测量过程中普遍存在的误差的来源、性质、量化方法及其处理技术。全书围绕“误差”这一核心概念，从理论基础到实践应用，层层递进，力求为读者构建一个全面、深入的误差分析与数据处理知识体系。 第一部分：误差理论基础 本部分深入剖析了误差的本质，详细介绍了误差的分类，包括系统误差、随机误差和疏忽误差，并阐述了它们各自的成因与特点。通过引入概率论与数理统计的基本概念，如概率密度函数、累积分布函数、均值、方差、标准差等，为后续的误差定量分析奠定坚实基础。重点讲解了常用的概率分布模型，如正态分布，并分析了其在测量误差中的应用。此外，还探讨了误差传播的规律，这是处理多量测量和复合误差的关键。 第二部分：误差的定量分析与评定 本部分聚焦于如何对测量误差进行准确的量化和评估。详细介绍了各种误差的评定方法，包括利用重复测量数据估算随机误差的指标（如标准偏差、标准偏差的估计值）、利用理论计算或已知标准值评定系统误差，以及对测量结果进行不确定度评定。引入了置信区间的概念，讲解了如何根据置信水平确定测量结果的可靠范围。此外，还涵盖了如何根据测量任务的要求，合理地选择和分配误差指标，以确保测量结果的精度满足实际需求。 第三部分：数据处理技术与方法 本部分着重于实际的数据处理流程和常用方法。从原始数据的预处理开始，包括数据筛选、异常值剔除等步骤。随后，详细介绍了最小二乘法在参数估算和回归分析中的应用，特别是在曲线拟合和多变量关系建立方面的作用。针对测量数据中存在的非线性关系，引入了非线性回归和样条插值等高级数据处理技术。此外，还包含了如何利用傅里叶变换等信号处理方法去除噪声和分析周期性成分，以及数据可视化技术在呈现测量结果和分析趋势中的重要性。 第四部分：特殊情况下的误差处理与现代方法 本部分探讨了在复杂测量场景和特定应用领域中遇到的误差问题，以及一些现代化的数据处理方法。包括多维数据分析、主成分分析等降维技术在处理高维测量数据时的应用。介绍了贝叶斯统计方法在更新测量模型和融合多源信息方面的优势。同时，也涵盖了稳健估计方法，用于处理含有异常值的数据集。此外，还涉及了非参数统计方法，在不对数据分布做假设的情况下进行分析。 第五部分：工程实践与案例分析 本部分将理论知识与实际工程应用相结合。通过分析不同领域的典型测量任务，如传感器数据采集、仪器校准、环境监测、精密制造等，展示误差理论和数据处理方法在实际工程中的具体应用。提供详细的案例分析，引导读者理解如何根据具体问题选择合适的方法，如何解释分析结果，以及如何优化测量方案以提高测量精度和效率。 本书旨在培养读者严谨的科学态度和扎实的工程实践能力，使其能够独立完成复杂的测量任务，并对测量结果的可靠性做出准确的判断。本书适合于测控技术、自动化、电子工程、物理学、化学以及其他相关专业的研究生和高年级本科生，也可作为相关领域科研人员和工程师的参考书。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对科学史充满好奇的研究者，我总是试图理解那些伟大的科学发现背后，是如何一步步地克服测量误差，如何通过精妙的数据处理来验证理论的。《误差理论与数据处理》（第7版）这本书，就像是一扇窗，让我得以窥见科学发展的严谨细节。我特别关注书中关于历史上的经典测量实验，以及那些伟大的科学家是如何在当时有限的条件下，发展出处理误差的早期方法的。从高斯正态分布的提出，到最小二乘法的应用，这些奠基性的工作，无不体现了人类对精确性的不懈追求。这本书的权威性，让我能够信任其内容的准确性，而其系统性，则帮助我构建起一个关于误差理论的完整知识体系。我了解到，误差不仅仅是“错误”，更是科学探索过程中不可或缺的一部分，是衡量测量精度和模型可靠性的重要指标。这本书的阅读体验，不仅仅是知识的获取，更是一种对科学精神的深刻体会，它让我明白，科学的进步，很大程度上取决于我们能否科学地认识和处理不确定性。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我手中，散发出一种沉甸甸的知识分量，让我深感责任与机遇并存。作为一名刚步入科研殿堂的研究生，面对着实验室里琳琅满目的精密仪器和海量待处理的实验数据，我常常感到一股无形的压力。如何确保测量结果的可靠性，如何量化我们工作中的不确定性，这些问题像挥之不去的阴影，困扰着我的实验过程。而《误差理论与数据处理》这本书，恰恰是解决这些困扰的钥匙。它不仅仅是一本教科书，更像是一本实践指南，一本指导我们在不确定性中寻找确定性的秘籍。它的语言风格虽然严谨，但逻辑清晰，循序渐进，从最基础的误差概念讲起，逐步深入到各种高级的统计模型和数据优化技术。我尤其欣赏书中对各种误差来源的详细剖析，以及针对不同类型误差所提出的具体处理策略。这让我明白，误差并非洪水猛兽，而是可以被认识、被管理、被控制的。书中丰富的图表和实例，也让抽象的理论变得更加直观易懂。我经常会一边阅读，一边对照自己做过的实验，尝试将书中的方法应用进去，仿佛真的能看到数据在手中变得更加“乖巧”，结果也更加令人信服。这本书的出版，对于我们这些在实际操作中不断摸索前行的年轻科研人员来说，无疑是一份宝贵的财富。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在工业自动化领域工作多年的工程师，日常工作中处理的不仅仅是设备的运行数据，更是如何保证这些数据准确、可靠。随着自动化程度的不断提高，对测量精度和数据分析的要求也越来越严苛。《误差理论与数据处理》（第7版）这本书，就像是为我量身定做的一本实用手册。在实际工作中，我经常会遇到各种各样的数据异常和测量偏差，而以往的处理方式多依赖于经验和一些基础的统计方法，总是感觉不够专业和系统。这本书的出现，弥补了我在理论深度上的不足。它从误差的根源入手，深入剖析了各种可能导致误差的因素，并提供了科学的数学模型和处理方法。我尤其对书中关于“卡尔曼滤波”等高级数据滤波和预测算法的介绍感到兴奋，这些方法在复杂的工业环境下能够有效地提高数据质量和系统的鲁棒性。此外，书中对不同测量仪器和传感器误差特性的讲解，也让我能够更深刻地理解不同设备的优劣，从而在项目选型中做出更明智的决策。这本书的权威性和系统性，让我能够将理论与实践更紧密地结合起来，从而提升我的工作效率和解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名热爱天文学的业余爱好者，在仰望星空的同时，也对观测数据的准确性充满了敬畏。每一次星体的光度测量，每一次位置的记录，都离不开对误差的细致考量。我曾尝试阅读一些天文学统计学的书籍，但总觉得在误差理论方面缺乏一个系统、深入的讲解。《误差理论与数据处理》（第7版）这本书，如同一位严谨的向导，为我指明了通往精确测量世界的道路。我翻阅到书中关于“贝叶斯统计”和“蒙特卡洛方法”的部分，这些内容对于我处理天文观测中可能出现的各种不确定性，有着极其重要的指导意义。在天文观测中，我们常常面临数据量大、噪声干扰强、以及仪器自身局限性等问题，而如何从这些看似杂乱无章的数据中提取出真实的天体信息，正是误差理论和数据处理的核心任务。这本书的详细讲解，让我能够更科学地评估观测结果的置信度，区分真实的信号和随机的噪声，甚至能够对某些参数进行更精确的估计。我相信，通过这本书的学习，我不仅能更好地理解天文学研究中的数据处理方法，也能在自己的观测实践中，以一种更加严谨的态度去对待每一个数据点，从而更接近真实的宇宙奥秘。

评分☆☆☆☆☆

初次拿到这本《误差理论与数据处理》（第7版），厚重感和严谨的排版就让我对它有了极高的期待。我是一位正在攻读测控技术与仪器专业的学生，这个专业对数据处理和误差分析的要求极高，可以说是我们学习的基石。在过去几年的学习中，虽然接触过一些相关的概念，但总感觉不够系统和深入。尤其是在实验课上，每一次测量结果的呈现，都离不开对误差的细致分析和数据的准确处理，而我常常在这方面感到力不从心，不知道如何科学地评估误差的大小，更不知道如何用最有效的方法来减少或消除它对我们研究结果的影响。这本书的出现，恰似在茫茫的理论海洋中为我点亮了一盏指引方向的灯塔。封面设计简洁而不失专业性，纸张的质感也相当不错，拿在手里感觉很扎实。我迫不及待地翻开目录，看到丰富的章节安排，从基础的随机误差、系统误差的分类与辨析，到各种统计分析方法，再到不确定度评定和数据处理的软件应用，每一个环节都紧扣实际需求，让我看到了系统学习的希望。这本书的作者团队和审编委员会的背景也让我对其内容质量充满了信心，毕竟是由全国高校测控技术与仪器专业教学指导委员会审编的教材，其权威性和系统性是毋庸置疑的。我期待着通过这本书，能够真正掌握误差分析的核心精髓，为未来的科研探索打下坚实的基础，能够更自信地面对实验数据，从海量信息中提炼出最有价值的结论。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对物理科学原理充满好奇的学生，我对所有能够帮助我更准确地理解世界、量化现象的书籍都充满热情。《误差理论与数据处理》（第7版）这本书，便是这样一本让我感到振奋的读物。我一直认为，科学的魅力在于其精确性，而精确性的背后，必然离不开对误差的深刻理解和有效控制。这本书的题目就直接点明了核心，让我看到了系统学习这一重要知识领域的契机。在学校的课程中，我们接触过一些关于误差的知识，但往往是碎片化的，不够系统。这本书的出现，就像是一张详尽的地图，为我绘制了误差理论的完整版图。从理论的根基——随机误差和系统误差的区分，到实际应用的层面——如何进行误差的传播计算，如何通过统计方法来优化测量结果，每一个环节都显得逻辑严密，内容详实。我对于书中关于“置信区间”和“显著性检验”等统计概念的讲解尤为期待，我相信这些工具能够帮助我更科学地判断测量结果的可靠性，并对不同测量方案进行比较。这本书不仅仅是一本学习材料，更是一种思维方式的引导，它教会我如何以一种审慎而客观的态度去对待数据，去认识到测量过程中固有的不确定性，并学会如何在这种不确定性中提取出最有价值的信息。

评分☆☆☆☆☆

手捧这本《误差理论与数据处理》，一股学术的厚重感扑面而来。我曾是一名光学专业的毕业生，在光学实验中，微小的测量误差都可能导致整个实验结果的偏差，因此对误差理论的重要性深有体会。毕业后，我进入了一家精密仪器制造企业，负责产品质量检测和数据分析工作。在这个岗位上，我更加深刻地认识到，精准的数据处理和可靠的误差评估，是保证产品质量和技术创新的关键。过去，我主要依赖于一些零散的资料和经验来处理数据，但总觉得不够系统，缺乏理论指导。这本书的出现，正好填补了我在这方面的知识空白。它系统地阐述了误差的来源、分类、传播以及评定方法，并介绍了多种数据处理技术，如最小二乘法、贝叶斯统计等。我特别欣赏书中对统计学在误差分析中的应用的详尽讲解，这对于我理解和应用各种统计工具至关重要。此外，书中还涉及了不确定度的评定，这是一种比传统误差分析更先进、更全面的评估方法，对于确保测量结果的可信度和可比性具有重要意义。我相信，通过深入学习这本书，我能够极大地提升我在实际工作中的数据处理和误差分析能力，从而更好地为产品质量的提升和技术创新做出贡献。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对机械设计和制造充满热情的技术爱好者，我深知尺寸精度和性能参数的准确测量对于产品质量的重要性。《误差理论与数据处理》（第7版）这本书，给我带来了深刻的启发。在我的设计和制作过程中，经常需要精确测量零部件的尺寸、材料的性能，以及产品的运转参数。而这些测量结果，不可避免地会受到各种因素的影响，产生误差。我曾多次因为对误差处理不当，导致产品性能不达标，或者返工率过高。这本书的出现，正好解决了我的燃眉之急。它系统地介绍了各种测量误差的类型，以及如何利用统计学原理来分析和评估这些误差。我尤其对书中关于“误差传播律”的讲解印象深刻，这能够帮助我理解在多步骤的测量过程中，初始误差是如何累积和传递的，从而找到关键的误差来源，并加以改进。此外，书中关于数据拟合和曲线回归的内容，也能够帮助我更好地理解测量数据与理论模型之间的关系，优化设计参数。我相信，通过学习这本书，我能够大大提升我的设计和制造精度，减少不必要的浪费，并做出更具竞争力的产品。

评分☆☆☆☆☆

我是一位对测量科学抱有浓厚兴趣的爱好者，虽然并非科班出身，但始终认为科学的严谨性在于对每一个细节的精益求精。《误差理论与数据处理》（第7版）这本书，就如同为我打开了一扇通往严谨测量世界的大门。它的标题本身就充满了吸引力，让我好奇究竟是如何将“误差”这一看似负面的概念，转化为科学研究中不可或缺的组成部分的。我翻阅了几页，立刻被其系统性的论述所吸引。书中并没有回避误差的普遍存在，反而将其视为测量过程的固有属性，并提供了科学的方法来理解和应对它。从微观的仪器本身产生的误差，到宏观的实验环境因素，再到操作人员的疏忽，书中都进行了细致的分类和讲解，并且给出了具体的量化方法。我尤其对书中关于“不确定度”的阐述印象深刻，这比我之前理解的简单“误差范围”要深入得多，它包含了对所有可能影响测量结果的因素的综合考量，是一种更加全面和科学的评估。这本书的编排也十分合理，理论讲解与实际应用相结合，让我在学习过程中能够不断地将所学知识与生活中的一些测量现象联系起来，从而加深理解。它的存在，让我在面对一些生活中的“测量”问题时，也能用更加科学的视角去审视，去分析，去得出更可靠的结论。

评分☆☆☆☆☆

我是一名信息技术领域的开发者，工作中经常需要处理海量的用户数据、网络流量数据以及系统运行日志。虽然我的工作不直接涉及物理测量，但我深信，数据处理和误差分析的原理是相通的。《误差理论与数据处理》（第7版）这本书，虽然表面上是面向测控专业的，但其核心思想对于我理解和优化数据处理流程具有极大的借鉴意义。我尤其感兴趣的是书中关于“数据平滑”、“降噪”和“异常值检测”等章节。在信息技术领域，我们同样会面临噪声干扰、数据不完整以及异常数据等问题，而有效的处理方法可以显著提高数据的质量和分析结果的可靠性。这本书对于各种统计检验方法的详细介绍，也能够帮助我更科学地判断数据中的变化是否具有统计学意义，而不是简单的随机波动。我期待通过学习这本书，能够将误差理论的严谨性引入到我的数据处理工作中，建立起更 robust 的数据分析模型，并最终为用户提供更可靠、更精准的服务。这本书的价值，远不止于测控领域，它的普适性让它成为任何需要处理和分析数据的领域都不可或缺的参考。