誤差理論與數據處理（第7版）/全國高校測控技術與儀器專業教學指導委員會審編教材 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
• 測量技術
• 儀器儀錶
• 高等教育
• 教材
• 測控技術
• 實驗數據
• 誤差分析
• 科學計算

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111495246

版次：7

商品編碼：12280762

包裝：平裝

叢書名： 全國高校測控技術與儀器專業教學指導委員會審編教材 ， ，

開本：16開

齣版時間：2017-10-01

用紙：膠版紙

頁數：213

正文語種：中文

內容簡介

　　《誤差理論與數據處理（第7版）/全國高校測控技術與儀器專業教學指導委員會審編教材》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*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，以適應其它專業的教學需要，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。《誤差理論與數據處理（第7版）/全國高校測控技術與儀器專業教學指導委員會審編教材》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（1CMI）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。

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 舴植急í
附錶4 F分布錶
參考文獻

《現代測量誤差分析與數據處理》 內容簡介： 本書係統闡述瞭現代測量過程中普遍存在的誤差的來源、性質、量化方法及其處理技術。全書圍繞“誤差”這一核心概念，從理論基礎到實踐應用，層層遞進，力求為讀者構建一個全麵、深入的誤差分析與數據處理知識體係。 第一部分：誤差理論基礎 本部分深入剖析瞭誤差的本質，詳細介紹瞭誤差的分類，包括係統誤差、隨機誤差和疏忽誤差，並闡述瞭它們各自的成因與特點。通過引入概率論與數理統計的基本概念，如概率密度函數、纍積分布函數、均值、方差、標準差等，為後續的誤差定量分析奠定堅實基礎。重點講解瞭常用的概率分布模型，如正態分布，並分析瞭其在測量誤差中的應用。此外，還探討瞭誤差傳播的規律，這是處理多量測量和復閤誤差的關鍵。 第二部分：誤差的定量分析與評定 本部分聚焦於如何對測量誤差進行準確的量化和評估。詳細介紹瞭各種誤差的評定方法，包括利用重復測量數據估算隨機誤差的指標（如標準偏差、標準偏差的估計值）、利用理論計算或已知標準值評定係統誤差，以及對測量結果進行不確定度評定。引入瞭置信區間的概念，講解瞭如何根據置信水平確定測量結果的可靠範圍。此外，還涵蓋瞭如何根據測量任務的要求，閤理地選擇和分配誤差指標，以確保測量結果的精度滿足實際需求。 第三部分：數據處理技術與方法 本部分著重於實際的數據處理流程和常用方法。從原始數據的預處理開始，包括數據篩選、異常值剔除等步驟。隨後，詳細介紹瞭最小二乘法在參數估算和迴歸分析中的應用，特彆是在麯綫擬閤和多變量關係建立方麵的作用。針對測量數據中存在的非綫性關係，引入瞭非綫性迴歸和樣條插值等高級數據處理技術。此外，還包含瞭如何利用傅裏葉變換等信號處理方法去除噪聲和分析周期性成分，以及數據可視化技術在呈現測量結果和分析趨勢中的重要性。 第四部分：特殊情況下的誤差處理與現代方法 本部分探討瞭在復雜測量場景和特定應用領域中遇到的誤差問題，以及一些現代化的數據處理方法。包括多維數據分析、主成分分析等降維技術在處理高維測量數據時的應用。介紹瞭貝葉斯統計方法在更新測量模型和融閤多源信息方麵的優勢。同時，也涵蓋瞭穩健估計方法，用於處理含有異常值的數據集。此外，還涉及瞭非參數統計方法，在不對數據分布做假設的情況下進行分析。 第五部分：工程實踐與案例分析 本部分將理論知識與實際工程應用相結閤。通過分析不同領域的典型測量任務，如傳感器數據采集、儀器校準、環境監測、精密製造等，展示誤差理論和數據處理方法在實際工程中的具體應用。提供詳細的案例分析，引導讀者理解如何根據具體問題選擇閤適的方法，如何解釋分析結果，以及如何優化測量方案以提高測量精度和效率。 本書旨在培養讀者嚴謹的科學態度和紮實的工程實踐能力，使其能夠獨立完成復雜的測量任務，並對測量結果的可靠性做齣準確的判斷。本書適閤於測控技術、自動化、電子工程、物理學、化學以及其他相關專業的研究生和高年級本科生，也可作為相關領域科研人員和工程師的參考書。

評分☆☆☆☆☆

手捧這本《誤差理論與數據處理》，一股學術的厚重感撲麵而來。我曾是一名光學專業的畢業生，在光學實驗中，微小的測量誤差都可能導緻整個實驗結果的偏差，因此對誤差理論的重要性深有體會。畢業後，我進入瞭一傢精密儀器製造企業，負責産品質量檢測和數據分析工作。在這個崗位上，我更加深刻地認識到，精準的數據處理和可靠的誤差評估，是保證産品質量和技術創新的關鍵。過去，我主要依賴於一些零散的資料和經驗來處理數據，但總覺得不夠係統，缺乏理論指導。這本書的齣現，正好填補瞭我在這方麵的知識空白。它係統地闡述瞭誤差的來源、分類、傳播以及評定方法，並介紹瞭多種數據處理技術，如最小二乘法、貝葉斯統計等。我特彆欣賞書中對統計學在誤差分析中的應用的詳盡講解，這對於我理解和應用各種統計工具至關重要。此外，書中還涉及瞭不確定度的評定，這是一種比傳統誤差分析更先進、更全麵的評估方法，對於確保測量結果的可信度和可比性具有重要意義。我相信，通過深入學習這本書，我能夠極大地提升我在實際工作中的數據處理和誤差分析能力，從而更好地為産品質量的提升和技術創新做齣貢獻。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我手中，散發齣一種沉甸甸的知識分量，讓我深感責任與機遇並存。作為一名剛步入科研殿堂的研究生，麵對著實驗室裏琳琅滿目的精密儀器和海量待處理的實驗數據，我常常感到一股無形的壓力。如何確保測量結果的可靠性，如何量化我們工作中的不確定性，這些問題像揮之不去的陰影，睏擾著我的實驗過程。而《誤差理論與數據處理》這本書，恰恰是解決這些睏擾的鑰匙。它不僅僅是一本教科書，更像是一本實踐指南，一本指導我們在不確定性中尋找確定性的秘籍。它的語言風格雖然嚴謹，但邏輯清晰，循序漸進，從最基礎的誤差概念講起，逐步深入到各種高級的統計模型和數據優化技術。我尤其欣賞書中對各種誤差來源的詳細剖析，以及針對不同類型誤差所提齣的具體處理策略。這讓我明白，誤差並非洪水猛獸，而是可以被認識、被管理、被控製的。書中豐富的圖錶和實例，也讓抽象的理論變得更加直觀易懂。我經常會一邊閱讀，一邊對照自己做過的實驗，嘗試將書中的方法應用進去，仿佛真的能看到數據在手中變得更加“乖巧”，結果也更加令人信服。這本書的齣版，對於我們這些在實際操作中不斷摸索前行的年輕科研人員來說，無疑是一份寶貴的財富。

評分☆☆☆☆☆

初次拿到這本《誤差理論與數據處理》（第7版），厚重感和嚴謹的排版就讓我對它有瞭極高的期待。我是一位正在攻讀測控技術與儀器專業的學生，這個專業對數據處理和誤差分析的要求極高，可以說是我們學習的基石。在過去幾年的學習中，雖然接觸過一些相關的概念，但總感覺不夠係統和深入。尤其是在實驗課上，每一次測量結果的呈現，都離不開對誤差的細緻分析和數據的準確處理，而我常常在這方麵感到力不從心，不知道如何科學地評估誤差的大小，更不知道如何用最有效的方法來減少或消除它對我們研究結果的影響。這本書的齣現，恰似在茫茫的理論海洋中為我點亮瞭一盞指引方嚮的燈塔。封麵設計簡潔而不失專業性，紙張的質感也相當不錯，拿在手裏感覺很紮實。我迫不及待地翻開目錄，看到豐富的章節安排，從基礎的隨機誤差、係統誤差的分類與辨析，到各種統計分析方法，再到不確定度評定和數據處理的軟件應用，每一個環節都緊扣實際需求，讓我看到瞭係統學習的希望。這本書的作者團隊和審編委員會的背景也讓我對其內容質量充滿瞭信心，畢竟是由全國高校測控技術與儀器專業教學指導委員會審編的教材，其權威性和係統性是毋庸置疑的。我期待著通過這本書，能夠真正掌握誤差分析的核心精髓，為未來的科研探索打下堅實的基礎，能夠更自信地麵對實驗數據，從海量信息中提煉齣最有價值的結論。

評分☆☆☆☆☆

我是一位在工業自動化領域工作多年的工程師，日常工作中處理的不僅僅是設備的運行數據，更是如何保證這些數據準確、可靠。隨著自動化程度的不斷提高，對測量精度和數據分析的要求也越來越嚴苛。《誤差理論與數據處理》（第7版）這本書，就像是為我量身定做的一本實用手冊。在實際工作中，我經常會遇到各種各樣的數據異常和測量偏差，而以往的處理方式多依賴於經驗和一些基礎的統計方法，總是感覺不夠專業和係統。這本書的齣現，彌補瞭我在理論深度上的不足。它從誤差的根源入手，深入剖析瞭各種可能導緻誤差的因素，並提供瞭科學的數學模型和處理方法。我尤其對書中關於“卡爾曼濾波”等高級數據濾波和預測算法的介紹感到興奮，這些方法在復雜的工業環境下能夠有效地提高數據質量和係統的魯棒性。此外，書中對不同測量儀器和傳感器誤差特性的講解，也讓我能夠更深刻地理解不同設備的優劣，從而在項目選型中做齣更明智的決策。這本書的權威性和係統性，讓我能夠將理論與實踐更緊密地結閤起來，從而提升我的工作效率和解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對科學史充滿好奇的研究者，我總是試圖理解那些偉大的科學發現背後，是如何一步步地剋服測量誤差，如何通過精妙的數據處理來驗證理論的。《誤差理論與數據處理》（第7版）這本書，就像是一扇窗，讓我得以窺見科學發展的嚴謹細節。我特彆關注書中關於曆史上的經典測量實驗，以及那些偉大的科學傢是如何在當時有限的條件下，發展齣處理誤差的早期方法的。從高斯正態分布的提齣，到最小二乘法的應用，這些奠基性的工作，無不體現瞭人類對精確性的不懈追求。這本書的權威性，讓我能夠信任其內容的準確性，而其係統性，則幫助我構建起一個關於誤差理論的完整知識體係。我瞭解到，誤差不僅僅是“錯誤”，更是科學探索過程中不可或缺的一部分，是衡量測量精度和模型可靠性的重要指標。這本書的閱讀體驗，不僅僅是知識的獲取，更是一種對科學精神的深刻體會，它讓我明白，科學的進步，很大程度上取決於我們能否科學地認識和處理不確定性。

評分☆☆☆☆☆

我是一名熱愛天文學的業餘愛好者，在仰望星空的同時，也對觀測數據的準確性充滿瞭敬畏。每一次星體的光度測量，每一次位置的記錄，都離不開對誤差的細緻考量。我曾嘗試閱讀一些天文學統計學的書籍，但總覺得在誤差理論方麵缺乏一個係統、深入的講解。《誤差理論與數據處理》（第7版）這本書，如同一位嚴謹的嚮導，為我指明瞭通往精確測量世界的道路。我翻閱到書中關於“貝葉斯統計”和“濛特卡洛方法”的部分，這些內容對於我處理天文觀測中可能齣現的各種不確定性，有著極其重要的指導意義。在天文觀測中，我們常常麵臨數據量大、噪聲乾擾強、以及儀器自身局限性等問題，而如何從這些看似雜亂無章的數據中提取齣真實的天體信息，正是誤差理論和數據處理的核心任務。這本書的詳細講解，讓我能夠更科學地評估觀測結果的置信度，區分真實的信號和隨機的噪聲，甚至能夠對某些參數進行更精確的估計。我相信，通過這本書的學習，我不僅能更好地理解天文學研究中的數據處理方法，也能在自己的觀測實踐中，以一種更加嚴謹的態度去對待每一個數據點，從而更接近真實的宇宙奧秘。

評分☆☆☆☆☆

我是一位對測量科學抱有濃厚興趣的愛好者，雖然並非科班齣身，但始終認為科學的嚴謹性在於對每一個細節的精益求精。《誤差理論與數據處理》（第7版）這本書，就如同為我打開瞭一扇通往嚴謹測量世界的大門。它的標題本身就充滿瞭吸引力，讓我好奇究竟是如何將“誤差”這一看似負麵的概念，轉化為科學研究中不可或缺的組成部分的。我翻閱瞭幾頁，立刻被其係統性的論述所吸引。書中並沒有迴避誤差的普遍存在，反而將其視為測量過程的固有屬性，並提供瞭科學的方法來理解和應對它。從微觀的儀器本身産生的誤差，到宏觀的實驗環境因素，再到操作人員的疏忽，書中都進行瞭細緻的分類和講解，並且給齣瞭具體的量化方法。我尤其對書中關於“不確定度”的闡述印象深刻，這比我之前理解的簡單“誤差範圍”要深入得多，它包含瞭對所有可能影響測量結果的因素的綜閤考量，是一種更加全麵和科學的評估。這本書的編排也十分閤理，理論講解與實際應用相結閤，讓我在學習過程中能夠不斷地將所學知識與生活中的一些測量現象聯係起來，從而加深理解。它的存在，讓我在麵對一些生活中的“測量”問題時，也能用更加科學的視角去審視，去分析，去得齣更可靠的結論。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對機械設計和製造充滿熱情的技術愛好者，我深知尺寸精度和性能參數的準確測量對於産品質量的重要性。《誤差理論與數據處理》（第7版）這本書，給我帶來瞭深刻的啓發。在我的設計和製作過程中，經常需要精確測量零部件的尺寸、材料的性能，以及産品的運轉參數。而這些測量結果，不可避免地會受到各種因素的影響，産生誤差。我曾多次因為對誤差處理不當，導緻産品性能不達標，或者返工率過高。這本書的齣現，正好解決瞭我的燃眉之急。它係統地介紹瞭各種測量誤差的類型，以及如何利用統計學原理來分析和評估這些誤差。我尤其對書中關於“誤差傳播律”的講解印象深刻，這能夠幫助我理解在多步驟的測量過程中，初始誤差是如何纍積和傳遞的，從而找到關鍵的誤差來源，並加以改進。此外，書中關於數據擬閤和麯綫迴歸的內容，也能夠幫助我更好地理解測量數據與理論模型之間的關係，優化設計參數。我相信，通過學習這本書，我能夠大大提升我的設計和製造精度，減少不必要的浪費，並做齣更具競爭力的産品。

評分☆☆☆☆☆

作為一名對物理科學原理充滿好奇的學生，我對所有能夠幫助我更準確地理解世界、量化現象的書籍都充滿熱情。《誤差理論與數據處理》（第7版）這本書，便是這樣一本讓我感到振奮的讀物。我一直認為，科學的魅力在於其精確性，而精確性的背後，必然離不開對誤差的深刻理解和有效控製。這本書的題目就直接點明瞭核心，讓我看到瞭係統學習這一重要知識領域的契機。在學校的課程中，我們接觸過一些關於誤差的知識，但往往是碎片化的，不夠係統。這本書的齣現，就像是一張詳盡的地圖，為我繪製瞭誤差理論的完整版圖。從理論的根基——隨機誤差和係統誤差的區分，到實際應用的層麵——如何進行誤差的傳播計算，如何通過統計方法來優化測量結果，每一個環節都顯得邏輯嚴密，內容詳實。我對於書中關於“置信區間”和“顯著性檢驗”等統計概念的講解尤為期待，我相信這些工具能夠幫助我更科學地判斷測量結果的可靠性，並對不同測量方案進行比較。這本書不僅僅是一本學習材料，更是一種思維方式的引導，它教會我如何以一種審慎而客觀的態度去對待數據，去認識到測量過程中固有的不確定性，並學會如何在這種不確定性中提取齣最有價值的信息。

評分☆☆☆☆☆

我是一名信息技術領域的開發者，工作中經常需要處理海量的用戶數據、網絡流量數據以及係統運行日誌。雖然我的工作不直接涉及物理測量，但我深信，數據處理和誤差分析的原理是相通的。《誤差理論與數據處理》（第7版）這本書，雖然錶麵上是麵嚮測控專業的，但其核心思想對於我理解和優化數據處理流程具有極大的藉鑒意義。我尤其感興趣的是書中關於“數據平滑”、“降噪”和“異常值檢測”等章節。在信息技術領域，我們同樣會麵臨噪聲乾擾、數據不完整以及異常數據等問題，而有效的處理方法可以顯著提高數據的質量和分析結果的可靠性。這本書對於各種統計檢驗方法的詳細介紹，也能夠幫助我更科學地判斷數據中的變化是否具有統計學意義，而不是簡單的隨機波動。我期待通過學習這本書，能夠將誤差理論的嚴謹性引入到我的數據處理工作中，建立起更 robust 的數據分析模型，並最終為用戶提供更可靠、更精準的服務。這本書的價值，遠不止於測控領域，它的普適性讓它成為任何需要處理和分析數據的領域都不可或缺的參考。