误差分类
在数值计算中 , 为解决求方程近似值的问题 , 通常对实际问题中遇到的误差进行下列几类的区分:
模型误差
在建立数学模型过程中 , 要将复杂的现象抽象归结为数学模型 , 往往要忽略一些次要因素的影响 , 对问题作一些简化 。 因此数学模型和实际问题有一定的误差 , 这种误差称为模型误差 。
测量误差
在建模和具体运算过程中所用的数据往往是通过观察和测量得到的 , 由于精度的限制 , 这些数据一般是近似的 , 即有误差 , 这种误差称为测量误差 。
截断误差
由于实际运算只能完成有限项或有限步运算 , 因此要将有些需用极限或无穷过程进行的运算有限化 , 对无穷过程进行截断 , 这样产生的误差成为截断误差 。
舍入误差
在数值计算过程中 , 由于计算工具的限制 , 我们往往对一些数进行四舍五入 , 只保留前几位数作为该数的近似值 , 这种由舍入产生的误差成为舍入误差 。
抽样误差
抽样误差:是指样本指标和总体指标之间数量上的差别 , 例如抽样平均数与总体平均数之差 、抽样成数与总体成数之差(p-P)等 。 抽样调查中的误差有两个来源 , 分别为:
(1)登记性误差 , 即在调查过程中 , 由于主客观原因而引起的误差 。
(2)代表性误差 , 即样本各单位的结构情况不足以代表总体特征而引起的误差 。
参考资料
标准误差的计算公式是什么啊? 计算公式:
——某量的真误差 , ∑——求和符号 。
拓展资料:中误差是衡量观测精度的一种数字标准 , 亦称“标准差”或“均方根差” 。 是在相同观测条件下的一组真误差平方中数的平方根 。 因真误差不易求得 , 所以通常用最小二乘法求得的观测值改正数来代替真误差 。 它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根 。
中误差不等于真误差 , 它仅是一组真误差的代表值 。 中误差的大小反映了该组观测值精度的高低 , 因此 , 通常称中误差为观测值的中误差 。
中误差是怎么计算的 设n个测量值的误差为
,则这组测量值的标准误差
等于:
其中E为误差=测定值—真实值 。
与标准差的区别
标准差与标准误差的意义、作用和使用范围均不同 。 标准差(亦称单数标准差)一般用SD(standard deviation)表示 , 是表示个体间变异大小的指标 , 反映了整个样本对样本平均数的离散程度 , 是数据精密度的衡量指标;而标准误差一般用SE(standard error)表示 , 反映样本平均数对总体平均数的变异程度 , 从而反映抽样误差的大小 , 是量度结果精密度的指标 。
随着样本数(或测量次数)n的增大 , 标准差趋向某个稳定值 , 即样本标准差s越接近总体标准差σ , 而标准误差则随着样本数(或测量次数)n的增大逐渐减小 , 即样本平均数越接近总体平均数μ;故在实验中也经常采用适当增加样本数(或测量次数)n减小的方法来减小实验误差 , 但样本数太大意义也不大 。 标准差是最常用的统计量 , 一般用于表示一组样本变量的分散程度;标准误差一般用于统计推断中 , 主要包括假设检验和参数估计 , 如样本平均数的假设检验、参数的区间估计与点估计等 。
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