误差理论与数据处理

出版者:中国标准出版社

作者:费业泰

页数:232

出版时间:2005-1

价格:20.50元

装帧:精装(无盘)

isbn号码:9787111075998

具体描述

《误差理论与数据处理》是全国高等学校首次出版使用的《误差理论与数据处理》教材，自1981年出版第1版以来，25年间共再版4次，《误差理论与数据处理》为第5版。第5版教材在保持原有优秀教材特色基础上，删减和补充了部分内容，以适应更多专业的教学需要。《误差理论与数据处理》第5版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，并重点结合几何量、机械量和相关物理量测量进行介绍，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、线性参数的最小二乘法处理、回归分析、动态测试数据处理基本方法、动态测量误差及其评定等。各章附有习题供选用，书末附录为常用数表。

目录信息

前言
第一章 绪论
第二章 误差的基本性质与处理
第三章 误差的合成与分配
第四章 测量不确定度
第五章 线性参数的最小二乘法处理
第六章 回归分析
第七章 动态测试数据处理基本方法
第八章 动态测量误差及其评定
附录
参考文献
· · · · · · (收起)

用户评价

最近我投入到一项需要处理大量实验数据的研究中，我发现自己在理解和解释这些数据时，常常会遇到瓶颈，尤其是在面对测量误差和数据的不确定性时，我感到非常困惑。 《误差理论与数据处理》这本书的书名，立刻吸引了我的注意，我猜想它能够为我提供解决这些问题的答案。我希望能在这本书中系统地学习误差的产生机制、分类以及如何进行量化评估。 我尤其希望了解如何有效地减小或补偿系统误差，以及如何通过统计方法来降低随机误差的影响。我希望书中能够提供具体的计算方法和实例，让我能够将理论知识转化为实际操作。 在数据处理方面，我希望能学习到更先进的分析技术，而不仅仅是基础的统计描述。我希望能掌握如何对数据进行建模，如何进行参数估计，以及如何评估模型的有效性。 书中关于不确定性传播的讲解，对我来说尤其重要。我需要了解在多步测量和计算过程中，初始的不确定性是如何影响最终结果的，并学习如何准确地计算和报告这些不确定性。 此外，我也希望书中能提供一些关于如何选择最合适的测量仪器和实验设计的建议，以便从源头上控制误差。 如果书中能够包含一些实际的应用案例，那就更好了。例如，通过一个具体的科研场景，来演示误差理论和数据处理方法的完整应用，这能帮助我更好地理解和掌握知识。 我期待这本书的作者能够以清晰、易懂的方式讲解复杂的概念，并且能够提供详细的解释和示例，让即使是初学者也能快速掌握。 这本书就像是我的“数据分析指南”，我希望能通过它，建立起对数据处理的信心，并能够更专业、更严谨地进行科学研究。 我希望通过阅读这本书，我能够从一个“数据接收者”变成一个“数据解读者”，能够深入理解数据背后的信息。 我想，这本书不仅能提升我的技术能力，更能培养我严谨的科学态度，让我能够更加客观、全面地看待研究结果。 我期待着这本书能够成为我科研过程中不可或缺的工具，帮助我取得更好的研究成果。

在我的学习生涯中，有一个环节我一直觉得很薄弱，那就是如何客观、科学地评估和处理实验数据中的不确定性。每次进行实验，总会得到一组数据，但我总觉得这些数据“好像”是那么回事，但又说不清楚它们到底有多可靠。尤其是在写研究报告的时候，面对老师要求写“误差分析”的部分，我总是感到无从下手，只能写一些套话。 《误差理论与数据处理》这本书的书名，简直就像是为我量身定做的一样。我迫切地希望它能系统地解答我关于误差的各种疑问。比如，为什么我们进行测量时，每次得到的结果都不完全一样？这些差异是怎么来的？是我的操作有问题，还是仪器的精度不够？ 我尤其希望能在这本书中学习到如何对误差进行分类，了解不同类型误差的特点，以及最重要的是，如何量化它们。比如，如何计算随机误差的置信区间？如何估计系统误差的大小？这些都是我之前非常模糊的概念。 数据处理的部分也让我充满了期待。我希望书中能够讲解一些基本的数据分析方法，比如如何对原始数据进行整理、筛选，如何计算数据的平均值、标准差，以及如何利用图表来直观地展示数据。我希望这些讲解能够深入浅出，让我能够一步步地掌握这些技巧。 我也希望能在这本书中找到一些关于如何进行数据拟合的指导。在很多科学研究中，我们需要用一个模型来描述实验数据，而如何选择合适的模型，以及如何评估拟合的好坏，是我一直想要解决的问题。 如果书中能够提供一些实际的案例分析，那就更好了。比如，通过一个具体的实验，来演示误差的产生、传播以及最终如何进行数据分析。这样的案例能够帮助我更好地理解抽象的理论，并将其应用到我的实际学习和研究中。 我希望这本书的语言风格能够比较平易近人，即使是对初学者来说也不会感到过于晦涩。我希望它能够像一位经验丰富的导师，循循善诱地带领我走进误差理论和数据处理的殿堂。 我希望这本书能够帮助我建立起对数据分析的信心，让我能够更加严谨、客观地对待实验数据，并能够用科学的方法来解释和处理数据中的不确定性。 这本书的出现，对我来说，就像是一场“及时雨”，让我看到了克服数据分析难题的希望。我希望它能够成为我学习道路上的一个重要里程碑。 我期待着这本书能够让我从一个“数据盲”变成一个“数据行家”，能够更加自信地进行科学研究和学术探索。 我想，通过阅读这本书，我能够更深刻地理解“科学就是不断逼近真相”这句话的内涵，并且能够用科学的方法来量化和理解这种“逼近”。

这本书我真是太期待了！我一直以来对如何准确地测量和理解数据中的不确定性都感到非常困惑。在我的学习和研究过程中，常常会遇到各种各样的测量误差，有时候这些误差甚至会扭曲实验结果，让我对数据的可靠性产生怀疑。我之前也尝试过阅读一些相关的资料，但很多都过于理论化，或者只讲到了一些皮毛，并不能真正解决我的根本问题。 尤其是当我需要进行一些精密的科学计算，或者需要将实验数据进行高精度的分析时，对误差的认识就显得尤为重要。一个微小的误差，在经过复杂的计算后，可能会被放大，导致最终的结论出现偏差。这让我感到非常焦虑，因为我希望我的工作是严谨和可靠的。 这本书的书名——《误差理论与数据处理》——直击我痛点。我猜测它应该会系统地讲解误差的来源、分类，以及如何量化这些误差。我特别希望能学到一些实用的方法，来评估和减小误差，比如如何选择合适的测量仪器，如何优化实验设计，以及如何进行误差的传播计算。 我还希望书中能够包含一些具体的案例分析，通过实际的例子来展示误差理论在不同学科领域的应用。比如，在物理实验中，如何处理读数误差和系统误差？在化学分析中，如何评估试剂纯度带来的误差？在工程测量中，如何考虑环境因素对精度的影响？这些实际的应用场景能够帮助我更好地理解抽象的理论。 当然，数据处理的部分也让我充满期待。我知道，即使是最精确的测量，也需要通过合理的数据处理才能提取出有用的信息。我希望书中能介绍一些常用的数据处理技术，比如数据的平滑、去噪、拟合，以及统计分析方法。 尤其让我感兴趣的是，书中是否会涉及一些高级的数据处理技术，比如基于模型的参数估计，或者一些机器学习方法在数据分析中的应用。毕竟，随着技术的发展，我们能够获取的数据越来越庞大和复杂，传统的处理方法可能已经不够用了。 我希望这本书的语言风格能够比较易懂，即使是初学者也能快速上手。我不太喜欢那种过于晦涩难懂的学术论文风格，我更希望它能够像一位经验丰富的老师，循循善诱地将知识传授给我。 我也希望能找到一些关于如何报告测量结果的指导。在撰写学术论文或者研究报告时，如何清晰、准确地表达测量的不确定性，以及数据的可靠性，是非常重要的一环。我希望这本书能提供这方面的规范和建议。 总而言之，我希望这本书能够成为我学习误差理论和数据处理的“圣经”，帮助我彻底克服在数据分析中遇到的各种难题，让我能够更加自信地进行科学研究和工程实践。这本书的出现，对我来说，无疑是一场及时的“甘霖”，让我看到了解决长期困扰问题的希望。 读完这本书，我希望能真正理解“眼见不一定为实”的科学真谛，能够用科学的工具和方法去审视数据，揭示隐藏在纷繁数字背后的真相。我希望它能打开我通往更深层次科学理解的大门。

最近我开始着手进行一个关于材料性能的测量项目，项目要求非常严谨，需要对测量结果的不确定性进行详细的分析和报告。坦白说，我在误差理论和数据处理方面，一直存在着知识上的短板，常常感到无从下手。 《误差理论与数据处理》这本书的书名，让我眼前一亮。我非常希望能通过阅读这本书，系统地学习和掌握与误差相关的理论知识和实际操作技能。 我尤其希望能在这本书中深入了解误差的本质，例如，系统误差和随机误差的具体表现形式，以及它们是如何产生的。我希望能够学习到一些有效的策略来识别、评估和减小这些误差。 在数据处理方面，我希望能掌握一些进阶的分析技术，而不仅仅是基础的描述性统计。我希望能够学习如何对实验数据进行建模，如何进行参数估计，以及如何选择最适合的统计模型来描述实验结果。 我非常关心书中关于不确定性量化和传播的章节。如何在多变量测量和复杂计算中，准确地评估和报告最终结果的不确定性，是我目前面临的一个重要挑战。 我也希望书中能够提供一些关于如何优化实验设计、选择合适测量仪器的指导，从而从源头上减少误差的产生。 如果书中能够包含一些实际的应用案例，那就太棒了。例如，通过一个具体的材料性能测量案例，来展示误差理论和数据处理方法的完整应用流程，这将极大地帮助我理解和掌握这些知识。 我期待这本书的作者能够用一种逻辑清晰、条理分明的方式来讲解这些复杂的概念，并且能够提供一些便于初学者理解的示例。 这本书就像是我在数据分析领域的“启蒙导师”，我希望它能够引导我逐步建立起对误差理论和数据处理的深刻理解，并最终能够灵活运用这些知识。 我希望通过这本书，我能够自信地进行科学实验的误差分析，并能够撰写出规范、严谨的研究报告。 我想，这本书的价值不仅仅在于技术层面的提升，更在于培养我严谨的科学态度和批判性思维。 我期待着这本书能够为我打开一扇新的大门，让我能够以更专业、更科学的视角来解读和处理数据。

我在学校的物理实验课程中，常常为如何准确地测量和报告实验结果而苦恼。老师总是强调要考虑误差，但具体的操作和理论知识我总觉得掌握得不够扎实。 《误差理论与数据处理》这本书的书名，正是我一直以来所需要的。我迫切地希望能在这本书中找到详细的解答。 我非常期待书中能够系统地讲解物理测量中常见的误差类型，比如示值误差、零点误差、系统误差和随机误差，并且能够解释它们各自的成因和特点。 在数据处理方面，我希望能学习到如何对实验数据进行有效的统计分析，包括如何计算平均值、标准差、标准误差，以及如何进行数据的图表绘制和趋势分析。 书中关于误差的传播和合成的讲解，对我来说至关重要。我需要了解当多个测量量参与计算时，它们各自的误差是如何影响最终结果的误差的。 我也希望书中能提供一些关于如何选择合适的测量仪器，以及如何优化实验操作步骤来减小误差的实践性建议。 如果书中能够包含一些经典的物理实验案例，例如测量重力加速度、测量电阻等，并且详细演示误差分析的全过程，那将是非常有益的。 我期待这本书的作者能够用一种生动、易懂的语言来讲解这些知识，并且能够提供一些便于学生理解的示例和练习题。 这本书就像是我物理实验的“随身助手”，我希望能通过它，掌握科学的实验数据处理方法，并能够更加自信地完成实验报告。 我想，读完这本书，我将能够更清晰地认识到实验结果的局限性，并能用严谨的态度来解释和呈现我的测量数据。 我期待这本书能够成为我物理学习中的一个重要参考，帮助我打下坚实的科学基础。

最近我参与了一个项目，需要对大量传感器采集到的数据进行分析，找出其中的异常模式。在此之前，我主要专注于算法的开发，对于数据本身的不确定性和如何进行有效的误差分析，了解得非常有限。在项目的初期，我们因为对数据误差的认识不足，走了不少弯路，导致一些关键的分析结果被质疑，甚至需要重新进行大量的实验。 这让我深刻意识到，掌握扎实的误差理论和数据处理方法，对于任何一个从事科学研究或工程实践的人来说，都是必不可少的技能。我迫切地需要一本能够系统讲解这些知识的书籍。《误差理论与数据处理》这个书名，无疑正是我一直在寻找的。 我非常期待书中能够详细阐述误差的产生机制，以及如何对不同类型的误差进行区分和量化。我希望它能介绍一些主流的误差评估方法，比如置信区间、标准差、方差等等，并且能够解释这些统计量在实际数据分析中的意义。 同时，我也对数据处理的方法论部分抱有很高的期望。我希望书中能够覆盖从数据清洗、特征提取到模型构建和评估的整个流程，并且提供一些实用的算法和技巧。尤其是在面对海量、高维度的数据时，如何进行高效、准确的数据处理，是我目前非常关心的一个问题。 书中是否会涉及一些数据可视化技术？我感觉，一个好的可视化图表，能够直观地展现数据的特征和趋势，甚至能够帮助我们发现隐藏在数据中的异常。我希望这本书能够提供一些关于如何制作高质量数据可视化图表的指导。 另外，我非常关注书中关于不确定性传播的部分。在多步计算或者多变量分析中，初始测量的不确定性会如何影响最终结果的不确定性？掌握这方面的知识，能够帮助我更准确地评估我的分析结果的可靠性。 我希望这本书的作者能够提供一些通俗易懂的讲解，避免使用过于专业化的术语，或者至少能够提供详尽的解释。我希望能够通过阅读这本书，建立起一个完整的知识体系，而不是零散的片段。 这本书就像是一个“工具箱”，我希望里面装满了解决我目前所面临的数据分析困境的“利器”。我希望它能够让我不再因为对数据的不确定性感到迷茫，而是能够更加自信地去探索数据的奥秘。 我特别希望书中能够包含一些实际案例，展示如何将误差理论和数据处理技术应用于解决真实世界的科学和工程问题。这样的案例能够帮助我更好地理解书中的理论知识，并将其应用到我自己的工作中。 这本书的出现，对我而言，不仅仅是一本技术书籍，更像是一个“指路明灯”，为我指明了在数据分析领域深造的方向。我期待着它能带给我知识的启迪和实践的指导。 我希望读完这本书，我能够从一个“数据的使用者”转变为一个“数据的理解者”和“数据的驾驭者”，能够游刃有余地处理各种复杂的数据问题。

在我的学习过程中，我一直觉得在如何科学地处理和评估实验数据中的误差方面存在着知识上的真空。每次拿到实验结果，我总觉得它们“好像”是正确的，但却无法给出令人信服的论据来证明其可靠性。 《误差理论与数据处理》这本书的名字，精准地击中了我的痛点。我迫切地希望能在这本书中找到系统性的指导，学习如何理解和量化各种测量误差。 我非常期待书中能够详细讲解误差的来源、分类，以及如何运用统计学方法来描述和评估这些误差。我希望能够掌握诸如标准差、置信区间、均方根误差等概念的计算和应用。 在数据处理方面，我希望能学习到一些更高级、更实用的技术。这可能包括数据平滑、去噪、拟合以及异常值检测等方法。我希望能了解到如何选择合适的算法来处理不同类型的数据。 书中关于不确定性传播的理论，对我来说尤为重要。我需要理解在复杂的测量链条中，原始误差是如何传递和累积的，以及如何最终评估出整个系统的误差范围。 我也希望这本书能够提供一些关于如何优化实验设计、选择合适测量仪器的实用建议，从而从源头上减少误差的引入。 如果书中能够包含一些实际的案例研究，那就太棒了。通过具体的科研场景，演示误差理论和数据处理方法的完整应用，将极大地帮助我理解和掌握这些知识。 我期待这本书的作者能够以一种逻辑清晰、易于理解的方式来讲解这些相对抽象的概念，并且能够提供足够的示例来辅助说明。 这本书就像是为我量身打造的“科学数据分析手册”，我希望能通过它，建立起严谨的数据处理思维，并能够自信地进行科学研究。 我想，读完这本书，我将能够更客观、更准确地评估我的实验结果，并能够用科学的语言来解释数据的可靠性。 我期待这本书能够成为我学术生涯中的一个重要工具，帮助我解决在数据分析方面遇到的各种挑战。

我最近刚接触到一些关于精密测量领域的工作，感觉自己在这方面简直是“小白”一个。在一次项目讨论会上，大家都在谈论如何评估测量的“置信度”和“误差边界”，我听得一头雾水，感觉自己完全跟不上节奏。后来我上网搜寻相关资料，才了解到“误差理论”和“数据处理”是这个领域的基础，而且非常重要。 我看到《误差理论与数据处理》这本书的书名，立刻就被吸引住了。我猜想这本书应该能够系统地解答我心中关于测量误差的各种疑问。比如，为什么同一件物品，用不同的尺子测量，结果会略有差异？这些差异是怎么产生的？是尺子的问题，还是测量的人的问题？又或者是测量环境的问题？ 我尤其希望书中能够详细讲解各种误差的来源，比如系统误差和随机误差，以及它们各自的特点和如何去应对。我听说系统误差是可以通过改进测量方法或者仪器来减小的，而随机误差则更难以完全消除，只能通过多次测量取平均值来减小其影响。这些概念我一直只是模模糊糊地知道，希望能在这本书里得到清晰的解释和具体的例子。 另外，关于数据处理的部分，我希望能学习到如何将原始测量数据转化为有意义的信息。这包括如何对数据进行预处理，比如剔除异常值，如何进行数据拟合，以及如何利用统计学的方法来分析数据的分布和趋势。我曾经尝试过用Excel来处理一些数据，但感觉很多功能都掌握不好，尤其是在处理大量数据时，效率低下而且容易出错。 这本书的作者如果能够提供一些实际操作的建议，那就太棒了。比如，在进行实验数据分析时，有哪些常用的软件工具？如何选择合适的拟合模型？如何判断拟合结果的好坏？这些实践性的指导，对于我这样的初学者来说，简直是“雪中送炭”。 我还对书中关于不确定性量化表达的部分非常感兴趣。我经常看到一些科学论文中会给出形如“10.23 ± 0.05”这样的测量结果，这个“±”号后面的数字代表什么？它是如何计算出来的？我希望这本书能够教会我如何正确地评估和表达测量的不确定性，让我的研究成果更加严谨和科学。 我真心希望这本书能够填补我在这一知识领域的空白，让我能够更加从容地面对未来的工作挑战。我希望能在这本书中找到一些“秘籍”，帮助我从数据中挖掘出更有价值的信息，做出更准确的判断。 这本书就像是一盏灯，照亮了我前行道路上的迷雾。我迫切地希望能够通过它，建立起一套严谨的误差分析和数据处理体系，让我在今后的科研道路上少走弯路，更加稳健地前进。 我希望这本书的例子能够贴近生活，或者一些经典的科学实验，这样能够让我更容易理解那些抽象的理论。比如，测量一个物体的长度，测量一杯水的温度，或者记录一次简单的化学反应过程中的数据，这些生活化的例子能够让我更容易产生共鸣。 我期盼这本书能成为我案头必备的工具书，随时可以翻阅，解决我在实际工作中遇到的各种数据分析难题。我希望它能帮助我建立起对数据处理的信心，让我能够更加自信地发表我的研究成果。

近期我投入到一个新的科研项目中，这个项目对数据的精度和可靠性有着极高的要求。我发现自己在处理和分析这些高精度数据时，常常会遇到瓶颈，尤其是在评估数据不确定性以及如何有效处理这些不确定性带来的影响时，我感到力不从心。 我了解到，在科学研究中，对误差的准确理解和处理，是保证研究成果科学性和可信度的基石。《误差理论与数据处理》这本书的书名，正是我目前急需的解决方案。我希望能在这本书中找到系统性的指导，帮助我突破目前的瓶颈。 我非常期待书中能够详细介绍误差的来源、分类及其量化方法。例如，我希望能学习到如何辨别和量化系统误差和随机误差，以及如何利用统计学方法来描述数据的离散程度和不确定性范围。 在数据处理方面，我希望能够掌握更高级、更有效的数据分析技术。我不仅需要了解基础的数据清洗和整理，更需要学习如何利用模型来解释数据，如何进行参数估计，以及如何评估模型的优劣。 尤其让我感兴趣的是，书中是否会涉及一些关于不确定性传播的理论和计算方法。在多步骤的测量和计算过程中，初始的误差是如何累积和放大的？掌握这部分内容，对于我准确评估最终结果的可靠性至关重要。 此外，我希望书中能够提供一些关于如何选择合适的测量仪器和实验方法的建议。我认为，在源头上就控制好误差，是比后期处理更有效的方法。 我也希望能看到一些真实的案例研究，展示误差理论和数据处理技术是如何应用于解决具体的科学或工程问题。这些案例能够帮助我更好地理解抽象的理论，并将其迁移到我的实际工作中。 我期待这本书的作者能够以清晰、严谨但又不失易懂的方式来阐述复杂的概念，让我能够系统地掌握这方面的知识，而不是仅仅停留在表面。 这本书就像是一把“金钥匙”，我希望它能够打开我通往更深层次数据理解的大门，让我能够更加自信和专业地开展我的科研工作。 我希望通过这本书，我能够建立起一套完整的误差分析和数据处理框架，能够从容应对各种复杂的数据挑战。 我想，这本书不仅能提升我的技术能力，更能培养我严谨的科学思维，让我能够更加客观地看待和分析数据。 我期待这本书能够成为我科研道路上不可或缺的助手，帮助我取得更卓越的研究成果。

最近我在进行一项关于机器学习模型的训练，其中涉及大量的数据集。我发现，模型的性能很大程度上取决于输入数据的质量，而数据的质量又与误差和不确定性密切相关。 《误差理论与数据处理》这本书的书名，让我看到了解决这个问题的希望。我希望能在这本书中找到系统的方法来理解和处理数据中的误差。 我非常希望书中能够深入讲解各种误差的类型，例如，传感器本身的误差、数据采集过程中的误差、以及由于模型假设不完善带来的误差。我希望能学习到如何量化这些误差，并评估它们对模型训练的影响。 在数据处理方面，我希望能学习到一些针对机器学习的数据预处理技术。这可能包括特征缩放、归一化、异常值处理，以及如何选择合适的数据划分策略（训练集、验证集、测试集）。 书中关于不确定性传播的讨论，对我来说至关重要。我需要了解在模型训练过程中，输入数据的误差如何传递到模型的参数和最终的预测结果中。 我也希望书中能提供一些关于如何通过正则化、交叉验证等方法来提高模型对误差鲁棒性的指导。 如果书中能够包含一些关于如何评估模型性能的指标，以及如何利用这些指标来反思和改进模型，那就更好了。 我期待这本书的作者能够用一种清晰、有条理的方式讲解这些复杂的概念，并提供一些实际的代码示例，展示如何在Python等编程语言中实现这些数据处理技术。 这本书就像是机器学习数据处理的“入门指南”，我希望能通过它，建立起对数据质量的深刻认识，并能够构建出更加鲁棒和准确的机器学习模型。 我想，读完这本书，我将能够更加有信心去处理和分析各种复杂的数据集，并能更好地理解模型的局限性。 我期待这本书能够成为我机器学习学习旅程中的重要助力，让我能够更好地理解和应用数据。

只是作为纪念

对于质检人员来说是很有用的一门课程~~

讲的很清晰啊~对随机过程理解也更加清晰了。

对于质检人员来说是很有用的一门课程~~

给你五星求不挂！！！！