试验设计与数据处理复习提纲
第0章
1 试验数据处理的主要作用
试验设计合理的规划试验，以通过较高效的试验方案获得更具代表性的数据 数据处理对试验数据进行分析研究，从而获得研究对象的变化规律，为生产和科研提供指导。 数据处理的具体作用： 判断试验数据的可靠性 判断影响结果的因素主次
确定试验因素与试验结果之间的近似函数关系 控制试验结果 第一章
优化试验或生产方案 2 真值的概念和特点 真值
某时刻和某一状态下，某量的可观值或实际值。 真值很多是位置的，但部分又是已知的。
3 平均值，尤其是算数平均值，加权平均值的概念。 平均值 科学实验中，经常将多次试验值得平均值作为真值的近似值。 (1) 算数平均值（arithmetic mean） 同样试验条件下，如多次试验值服从正态分布，则算数平均值是这组等精度试验值中最佳或最可信赖的值。
(2) 加权平均值（weighted mean）
若一组试验数据的精度或可靠度不一致，为了突出可靠性高的数值，可以采用加权平均值 权值的确定方法：①取试验值出现的频率ni/n
②若xi为每组试验值的平均值，则权值为每组试验的次数 ③根据权与绝对误差的平方成反比确定 ④根据试验者的经验确定 4 误差的概念，包括绝对误差与相对误差。
5 误差的类型及产生的原因。 随机误差 系统误差 过失误差 6 精密度、正确度和准确度的概念。
1精密度定义：一定条件下多次试验值得彼此符合程度或一致程度。 正确度定义：大量试验结果的算数平均值与真值的一致程度。 准确度定义：反映系统误差与随机误差的综合
正确度：大量试验结果的算数平均值与真值的一致程度。 反映试验系统随机误差的大小 准确度：反映系统误差与随机误差的综合
7随机误差的检验法F检验法。
1）检验两组实验数据精密度是否一致―双侧检验 2
①1 取统计量为： 2 2
②给定显著性水平α
③查表确定临界值： F (n1 1,n2 1) 2
判断:若 ④ F (n1 1,n2 1) 1 2
结论：则两组数据方差无显著差异。
（2）检验两组实验数据精密度优劣―单侧检验 S12
F 2a. 左侧检验 S2
① 取统计量为： SF S F
1 2
(n1 1,n2 1) F F (n1 1,n2 1) 2
②给定显著性水平α F1 (n1 1,n2 1) ③查表确定临界值： F 1 F F,n2 1) (n1 1 ④ 判断:若 且
F(n,n2 ,n2 1)结论：S12相对S12 1)F F 两无显著减小。 b. 右侧检验
8 系统误差的t检验法。 （2）t经验法 t ~t(n 1) S① 取统计量为：
②给定显著性水平α ③查表确定临界值： t (n 1) 判断: ④ 双侧检验，若：
t |t |,则与 0无显著差异。 2
单侧检验，若：
0t t ,则与 0无显著增大。 t 0,且t|t |,则相对 0无显著减小。 9 拉依达法检测异常值。 1 1 方法
0 若可以数据xp
右边无数字或皆为与试验的算数平均值的偏差值|dp| 左边为偶数，舍去
1 1 (n1 1
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