电脑系统误差原理分析报告,系统误差影响什么

1.什么是偶然误差和系统误差？

2.哪些原因引起系统误差

3.什么是系统误差和偶然误差

4.什么是系统误差?它对测量结果有何影响?如何处理?

5.系统误差特点

6.如何对误差进行定性分析

实验报告误差分析写作方法：

1、对实验中产生误差的情况给展开表述；

2、对误差的产生进行研究与分析；

3、了解误差是在实验的哪一步中产生的，以及误差是偶然误差，还是系统误差；

4、多次实验，查看误差是哪一种误差，系统误差就要重新研究误差的产生原因，并对系统误差进行推测。

很多人在做物理实验时，或者是化学实验。或其他的实验时，都会产生误差。误差是不可避免的一种因素，所以，为了实验的完整性，很多人要对误差进行误差分析吗，这样做的话，才能使实验更加的完成度更高。了解误差之后，下一次就会避免产生误差，或者是尽量减少误差。

误差分析：是指在实验中，得出的实验结果与预想的实验结果和目标产生一定的偏离，在发现实验结果偏离之后，对实验中产生的误差进行分析，并找出最终的误差原因。

在找到误差原因之后，再次实验，让误差减少到最小。误差是不可能消除的，多次实验只会让误差更加小，而不是将误差给消除。所以，没有必要花费时间和精力让误差消除。

什么是偶然误差和系统误差？

一、操作误差和过失误差概念综述

1、系统误差

系统误差是一种非随机的误差，是一种违反随机原则的误差，一般会偏高或偏低，但是得到的结果仍是有效的。其中的操作误差是由于观测者个人感官和运动器官的反应和个人习惯所产生的误差。

2、过失误差

过失误差是指因为过程中出现了非随机的事件，如工艺泄露，以表失灵，设备故障等。造成实验结果严重失真的现象，此误差造成的实验结果是不可信的，是无效的。

二、操作误差和过失误差区别

1、从结果上看，操作误差的结果仍是可信的，可以被使用。而过失误差的结果是产生的重大失误的结果，有重大的偏差。是不可信的，是无效的。

2、从操作人员的操作上看，操作误差是实验人员不可避免的操作误差，例如眼睛的读数（同一个试管，不同人采用正确方法得到的结果是不同的）。而过失误差是可以避免的误差，是实验者方法等的不规范而造成的误差。

一、系统误差主要来源有以下几个方面：

1）仪器误差：是由使用的仪器本身不够精密所造成的。

2）方法误差：是有分析方法本身造成的。

3）试剂误差：是由所用蒸馏水含有杂质或使用的试剂不纯造成的。

4）操作误差：是由操作人员掌握分析操作的条件不成熟、个人观察器官不敏锐和固有的习惯造成的。

5）主观误差：是由操作人员主观原因，如观察判断能力的缺陷或不良习惯造成的。

百度百科-误差

哪些原因引起系统误差

主要区别是，性质不同、产生原因不同、特点不同，具体如下：

一、性质不同

1、偶然误差

偶然误差一般指随机误差，是由于在测定过程中一系列有关因素微小的随机波动而形成的具有相互抵偿性的误差。

2、系统误差

系统误差，是指一种非随机性误差，在重复性条件下，对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量的真值之差。

二、产生原因不同

1、偶然误差

产生的原因是分析过程中种种不稳定随机因素的影响，如室温、相对湿度和气压等环境条件的不稳定，分析人员操作的微小差异以及仪器的不稳定等。

2、系统误差

产生原因主要有：

（1）、所抽取的样本不符合研究任务。

（2）、 不了解总体分布的性质选择了可能曲解总体分布的抽样程序。

（3）、有意识地选择最方便的和解决问题最有利的总体元素，但这些元素并不代表总体（例如只对先进企业进行抽样）。

三、特点不同

1、偶然误差

大小和方向都不固定。

2、系统误差

重复性、单向性、可测性。

百度百科-偶然误差

百度百科-系统误差

什么是系统误差和偶然误差

看你研究的是哪一方面的问题，工程方面的也太广泛了。

根据性质的不同，误差可以区分为系统误差和偶然误差。

（一）系统误差

系统误差是由某种固定的原因所造成的，使测定结果系统偏高或偏低。单向性是系统误差具有的最重要的特性。系统误差的大小，正负是可以测定的。

根据系统误差的性质和产生的原因，可将其分为：

1．方法误差

这种误差是由分析方法本身所造成的，系统地导致测定结果偏高或偏低。

例如，在重量分析中，由于沉淀的溶解、共沉淀现象、灼烧时沉淀的分解或挥发等；滴定分析时，反应进行不完全、干扰离子的影响、等当点和满定终点不符合及副反应的发生等。

2．仪器和试剂误差

仪器误差来源于仪器本身不够精确，如法码重量、容量器皿刻度和仪表刻度不准确等。试剂误差来源于试剂不纯。例如，试剂和蒸馏水中含有被测物质或干扰物质。

3．操作误差

操作误差是不正确的分析操作所致。例如，称取试样时未注意防止试样吸湿，洗涤沉淀时洗涤过分或不充分，灼烧沉淀时温度过高或过低，称量沉淀时坩祸及沉淀未完全冷却等。

4．主观误差（个人误差）

这种误差是由分析人员本身的一些主观因素造成的。例如，辨别滴定终点的颜色时，有的人偏深，有的人偏浅；在读取刻度值时，有的人偏高，有的人偏低等。

（二）偶然误差

亦称随机误差，是由随机的偶然的原因造成，在分析操作中是不可避免的。例如环境温度、湿度和气压的微小波动，仪器的微小变化；对试样处理的微小差别等。它是可变的，可大，可小，可正，可负。

过失误差，指工作中的差错，是由于工作粗枝大叶，不按操作规程办事等原因造成的。如读错刻度、纪录和计算错误及加错试剂等。它是完全可以避免的。

什么是系统误差?它对测量结果有何影响?如何处理?

人民教育出版社2003年6月第7版全日制普通高级中学教科书（必修）物理第一册第137页关于“误差和有效数字”中关于误差的部分写道：从来源看，误差可以分成系统误差和偶然误差两种。”

“系统误差是由于仪器本身不精确，或实验方法粗略，或实验原理不完善而产生的。系统误差的特点是在多次重做同一实验时，误差总是同样的偏大或偏小，不会出现这几次偏大另几次偏小的情况。要减小系统误差，必须校准测量仪器，改进实验方法，设计在原理上更为完善的实验。”

“偶然误差是由各种偶然因素对实验者、测量仪器、被测物理量的影响而产生的。偶然误差总是有时偏大，有时偏小，并且偏大偏小的概率相同。因此，可以多进行几次测量，求出几次测得的数值的平均值，这个平均值比一次测得的数值更接近于真实值。”

系统误差特点

系统误差，是指一种非随机性误差。如违反随机原则的偏向性误差，在抽样中由登记记录造成的误差等。它使总体特征值在样本中变得过高或过低。

减少误差方法

1、采用修正值方法

对于定值系统误差可以采取修正措施。一般采用加修正值的方法。

2、从产生根源消除

用排除误差源的办法来消除系统误差是比较好的办法。这就要求测量者对所用标准装置，测量环境条件，测量方法等进行仔细分析、研究，尽可能找出产生系统误差的根源，进而采取措施。

扩展资料：

产生原因主要有：

1、所抽取的样本不符合研究任务；

2、 不了解总体分布的性质选择了可能曲解总体分布的抽样程序；

3、有意识地选择最方便的和解决问题最有利的总体元素，但这些元素并不代表总体（例如只对先进企业进行抽样）。这类误差只要事先作好充分准备，是可以避免的。

百度百科-仪器误差

百度百科-系统误差

百度百科-随机误差

如何对误差进行定性分析

系统误差有哪些特点：

①按一定规律重复出现。

②不服从正态分布。

③相当于不准确度。

④可以校正。

系统误差的特点是其出现的有规律性，系统误差的产生原因一般可通过实验和分析研究确定与消除。由于检测仪器种类和型号繁多，使用环境往往差异很大，产生系统误差的因素众多，因此系统误差所表现的特征，即变化规律往往也不尽一致。

系统误差，是指一种非随机性误差。如违反随机原则的偏向性误差，在抽样中由登记记录造成的误差等。它使总体特征值在样本中变得过高或过低。产生原因主要有：（1）所抽取的样本不符合研究任务；（2） 不了解总体分布的性质选择了可能曲解总体分布的抽样程序；（3）有意识地选择最方便的和解决问题最有利的总体元素，但这些元素并不代表总体（例如只对先进企业进行抽样）。这类误差只要事先作好充分准备，是可以避免的。

系统误差的特征

系统误差的分布情况具有如下性质：

1、系统误差的绝对值有一定的限值。

2、绝对值较小的系统误差比绝对值较大的误差多。

3、绝对值相等的正负系统误差的个数相近。

误差分析是科学研究中不可避免的一部分，无论是实验室研究还是统计学分析，都需要对误差进行定性及定量分析。定性分析是针对误差来源及其对研究结果的影响进行的分析，下面将介绍如何对误差进行定性分析。首先，需要明确误差的类型，误差可以分为系统误差和随机误差。系统误差是由于实验仪器、测量方法、样品制备等方面引起的误差，是一种固定偏差，对实验结果的精度和准确性有重要影响。随机误差是由于实验环境、测量者技术等方面引起的误差，是一种不可预测的偏差，对实验结果的精度和准确性影响较小，但会降低结果的可重复性和可信度。

其次，需要分析误差来源及其影响。针对不同的误差来源，采取不同的分析方法。例如，对于实验仪器造成的误差，可以进行仪器校准、试剂纯度测试等方法进行纠正；对于样品制备引起的误差，可以采用多次制备样品并进行平均值计算等方法降低误差；对于实验环境引起的误差，可以在相同条件下进行多次实验并计算平均值降低误差。

最后，需要评估误差对实验结果的影响。误差越大，对实验结果的影响越大。因此，需要进行误差分析并评估误差对结果的影响，对于造成较大误差的因素需要进行纠正或者采取其他改进措施。

总之，对误差进行定性分析是科学研究中不可避免的一部分。通过分析误差来源及其影响，可以评估误差对实验结果的影响，从而提高实验结果的准确性和可重复性，提高研究成果的可信度。