数据误差的概念,误差与不确定度的概念

偏差又称表观误差，是指个体测量值与测量平均值的差值。它可用于测量测量结果的精度。方差是标准差的平方，两者都反映了多次测量结果之间的差异。如果某个量只测量一次，那么就没有方差和标准差，或者为零。误差反映实测值与真值的差异，不具有统计性概念无法比较。标准偏差也称为均方差，是每个数据与平均值的距离的平均值。它是平均方差的平均和的平方根，用σ表示。标准差是方差的算术平方根。标准差可以反映a 数据套的离散程度。

实验数据越离散，越不准确。反之，标准差越低，实验数据越准确。方差:是每个数据与平均值之差的平方的平均值，即S 21/N统计数据可能有:登记误差(也叫观察误差或调查/)回避:登记误差:被观察人的责任心、合作性等。系统代表误差难以计算和控制，偶然代表误差不可避免，但可以计算和控制。统计数据测量现象的结果。比如国内生产总值(GDP)数据可以通过测算经济活动总量得出；我们可以通过衡量股价波动水平得到股价指数的数据；人口性别的度量可以是数据男或女。

1.人口普查:人口普查是为特定目的而专门组织的一次性综合调查，用于收集重要国情、国力和资源的综合信息，为政府制定计划、方针和政策提供依据。2.抽样调查:抽样调查是实践中应用最广泛的调查方法。它是从被调查者人群中随机抽取一部分单位座位样本进行调查，并根据样本调查结果推断出人群数量特征的一种非全面调查方法。

分为抽样误差和非抽样误差，抽样误差很好理解。比如选取的样本不具有代表性，反映某一类型的特殊性数据一般是来源。不抽样一般来源于调查人员的疏忽，导致在收集和统计时出现初始数据人工误差等，如漏记、多记、错记数据等。一般这样的误差比较难找。所以为了控制不抽样误差，最好在原数据采集统计中使用双人验证登记，减少不抽样误差。大学毕业两年，差点忘了。希望对你有用。

statistical survey误差of概念:statistical survey误差是从调查结果中得到的统计指标与调查总体指标之间的差异。分类:注册误差和代表性误差。报名误差是调查过程中各方面工作不准确造成的，并非故意行为。代表误差是用部分调查单位误差的统计数据计算出的指标值来估计总体指标值而产生的。全面调查中只有登记误差，不完全调查中既有登记误差，又有抽样误差。

在规范允许的范围内。相同测量条件下的测量称为等精度测量。比如在相同的条件下，用同一把游标卡尺多次测量一根铜棒的直径，就是等精度测量。对于等精度测量，有一个更好的表达方式误差，就是标准的误差。标准误差定义为所有测量值的平方和平均值的平方根误差，所以也叫均方误差。设n个测量值的误差为ε1，ε2εn，则这组测量值的标准误差σ等于:(这是公式，不能显示。看课文就知道这个公式是什么样的了。

测量中可以得到的是算术平均值()，它最接近真实值(n)，也很容易计算出测量值与算术平均值的差值，称为残差(记为V)。理论分析表明:①残差v可以用来表示有限次(n次)观测值中某个测量结果的标准误差σ，它的计算公式是(这里是一个公式，不能显示，看一下正文就知道这个公式是什么样的了，)对于一组等精度测量(n次测量)数据，其误差应该更小。