精度指标与误差传播.ppt
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1、第二章 精度指标与误差传播,第一节 概述,第二节 偶然误差的规律性,第三节 衡量精度的指标,第四节 协方差传播律,第五节 协方差传播律在测量上的应用,第六节 权与定权的方法,第七节 协因数与协因数传播律,第八节 由真误差计算中误差及其实际应用第九节 系统误差的传播,内容及学习要求,本章详细讨论偶然误差分布的规律性,衡量精度的绝对指标中误差,相对指标权及其确定权的实用方法;方差、协因数定义及其传播律等问题。本章内容是是测量平差的理论基础,也是本课程的重点之一。学习本章要求深刻理解精度指标的含义,掌握权、协方差、协因数概念,确定权及根据已知协方差、协因数的观测值求其函数的方差、协因数的方法(协因数
2、、协方差传播律)。,概括本章内容。其主线是偶然误差的统计规律衡量单个随机变量的精度指标方差衡量随机向量的精度指标协方差阵求观测值向量函数的精度指标协方差传播律精度的相对指标-权。,第一节 概述,第二节 偶然误差的规律性本小节阐述偶然误差的统计规律性提出偶然误差服从正态分布的结论,观测值:对该量观测所得的值,一般用Li表示。,真值:观测量客观上存在的一个能代表其真正大小的数值,一般用 表示。,一、几个概念,真误差:观测值与真值之差,一般用i=-Li 表示。,观测向量:若进行n次观测,观测值:L1、L2Ln可表示为:,注意:本教程中凡是不加说明,即没有下标说明的向量都是列向量,若表示行向量则加以转
3、置符号表示,如:等。,则有:,数学期望,从概率统计的观点看,当观测量仅含偶然误差时,真值就是其数学期望。某一随机变量的数学期望为:或,期望的实质是一种理论平均值,可用无穷观测,以概率为权,取加权平均值的概念理解.表示出现在小区间的概率。,(离散),(连续),二、偶然误差的特性,例1:在相同的条件下独立观测了358个三角形的全部内角,每个三角形内角之和应等于180度,但由于误差的影响往往不等于180度,计算各内角和的真误差,并按误差区间的间隔0.2秒进行统计。,例2:在相同的条件下独立观测了421个三角形的全部内角,每个三角形内角之和应等于180度,但由于误差的影响往往不等于180度,计算各内角
4、和的真误差,并按误差区间的间隔0.2秒进行统计。,用直方图表示:,所有面积之和=k1/n+k2/n+.=1,(闭合差是理论值与观测值之差,故是真误差)。注意:统计规律只有当有较多的观测量时,才能得出正确结论。,为了形象地刻画误差分布情况:横坐标表示误差的大小纵坐标采用单位区间频率(出现在某区间内的频率,等于该区间内出现的误差个数除误差总个数n,采用单位频率 为纵坐标值,使曲线(直方图)趋势不因区间间隔不同而变化)。,频率曲线变概率曲线,同条件下所得一组独立观测值,n足够大时,误差出现在各个区间的频率总是稳定在某一常数(理论频率)附近,n越大;稳定程度越高。n趋于,则频率等于概率(理论频率)。令
5、区间长度,则长方条顶形成的折线变成光滑曲线,称概率曲线。,0.475,提示:观测值定了其分布也就确定了,因此一组观测值对应相同的分布。不同的观测序列,分布不同。但其极限分布均是正态分布。,1、在一定条件下的有限观测值中,其误差的绝对值不会超过一定的界限;有界,2、绝对值较小的误差比绝对值较大的误差出现 的次数多(概率大);,3、绝对值相等的正负误差出现的次数(概率)大 致相等;对称,4、当观测次数无限增多时,其算术平均值(期望)趋近于零,Lim,n,偶然误差的特性:,1、是制定测量限差的依据;,2、是判断系统误差或粗差的依据;,3、测量平差的主要研究对象,偶然误差的意义:,极限误差(限差),第
6、三节 衡量精度的指标(本小节阐述误差概念及几种精度指标),精度:所谓精度是指偶然误差分布的密集或离散程度。,在相同的观测条件下所进行的一组观测,由于它们对应着同一种误差分布,因此,对于这一组中的每一个观测值,都称为是同精度观测值。,提示:一组观测值具有相同的分布,但偶然误差各不相同。如前面测角例子,(回顾上节),可以用误差分布表、直方图、分布曲线方法比较麻烦,如何衡量精度?,能否只用一个数字表示简单,精度指标,可见:左图误差分布曲线较高 且陡峭,精度高 右图误差分布曲线较低 且平缓,精度低,一、方差/中误差,几种常见的精度指标,提示:越小,误差曲线越陡峭,误差分布越密集,精度越高。相反,精度越
7、低。,中误差为什么可以作为一种精度指标?,决定误差分布曲线的形状,反映误差的离散程度,所以可作为精度指标。,此外,根据方差的定义,可见方差实际上是偶然误差平方的数学期望?,方差、中误差的计算,偶然误差,E()=0,等精度观测,二、平均误差,在一定的观测条件下,一组独立的偶然误差绝对值的数学期望。,与中误差的关系:,证明平均误差和中误差的关系式,可见:两种精度指标完全等价,即分别用两种精度指标衡量观测值及其函数的精度,结果相同。在观测数有限的情况下,也只能得到平均误差的估值。,定义:在一定的观测条件下,偶然误差落入对称区间(-,)中的概率为二分之一,即:,三、或然误差(又称概率误差),显然:对于
8、陡峭的误差曲线,给定概率值为1/2的条件下,较小,反之则较大。所以:也能较好地反映精度的高低。,或然误差与中误差的关系,令则有:,t是服从标准正态分布的随机变量,根据标准正态分布概率积分表可得:,由此可见:或然误差与中误差也存在固定的比例关系,所以作为衡量精度的指标,理论上是等价的。,同样地,由于观测值数量有限,不可能求得或然误差.实用上:将偶然误差按绝对值大小排序,n为奇数时取中间值,n为偶数时取中间两个的平均值作为的估值。,由于当n不大时,中误差比平均误差能更灵敏的反映大的真误差的影响,同时,在计算或然误差时,往往先计算中误差,因此,世界各国通常都采用中误差作为精度指标,我国统一采用中误差
9、作为衡量精度的指标,四、极限误差,由此可见:出现绝对值大于23倍中误差的偶然误差属于小概率事件。通常小概率事件在实践中被认为是不大可能发生的意义:在测量工作中,通常根据实践确定中误差的估值,而以二倍或三倍中误差作为外业成果检核的标准,超过即视为不合格。例:三角测量时以三角形闭合差超过一定限值视为不合格等,五、相对误差,中误差与观测值之比,一般用1/M表示。,提出:一般而言,一些与长度有关的观测值或其函数值,单纯用中误差还不能区分出精度的高低,所以常用相对误差。,相对误差没有单位,测量中一般将分子化为1,即用表示。对应的,真误差、中误差、极限误差等都是绝对误差。,精度、准确度与精确度,精度:描述
10、观测值与真值(仅含偶然误差时即为期望)接近程度,是衡量偶然误差大小程度的指标。精度的概念也可以用于多维分布(随机向量)方差-协方差阵,准确度:又叫准度,是衡量系统误差大小程度的指标,精确度:是精度和准确度的合成,反映了偶然误差和系统误差联合影响的大小程度,用均方误差表示,MSE(X)=E(X-X)2,补充:伴随矩阵,代数余子式,上节重点,方差、中误差极限误差,举例,水准仪观测两点高差10次,分别为:1.1223、1.1223、1.1222、1.1221、1.12241.1221、1.1222、1.1222、1.1222、1.1229(m),请判断是否存在粗差?求其中误差、极限误差(无粗差),步
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- 关 键 词:
- 精度 指标 误差 传播
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