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化工实验设计与数据处理
作者:曹贵平 丛书名:化学工程与技术丛书
出版时间:2009/2/16 ISBN:978-7-5628-2464-0
开本:特16 页数:244 字数(千):346 库存:有 版印次:1-1
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内容简介 相关图书 留言
内容提要:
本书主要介绍了误差方差分析和区间估计、线性代数模型参数估计及方差分析方法;非线性模型参数估计及方差分析;基于线性代数模型的回归正交实验设计;基于非线性模型的序贯实验设计等内容。为便于读者在实际学习、工作中应用,在阐述过程中尽可能采用化学工程及其相关学科的专业语言,避免采用过多的纯数学语言,所列举的例子主要来自于实际科研中。
本书既可作为高等院校化工相关专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为相关专业工程技术人员的参考书。
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第1章 实验测定值的误差估计
  1.1 概述
化工数学模型的建立主要基于实验所取得的实验数据。数学模型参数值的准确度以及模型能否便于鉴别,与实验测定值的误差密切相关。为了估计模型参数和鉴别模型,需要估计测定量的误差。反之,为了使模型参数估计值达到一定的准确度,便于模型鉴别,又对测定量的误差提出了一定的要求。为此,需要根据误差理论确定合理的测定方案,选择相应精度的仪器、仪表等。
任何实验测定值均存在误差,实验误差总存在于一切科学实验之中,它是普遍、客观存在的。研究误差的目的并非是将误差减小到不能再小的程度,而是将实验误差从实验数据中剥离下来,通过实验数据的分析,得出过程的本质规律以及预测目标值可能波动的范围,换言之,研究误差是为了减小或消除误差对规律认识的干扰。唯如此,只要误差不影响研究者科学地作出结论,即使误差较大的实验数据也是可以接受的,无需去无谓地减小实验误差。
同时,研究实验测定值也是为了预测。一般说来,实验误差越大,与结果值相对应的预测值的范围就越宽。诚然,小的误差能使研究结果具有更大的意义,往往能排除多个不同假设中的某一个,使之趋近正确的结论。
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