第三章 分析化学中的误差与数据处理

这是一篇关于第三章 分析化学中的误差与数据处理的思维导图，主要内容包括：3.7提高分析结果准确度的方法，3.4显著性检验，3.3分析化学的数据处理，3.2有效数字及其运算规则，3.6回归分析法，3.5可疑值取舍，3.1分析化学中的误差。

第三章 分析化学中的误差与数据处理

• 3.1分析化学中的误差
  • 3.1.1误差与偏差
    • 绝对误差：E=x-xt
    • 相对误差:Er=(x-xt)X100%
    • 偏差: d=x-x^-
    • 标准偏差：s
  • 3.1.2
    • x:测量值 xt:真实值
    • 准确度
      • 测量值与真值的接近程度
        • 误差
    • 精密度
      • 几次平行测定结果之间的相互接近程度
        • 偏差
  • 3.1.3
    • 系统误差
      • 方法误差
        • 对照实验、改变方法
      • 仪器误差
        • 校正仪器
      • 试剂误差
        • 试剂不纯
      • 操作误差
        • 内检、外检
      • 主观误差
    • 随机误差（偶然误差）
      • 无法测量、不可避免、无法校正
    • 错误
• 3.2有效数字及其运算规则
  • 3.2.1有效数字
  • 3.2.2修约
    • “四舍六入五成双”
  • 3.2.3运算
    • 加减法
      • 小数点后位数最小
    • 乘除法
      • 有效数字位数最少
• 3.3分析化学的数据处理
  • 随机误差的正态分布
    • 1基本概念 随机变量: 取值随机、在确定范围内取值具有确定概率的变量 随机变量的分布: 随机变量的大量取值所表现出的统计规律性
    • 2.随机变量的正态分布
    • 3.随机变量的抽样分布 处理少量测量数据的重要工具!
      • 几种精确抽样分布
        • 学生t分布
    • 4.置信区间
      • 大概率事件 P=1-a
      • 置信区间:一定条件下，真值 μ的取值范围 置信度:真值 μ 包含在计算出的置信区间的概率
  • 总体平均值的估计
    • 平均值的标准偏差
    • 少量实验数据的统计处理
• 3.4显著性检验
  • 用于判断结果源自随机因素还是确定性因素
    • 统计不显著——随机因素
    • 统计显著———确定性因素
  • 显著性检验的两类错误
    • 拒真错误概率α高，
      • 检验者倾向于拒绝原假设
      • 检查者倾向于认为事件源于确定性因素
      • 检验者较为激进
    • 存伪错误概率B高
      • 检验者倾向于接受原假设
      • 检查者倾向于认为事件源于随机因素
      • 检验者较为保守
  • 显著性检验的类型
    • 双侧检验
      • 拒绝域和接受域有两个分界
    • 单侧检验
      • 拒绝域和接受域只有一个分界
• 3.5可疑值取舍
  • 4d法
  • Q检验法
  • 格鲁布斯法
• 3.6回归分析法
  • 一元线性回归
  • 相关系数
• 3.7提高分析结果准确度的方法
  • 合适的分析方法
  • 减少测量误差
  • 消除系统误差