数据误差有哪些

1. 数据的误差主要有几何误差，属性误差，时间误差和逻辑误差四大类

测量时,由于各种因素会造成少许的误差,这些因素必须去了解,并有效的解决,方可使整个测量过程中误差减至最少.测量时,造成误差的主要有系统误差和随机误差,而系统误差有下列情况：误读、误算、视差、刻度误差、磨耗误差、接触力误差、挠曲误差、余弦误差、阿贝 (Abbe) 误差、热变形误差等.系统误差的大小在测量过程中是不变的,可以用计算或实验方法求得,即是可以预测,并且可以修正或调整使其减少.这些因素归纳成五大类,详细内容叙述如下：
1.人为因素
由于人为因素所造成的误差,包括误读、误算和视差等.而误读常发生在游标尺、分厘卡等量具.游标尺刻度易造成误读一个最小读数,如在10.00 mm处常误读成10.02 mm或9.98 mm.分厘卡刻度易造成误读一个螺距的大小,如在10.20 mm常误读成10.70 mm或9.70 mm.误算常在计算错误或输入错误数据时所发生.视差常在读取测量值的方向不同或刻度面不在同一平面时所发生,两刻度面相差约在0.0.4 mm之间,若读取尺寸在非垂直于刻度面时,即会产生 的误差量.为了消除此误差,制造量具的厂商将游尺的刻划设计成与本尺的刻划等高或接近等高,(游尺刻划有圆弧形形成与本尺刻划几近等高,游尺为凹V形且本尺为凸V形,因此形成两刻划等高.
2.量具因素
由于量具因素所造成的误差,包括刻度误差、磨耗误差及使用前未经校正等因素.刻度分划是否准确,必须经由较精密的仪器来校正与追溯.量具使用一段时间后会产生相当程度磨耗,因此必须经校正或送修方能再使用.
3.力量因素
由于测量时所使用接触力或接触所造成挠曲的误差.依据虎克定律,测量尺寸时,如果以一定测量力使测轴与机件接触,则测轴与机件皆会局部或全面产生弹性变形,为防止此种弹性变形,测轴与机件应采相同材料制成.其次,依据赫兹 (Hertz) 定律,若测轴与机件均采用钢时,其弹性变形所引起的误差量
应用量表测量工件时,量表固定于支持上,支架因被测量力会造成弹性变形,如图2-4-3所示,在长度 的断面二次矩为 ,长 的支柱为 ,纵弹性系数分别为 、 ,因此测量力为P时,挠曲量 为 .为了防止此种误差,可将支柱增大并尽量缩短测量轴线伸出的长度.除此之外,较大型量具如分厘卡、游标尺、直规和长量块等,因本身重量与负载所造成的弯曲.通常,端点标准器在两端面与垂直线平行的支点位置为0.577全长时,其两端面可保持平行,此支点称之为爱里点 (Airey Points) .线刻度标准器支点在其全长之0.5594位置,其全长弯曲误差量为最小,此处称之为贝塞尔点 (Bessel Points)
4.测量因素
测量时,因仪器设计或摆置不良等所造成的误差,包括余弦误差、阿贝误差等.余弦误差是发生在测量轴与待测表面成一定倾斜角度 ,如图2-4-5所示其误差量为 ,为实际测量长度.通常,余弦误差会发生在两个测量方向,必须特别小心.例如测量内孔时,径向测量尺寸需取最大尺寸,轴向测量需取最小尺寸.同理,测量外侧时,也需注意取其正确位置.测砧与待测工件表面必须小心选用,如待测工件表面为平面时需选用球状之测砧、工件为圆柱或圆球形时应选平面之测砧.阿贝原理 (Abbe’ Law) 为测量仪器的轴线与待测工件之轴线需在一直在线.否则即产生误差,此误差称为阿贝误差.通常,假如测量仪器之轴线与待测工件之轴线无法在一起时,则需尽量缩短其距离,以减少其误差值.若以游标尺测量工件为例,如图2-4-6所示,其误差为 ,因此欲减少游标尺测量误差,需将本尺与游尺之间隙所造成之 角减小及测量时应尽量靠近刻度线.若以量表测量工件为例,如图2-4-7所示其量表之探针为球形,工件为圆柱,两轴心有偏位量 时,其接触的误差量为 .若量表之探针和工件均为平面时,若两平面倾斜一定角度 时,其接触的误差量为 如图2-4-8所示,此误差称为正弦误差.图2-4-9所示为凸轮在机构设计的误差分析图,为了减少磨损,常将从动件的端头设计成半径为 的圆球或圆柱体,两者间的压力角为 ,因此引起误差为.
5.环境因素
测量时受环境或场地之不同,可能造成的误差有热变形误差和随机误差为最显着.热变形误差通常发生于因室温、人体接触及加工后工件温度等情形下,因此必须在温湿度控制下,不可用手接触工件及量具、工件加工后待冷却后才测量.

2. 国家对化验数据误差的规定有那些

国家出台的金属化验误差标准去哪找

3. 说明地图数据的误差有哪几种,是什么导致的

有定位的问题，还有就是在采集地图数据后真实场景出现改变

4. 统计数据的误差有哪些

众所周知,统计数据的准确性是统计工作的生命,提高统计数据质量是统计工作的重中之重.然而,对如何评价统计数据质量的统计误差指标,却是统计部门和统计工作者秘而不宣或者忌讳的问题,甚至在《统计学原理》中都很少讨论,广大群众对此颇有微词,笔者认为有必要进行探讨并澄清一些事实.
一、统计误差的分类
顾名思义,误差是指一个量的观测值或计算值与其真值之差;统计误差,即反映某客观现象的一个量在测量、计算或观察过程中由于某些错误或通常由于某些不可控制的因素的影响而造成的变化偏离标准值或规定值的数量.那么统计误差有哪几种呢?
1．按产生统计误差的性质来分有：空间误差、时间误差、方法误差和人为误差四种.
空间误差是指统计调查范围所产生的误差,包括重漏统计调查单位,跨区域统计等；
时间误差是指统计调查对象因时期或时点界定不准确所产生的误差.如企业核算时间不能满足统计部门的报表制度要求而估报所产生的误差；延长或缩短时期所产生的误差；时期错位产生的误差等.
方法误差是因使用特定的统计调查方法所产生的误差.如抽样调查中的代表性误差（抽样平均误差）,它是指采用抽样调查方法中的随机样本（非全面单位）来推算总体所产生的误差的平均值,不是绝对的统计误差.对代表性误差可以根据组织方法和抽取本的容量,一般可以计算其平均误差,而且通过扩大样本量或优化调查的组织方法来缩小.又如统计部门因人力、物力和财力等资源不足,致使报送渠道不畅通,统计调查不到位,推算方法不科学、不规范所产生的误差.
人为误差是指在统计设计、调查、整理汇总和推算等过程中因人为过错产生的误差.人为误差是统计误差中产生因素最多的一类,它又分为度量性误差、知识性误差、态度性误差和干扰性误差.度量性误差是指统计指标因计量或者从生产量到价值量换算所产生的误差；知识性误差是指统计人员因统计知识不够,对统计指标的涵义不理解或错误理解所产生的误差；态度性误差是指统计人员因对统计工作不负责而随意填报统计数据而产生的误差,包括乱报、漏填或不按规定的计量单位填报等；干扰性误差是指统计对象或统计部门受某种利益驱动而虚报、漏报或者捏造统计数据所形成的误差.
2．统计误差按工作环节来分有：源头误差、中间环节误差和最终误差三种.源头误差是指起报单位或申报者所产生的误差；中间环节误差是指统计调查数据在逐级上报过程中所产生的误差,包括加工整理、汇总和推算等环节；最终误差是指下级各基层数据汇总数或规范的方法得到的推算数与最终使用数之间的差异值.按工作环节划分的统计误差类别是相对的,中间环节误差在不同的场合有可能是源头误差,也可能是最终误差.源头误差在有些场合也叫调查误差,或叫登记误差.
二、对统计误差的几点认识
1．宏观统计的误差是客观存在的,不以人们意志为转移的,统计部门的任务就是尽可能缩小统计误差.如计量误差,比方人的高度都有早晚不一致的现象存在,不同调查单位因量器质量不同、标准不同也必定产生误差.再如空间性误差,在实际统计过程由于社会经济现象的复杂性无法涵盖所有的调查单位所产生的误差.又举个最通俗的例子,菜贩买入100斤菜零售最后加总后可能是98斤,也可能不断往菜上泼水买出102斤,这就充分说明统计误差的客观存在性.
2．当前中国统计基础薄弱,统计数据质量不可高估,有些统计指标的误差还相当大.统计部门不要“黄婆买瓜,自买自夸”了,一定要有忧患意识.我记得一位香港统计专家曾指出：“中国统计好比建在沙漠的房子”,言外之意就是基础不牢.如GDP核算,全国数据与各省汇总数据有不少的差距,由地市汇总的数据与省一级的差距也很大,据说有些省差异率高达30%,如果以“各对50大板”计,其误差率也达到15%.又如1998年全国GDP的增长率为7.8%,而全国只有个别省低于7.8%,各省加权的平均增长速度近10%,全年新增GDP数值全国与各省的差异率高达25%以上.
3．计划和各类政绩考核对统计数据干扰不可低估.如果有兴趣的话,你可以统计一下各地GDP增幅比计划高或者持平的比率,可能是相当高的,这并不是说明计划部门的计划多么精确合理,而是说明统计数据确实受到干扰,当然干扰数据不一定是各级领导,而是统计部门或者方法不规范所致.再比如我市某乡镇若干年上造和下造的水稻播种面积一致,而且与考核指标有惊人的相似.又如有些乡镇不再需要村文书报数据,而是给乡镇反馈数据.
4．统计工作不是生长在“真空”中,统计数据也受到党风、社会风气、法律氛围和各种秩序的影响,因此统计部门无法完全控制统计误差.如统计源头数据或者原始凭证是财务核算或业务核算的数据,在这个环节出现误差,光靠统计部门是远远不够的.
5．统计误差与投入的人力、财力密切相关.现在上级统计部门动不动增加统计调查任务,根本不考虑基层的承受能力,导致数据质量严重下滑,统计职业道德有“沦丧”的危险,所谓“车到山前必有路”、“越难统计越好做”都说明了这些.
6．在统计工作中应有估计的合法地位.我们在推行抽样调查过程中,一般都采用点估计,实际是利用样本均值来推算,这本身就有代表性误差,应该在误差控制范围允许做适当的调整,以保证历史数据的平滑.在统计守法方面,往往政府统计部门及其统计人员可能是最大的违法者,在日常统计工作中有大量的估计成份,如基层报不齐需要估报,基层数据不符合逻辑需要调整等,这些都得不到统计法律、法规的保障,还好统计部门在守法和执法既是运动员又是裁判员.因此,统计工作中应在科学、规范的基础上允许进行必要的估计,并在《统计法》上明确给予综合统计部门这一权利.
7．统计部门要有科学的态度,不能做数字游戏,不要亵渎《统计法》赋予的“权威”.一是对每一项工作不能敷衍了事,要有求真务实的精神和精品意识,当前普查工作过多过滥的嫌疑,数据质量也不高,基层政府财政苦不堪言,而普查数据对当地经济建设或者决策的作用却不大；二是不能在人力、财力和物力不许可的情况下,不能层层布置落实新统计项目,如乡镇一级计算国内生产总值；三是要善用抽样调查,有些地方为考核乡镇政绩,每一个乡镇整群抽取10户农户登记（不超过总体1％）计算农民纯收入,显然代表性误差非常大,人为作假更为方便；四是基层政府统计部门的人员配置只能应付数据采集、处理任务,对社会经济运行的分析研究不是统计部门的优势,要扬长避短,不要顾此失彼,如果没有准确的统计数据,就不可能有高质量的统计分析,若只是数据文字化则本身就是徒劳.
8．要关注“富瞒穷虚”的统计现象.不少富裕地区没有完善全面反映社会经济的发展情况,反映总量指标时瞒的成分非常大,美言“留有余地”,而且在反映增长速度时大搞“橡皮筋”游戏,有很好的伸缩力,想缓速度少报几个单位,想加快速度多挖潜几个单位；而穷的、经济基础比较薄弱的地区,有强烈的“赶超”意识,千方百计地利用统计上的“盲点”,提高经济总量及其发展速度.如无法详尽搜集到统计资料的限额以上工业总产值、农业总产值等大做文章,来料加工产品按全值计算等.
三、统计部门在缩小统计误差中的应有作为
1．统计设计中必须对登记误差有要补救措施,建立所谓“测谎”系统.源头数据质量问题统计部门往往把责任推给受调查者,有无能为力之感.如农业普查采取逐户登记的办法进行,农户往不往不能或不敢如实申报,多数应该是少报,而我们在实际普查过程中,事后质量抽查实质是为了“测谎”,可惜很多普查机构对这一环节重视不够,面上调查完成后有大功告成的感觉,对这一阶段工作敷衍了事,不敢揭露问题,不深入开展工作,往往得到的误差几乎为零,使这一环节气扎扎实实走过场,得到结果可想而知,如农普的畜牧生产情况数据与原来的统计数据甚远,究竟哪个为准都没有说服力.在抽样调查方案设计中,也应建立“测谎”系统,否则调查误差始终是统计数据质量的“瓶颈”. “ 测谎”系统要建立必要指标体系和评价方法,要广泛使用数理统计中的假设检验方法.
2．必须有完善的指标体系及其计算方法.目前在总结国民经济核算体系中就速度问题的计算方法重视不够,五花八门,无所适从.而且到目前为止是继续采用过去一起沿用的不变价方法,还采用价格指数剔除法都不很明确,甚至专业统计和综合平衡统计计算方法截然不同,甚至省和市一级的计算方法也不同,公布的速度也不一样,造成不良的社会影响.
3．在抽样调查工作中,上下应该采取不同的样本,对总体单位较少的总体不宜采用抽样调查.上下采用同一样本最容易受到人为的干扰,特别是统计部门为了保持数据的延续性所作各种“技术性”调整.抽样调查在国家一级和省一级大面积推广积极作用不容质疑,但在地市一级、县级进行就不是“一抽就灵”, 如某县在商饮抽样调查中,抽3－5单位推算全县的饮食业零售额,其误差和人为因素就可想而知.因此,统计部门要在对总体分析的基础分析再选择调查方法.
4．在统计体制上必须进行彻底的变革.国家、省一级的正常统计任务今后应以三支调查作为其调查骨干,不应再采取逐级上报的方式.市、县及以上统计机构的统计任务以为当地党政领导决策服务为主,统计基本内容可统一,但要赋予更大的主动权.
5．加大统计执法力度,保证源头数据的准确性.基层统计部门今后应在加强统计信息工程建设的基础上从数据采集的圈圈中跳出来,重点加大统计执法检查,对弄虚作假的单位要坚决严肃查处,在立法上罚款数额应该大幅增加,以威慑统计违法者,逐步建立全社会的统计诚信体系

5. 数据收集 哪些误差

数据收集有以下误差：观测性误差也叫登记性误差或调查性误差。在调查观测的各个环节因工作粗心或被观测者不愿很好配合而造成的所收集数据与实际情况不符合的误差。代表性误差是指在抽样调查中，因样本不能完全代表总体而产生的估计结果与总体真实数量特征不符的误差。系统性代表性误差，是由于抽样框不完善、抽样时违反随机原则、被调查者无回答等因素引起的误差。观测性误差与系统性代表性误差合在一起称为非抽样误差。偶然性代表性误差，是由于抽样的随机性引起的样本结构与总体结构不完全相符而产生的估计结果与总体真值不一致的误差，这种误差在随机抽样中不可避免，但可以计算和控制。

6. 调查误差有哪些种类

调查误差有以下几种：

1、调查人员误差

造成该现象的来源主要在于工作过失和故意舞弊，比如没有严格按照调查方案的规定进行调查，反而随意编造甚至纂改调查资料。

2、被调查者误差

包括理解问题发生差错和涉及利益故意错答，或者涉及敏感问题还有提问方式不当而拒绝回答。由被调查者是否回答看来，又有无回答误差和回答误差这两个种类。

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调查误差的相关情况

调查误差在整个统计调查过程中由人为因素引起，如课题选择误差、调查设计误差、分析误差等。

据了解，调查误差的原因有以下两个方面：

1、主观因素

表现为人们出自某种目的故意扩大或缩小统计数据；

2、客观因素

由调查环境、调查条件决定，如测量工具不准确、对指标概念的现解不清、调查范围模糊等。

调查误差对统计结果的影响较大，应尽量将它消除，以保证统计资料的准确性。

7. 统计数据收集过程中可能有哪些误差

统计数据收集过程中可能有：登记性误差（也叫观测性误差或调查性误差）和代表性误差（分系统性代表误差、偶然性代表误差） 。

规避：登记性误差：认真仔细，被观测者的配合等。系统性代表误差难以计算和控制，偶然性代表误差无法避免，但可以计算和控制 。

统计数据对现象进行测量的结果。比如， 对经济活动总量的测量可以得到国内生产总值（GDP）数据；对股票价格变动水平的测量可以得到股票价格指数的数据；对人口性别的测量可以得到男或女这样的数据。

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统计数据搜集的组织形式有普查、抽样调查、统计报表、重点调查、典型调查等。

1、普查：普查是为了某种特定的目的而专门组织的一次性的全面调查，用以搜集重要国情国力和资源状况的全面资料，为政府制定规划、方针政策提供依据。

2、抽样调查：抽样调查是实际应用中最广泛的一种调查方法，他是从调查对象的总体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来推断总体数量特征的一种非全面调查方法。

3、统计报表：统计报表是一种以全面调查为主的调查方式，它是由政府主管部门根据统计法规，以统计表格形式和行政手段自上而下布置，而后由企、事业单位自下而上层层汇总上报逐级提供基本统计数据的一种调查方式

4、重点调查：重点调查是专门组织的一种非全面调查，它是在总体中选择个别的或部分重点单位进行调查，以了解总体的基本情况。

8. 产生数据误差的原因有哪些

1 检验和计算粗心大意

检验是一个需要专注的过程，稍有疏忽，就容易出现差错。而随着手机的普及，检验过程中，检验人员在检验或检验后的数据计算过程中接听手机的现象非常普遍，如此以及其他的粗心造成检验失误的案例也时有发生。检验和计算过程中粗心大意造成的检验失误虽不常见，但一旦出现这种情况，将直接导致检验结果出现差错。

2 对可疑数据不敏感

一般而言，每一种物质都有其自身特性，其检测数据应在一定范围，如，苯板的导热系数不可能为0，采用不同铝合金建筑型材和普通单层玻璃的建筑外窗不可能达到保温窗的要求等等。当检验人员或检验报告的批准人员发现不符合一般规律的可疑数据时，应对可疑数据进行复核，并查清是否仪器设备有问题或检验人员操作失误。能够正确判断数据是否可疑，是建立在对被检测产品的理论和检测实践有大量积累的基础上，这也是一个成熟的检验人员，检验报告审核、批准人员应有的基本素质，没有长期训练，是不可能敏感地察觉检验数据可疑的。

3 临界值的处理有偏差

在检验过程中，由于测量不确定度的存在，可能会导致检验项目在临界值的判断时有偏差。例如：涂层厚度，对于普通装饰用铝塑板，由于涂层厚度相对较小，测量时“0”点的精确校准对于处在标准规定的临界状态的产品而言显得尤为重要。如果用普通标准基板进行调0，则可能出现(1～2)um的偏差，这将可能导致产品由“合格”滑向“不合格”边缘。对于普通装饰用铝塑板，可以将产品除去涂层，在其裸露的基材上进行调0，以保证结果的准确客观性。因此，对于有临界值的检验结果，应组织由不同检验人员或者仪器设备进行多次的比对试验，确保检验结果科学公正。

4 对标准理解有偏差

检验是一项很严谨的工作，个别检验人员对于标准的理解和使用不正确也直接影响了检验结果的准确性。例如：氟碳涂层普通装饰板检测，GB/T22412-2008规定，对于氟碳涂层普通装饰用铝塑板，其涂层性能的检测应按照GB/T17748-2008进行。试验中往往容易将“普通装饰用”的概念先入为主，而忽略了“其为氟碳涂层”的事实，导致采用检验标准不正确，最终导致检验结果失效。

5 新上岗检验员缺乏有效监督

近年来，许多检验机构开展了新一轮的扩张，使得有经验的检验人员严重缺乏，个别实验室新进人员仅仅通过几个月的培训就上岗开展检验工作，这类检验员对检验不太熟练，对异常数据缺乏敏感，而又对这类人员缺乏有效的监督，使得他们出现错误的可能性远远超过成熟员工。因此，使用经验不足而又缺少监督的新上岗检验员，潜在风险较大。因此，要按照实验室资质认定评审准则的要求，对使用在培人员应有足够的监督。实验室在使用新上岗人员或转岗人员时，除应考核上岗外，检验时实验室监督员应加强监督，防止出现检验失误。答案来自

9. 数据库分为三种类型 数据误差分为哪些类型

按国际上通用的分类方法，数据库分为以下三大类：
1、参考数据库(Reference databases)，是能指引用户到另一信息源获取原文或其他细节的数据库；
2、源数据库(Source databases)，指能直接提供所需原始资料或具体数据的数据库。；
3、混合型数据库(Mixed databases)，能同时存贮多种类型数据的数据库。

按数据结构来分类，有三种：
1、层次式数据库
2、网络式数据库
3、关系式数据库

10. 化学分析结果数据误差指标有哪些

主要有:准确度,精密度,随机误差,系统误差,过失误差等指标;
具体处理有有效数字运算规则,分析数据的统计处理等
提高分析准确度的方法:常以减小测量误差来保证分析结果的准确度;增加平行测定次数,减小随机误差;采用对照试验检验系统误差,以空白试验、仪器校准,其他方法校正的方法消除系统误差.