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【分享】药物分析实验数据处理
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药物分析实验数据处理实验数据中各变量的关系可表示为列表式，图示式和函数式。列表式：将实验数据制成表格。它显示了各变量间的对应关系，反映出变量之间的变化规律。它是标绘曲线的基础。图示式：将实验数据绘制成曲线。它直观地反映出变量之间的关系。在报告与论文中几乎都能看到，而且为整理成数学模型（方程式）提供了必要的函数形式。函数式：借助于数学方法将实验数据按一定函数形式整理成方程即数学模型。
熟悉相关和回归的定义，相关系数的定义，直线回归的最小二乘法。 　 熟悉药品质量标准分析方法验证中各项指标的定义和考察方法。 含量测定方法的评价 (效能指标—分析品质因数)一般常用的分析效能评价指标包括：精密度、准确度、检测限、定量限、选择性、线性与范围、重现性、耐用性等；测定法的效能指标可评价分析测定方法,也可作为建立新的测定方法的实验研究依据。1.精密度系指用该法测定同一匀质样品的一组测量值彼此符合的程度。它们越接近就越精密。在药物分析中，常用标准(偏)差(SD或S)； 相对标准(偏)差(RSD)，也称变异系数(CV)，表示。 生物样品分析时，常用RSD表示精密度，并可细分为批内(或日内)精密度及批间(或日间)精密度。批内精密度：是同一次测定的精密度。通常采用高、中、低三种浓度的同一样品各7-10份，每种浓度的样品按所拟定的分析方法操作，一次开机后，一一测定。计算每种浓度样品的SD值及RSD值。批内精密度也可视为日内精密度。所得RSD应争取达到5％以内，但不能超过10%。批间精密度：是不同次测定的精密度。通常采用高、中、低三种浓度的同一样品，每种浓度配制7-10份，置冰箱冷冻。自配制样品之日开始，按所拟定的分析方法操作，每天取出一份测定，计算每种浓度样品的SD值及RSD值。批间精密度也可视为日间精密度。所得RSD应控制在15％以内。2.准确度是指测得结果与真实值接近的程度，表示分析方法测量的正确性。 由于“真实值”无法准确知道，因此，通常采用回收率试验来表示。制剂的含量测定时，采用在空白辅料中加入原料药对照品的方法作回收试验及计算RSD，还应作单独辅料的空白测定。每份均应自配制模拟制剂开始，要求至少测定高、中、低三个浓度，每个浓度测定三次，共提供9个数据进行评价。回收率＝（平均测定值M -空白值B）/ 加入量A×100％回收率的RSD一般应为2％以内。3.检测限(LOD)是指分析方法能够从背景信号中区分出药物时，所需样品中药物的最低浓度，无需定量测定。LOD是一种限度检验效能指标，它既反映方法与仪器的灵敏度和噪音的大小，也表明样品经处理后空白(本底)值的高低。要根据采用的方法来确定检测限。当用仪器分析方法时，可用已知浓度的样品与空白试验对照，记录测得的被测药物信号强度S与噪音(或背景信号)强度N，以能达到S／N＝2或S／N＝3时的样品最低药浓为LOD；也可通过多次空白试验，求得其背景响应的标准差，将三倍空白标准差(即3δ空或3S空)作为检测限的估计值。为使计算得到的LOD值与实际测得的LOD值一致，可应用校正系数(f)来校正，然后依之制备相应检测限浓度的样品，反复测试来确定LOD。如用非仪器分析方法时，即通过已知浓度的样品分析来确定可检出的最低水平作为检测限。4.定量限 (LOQ)是指在保证具有一定可靠性(一定准确度和精密度)的前提下，分析方法能够测定出的样品中药物的最低浓度。它反映了分析方法测定低药物浓度样品时具有的可靠性。它与上述的检测限的差别在于：定量限要定量测定某一药物在样品介质中的最低浓度，且定量限规定的最低浓度应该符合一定的精密度和准确度的要求。确定定量限的方法也因所用方法不同而异。当用非仪器分析方法时，与上述检测限的确定方法相同；如用仪器分析方法时，则往往将多次空白试验测得的背景响应的标准差(即空白标准差)乘以10，作为定量限的估计值，继之，再通过分析适当数量已知接近定量限或以定量限制备的样品来验证。5.选择性是指在样品介质中有其他组分共存时该分析方法对供试物质准确而专属的测定能力。它与专属性的含义稍有不同。专属性是指一种方法仅对一种分析成分产生唯一信号；选择性则可对多种化学成分产生不同响应，而主要成分的响应可与其它响应区分。因此，选择性是指该法用于复杂样品分析时相互干扰程度的量度。在药物分析中考察一个分析方法的选择性时，应着重考虑杂质、降解产物、相关化合物以及制剂辅料等其他组分是否对被测药物的测定有干扰。一般，通过添加上述物质的样品与未曾添加的样品所得分析结果进行比较而确定。6.线性与范围 分析方法的线性是在给定范围内获取与样品中供试物浓度成正比的试验结果的能力。换句话说，就是供试物浓度的变化与试验结果(或测得的响应信号)成线性关系。所谓线性范围是指利用一种方法取得精密度、准确度均符合要求的试验结果，而且成线性的供试物浓度的变化范围，其最大量与最小量之间的间隔，可用mg／L ~ mg／L、 ug／ml ~ ug／ml等表示。线性与范围的确定可用作图法(响应值Y／浓度X)或计算回归方程(Y＝a+bX)来研究建立。测定样品时所有生物药物分析方法都必须同时作标准曲线。每次作标准曲线时，方法应与分析方法考核时完全一致。标准浓度应包括一定梯度的5-8个浓度(非线性者如免疫分析可适当增加)，每个浓度只需测定一次(免疫分析可测定两次并取均值)；标准曲线应覆盖样品可能的浓度范围，对于含量测定要求一般浓度上限为样品最高浓度的120％，下限为样品最低浓度的80％ (但应高于LOQ)；目前仍广泛采用相关系数(r)表示标准曲线的线性度、并控制r≥0.9900。对照品的LOQ必须包括在线性范围。7.耐用性 是指利用相同的方法在各种正常实验条件下对同一样品进行分析所得结果的重现程度。所谓各种正常实验条件，包括不同的实验室、不同的分析人员、不同的仪器、不同批号的试剂、不同的测试耗用时间、不同的分析温度、不同的测定日期等等。分析方法重现性的测定是通过在不同实验室由不同的实验者(操作和环境条件虽有差别但仍在规定的分析参数内)对同一样品的分别测试而获得的。重现性 即是指在不同实验室中使用此种分析方法的精密度。是评价其保持不受参数微小变差影响的能力，并可作为正常使用的一个可靠性指标。8. 与参比方法测得结果的相关程度的比较由于生物样品中含有许多干扰测定的杂质，特别是与原型药物相似的代谢物常对药物的测定有影响。因此，除考察选择性外，有时还用参比方法对实际生物样品同时测定并进行比较。比较试验时，取若干份实际样品 (如病人服药后采取的血样)，用一个已证明有相当专属性和可靠性的方法与新建立的方法同时进行测定，以参比方法测得的药浓为横坐标(X)，以新建立方法测得的药浓为纵坐标(Y)作成散布图，并求出直线回归方程 (y＝a+bx)及相关系数 (r)。r最大值为1，表示两法完全相关(结果完全吻合)；r＝0时，表示两法完全不相关。一般要求两法的相关系数r＞0．95，而相关直线的斜率 (b) 应接近于1。评价一种分析方法的效能，一般根据方法的使用对象区别。有以下四种情况：A．用于原料药中主要组分或制剂中有效组分含量测定的方法：除了检测限和定量限二项指标外，对精密度、准确度、选择性、线性与范围、耐用性等均应有所要求；B．用于原料药中杂质测定或制剂中降解产物测定的方法又可分为两种：①用于含量测定；要求是：除检测限和精密度指标不必要求外，对准确度、选择性、线性与范围、定量限、耐用性等均应有所要求；②用于限度检查。要求是：只对检测限、选择性和耐用性三项指标有所要求，其余均无需要求。C．用于溶出度测定的方法及药物释放度测定的方法，只有精密度和耐用性有所要求，其余项目均不作要求。D．用于生物样品中药物测定的方法，对精密度、准确度、检测限、选择性、可测线性范围、定量限、对生物样品的耐用性以及与参比方法测得结果的相关程度的比较等指标应有所要求。
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那你知道有关溶出度的计算是否要考虑每一片重量,需要代进去计算吗.
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实验数据处理的英文
英文翻译observation reduction:&&&& trial run:&&&& data processi ...:&&&&experimental data processing ...:&&&&test-data reduction:&&&&flight-test data processing:&&&&wind-tunnel data reduction:&&&&checkout data processor:&&&&total hematology data proces ...:&&&&laboratory data processing:&&&& empiricaldat ...
例句与用法A discussion on the data processing of shpb experiment实验数据处理的规范化问题讨论Excel ' s application in the dealing of chemical experimental data在化学实验数据处理中的应用Application of sigmaplot in the date processing of chemical experiment软件在化学实验数据处理中的应用Linear interpolation method for processing the test data of five - hole probes五孔探针实验数据处理的线性插值法Application of uncertainties mathematics method on experiment data processing of rock dynamics parameter mensuration岩石力学实验数据处理中未确知数学的应用A data processing program for shpb experiments is setup to enhance efficiency of data processing根据hopkinson杆实验数据处理的特点编写了专用程序dataprocess 。 The software is used in the experimental study on osmotic properties of human cord blood stem cell exposed to dimethyl sulfoxide本图像处理软件用于脐带血干细胞渗透特性的研究，有效地提高了实验数据处理的效率。 After the simulation analysis and experiment data processing , we could conclude tha the inversion method of ray travel time is feasible to sotirce localizaion从仿真和实验数据处理的结果分析，声传播时延匹配场声源定位是行之In the end , the paper gave the outline of the processing result of the experiment based on matlab , and analyzed the factors which caused experiment errors最后介绍了基于matlab平台的实验数据处理结果，并分析了产生误差的各种原因。 Usually , calculator or microsoft excel is used to do a mass of calculation or statistic calculation in data processing , but with which cannot execute special arithmetic or nonlinear case在进行实验数据处理时经常要进行大量的计算，一般利用计算器和microsoftexcel软件可以进行公式计算和统计处理，但对于特殊算法计算和复杂数据处理，尤其是多因子、非线性问题的解决则是一大难题。 更多例句：&&1&&&&
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All rights reserved实验设计与数据处理 考试题_中华文本库
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实验设计与数据分析包括哪些内容？它在科学研究中有何作用？
包括合理的试验研究设计和科学整理、分析具有变异的数据资料，揭示隐藏1. 在其内部的规律性。合理的试验设计可以控制和降低试验误差，提高试验的精确性，并为后续的数据处理提供必要的数据。数据分析主要是差异显著性检验及相关分析、回归分析，是揭示数据间的内部规律。 什么是总体、个体、样本、样本含量、随机样本？统计分析的两个特点是什么？
总体：根据研究目的确定研究对象的2. 全体。个体：总体中的每一个研究单位。样本：依据一定方法由总体中抽取部分个体所组成的集合。样本容量：变异系数：标准差与平均值的比值。
变异系数可以消除单位和平均数的影响，但同时受标准差和平均值的影响 什么是随机试验？它具有那三个特
随机试验：满足下列三个特征的即为随机试验。特征：（1）试验可以在相同条件下多次重复进行；
2. （2）每次试验的可能结果不止一个 ，
并且事先知道会有哪些可能的结果； （3）每次试验总是恰好出现这些可能结果中的一个 ，但在一次试验之前却不能肯定这次试验会出现哪一个结果。
什么是必然事件、不可能事件、随机事件?
必然事件：在一定条件下必然会发生的事件。不可能事件：在一定条件下3.
为df2＝n2-1的F分布。
（n1-1,n2-1）
为什么在分析试验结果时需要进行显著性检验？检验的目的是什么？ 来判断数据差异、分布差异是由处理引起，还是由于随机误差引起的。
什么是统计假设？统计假设有哪几种？8. 各有何含义？
根据研究目的，对研究对象提出假设。分为原假设和备择假设。原假设是被检验的假设，通过检验可能被接受，也可能被否定。备择假设是只有是在原假设被否定后才可接受的假设。无9. 充分理由是不能轻率接受的。
显著性检验的基本步骤是什么？什么两个试验单元随机地分配到两个处理组中。非配对设计：当一个试验只有两个处理的时，可将试验单元完全随机地分成两组，然后对两组试验单元各自独立地随机施加一个处理。在这种设计中两组的试验单元相互独立，所得的两个样本相互独立，其含量不一定相等。两种设计的分组不一样 多个处理平均数间的相互比较为什么不宜用t检验法?
1、检验过程烦琐2、无统一的试验误差，试验误差估计的精确性和检验的灵敏性低3、推断的可靠性低，犯 I 型错误的概率增大
什么是方差分析?方差分析在科学研究中有何意义?
方差分析是将k个处理的观测值作为样本中所包含的个体数目。随即样本：从每一个个体都有同等机会被抽取的总体中随即抽取的个体集合。特点：有很大的可靠性但有一定的错误率 3. 3.
什么是参数、统计量？二者有何关系？ 参数：由总体计算的特征数。统计量：由样本计算的特征数。总体参数由相应的样本统计量来估计
什么是试验的准确性与精确性？如何提高试验的准确性与精确性？
准确性：指观测值与其真值的接近程度。精确性：指同一试验指标的重复观测值彼此接近的程度。减少随即误差可以提高精确性，减少系统误差可以提高准确性 4. 5.
什么是随机误差与系统误差？如何控制、降低随机误差，避免系统误差？ 随即误差：由许多无法控制的内在或外在的偶然因素所造成的。系统误差：由实验设计中系统内在的因素造成的。随机误差不可避免，但可减少。系统5. 误差可以通过改进方法、正确试验设计来避免、消除
资料可以分为哪几类？它们有何区别与联系？
数量性状，质量性状，半定量。性质不同，但是根据研究的目的和统计方法的要求可以将一种类型资料转化成另一种类型的资料。
统计表与统计图有何用途？常用统计6. 图有哪些？常用统计表有哪些？ 列统计表、绘统计图时，应注意什么？ 用来记录并比较直观的表示数据。统计表分为简单表和复合表。统计图分为散点图，长条图，圆饼图，线图，直方图，折线图。注意内容安排合理，层次清晰，重点突出，数据准确
生物统计中常用的平均数有几种？如7. 何用软件计算？
算数平均数：各观测值的总和除以观测值个数所得的商。中位数：将观测
值从小到大排列，位于中间的观测值。
8. 众数：出现次数最多的观测值或观测组。几何平均数：n个观测值的乘积开n次方所得的方根。调和平均数：各观测值倒数的算数平均值的倒数
何谓标准差？如何用软件计算？标准差有哪些特性？
S2的平方根
方差的特性：（1）标准差的大小，受9. 资料中每个观测值的影响，如观测值间变异大，求得的标准差也大，反之则小。2）计算标准差时，在各观测值加上或减去一个常数，其数值不变（3）每个观测值乘以或除以一个常数a，则所得的标准差是原来标准差的a倍或1/a倍。
何谓变异系数？为什么变异系数要与平均数、标准差配合使用？
不可能发生的事件。随机事件：随机试验的每一种可能结果，在一定条件下可能发生，也可能不发生的事件 概率的统计定义是什么? 事件的概率具有那些基本性质？
在相同条件下进行n次重复试验，如果随机事件A发生的次数为m，那么m/n称为随机事件A的频率；当试验重复数n逐渐增大时，随机事件A的频率越来越稳定地接近某一数值 p ，那么就把 p称为随机事件A的概率。性质：（1）对于任何事件A，有0≤P（A）≤1;（2）必然事件的概率为1，即P（Ω）=1；（3）不可能事件的概率为0，即P（ф）=0。
什么是小概率事件实际不可能性原4. 理？
把小概率事件在一次试验中看成是实际不可能发生的事件称为小概率事件实际不可能性原理，亦称为小概率原理
什么是正态分布?标准正态分布?正态分布的密度曲线有何特点?
若连续型随机变量x的概率分布密度函数为
其中μ为平
为方差，则称随机变量x服从正态分布，记为x～N(μ,σ2).正态分布密度曲线是单峰、对称的悬钟形曲线，对称轴为x=μ
什么是标准误?标准误与标准差有何5. 联系与区别?
样本平均数抽样总体的标准差，简称标准误，它表示平均数抽样误差的大小。样本标准差是反应样本中各观测值变异程度大小的指标，而样本标准误是抽样误差的估计值，反应样本间变异程度的大小。
样本平均数抽样总体与原始总体的两个参数间有何联系？
前者是对后者所取样品的平均数的集6. 合。
什么是t分布，t分布与标准正态分布有何区别与联系？
以样本标准差S代替σ所得到的统计量
t分布曲线顶部略低，两尾部稍高而平。df越小这种趋势越明显。df越大，t分布越趋近于标准正态分布。当n &30时，t分布与标准正态分布的区别很小；n &100时，t分布基本与标准正态分布相同；n→∞时，t 分布与标准正态分布完全一致。 什么是F分布，F分布与标准正态分布有何区别与联系？
设x1,x2,xn为来自正态总体N(a1,σ12)的一个随机样本，样本方差为S12 ，z1,z2,zn为来自正态总体N(a2,σ22)的一个随机样本，样本方差为S22 ，且这
/两个样本相互独立，则统计量
从第一自由度为df1=n1-1，第二自由度
是显著水平？根据什么确定显著水一个整体看待，把观测值总变异的偏平？
差平方和及自由度分解为相应于不同（1）建立假设。对样本所属总体提出变异来源的偏差平方和及自由度，进假设，包括无效假设H0和备择假设HA；而获得不同变异来源的总体方差估计（2）确定显著水平α。常用的显著水值
平α＝0.05和α＝0.01；（3）从无效假10. 举例说明试验指标、试验因素、因素设H0出发，根据样本提供信息构造适水平、试验处理、试验单位、重复等宜统计量，并计算统计量值或概率；常用名词的含义?
（4）由附表查出相应的统计量临界值，试验因素：在科学试验中，被变动的比较样本统计量值与临界值大小，根并设有待比较的一组处理的因子称为据小概率原理做出统计推断（或由概试验因素，简称因素或因子水平。试率大小做出判断）。用来确定否定或验因素的量的不同级别或质的不同状接受无效假设的概率标准叫显著水平态称为水平。试验指标：用于衡量试应根据试验的要求或试验结论的重要验效果的指标性状称为试验指标。 性而定 11. 单因素和两因素试验资料方差分析的什么是统计推断？为什么统计推断的数学模型有何区别?方差分析的基本结论有可能发生错误？有哪两类错误？假定是什么?
如何降低两类错误？
两因素相较单因素，有可能出现交互统计推断是根据样本分布规律和概率作用。效应的可加性、分布的正态性、理论，由样本结果去推断总体特征。方差的同质性
统计假设检验的是根据 “小概率事件12. 进行方差分析的基本步骤为何?
实际不可能性原理”来否定或接受无1资料总偏差平方和与自由度的分解；效假设的， 所以不论是接受还是否定2列出方差分析表，计算各项均方和F无效假设，都没有100%的把握。第一值，进行F检验，以判断各变异因素类错误：H0本身是成立，但通过检验的影响大小；3若F检验显著，则进行却否定了它，犯了“弃真”错误，也叫多重比较
Ⅰ型错误、а错误。第二类错误：H013. 什么叫多重比较?多个平均数相互比本身不成立，但通过检验却接受了它，较时，LSD法与一般t检验法相比有犯了“纳伪”错误，也叫Ⅱ型错误、β错何优点?还存在什么问题?如何决定选误。改进试验技术和增加样本容量 用哪种多重比较法?
什么是双侧检验、单侧检验？各在什统计上把多个平均数两两间的相互比么条件下应用？二者有何关系？
较称为多重比较。优点在于方法比较利用两尾概率进行的检验叫双侧检验，简便，克服一般检验法所具有的某些也叫双尾检验。利用一尾概率进行的缺点，但是由于没有考虑相互比较的检验叫单侧检验，也叫单尾检验。利处理平均数依数值大小排列上的秩次，用双侧检验：假设检验的目的在于判故仍有推断可靠性低、犯I型错误概断μ与μ0有无差异，而不考虑谁大谁小。率增大的问题。在多重比较中，LSD利用单侧检验：只有一个否定域时双法的尺度最小，q检验法尺度最大，新侧检验显著，则单侧检验必定显著，复极差法尺度居中。一般地讲，一个单侧检验显著，双侧检验未必显著 试验资料，究竟采用哪一种多重比较进行显著性检验应注意什么问题？如方法，主要应根据否定一个正确的 H何理解显著性检验结论中的“差异不0 和接受一个不正确的H显著”、“差异显著”、“差异极显著”？ 0的相对重要性来决定。
1 要有严密的试验设计和正确的试验14. 什么是主效应、简单效应与交互作用?技术。2 选用的显著性检验方法应符为什么说两因素交叉分组单独观测值合其应用条件。3 要正确理解差异显的试验设计是不完善的试验设计?在著或极显著的统计意义。4 合理建立多因素试验时，如何选取最优水平组统计假设，正确计算检验统计量。5 结合?
论不能绝对化。
在某因素同一水平上，另一因素不同“显著”或“极显著”是指表面上如此差水平对试验指标的影响称为简单效应。别的不同样本来自同一总体的可能性由于因素水平的改变而引起的平均数小于0.05或0.01，已达到了可以认为它发生改变的量称为主效应。在多因素们有实质性差异的显著水平。显著水试验中，一个因素的作用要受到另一平的高低只表示下结论的可靠程度的个因素的影响，表现为某一因素在另高低“差异不显著”是指表面上的这种一因素的不同水平上所产生的效应不差异在同一总体中出现的可能性大于同，这种现象称为该两因素存在交互统计上公认的概率水平0.05，不能理解作用。
为试验结果间没有差异。 15. 什么是试验方案？如何拟定一个正确什么是配对试验设计、非配对试验设的试验方案？
计？两种设计有何区别？
试验方案：是根据试验目的和要求所配对设计是指先根据配对的要求将试拟进行比较的一组试验处理的总称。1、验单元两两配对，然后将配成对子的
明确试验目的2、根据试验目的确定恰
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实验数据的处理方法
【摘要】物理学是一门实验的科学，物理学中的新概念、新规律的发现都依赖于反复的实验。而处理实验数据时，需选择适当的实验数据处理方法，才能较准确、客观的反映实验结果，减小误差。本文介绍了实验数据处理中涉及到的一些基本概念，重点综述了物理实验中常用的数据处理方法。并指出了各自适用的条件及优缺点。
【关键词】 误差；数据处理；作图法；最小二乘法；逐差法 Abstract：Physics is an experimental science, New concepts in physics, the discovery of new rules rely on trial and error, The experimental data processing，Need to select the appropriate treatment of the experimental data，To more accurately reflect the objective results，Reduce errors. This article describes the experimental data processing involved in some of the basic concepts Summary of experiments focused on the physical data processing methods commonly used. And pointed out the advantages and disadvantages of each applicable condition.
Keywords: E Data Processing；Mapping；Least squares；By subtraction
数据处理是指由实验测得的数据, 必须经过科学的分析和处理, 才能揭示出各物理量之间的关系。我们把从获得原始数据起到得出结论为止的加工过程称为数据处理。正确的处理实验记录的数据，对我们科学的了解被测量或研究对象的客观规律，选择恰当的实验数据处理方法，最大限度的减小误差让实验数据无限接近理想条件下的结果，这是实验数据处理的意义所在。在这方面研究的文献有很多，例如费业泰的《误差理论与数据处理》等。要对实验结果进行分析，根据不同的实验方法，我们可以采用不同的数据处理方法，常用的有作图法、最小二乘法、逐差法等。本文将分别对这些方法进行了介绍。
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