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平均绝对误差权威发布_相对平均偏差1%大吗(2024年11月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

平均绝对误差

误差分析与数据处理知识总结 ### 误差的基本概念 𐟓Š 误差的定义：误差是测得值与被测量的真值之间的差。绝对误差：某量值的测得值之差。相对误差：绝对误差与被测量的真值之比值。引用误差：以仪器仪表某一刻度点的示值误差为分子，以测量范围上限值或全量程为分母，所得比值为引用误差。误差来源：测量装置误差、环境误差、方法误差、人员误差。误差分类：系统误差、随机误差和粗大误差。系统误差 𐟌 定义：在同一条件下，多次测量同一量值时，绝对值和符号保持不变，或在条件改变时，按一定规律变化的误差为系统误差。发现方法：单次测量多次测量实验对比法、改变产生系统误差的条件进行不同条件的测量、计算数据比较法、残余误差观察法、秩和检验法、残余误差校核法、t检验法、阿卑一赫梅特准则。随机误差 𐟎𚧧”Ÿ原因：测量装置方面的因素、环境方面的因素、人员方面的因素。特性：对称性、单峰性、有界性、抵偿性。正态分布：服从正态分布的随机误差均具有以上四个特征。算术平均值：在系列测量中，被测量的n个测得值的代数和除以n而得到的值称为算术平均值。残余误差：可用算术平均值代替被测量的真值进行计算。算术平均值的计算校核：求得的残余误差代数和来校核。测量的标准差：测量的标准偏差也称之为方均根误差。单次测量的标准差：表征同一被测量的n次测量值的分散性的参数。算术平均值的标准差：表征同一被测量的各个独立测量列算术平均值分散性的参数。极限误差 𐟚능𙉯𜚦𕋩‡的极限误差是极端误差，测量结果不超过该极端误差的概率为P。单次测量的极限误差：。算术平均值的极限误差：正态分布；t分布。粗大误差 𐟚늤𚧧”Ÿ原因：测量人员的主观原因、客观外界条件的原因。判别准则：30准则（莱以特准则）、罗曼诺夫斯基准则。总结 𐟓 误差分析与数据处理是科学实验和工程测量中不可或缺的一部分。通过深入了解误差的产生原因和分类，我们可以更好地理解和处理测量数据，从而提高实验的准确性和可靠性。在实际工作中，合理组织实验过程，选择合适的仪器和方法，以及正确处理测量数据，都是非常重要的。

𐟓š分析化学笔记大揭秘𐟔 𐟓– 第一章：误差与数据处理对照试验 𐟔„ 误差分类：系统误差、偶然误差系统误差：通过增加平行测定数来减小偶然误差：符合正态分布规律绝对误差 𐟓 公式：绝对误差 = |实验测得数值 - 真实值| 相对误差 𐟓Š 公式：相对误差 = (绝对误差 / 真实值) 㗠100% 平均绝对误差与平均相对误差 𐟓ˆ 平均绝对误差 = |实验测得数值 - 真实值| / n 平均相对误差 = (平均绝对误差 / 真实值) 㗠100% 相对偏差与标准偏差 𐟓‘ 公式：相对偏差 = (实验测得数值 - 平均值) / 平均值㗠100% 标准偏差 = sqrt[(实验测得数值 - 平均值)Ⲡ/ (n - 1)] 置信度与置信区间 𐟓Š 置信度：在某一置信度下的置信区间可疑值的取舍 ❓ Q值检验法：若新求大于表中值，应舍去；若小于表中值，应保留数学及其运算规则 𐟧𐏦•𐤽数取决于小数部分位数，例如：pH=7.5（两位小数）四舍五入，小五五成双一减半组，例如：0.02701800四位，27.02501四位，27.03500四位，27.04四位，27.03四位，27.02501四位相加小数点后位数最少，例如：1.1 + 2.2 = 3.3（三位小数）

𐟍즬禀动态血糖传感器优势𐟒ኰŸ䔤𝠦˜縷楜褸𚩀‰择哪款动态血糖传感器而纠结？来看看欧态动态血糖传感器的优势吧！ 𐟓Š衡量动态血糖仪精确度的关键指标是MARD值，即平均绝对相对误差值。欧态动态血糖传感器的MARD值仅为8.1%，在多个品牌中表现优异。 𐟒𐤻𗦠𜦖𙩝⯼Œ欧态动态血糖传感器的价格相对亲民，100多元即可享受准确的血糖监测。 𐟒ᩀ‰择动态血糖传感器时，除了精确度，价格也是一个重要的考量因素。欧态动态血糖传感器以其高精度和亲民的价格，成为了不少糖友的首选。 𐟍쥦‚果你正在寻找一款既准确又实惠的动态血糖传感器，欧态或许是你的不二之选！

𐟓ˆAI股票预测模型实施指南𐟓Š 𐟔想要实施AI股票预测模型？跟着以下步骤，轻松上手！ 1️⃣ 数据收集与准备𐟓š * 确定数据来源，如金融数据提供商或证券交易所，获取历史股票价格和交易量数据。 * 数据清洗，去除异常、缺失或重复数据，确保准确性。 2️⃣ 特征工程𐟛 ️ * 从原始数据中提取有意义特征，如股票价格变化、交易量、技术指标等。 * 选择与股票价格变动相关度高的特征。 3️⃣ 算法选择与模型训练𐟧 * 根据问题特点和数据特性，选择合适的机器学习算法。 * 使用选定的算法和准备好的数据集进行模型训练。 4️⃣ 模型验证与评估𐟓Š * 划分数据集为训练集、验证集和测试集。 * 选择评估指标，如均方误差、平均绝对百分比误差，评估模型性能。 * 尝试不同算法和参数组合，选择最优预测模型。 5️⃣ 模型优化与调参𐟔犊* 根据验证和评估结果，调整模型参数。 * 分析特征重要性，优化特征选择。 * 尝试将多个表现良好的模型进行融合。 6️⃣ 实时预测与应用𐟓ˆ * 定期更新数据集，确保模型实时性。 * 将最新市场数据输入优化后的模型，进行实时预测。 * 结合市场动态和预测结果，为投资者提供决策支持。 7️⃣ 注意事项⚠️ * 数据质量至关重要，确保准确性。 * 注意避免过拟合和欠拟合，确保泛化能力。 * 股票市场风险高，需结合其他信息综合判断。

如何进行需求预测：一步步指南 𐟓ˆ 1. 𐟓Š 数据收集首先，你需要收集与需求相关的历史数据。这可能包括销售记录、市场趋势、客户反馈和库存水平等。确保数据的完整性和一致性是关键。 2. 𐟧𜠦•𐦍…洗与准备接下来，清洗数据以去除异常值、缺失值和重复数据。将数据转换为适合分析的格式，确保它们的质量和一致性。 3. 𐟎€‰择预测方法根据数据的特点和业务需求，选择合适的预测方法。常用的方法包括：时间序列分析：如移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。因果模型：如回归分析，考虑影响需求的外部因素。机器学习方法：如随机森林、支持向量机、神经网络等。 4. 𐟏—️ 建立预测模型使用选定的方法建立预测模型。这一步可能需要多次尝试不同的模型和参数设置，以找到最适合的数据模型。 5. 𐟓Š 评估模型使用部分历史数据验证模型的准确性。常用的评估指标包括均方误差（MSE）、均绝对误差（MAE）、均绝对百分比误差（MAPE）等。 6. 𐟔🛨ጩΩ𕋠 使用经过验证的模型对未来的需求进行预测。生成的预测结果可以帮助企业制定生产计划、库存管理策略和营销计划等。 7. ⚙️ 持续监控与调整需求预测不是一次性的过程。需要持续监控实际需求与预测值之间的差异，并根据新的数据和市场变化对模型进行调整和优化。

AS物理实验易错点总结：冲击37/40 1. 𐟓 实验必备工具：记得带上30厘米尺、尖的黑铅笔、橡皮、黑笔以及证件。 𐟓 量角器的使用：量角器测量的角度单位是度（Ⱟ𜉯𜌥ꨃ𝧲𞧡𐦕𔥺毼Œ比如35度，禁止估读到35.5度！三角函数计算的角度有效数字位数需与原始数据相符。 𐟓ˆ 斜率的正确理解：斜率的单位是Y轴单位除以X轴单位，Y轴截距的单位与Y轴相同，若Y轴无单位，则Y轴截距无单位。斜率和截距有正负之分，画图时横轴和纵轴都需要使用50%以上。 𐟓Š 斜率的计算点选择：计算斜率的两个点要相距远一些，并且来自best fit line的线上，可以在图旁边的空白处写出坐标。 𐟓 实验数据的处理：无论是一号还是二号实验，碰到难以测量的数据，最好在空白处写出三次测量的过程然后取平均。 𐟔 二号实验的误差分析：二号实验一般先看看题目问的啥百分比误差，和百分比误差关联的测量的物理量绝对误差必定很大（大约是最小分度值的2~5倍），具体绝对误差大到啥程度还得基于实际。过于离谱或者过小会被扣分。 𐟧䍦‚计算题的解题策略：碰到复杂点的计算题，记得一上来就把带有单位的物理量带进去算。 𐟓Œ 实验缺陷的描述：写实验缺陷时要说明原因导致哪些物理量难以测量或者误差很大。 𐟔砥ꌦ”𙨿›建议：确保竖直的改进建议使用铅垂线作为参考，确保水平使用水平仪作为参考。 𐟖Œ️ 画best fit line的技巧：用30厘米塑料尺画，尽可能距离每个点都尽可能近。要一笔画成，用削尖的黑铅笔画。描点要画成小叉叉，不要画成小圆点。 ⏱️ 秒表读数的精确度：尽管秒表读数能读到0.01秒，但是，人类用秒表测量原始数据一般精到0.1秒这位，因为人类反应时间是0.2秒左右。测量周期的，至少是测量5个以上的连续周期时间，然后除出来每个周期的时间，除出来后，可以写到0.01秒。 𐟓Š 多次测量的重要性：两个实验，测量周期的一定要多次取平均，一号实验表格里需要体现出多次测量的原始数据。

动态热机械分析测试中的常见误差及解决方法在进行动态热机械分析（DMA）测试时，可能会遇到一些常见的误差来源。以下是一些主要的误差来源及其解决方法：频率的影响 𐟓ˆ 误差来源：测试频率越高，玻璃化转变温度（Tg）越高，阻尼因子峰强度越低，温度范围越宽。解决方法：选择合适的测试频率，避免过高或过低的频率对测试结果的影响。样品厚度不均匀的影响 𐟓 误差来源：样品厚度不均匀会影响模量的绝对值的准确度，因为DMA输入的尺寸是固定的，计算结果是按照输入的尺寸进行计算。解决方法：确保样品厚度均匀，必要时进行多次测量取平均值以提高结果的准确性。扭矩的影响 𐟔犨ﯥ𗮦妺：扭矩是旋转流变仪的原始输出值，DMA测试中马达驱动力的大小会影响测试结果。解决方法：确保扭矩值在测试过程中保持稳定，并进行适当的校正以减少误差。样品尺寸的影响 𐟓 误差来源：模量值与样品的尺寸有关，而损耗因子是损耗模量与储能模量的比值，相应的受尺寸影响较小。解决方法：在实验设计时选择合适的样品尺寸，并进行适当的校正以减少误差。通过以上方法，可以有效减少动态热机械分析测试中的误差，提高测试结果的准确性。

机器学习中的损失函数：你了解几个？在机器学习中，选择合适的损失函数至关重要。以下是回归任务和分类任务中常用的几种损失函数： 𐟧𕥛ž归任务损失：平均偏差误差（Mean Absolute Error, MAE）：测量预测值与实际值之间的平均绝对差。但要注意，小错误和大错误同样重要，因此梯度的大小与误差大小无关。平均平方误差（Mean Squared Error, MSE）：较大的误差贡献更大，但对异常值敏感。根均方误差（Root Mean Squared Error, RMSE）：确保损失与因变量（y）具有相同的单位。 Huber损失：结合了MAE和MSE的优点。对于较小的误差，使用MSE；对于大错误，使用MAE。但要注意，它是参数化的，需要添加一个超参数。 Log cosh损失：非参数替代方案，计算成本稍高。 𐟧𕥈†类任务损失：二进制交叉熵损失（Binary Cross Entropy, BCE）：用于二进制分类任务，通过对数损失来衡量预测概率与真实二进制标签之间的差异。 Hinge损失：惩罚错误和置信度较低的正确预测。它基于边距的概念，用于训练支持向量机（SVM）。交叉熵损失（Cross Entropy Loss）：将BCE损失扩展到多类分类任务。 KL发散（Kullback-Leibler Divergence）：测量当一个分布使用另一个分布近似时丢失的信息。然而，对于分类任务，使用KL发散与最小化交叉熵相同，因此建议直接使用交叉熵损失。它还用于t-SNE和知识蒸馏，用于模型压缩。了解这些损失函数的特点和使用场景，可以帮助你更好地选择适合任务的损失函数，从而提高模型的性能。

【粒刻精彩】「以时尚之名」时尚助力官@李嘉格_的手就是尺！因为切西瓜特别平均被Promoter@小岗同学称为“端水大师”，误差绝对不会超过1cm[鼓掌]动手能力MAX！幕后：李嘉格切西瓜很平均被夸“端水大师”

心理学考研：实统测学习全攻略（持续更新） 𐟓š 反应时与心理物理学 1️⃣ 反应时定义：反应时是指从刺激施与有机体到有机体做出明显反应的时间。 2️⃣ 反应时种类： A反应时（简单反应时）：一个刺激对应一个反应。 B反应时（选择反应时）：多个刺激对应多个反应。 C反应时（辨别反应时）：多个刺激对应一个反应。关系：B-C=选择时间；C-A=辨别时间。 3️⃣ 反应时技术：加法反应时：完成一项工作的时间是信息加工阶段的总和。减法反应时：如果一种作业包含另一种作业没有的某个特定的心理过程，两者相减就是该心理过程的时间。 4️⃣ 影响反应时的因素：外部因素：刺激复杂度、呈现方式、物理特征、提示、感觉通道（触觉<听觉<视觉）。机体因素：年龄、动机、态度、适应水平、准备状态、练习次数、速度与准确性权衡。 𐟔젥🃧†物理学 1️⃣ 阈限：绝对阈限和差别阈限。 2️⃣ 测量方法：最小变化法、恒定刺激法、平均差误法。 3️⃣ 误差来源：系统误差、随机误差。 4️⃣ 量表：感觉等距量表、感觉比率量表、感觉范畴量表。 5️⃣ 信号检测论：相容任务与不相容任务，内隐效应=RT（不相容任务）-RT（相容任务）。

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