測量理論中二種不同的方差概念解釋

感覺好深的理論，感覺沒看懂。

hblgs2004 發表于 2018-10-22 21:01
感覺好深的理論，感覺沒看懂。

回顧一下概率論，不難理解。

方差是說明隨機誤差的大小和測得值的分散程度，在理想情況下無窮多次測量的情況下才等于0；案例中是有限次測量下得到的方差估計值，當然不等于0。

tangsonghit 發表于 2018-10-23 09:28
方差是說明隨機誤差的大小和測得值的分散程度，在理想情況下無窮多次測量的情況下才等于0；案例中是有限次 ...

沒在點子上。

1000.000325是不是常量？概率論中討論常量時是否有其來源為前提？

"方差"是個由來已久的"統計量"，它是"數學家"("統計學家)"針對"可統計量"(---可以通過"統計"的方法獲得其有用"特征"的"量"，必要條件大概應該是它的"所有樣本值"都"確定可得(知)"。)的一個表達"概率散布寬度"的"(統計)特征值"，其含義好像沒有太大分歧？……不宜將它(指"方差")用來"表征"那些"(事實上)不可統計的量"，以免引起"概念纏繞"。…… 事實上，現行的"(測量)不確定度"已是個試圖表達"任何不確定量(包括"可統計量""和"不可統計量")"的"概率散布寬度"的"特征值"，對于那些"可統計的(分)量"，其所謂"標準不確定度u"直接就是"標準偏差σ("方差開方")"，這是大家熟悉的關系; 對于那些"不可統計的(分)量"，其所謂"標準不確定度u"能體現的"概率散布寬度"含義可能要涉及"認識"與"存在"的"糾結"之類的"哲學"命題，還是不與"方差"掛鉤為宜。

njlyx 發表于 2018-10-24 10:46
"方差"是個由來已久的"統計量"，它是"數學家"("統計學家)"針對"可統計量"(---可以通過"統計"的方法獲得其有 ...

老話題。方差屬于誤差或真值這些未知量，測得值作為確定的常量，其方差是0。回頭把完整的論文貼出來。

講的有道理，比如標準溫度是0.01℃至0.03℃來回波動，而被測值始終顯示為0.0℃，測得值的方差就是0，但是按照誤差來算，方差就不是0。是這樣理解的吧

springwood 發表于 2018-10-25 14:52
講的有道理，比如標準溫度是0.01℃至0.03℃來回波動，而被測值始終顯示為0.0℃，測得值的方差就是0，但是按 ...

是的。測得值一旦確定提交它就是唯一的常量了，未來其它測量的其它測得值如何都不影響這個已經提交的測得值。