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高中物理实验：实验数据常用的处理方法
各科成绩的提高是同学们提高总体学习成绩的重要途径，大家一定要在平时的练习中不断积累，小编为大家整理了高中物理实验：实验数据常用的处理方法，希望同学们牢牢掌握，不断取得进步!
1、直接比较法 中学物理的某些实验，只需通过定性的确定物理量间的关系，或将实验结果与标准值相比较，就可得出实验结论的，则可应用直接比较法。如研究&验证力的平行四边形定则&实验中，可直接比较实验中测出的合力和根据实验做出的平行四边形的对角线，比较两矢量的大小和方向，可确定是否达到了验证平行四边形定则的目的;在&研究电磁感应现象&的实验中，可在观察、记录的基础上，经过比较和推理，得出产生感应电流的条件和判定感应电流方向的方法。
2、描迹法 描迹可形象直观地直接反映实验结果。如在&研究平抛物体的运动&实验中，用描迹法直接描绘小球的运动轨迹;在&电场中等势线的描绘&的实验中，用描迹法描绘等势线等。应用描迹法时应注意：
(1)所描出的曲线或直线应是平滑的，不应有突然的转折。
(2)个别点若偏离所描出的曲线太远，可认为是某种偶然因素所致，一般可将这样的点舍去。
(3)为能较为准确地描述所记录的曲线，实验所记录的点的总数不能太少，且应在所描范围内大致均匀分布。
3、平均法 取算术平均值是减小偶然误差常用的数据处理方法，把待测物理量的若干次测量结果值相加后除以测量次数。平均法的基本原理是：在多次测量中，由偶然误差引起的正、负偏差出现的机会相等。故将多次的测量值相加时，所有偏差的代数和为零。
在求平均值时应注意在什么情况下求平均值，例如求凸透镜焦距时，应对每一组物距和像距求得的多个焦距值求平均值，而不应对各个物距和像距求平均值。
4、列表法 把被测物理量分类列表表示出来，需说明记录表的要求，主要内容。列表法有制表方便，形式紧凑，数据易于比较等优点。列表法还常常是图表法的基础。列表法应注意：
(1)项目应包括名称及单位。
(2)实验测得的数据应按测量结果，取恰当的有效数字填入。
(3)自变量应按逐渐增加或减小的顺序排列。
5、图表法 建立合理的坐标系，将实验数据作为坐标点在坐标系中表示出来，寻找坐标点之间的规律，作图处理数据的优点是直观、明显。由图像的斜率、截距、包围的面积、外推可以研究物理量之间的规律。
作图像时应注意以下几个方面：
(1)坐标轴代表的物理量要合理，这样便于找出规律，一般多选用直线作图线，因为直线明了直观，而曲线的规律不易判定。
在中学物理实验中，常取x或 1/x 为自变量，以便使做出的函数图像为直线，从而可直观的得出变量间的函数关系。在&测电池电动势和内阻&的实验中，以I为自变量作U-I图像;当函数与自变量x成反比例时，常以 1/x 为自变量。
(2)坐标建立要规范，坐标轴上要标明物理量，对应单位，注意正确选取横轴和纵轴的标度，横坐标和纵坐标的比例以及坐标起点，使所做出的图像大致布满整个图纸。如在&测电池电动势和内阻&的实验中，纵坐标U的起点可以不为零。
(3)选点要恰当，作图要规范，直线至少取5点，曲线10～15点，且在曲线弯曲处取点密集一些;对直线作图，应使直线通过尽可能多的点，不通过的点应均匀分布在直线两侧;对曲线作图要平滑，不能做成折线，对于有些特异性的点可以分析取舍。
(4)根据图像分析图线的斜率、截距等物理意义，计算斜率时应选取直线上相距较远的两点，而不一定要选取原来的数据点，这样便于取得更精确的平均值。
精品学习网为大家整理的高中物理实验：实验数据常用的处理方法就到这里，同学们一定要认真阅读，希望对大家的学习和生活有所帮助。
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数据挖掘&机器学习（15）
algorithm（19）
（1）做大数据处理，清洗数据结束后，就是现象分析，再建立Model模型，在验证自己模型的有效性
（2）大数据试验验证模型有效性的指标：
Accuracy（正确率）；Precision（查准率或准确率）；Recall（查全率或召回率）；F1-Measure
True Positives, True Negatives, False Positives, False Negatives 下面分别进行表述：
（3）详细介绍：查全率和查准率是目前衡量检索效果的相对合理的指标&
查全率＝（检索出的相关信息量/系统中的相关信息总量）*100%&
查准率＝（检索出的相关信息量/检索出的信息总量）*100%&
前者是衡量检索系统和检索者检出相关信息的能力，后者是衡量检索系统和检索者拒绝非相关信息的能力。两者合起来，即表示检索效率。
True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；可以称作判断为真的正确率
True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；可以称作判断为假的正确率
False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；可以称作误报率
False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；可以称作漏报率
（4）用图表说话：
表&#26684;中的翻译比较重要&true positives (纳真) & &false positives（纳伪） false negatives（去真）true negatives &(去伪)
其中false positives（纳伪）也通常称作误报，false negatives也通常称作漏报！
&计算方法：
Precision = & tp/(tp &#43; fp);
Recall = tp / (tp &#43; fn).
然而在实际当中，我们当然希望检索的结果P越高越好，R也越高越好；事实上这两者在某些情况下是矛盾的。比如，我们只搜出了一个结果，且是准确的，
那么P就是100%，但是R就很低；而如果我们把所有结果都返回，那么必然R是100%，但是P很低。因此在不同的场合中需要自己判断希望P比较高还是R比
较高。如果是做实验，可以绘制Precision-Recall曲线来帮助分析。
实际例子：
例如：一个数据集合里面有100个待检测的数据，结果用我们的方法检测出来了10个（其中，8个是那100个待检测数据中的，2个不是），还有90个没有检测
出来；此时precision = 8/10 = 80%, 而 Recall = 8 / 100 = 8%;
（5）F-Measure是Precision和Recall加权调和平均：
很容易理解，F1综合了P和R的结果，当F1较高时则比较说明实验方法比较理想。
部分摘自：http://blog.csdn.net/t710smgtwoshima/article/details/8215037
（6）查全率和查准率都有局限性&
　　查全率的局限性主要表现在：它是检索出的相关信息量与存储在检索系统中的全部相关信息量之比，但系统中相关信息量究竟有多少一般是不确知的，只
能估计；另外，查全率或多或少具有“假设”的局限性，这种“假设”是指检索出的相关信息对用户具有同等价&#20540;，但实际并非如此，对于用户来说，信息的相关
程度在某种意义上比它的数量重要得多。&　
　查准率的局限性主要表现在：如果检索结果是题录式而非全文式，由于题录的内容简单，用户很难判断检索到的信息是否与课题密切相关，必须找到该题录
的全文，才能正确判断出该信息是否符合检索课题的需要；同时，查准率中所讲的相关信息也具有“假设”的局限性。 & & & & &实验证明，在查全率和查准率之间存
在着相反的相互依赖关系--如果提高输出的查全率，就会降低其查准率，反之亦然。&
对用户来说，影响检索效果的主要因素有文献标引的广泛性和用户检索标识的专指性。
（7） 综述
在信息检索，如搜索引擎、自然语言处理和检测分类中经常会使用这些参数，因为介于语言翻译上的原因理解难免出现误差
参考知识库
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实验数据处理方法
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几种软件在实验数据处理中的应用比较
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几种软件在实验数据处理中的应用比较
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共有&5&人回复了该问答如何处理实验数据？
当做完实验以后，得出一组数据结果，有些数据与其他的偏差的太大，如果删除这些数据，将会把一些真实的数据埋没，怎样处理这些实验数据呢？
回复于： 10:54:00原文由 angel0635 发表:如果不是重复测定同一个数据，比如大量测定样品，抽样做平行，如何处理这样的数据？用t检验法:两组测量值依次为:A1,A2,...An,和B1,B2,...Bn1、计算相对双差分数C：C1=2（A1-B1）/（A1+B1），C2=2（A2-B2）/（A2+B2），...Cn=2（An-Bn）/（An+Bn）2、计算C的标准偏差：C平=(C1+C2+…+Cn)/nS^2=[(C1-C平)^2+(C2-C平)^2+…+(Cn-C平)^2]/(n-1)3、计算T：T=SQRT(n)|C平|/S4、查t分布表得到t(a,n-1)a为置信水平，自由度为n-15、判断：T<t(a,n-1)，两组数据间无显著性差异T>t(a,n-1)，两组数据间有显著性差异
快速回复【花三五分钟，帮别人解决一个问题，快乐自己一天！】
回复于： 20:18:00
1、Q-检验法 （3~10次测定适用，且只有一个可疑数据）& （1） 将各数据从小到大排列：X1,X2,X3……X & （2）计算& （X大-X小）,& 即& （Xn -X1）; & （3）计算& & ( X可疑-X邻), & （4）计算舍弃商& Q 计 =OX可疑-X邻O/（Xn -X1）& & （5）根据 n 和 P 查 Q 值表得 Q表 （6）比较 Q表 与 Q 计 & &
若：& & Q 计 > Q表&
可疑值应舍去& & & & & &
Q 计 < Q表& & 可疑值应保留2. G检验法（Grubbs& 法）设有n各数据，从小到大为X1, X2, X3,…… Xn;& & & & & & & & & & & & & 其中 X1 或 Xn为可疑数据：（1） 计算 （包括可疑值X1、Xn在内）:OX可疑-X平均O及S；（2） 计算G：& G=OXi-X平均O/S（3） 查G值表得Gn,P （4） 比较G计与Gn,P：若& & G计 > Gn,P则舍去可疑值；& & & G计 < Gn,P则保留可疑值。
回复于： 9:54:00
查一下有关“可疑数据取舍”的内容就知道了，大致是做Q检验或G检验，方法在任何一本《分析化学》教科书上“分析数据处理”的章节都会讲到，还有具体的例题及Q数值表、G数值表。
回复于： 10:02:00
如果不是重复测定同一个数据，比如大量测定样品，抽样做平行，如何处理这样的数据？
回复于： 10:11:00
说的很详细，不错，支持一下！
回复于： 10:54:00
原文由 angel0635 发表:如果不是重复测定同一个数据，比如大量测定样品，抽样做平行，如何处理这样的数据？用t检验法:两组测量值依次为:A1,A2,...An,和B1,B2,...Bn1、计算相对双差分数C：C1=2（A1-B1）/（A1+B1），C2=2（A2-B2）/（A2+B2），...Cn=2（An-Bn）/（An+Bn）2、计算C的标准偏差：C平=(C1+C2+…+Cn)/nS^2=[(C1-C平)^2+(C2-C平)^2+…+(Cn-C平)^2]/(n-1)3、计算T：T=SQRT(n)|C平|/S4、查t分布表得到t(a,n-1)a为置信水平，自由度为n-15、判断：T<t(a,n-1)，两组数据间无显著性差异T>t(a,n-1)，两组数据间有显著性差异
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