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第1章 绪论1

1.1 测量的基本概念和术语2

1.1.1 测量的基本定义2

1.1.2 测量方法的分类3

1.2 测量误差的基本概念与意义6

1.2.1 测量误差的含义与表示6

1.2.2 测量误差的分类8

1.2.3 测量误差的来源12

1.2.4 研究测量误差的意义13

1.3 测量结果的精度14

1.4 有效数字与数据运算16

1.4.1 有效数字和有效位数16

1.4.2 数字舍入规则18

1.4.3 数据运算规则18

习题21

第2章 测量误差的性质与处理23

2.1 随机误差24

2.1.1 随机误差产生的原因24

2.1.2 常态分布随机误差的特点25

2.1.3 测量的标准差26

2.1.4 测量的极限误差33

2.2 系统误差36

2.2.1 系统误差的特点和分类36

2.2.2 系统误差的发现39

2.2.3 系统误差的消除50

2.2.4 系统误差的分离与修正52

2.3 粗大误差54

2.3.1 粗大误差产生的原因54

2.3.2 可疑数据处理的基本原则55

2.3.3 粗大误差的判别准则56

2.3.4 粗大误差的预防和剔除68

习题70

第3章 测量误差的合成与分配73

3.1 函数误差74

3.1.1 函数误差的计算74

3.1.2 误差之间的相关系数及其求取82

3.2 随机误差的合成88

3.2.1 标准差的合成88

3.2.2 极限误差的合成89

3.3 系统误差的合成93

3.3.1 已定系统误美的合成93

3.3.2 未定系统误差的合成94

3.4 随机误差与系统误差的合成97

3.4.1 案照标准差的合成97

3.4.2 按极限误差的合成98

3.5 误差分配101

3.5.1 等作用原则的分配103

3.5.2 按可能性调整与验算103

习题106

第4章 测量不确定度的评估与处理109

4.1 不确定度概述110

4.1.1 不确定度的起源与意义110

4.1.2 测量不确定度与误差的关系113

4.1.3 不确定度评定的分类与过程113

4.2 不确定度的A类评估115

4，2.1 贝索法（Bessel）116

4.2.2 彼得斯法（Peters）118

4.2.3 其它方法120

4.3 不确定度的B类评估125

4.3.1 标准不确定度的B类评估126

4.3.2 标准不确定度B类评估的自由度131

4.4 测量标准不确定度的合成132

4.4.1 标准不确定度的合成132

4.4.2 间接测量中的合成公式132

4.4.3 相关性的讨论133

4.4.4 有效自由度136

4.5 扩展不确定度137

4.5.1 概述137

4.5.2 自由度法138

4.6 测量结果的报告与表示139

4.6.1 概述139

4.6.2 测量结果报告的基本内容140

4.6.3 测量结果的表示方式141

4.7 不确定度评估的新方法143

4.7.1 标准不确定度的灰评估143

4.7.2 不确定度的蒙特卡罗评估146

习题155

第5章 测量数据的最小平方法处理157

5.1 最小平方法原理158

5.2 最小平方法的基本运算161

5.2.1 线性参数的最小平方法162

5.2.2 非线性参数的最小平方法175

5.3 精度估计177

5.3.1 直接测量数据的精度估计177

5.3.2 最小平方估计量的精度估计181

5.4 组合测量的最小平方法处理189

习题194

第6章 测量数据的回归分析197

6.1 线性回归分析的基本概念198

6.1.1 函数关系和相关关系198

6.1.2 回归分析199

6.2 一元线性回归199

6.2.1 一元线性回归的基本方法200

6.2.2 一元回归方程的分析与检验202

6.3 一元非线性回归207

6.3.1 典型的一元非线性回归方程207

6.3.2 一元非线性回归分析方法209

6.3.3 一元非线性回归分忻的效果判断212

习题213

参考文献217

附录 常用之分布数值表219