测量理论中二种不同的方差概念解释
感觉好深的理论，感觉没看懂。 hblgs2004 发表于 2018-10-22 21:01感觉好深的理论，感觉没看懂。
回顾一下概率论，不难理解。 方差是说明随机误差的大小和测得值的分散程度，在理想情况下无穷多次测量的情况下才等于0；案例中是有限次测量下得到的方差估计值，当然不等于0。 本帖最后由 yeses 于 2018-10-23 10:45 编辑
tangsonghit 发表于 2018-10-23 09:28
方差是说明随机误差的大小和测得值的分散程度，在理想情况下无穷多次测量的情况下才等于0；案例中是有限次 ...
没在点子上。
1000.000325是不是常量？概率论中讨论常量时是否有其来源为前提？ "方差"是个由来已久的"统计量"，它是"数学家"("统计学家)"针对"可统计量"(---可以通过"统计"的方法获得其有用"特征"的"量"，必要条件大概应该是它的"所有样本值"都"确定可得(知)"。)的一个表达"概率散布宽度"的"(统计)特征值"，其含义好像没有太大分歧？……不宜将它(指"方差")用来"表征"那些"(事实上)不可统计的量"，以免引起"概念缠绕"。…… 事实上，现行的"(测量)不确定度"已是个试图表达"任何不确定量(包括"可统计量""和"不可统计量")"的"概率散布宽度"的"特征值"，对于那些"可统计的(分)量"，其所谓"标准不确定度u"直接就是"标准偏差σ("方差开方")"，这是大家熟悉的关系; 对于那些"不可统计的(分)量"，其所谓"标准不确定度u"能体现的"概率散布宽度"含义可能要涉及"认识"与"存在"的"纠结"之类的"哲学"命题，还是不与"方差"挂钩为宜。 njlyx 发表于 2018-10-24 10:46
"方差"是个由来已久的"统计量"，它是"数学家"("统计学家)"针对"可统计量"(---可以通过"统计"的方法获得其有 ...
老话题。方差属于误差或真值这些未知量，测得值作为确定的常量，其方差是0。回头把完整的论文贴出来。 讲的有道理，比如标准温度是0.01℃至0.03℃来回波动，而被测值始终显示为0.0℃，测得值的方差就是0，但是按照误差来算，方差就不是0。是这样理解的吧 springwood 发表于 2018-10-25 14:52
讲的有道理，比如标准温度是0.01℃至0.03℃来回波动，而被测值始终显示为0.0℃，测得值的方差就是0，但是按 ...
是的。测得值一旦确定提交它就是唯一的常量了，未来其它测量的其它测得值如何都不影响这个已经提交的测得值。
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