三、随机误差的规律性 以大豆品种蛋白质含量的测 定为例，若从一批种子中抽取 6827% 100份样品，分别进行蛋白质含 量的测定，若无系统偏差的干 95.45% 扰，则所获100个数据，将其平 0 均数当作理论真值，根据 图1.3随机误差的分布模式 6=y-位可计算出100个误差值。这100个误差值有“+” 有“一”，平均起来正负相抵消等于0。若将其画成坐标图， 接近于一个对称的钟形图（图1.3），在靠近0的+、一范围 内出现的误差次数多，越远离0出现的次数越少。 三、随机误差的规律性 -3 -2 -1 1 2 3 95.45% 68.27% 0 图1.3 随机误差的分布模式 f ( ) 以大豆品种蛋白质含量的测 定为例，若从一批种子中抽取 100份样品，分别进行蛋白质含 量的测定，若无系统偏差的干 扰，则所获100个数据，将其平 均数当作理论真值  ˆ ，根据  = y −  ˆ 可计算出100个误差值。这100个误差值有“＋” 有“－”，平均起来正负相抵消等于0。若将其画成坐标图， 接近于一个对称的钟形图(图1.3），在靠近0的＋、－范围 内出现的误差次数多，越远离0出现的次数越少