概率分布函数反映了随机变量的概率分布规律; 在概率论中处理概率分布时一般不涉及分布的物理来源,为 在实验数据分析中正确地掌握和运用这些分布函数,需要: 熟悉公式及运算规则 分布的物理意义;

7.1 有关误差的一些基本概念 7.2 随机误差的分布 7.3 有限数据的统计处理 7.4 测定方法的选择与测定准确度的提高 7.5 有效数字

数控铣床的特点及功能 数控铣床的工艺装备 零件图纸的数据处理 零件图纸的数据处理 数控铣削加工程序编制

2.1有关误差的一些基本概念 2.2随机误差的分布 2.3有限数据的统计处理 2.4测定方法的选择与测定准确度的提高 2.5有效数字

• 2.1 定量分析中的误差 • 2.2 分析结果的数据处理 • 2.3 误差的传递（不要求） • 2.4 有效数字及其运算规则 • 2.5 标准曲线的回规分析(不要求）

第一节 测量值的精密度和准确度 第二节 有效数字及其运算法则 一、有效数字 二、数字的修约规则 三、有效数字的运算规则 第三节 有限量测量数据的统计处理

2.1 有关误差的一些基本概念 2.2 随机误差的分布 2.3 有限数据的统计处理 2.4 测定方法的选择与测定准确度的提高 2.5 有效数字

§2.1 有关误差的一些基本概念 2.1.1 准确度与精密度 2.1.2 误差与偏差 2.1.3 系统误差与随机误差 2.1.4 系统误差与准确度 §2.2 随机误差的分布 2.2.1 频率分布 2.2.2 正态分布 2.2.3 随机误差的区间概率 §2.3 有限数据的统计处理 2.3.1 集中趋势和分散趋势的表示 2.3.2 平均值的置信区间 2.3.3 显著性检验 讨论 2.3.4 离群值的取舍

3.1 分析化学中的误差 3.2 有效数字及其运算规则 3.3 分析化学中的数据处理 3.4 显著性检验 3.5 可疑值取舍 3.6 回归分析法 3.7 提高分析结果准确度的方法

用数理统计的方法处理实验数据，将会更好地表达结果，既能显示出测量的 精密度，又能表达出结果的准确度；介绍显著性检验的方法，用于检验样本 值与标准值的比较、两个平均值的比较和可疑值的取舍