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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