隨機誤差有什么特點指的是
隨機誤差也稱為偶然誤差和不定誤差，是由于在測定過程中一系列有關因素微小的隨機波動而形成的具有相互抵償性的誤差。下面是百分網小編給大家整理的隨機誤差的特點簡介，希望能幫到大家!
隨機誤差的特點
①不能估計，無法避免。
②趨于正態分布：對稱性、有界性、單峰性
③相當于不精密度。
④不易糾正，但可以控制在一定范圍之內。
隨機誤差的統計規律
測量值的隨機誤差分布規律有正態分布、t分布、三角分布和均勻分布等，但測量值大多數都服從正態分布，在此主要以正態分布為主進行介紹。
測量值的隨機誤差δ是隨機變量，它的概率分布密度函數為：
P(δ)=exp[-δ^2/(2*σ^2)]/[σ√(2*pi)]
式中 exp()表示以e為底的指數函數，pi表示圓周率，σ表示隨機誤差的標準偏差。√表示根號
隨機誤差具有以下規律：
(1)大小性：絕對值小的誤差出現的概率比絕對值大的誤差出現的概率大。
(2)對稱性：絕對值相等的正誤差和負誤差出現的概率相等。
(3)有界性：絕對值很大的誤差出現的概率近于零。誤差的絕對值不會超過某一個界限。
(4)抵償性：在一定測量條件下，測量值誤差的算術平均值隨著測量次數的增加而趨于零。
抽樣誤差
在隨機誤差中，最重要的是抽樣誤差。我們從同一總體中隨機抽取若干個大小相同的樣本，各樣本平均數(或平均率)之間會有所不同。這些樣本間的差異，同時反映了樣本與總體間的差異。它是由于從總體中抽取樣本才出現的誤差，統計上稱為抽樣誤差(或抽樣波動)。
例如，抽樣誤差在醫學生物實驗中最主要的來源是個體的變異。所以這是一種難以控制的、不可避免的誤差。但抽樣誤差是有一定規律的。研究和運用抽樣誤差的規律,是根據樣本估計總體時所必須領會的基本概念之一，也是醫學統計學的重要內容之一。
誤差基本概述
【英文】：
an error; inaccuracy; deviation
【中文拼音】：
wù chā
【基本解釋】：
一個量的觀測值或計算值與其真實值之差；特指統計誤差，即一個量在測量、計算或觀察過程中由于某些錯誤或通常由于某些不可控制的因素的影響而造成的變化偏離標準值或規定值的數量，誤差是不可避免的。
【詳細解釋】：
1.猶差錯。 漢荀悅《漢紀·文帝紀下》：“上功莫府，差六級，文吏以法繩之，陛下下之吏，削其爵，罰作之。” 唐趙璘《因話錄·徵》：“談話之誤差尚可，若著于文字，其誤甚矣。”
2.數學上稱測定的`數值或其他近似值與真值的差為誤差。
準確度與誤差
真值是試樣中待測組分客觀存在的真實含量。準確度是分析結果與真值的相符程度。準確度通常用誤差來表示，誤差越小，表示分析結果的準確度越高。
誤差可以用絕對誤差和相對誤差來表示。絕對誤差是分析結果與真值之差，表示為：
Ea=x-T
x代表單次測定值。由于測定次數往往不止一次，因此通常用數次平行測定結果的算術平均值來表示分析結果。此時：
Ea=x平均值-T
相對誤差是絕對誤差和真值的百分比率：
Er=Ea/T100%
當測定值大于真值時，誤差為正，表明測定結果偏高；反之，誤差為負，表明測定值偏低。在測定的絕對誤差相同的條件下，待測組分含量越高，相對誤差越小；反之，相對誤差越大。因此，在實際工作中，常用相對誤差表示測定結果的準確度。
有時也采用中位數來表示分析結果。中位數即一組測定數據從小至大進行排列時，處于中間的那個數據或中間相鄰兩個數據的平均值。用中位數表示分析結果比較簡單，但存在不能充分利用數據的缺點。
由于誤差不可避免地存在于測定中，所以任何真值都難以得知。在實際工作中，通常將純物質中元素的理論含量等理論真值，國際計量大會上確定的長度、質量和物質的量單位等計量數約定真值，或公認的機構發售的標準參考物質（也成為標準試樣）給出的參考值等當作真值來使用。
例題：用沉淀滴定法測定純NaCl中氯的質量分數為60.56%、60.46%、60.70%、60.65%、60.90%。試計算測定結果的絕對誤差和相對誤差。
解：純NaCl中氯的質量分數的理論值（真值）為T：
T=MCl/MNaClX100%=35.45/58.44X100%=60.66%
平均值：x=(60.56%+60.46%+60.70+60.56+60.69%)/5=60.61%
絕對誤差：Ea=x-T=60.61%-60.66%=-0.05%
相對誤差：Er=Ea/TX100%=(-0.05%)/60.66%=-0.09%
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