重庆理工计算机复试题,2018年重庆理工大学误差理论与数据处理考研真题A卷.doc...

2018年重庆理工大学误差理论与数据处理考研真题A卷

一、简答题(每题10分,共计50分)

1、检定一只1.0级,量程为100A的电流表是否合格,在示值为50A时,经更高等级标准电流表校准,测得实际电流为48A,问该电流表检定是否合格,并说明理由。

2、阐述固定的系统误差的存在,对测量列的算术平均值、残余误差及其分布有无影响,并说明理由。

3、用某仪器测量工件尺寸,在排除系统误差的条件下,其标准差为σ=0.004mm,若要求测量结果的置信限为±0.005mm,当置信概率为99%时(正态分布置信系数为2.6),求必要的测量次数,并说明计算过程。

4、什么是测量误差(2分)?误差有哪些类型及哪些表示方法。(8分)

5、阐述何为标准不确定度(2分),何为扩展不确定度(2分),以及它们各自的表示方法(6分)。

二、计算题(共计100分)

1、某物经过15次重复测量称重,其质量(以千克计),分别为:

20.53 20.52 20.50 20.52 20.53 20.53 20.50 20.49 20.49 20.51 20.53 20.52 20.49 20.40 20.50

已知该测量的系统误差为-0.05,除此之外不再含有其它系统误差,判断该测量列是否有粗大误差,并写出测量的结果(要求置信概率P=99.73%,置信系数t=3)。 (20分)

2、测定某样品的重量和体积的平均结果w=10.287g,v=2.319ml,它们的标准差分别为0.008g和0.006ml,已知密度ρ=w

3、自聚焦透镜数值孔径测量过程中对其不确定度分量进行分析如下:

(1)平行光管发出的光束不平行引入的数值孔径的不确定度分量:u1

(2)物镜放置位置偏差引起数值孔径的不确定度分量,该项误差为均匀分布,区间半宽a=0.5,相对标准差为25%;

(3)测量重复性引起的标准不确定度分量,经9次测量,其平均值的标准差为0.05;

试求合成不确定度及其自由度。 (15分)

4、已知等精度测量中测量方程为:

, Y的测量值分别为,试求参量的最小二乘估计及其精度估计。 (20分)

5、某量由和之和求得,的值是由16次测量的平均值得出,其单次测量的标准差为0.2mm;y的值是由25次测量的平均值得出,其单次测量的标准差为0.3mm,测量值之间相互独立,求u的标准差。 (10分)

6、已知某数字电压表的检定证书中说明,该表在24小时的示值稳定度不超过±0.15μV,其误差按均匀分布;对1v电压进行9次重复性测量,平均值为0.92857V,单次测量标准差为0.15μV;示值误差按3倍标准差计算为3.5×10-6V

7、用2种方法测量长度L1=50mm, L2=80mm

(10分)

内容: 这个合成医疗保健数据集的创建是为了作为数据科学、机器学习和数据分析爱好者的宝贵资源。 灵感: 医疗保健数据通常很敏感,并受隐私法规的约束,因此难以访问以进行学习和实验。为了解决这一差距,我利用 Python 的 Faker 库生成了一个数据集,该数据集反映了医疗保健记录中常见的结构和属性。通过提供这些合成数据,我希望促进医疗保健分析领域的创新、学习和知识共享。 表格信息: 每列都提供有关患者、其入院情况和提供的医疗保健服务的特定信息,使此数据集适用于医疗保健领域的各种数据分析和建模任务。以下是数据集中每一列的简要说明 - 名字:此列表示医疗保健记录关联的患者的姓名。 龄:患者入院时的龄,以表示。 性:指示患者的性别,“男性”或“女性”。 血型:患者的血型,可以是常见的血型之一(例如,“A+”、“O-”等)。 医疗状况:此列指定了患者相关的主要医疗状况或诊断,例如“糖尿病”、“高血压”、“哮喘”等。 入学日期:患者入住医疗机构的日期。 医生:在患者入院期间负责护理的医生的姓名。 医院:标识患者收治的医疗机构或医院。 保险提供商:此列指示患者的保险提供商,可以是多个选项之一,包括“Aetna”、“Blue Cross”、“Cigna”、“UnitedHealthcare”和“Medicare”。 账单金额:患者在入院期间为他们的医疗保健服务开具的账单金额。这表示为浮点数。 房间号:患者入院期间入住的房间号。 入场类型:指定入院类型,可以是“紧急”、“选择性”或“紧急”,以反映入院的情况。 出院日期:患者从医疗机构出院的日期,基于入院日期和实际范围内的随机天数。 药物:确定患者在入院期间开具或服用的药物。例子包括“阿司匹林”、“布洛芬”、“青霉素”、“扑热息痛”和“立普妥”。
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