记得学习随机误差有什么特点指的是
随机误差也称为偶然误差和不定误差，是由于在测定过程中一系列有关因素微小的随机波动而形成的具有相互抵偿性的误差。下面是给大家整理的随机误差的特点简介，希望能帮到大家!
随机误差的特点
①不能估计，无法避免。
②趋于正态分布：对称性、有界性、单峰性
③相当于不精密度。
④不易纠正，但可以控制在一定范围之内。
随机误差的统计规律
测量值的随机误差分布规律有正态分布、t分布、三角分布和均匀分布等，但测量值大多数都服从正态分布，在此主要以正态分布为主进行介绍。
测量值的随机误差δ是随机变量，它的概率分布密度函数为：
P(δ)=exp[-δ^2/(2*σ^2)]/[σ√(2*pi)]
式中 exp()表示以e为底的指数函数，pi表示圆周率，σ表示随机误差的标准偏差。√表示根号
随机误差具有以下规律：
(1)大小性：绝对值小的误差出现的概率比绝对值大的误差出现的概率大。
(2)对称性：绝对值相等的正误差和负误差出现的概率相等。
(3)有界性：绝对值很大的误差出现的概率近于零。误差的绝对值不会超过某一个界限。
(4)抵偿性：在一定测量条件下，测量值误差的算术平均值随着测量次数的增加而趋于零。
抽样误差
在随机误差中，最重要的是抽样误差。我们从同一总体中随机抽取若干个大小相同的样本，各样本平均数(或平均率)之间会有所不同。这些样本间的差异，同时反映了样本与总体间的差异。它是由于从总体中抽取样本才出现的误差，统计上称为抽样误差(或抽样波动)。
例如，抽样误差在医学生物实验中最主要的来源是个体的变异。所以这是一种难以控制的、不可避免的误差。但抽样误差是有一定规律的。研究和运用抽样误差的规律,是根据样本估计总体时所必须领会的基本概念之一，也是医学统计学的重要内容之一。
误差基本概述
【英文】：
an error; inaccuracy; deviation
【中文拼音】：
wù chā
【基本解释】：
一个量的观测值或计算值与其真实值之差；特指统计误差，即一个量在测量、计算或观察过程中由于某些错误或通常由于某些不可控制的因素的影响而造成的变化偏离标准值或规定值的数量，误差是不可避免的。
【详细解释】：
1.犹差错。 汉荀悦《汉纪·文帝纪下》：“上功莫府，差六级，文吏以法绳之，陛下下之吏，削其爵，罚作之。” 唐赵璘《因话录·徵》：“谈话之误差尚可，若著于文字，其误甚矣。”
2.数学上称测定的`数值或其他近似值与真值的差为误差。
准确度与误差
真值是试样中待测组分客观存在的真实含量。准确度是分析结果与真值的相符程度。准确度通常用误差来表示，误差越小，表示分析结果的准确度越高。
误差可以用绝对误差和相对误差来表示。绝对误差是分析结果与真值之差，表示为：
Ea=x-T
x代表单次测定值。由于测定次数往往不止一次，因此通常用数次平行测定结果的算术平均值来表示分析结果。此时：
Ea=x平均值-T
相对误差是绝对误差和真值的百分比率：
Er=Ea/T100%
当测定值大于真值时，误差为正，表明测定结果偏高；反之，误差为负，表明测定值偏低。在测定的绝对误差相同的条件下，待测组分含量越高，相对误差越小；反之，相对误差越大。因此，在实际工作中，常用相对误差表示测定结果的准确度。
有时也采用中位数来表示分析结果。中位数即一组测定数据从小至大进行排列时，处于中间的那个数据或中间相邻两个数据的平均值。用中位数表示分析结果比较简单，但存在不能充分利用数据的缺点。
由于误差不可避免地存在于测定中，所以任何真值都难以得知。在实际工作中，通常将纯物质中元素的理论含量等理论真值，国际计量大会上确定的长度、质量和物质的量单位等计量数约定真值，或公认的机构发售的标准参考物质（也成为标准试样）给出的参考值等当作真值来使用。
例题：用沉淀滴定法测定纯NaCl中氯的质量分数为60.56%、60.46%、60.70%、60.65%、60.90%。试计算测定结果的绝对误差和相对误差。
解：纯NaCl中氯的质量分数的理论值（真值）为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%
绝对误差：Ea=x-T=60.61%-60.66%=-0.05%
相对误差：Er=Ea/TX100%=(-0.05%)/60.66%=-0.09%
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