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※ 引述《wohtp (會喵喵叫的大叔)》之銘言: : 請忽略我在上一篇的所有推文,因為全都說錯了 -_- : 給定實驗結果{(x_i, y_i)},我們想要驗證理論 y = A x,並找出 A 的值。 : 方法一: : 給{(x_i, y_i)}畫回歸線,等等。 : 方法二: : 計算(y_i/x_i),然後找平均值、標準差 etc. : 原po的問題是,方法二好不好? : 方法一是直接擬合 y = Ax。計算每個 y_i 跟回歸線的垂直距離,然後最小化 : 距離平方和。 : 方法二也可以看成最佳化解,不過這裡擬合的是 (y/x) = A,拿來最小化的是 : (y_i/x_i) 跟 A 的距離平方和。 : 因為對「最佳解」的定義不同,兩種方法找出來的斜率當然也不一樣。但是方 : 法二也是有根有據,不算錯。 : 不過我要說,一般使用上,方法二不太好。 : 例如說我們在做虎克定律 F = kx 的實驗好了,實驗方法是將彈簧拉長到 x, : 固定,然後用個彈簧秤什麼的測量 F。 : 如果彈簧秤的最小刻度是 5g,那每個測量值 F_i 無論大小大約都有 ±2g 的 : 誤差。可是當你計算 (F_i/x_i) 的時候, x_i 越小, F_i 的誤差會被放得 : 越大,對平均值的影響當然也變大。 : 也就是說,方法二變相給比較靠近原點的F_i測量值加權。 : 但是,如果一樣的是相對誤差而不是上面舉例的絕對誤差,方法二或許值得考慮? : 方法二的另一個問題是,只分析 (y_i/x_i) 的話,看不到correlation。如果 : 直線這個假設是錯的,你還是照樣算出一個斜率,以為一切正常呢。 不太懂你的意思,你說的一個斜率是指我說的平均數嗎? 如果是,那後面的標準差就是為此而生的,我們都知道(算術)平均數受極端數值 影響,只用它來代表全部的數據並不好,所以還要看數據分散的狀況,也就是使 用標準差、變異數...等等,不希望有截長補短得到A的情形。 就驗證Y=AX來說,我覺得兩種方法都可以,只是在驗證Y=AX+B上,方法1有其方便性 ,一個常見的例子就是光電效應方程式。 : 這是我從computational physics學到的教訓:取倒數會造成各種麻煩,所以變 : 數盡可能不要放在分母。這顯然也可以用在數據分析上。 --



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※ 文章網址: http://webptt.com/m.aspx?n=bbs/Physics/M.1408762320.A.F94.html ※ 編輯: rtyxn (114.198.183.136), 08/23/2014 14:06:41
1F:→ wohtp: 我說的是,假如實際上應該是 y = B x^2,這個看correlation 08/23 15:48
2F:→ wohtp: 可以看出來,如果硬拉直線的話一邊都偏小,另一邊都偏大 08/23 15:49
3F:→ wohtp: 可是如果你的資料只有 (y_i/x_i),是看不出來的 08/23 15:51
4F:→ wohtp: 驗證 y = A x 的話,方法二會放大原點附近的誤差 08/23 16:11
5F:→ wohtp: 如果你的測量值是從靠近原點一路往上都有,那方法二不好 08/23 16:11
6F:→ wohtp: 如果全部的測量值都在一個小區間裡面,那兩個方法都可以用 08/23 16:13
7F:→ rtyxn: 還是聽不懂,謝謝,我會再想想。 08/23 16:16







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