线性拟合程度的“好坏”由相关系数给 出。如果测量值中有一个“坏值”,由于作图法能直观察觉,方便作出相应处理(剔除坏值或重做实验改 正错误)。而回归法则是根据所有数据计算,一个错误数据也可能使相关系数严重减小。这时难以判断是 整体线性不好,还是个别数据出了差错。两全的办法是先画出图来,直观判断线性好坏。如果确定线性关 系,再用计算器按键操作,很方便地求出线性方程的斜率和截距以及它们的标准差,不必按公式详细计算。 对于不是线性关系的物理规律,拟合曲线比较麻烦;由曲线求解实验方程的参数也比较困难。有时可 以对物理量进行适当变换,按变换后的的物理量作图,把曲线改成直线,就方便处理了。现在,很多商品 计算器对于线性、对数、指数和幂函数关系都具有回归计算功能,只需按相应的键就可以拟合这些函数关 系。实验数据处理方法也应“与时俱进”,充分享用新技术带给人类的方便。有必要让我们的学生掌握这 些方法。 参考文献 注1 钱钟泰编著,执行“测量不确定度表示指南 ISO1993(E)”的问题及解决方法,1999 年, 中国计 量出版社 注2 欧阳九令主编,常用物理测量手册 ,1998 年,中国工人出版社 注3 许小平等编,概率统计,1996 年,中国地质大学出版社 注4 刘智敏,不确定度与分布合成,物理实验,vol.19,No.5 (1999/5) 标题英译: Teaching of Uncertainty of Measurement and Treatment of Experimental DataAbstract: This article clears up some confusable concepts and gives practical formulae in teaching uncertainty of measurement. Regression is emphasized and the concept of the error bar and its applications is introduced. Keywords: error, uncertainty of measurement, standard error, extended uncertainty, error bar, regression .