误差值怎么算

250Ω阻值误差为±5％,最大250+2505%=2625,最小250-2505%=2375
250Ω阻值误差为±02％,最大250+2502%=255,最小250-250%=245

公式：设n个测量值的误差为  ,则这组测量值的标准误差  等于：

其中E为误差=测定值—真实值。

标准误差一般用SE表示，反映样本平均数对总体平均数的变异程度，从而反映抽样误差的大小，是量度结果精密度的指标。

标准差与标准误差的意义、作用和使用范围均不同。标准差（亦称单数标准差）一般用SD表示，是表示个体间变异大小的指标，反映了整个样本对样本平均数的离散程度，是数据精密度的衡量指标。

扩展资料：

标准误差的注意点：

需要注意的是，标准误差不是测量值的实际误差，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠性的估计。标准误差小，测量的可靠性大一些，反之，测量就不大可靠。

进一步的分析表明，根据偶然误差的高斯理论，当一组测量值的标准误差为σ时，则其中的任何一个测量值的误差Ei有683%的可能性是在（-σ，+σ）区间内。

世界上多数国家的物理实验和正式的科学实验报告都是用标准误差评价数据的，现在稍好一些的计算器都有计算标准误差的功能，因此，了解标准误差是必要的。

标准误差随着样本数（或测量次数）n的增大，标准差趋向某个稳定值，即样本标准差s越接近总体标准差σ，而标准误差则随着样本数（或测量次数）n的增大逐渐减小，即样本平均数越接近总体平均数μ；故在实验中也经常采用适当增加样本数（或测量次数）使n增大的方法来减小实验误差，但样本数太大意义也不大。

标准差是最常用的统计量，一般用于表示一组样本变量的分散程度；标准误差一般用于统计推断中，主要包括假设检验和参数估计，如样本平均数的假设检验、参数的区间估计与点估计等。

标准差能反映一个数据集的离散程度，标准偏差越小，这些值偏离平均值就越少，反之亦然。标准偏差的大小可通过标准偏差与平均值的倍率关系来衡量。平均数相同的两个数据集，标准差未必相同。

例如，A、B两组各有6位学生参加同一次语文测验，A组的分数为95、85、75、65、55、45，B组的分数为73、72、71、69、68、67。这两组的平均数都是70，但A组的标准差应该是17078分,B组的标准差应该是2160分，说明A组学生之间的差距要比B组学生之间的差距大得多。

参考资料：

百度百科——标准误差

相对误差指的是测量所造成的绝对误差与被测量（约定）真值之比乘以100%所得的数值，以百分数表示。一般来说，相对误差更能反映测量的可信程度。设测量结果y减去被测量约定真值t，所得的误差或绝对误差为Δ。将绝对误差Δ除以约定真值t即可求得相对误差。

亲你好！
一、预测误差值方法：
A表示测量值,
E表示正常值,
公式:(A-E)/(E/100)=百分之？超出为正，过少为负
比方你测的数值A为538，正常值应为505计算方式如下：
（538-505）/（505/100）=百分之6534（误差值）
比方你测的数值A为482，正常值应为505计算方式如下：
（482-505）/（505/100）=负百分之4554（误差值）
二、预测误差率计算方法：
a为第一次测量数据，b为第二次测量数据，c为第三次测量数据，d为第四次测量数据
e为第五次测量数据
（a+b+c+d+e）/ 5=平均值
平均值/100=平均值的百分比
从a、b、c、d、e五组测量数据中取（最大数据 减 最小数据）/ 平均值的百分比=测量误差率范围
比方：a=540，b=542、C=538、D=534、E=536
（540+542+538+534+536）/ 5 =538（平均值） 538（平均值）/100=538
最大值542—最小值534=8 8 / 538=百分之1487（误差率范围）
542-538=4 4/538=0743 534-538= - 4 -4/538=-0743
则误差率为±0743

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