测量误差理论与平差基础：JMeter并发压力测试解析

"或然误差-jmeter多用户并发压力测试过程图解" 这篇资源主要讨论的是测量学中的或然误差概念，特别是在多用户并发压力测试的背景下。或然误差（Probable Error）是衡量随机变量不确定性的一种方式，它涉及到概率密度函数（Probability Density Function, PDF）的概念。在测量学中，或然误差描述的是一个随机误差落在特定范围内的概率。 随机变量X落入区间(a, b)内的概率可以通过对其概率密度函数f(x)进行积分来计算，即P(a < X ≤ b) = ∫baf(x)dx。对于偶然误差Δ，同样可以定义其概率P(a < Δ ≤ b)，通过积分f(Δ)dΔ得到。或然误差ρ是误差出现在(-ρ, +ρ)这个范围内的概率为1/2的误差标准，这表示误差分布曲线下(-ρ, +ρ)的面积占总面积的一半。 通过将误差Δ的概率密度函数代入公式，并进行变量代换Δ/σ=t，可以得到： Δ = σt，dΔ = σdt 然后对新变量t进行积分，即2∫ρ/σ01/2πe-t²/2dt = 1/2。根据概率积分表，当概率为1/2时，积分限为0.6745，这使得ρ约等于0.6745σ，即大约是标准差σ的2/3倍。 这部分内容来自《误差理论与测量平差基础》，是一本高等教育“十五”国家级规划教材，由武汉大学测绘学院测量平差学科组编著。这本书全面讲述了测量误差的理论、测量平差的基础方法，并简要介绍了现代平差原理，旨在适应现代测量技术的数据处理需求。书中包含12章内容，适用于测绘工程本科专业以及其他相关专业工程技术人员的学习参考。 前言部分提到，误差理论与测量平差基础是测绘工程专业的重要基础课程，由于新的专业目录，这一课程被列为所有学生必修的核心课程。教材的修订和编写考虑到了拓宽专业口径，强调基本概念、理论、知识和技能的培养，旨在为学生提供坚实的专业基础。 这篇资源涉及的知识点包括：或然误差的定义和计算，误差分布曲线的理解，概率密度函数的应用，以及测量平差的基础理论在实际测试中的应用，特别是如何在多用户并发压力测试中理解和处理测量误差。