毕业论文能不能写误差分析

误差条（error bar）可以选择标准差，也可以是置信区间，只是运用的场景不同。

误差条是一种表示数据分散程度的指标，常常能在发表文章的图示中所见，显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度。误差线可以用标准差（平均偏差）或标准误差，一般通用的是这两个，如果是发英文文章，在caption中加以上bars donate .（标准差）or .(标准误差），中文文章可以不用说明。

扩展资料：

由于误差棒的类型分为描述性和推断性，选择的表达形式也很多。因此，大家在用误差棒时一定要在图例中说明选择的是标准差还是置信区间，方便读者理解。

当进行组间数据比较时，如比较药物A和药物B对于患者血压降低的情况，此时采用推断性误差棒（置信区间CI）会更合适。通过图示来看两组数据的95%CI是否重叠，进而来判断两组数据差异是否有统计学意义。但是，当样本量较少时，直接给出各个数据点的分布，即采用散点图的形式可能会比选择误差棒的图示效果更好。

参考资料来源：

百度百科-误差线

有的，亲 细说吧

最好有实物吧

误差一般是相对基准值或一组数据的平均值。

各个高校的标准都不一样，一般高校将重合度30%以上定为抄袭的文章，即论文审核不通过。教育部2012年11月13日出台的《学位论文作假行为处理办法》规定：论文查重率高者，将面临取消学位申请资格、注销学位证书、开除学籍等处分。

自该办法实施以来，为保证毕业论文质量，杜绝抄袭剽窃，许多高校都会对毕业生论文进行抄袭率检测。如果论文中的段落相似度达到30%以上，即定为不合格，不能参加毕业答辩，要求重写或修改。

扩展资料：

论文检测需要搜索引擎技术作为支撑，包括资源采集技术，文本数据库加工技术，文本数据库技术,数字资源版权保护技术,知识挖掘技术,自然语言处理技术、快速比对技术等。

在全文数据的基础上实现快速准确的检测，上述技术是基本的保证。另外，检测比对库里需要收录期刊、学位论文、会议论文、报纸、年鉴、工具书、专利、外文文献、学术文献引文等与科学研究、学习相关的主要资源。

参考资料来源：百度百科-最大允许误差