准确性和准确性愚蠢地混为一谈?
我遇到了很多不清楚这两个概念的朋友。今天让我们分享这两个概念。
我最近很忙,没来得及。我真的很抱歉。
谢谢大家忠于生活!关于更多文章的共享,我在这里设置了一个标志。只要官方帐户不停止,我就会坚持下去。
你为什么写这篇文章?我之前写过一些有关ADC的文章。我遇到了一些朋友,他们似乎对这两个概念不太了解,因此我整理并分享了它们。
什么是准确性(保真度)?在英文中,准确度用Accuracy表示。它的真实描述是什么意思?它指的是测量值或观测值与期望值或理论值的接近程度。
因此,误差百分比通常用于描述精度。从尺寸角度来看,这句话是一个百分比:测量值的期望值。
实际上,该公式还可以描述如下:绝对误差的期望值很容易阐明这个概念。我认为,实际上,用中文来称呼这种真实性概念可能更合适。
否则,当引入ISO定义时,两者将被混淆。因此有一个绝对误差的概念。
所谓绝对误差就是从测量值中减去期望值,然后求出绝对值。因此,真实性反映了系统的测量水平。
它是对系统错误的描述以及对统计偏差的度量。低精度将导致测量结果与“真实”测量结果之间的差异。
价值。 ISO称之为真实性。
(实际上,没有绝对理想的真实值,因此通常用期望值来描述)那么系统误差是什么?什么是随机误差?现实,有时也称为观察误差(或测量误差),是数量的测量值与其真实值之间的差。在统计数据中,错误并不意味着“错误”。
真实度有时也称为观察误差(或测量误差),可以分为两个部分来定义:随机误差和系统误差。所谓随机误差,是指当重复测量相同的非恒定测量对象时,测量结果的不一致,具有一定的随机性或偶发性。
系统错误是由系统固有的误差引起的,它反映了系统固有的误差。什么是准确性?准确度用英语精确描述。
从以上描述可以看出,精度实际上描述了一组测量值的可重复性。您可以使用标准偏差进行测量:其中是这堆测量值的平均值。
容易理解的是,所有测量值相加并除以样本量。因此,在非人类的描述中,准确性是对随机误差的描述,是对测量样本中统计变异性的度量。
因此,上面介绍的两个概念可能不够直观。通过查看下图,您也许可以更直观地理解,其中曲线表示样本的概率密度。
如果您忘记了与数学有关的概率密度,那么上面的图片可能是过于学术化的描述,只需看一下玩飞镖的例子,就会很清楚:从这张图片中,您可以看到什么是真实的,什么是真实的。 。
准确性。没有任何意义?说了这么多,有什么意义?如果没有应用程序的意义,我认为这对工程师没有太大的意义。
在实际进行电子测量或进行采样时,这两个概念具有理解的价值。在制作测量或采样产品时,我们必须希望它能够真实反映被测物体的状况,并且希望该产品具有更好的可重复性。
预期在不同条件下以相同值测得的结果分布不会有很大变化。因此,ISO对精度的定义是两个概念的组合:真实精度和高精度。
ISO 5725标准将精度定义为可以产生真实且一致的(无随机误差)测量结果的测量水平。所谓真值更接近于期望值,更真实,也称为系统误差较小,所谓非随机误差意味着多次测量结果的分布非常集中。
显然,ISO定义的准确性结合了真实性和准确性这两个概念。因此,如果您清楚地理解了以上两个概念,则可以准确地进行测量
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