測定の精度は、その測定の適切な値にどれだけ近いかを示します。測定システムの精度とは、繰り返される測定 (同じ条件下で繰り返される測定) が一致する程度を指します。測定値は、正確かつ正確、正確だが正確ではない、正確だが正確ではない、またはどちらでもない可能性があります。
低精度、高精度、このブルズアイのヒットはすべて中央にありますが、互いに近いものはありません。これは精度のない精度の例です。
精度と精度
測定の精度は、量の真の値または実際の値 (am) への「近さ」または近さによって決まります。 a1、a2、a3、a4…..an を、「n」個の測定値を持つ量「a」とする。その後、真の値は次のように定義されます:
am=a1+a2+a3+a4…+an/n
身長が183cmだとします。機器（巻尺と巧妙なレーザービーム）で測定すると、182.9995cmです。 2 回目の測定（メートル棒と 6 年生を使用）の結果は 195 cm です。ご覧のとおり、最初の測定では、実際の (真の) 身長に近い結果が得られました。結果として、最初の測定は 2 番目の測定よりも正確です。
6 年生が身長測定を楽しんでいるとします。彼はあなたの身長をさらに 3 回測定し、197 cm、195.3 cm、196.1 cm という数字を導き出しました。これらの数値は正しいですか?もちろん違います;彼らはあなたの身長を大幅に過小評価しています。ただし、これらの測定値はすべて互いに近いことがわかります。つまり、197 cm、195.3 cm、196.1 cm、および 195 cm です。それらは非常に正確な測定値です。
その結果、精度とは、複数の測定値が互いにどれだけ密接に関連しているかを指します。一方、精度とは、測定値が量の真の値にどれだけ近いかを指します。
測定誤差
測定値が正確で正確であれば、信頼できます。量の測定誤差 am は、測定値と実際の値の差です。測定誤差は、測定の精度を低下させます。
測定誤差は、測定値の不確かさです。これは、測定値と元の値の間の変動の範囲です。量「a」を測定する際の誤差は、量の記号の前にデルタ記号を配置することによって示される文字 ∆a で表されます。
エラーの種類
次のようなさまざまな種類のエラーがあります:
系統的エラー
このような誤差では、測定値が所定量だけ真の値からずれます。その結果、これらの間違いは予測可能です。不正確な計器、測定時の物理的条件の変化、人的ミス、およびその他の要因が、系統誤差の最も一般的な原因です。
ランダムエラー
これらの間違いの原因は、不明な情報源にあります。この種のエラーは、多数の読み取り値を取得して平均を計算することで排除できます。
相対誤差
相対誤差は、量の真の値に対する平均絶対誤差の比率として計算されます。
相対誤差=(平均絶対誤差)/am
上記の場合、相対誤差=12.85183=0.07022cm
パーセンテージ エラー
パーセント誤差は、相対誤差をパーセントに変換することで計算されます。つまり、パーセント誤差 =相対誤差×100%
上記の例では、パーセンテージ エラー =0.07022cm×100%=7.022% です。
足し算と引き算の誤差
Leta±∆aand(b±∆b) は 2 つの量です。
X=(a±Δa)±(b±Δb)とする
次に、X の誤差、つまり、ΔX=±(Δa+Δb)
その結果、加算または減算に関係なく、エラーが発生します。
計器誤差
器械誤差は、器械の精度不足の結果として発生する誤差です。器械誤差は、多くの要因によって引き起こされる可能性があります:
<オール>結論
測定の精度とは、その測定の正しい値にどれだけ近づくかを指します。測定システムの精度は、繰り返し測定が一致する程度を指します (同じ条件下で繰り返されます)。
高精度、低精度 このブルズアイには、ヒットが近接していますが、中央には近くありません。これは精度のない精度の例です。
測定値が正確で正確であれば、その測定値は信頼できます。測定値と真の値の間の不一致は、量の測定誤差です。測定誤差が大きくなるにつれて、測定は正確ではなくなります。
このような状況では、測定値は事前に定義された量だけ真の値から逸脱します。その結果、特定のエラーが予想されます。体系的なミスの最も典型的な原因は、誤った機器、測定時の物理的条件の変化、人的ミス、およびその他の要因です。
