Typy chyb: systematické, náhodné, absolutní, přibližné

Jelikož je věda přesná, matematika netoleruje přinášení situací obecnému, aniž by zohledňovala specifika konkrétního příkladu. Zvláště není možné provádět správné měření v matematice, fyzice, doslovně "pohledem", aniž bychom vzali v úvahu vzniklé chyby.

O čem to mluvíme?

Vědci z různých typů chyb, které byly nalezeny, takže dnes můžeme s jistotou říci, že není jedno desetinné místo nezůstane bez pozornosti. Samozřejmě, že je nemožné, aniž by zaokrouhlování, jinak všichni na této planetě, a jen to, k tomuto účtu, jít hluboko do tisícin a deset tisícin. Jak je známo, mnoho čísla nemůže být rozdělen na sobě beze zbytku a měření získané během experimentů - kontinuální pokus rozdělit na jednotlivé kusy k jejich měření.

Prakticky přesnost měření a výpočet je opravdu velmi důležitý, protože je jedním z hlavních parametrů, které umožňují mluvit o správnosti dat. Typy chyb vyjadřují, jak blízké jsou čísla k realitě. Pokud jde o kvantitativní výraz: chyba měření je to, co ukazuje, jak je výsledek pravdivý. Přesnost je vyšší, pokud je chyba menší.

Zákony vědy

Podle zjištěných právních předpisů platných v současné době existující teorii chyb, v situaci, kdy je přesnost výsledku by měla být vyšší, než je k dispozici, polovina má na čtyřnásobek počtu pokusů. V případě, kdy je přesnost třikrát zvýšena, by experimenty měly být více než 9krát. Systematická chyba je eliminována.

Metrologie považuje měření chyb za jeden z nejdůležitějších kroků k zajištění jednotnosti měření. Je třeba vzít v úvahu: přesnost podléhá vlivu celé řady faktorů. To vedlo k vývoji velmi složitého systému klasifikace, který funguje pouze za předpokladu, že je podmíněný. V reálných podmínkách výsledky výrazně závisí nejen na vlastním chybovém procesu, ale také na charakteristikách procesu získávání informací pro analýzu.

Systém klasifikace

Typy chyb, které se vyznačují moderními vědci:

• absolutní;
• relativní;
• snížena.

Tuto kategorii lze rozdělit na jiné skupiny na základě důvodů nepřesnosti provedených výpočtů a pokusů. Říkají, že se objevují:

• systémová chyba;
• šance.

První hodnota je konstantní, závisí na charakteristikách měřicího procesu a zůstává nezměněna, pokud při každé následující manipulaci zůstávají podmínky stejné.

Náhodná chyba se však může změnit, pokud tester opakuje podobné studie prováděné za použití stejného přístroje a jsou v podmínkách shodných s prvním obdobím.

Systematická náhodná chyba se objevuje současně a je v každém testu. Hodnota náhodné proměnné není předem známa, neboť je vyvolána nepředvídatelnými faktory. Přes nemožnost vyloučení byly vyvinuty algoritmy pro snížení tohoto množství. Používají se ve fázi zpracování údajů získaných během výzkumu.

Systematické ve srovnání s náhodou se liší povahou zdrojů, které ji vyvolávají. To je předem odhaleno a může být považováno vědci za zohlednění vztahu se svými příčinami.

A pokud víte více?

Chcete-li mít úplné pochopení konceptu, musíte znát nejen ty typy chyb, ale i to, jaké jsou součásti tohoto jevu. Matematici identifikují následující součásti:

• spojené s metodikou;
• řízené nástroji;
• subjektivní.

Při výpočtu chyby závisí obsluha na specifických vlastních vlastnostech. Formují subjektivní složku chyby, která porušuje přesnost analýzy informací. Pravděpodobně bude důvodem nedostatek zkušeností, někdy v chybách spojených se začátkem čtení svědectví.

Převážně výpočet chyby zohledňuje dvě další položky, tj. Instrumentální a metodologické.

Důležité součásti komponenty

Přesnost a chyba jsou koncepty, bez nichž není možná ani fyzika, ani matematika ani řada dalších přírodních a přesných věd.

Současně je třeba si uvědomit, že všechny techniky známé lidstvu pro získávání dat v průběhu experimentů jsou nedokonalé. To je důvod pro metodickou chybu, která je naprosto nemožná. To je také ovlivněno přijatým systémem počtu a nepřesností obsaženým ve výpočtových vzorcích. Samozřejmě, že je potřeba zaokrouhlit výsledky má také dopad.

Přidělit hrubé chyby, tedy chyby, příčinu, která - .. Nesprávné chování provozovatele v průběhu pokusu, stejně jako poruchy, nesprávné činnosti zařízení nebo výskytu nepředvídané situace.

Hrubá chyba hodnot je možné zjistit analýzou získaných dat a zjištěním nesprávných hodnot při porovnávání údajů se speciálními kritérii.

Co říkají dnes matematika a fyzika? Přesnost lze předcházet preventivními opatřeními. Několik racionálních způsobů, jak tento koncept zredukovat, bylo vynalezeno. Chcete-li to provést, odstraňte jeden nebo druhý faktor, což vede k nepřesným výsledkům.

Kategorie a klasifikace

Existují chyby:

• absolutní;
• metodické;
• náhodný;
• relativní;
• snížena;
• instrumentální;
• základní;
• další;
• systematické;
• osobní;
• statické;
• dynamické.

Chybový vzorec pro různé druhy se liší, protože v každém konkrétním případě bere v úvahu řadu faktorů, které ovlivnily tvorbu nepřesných dat.

Když hovoříme o matematice, pak s tímto výrazem jsou vytyčeny pouze relativní a absolutní chyby. Ale když v daném časovém intervalu dochází k interakci změn, můžeme mluvit o přítomnosti dynamických, statických komponent.

Vzorec chyby, který bere v úvahu interakci cílového objektu s vnějšími podmínkami, obsahuje účet dalších, základních číslic. Závislost čtení na vstupních datech pro konkrétní experiment bude hovořit o násobící chybě nebo aditivní chybě.

Absolutní

Tímto pojmem je obvyklé porozumět údajům, které se vypočítají oddělením rozdílu ukazatelů, které byly během experimentu odděleny platnými. Byla vyvinuta následující formulace:

A Qn = Qn - A Q0

A Qn je požadovaná data, Qn je ten, který byl nalezen v experimentu, a nulové jsou základními čísly, se kterými se porovnává.

The

Tímto pojmem je obvyklé pochopit takovou hodnotu, která vyjadřuje vztah mezi absolutní chybou a normou.

Při výpočtu tohoto typu chyby jsou nejen nedostatky spojené s nástroji práce vynaložená na experimentu, ale metodické složka, stejně jako přibližné chyba počítání. Tato hodnota je vyvolána nedostatky stupnice rozdělení přítomného na měřícím přístroji.

Úzce spojená s tímto konceptem a instrumentální chybou. Objevuje se, když zařízení bylo nesprávně, nesprávně, nesprávně provedeno, proč indikace, které jsou k němu, jsou nedostatečně přesné. Nyní je však naše společnost na takové úrovni technologického pokroku, kdy je vytvoření nástrojů, které nemají instrumentální chybu, dosud nedosažitelné. Co můžeme říci o zastaralých vzorcích používaných ve školních a studentských experimentech? Proto při výpočtu kontroly, laboratorní práce je nepřijatelné zanedbávat instrumentální chybu.

Metodický

Tato odrůda je provokována jedním ze dvou důvodů nebo komplexní:

• Matematický model použitý ve studiích se ukázal být nedostatečně přesný;
• jsou vybrány nesprávné metody měření.

Subjektivní

Termín se vztahuje na situaci, kdy došlo k chybám při získávání informací během výpočtů nebo pokusů z důvodu nedostatečné kvalifikace osoby provádějící operaci.

Nemůžete říci, že k tomu dochází, když se na projektu podílel nevzdělaný nebo hloupý člověk. Zejména je chyba vyvolána nedokonalostí lidského vizuálního systému. Důvody proto nemusí záviset přímo na účastníkovi experimentu, nicméně jsou klasifikovány jako lidský faktor.

Statika a dynamika teorie chyb

Určitá chyba je vždy spojena s interakcí vstupních a výstupních veličin. Zejména je analyzován proces vzájemného vztahu v daném časovém intervalu. Je obvyklé mluvit o:

• Chyba, která se objeví při výpočtu určitého množství, je konstantní v daném časovém intervalu. Toto se nazývá statické.
• Dynamický, spojený s výskytem rozdílu, který se odhalil měřením nestabilních dat popsaných v položce nad typem.

Co je primární a co je druhotné?

Samozřejmě, že tolerance chyb je spouštěn základních parametrů, které ovlivňují konkrétní úkol však vliv nerovnoměrného, ​​která umožnila výzkumníci rozdělil skupinu do dvou kategorií údajů:

• Vypočítán v normě provozních podmínek podle norem číselných výrazů všech čísel ovlivňujících čísla. Tito se nazývají základní.
• Navíc se tvoří pod vlivem atypických faktorů, které neodpovídají normálním hodnotám. Stejný typ platí také v případě, kdy hlavní množství překračuje meze normy.

A co se děje kolem?

Máme již více než jednou uvedený termín „normální“, ale nebyl dán vysvětlení toho, jaký druh podmínek ve vědě zvané normální, stejně jako zmínku, že izolovaný a dalších podmínek.

Takže normální - to jsou podmínky, kdy jsou všechny proměnné, které ovlivňují pracovní proces, v mezích normálních hodnot, které pro ně byly zjištěny.

Dělníci jsou však termín, který se vztahuje na podmínky, v nichž se hodnoty mění. Ve srovnání s normálem jsou rámce mnohem širší, ovšem ovlivňující veličiny musí odpovídat pracovní oblasti určené pro ně.

Pracovní norma ovlivňujícího množství předpokládá takový interval osy hodnot, když je možné normalizovat zavedením další chyby.

Co ovlivňuje vstupní hodnota?

Při výpočtu chyby je třeba si uvědomit, že vstupní veličina ovlivňuje ty typy chyb, které se vyskytují v konkrétní situaci. Zároveň se říká:

• aditivum, které je vlastní chybě, vypočteno jako součet různých hodnot odečtených v modulu. Současně indikátor nemá vůbec žádný vliv na to, jak velké je měřené množství;
• multiplikativní, která se změní, když bude ovlivněno měřené množství.

Je třeba si uvědomit, že absolutní aditivum je chyba, která nemá žádnou souvislost s velikostí, která se měří za účelem provádění experimentu. V jakékoliv části rozsahu hodnot zůstává indikátor konstantní a parametry měřicího přístroje, včetně citlivosti, jej neovlivňují.

Chyba doplňkové látky ukazuje, jak malá může být hodnota získaná při použití vybraného měřicího přístroje.

Ale multiplikační se nezmění náhodným způsobem, ale proporcionálně, protože se vztahuje k parametrům naměřené hodnoty. Rozsah, v jakém je chyba velká, se vypočítá na základě zkoumání citlivosti nástroje, jelikož hodnota bude úměrná. Tento poddruh nesprávnosti vzniká přesně proto, že vstupní množství ovlivňuje měřicí prostředky a mění jejich parametry.

Jak odstranit chybu?

V některých případech můžete chybu vyloučit, ačkoli to není pravdivé pro každý druh. Pokud například hovoříme výše, třída chyb v tomto případě závisí na parametrech zařízení a hodnota může být změněna výběrem přesnějších a modernějších prostředků. Současně není možné úplně vyloučit nedostatky měření spojené s technickými vlastnostmi použitých strojů, protože vždy budou existovat faktory, které snižují spolehlivost dat.

Klasické rozlišují čtyři metody eliminace nebo minimalizace chyby:

• Odstranění příčiny, zdroj před experimentem.
• Odstranění nepřesností v činnostech sběru dat. Chcete-li to provést, použijte metody nahrazení, snažte se navzájem kompenzovat pozorování znaménka a kontrastu a rovněž se uchýlíte k symetrickým pozorováním.
• Oprava výsledků získaných při zavádění korekcí, tj. Výpočetní způsob odstranění chyby.
• Určení limitu systematické chyby, přičemž je bere v úvahu v případě, že eliminace není možná.

Nejoptimálnější možností je odstranit příčiny, zdroje chyb v průběhu získávání experimentálních dat. Navzdory skutečnosti, že metoda je považována za nejoptimálnější, nekomplikuje pracovní postup, naopak dokonce usnadňuje. To je způsobeno skutečností, že operátor nemusí vyloučit chybu již při přímém příjmu dat. Nemusíte upravovat konečný výsledek a upravovat ho podle norem.

Ale když bylo rozhodnuto odstranit chyby již v průběhu měření, využijte jednu z nejpopulárnějších technologií.

Známé možnosti vyloučení

Nejčastěji platí zavedení úprav. Chcete-li je použít, musíte přesně vědět, jaká je systemativní chyba při daném experimentu.

Navíc je náhradní volba poptávaná. Tím, že se na něj uchýlí, specialisté namísto hodnoty zájmu použijí nahrazené, dodané v podobném prostředí. To je obvyklé při měření elektrických veličin.

Kontrastní - metoda, vyžadující dvakrát experimenty, zdroj ve druhém stupni působí na opačné výsledku ve srovnání s prvním. V blízkosti logice tohoto způsobu provedení se označuje jako „znamení náhrady“ v jednom experimentu, kdy se množství musí být kladný ve druhé - negativní, a specifická hodnota se vypočítá srovnáním výsledků obou měření.