Jenis kesalahan: sistematis, acak, mutlak, perkiraan

Menjadi ilmu pasti, matematika tidak mentolerir membawa situasi ke umum tanpa mempertimbangkan kekhususan contoh tertentu. Secara khusus, tidak mungkin dilakukan di matematika, fisika, pengukuran yang benar secara harfiah "oleh mata", tidak memperhitungkan pada saat yang sama muncul error.

Apa itu tentang?

Para ilmuwan dari berbagai jenis kesalahan telah ditemukan, jadi hari ini kita bisa mengatakan bahwa tidak ada tempat satu desimal tidak tetap tanpa perhatian. Tentu saja, tidak mungkin, tanpa pembulatan, jika tidak semua orang di planet ini, dan hanya melakukan ke akun itu, akan jauh ke dalam seperseribu dan 10/1000. Seperti diketahui, banyak nomor tidak dapat dibagi dengan satu sama lain tanpa residu dan pengukuran yang diperoleh selama percobaan - upaya terus menerus untuk membagi menjadi potongan-potongan individu untuk mengukur mereka.

Hampir akurasi dan komputasi benar-benar sangat penting, karena merupakan salah satu parameter utama, memungkinkan untuk berbicara tentang kebenaran data. Jenis kesalahan mencerminkan seberapa dekat angka dengan realitas. Adapun ketidakpastian pengukuran ekspresi kuantitatif - itulah yang menunjukkan bagaimana setia hasil datang. Akurasi di atas, jika kesalahan itu lebih kecil.

Hukum ilmu pengetahuan

Menurut undang-undang yang ditemukan berlaku dalam teori yang ada saat ini dari kesalahan, dalam situasi di mana keakuratan hasilnya harus lebih tinggi dari yang tersedia, setengah harus empat kali lipat jumlah percobaan. Dalam kasus di mana akurasi meningkat tiga kali, percobaan harus lebih dari 9 kali. Dikecualikan kesalahan sistematik.

Metrologi menganggap kesalahan pengukuran adalah salah satu langkah paling penting yang membantu memastikan ketertelusuran. Harus diperhitungkan: akurasi dipengaruhi oleh berbagai faktor. Hal ini menyebabkan pengembangan sistem klasifikasi yang sangat kompleks beroperasi hanya dengan syarat bahwa itu adalah bersyarat. Dalam kondisi nyata, hasilnya sangat tergantung tidak hanya pada kesalahan yang melekat pada proses, tetapi juga pada karakteristik proses memperoleh informasi untuk analisis.

sistem penilaian

Jenis kesalahan yang dipancarkan oleh para sarjana modern:

• mutlak;
• relatif;
• berkurang.

Anda dapat membagi kategori ini menjadi kelompok-kelompok lain, jika berdasarkan apa alasan untuk ketidakakuratan perhitungan, eksperimen. Dikatakan bahwa ada:

• kesalahan sistematik;
• kecelakaan.

Nilai pertama adalah konstan tergantung pada karakteristik dari proses pengukuran dan tetap tidak berubah jika untuk setiap manipulasi berikut kondisi tetap tidak berubah.

Tapi kesalahan acak dapat diubah, jika tes mengulangi penelitian serupa dilakukan dengan menggunakan alat yang sama dan dalam kondisi identik dengan periode pertama.

Sistematis, kesalahan acak terjadi secara bersamaan dan dalam tes apapun. Nilai dari variabel acak tidak diketahui di muka, karena memprovokasi faktor tak terduga. Meskipun ketidakmampuan untuk mengecualikan algoritma mengurangi kuantitas ini dikembangkan. Mereka digunakan pada tahap pengolahan data yang diperoleh selama penyelidikan.

Sistematis dibandingkan dengan random sumber yang jelas berbeda, yang memicu. Hal ini terdeteksi di muka dan dapat ditinjau oleh para ilmuwan di hubungan terdaftar dengan penyebabnya.

Dan jika Anda memahami lebih lanjut?

Untuk memiliki pemahaman lengkap tentang konsep, perlu untuk mengetahui tidak hanya jenis kesalahan, tetapi juga apa saja komponen dari fenomena ini. Matematika terisolasi komponen-komponen berikut:

• terkait dengan prosedur;
• karena alat;
• subjektif.

Menghasilkan kesalahan perhitungan, operator tergantung pada beton, spesifik, karakteristik individu. Bahwa mereka membentuk komponen subjektif dari kesalahan yang melanggar akurasi analisis informasi. Mungkin alasannya adalah kurangnya pengalaman, kadang-kadang - di kesalahan yang terkait dengan awal frame indikasi.

Sebagian besar kesalahan perhitungan memperhitungkan dua titik lainnya, yaitu instrumental dan metodis.

Komponen penting

Presisi dan akurasi - konsep, tanpa yang tidak fisika atau matematika, atau sejumlah ilmu alam dan eksakta lainnya, berdasarkan pada mereka.

Perlu diingat bahwa semua metode yang dikenal manusia mengambil data dari percobaan yang cacat. Inilah yang memicu kesalahan sistematik, yang benar-benar mustahil untuk menghindari. Hal ini juga dipengaruhi oleh sistem perhitungan diadopsi dan ketidakpastian yang melekat dalam rumus perhitungan. Tentu saja, pengaruh mereka dan kebutuhan untuk melengkapi hasil.

Mengalokasikan kesalahan, yaitu kesalahan, penyebab yang - .. perilaku yang tidak benar dari operator dalam perjalanan percobaan, serta kegagalan, kesalahan operasi dari perangkat atau terjadinya situasi yang tak terduga.

nilai kesalahan kasar untuk mendeteksi kemungkinan dengan menganalisis data dan mengidentifikasi nilai-nilai yang salah ketika membandingkan data dengan kriteria tertentu.

Apa yang hari ini berbicara matematika, fisika? kesalahan dapat dihindari dengan langkah-langkah pencegahan. Diciptakan beberapa cara rasional untuk mengurangi konsep ini. Untuk melakukan hal ini, menghapus satu atau faktor lain yang menyebabkan hasil tidak berfungsi.

Kategorisasi dan klasifikasi

Ada kesalahan:

• mutlak;
• metodis;
• acak;
• relatif;
• hadir;
• alat;
• massal;
• tambahan;
• sistematis;
• pribadi;
• statis;
• dinamis.

Kesalahan Formula berbeda untuk spesies yang berbeda, karena dalam setiap kasus memperhitungkan sejumlah faktor yang mempengaruhi pembentukan ketidakakuratan data.

Jika kita berbicara tentang matematika, kemudian di bawah istilah-istilah seperti memancarkan hanya kesalahan relatif dan mutlak. Tapi ketika interval waktu yang telah ditentukan interaksi perubahan, kita dapat berbicara tentang dinamis, komponen statis.

Kesalahan Formula yang memperhitungkan interaksi target dengan kondisi eksternal, mengandung pendaftaran tambahan, angka dasar. Ketergantungan dari input data untuk percobaan tertentu akan berbicara tentang kesalahan perkalian atau aditif.

absolut

Istilah ini umumnya dipahami data, menghitung bahwa pelepasan perbedaan antara tingkat diambil selama percobaan valid. Hal ini ditemukan oleh rumus berikut:

Sebuah Qn = Qn - A Q0

Sebuah Qn - data yang diinginkan, Qn - diidentifikasi dalam percobaan, dan nol - ini adalah angka dasar yang dibandingkan.

di atas

Istilah ini diambil berarti nilai yang menyatakan rasio antara kesalahan mutlak dan norma.

Dalam perhitungan jenis kesalahan tidak hanya kekurangan terkait dengan instrumen bekerja terlibat dalam percobaan, tetapi komponen metodologis, serta kesalahan perkiraan penghitungan. Nilai yang terakhir dipicu oleh kekurangan skala kelulusan hadir pada meteran.

Erat terkait dengan gagasan ini dan kesalahan instrumental. Hal ini terjadi ketika instrumen diproduksi tidak benar, salah, salah, menyebabkan pembacaan yang dikeluarkan oleh mereka yang tidak cukup tepat. Namun, sekarang masyarakat kita adalah pada tingkat kemajuan teknologi, saat penciptaan instrumen tidak memiliki kesalahan instrumental, belum tercapai. Apa di sini untuk berbicara tentang diterapkan di sekolah dan eksperimen siswa sampel usang. Oleh karena itu, berharap untuk mengontrol, pekerjaan laboratorium, mengabaikan kesalahan berperan tidak dapat diterima.

artikel

Ini jenis memicu salah satu dari dua alasan, atau kompleks:

• penelitian terapan model matematika tidak cukup tepat;
• dipilih metode pengukuran yang salah.

subjektif

Istilah ini berlaku untuk situasi di mana informasi yang diterima selama perhitungan atau percobaan yang kesalahan karena kurangnya kualifikasi memproduksi operasi manusia.

Kita tidak bisa mengatakan bahwa hanya ada hanya ketika proyek telah diambil orang yang tidak berpendidikan atau tidak cerdas berpartisipasi. Secara khusus, kesalahan dipicu ketidaksempurnaan sistem visual manusia. Akibatnya, penyebab tidak dapat langsung tergantung pada pengguna eksperimental, namun, mereka diklasifikasikan sebagai faktor manusia.

Statika dan dinamika teori kesalahan

error tertentu selalu dikaitkan dengan bagaimana berinteraksi input dan nilai output. Secara khusus, proses analisis hubungan dalam interval waktu yang telah ditentukan. Untuk berbicara tentang:

• Kesalahan muncul dalam menghitung nilai-nilai tertentu dalam interval waktu yang konstan yang telah ditentukan. Ini disebut statis.
• konjugat dinamis dengan perbedaan penampilan dideteksi dengan mengukur tipe data Intermittent dijelaskan di atas paragraf.

Apa primer dan apa yang sekunder?

Tentu saja, margin of error dipicu oleh parameter dasar yang mempengaruhi tugas tertentu, namun, pengaruh non-seragam, yang memungkinkan para peneliti membagi kelompok menjadi dua kategori data:

• Dihitung dalam kondisi operasi normal dengan standar ekspresi numerik, semua yang mempengaruhi angka. Mereka disebut dasar.
• Tambahan terbentuk di bawah pengaruh faktor atipikal, nilai normal yang tidak pantas. fitur wajah yang sama mengatakan dalam kasus di mana nilai utama adalah di luar batas normal.

Dan apa yang terjadi di sekitar?

Kami sudah lebih dari sekali disebut dengan istilah "normal", tapi tidak diberikan penjelasan apa kondisi dalam ilmu disebut normal maupun menyebutkan bahwa kondisi terisolasi dan lainnya.

Jadi, normal - situasi di mana semua yang mempengaruhi nilai alur kerja berada di kisaran diidentifikasi untuk nilai normal mereka.

Namun pekerja - istilah yang berlaku untuk keadaan dimana perubahan nilai terjadi. Dibandingkan dengan normal maka ruang lingkup yang lebih luas, bagaimanapun, mempengaruhi nilai harus jatuh dalam ditentukan bagi mereka ruang kerja.

Bekerja dengan nilai tingkat dampak mengasumsikan nilai selang sumbu saat penjatahan mungkin dengan memperkenalkan kesalahan tambahan.

Apa yang mempengaruhi nilai masukan?

Menghasilkan kesalahan perhitungan, perlu diingat bahwa nilai masukan memiliki dampak pada apa jenis kesalahan terjadi dalam situasi tertentu. Pada saat yang sama berbicara tentang:

• aditif, yang ditandai dengan ketidakpastian, dihitung sebagai jumlah dari nilai-nilai yang berbeda diambil oleh modul. Dengan demikian pada indikator tidak mempengaruhi betapa besar nilai diukur;
• perkalian, yang akan berubah ketika nilai diukur dipengaruhi.

Harus diingat bahwa aditif mutlak - adalah ketidakpastian yang tidak ada hubungannya dengan ukuran nilai itu - tujuan percobaan. Dalam setiap bagian dari kisaran indeks nilai dipertahankan konstan, tidak terpengaruh oleh parameter dan alat ukur, termasuk sensitivitas.

Kesalahan aditif menunjukkan sejauh mana jumlah kecil dapat diproduksi oleh penerapan cara pengukuran yang dipilih.

Tapi perkalian tidak akan berubah secara acak, tetapi dalam proporsi seperti yang terhubung dengan parameter nilai yang terukur. Betapa besar kesalahan dihitung dengan memeriksa sensitivitas perangkat, karena akan sebanding dengan nilai. Ada subspesies dari kesalahan ini karena fakta bahwa nilai masukan pada alat ukur dan mengubah pengaturannya.

Bagaimana menghapus kesalahan?

Dalam beberapa kasus, Anda dapat menghilangkan kesalahan, meskipun hal ini tidak berlaku untuk setiap spesies. Misalnya, dalam kasus di atas, kelas kesalahan dalam hal ini tergantung pada parameter perangkat dan dapat diubah untuk ini lebih akurat, cara modern. Pada saat yang sama adalah mustahil untuk sepenuhnya menghilangkan kelemahan pengukuran terkait dengan fitur teknis mobil bekas, karena akan selalu ada faktor yang mengurangi akurasi data.

Klasik membedakan empat metode untuk menghilangkan atau meminimalkan kesalahan:

• Menghilangkan penyebab, sumber sebelum percobaan.
• Penghapusan kesalahan dalam langkah-langkah untuk akuisisi data. Untuk melakukannya, gunakan metode pengganti, mencoba untuk mengkompensasi tanda dan kontra pengawasan satu sama lain, serta beralih ke pengamatan simetris.
• Koreksi hasil yang diperoleh dalam proses pembuatan revisi, yaitu, metode komputasi menghilangkan kesalahan.
• Menentukan apa batas-batas kesalahan sistematik, menjaga mereka dalam kasus di mana penghapusan seperti non-negotiable.

Pilihan terbaik - adalah untuk menghilangkan penyebab, sumber-sumber kesalahan dalam akuisisi data percontohan. Terlepas dari kenyataan bahwa metode ini disebut yang paling tepat, itu tidak mempersulit proses kerja, sebaliknya, membuatnya lebih mudah. Hal ini disebabkan fakta bahwa operator tidak perlu mengecualikan kesalahan dalam proses data langsung. Dan tidak harus mengedit hasil selesai, pas di bawah peraturan.

Tapi ketika diputuskan untuk menghilangkan kesalahan dalam proses pengukuran, telah menggunakan salah satu teknologi yang paling populer.

Pilihan pengecualian

suntingan administrasi yang paling umum digunakan. Untuk menggunakannya Anda perlu tahu persis apa yang bias yang melekat dalam percobaan tertentu.

Selain itu, menuntut substitusi varian. Beralih untuk itu, spesialis tertarik bukan nilai-nilai mereka digunakan diganti disampaikan dalam lingkungan yang sama. Hal ini biasa terjadi ketika mengukur jumlah listrik yang dibutuhkan.

Kontras - metode, membutuhkan dua kali percobaan, sumber di tahap kedua bekerja pada hasil yang berlawanan jika dibandingkan dengan yang pertama. Dekat dengan logika metode perwujudan ini, disebut sebagai "tanda kompensasi" dalam satu percobaan ketika kuantitas harus positif yang lain - negatif, dan nilai tertentu dihitung dengan membandingkan hasil dari dua pengukuran.