연구 데이터 평가: 정확도, 정밀도 및 오류 유형

과학적 데이터를 연구하거나 검토할 때 과학적 데이터를 주의 깊게 연구하고 평가하는 것이 필수적이며 가장 중요합니다. 과학적 데이터는 정책을 만드는 데 중요한 요소이며 연구를 수행하는 데에도 심오하고 광범위한 영향을 미칩니다. 정확하고 정확한 계산이 제시되면 데이터는 과학적 데이터 평가를 성공적으로 만드는 데 큰 도움이 됩니다. 정확한 과학적 데이터에 의해 결정이 뒷받침될 때 과학적 연구에 대한 신뢰성이 높아집니다.

과학적 데이터의 정확성은 실험의 정확성에 달려 있습니다. 실험을 반복하면 몇 번만 실험하여 수집한 데이터보다 더 정확한 데이터와 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 데이터는 실험할 때 동일한 단계를 계속해서 반복하여 얻을 수 있습니다. 실험을 반복하면 예기치 않은 오류가 발생하고 이를 무효화할 수 있습니다. 데이터는 오류가 없을 때 정확해지고 실험에서 달성할 것으로 예상되는 결과를 제공합니다.

과학 데이터에서 오류, 정밀도 및 정확성과 같은 용어는 큰 의미를 갖습니다. 과학적 연구에서 데이터 평가가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하려면 그것들을 좀 더 자세히 이해해야 합니다. 또한 과학적인 연구가 성공하기 위해서는 이러한 용어들 사이의 관계를 다양한 방식으로 인식해야 합니다.

정확성

측정이 정확하면 실제 값에 매우 가깝습니다. 실제 값은 미리 알 수 없는 값이지만 일반적으로 달성할 것으로 예상되는 원하는 값입니다. 정확성은 다트가 던질 때마다 목표로 삼는 과녁을 맞추는 것과 같습니다. 다트가 과녁을 맞추는 것을 놓치고 맞을 만큼 가깝다면 다트의 정확도를 측정합니다. 실제 값과 허용 값 사이의 차이는 오류입니다.

예를 들어 다른 예를 들어 보겠습니다. 액체의 부피를 100ml로 하고 대신에 측정된 부피가 98ml라면 실험의 정확도를 제공하는 데 매우 가깝습니다. 정확도는 측정값이 실제 값 또는 허용된 값에 얼마나 가까운지를 정의합니다. 정확도는 여러 측정을 수행하고 측정 값의 평균을 취함으로써 얻을 수 있습니다. 이들의 차이는 양수 또는 음수로 표현될 수 있습니다. 양수 값도 절대 값이며 높은 점수로 읽고 있습니다. 음수 값은 판독값이 낮은 점수일 때 절대값이기도 합니다.

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정확도 측정 방법

정확도는 절대적이거나 상대적일 수 있습니다. 다시 말하지만 정확도는 오류 또는 값의 차이로 측정됩니다. 따라서 우리는 절대 정확도 또는 상대 정확도를 얻습니다.

절대 오차: 절대 정확도는 측정된 값과 실제 값의 차이입니다. 측정된 값이 실제 값보다 낮으면 결과는 음수 또는 음수입니다. 그리고 측정된 값이 실제 또는 참 값보다 높을 때 결과는 양수 또는 플러스 값입니다. 이것은 간단한 계산으로도 표현할 수 있습니다. 절대 오차 = 측정값 – 실제 값.

상대 오차: 백분율로 측정됩니다. 절대 오차를 참값으로 나누고 100을 곱하면 상대 오차의 백분율을 얻습니다. 또한 경우에 따라 천분율 또는 백만분율로 표시됩니다. 따라서 상대 오차는 다음 공식에 의해 도달할 수 있습니다.

 상대오차 = {(측정값 – 참값) / 참값} x 100%

정도

정밀도는 데이터 평가에 영향을 미치는 또 다른 요소입니다. 같은 조건에서 여러 번 실험을 하여 얻은 값을 반복한 값이라고 할 수 있습니다. 다트 게임의 경우, 다트가 계속 과녁을 빗나가다가 같은 지점, 과녁에 가까운 곳을 반복해서 쳤다면 다트가 얼마나 정확했는지를 측정한 것입니다. 과학적 분석으로 돌아가서 정밀도는 동일한 측정이 달성된 횟수입니다. 실제 원하는 액체의 부피를 100ml로 예상하고 10번의 실험을 할 때마다 80ml가 나온다면 데이터는 정확하다고 할 수 있습니다. 그 결과 액체의 부피가 80ml이었기 때문에 실험을 10번 할 때마다 달성했습니다.

정확도와 정밀도는 독립된 용어가 아니라 서로 관련되어 있습니다. 이것은 오차로 표현됩니다. 오류는 잘못된 도구와 사람에 의해 발생합니다. 이것들은 체계적 오류와 무작위 오류로 더 분류될 수 있습니다. 오류를 이해하는 것은 정확성과 정밀도의 용어를 이해하는 더 나은 방법입니다.

계통오차

실험을 위해 취한 잘못된 기기 또는 측정을 위해 오래되고 오래된 기기를 사용하여 발생하는 오류는 계통 오류입니다. 예를 들어, 녹슬고 오래된 측정 저울을 사용합니다. 체계적 오류는 일반적으로 실험을 측정하거나 수행하는 사람의 오류가 아닙니다. 오류의 원인은 시스템 또는 사용된 설정의 오류입니다. 이러한 오류는 오래된 것을 새 것으로 교체하고 사용되는 시스템을 조정 및 수정하여 수정할 수 있습니다.

예를 들어, 다트판이 왼쪽을 계속 치도록 비스듬히 고정된 다트판은 계통 오류이며 다트판을 재정렬하면 이 오류가 수정됩니다. 녹슬고 오래된 저울을 새 저울로 교체하여 표시를 굵게 표시하고 오류를 수정할 수 있습니다. 그러나 오래된 눈금자에서 여러 번 측정하고 평균을 측정하면 결과가 실제 값과 멀어집니다.

체계적인 오류는 다음과 같을 수 있습니다.

• 계산 오류.
• 잘못된 온도를 측정합니다.
• 다양한 단계에서 재료의 기계적 손실.
• 분석에는 불순한 물질이 사용되었습니다.
• 판독값을 가져오는 동안 오류가 발생했습니다.
• 기기가 제대로 보정되지 않았습니다.
• 길이가 다른 팔.
• 실험에 들어가는 이물질.
• 실험을 위해 불순한 화학 물질을 사용합니다.

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무작위 오류

무작위 오류는 비교적 수정하기 쉽습니다. 이 오류는 일종의 인적 오류이며 판독 또는 실험을 하는 사람의 판단 오류입니다. 여러 번 읽은 다음 평균 수치에 도달하면 실제 값에 더 가깝습니다.

주요 인물

유효 숫자는 실용적인 가치가 있는 숫자입니다. 숫자에 유효 숫자가 있는지 여부에 대한 개념을 이해하면 몇 가지 규칙을 볼 수 있습니다. 이 규칙은 실용적인 가치가 있는 숫자와 실용적인 가치가 없는 숫자에 대해 알게 되는 데 적용되며 숫자에서 그들의 위치는 어떤 식으로든 영향을 주지 않습니다. 이러한 규칙은 다음과 같습니다.

• '0'이 아닌 숫자는 항상 유효합니다. 예를 들어 269는 유효 숫자입니다.
• 시작 시 0은 중요하지 않습니다. 예를 들어 0.065입니다.
• 캡티브 0은 중요합니다. 예: 2.0085.
• 숫자에 소수점이 있고 숫자 뒤에 0이 있으면 숫자가 유효합니다. 예: 3.65800.
• 0은 유효 숫자일 수도 있고 아닐 수도 있습니다. 그것은 숫자에 배치되는 위치에 따라 다릅니다. 예를 들어, 15.0002598 또는 25.365100에서 0은 유효 숫자입니다. 소수점 앞의 0(예: 0.00258)은 실제 값이 없기 때문에 유효 숫자가 세 개뿐입니다.

또한 유효 숫자는 다음과 같은 일련의 규칙에 의해 결정됩니다.

• 덧셈/뺄셈은 소수점 이하 자릿수로 반올림됩니다.
• 곱셈/나눗셈은 가장 낮은 유효 숫자로 반올림됩니다.
• 로그는 입력의 여러 유효 숫자가 결과의 소수 자릿수와 일치하도록 반올림됩니다.
• 지수는 기수에서만 확실성으로 반올림되었습니다.
• 후행 0은 숫자 뒤의 소수점 이하 자릿수 뒤에 배치됩니다. 예를 들어 1200입니다.
• 마지막 단계에서 반올림합니다. 해당되는 경우 괄호를 따릅니다.

유효 숫자 계산 및 계산기

Good Calculators에는 고유한 유효 숫자 계산기가 있으며 숫자에 포함된 유효 숫자의 수를 계산하고 계산합니다.

유효 숫자 계산기는 어떤 연산자와 기능을 지원합니까?

• 더하기(+), 빼기(-), 나누기(/ 또는 ÷), 곱하기(* 또는 x), 지수(^)와 같은 산술 함수.
• ()와 같은 그룹 기호.
• log n, ln n과 같은 기능.
• 파이와 같은 상수, e.

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결과의 정확성을 위해 유효 숫자 계산기를 사용하는 방법은 무엇입니까?

유효 숫자 계산기를 계산할 때 때때로 결과 데이터가 정확하지 않습니다. 따라서 데이터의 정확도를 높이려면 숫자 끝에 #을 넣으십시오. 예: 6.24#.

 예: 10.00698 ÷ 13.6 = 0.736(유효 숫자는 3).

 10.00698 ÷ 13.6# = 0.7358074 (유효 숫자는 7).

숫자 끝에 # 기호를 추가하면 단순히 숫자를 넣는 것보다 더 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 유효 숫자는 측정 및 계산의 정확도를 높이는 방법일 뿐입니다. 위의 규칙을 유효숫자 계산에 적용하면 사용자가 보다 정확한 결과에 도달할 수 있습니다. 모든 과학적 계산 분야에 적용할 수 있으며 과학적 데이터 평가에 관련되고 직접적인 영향을 미칩니다.