Druhy chyb: systematické, náhodné, absolutní, přibližný

Být exaktní vědy, matematika netoleruje přinést situace k obecnému, aniž by s ohledem na specifika konkrétní příklad. Zejména je nemožné dělat v matematice, fyzice, správné měření je doslova „od oka“, nebere v úvahu zároveň se objeví chyba.

O co se jedná?

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.

Téměř přesnost a výpočetní technika je opravdu velmi důležité, protože to je jeden z hlavních parametrů, který umožňuje hovořit o správnosti dat. Typy chyb odráží jak blízko postavy k realitě. Pokud jde o kvantitativní vyjádření nejistoty měření - to je to, co ukazuje, jak věrný přišel výsledek. Správnost výše, pokud chyba byla 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, že je přesnost zvýšené třikrát, pokusy by měla být více než 9 krát. Vyloučeny systematická chyba.

Metrologie se domnívá, že k chybám měření je jedním z nejdůležitějších kroků, které pomáhají zajistit sledovatelnost. Je třeba vzít v úvahu: přesnost je ovlivněna širokou škálou faktorů. To vedlo k vývoji velmi složitý klasifikační systém pracující pouze s podmínkou, že je podmíněná. V reálných podmínkách, výsledky jsou silně závislé nejen na vlastní chyba procesu, ale také na vlastnostech procesu získávání informací pro analýzu.

systém třídění

Typy chyb vypouštěných moderními učenci:

• absolute;
• příbuzného;
• snížena.

Tuto kategorii, kterou je možné rozdělit do jiných skupin, pokud je založeno na tom, co jsou důvody pro nepřesnosti výpočtů, experimenty. Říká se, že tam byli:

• systematická chyba;
• nehoda.

První hodnota je konstantní, závisí na vlastnostech procesu měření a zůstává beze změny, pokud pro každý z následujících manipulací podmínky zůstávají nezměněny.

Ale náhodná chyba může být změněn, je-li zkouška opakuje podobná studie provedena za použití stejného zařízení a za stejných podmínek jako v prvním období.

Systematická, náhodná chyba nastat současně a jsou ve všech zkoušek. Hodnota náhodné veličiny není předem znám, protože to vyvolává nepředvídatelné faktory. Navzdory neschopnosti vyloučit algoritmy snížit toto množství vyvinuté. Jsou používány ve fázi zpracování dat získaných v průběhu šetření.

Systematické srovnání s náhodnými zřetelně odlišných zdrojů, jeho spuštění. To je detekován předem a může být přezkoumán vědci u registrovaného vztahu s jejími příčinami.

A pokud se vám lépe pochopit?

Chcete-li mít úplné pochopení pojmu, je nutné znát nejen druhy chyb, ale také jaké jsou komponenty tohoto jevu. Matematika ojedinělých následující komponenty:

• spojená s postupem;
• vzhledem k nástrojům;
• subjektivní.

Generování chyb ve výpočtu provozovatel závisí na beton, jeho konkrétním, individuálních charakteristik. Že tvoří součást subjektivní chyby, které porušují přesnost analýzu informací. Možná, že důvodem je nedostatek zkušeností, někdy - na chyby spojené se zahájením indikace rámu.

Většinou výpočet chyba bere v úvahu další dva body, to je instrumentální a metodické.

Důležité komponenty

Správnost a přesnost - pojem, bez níž ani fyzika ani matematika, ani celá řada dalších přírodních a exaktních věd, na jejich základě.

Je třeba mít na paměti, že všechny metody, které lidstvo zná načítat data z experimentů, jsou chybné. To je to, co vyvolalo systematickou chybu, který je naprosto nemožné, aby se zabránilo. To je také ovlivněn systém výpočtu přijatého a nejistotám spojeným výpočetních vzorcích. Samozřejmě, jejich vliv a že je třeba zaokrouhlit výsledky.

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

Hrubé hodnoty chyb odhalit možné na základě analýzy dat a identifikovat nesprávné hodnoty při porovnávání dat se specifickými kritérii.

To, co dnes mluvit matematiky, fyziky? Tato chyba může být zabráněno preventivními opatřeními. Vynalezl několik racionálních způsobů, jak snížit tento koncept. K tomu, odstraňte jeden nebo jiný faktor vedoucí k výsledku poruchy.

Kategorizace a klasifikace

Tam jsou chyby:

• absolute;
• metodický;
• náhodná;
• příbuzného;
• prezentovat;
• nástrojem;
• objemová;
• doplňující;
• systematicky;
• osobní;
• static;
• dynamická.

Vzorec chyba se liší pro různé druhy, protože v každém případě bere v úvahu řadu faktorů, které mají vliv na tvorbu datových nepřesnosti.

Pokud budeme mluvit o matematice, pak za takových podmínek vydávat pouze relativní a absolutní chybu. Ale když předem stanovený časový interval interakce mění, můžeme hovořit o dynamických, statických komponent.

Vzorec chyba, která bere v úvahu interakci cíle s vnějšími podmínkami, obsahuje dodatečné registraci, základní údaje. Závislost vstupních dat pro konkrétní experiment bude hovořit o multiplikativní chyby nebo přísady.

absolutní

Tento termín se obecně rozumí údaje, počítáno, že uvolňování z rozdílu mezi sazbami odebraných během experimentu platné. To bylo vynalezeno následujícího vzorce:

Qn = Qn - A Q0

Qn - požadované údaje, Qn - uvedeno v experimentu, a nula - to je základní hodnoty, které jsou porovnávány.

výše uvedený

Tento termín se rozumí hodnota, která vyjadřuje poměr mezi absolutní chyba 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. Druhá hodnota vyvolán nedostatky měřítku absolvování přítomné na metr.

Úzce souvisí s touto představou a instrumentální chyby. To nastane, když se přístroj vyroben nesprávně, špatně, nesprávně, způsobující měření vydané nich nejsou dostatečně přesná. Nicméně, nyní naše společnost je na úrovni technického pokroku, při vytvoření nástroje nemá instrumentální chybu, ještě nedosažitelný. Co se tu mluvit o aplikovány ve školních a studentských pokusů zastaralých vzorků. Proto doufá, že ke kontrole, laboratorní práce, ignorovat instrumentální chyba je nepřijatelná.

Články

Tento druh spustil jeden ze dvou důvodů, nebo komplex:

• aplikovaný výzkum matematický model není dostatečně přesná;
• vybrané nesprávné metody měření.

subjektivní

Termín se vztahuje k situaci, ve které je uložen informace během výpočtu nebo experimenty byly chyby v důsledku nedostatečné kvalifikace produkovat lidské činnosti.

Nemůžeme říci, že je jen pouze tehdy, pokud se projekt převzala nevzdělaní nebo neinteligentní lidí se zúčastnilo. Zejména je chyba se spouští nedokonalosti lidského oka. V důsledku toho, že příčiny nelze přímo závislá na experimentální uživatele, nicméně, jsou klasifikovány jako lidský faktor.

Statika a dynamika teorie chyb

Určitá chyba je vždy spojena s tím, jak komunikovat vstupní a výstupní hodnoty. Zejména je proces analyzuje vztah v předem stanoveném časovém intervalu. Chcete-li mluvit o:

• Chyby vyskytující se při výpočtu určité hodnoty v předem stanoveném konstantním časovém intervalu. Jedná se o tzv statické.
• Dynamické konjugát s tím rozdílem, vzhled detekována měřením Přerušované datového typu výše popsaného bodu.

Co je primární a co sekundární?

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

• Vypočtená za normálních provozních podmínek s normami numerických výrazů, které ovlivňují všechny číslice. Ti, kteří se nazývají základní.
• Dodatečné tvořil pod vlivem atypických faktorů, nevhodné normálním hodnotám. Stejné rysy obličeje tedy v případě, kdy je hlavní hodnotou je za hranicí normálu.

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 - situace, kdy všechny mají vliv na hodnoty pracovního postupu se pohybují v rozmezí identifikované pro své normální hodnoty.

Ale pracovníci - termín vztahuje k okolnostem, za kterých došlo ke změně hodnoty. Ve srovnání s normální, pak rozsah je mnohem širší, avšak vliv hodnota by měla spadat do stanoveného pro ně prostoru.

Práce s hodnotou rychlosti nárazu předpokládá interval hodnot osy, když je na příděl umožněno zavedením další chybu.

Co ovlivňuje vstupní hodnotu?

Generování chyby výpočtů, je třeba mít na paměti, že je vstupní hodnota má vliv na to, co druhy chyb vyskytují v konkrétní situaci. Zároveň se hovoří o:

• aditiva, které se vyznačují nejistotou, počítáno jako součet jednotlivých hodnot přijatých modulem. Tak na ukazatel neovlivní, jak velký je naměřená hodnota;
• multiplikativní, která se mění, když je ovlivněn naměřená hodnota.

Je třeba mít na paměti, že absolutní aditivní - je nejistota, která nemá žádnou spojitost s opatřením hodnotou, která - za účelem experimentu. V jakékoli části rozsahu hodnot indexu je udržována konstantní, není ovlivněna parametry a měřicích přístrojů, včetně citlivosti.

Chyba přísada označuje míru, do které může být malé množství dosažená aplikací vybraných měřicích prostředků.

Ale multiplikativní nebude náhodně měnit, ale v poměru, protože je spojen s parametry naměřenými hodnotami. Jak velká chyba se vypočítá tím, že zkoumá citlivost zařízení, jak to bude v poměru k hodnotě. Tam je poddruh této chyby je kvůli skutečnosti, že vstupní hodnota na měřicí nástroje a měnit jeho nastavení.

Jak odstranit chybu?

V některých případech můžete odstranit chyby, i když to není pravda pro každý druh. Například, v případě, že výše uvedené je třída chyba v tomto případě závisí na parametrech zařízení a může být změněn na to přesněji, moderní prostředky. Zároveň není možné zcela vyloučit měření nevýhody spojené s technickými vlastnostmi použitých vozů, protože vždy budou existovat faktory, které snižují přesnost údajů.

Classic rozlišují čtyři metody k odstranění nebo minimalizaci chyb:

• Odstranění příčiny, zdroj před experimentem.
• Eliminace chyb v opatření pro sběr dat. Chcete-li to provést, použijte náhradní metody, snaží kompenzovat znamení a pult ostrahy k sobě navzájem, stejně jako se uchylovat k symetrické pozorování.
• Oprava výsledků získaných v průběhu provádění revize, tj výpočetní metodou k odstranění chyby.
• Vymezují, jaké jsou limity systematické chyby, jejich udržování v případě, kdy je odstranění takových neměnná.

Nejlepší volbou - je k odstranění příčin, zdrojů chyb při získávání pilotních dat. Navzdory tomu, že tato metoda je označována jako nejvhodnější, to nekomplikuje pracovní proces, naopak, je to ještě jednodušší. To je způsobeno tím, že provozovatel nemusí vyloučit chyby v průběhu okamžitých dat. A nebudou se muset upravit konečný výsledek, jejich montáž podle předpisů.

Ale když bylo rozhodnuto o odstranění chyb v průběhu měření, se uchýlili k jednomu z nejoblíbenějších technologií.

Možnosti výraznými výjimkami

Nejčastěji se používá podávání úpravy. Jejich použití je třeba přesně vědět, co je zaujatost inherentní v daném experimentu.

Kromě toho vyžadují substituční varianty. Uchýlení se k ní odborníci zájem namísto jejich hodnoty jsou použity substituovanou dodávány v podobném prostředí. To je běžné při měření elektrických veličin potřebných.

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.