正確さと正確さは誰もが似ているように思えますが、実際にはまったく異なります。両方の名前はデータの有効性を評価するために一緒に使用されますが、それらの実際の違いを知っている人はどれくらいいますか?
精度と精度は、科学と工学に関連するものを測定するために使用される XNUMX つの用語です。 科学と工学の観点から言えば、統計データの測定には精度と精度が求められます。
精度と精度
精度は、測定値が真の値または望ましい値にどれだけ近いかを指しますが、精度は、繰り返し取得した場合に測定値がどの程度一貫性があり、再現可能であるかに関係します。
精度とは、真の値と比較したときの測定値の正確さです。 これは、その測定に関して受け入れられている基準とほぼ一致しています。 たとえば、精度は、値がその特定のデータの実際の値にどの程度近いかを決定する可能性があります。
精度とは、測定値が正確であるかどうかに関係なく、測定値が互いにどれだけ近いかを指します。 たとえば、実験やオブジェクトの精度とは、何かがどのように常に正確であり続けることができるかということです。 あらゆるオブジェクトや実験の厳密な正確性を示します。
精度と精度の比較表
| 比較のパラメータ | 正確さ | 精度 |
|---|---|---|
| 定義 | 測定値が真の値または望ましい値にどれだけ近いかを指します。 | 繰り返し測定した場合に、測定値がどの程度一貫性と再現性があるかを指します。 |
| フォーカス | 目標や真の値への近さに焦点を当てます。 | 真の値に近いかどうかに関係なく、測定値の一貫性に重点を置きます。 |
| 例 | アーチェリーで的を射ることは正確さを表します。 | たとえ標的に当たらなかったとしても、複数の矢を密集して放つことは、正確さを表します。 |
| 測定 | 精度は、測定値を既知の標準値または真の値と比較することによって測定されます。 | 精度は、一連の測定値における散乱または広がりの程度によって評価されます。 |
| エラー | 精度誤差は、測定値を真の値から常にずらす系統誤差またはバイアス誤差に関連しています。 | 精度誤差は、測定値のランダムな変動またはばらつきに関連しています。 |
| 目標 | 目標は、測定値と真の値の差を最小限に抑えることです。 | 目標は、繰り返しの測定における変動やばらつきを最小限に抑えることです。 |
| トレード・オフ | 高精度を達成しても必ずしも高精度が得られるとは限りませんし、その逆も同様です。 | 一方の改善が他方に影響を与える可能性があるため、高精度と高精度の両方のバランスをとることは困難な場合があります。 |
精度とは？
精度は測定と定量化における基本的な概念であり、測定値または結果が真の値または望ましい値にどれだけ近いかを表します。 これは、品質管理、科学研究、エンジニアリング、および精度と信頼性が不可欠なその他の多くの分野において重要な側面です。
実際には、精度とは、測定に系統的誤差や偏りのある誤差がないことを示します。非常に正確な測定とは、実際の値または目標値に厳密に一致し、偏差が最小限であることを意味します。精度を達成するには、誤差を引き起こす可能性のある変数の校正、標準化、および厳密な制御が必要です。
精度は、測定値を「グランド トゥルース」と呼ばれる既知の標準値または基準値と比較することによって評価されます。測定値と真の値の差は、測定誤差として知られ、精度を定量化します。この誤差は、状況に応じてパーセンテージまたは絶対値で表すことができます。
科学実験では、信頼できる結論を導き出し、研究結果の妥当性を確保するために、正確な測定が不可欠です。 製造業などの業界では、品質基準を満たし、一貫した信頼性の高い製品を生産するために、正確な測定が不可欠です。 さまざまなアプリケーションの精度を高めるために、精密機器、慎重なデータ収集、および校正手順が使用されます。
プレシジョンとは？
測定と定量化の文脈における精度とは、繰り返される測定または観察における一貫性と再現性の程度を指します。 これは、正確さと信頼性が重要である科学、エンジニアリング、製造、統計などの分野における基本的な概念です。
正確な測定とは、同じ量を複数回測定した場合、たとえ真の値または望ましい値に近くなくても、結果が互いに非常に近いことを意味します。 精度は、機器の制限、環境の変化、測定対象システムの固有の変動などの要因から生じる、測定におけるランダムまたは確率的誤差を減らすことに関係します。
精度は、標準偏差や分散などの統計的尺度を使用して定量化されます。標準偏差が低いことは、測定値が平均値の周囲に密接に集まっていることを意味するため、精度が高いことを示します。
精度は必ずしも正確さを意味するわけではないことに注意することが重要です。 正確な測定は一貫性があり再現可能ですが、それでも真の値または目標から逸脱する可能性があります。 高精度を達成するには、高感度の機器を使用し、環境要因を制御し、ランダムな誤差を減らすために複数の測定を実行する必要があります。
実際のアプリケーションでは、製造、科学研究、データ分析における品質管理には精度が不可欠です。 データの微妙な変化、傾向、変動を検出できるため、意思決定が改善され、製品やプロセスのパフォーマンスが向上します。
精度と精度の主な違い
位置精度：
- 精度は、測定値が真の値または望ましい値にどれだけ近いかに関係します。
- 測定値に系統的誤差や偏りのある誤差がないことを測定します。
- 精度を達成するには、測定値を既知の標準値または基準値 (「グランド トゥルース」) と比較する必要があります。
- 測定誤差と呼ばれる、測定値と真の値との偏差を定量化します。
- 科学研究、品質管理、その他の用途において、信頼性の高い測定値を得るには精度が不可欠です。
精度：
- 精度は、繰り返しの測定または観察における一貫性と再現性の程度に焦点を当てます。
- これは、測定におけるランダムまたは確率的誤差の削減に関係します。
- 精度は、標準偏差や分散などの統計的尺度を使用して定量化されます。
- 精度が高いということは、測定値が平均値の周囲に密接に集まっていることを意味します。
- 精度は必ずしも正確さを意味するわけではありません。 正確な測定値は真の値からずれる可能性があります。
- 精度はデータの微妙な変化、傾向、変動を検出するために非常に重要であり、品質管理、研究、データ分析に不可欠です。
参考文献
- https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/j.1745-3984.1971.tb00916.x
- https://www.ingentaconnect.com/content/mts/mtsj/2002/00000036/00000002/art00005
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