Секреты вычисления погрешности | Rstat
- #оборудование
- #технологии
- #решения
- #аналитика
- Все
- Главная |
- Блог |
- Аналитика |
- Секреты вычисления погрешности
14.01.2019
#аналитика
Есть две различных ситуации, когда необходимо вычислить погрешность измерений сенсоров подсчета посетителей. Ситуация первая — тестирование оборудования. Ситуация вторая — постоянные вычисления погрешности для выявления сбоев и их причин: счетчик сломался, изменились параметры входной группы, сотрудники предпринимают оппортунистические действия и др.
Ниже мы расскажем, какую формулу в каком случае стоит выбирать и почему именно так. Rstat – это правильный подход к подсчету посетителей!
Вычисление погрешности при тестировании оборудования:
ручной подсчет VS данные сенсора
Когда проводится тест оборудования, то сравнивают результаты ручного подсчета с данными сенсора. При ручном подсчете отдельно отмечаются вошедшие и вышедшие посетители. Чаще всего, тест проводится в течение часа.
Данные ручного подсчета – это истинное значение. Поэтому для расчета погрешности сенсора используется стандартная формула, где эталонное значение – это данные ручного подсчета, следовательно, погрешность будет считаться относительно истинного:
Пример:
Вошло (ручной подсчет): 101 человек
Вошло (сенсор): 98 человек
Погрешность:
Это означает, что погрешность измерений входящих посетителей составила 3 процента, минус говорит о том, что сенсор недосчитывает посетителей. Погрешность измерений выходящих посетителей рассчитывается точно также.
Повседневная оценка погрешности подсчета:
вошедшие посетители VS вышедшие посетители
Подсчет посетителей ведется в двух направлениях: входящие и выходящие. Если речь не идет о круглосуточном графике работы, то в конце дня количество вошедших должно быть таким же, как и количество вышедших.
Но как считать погрешность правильно?
В своей работе чаще всего мы сталкиваемся с тем, что количество вошедших посетителей принимается за эталонное (истинно верное) значение. Но ведь это не так: сенсор ошибается в обоих направлениях подсчета, как на вход, так и на выход! Значит, ни одна из цифр не может являться эталоном, относительно которого можно посчитать погрешность. Поэтому и формула расчета погрешности обязана учитывать реальное положение дел.
То есть:
Именно поэтому в результате подсчета вход и выход не совпадает, хотя должно быть «вход истинный = выход истинный».
Абсолютная погрешность двух величин при сложении и вычитании суммируется. Учтём это при работе с уравнением:
Так как в конце рабочего дня в магазине (торговом центре) должно быть 0 посетителей, то есть Вход истинный = Выход истинный, мы их сокращаем и получаем новое уравнение:
Рассчитаем относительную погрешность.
Напоминаем, что относительная погрешность – это отношение абсолютной погрешности к результату измерения.
Разность «Вход измеренный — Выход измеренный» дала нам суммарную величину абсолютной погрешности двух измерений: вошло и вышло.
Значит, зная абсолютную погрешность суммы, мы можем посчитать относительную погрешность суммы:
Пример:
По данным сенсоров подсчета в магазин вошло 150 человек, вышло 153 человека.
Это означает, что погрешность измерений посещаемости сенсором составляет 1%.
Rstat никогда не скрывает от клиентов данных по погрешности. В облаке retailstat.ru можно свободно просматривать эту информацию:
Относительная и абсолютная погрешность – формула определения, как рассчитать погрешность измерения
4. 2
Средняя оценка: 4.2
Всего получено оценок: 2111.
4.2
Средняя оценка: 4.2
Всего получено оценок: 2111.
Абсолютную и относительную погрешность используют для оценки неточности в производимых расчетах с высокой сложностью. Также они используются в различных измерениях и для округления результатов вычислений. Рассмотрим, как определить абсолютную и относительную погрешность.
Материал подготовлен совместно с учителем высшей категории Харитоненко Натальей Владимировной.
Опыт работы учителем математики — более 33 лет.
Абсолютная погрешность
Абсолютной погрешностью числа называют разницу между этим числом и его точным значением.
Рассмотрим пример: в школе учится 374 ученика. Если округлить это число до 400, то абсолютная погрешность измерения равна 400-374=26.
Для подсчета абсолютной погрешности необходимо из большего числа вычитать меньшее.
Существует формула абсолютной погрешности. Обозначим точное число буквой А, а буквой а – приближение к точному числу. Приближенное число – это число, которое незначительно отличается от точного и обычно заменяет его в вычислениях. Тогда формула будет выглядеть следующим образом:
Δа=А-а. Как найти абсолютную погрешность по формуле, мы рассмотрели выше.
На практике абсолютной погрешности недостаточно для точной оценки измерения. Редко когда можно точно знать значение измеряемой величины, чтобы рассчитать абсолютную погрешность. Измеряя книгу в 20 см длиной и допустив погрешность в 1 см, можно считать измерение с большой ошибкой. Но если погрешность в 1 см была допущена при измерении стены в 20 метров, это измерение можно считать максимально точным. Поэтому в практике более важное значение имеет определение относительной погрешности измерения.
Записывают абсолютную погрешность числа, используя знак ±. Например, длина рулона обоев составляет 30 м ± 3 см. Границу абсолютной погрешности называют предельной абсолютной погрешностью.
Относительная погрешность
Относительной погрешностью
Различают систематические и случайные погрешности. Систематической называют ту погрешность, которая остается неизменной при повторных измерениях. Случайная погрешность возникает в результате воздействия на процесс измерения внешних факторов и может изменять свое значение.
Правила подсчета погрешностей
Для номинальной оценки погрешностей существует несколько правил:
- при сложении и вычитании чисел необходимо складывать их абсолютные погрешности;
- при делении и умножении чисел требуется сложить относительные погрешности;
- при возведении в степень относительную погрешность умножают на показатель степени.
Приближенные и точные числа записываются при помощи десятичных дробей. Берется только среднее значение, поскольку точное может быть бесконечно длинным. Чтобы понять, как записывать эти числа, необходимо узнать о верных и сомнительных цифрах.
Верными называются такие цифры, разряд которых превосходит абсолютную погрешность числа. Если же разряд цифры меньше абсолютной погрешности, она называется сомнительной. Например, для дроби 3,6714 с погрешностью 0,002 верными будут цифры 3,6,7, а сомнительными – 1 и 4. В записи приближенного числа оставляют только верные цифры. Дробь в этом случае будет выглядеть таким образом – 3,67.
Что мы узнали?
Абсолютные и относительные погрешности используются для оценки точности измерений. Абсолютной погрешностью называют разницу между точным и приближенным числом. Относительная погрешность – это отношение абсолютной погрешности числа к самому числу. На практике используют относительную погрешность, так как она является более точной.
Тест по теме
Доска почёта
Чтобы попасть сюда — пройдите тест.
Оценка статьи
4.2
Средняя оценка: 4.2
Всего получено оценок: 2111.
А какая ваша оценка?
Ошибка измерения | КРОС
Погрешность измерения
Ошибка измерения
ОПРЕДЕЛЕНИЕ:
Ошибка измерения – это разница между наблюдаемым значением переменной и истинным, но ненаблюдаемым значением этой переменной .
ИСТОЧНИКИ:Первичный источник: Глоссарий CODED-Memobust
Вторичные источники : CODED-Статистическая концепция; экспертные оценки, CODED-Data и обмен метаданными, CODED-EU-SILC
ИНТЕРПРЕТАЦИЯ :
Ошибка измерения приводит к тому, что записанные значения Variable s отличаются от истинных. В общем случае Ошибка измерения определяется как сумма Ошибка выборки и Не связанная с выборкой ошибка . Ошибка измерения s может быть систематической или случайной, и они могут генерировать как Bias , так и дополнительную изменчивость в статистических выходных данных. Обычно термин «измерение» относится к измерению значений Переменная на уровне единиц, например, измерение потребления домохозяйства или измерение заработной платы, выплачиваемой предприятием. Термин
КОНТЕКСТ:
Административные данные также подвержены Ошибка измерения с, но обычно имеет значение только Не связанная с выборкой ошибка . Ошибка , не связанная с выборкой , вызвана теми же причинами, что и в случае данных обследования: (i) Ошибка отсутствия ответа s из-за отсутствующих или неправильных значений переменных в административном источнике ; ii) ошибки обработки, возникающие из-за неправильного применения правильно спланированных методов внедрения; (iii) Охват ошибок из-за чрезмерного охвата или недостаточного охвата населения, представленного административным источником ; (iv) Ошибки модели из-за несовершенного отбора, такого как Эндогенный отбор , или использования неправильных методов измерения, например ошибка, вызванная применением неправильной модели в Оценка ; (v) Случайные ошибки, возникающие при сборе данных, например ошибки, связанные со временем компиляции административного источника .
Руководство по качеству для статистики из нескольких источников (QGMSS) и Методы измерения качества и расчета (QMCM) ESSnet KOMUSO определяют Ошибка измерения для Административного источника как категорию ошибки следующим образом: «ложная или отсутствующая информация в admin источники.
ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ:
Обычно Административный источник вызывает Смещение в Оценке , но также может возникнуть случайная ошибка.
Следует отметить, что, хотя Ошибка выборки может быть измерена по данным выборки на основе надежной теории выборки, все Не связанные с выборкой ошибки трудно измерить. Методы оценки Ошибка, не связанная с выборкой s являются описательными индикаторами, моделированием или моделью Оценка из Невыборочная ошибка с.
Важность ошибки измерения для качества статистики рассматривается в ESSnet KOMUSO-SGA3, WP2.
Связанные термины:
BIAS , Оценка , Неоткрытие , Ошибка неконтроля , Ошибка неконтроля , Non-Spons , Частичное отсутствие ответа , Качество процесса , Средняя квадратная ошибка , Общая нерезонтная
.
вверх
Составная рамка ›
Видео-урок: Погрешность измерения | Nagwa
Стенограмма видео
В этом видео мы говорим о
погрешность измерения. Возможны ошибки в измерениях
по многим разным причинам, например, в данном случае рулетка с неправильным
маркировка. Но в центре нашего внимания на этом уроке
будет посвящено описанию и количественной оценке погрешности измерения. Когда дело доходит до ошибки в
измеренная физическая величина, мы, возможно, уже имеем интуитивное представление о том, что это
означает. Есть некоторая физическая величина,
скажем, масса этого блока, имеющая истинное или точное значение, в данном случае
пять килограммов. Если мы затем перейдем к измерению этого
количество и придумать число, отличное от истинного значения, то мы
наблюдая пример ошибки измерения.
Здесь важно видеть
что для того, чтобы существовала ошибка измерения, должен быть какой-то правильный стандарт, с которым
мы сравниваем измеренное значение. Для этого есть название; его
называется принятым значением величины. И это просто стоимость
некоторая физическая величина, когда она точно измерена; то есть не подлежит
погрешность измерения. Но это может вызвать вопрос,
откуда мы знаем, что какая-то измеряемая физическая величина не изменилась
погрешность измерения в какой-то степени? Когда значение количества
очень важно точно знать, например, если количество, о котором мы говорили,
была некая универсальная постоянная, такая как гравитационная постоянная или заряд
электрон. В подобных случаях принято
значение некоторой физической величины получается из множества различных экспериментов, проведенных для
найти это значение.
Таким образом любые ошибки измерения которые сделаны, скажем, в индивидуальном эксперименте, могут быть идентифицированы и укоренены вне. В конце того, что может быть довольно много работы, то у нас есть принятое значение для некоторой физической величины. Это значение хорошо проверено и хорошо подтверждено широким спектром экспериментов. Итак, как мы уже упоминали, принятые значение является нашим стандартом. Это то, с чем мы проводим измерения уважение к. И когда мы делаем такой измерения, мы надеемся, что наш результат согласуется с этим принятым значением. Если нет, то какой-нибудь произошла ошибка измерения.
Какими бы ни были причины этих ошибок
может быть, есть несколько разных способов количественной оценки этих ошибок. Один из них заключается в том, чтобы говорить о том, что
называется абсолютной ошибкой. Это определяется как абсолютное
значение принятого значения некоторой физической величины минус измеренное значение. Мы видим, что если нет
разница между этими двумя значениями, то наша абсолютная ошибка равна нулю. Но если есть разница, т.
есть в случае измерения этой массы, то мы можем использовать это соотношение для
вычислить число, которое является абсолютной ошибкой нашего измерения.
В случае нашей массы измерения мы увидели, что принятое значение массы этого блока равно пяти килограммы. И поэтому мы берем это значение и вычесть из него измеренное значение, указанное нашей шкалой. И если мы сохраним только одно значимое цифра в нашем ответе, то наша абсолютная ошибка составляет один килограмм. И это просто абсолют разница между нашим принятым значением и нашим измеренным значением.
Иногда нам хочется узнать больше
чем просто разница между нашими принятыми и измеренными значениями. Чтобы понять, почему это может быть так,
представьте, что нам поручили построить гигантскую лодку. По своей конструкции эта лодка предназначена для
имеют массу в один миллион килограммов. Скажем, однако, что, когда мы
закончив строить эту лодку, мы находим, что ее масса составляет один миллион и
один килограмм. Теперь, если мы скажем, что один миллион
килограммы — принятое значение этой величины, и что наше измеренное значение равно единице
миллион и один килограмм. Тогда можно было бы сказать, что абсолютное
погрешность всего этого процесса постройки лодки составляет один килограмм. По масштабам строительства мы
говоря о такой массивной лодке, эта абсолютная ошибка может быть приемлемой.
маленький.
Но что, если бы мы искали вместо этого
чтобы проверить точность весов, которые измеряют гораздо меньшие массы? В таком случае точно так же
абсолютная ошибка может быть неприемлемо большой. Для того, чтобы показать разницу, так
между абсолютной погрешностью в один килограмм в каждом из этих двух различных
случаях мы могли бы полагаться на то, что называется относительной ошибкой. И относительная ошибка
измерение дается путем взятия абсолютной ошибки этого измерения и деления
его по принятому значению. Итак, в случае нашей шкалы
измерив массу этого блока, мы получили бы абсолютную погрешность в один килограмм
разделить на принятое значение в пять килограммов. А это будет равно 0,2. Мы могли бы сказать, что это
относительная погрешность наших весов в указании массы этого пятикилограммового блока.
А как насчет нашего
гигантская лодка? Здесь, как и прежде, наш
абсолютная ошибка составляла один килограмм, но принятое нами значение теперь равно одному миллиону.
килограммы. Это дает нам относительную ошибку
10 с минус шестой или одна миллионная часть. Итак, теперь мы начинаем видеть
реальная разница между этими одинаковыми абсолютными ошибками. Относительная ошибка показывает нам, что
абсолютная погрешность в один килограмм при измерении пятикилограммовой массы вполне
значительный. Но абсолютная ошибка в один килограмм
при измерении очень большой массы в миллион килограммов очень мало
разница.
И потом, есть один способ эту идею
относительной ошибки расширяется еще на один шаг. Мы делаем это, вычисляя то, что
называется процентной относительной ошибкой. А это просто родственник
ошибка измеренного значения, умноженная на 100 процентов. Итак, напомним, что наша относительная ошибка
ибо масса, измеренная нашими весами, равнялась 0,2. Если умножить 0,2 на 100 процентов,
получаем 20 процентов. Это относительный процент
ошибка. И тогда, если взять относительное
погрешность массы нашей лодки и умножаем на 100 процентов, получаем 0,0001
процент. И снова мы видим заметное
разница между этими двумя значениями, тогда как абсолютная ошибка этих двух
измерения были одинаковыми, один килограмм. Теперь, когда мы немного знаем об этих
различные типы ошибок измерения, давайте попрактикуемся с этими идеями
через пример.
В эксперименте атмосферный давление на уровне моря на Земле составляет 101 150 паскалей. Найдите абсолютную ошибку в измерение с использованием принятого значения 101 325 паскалей.
Итак, в этом эксперименте
есть измерение атмосферного давления на уровне моря. Мы можем обратиться к этому измеренному значению
используя заглавную 𝑀, и мы знаем, что это 101 150 паскалей. Мы хотим сравнить наши измеренные
значение к принятому значению атмосферного давления на уровне моря, приведенному здесь. И конкретно мы хотим
рассчитать абсолютную ошибку в этом измерении по сравнению с нашим принятым значением, которое
мы будем представлять с помощью заглавной 𝐴. Для этого можно вспомнить, что
абсолютная погрешность измеряемой величины равна абсолютной величине измеряемой
значение вычитается из принятого значения.
В принципе, мы возьмем наши измерения значение, капитал 𝑀, и мы вычтем его из нашего принятого значения для атмосферного давление на уровне моря. И мы назвали это стоимостным капиталом. 𝐴. И тогда, наконец, мы возьмем абсолютное значение этой разницы. Теперь мы можем заменить значения для 𝐴 и 𝑀. И когда мы делаем, а затем вычисляем эту разницу, мы находим, что она равна 175 паскалей. Это величина разница между нашими измеренными и принятыми значениями. И, следовательно, это наша абсолютная ошибка.
Давайте теперь посмотрим на второй пример упражнение.
В эксперименте скорость
звуковых волн на Земле на уровне моря при температуре 21 градус Цельсия составляет 333
метров в секунду. Найдите относительную ошибку в процентах
измерение с использованием принятого значения 344 метра в секунду. Дайте ответ с точностью до одной запятой
место.
Итак, в этом сценарии мы говорим
об измерении скорости звуковых волн, где при определенных
условиях, на уровне моря и при определенной температуре мы измеряем звуковую волну
скорость 333 метра в секунду. Мы можем назвать эту измеренную скорость 𝑠
суб м. И мы должны сравнить его с
принятая скорость звука, мы назовем это 𝑠 sub a, 344 метра в секунду на
одинаковая высота и температура. Зная эти значения, мы хотим
рассчитать процент относительной ошибки в нашем измерении. Чтобы помочь нам разобраться в этом, мы можем
Вспомните уравнение относительной погрешности измеряемой величины в процентах. Он равен величине
принятое значение минус измеренное значение, разделенное на принятое значение, а затем
умножается на 100 процентов.
Мы можем применить эту связь к наш сценарий, заменив 𝑠 sub a для принятого значения и 𝑠 sub m для измеренное значение. И это дает нам это выражение. А если вычесть 333 метра на секунды из 344, мы получаем значение в нашем числителе 11 метров в секунду. Обратите внимание, что эти единицы, метры в секунду, отменить. И когда мы посчитаем 11 разделить на 344 умножаем на 100 процентов до одного знака после запятой, получаем результат 3,2 процент. Это процентная относительная ошибка в нашем измерении.
Давайте посмотрим на последний Пример ошибки измерения.
В эксперименте ускорение из-за силы тяжести на поверхности Земли измеряется как 9,90 метра в секунду в квадрате. Найдите абсолютную ошибку в измерение с использованием принятого значения 9,81 метра в секунду в квадрате.
Вот эти два значения
указывающее на ускорение силы тяжести на поверхности Земли. Во-первых, измеренное значение, которое мы будем
звоните 𝑔 саб м, это 90,90 метра в секунду в квадрате. Мы должны сравнить это с
принятое значение ускорения свободного падения, назовем его 𝑔 sub a, равным 9,81 м/с.
вторая в квадрате. В нашем сравнении мы специально
хотите найти абсолютную ошибку нашего измеренного значения.
Для этого можно вспомнить, что
абсолютная погрешность измеренного значения равна разнице между измеренным
значение и принятое значение, а затем, если это число отрицательное, принимая
абсолютное значение его. Чтобы применить это отношение, мы будем
замените 𝑔 sub a нашим принятым значением, и мы будем использовать 𝑔 sub m как наше измеренное значение.
ценить. Таким образом, абсолютное значение 𝑔 sub a
минус 𝑔 sub m равно 90,81 метра в секунду в квадрате минус 9,90 метра в секунду.
вторая в квадрате.