Каким образом учитываются систематические ошибки

Выгоднее всего процесс измерения
физической величины строить так, чтобы
погрешность результата целиком
определялась систематической ошибкой,
которая обычно задается погрешностью
измерительного прибора. Однако это не
всегда можно сделать и на практике могут
существовать три случая:

• ошибка
  измерения определяется систематическими
  ошибками;

• ошибка
  измерения определяется случайными
  ошибками;

• систематическая
  и случайная ошибки близки друг к другу
  и в одинаковой степени влияют на
  результат измерений.

1.
Если ошибки отдельных измерений
определяются
погрешностями измерительных приборов,
то можно дать только оценку максимальной
ошибки. Теория случайных ошибок здесь
не применима.

Предположим
что измеряемая величина
,
а погрешность ее определения —_Y.
Учитывая вышесказанное можно записать

_Y
= ₁+₂+…+_n
, (18) .

т.е.
ошибка суммы всегда равна сумме модулей
ошибок определения отдельных слагаемых.

2.
Если ошибки
отдельных измерений определяются
случайными ошибками необходимо
использовать
закон сложения случайных ошибок. Если
измеряемая величина Y
является суммой (или разностью) двух
величин Х₁
и
Х₂,
а
—
дисперсии этих величин, тоили

.
(19)
.

Средняя
квадратичная ошибка суммы (или разности)
двух (или нескольких) независимых величин
равна корню квадратному из суммы
дисперсий отдельных слагаемых, из
чего следует, что для нахождения суммарной
ошибки
необходимо
складывать не сами ошибки, а их квадраты.

Из закона сложения ошибок следует два
основополагающих вывода:

1)
Значение отдельных ошибок очень быстро
падает по мере их уменьшения.

Предположим,
что
,
тогда ошибка суммы ()
будет равна

,

откуда

.

Иначе говоря, общая ошибка возрастает
на 10%, если одна из двух составляющих
общей ошибки в два раза меньше другой.
Это означает, что для увеличения точности
измерения величины Yнам необходимо стремиться к уменьшению
большей ошибки, уменьшение меньшей
ошибки позволит улучшить точность
измерения величиныYне более чем на 10%.

2)Средняя квадратичная погрешность
среднего арифметического равна средней
квадратичной погрешности отдельного
результата, деленной на корень квадратный
из числа измерений.

Пусть Х₁,Х₂,Х₃, …,Х_n– результаты отдельных измерений,
причем каждое из них характеризуется
одной и той же дисперсиейS².
Пусть величинаYравна
среднему арифметическому этих величин,
т.е.

.

Дисперсия этой величины
в соответствии с(19)определяется
как

.

Так как Y– среднее
арифметическое из всех величинХ_i,
то можно записать

.(20).

Выражение
(20)
иллюстрирует закон возрастания точности
при росте числа наблюдений. Из него
следует, если мы хотим повысить точность
измерений в 2 раза, необходимо провести
не одно, а четыре наблюдения, чтобы
повысить точность в 3 раза, нужно увеличить
число наблюдений в 9 раз, увеличение
числа наблюдений в 100 раз приведет к
десятикратному увеличению точности
измерений.

3.
Если известны систематическая _Х
и случайная S_X
составляющие абсолютной погрешности
измерения физической величины (—
дисперсия измерений), то в качестве
верхней границы суммарной ошибки можно
принять

.
(21)
.

Действительно,
мы можем утверждать с доверительной
вероятностью 
более 0,95, что результаты измерения не
будут отличаться от действительного
(истинного) значения на величину .

Не
имея строгого решения, вопрос о правилах
сложения систематической и случайной
ошибок решается разными путями. Иногда
рекомендуется вообще отказаться от
нахождения суммарной ошибки и в качестве
меры погрешности измерений указывать
две ошибки – систематическую и случайную.

Однако если этого сделать нельзя, можно
воспользоваться следующим правилом:

• считаем,
  что систематическая ошибка, как и
  случайная, распределена по нормальному
  значению;

• если
  мы хотим суммарной ошибке приписать
  доверительную вероятность  = 0,997
  мы должны принять, что _Х
  соответствует утроенному значению
  среднеквадратичной ошибки, а суммарная
  ошибка находится из соотношения

.
(22)
.

• если
  мы хотим суммарной ошибке приписать
  доверительную вероятность  = 0,95
  мы должны принять, что _Х
  соответствует удвоенному значению
  среднеквадратичной ошибки, а суммарная
  ошибка находится из соотношения

.
(23)
.

• если
  мы хотим суммарной ошибке приписать
  доверительную вероятность  = 0,68
  мы должны принять, что _Х
  соответствует значению среднеквадратичной
  ошибки, а суммарная ошибка находится
  из соотношения

.
(24)
.

Сложение
погрешностей можно интерпретировать
и графически (рис. 4). Общая погрешность
равна гипотенузе треугольника, катетами
которого являются _Х
и S_X.

Как
и в предыдущем случае при определении
целесообразности сложения погрешностей
необходимо анализировать соотношение
их величин. Это связано с тем, что уже
при разнице погрешностей в два раза
суммарная погрешность лишь на 10% больше
большей погрешности. То есть если бы
меньшей погрешности вообще не было, то
в нашем примере это мало бы повлияло на
общую суммарную погрешность. Учитывая
то, что в реальном случае, когда число
измерений не превышает 5 – 10
измерений погрешность измерения
физической величины определяется с
точностью ~20 – 30% и редко достигает
10% (для n ~
50) можно считать, что общая ошибка
определяется большей погрешностью,
а меньшей погрешностью можно вообще
пренебречь (подробнее см. в п.п. 1.5).

На
основании вышесказанного для условий
реального эксперимента (число измерений
n = 5 – 10)
можно сформулировать следующие правила
проведения измерителных операций при
определении физической
величины:

Правило 1: Если
систематическая погрешность в два и
более раз больше, чем случайная
,
то случайной погрешностью можно
пренебречь, т.е. считать, что.
Так как_Х
не уменьшается при увеличении количества
измерений n
достаточно
проведение трех — четырех измерений для
того, чтобы убедиться, что показания
прибора повторяются без случайных
отклонений
и промахи отсутствуют.

Правило 2: Систематической
погрешностью можно пренебречь (т.е.
считать, что)
если случайная погрешность, более чем
в 2 раза, превышает систематическую ().
Для уменьшения случайной погрешностиS_Xнеобходимо проводить максимально
возможное число измерений.

Правило 3:
Если обе составляющие общей абсолютной
погрешности соизмеримы, то следует их
суммировать, пользуясь формулами (22-24)
или графически (расчетную формулу
необходимо выбирать сообразно с
необходимой величиной доверительной
вероятности полученного результата, а
число измерений необходимо по возможности
увеличивать для уменьшения
величины случайной погрешности S_Х).

На рис. 5 приведена
обобщенная схема действий при выборе
методики определения погрешности при
измерении физических величин.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #
• #

Учет — систематическая ошибка

Cтраница 1

Учет систематических ошибок возможен только путем сравнения результатов спектрального анализа с результатами других методов анализа, в частности, с химическим анализом. Однако в некоторых случаях, особенно при спектральном анализе газов, такое сравнение практически не всегда возможно.
 [1]

Задача учета систематических ошибок ( см. разд. Измеряющее лицо должно уметь правильно оценить влияние ошибок на результат. Кроме того, по возможности следует вносить пометки об усилении измерений.
 [2]

С целью учета различных систематических ошибок эксперимента оптическая плотность в максимуме длинноволнового компонента дублета для каждой концентрации СНС13 в GS2 принималась за единичную, а затем относительно нее рассчитывалась вся кривая оптической плотности. Как видно из рис. 4, по мере увеличения концентрации хлороформа, а следовательно, и уменьшения степени дисперсности его кристаллов в матрице из CS2, распределение интенсивности приближается к таковому для чистого кристаллического СНС13, что свидетельствует в пользу высказанного предположения.
 [3]

Выражение (3.30) составлено без учета систематических ошибок, которые учитываются при калибровке РЛС. Аппаратурные или инструментальные ошибки 0а вызваны несовершенством технологии изготовления аппаратуры и методов отсчета.
 [4]

Поэтому представляется более рациональным, отказавшись от учета возможных систематических ошибок, градуировать установку, пользуясь эталонными смесями.
 [5]

Методическая ошибка — одна из наиболее трудноподдающихся учету систематических ошибок химического-анализа, которая складывается из ошибок отдельных химических операций. Ни процессы разложения, ни процессы синтеза химических соединений, равно как и процессы разделения компонентов, которые всегда связаны с образованием новых фаз, никогда не проходят до конца. Стремление любой физико-химической системы к максимуму энтропии и минимуму свободной энергии всегда как бы противодействует стремлению аналитика-экспериментатора выделять нацело определяемый компонент и нацело превращать его в аналитически активное соединение. По той же причине даже условие практической полноты образования и выделения соединений определяемого компонента никогда не гарантирует его чистоты от примесей других компонентов. Труд химика-аналитика — это, образно говоря, постоянная борьба с тенденцией хаоса, равновероятного распределения и перемешивания компонентов; труд аналитика — созидательный труд, направленный на уменьшение энтропии и получение информации от химико-аналитической системы. Вполне естественно, что работа подобного рода отягощена помехами принципиального характера.
 [7]

Методическая ошибка — одна из наиболее трудна поддающихся учету систематических ошибок химического анализа, которая складывается из ошибок отдельных химических операций. Ни процессы: разложения, ни процессы синтеза химических соединений, равно как и процессы разделения компонентов, которые всегда связаны с образованием новых фаз, никогда не проходят до конца. Стремление любой физико-химической системы к максимуму энтропии и минимуму свободной энергии всегда как бы противодействует стремлению аналитика-экспериментатора выделять нацело определяемый компонент и нацело превращать его в аналитически активное соединение. По той же причине даже условие, практической полноты образования и выделения соединений определяемого-компонента никогда не гарантирует его чистоты от примесей других компонентов. Труд химика-аналитика — — это, образно говоря, постоянная борьба с тенденцией хаоса, равновероятного распределения и перемешивания компонентов; труд аналитика — созидательный труд, направленный на уменьшение-энтропии и получение информации от химико-аналитической системы. Вполне естественно, что работа подобного рода отягощена помехами принципиального характера.
 [9]

В этом смысле полученные результаты выходят за рамки обсуждаемой здесь задачи — учета систематических ошибок в чисто вращательных спектрах комбинационного рассеяния.
 [11]

По-видимому, это справедливо только после того, как будут учтены все систематические ошибки. Таким образом, учет систематических ошибок расширяет возможности настоящего метода и делает его полезным не только при изучении неполярных молекул.
 [12]

Однако в практике спектрального анализа, как и во многих других случаях технических измерений, в частности при использовании химических методов анализа, далеко не всегда удается удовлетворить этому критерию. Важно, однако, подчеркнуть, что необходимость исключения или учета систематических ошибок должна находиться в поле зрения аналитика в той же степени, как — и необходимость уменьшения случайных ошибок.
 [13]

Обычно в радиолокационных станциях предусматривается возможность исключения систематической ошибки станции по дальности. Это достигается установкой визира шкалы дальномера на условный нуль с учетом систематической ошибки по дистанции.
 [15]

Страницы:  

   1

   2

Когда исследователи рассматривают вопросы, представляющие интерес для аналитиков или портфельных менеджеров, они могут исключить из анализа определенные акции, облигации, портфели, или периоды времени, по разным причинам — возможно, из-за недоступности данных.

Когда недоступность данных приводит к исключению из анализа определенных активов, мы называем эту проблему систематической ошибкой или смещением выборки (англ. ‘sample selection bias’ или ‘sampling bias’).

Например, вы можете сделать выборку из базы данных, которая отслеживает только компании, существующие в настоящее время. Например, многие базы данных взаимных фондов предоставляют историческую информацию только о тех фондах, которые существуют в настоящее время.

Базы данных, в которых хранятся балансовые отчеты и отчеты о прибылях и убытках страдают от той же систематической ошибки, что и базы данных фондов: в них нет фондов или компаний, которые прекратили деятельность.

Исследование, которое использует подобные базы данных, подвержено разновидности систематической ошибки выборки, известной как систематическая ошибка выжившего (англ. ‘survivorship bias’).

Исследователи Димсон, Марш и Стонтон (Dimson, Marsh, and Staunton, 2002) подняли вопрос о систематической ошибке выжившего в международных финансовых индексах:

Систематическая ошибка выжившего иногда появляется, когда мы используем совместно цены акций и данные бухгалтерского учета.

Например, многие исследования в области финансов использовали соотношение рыночной стоимости компании к бухгалтерской стоимости компании на одну акцию (т.е. коэффициент котировки акций, англ. P/B, от ‘price-to-book ratio’ или ‘market-to-book ratio’) и обнаружили, что коэффициент P/B обратно пропорционален доходности компании (см. Fama and French 1992, 1993).

Коэффициент P/B также используется для многих популярных индексов стоимости и роста.

Если база данных, которую мы используем для сбора данных бухгалтерского учета, исключает обанкротившиеся компании, это может привести к систематической ошибке выжившего.

Котхари, Шанкен и Слоун (Kothari, Shanken, and Sloan) в 1995 г. исследовали именно этот вопрос, и оспорили то, что акциям обанкротившихся компаний свойственна самая низкая доходность и коэффициент P/B.

Если мы исключаем из выборки акции обанкротившихся компаний, то акции с низким P/B, которые включены в выборку, будут иметь в среднем более высокую доходность, по сравнению со средней доходностью при включении в выборку всех акций с низким P/B. Котхари, Шанкен и Слоун предположили, что эта систематическая ошибка привела к выводу об обратной связи между средней доходностью и P/B.

Единственный совет, который мы можем предложить в этой ситуации, — это быть в курсе каких-либо смещений, потенциально присущих в выборке. Очевидно, что смещения выборки могут затуманить результаты любого исследования.

Выборка также может быть смещена из-за удаления (или делистинга) акций компании.

Делистинг (англ. ‘delisting’), т.е. исключение акций компании из котировального списка биржи, может происходить по разным причинам: слияние, банкротство, ликвидация, или переход на другую биржу.

Например, Центр исследований котировок ценных бумаг (CRSP, от англ. Center for Research in Security Prices) в Университете Чикаго является основным поставщиком данных о доходности, используемых в научных исследованиях. Когда происходит делистинг, CRSP пытается собрать данные о доходности исключенной компании, но во многих случаях он не может сделать этого из-за связанных с делистингом трудностях. CRSP вынужден просто указать значение доходности исключенной компании как отсутствующее.

Исследование, опубликованное в Финансовом журнале (см. The Journal of Finance) Шумвеем и Вортером (Shumway and Warther) в 1999 году, задокументировало смещение данных доходности NASDAQ в CRSP, вызванное делистингом.

Авторы показали, что делистинг, связанный с плохой работой компании (например, банкротством) исключается из данных чаще, чем делистинг, связанный с хорошей или нейтральной эффективностью компании (например, слиянием или перемещением на другой рынок). Кроме того, делистинг чаще происходит с небольшими компаниями.

Систематическая ошибка выборки встречается даже на рынках, где качество и согласованность данных весьма высоки. Новые классы активов, такие как хедж-фонды могут представлять еще большие проблемы смещения выборки.

Хедж-фонды (англ. ‘hedge funds’) представляют собой гетерогенную группу инвестиционных инструментов, как правило, организованных таким образом, чтобы быть свободными от регулирующего контроля. В целом, хедж-фонды не обязаны публично раскрывать свою эффективность (в отличие, скажем, от взаимных фондов). Хедж-фонды сами решают, нужно ли им включаться в какую-либо базу данных хедж-фондов.

Хедж фонды с плохой репутацией явно не желают, чтобы их результаты публиковались в базе данных, создавая проблему смещения самовыборки (англ. ‘self-selection bias’) в базах данных хедж-фондов.

Кроме того, как отметили Фанг и Хсие (Fung and Hsieh) в исследовании 2002 г., поскольку только хедж-фонды с хорошими показателями добровольно попадают в базу данных, в целом, историческая эффективность отрасли хедж-фондов имеет тенденцию казаться лучше, чем она есть на самом деле.

Кроме того, многие базы данных хедж-фондов исключают фонды, которые выходят из бизнеса, создавая в базе данных систематическую ошибку выжившего. Даже если база данных не удаляет несуществующие хедж-фонды, в попытке устранить ошибку выжившего, остается проблема хедж-фондов, которые перестают отчитываться об эффективности из-за плохих результатов.

Систематическая ошибка опережения.

Процесс тестирования также подвержен систематической ошибке опережения (англ. ‘look-ahead bias’), если он использует информацию, которая не была доступна на момент тестирования.

Например, тесты правил биржевой торговли, которые используют ставки доходности фондового рынка и данные бухгалтерских балансов должны учитывать систематическую ошибку опережения.

В таких тестах, балансовая стоимость компании на акцию обычно используются для расчета коэффициента P/B.

Хотя рыночная цена акции доступна для всех участников рынка на заданный момент времени, балансовая стоимость на акцию на конец финансового года может стать общедоступной только в будущем — когда-то в следующем квартале.

Систематическая ошибка временного периода.

Тесты также подвержены систематической ошибке или смещению временного периода (англ. ‘time-period bias’), если они основаны на временном периоде, для которого результаты тестирования будут специфичными (т.е., характерными только для данного периода).

Ряды коротких временных периодов, скорее всего, дадут результаты, специфичные для определенного периода, которые могут не отражать более длительный период.

Ряды длительных временных периодов могут дать более точную картину истинной эффективности инвестиций. Недостаток длительных периодов заключается в потенциальных структурных изменениях, происходящих в течение периода, что приведет к двум различным распределениям доходности.

В этой ситуации, распределение, отражающее условия до изменений, будет отличаться от распределения, которые описывают условия после изменений.

Пример (7) систематических ошибок в инвестиционных исследованиях.

Финансовый аналитик рассматривает эмпирические данные об исторической доходности акций США.

Она выясняет, что недооцененные акции (то есть, акции с низким P/B) превзошли по эффективности растущие акции (то есть, акции с высоким P/B) в некоторых последних периодах времени.

После изучения американского рынка, аналитик задается вопросом, могут ли недооцененные акции быть привлекательными в Великобритании. Она исследует эффективность недооцененных и растущих акций на британском рынке за 14-летний период с января 2000 года по декабрь 2013 года.

Для проведения этого исследования, аналитик делает следующее:

• Получает текущий состав компаний Индекса всех акций FTSE (Financial Times Stock Exchange All Share Index), который является взвешенным индексом рыночной капитализации;
• Исключает несколько компаний, у которых финансовый год не заканчивается в декабре;
• Использует балансовую и рыночную стоимость компаний на конец года, чтобы ранжировать остальные пространство компаний по коэффициенту P/B на конец года;
• На основе этих рейтингов, она делит пространство ценных бумаг на 10 портфелей, каждый из которых содержит одинаковое количество акций;
• Вычисляет равновзвешенную доходность каждого портфеля и доходность FTSE All Share Index за 12 месяцев после даты расчета каждого рейтинга; а также
• Вычитает доходность FTSE из доходности каждого портфеля, чтобы получить избыточную доходность для каждого портфеля.

Опишите и обсудите каждую из следующих систематических ошибок, которым подвержен план исследований аналитика:

• систематическую ошибку выжившего;
• систематическую ошибку опережения; а также
• систематическую ошибку временного периода.

Систематическая ошибка выжившего.

План тестирования подвержен систематической ошибке выжившего, если он не принимает в расчет обанкротившиеся компании, слившиеся компании, а также компании, иным образом покинувшие базу.

В этом примере, аналитик использовала текущий список акций FTSE, а не фактический список акций на начало каждого года. В той степени, в которой расчет доходности не учитывает компании, исключенные из индекса, эффективность портфелей с наименьшим P/B подвершена систематической ошибке выжившего и, соответственно, может быть завышена.

В какой-то момент периода тестирования, эти ныне не существующие компании, были исключены из тестирования. У них, вероятно, были низкие цены на акции (и низкий P/ B) и плохая доходность.

Систематическая ошибка опережения.

План тестирования подвержен систематической ошибке опережения, если он использует информацию, недоступную на момент тестирования.

В этом примере, аналитик провела тест, сделав допущение о том, что необходимая бухгалтерская информация была доступна в конце финансового года.

Например, аналитик предположила, что балансовая стоимость на акцию за 2 000 финансовый года был известна на 31 декабря 2000 года. Поскольку эта информация, как правило, не публикуется в течение нескольких месяцев после завершения финансового года, тест, возможно, содержал систематическую ошибку опережения.

Эта ошибка может привести к стратегии, которая окажется успешной, но при этом потребуется идеальная способность прогнозировать бухгалтерские результаты.

Систематическая ошибка временного периода.

План тестирования подвержен систематической ошибке временного периода, если он основан на периоде, для которого результаты будут специфичны.

Хотя тестирование охватывает период более 10 лет, этот период может оказаться слишком коротким для тестирования аномалии.

В идеале, аналитик должна протестировать рыночные аномалии в течение нескольких бизнес-циклов, чтобы гарантировать, что результаты не являются специфичными для рассматриваемого периода.

Эта систематическая ошибка может способствовать предлагаемой стратегии, если выбрать временной период, благоприятный для стратегии.

Разница между случайной ошибкой и систематической ошибкой

Ошибка определяется как разница между фактическим или истинным значением и измеренным значением. Измерение количества или стоимости основано на каком-то стандарте. Измерение любого количества осуществляется путем сравнения его с производным стандартом, который не является полностью точным. Чтобы понять ошибки в измерении, следует понимать два термина, которые определяют ошибку, и они являются истинным значением и измеренным значением. Истинное значение невозможно выяснить, оно может быть определено по среднему значению бесконечного числа. Измеренное значение определяется как оценочное значение истинного значения путем взятия нескольких измеренных значений. Ошибка не должна быть перепутана с ошибкой, ошибки можно избежать, но ошибки не избежать, но их можно минимизировать. Так что ошибка не является ошибкой его части измерительной обработки. Измерение — это разница между измеренным значением количества и его истинным значением. мы обсудим случайную ошибку и систематическую ошибку. Погрешности измерения делятся на два обширных класса ошибок.

1. Случайная ошибка
2. Систематическая ошибка

Случайная ошибка:

Случайная ошибка — это не что иное, как колебания в измерении, которые в основном наблюдаются путем проведения нескольких испытаний данного измерения. Как следует из названия, эта ошибка происходит совершенно случайно. Они непредсказуемы и не могут быть воспроизведены путем повторения эксперимента снова. Так что каждый раз это дает разные результаты. Случайная ошибка варьируется от наблюдения к другому. При случайной ошибке колебание может быть как отрицательным, так и положительным. Не всегда возможно определить источник случайной ошибки. Случайная ошибка происходит из-за фактора, который не может или не будет контролироваться. Случайная ошибка влияет на достоверность результатов. Некоторые из возможных источников или причин случайных ошибок перечислены ниже.

• Наблюдение: ошибка в суждении наблюдателя.
• Небольшие помехи: Небольшие помехи могут привести к ошибкам измерения, например
• Колеблющиеся условия: Некоторое изменение температуры во времени или в окружающей среде может привести к ошибке в измерении.
• Качество: Некоторое время, когда качество объекта, измерение которого должно быть выполнено, не определено должным образом, приводит к ошибке.

Ошибка может быть уменьшена, если взять число чтений, а затем найти среднее или среднее значение чтения.

Систематическая ошибка:

Систематическая ошибка — это когда одна и та же ошибка присутствует во всех показаниях. Систематическая ошибка предсказуема и обычно постоянна или пропорциональна истинному значению. Таким образом, систематическая ошибка повторяется каждый раз, и это приводит к ошибкам согласованности. Если мы повторим эксперимент, мы получим одну и ту же ошибку каждый раз. Систематические ошибки возникают из-за неправильной калибровки прибора. Систематическая ошибка влияет на точность результата. Систематическая ошибка также называется нулевой ошибкой, положительной или отрицательной ошибкой. Некоторые из возможных источников или причин систематической ошибки перечислены ниже.

• Инструментальная ошибка: оборудование, используемое для измерения объекта, может быть не совсем точным.
• Экологическая ошибка: ошибка возникает из-за изменений условий окружающей среды, таких как влажность, давление, температура и т. Д.
• Наблюдательная ошибка: ошибка в записи данных, также называемая человеческими ошибками. После выявления систематической ошибки она может быть в некоторой степени уменьшена. Систематическая ошибка может быть сведена к минимуму путем регулярной калибровки оборудования, использования элементов управления и сравнения значений со стандартным значением.

Сравнение между случайными ошибками и значением систематической ошибки (инфографика)

Ниже приведено 8 основных различий между случайной ошибкой и систематической ошибкой

Ключевые различия между случайной ошибкой и систематической ошибкой

Давайте обсудим некоторые основные различия между случайной ошибкой и систематической ошибкой

• Случайная ошибка непредсказуема и возникает из-за неизвестных источников, тогда как систематическая ошибка является предсказуемой и возникает из-за дефекта прибора, который используется для измерения.
• Случайная ошибка возникает в обоих направлениях, тогда как систематическая ошибка возникает только в одном направлении.
• Случайная ошибка не может быть устранена, но большинство систематических ошибок может быть уменьшено.
• Случайная ошибка является уникальной и не имеет определенного типа, тогда как систематическая ошибка имеет 3 типа, как указано в таблице выше.
• Систематическую ошибку трудно обнаружить, это происходит из-за одних и тех же результатов каждый раз и не осознает, что проблема вообще существует, тогда как случайную ошибку легко обнаружить из-за разных результатов каждый раз.

Сравнительная таблица случайных ошибок и систематических ошибок

Ниже приведено 8 лучших сравнений между случайной ошибкой и систематической ошибкой.

Выводы

Таким образом, случайная ошибка в основном возникает из-за каких-либо возмущений в окружающей среде, таких как колебания или различия в давлении, температуре или из-за наблюдателя, который может принять неправильные показания, в то время как систематическая ошибка возникает из-за механической структуры прибора. Случайная ошибка не может быть предотвращена, в то время как систематическая ошибка может быть предотвращена. Полное устранение обеих ошибок невозможно. Основное различие между случайными ошибками и систематическими ошибками заключается в том, что случайная ошибка в основном приводит к колебаниям, тогда как систематические ошибки приводят к предсказуемому и последовательному результату. При работе с промышленными приборами важно, чтобы оператор тщательно следил за экспериментом, чтобы погрешность измерения могла быть уменьшена.

Рекомендуемые статьи

Это было руководство к разнице между случайной ошибкой и систематической ошибкой. Здесь мы также обсудим различия между случайной ошибкой и систематической ошибкой с помощью инфографики и сравнительной таблицы. Вы также можете взглянуть на следующие статьи, чтобы узнать больше.

1. Экономический рост против экономического развития
2. Бухгалтерский учет и финансовый менеджмент
3. Покупка активов против покупки акций
4. Ангел Инвестор против Венчурного Капитала