Vrste pogreške: sustavna, slučajna, apsolutna, približna

Budući da je točno znanost, matematika ne tolerira dovođenje situacija generalu bez uzimanja u obzir specifičnosti konkretnog primjera. Konkretno, nemoguće je napraviti pravo mjerenje u matematici, fizici, doslovno "po oku", bez uzimanja u obzir nastalu pogrešku.

O čemu se radi?

Znanstvenici su otkrili različite vrste pogrešaka, tako da danas možemo sigurno reći da nikakav znak nakon zaraze ne ostaje bez pažnje. Naravno, to je nemoguće bez zaokruživanja, inače će svi ljudi na planeti biti angažirani samo tako, ići duboko u tisućiti i deset tisućiti. Kao što je poznato, mnogi se brojevi ne mogu podijeliti jedan na drugi bez ostatka, a mjerenja dobivena tijekom eksperimenata pokušavaju podijeliti kontinuirani u zasebne dijelove kako bi ih se izmjerili.

praktički točnost mjerenja i računanje je zaista vrlo važno, jer je to jedan od glavnih parametara koji dopuštaju govoriti o ispravnosti podataka. Vrste pogrešaka odražavaju koliko su likovi blizu stvarnosti. Što se tiče kvantitativnog izraza: pogreška u mjerenju pokazuje koliko je istinit rezultat. Točnost je veća ako je pogreška manja.

Zakoni znanosti

Prema pronađenim uzorcima koji djeluju u tekućoj teoriji pogrešaka, u situaciji u kojoj bi točnost rezultata trebala biti veća od dostupnog, dva puta, morat će povećati broj eksperimenata četiri puta. U slučaju da se točnost povećava tri puta, eksperimenti trebaju biti više od 9 puta. Sustavna pogreška je uklonjena.

Mjeriteljstvo smatra da je mjerenje pogrešaka jedan od najvažnijih koraka kako bi se osigurala ujednačenost mjerenja. Potrebno je uzeti u obzir: točnost podliježe utjecaju širokog raspona čimbenika. To je dovelo do razvoja vrlo složenog klasifikacijskog sustava, koji djeluje samo uz uvjet da je uvjetovan. U stvarnim uvjetima, rezultati snažno ovise ne samo o procesu inherentne pogreške, nego io obilježjima procesa dobivanja informacija za analizu.

Sustav klasifikacije

Vrste grešaka, koje ističu moderni znanstvenici:

• apsolutni;
• relativna;
• smanjena.

Moguće je podijeliti ovu kategoriju u druge skupine, na temelju razloga za netočnost izračuna i provedenih eksperimenata. Kažu da su se pojavili:

• sustavna pogreška;
• nesreća.

Prva je vrijednost konstantna, ovisi o karakteristikama mjerenja i ostaje nepromijenjena ako, pod svakom daljnjom manipulacijom, uvjeti ostaju isti.

No, slučajna se pogreška može promijeniti ako tester ponovi slične studije provedene istim uređajem i da je u uvjetima identičnim prvim razdobljima.

Istodobno se pojavljuje sustavna, slučajna pogreška i nalazi se u svim testovima. Vrijednost slučajne varijable unaprijed je nepoznata, jer ga izazivaju nepredvidivi čimbenici. Unatoč nemogućnosti isključivanja, razvijeni su algoritmi za smanjenje ove količine. Primjenjuju se u fazi obrade podataka dobivenih tijekom istraživanja.

Sustavno u usporedbi sa slučajnim razlikama razlikuje se u prirodi izvora koji ga izazivaju. To se otkriva unaprijed i znanstvenici mogu razmotriti uzimajući u obzir odnos s njezinim uzrocima.

A ako više razumijete?

Da biste potpuno razumjeli koncept, trebate znati ne samo vrste pogrešaka, već i one komponente ovog fenomena. Matematičari identificiraju sljedeće komponente:

• povezane s metodologijom;
• upravljan alatima;
• subjektivno.

Izračunavanje pogreške, operator ovisi o specifičnim, samo njemu svojstvenim, pojedinačnim karakteristikama. One tvore subjektivnu komponentu pogreške koja krši točnost analize informacija. Vjerojatno će razlog biti u nedostatku iskustva, ponekad u pogreškama povezanim s početkom čitanja svjedočenja.

Pretežno proračun pogreške uzima u obzir dvije druge stavke, tj. Instrumentalne i metodološke.

Važne komponente komponente

Točnost i pogreška su koncepti bez kojih ni fizika, ni matematika, niti brojne druge prirodne i egzaktne znanosti temeljene na njima nisu moguće.

Istovremeno, treba imati na umu da su sve tehnike poznate čovječanstvu za dobivanje podataka tijekom eksperimenata nesavršene. To je razlog metodičke pogreške, što je apsolutno nemoguće izbjeći. Na to utječe i prihvaćeni sustav računanja i netočnosti inherentne formulama za izračunavanje. Naravno, potreba za kružnim rezultatima također ima utjecaj.

Postoje grube pogreške, tj. Pogreške, čiji je uzrok pogrešno ponašanje operatora tijekom eksperimenta, kao i neuspjeh, neispravan rad instrumenata ili pojava nepredviđene situacije.

Moguće je otkriti grubu pogrešku vrijednosti analiziranjem dobivenih podataka i otkrivanjem netočnih vrijednosti pri usporedbi podataka s posebnim kriterijima.

Što matematika i fizika danas govore? Točnost može biti spriječena preventivnim mjerama. Izmišljeno je nekoliko racionalnih načina za smanjenje tog koncepta. Da biste to učinili, uklonite jedan ili drugi čimbenik, što dovodi do netočnih rezultata.

Kategorija i klasifikacija

Postoje pogreške:

• apsolutna;
• metodičan;
• slučajna;
• relativna;
• prikazati;
• alat;
• bulk;
• dodatni;
• sustavno;
• osobno;
• statična;
• dinamičan.

Formula pogreške za različite vrste razlikuje se jer u svakom pojedinom slučaju uzima u obzir niz čimbenika koji su utjecali na formiranje netočnih podataka.

Ako govorimo o matematici, onda, uz ovaj izraz, samo relativne i apsolutne pogreške su izdvojiti. No, kada u određenom vremenskom intervalu postoji interakcija promjena, možemo govoriti o prisutnosti dinamičkih, statičkih komponenti.

Formula pogreške, koja uzima u obzir interakciju ciljanog objekta s vanjskim uvjetima, sadrži račun dodatnih osnovnih znamenki. Ovisnost očitanja na ulaznim podacima za određeni eksperiment govorit će o multiplikativnoj pogrešci ili pogrešci aditiva.

apsolutan

Ovim pojmom je uobičajeno razumjeti podatke koji se izračunavaju odvajanjem razlika indikatora preuzetih tijekom eksperimenta s valjanima. Pronađena je sljedeća formula:

Qn = Qn - Q0

A Qn su traženi podaci, Qn je onaj koji se nalazi u eksperimentu, a nula su osnovni podaci s kojima se uspoređuje.

gore

Ovim pojmom je uobičajeno shvatiti takvu vrijednost koja izražava odnos između apsolutne pogreške i norme.

Pri proračunu ove vrste pogreške važni su ne samo nedostaci povezani s radom instrumenata koji su uključeni u eksperiment, nego i metodičnu komponentu, kao i približnu pogrešku brojanja. Potonja vrijednost izaziva nedostatke mjerila odjeljenja prisutnog na mjernom instrumentu.

Usko povezana s ovim konceptom i instrumentalnom pogreškom. Pojavljuje se kada je uređaj pogrešno, pogrešno, neispravno napravljen, zbog čega su joj indikacije nedovoljno točne. Međutim, sada naše društvo je na takvoj razini tehnološkog napretka, kada je stvaranje instrumenata koji nemaju instrumentalnu pogrešku još nedostižan. Što možemo reći o zastarjelim uzorcima koji se koriste u školskim i studentskim eksperimentima? Stoga, pri izračunavanju kontrole, laboratorijskog rada, neprihvatljivo je zanemariti instrumentalnu pogrešku.

Članci

Ova je varijanta izazvana jednim od dva razloga ili kompleksom:

• Matematički model korišten u studijama pokazao se nedovoljno točnim;
• odabiru se pogrešne metode mjerenja.

subjektivan

Pojam se primjenjuje na situaciju u kojoj su nastale pogreške pri dobivanju podataka tijekom izračuna ili eksperimenata zbog nedovoljne kvalifikacije osobe koja obavlja operaciju.

Ne možete reći da se to događa samo kada je neka neobrazovana ili glupa osoba sudjelovala u projektu. Posebice, pogreška je izazvana nesavršenjem ljudskog vizualnog sustava. Zbog toga razlozi možda neće izravno ovisiti o sudioniku eksperimenta, ali su klasificirani kao ljudski faktor.

Statika i dinamika teorije pogrešaka

Određena pogreška uvijek je povezana s time kako interakcije ulaznih i izlaznih veličina. Posebno se analizira proces međusobne povezanosti u određenom vremenskom intervalu. Uobičajeno je govoriti o:

• Pogreška koja se pojavljuje pri izračunavanju određene količine konstantna je u određenom vremenskom intervalu. To se zove statička.
• Dinamički, povezan s pojavom razlike, otkriven je mjerenjem nestabilnih podataka, opisanih stavkom iznad tipa.

Što je primarno i što je sekundarno?

Bez sumnje, dopuštena je pogreška izazvana osnovnim količinama koje utječu na određeni problem, međutim, učinak nije jedinstven, što je omogućilo istraživačima da podijele grupu u dvije kategorije podataka:

• Izračunato u normi radnih uvjeta prema standardima numeričkih izraza svih brojeva koji utječu na brojeve. Ti se nazivaju osnovni.
• Dodatne, formirane pod utjecajem atipičnih čimbenika, koji ne odgovaraju normalnim vrijednostima. Isti tip je također naveden u slučaju kada glavna količina prelazi granice norme.

A što se događa?

Pojam "norma" već je spomenut više nego jednom, ali nije objašnjeno što točno stanje u znanosti zove normalno, a također se spominje i da se razlikuju i druge vrste uvjeta.

Dakle, normalno - to su uvjeti kada su sve varijable koje utječu na radni proces unutar granica normalnih vrijednosti koje su za njih otkrivene.

Ali radnici su izraz koji se odnosi na uvjete u kojima se vrijednosti mijenjaju. U usporedbi s normalnim, okviri su mnogo širi, ali količine koje se utječu moraju se uklopiti u radni prostor koji je određen za njih.

Radna norma količine koja utječe podrazumijeva takav interval osovine vrijednosti, kada je moguće normalizirati uvođenjem dodatne pogreške.

Što utječe na ulaznu vrijednost?

Pri izračunu pogreške potrebno je zapamtiti da ulazna veličina utječe na vrste vrsta pogrešaka koje nastaju u određenoj situaciji. Istovremeno govore o:

• aditiv, koji je inherentan u pogrešci, izračunat kao zbroj različitih vrijednosti uzetih u modulu. Istodobno, pokazatelj nema utjecaja koliko je velika količina izmjerena;
• multiplicativni, koji će se mijenjati kada se utječe izmjerena količina.

Treba zapamtiti da je apsolutni aditiv pogreška koja nema veze s veličinom koja se mjeri svrhom eksperimenta koji se provodi. U bilo kojem dijelu raspona vrijednosti indikator ostaje konstantan, a parametri mjernog instrumenta, uključujući i osjetljivost, ne utječu na to.

Pogreška aditiva pokazuje koliko je manja vrijednost dobivena primjenom odabranog mjernog instrumenta.

No, multiplicativnost se neće mijenjati slučajnim putem, već proporcionalno, budući da je povezana s parametrima izmjerene vrijednosti. Razmak u kojem je velika pogreška izračunava se proučavanjem osjetljivosti instrumenta, budući da će vrijednost biti proporcionalna s njom. Ova podvrsta netočnosti proizlazi iz razloga što ulazna veličina utječe na mjerna sredstva i mijenja njegove parametre.

Kako ukloniti pogrešku?

U nekim slučajevima možete izuzeti pogrešku, iako to ne vrijedi za svaku vrstu. Na primjer, ako govorimo o gore navedenom, razred pogreške u ovom slučaju ovisi o parametrima uređaja i vrijednost se može mijenjati odabirom točnijih modernih sredstava. Istodobno, nemoguće je potpuno izuzeti nedostatke mjerenja povezanih s tehničkim značajkama strojeva, jer će uvijek biti čimbenika koji smanjuju pouzdanost podataka.

Klasično razlikuju četiri metode za uklanjanje ili minimiziranje pogreške:

• Uklanjanje uzroka, izvor prije eksperimenta.
• Uklanjanje netočnosti u aktivnostima prikupljanja podataka. Da biste to učinili, koristite zamjenske metode, pokušajte nadoknaditi znakove i promatranje kontrasta jedni s drugima, a također se pridržavati simetričnih opažanja.
• Ispravljanje rezultata dobivenih prilikom uvođenja ispravaka, odnosno računalnog načina uklanjanja pogreške.
• Utvrđivanje onoga što granice sustavne pogreške uzimaju u obzir u slučaju kada eliminacija nije moguća.

Najoptimalniji je izbor eliminirati uzroke, izvore pogreške tijekom eksperimentalnog prikupljanja podataka. Unatoč činjenici da je metoda smatrana najoptimalnijom, to ne komplicira tijek rada, naprotiv, čak ga i olakšava. To je zbog činjenice da operater ne mora isključiti pogrešku već tijekom izravnog prijema podataka. Nemojte urediti gotov rezultat, prilagođavajući se standardima.

Ali kada je odlučeno otkloniti pogreške već tijekom mjerenja, pribjegavajte se jednoj od najpopularnijih tehnologija.

Poznate opcije isključivanja

Najčešće primjenjuju uvođenje uređivanja. Da biste ih koristili, morate znati točno što je sustavna pogreška inherentna određenom eksperimentu.

Osim toga, zamjenska je opcija u potražnji. Preuzimanjem na njega, stručnjaci umjesto vrijednosti interesa koriste supstituirane, isporučene u sličnom okruženju. To je uobičajeno kod mjerenja električnih veličina.

Kontrast je metoda koja zahtijeva dvaput provođenje eksperimenata, dok izvor u drugoj fazi utječe na rezultat suprotno od prvog. Logika rada s ovom metodom slična je onoj koja se naziva "naknada znakom", kada vrijednost u jednom eksperimentu mora biti pozitivna, a druga - negativna, a konkretna vrijednost se izračunava usporedbom rezultata dvaju mjerenja.