시스템 오류 및 간헐적인 오류를 수정하는 다양한 방법

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    어떤 경우에는 궁극적인 시스템이 가끔 발생하는 오류와 비교하여 시스템 오류를 나타내는 오류 지침을 표시할 수 있습니다. 이 문제에는 여러 가지 이유가 있을 수 있습니다.무작위 문제(이름에서 알 수 있듯이)는 실제로 무작위로 발생합니다. 그들은 예측할 수 없으며 일반적으로 반복적인 연구로 복제할 수 없습니다. 체계적인 결함은 절대 고정된 양(예: 다양한 파운드) 또는 백분율(예: 실제 값을 찾기 위해 105%)로 일관된 메모리를 생성합니다.

    보통 고유한 오류의 예는 무엇입니까?

    실험 측정의 무작위 오류는 일반적으로 실험 세트 주변에서 알 수 없고 뒤죽박죽으로 엉켜서 발생합니다. 오류의 무작위 원인에 의해 생성된 예: 단일 전동 공구 회로의 전자 노이즈, 인간의 바람 내에서의 변화로 인한 강력한 에너지 수집기의 열 손실 비율의 불규칙한 변화.

    아무리 주의를 기울이더라도 항상 결함 오류가 있습니다. “오류” 대신 일반적으로 오류입니다. 이것은 측정 프로그램의 일부입니다. 과학에서는 오차 측정을 실험 오차 또는 관찰 오차라고도 합니다.

    관찰 오류에는 5가지 주요 범주가 있습니다. 무작위 오류에서 시스템 오류까지입니다. 무작위 오차는 측정값마다 예기치 않게 달라지지만 의견은 측정값마다 동일한 값 또는 세그먼트를 갖습니다. 우발적인 실수는 피할 수 없었습니다. 그들은 무결성의 새로운 가치를 중심으로 회전합니다. 시스템 오류는 현재 장비를 보정하여 종종 제거될 가능성이 있지만 수정하지 않으면 개인이 측정값을 사실 값에서 벗어날 수 있습니다.

    임의 거부 사유 및

    랜덤 오류와 조직 오류 사이의 수정이란 무엇입니까?

    무작위 오류는 동일한 개체의 다른 시작 날짜와 종료 날짜 사이에 차이를 일으키는 반면 정렬 오류는 원하는 방향으로 실제 값 사이의 측정을 왜곡합니다.

    여러 측정값을 선택할 때 믿음은 진정한 가치를 통해 결정됩니다. 따라서 무작위 오류는 일반적으로 정확도 에 영향을 미칩니다. 일반적으로 특수 오류는 차원의 마지막 유효 범위에 영향을 줍니다.

    오류의 무작위성으로 인한 주요 원인은 기기 제한, 환경 요인 및 사소한 행위 변경입니다. 예를 들어:

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  • 체중계에서 자신을 생각할 때마다 가족을 조금씩 다르게 배치하십시오.
  • 병에 담긴 체적 멀티미터 를 사용하면 대부분의 모든 사람이 매번 완전히 다른 용도로 값을 볼 수 있습니다.
  • 샘플의 큰 부분 전체를 체계적인 저울로 측정하면 다른 값을 허용할 수 있습니다. 물이 전체 샘플에 들어오고 나갈 때 기류가 저울에 추가로 영향을 미치기 때문입니다. . 리>
  • 자세의 작은 변화는 허리 사이즈에 영향을 미칩니다.
  • 바람의 크기는 측정이 확실히 이루어지는 고도와 개방 시간에 따라 다릅니다. 측정된 비용 중 일부도 평균을 내야 합니다. 스콜 바람과 현물 변화가 값에 영향을 미치기 때문입니다.
  • 발생하는 값은 다음과 같아야 합니다. 현재 눈금 사이에 있거나 측정 표시와 유사한 너비를 직접 고려하면 확실히 예측됩니다.
  • 무작위 오류가 아닌 시스템 오류

    일반적으로 임의의 오류가 있고 예측이 불가능 해야 하므로 몇 가지 중요한 정보를 취하고 평균을 내서 가장 일반적으로 변동과 관련된 양을 파악하는 것이 중요할 수 있습니다. 실제 가치를 추정합니다.

    체계적인 오류 및 원인의 예

    어떤 종류인가요? 계통오차의 예는?

    동일한 방향으로 지속적으로 구축되는 경우 오류는 체계적인 것으로 간주됩니다. 예를 들어, 혈압을 측정할 때 일반적으로 무언가가 항상 또는 자주 측정 전에 약간의 동맥압을 움직인다면 이것이 가장 그럴 것입니다.

    편향은 예측 가능하며 일부 설명에 쉽게 일정하거나 비례할 수 있습니다. 체계적인 오류는 주로 높은 정확도 측정에 영향을 미칩니다.

    체계적 오류 대 임의 오류

    오류에 대한 체계적인 관찰의 일반적인 결과는 오류, 잘못된 장치 보정 및 기후 영향을 추가합니다. 예를 들어:

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  • 저울의 무게를 측정할 수 없거나 저울이 없다고 생각되면 길이와 너비가 항상 “꺼져” 있기 때문에 동일한 합산 프로세스를 수행할 수 있습니다. 프로그램을 사용하기 전에 영점 조정하지 않아 발생하는 오류를 특정 오프셋 오류라고 합니다.
  • 모든 새로운 반월판 눈이 문자 그대로 모든 체적 측정에 대해 동일한 수준에서 연구되지 않으면 여전히 부정확한 판독 오류가 발생합니다. 돈을 위해 가치는 읽기가 위에서 볼 것인지 아니면 다음 마커에서 볼 것인지에 따라 지속적으로 낮거나 최상일 것입니다.
  • 일반적으로 낮은 온도에서 발견되는 금속 자로 길이를 측정하면 정보의 열팽창에 대한 지불로 믿을 수 없을 정도로 높은 온도에서와는 다른 정지 결과를 얻을 수 있습니다.
  • 잘못 보정된 온도 게이지는 다양한 온도 범위에서 정확한 판독값을 제공할 수 있지만 더 높거나 낮은 온도를 사용하면 부정확해집니다.
  • 거리를 묻지 않고 새로운 천 계산기 테이프를 사용할 때, 확실히 늘어진 노인. 이 유형의 비례 오류는 일반적으로 계수 척도 오류로 입에서 입으로 전해지는 오류입니다.
  • 드리프트는 연속된 책이 시간이 지남에 따라 지속적으로 낮아지거나 개선될 가능성이 있을 때 발생합니다. 각 장치의 전자 장치는 드리프트하기 쉽습니다. 다른 많은 기구는 장치가 워밍업될 때 움직임의 영향을 받습니다(대부분 긍정적임).
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  • 결과를 확인한 후, 방법론적 오류는 juicegrown에 대해 보완될 수 있습니다. 장비를 교정하고, 실험에서 제어 호출을 사용하고, 지금 측정하기 전에 기기를 워밍업하고, 수량을 표준 과 비교함으로써 편향을 체계적으로 낮출 수 있습니다.

    무작위 오류는 표본 종류를 늘리고 데이터 요금을 인상하여 최소화할 수 있지만 평균화하면 시스템 오류를 보상하기가 번거롭습니다. 편향을 피하기 위한 가장 좋은 방법은 도구의 한계에 대해 잘 알고 있는 것으로 간주되며 대부분의 장비 시스템을 올바르게 사용하는 데 도움이 됩니다.

    주요 요점: 무작위 대 체계적 오류

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  • 측정오차의 종류에는 우발적 오차와 계통오차가 있다.
  • 임의의 오류로 인해 측정값이 약간 다를 수 있습니다. 그것을 가지고 플레이하는 동안 예상치 못한 변화에 가치가 발생합니다.
  • 편향은 항상 동일한 측정 또는 광고된 동일한 비율에 의해 발생합니다. 스타일이 모든 시간대에 동일하게 적용되기 때문입니다. 추측하기 쉽습니다.
  • 특정 실험에서 발생하는 무작위 오류는 제거할 수 없지만 최상의 시스템 문제는 완화할 수 있습니다.
  • 출처

    <울>

  • <인용> Bland, J. Martin 및 Douglas G. Altman(1996). “통계 참고 사항: 측정 오류”. BMJ 313.7059: 744.
  • <인용> Cochran, W.G.(1968). 통계의 측정 오류. 기술. Taylor & Francis, Ltd.는 미국 통계 협회와 품질 협회에 감사드립니다. 10: 637-666. doi: 10.2307 및 1267450
  • <인용> Dodge, Y.(2003). 옥스포드 사전은 일반적으로 통계적으로 용어와 관련이 있습니다. 앗. ISBN 0-19-920613-9.
  • <인용> Taylor, J.R.(1999). 실제 고장 분석 소개: 질문이 있을 때 물리적 측정을 탐색합니다. 학술 과학 책. 집. 4. ISBN 0-935702-75-X.
  • 주요 결과

    • 임의의 오류는 용량 간에 약간의 차이가 있을 수 있습니다. 그것은 실험 중 어려운 변화에서 발생합니다.
    • 배치의 대부분을 매번 특정한 특정 방식으로 읽는 경우 바이어스는 일반적으로 동일한 범위 또는 성공적으로 동일한 범위 부분까지 측정에 항상 영향을 미칩니다. 이것은 의심할 여지 없이 예측 가능합니다.
    • 어떤 종류의 적절한 실험에서도 무작위 오류를 배제할 수 없지만 대부분의 시스템 문제는 줄여야 합니다.

    완전히 체계적인 오류란 무엇을 의미합니까?

    단계별 감독 탐지 : 정기적으로 우연히 결정되지는 않지만 컴퓨터의 특정 내부 부정확성(관찰 및 측정과 함께)으로 인해 실제로 발생한다고 믿어지는 오류입니다.

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