Тщательность и точность - Accuracy and precision

При измерении набора точность близость измерений к определенному значению, а точность близость измерений друг к другу.

Точность имеет два определения:

  1. Чаще всего это описание систематические ошибки, мера статистическая погрешность; низкая точность вызывает разницу между результатом и "истинным" значением. ISO называет это истинность.
  2. В качестве альтернативы ISO определяет[1] точность как описание комбинации обоих типов ошибка наблюдения выше (случайный и систематический), поэтому для высокой точности требуется как высокая точность, так и высокая точность.

Точность это описание случайные ошибки, мера статистическая изменчивость.

Проще говоря, учитывая набор точек данных из повторных измерений одной и той же величины, можно сказать, что набор точный если их среднее значение близко к истинное значение измеряемой величины, в то время как набор можно назвать точный если значения близки друг к другу. В первом, более общем определении «точности», приведенном выше, эти две концепции не зависят друг от друга, поэтому можно сказать, что конкретный набор данных является либо точным, либо точным, либо тем и другим, либо ни одним из них.

Общее техническое определение

Точность - близость результатов измерения к истинному значению; точность степень, в которой повторяется (или воспроизводимый ) измерения при неизменных условиях показывают те же результаты.

В полях наука и инженерное дело, точность измерение система - это степень точности измерений количество к тому количеству правда ценность.[2] Точность системы измерения, связанная с воспроизводимость и повторяемость, - степень, в которой повторные измерения в неизменных условиях показывают одинаковые Результаты.[2][3] Хотя два слова "точность" и "точность" могут быть синоним в разговорный использования, они намеренно противопоставляются в контексте научный метод.

Поле статистика, где интерпретация измерений играет центральную роль, предпочитает использовать термины предвзятость и изменчивость вместо точности и точности: смещение - это количество неточностей, а изменчивость - это количество неточностей.

Система измерения может быть точной, но не точной, точной, но не точной, ни то, ни другое. Например, если эксперимент содержит систематическая ошибка, затем увеличивая размер образца обычно увеличивает точность, но не улучшает точность. Результатом была бы последовательная, но неточная строка результатов ошибочного эксперимента. Устранение систематической ошибки повышает точность, но не меняет ее.

Система измерения рассматривается действительный если это оба точный и точный. Связанные термины включают предвзятость (неслучайный или направленные эффекты, вызванные фактором или факторами, не связанными с независимая переменная ) и ошибка (случайная изменчивость).

Терминология также применяется к косвенным измерениям, то есть к значениям, полученным с помощью вычислительной процедуры из наблюдаемых данных.

Помимо точности и прецизионности, измерения могут также иметь разрешение измерения, которое представляет собой наименьшее изменение базовой физической величины, вызывающее отклик при измерении.

В численный анализ, точность - это также близость расчета к истинному значению; а точность - это разрешение представления, обычно определяемое количеством десятичных или двоичных цифр.

С военной точки зрения, под меткостью понимается в первую очередь точность стрельбы (justesse de tir), точность стрельбы выражается близостью кучки выстрелов в центре цели и вокруг нее.[4]

Количественная оценка

Смотрите также: Ложная точность

В промышленных приборах точность - это допуск измерения или передача прибора, который определяет пределы ошибок, допускаемых при использовании прибора в нормальных условиях эксплуатации.[5]

В идеале измерительное устройство должно быть точным и точным, с измерениями, близкими к истинному значению и плотно сгруппированными вокруг него. Точность и прецизионность процесса измерения обычно устанавливают путем многократного измерения некоторых прослеживаемый Справка стандарт. Такие стандарты определены в Международная система единиц (сокращенно SI с французского: Système international d'unités) и поддерживается национальными организации по стандартизации такой как Национальный институт стандартов и технологий В Соединенных Штатах.

Это также применимо, когда измерения повторяются и усредняются. В этом случае термин стандартная ошибка применяется правильно: точность среднего равна известному стандартному отклонению процесса, деленному на квадратный корень из числа усредненных измерений. Далее Центральная предельная теорема показывает, что распределение вероятностей усредненных измерений будет ближе к нормальному распределению, чем у отдельных измерений.

По точности можно выделить:

  • разница между значить измерений и эталонного значения, предвзятость. Установление и корректировка смещения необходимо для калибровка.
  • комбинированный эффект этого и точности.

Распространенным условием в науке и технике является неявное выражение точности и / или прецизионности с помощью значимые фигуры. Если явно не указано иное, допускается погрешность, равная половине значения последнего значимого места. Например, запись 843,6 м, или 843,0 м, или 800,0 м будет означать запас 0,05 м (последнее значащее место - десятое), в то время как запись 843 м будет означать погрешность 0,5 м ( последние значащие цифры - единицы измерения).

Значение 8000 м с конечными нулями и без десятичной точки является неоднозначным; конечные нули могут или не могут быть предназначены как значащие цифры. Чтобы избежать этой двусмысленности, число может быть представлено в экспоненциальном представлении: 8,0 × 10.3 m указывает, что первый ноль является значимым (отсюда и запас 50 м), а 8.000 × 103 m означает, что все три нуля значимы, что дает запас 0,5 м. Точно так же можно использовать кратное основной единице измерения: 8,0 км эквивалентно 8,0 × 103 м. Он указывает запас 0,05 км (50 м). Однако использование этого соглашения может привести к ложная точность ошибки при приеме данных из источников, которые ему не подчиняются. Например, источник, сообщающий число вроде 153 753 с точностью +/- 5 000, выглядит так, как будто имеет точность +/- 0,5. Согласно соглашению, это число было бы округлено до 154 000 человек.

В качестве альтернативы, в научном контексте, если желательно указать погрешность с большей точностью, можно использовать такое обозначение, как 7,54398 (23) × 10-10 м, что означает диапазон от 7,54375 до 7,54421 × 10-10 м.

Точность включает:

  • повторяемость - отклонение, возникающее, когда прилагаются все усилия для поддержания постоянных условий с использованием одного и того же инструмента и оператора, и повторяющееся в течение короткого периода времени; и
  • воспроизводимость - отклонения, возникающие при использовании одного и того же процесса измерения разными приборами и операторами в течение более длительных периодов времени.

Определение ISO (ISO 5725)

Согласно ISO 5725-1, точность состоит из правильности (близости результатов измерения к истинному значению) и точности (повторяемости или воспроизводимости измерения).

Изменение значения этих терминов произошло с публикацией серии стандартов ISO 5725 в 1994 году, что также отражено в выпуске 2008 года «Международного словаря метрологии BIPM» (VIM), пункты 2.13 и 2.14.[2]

Согласно ISO 5725-1,[1] общий термин «точность» используется для описания близости измерения к истинному значению. Когда этот термин применяется к наборам измерений одного и того же измеряемая величина, он включает в себя компонент случайной ошибки и компонент систематической ошибки. В этом случае правильность - это близость среднего значения набора результатов измерений к фактическому (истинному) значению, а точность - это близость согласия между набором результатов.

ISO 5725-1 и VIM также избегают использования термина "предвзятость ", ранее указанный в BS 5497-1,[6] потому что он имеет разные коннотации за пределами областей науки и техники, например, в медицине и юриспруденции.

Точность целевая группа согласно BIPM и ISO 5725

  • Низкая точность из-за плохой точности

  • Низкая точность из-за плохой точности

В бинарной классификации

Основная статья: Оценка бинарных классификаторов

Точность также используется как статистическая мера того, насколько хорошо двоичная классификация тест правильно определяет или исключает условие. То есть точность - это доля правильных прогнозов (как истинные положительные моменты и истинные негативы ) среди общего количества рассмотренных дел.[7] Чтобы сделать контекст понятным с помощью семантики, его часто называют «точность Rand» или «Индекс Рэнда ".[8][9][10] Это параметр теста. Формула для определения двоичной точности:

Точность = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)

где: TP = истинно положительный результат; FP = ложное срабатывание; TN = истинно отрицательный; FN = ложноотрицательный

Обратите внимание, что в этом контексте концепции правильности и точности, определенные в ISO 5725-1, не применимы. Одна из причин заключается в том, что не существует единственного «истинного значения» количества, а скорее два возможных истинных значения для каждого случая, в то время как точность является средним значением для всех случаев и, следовательно, принимает во внимание оба значения. Однако срок точность используется в этом контексте для обозначения другой метрики, происходящей из области поиска информации (см. ниже ).

В психометрии и психофизике

В психометрия и психофизика, период, термин точность взаимозаменяемо используется с период действия и постоянная ошибка. Точность это синоним надежность и переменная ошибка. Достоверность инструмента измерения или психологического теста устанавливается путем эксперимента или корреляции с поведением. Надежность устанавливается с помощью различных статистических методов, обычно с помощью теста на внутреннюю согласованность, такого как Альфа Кронбаха чтобы убедиться, что у наборов связанных вопросов есть связанные ответы, а затем сравнение связанных вопросов между контрольной и целевой популяциями.[нужна цитата ]

В логическом моделировании

В логическое моделирование, распространенной ошибкой при оценке точных моделей является сравнение логическая имитационная модель к транзистор имитационная модель схемы. Это сравнение различий в точности, а не точности. Точность измеряется по отношению к деталям, а точность измеряется по отношению к реальности.[11][12]

В информационных системах

Информационно-поисковые системы, такие как базы данных и поисковые системы, оцениваются много разных показателей, некоторые из которых получены из матрица путаницы, который делит результаты на истинные положительные (документы получены правильно), истинные отрицательные (документы не получены правильно), ложные срабатывания (документы получены неправильно) и ложно отрицательные (документы не получены неправильно). Обычно используемые метрики включают понятия точность и отзыв. В этом контексте точность определяется как доля извлеченных документов, которые имеют отношение к запросу (истинные положительные результаты, разделенные на истинные + ложные срабатывания), с использованием набора наземная правда соответствующие результаты, выбранные людьми. Отзыв определяется как доля извлеченных релевантных документов по сравнению с общим количеством релевантных документов (истинные положительные результаты, деленные на истинные положительные результаты + ложно отрицательные). Реже используется показатель точности, который определяется как общее количество правильных классификаций (истинно положительных плюс истинно отрицательных), деленное на общее количество документов.

Ни один из этих показателей не учитывает ранжирование результатов. Ранжирование очень важно для поисковых систем, потому что читатели редко проходят мимо первой страницы результатов, а в сети слишком много документов, чтобы вручную классифицировать их все в зависимости от того, должны ли они быть включены или исключены из данного поиска. Добавление отсечки для определенного количества результатов в некоторой степени учитывает ранжирование. Мера точность при k, например, является мерой точности при просмотре только десяти лучших (k = 10) результатов поиска. Более сложные показатели, такие как дисконтированная совокупная прибыль, учитывают каждый отдельный рейтинг и чаще используются там, где это важно.

Смотрите также

использованная литература

  1. ^ а б BS ISO 5725-1: «Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений - Часть 1: Общие принципы и определения», стр.1 (1994)
  2. ^ а б c JCGM 200: 2008 Международный словарь метрологии - Основные и общие понятия и связанные с ними термины (VIM)
  3. ^ Тейлор, Джон Роберт (1999). Введение в анализ ошибок: исследование неопределенностей в физических измерениях. Книги университетских наук. С. 128–129. ISBN  0-935702-75-X.
  4. ^ Организация Североатлантического договора, Агентство НАТО по стандартизации AAP-6 - Глоссарий терминов и определений, стр. 43.
  5. ^ Креус, Антонио. Instrumentación Industrial[нужна цитата ]
  6. ^ BS 5497-1: «Точность методов испытаний. Руководство по определению повторяемости и воспроизводимости стандартного метода испытаний». (1979)
  7. ^ Мец, CE (октябрь 1978 г.). «Основные принципы анализа ROC» (PDF). Семин Нукл Мед. 8 (4): 283–98. PMID  112681.
  8. ^ «Архивная копия» (PDF). Архивировано из оригинал (PDF) на 2015-03-11. Получено 2015-08-09.CS1 maint: заархивированная копия как заголовок (ссылка на сайт)
  9. ^ Пауэрс, Дэвид М. В. (2015). «То, что не измеряет F-мера». arXiv:1503.06410 [cs.IR ].
  10. ^ Дэвид М. В. Пауэрс. «Проблема с каппой» (PDF). Anthology.aclweb.org. Получено 11 декабря 2017.
  11. ^ Акен, Джон М. (1997). "никто". Энциклопедия компьютерных наук и технологий. 36: 281–306.
  12. ^ Глассер, Марк; Мэтьюз, Роб; Акен, Джон М. (июнь 1990 г.). "1990 Семинар по моделированию логического уровня для ASICS". SIGDA Новостная рассылка. 20 (1).

внешние ссылки