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实验者必须知道的准确度和精密度

xunaa
2024-09-28 03:01:55
编辑说
1. 准确度与误差
准确度是指测量值与真值的一致程度。准确度通常通过误差的大小来衡量。即误差越小,准确度越高;误差越大,准确度越低。
误差有两种表示方法:绝对误差和相对误差

1. 准确度与误差

准确度是指测量值与真值的一致程度。准确度通常通过误差的大小来衡量。即误差越小,准确度越高;误差越大,准确度越低。

误差有两种表示方法:绝对误差和相对误差。

绝对误差(E)=测量值(x)-真值(T)

相对误差(E﹪)=[测量值(x)-真值(T)]/真值(T)100

要确定测量值的准确性,您需要知道其误差或相对误差。要找出错误,必须知道真实值。但真正的价值通常是未知的。在实际工作中,人们常常采用标准方法多次重复测量,得到的算术平均值作为真值。

由于测量值(x)可能大于真实值(T)或小于真实值,因此绝对误差和相对误差都可能是正值或负值。

示例:如果测量值为57.30,真实值为57.34,则:

绝对误差(E)=x-T=57.30-57.34=-0.04

相对误差(E﹪)=E/T100=(-0.04/57.34)100=-0.07

示例:如果测量值为80.35,真实值为80.39,则

绝对误差(E)=x-T=80.35-80.39=-0.04

相对误差(E﹪)=E/T100=-0.04/80.39100=-0.05

在上面的两个例子中,两次测量的误差是相同的,但相对误差却有很大不同。由此可见,两者的含义是不同的。绝对误差表示测量值与真值之间的差异,而相对误差表示误差与真值的百分比。

对于多次测量的值,准确度可按下式计算:

绝对误差(E)=Xi/n-T

式中:

Xi ---- 第i 次测量的结果

n-----测量次数

T-----真值

相对误差(E﹪)=E/T100=(Xi/n-T)100/T

实验者必须知道的准确度和精密度

例:三次测量结果分别为:0.1201g/L、0.1185g/L、0.1193g/L,标准样品含量为0.1234g/L,求绝对误差和相对误差。

解:平均

=(0.1201+0.1193+0.1185)/3=0.1193(克/升)

绝对误差(E)=x-T=0.1193-0.1234=-0.0041(g/L)

相对误差(E﹪)=E/T100=-0.0041/0.1234100=-3.3

需要注意的是,有时为了表示某些仪器的测量精度,采用绝对误差更为明确。例如分析天平的误差为0.0002g,恒定滴定管的读数误差为0.01ml等,这些都是用绝对误差来解释的。

2、精度及偏差

精密度是指在相同条件下n次重复测量结果相互一致的程度。精度用偏差来表示。偏差越小,精度越高。

1. 偏差

偏差包括绝对偏差和相对偏差。

绝对偏差(d)=x-

相对偏差(d﹪)=d/100=(x-)/100

式中:

---n次测量结果的平均值;

x——单次测量结果;

d——测量结果的绝对偏差;

d﹪----测量结果的相对偏差。

从上式可以看出,绝对偏差是指单次测量值与平均值的差值。相对偏差是指绝对偏差占平均值的百分比。可见,绝对偏差和相对偏差只能用来衡量单次测量结果与平均值的偏差。为了更好地说明精度,一般分析工作中常用平均偏差(dmean)。

2. 平均偏差

平均偏差是指单个测量值与平均值的偏差(绝对值)之和除以测量次数。现在

平均偏差(d平均值)=(d1+d2+….dn)/n=di/n

实验者必须知道的准确度和精密度

相对平均偏差(daverage﹪)=daverage100/

=di/(n)100

式中:

daverage----平均偏差

n----测量次数

---n次测量结果的平均值

x1----单次测量结果

d1----单次测量结果与平均值的绝对偏差,di=xi-

di----n次测量的绝对偏差的绝对差之和;

平均偏差是代表一组测量中任何数值的偏差。因此,平均偏差不被视为正值或负值。

示例:计算以下一组测量值的平均值(

)、平均偏差(dmean)、相对偏差(dmean﹪)

解:55.51、55.50、55.46、55.49、55.51

平均值=xi/n=(55.51+55.50+55.46+55.49+55.51)/5=55.49

平均偏差=di/n=xi-

/n

=(0.02+0.01+0.03+0.00+0.02)/5=0.016

平均相对偏差=di/n

100%=0.016/55.49100%=0.028﹪

用户评论

余笙南吟

这篇博文讲得太明白了!特别是对于我们新手来说,区别accuracy和precision真的很容易搞混淆。看完以后感觉对实验结果的理解更加清晰了,还能更好地评价实验方案啦!

    有12位网友表示赞同!

来自火星的我

我也经常在处理实验数据的时候犯这类型的错误啊,觉得精度高就万事 ok。可是这种想法并不全面,博文提到的准确率和召回率的对比真的太有意义了,希望自己以后能够更加仔细地分析实验结果。

    有7位网友表示赞同!

一生只盼一人

感觉这篇博文针对性很强,对于做机器学习研究的人来说非常有指导意义!尤其是在模型选取和性能评估环节,把握好这些指标真的至关重要。不过,能不能再补充一点关于不同应用场景下如何选择比较合适的评价指标?比如在生物信息学领域,精度和召回率可能不是唯一的衡量标准。

    有10位网友表示赞同!

别悲哀

作为一名数据分析师,我一直强调实验结果的准确性和可靠性。这篇博文说的很好,无论是模型训练还是实验设计,都需要考虑到这两个方面的因素,只有这样才能得出更加宝贵的结论。文章中的例子非常生动形象,很容易让人理解其中的关键概念。

    有7位网友表示赞同!

青衫故人

感觉这篇文章写的略显简单,对于已经深耕该领域的人来说可能过于基础了。能不能再深入分析一下如何处理实际应用中的复杂数据场景?比如,当两个指标之间存在矛盾时,应该如何权衡?又或者在特定任务下,是否需要引入其他的评价指标?

    有9位网友表示赞同!

半世晨晓。

准确率和精密度太重要了!作为一名工程师,经常会遇到实验数据不能很好解释的情况。这篇博文帮助我明白了原因的关键在于精度和准确率的差异。应该更全面地考虑不同指标的表现,才能更有信心地做出结论。

    有5位网友表示赞同!

小清晰的声音

我觉得这篇文章对新手来说非常有意义,清晰地解释了“准确性”和“精密性”的区别,以及各自在不同的实验场景中的作用。希望以后再更新一些更进阶的知识点,比如如何结合多个指标进行综合评估,以及如何选择最合适的评价指标。

    有7位网友表示赞同!

来瓶年的冰泉

准确率和精度这种东西说起来简单,但确实很容易误解。博文对这些概念做了很好的阐述,并且用通俗易懂的语言解释了它们的区别,非常感谢作者的分享!

    有14位网友表示赞同!

呆檬

这篇博文简直是针对我刚开始尝试机器学习研究的我写的!以前总是把这两个概念混淆,导致实验结果难以准确解读。现在终于明白了它们的本质区别,感觉自己的研究方向有了清晰的方向。期待以后看到作者更多的精彩内容!

    有7位网友表示赞同!

寂莫

虽然文章内容很详细,但我还是觉得不够深入。比如如何根据具体的实验目的选择合适的评价指标?又例如当数据本身存在较大偏差时,如何调整评价指标的权重?这些问题在文章中都没有提及,希望作者能够进一步完善。

    有7位网友表示赞同!

喜欢梅西

对很多同学来说,掌握这些基本概念确实很重要。我觉得这个博文很好的为我们开了一个脑洞,让我们重新审视实验结果的解读方式。以后应该多关注准确率和精度的差异,才能更全面地评估实验成果。

    有17位网友表示赞同!

全网暗恋者

文章写的不错,能够清晰地帮助读者理解准确率和精密度这两个关键的概念,尤其是对于新手来说非常有用。希望作者未来可以继续分享更多关于实验设计的知识,例如如何选择合适的评价指标、如何对实验结果进行更深入的分析等等。

    有10位网友表示赞同!

〆mè村姑

读完这篇博文之后,我突然意识到自己在很多实验设计过程中都忽视了精度和准确率的重要性。以后一定要认真对待这两个指标,尤其是在需要高度精确度的应用场景下更加要注意区分它们的重要性差异。

    有5位网友表示赞同!

有阳光还感觉冷

这篇文章让我对“准确度”和“精密度”有了更深刻的理解。以前总是把它们当作同义词来使用,现在才知道他们之间的区别其实非常重要。文章中的例子也很生动,帮助我更好地记忆了这两个概念。

    有14位网友表示赞同!

龙吟凤

这篇博文虽然内容简短,但对于入门者来说非常有用。它简洁地解释了准确率和精度的定义以及它们的区别,并通过举例说明了不同场景下使用的区别,非常实用!

    有10位网友表示赞同!

醉枫染墨

我觉得这篇文章的内容比较基础,对于已经从事数据分析工作的人来说可能并不陌生。希望能看到更深入的探讨,例如如何平衡准确率和精密度之间的关系,如何针对不同的应用场景选择合适的评价指标等等。

    有17位网友表示赞同!

身影

我认为文章标题比较吸引眼球,也把博文主题提炼得很到位。文章内容简洁明了,帮助我理解了“准确度”和“精密度”的重要性,以及他们在实验设计中的作用。希望以后能看到更多这样有实用价值的博文!

    有8位网友表示赞同!

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