त्रुटि को प्रकार: क्रमबद्घ अनियमित, निरपेक्ष, अनुमानित

एक सटीक विज्ञान हुँदा गणित एक विशेष उदाहरण को peculiarities विचार नगरी सामान्य गर्न परिस्थिति ल्याउन सहनुहुन्न। विशेष, यो, सही मापन गर्न देखा त्रुटि एकै समयमा खातामा लिएर, "आँखा द्वारा" शाब्दिक छ गणित, भौतिक मा गर्न असम्भव छ।

यो के हो?

त्रुटिहरू विभिन्न प्रकारका वैज्ञानिकहरूले आज हामी सुरक्षित छ कि कुनै पनि दशमलव ठाउँ ध्यान बिना रहिरहँदैन भन्न सक्छौं, पाइएको छ। निस्सन्देह, यो असम्भव, गोलाई बिना, अन्यथा ग्रह सबैले छ, र मात्र गहिरो thousandths र दस thousandths मा जा, खातामा गरिरहेको। जानिन्छ, धेरै संख्या एक अर्को द्वारा विभाजित गर्न सकिन्छ अवशेषहरु र प्रयोग समयमा प्राप्त माप बिना - तिनीहरूलाई मापन गर्न व्यक्तिगत टुक्रा मा विभाजित गर्न निरन्तर प्रयास।

लगभग शुद्धता र गणनाको साँच्चै यो मुख्य मापदण्डहरु को एक, छ रूपमा डाटा को विशुद्धता बारेमा बोल्न अनुमति दिने, धेरै महत्त्वपूर्ण छ। त्रुटिहरू को प्रकार वास्तविकता कसरी नजिक भएको तथ्याङ्कले प्रतिबिम्बित। को मात्रात्मक अभिव्यक्ति मापन अनिश्चितता लागि जाँदा - कि परिणाम आए कसरी वफादार देखाउँछ के। माथिको, यदि त्रुटि को शुद्धता सानो थियो।

विज्ञान को व्यवस्था

त्रुटि को हालै अवस्थित सिद्धान्त मा शक्ति मा फेला व्यवस्था अनुसार, एक अवस्था मा परिणाम को शुद्धता भन्दा उपलब्ध छ उच्च हुनुपर्छ जहाँ, आधा प्रयोग संख्या quadruple छ। जहाँ शुद्धता तीन पटक बढ्यो छ मामला मा, प्रयोग 9 भन्दा बढी पटक हुनुपर्छ। क्रमबद्घ त्रुटि बहिष्कृत।

मैट्रोलोजी मापन त्रुटिहरू ठान्नुहुन्छ अनुरेखता सुनिश्चित गर्न मद्दत गर्ने सबैभन्दा महत्त्वपूर्ण कदम को छ। खातामा लिएको छ हुन: सत्यता कारक को एक विस्तृत श्रृंखला प्रभावित छ। यो एक धेरै जटिल वर्गीकरण प्रणाली यो ससर्त छ कि proviso संग मात्र सञ्चालन विकास गरायो। वास्तविक अवस्थामा, परिणाम प्रक्रिया को निहित त्रुटि मा, तर पनि विश्लेषण लागि जानकारी प्राप्त को प्रक्रिया को विशेषताहरु मात्र छैन कडा निर्भर छन्।

ग्रेडिंग सिस्टम

आधुनिक विद्वान द्वारा उत्सर्जित त्रुटिहरू को प्रकार:

• निरपेक्ष;
• नातेदार;
• कम।

तपाईं के गणना को inaccuracy, प्रयोग को लागि कारणहरू छन् आधारमा भने अन्य समूह मा यस श्रेणी विभाजन गर्न सक्छौं। यसलाई त्यहाँ थिए भने:

• क्रमबद्घ त्रुटि;
• दुर्घटना।

पहिलो मूल्य स्थिर मापन प्रक्रिया विशेषताहरु निर्भर र निम्न manipulations प्रत्येक लागि अवस्था अपरिवर्तित रहनेछ भने अपरिवर्तित रहन्छ छ।

परीक्षण दोहोरिदैन भने यस्तै अध्ययन नै उपकरण प्रयोग गरेर बाहिर र पहिलो अवधि समान अवस्थामा तर, अनियमित त्रुटि परिवर्तन गर्न सकिन्छ।

व्यवस्थित, अनियमित त्रुटि साथ उत्पन्न र कुनै पनि परीक्षण छन्। यो अप्रत्याशित कारक provokes देखि अनियमित चरको मान, अग्रिम ज्ञात छैन। बहिष्कार गर्न नसक्नुको बावजुद एल्गोरिदम विकास यस मात्रा कम। तिनीहरूले छानबिन समयमा प्राप्त डाटा प्रशोधन को चरण मा प्रयोग गरिन्छ।

अनियमित distinctly विभिन्न स्रोतहरूबाट संग तुलना व्यवस्थित, आफ्नो ट्रिगरिङ। यसलाई अग्रिम पत्ता छ र यसको कारण संग दर्ता सम्बन्ध वैज्ञानिकहरु द्वारा समीक्षा हुन सक्छ।

र तपाईं थप बुझ्न भने?

अवधारणा पूर्ण समझ छ, यो त्रुटिहरू को छैन केवल प्रकार थाहा आवश्यक छ, तर पनि यो घटना को घटक के हुन्। गणित घटक निम्न पृथक:

• प्रक्रिया संग सम्बन्धित;
• उपकरण कारण;
• आत्मपुरक।

गणना त्रुटिहरू उत्पन्न, अपरेटर ठोस, यसको विशिष्ट, व्यक्तिगत विशेषताहरु निर्भर गर्दछ। तिनीहरूले जानकारी विश्लेषण को शुद्धता उल्लङ्घन गर्ने त्रुटि को एक आत्मपुरक घटक गठन। फ्रेम संकेत को सुरु सम्बन्धित त्रुटिहरू मा - सायद कारण अनुभव कमी, कहिलेकाहीं छ।

ज्यादातर त्रुटि गणना अन्य दुई अंक खातामा लिन्छ, त्यो सहायक र methodical छ।

महत्वपूर्ण अवयव

भौतिक न न त गणित, न त अन्य प्राकृतिक र सही विज्ञान को एक नम्बर, तिनीहरूलाई आधारित जो बिना अवधारणा, - सटीक र शुद्धता।

यो कि मानिसजातिलाई ज्ञात सबै विधिहरू पुन: प्राप्त प्रयोग डेटा त्रुटिपूर्ण छन् सम्झना गर्नुपर्छ। यो बच्न बिल्कुल असम्भव छ क्रमबद्घ त्रुटि, के सुनेपछि छ। यो पनि गणना अपनाए र गणना सूत्रहरू मा निहित अनिश्चितताहरु को प्रणाली प्रभावित छ। निस्सन्देह, आफ्नो प्रभाव र परिणाम गोलो आवश्यकता।

blunders, अर्थात् त्रुटि, जो को कारण आवंटित - .. को प्रयोग को पाठ्यक्रम मा अपरेटर, साथै विफलता, उपकरणहरू को गलत सञ्चालन वा अवसर अवस्था को घटना को अनुचित व्यवहार।

भद्दा त्रुटि मान डाटा विश्लेषण र विशिष्ट मापदण्ड संग डाटा तुलना गर्दा गलत मानहरू पहिचान गरेर सम्भव पत्ता लगाउन।

के आज गणित, भौतिक कुरा? त्रुटि निवारक उपाय द्वारा बचा गर्न सकिन्छ। यो अवधारणा कम गर्न धेरै तर्कसंगत तरिका आविष्कार। यो गर्न, एक वा malfunctioning को परिणाम गर्न प्रमुख अर्को कारक हटाउन।

वर्गीकरण र वर्गीकरण

त्यहाँ त्रुटिहरू छन्:

• निरपेक्ष;
• methodical;
• अनियमित;
• नातेदार;
• प्रस्तुत;
• उपकरण;
• थोक;
• थप;
• प्रणालीबद्ध;
• व्यक्तिगत;
• स्थिर;
• गतिशील।

सूत्र त्रुटि प्रत्येक मामलामा खातामा डाटा inaccuracies को गठन प्रभावित कारक को एक नम्बर लिन्छ मा देखि, विभिन्न प्रजातिका लागि अलग छ।

हामी त यस्तो सर्तहरू अन्तर्गत गणित कुरा भने मात्र नातेदार र निरपेक्ष त्रुटि फेंकना। तर अन्तरक्रिया एक predetermined समय अन्तराल परिवर्तन भएको बेला, हामी गतिशील, स्थिर घटक को कुरा गर्न सक्नुहुन्छ।

सूत्र त्रुटि खातामा बाह्य अवस्था संग लक्षित को अन्तरक्रिया लिन्छ कि, अतिरिक्त दर्ता समावेश गर्छ, आधारभूत तथ्याङ्कले। एक विशेष प्रयोग को लागि इनपुट डाटा को निर्भरता को multiplicative त्रुटि वा थपिएको कुरा हुनेछ।

निरपेक्ष

यो अवधि सामान्यतः डाटा बुझे, गणना छ मान्य को प्रयोग समयमा लिएको दर भिन्नता को रिलीज। यसलाई निम्न सूत्र द्वारा आविष्कार भएको थियो:

एक Qn = Qn - एक Q0

एक Qn - इच्छित डाटा, Qn - प्रयोग मा पहिचान र शून्य - यो तुलना जुन आधारभूत तथ्याङ्कले छ।

माथिको

यो अवधि निरपेक्ष त्रुटि र आदर्श बीच अनुपात व्यक्त जो मान मतलब लिइएको छ।

त्रुटि यस प्रकारको को गणना छैन कार्य हो उपकरणहरुलाई सम्बन्धित कमीकमजोरी प्रयोग मा शामिल, तर methodological घटक, साथै गणना को अनुमानित त्रुटि। कमी द्वारा सुनेपछि उत्तरार्द्ध मान मीटर मा स्नातक वर्तमान स्केल।

राम्ररी यो धारणा र सहायक त्रुटि लिङ्क। यो साधन गलत तरिकाले निर्मित थियो, wrongly, गलत तरिकाले, तिनीहरूलाई द्वारा जारी कारण अध्ययनहरू छैन सटीक पर्याप्त छन् हुन्छ। तर, अब हाम्रो समाज प्राविधिक प्रगति को एक स्तर मा, साधन सिर्जना भएको सहायक त्रुटि, अझै वही मुसीबत छैन जब छैन। विद्यालय र विद्यार्थी प्रयोग अप्रचलित नमूनाहरू मा लागू गरियो बारेमा यहाँ के बोल्न। तसर्थ, नियन्त्रण गर्न, प्रयोगशाला काम आशा, को सहायक त्रुटि अस्वीकार्य छ बेवास्ता गर्नुहोस्।

लेख

दुई कारणहरू ट्रिगर एक, वा जटिल यस प्रकारको:

• लागू गरिएको अनुसन्धान गणितीय मोडेल पर्याप्त सटीक थिएन;
• चयन गरिएको गलत मापन विधि।

आत्मपुरक

शब्द जहाँ जानकारी गणना समयमा प्राप्त वा प्रयोग मानव सञ्चालन उत्पादन को योग्यता को कमी को कारण गल्ती थिए अवस्थामा लागू हुन्छ।

हामी त्यहाँ परियोजना अशिक्षित वा unintelligent मान्छे भाग लिएको छ मात्र मात्र छ भनेर भन्न सक्दैन। विशेष मा, त्रुटि त्रुटिपूर्ण मानव दृश्य सिस्टम रूपबाट। फलस्वरूप, कारणहरू सीधा प्रयोगात्मक प्रयोगकर्ता निर्भर सक्दैन, तैपनि तिनीहरूले मानिसको रूपमा वर्गीकृत छन्।

Statics र त्रुटिहरू को सिद्धान्त को गतिशीलता

केही त्रुटि सधैं इनपुट र आउटपुट मूल्य कसरी अन्तरक्रिया संग सम्बन्धित छ। विशेष, प्रक्रिया एक predetermined समय अन्तराल मा सम्बन्ध विश्लेषण। कुरा गर्न:

• त्रुटिहरू एक predetermined स्थिर समय अन्तराल मा केही मान गणना देखा। यी स्थिर भनिन्छ।
• अनुच्छेद माथि वर्णन अनिरंतर डेटा प्रकार नाप्ने द्वारा पत्ता को उपस्थिति फरक साथ गतिशील संयुग्मी।

प्राथमिक के छ र के माध्यमिक छ?

को पाठ्यक्रम, त्रुटि को मार्जिन आधारभूत मापदण्डहरु विशिष्ट कार्य प्रभावित द्वारा रूपबाट तथापि, अनुमति जो अनुसन्धानकर्ताहरूले डाटा को दुई भागमा समूह विभाजित गैर-वर्दी, को प्रभाव:

• संख्यात्मक अभिव्यक्ति को स्तर, सबै प्रभावित अंक संग सामान्य सञ्चालन अवस्थामा गणना। ती आधारभूत भनिन्छ।
• atypical कारक, अनुपयुक्त सामान्य मान को प्रभाव अन्तर्गत अतिरिक्त गठन। एउटै अनुहार सुविधाहरू जहाँ मुख्य मूल्य सामान्य सीमा बाहिर छ मामला मा भन्छन्।

र वरिपरि के जाँदै छ?

हामी एक पटक "सामान्य" शब्द उल्लेख भन्दा पहिले नै थप छ, तर व्याख्या दिइएको थिएन रूपमा के सामान्य भनिन्छ विज्ञान साथै एक उल्लेख भएको पृथक र अन्य अवस्था कि अवस्थाको प्रकारको गर्न।

त्यसैले, सामान्य - अवस्थामा जहाँ सबै प्रभावित कार्यप्रवाह मान आफ्नो सामान्य मान लागि पहिचान दायरामा छन्।

तर कार्यकर्ता - मूल्य मा परिवर्तन हुन्छ जसमा परिस्थितिअनुसार लागू एक शब्द। त्यसपछि सामान्य तुलना स्कोप धेरै फराकिलो छ, तथापि, तिनीहरूलाई कार्यस्थान लागि निर्दिष्ट भित्र मूल्य गिर गर्नुपर्छ असर गर्छ।

एक प्रभाव दर मूल्य संग काम एक अतिरिक्त त्रुटि शुरू द्वारा राशन गर्दा सम्भव मान अन्तराल अक्ष मान्छ।

के इनपुट मूल्य असर गर्छ?

गणना त्रुटिहरू उत्पन्न, यो आगत मूल्य त्रुटिहरू को प्रकार एक विशेष अवस्थामा उत्पन्न के असर छ कि सम्झना गर्न आवश्यक छ। एकै समयमा कुरा:

• अनिश्चितता द्वारा विशेषता छन् जो थपिएको, मोड्युल लगियो विभिन्न मानहरू योगफल रूपमा गणना। यसरी मा सूचक असर गर्दैन कसरी महान मापन मूल्य;
• multiplicative, को मापन मूल्य प्रभावित भएको बेला परिवर्तन हुनेछ जो।

को प्रयोग को उद्देश्य - कि मूल्य उपाय संग कुनै जडान कि अनिश्चितता छ - यो निरपेक्ष थपिएको कि सम्झना गर्नुपर्छ। मान सूचकांक को सीमा को कुनै पनि भाग स्थिर राखिएको छ, यो पनि मापदण्डहरु र नाप्ने उपकरण, संवेदनशीलता सहित प्रभावित छैन।

यस अतिरिक्त त्रुटि जो सानो मात्रा चयन मापन हालतमा को आवेदन द्वारा उत्पादित हुन सक्छन् हदसम्म संकेत गर्छ।

यो मापन मान को मापदण्डहरु जोडिएको रूपमा छ तर multiplicative अंधाधुंध परिवर्तन हुनेछ, तर अनुपात मा। कसरी ठूलो त्रुटि रूपमा यो मूल्य गर्न अनुपात मा हुनेछ, उपकरणको संवेदनशीलता केलाएर गणना गरिएको छ। यो त्रुटि को एक उप कारण नाप्ने उपकरण इनपुट मूल्य र यसको सेटिङ परिवर्तन भन्ने तथ्यलाई गर्न छ।

कसरी त्रुटि हटाउन?

केही अवस्थामा, तपाईं हुनत यो हरेक प्रजाति लागि साँचो छैन, त्रुटि हटाउन सक्छन्। उदाहरणका लागि, माथि को मामला मा, यो मामला मा त्रुटि वर्ग उपकरण मापदण्डहरु मा आधुनिक माध्यम निर्भर र अधिक सही यो लागि परिवर्तन गर्न सकिन्छ। एकै समयमा यो किनभने त्यहाँ डाटा को शुद्धता कम गर्ने कारक सधैं हुनेछ पूर्ण, प्रयोग कार को प्राविधिक सुविधाहरू सम्बन्धित मापन बेफाइदा हटाउन असम्भव छ।

क्लासिक चार विधिहरू हटाउनु वा त्रुटि कम गर्न भेद:

• कारण, यो प्रयोग गर्न पूर्व स्रोत हटाउँदै।
• डाटा अधिग्रहण लागि उपाय त्रुटिहरू को उन्मूलन। यो गर्न, आपसमा चिन्ह र काउन्टर निगरानी लागि क्षतिपूर्ति गर्न प्रयास, साथै symmetrical अवलोकन गर्न resorting, प्रतिस्थापन विधि प्रयोग गर्नुहोस्।
• बनाउन संशोधन, अर्थात्, त्रुटिहरू हटाइ को गणना विधि को पाठ्यक्रम मा प्राप्त परिणाम सुधार।
• तिनीहरूलाई मामला मा राखन क्रमबद्घ त्रुटि को सीमा, के हो निर्धारण जहाँ यस्तो गैर-बेचन को उन्मूलन।

सबै भन्दा राम्रो विकल्प - पायलट डाटा अधिग्रहण मा कारणहरू, त्रुटि को स्रोतहरु हटाउनु छ। विधि सबैभन्दा उपयुक्त उल्लेख छ भन्ने तथ्यलाई बावजुद, यो विपरीत काम प्रक्रिया जटिल छैन, यो पनि सजिलो बनाउँछ। यो अपरेटर तत्काल डाटा को पाठ्यक्रम त्रुटिहरू निकाल्न आवश्यक छैन भन्ने तथ्यलाई कारण छ। र नियमहरू अन्तर्गत यो फिटिङ, समाप्त परिणाम सम्पादन गर्न छैन।

तर यो मापन पाठ्यक्रम त्रुटिहरू हटाउन निर्णय थियो, सबै भन्दा लोकप्रिय प्रविधिहरू को एक resorted छन्।

उल्लेखनीय अपवाद विकल्पहरू

सबै भन्दा अधिक प्रयोग प्रशासन सम्पादन। तिनीहरूलाई प्रयोग गर्न तपाईं विशेष प्रयोग मा निहित को पूर्वाग्रह ठ्याक्कै के हो जान्नु आवश्यक छ।

साथै, प्रतिस्थापन भेद माग। यसलाई Resorting, विशेषज्ञहरु यस्तै वातावरणमा बुझाइएको स्थानापन्न प्रयोग गरिन्छ आफ्नो मान सट्टा रुचि छन्। आवश्यक विद्युत मात्रा नाप्ने जब यो सामान्य छ।

Contrasting - विधि, दुई पल्ट प्रयोग आवश्यकता, दोस्रो चरणमा स्रोत गर्दा पहिलो संग तुलना विपरीत परिणाम मा कार्य। यो विधि embodiment तर्क नजिक, गर्न मात्रा मा अन्य सकारात्मक हुनुपर्छ गर्दा एक प्रयोग मा "क्षतिपूर्ति चिन्ह" को रूपमा उल्लेख - नकारात्मक र विशिष्ट मूल्य दुई माप को परिणाम तुलना गरेर गणना गरिएको छ।