la précision des données est l`une des considérations les plus importantes lors de la conduite d`analyse scientifique ou statistique. Communément confondu avec le concept tout aussi important de précision, l`analogie du jeu de fléchettes articulé par l`Université de Hawaii démontre la relation: points de données précises en moyenne sur les résultats attendus égaux, tandis que les points de données précises grappe étroitement ensemble, même si elles ne sont pas près de résultats escomptés. Selon Dartmouth College, la précision est une mesure de la reproductibilité d`un ensemble de résultats. La précision dans les ensembles de données est un concept important même dans les technologies liées efforts, comme le montre Kenneth E. Foote et Donald J. Huebner avec l`Université du Texas-Austin dans une analyse des systèmes d`information géographique. précision de calcul est assez simple si l`exercice quelque peu subjectif.
Choses que vous devez
Représentation graphique d`un ensemble de données
Informations sur les unités concernées exprimée dans les données
La marge d`erreur minimale admissible dans l`expérience
Développer une représentation visuelle des points de données, comme un nuage de points. Une représentation visuelle très simple consiste à tracer les valeurs des variables dépendantes et indépendantes correspondantes pour chaque point de données sur un système de coordonnées cartésiennes.
Évaluer les regroupements de points de données et de rechercher des modèles. des données précises se manifeste dans des groupes de points de données, ce qui indique que les variables d`entrée similaires sont corrélés à des variables de sortie similaires.
Appliquer des informations sur les unités de mesure utilisées pour recueillir les données pour déterminer l`espacement moyen entre les points de données. Une mesure de la règle simple peut être utilisé pour déterminer les distances entre des points sur le graphique, puis converti en utilisant un, pratique échelle arbitraire qui correspond à des unités de mesure utilisées pour générer les points de données. Cela permettra à des points de données de précision par rapport à l`autre pour être calculée en prenant la moyenne des distances.
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Comparer la marge d`erreur minimum autorisée dans l`expérience et la précision moyenne des points de données pour déterminer la précision relative d`ensemble de l`expérience. Différents types d`expériences auront plus ou moins de tolérance d`erreur: un projet d`ingénierie aura probablement besoin de précision vers le bas pour de très petites unités, tandis qu`une expérience sociale sera probablement tolérer plus de variance.
Conseils & Avertissements
Essayez d`évaluer l`ampleur de l`unité probablement avant la création de la représentation graphique des points de données. Ainsi, il sera plus facile d`évaluer la précision visuelle afin d`identifier les zones de précision particulièrement notable ou imprécision.
motifs clairs de données qui se produisent sur une représentation visuelle sont très indicative de la précision et la répétabilité d`une expérience. l`expérimentation continue devrait ajouter d`autres points de données en grappes précises proches de celles qui existent déjà.
Ne pas confondre la précision avec précision. Si l`objectif d`une expérience est de parvenir à une valeur de sortie moyenne de donner pour toutes les entrées, et ceci est réalisé par des valeurs moyennes allant de -12 à 14, il est peu probable d`être une mesure précise, mais il peut être précis. Une mesure exacte peut dans tous les points de données en cluster autour de 17, ce qui serait inexact, mais précis et donc prévisibles.
