In den Feldern von Wissenschaft, Technik, Industrie und Statistik, ist die Genauigkeit eines Maß-Systems der Grad der Nähe von Maßen einer Menge zum wirklichen (wahren) Wert dieser Menge. Die Präzision eines Maß-Systems, auch genannt Reproduzierbarkeit oder Wiederholbarkeit, ist der Grad, zu dem wiederholte Maße unter unveränderten Bedingungen dieselben Ergebnisse zeigen. Obwohl die zwei Wortreproduzierbarkeit und Wiederholbarkeit im umgangssprachlichen Gebrauch synonymisch sein können, wird ihnen im Zusammenhang der wissenschaftlichen Methode absichtlich gegenübergestellt.

Ein Maß-System kann genau, aber nicht genau, genau, aber, keiner oder beide nicht genau sein. Zum Beispiel, wenn ein Experiment einen systematischen Fehler enthält, dann vergrößert die Erhöhung der Beispielgröße allgemein Präzision, aber verbessert Genauigkeit nicht. Das Ergebnis würde ein konsequenter noch ungenaue Reihe von Ergebnissen vom fehlerhaften Experiment sein. Das Beseitigen des systematischen Fehlers verbessert Genauigkeit, aber ändert Präzision nicht.

Ein Maß-System wird gültig benannt, wenn es sowohl genau als auch genau ist. Zusammenhängende Begriffe schließen Neigung (nichtzufällige oder geleitete Effekten ein, die durch einen Faktor oder Faktoren verursacht sind, die zur unabhängigen Variable ohne Beziehung sind) und Fehler (zufällige Veränderlichkeit).

Die Fachsprache wird auch auf indirekte Maße — d. h. Werte angewandt, die durch ein rechenbetontes Verfahren bei beobachteten Daten erhalten sind.

Zusätzlich zur Genauigkeit und Präzision können Maße auch eine Maß-Entschlossenheit haben, die die kleinste Änderung in der zu Grunde liegenden physischen Menge ist, die eine Antwort im Maß erzeugt.

Im Fall von der vollen Reproduzierbarkeit, solcher als, wenn sie eine Zahl zu einer wiederpräsentablen Schwimmpunkt-Zahl rund macht, hat die Wortpräzision eine mit der Reproduzierbarkeit nicht verbundene Bedeutung. Zum Beispiel im IEEE 754-2008 Standard bedeutet es die Zahl von Bit im significand, so wird es als ein Maß für die Verhältnisgenauigkeit verwendet, mit der eine beliebige Zahl vertreten werden kann.

Genauigkeit gegen die Präzision: die Zielanalogie

Genauigkeit ist der Grad der Richtigkeit, während in einigen Zusammenhängen Präzision den Grad der Reproduzierbarkeit bedeuten kann.

Die Analogie verwendet hier, um den Unterschied zwischen Genauigkeit und Präzision zu erklären, ist der Zielvergleich. In dieser Analogie sind wiederholte Maße im Vergleich zu Pfeilen, die an einem Ziel geschossen werden. Genauigkeit beschreibt die Nähe von Pfeilen zum bullseye am Zielzentrum. Pfeile, die näher am bullseye schlagen, werden genauer betrachtet. Je näher Maße eines Systems zum akzeptierten Wert, desto genauer, wie man betrachtet, das System ist.

Um die Analogie fortzusetzen, wenn eine Vielzahl von Pfeilen geschossen wird, würde Präzision die Größe der Pfeil-Traube sein. (Wenn nur ein Pfeil geschossen wird, ist Präzision die Größe der Traube, die man erwarten würde, ob das oft unter denselben Bedingungen wiederholt wurde.), Wenn alle Pfeile dicht zusammen gruppiert werden, wird die Traube genau betrachtet, seitdem sie alle in der Nähe von demselben Punkt, selbst wenn nicht notwendigerweise in der Nähe vom bullseye geschlagen haben. Die Maße, sind obwohl nicht notwendigerweise genau genau.

Jedoch ist es nicht möglich, Genauigkeit in individuellen Maßen ohne Präzision zuverlässig zu erreichen —, wenn die Pfeile in der Nähe von einander nicht gruppiert werden, können sie nicht dem bullseye alle nah sein. (Ihre durchschnittliche Position könnte eine genaue Bewertung des bullseye sein, aber die individuellen Pfeile sind ungenau.) Siehe auch kreisförmigen Fehler, der für die Anwendung der Präzision zur Wissenschaft der Ballistik wahrscheinlich ist.

Quantifizierung

Ideal ist ein Maß-Gerät sowohl genau als auch, mit Maßen alle in der Nähe davon genau und hat sich dicht um den bekannten Wert gesammelt. Die Genauigkeit und Präzision eines Maß-Prozesses werden gewöhnlich durch das wiederholte Messen eines nachweisbaren Bezugsstandards gegründet. Solche Standards werden im Internationalen System von Einheiten definiert (abgekürztes SI von Französisch: Système internationaler d'unités) und aufrechterhalten von nationalen Standardorganisationen wie das Nationale Institut für Standards und Technologie in den Vereinigten Staaten.

Das gilt auch, wenn Maße wiederholt und durchschnittlich werden. In diesem Fall wird der Begriff Standardfehler richtig angewandt: Die Präzision des Durchschnitts ist der bekannten Standardabweichung des Prozesses gleich, der durch die Quadratwurzel der Zahl von durchschnittlichen Maßen geteilt ist. Weiter zeigt der Hauptgrenzwertsatz, dass der Wahrscheinlichkeitsvertrieb der durchschnittlichen Maße an einer Normalverteilung näher sein wird als dieser von individuellen Maßen.

Hinsichtlich der Genauigkeit können wir unterscheiden:

• der Unterschied zwischen den bösartigen von den Maßen und dem Bezugswert, der Neigung. Das Herstellen und das Korrigieren für die Neigung sind für die Kalibrierung notwendig.
• die vereinigte Wirkung davon und Präzision.

Eine allgemeine Tagung in der Wissenschaft und Technik soll Genauigkeit und/oder Präzision implizit mittels bedeutender Zahlen ausdrücken. Hier, wenn nicht ausführlich festgesetzt, wie man versteht, ist der Rand des Fehlers eine Hälfte des Werts des letzten bedeutenden Platzes. Zum Beispiel würde eine Aufnahme von 843.6 M, oder 843.0 M oder 800.0 M einen Rand von 0.05 M einbeziehen (der letzte bedeutende Platz ist der Zehntel-Platz), während eine Aufnahme von 8,436 M einen Rand des Fehlers von 0.5 M einbeziehen würde (die letzten positiven Ziffern sind die Einheiten).

Ein Lesen von 8,000 M, mit dem Schleppen zeroes und keinem dezimalen Punkt, ist zweideutig; das Schleppen zeroes kann oder darf als bedeutende Zahlen nicht beabsichtigt sein. Um diese Zweideutigkeit zu vermeiden, konnte die Zahl in der wissenschaftlichen Notation vertreten werden: 8.0 × 10 M zeigen an, dass die erste Null (folglich ein Rand von 50 m) während 8.000 &times bedeutend ist; 10 M zeigen an, dass alle drei zeroes bedeutend sind, einen Rand von 0.5 M gebend. Ähnlich ist es möglich, ein Vielfache der grundlegenden Maß-Einheit zu verwenden: 8.0 ist km zu 8.0 &times gleichwertig; 10 M. Tatsächlich zeigt es einen Rand 0.05 km (50 m) an. Jedoch kann das Vertrauen auf dieser Tagung zu falschen Präzisionsfehlern führen, wenn es Daten von Quellen akzeptiert, die ihm nicht folgen.

Präzision ist manchmal geschichtet in:

• Wiederholbarkeit - das Schwankungsentstehen, wenn alle Anstrengungen gemacht werden, Bedingungen unveränderlich durch das Verwenden desselben Instrumentes und Maschinenbedieners, und das Wiederholen während einer Periode der kurzen Zeit zu halten; und
• Reproduzierbarkeit - das Schwankungsentstehen mit demselben Maß geht unter verschiedenen Instrumenten und Maschinenbedienern, und im Laufe längerer Zeitabschnitte in einer Prozession.

In der binären Klassifikation

Genauigkeit wird auch als ein statistisches Maß dessen verwendet, wie gut ein binärer Klassifikationstest richtig identifiziert oder eine Bedingung ausschließt.

D. h. die Genauigkeit ist das Verhältnis von wahren Ergebnissen (sowohl wahrer positives als auch wahre Negative) in der Bevölkerung. Es ist ein Parameter des Tests.

Andererseits werden Präzision oder positiver prophetischer Wert als das Verhältnis des wahren positives gegen alle positiven Ergebnisse (sowohl wahrer positives als auch falscher positives) definiert

Eine Genauigkeit der 100-%-Mittel, dass die gemessenen Werte genau dasselbe als die gegebenen Werte sind.

Siehe auch Empfindlichkeit und Genauigkeit.

Genauigkeit kann von der Empfindlichkeit und Genauigkeit bestimmt werden, vorausgesetzt dass Vorherrschen mit der Gleichung bekannt ist:

Das Genauigkeitsparadox für die prophetische Analytik stellt fest, dass prophetische Modelle mit einem gegebenen Niveau der Genauigkeit größere prophetische Macht haben können als Modelle mit der höheren Genauigkeit. Es kann besser sein, die Genauigkeit zu vermeiden, die für andere Metrik wie Präzision und Rückruf metrisch ist. In Situationen, wo die Minderheitsklasse wichtiger ist, kann F-Maß besonders in Situationen mit der sehr schiefen Klassenunausgewogenheit passender sein.

Ein anderes nützliches Leistungsmaß ist die erwogene Genauigkeit, die aufgeblähte Leistungsschätzungen auf imbalanced datasets vermeidet. Es wird als die Arithmetik definiert, die der Empfindlichkeit und Genauigkeit oder der durchschnittlichen auf jeder Klasse erhaltenen Genauigkeit bösartig ist:

Wenn der classifier ebenso gut auf jeder Klasse leistet, nimmt dieser Begriff zur herkömmlichen Genauigkeit (d. h., die Zahl von richtigen Vorhersagen ab, die durch die Gesamtzahl von Vorhersagen geteilt sind). Im Gegensatz, wenn die herkömmliche Genauigkeit über der Chance ist, nur weil der classifier einen Imbalanced-Testsatz ausnutzt, dann wird die erwogene Genauigkeit, als passend, auf Chance fallen.

In psychometrics und psychophysics

In psychometrics und psychophysics wird der Begriff Genauigkeit mit der Gültigkeit und dem unveränderlichen Fehler austauschbar gebraucht. Präzision ist ein Synonym für die Zuverlässigkeit und den variablen Fehler. Die Gültigkeit eines Maß-Instrumentes oder psychologischen Tests wird durch das Experiment oder die Korrelation mit dem Verhalten gegründet. Zuverlässigkeit wird mit einer Vielfalt von statistischen Techniken klassisch durch einen inneren Konsistenz-Test wie das Alpha von Cronbach gegründet, um sicherzustellen, dass Sätze von zusammenhängenden Fragen Antworten, und dann Vergleich von jenen verwandte Frage zwischen der Verweisung verbunden haben und Bevölkerung ins Visier nehmen.

In der Logiksimulation

In der Logiksimulation soll ein häufiger Fehler in der Einschätzung von genauen Modellen ein Logiksimulierungsmodell mit einem Transistor-Stromkreis-Simulierungsmodell vergleichen. Das ist ein Vergleich von Unterschieden in der Präzision, nicht Genauigkeit. Präzision wird in Bezug auf das Detail gemessen, und Genauigkeit wird in Bezug auf die Wirklichkeit gemessen.

In Informationssystemen

Die Konzepte der Genauigkeit und Präzision sind auch im Zusammenhang von Datenbasen, Informationssystemen und ihrem sociotechnical Zusammenhang studiert worden. Die notwendige Erweiterung dieser zwei Konzepte auf der Grundlage von der Theorie der Wissenschaft weist darauf hin, dass sie (sowie Datenqualität und Informationsqualität) auf die Genauigkeit in den Mittelpunkt gestellt werden sollten, die als die Nähe zum wahren Wert definiert ist, der als der Grad der Abmachung von Lesungen oder von berechneten Werten einer derselben konzipierter Entität gesehen ist, gemessen haben oder durch verschiedene Methoden im Zusammenhang der maximalen möglichen Unstimmigkeit gerechnet haben.

Siehe auch

• ± oder Plusminus-Zeichen
• Genauigkeitsklasse
• Maß von ANOVA

• ASTM E177 Standardpraxis für den Gebrauch der Begriffe Präzision und Neigung in ASTM-Testmethoden
• Techniktoleranz
• Experimentelle Unklarheitsanalyse
• Misserfolg-Bewertung
• Gewinn (Informationsgewinnung)
• Präzisionsneigung
• Feinwerktechnik
• Präzision (Statistik)
• Akzeptierter und experimenteller Wert

Links

• BIPM - Führer in der Metrologie - Handbuch zum Ausdruck der Unklarheit im Maß (KAUGUMMI) und Internationales Vokabular der Metrologie (SCHWUNG)
• "Außer der NIST Rückverfolgbarkeit: Was wirklich Genauigkeit" - Zeitschrift Controlled Environments schafft
• Präzision und Genauigkeit mit drei Psychophysical Methoden
• Richtlinien, um die Unklarheit von NIST Maß-Ergebnissen, Anhang D.1 zu bewerten und auszudrücken: Fachsprache
• Genauigkeit und Präzision
• Genauigkeit gegen die Präzision — ein kurzes, klares Video durch Matt Parker