Language
Country/Area
No result found
Подлинность измерений: как определить, надежны ли ваши данные?
В современном обществе, ориентированном на данные, точность и надежность данных приобретают все большее значение. Будь то научные исследования, инженерные решения или принятие деловых решений, ключевым вопросом является обеспечение подлинности используемых данных.
Точность — это то, насколько близко измерение к своему истинному значению, а точность — это то, насколько близки измерения друг к другу.
Хотя точность и правильность можно использовать как взаимозаменяемые понятия, в контексте точных наук они четко различаются. Под точностью обычно понимается систематическая погрешность, то есть отклонение в измерении, в то время как прецизионность описывает статистический разброс и относится к повторяемости данных.
Согласно Международной организации по стандартизации (ИСО), точность определяется как степень близости результата измерения к истинному значению с учетом случайных и систематических ошибок. Так называемый «реализм» относится к близости между средним значением набора результатов измерений и фактическим значением.
Система измерения считается действительной, если она обладает как точностью, так и достоверностью.
В промышленном приборостроении точность часто используется для выражения допуска измерений, который определяет диапазон погрешности измерений, выполняемых в нормальных рабочих условиях. Идеальное измерительное устройство должно обладать точностью и достоверностью, а данные должны быть близки к истинному значению и максимально сконцентрированы на нем.
В статистике важны понятия точности и погрешности. Если система измерения имеет систематические ошибки, увеличение размера выборки, как правило, повышает точность, но не достоверность. Это означает, что даже если измерения последовательны, они все равно будут неточными, если есть отклонение.
Точность и достоверность не являются взаимозаменяемыми; набор данных может быть точным, но не точным, точным, но не точным, или ни тем, ни другим.
При повседневной обработке и оценке данных часто используется метод повторного измерения прослеживаемого стандарта для установления точности и правильности процесса измерения. Эти стандарты определены Международной системой единиц (СИ) для обеспечения единообразия и надежности всех измерений по всему миру.
Более того, точность измерения также включает в себя процесс исправления отклонений. Например, в коммерческих приложениях, если система может предоставлять точные результаты, но не учитывает смещения в своих расчетах, валидность системы будет поставлена под сомнение.
В психометрии и психофизике точность и валидность используются как взаимозаменяемые понятия, в то время как точность считается проявлением надежности. Эти концепции помогают исследователям определить достоверность инструментов измерения и согласованность результатов.
В системах поиска данных точность и правильность являются важными показателями оценки эффективности сбора данных.
Наконец, мы часто обнаруживаем, что точность и правильность могут означать разные вещи в разных контекстах данных. В некоторых случаях, например, в системах классификации в машинном обучении, точность используется в качестве метрики для оценки способности модели правильно идентифицировать или исключать состояние. Здесь существуют определенные количественные методы оценки точности, позволяющие оценить эффективность и надежность модели.
По мере развития технологий совершенствуются и наши инструменты измерения и анализа данных. Но самое главное, как мы, пользователи данных, можем гарантировать подлинность получаемых нами данных, и как при использовании этих данных для принятия решений мы можем избежать неправильного выбора из-за недопонимания относительно точности и правильности?
