Comment calculer la précision des données

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Comment calculer la précision des données


la précision des données est l'un des facteurs les plus importants lors de la conduite d'analyse scientifique ou statistique. Souvent confondu avec le concept tout aussi important de l'exactitude, l'analogie de fléchettes articulé par l'Université de Hawaii démontre la relation: points de données précises en moyenne sur les résultats attendus égales, tandis que les points de données précises grappe étroitement ensemble, même si ils ne sont pas près de résultats escomptés. Selon Dartmouth College, la précision est une mesure de la reproductibilité d'une série de résultats. Précision dans les ensembles de données est un concept important même dans technologie liés efforts, comme indiqué par Kenneth E. Foote et Donald J. Huebner avec l'Université du Texas à Austin, dans une analyse des systèmes d'information géographiques. Précision de calcul est assez simple si l'exercice quelque peu subjective.

Choses que vous devez

Représentation graphique d'un ensemble de données

Information sur les unités concernées exprimé dans les données

La marge d'erreur minimale admissible dans l'expérience

Instructions

Développer une représentation visuelle de points de données comme un nuage de points. Une représentation visuelle très simple consiste à tracer les valeurs des variables dépendantes et indépendantes correspondants pour chaque point de données sur un système de coordonnées cartésiennes.

Évaluer les groupements de points de données et rechercher des modèles. Précis manifeste données en grappes 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 collecter les données pour déterminer l'espacement moyen entre les points de données. Une mesure de la règle simple peut être utilisé pour déterminer la distance entre les points sur le graphique, puis converti en utilisant un, pratique échelle arbitraire qui correspond aux unités de mesure utilisées pour générer les points de données. Cela permettra à des points de données de la précision par rapport à l'autre pour être calculée en prenant la moyenne des distances.



Comparer la marge d'erreur minimum autorisé dans l'expérience et la précision de la 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 et avertissements

Essayez d'évaluer l'ampleur de l'unité susceptibles avant de créer la représentation graphique des points de données. Ainsi, il sera plus facile d'évaluer la précision visuelle afin d'identifier toutes les zones de précision particulièrement notable ou imprécision.

Schémas clairs de données survenant sur une représentation visuelle sont très indicative de précision et la répétabilité d'une expérience. L'expérimentation continue devrait ajouter d'autres points de données en grappes précises à proximité de celles qui existent déjà.

Ne confondez pas 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, même si elle peut être exacte. Une mesure exacte peut dans tous les points de données en cluster autour de 17, ce qui serait inexact, mais précis et donc prévisibles.

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