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परिशुद्धता और यथार्थता परिशुद्धता और यथार्थता सटीकता एक माप के ऊपर एक बुल्सआई के रूप में प्रतिनिधित्व सच्चाई है, की बात आती है कि कैसे पास है। सटीकता एक माप बहुत, बहुत से वैज्ञानिकों द्वारा मापा और सीआरसी पुस्तिका में दर्ज किया गया है कि एक मौजूदा मूल्य के लिए आता है कि कैसे पास से निर्धारित होता है। प्रेसिजन एक माप एक और माप की बात आती है कि कैसे पास है। प्रेसिजन एक मानक विचलन नामक एक सांख्यिकीय विधि द्वारा निर्धारित किया जाता है। मानक विचलन औसत पर, माप एक दूसरे से अलग कितना है। उच्च मानक विचलन कम मानक विचलन उच्च परिशुद्धता से संकेत मिलता है, कम सटीक संकेत मिलता है। इस क्लासिक आरेख सटीकता और परिशुद्धता के संयोजन मौजूद क्या दिखाता है। सटीक मापन dartboard के कुछ हिस्से के पास तंग समूहीकरण दिखा रहे हैं दोनों। सटीक मापन केंद्र के पास हैं। एक मूल्य के सटीक है, तो यह निर्धारित करने के लिए इसे स्वीकार कर लिया मूल्य की तुलना करें। इन मूल्यों को कुछ भी हो सकता है के रूप में एक अवधारणा बुलाया प्रतिशत त्रुटि विकसित किया गया है। स्वीकार किए जाते हैं मूल्य और प्रयोगात्मक मूल्य के बीच अंतर (घटाना) पता लगाएं, तो स्वीकार कर लिया मूल्य से विभाजित। % त्रुटि = (स्वीकार किए जाते हैं - प्रयोगात्मक) / स्वीकार किए जाते हैं * 100% एक मूल्य तो इसमें से प्रत्येक माप घटाना, आपके डेटा की औसत मिल सटीक है, तो यह निर्धारित करने के लिए। यह आपको विचलन की एक मेज देता है। तब विचलन औसत। यह आपको अनिश्चितता नामक एक मूल्य दे देंगे। एक प्लस या माइनस मूल्य एक माप है कैसे सटीक कहते हैं कि। विचलन = (औसत - वास्तविक) मानक विचलन = माप का / संख्या (सभी मापन के लिए विचलन एक साथ जोड़ा) त्रुटि, व्यवस्थित, यादृच्छिक, और सकल त्रुटि सटीकता, शुद्धता, या दोनों की कमी को दर्शाता है। व्यवस्थित और सकल त्रुटि चलाया हुआ है, यादृच्छिक त्रुटि नहीं है। त्रुटि के प्रकार को जानने का एक समाधान हो सकता है। व्यवस्थित त्रुटि ऊपर या नीचे, प्रयोगात्मक डिजाइन से उत्पन्न होती है और एक ही दिशा में परिणाम को प्रभावित करता है। सकल त्रुटि माप औसत की तुलना में बहुत अलग होने के कारण कोई नहीं चल पाता गलती से उठता है। यह माप एक ग़ैर कहा जाता है। यह पता चला है कि यह एक गलती या दुर्घटना कहा जाता है और प्रयोग को दोहराया है। यादृच्छिक त्रुटि प्रकृति से उत्पन्न होती है और ऊपर और नीचे दो दिशाओं में परिणाम को प्रभावित करता है। इन अपने डेटा सेट में कैसा दिखेगा पर नजर डालते हैं। कोई भी त्रुटि इन परिणामों रेखा से ऊपर और नीचे डेटा के बिखरने दिखा। डेटा यह यादृच्छिक के रूप में वर्गीकृत किया गया है रेखा से ऊपर (कम सटीक) या "सभी जगह" और नीचे है के बाद से। वैज्ञानिकों यादृच्छिक त्रुटि को ठीक करने के लिए कोई रास्ता नहीं है, इसलिए हम यह पसंद है यह बताने के लिए और मानक विचलन से आते हैं, जो मानक विचलन और आर 2 मूल्यों के साथ यह रिपोर्ट। प्रेसिजन प्रभावित होता है, लेकिन सटीकता संरक्षित है। सिस्टम में त्रुटि इस ग्राफ नीली रेखा में व्यवस्थित त्रुटि से पता चलता है। यह कि कुछ गड़बड़ है, यह दर्शाता है लगातार लाल रेखा से ऊपर है। एक प्रयोग के ऊपर या व्यवस्थित त्रुटि के लिए एक परीक्षा के लिए कहा जाता है एक माप (कम सटीकता, उच्च परिशुद्धता) के नीचे बहुत है कि एक परिणाम उत्पन्न करता है। सटीकता क्षतिग्रस्त है, सटीक नहीं है। सकल त्रुटि कभी-कभी विज्ञान तुम गड़बड़ में। ऐसा होता है। समय वैज्ञानिकों में से अधिकांश उनके कंधे उचकाने की क्रिया और प्रयोग को दोहराने नोटिस। कभी-कभी वे सूचना नहीं है, यह एक सकल त्रुटि कहा जाता है। वहाँ केवल एक ही है, तो यह इस ग्राफ की तरह लग रहा है। फिर अच्छा नियमित रूप से कुछ हद तक रेखीय डेटा और आप दूर जाना होगा इच्छा है कि कि एक बिंदु। आप कुछ भी गलत ध्यान नहीं दिया तो यह ग़ैर रिकॉर्ड करने के लिए नहीं बेईमान होगा। यह एक बिंदु एक ग़ैर की घोषणा करने के लिए सांख्यिकीय मुश्किल है। यह 3 मानक विचलन इसे दूर किया जाना चाहिए से होना चाहिए और यह कि एक उच्च बार है। कभी कभी वैज्ञानिकों के एक प्रयोग के उस हिस्से को दोहराने से इन के साथ निपटने के लिए और डेटा की जगह। कभी कभी वे सिर्फ इसे से छुटकारा मिलता है। ये क्षति सटीकता और परिशुद्धता। इसलिए हो सकता है कि त्रुटि के तीन प्रकार के होते है। सिस्टेमैटिक - सभी को एक छोटे या थोड़ा नीचे रैंडम - सभी को एक छोटे और एक छोटे से नीचे सकल - एक हिस्सा बहुत ज्यादा या बहुत ज्यादा नीचे।