Uncertainty, gradients and model testing
도입됨| English | 의미 |
|---|---|
| systematic error/ˌsɪstəˈmætɪk ˈerə/ | 계통적 오차 |
| uncertainty/ʌnˈsɜːtənti/ | 불확도 |
이 현상을 설명할 수 있는 이유는 무엇인가?
- 모든 데이터 포인트 근처를 지나는 직선은 유용하지만, 그 기울기(gradiant)는 여전히 불확실할 수 있습니다. 그래프는 측정 범위 내에서 모델에 대한 증거가 됩니다.
- 예측을 먼저 제시하십시오. 비교하고자 하는 양이나 특성을 명시한 뒤, 두 설명을 구별할 수 있는 증거가 무엇인지 결정하십시오.
모델 만들기
- 우연적 변동(random variation)은 반복 측정이 서로 다르게 나타나게 합니다. 계통적 오차(systematic error) 는 결과를 일관되게 편향시킵니다. 절대 불확실성(uncertainty) 은 측정값의 단위를 가지며, 상대적 또는 백분율 불확실성은 불확실성을 측정값과 비교하여 표현합니다.
- 불확실성: 측정 결과에 대한 정량적 제한; 계통오차: 일관적인 측정 편향.
Which is most likely a systematic error?
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
A balance reading 0.20 g when empty shifts EVERY reading the same way - that is a systematic zero error. Fluctuations either side of the mean and variable reaction times scatter randomly and shrink with repeats; an offset does not.
Match each technical term to its precise meaning.
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
Use the definitions to distinguish related quantities and processes.
검증 가능한 증거 선택하기
- 곱이나 나눗셈의 경우, 최대 불확도를 근사하기 위해 분수 불확도를 더하는 것이 일반적이다. 차이의 경우 절대 불확도를 더한다. 영이 아닌 절편은 오프셋이나 불완전한 모델을 나타낼 수 있다.
- 축(axis)에 단위를 표시하고 적절한 눈금(scale)을 선택하십시오. 타당한 경우에 불확실성 막대(error bars)를 그리되, 모든 점을 연결하기보다 최선 적합 선(best-fit line)을 그리고 과정这个方法에서 요구할 때 가장 가파르고 가장 완만한 가능한 기울기를 추정하십시오.
Which two habits make the investigation or model in this case more defensible?
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
Stating the conditions and assumptions lets others repeat the work exactly, and recording the supporting evidence lets them check the conclusion. Hiding disagreeing results removes the evidence that could challenge a wrong conclusion, and one measurement can never establish a wider claim.
알려진 값으로부터 시작하기
- 알려진 값과 그 단위를 명시하십시오. 이 사례에 가정이 부합하는 식을 선택한 후 대입하기前面으로 변형하십시오.
- 주어진 값: 길이 = 50.0 mm, 불확도 1.0 mm이다. 백분율 불확도 = 절대 불확도/값 ×100 = 1.0/50.0×100 = 2.0%이다. 서로 독립적으로 측정된 두 양의 최대 백분율 불확도가 각각 2%와 3%인 경우, 합계된 최대 추정치는 5%이다.
40 cm 판독값의 절대 불확실성은 1 cm입니다. 백분율 불확실성을 구하십시오. 같은 순서를 따르십시오:已知 quantity → 모델 → 관계식 → 대입 → 단위 및 해석.
A 40 cm reading has an absolute uncertainty of 1 cm. Find percentage uncertainty.
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The result is 2.5 %. Known: reading 40 cm; absolute uncertainty 1 cm. Use percentage uncertainty = absolute uncertainty / value x 100. Percentage uncertainty = 1/40 x 100 = 2.5%. Smaller measured values carry larger percentage uncertainties for the same absolute uncertainty.
결론及其 한계 확인하기
- 반복 측정값은 평균의 무작위 불확도를 줄이지만 영점 오차를 자동으로 제거하지는 않습니다. 측정 가능한 정밀도보다 더 많은 소수점 자릿수를 표기하지 마십시오.
- 원래 관찰로 돌아가십시오. 결과가 어떤 것을 지지하며, 어떤 조건을 전제로 하며, 경쟁 설명을 검증하는 방법 하나를 제시하십시오.
측정을 반복하면 보정 편차가 반드시 제거됩니다. 이 주장은 틀렸습니다: 반복 측정 및 평균화는 평균값의 무작위 산란을 줄입니다. 보정 편차는 모든 읽기 값을 동일하게 이동시키므로, 반복 측정은 동일한 잘못된 값에 집중됩니다. 이를 제거하려면 재보정이 필요합니다.
불확도, 기울기 및 모델 검증: 곱이나 몫의 경우, 분율 불확도를 더하는 것이 일반적인 최대 불확도 근사법입니다. 차이의 경우 절대 불확도를 더하십시오. 영이 아닌 절편은 오프셋 또는 불완전한 모델을 나타낼 수 있습니다.
Repeating a measurement always removes a calibration offset.
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Repeating and averaging reduces RANDOM scatter in the mean. A calibration offset shifts every reading identically, so repeats land on the same wrong value; only recalibration removes it.
A quantified limitation on a measured result: write the technical term.
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uncertainty means A quantified limitation on a measured result.