Chìa khóa chính
- Lỗi ngẫu nhiên là không thể đoán trước và có thể xảy ra theo bất kỳ hướng nào, khiến các phép đo bị phân tán xung quanh giá trị thực.
- Lỗi hệ thống là nhất quán và xảy ra theo cùng một hướng, khiến các phép đo luôn sai lệch so với giá trị thực.
- Có thể giảm sai số ngẫu nhiên bằng cách thực hiện nhiều phép đo, trong khi sai số hệ thống có thể giảm bằng cách xác định và khắc phục nguyên nhân của nó.
Lỗi ngẫu nhiên là gì?
Lỗi trong đó giá trị thu được là ngẫu nhiên mỗi khi tính toán một tập hợp các giá trị đọc được gọi là lỗi ngẫu nhiên. Có các biến thể chưa biết và các giá trị ngẫu nhiên thu được. Không có sự lặp lại về độ lớn và bản chất của lỗi không nhất quán.
Giá trị của đại lượng được đo tăng hoặc giảm mạnh. Lỗi này cũng được quan sát thấy khi một công cụ được đọc không chính xác, chủ yếu là trong vật lý. Một ví dụ nổi bật về lỗi ngẫu nhiên là đo huyết áp. Ngay cả khi họ khỏe mạnh, một người có thể quan sát thấy sự thay đổi bất thường về huyết áp hoặc dao động bất thường trong huyết áp nếu quan sát thấy một lỗi ngẫu nhiên.
Một số tiểu loại của lỗi ngẫu nhiên là lỗi thời gian phản ứng và lỗi thị sai. Lỗi thị sai được quan sát thấy khi mắt được định vị không chính xác trong khi đọc thang đo. Như tên cho thấy, lỗi thời gian phản ứng là một lỗi được quan sát thấy trong một thí nghiệm trong đó quan sát thấy kết quả không chính xác do tốc độ mà một người bắt đầu hoặc dừng đồng hồ bấm giờ. Loại lỗi ngẫu nhiên này nhạy cảm với thời gian và được quan sát chủ yếu trong các thí nghiệm liên quan đến sưởi ấm hoặc làm mát.
Lỗi hệ thống là gì?
Trong toán học, một số loại lỗi có thể làm gián đoạn quá trình tính toán của bạn và dẫn đến kết quả không chính xác. Lỗi hệ thống là một trong số đó. Sai số khi đo một đại lượng nhất định cho một con số không đổi hoặc có sự thay đổi về con số đó trong những khoảng thời gian đều đặn, được gọi là sai số hệ thống. Giá trị thu được là nhất quán ngay cả khi bạn cố gắng giải quyết vấn đề nhiều lần. Một giá trị hoặc mẫu nhất quán được quan sát.
Có một khuôn mẫu hoặc một hệ thống được quan sát thấy trong loại lỗi này. Nếu bạn đang tính toán một tập hợp các số đọc và quan sát thấy có sai số liên tục thì phép tính của bạn có sai số hệ thống. Hệ số hiệu chỉnh trong lỗi này bị bỏ qua.
Việc bố trí một thí nghiệm nào đó trên thực tế có thể khác hoàn toàn so với trên lý thuyết. Lý do chính cho lỗi này là việc sử dụng thiết bị bị lỗi trong một thí nghiệm nhất định. Nó có thể được khắc phục bằng cách sử dụng thiết bị hợp lệ hoặc hiệu chuẩn nó. Giá trị được chấp nhận hoặc dự đoán được chuyển từ giá trị thu được khi chúng tôi quan sát thấy lỗi này. Lỗi này có thể được quan sát thấy trong khi đo huyết áp.
Sự khác biệt giữa lỗi ngẫu nhiên và lỗi hệ thống
- Mặt khác, một mẫu không nhất quán được quan sát thấy trong một lỗi ngẫu nhiên, mặt khác, một mẫu nhất quán được quan sát thấy trong một lỗi hệ thống.
- Kết quả tiếp theo là không thể đoán trước trong một lỗi ngẫu nhiên, mặt khác, kết quả tiếp theo tương đối dễ đoán hơn trong một lỗi hệ thống.
- Giá trị thu được trong sai số ngẫu nhiên không lặp lại, giá trị quan sát được trong sai số hệ thống được lặp lại.
- Sai số ngẫu nhiên là do những biến đổi không dự đoán được, mặt khác sai số hệ thống là do sử dụng máy móc bị lỗi.
- Loại bỏ sai số ngẫu nhiên tương đối khó, ngược lại loại bỏ sai số hệ thống lại tương đối dễ dàng hơn.
So sánh giữa lỗi ngẫu nhiên và lỗi hệ thống
| Các thông số so sánh | Lỗi ngẫu nhiên | lỗi hệ thống |
|---|---|---|
| Ý nghĩa | Lỗi trong đó kết quả thu được rất khác nhau và liên tục thay đổi cho mọi phép tính được gọi là lỗi ngẫu nhiên. | Sai số trong đó kết quả thu được là nhất quán và liên tục thay đổi đều đặn cho mỗi phép tính được gọi là sai số hệ thống. |
| Thiên nhiên | Không nhất quán | Phù hợp |
| Kiểu phụ | Lỗi thị sai, lỗi thời gian phản ứng. | Lỗi quan sát, lỗi công cụ và lỗi môi trường. |
| Chiều hướng | Xảy ra hai chiều | Xảy ra một chiều |
| Xoá bỏ | Có thể được loại bỏ bằng cách lặp lại các bài đọc. | Có thể loại bỏ bằng cách thay đổi thiết bị. |
- https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0170473
- https://www.degruyter.com/document/doi/10.1515/JAG.2009.008/html
Cập nhật lần cuối: Ngày 25 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Emma Smith có bằng Thạc sĩ tiếng Anh của Cao đẳng Irvine Valley. Cô là Nhà báo từ năm 2002, viết các bài về tiếng Anh, Thể thao và Pháp luật. Đọc thêm về tôi trên cô ấy trang sinh học.
