오류 물리량 측정의 편차는 측정 된 값의 실제 값에서 (예 : 압력)라고합니다. 방법 또는 그 방법의 불완전 함의 결과로 오류가 발생합니다. 측정 도구, 측정 과정에 대한 외부 조건의 영향, 측정 된 값 및 기타 요인의 특정 성질에 대한 영향을 불충분합니다.

수행 된 측정치의 정확도는 결과의 근접성을 측정 된 값의 진정한 값으로 특징 지어줍니다. 절대 및 상대 측정 오류에 대한 개념이 있습니다.

절대 측정 오류를 측정 결과와 측정 값의 유효한 값 간의 차이라고합니다.

dx \u003d q-x,(6.16)

절대 오차는 측정 값 단위로 표시됩니다 (KGF / CM2 등).

상대 측정 오류는 측정 결과의 품질을 특징으로하며 관계로 정의됩니다. 절대 오류 dx 값의 유효한 값 :

d x \u003d dx / x. , (6.17)

상대 오차는 대개 백분율로 표현됩니다.

측정 오류가 발생한 이유에 따라 구별됩니다. 체계적인 과 무작위로 오류.

체계적인 측정 오류에는 동일한 조건 중 일부가 동일하게 나타나는 반복적 인 측정 값이 동일하게 나타나는 오류가 포함되어 있으며 특정 법률에 따라 일정하거나 그 값이 변경됩니다. 이러한 측정 오류는 상당히 정확하게 정의됩니다.

캐주얼 오류를 오류라고합니다. 값은 동일한 방식으로 만든 물리적 수량을 반복 할 때 측정됩니다.

악기의 오차의 오차의 추정은 인증의 결과로서, 행동의 집합체 (활동)가 계기 증언을 측정 된 값의 유효한 가치와 비교하는 것을 목표로했다. 작업 장치를 검증 할 때 측정 값의 유효한 값으로서, 예시적인 장치의 예시적인 측정 값 또는 테스트의 값이 필요하다. 실제 값에 대한 예시적인 측정 도구의 오차를 추정 할 때, 값의 측정 값은 기준 측정 값의 값 또는 기준 장치의 판독 값에 의해 취해진 다.

주 오차는 정상 조건 하에서 측정 도구에 내재 된 오류입니다 (압력은 대기, TV, 20도, 습도 50-80 %).

추가 오류는 정상적인 조건을 초과하는 영향 값 중 하나의 측정으로 인한 오류입니다. (예 : 온도, CF 변경)

정확도 수업의 개념. 정확성 클래스에서는 허용되는 기본 및 추가 오류의 한계뿐만 아니라 정확도에 영향을 줄 수있는 다른 속성의 다른 속성에 의해 결정되는 정확성 클래스 인 측정 계측기의 일반화 된 특성입니다. 정확도 클래스는 허용 오류의 값과 일치하는 숫자로 표현됩니다.

예시적인 압력 게이지 (센서) 정확도 등급 0.4는 허용 오류 \u003d 측정 한도의 0.4 % I.E. 측정 한계가있는 예시적인 압력 게이지의 오차는 + -0.12 MPa를 초과해서는 안된다.

압력 측정 장치의 정확도의 클래스 : 0.16; 0.25; 0.4; 0.6; 1.0; 1.5; 2.5.

감광도 이 장치는이 움직임을 일으키는 측정 값의 값의 변화에 \u200b\u200b대한 포인터 D n (화살표 방향)의 움직임의 비율의 비율이라고합니다. 따라서 장치의 정확도가 일반적으로 규칙적이고 더 많은 감도가 높아집니다.

측정 장치의 주요 특성은 장치의 교정 특성이 결정되는 졸업을 포함하여 특수 테스트 과정에서 결정됩니다. 측정 된 가치의 증언과 가치 사이의 의존. 교정 특성은 그래프, 수식 또는 테이블의 형태입니다.

특정 차원의 실제 사용으로 정확성을 추정하는 것이 중요합니다. "측정 정확도"라는 용어, 즉 측정 결과의 근사치는 일부 유효한 가치가 없으며, 엄격한 정의가 없으며 측정 작업의 질적 비교를 위해 사용됩니다. 정량적 평가를 위해 "측정 오류"의 개념이 적용됩니다 (오류가 작을수록 정확도가 높음).

이 오류는 측정 값의 실제 (true) 값의 측정 결과의 편차라고합니다. 육체적 인 양의 진정한 의미는 알려지지 않은 것으로 간주되어 이론적 연구에 적용된다는 것을 명심해야합니다. 실제 수량의 실제 값은 실험 결과 (측정)의 결과가 진정한 의미에 극대화된다는 가정하에 실험적으로 확립됩니다. 측정 오류의 추정은 측정의 단일성을 보장하는 중요한 조치 중 하나입니다.

측정 오류는 일반적으로 계측기 또는 규제 문서를 측정하기 위해 기술 문서에 주어집니다. 우리가 오류가 측정에 직접 참여하는 경우의 방법론의 실험적 오차와 사람의 주관적인 특성에 대한 측정 자체가 수행되는 조건에 의존한다고 생각한다면 우리는 여러 구성 요소에 대해 이야기 할 수 있습니다. 측정 오류 또는 총 오류에 대해..

측정의 정확도에 영향을 미치는 요인의 수는 충분히 크게 큽니다. 측정 공정의 조건에 따라 다양한 오류가 다른 그룹에서 나타나기 때문에 특정 범위 조건부 (그림 2)의 분류가 충분히 커집니다.

2.2 오류 유형

측정 오류는 True X와 측정 값의 값의 측정 결과의 편차입니다. 측정 오류를 결정할 때 실제 크기 x의 실제 값 대신에 실제 값을 사용하는 것이 현실적입니다.

표현식에 따라 절대, 상대 및 감소 된 측정 오류가 구별됩니다.

절대 오차는 차이 Δ \u003d X-X 및 Δ \u003d X-X D 및 비율 Δ \u003d ± Δ / x D · 100 %로서 상대적으로 정의됩니다.

위의 오류는 γ \u003d ± Δ / ℓ ν · 100 %이며 여기서 χ n은 장비의 측정 범위, 측정의 상한선 등을 사용하는 값의 정규화 값입니다.

주어진 진정한 값으로 평균 산술 값은 진정한 값으로 수행됩니다.

= 나는,

여기서 xi는 i -to measurement의 결과입니다 - n 측정 횟수.

값 , 하나의 측정 시리즈에서 얻은 것은 x와 랜덤 근사치입니다. X에서 가능한 편차를 추정하고 평균 산술의 평균 2 차 편차의 추정치를 결정합니다.

s ( )=

평균 산술에 비해 XI의 개별 측정 결과의 산란을 추정하기 위해 선택적 평균 2 차 편차 결정 :

σ =

이들 화학식은 측정 과정에서 측정 된 값의 불변성의 조건하에 적용된다.

이러한 수식은 많은 측정의 수로의 산술 평균이 각 특정 측정의 오류보다 더 작은 오류가있는 것에 따라 확률 이론의 중심 제한 이론에 해당합니다.

s ( )=σ /

이 공식은 오류 이론의 근본적인 법칙을 반영합니다. 결과의 정확도를 2 회 (제외 된 체계적 오류로 제외)의 정확성을 2 회 증가시킬 필요가있는 경우 측정 횟수는 4 회 증가해야합니다. 정확도가 3 번 증가 할 필요가있는 경우 측정 횟수

9 회 증가 등

S 및 σ의 값 사용을 명확하게 구별 할 필요가 있습니다. 첫 번째는 최종 결과의 오류를 평가할 때 첫 번째가 사용되며 두 번째 - 측정 방법의 오차를 평가할 때 사용됩니다. 별도의 측정 δ의 가장 가능성이 높은 오류 0,67s.

징후의 성격에 따라 발생 및 제거 기능의 원인은 체계적이고 무작위 오차와 무례한 오류 (미스)를 구별합니다.

동일한 파라미터의 반복적 인 측정시 체계적인 오류가 일정하거나 자연적으로 변화합니다.

무작위 오차는 동일한 측정 조건에서 무작위로 변합니다.

조작자의 잘못된 행동, 측정 장비의 오작동 또는 측정 조건의 날카로운 변화로 인해 대략적인 오류 (미스)가 발생합니다. 규칙 으로서는 특수 기준으로 측정 결과를 처리 한 결과 대략적인 오류가 감지됩니다.

측정 오류의 무작위 및 체계적인 구성 요소가 동시에 나타나기 때문에 전체 오류는 독립적 인 오류의 양과 동일합니다.

무작위 오류의 값은 미리 알려지지 않았으며, 정제 된 요소 집합으로 인해 발생합니다. 임의의 오류는 결과에서 제외 될 수 없지만 측정 결과를 처리하여 영향을 줄일 수 있습니다.

실용적인 목적을 위해 측정 정확도에 대한 요구 사항을 올바르게 공식화 할 수 있어야합니다. 예를 들어, 허용 된 제조 오류의 경우, 우리는 δ \u003d 3σ를 취한 다음, 제조 기술을 유지하면서 정확도 (예 : Δ \u003d σ)에 대한 요구 사항을 증가시켜 결혼 확률을 높입니다.

규칙적으로 체계적인 오류가 감지되고 제외 될 수 있다고 믿어집니다. 그러나 실제 조건에서 이러한 오류를 완전히 배제하는 것은 불가능합니다. 국경을 평가하기 위해 고려해야 할 비 독점적 인 렘넌트가 항상 있습니다. 이것은 체계적인 측정 오류가 될 것입니다.

즉, 원칙적으로, 체계적인 오류는 무작위이고, 지정된 부서는 확립 된 전통에 의해서만 마무리되어 측정 결과를 제시한다.

일반적으로 탐지 된 무작위 오류와 달리 소스에 관계없이 시스템의 출처에 따라 체계적인 오류가 구성 요소에서 고려됩니다. 오류의 주관적, 방법 론적 및 도구 구성 요소는 구별됩니다.

오류의 주관적인 구성 요소는 운영자의 개별 특성과 관련됩니다. 규칙적 으로이 오류는 증언 계산 (약 0.1 분할 규모의 약 0.1 분할) 및 잘못된 운영자 기술의 오류로 인해 발생합니다. 기본적으로 체계적인 오류는 체계적이고 기악 구성 요소로 인해 발생합니다.

오차의 방법 론적 성분은 측정 방법의 불완전 함, 계산 된 수식의 부정확 함 및 반올림 결과의 사용을 수신하는 측정 방법의 불완전 함으로 인한 것입니다.

정확도 수업에 의해 결정되는 측정 장비의 자체 오류로 인해 기기 구성 요소가 발생하여 측정 장비의 측정 장비의 효과와 측정 장비의 해상도를 제한합니다.

방법 론적 및 기악 부품에 대한 체계적인 오류를 분리 할 수있는 가능성은 다음과 같이 설명됩니다.

측정의 정확성을 높이려면 제한적인 요소를 구별 할 수 있으며, 결과적으로 방법론을 개선하거나보다 정확한 측정 도구를 선택하는 데 결정합니다.

시간이 지남에 따라 또는 외부 요인의 영향을 받아서 증가하는 총 오류의 구성 요소를 결정할 수있는 기회가 있으며, 따라서 정기적 인 큐핑 및 인증을 수행합니다.

기기 구성 요소는 기술을 개발하기 전에 추정 할 수 있으며, 선택된 방법의 잠재적 정확도 기능은 메소드 구성 요소만을 정의합니다.

2.3 측정 품질 표시기

그러나 측정의 일치는 오류의 일치함으로써 보장 될 수 없습니다. 측정 할 때 측정 품질 지표를 아는 것도 중요합니다. 측정 품질로, 특성의 조합으로 인해 필요한 정확도 특성, 필요한 양식 및 시간 제한 내에서는 이해된다.

측정 품질은 이러한 지표가 정확성, 정확성 및 정확성으로 특징 지어집니다. 이러한 지표는 생존력, 장애 및 효율성의 요구 사항이 제시되는 것으로 추정되어야합니다.

측정 된 값의 진정한 의미는 체계적 오류 Δ S, 즉 X \u003d의 값에 관한 관찰 결과의 평균 산술 값과 다릅니다. -Δ s. 체계적인 구성 요소가 제외 된 경우 x \u003d .

그러나, 제한된 수의 관찰으로 인해, 크기 정확하게 결정하는 것이 불가능합니다. 그 가치를 추정하는 것이 가능하고, 그것이 위치한 간격 경계의 특정 확률로 표시 할 수 있습니다. 평가 숫자 축의 점으로 묘사 된 분배 법의 숫자 특성을 포인트라고합니다. 추정치의 수치 적 특성과는 대조적으로 임의의 값이며, 이들의 값은 관측 수에 의존한다. 부유 한 것은 N → ∞와 함께 추정치 확률로 감소 될 것이라는 추정치를 추정한다.

예상 추정치가 호출되며, 이는 예상치가 추정 된 값과 동일합니다.

효과적인 것은 가장 작은 분산 σ 2 \u003d min을 갖는 추정치로 호출된다.

나열된 요구 사항은 평균을 충족시킵니다 산술 값 관찰 결과.

따라서 별도의 측정 결과는 랜덤 변수입니다. 그런 다음 측정의 정확성은 측정 결과의 근접성이 측정 값의 진정한 값입니다. 오류의 체계적인 구성 요소가 제외되면 측정 결과의 정확성 그것의 가치의 산란 정도, 즉 분산을 특징으로한다. 전술 한 바와 같이, 별도의 관찰 결과의 분산보다 N 배 내의 매질 폴리 아니 분산액을 분산시킨다.

엔. 그림 3은 개인 및 전체 측정 결과의 분포의 밀도를 보여줍니다. 좁은 음영 영역은 평균값의 확률 밀도를 나타냅니다. 올바른 측정 값은 체계적 오류가 0에 근접하여 결정됩니다.

측정의 정확성은 결과에 대한 자신감 정도에 의해 결정되며 측정 된 값의 진정한 가치가 유효한 주변 환경에 놓이는 가능성을 특징으로합니다. 이러한 확률을 신뢰라고하며 국경 (주변 환경)은 기밀 경계입니다. 즉, 측정의 정확성은 비 독점적 인 체계적인 오류의 0에 대한 근접성입니다.

-Δ d ~ + Δd의 경계 (또는 신뢰 경계)가있는 기밀 간격은 P D의 특정 신뢰성 확률이있는 랜덤 오류 값의 범위를 호출하여 측정 값의 진정한 값을 덮습니다.

r d ( - Δ d ≤, x ≤. + δ d).

적은 수의 측정 (N. 20) 정상적인 분배법이 무한히 많은 수의 측정을 통해 원칙적으로 무작위 오차의 행동을 설명하기 때문에 정상적인 법률의 사용이 불가능합니다.

따라서 적은 수의 측정에서 학생 또는 T의 분포는 제한된 수의 측정 수가 제한된 신뢰 간격을 결정할 수있는 확신 간격을 결정할 수있는 분포 (영어 통계 학자들에 의해 발표 된 영어 통계 학자들에 의해 제안)입니다. 신뢰 구간의 경계는 공식에 의해 결정됩니다.

Δ d \u003d t · s ( ),

여기서 t는 P d의 요청 된 신뢰성 확률 및 측정 수의 수에 따라 스티치 분포 계수입니다.

관측 수의 수가 증가함에 따라 학생의 분포가 신속하게 정상적으로 접근하고 N ≥30에 대해 일치합니다.

신뢰성이없는 측정 결과, 즉 정확성에 대한 자신감의 정도가 값을 나타내지 않는다는 것을 알아야한다. 예를 들어, 측정 회로 센서는 매우 높은 계량 특성을 가질 수 있지만, 설치, 외부 조건, 신호의 등록 방법 및 처리 방법으로 인한 오류의 영향은 큰 궁극적 인 측정 오류로 이어질 것입니다.

정확도, 정확성 및 정확성과 같은 지표와 함께 측정 작업의 품질은 컨버전스 및 재현성을 특징으로합니다. 이러한 지표는 테스트 품질을 평가하고 정확성을 특징 짓는 데 가장 흔합니다.

분명히 동일한 객체의 두 가지 테스트는 동일한 방법에 동일한 결과가 부여되지 않습니다. 그 이들의 객관적인 척도는 엄격하게 기술을 관찰 한 두 개 이상의 테스트 결과의 예상 근접성에 대한 통계적으로 실증 된 평가가 될 수 있습니다. 시험 결과의 일관성에 대한 통계적 평가로서, 수렴 및 재현성이 허용됩니다.

컨버전스는 하나의 실험실에서 하나의 방법으로 얻은 두 가지 테스트 결과의 결과의 근접성이며, 하나의 실험실에서. 재현성은 서로 다른 실험실에서 두 결과를 모두 얻어야한다는 사실에 따라 수렴과 다릅니다.

짧은 경로 http://bibt.ru.

§ 32. 정확성 및 측정 오류.

치수는 완벽하게 완벽하게 수행 할 수 없습니다. 측정 오류라고하는 크기와 유효한 값의 측정 값 사이에는 항상 몇 가지 차이가 \u200b\u200b있습니다. 측정 오차, 자연적으로 위의 측정 정확도가 적습니다.

측정의 정확성은 가장 정확한 측정기구 또는 특정 종의 장치로 작업 할 때 불가피한 오류가 특성화됩니다. 측정의 정확성은 측정 장비의 재료 및 공구 설계의 특성에 의해 영향을받습니다. 측정 정확도는 규칙에 따라 측정이 이루어지면 만 수행 할 수 있습니다.

측정 정확도를 줄이는 주된 이유는 다음과 같습니다.

1) 불만족스러운 공구 조건 : 손상된 얼굴, 오염, 제로 마크의 부적절한 위치, 오작동;

2) 공구의 과실 취급 (불면, 난방 등);

3) 공구의 설치 또는 측정 된 부분의 부정확성은 공구에 비해 측정 된 부분;

4) 측정이 수행되는 온도 차이 (측정이 이루어지는 정상 온도, 20 °);

5) 약한 장치 지식 또는 측정기를 사용할 수 없음. 측정을위한 도구 선택이 잘못되었습니다.

장치를 측정하는 정확성의 정도는 적절한 사용뿐만 아니라 그것의 관심에 달려 있습니다.

측정 정확도가 증가하여 몇 가지 측정 결과로 얻은 평균 산술의 정의를 다시 측정 할 수 있습니다.

시작하기, 측정 수단을 아는 방법, 악기 취급 규칙 및 이들을 사용하기위한 기술을 소유하는 규칙을 알아야합니다.

1 부

측정 오류의 추정. 결과 기록 및 처리

정확한 과학에서 특히 물리학에서 측정 정확도 추정치의 문제는 특히 중요합니다. 차원이 절대적으로 정확할 수 없다는 것은 일반적인 철학적 가치의 사실입니다. 그. 실험을 수행하는 과정에서 우리는 항상 물리적 수량의 대략적인 가치를 얻고 한 도로 진정한 의미로 1도 또는 다른 것에 접근합니다.

측정, 측정 정확도 표시기

물리학은 자연 과학실제 연구 방법으로 이론적으로 계산하여 얻은 데이터의 비교 인 물리적 연구 방법을 사용하여 우리 주변의 물질적 세계를 연구합니다.

대학의 물리학 교육 과정에서 가장 중요한 부분은 이행하는 것입니다. 실험실 사업...에 그들의 집행 과정에서 학생들은 다양한 물리량으로 측정됩니다.

측정 할 때 물리적 양은 측정 값이 다른 값보다 훨씬 많거나 적은지를 나타내는 숫자의 형태로 표현되거나 그 값은 단위당 수행됩니다. 그. 측정은 주어진 물리량의 물리적 실험에 의해 비교하여 주어진 물리적 수량의 물리적 실험에 의해 비교하여 주어진 물리적 인 물리적 가치를 측정 단위로 채택한 것으로 이해됩니다. "

측정은 측정 및 측정 장비를 사용하여 수행됩니다.

법안 그 측정 단위, 자원 또는 배수의 가치 (무게, 측정 플라스크, 전기 저항 상점, 탱크 등)의 단위의 실제 재생산을 불렀다.

측정기 측정 수단을 호출하므로 측정 값의 값을 직접 계산할 수 있습니다.

작동의 목적과 원리에 관계없이 측정기는 4 개의 매개 변수를 특징으로 할 수 있습니다.

1) 제한을 측정하십시오 이 악기에서 사용할 수있는 측정 값의 범위를 나타냅니다. 예를 들어, 캘리퍼스는 0에서 18cm까지의 선형 치수와 밀리머터 - 50 ~ +50 mA의 밀리머터 전류 등을 측정했습니다. 일부 장치는 측정 한계를 변경할 수 있습니다 (스위치). 여러 악기가 다른 부서가있는 몇 가지 비늘을 가질 수 있습니다. 카운트 다운은 계기의 상한의 배수가 배수가되는 규모에 따라 카운트 다운을 수행해야합니다.

2) 부서의 가치 C는 장비의 스케일의 한 측정 단위 (또는 그 주식)가 하나의 (낮은) 분할에 포함되어 있는지 결정합니다. 예를 들어, 마이크로 미터 C \u003d 0.01의 나누기 가격 mm / division. (또는 10. μm / 사후) 및 전압계 C \u003d 2의 경우 v / d. 기타 동일한 (균일 한 스케일)의 척도를 가로 질러 핵분열 가격을 결정하려면 장치 측정을 측정해야합니다. x nom. 장치 N의 규모의 분할 수로 나눈 값 n :

3) 감광도 장치 α는 측정 된 가치 단위 또는 그 공격의 단위에 대한 규모 계정의 최소한의 나누기를 보여줍니다. 이 정의에서 장치의 민감도는 부서의 평가 가격 인 α \u003d 1 / s입니다. 예를 들어, 마이크로 미터의 감도는 값 α \u003d 1 / 0.01 \u003d 100으로 추정 할 수 있습니다. division / mm. (또는 α \u003d 0.1. 업무 / mkm.) 및 전압계 α \u003d 1/2 \u003d 0.5 업무 / B. 기타

4) 정확성 이 장치는이 장치에 의한 측정 프로세스 중에 얻은 절대 오차의 크기를 특징으로합니다.

측정 장치의 정확도의 특성은 졸업 δ의 제한 오차입니다. x 우박...에 척도 또는 계측기 여권에서 최대 절대 또는 상대 그라데이션 오류가 주어 지거나 장치의 체계적인 오류를 결정하는 정확성 클래스가 지정됩니다.

정확도의 오름차순으로 전기 계량기는 8 개의 클래스로 나뉩니다 : 4.0; 2.5; 1.5; 1.0; 0.5; 0.2; 0.1 및 0.05. 정확도 클래스를 나타내는 숫자는 계측기 스케일에 적용되며 측정 한계의 백분율로 기본 오류의 가장 큰 값을 보여줍니다. x nom.

Cl. 정확도 \u003d ε pr \u003d.(2)

측정 값에 대해 장치의 상대 오차를 결정하는 정확도 클래스가있는 장치 (대부분 높은 정확도)가 있습니다.

장치와 여권에 정확도 클래스에 대한 데이터가 없으며 오류를 계산하기위한 수식을 나타내지는 않음을 나타내지 않으면 계측기 핵출의 가격의 절반과 동일하게 고려해야합니다.

측정은로 나뉩니다 직진 과 간접적 인...에 직접 측정을 통해 원하는 물리량은 경험으로부터 직접 설정됩니다. 측정 값의 값은 장치의 배율 또는 측정 값의 수, 차이 등의 숫자 및 값 등을 계산합니다. 예를 들어 저울의 무게 측정, 신체의 선형 크기의 결정 캘리퍼스를 사용하는 올바른 모양, 스톱워치 등의 시간의 정의 등.

간접 측정을 통해 측정 된 값은 특정 기능적 의존의 측정 값과 관련된 다른 값의 직접 측정 결과로부터 결정됩니다 (계산). 간접 측정의 예 - 길이 및 폭에서 테이블 면적, 질량 및 체적량 측정을위한 체내 밀도 등

측정 품질은 정확성에 따라 결정됩니다. 직접 측정을 통해 방법 및 악기의 정확성뿐만 아니라 측정 결과의 반복성으로부터 실험의 정확성이 확립됩니다. 간접 측정의 정확도는 데이터를 계산하는 데 사용되는 데이터의 신뢰성 및 이들 데이터를 원하는 크기로 바인딩하는 수식 구조에 모두 좌우됩니다.

측정의 정확성은 오류가 특징입니다. 절대 측정 오류 발견 된 경험 간의 차이를 부르십시오 xmach. 물리적 수량의 진정한 의미 x 동쪽

측정의 정확성을 평가하기 위해 개념도 소개됩니다. 상대 오차.

상대 측정 오차는 절대 측정 오류의 비율이 측정 값의 진정한 값 (백분율로 표현 될 수 있음)입니다.

(3)과 (4)에서 다음과 같이 절대적이고 상대적인 측정 오류를 찾기 위해 측정 된 것뿐만 아니라 관심있는 크기의 진정한 의미를 알아야합니다. 그러나 진정한 의미가 알려지면 측정 값을 측정 할 필요가 없습니다. 측정의 목적은 항상 실제 값의 알려지지 않은 가치를 배우고 진정한 의미가 아니라면, 적어도 적어도 다른 값으로부터 충분히 다릅니다. 따라서, 오류의 크기를 결정하는 수식 (3) 및 (4)는 실제로 적합하지 않다. 종종 대신 x 동쪽 평균 산술 값을 여러 측정 값으로 사용하십시오

어디 x I.- 별도의 측정 결과.