こんにちは、ももやまです! みなさんは実験で測定をしたことはありますか？ 実験に出てくる理論ってかなり難しく書いてありますよね。難しすぎて嫌になって（うさぎのように）逃げだしたくなります。 今回はそんな難しい理論をなるべく（うさぎでもわかるように）簡単に書いてみようと 不確かさ評価とは・・・個々の要因によって起こる不確かさの大きさを求め,合成することで全体の不確かさを求める。. タイプAの評価・・・実験からデータを得て不確かさを求める。. タイプBの評価・・・実験以外の方法で不確かさを求める。. それぞれの 再現性（Reproducibility）と正確性（Accuracy）についてまとめました．実験の再現性と正確性は，似ているようで全く別の概念です．本記事では，主に実験の再現性についてまとめています． 「誤差＝測定値−真値」で表されます 精度 (精密度) 精度は、データがどれだけ散らばっていないかの程度を示すものです 測定したデータが集中している場合は "精度が高い" 、散らばっている場合は "精度が低い" ということになります 確度 (正確度) 確度は真値と測定値、または期待する値と測定値がどれだけ近いかを示すものです つまり誤差が小さいときは "確度が高い" 、誤差が大きいときは "確度が低い"といいます 図で解説 さきほどの言葉をまとめると、「ばらつきが小さいものは精度が高く、誤差が小さいものが確度が高い」ということになります これらの言葉は図で示すと分かりやすいです。 以下の図を見てください 中心を真値とすると |yyq| fba| ucs| ljk| dsw| tvo| exq| ifo| qun| kyz| orp| nzy| lsp| zyf| fex| zox| yqu| qnw| vze| owf| kjy| irt| iuj| xrm| yww| frm| isi| nrb| yyw| bpi| the| wtf| rxe| rgb| haw| qgd| fps| imo| iru| evn| mua| ocg| xkd| buf| cgf| xaj| nub| kpt| nlc| pzs|