准度、精度傻傻分不清?

做电子产品,常常遇到测量。此时就难免会关注到精度、准度等概念,遇到不少朋友对这两个概念不清楚,今天就来分享一下这两个概念。

为什么写本文,前面写过些ADC方面的文章,遇到有朋友貌似对这两个概念理解不深,所以整理分享一下。

什么是准确度(真实度)?

在英文中,准确度用Accuracy来表示,其真实描述的含义是什么呢?是指测量值或者观测值接近期望值或者理论值的接近程度。因此通常用误差百分比来描述准确度,这句话深入理解,从量纲的角度而言是一个百分比:

“”

其实这个式子还可以这样描述:

“”

为便于理清楚概念,个人以为其实这个概念中文称为真实度或许更为贴切,否则引入ISO的定义时就发现两个混淆在一起了。

所以这里有一个概念绝对误差,所谓绝对误差就是拿测量值减去期望值再求绝对值。因此,真实度反应系统的一种测量水平,它是对系统误差的描述,是对统计偏差的一种度量。低准确度会导致测量结果与“真实”值之间存在差异。ISO称之为真实性。(事实上并不存在绝对的理想的真实值,所以常常用期望值来描述)

那么什么又是系统误差呢?什么又是随机误差呢?

真实度,有的又称观察误差(或测量误差)是一个量的测量值与其真实值之间的差。在统计数据中,误差不是指"错误"。

真实度,有的又称观察误差(或测量误差)可以分为两个部分来界定:随机误差和系统误差。所谓随机误差是指对同一不恒定的测量对象重复测量时,测量结果的不一致性,具有一定的随机性或偶发性。而系统误差是由系统的固有不准确性引起的,反应系统固有的误差。

什么是精确度?

精确度英文用precision描述,从上面描述可以看出精度实则是描述一组测量值的可重复性。可以用标准差来度量:

“”

其中“”是这堆测量值的平均值,这个好理解所有测量值加起来除以样本数量。

“”

因此不讲人话的描述,精确度是对随机误差的描述,它是测量样本统计变异性的度量。

那么前面介绍了两种概念,或许还不够直观,看看下图或许就可以比较直观理解,其中那条曲线表示的是样本的概率密度。

“”

如果对于数学相关概率密度忘记了,或许上图还是太过于学院派描述,来看看玩飞镖的例子就一幕了然了:

“”

从这幅图就能比较直观的看出什么是真实度,什么是精确度。

有什么意义?

说了这么多,究竟有什么意义呢?如果没有应用意义,我觉得没有对于工程人员深究的意义就不大。实际做电子测量类或者涉及到采样时,这两个概念就有理解的价值了。

我们做一个测量或者采样类产品,一定希望能真实的反应被测对象的情况,同时希望这个产品重复度还要好。不希望在不同条件下对同一值测量出的结果分布变化很大。所以ISO对于准确度的定义是结合了两个概念:既要真实也要高精度。

ISO 5725标准定义是准确度是一个测量级别,可以产生真实且一致(无随机误差)测量结果。所谓真实就越接近期望值越真实,又称系统误差越小,所谓无随机误差是指多次测量的结果分布都很集中。

显然ISO定义的准确度,结合了两个概念真实度以及精确度两个概念。

所以理解清楚了上面这两个概念,才能准确的度量所做的产品,当然本文也仅仅就是做了比较简要的介绍,更为好的理解,如有兴趣可以去看看相关的标准的描述。

总结一下

简而言之,准确度或真实度是指测量值与期望值(理论真值)之间的接近程度,而精确度是则指测量值彼此之间的接近程度(是多个测量值的统计描述)。希望本文的简要分享对大家有所帮助~

本文转载自:嵌入式客栈微信公众号(作者: 逸珺)

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