1.6
Indeterminate or random errors arise from several uncontrollable variables in successive measurements.
Since these errors can neither be predicted nor estimated, they are never eliminated. Sometimes it is difficult even to identify the individual error sources. Consider an example of random errors from the electrical noise in an instrument. The fluctuations can go in both positive and negative directions and differ in magnitude.
Due to these random variations, the indeterminate errors are scattered. However, for a large data set, the mathematical laws of probability help to find the most probable results in the mean or median.
On plotting the data with random errors, the values distribute in both directions around the most frequently occurring central value. The frequency of occurrence goes down gradually as the values go higher and lower from the central value. Such a distribution plot is known as the Gaussian curve.
Willekeurige of onbepaalde fouten komen voort uit verschillende oncontroleerbare variabelen, zoals variaties in omgevingsomstandigheden, onvolkomenheden van instrumenten of de inherente variabiliteit van de te meten verschijnselen. Meestal kunnen deze fouten niet worden voorspeld, geschat of gekarakteriseerd, omdat hun richting en omvang vaak in omvang en richting variëren, zelfs tijdens opeenvolgende metingen. Als gevolg hiervan zijn ze moeilijk te elimineren. Het totale effect van deze fouten kan echter bij benadering worden gekarakteriseerd door de frequenties van waarnemingen in een grote dataset op te sommen. Het karakteriseren van het collectieve effect van deze fouten helpt bij statistische analyses. Neem bijvoorbeeld een grote dataset van temperatuurmetingen in Londen. We kunnen de omvang van de temperatuur uitzetten tegen de frequentie van voorkomen, en als de variaties (of fouten) in de temperatuur echt willekeurig zijn, krijgen we een normale verdelingscurve, ook wel de Gaussiaanse curve genoemd. Met deze curve kunnen we de wiskundige waarschijnlijkheidswetten toepassen om de gemiddelde waarde en de afwijking van de gemiddelde waarde, ook wel de standaarddeviatie genoemd, te schatten. Van daaruit kunnen we tests uitvoeren om uitschieters te elimineren en vragen over de dataset te beantwoorden.
Indeterminate or random errors arise from several uncontrollable variables in successive measurements.
Since these errors can neither be predicted nor estimated, they are never eliminated. Sometimes it is difficult even to identify the individual error sources. Consider an example of random errors from the electrical noise in an instrument. The fluctuations can go in both positive and negative directions and differ in magnitude.
Due to these random variations, the indeterminate errors are scattered. However, for a large data set, the mathematical laws of probability help to find the most probable results in the mean or median.
On plotting the data with random errors, the values distribute in both directions around the most frequently occurring central value. The frequency of occurrence goes down gradually as the values go higher and lower from the central value. Such a distribution plot is known as the Gaussian curve.
From Chapter 1:
Now Playing
Chemical Applications of Statistical Analyses
8.8K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
3.9K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
8.8K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
17.3K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
9.7K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
9.3K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
11.5K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
1.6K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
1.8K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
2.1K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
1.5K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
10.4K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
10.4K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
3.8K Views
Chemical Applications of Statistical Analyses
6.0K Views
See More