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精密度和準确度的區别圖

生活 更新时间:2024-08-26 03:50:34

首先,精密度、準确度、精确度分為:

儀器:精密度、準确度、精确度。

儀器的精密度、儀器的準确度、儀器的精确度是用來說明物理儀器性能的概念

測量:精密度、準确度、精确度。

測量的精密度、測量的準确度、測量的精确度是用來評價測量結果的概念。

它們之間有完全不同的物理意義且又存在着必然聯系。在物理實驗教學過程中很容易混淆,因此要注意理解與區分。

01

儀器的精密度和測量的精密度

精密度和準确度的區别圖(精密度準确度精确度)1

儀器的精密度:一般是指量具儀表類儀器的最小分度值。例如常用米尺的最小分度值是一毫米, 那麼他的精密度就是一毫米。同類儀器對同一對象的測量,儀器的精密度越高, 測量結果就越接近真值。如常用來測量長度的儀器米尺、遊标卡尺、螺旋測微計, 其中米尺的精密度最低, 遊标卡尺的精密度居中,螺旋測微計的精密度最高, 相應地測量數據就越準确。量具儀表類儀器的精密度是決定測量随機誤差的主要因素。由于每次測量值的随機誤差一般在精密度的±1/2 範圍内,因此, 所用測量儀器的精密度高, 測量值的随機誤差就小。  

測量的精密度:是指測量數據的集散情況。測量數據的集散情況主要體現測量随機誤差的分布問題, 可用标準偏差定量的表示。測量的精密度高,那麼測量數據就比較集中。理想的測量數據應集中在真值附近, 有比真值大的, 有比真值小的。測量的精密度高, 并不意味着測量數據理想。例如,測量數據的分布很集中但絕大部分比真值大或絕大部分比真值小,都不是理想的測量結果。所以測量的精密度隻能說明測量的某一個方面。

劃重點:一般來說儀器的精密度影響着測量的精密度, 儀器的精密度高, 所測得數據的精密度就高, 測量的标準偏差就小。這就要求在實驗允許的情況下,盡量選擇精密度高的儀器, 讓實驗誤差減小到最小。

02

儀器的準确度和測量的準确度

準确度有時也稱為正确度。儀器的準确度是指在規定的使用條件下工作時的基本誤差(額定最大相對誤差)。準确度在我們常用的電表類儀器中由儀器的級别數體現出來,或者說電表類儀器的級别數就是由準确度所決定的。現以電流表為例來說明, 設電流表的量程為xm , 最大絕對誤差為Δxm , 額定相對誤差δxm 為:  

精密度和準确度的區别圖(精密度準确度精确度)2

上式中的k 稱為電流表的級别數。因此電表類儀器的級别數k 值大, 儀器的準确度就低, 反之, 級别數k 值小,儀器的準确度就高。儀器的準确度在儀器的設計制造時就已經确定了, 故儀表類儀器的準确度反映系統誤差的大小。電表類儀器的準确度一般比較精确,在使用中随機誤差可以略去, 隻按其準确度級别确定誤差。在準确度一定的情況下實驗中要注意選擇電表類儀器的量程, 使得測量值大于量程的三分之二,否則會增大實驗誤差。  

測量的準确度由測量結果與該量的公認值(或高一級的測量結果)之差去衡量, 差值小測量結果準确度高, 差值大測量結果的準确度就低,測量的準确度反映的是測量值的相對誤差。一般情況下所使用儀器的精密度高, 測量的準确度就高。如用米尺和螺旋測微計測量長度,米尺測到的數據的準确度不如螺旋測微計測到的數據的準确度高。  

因此,測量所使用儀器的準确度和精密度影響着測量的準确度。

03

儀器的精确度和測量的精确度

精密度和準确度的區别圖(精密度準确度精确度)3

儀器的精确度是個泛指詞, 它既包含着精密度, 也包含着準确度, 在一般情況下當儀器的系統誤差起主導作用而随機誤差可略去時, 精确度主要代表準确度,如電流表。當儀器的随機誤差起主導作用而系統誤差可略去不計時, 精确度主要代表精密度,如米尺、遊标卡尺等。儀器的精确度也稱為儀器的精度。有些儀器的精密度既與精密度和準确度有關, 又不同于這兩個概念,如天平。天平的精确度級别是以其感量跟稱量之比來定義的。  

測量的精确度是對測量的精密度和準确度的綜合評價。測量的精密度和準确度都好,測量的精确度就高, 即測量結果的系統誤差和随機誤差小,測量值精确。測量的精确度也稱為測量的精度。  

儀器的精确度決定着測量的精确度。  

為了更好地說明測量的精密度、測量的準确度和測量的精确度三者之間的聯系和不同,下面我們用打靶時彈着點的情況為例說明。

圖1 表示射擊的精密度高,好比測量數據精密度高, 但準确度較差;

圖2 表示射擊的準确度高, 好比測量數據的準确度高, 但精密度差;

圖3 表示精密度和準确度均較好,好比測量數據的精密度和準确度都好, 即精确度高。

精密度和準确度的區别圖(精密度準确度精确度)4

儀器的精密度、儀器的準确度和儀器的精确度反映儀器性能的優劣,正确理解就可以更好地認識、掌握和使用實驗儀器。測量的精密度、測量的準确度和測量的精确度反映測量值的好壞,正确認識就可以幫助我們很好地分析和理解實驗數據。

好啦,小編就分享到這兒啦,後期技術幹貨敬請期待哦~

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