2019年03月03日

ばらつきと誤差、精度や確度とか / データ分析の解説

さて、データ分析について調べていくと“ばらつき”という言葉が頻繁に出てきますよね。
片や、“誤差”という言葉も登場します。
“ばらつき”と“誤差”って同じ意味?
また、”誤差”について調べていると“精度”や“確度”(正確度)という言葉もでてきたます。
今回はこれらの区別があいまいな言葉の意味をまとめてみたいと思います。
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ばらつき
複数のデータの散らばり具合。
散らばっている範囲が大きいと“ばらつきが大きい”
散らばっている範囲が狭い(集中している)と“ばらつきが小さい”と言います。

誤差(Error)
真値、期待する値との差(ズレの大きさ)を言います。
 弓道をする時“期待する値”とは的の中心になります。数値で表すとx,y座標で(0,0)?
そこから、外れてしまった場合中心からの距離が誤差になります。
 また、金属を機械で加工している時に設計寸法が50.00mmの時、加工した物の寸法を測ったら50.15mmだった時、誤差は0.15mmとなります。

精度(Precision)
複数のデータのばらつきの小ささ。
ばらつきが小さい時、“精度が高い”といいます。
“再現性が高い”とも言われます

確度/正確度(Accuracy)
真値/期待する値との近さ。
誤差が小さい時“確度が高い”と言います。
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誤差、精度、角度は主に工学系で使用されます。
品質管理の良否判定だったり、測定器等の校正・調整とか、、、
つまり、使う場面によって用語が異なったりするのですがその中身は表面上似ていると言うか同じだったりするので、混同してしまう場合があったり、実際ネットなどでは混同されて説明されているものもありますのでこんがらがらない様にしましょう!





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可動式のフィギュアなんだけど、これってスケールはだいたい1/11ぐらいなんですね。
なんで、1/12のバイクのプラモデルに乗せてみるってのも面白いかも!?





posted by haku1569 at 16:57| データ分析の解説 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする