정확도는 적합성의 정도를 나타내고, Precision은 재현성의 정도를 나타냅니다.
측정을 할 때 과학, 통계, 연구 및 엔지니어링과 같은 다양한 분야에서 최대 중요성 때문에 항상이 두 가지가 고려됩니다. 정확도와 정밀도의 차이점을 한눈에 살펴 보겠습니다.
비교 차트
| 비교의 근거 | 정확성 | 정도 |
|---|---|---|
| 의미 | 정확도는 실제 측정과 절대 측정 간의 일치 수준을 나타냅니다. | 정밀도는 동일한 요소의 여러 측정 값에있는 변동 수준을 의미합니다. |
| 대표하다 | 결과가 표준 값과 얼마나 가깝게 일치합니까? | 결과가 서로 얼마나 가깝게 일치합니까? |
| 정도 | 적합성 정도 | 재현성의 정도 |
| 인자 | 단일 요소 | 여러 요인 |
| 측정 값 | 통계 편향 | 통계적 변동성 |
| 우려 사항 | 체계적인 오류 | 무작위 오류 |
정확도의 정의
'정확도'라는 용어는 표준 측정치의 준수 정도를 의미합니다. 즉 실제 측정치가 표준 측정치, 즉 황소 눈과 어느 정도 일치 하는지를 의미합니다. 이를 절대 값과 비교하여 결과의 정확성과 근접성을 동시에 측정합니다.
따라서 측정 값이 가까울수록 정확도가 높아집니다. 주로 방법에 달려 있습니다. 데이터가 수집됩니다.
정밀도의 정의
정밀도는 측정의 균일 성 또는 반복성을 나타냅니다. 그것은 결과를 얻기 위해 사용 된 기법이나 작업의 수행에서 탁월함의 정도입니다. 결과가 서로 가깝게 측정되는 정도를 측정합니다. 즉, 측정 값이 서로 모여있을 때를 측정합니다.
따라서 정밀도 수준이 높을수록 측정 간 차이가 줄어 듭니다. 예를 들어, 정밀도 (Precision)는 똑같은 지점이 반복적으로 타격을 가했을 때입니다.
정확도와 정밀도의 주요 차이점
정확도와 정밀도의 차이는 다음과 같은 이유로 명확하게 나타낼 수 있습니다.
- 실제 측정과 절대 측정 간의 일치 수준을 정확도라고합니다. 동일한 요소의 여러 측정 값에있는 변동 수준을 정밀도라고합니다
- 정확도는 실제 측정을 사용한 측정의 근접성을 나타냅니다. 다른 한편, 정밀도는 개별 측정이 다른 측정과 비슷 함을 나타냅니다.
- 정확도는 적합도, 즉 절대 값과 비교할 때 측정이 올바른 정도를 나타냅니다. 반면, 정밀도는 재현성의 정도이며 측정의 일관성을 설명합니다.
- 정확도는 단일 요소를 기반으로하지만 정밀도는 둘 이상의 요소를 기반으로합니다.
- 정확도는 통계 편차의 척도이며 정확도는 통계적 변동성의 척도입니다.
- 정확도는 체계적인 오류, 즉 계측기의 문제로 인한 오류에 초점을 맞 춥니 다. 이와 반대로, 정밀도는 인식 할 수없는 패턴으로 주기적으로 발생하는 무작위 오류와 관련이 있습니다.
결론
따라서 실제 측정의 정확도와 정확도가 높으면 오류가 발생하지 않습니다. 실제 측정이 정확하지만 부정확 한 경우 결과는 예상과 일치하지 않습니다. 실제 결과가 정확하지만 부정확하면 측정 값에 큰 차이가 있습니다. 그리고 마지막으로, 실제 측정이 정확하지 않고 정확하지 않으면 그 결과는 정확성과 정확성이 동시에 부족할 것입니다.
