| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
У статистиці та оптимізації по́хибки (англ … У статистиці та оптимізації по́хибки (англ. errors) та за́лишки (англ. residuals) є тісно пов'язаними мірами відхилення спостережуваного значення елементу вибірки від його «теоретичного значення», які легко сплутати. Похибка (або збу́рення) спостережуваного значення є відхиленням цього спостережуваного значення від (не спостережуваного) істинного значення досліджуваної величини (наприклад, середнього значення генеральної сукупності), а залишком спостережуваної змінної є різниця між цим спостережуваним значенням та оцінкою значення досліджуваної величини (наприклад, середнім значенням вибірки). Найважливішою ця відмінність є в регресійному аналізі, де вона приводить до поняття .му аналізі, де вона приводить до поняття .
, In der Technik, den Natur- und anderen Wis … In der Technik, den Natur- und anderen Wissenschaften ist bekannt, dass sich Messwerte bei wiederholten Messungen trotz gleicher Bedingungen häufig unterschiedlich ergeben. Als zufällige Abweichungen oder Zufallsfehler werden die Abweichungen der Messwerte von ihrem Mittelwert bezeichnet (streng nach DIN 1319-1 die Abweichungen vom Erwartungswert als dem Grenzwert des Mittelwertes nach unendlich vielen Messwerten). Zufällige Abweichungen streuen in Betrag und Vorzeichen. Die Alternative sind Abweichungen, die sich bei wiederholten Messungen stets wieder gleich ergeben. Sie werden als systematische Abweichungen bezeichnet. Die Abweichung eines Messwertes vom wahren Wert wird als Messabweichung bezeichnet. Sie setzt sich additiv aus einer systematischen und einer zufälligen Komponente zusammen.
* Die systematische Komponente lässt sich im Prinzip durch Erkundung ihrer Ursachen und deren (konstanter) Einflüsse (z. B. Temperatureinfluss, Schaltungseinfluss) erfassen.
* Die zufällige Komponente lässt sich mit statistischen Methoden (vorzugsweise Fehlerrechnung) rechnerisch aus einer genügend großen Anzahl von Einzelmesswerten abschätzen. Mit einer steigenden Anzahl von Messwerten nähert sich deren Mittelwert dem Erwartungswert an; die zufällige Abweichung oder Unsicherheit des Mittelwertes nähert sich zugleich der Null an. Mathematisch ergibt sich die Konvergenz aus dem Gesetz der großen Zahlen. Durch Berichtigung des Mittelwerts um die systematischen Abweichungen erhält man die bestmögliche Annäherung an den wahren Wert. Nach DIN 1319-1 kommen als Ursachen zufälliger Messabweichungen in der Regel vor:
* Nicht beherrschbare Einflüsse der Messgeräte,
* Nicht beherrschbare Einflüsse aus der Umgebung,
* Nicht beherrschbare Änderungen des Wertes der Messgröße,
* Nicht einseitig gerichtete Einflüsse des Beobachters (z. B. bei der Ablesung einer Skale). Bestimmt man aus den Messwerten den Mittelwert und dessen Unsicherheit , dann wird bei Abwesenheit systematischer Abweichungen der wahre Wert mit einer gewissen statistischen Sicherheit vermutet in abgekürzt zu Diese Schreibweise mit ± darf nicht zu Verwechselungen mit unbekannten systematischen Messgeräteabweichungen führen, für die man in der praktischen Messtechnik eine Fehlergrenze G angibt, so dass bei einem abgelesenen Wert in derselben Schreibweise gilt abgekürzt zu Bei Messgeräteabweichungen kann man gemäß DIN 1319-1 davon ausgehen, dass der Betrag der zufälligen Abweichung wesentlich kleiner ist als die Fehlergrenze (anderenfalls ist auch die zufällige Abweichung bei der Festlegung der Fehlergrenze zu berücksichtigen). Bei Messwerten, deren Qualität von den Fehlergrenzen der Messgeräte bestimmt wird, ist die Untersuchung zufälliger Abweichungen somit nicht sinnvoll.älliger Abweichungen somit nicht sinnvoll.
, Błąd przypadkowy (błąd losowy) – rodzaj bł … Błąd przypadkowy (błąd losowy) – rodzaj błędu pomiaru, niewynikający z czynników systematycznych, powtarzalnych. Nie można z góry przewidzieć jego wartości w kolejnych pomiarach. Informację na temat skali występowania tego błędu można uzyskać po wykonaniu serii pomiarów i wyliczeniu wybranej miary zróżnicowania rozkładu, np. odchylenia standardowego. Występowanie błędów przypadkowych powoduje, że wyniki kolejnych pomiarów zmieniają się w sposób losowy, mimo że mierzona jest ta sama wielkość w warunkach praktycznie niezmiennych. Można je modelować przy pomocy rozkładów statystycznych przykładowo rozkładu normalnego (Gaussa). przykładowo rozkładu normalnego (Gaussa).
, O ato de medir é, em essência, um ato de c … O ato de medir é, em essência, um ato de comparar, e essa comparação envolve erros de diversas origens (dos instrumentos, do operador, do processo de medida etc.). Quando se pretende medir o valor de uma grandeza, pode-se realizar apenas uma ou várias medidas repetidas, dependendo das condições experimentais particulares ou ainda da postura adotada frente ao experimento. Em cada caso, deve-se extrair do processo de medida um valor adotado como melhor na representação da grandeza e ainda um limite de erro dentro do qual deve estar compreendido o valor real.qual deve estar compreendido o valor real.
, Dalam statistika dan , galat (bahasa Inggr … Dalam statistika dan , galat (bahasa Inggris: error) adalah sumber variasi data yang tidak dapat dimasukkan ke dalam model. Dalam literatur statistika, galat dikenal pula sebagai sesatan, pengotor, sisa, residu, atau noise. Pada suatu model data sederhana, masing-masing nilai pengamatan (pengamatan) dapat dipilah menjadi rerata (mean) dan (deviation). Di sini, galat sama dengan simpangan. Galat yang demikian ini disebut sebagai galat pengamatan. Dalam pengambilan (sampel) data dari suatu populasi, galat diukur dari penyimpangan nilai rerata contoh dari rerata populasi. Galat ini dikenal sebagai galat pengambilan contoh (sampling error) atau galat contoh saja.
* l
*
* srror) atau galat contoh saja.
* l
*
* s
, In statistics and optimization, errors and … In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "true value" (not necessarily observable). The error of an observation is the deviation of the observed value from the true value of a quantity of interest (for example, a population mean). The residual is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean). The distinction is most important in regression analysis, where the concepts are sometimes called the regression errors and regression residuals and where they lead to the concept of studentized residuals.In econometrics, "errors" are also called disturbances.cs, "errors" are also called disturbances.
, 统计学和最优化中，误差（error）和残差（residual）是两个相近但有区别的概 … 统计学和最优化中，误差（error）和残差（residual）是两个相近但有区别的概念，二者均是统计样本中某一元素的与其“真值”（未必可直接观测得到）之间的离差的度量。观察的误差是观测值与相关量（例如总体平均值）的真值之间的差值。残差是观测值与统计量的估计值（例如样本均值）之间的差值。这种区别在迴歸分析中至关重要，回归分析中，这些概念有时称为回归误差（regression errors）和回归残差（regression residuals），它们引出了的概念。 计量经济学中，误差也称为扰动（disturbances）。s），它们引出了的概念。 计量经济学中，误差也称为扰动（disturbances）。
, Slumpfel avser den (större) variation som, … Slumpfel avser den (större) variation som, för det mesta, uppstår mellan upprepade experimentella mätningar och det teoretiska värdet eller den givna trenden. Genom att upprepa experimentet flera gånger och beräkna ett medelvärde eller liknande av den givna datan, minskar slumpfelet i värde och ett mer tillförlitligt värde fås. I många sammanhang ökas tillförlitligheten/användbarheten hos datan om man tillsammans med medelvärdet redovisar slumpfelets storlek.medelvärdet redovisar slumpfelets storlek.
, En enginyeria i estadística, un error alea … En enginyeria i estadística, un error aleatori, també anomenat error indeterminat, és un error que no es pot predir en cap mesura. És causat per factors que no (o no podem) controlar. S'evidencia quant al realitzar anàlisis repetitius d'una mateixa mostra s'obtenen resultats que oscil·len al voltant d'un valor central. Té la mateixa probabilitat de ser positiu o negatiu, sempre hi és present i no es pot corregir. A mesura que augmenta el nombre de repeticions, l'efecte d'aquests errors tendeix a disminuir, ja que la seva naturalesa aleatòria fa que es compensin els uns als altres. Els errors aleatoris sovint apareixen quant els instruments són portats al seu límit. Per exemple, és comú que les balançes digitals mostrin un error aleatori en el seu últim dígit significatiu. Tres mesuraments del mateix objecte podrien acabar sent recollides com 0,9110 g, 0,99111 o 0,99112.ecollides com 0,9110 g, 0,99111 o 0,99112.
, Un résidu est dans une régression le terme qui n'est pas expliqué par les autres variables. En effet, c'est l'ensemble des facteurs variables qui ne s'inscrit pas dans la formule estimée.
* Portail des probabilités et de la statistique
, En ingeniería y física, el error aleatorio … En ingeniería y física, el error aleatorio o accidental es aquel error inevitable que se produce por eventos únicos imposibles de controlar durante el proceso de medición. Se contrapone al concepto de error sistemático. En un estudio de investigación, el error aleatorio o accidental viene determinado por el hecho de tomar solo una muestra de una población para realizar inferencias. Puede disminuirse aumentando el número y tamaño de la muestra. Cuantificación: 1.
* Prueba de hipótesis 2.
* intervalo de confianza Las fuentes de los errores aleatorios son difíciles de identificar o sus efectos no pueden corregirse del todo. Son numerosos y pequeños pero su acumulación hace que las medidas fluctúen alrededor de una media.
* Datos: Q12089457lrededor de una media.
* Datos: Q12089457
, Rachunek błędów – zespół zagadnień na pogr … Rachunek błędów – zespół zagadnień na pograniczu metrologii, statystyki i matematyki stosowanej, obejmujący zasady opracowywania i prezentacji wyników doświadczalnych. Analiza błędów obejmuje dyskusje zasadności stosowanych metod pomiarowych, dyskusje ich dokładności i powtarzalności oraz właściwą analizę wielkości błędów, czyli właśnie rachunek błędów. Wszelkie wyniki pomiarów pozbawione dyskusji błędów, a zwłaszcza określenia błędu pomiarowego, są w istocie wyłącznie wskazaniami. Jeśli na przykład ktoś stwierdza, że jest wzrostu 4 m, to w zasadzie może być to prawda, bowiem kluczowe jest zagadnienie: w jaki sposób dokonano pomiaru. Analizując możliwe błędy pomiarowe oraz prezentując wyniki pomiarów, używamy następujących określeń:
* wartość prawdziwa: rzeczywista wielkości, która zazwyczaj pozostaje nieznana, ale może być przybliżona za pomocą estymatora, którym zwykle jest średnia, o ile zjawisko jest opisywane rozkładem Gaussa lub pokrewnym, w innych przypadkach sprawy wymagają głębszej analizy;
* błąd pomiaru: odstępstwo wyniku jednostkowego pomiaru od wartości prawdziwej, której na ogół nie znamy;
* błąd statystyczny: błąd pomiaru wynikający z ogółu wpływów środowiska, których często nie można zidentyfikować czy wyeliminować, właściwości zastosowanego przyrządu pomiarowego i innych przyczyn;
* błąd systematyczny: błąd wynikający z zastosowanej metody pomiaru lub innych przyczyn (np. nie dających się wykluczyć, ale znanych zjawisk mających wpływ na pomiar), zwykle zmieniający wyniki pomiaru "w jedną stronę";
* błąd metody: błąd wynikający z zastosowanej metody pomiaru, często mający charakter błędu systematycznego;
* : wartość maksymalnego odstępstwa wyniku pomiaru od wielkości poprawnej, gwarantowana przez zastosowanie określonej metody pomiarowej: np. miernik mierzy napięcie z błędem maksymalnym 1 mV, co oznacza, że wartość prawdziwa od pokazywanej przez miernik może się różnić co najwyżej o ±1 mV;
* wartość błędu statystycznego (często po prostu błąd statystyczny): wartość błędu wynikająca z analizy statystycznej błędu. Aby wartość ta charakteryzowała faktycznie przebieg pomiaru, musi być ona większa niż błąd maksymalny. Innymi słowy, pomiar musi dawać różne wyniki (jeśli każdy pomiar daje w granicach błędu maksymalnego ten sam wynik, nie ma sensu stosowanie analizy statystycznej, szczegóły zjawiska są przed nami ukryte przez bezwładność układu pomiarowego, podobnie zwiększanie liczby pomiarów nie poprawi sytuacji. Zwykle jako wartość błędu statystycznego przyjmuje się odchylenie standardowe, co jest uzasadnione wyłącznie, jeśli wyniki pomiarów mają statystyczny rozkład normalny (Gaussa) lub inny, możliwy do zastosowania (np. rozkład Studenta);
* odchylenie standardowe: estymator przybliżający wartość błędu statystycznego adekwatny w przypadku odpowiedniej liczności próby pomiarowej (np. odchylenie standardowe dla rozkładu Gaussa można na ogół stosować, o ile liczność próby jest większa lub równa 10)
* błąd bezwzględny: wartość błędu liczona adekwatną do danej sytuacji metodą (jako błąd maksymalny lub jako błąd statystyczny)
* błąd względny: wartość błędu podana jako procent mierzonej wielkości. W niektórych przypadkach działanie przyrządu pomiarowego (np. pomiar energii elektrycznej) wymusza takie określenie błędu maksymalnego, to znaczy, dla tych metod pomiaru błąd maksymalny pomiaru jest podawany jako błąd względny. Jednak samo pojęcie błędu względnego jest tak wygodne w użyciu, że stosuje się je także i tam, gdzie nie ma to czysto technicznego uzasadnienia. Błąd względny charakteryzuje użytą metodę pomiaru, a w mniejszym stopniu sam wynik pomiaru;
* błąd gruby, pomyłka: ma miejsce, gdy któryś z wyników pomiaru odbiega znacznie od pozostałych, możemy przypuszczać, że zaszło jakieś zdarzenie, które spowodowało wypaczenia eksperymentu. Wyniki takie często są odrzucane podczas analizy statystycznej. Błędy grube wynikają najczęściej z jakiegoś poważnego przeoczenia, pomyłki – np. złego odczytania skali miernika, z pomylenia miejsca zapisu przecinka podczas przetwarzania pomiarów, zmierzenie nie tego obiektu itp.
* maksymalny błąd: największa wartość błędu pomiarowego jaka może wystąpić w danym doświadczeniu, wielkość nieograniczona i nieokreślona w żaden sposób Od 1995 r. zalecane jest stosowanie w praktyce pomiarowej rachunku niepewności. praktyce pomiarowej rachunku niepewności.
, Випадкова похибка (англ. random error) — складова загальної похибки вимірювання, яка змінюється випадковим чином (як за знаком, так і за величиною) під час повторних вимірювань однієї і тієї ж величини.
, In der Statistik sind Störgröße und Residu … In der Statistik sind Störgröße und Residuum zwei eng verwandte Konzepte. Die Störgrößen (nicht zu verwechseln mit Störparametern oder Störfaktoren), auch Störvariablen, Störterme, Fehlerterme oder kurz Fehler genannt, sind in einer einfachen oder multiplen Regressionsgleichung unbeobachtbare Zufallsvariablen, die den vertikalen Abstand zwischen Beobachtungspunkt und wahrer Gerade (Regressionsfunktion der Grundgesamtheit) messen. Für sie nimmt man für gewöhnlich an, dass sie unkorreliert sind, einen Erwartungswert von Null und eine homogene Varianz aufweisen (Gauß-Markow-Annahmen). Sie beinhalten unbeobachtete Faktoren, die sich auf die abhängige Variable auswirken. Die Störgröße kann auch Messfehler in den beobachteten abhängigen oder unabhängigen Variablen enthalten. Im Gegensatz zu den Störgrößen sind Residuen (lateinisch residuum = „das Zurückgebliebene“) berechnete Größen und messen den vertikalen Abstand zwischen Beobachtungspunkt und der geschätzten Regressionsgerade. Mitunter wird das Residuum auch als „geschätztes Residuum“ bezeichnet. Diese Benennung ist problematisch, da die Störgröße eine Zufallsvariable und kein Parameter ist. Von einer Schätzung der Störgröße kann daher nicht die Rede sein. Die Problematik bei der sogenannten Regressionsdiagnostik ist, dass sich die Gauß-Markow-Annahmen nur auf die Störgrößen, nicht aber auf die Residuen beziehen. Die Residuen haben zwar ebenfalls einen Erwartungswert von Null, sind aber nicht unkorreliert und weisen auch keine homogene Varianz auf. Um diesem Missstand Rechnung zu tragen, werden die Residuen meist modifiziert, um die geforderten Annahmen zu erfüllen, z. B. studentisierte Residuen. Die Quadratsumme der Residuen spielt in der Statistik in vielen Anwendungen eine große Rolle, z. B. bei der Methode der kleinsten Quadrate. Die Notation der Störgrößen als bzw. ist an das lateinische Wort erratum (Irrtum) angelehnt. Die Residuen können mit Hilfe der Residualmatrix generiert werden.Hilfe der Residualmatrix generiert werden.
, L'errore casuale o statistico o indetermin … L'errore casuale o statistico o indeterminato o accidentale è un errore di misurazione che può incidere con la stessa probabilità in aumento o in diminuzione sul valore misurato. Influenza la precisione del risultato. Dalla definizione segue che una serie ripetuta di misurazioni comporta la progressiva riduzione dell'errore casuale, poiché i singoli scostamenti si annullano reciprocamente. Questo genere di errore è prodotto da fenomeni aleatori derivati da errori di lettura degli strumenti o fluttuazioni indotte da fenomeni esterni, come disturbi, variazioni di temperatura ecc. Più uno strumento è preciso e meno questi fenomeni aleatori influenzano la misurazione (e dunque più piccoli sono mediamente gli errori casuali associati). mediamente gli errori casuali associati).
, 誤差（ごさ、error）は、測定や計算などで得られた値 M と、指定値あるいは理論的に正しい値あるいは真値 T の差 ε であり、 で表される。
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
http://www.stat.umn.edu/rir/ +
, https://books.google.com/books%3Fid=yRrvAAAAMAAJ&q=editions:UMM1U2yvYVUC +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
461509
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
16193
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1118375138
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Mean_squared_error +
, http://dbpedia.org/resource/Basu%27s_theorem +
, http://dbpedia.org/resource/Expected_value +
, http://dbpedia.org/resource/Least_squares +
, http://dbpedia.org/resource/Heteroscedasticity +
, http://dbpedia.org/resource/Linear_regression +
, http://dbpedia.org/resource/Least_absolute_deviations +
, http://dbpedia.org/resource/Studentized_residuals +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_population +
, http://dbpedia.org/resource/Lack-of-fit_sum_of_squares +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Errors_and_residuals +
, http://dbpedia.org/resource/Regression_coefficient +
, http://dbpedia.org/resource/Elementary_event +
, http://dbpedia.org/resource/Mean_square_error +
, http://dbpedia.org/resource/Student%27s_t-distribution +
, http://dbpedia.org/resource/True_value +
, http://dbpedia.org/resource/Estimation +
, http://dbpedia.org/resource/Outliers +
, http://dbpedia.org/resource/Standard_error +
, http://dbpedia.org/resource/Sample_variance +
, http://dbpedia.org/resource/Probable_error +
, http://dbpedia.org/resource/Observational_error +
, http://dbpedia.org/resource/Univariate_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Observation +
, http://dbpedia.org/resource/Mean +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_deviation_and_dispersion +
, http://dbpedia.org/resource/Sample_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Degrees_of_freedom_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Type_I_and_type_II_errors +
, http://dbpedia.org/resource/Expected_Value +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_independence +
, http://dbpedia.org/resource/Bias_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/ANOVA +
, http://dbpedia.org/resource/Homoscedasticity +
, http://dbpedia.org/resource/Explained_sum_of_squares +
, http://dbpedia.org/resource/Confidence_interval +
, http://dbpedia.org/resource/Regression_dilution +
, http://dbpedia.org/resource/Squared_deviations +
, http://dbpedia.org/resource/Random_and_systematic_errors +
, http://dbpedia.org/resource/Root_mean_square_deviation +
, http://dbpedia.org/resource/Journal_of_the_Royal_Statistical_Society%2C_Series_B +
, http://dbpedia.org/resource/Propagation_of_error +
, http://dbpedia.org/resource/Studentized_residual +
, http://dbpedia.org/resource/Chi-squared_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Sum_of_squares_of_residuals +
, http://dbpedia.org/resource/Consensus_forecasts +
, http://dbpedia.org/resource/Observed_value +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Regression_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Studentizing +
, http://dbpedia.org/resource/Location_model_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Reduced_chi-squared_statistic +
, http://dbpedia.org/resource/Influence_function_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Sum_of_absolute_errors +
, http://dbpedia.org/resource/Sampling_error +
, http://dbpedia.org/resource/Margin_of_error +
, http://dbpedia.org/resource/Almost_surely +
, http://dbpedia.org/resource/Chapman_and_Hall +
, http://dbpedia.org/resource/Arithmetic_mean +
, http://dbpedia.org/resource/Mean_absolute_error +
, http://dbpedia.org/resource/Innovation_%28signal_processing%29 +
, http://dbpedia.org/resource/T-statistic +
, http://dbpedia.org/resource/Standard_deviation +
, http://dbpedia.org/resource/Bessel%27s_correction +
, http://dbpedia.org/resource/Z-score +
, http://dbpedia.org/resource/Normal_distribution +
, http://dbpedia.org/resource/Population_mean +
, http://dbpedia.org/resource/Sample_mean +
, http://dbpedia.org/resource/Statistics +
, http://dbpedia.org/resource/Deviation_%28statistics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Mathematical_optimization +
, http://dbpedia.org/resource/Econometrics +
, http://dbpedia.org/resource/Regression_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Error_detection_and_correction +
, http://dbpedia.org/resource/Absolute_deviation +
|
| http://dbpedia.org/property/id
|
p/e036240
|
| http://dbpedia.org/property/title
|
Errors, theory of
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:Regression_bar +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_journal +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Cite_book +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Least_squares_and_regression_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Commons_category-inline +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Div_col +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Div_col_end +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Portal +
, http://dbpedia.org/resource/Template:More_footnotes +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Springer +
, http://dbpedia.org/resource/Template:See_also +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Statistics +
|
| http://purl.org/dc/terms/isPartOf
|
http://zbw.eu/stw/mapping/dbpedia/target +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Errors_and_residuals +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Regression_analysis +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Statistical_deviation_and_dispersion +
|
| http://www.w3.org/2004/02/skos/core#closeMatch
|
http://zbw.eu/stw/descriptor/15117-4 +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Errors_and_residuals?oldid=1118375138&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Errors_and_residuals +
|
| owl:sameAs |
http://id.dbpedia.org/resource/Galat +
, http://sv.dbpedia.org/resource/Slumpfel +
, http://www.wikidata.org/entity/Q1502698 +
, http://dbpedia.org/resource/Errors_and_residuals +
, http://de.dbpedia.org/resource/Zuf%C3%A4llige_Abweichung +
, http://de.dbpedia.org/resource/St%C3%B6rgr%C3%B6%C3%9Fe_und_Residuum +
, http://it.dbpedia.org/resource/Errore_statistico +
, http://ca.dbpedia.org/resource/Error_aleatori +
, http://pl.dbpedia.org/resource/Rachunek_b%C5%82%C4%99d%C3%B3w +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E8%AF%AF%E5%B7%AE +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9F%D0%BE%D1%85%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B8_%D1%82%D0%B0_%D0%B7%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D1%88%D0%BA%D0%B8 +
, http://ro.dbpedia.org/resource/Eroare_de_m%C4%83surare_aleatorie +
, http://ms.dbpedia.org/resource/Ralat +
, http://gl.dbpedia.org/resource/Erro_aleatorio +
, http://lt.dbpedia.org/resource/Atsitiktin%C4%97_paklaida +
, http://www.wikidata.org/entity/Q12089457 +
, http://ja.dbpedia.org/resource/%E8%AA%A4%E5%B7%AE +
, https://global.dbpedia.org/id/FuiJ +
, http://pl.dbpedia.org/resource/B%C5%82%C4%85d_przypadkowy +
, http://hu.dbpedia.org/resource/Hib%C3%A1k_%C3%A9s_rezidu%C3%A1lisok +
, http://es.dbpedia.org/resource/Error_aleatorio +
, http://fr.dbpedia.org/resource/R%C3%A9sidu_%28statistiques%29 +
, http://su.dbpedia.org/resource/Errors_and_residuals_in_statistics +
, http://simple.dbpedia.org/resource/Errors_and_residuals_in_statistics +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%92%D0%B8%D0%BF%D0%B0%D0%B4%D0%BA%D0%BE%D0%B2%D0%B0_%D0%BF%D0%BE%D1%85%D0%B8%D0%B1%D0%BA%D0%B0 +
, http://pt.dbpedia.org/resource/Teoria_dos_erros +
, http://tr.dbpedia.org/resource/Hata_terimi +
|
| rdfs:comment |
统计学和最优化中，误差（error）和残差（residual）是两个相近但有区别的概 … 统计学和最优化中，误差（error）和残差（residual）是两个相近但有区别的概念，二者均是统计样本中某一元素的与其“真值”（未必可直接观测得到）之间的离差的度量。观察的误差是观测值与相关量（例如总体平均值）的真值之间的差值。残差是观测值与统计量的估计值（例如样本均值）之间的差值。这种区别在迴歸分析中至关重要，回归分析中，这些概念有时称为回归误差（regression errors）和回归残差（regression residuals），它们引出了的概念。 计量经济学中，误差也称为扰动（disturbances）。s），它们引出了的概念。 计量经济学中，误差也称为扰动（disturbances）。
, En ingeniería y física, el error aleatorio … En ingeniería y física, el error aleatorio o accidental es aquel error inevitable que se produce por eventos únicos imposibles de controlar durante el proceso de medición. Se contrapone al concepto de error sistemático. En un estudio de investigación, el error aleatorio o accidental viene determinado por el hecho de tomar solo una muestra de una población para realizar inferencias. Puede disminuirse aumentando el número y tamaño de la muestra. Cuantificación: 1.
* Prueba de hipótesis 2.
* intervalo de confianza
* Datos: Q12089457intervalo de confianza
* Datos: Q12089457
, In der Statistik sind Störgröße und Residu … In der Statistik sind Störgröße und Residuum zwei eng verwandte Konzepte. Die Störgrößen (nicht zu verwechseln mit Störparametern oder Störfaktoren), auch Störvariablen, Störterme, Fehlerterme oder kurz Fehler genannt, sind in einer einfachen oder multiplen Regressionsgleichung unbeobachtbare Zufallsvariablen, die den vertikalen Abstand zwischen Beobachtungspunkt und wahrer Gerade (Regressionsfunktion der Grundgesamtheit) messen. Für sie nimmt man für gewöhnlich an, dass sie unkorreliert sind, einen Erwartungswert von Null und eine homogene Varianz aufweisen (Gauß-Markow-Annahmen). Sie beinhalten unbeobachtete Faktoren, die sich auf die abhängige Variable auswirken. Die Störgröße kann auch Messfehler in den beobachteten abhängigen oder unabhängigen Variablen enthalten.gen oder unabhängigen Variablen enthalten.
, In der Technik, den Natur- und anderen Wis … In der Technik, den Natur- und anderen Wissenschaften ist bekannt, dass sich Messwerte bei wiederholten Messungen trotz gleicher Bedingungen häufig unterschiedlich ergeben. Als zufällige Abweichungen oder Zufallsfehler werden die Abweichungen der Messwerte von ihrem Mittelwert bezeichnet (streng nach DIN 1319-1 die Abweichungen vom Erwartungswert als dem Grenzwert des Mittelwertes nach unendlich vielen Messwerten). Zufällige Abweichungen streuen in Betrag und Vorzeichen. Nach DIN 1319-1 kommen als Ursachen zufälliger Messabweichungen in der Regel vor: abgekürzt zu abgekürzt zun der Regel vor: abgekürzt zu abgekürzt zu
, L'errore casuale o statistico o indetermin … L'errore casuale o statistico o indeterminato o accidentale è un errore di misurazione che può incidere con la stessa probabilità in aumento o in diminuzione sul valore misurato. Influenza la precisione del risultato. Dalla definizione segue che una serie ripetuta di misurazioni comporta la progressiva riduzione dell'errore casuale, poiché i singoli scostamenti si annullano reciprocamente.i scostamenti si annullano reciprocamente.
, En enginyeria i estadística, un error alea … En enginyeria i estadística, un error aleatori, també anomenat error indeterminat, és un error que no es pot predir en cap mesura. És causat per factors que no (o no podem) controlar. S'evidencia quant al realitzar anàlisis repetitius d'una mateixa mostra s'obtenen resultats que oscil·len al voltant d'un valor central. Té la mateixa probabilitat de ser positiu o negatiu, sempre hi és present i no es pot corregir. A mesura que augmenta el nombre de repeticions, l'efecte d'aquests errors tendeix a disminuir, ja que la seva naturalesa aleatòria fa que es compensin els uns als altres.ia fa que es compensin els uns als altres.
, In statistics and optimization, errors and … In statistics and optimization, errors and residuals are two closely related and easily confused measures of the deviation of an observed value of an element of a statistical sample from its "true value" (not necessarily observable). The error of an observation is the deviation of the observed value from the true value of a quantity of interest (for example, a population mean). The residual is the difference between the observed value and the estimated value of the quantity of interest (for example, a sample mean). The distinction is most important in regression analysis, where the concepts are sometimes called the regression errors and regression residuals and where they lead to the concept of studentized residuals.In econometrics, "errors" are also called disturbances.cs, "errors" are also called disturbances.
, Dalam statistika dan , galat (bahasa Inggr … Dalam statistika dan , galat (bahasa Inggris: error) adalah sumber variasi data yang tidak dapat dimasukkan ke dalam model. Dalam literatur statistika, galat dikenal pula sebagai sesatan, pengotor, sisa, residu, atau noise. Pada suatu model data sederhana, masing-masing nilai pengamatan (pengamatan) dapat dipilah menjadi rerata (mean) dan (deviation). Di sini, galat sama dengan simpangan. Galat yang demikian ini disebut sebagai galat pengamatan.
* l
*
* sbut sebagai galat pengamatan.
* l
*
* s
, Випадкова похибка (англ. random error) — складова загальної похибки вимірювання, яка змінюється випадковим чином (як за знаком, так і за величиною) під час повторних вимірювань однієї і тієї ж величини.
, Błąd przypadkowy (błąd losowy) – rodzaj bł … Błąd przypadkowy (błąd losowy) – rodzaj błędu pomiaru, niewynikający z czynników systematycznych, powtarzalnych. Nie można z góry przewidzieć jego wartości w kolejnych pomiarach. Informację na temat skali występowania tego błędu można uzyskać po wykonaniu serii pomiarów i wyliczeniu wybranej miary zróżnicowania rozkładu, np. odchylenia standardowego.ia rozkładu, np. odchylenia standardowego.
, O ato de medir é, em essência, um ato de c … O ato de medir é, em essência, um ato de comparar, e essa comparação envolve erros de diversas origens (dos instrumentos, do operador, do processo de medida etc.). Quando se pretende medir o valor de uma grandeza, pode-se realizar apenas uma ou várias medidas repetidas, dependendo das condições experimentais particulares ou ainda da postura adotada frente ao experimento. Em cada caso, deve-se extrair do processo de medida um valor adotado como melhor na representação da grandeza e ainda um limite de erro dentro do qual deve estar compreendido o valor real.qual deve estar compreendido o valor real.
, Un résidu est dans une régression le terme qui n'est pas expliqué par les autres variables. En effet, c'est l'ensemble des facteurs variables qui ne s'inscrit pas dans la formule estimée.
* Portail des probabilités et de la statistique
, У статистиці та оптимізації по́хибки (англ … У статистиці та оптимізації по́хибки (англ. errors) та за́лишки (англ. residuals) є тісно пов'язаними мірами відхилення спостережуваного значення елементу вибірки від його «теоретичного значення», які легко сплутати. Похибка (або збу́рення) спостережуваного значення є відхиленням цього спостережуваного значення від (не спостережуваного) істинного значення досліджуваної величини (наприклад, середнього значення генеральної сукупності), а залишком спостережуваної змінної є різниця між цим спостережуваним значенням та оцінкою значення досліджуваної величини (наприклад, середнім значенням вибірки). Найважливішою ця відмінність є в регресійному аналізі, де вона приводить до поняття .му аналізі, де вона приводить до поняття .
, Rachunek błędów – zespół zagadnień na pogr … Rachunek błędów – zespół zagadnień na pograniczu metrologii, statystyki i matematyki stosowanej, obejmujący zasady opracowywania i prezentacji wyników doświadczalnych. Analiza błędów obejmuje dyskusje zasadności stosowanych metod pomiarowych, dyskusje ich dokładności i powtarzalności oraz właściwą analizę wielkości błędów, czyli właśnie rachunek błędów. Wszelkie wyniki pomiarów pozbawione dyskusji błędów, a zwłaszcza określenia błędu pomiarowego, są w istocie wyłącznie wskazaniami. Jeśli na przykład ktoś stwierdza, że jest wzrostu 4 m, to w zasadzie może być to prawda, bowiem kluczowe jest zagadnienie: w jaki sposób dokonano pomiaru.gadnienie: w jaki sposób dokonano pomiaru.
, Slumpfel avser den (större) variation som, … Slumpfel avser den (större) variation som, för det mesta, uppstår mellan upprepade experimentella mätningar och det teoretiska värdet eller den givna trenden. Genom att upprepa experimentet flera gånger och beräkna ett medelvärde eller liknande av den givna datan, minskar slumpfelet i värde och ett mer tillförlitligt värde fås. I många sammanhang ökas tillförlitligheten/användbarheten hos datan om man tillsammans med medelvärdet redovisar slumpfelets storlek.medelvärdet redovisar slumpfelets storlek.
, 誤差（ごさ、error）は、測定や計算などで得られた値 M と、指定値あるいは理論的に正しい値あるいは真値 T の差 ε であり、 で表される。
|
| rdfs:label |
Błąd przypadkowy
, Error aleatori
, Teoria dos erros
, Galat
, 误差
, Випадкова похибка
, Störgröße und Residuum
, Résidu (statistiques)
, Errors and residuals
, 誤差
, Rachunek błędów
, Errore statistico
, Slumpfel
, Zufällige Abweichung
, Похибки та залишки
, Error aleatorio
|
| rdfs:seeAlso |
http://dbpedia.org/resource/Bias_%28statistics%29 +
|
