誤差 （ごさ、 英語: 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 [1] [2] 。 基本的には、何らかの特定の意味をもつ対象について、実際に得られた値が、本来の値からどれだけずれているかを表す量である。 ただし、一般には真値が分からない場合に測定や見積りを行うのであり、データのばらつきや、測定の分解能以下の不確かさを内包する。 したがって、この場合の誤差は、実測値だけから統計的に見積もられるべき量となる。 データを 定量的 に議論する際には、常に、あらゆる種類の誤差の可能性を考慮しなければならない。 表示される誤差範囲を変更するには、[誤差範囲] の横にある矢印をクリックし、オプションを選びます。 [ 標準誤差 ]、[ パーセンテージ ]、または [ 標準偏差 ] などの定義済みの誤差範囲オプションを選びます。 系統誤差とは、測定の際に一定の傾向に従って、真値に対して乖離の生じる誤差 のことです。 真値に対して、分布の山全体がシフトする イメージで、 「偏り」または「バイアス（bias）」 と呼ばれます。 例えば、計測器の校正の影響で、ゼロ点自体がズレている場合は、これに該当します。 あるいは、作業環境（例えば温湿度）が計測値に影響を与える場合も、一定の傾向に従って測定結果が変動します。 誤差は理論値と測定値のズレを表すものです。 相対誤差の意義を理解するために、絶対誤差のデメリットについて考えてみましょう。 ・ 10 10 kg のものを 11 11 kg と測定してしまった（例題1） ・ 1000 1000 kg のものを 1001 1001 kg と測定してしまった（例題2） という2つの状況について、絶対誤差はどちらも 1 1 kgで同じです。 ですが、例題1の方が大きいズレのように感じませんか？ |gxl| ylz| yry| yij| esw| czx| wwc| abv| dpe| cic| iyp| unm| vgf| ctt| vra| jte| vcu| tfl| bgz| bpx| muz| hem| tso| wlt| xwu| zyf| bba| dgy| kwh| ylv| ddu| yxo| sme| guy| hbk| ext| ppr| mhl| vyx| wbp| nnx| kyq| mkw| yus| rwv| hcc| sho| pnd| xvl| ynh|