정확한 분석에서 최종적으로 오류 전파를 제거하는 가장 좋은 방법



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오류 전파(또는 회의론 전파)는 신뢰할 수 있는 변수의 불확실성 함수에 대한 나의 영향으로 정의됩니다. 미적분학에서 파생된 특별한 수학적 계산으로, 불확실성과 유사한 정확한 등급을 제공하기 위해 몇 가지 변수에 불확실성과 같은 것을 포함합니다.

오류와 함께 전파한다는 것은 무엇을 의미합니까?

통계에서 편향 전파(또는 결함 전파)는 이러한 유형의 경계를 기반으로 지원을 추정한 결과에 대한 질문(또는 오류, 특히 무작위) 변수의 결과입니다. 불확실성은 몇 가지 방법으로 유혹할 수 있습니다. 이 절대 오차 Δx에 대해 결정할 수 있습니다.

통계에서 망설임 전파(또는 오류 전파)는 설명(또는 실패, 더 정확하게는 임의의 오류)의 특정 실제 영향 중 하나입니다. 기능의 불안이 기반입니다. 변수가 시험 측정의 값인 경우 이제 측정 최대값의 전파를 소유하는 불확실성(예: 기기 정확도)이 있어 사람들이 일부 기능에서 다양한 양의 조합을 실행할 수 있습니다.

오류 공식의 전파는 무엇입니까?

분포분석에서 결함 제거 오류 전파 기법(여기에서 다른 모든 공식이 일반적으로 파생됨)에 대한 일반 공식(도함수 사용)은 일반적으로 다음과 같습니다. 어떤 곳에서 Q = Q(x)는 x의 모든 정수 함수입니다. 질문 예: 이것에 의해 분배되는 에센스의 양은 분배기가 초기(I)와 생존(F) 심령 판독 사이의 변형과 동일한 것입니다.

불확실성은 여러 가지 방법으로 나타낼 수 있습니다.이는 결국 합계 오차 Δx에 의해 상당히 결정될 수 있습니다. 불확실성은 또한 상대 오차(Δx)/x로 모니터링할 수 있으며, 여기서 일반적으로 a 등급으로 기록됩니다.대부분의 경우 절대 크기 불확실성은 진정한 표준 대안 σ를 사용하여 의심할 여지 없이 수량화되며, 모두 유형의 좋은 제곱근입니다. 그런 다음 수량의 값 또는 그 오류도 ± x u 간격으로 표시됩니다. 변수가 가리키는 통계적 확률 분포가 알려져 있거나 추론할 수 있는 경우 변수의 실제 값을 확실히 찾을 수 있는 위치를 설명하는 신뢰 구간을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 가장 최신의 정규 분포에 속하는 완벽한 일변량 변수에 대한 68% 신뢰 구간은 화폐 c의 가치에서 사람 σ의 약 ± 확실히 1 표준 편차이며, 이는 면적 곱하기 ± σ를 의미합니다 시간의 약 68%만 진정한 소중한 것을 보호합니다.

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불확도가 공분산으로 인한 것이라면 웹페이지로 가져와야 합니다. 상관 관계는 다양한 소스의 양에서 올 수 있습니다. 첫째, 측정 어려움은 상관관계가 있을 수 있습니다. 둘째, 기준 믿음이 기능적 고객 기반 전체에서 상관 관계가 있을 때 모집단의 불확실성은 상관 관계가 있음을 의미합니다.[1] 매우 값비싼 정밀 기록이나 복잡한 기능을 사용하면 완전한 오류가 발생할 수 있습니다. 흩어지게하다. 베이지안 확률에서 z의 대리 모델을 사용합니다.[2]

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