व्यवस्थित और यादृच्छिक त्रुटियों के बीच अंतर

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लेखक: Peter Berry
निर्माण की तारीख: 15 अगस्त 2021
डेट अपडेट करें: 14 नवंबर 2024
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व्यवस्थित और यादृच्छिक त्रुटि
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कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप प्रयोगों का संचालन करते समय कितने सावधान हैं, एक प्रयोगात्मक त्रुटि होने की संभावना है। क्या मापों को सही तरीके से लेने वाली चुनौतियों के माध्यम से या अपने उपकरणों के साथ समस्याओं के माध्यम से, त्रुटि से पूरी तरह से बचना असंभव के बगल में है। इस मुद्दे का मुकाबला करने के लिए, वैज्ञानिक त्रुटियों को वर्गीकृत करने और उनके द्वारा किए जाने वाले मापों में किसी भी अनिश्चितता को निर्धारित करने की पूरी कोशिश करते हैं। व्यवस्थित और यादृच्छिक त्रुटियों के बीच अंतर का पता लगाना बेहतर प्रयोगों को डिजाइन करने और किसी भी त्रुटि को कम करने के लिए सीखने का एक महत्वपूर्ण हिस्सा है।


टीएल; डीआर (बहुत लंबा; डिडंट रीड)

व्यवस्थित त्रुटियां आमतौर पर उन उपकरणों से होती हैं जो सही ढंग से कैलिब्रेट नहीं की जाती हैं। आपके द्वारा लिया गया प्रत्येक माप उसी राशि से गलत होगा क्योंकि आपके मापने के उपकरण में कोई समस्या है। यादृच्छिक त्रुटियां अपरिहार्य हैं और समय के साथ बदलती मात्राओं को मापने या प्रयास करने में कठिनाइयों का परिणाम है। इन त्रुटियों में उतार-चढ़ाव होगा लेकिन आम तौर पर वास्तविक मूल्य के आसपास क्लस्टर।

रैंडम त्रुटि क्या है?

रैंडम त्रुटि उन त्रुटियों का वर्णन करती है, जो आपकी मापने की प्रक्रिया में अंतर्निहित अप्रत्याशितता या अनिश्चितता, या आपके द्वारा मापी जाने वाली मात्रा में भिन्नता के कारण उतार-चढ़ाव करती हैं।

एक कीट को मापने वाला एक वैज्ञानिक, उदाहरण के लिए, एक शासक या मापने वाली छड़ी के शून्य बिंदु पर कीट को स्थिति देने की कोशिश करेगा, और दूसरे छोर पर मूल्य को पढ़ेगा। शासक खुद ही शायद निकटतम मिलीमीटर को मापेंगे, और इसे सटीक रूप से पढ़ना मुश्किल हो सकता है।आप कीट के वास्तविक आकार को कम कर सकते हैं या इसे कम कर सकते हैं, इस आधार पर कि आप पैमाने और अपने फैसले को कितनी अच्छी तरह से पढ़ते हैं जहां कीट का सिर बंद हो जाता है। कीट कभी भी शून्य स्थान से इतनी दूर स्थानांतरित कर सकती है कि आप उसे महसूस किए बिना। माप को कई बार दोहराने से इस वजह से कई अलग-अलग परिणाम मिलते हैं, लेकिन वे संभावित रूप से सही मूल्य के आसपास क्लस्टर करेंगे।


इसी तरह, एक मात्रा का माप लेना जो पल-पल में बदलता है, यादृच्छिक त्रुटि की ओर जाता है। उदाहरण के लिए, हवा की गति समय में विभिन्न बिंदुओं पर उठ सकती है और गिर सकती है। यदि आप एक मिनट माप लेते हैं, तो संभवत: वह एक मिनट बाद बिल्कुल नहीं होगा। फिर से, बार-बार माप से परिणाम निकलेंगे, लेकिन वास्तविक मूल्य के आसपास क्लस्टर होगा।

व्यवस्थित त्रुटि क्या है?

एक व्यवस्थित त्रुटि वह है जो एक निरंतर मुद्दे से उत्पन्न होती है और आपके माप में लगातार त्रुटि की ओर ले जाती है। उदाहरण के लिए, यदि आपका माप टेप बाहर खींच लिया गया है, तो आपके परिणाम हमेशा सही मूल्य से कम होंगे। इसी तरह, अगर आप पहले से शून्य पर सेट नहीं किए गए तराजू का उपयोग कर रहे हैं, तो कैलिब्रेशन में गलती के परिणामस्वरूप एक व्यवस्थित त्रुटि होगी (उदाहरण के लिए, यदि 0 का सही वजन 5 ग्राम, 10 ग्राम के रूप में पढ़ा जाएगा 15 और 15 ग्राम 20 के रूप में पढ़ा जाएगा)।

व्यवस्थित और यादृच्छिक त्रुटियों के बीच अन्य अंतर

व्यवस्थित और यादृच्छिक त्रुटियों के बीच मुख्य अंतर यह है कि यादृच्छिक त्रुटियां माप लेने में कठिनाई के परिणामस्वरूप वास्तविक मूल्य के आसपास उतार-चढ़ाव का कारण बनती हैं, जबकि व्यवस्थित त्रुटियां आपके उपकरणों के अंशांकन के साथ समस्याओं के कारण सच्चे मूल्य से अनुमानित और निरंतर प्रस्थान की ओर ले जाती हैं। यह दो अतिरिक्त अंतरों की ओर जाता है जो ध्यान देने योग्य हैं।


यादृच्छिक त्रुटियां अनिवार्य रूप से अपरिहार्य हैं, जबकि व्यवस्थित त्रुटियां नहीं हैं। वैज्ञानिक चाहे कितना भी कुशल क्यों न हो, सही माप नहीं ले सकते। यदि आप जिस मात्रा को माप रहे हैं, वह समय-समय पर बदलती रहती है, तो आप माप लेते समय इसे बदलना बंद नहीं कर सकते हैं, और कोई फर्क नहीं पड़ता कि आपका पैमाना कितना विस्तृत है, इसे सटीक रूप से पढ़ना अभी भी एक चुनौती है। अच्छी खबर यह है कि आपके माप को कई बार दोहराना और औसत रूप से प्रभावी रूप से इस मुद्दे को कम करना।

व्यवस्थित त्रुटियों को स्पॉट करना मुश्किल हो सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि आपके द्वारा मापी जाने वाली हर चीज समान (या समान) राशि से गलत होगी और आपको यह महसूस नहीं हो सकता है कि कोई समस्या है। हालांकि, यादृच्छिक त्रुटियों के विपरीत, उन्हें अक्सर पूरी तरह से टाला जा सकता है। इसका उपयोग करने से पहले अपने उपकरणों को ठीक से कैलिब्रेट करें, और व्यवस्थित त्रुटियों की संभावना बहुत कम होगी।