Может ли относительная ошибка быть отрицательной

    Систематические погрешности вызываются или известными причинами, или такими, которые могут быть установлены при детальном анализе процедуры измерений. Систематические погрешности либо постоянны, либо изменяются по определенному закону в ходе измерений. Поскольку систематические погрешности, как правило, не единичны, общий результат измерений может содержать суммарную положительную или отрицательную погрешность, абсолютное значение которой может быть велико. [c.806]

    Необходимо отметить, что критерием точности данных является не отношение разности абсолютных значений положительной и отрицательной площадей к одному из них, как это иногда считают, а абсолютное значение этой разности, которое выражает среднюю во всем диапазоне концентраций погрешность [c.159]

    Под погрешностью показаний индикатора в пределах данного участка понимают сумму абсолютных величин наибольших (положительной и отрицательной) погрешностей, накопленных на данном участке при прямом и обратном ходе измерительного стержня. Допускаются следующие погрешности показаний в пределах участка шкалы, равного 0,1 мм в начале второго оборота стрелки — 6 мкм в пределах 1 мм на любом участке измерения—12 мкм в пределах всего интервала измерений на участках О—2 О—3 О—5 О—10 мм—соответственно 12, 15, 18, 22 мкм. Вариация показаний составляет 3 мкм. [c.188]

    Имеется несколько вариантов классификации систематических погрешностей. Так, по природе различают аналитические и инструментальные систематические погрешности. По влиянию на результат анализа систематические погрешности делят на положительные, которые приводят к завышению значений аналитического сигнала и, следовательно, к завышенным значениям определяемых содержаний элемента, и на отрицательные, которые приводят к занижению значений определяемых содержаний элемента. Помимо этого их подразделяют на постоянные (аддитивные), значение которых не связано с абсолютным значением аналитического сигнала (массой аналитической навески), и пропорциональные (мультипликативные), значение которых пропорционально значению аналитического сигнала. [c.24]

    Случайные ошибки отличаются от систематических тем, что увеличением числа измерений можно уменьшить их величину. Эта особенность обусловлена тем, что значения случайных ошибок с одинаковой степенью вероятности могут быть положительными и отрицательными. Казалось бы, это позволяет осуществить количественную оценку случайных ошибок. Однако это не так число повторных измерений, как правило, невелико, поэтому методы теории вероятности неприменимы. Как же следует обрабатывать результаты отдельных измерений (каждое из которых содержит случайную ошибку) для того, чтобы получить величину, более всего приближающуюся к точному значению Приступая к решению этой задачи, предполагаем, что систематические ошибки исключены. Прежде всего следует определить абсолютную и относительную погрешности измерения данной величины. [c.465]

    При большом числе равноточных испытаний числа положительных (Х — й > 0) и отрицательных (А», — ц < 0) погрешностей, равных по абсолютному значению, одинаковы. Иначе говоря, в генеральной совокупности одинаково часто должны [c.822]

    Абсолютная погрешность приближенных чисел может быть как положительной, так и отрицательной. Поэтому при сложении этих чисел возможна взаимная компенсация погрешностей, в результате которой абсолютная погрешность суммы может оказаться меньше суммы абсолютных погрешностей слагаемых. Во всяком случае абсолютная погрешность суммы не может быть больше суммы абсолютных погрешностей слагаемых, т. е. если а — абсолютная погрешность суммы а = а + аа — -. . . а и а , а ,.. ., а — абсолютные погрешности приближенных величин а , аз,.. ., а , то [c.762]

    Когда параметр шероховатости меньше определяемой по формуле (6.6) величины, погрешность положительна и уменьшается с уменьшением толщины неровного слоя. При увеличении толщины слоя больше указанного значения погрешность также уменьшается и даже может стать отрицательной. Абсолютное значение неровностей поверхности, оказывающих влияние на точность измерения толщины, составляет 0,01 мм и более на частоте 2 МГц. [c.696]

    Как уже указывалось, относительная и абсолютная погрешность определения элемента растворимого вещества для такого рода материалов всегда будет отрицательной. Она не зависит от относительных количеств определяемых веществ в смеси и поэтому для каждого конкретного случая, т. е. при известном и постоянном а, будет величиной постоянной. Таким [c.52]

    Случайные ошибки направлены как в большую, так и меньшую сторону, они связаны с разбросом измеряемых показаний от средней величины. Обычно полностью исключить эти ошибки нельзя, так как любую величину абсолютно точно измерить в большинстве случаев невозможно, всегда допускается определенная погрешность. Распределение случайных ошибок соответствует кривой нормального распределения вероятностей, из которых следует, что положительные и отрицательные отклонения равновероятны и что меньшие отклонения встречаются значительно чаще, чем большие. [c.213]

    График, построенный для большого числа случайных погрешностей, носит название закона нормального распределения (рис. ЙЛ 1). Из рис. 2.1 Ь видно, что случайные погрешности, равные по абсолютному значению, но различные по знаку, встречаются одинаково часто, т. е. число отрицательных погрешностей равно числу положительных  [c.35]

    Систематические погрешности подразделяют на положительные, которые приводят к завышению значений аналитического сигнала (Л) и, следовательно, к завышенным значениям определяемых содержаний элемента, и на отрицательные, которые приводят к занижению значений определяемых содержаний элемента. Помимо этого их подразделяют на постоянные (аддитивные), значение которых не связано с абсолютным значением аналитического сигнала, и пропорциональные (мультипликативные), значение которых пропорционально значению аналитического сигнала. [c.93]

    Абсолютная погрешность показания прибора — это разность между его показанием, и значением измеряемой величины, установленным по образцовым мерам или приборам. Погрешность может быть положительной и отрицательной. [c.16]

    Температурные коэффициенты теплот диссоциации при всех значениях ионной силы остаются отрицательными и постоянными в пределах указанной погрешности, однако с увеличением концентрации фонового электролита можно говорить о некоторой тенденции к уменьшению значения А Ср по абсолютной величине по всем ступеням (табл. 2). [c.21]

    Из выражения (46) следует, что абсолютная погрешность регулирования при неизменном перепаде давления п — ) растет с увеличением нагрузки горелки и зависит от жесткости пружины. Погрешность регулирования имеет отрицательный знак (рв>р2)- [c.62]

    Уравнение (21.14) показывает, что абсолютная погрешность, допущенная при определении пропускания, т. е. отношения Р/Р , вызывает в 0,434/TlgT раз большую относительную погрешность результата анализа. Зависимость множителя —0,434/Т1 Т (lgT имеет отрицательный знак) от светопоглощения А показана на рис. 79. Видно, [c.296]

    Рассмотрим зависимость результатов определения от наличия систематических погрешностей. В одних случаях результат может отличаться от истинного всегда на одно и то же значение, т. с. погрешность будет постоянной независимо от размера навески. Так, определяя свинец, его осаждают в виде PbSOi и промывают осадок водой. В результат вносится постоянная отрицательная систематическая погрешность, связанная с потерями за счет заметной растворимости сульфата свинца. Эта погрешность по абсолютному значению всегда будет одна и та же, независимо от количества находящегося на фильтре [c.59]

    В аналитической практике выделяют три разновидности погрешностей, которые могут искажать результаты анализов при проявлении причин различной природы случайные погрешности, систематические погрешности и промахи. Случайные погрешности обусловлены неявными факторами, меняющимися от опыта к опыту, и характеризуют понятие воспроизводимости метода (методики) анализа. Систематическая погрешность обусловлена причинами известной природы (или же причинами, которые могут быть выявлены при детальном рассмотрении методики). Ей соответствует понятие правильность метода анализа . Понятие точность объединяет воспроизводимость и правильность метода анализа. Разница между случайными и систематическими отклонениями ( ,) заключается в том, что первые могут принимать различные значения с различными знаками, и для выборки достаточно большого объема число положительных отклонений должно быть равно числу отрицательных, вторые постоянны как по значению, так и по знаку, хотя постоянство их по значению может быть абсолютным или относительным. Наконец, третий вид погрешности — промах — предст авляет собой отклонение, которое резко отличается по значению от других отклонений выборки и причиной которого является невнимательность или некомпетентность аналитика. Промахи и систематические ошибки, присутствующие в выборке результатов анализа, выявляются в результате ее статистической обработки. [c.84]

    Искажения, которые получаются при всяком измерении, носят название погрешностей (ошибок) измерения. Каждое измерение имеет ценность только тогда, когда известна его погрешность или указаны ее возможные пределы. Погрешность, выраженную в единицах измеряемой величины, называют абсолютной. Она бывает как положительная, так и отрицательная. Погрешность, выраженную в процентах (или долях) от действительного значения, называют относительной. На рис. 1-1 представлена в общем виде классифи-каци погрешностей. [c.6]

    Необходимо отметить, что критерием точности да)анЬ1х является не отношение разности абсолютных значений положительной и отрицательной площадей к одному из них, как это иногда считают, а абсолютное значение этой разности, которое выражает среднюю во всем диапазоне концентраций погрешность в определении Yl/Y2 и, соответственно, а. При этом следует помнить, что погрешности возможны преимущественно в какой-нибудь ограни- [c.208]

    Качество измерительного прибора характеризуется рядом факторов, из которых основными являются точность, чувствительность и инерционность (время запаздывания). Точность измерительного прибора определяется степенью приближения результата измерения к действительному значению измеряемой величины. Отклонение измеренного значения от действительного называется погрешностью измерения. Погрешность измерения выражается абсолютной или относительной величиной. Она может быть положительной или отрицательной,. .бсолютная погрещность [c.9]

    При нормальном законе распределения погрешностей малые по абсолютной величине погрешности появляются чаще больших. Большие погрешности (грубые промахи) встречаются редко. Если их исключить из рассмотрения, то случайные погрешности не должны превосходить некоторого предела — максимальной погрешности измерения (Дмакс). Положительные погреш ности появляются так же часто, как н равные им по абсолютной величине отрицательные- погрешности. На основании этого свойства погрешностей наиболее досто-28 [c.28]

    В подшипниках и демпферах смазка заполняет обширные полости и чаще всего разрывается уже при давлении, близком к давлению насыщенных паров, или при отрицательном давлении порядка нескольких десятых долей атмосферы. Без большой погрешности можно полагать, что смазка разрывается при падении абсолютной величины давления до нуля. По соотношениям (10), (14) у подшипников с торцовой ванной (см. рис. 4, а), нагруженных в отрицательном направлении оси у (см. рис. 3), наибольшее падение давления и разрыв смазки происходят в некотором месте в центральной зоне подшипника вдали от его краев в окрестности координат 2 = О, ф я/2. Непосредственной причиной разрыва являются либо статическая нагрузка подшипника силой Ру = С, либо колебания цапфы ротора. Последние могут быть вызваны внешней динамической нагрузкой Рр(0 (в простейшем случае Ре(0 = Ррсов т, т = 1) или же возникать самопроизвольно. Если бы давленне в слое смазки не зависело от осевой координаты 2 и гармонически изменялось по окружности цапфы, то разрыв смазки наступил бы тогда, когда сумма относительных нагрузок Г и О - [c.46]

    Переходя к объяснению способов, которыми разочтены центры поверхности и населенности России, должно прежде всего заметить, что некоторые ее части или подразделения непременно следовало при этом признать равномерно населенными. Признание это, конечно, нельзя считать абсолютно точным, потому что равномерного распределения людей на поверхности земли нельзя даже и на минуту представить, но когда дело идет о больших величинах, реализм не может успевать иначе, как допуская известного )ода небольшие погрешности в определении всяких величин. Логрешности бывают положительного и отрицательного свойства, и, слагаясь, одни отчасти уничтожаются другими,, и результат, выведенный из множества данных, должен заключать вероятную погрешность, гораздо меньшую, чем в отдельных входящих величинах. Признаем, например, два уезда заселенными с одинаковою степенью скученности и определим по карте центр тяжести каждого тогда должно-полагать, что вследствие действительной неравномерности в одном уезде центр населенности будет лежать севернее или восточнее найденного центра тяжести, а в другом — [c.504]

    Первая теплота растворения, как мы помним из предыдущего, может быть при т = О представлена уравнением ДЯ = ДЯреш + + ДЯ [с. 58, уравнение (IV. ) ]. Здесь все не относящиеся к энергии решетки экзо- и эндо-эффекты входят в суммарную химическую теплоту гидратации ионов АЯ . Энергию решетки в пределах интересующей нас точности можно считать в диапазоне изученных нами температур не зависящей от температуры. Ориентировочный расчет показывает, что d .H JdT в интервале 20—50 °С составляет меньше /зо от обычной вероятной погрешности в абсолютных значениях АЯреш- Таким образом, все наблюдаемое влияние температуры на АЯо следует отнести за счет изменений с температурой. Во всех рассматриваемых случаях с повышением температуры ДЯ становится более экзотермичной, так как отрицательны. Гидратация ионов, как в целом экзотермический процесс, должна с ростом температуры уменьшаться при т = О энергетически, а не координационно. Поэтому увеличение экзотермичности ДЯд можно объяснить только уменьшением какого-то эндотермического члена, входящего в ДЯ . [c.169]

    Водяные (водородно-кислородные) кулонометры дают все же отрицательные ошибки при измерении малых количеств электричества в случае, когда используется ток с плотностью <2,0 ма1см [124, 126]. Так, Соестберген [126] показал, что объем выделившегося на 1 к газа в водородно-кислородном кулонометре с раствором NaOH (2 М) и платиновыми электродами (1 см ) в интервале 0,4—100 ма меньше теоретического значения. Абсолютное значение отрицательного отклонения растет с увеличением силы тока, однако относительная погрешность при этом убывает. В кулонометре с указанным электролитом теоретическое значение фактора в формуле (7), равное 0,1741, достигается лишь при силе тока 3000 ма. При больших плотностях тока (проволочные электроды длиной 0,5 см и диаметром 0,1 мм) практическое совпадение экспериментального и теоретического значений фактора наблюдается уже при силе тока 1650 ма. [c.16]

    Применение одноизотопных металлов с нечетными массовыми номерами, использованных для изготовления зондов и тиглей, позволило исключить перекрытия в масс-спектрах анализируемых веществ, однако оставалась нерешенной вторая половина задачи уменьшение абсолютного вклада ионов материала зондов в суммарный ионный ток образца, что могло бы внести погрешности в результаты определения. Кроме того, доля вклада ионов материала зонда свидетельствует об уровне вносимых им примесей. В работе [12] предложено оригинальное решение проблемы путем реализации униполярного разряда, схема которого представлена на рис. 4.3. В данном случае зонд всегда находится под отрицательным потенциалом, а образец под положительным. Такой подход дает возможность уменьшить вклад ионов материала зонда в суммарный ионный ток образца до Ы0 — 5-10 %. Кроме того, оказалось возможным практически без замены зонда осуществлять анализ двух-трех образцов. При этом вклад примесей, содержащихся в материале зонда, в масс-спектры анализируемых образцов составил (в % ат.) железо, натрий и калий до 1-10 — 3-10 хром, марганец и ванадий до 5 10 —10 никель, медь и цинк до 10 —З-Ю остальные элементы — меньше 3-10 — 3-10- °. Следовательно, вносимые количества примесей находятся за пределами чувствительности метода ИМС. [c.122]

    Прибор УЗИС-6 — относительного отсчета, т. е. но величине сдвига импульса на экране трубки осуществляется измерение величины относительного изменения скорости ультразвука. Абсолютная величина определяется сравнением с эталоном — жидкостью с достаточно точно известной скоростью распространения ультразвука. Лабораторный датчик (кювета) имеет подвижный излучающий пьезоэлемент, благодаря чему можно изменять длину пути, проходимого ультразвуковыми импульсами в нсследуемой среде. В этом случае абсолютное значение скорости распространения ультразвука может быть измерено без применения эталонной жидкости с погрешностью не более 1,0%. Блок-схема прибора представлена на рнс. 10-5. Временное соотношение характерных импульсных сигналов (напряжений) в отдельных узлах блок-схемы приводится на рис. 10-6. Синхронизатор вырабатывает отрицательные пусковые импульсы 1 для запуска возбудителя и 2 для запуска генератора развертки. Возбудитель в момент поступления на него пускового импульса 1 возбуждает передающий пьезоэлемент электрическим импульсом малой длительности 3. При втом пьезоэлемент излучает в исследуемую среду короткий ультразвуковой импульс. [c.218]

I am trying to calculate the relative error between one model and another as follows:

(model1 - model2)/ (1 - model2)

where model1 and model2 are the correct predictions of the models, respectively.
model1 is better than model2 and I use this formula to calculate how much model1 reduces the error. The only thing I am not sure about is how to interpret the results: since model1 predicts more correct classes than model2, my relative error is negative. Let’s say I have

relative error = -54%

how can I interpret the result? Does it mean that model1 reduces the error by 54%, compared with model2?

EDIT:

model1 and model2 are the correct predictions of two neural networks on a language task: the neural networks pick the correct word among a limited set of words. model1has a better performance than model2: therefore the error from this formula will be negative.

Example: given 200 examples, model1 exactly predicts 150, model2 only 55. The result should be:

(150 - 55)/(1 - 55) = -1.76 (if we calculate the percentage = -175%)