백분율 오차 또는 백분율 오차는 근사 또는 측정 된 값과 정확한 또는 알려진 값의 차이를 나타내는 백분율로 나타납니다. 과학에서 측정 된 또는 실험 값의 차이와 참 또는 정확한 가치의 차이를보고하는 데 사용됩니다. 예제 계산으로 백분율 오류를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.
키 포인트 :백분율 오류
- 백분율 오류 계산의 목적은 측정 값이 실제 값에 얼마나 가까운 지 측정하는 것입니다.
- 오차 (백분율 오차)는 이론적 값으로 나눈 실험과 이론적 값의 차이이며, 100을 곱하여 백분율을 제공합니다.
- 일부 필드에서는 백분율 오류가 항상 양수로 표시됩니다. 다른 경우에는 긍정적이거나 부정적인 값을 갖는 것이 옳습니다. 기록 된 값이 일관되게 예상 값 이상 또는 그 이하로 떨어지는 지 여부를 결정하기 위해 부호가 유지 될 수 있습니다.
- 퍼센트 오류는 한 유형의 오류 계산입니다. 절대 및 상대 오차는 다른 두 가지 일반적인 계산입니다. 백분율 오류는 포괄적 인 오류 분석의 일부입니다.
- 보고 백분율 오류를 올바르게보고하는 키는 계산에서 부호 (양수 또는 부정)를 삭제할지 여부를 알지 못하고 올바른 수치의 올바른 수를 사용하여 값을보고하는 것입니다.
퍼센트 오류 공식
백분율 오차는 측정 또는 실험 값과 허용 또는 알려진 값의 차이이며 알려진 값으로 나뉘어 진 값으로 나뉘어 100%를 곱합니다.
많은 응용 분야에서 백분율 오류는 항상 양수 값으로 표현됩니다. 오차의 절대 값은 허용 된 값으로 나누고 백분율로 제공됩니다.
| 허용 가치 - 실험 값 | \ 허용 값 x 100%
화학 및 기타 과학의 경우 부정적인 가치를 유지하는 것이 관례입니다. 오류가 양수인지 부정적인지 여부는 중요합니다. 예를 들어, 화학 반응에서 실제 수율과 실제 비교하는 긍정적 인 퍼센트 오류가있을 것으로 예상하지 않습니다. 양수 값이 계산되면, 이것은 절차 또는 비정상적인 반응의 잠재적 문제에 대한 단서를 제공합니다.
오류 부호를 유지할 때, 계산은 실험적이거나 측정 된 값으로 알려진 또는 이론적 값을 뺀 값이며, 이론적 값으로 나뉘어지고 100%를 곱합니다.
퍼센트 오류 =[실험 값 - 이론적 가치] / 이론적 값 x 100%
퍼센트 오류 계산 단계
- 한 값을 다른 값으로 빼십시오. 부호를 삭제하는 경우 (절대 값을 취하십시오.
- 오류를 정확한 또는 이상적인 값으로 나눕니다 (실험 또는 측정 값이 아님). 이것은 소수점을 생성합니다.
- 100을 곱하여 10 진수를 백분율로 변환합니다.
- 백분율 또는 % 기호를 추가하여 백분율 오류 값을보고합니다.
퍼센트 오류 예제 계산
실험실에서는 알루미늄 블록이 주어집니다. 알려진 물의 물의 용기에서 블록의 치수와 그 변위를 측정합니다. 알루미늄 블록의 밀도를 2.68 g/cm로 계산합니다. 실온에서 알루미늄 블록의 밀도를보고 2.70 g/cm임을 알 수 있습니다. 측정의 백분율 오차를 계산하십시오.
- 한 값을 다른 값으로 빼십시오.
2.68-2.70 =-0.02 - 필요한 것에 따라 부정적인 부호를 버릴 수 있습니다 (절대 값을 취하십시오) :0.02
이것이 오류입니다. - 오류를 실제 값으로 나눕니다 :0.02/2.70 =0.0074074
- 이 값에 100%를 곱하여 백분율 오차를 얻습니다.
0.0074074 x 100% =0.74% (2 개의 중요한 수치를 사용하여 표현 됨).
중요한 수치는 과학에서 중요합니다. 너무 많거나 적은 수의 사용을 사용하여 답을보고하면 문제를 제대로 설정하더라도 잘못된 것으로 간주 될 수 있습니다.
퍼센트 오류 대 절대 및 상대 오차
퍼센트 오류는 절대 오차 및 상대 오차와 관련이 있습니다. 실험 값과 알려진 값의 차이는 절대 오차입니다. 해당 숫자를 알려진 값으로 나누면 상대 오류가 발생합니다. 오류 백분율은 상대 오차에 100%곱한 것입니다. 모든 경우에, 적절한 수의 유의 한 숫자를 사용한 보고서 값.
소스
- Bennett, Jeffrey; Briggs, William (2005), 수학 사용 및 이해 :정량적 추론 접근 (제 3 판), 보스턴 :피어슨.
- Törnqvist, Leo; Vartia, Pentti; Vartia, Yrjö (1985), "어떻게 상대적 변화를 측정해야합니까?", 미국 통계학 자 , 39 (1) :43–46.
