المحتوى
سيسمح فهم الفرق بين الأخطاء الثابتة والتناسبية في التحليل الإحصائي بتمثيل الوظيفة بشكل صحيح. بعد اكتمال الرسم البياني ، يمكن إيجاد أي قيمة على المحور y إذا كانت قيمة x معروفة والعكس صحيح.
خطأ مستمر
الخطأ الثابت هو متوسط الأخطاء على مدى جميع البيانات. ستكون قيمة x مستقلة عن قيمة y. على سبيل المثال ، المقياس المرشح سينحرف دائمًا عن التعريف إذا كان العنصر الذي يتم وزنه 45 كجم أو 270 كجم أو أي قيمة بين هذا الخطأ وليس له علاقة بالوزن الفعلي للكائن. سينخفض متوسط الانحراف لمثيل واحد مع زيادة عدد المثيلات.
خطأ نسبي
الخطأ النسبي هو خطأ يعتمد على مقدار التغيير في متغير معين. وبالتالي ، يرتبط التغيير في x ارتباطًا مباشرًا بالتغيير في y. هذا التغيير دائمًا مبلغ قابل للقياس بشكل متساوٍ ، لذا فإن x على y يساوي دائمًا نفس الثابت. سيكون مقدار الخطأ دائمًا نسبة مئوية ثابتة.
خطأ غير محدد
الخطأ غير المحدد هو الخطأ غير الثابت أو النسبي. غالبًا ما تكون هذه الأخطاء نتيجة لميول المراقب أو التناقضات المنهجية أثناء التجربة. يمكن أن تكون الأخطاء غير المحددة أيضًا علامة على عدم وجود ارتباط مطلقًا بين العنصرين اللذين تتم مقارنتهما. في مثل هذه الحالات ، من المهم إعادة النظر في جميع جوانب جمع البيانات ، بما في ذلك المنحدر التجريبي والقياسات غير المتسقة.
الرسومات
سينعكس خطأ ثابت في التغيير في تقاطع y على الرسم البياني. سيؤدي الخطأ النسبي إلى تغيير ميل خط الرسم البياني. ستؤدي الأخطاء غير المحددة إلى تأثير تشتت على الرسم البياني ، مما يؤدي إلى ضبط تحديد الخط على أفضل وجه ممكن.