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准确度和精密度：
1.准确度：
测定结果与真值接近的程度，用误差衡量；绝对误差：
测量值与真值间的差值，用E表示E=X-X T；相对误差：
绝对误差占真值的百分比，用E r表示：
E r=E/X T=X-X T /X T×100％。
2.精密度：
平行测定结果相互靠近的程度，用偏差衡量。
偏差：
测量值与平均值的差值，用d表示；
①平均偏差：
各单个偏差绝对值的平均值：
②相对平均偏差：
平均偏差与测量平均值的比值：
③标准偏差：
④相对标准偏差：
3.准确度与精密度的关系
精密度好是准确度好的前提；
精密度好不一定准确度高；
提高分析结果准确度方法：
选择恰当分析方法（灵敏度与准确度）；减小测量误差（误差要求与取样量）；
减小偶然误差（多次测量，至少3次以上）消除系统误差对照实验：
标准方法；
标准样品；
标准加入；
空白实验；
校准仪器；
校正分析结果。
准确度的四种表示方法准确度那可是相当重要啊！咱先说说啥是准确度的四种表示方法呢？第一种，绝对误差。
就是测量值与真实值之差呗。
你想想，要是测量一个东西，结果和实际差得老远，那可不得抓狂嘛！这就好比你本来要去一个超棒的地方，结果走岔了路，那得多郁闷。
步骤呢，就是先得出测量值，再找到真实值，一减就出来啦。
注意事项嘛，得确保真实值是准确可靠的，不然这绝对误差也不靠谱啊。
安全性方面，一般不会有啥大问题，就是别因为误差太大导致错误决策就行。
稳定性呢，要是多次测量结果的绝对误差都差不多，那就说明还比较稳定。
应用场景那可多了去了，比如在科学实验中，得知道误差有多大吧。
优势就是简单直观，一下子就能看出差了多少。
就像你买东西，知道实际价格和你以为的价格差多少，心里就有数了。
实际案例嘛，比如测量一个物体的长度，真实长度是10 厘米，测量出来是10.5 厘米，那绝对误差就是0.5 厘米。
再说说相对误差。
这是绝对误差与真实值之比。
哎呀，这就像你做一件事，不光要看差了多少，还得看看和原本的情况比起来差多少比例。
步骤就是算出绝对误差，再除以真实值。
注意事项就是真实值不能为零哦，不然就尴尬了。
安全性嘛，同样别因为误差比例大而搞出麻烦事。
稳定性方面，如果相对误差波动不大，就比较稳。
应用场景也不少，比如在比较不同测量方法的准确度时就很有用。
优势就是能更客观地反映误差情况。
比如说，测量一个很长的东西，差个几厘米可能感觉不大，但相对误差就会小很多；要是测量一个很短的东西，差个几厘米相对误差就很大了。
实际案例呢，还是刚才那个测量物体长度的例子，相对误差就是0.5 除以10 等于0.05。
接着是引用误差。
它是绝对误差与量程之比。
这就好像你在一个大范围内找东西，得看看误差在这个大范围里占多少。
步骤就是先算绝对误差，再找到量程，一除就好。
注意事项呢，量程得选合适了。
安全性上，别因为引用误差大而在一些关键场合出问题。
稳定性方面，要是不同时候的引用误差差不多，就比较稳定。
精度和准确度的概念精准度和准确度是重要的概念，可以用来衡量图像、文本、数据和预测的质量，其含义可以有所不同。
尤其是在机器学习和自然语言处理等领域，更要特别深入的去理解这两个概念的涵义。
首先定义准确度，准确度是指模型对预测结果进行比较的能力，它关注的是模型的准确性怎样，也就是模型的预测结果和实际结果的差距有多大。
准确度也可以被看作是预测样本的正确率，可以用表示模型预测结果正确数占实际样本总数的百分比表示。
而精准度指的是模型预测结果的真实性，也就是说，对于特定的预测结果来说，该模型预测结果与实际结果之间的一致性。
精准度可以用模型给出的正确预测数占总预测数的百分比来表示。
它们有一定的联系，但也有显著的不同。
准确度强调的是模型的总体效果，而精准度强调的是分类器在预测特定结果时的准确程度。
比如对于预测特定类型的肿瘤的分类模型，准确度可以表示模型在预测所有类型的肿瘤的情况下的效果，但是精准度则可以表示模型在预测特定种类的肿瘤类型时的效果，比如预测乳腺肿瘤，它反映的是模型预测出乳腺肿瘤的样本占所有预测样本的比例。
另外，准确度和精准度还可以以互补的方式一起使用，以达到更好的结果。
另外，准确度和精准度也可以用于衡量图像和文本处理等任务的质量，在说明了概念之后，下面将介绍它们如何应用于这些任务。
对于图像处理来说，准确度可以表示模型正确识别出图像总体内容的能力，而精准度可以衡量模型正确识别出图像中准确像素点的能力，这两个概念都可以用来衡量模型在识别图像时的效果。
对于文本处理来说，准确度可以表示模型正确识别文本总体内容的能力，而精准度可以衡量模型正确识别出文本中准确的单词和句子的能力。
也就是说，准确度表示模型在把文本理解为整体时的能力，而精准度则反应模型在把文本中的各个部分正确理解的能力。
在数据处理任务中，准确度和精准度也是重要的衡量指标。
首先，准确度可以表示模型的数据在总体上的准确性，它可以用来判断模型在进行数据分析时的准确性。
准确度计算公式
准确度计算公式是一种常用的评估模型，用于评估系统、程序或者模型的性能表现，它可以帮助我们更好地分析和理解结果，从而改善系统、程序或者模型的性能。
准确度计算公式的基本原理是，它根据你的模型预测的结果和真实结果的差异，来计算模型的准确度。
其公式表达式如下：
准确度 = (预测正确的数量 / 总预测数量) * 100%
该计算公式有两个变量，即预测正确的数量和总预测数量。
预测正确的数量是指模型预测结果和真实结果完全一致的数量，而总预测数量是指模型预测的总数量。
该公式的含义是，它表示模型的正确率，即预测正确的数量占总预测数量的比例，也就是模型预测的准确度。
准确度计算公式的结果可以介于0~100之间，数值越大，说明模型的准确度越高，反之，越低，说明模型的准确度越低。
准确度计算公式不仅可以用于模型评估，还可以用于业务中的其他目标评估，比如营销活动的投放效果、人力资源管理中的人员绩效等。
总之，准确度计算公式是一种常用的评估模型，用于评估系统、程
序或者模型的性能表现，它可以帮助我们更好地分析和理解结果，从而改善系统、程序或者模型的性能。
准确度的物理符号
在物理学中，准确度通常用一些数学符号和术语表示。
以下是一些常见的用于表示准确度的符号和术语：
1.误差（Error）：误差是指测量值与真实值之间的差异。
通常用Δ表示，即Δ= 测量值- 真实值。
2.绝对误差（Absolute Error）：绝对误差是误差的绝对值，表示了测量值与真实值之间的距离。
通常用|Δ|表示。
3.相对误差（Relative Error）：相对误差是绝对误差与真实值的比率，用于表示误差相对于测量值的大小。
通常用Δ/真实值表示。
4.不确定度（Uncertainty）：不确定度是对测量结果的不确定性的度量。
通常用u表示。
5.标准偏差（Standard Deviation）：标准偏差是一组测量值的离散程度的度量。
通常用σ表示。
6.精确度（Accuracy）：精确度是测量结果与真实值之间的接近程度。
可以用百分比误差来表示，即(|Δ| / 真实值) * 100%。
7.有效数字（Significant Figures）：有效数字是测量值中具有意义的数字，用于表示测量结果的准确度。
这些符号和术语通常在测量和数据分析中使用，以帮助科学家和工程师评估实验结果的准确性和可靠性。
不同的实验和测量情境可能会使用不同的方法来表示准确度和误差。
准确度名词解释
准确度是指一个测量结果或者理论模型与真实值的接近程度。
在不同领域中，准确度通常被用来衡量实验、测量、估计、预测等过程的精确性和可靠性。
在科学研究中，准确度是指测量结果与实际值之间的误差大小。
例如，在物理实验中，对物体的测量结果与其实际值的差异就可以用准确度来评估。
准确度越高，说明测量结果与实际值之间的差异越小，测量过程越可靠。
在统计学中，准确度通常被用来评估估计值的质量。
例如，在调查中，样本估计值与总体参数的差异就可以用准确度来衡量。
准确度越高，说明样本估计值与总体参数之间的差异越小，估计结果越可靠。
在机器学习和人工智能领域，准确度用于评估预测模型的性能。
准确度可以衡量模型预测的准确率，即模型预测结果与实际值之间的匹配程度。
准确度越高，说明模型的预测能力越强，模型的性能越好。
为了提高准确度，可以采取多种方法。
例如，在实验中，可以增加测量次数、改进测量仪器的精确度、提高实验操作的技术水平等。
在统计学中，可以增加样本容量、采用更精确的估计方法、减小抽样误差等。
在机器学习中，可以优化模型参数、改进特征选择和数据预处理方法、增加训练样本量等。
总之，准确度是衡量测量结果、估计值或预测模型与真实值之
间的接近程度的度量指标。
提高准确度可以提高实验、测量、估计和预测的可靠性和精确性，从而提高科学研究和决策的质量。
准确度与精密度一 准确度与误差1、准确度：是指测得值与真实值之间相符合的程度。
准确度的高低常以误差的大小来衡量，即误差越小，准确度越高，误差越大，准确度越低。
2、真实度：物质中各组分的真实含量。
它是客观存在的，但不可能准确知道，只有在消除系统误差之后，并且测定次数趋于无穷大时，所得算术平均值才代表真实值。
市售标准物质，它给出的标准值可视为真实值，可用它来校正仪器和评价分析方法等。
3、误差的表示方法——绝对误差和相对误差 绝对误差=测得值（X ）－ 真实值（T ） 绝对误差（E ）=测得值（X ）－ 真实值（T ）相对误差（RE ）由于测定值可能大于真实值，也可能小于真实值，所以绝对、相对误差有正负之分。
二 精密度与偏差1、精密度：指在相同条件下N 次重复测定结果彼此相符合的程度。
精密度大小=绝对误差 ×100%真实值（T ）用偏差表示，偏差越小，精密度越高。
2、绝对偏差和相对偏差：它只能用来衡量单项测定结果对平均值偏离程度。
绝对偏差：只单次测定值与平均值的偏差。
绝对偏差（d ）=X i －X相对偏差=绝对偏差和相对偏差都有正负之分，单次测定的偏差之和等于零。
3、算术平均偏差：指单次值与平均值的偏差（绝对值）之和，除以测定次数。
它表示多次测定数据整体的精密度。
代表任一数值的偏差。
算术平均偏差（d ）相对平均偏差=算术平均偏差和相对平均偏差不计正负。
4、标准偏差：它是更可靠的精密度表示法，可将单次测量的较大偏差和测量次数对精密度的影响反映出来。
X i －X×100%X（i=1.2.3······n ）nd×100% X标准偏差S=例：分析铁矿中铁含量，得如下数据：37.45% ，37.50% ，37.30% ，37.25%计算此结果的平均值、平均偏差和标准偏差。
解：X=各次测量偏差分别是：d1=+0.11% ，d2=-0.14% ，d3=+0.16% ，d4=-0.04% ，d5=0.09%d= =S= =三 准确度与精密度的关系37.45%+37.20%+37.50%+37.30%+37.25%= 37.34%5（0.11+0.14+0.04+0.16+0.09）% = 0.11%5(0.11)2+(0.14)2+(0.04)2+(0.16)2+(0.09)2% = 0.13%5-1第一组测定结果：精密度很高，但平均值与标准值相差很大。
准确度与精密度一 准确度与误差1、准确度：是指测得值与真实值之间相符合的程度。
准确度的高低常以误差的大小来衡量，即误差越小，准确度越高，误差越大，准确度越低。
2、真实度：物质中各组分的真实含量。
它是客观存在的，但不可能准确知道，只有在消除系统误差之后，并且测定次数趋于无穷大时，所得算术平均值才代表真实值。
市售标准物质，它给出的标准值可视为真实值，可用它来校正仪器和评价分析方法等。
3、误差的表示方法——绝对误差和相对误差绝对误差=测得值（X ）－ 真实值（T ）绝对误差（E ）=测得值（X ）－ 真实值（T ）相对误差（RE ）由于测定值可能大于真实值，也可能小于真实值，所以绝对、相对误差有正负之分。
二 精密度与偏差1、精密度：指在相同条件下N 次重复测定结果彼此相符合的程度。
精密度大小用偏差表示，偏差越小，精密度越高。
2、绝对偏差和相对偏差：它只能用来衡量单项测定结果对平均值偏离程度。
绝对偏差：只单次测定值与平均值的偏差。
绝对偏差（d ）=X i －X相对偏差=绝对偏差和相对偏差都有正负之分，单次测定的偏差之和等于零。
3、算术平均偏差：指单次值与平均值的偏差（绝对值）之和，除以测定次数。
它表示多次测定数据整体的精密度。
代表任一数值的偏差。
算术平均偏差（d ）相对平均偏差=算术平均偏差和相对平均偏差不计正负。
= 绝对误差 ×100% 真实值（T ） X i －X ×100% X（i=1.2.3······n ） d ×100% X4、标准偏差：它是更可靠的精密度表示法，可将单次测量的较大偏差和测量次数对精密度的影响反映出来。
标准偏差S=例：分析铁矿中铁含量，得如下数据：37.45% ，37.50% ，37.30% ，37.25%计算此结果的平均值、平均偏差和标准偏差。
解：X=各次测量偏差分别是：d1=+0.11% ，d2=-0.14% ，d3=+0.16% ，d4=-0.04% ，d5=0.09%d= =S= =三 准确度与精密度的关系第一组测定结果：精密度很高，但平均值与标准值相差很大。
准确度和精密度在任何一项分析中，我们都可以看到用同一种方法分析，测定同一样品，虽然经过多次测定，但是测定结果总不会是完全一样，这说明测定中有误差。
为此我们必须了解误差的产生原因及其表示方法，尽可能地将误差减小到最小，以提高分析结果的准确度。
一、准确度与误差准确度是指测得值与真值之间的符合程度。
准确度的高低常以误差的大小来衡量。
即误差越小，准确度越高；误差越大，准确度越低。
误差有两种表示方法——绝对误差和相对误差。
绝对误差（E）=测得值（x）—真实值（T）相对误差（E﹪）=[测得值（x）—真实值（T）]／真实值（T）×100要确定一个测定值的准确地就要知道其误差或相对误差。
要求出误差必须知道真实值。
但是真实值通常是不知道的。
在实际工作中人们常用标准方法通过多次重复测定，所求出的算术平均值作为真实值。
由于测得值（x）可能大于真实值（T），也可能小于真实值，所以绝对误差和相对误差都可能有正、有负。
例：若测定值为，真实值为，则：绝对误差（E）=x－T=－=－相对误差（E﹪）=E/T×100=（－）×100=－例：若测定值为，真实值为，则绝对误差（E）=x－T=－=－相对误差（E﹪）=E/T×100=－×100=－鑫兴密封材料厂上面两例中两次测定的误差是相同的，但相对误差却相差很大，这说明二者的含义是不同的，绝对误差表示的是测定值和真实值之差，而相对误差表示的是该误差在真实值中所占的百分率。
对于多次测量的数值，其准确度可按下式计算：绝对误差（E）=∑Xi/n-T式中：Xi －－－－第i次测定的结果；n－－－－-测定次数；T－－－－-真实值。
相对误差（E﹪）=E/T×100=（－T）×100/T例：若测定3次结果为：L和L和L，标准样品含量为L，求绝对误差和相对误差。
解：平均值=（++）/3=（g/L）绝对误差（E）=x－T=－=－（g/L）相对误差（E﹪）=E/T×100=－×100=－应注意的是有时为了表明一些仪器的测量准确度，用绝对误差更清楚。
准确度的名词解释准确度是我们生活中一个常用的概念，无论是在科学研究、技术应用还是日常交流中，我们都需要追求准确度。
但是，对于准确度这个词，我们是否真正了解它的含义呢？准确度，是指某一结果或观点与真实情况相吻合程度的度量。
简单来说，它衡量了我们所得到的结果或观点与实际情况之间的差距。
准确度往往牵涉到两个重要的要素，一是方法或工具的可靠性，二是数据或信息的精确性。
首先是方法或工具的可靠性。
在追求准确度的过程中，选择适当的方法或工具是至关重要的。
比如在科学研究中，科学家们经常会利用实验方法来验证他们的假设。
然而，如果实验方法不正确或不可靠，那么得到的结果就会失去准确度。
在技术应用中，准确度也是至关重要的。
比如在测量领域中，工程师们会依赖各种仪器和设备来获得准确的测量结果。
然而，假如这些仪器或设备存在误差或故障，那么测量结果就会失去准确度。
其次是数据或信息的精确性。
准确度的提升还需要依赖于数据或信息的精确性。
在科学研究中，科学家们需要收集和分析大量的数据，以得出准确的结论。
但是，如果数据采集过程中存在误差，或者数据的来源不可靠，那么得出的结论就会失去准确度。
在日常生活中，我们也经常会遇到需要准确数据或信息的情况。
比如在金融投资中，投资者需要根据准确的数据来进行决策。
如果所依赖的数据不准确，那么投资者就可能做出错误的判断，从而带来损失。
除了方法和数据的准确性，准确度还受制于个体的主观因素和环境的影响。
每个人的主观认知和背景知识都会对准确度产生影响。
在交流中，语言的表达能力和理解能力也会影响信息的准确传达。
此外，环境中的干扰和噪音也会对准确度造成影响。
比如在天文观测中，大气湍流和光污染可能会干扰观测结果，降低准确度。
在传感器应用中，温度、湿度等环境因素的变化也可能会导致测量结果的偏差。
为追求更高的准确度，我们可以采取一系列措施。
首先，选择合适的方法或工具是关键。
我们应该确保方法或工具在理论上和实践中都经过验证，具有可靠性。
准确度术语解释
准确度，也被称为正确率（accuracy），是指在一个数据集或者问题上，模型预测结果与真实结果一致的比例。
准确度是在分类任务中最常用的评估指标之一。
准确度的计算方法如下：
准确度 = （预测正确的样本数）/（总样本数）
准确度的取值范围为0到1，1表示模型的预测完全正确，0表示模型的预测完全错误。
准确度是一个简单直观的评估指标，适用于数据集类别分布均匀或类别样本数基本相等的情况。
然而，当数据集不平衡，即某一类样本数量远大于其他类别样本数时，准确度可能会被误导。
因此，在处理数据集不平衡问题时，需要使用其他评估指标，如精确度、召回率、F1值等。
准确度的局限性包括无法区分不同类型的错误，即假阳性和假阴性。
假阳性是指模型错误地将负样本预测为正样本，假阴性是指模型错误地将正样本预测为负样本。
在某些场景下，对于不同类型的错误，可能需要有不同的权重或者关注点，因此准确度作为唯一的评估指标可能不够全面。
物理实验技术中的准确度与精确度的区别在物理实验中，准确度（accuracy）和精确度（precision）是两个非常重要的概念。
虽然这两个概念看起来相似，但它们在实验中的意义却不尽相同。
准确度指的是测量结果与实际值之间的接近程度，而精确度则是多次测量结果之间的接近程度。
在实验中，准确度和精确度的合理掌握可以帮助研究人员得到更可靠的结果。
准确度是指测量结果与实际值之间的接近程度。
在物理实验中，实际值是指被测量的属性的真实数值。
准确度较高的测量结果意味着其与实际值之间的差距非常小。
例如，在测量物体长度时，如果测量结果与实际长度十分接近，那么可以说这个测量结果具有较高的准确度。
准确度通常通过与标准值进行比较来评估，标准值可以是已知的精确测量值或理论计算值。
然而，即使测量结果与实际值非常接近，一个实验仍然可能不够可靠。
这时就需要考虑精确度这一概念。
精确度是指一组测量结果之间的接近程度。
在物理实验中，多次重复测量同一样本，如果各次测量结果之间的差距较小，则可以说这组测量结果具有较高的精确度。
精确度与测量仪器的精度密切相关，精度高的仪器可以提供更为精确的测量结果。
准确度和精确度之间的区别可以通过一个简单的例子来加以理解。
假设有一个靶子，你射了五支箭，并把所有的箭都射在了同一个地方，虽然离中心有些差距，但是我们可以说这组测量结果是具有较高的精确度的。
然而，如果这个靶子的中心点与你实际瞄准的位置有一定的距离，那么整组测量结果就缺乏准确度。
在实验中，准确度和精确度是相互影响的。
如果一个实验方法的准确度较高，通常意味着它的精确度也会较高，因为准确度受故障和不确定性的影响较小。
然而，即使一个实验方法的准确度较高，如果使用的仪器的精度较低，那么测量结果的精确度仍然可能较低。
在物理实验中准确度和精确度的合理管理非常重要。
如果准确度和精确度都较差，那么实验结果将缺乏可靠性，难以得到有意义的结论。
因此，在实验设计和操作过程中，需要合理选择实验方法和仪器，以保证实验的准确度和精确度。
准确度和精密度的计算公式
准确度和精密度是在统计学和机器学习中常用的评估指标，用于衡量模型或实验结果的表现。
准确度（Accuracy）是指分类器正确分类的样本数占总样本数的比例，通常用以下公式表示：
准确度 = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)。
其中，TP表示真正例（True Positive），即实际为正例且被分类器预测为正例的样本数；TN表示真负例（True Negative），即实际为负例且被分类器预测为负例的样本数；FP表示假正例（False Positive），即实际为负例但被分类器错误地预测为正例的样本数；FN表示假负例（False Negative），即实际为正例但被分类器错误地预测为负例的样本数。
而精密度（Precision）是指分类器预测为正例的样本中实际为正例的比例，通常用以下公式表示：
精密度 = TP / (TP + FP)。
精密度的计算侧重于分类器预测为正例的准确性，即在所有分
类器预测为正例的样本中，有多少是真正的正例。
这两个指标在评估分类器或模型性能时都非常重要。
准确度衡
量了分类器整体的分类准确性，而精密度则更加关注分类器在预测
为正例时的准确性。
在实际应用中，需要综合考虑准确度和精密度，以全面评估模型的性能表现。
准确度是指测定结果与真实值或参考值接近的程度，表示分析方法测量的正确性，一般以回收率（%）表示。
准确度应在规定的范围内建立。
即于已知被测物含量（A ）的试样中加入一定量（B ）的被测物对照品进行测定，得总量（C ）。
回收率（%）=(C-A)/B ×100%在规定范围内（即A+B 在标准曲线的线性范围内，且控制A:B 在1:1左右），测定次数n ≥5，报告平均回收率（%）和RSD.中药制剂含量测定的回收率一般要求在95%～105%，一些方法操作步骤繁复，可要求略低——不可小于90%。
RSD 一般应在3%以内。
而生物样品分析时，一般控制回收率应在85%～115%（样品药浓≥200μg/L ）及80%～120%（样品药浓<200μg/L ），RSD 争取达到5%以内，但不超过10%。
标准偏差（S ）和相对标准偏差(RSD)的计算公式分别为：S= 和RSD （%）=式中n 为测定次数，Xi 为各测定值，X 为n 次测定的平均值回收率是衡量定量方法准确度的指标，常用加样回收率（R ）来衡量，其值应在95-105%之间，测量数据一般为5-6个。
将加入纯品的试样溶液、供试品溶液及标准溶液点于同一块薄层板上，展开后进行薄层扫描，测定各斑点的峰面积，计算各溶液中组分的量，计算回收率（R ）。
精密度系指用该法经多次取样测定同一个均匀样品，各测定值彼此接近的程度。
精密度一般用标准偏差（S ）或相对标准偏差（RSD ）表示，或同时报告可信限。
在相同条件下，由一个分析人员同一次测定所得结果的精密度称为重复性;在不同实验室由不同分析人员测定结果的精密度，称为重现性。
考察的变动因素包括不同实验室，不同分析人员，不同仪器，不批号试剂，不同测试耗用时间，不同环境（分析温度、湿度等）、不同测定日期等。
当分析方法将被法定标准采用时，应进行重现性试验。
测定方法：HPLC 方法的精密度测试，应从样品开始，设计3个浓度，分别平行制备3份，以测定含量计算相对标准偏差；或同一样品平行制备6份供试品，分别进样，以封面积极拴相对标准偏差。
精度和准确度的理解精度和准确度是经常混淆的术语。
尽管它们之间有一点联系，但是它们有重要的区别。
这篇文章将解释精度和准确度的概念，并分析它们之间的关系。
精度是指测量值的稳定性，衡量结果的可比较性和可重复性。
它代表测量的结果的一致性，是衡量测量的标准。
比如，在化学实验中，精度指的是测量结果的一致性，或者在金融中，精度指的是数据的一致性。
当测量结果具有一致性和可比较性时，测量结果就是精确的。
准确度是指测量结果与实际结果之间的差异。
准确度是衡量测量结果相对实际结果的准确性，而不是测量值本身的可重复性。
比如，在化学实验中，准确度指的是测量结果与理论结果之间的差异，或者在金融中，准确度指的是数据与市场实际观察结果之间的差异。
当测量结果与实际结果吻合时，测量结果就是准确的。
精确性和准确性之间存在一定的联系，但它们也存在重要的区别。
在测量时，准确性表示测量结果与实际结果之间的差异，精准性表示测量结果的一致性。
测量结果只有具有精准性，才能更准确地表示实际结果。
因此，在测量过程中，应始终确保精确性和准确性的充分发挥，使测量结果更准确，更精确。
为了能够有效地发挥精确性和准确性的作用，可以使用一些适当的技术手段。
比如，设计一个精度设备，它能够准确地测量一个物体的体积，或者采取一定的办法保持测量结果的一致性，或者使用精确的软件，它能够准确地计算出和前面结果一样的结果。
这些技术手段有助于改善测量结果的精度和准确度。
总之，精确性和准确性是测量过程中重要的参数，它们是衡量测量结果准确性的标准。
精确性和准确性之间存在一定的联系，但它们也存在重要的区别，在测量过程中要努力发挥它们的作用，使测量结果更准确，更精确。
准确度：测定值与真实值符合的程度绝对误差：测量值（或多次测定的平均值）与真（实）值之差称为绝对误差，用δ表示。
相对误差：绝对误差与真值的比值称为相对误差。
常用百分数表示。
绝对误差可正可负，可以表明测量仪器的准确度，但不能反映误差在测量值中所占比例，相对误差反映测量误差在测量结果中所占的比例，衡量相对误差更有意义。
例：用刻度0.5cm的尺测量长度，可以读准到0.1cm，该尺测量的绝对误差为0.1cm；用刻度1mm的尺测量长度，可以读准到0.1mm，该尺测量的绝对误差为0.1mm。
例：分析天平称量误差为0.1mg, 减重法需称2次，可能的最大误差为0.2mg, 为使称量相对误差小于0.1%，至少应称量多少样品？答：称量样品量应不小于0.2g。
真值（μ）：真值是客观存在的，但任何测量都存在误差，故真值只能逼近而不可测知，实际工作中，往往用“标准值”代替“真值”。
标准值：采用多种可靠的分析方法、由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得出的结果平均值。
精密度：几次平行测定结果相互接近的程度。
各次测定结果越接近，精密度越高，用偏差衡量精密度。
偏差：单次测量值与样本平均值之差：平均偏差：各次测量偏差绝对值的平均值。
相对平均偏差：平均偏差与平均值的比值。
标准偏差：各次测量偏差的平方和平均值再开方，比平均偏差更灵敏的反映较大偏差的存在，在统计学上更有意义。
相对标准偏差（变异系数）例：分析铁矿石中铁的质量分数，得到如下数据：37.45，37.20，37.50，37.30，37.25（%），计算测结果的平均值、平均偏差、相对平均偏差、标准偏差、变异系数。
准确度与精密度的关系：1）精密度是保证准确度的先决条件：精密度不符合要求，表示所测结果不可靠，失去衡量准确度的前提。
2）精密度高不能保证准确度高。
换言之，准确的实验一定是精密的，精密的实验不一定是准确的。
重复性试验按拟定的含量测定方法，对同一批样品进行多次测定(平行试验至少5次以上，即n ≥ 5)，计算相对标准偏差(RSD)，一般要求低于5%请购单部门：请购人：日期：年月日。
准确度一术语和定义准确度（accuracy），是测量结果中系统误差与随机误差的综合，表示测量结果与真值的一致程度。
测试结果的准确度由正确度和精密度组成，即检测结果的准确程度通过正确度和精密度这两个指标来体现。
准确度常用误差来表示，当用于一组测试结果时，由随机误差分量（精密度）和系统误差分量（正确度）组成。
正确度（trueness），正确度又称真实度，指由大量测试结果得到的平均数与接受参照值间的一致程度。
正确度的度量通常以偏倚来表示，可表示测试结果中系统误差的大小。
精密度（precision），即在规定条件下，独立测试结果间的一致程度。
精密度仅仅依赖于随机误差的分布而与真值或接受参照值无关。
通常用标准差来衡量精密度的高低。
精密度越低，标准差越大。
偏倚（bias），测试结果的期望与真值（接受参照值）之差，其可能由一个或多个系统误差引起，是系统误差的总和。
偏倚小说明正确度高，反之则说明正确度低。
二准确度与精密度的关系准确度与精密度虽然概念不同，但是两者关系密切。
准确度由系统误差和随机误差所决定，而精密度由随机误差决定。
某试验的精密度高并不代表此试验的结果准确。
两者在消除了系统误差之后才是一致的。
精密度高是准确度高的前提，即要使准确度高，精密度一定要高，但是精密度高不一定准确度就高。
在实际工作中，检验人员必须采取比对试验，校准仪器等方法，减少系统误差，提高检验的准确度。
图1 准确度与精密度的关系三准确度评价1、比对试验概述在比对评价之前，操作者有足够的时间熟悉仪器操作及保养程序及评价方案，在评价实验过程中，待评方法及参比方法必须保证有适当的质量控制，待评方法及参比方法必须有足够的数据以保证结果具有代表性（需要多少数据取决于两种方法的精密度和干扰作用，两方法间的偏倚大小，样本分析物数据的范围及检测的医学要求）。
建议在至少5个工作日内最少要分析完40个患者样本。
在遵循厂家的推荐进行校准的条件下，增加测定样本数及测定天数，可以提高实验的可靠性及有效性。
用待评方法和参比方法对每一患者样本各作两份测定。
分析每一方法在同一批内的双份测定结果。
应尽可能使至少50%样本的测定结果处于实验室的参考区间之外。
实验结束后，根据数据的检查结果，使用简单的线性回归或用其他方法估计在医学决定水平处预期偏倚的可信区间。
然后把此评价结果与厂家声明或内部标准进行比较以判断方法是否可以接受。
2、参比方法要求实验室当前使用的方法，生产厂家声明的方法和公认的参考方法都可作为参比方法。
如果参比方法是参考方法，新方法和参考方法间的测定差值作为偏倚；如果参比方法不是参考方法，新方法测定的真值不能被确定，两方法间测定差值不能作为偏倚而仅仅是差值而已，指定的方法作为参比方法的参考方法，“偏倚”也被使用在这个文件中。
本实验提供了两方法间在特定浓度的偏倚估计值和偏倚的可信区间，所以两方法间的差值可归因于待评方法的误差。
参比方法应该做到如下几点：1)具有比待评方法更好的精密度；2)可能的情况下，不受已知干扰物质的干扰；3)使用与待评方法相同的单位；4)可能的情况下，与标准品或参考方法有已知的相对偏倚（可溯源）。
3、测定范围应在有临床意义的范围内，即医学决定水平范围内评价待评方法。
通常应从低值参考范围到高值参考范围。
分析物浓度应尽可能分布在测定范围内均匀分布。
分析测定范围是分析物测定浓度区间。
4、样本数为了满足上述标准要求，至少需分析40个样本。
增加样本数将提高统计估计值的可信度，并且增加了把未预计的干扰物发生的影响包括在内的机会。
如果从一个患者得不到所需的样本量，可以将两个（但不能多于两个）病史相同，被测物浓度也大致相近的患者标本混合使用，成为“微混合样本”。
用“微混合样本”进行双份测定。
如果样本是全血，需要进行血清学配型。
注意：这种混合过程由于平均化可能掩盖了特殊性或者样本特定的偏倚而导致两种方法比较的乐观假象。
5、样本测定序列在样本的双份测定中，指定第一次测定顺序。
按反向顺序检测第二次（双份）。
顺序中的浓度应尽可能随机排列。
第二次标本的反向顺序可以减少交叉污染及漂移对重复测定标本平均值的影响。
例如：样品可以按下述顺序进行，1、2、3、4、5、6、7、8和8、7、6、5、4、3、2、1。
参比方法和待评方法均应按上述步骤进行，但每种方法可以有不同的开始顺序。
6、时间和期限对于一个给定的标本，参比方法和待评方法均应在分析物稳定的时间段内测定。
对于全部标本，均应在两小时内测定完毕。
如果可能，最好使用测定当天的标本。
如果使用储存标本，储存方式必须能确保样本的稳定性，以满足参比方法和待评方法的要求。
对两种方法用同样的方式储存样本，以避免储存条件的不同引入一个新的变量。
如果在精密度实验之后进行方法比对实验，一天最多能选择并测定8个标本。
如果精密度实验和方法比对实验同时进行，在熟悉仪器后，每天只能检测4个标本，在10～15天内完成。
将患者标本分布在不同天内和不同批内更好。
7、数据收集过程中的检查应记录在实验过程中由于仪器存在误差或操作者原因导致的误差时的数据，但在最后的数据分析中不要包括在内。
没有查出错误的不一致双份数据时，也应记录而不是删除。
不能确定不一致的原因时，则应在数据表上保留原始数据，必须按照以下数据处理相关内容进行离群值的检验。
8、初步数据检查8.1 方法内双份测定的离群值检查该方法要用到所有数据点及已删除的离群值，用以下公式计算测量值（Y）和比较值（X）的双份测定结果。
分析时要用到两种方法：1）所有数据，2）删除离群值后的数据。
计算每个样品双份测定差值的绝对值：DXi=︱x i1-x i2︱DYi=︱y i1-y i2︱其中i=样品号（由1到N，N=样品总数）。
计算每个方法双份测定的差值绝对值的均值：取各方法的平均绝对差值的四倍作为每个方法的“可接受”限（取舍到报告值的前一位）。
如果任一绝对差值超过此限（X或Y），用标准化（相对）绝对差值进行另外的计算，即：以相对差值均值的4倍作为标准化的检测界限。
如果有一个值超过上述“可接受”限或相对范围的检测界限，检查原因，并从数据组中删除此值。
将该标本的所有数据（X和Y）删除后再继续分析。
如果删除的数据超出一个，则需扩大调查范围，查找出现偏差的原因。
如果能够找到问题所在并能追踪到引起偏差的样品，则应替换这些样品，且将问题记录在案。
如果能纠正问题但不能追踪到特定样品，则所有数据组必须重新收集。
如果既找不到问题也不能纠正，则可将两次重复测定差值的最大值与此方法在接近的医学决定水平处允许的不精密度进行比较，如未超过允许范围，则可继续进行随后步骤。
如超出允许范围，则应停止实验并通知厂家。
8.2 数据作图将数据作四张图：第一张图是（双份测定的均值）对（双份测定的均值）的散点图，以待评方法的结果为Y，参比方法的结果为X。
使XY轴的原点和刻度一致，作一条通过原点，斜率为1的直线。
第二张图是以每个Yij的结果对的均值按上述相同方式作图。
第三张图是偏倚图，这种方法要求X轴变量的比较方法为参考方法。
每个样品测定的Y与X的均值之差（相对于作图，此图的水平中心线为零值。
第四张图同上，是单次测定的Y值与的差值（相对于作图。
如果比较方法不是参考方法或不能确定，那么第三张图就是个样品测定的Y与X的均值之差（相对于（/2作图，此图的水平中心线为零值。
同样第四张图是单次测定的Y值的差值与（/2的差值相对于（/2作图。
这四张图是非常有用的，因为差值的大小可用来判定非线性关系、离群值、待测和参比方法比较的非齐性方差。
8.3 线性关系的目测检查在整个测量范围内，检查X（参比方法）和Y（待评方法）的数据图是否呈直线关系。
如果线性关系看来满意，则按以下内容给出的方法检查数据（如需了解其它相关信息，请参考最新版本的NCCLS的文件EP-6：定量测量方法的线性评估）。
如果存在明显的非线性关系，目测数据是否存在直线部分。
通常，非直线部分出现在浓度范围的两端，如果是这样，则将开始出现非线性部分的数据点去掉，检查剩下部分的线性关系，同时判断此部分是否包含了医学上有意义的浓度范围。
如果是，可在这部分范围内另选样品进行测定，以代替被删除的样本。
可按 4 方法间离群值的目测检查重新检查新数据。
如果非线性部分明显或直线部分太短，停止评价并通知厂家。
如果非线性的原因可检查出来并能纠正，则重新开始实验收集新的数据进行评价。
8.4 方法间离群值的目测检查检查第一、三数据图，目测有无离群值。
如果没有，按5 X值合适范围的检验的内容继续进行评价。
如果有离群值，则可进行类似8.1方法内双份测定的离群值检查的内容用于双份测定的下述计算方法。
计算两种方法的绝对差值及其平均值，即：Eij=︱yij-xij︱i=样本号1…40和j=双份测定中的1和2。
计算检测限（TL E），即4·用四舍五入到报告值的前一位。
把每一个Eij与TL E值比较，并标记超出TL E值的点。
计算两种方法的相对差值及其平均值，即：==计算相对检测限值为4·，把每一个与此检测限值比较（不用四舍五入），并标记超出检测限值的点。
任何一点（Xij，Yij）如未通过上述两种检测方法，则判断为离群点。
每组数据中被删除的离群值不能超过2.5%。
如果发现有超过2.5%的离群点，则应调查是否存在干扰、人为错误或仪器故障。
如果有几个分析物同时在同一仪器设备上评价，检查出现明显偏差的样本的其它分析物的结果，同时也应检查同一分析批的质量控制结果。
如未能查到明显原因，而测定值之间的差值已超出有医学上有临床意义的界限，则应停止实验，或另做40个新样品。
如果出现一个以上的离群点，但它们并未超出医学上有临床意义的界限，则可保留并使用这些数据。
如果进一步扩大调查范围查到离群值原因，则分析更多样品，以增加数据量满足实验要求。
8.5 X值合适范围的检验对数据有必要作出一些假设，才能保证回归分析的结果有效。
假设之一是X值没有误差。
在临床实验室，这是不可能的，因为每一个检测都存在内在误差。
但是如果数据的取值范围足够宽，则此种误差对回归结果的影响可以忽略不计。
X值的取值范围是否够宽，可用相关系数r 做粗略的估计。
r的计算公式如下：其中：==一般情况下，如果r≥0.975（或r2≥0.95），则可认为X值取值范围合适。
如果根据测定数据算出的r能满足上述要求，则可认为X的误差已被数据范围所抵消。
这时就可用简单的直线回归来估计斜率和截距。
如果r2≤0.95，则必须分析更多的样品以扩大数据浓度分布范围，然后再重新分析全部数据。
如果X的取值范围无法扩大，则可采用后续内容中描述的分部偏倚法代替回归方法来评价平均偏倚。
9、线性回归9.1 计算对于成对的数据（Xij-Yji），斜率b和截距a的计算公式如下：为每个样品两次测定X值的平均值，单个Y对X的均值：平均Y对平均X值：a=-b此处：可用以下方程表示：+a对于任何给定的X值，用此方程可以计算待评方法的Y的估计值（）。
