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准度、精度傻傻分不清？
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做电子产品，常常遇到测量。此时就难免会关注到精度、准度等概念，遇到不少朋友对这两个概念不清楚，今天就来分享一下这两个概念。
为什么写本文，前面写过些ADC方面的文章，遇到有朋友貌似对这两个概念理解不深，所以整理分享一下。
什么是准确度(真实度)？
在英文中，准确度用Accuracy来表示，其真实描述的含义是什么呢？是指测量值或者观测值接近期望值或者理论值的接近程度。因此通常用误差百分比来描述准确度，这句话深入理解，从量纲的角度而言是一个百分比：
其实这个式子还可以这样描述：
为便于理清楚概念，个人以为其实这个概念中文称为真实度或许更为贴切，否则引入ISO的定义时就发现两个混淆在一起了。
所以这里有一个概念绝对误差，所谓绝对误差就是拿测量值减去期望值再求绝对值。因此，真实度反应系统的一种测量水平，它是对系统误差的描述，是对统计偏差的一种度量。低准确度会导致测量结果与“真实”值之间存在差异。ISO称之为真实性。(事实上并不存在绝对的理想的真实值，所以常常用期望值来描述)
那么什么又是系统误差呢？什么又是随机误差呢？
真实度，有的又称观察误差（或测量误差）是一个量的测量值与其真实值之间的差。在统计数据中，误差不是指"错误"。
真实度，有的又称观察误差（或测量误差）可以分为两个部分来界定：随机误差和系统误差。所谓随机误差是指对同一不恒定的测量对象重复测量时，测量结果的不一致性，具有一定的随机性或偶发性。而系统误差是由系统的固有不准确性引起的，反应系统固有的误差。
什么是精确度？
精确度英文用precision描述，从上面描述可以看出精度实则是描述一组测量值的可重复性。可以用标准差来度量：
其中
是这堆测量值的平均值，这个好理解所有测量值加起来除以样本数量。
因此不讲人话的描述，精确度是对随机误差的描述，它是测量样本统计变异性的度量。
那么前面介绍了两种概念，或许还不够直观，看看下图或许就可以比较直观理解，其中那条曲线表示的是样本的概率密度。
如果对于数学相关概率密度忘记了，或许上图还是太过于学院派描述，来看看玩飞镖的例子就一幕了然了：
从这幅图就能比较直观的看出什么是真实度，什么是精确度。
有什么意义？
说了这么多，究竟有什么意义呢？如果没有应用意义，我觉得没有对于工程人员深究的意义就不大。实际做电子测量类或者涉及到采样时，这两个概念就有理解的价值了。
我们做一个测量或者采样类产品，一定希望能真实的反应被测对象的情况，同时希望这个产品重复度还要好。不希望在不同条件下对同一值测量出的结果分布变化很大。所以ISO对于准确度的定义是结合了两个概念：既要真实也要高精度。
ISO 5725标准定义是准确度是一个测量级别，可以产生真实且一致（无随机误差）测量结果。所谓真实就越接近期望值越真实，又称系统误差越小，所谓无随机误差是指多次测量的结果分布都很集中。
显然ISO定义的准确度，结合了两个概念真实度以及精确度两个概念。
所以理解清楚了上面这两个概念，才能准确的度量所做的产品，当然本文也仅仅就是做了比较简要的介绍，更为好的理解，如有兴趣可以去看看相关的标准的描述。
总结一下
简而言之，准确度或真实度是指测量值与期望值(理论真值)之间的接近程度，而精确度是则指测量值彼此之间的接近程度(是多个测量值的统计描述)。希望本文的简要分享对大家有所帮助～
本文转载自：嵌入式客栈微信公众号（作者： 逸珺）
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