संबंधित त्रुटि की गणना कैसे करें

जब अपेक्षित डेटा की आपूर्ति की जाती है, तो पूर्ण त्रुटि को खोजने के लिए प्राप्त मूल्य से इसे घटाना। अपेक्षित मूल्य आमतौर पर समस्या के पाठ में या प्रयोग के विवरण में व्यक्त किया जाता है। व्यवहार में, यह सबसे सटीक और सबसे आम डेटा है जो समीकरणों या प्रतिक्रियाओं के लिए प्राप्त किया जा सकता है जो सबसे अधिक अध्ययन किए जाते हैं। आप जिन परिणामों को आप पूर्ण त्रुटि प्राप्त करने के लिए हासिल कर चुके हैं, उससे तुलना कर सकते हैं, यह है कि आपकी पहचान अनुमानित मानों से कितनी दूर है। ऐसा करने के लिए आप जो उम्मीद कर रहे थे, उससे अपना माप घटाएं। यहां तक ​​कि अगर आपको एक नकारात्मक मूल्य मिलता है, तो डेटा को हमेशा सकारात्मक मानते हैं। यह पूर्ण गलती है!

• उदाहरण: आपको उस परिशुद्धता का पता लगाना है जिसके साथ आप कदमों के साथ दूरी को मापते हैं। एक पेड़ से दूसरे तक चलें और अनुमान है कि 18 मीटर की दूरी के अलावा अलग हैं. यह प्रयोगात्मक डेटा है इसके बाद, मेट्रिक व्हील के साथ अनुमान देखें और उसे ढूंढें पेड़ वास्तव में 20 मीटर की दूरी पर हैं. यह मूल्य है "असली"। इस मामले में, आपने एक पूर्ण त्रुटि की 20 - 18 = 2 मी.

ऑब्जेक्ट की अपेक्षित माप के लिए पूर्ण त्रुटि को विभाजित करें - इस तरह, आपको रिश्तेदार त्रुटि मिल जाएगी। यह साधारण समीकरण आपको ऑब्जेक्ट के आकार के संबंध में विसंगति को मापने देता है। जाहिर है, हम कम रिश्तेदार त्रुटि प्राप्त करना चाहते हैं। नीचे लेख के पहले भाग में वर्णित दो पेड़ों के बीच की दूरी का एक उदाहरण है:

• पूर्ण त्रुटि थी 2 मीटर जबकि असली मूल्य का था 20 मीटर.
• ${ displaystyle { frac {2m} {20m}}}$;
• संबंधित त्रुटि${ displaystyle = 0.1 एम}$.