偏差又称为表观误差，是指个别测定值与测定的平均值之差，它可以用来衡量测定结果的精密度高低[1]。在统计学中，偏差可以用于两个不同的概念，即有偏采样与有偏估计。一个有偏采样是对总样本集非平等采样，而一个有偏估计则是指高估或低估要估计的量。定义 平均值的标准偏差公式：在统计学中常用来判定测量值...
尺寸偏差是指某一尺寸减去公称尺寸所得的代数差即为尺寸偏差（简称偏差）；极限偏差是指极限尺寸减去公称尺寸所得的代数差即为极限偏差。偏差与精密度 精密度是指一样品多次平行测定结果之间的符合程度，用偏差表示。偏差越小，说明测定结果精密度越高。 基本偏差是指用以确定公差带相对于零线位置的上偏差或下偏差，...
因此,在这本书中,西博尼利用数十个引人入胜的案例,展示了认知偏差如何经常导致我们所有人陷入9个常见的决策陷阱的,甚至包括那些知名商业巨头。并将常见的认知偏差按照逻辑归为5种更容易记住的类别。 西博尼认为,避免认知偏差陷阱的好方法是在你的组织中构建一个有效的决策架构,而不是重复使用那些让管理者一次又一...
2.1、各部门负责人应确保所有人员正确执行生产工艺、质量标准、检验方法和操作规程,防止偏差的产生。 2.2、出现偏差必须立即报告并按偏差处理的程序进行,严禁隐瞒不报偏差及产生原因或未经批准私自进行偏差处理的情况。 2.3、偏差调查应彻底,确保根本原因被识别和采取的纠正活动和纠正措施正确,并应当采取预防措施有效防止类...
泛化误差是偏差、方差以及噪声的总和。衡量一个模型的好坏，需要同时考虑它的偏差（是否能够准确地学习到...
在日常分析测试工作中,测量误差、测量不确定度、精密度、准确度、偏差、方差等是经常运用的术语,它直接关系到测量结果的可靠程度和量值的准确一致。 传统的方法多是用精密度和准确度来衡量。但是,通常说的准确度和误差只是一个定性的、理想化的概念,因为实际样品的真值是不知道的。而精密度只是表示最终测定数据的重复...
线性或者参数化的算法一般具有高偏差(bias)低方差(variance)的特点,比如线性回归,线性判别分析(Linear Discriminant Analysis),Logistic 回归等线性模型。 非线性或者非参数化的算法则常表现出低偏差(bias)高方差(variance),比如决策树,KNN,SVM。 模型与偏差、方差、误差的关系 ...
绝对偏差指一次测量结果与样本均值之差,以di表示。di=xi-x (x=1,2,3,n) 4、 (4)2. 相对偏差指绝对偏差与样本均值之比(一般以百分数表示),以Rdi表示。Rdi=dix×100% (5)3. 平均偏差指绝对偏差的绝对值加和后的平均值,以d表示。 (6)4. 相对平均偏差指平均偏差与样本均值之比(一般以百分数表示),以...
偏差(Deviation)偏差又称为表观误差,是指个别测定值与测定的平均值之差,它可以用来衡量测定结果的精密度高低。在统计学中,偏差可以用于两个不同的概念,即有偏采样与有偏估计。一个有偏采样是对总样本集非平等采样,而一个有偏估计则是指高估或低估要估计的量。