Das Verständnis des Unterschieds zwischen konstantem und proportionalem Fehler in der statistischen Analyse ermöglicht die korrekte grafische Darstellung einer Funktion. Sobald ein Graph fertig ist, kann jeder Wert auf der y-Achse gefunden werden, wenn der x-Wert bekannt ist und umgekehrt.
Ein konstanter Fehler ist ein Durchschnitt der Fehler über den Bereich aller Daten. Der x-Wert ist unabhängig vom y-Wert. Beispielsweise weist eine angebrachte Waage immer eine Abweichung von der Nullstellung auf, unabhängig davon, ob das Wägegut 100 lbs., 600 lbs. beträgt. oder irgendwo dazwischen und dieser Fehler hat nichts mit dem tatsächlichen Gewicht des Objekts zu tun. Die durchschnittliche Abweichung einer einzelnen Instanz nimmt mit zunehmender Anzahl von Instanzen ab.
Der proportionale Fehler ist ein Fehler, der vom Änderungsbetrag einer bestimmten Variablen abhängt. Die Änderung von x hängt also direkt mit der Änderung von y zusammen. Diese Änderung ist immer ein gleich messbarer Betrag, sodass x geteilt durch y immer der gleichen Konstanten entspricht. Der Fehlerbetrag wird immer ein konstanter Prozentsatz sein.
Ein unbestimmter Fehler ist ein Fehler, der weder konstant noch proportional ist. Diese Fehler sind oft das Ergebnis von Beobachterfehlern oder inkonsistenter Methodik während eines Experiments. Unbestimmte Fehler können auch ein Zeichen dafür sein, dass zwischen den beiden verglichenen Items absolut keine Korrelation besteht. In solchen Fällen ist es wichtig, alle Facetten der Datenerhebung zu überdenken, einschließlich experimenteller Verzerrungen und inkonsistenter Messungen.
Ein konstanter Fehler spiegelt sich in einer Änderung des y-Achsenabschnitts im Diagramm wider. Ein proportionaler Fehler ändert die Steigung der Linie im Diagramm. Unbestimmte Fehler führen zu einem Streudiagrammeffekt im Diagramm, wodurch die Bestimmung der besten Anpassungsgerade unmöglich wird.