Comprendre la différence entre l'erreur constante et proportionnelle dans l'analyse statistique permettra à une fonction d'être correctement représentée graphiquement. Une fois qu'un graphique est terminé, toute valeur sur l'axe des y peut être trouvée si la valeur x est connue et vice versa.
Une erreur constante est une moyenne des erreurs sur la plage de toutes les données. La valeur x sera indépendante de la valeur y. Par exemple, une balance apposée aura toujours un écart par rapport au réglage du zéro si l'article pesé est de 100 lb, 600 lb. ou n'importe où entre les deux et cette erreur n'a rien à voir avec le poids réel de l'objet. L'écart moyen d'une seule instance diminue à mesure que le nombre d'instances augmente.
L'erreur proportionnelle est une erreur qui dépend de la quantité de changement dans une variable spécifique. Ainsi, la variation de x est directement liée à la variation de y. Ce changement est toujours une quantité également mesurable de sorte que x divisé par y est toujours égal à la même constante. Le montant de l'erreur sera toujours un pourcentage constant.
Une erreur indéterminée est une erreur qui n'est ni constante ni proportionnelle. Ces erreurs sont souvent le résultat d'un biais de l'observateur ou d'une méthodologie incohérente au cours d'une expérience. Des erreurs indéterminées peuvent également être un signe qu'il n'y a absolument aucune corrélation entre les deux éléments comparés. Dans des cas comme celui-ci, il est important de revoir toutes les facettes de la collecte de données, y compris les biais expérimentaux et les mesures incohérentes.
Une erreur constante se traduira par un changement de l'intersection y sur le graphique. Une erreur proportionnelle modifiera la pente de la ligne sur le graphique. Des erreurs indéterminées provoqueront un effet de nuage de points sur le graphique, rendant impossible la détermination de la ligne de meilleur ajustement.