統計分析における定数誤差と比例誤差の違いを理解することで、関数を適切にグラフ化できます。 グラフが完成すると、x値がわかっている場合は、y軸上の任意の値を見つけることができ、その逆も可能です。
一定の誤差は、すべてのデータの範囲にわたる誤差の平均です。 x値はy値に依存しません。 たとえば、取り付けられたはかりは、計量されるアイテムが100ポンド、600ポンドであるかどうかにかかわらず、常にゼロ設定からの偏差を持ちます。 またはその間のどこかで、このエラーはオブジェクトの実際の重量とは何の関係もありません。 単一インスタンスの平均偏差は、インスタンスの数が増えるにつれて減少します。
比例誤差は、特定の変数の変化量に依存する誤差です。 したがって、xの変化はyの変化に直接関係しています。 この変化は常に等しく測定可能な量であるため、xをyで割ると常に同じ定数になります。 エラーの量は常に一定のパーセンテージになります。
不確定エラーとは、一定でも比例でもないエラーです。 これらのエラーは、多くの場合、実験中の観察者の偏見または一貫性のない方法論の結果です。 不確定なエラーは、比較されている2つの項目間に相関関係がまったくないことを示している可能性もあります。 このような場合、実験的なバイアスや一貫性のない測定など、データ収集のすべての側面を再検討することが重要です。
一定の誤差は、グラフのy切片の変化に反映されます。 比例誤差は、グラフ上の線の傾きを変更します。 不確定なエラーはグラフに散布図効果を引き起こし、最適な線を決定することを不可能にします。