パーセント誤差の計算式

パーセント誤差の公式は、実際の数値と比較して想定した数値の差として計算し、パーセントで表現されます、言い換えれば、実際の数値が何かと想定した数値の差をパーセント形式で簡単に表現していることになります。

科学関連では、実験値と正確な値との差を求める場合に、パーセント誤差式の概念がよく使われます。 この計算は、実験から得られた値を正確な値または真の値と比較するのに役立ちます。 また、誤差の割合は、測定値や推定値が真の値にどれだけ近いかを示す情報にもなります。

PE = |実験値 – 正確値| / |正確値| * 100

Percent-Error-Formula

Percent-Error-Formula

Steps to Calculate Percent Error

誤差率を計算するには、次のステップに従います:

  • ステップ 1: 最初に実験値(仮定)と正確値を得る必要があります。
  • 手順2:両者の分散を求め、絶対値を取る。つまり、負の符号があっても無視する。
  • 手順3:次に、正確値または真値の絶対値を求めます。
  • 手順4:手順2で求めた絶対誤差(非負)を絶対真値または正確値で割ります。
  • 手順5:次に、手順4で得られた結果に100を掛けてパーセント値にし、結果に「%」記号を付けます。

例題

このパーセントエラー式Excelテンプレートはこちらからダウンロードできます – Percent Error Formula Excel Template

Example #19489>

先日インドのグジャラート州に新しい観光地「統一像」ができ、その就任日には約300万人が回ると推定されたそうです。 しかし、その落成式に来た正確な人数は約288万人であった。 あなたは、その誤差を計算することが求められています。
誤差の割合の計算のためのデータを以下に示します。 例1

誤差の割合 例1

したがって、誤差の割合の計算は、次のようになります。

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Percent Error Example 1.1

=(300000-288000)/288000*100

パーセントエラーは –

パーセントエラー例 1.2

 パーセントエラー例 1.1 <p>は -</div> <p>は 0.1 <div></12

Percentage Error= 4.17%

Example #2

Avenue Supermarket, operating under the name “Dmart” is an expansion phase, and the company plans to open new branches in new cities.小売業は、新しい都市に新しい支店を開く計画である。 会計年度当初、同社は24店舗の開設を計画・予測していましたが、年度末には21店舗の開設にとどまりました。 この会社は、最初の計画時に生じた誤差の割合を計算するようにあなたに依頼してきました。

以下は誤差の割合の計算のためのデータである

Percent Error industry Example 2

Percent Error industry Example 2

したがって、誤差の割合の計算は、

Percent Error industry Example 2.Pentium Error industry Example 2.の通りである。1

Percent Error industry 例2.1

=(24-21)/21*100

パーセントエラーは-

Percent Error industry Example 2.2

Percent Error industry Example 2.のようになる。2

Percentage Error= 14.29%

Example #3

あるニュースチャンネルが選挙期間中に行った世論調査で、XYZ党が350席中278席を獲得すると推定されたことがある。 結果が出た後、XYZ党は350議席のうち299議席を獲得することができたことが判明した。 ニュースチャンネルは実際の結果に困惑し、自分たちがどの程度の誤差を生じ、どの程度の遅れをとったかを知りたがっています。 パーセントエラーを計算する。

以下はパーセントエラー計算のためのデータが与えられている。

例3

したがって、パーセントエラー計算は次のようになる。1

誤差は-

例3.2

例3.3となります。2

Percentage Error=-7.02%

注意:この例では、出力がマイナスであっても、絶対値を表す記号 “|” が付いているので、数値 +21 が導かれます。

Percent Error Formula

パーセントエラーは単純な計算に見えますが、私たちのエラーを示す数値を示してくれるので非常に役に立ちます。 さらに、データに存在する誤差の量を知ることが重要で、その原因が機器の障害によるものか、仮定や推定における自分の誤りやミスによるものかを知る必要がある場合に使用されます

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  • の計算式 信頼区間の
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