准确度

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准确度

一术语和定义

准确度(accuracy),是测量结果中系统误差与随机误差的综合,表示测量结果与真值的一致程度。测试结果的准确度由正确度和精密度组成,即检测结果的准确程度通过正确度和精密度这两个指标来体现。准确度常用误差来表示,当用于一组测试结果时,由随机误差分量(精密度)和系统误差分量(正确度)组成。

正确度(trueness),正确度又称真实度,指由大量测试结果得到的平均数与接受参照值间的一致程度。正确度的度量通常以偏倚来表示,可表示测试结果中系统误差的大小。

精密度(precision),即在规定条件下,独立测试结果间的一致程度。精密度仅仅依赖于随机误差的分布而与真值或接受参照值无关。通常用标准差来衡量精密度的高低。精密度越低,标准差越大。

偏倚(bias),测试结果的期望与真值(接受参照值)之差,其可能由一个或多个系统误差引起,是系统误差的总和。偏倚小说明正确度高,反之则说明正确度低。

二准确度与精密度的关系

准确度与精密度虽然概念不同,但是两者关系密切。准确度由系统误差和随机误差所决定,而精密度由随机误差决定。某试验的精密度高并不代表此试验的结果准确。两者在消除了系统误差之后才是一致的。精密度高是准确度高的前提,即要使准确度高,精密度一定要高,但是精密度高不一定准确度就高。在实际工作中,检验人员必须采取比对试验,校准仪器等方法,减少系统误差,提高检验的准确度。

图1 准确度与精密度的关系

三准确度评价

1、比对试验概述

在比对评价之前,操作者有足够的时间熟悉仪器操作及保养程序及评价方案,在评价实验过程中,待评方法及参比方法必须保证有适当的质量控制,待评方法及参比方法必须有足够的数据以保证结果具有代表性(需要多少数据取决于两种方法的精密度和干扰作用,两方法间的偏倚大小,样本分析物数据的范围及检测的医学要求)。

建议在至少5个工作日内最少要分析完40个患者样本。在遵循厂家的推荐进行校准的条件下,增加测定样本数及测定天数,可以提高实验的可靠性及有效性。用待评方法和参比方法对每一患者样本各作两份测定。分析每一方法在同一批内的双份测定结果。应尽可能使至少50%样本的测定结果处于实验室的参考区间之外。实验结束后,根据数据的检查结果,使用简单的线性回归或用其他方法估计在医学决定水平处预期偏倚的可信区间。然后把此评价结果与厂家声明或内部标准进行比较以判断方法是否可以接受。

2、参比方法要求

实验室当前使用的方法,生产厂家声明的方法和公认的参考方法都可作为参比方法。如果参

比方法是参考方法,新方法和参考方法间的测定差值作为偏倚;如果参比方法不是参考方法,新方法测定的真值不能被确定,两方法间测定差值不能作为偏倚而仅仅是差值而已,指定的方法作为参比方法的参考方法,“偏倚”也被使用在这个文件中。本实验提供了两方法间在特定浓度的偏倚估计值和偏倚的可信区间,所以两方法间的差值可归因于待评方法的误差。参比方法应该做到如下几点:

1)具有比待评方法更好的精密度;

2)可能的情况下,不受已知干扰物质的干扰;

3)使用与待评方法相同的单位;

4)可能的情况下,与标准品或参考方法有已知

的相对偏倚(可溯源)。

3、测定范围

应在有临床意义的范围内,即医学决定水平范围内评价待评方法。通常应从低值参考范围到高值参考范围。分析物浓度应尽可能分布在测定范围内均匀分布。分析测定范围是分析物测定浓度区间。

4、样本数

为了满足上述标准要求,至少需分析40个

样本。增加样本数将提高统计估计值的可信度,并且增加了把未预计的干扰物发生的影响包括在内的机会。

如果从一个患者得不到所需的样本量,可以将两个(但不能多于两个)病史相同,被测物浓度也大致相近的患者标本混合使用,成为“微混合样本”。用“微混合样本”进行双份测定。如果样本是全血,需要进行血清学配型。注意:这种混合过程由于平均化可能掩盖了特殊性或者样本特定的偏倚而导致两种方法比较的乐观假象。

5、样本测定序列

在样本的双份测定中,指定第一次测定顺序。按反向顺序检测第二次(双份)。顺序中的浓度应尽可能随机排列。第二次标本的反向顺序可以减少交叉污染及漂移对重复测定标本平均值的影响。例如:样品可以按下述顺序进行,1、2、3、4、5、6、7、8和8、7、6、5、4、3、2、1。参比方法和待评方法均应按上述步骤进行,但每种方法可以有不同的开始顺序。

6、时间和期限

对于一个给定的标本,参比方法和待评方法均应在分析物稳定的时间段内测定。对于全部标

本,均应在两小时内测定完毕。如果可能,最好使用测定当天的标本。如果使用储存标本,储存方式必须能确保样本的稳定性,以满足参比方法和待评方法的要求。对两种方法用同样的方式储存样本,以避免储存条件的不同引入一个新的变量。

如果在精密度实验之后进行方法比对实验,一天最多能选择并测定8个标本。如果精密度实验和方法比对实验同时进行,在熟悉仪器后,每天只能检测4个标本,在10~15天内完成。将患者标本分布在不同天内和不同批内更好。

7、数据收集过程中的检查

应记录在实验过程中由于仪器存在误差或操作者原因导致的误差时的数据,但在最后的数据分析中不要包括在内。没有查出错误的不一致双份数据时,也应记录而不是删除。不能确定不一致的原因时,则应在数据表上保留原始数据,必须按照以下数据处理相关内容进行离群值的检验。

8、初步数据检查

8.1 方法内双份测定的离群值检查

该方法要用到所有数据点及已删除的离群

值,用以下公式计算测量值(Y)和比较值(X)的双份测定结果。分析时要用到两种方法:1)所有数据,2)删除离群值后的数据。计算每个样品双份测定差值的绝对值:

DXi=︱x i1-x i2︱DYi=︱y i1-y i2︱

其中i=样品号(由1到N,N=样品总数)。

计算每个方法双份测定的差值绝对值的均值:

取各方法的平均绝对差值的四倍作为每个方法的“可接受”限(取舍到报告值的前一位)。如果任一绝对差值超过此限(X或Y),用标准化(相对)绝对差值进行另外的计算,即:

以相对差值均值的4倍作为标准化的检测

界限。

如果有一个值超过上述“可接受”限或相对范围的检测界限,检查原因,并从数据组中删除此值。将该标本的所有数据(X和Y)删除后再继续分析。

如果删除的数据超出一个,则需扩大调查范围,查找出现偏差的原因。如果能够找到问题所在并能追踪到引起偏差的样品,则应替换这些样品,且将问题记录在案。如果能纠正问题但不能追踪到特定样品,则所有数据组必须重新收集。如果既找不到问题也不能纠正,则可将两次重复测定差值的最大值与此方法在接近的医学决定水平处允许的不精密度进行比较,如未超过允许范围,则可继续进行随后步骤。如超出允许范围,则应停止实验并通知厂家。

8.2 数据作图

将数据作四张图:第一张图是(双份测定的均值)对(双份测定的均值)的散点图,以

待评方法的结果为Y,参比方法的结果为X。使XY轴的原点和刻度一致,作一条通过原点,斜率为1的直线。第二张图是以每个Yij的结果对

的均值按上述相同方式作图。第三张图是偏倚图,这种方法要求X轴变量的比较方法为参考方法。每个样品测定的Y与X的均值之差(相对于作图,此图的水平中心线为零值。第四张图同上,是单次测定的Y值与的差值(相对于作图。

如果比较方法不是参考方法或不能确定,那么第三张图就是个样品测定的Y与X的均值之差(相对于(/2作图,此图的水平中心线为零值。同样第四张图是单次测定的Y值的差值与(/2的差值相对于(/2作图。这四张图是非常有用的,因为差值的大小可用来判定非线性关系、离群值、待测和参比方法比较的非齐性方差。

8.3 线性关系的目测检查

在整个测量范围内,检查X(参比方法)和Y(待评方法)的数据图是否呈直线关系。如果线性关系看来满意,则按以下内容给出的方法检

查数据(如需了解其它相关信息,请参考最新版本的NCCLS的文件EP-6:定量测量方法的线性评估)。

如果存在明显的非线性关系,目测数据是否存在直线部分。通常,非直线部分出现在浓度范围的两端,如果是这样,则将开始出现非线性部分的数据点去掉,检查剩下部分的线性关系,同时判断此部分是否包含了医学上有意义的浓度范围。如果是,可在这部分范围内另选样品进行测定,以代替被删除的样本。可按 4 方法间离群值的目测检查重新检查新数据。

如果非线性部分明显或直线部分太短,停止评价并通知厂家。如果非线性的原因可检查出来并能纠正,则重新开始实验收集新的数据进行评价。

8.4 方法间离群值的目测检查

检查第一、三数据图,目测有无离群值。如果没有,按5 X值合适范围的检验的内容继续进行评价。如果有离群值,则可进行类似8.1方法内双份测定的离群值检查的内容用于双份测定的下述计算方法。

计算两种方法的绝对差值及其平均值,即:

Eij=︱yij-xij︱

i=样本号1…40和j=双份测定中的1和2。

计算检测限(TL E),即4·用四舍五入到报告值的前一位。把每一个Eij与TL E值比较,并标记超出TL E值的点。

计算两种方法的相对差值及其平均值,即:

==

计算相对检测限值为4·,把每一个与此检测限值比较(不用四舍五入),并标记超出检测限值的点。

任何一点(Xij,Yij)如未通过上述两种检测方法,则判断为离群点。每组数据中被删除的离群值不能超过2.5%。

如果发现有超过2.5%的离群点,则应调查是否存在干扰、人为错误或仪器故障。如果有几个分析物同时在同一仪器设备上评价,检查出现明显偏差的样本的其它分析物的结果,同时也应

检查同一分析批的质量控制结果。如未能查到明显原因,而测定值之间的差值已超出有医学上有临床意义的界限,则应停止实验,或另做40个新样品。

如果出现一个以上的离群点,但它们并未超出医学上有临床意义的界限,则可保留并使用这些数据。如果进一步扩大调查范围查到离群值原因,则分析更多样品,以增加数据量满足实验要求。

8.5 X值合适范围的检验

对数据有必要作出一些假设,才能保证回归分析的结果有效。假设之一是X值没有误差。在临床实验室,这是不可能的,因为每一个检测都存在内在误差。但是如果数据的取值范围足够宽,则此种误差对回归结果的影响可以忽略不计。X值的取值范围是否够宽,可用相关系数r 做粗略的估计。r的计算公式如下:

其中:

==

一般情况下,如果r≥0.975(或r2≥0.95),则可认为X值取值范围合适。如果根据测定数据算出的r能满足上述要求,则可认为X的误差已被数据范围所抵消。这时就可用简单的直线回归来估计斜率和截距。

如果r2≤0.95,则必须分析更多的样品以扩大数据浓度分布范围,然后再重新分析全部数据。如果X的取值范围无法扩大,则可采用后续内容中描述的分部偏倚法代替回归方法来评价平均偏倚。

9、线性回归

9.1 计算

对于成对的数据(Xij-Yji),斜率b和截距a的计算公式如下:

为每个样品两次测定X值的平均值,单个Y对X的均值:

平均Y对平均X值:

a=-b

此处:

可用以下方程表示:

+a

对于任何给定的X值,用此方程可以计算待评方法的Y的估计值()。保留此回归结果,以备后用。另外一些回归方法,如Deming法或正交回归,仅仅能用于估计斜率和截距。按直线模型拟合,即可按以下步骤进行。千万不可用正交回归或Deming法计算估计值的标准差,因为此值被人为的降低(除非按垂直轴来计算标准误)。

9.2 目测检查离散度

目测离散图和偏倚图(图B1到图B4),检查离散的均匀性。尽管在整个分析测量范围内具有恒定的不精密度(均匀的离散度)的方法很少,但目测检查可以看出在数据范围上限和下限的标准差之间是否有显著性差异(3:1或更大)。

如果数据具有可接受的均匀离散度,则可用以下线性回归法中描述的线性回归方程计算平均偏倚,此时可用普通的最小二乘法回归即可估计X 和Y之间的斜率和截距。即使离散度不恒定,斜率和截距的估计也将是无偏倚的(在统计学意义上)。此时标准估计误差(Sy,x)不能用于评价围绕回归线的变异。此时可用6.3节中描述的分部残差方法作变异评估和平均偏倚的说明。

仅用40个样品(80个数据对)很难评价离散度的均匀性,工作组建议,当怀疑存在非均匀离散度时,应收集更多的样品。

也可以用标准的统计学方法来纠正有不均匀离散度的回归,包括使用数据变换(如取对数或加权回归)。

10、计算预期偏倚及其可信区间

10.1 线性回归法(当数据通过适合范围和均匀离散度的检查)

在Y轴方向上数据点与回归线之差称为此点的残差,估计标准误(Sy,x)是这些残差的标准差,是测量围绕回归线的数据点的“离散度”。用下列公式计算某一点(,)的残差:

残差ij=

对于平均值:()

残差j==

对于单个Yij来说,估计值的标准误的计算公式如下:

对于平均Yj:

在给定的医学决定水平Xc处的预期偏倚(Bc)的估计值,按以下公式计算:

Bc的95%可信区间(在Xc处的真正偏倚)按以下公式计算:

10.2 当数据未通过适合范围检查时,使用分部个别差异法计算平均偏倚(分部偏倚法)按X递增的顺序制表,将数据分成三组(低、中、高),每组应含大约相同的数据。每对数据中的X值按此分组。可从偏差图的两端计算点数到2N/3处作为三组的分界点(以每组保持大致相同数目的数据来部署分界点)。在记录纸上标记这些数据属于哪个组,然后分别用下列方程式计算每组的平均偏倚。

[Nk=K组的数据数(K=1,2,3)]

(m为‘“虚设的”下标,说明K组中成对x’和成对y’的和)

按此计算顺序可以计算组中每个点的偏倚

及这些偏倚的标准差。是适当浓度范围内估计的预期(平均)偏倚,且三个代替第一节中的。如果三个大致相等,则用B-代表

它们的均值。

根据临床需要而完全不能依靠数据的分段来选择医学决定水平。如果一个非常重要的医学决定水平与两个组的分界值非常接近,可改变分组以避免在偏倚估计中的不连续性(或选择较大的一个)。

在医学决定水平浓度Xc处,通过选择对于Xc的适当K值并作如下计算以得出预期偏倚

的95%可信区间:

10.3 当数据有非恒定精密度时,用分部残差计算预期偏倚(分部残差法)

如第二段内容所示,把数据分成三组,每组中数据的数目应大致相等。然后对每组数据分别进行计算,此处Nk=K组数据的个数(K=1,2,3)。(m为‘“虚设的”下标,说明K组中成对x’

和成对y’的和)

在给定医学决定水平Xc处,预期偏倚的估计值为:

按Xc的值选择适当的K组,按下列方式计算出Bc的95%可信区间:

=

11、结果的解释以及与内部性能标准的比较

在多数情况下,我们关心现行方法与候选方法之间的差别,此时将预期偏倚的可信区间与医学决定水平点Xc处的允许误差的限值相比较。每个实验室应建立自己的限值标准(可咨询专家或技术文献)。

如果预期偏倚的可信区间包含了规定的可接受偏倚,则数据显示候选方法的偏倚小于可接受偏倚。但是如预期偏倚的可信区间不包含规定的可接受偏倚时,则可作出以下两种判断:如可接受偏倚小于预期偏倚可信区间的下限,则可得

准确度与精密度

相对标准差、误差、偏差 2008-03-28 18:40:10| 分类:统计知识|字号订阅 ★准确度与精密度,误差与偏差 准确度:测定值与真实值符合的程度 绝对误差:测量值(或多次测定的平均值)与真(实)值之差称为绝对误差,用δ表示。 相对误差:绝对误差与真值的比值称为相对误差。常用百分数表示。 绝对误差可正可负,可以表明测量仪器的准确度,但不能反映误差在测量值中所占比例,相对误差反映测量误差在测量结果中所占的比例,衡量相对误差更有意义。 例:用刻度0.5cm的尺测量长度,可以读准到0.1cm,该尺测量的绝对误差为0.1cm;用刻度1mm的尺测量长度,可以读准到0.1mm,该尺测量的绝对误差为0.1mm。 例:分析天平称量误差为0.1mg, 减重法需称2次,可能的最大误差为0.2mg, 为使称量相对误差小于0.1%,至少应称量多少样品? 答:称量样品量应不小于0.2g。 真值(μ):真值是客观存在的,但任何测量都存在误差,故真值只能逼近而不可测知,实际工作中,往往用“标准值”代替“真值”。标准值:采用多种可靠的分析方法、由具有丰富经验的分析人员经过反复多次测定得出的结果平均值。 精密度:几次平行测定结果相互接近的程度。

各次测定结果越接近,精密度越高,用偏差衡量精密度。 偏差:单次测量值与样本平均值之差: 平均偏差:各次测量偏差绝对值的平均值。 相对平均偏差:平均偏差与平均值的比值。 标准偏差:各次测量偏差的平方和平均值再开方,比平均偏差更灵敏的反映较大偏差的存在,在统计学上更有意义。 相对标准偏差(变异系数) 例:分析铁矿石中铁的质量分数,得到如下数据:37.45,37.20,37.50,37.30,37.25(%),计算测结果的平均值、平均偏差、相对平均偏差、标准偏差、变异系数。 准确度与精密度的关系: 1)精密度是保证准确度的先决条件:精密度不符合要求,表示所测结果不可靠,失去衡量准确度的前提。 2)精密度高不能保证准确度高。 换言之,准确的实验一定是精密的,精密的实验不一定是准确的。

直读光谱分析准确度和精密度

光电直读发射光谱分析精密度和准确度的简要阐述 在化学成分分析检测中,精密度和准确度是评价和表述分析检测方法与结果的两个最重要的术语。这两个术语有着不同的概念,也有着十分密切的关系。下面将结合光电直读发射光谱分析和实际工作的应用,对精密度和准确度的定义、关系、影响因素和应用做简要的阐述。 一、几个术语的解释 在阐述之前,首先对几个术语的定义和关系做一下必要的解释。 1、(测量)误差、偏差、公差、超差 误差——测量值与被测量真值之差。 偏差——测量值与多次测量值的平均值间的差。 公差——生产部门对允许误差的一种表示方法,公差范围的大小是根据生产需要和实际可能确定的。 (1)误差和偏差是两个不同的概念,误差是以真实值作标准,偏差是以多次测量值的平均值为标准。 (2)真实值是无法准确知道的,故通常以多次测量值的平均值代替真实值进行计算。显然,这样算出来的还是偏差。正因为如此,在生产部门就不再强调误差与偏差这两个概念的区别,一般笼统地称为误差,并且用公差范围来表示允许误差的大小。 (3)对于每一类物质的具体分析工作,各主管部门都规定了具体的公差范围。如果测试结果超出允许的公差范围,就叫做超差。 2、系统误差、随机误差 测量误差分为系统误差和随机误差: 系统误差——在重复性条件下,对同一被测量进行无限多次测量所得结果的平均值与被测量真值之差称为系统误差。 随机误差——测量结果与在重复性条件下对同一被测量进行无限多次测量

所得结果的平均值之差称为随机误差。 (1)测量误差的主要来源有对测量理论认识不足引起的误差、测量方法误差、测量器具误差、环境条件影响引起的误差和操作人员引起的误差等。 (2)由于无限多次是不可能实现的,所以在实际工作中人们认为系统误差是对同一被测量的多次测量过程中,保持恒定或以可以预知的方式变化的测量误差。系统误差确定后可以进行修正。系统误差与测量次数无关,不能通过增加测量次数的方法加以消除或减小。 (3)同样的,在实际工作中,由于无限多次是不可能实现的,一般认为,在对同一被测量的多次测量过程中,以不可预知的方式变化的测量误差称为随机误差。随机误差是由未被认识和掌握的规律或因素导致的,无法修正或消除,但可以根据其自身的规律用增加测量次数的方法加以限制和减小。 随机误差最常用表示方法是标准差。标准差用贝塞尔公式来计算。 对同一量(X )进行有限(n )次测量,其测得值(x i )间的离散性可用标准差(s )来表示: ∑=--= n i i x x n x s 1 2 1 1 ) ()( 式中:n —独立重复测量次数; x i —测量值(i =1,2,…n ); x —n 次测量的算术平均值。 一组测量结果平均值x 的标准差:n s s x = 若测量次数足够大,则该组测量的总体标准差σ为:∑=-= N i i x x N σ1 2 1 ) ( 标准差是每个测得值的函数,对一系列测得值中大小误差的反映都很灵敏,是表示测量随机误差的较好方式。 3、(测量方法与结果的)准确度、精密度、灵敏度 比较明确和常用的提法是:测量方法与结果的准确度、测量方法或一组重复测量数据的精密度、测量方法或测量仪器的灵敏度。 教科书和学习资料中常使用的定义:

空间数据质量特性与质量控制.

空间数据质量特性与质量控制 范志坚1,2,方源敏1,汪虹2 (1.昆明理工大学国土资源工程学院昆明 650093;2.云南省基础地理信息中心昆明 650034) 摘要:本文主要讨论空间数据质量特性、质量控制所涉及的内容。结合笔者最近从事空间数 据库建库的具体实践和工作体会,探讨从位置精度、属性精度、时间精度、数据完整性和逻辑一致性等方面对数据质量进行全面控制,最终建成一个质量可靠的空间数据库。 关键词:地理信息系统;空间数据库;空间数据;质量特性;质量控制 Quality characteristic and Quality control of Spatial data Fan Zhi-jian1,2,Fang Yuan-min1,Wang-Hong2 (1.Faculty of Land Resources Engineering,Kunming University of Science and Technology,Kunming 650093,China;2.Yunnan Provincial Geomatics center,Kunming 650034,China) Abstract:This paper mainly talks over contents which are involved with quality characteristic and quality control of spatial data.Integrating with concrete practice and work experience which the writer has recently been engaged in establishing spatial database,a very comprehensive control of data quality should be discussed from aspects of positional accuracy、attribute accuracy、temporal accuracy、data compression、as well as logic conformance and so on.Finally,a dependable spatial database should be set up. Key words:GIS;spatial database;spatial data;quality characteristic;quality control 0 引言 空间数据库是随着地理信息系统(GIS)的开发和应用而发展起来的数据库新技术,它是地理信息系统的重要组成部份,是地理信息系统应用部份的前题和基础。空间数据库为此建立了如实体、关系、数据独立性、完整性、数据操作、资源共享等一系列基本概念。以空间数据存储和操作为对象的空间数据库,把被管理的数据从一维推向了二维、三维甚至更高维。空间数据库是一种应用于空间数据处理与信息分析领域的具有工程性质的数据库,它所管理的对象主要是空间实体。在空间数据库中,空间数据质量的好坏,直接影响到空间数据库的经济效益和社会效益。 要得到高质量的空间数据,最重要的是在空间数据生产和使用过程中进行质量管理和质量控制。通过质量管理和质量控制,可以分析影响产品质量的原因,进而提高空间数据的质量。空间数据的质量是空间数据库生存和发展的保障,缺少质量指标的空间数据将无法得到用户的信任,且直接影响到地理信息系统应用、分析、决策的正确性和可靠性。由此可知,空间数据质量是空间数据库的生

准确度 与精密度

准确度与精密度 一 准确度与误差 1、准确度:是指测得值与真实值之间相符合的程度。准确度的高低常以误差的 大小来衡量,即误差越小,准确度越高,误差越大,准确度越低。 2、真实度:物质中各组分的真实含量。它是客观存在的,但不可能准确知道, 只有在消除系统误差之后,并且测定次数趋于无穷大时,所得算术平均值才代表真实值。 市售标准物质,它给出的标准值可视为真实值,可用它来校正仪器和评价分 析方法等。 3、误差的表示方法——绝对误差和相对误差 绝对误差=测得值(X )- 真实值(T ) 绝对误差(E )=测得值(X )- 真实值(T ) 相对误差(RE ) 由于测定值可能大 于真实值,也可能小 于真实值,所以绝对、相对误差有正负之分。 二 精密度与偏差 1、精密度:指在相同条件下N 次重复测定结果彼此相符合的程度。精密度大小 用偏差表示,偏差越小,精密度越高。 = 绝对误差 ×100% 真实值(T )

2、绝对偏差和相对偏差:它只能用来衡量单项测定结果对平均值偏离程度。 绝对偏差:只单次测定值与平均值的偏差。 绝对偏差(d )=X i -X 相对偏差= 绝对偏差和相对偏差都有正负之分,单次测定的偏 差之和等于零。 3、算术平均偏差:指单次值与平均值的偏差(绝对值)之和,除以测定次数。 它表示多次测定数据整体的精密度。代表任一数值的偏差。 算术平均偏差(d ) 相对平均偏差= 算术平均偏差和相对 平均偏差不计正负。 4、标准偏差:它是更可靠的精密度表示法,可将单次测量的较大偏差和测量次 数对精密度的影响反映出来。 标准偏差S= 例:分析铁矿中铁含量,得如下数据:37.45% ,37.50% ,37.30% ,37.25% X i -X ×100% X = (i=1.2.3······n ) n d ×100% X

遥感影像分类精度评价教学内容

遥感影像分类精度评 价

遥感影像分类精度评价 在ENVI中,选择主菜单->Classification->Post Classification->Confusion Matrix->Using Ground Truth ROIs。将分类结果和ROI输入,软件会根据区域自动匹配,如不正确可以手动更改。点击ok后选择报表的表示方法(像素和百分比),就可以得到精度报表。 对分类结果进行评价,确定分类的精度和可靠性。有两种方式用于精度验证:一是混淆矩阵,二是ROC曲线,比较常用的为混淆矩阵,ROC曲线可以用图形的方式表达分类精度,比较形象。 对一帧遥感影像进行专题分类后需要进行分类精度的评价,而进行评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和拥护精度。 1、混淆矩阵(Confusion Matrix): 主要用于比较分类结果和地表真实信息,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置和分类与分类图象中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类,每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量,有像元数和百分比表示两种。

2、总体分类精度(Overall Accuracy): 等于被正确分类的像元总和除以总像元数,地表真实图像或地表真实感兴趣区限定了像元的真实分类。被正确分类的像元沿着混淆矩阵的对角线分布,它显示出被分类到正确地表真实分类中的像元数。像元总数等于所有地表真实分类中的像元总和。 3、Kappa系数:是另外一种计算分类精度的方法。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。 4、错分误差:指被分为用户感兴趣的类,而实际上属于另一类的像元,错分误差显示在混淆矩阵的行里面。 5、漏分误差:指本属于地表真实分类,但没有被分类器分到相应类别中的像元数。漏分误差显示在混淆矩阵的列里。 6、制图精度:指假定地表真实为A类,分类器能将一幅图像的像元归为A 的概率

空间数据质量在GIS中的影响

地理信息系统(GIS)的基础是空间数据,空间数据的核心是质量,空间数据的生产与质量控制是一个相互作用的过程,生产数据是为了应用,而数据质量是一个关系到数据可靠性和系统可靠性的重要问题。随着数据质量在建设数字地球、进行矿产预测的计算机模拟中发挥着越来越重要的作用,但如果空间数据的质量及其精度未能引起足够的重视,由这些空间数据进行重新运算和组合产生的空间数据就不是最终需要的结果,可能导致最终决策错误。要提高空间数据的质量,减小空间数据误差,就要对空间数据误差产生和扩散的所有过程和环节进行控制。在数据采集时对元数据进行跟踪,采取相应的措施提高数据质量。以地图数字化为例,对纸质地图进行数字化前应对其进行校正或配准,选用精度比较高的数字化仪和扫描仪提高栅格数据的精度等;根据空间数据质量评价的标准还应制定相应的细则来提高数据质量;对采集和处理空间数据人员进行岗前培训等也都能减小误差的传播。 1 GIS 空间数据质量控制研究现状 GIS 空间数据的质量优劣直接影响着GIS应用中分析结果的可靠程度及应用的真正实现,也影响着GIS产业的健康发展。因此,近年来国内外越来越关注GIS数据的精度和质量控制的研究。GIS数据的质量控制问题涉及面很广,包括数据质量的衡量标准、表示方法,数据误差的来源和性质,评价方法和控制方法及相关政策等。如政府部门积极制定法规保障数据质量;将数据作为产品,采用管理产品质量的方法管理数据质量;数据质量的教育、培训与咨询;初步形成了地理数据质量的系列国际标准,如ISO 19100系列标准中地理信息质量标准;方法上,主要成果和结论,包括直线不确定性模型的改进、曲线不确定性模型的建立;将平差理论引入GIS数据误差处理和质量控制,并提出了实用方法;对GIS 数字化误差的性质、分布进行了深入研究;从抽样检验的理论出发,探讨了GIS 产品的质量控制技术和方法。 2 空间数据质量的概念 2.1空间数据的质量 空间数据是有关空间位臵、专题特征以及时间信息的符号记录,而数据质量是空间数据在表达这3个基本要素时所能达到的准确性、一致性、完整性以及它们三者之间统一性的程度。由于现实世界的复杂性、模糊性以及人类认识和表达能力的局限性,空间数据在表达上不可能完全达到真值,只能在一定程度上接近真值。用户根据需要对空间数据的处理也会导致出现一定的质量问题。所以空间数据的误差产生于各种数据源及空间数据的输入和处理过程中。 2.2与空间数据质量相关的几个概念 2.2.1误差(Error)反映了数据与真实值或公认的真值之间的差异,它是一种常用的数据准确性的表达方式。

分析办法的准确度和精密度

分析办法的准确度和精 密度 集团文件发布号:(9816-UATWW-MWUB-WUNN-INNUL-DQQTY-

如何通过试验研究确定分析方法的准确度和精密度?准确度系指用该方法测定的结果与真实值或参考值接近的程度,一般用回收率(%)表示。准确度应在规定的范围内测试。 精密度系指在规定的测试条件下,同一个均匀供试品,经多次取样测定所得结果之间的接近程度。精密度一般用偏差、标准偏差或相对标准偏差表示。 精密度分为: 在相同条件下,由一个分析人员测定所得结果的精密度称为重复性。 在同一个实验室,不同时间由不同分析人员用不同设备测定结果之间的精密度,称为中间精密度。 在不同实验室由不同分析人员测定结果之间的精密度,称为重现性。 含量测定和杂质的定量测定应考虑方法的精密度。 重复性: 在规定范围内,至少用9个测定结果进行评价。 例如,设计3个不同浓度,每个浓度各分别制备3份供试品溶液,进行测定。或将相当于100%浓度水平的供试品溶液,用至少测定6次的结果进行评价。 中间精密度: 为考察随机变动因素对精密度的影响,应设计方案进行中间精密度试验。变动因素为不同日期、不同分析人员、不同设备。例如测定3天,2人以上分析检测,每天测定3批样品同时做平行样,可以用不同设备进行测定。 .重现性:法定标准采用的分析方法,应进行重现性试验。

例如,建立药典分析方法时,通过协同检验得出重现性结果。协同检验的目的、过程和重现性结果均应记载在起草说明中。应注意重现性试验用的样品本身的质量均匀性和贮存运输中的环境影响因素,以免影响重现性结果。 数据要求:均应报告标准偏差、相对标准偏差和可信限。 简单而言:就是准确度用回收率试验,精密度用测定6次结果进行rsd评价。

准确度与精密度的区别

准确度(Accuracy)与精密度(Precision)的区别 In the fields of engineering, industry and statistics, the accuracy of a measurement system is the degree of closeness of measurements of a quantity to its actual (true) value. The precision of a measurement system, also called reproducibility or repeatability, is the degree to which repeated measurements under unchanged conditions show the same results.[1]Although the two words can be synonymous in colloquial use, they are deliberately contrasted in the context of the scientific method. Accuracy准确度 is the difference between the measured value and the true value of a tested material. Precision精确度 is the repeatability of successive measurements under the same conditions. 测量的精密度、准确度和精确度 这是人们在测量中常常容易混淆的三个名词,虽然它们都是评价测量结果好坏的,但涵义有较大的差别。 1.测量的精密度高,是指偶然误差较小,这时测量数据比较集中,但系统误差的大小并不明确。 2.测量的准确度高,是指系统误差较小,这时测量数据的平均值偏离真值较少,但数据分散的情况,即偶然误差的大小不明确。 3.测量精确度(也常简称精度)高,是指偶然误差与系统误差都比较小,这时测量数据比较集中在真值附近。 Accuracy Accuracy is how close a measured value is to the actual (true) value. Precision Precision is how close the measured values are to each other. 准确度(Accuracy):指在一定实验条件下多次测定的平均值与真值相符合的程度,以误差来表示。它用来表示系统误差的大小。 精密度(Precision):是指多次重复测定同一量时各测定值之间彼此相符合的程度。表征测定过程中随机误差的大小。 (精密度高是指重复性好repeatability,描述仪器本身的性能用precision;最对比实验得到的结果用准确度accuracy,对比仪器的值可看作真值;一般实验结果给出的是标准偏差standard deviation,用不确定度uncertainty表示) 精确度=准确度+精密度 可用下图表示:

准确度与精确度的概念的区别

百度文库- 让每个人平等地提升自我 1 1、准确度与精确度的概念的区别:准确度是指测定值与真实值符合的程度,表测定的 正确性。而精确值是指用相同方法对同一试样进行多次测定,各测定值彼此接近的程度。即各次测定结果之间越接近,结果的精密度越高表现了测定的重复性和再现性。但两者之间又有密切关系。准确度高的前提是精密度高;但精密度高不一定准确度高;精密度不高,准确度肯定不可靠,只有准确度和精密度都好的测量值才最可靠。 2、准确度:测定结果与真实值或参考值接近的程度,表示分析方法测量的正确性,一般以回收率(%)表示。 3、精密度:指用该法经多次取样测定同一个均匀样品,各测定值彼此接近的程度。精密度一般以标准偏差(S)或者(RSD)表示。 4、杂质限量:药物中所含杂质的最大允许量,通常用百分之几或者百万分之几来表示。 5、药品标准:国家对药品质量规格及检验方法所作的技术规定,是药品生产,供应,使用,检验和管理部门共同遵循的依据法律。 6、空白试验:指实验中不加供试品,或以等量的容积代替供试液,或试验中不加有关试剂,按供试品溶液同样的方法和步骤操作。 7、阴性对照:为了考察制剂中其他药味对欲鉴别药味薄层色谱的干扰。 8、线性考察的目的:(1)确定关系是否为线性关系: (2)确定线性关系的范围: (3)看直线是否过原点以确定用一点法测还是两点法测量。 9、薄层色谱鉴别对照物有哪几种:对照品,对照药材,阴性对照。 10、举例说明一般杂质和特殊杂质含义? 答:一般杂质:指在自然界中分布较广泛,在药材的采集,收购,加工以及制剂的生产或储存过程中容易容易引入的杂质,如:酸,碱,水分,氯化物,硫酸盐,铁盐,重金属,砷盐等。特殊杂质:指的是个别中药制剂中所含有的杂质,是在制备或储存过程中,因制备工艺的特殊性或药物本身性质的特殊性而引入的一类杂质。 11、中药制剂分析检验程序? 答:取样,供试品的制备,鉴别,检查,含量测定,原始记录和检验报告。 12、简述总灰分和酸不溶性灰分的区别? 答:总灰分:中药经粉碎后加热,高温炽灼至灰化,册其细胞组织及其内含物成为灰烬而残留,由此所得灰分为“生理灰分”即为总灰分。酸不溶性灰分:中药经高温炽灼得到的总灰分加盐酸处理,得到不溶于盐酸的灰分。P43 13、当采用硅胶薄层色色谱法鉴别生物碱时为什么常有斑点?可采用什么方法克服? 答:硅胶本身具有微弱酸性,生物碱具有碱性,故使Rf值较小或者影响分离,使斑点拖尾明显。克服方法:展开剂加入适量的有机碱,在饱和氨蒸气下展开以及用碱液铺制薄层。 二、填空选择 1、薄层色谱常用吸附剂:硅胶 2、砷盐检查:标准砷斑溶液2ml:;醋酸盐棉作用----除去硫化氢气体;砷斑的显现--BrHg 试纸 3、区别黄连黄柏的药材宜采用对照药材和化学方法对照。 4、硫代乙酰胺与重金属反应:PH=3.5(加入量为2ml,显色时间2min) 5、无需过滤除去药渣的方法:连续回流提取法 6、恒重干燥重量差异在于:0.3mg一下的重量 7、评价中药制剂含量的测定方法,回收试验结果时,一般要求:回收率在95%~105%(相对标准偏差RSD小于等于3%,n大于等于5)

混淆矩阵精度评价

混淆矩阵是用来表示精度评价的一种标准格式。混淆矩阵是n 行n 列的矩阵,其中n 代表类别的数量,一般可表达为以下形式,如下表所示。该矩阵的列为参考影像信息,行为被评价影像分类结果信息,行与列相交的部分概括了分类到与参考类别有关的某一特定类别中的样本数目,样本数可以为像元数目、或者分割对象数目。 矩阵的主对角元素(1122,,nn x x x L )为被分到正确类别的样本数,对角线以外的元素为遥感分类相对于参考数据的错误分类数,最右边一列是每类别在分类图上的总数量,而底部的一行显示的是每类别在 参考图上的总数量。其中,ij x 是分类数据中第i 类和参考数据类型第j 类的分类样本数;1n i ij j x x +==∑为分类所得到的第i 类的总和;1 n j ij i x x +==∑为 参考数据的第j 类的总和;N 为评价样本总数。 基本的评价指标如下: (1)总体分类精度(Overall Accuracy ): 1OA n kk k x N ==∑总体分类精度是具有概率意义的一个统计量,表述的是对每一个随机样本,所分类的结果与参考数据所对应区域的实际类型相一致的概率。 (2)用户精度(对于第i 类,User Accuracy ): UA ii i x x + =用户精度表示从分类结果中任取一个随机样本,其所具有的类型与地面实际类型相同的条件概率。 (3)制图精度(对于第j 类,Producer Accuracy ): PA jj j x x += 制图精度表示相对于参考数据中的任意一个随机样本,分类图上同一地点的分类结果与其相一致的条件概率。土地利用分类中常用的属性精度即为制图精度。 总体精度、用户精度和制图精度从不同的侧面描述了分类精度,是简便易行并具有统计意义的精度指标。与这些统计量相关联的度量还有经常提到的漏分与错分概率。 (4)错分率(对于第i 类,commission ) FR= i ii i x x x ++-

准确度与精确度的概念的区别 (1)

1、准确度与精确度的概念的区别:准确度是指测定值与真实值符合的程度,表测定的正确性。而精确值是指用相同方法对同一试样进行多次测定,各测定值彼此接近的程度。即各次测定结果之间越接近,结果的精密度越高表现了测定的重复性和再现性。但两者之间又有密切关系。准确度高的前提是精密度高;但精密度高不一定准确度高;精密度不高,准确度肯定不可靠,只有准确度和精密度都好的测量值才最可靠。 2、准确度:测定结果与真实值或参考值接近的程度,表示分析方法测量的正确性,一般以回收率(%)表示。 3、精密度:指用该法经多次取样测定同一个均匀样品,各测定值彼此接近的程度。精密度一般以标准偏差(S)或者(RSD)表示。 4、杂质限量:药物中所含杂质的最大允许量,通常用百分之几或者百万分之几来表示。 5、药品标准:国家对药品质量规格及检验方法所作的技术规定,是药品生产,供应,使用,检验和管理部门共同遵循的依据法律。 6、空白试验:指实验中不加供试品,或以等量的容积代替供试液,或试验中不加有关试剂,按供试品溶液同样的方法和步骤操作。 7、阴性对照:为了考察制剂中其他药味对欲鉴别药味薄层色谱的干扰。 8、线性考察的目的:(1)确定关系是否为线性关系: (2)确定线性关系的范围: (3)看直线是否过原点以确定用一点法测还是两点法测量。 9、薄层色谱鉴别对照物有哪几种:对照品,对照药材,阴性对照。 10、举例说明一般杂质和特殊杂质含义? 答:一般杂质:指在自然界中分布较广泛,在药材的采集,收购,加工以及制剂的生产或储存过程中容易容易引入的杂质,如:酸,碱,水分,氯化物,硫酸盐,铁盐,重金属,砷盐等。特殊杂质:指的是个别中药制剂中所含有的杂质,是在制备或储存过程中,因制备工艺的特殊性或药物本身性质的特殊性而引入的一类杂质。 11、中药制剂分析检验程序? 答:取样,供试品的制备,鉴别,检查,含量测定,原始记录和检验报告。 12、简述总灰分和酸不溶性灰分的区别? 答:总灰分:中药经粉碎后加热,高温炽灼至灰化,册其细胞组织及其内含物成为灰烬而残留,由此所得灰分为“生理灰分”即为总灰分。酸不溶性灰分:中药经高温炽灼得到的总灰分加盐酸处理,得到不溶于盐酸的灰分。P43 13、当采用硅胶薄层色色谱法鉴别生物碱时为什么常有斑点?可采用什么方法克服? 答:硅胶本身具有微弱酸性,生物碱具有碱性,故使Rf值较小或者影响分离,使斑点拖尾明显。克服方法:展开剂加入适量的有机碱,在饱和氨蒸气下展开以及用碱液铺制薄层。 二、填空选择 1、薄层色谱常用吸附剂:硅胶 2、砷盐检查:标准砷斑溶液2ml:;醋酸盐棉作用----除去硫化氢气体;砷斑的显现--BrHg 试纸 3、区别黄连黄柏的药材宜采用对照药材和化学方法对照。 4、硫代乙酰胺与重金属反应:PH=3.5(加入量为2ml,显色时间2min) 5、无需过滤除去药渣的方法:连续回流提取法 6、恒重干燥重量差异在于:0.3mg一下的重量 7、评价中药制剂含量的测定方法,回收试验结果时,一般要求:回收率在95%~105%(相对标准偏差RSD小于等于3%,n大于等于5)

分析结果准确度

现代仪器分析实验与技术(第2版) ——清华大学出版社(ISBN7-302-11529-X)35.00元 仪器分析的地位和作用: 分析化学在20世纪发生了三次重大变革,第一次大变革发生在20世纪初,从单纯的分析技术发展称为以四大溶液平衡为基础的独立学科——经典化学分析;第二次大变革发生在第二次世界大战前后,分析化学进入以仪器分析为主的现代分析化学的时代;目前,正在进入和经历分析化学历史上第三次大变革,分析化学迈入分析科学的时代,远远突破了原来化学的范畴,发展成为分析科学。其理论基础除了四大溶液平衡理论之外,还涉及数学、信息理论、图象处理和计算机科学。分析仪器也不再限于常规的化学器皿和简单的称量与测量仪器,现在分析化学实验室使用的分析仪器,许多都是集光、机、电、热、磁、声多学科的综合系统,融合了各种已经和正在发展的新材料、新器件、微电子技术、激光、人工智能技术、数字处理、化学计量学等各方面的成就,使分析化学获得物质定性、定量、形态、形貌、结构、微区等各方面信息的能力得到极大的增强,采集和处理信息的速度越来越快,获得的信息量越来越大,采集信息的质量越来越高,可以完成从组成到形态分析,从总体到微区表面、分布及逐层分析,从宏观组成到微区结构分析,从静态到快速反应动态分析,从破坏试样到无损分析,从离线到在线分析等各种复杂的分析任务。 仪器分析的主要发展方向: 高精密度、灵敏度、空间分辨率或特异性的高效仪器和测量方法;微量分析、实时过程控制分析、化学物质和有毒生物物质和非接触分析的仪器和测量方法;建立包括信息学和数学在内的解析大量数据流的高通量测量方法;对极

端复杂性和异质性化学和生物在任何时间尺度上随时间的变化,建议将测量科学作为研究生以及科学工作者和工程师的核心基础知识融入教育之中。 仪器分析的意义: 检测和测量对于人类活动的所有方面——制造业、环境、医药和健康、农业以及国家安全的至关重要性,它的发展与数学、物理学、生物学以及生命、环境、材料、资源、信息、医药等科学的发展息息相关,影响到国民经济、国防建设、资源开发和人的衣、食、住、行等各个方面,分析领域的前沿在于不断地提高方法的灵敏度以测定极微量甚至难以觉察的物质,分离复杂混合物中的化学物质,以及评定组分的结构和组成。 分析仪器和仪器分析是人们获取物质组分、结构和状态信息,认识和探索自然规律的不可缺少的有力工具。 仪器分析广泛地应用于科学技术和国民经济的各个领域。分析仪器的制造水平和对分析仪器的需求反映了一个国家的经济和科学发展的水平。 人们普遍关心的日常生活中三件大事如优美的生存和生活环境,良好的医疗保健系统和食品安全保障体系,都与分析仪器和仪器分析密切关注。 环境监测、生理和病理数据、疯牛病、口蹄疫、禽流感等。 仪器分析的特点与要求: 对于任何一个科技人员,深厚的专业理论基础、训练有素的独立从事科学实验研究工作的能力(包括实验方案的设计、实验操作和技能、实验数据的处理和谱图解析以及实验结果的表达)与良好的科学作风是未来成就事业的必备条件。 仪器分析实验特点是操作比较复杂,影响因素较多,信息量大,需要通过

如何提高问卷调查结果准确性

如何提高问卷调查结果准确性产品设计程序与方法论文 2015/3/20

如何提高问卷调查结果准确性 摘要:数据的准确性是问卷调查的生命,本文从问卷调查前、中、后三个环节论述如何对问卷调查进行强有力的控制,以便提高问卷调查结果的准确性。 关键词:问卷调查;效度;准确性;误差 问卷调查是获得统计信息最常用的调查方法之一,提高问卷调查准确性一方面可以更加客观地反映公众舆论和社会心理倾向,另一方面也有利于企业市场调研活动,为企业生产经营者开拓市场和政府部门决策提供科学的依据。 一、问卷调查应遵循的原则 问卷调查结果的准确性是指调查的结果与实际情况相符合的程度。在问卷调查中由于问题设计脱离调查的目的、问句含糊不清、答案不完整或相互包容等会造成误差。在实施阶段由于记录或登记错误。调查人员不认真、不负责等也会造成误差。因此问卷调查质量控制就是如何检查和核实所从事的问卷调查活动在质量上是否符合调查的要求,指出调查中的缺点和错误,对调查过程中可能产生的各种误差及时给予预防和纠正。问卷调查结果的准确性必须建立在完善的控制体系基础上,使问卷调查质量在事前、事中、事后都能得到控制。即以准确性为中心,通过系统的组织培训,对调查进行全面实施, 及时搜集资料, 再进行整理、审核、检查反馈, 得出结论进而加以开发利用。 根据这样的质量管理思路的要求,笔者认为问卷调查中提高调查结果准确性应遵循如下原则:第一是客观控制原则。即对调查质量的衡量与评价应当是客观的, 也就是说应以规定的标准或决策所需要的准确度来衡量, 不能人为的降低标准或作过高的要求。第二是全面控制原则。具体体现在以下三方面:全程性、全域性、全员性。也就是说在调查的每一个过程、每一环节、每一区域、每一人员都要进行质量的控制。第三是超前控制原则。这一原则要求所有调查人员放弃那种在何时出现问题才在何时解决问题的被动控制方式,根据事实和经验对出现的误差加以预防控制。第四是相关问题处理控制原则。准确性始终是问卷调查的中心问题, 应解决好准确性与调查经费、及时性等的相互矛盾。绝不允许以降低调查经费而增加误差的做法出现。 - 1 -

上机七 空间数据的准确度和质量

上机七空间数据的准确度和质量 一、目的与任务 1. 熟悉并掌握ArcGIS环境下基本编辑工具的使用。 2. 熟悉并掌握利用拓扑规则进行数据编辑的基本操作。 二、实验准备 1. 人员组织:以班为单位由教师进行操作上的讲解演示。 2. 仪器资料:计算机、多媒体、已安装的ArcGIS软件、上机实验指导书。 3. 数据:包含扫描的土壤界线的TIFF文件hoytmtn.tif,rect_hoytmtn.tif,spot-pan.bil和road.shp。 三、内容与方法 本章有4个习作。习作1用基本编辑工具对Shapefile文件进行编辑。习作2运用地图拓扑和集聚容差对两个Shapefile的数字化错误进行修正。习作3和4运用拓扑规则:习作3修正悬挂弧段,习作4修正轮廓边界线。 习作1:编辑一个Shapefile文件 所需数据:editmap2.shp和editmap3.shp。 习作1包括三个基本操作:合并多边形、分割多边形和整形多边形边界。你将对editmap2.shp进行编辑,而editmap3.shp用来说明编辑后的editmap2.shp 有何变化。 1.启动ArcCatalog连接到chap7数据。启动ArcMap,重命名数据帧为Task1。 将editmap2.shp和editmap3.shp添加到Task1。以editmap3.shp为参照编辑

editmap2.shp(二者用不同的外框表示)。在editmap2.shp的快捷菜单中选择Properties,在Symbology标签中,将symbol改为Hollow,将Outline Color 设为黑色。在Labels标签,勾选label features in this layer,并选择LANDED_ID为标识字段。然后在目录表中,单击editmap3.shp的符号,选择为Hollow,Outline Color设为红色。右击editmap2,指向Selection(选择),单击Make This The Only Selectable Layer(将此图层设为唯一可选图层)。 2.检查编辑工具条是否被选中。单击Editor下拉箭头,选择Start Editing。 editmap2高亮显示在Create Features窗口。关闭窗口。第一步,合并编号为74和75的多边形:单击Editor Toolbar上的Edit工具,在75号多边形内单击左键,按下Shift键,单击74号多边形。两个多边形以青色高亮显示。单击Editor下拉箭头,选择Merge(合并)。在出现的对话框中,选择最上面的一个要素,单击OK。多边形74、75合并成一个多边形,标记为75。 3.第二个操作是分割71好多边形。放大图层至多边形71包含在视窗中。单 击Edit工具,用它单击多边形内部选中71号多边形。单击Editor Toolbar 上的Cut Polygon工具(裁剪面工具)。要分割多边形时,分割线必须横穿多边形边界。在你准备开始绘制分割线之处,单击鼠标左键,单击组成分割线的每一个节点,在终节点双击鼠标。多边形71被分成两部分,每个多边形都标记为71。 4.第三个操作,是把73号多边形的矩形南边向下拉伸,以改变其形状。因 为多边形73和59有公共边界,需要使用地图拓扑修改边界。单击Editor

误差来源及提高分析结果准确度的方法

误差来源及提高分析结果准确度的方法 一、误差来源 1.过失误差 过失误差也称粗差。这类误差明显的歪曲测定结果,是由测定过程中犯了不应有的错误造成的。例如,标准溶液超过保存期,浓度或价态已经发生变化而仍在使用;器皿不清洁;不严格按照分析步骤或不准确地按分析方法进行操作;弄错试剂或吸管;试剂加入过量或不足;操作过程当中试样受到大量损失或污染;仪器出现异常未被发现;读数、记录及计算错误等,都会产生误差。过失误差无一定的规律可循,这些误差基本上是可以避免的。消除过失误差的关键,在于分析人员必须养成专心、认真、细致的良好工作习惯,不断提高理论和操作技术水平。 2.系统误差 系统误差又称可测误差或恒定误差,往往是由不可避免的因素造成的。在分析测定工作中系统误差产生的原因主要有:方法误差、仪器误差、人员误差、环境误差、试剂误差等。 (1)方法误差 方法误差又称理论误差,是由测定方法本身造成的误差,或是由于测定所依据的原理本身不完善而导致的误差。例如,在重量分析中,由于沉淀的溶解,共沉淀现象,灼烧时沉淀分解或挥发等;在滴定分析中,反应进行不完全或有副反应,干扰离子的影响,使得滴定终点与理论等当点不能完全符合,如此等等原因都会引起测定的系统误差。 (2)仪器误差 仪器误差也称工具误差,是测定所用仪器不完善造成的。分析中所用的仪器主要指基准仪器(天平、玻璃量具)和测定仪器(如分光光度计等)。由于天平是分析测定中的最基本的基准仪器,应由计量部门定期进行检校。 市售的玻璃量具(容量瓶、移液管、滴定管、比色管等),其真实容量并非全部都与其标称的容量相符,对一些要求较高的分析工作,要根据容许误差范围,对所用的仪器进行容量检定。 分析所用的测定仪器,要按说明书进行**。在使用过程中应随时进行检查,以免发生异常而造成测定误差。 (3)人员误差 由于测定人员的分辨力,反应速度的差异和固有习惯引起的误差称人员误差。这类误差往往因人而异,因而可以采取让不同人员进行分析,以平均值报告分析结果的方法予以限制。 (4)环境误差 这是由于测定环境所带来的误差。例如室温、湿度不是所要求的标准条件,测定时仪器所振动和电磁场、电网电压、电源频率等变化的影响,室内照明影响滴定终点的判断等。在实验中如发现环境条件对测定结果有影响时,应重新进行测定。 (5)随机误差 随机误差在以往的分析测定文献中称为“偶然误差”,但“偶然误差”这一名词经常给人以误会,以为“偶然误差”是偶然产生的误差。其实,偶然误差并不是偶然产生的,而是必然产生的,只是各种误差的出现有着确定的概率罢了,因此建议不要用偶然误差一词,而用随机误差这个名词。

遥感影像分类精度评价

遥感影像分类精度评价 在ENVI中,选择主菜单->Classification->Post Classification->Confusion Matrix->Using Ground Truth ROIs。将分类结果和ROI输入,软件会根据区域自动匹配,如不正确可以手动更改。点击ok后选择报表的表示方法(像素和百分比),就可以得到精度报表。 对分类结果进行评价,确定分类的精度和可靠性。有两种方式用于精度验证:一是混淆矩阵,二是ROC曲线,比较常用的为混淆矩阵,ROC曲线可以用图形的方式表达分类精度,比较形象。 对一帧遥感影像进行专题分类后需要进行分类精度的评价,而进行评价精度的因子有混淆矩阵、总体分类精度、Kappa系数、错分误差、漏分误差、每一类的制图精度和拥护精度。 1、混淆矩阵(Confusion Matrix): 主要用于比较分类结果和地表真实信息,可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面。混淆矩阵是通过将每个地表真实像元的位置和分类与分类图象中的相应位置和分类像比较计算的。混淆矩阵的每一列代表了一个地表真实分类,每一列中的数值等于地表真实像元在分类图象中对应于相应类别的数量,有像元数和百分比表示两种。 2、总体分类精度(Overall Accuracy): 等于被正确分类的像元总和除以总像元数,地表真实图像或地表真实感兴趣区限定了像元的真实分类。被正确分类的像元沿着混淆矩阵的对角线分布,它显示出被分类到正确地表真实分类中的像元数。像元总数等于所有地表真实分类中的像元总和。 3、Kappa系数:是另外一种计算分类精度的方法。它是通过把所有地表真实分类中的像元总数(N)乘以混淆矩阵对角线(Xkk)的和,再减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果,再除以总像元数的平方差减去某一类中地表真实像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果所得到的。 4、错分误差:指被分为用户感兴趣的类,而实际上属于另一类的像元,错分误差显示在

空间数据与数据质量

第四章空间数据与数据质量 空间数据是对现实世界对象(地理特征)的空间信息和专题属性信息描述,它具有诸如数据量巨大,结构复杂多样、操作是计算密集型的,具有自相关性等特征。空间数据是地理信息系统不可缺少的组成部分,其质量在很大程度上影响和制约着地理信息系统的可用性,为地理信息系统用户提供满足质量要求的空间数据是地理信息系统建设的关键任务之一。 4.1空间数据 4.1.1空间数据的来源 地理信息系统的数据源是指建立地理信息系统数据库所需要的各种类型数据的来源。地理信息系统的数据源是多种多样的,并随系统功能的不同而不同,通常包括以下几种: (1)地图数据:各种类型的地图是GIS最主要的数据源,因为地图是地理数据的传统描述形式,是具有共同参考坐标系统的点、线、面的二维平面形式的表示,内容丰富,图上实体间的空间关系直观,而且实体的类别或属性可以用各种不同的符号加以识别和表示。 (2)遥感数据:遥感数据是GIS中一个极其重要的信息源。通过遥感影象可以快速、准确地获得大面积的、综合的各种专题信息,航天遥感影象还可以取得周期性的资料,这些都为GIS提供了丰富的信息。 (3)测量数据:测量数据主要指使用大地测量、GPS、城市测量、摄影测量和其他一些测量方法直接量测所得到的测量对象的空间位置信息。各种实测数据特别是一些GPS点位数据、地籍测量数据常常是GIS的一个很准确和很现势的资料。(4)国民经济的各种统计数据常常也是GIS的数据源。如人口数量、人口构成、国民生产总值等等。各种文字报告和立法文件在一些管理类的GIS系统中,有很大的应用,如在城市规划管理信息系统中,各种城市管理法规及规划报告在规划管理工作中起着很大的作用。 4.1.2空间数据的基本特征 地理数据一般具有三个基本特征:属性特征(非定位数据),描述空间对象的特性,即是什么,如对象的类别、等级、名称、数量等。空间特征(定位数据):描述空间对象的地理位置以及相互关系,又称几何特征和拓扑特征,前者用经纬度、坐标表示,后者如交通学院与电力学院相邻等。时间特征(时间尺度):指现象或物体随时间的变化,其变化的周期有超短期的、短期的、中期的、长期的

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