测试系统的干扰来源

我们先给结论，再阐述。

l 结论

1. 精度（Accuracy）

即准确度。测量或测试结果与真实值或参考标准值之间的接近程度。它反映了测试系统或设备在多大程度上能够真实、正确地反映被测对象的实际特性。

2. 精密度（Precision）

是指在相同条件下，对同一对象进行多次重复测量时，所得测试结果之间的一致性或离散程度。它反映了测试系统的稳定性和重复性，测试精密度越高，表示测量结果之间的差异越小，即结果更稳定和可靠。

3. 分辨率（Resolution）

测试设备或系统能够区分的最小物理量变化。它表示仪器或系统在测量过程中能够检测和显示的最小增量。反应系统的对微小变化的灵敏度。

l 精度、精密度、分辨率之关系

精密度与准确度是独立的：测量可以非常精密但不准确，也可以准确但不精密。最高质量的科学实验或观测应同时具有高准确度和高精密度。分辨率是测试系统的基础，如果分辨率不足，测量设备可能无法捕捉到细微变化，系统就无法实现高精度和高精密度。

l 细节阐述

扔飞镖的活动可以将精度和精密度阐释的非常清楚。我们都知道如果飞镖要得分高，不仅要扔得准，而且要接近靶心区域。这里有两个统计学概念，一个是方差，一个是均值。大家可以看一看A、B、C、D四张图，各自的方差和均值是什么样的情况？

图1 均值、方差与精度、精确度的关系

很显然，方差越好（小）就遇着意味着飞镖越集中在某一区域，也就意味着重复性好，精密度越高。另一方面，均值越接近于中心，就意味着系统整体精度越高。当方差和均值都非常好的时候，此时系统的精度和精密度达到最佳，整个系统的测试质量才能达到最佳。我们往往同时用这两个指标来衡量系统的测试质量。

从统计学的角度来讲，如果是多个独立的随机事件，则可以采用正态分布表示随机事件的分布特性（离散图可以由直方图表达）。

图1 分布图

那么，如果遇到一个系统测试精密度很高（重复性、一致性好），但是精度不高，我们可以尝试通过偏置校准的方式来实现对系统误差的纠正，以系统优化的方法提高测量精度。

l 问题

以上我们对精度、精密度、分辨率的基本概念做了简单的梳理，那么现在问题来了。

1. 厂商给出的产品精度指标是如何确定的？置信度如何？

2. 影响产品/系统精度的内外因素有哪些？

3. 如何进一步提高系统的精度指标？

如有疑问，也可以和我们随时交流，相互学习和促进。

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