Errore relativo: definizione
La misurazione sappiamo essere l’insieme di operazioni atte a determinare il valore di una grandezza. Tali operazioni però sono affette inevitabilmente da errori che vanno ad inficiare la qualità della misura fatta. L’errore che si commette è ovviamente il risultato di più errori che hanno origine ed entità diverse e che possono agire singolarmente o contemporaneamente.
Tipologie di errori
Possiamo dunque dividere tali errori in:
- Conosciuti: qualitativamente e quindi si può effettuare una correzione sul valore del misurando;
- Non conosciuti: che non sono prevedibili o che non si vogliono prevedere per motivi di costo, quindi non eliminabili e vanno a determinare la qualità della misura.
Il VIM (International Vocabulary of basic and general terms in Metrology) definisce l’errore (o errore assoluto) come:
“differenza tra il valore misurato ed il valore (convenzionalmente) vero del misurando.”
Ea=Vm-Vv
Ea: errore assoluto
Vm: valore misurato
Vv: valore vero
Da ciò possiamo arrivare a definire quello che chiamiamo errore relativo, ovvero il rapporto tra errore assoluto ed il valore medio della serie di misure.
Er=Ea/V ?
Er: errore relativo;
V ?: valore medio.
Errore relativo nasce dall’esigenza di verificare se un errore è piccolo o grande confrontandolo con il valore della misura stessa; minore è il valore dell’errore relativo maggiore sarà la precisione della misura effettuata.
Da questo possiamo inoltre definire l’errore percentuale, ovvero l’errore relativo riportato in notazione percentuale:
Ep=Er?100
Ep: errore percentuale
In metrologia sappiamo però che una grandezza non è mai perfettamente definita, quindi non se ne può dare un valore assoluto (vero). Vista l’impossibilità di dare quindi un valore univoco alla misura non è possibile definire un errore in questi termini.
Per poter continuare a sfruttare le definizioni scritte prima quindi dobbiamo capire cosa si intende per valore ‘vero’. In metrologia quindi per errore assoluto si intende la differenza tra valore misurato e valore medio dei dati sperimentali.
Nel tempo però si è visto che l’approccio statistico è più funzionale alle misurazioni, per questo nasce il concetto di incertezza di misura. Possiamo cioè attribuire un valore medio o nominale al misurando ed associarne una incertezza che ne definisca la dispersione attorno a quel valore medio.
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