Estoy haciendo algunas investigaciones sobre el grado de consumo GPS de precisión y precisión. Tomé 5 lecturas de 20 lugares conocidos (100 lecturas). ¿Soy correcto en suponiendo que la desviación estándar entre las 5 lecturas en cada ubicación indica precisión, mientras que la distancia promedio de los cinco puntos a su conocida ubicación indica exactitud?
Respuestas
¿Demasiados anuncios?
Con las cualificaciones y modificadas, esto es correcto: la desviación estándar de las medidas de propagación, que es inversamente proporcional a la precisión, mientras que los vectores (no las distancias) a los puntos de referencia de medida de la imprecisión.
Discusión
Con sólo cinco lecturas por la ubicación de varios problemas surgen:
Las desviaciones estándar de las coordenadas varían-por un factor de tres o más: debido a la variación aleatoria. Por lo tanto usted puede obtener una amplia gama de desviaciones estándar, dejando la incertidumbre acerca de lo que la precisión que realmente es.
A menos que cada grupo de lecturas fue tomada en ampliamente espaciados, a veces, podrían ser autocorrelated: el importe total de la posible variación podría ser mucho mayor que el observado. Esto es debido a que algunos de los componentes del error posicional "a la deriva" sólo lentamente en el tiempo.
Un importante componente de error, los números y las posiciones de los satélites disponibles, podría no ser lo suficientemente bien representada en un pequeño conjunto de datos. Este podría ser evidenciado por la existencia de grandes variaciones en algunas de las lecturas (que es, de un marcado carácter de no-normalidad de la distribución de valores en relación a los puntos de referencia).
El primer problema es superar mediante un Análisis de Varianza (ANOVA) para obtener una sola estimación de la varianza global, basada en la 20*(5-1) = 80 grados de libertad, que es lo suficientemente grande como para dar una estimación razonable.
ANOVA de no superar el segundo problema, que requiere de técnicas personalizadas para la estimación de la autocorrelación (suponiendo que cada lectura incluye un sello de tiempo).
El tercer problema que requiere más cuidadoso análisis, a partir de una (de rutina) en la distribución, análisis de la VARIANZA de los residuos. Que es una discusión que nos llevaría demasiado lejos de aquí.
Comentarios adicionales
Promedio de las distancias que normalmente no sería utilizado para la estimación de la inexactitud: en realidad indican imprecisión. En cambio, la diferencia entre el centro de gravedad (punto medio) de cada grupo de lecturas y su punto de referencia sería más apropiado.
Las técnicas más sofisticadas de análisis estadístico multivariante podría ser ejercida para analizar la varianza-covarianza de las matrices de las lecturas, si hay una posibilidad de que el x - e y-coordenadas están correlacionados. Si esa posibilidad se descartó por el examen del conjunto de datos y en base física (que es el valor predeterminado de la asunción por muchas personas) a continuación, puede analizar la 20*5*2 = 200 residuos de cada una de las coordenadas (que son sus valores en relación a los puntos de referencia). En particular, ANOVA software automáticamente incluirá una prueba (Prueba F) para determinar si hay evidencia de cualquier inexactitud en todo.
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Puntos
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Usted es correcto. La precisión es lo cerca cada uno de los datos de los puntos son unos a otros y precisión está como cerca de la meta son los puntos de datos.
Ser cuidadoso con cómo tomar los puntos de datos. Nuevas unidades GPS utilizan más que la ubicación del GPS ahora. Así que yo Compruebe cada uno de los canales y ver los es recolección de datos y qué datos se infiere.
