Estoy trabajando en la evaluación comparativa de la velocidad de los diversos métodos de JavaScript. Parte de la referencia de un proceso que requiere la repetición de una prueba para un mínimo de tiempo (para reducir el porcentaje de incertidumbre en o menos de 1%). Hay cierta sobrecarga en cada prueba (el costo del bucle, el incremento de una variable de contador y así sucesivamente). Actualmente tengo referencia de un vacío de prueba para obtener los gastos generales. El resultado tiene su propia media y el margen de error. ¿Cómo debo aplicar esta calibración? Hago uso de la calibración de la media y restar de cada valor medido que la componen otras muestras de referencia, o debo restar desde el otro punto de referencia del valor de la media, incluso con diferencias en el margen de error, o es que sus fórmulas a seguir?
Respuesta
¿Demasiados anuncios?
ESRogs
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Hay algo que llama "propagación de error pequeño", y dice que el error de una función $f$ de las variables % errores $x_1,x_2,\cdots,x_n$ $\Delta x_1,\Delta x_2,\cdots,\Delta x_n$es igual a
$\Delta f=\sqrt{\sum_i\left(\frac{\partial f}{\partial x_i}\Delta x_i\right)^2}$,
así $f(a,b):=a-b$ el error es $\Delta f=\sqrt{\Delta a^2+\Delta b^2}$.
Por lo tanto, restar los medios e informar esta longitud euclidiana de errores como un error final.