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帮我看一下，这些数据 的一致性和误差。我已经采集刚毕业没什么经验 已经测了一个多月还没得到什么信息。领导现在很生气
大家教我一下方法，怎么看这些数据的一致性和误差。不胜感激
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帮我看一下，这些数据 的一致性和误差。我已经采集刚毕业没什么经验 已经测了一个多月还没得到什么信息。领导现在很生气
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你画个折线统计图出来这样直观一点
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误差是，设备采集的数据和环境实际数据的 偏差，计算公式：（（采集数据-环境实际数据）/环境实际数据 * 100%）
一致性是，同样的设备，放在相同的环境下，采集的数据互相之间的差距，以设备0数据为基准，计算公式：（设备N数据-设备0数据）/设备0数据*100%
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环境实际数据，你需要用标准设备采集，标准设备一般都是有检测证书的，你对标准要求不高的话，你也可以淘宝随便买几个采集设备，以他们的数据作参考，反正不用自己采集的数据的就行。
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我领导没有批准买，说只要有变化基本符合实际生活就行。你上面说对一致性的以设备0数据为基准，是随便找一个数据做基准吗？
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你有那么多台设备数据，选数据平均值靠中间的一台就好了
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好的 我试试，谢谢啦
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可以看一下国标GBT 3386-1988 工业过程测量和控制系统用电动和气动模拟记录仪和指示仪性能评定方法
在附录A有相关的数据计算方法
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- 数据质量评估方法
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- 一致性指数
C-index
- 课程笔记8--fMRI的数据预处理
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- 机器学习实战（三）-模型评估（误差、偏差、方差）
一、概念1、方差：是模型每一次输出结果与模型输出期望之间的误差，即模型的稳定性。描述数据离散程度，数据波动性，会影响模型的预测结果。 示例：每个班成绩数据方差不一样，即每个班数据与均值间的差异大小，是都...
- 数据预处理_数据清理
实际的数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰，因为数据库太大，并且多半来自多个异种数据源。低质量的数据将会导致低质量的挖掘结果。有大量的数据预处理技术： - - 数据清理：可以用来清楚数据中的噪声，...
- RANSC算法（随机样本一致性）
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- 寻找一种易于理解的一致性算法（扩展版）
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- 数据科学 IPython 笔记本 8.6 可视化误差
8.6 可视化误差 原文：Visualizing Errors 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 本节是《Python 数据科学手册》（Python Data Science Handbook）的摘录。 对于任何科学测量，误差的准确计算几乎与数字本身的准确...
- 数据挖掘的最关键环节 | 数据预处理之特征选择、异常值处理、特征构造
数据输入错误 测量误差 实验误差 故意异常值 数据处理错误 抽样错误 异常值检测的方法 可视化：画箱线图、散点图 任何值超出四分位差的范围 使用封顶法，任何超出5%或95%的任何值都被认为是异常值 距离均值三...