Как оценить отклонение величины от ожидаемого значения?

Question

[Юля]

Здравствуйте, у меня вопрос.
У меня есть ряд чисел, точные значения( Действительные расстояния между точками на плоскости).
С помощью software я померяла расстояния между этими точками, но с помощью двух отличных друг от друга имплементаций.

Как теперь сравнить результаты, что бы понять какой метод лучше?
С помощью метода наименших квадратов ?
Спасибо

Значения в виде ( Рандомный пример)
Real distance between point 1 and point 2 : 34
Method 1 distance between point 1 and point 2 : 33
Method 2 distance between point 1 and point 2 : 35

Real distance between point 1 and point 3 : 54
Method 1 distance between point 1 and point 3 : 55
Method 2 distance between point 1 and point 3 : 43

Answer 1

[Griboks]

Есть такие штуки, как дисперсия и среднеквадратичное отклонение. Если это вам ни о чём не говорит, тогда следует использовать относительную либо приведённую погрешность.

Для ваших примеров относительные погрешности: 3%, 3%, 2%, 20%.

Answer 2

[dmshar]

Основная идея - написана выше. От себя дополню - по двум опытам (две точки в каждой из выборок) никакие результаты не будут статистически значимы. Человеческим языком это означает, что корректного вывода по такому набору малому данных сделать невозможно.

Answer 3

[Андрюха]

Еще наверное: ожидаемое значение у Вас есть. Вопрос только возводить в квадрат (среднеквадратичное значение) или брать модуль (среднее по модулю). Разница есть, в том что в первом случае случайная точка которая сильно удалена имеет больший вес. В теории вероятности принят первый метод. VAR(X)=E[(X-E[X])^2] где E[X] - ожидаемое значение, и стандартное отклонение равно sqrt(VAR(X))

(вообще как "вечный" студент вечному студенту: вот, третья глава)