精度と偏り
意味・解説
測定結果の「ばらつきの小ささ（精度）」と、真の値からの「ズレ（偏り）」。
精度（Precision）は繰り返し測定した際の数値の安定性を指し、偏り（Bias）は平均的な測定結果が真の目標値からどれだけ離れているかを指す。標的への射撃に例えると、弾が一箇所に固まれば「高精度」、中心に近ければ「低偏り」となる。統計的バイアスは後者に関わる問題である。
くわしく
データの信頼性を測る2つの独立した尺度である。
1.精度（ばらつき）：ランダム誤差の少なさ。何度やっても同じ結果が出る状態。機械の性能が安定していることを示す。精度が高くても、全体的に的外れな場所を狙っている場合もある。
2.偏り（正確さ）：系統誤差。平均して真実にどれだけ近いか。測定器の調整不良や、調査対象の偏り（バイアス）によって生じる。
なぜ重要か：データ分析において、「一貫して間違っている（高精度・高偏り）」データは修正可能（キャリブレーションできる）だが、「バラバラで的外れ（低精度・高偏り）」なデータは使い物にならない。AIの予測モデルやセンサーの評価において、この2つを区別して改善することが実務上の鉄則である。
例文
体温計の性能評価において、測定値のばらつきが小さい「精度」と、水銀計の示す真の値に近い「低偏り」の両立が求められる。
同義語: 精密度と正確度
分類: 測定・評価