What's the difference between accuracy and precision? - Matt Anticole

מה ההבדל בין דיוק למהימנות? מאט אנטיקול

תרגום: Ido Dekkers עריכה: Tal Dekkers

As the story goes, the legendary marksman William Tell

כמו שהסיפור הולך, הקלע האגדי ווילאם טל

was forced into a cruel challenge by a corrupt lord.

הוכנס בכוח לאתגר אכזרי על ידי אדון מושחת.

William's son was to be executed

הבן של וויליאם היה אמור להיות מוצא להורג

unless William could shoot an apple off his head.

אלא אם וויליאם יוכל לירות בתפוח על ראשו.

William succeeded, but let's imagine two variations on the tale.

וויליאם הצליח, אבל בואו נדמיין שתי גרסאות לסיפור.

In the first variation,

בגרסה הראשונה,

the lord hires a bandit to steal William's trusty crossbow,

האדון שוכר פושע שיגנוב את הקשת האמינה של וויליאם.

so he is forced to borrow an inferior one from a peasant.

אז הוא נאלץ לשאול קשת נחותה מאחד האיכרים.

However, the borrowed crossbow isn't adjusted perfectly,

עם זאת, הקשת המושאלת לא מכוונת בשלמות,

and William finds that his practice shots

ווויליאם מגלה שיריות האימון שלו

cluster in a tight spread beneath the bullseye.

מאוגדות בפיזור צמוד מתחת לבול.

Fortunately, he has time to correct for it before it's too late.

למרבה המזל, יש לו זמן לקזז את הסטיה לפני שזה מאוחר מדי.

Variation two:

גרסה שתיים:

William begins to doubt his skills in the long hours before the challenge

ווליאם מתחיל לפקפק בכישורים שלו בשעות הארוכות לפני האתגר

and his hand develops a tremor.

והיידים שלו מפתחות רעד.

His practice shots still cluster around the apple

יריות האימון שלו עדיין מקובצות סביב התפוח

but in a random pattern.

אבל בתבנית אקראית.

Occasionally, he hits the apple,

לפעמים, הוא פוגע בתפוח,

but with the wobble, there is no guarantee of a bullseye.

אבל עם הרעד, אין ביטחון בפגיעה.

He must settle his nervous hand

הוא חייב להרגיע את היד העצבנית שלו

and restore the certainty in his aim to save his son.

ולהחזיר את הודאות לכיוונון שלו כדי להציל את בנו.

At the heart of these variations are two terms often used interchangeably:

בלב כל הוריאציות האלו ישנם שני תנאים שבשימוש נפוץ לחילופין:

accuracy and precision.

דיוק ומהימנות.

The distinction between the two

האבחנה בין השניים

is actually critical for many scientific endeavours.

היא למעשה קריטית להרבה אתגרים מדעיים.

Accuracy involves how close you come to the correct result.

דיוק אומר כמה קרוב אתם מגיעים לתוצאה הנכונה.

Your accuracy improves with tools that are calibrated correctly

הדיוק שלכם משתפר עם כלים שמכויילים נכון

and that you're well-trained on.

ושאתם מאומנים היטב בשימושם.

Precision, on the other hand,

מהימנות, מצד שני,

is how consistently you can get that result using the same method.

היא העקביות בה אתם מקבלים את התוצאות בשימוש באותה שיטה.

Your precision improves with more finely incremented tools

המהימנות שלכם משתפרת עם כלים עדינים יותר

that require less estimation.

שדורשים פחות הערכה.

The story of the stolen crossbow was one of precision without accuracy.

הסיפור על הקשת הגנובה היה על מהימנות בלי דיוק.

William got the same wrong result each time he fired.

וויליאם קיבל את אותן תוצאות שגויות כל פעם שהוא ירה.

The variation with the shaky hand was one of accuracy without precision.

הסיפור עם היד הרועדת היה על דיוק ללא מהימנות.

William's bolts clustered around the correct result,

החיצים של וויליאם התקבצו סביב התוצאה הנכונה,

but without certainty of a bullseye for any given shot.

אבל בלי מהימנות של הבול לכל יריה נתונה.

You can probably get away with low accuracy

אתם יכולים כנראה להסתדר עם דיוק גרוע

or low precision in everyday tasks.

או מהימנות נמוכה במטלות יום יומיות.

But engineers and researchers often require accuracy

אבל מהנדסים וחוקרים הרבה פעמים דורשים דיוק

on microscopic levels with a high certainty of being right every time.

ברמה המיקרוסקופית עם וודאות גבוהה של להיות צודקים כל פעם.

Factories and labs increase precision

מפעלים ומעבדות מגבירים את המהימנות

through better equipment and more detailed procedures.

עם ציוד טוב יותר ונהלים מפורטים יותר.

These improvements can be expensive, so managers must decide

השיפורים האלה יכולים להיות יקרים, אז מנהלים חייבים להחליט

what the acceptable uncertainty for each project is.

מה רמת אי הוודאות המקובלת לכל פרוייקט.

However, investments in precision

עם זאת, השקעות במהמנות

can take us beyond what was previously possible,

יכולת לקחת אותנו מעבר למה שהיה אפשרי בעבר,

even as far as Mars.

אפילו רחוק כמו מאדים.

It may surprise you that NASA does not know exactly where

זה אולי יפתיע אתכם שנאסא לא יודעת בדיוק איפה

their probes are going to touch down on another planet.

הגשושיות שלהם ינחתו על פלנטות אחרות.

Predicting where they will land requires extensive calculations

חיזוי מקום הנחיתה שלהם דורש חישובים מורכבים

fed by measurements that don't always have a precise answer.

שמוזנים על ידי מדידות שלא תמיד יש להן תשובה מדוייקת.

How does the Martian atmosphere's density change at different elevations?

איך דחיסות האטמוספירה במאדים משתנה בגבהים שונים?

What angle will the probe hit the atmosphere at?

באיזו זווית הגשושית תפגע באטמוספירה?

What will be the speed of the probe upon entry?

מה תהייה המהירות של הגשושית בכניסה?

Computer simulators run thousands of different landing scenarios,

הדמיות ממוחשבות רצות על אלפי תרחישי נחיתה שונים,

mixing and matching values for all of the variables.

מערבבות ומתאימות ערכים לכל המשתנים.

Weighing all the possibilities,

שוקלות את כל האפשרויות,

the computer spits out the potential area of impact

המחשב פולט את האזור הפונטציאלי לפגיעה

in the form of a landing ellipse.

בצורה של אליפסת נחיתה.

In 1976, the landing ellipse for the Mars Viking Lander

ב 1976, אליפסת הנחיתה לנחתת המאדים ויקינג

was 62 x 174 miles, nearly the area of New Jersey.

היתה 100 על 280 קילומטר, כמעט השטח של ניו ג'רזי.

With such a limitation,

עם כאלו מגבלות,

NASA had to ignore many interesting but risky landing areas.

נאסא היתה צריכה להתעלם מהרבה אתרי נחיתה מעניינים אבל מסוכנים.

Since then, new information about the Martian atmosphere,

מאז, מידע חדש על האטמוספירה של מאדים,

improved spacecraft technology,

טכנולוגיית חלליות משופרת,

and more powerful computer simulations have drastically reduced uncertainty.

והדמיות מחשב חזקות יותר הפחיתו דרסטית את חוסר הוודאות.

In 2012, the landing ellipse for the Curiosity Lander

ב 2012, אליפסת הנחיתה לנחתת קוריוסיטי

was only 4 miles wide by 12 miles long,

היתה רק 6 קילומטר על 20 קילומטר,

an area more than 200 times smaller than Viking's.

שטח קטן פי 200 מזה של ויקינג.

This allowed NASA to target a specific spot in Gale Crater,

זה איפשר לנאסא לכוון לנקודה מסויימת במכתש גייל,

a previously un-landable area of high scientific interest.

אזור בעל עניין מדעי גדול שקודם לכן לא היה אפשרי לנחיתה.

While we ultimately strive for accuracy,

בעוד אנחנו שואפים בסופו של דבר לדיוק,

precision reflects our certainty of reliably achieving it.

מהימנות משקפת את הוודאות שלנו להשגתו באמינות.

With these two principles in mind,

עם שני העקרונות האלו לפנינו,

we can shoot for the stars

אנחנו יכולים לכוון לכוכבים

and be confident of hitting them every time.

ולהיות בטוחים שנפגע בהם כל פעם.