absolute error

absolute error 的音标是[ˈæbsəluːt ˈiːˈzɪərɪə] ，基本翻译是绝对误差，速记技巧可以考虑用字母代词的方法，即把每个单词的字母分别代替一个发音类似的单词进行速记。例如，可以用“ab”代替“apple”，“sol”代替“small”，再用“ut”表示“units”，结合起来就是“A-small units”。这样的速记技巧可以帮助记忆单词，同时也有助于发音和拼写。

Absolute error 是一个英语词组，其含义为“绝对误差”。这个词组的构成相对简单，主要包含两个部分：absolute 和 error。

Absolute 的词源可以追溯到拉丁语 absolutus，意为“完全的，绝对的”。这个词最初是指从束缚中解脱出来，后来引申为“完全的，绝对的”之意。

Error 的词源可以追溯到古英语单词 eorcnh，意为“错误”。这个词在英语中经历了漫长的演变过程，最终演化为现在的 error。

Absolute error 的变化形式主要是加上了表示总和或误差的词尾 -ity。

相关单词有：

1. Absolute magnitude - 绝对星等，表示天体在视觉上与绝对距离的关系。

2. Absolute value - 绝对值，表示一个数的绝对值是该数在数轴上对应的点到原点的距离。

3. Absolute error bound - 绝对误差限，表示一组数据的最大允许误差范围。

4. Absolute error analysis - 绝对误差分析，用于评估一组数据的误差大小和分布情况。

5. Absolute error rate - 绝对误差率，用于衡量预测结果与实际结果之间的差距大小。

6. Absolute error tolerance - 绝对误差容限，表示一个系统或模型在特定条件下可以接受的误差范围。

7. Absolute error variance - 绝对误差方差，表示一组数据的误差大小的分布情况。

8. Absolute error estimation - 绝对误差估计，用于估计一组数据的误差大小的一种方法。

9. Absolute error calculation - 绝对误差计算，用于计算一组数据的误差大小的过程。

10. Absolute error comparison - 绝对误差比较，用于比较两个或多个预测结果之间的绝对误差大小。

常用短语：

1. absolute error绝对误差

2. relative error相对误差

3. root mean square error均方根误差

4. bias偏差

5. variance方差

6. confidence interval置信区间

7. standard deviation标准差

双语例句：

1. The absolute error between the predicted and actual values is very small. 预测值与实际值之间的绝对误差非常小。

2. The relative error of the measurement is about 2%. 测量的相对误差约为2%。

3. The root mean square error of the forecast is 5%. 预报的均方根误差为5%。

4. The bias of this instrument is about 10 microradians. 该仪器的偏差约为10微弧度。

5. The variance of the data is a measure of its dispersion. 数据方差是衡量其分散程度的一个指标。

6. We need to calculate the confidence interval for our estimate. 我们需要计算估计值的置信区间。

7. The standard deviation of the population is 5%. 总体标准差为5%。

英文小作文：

Title: The Importance of Error Analysis

Error analysis is an essential part of any scientific research or data analysis process. Understanding the accuracy and precision of our measurements and predictions is crucial for making reliable decisions and developing effective strategies. Absolute error, relative error, root mean square error, bias, variance, and standard deviation are all important metrics that we need to consider when evaluating our results.

By identifying and understanding the sources of error, we can take steps to minimize them and improve our results. For example, we can repeat experiments under controlled conditions to reduce random errors, or we can use more accurate equipment to reduce systematic errors. Error analysis also helps us to identify areas where further research or development is needed, which can lead to breakthroughs in our understanding and capabilities. Therefore, error analysis is an essential part of any scientific endeavor, and it should be a priority in our daily work and research.