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由于测量值而获得的数据，与测量过程本身有关，以及消除记录的干扰（如果有）的必要性。这些数据可用于进一步的计算，其结果将受到此不准确性的影响。确定计算结果的不确定性水平可能会对结果解释产生重大影响。例如，如果根据计算结果确定的参数会随时间变化，则将其与不准确性的水平联系起来很重要。这些更改可能是由于数据记录不准确。如果计算需要从不同来源集成数据，则计算结果的不准确性将是由于来自这些来源的数据不准确。来自许多来源的数据计算的一种类型是向量空间中的转换。一个简单的例子是测量对象在二维空间中的位置和坐标系的变化。可以使用具有不同参数的两个测量设备进行此类测量。测量坐标系可能与目标坐标系不同。在这种情况下，坐标系进行了转换。让我们假设一种设备提供了非常准确的值，而另一个设备非常不准确。如果我们开始旋转坐标系，则各个轴上的不准确性水平将会改变。它们将成长和收缩，经过360度旋转后，它们将返回其原始值。在计算过程中不确定性值可能会下降的事实排除了使用方法来确定不确定性的不准确性，其中应从坐标系统转换的公式中确定不确定性。可以从以下文章的推论中可以看出，坐标不准确的变化与坐标的方式不变。这使他们可以减少，即使他们不承担负值。坐标系转换的公式非常广泛使用。它不仅限于旋转，更改对象的比例。转换确定对象的大小如何在特定相对论理论，转换为傅立叶，余弦，波浪等中如何变化。
确定计算出的脑电图指数的不准确性
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