例句
1.那个小朋友的英语发音非常准确。
2.我们在会上发言应该用语准确，简明扼要。
1. 谓与实际或预期完全符合。
引
1. 那些简单的话语，然而却将世界的政治和经济的情形很有条理的概括了出来，而且他批判得真准确。
《一九三〇年春上海》之一
丁玲
2. 门里进来两个年轻妇女，更准确地说，是两个还没出嫁的农村女子。
《铜墙铁壁》第三章
柳青
3. 只凭他的模样，便会获得极不准确的印象。
《在和平的日子里》第一章
杜鹏程
“准确”（zhǔn què）是指严格符合事实、标准或真实情况的状态，强调无误差、精准确实它通常用于描述与事实或预期完全一致的事物，如时间的准确性、计算的准确性等。准确意味着在执行任务避免错误或误差，确保结果正确无误。
准确与精确、正确等概念密切相关，但各有侧重。准确侧重于结果的正确性，即没有错误或偏差；而精确则更强调细节的精确无误。例如，在测量中，准确的结果是指测值接近真实值，而精确的结果则是指测量值之间的接近程度。
此外，“准确”还可以作为名词使，表示准确性或精确度。在科学、工程、医学等领域，准确性至关重要，因为小错误可能导致重大后果。
总之，“准确”是一个强调无误差、符合事实或标准的形容词，广泛应用于描述各种需要精确性的场合。
准确性在科学、工程和医学等不同领域中具有至关重要的应用和重要性。以下是对这些领域的详细分析：
在科学研究中，准确性和精确性是衡量实验结果质量的关键指标。准确的测量结果应与真实情况相符，而精确的测量结果则表现为一组相互吻合、聚集在平均值附近的测量结果。科学研究依赖于精确的术语和声明，因为这有助于减少科学家之间的误解和沟通障碍，并使结果更容易被验证。例如，在生物学研中，精确的操作定义和可验证性是确保研究结果可靠性的关键。
在工程领域，准确性直接影响到产品的质量和性能。控制方法在精密工程中的设计和应用中，准确性是指能够以精确的方式实现产品特征或相关过程参数的真实测量量的能力。例如，在机械和仪器动力学中，测量值的准确性对受控改进的价值至关重要。此外，容错性和可靠性也是工程领域的重要概念，容错性关注于系统在出现错误时仍能产生输出的能力，而可靠性则涉及系统组件失败的可能性。
在医学领域，准确性对于临床诊断、治疗选择和治疗监测具有重大贡献。例如，在临床化学中，对体内液体中化学物质进行定量分析对于诊断和治疗决策至关重要。过去，人们普遍认为只要正确执行预定程序，结果就会具有合理的准确性和精确性，但这一观点已被证明是错误的。如今，医院实验室中常规检测的化合物种类繁多，浓度极低，使用了各种分析技术，此确保分析结果的准确性和可靠性变得越来越重要。
在所有这些领域中，准确性都是确保测量结果可靠性和有效性的重要因素。例如，在计量学中，测量准确性描述了测量值与被测物真实值之间的近程度，包括系统性和随机误差成分。此外，ISO 5725标准强调了测量准确性和测量不确定性的重要性，并指出它们在确保测量结果准确性和可靠性方面的作用。
总之，无论是在科学、工程还是医学领域，准确性都是确保研究结果、产品性和临床诊断准确性的基础。
准确、精确和正确之间的区别和联系主要体现在以下几个方面：
正确性（Correctness） ：通常指的是结果或测量值符合预期的标准或规范，即没有系统性偏差或错误。正确性更多地关注于结果的符合性，而不是其接近真实值的程度。
区别：
精确性与正确性的区别：精确性关注的是测量值的一致性和重复性，而正确性则关注的是测量值是否符合预期的标准或规范。例如，如果使用一有系统误差的秤称量物品，虽然每次测量结果可能非常一致（精确），但这些结果可能并不准确，因为它们偏离了真实值。
联系：
准确、精确和正确三者之间的关系可以总结为：准确性关注测量值与真实值的接近程度，精确性关注测量值之间的重复性和一致性，而正确性关注结果是否符合预期的标准或规范。
量化或评估一个结果的准确性可以通过多种方法和指标来实现，具体取决于应用场景和数据类型。以下是一些常见的方法和指标：
这种方法用于评估数据/信息的准确度，即防止未经授权的修改。通过比较实际值（已知来源的值）与信息系统处理的值之间的差异，可以量化准确度。
准确度指数：
准确度指数是通过计算正确值数量与总值数量的比例来衡量准确性的。公式为：准确度指数 = 正确值数量 / 总值数量。
百分缺陷率：
百分缺陷率是统计质量控制中广泛使用的量化指标，用于衡量记录中的缺陷或准确性损失的数量。公式为：每个记录的缺陷/准确性损失数量 = D/R。
敏感性、特异性、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）等：
在诊断测试中，这些指标用于评估测试在疾病患者和非疾病患者中的表现。例如，敏感性表示测试在疾病患者中检测出阳性的概率，特异性表示测试在非疾病患者中检测出阴性的概率。
相对误差（RE）：
相对误差用于评估已知浓度的样品与理论浓度的接近程度。计算公式为：相对误差 = |(实际值 - 理论值) / 理论值| × 100%。
n-fold cross-validation方法：
在机器学习中，n-fold cross-validation方法用于比较模型与预测模型的准确性。通过设定显著性水平（如α=0.95），可以评估评分预测准确性的统计显著性。
精确性：
精确性描述了数值与真实值的接近程度，可以通过将正确预测的数量除以所有预测的数量来算。在人工智能中，精确性是一个评估指标，衡量模型做出的正确预测数量与总预测数量的比例。
ROC曲线和AUC值：
接收者操作特征（ROC）曲线和曲线下面积（AUC）用于评估分类模型的性能。AUC值越高，模型的准确性越好。
验证性和可靠性测试
在实际操作中，提高测量或计算的准确性可以通过以下几种方法实现：
选择高精度的测量设备：使用精确的测量设备是提高测量准确性的基础。例如，在地下管线测量中，可以使用全球定位系统（GPS）、激光扫描仪和地面雷达等高精度设备来确保数据的准确性。
定期校准和维护设备：设备的不准确性会导致数据误差，因此需要排技术人员定期校准和维护测量设备，以确保其性能始终处于最佳状态。
优化测量方法：改进测量方法可以显著提高测量结果的准确性。例如，通过采用基于神经网络的匹配算法，可以提高三维速度场测量的准确性。此外，还可以通过优化图像质量和探头方向来提高测量数据的准确性和可靠性。
多次独立测量并验证数据一致性：进行多次独立的测量并验证数据的一致性，可以提高数据的可信度。如果多次测量结果相符，则数据的准确更有说服力。
减少人为误差：标准化高度体积量化（VSF）方法通过将测点转换到最佳拟合平面上，减少了人为误差对测量结果的影响，从而提高了计算的准确性。
提高测量人员的专业技能：通过培训和学习，提升测量人员的专业技能和职业道德，了解前沿测量技术并将其应用于实际工作中，以提高专业能力。
控制和减少系统误差和偶然误差：在测量过程中，应尽量减少偶然误差和系统误差的影响。例如，在水准测量中，可以通过控制视差、水准尺倾斜等因素来减少误差。
集成先进的数据处理技术：将测量数据与地理信息系统（GIS）系统集成，利用GIS的精确性和数据验证功能，进一步提高数据的质量。
准确性的历史发展和理论基础可以从多个领域进行探讨包括统计学、计算机科学、经济学以及数学等。
在统计学中，准确性的定义和分析有着悠久的历史。Mikhail和Ackermann（1976）将准确性定义为估计值与真实参数或值的接近程度，而精确度则表示测量值与平均值的一致性。Monico等人（2009）进一步区分了系统性和随机性误差，并强调了准确性（包括系统性和随机性误差）和精确度（仅限于随机性误差）之间的区别。Mitto等人（2006）则提出准确性依赖于精确度和准确性，其中准确性是独立测试结果与规定条件下的结果之间的接近程度，而准确性是大量测试结果的平均值与接受的参考值之间的接近度。
在计算机科学领域，验证程序正确性的理论发展也与准确性密切相关。从罗素和怀特海德的《数学原理》奠定自动推理的基础，到艾伦·图灵的计算模型，再到Rabin和Scott提出的字符串语言自动机理论，以及Büchi为序列语言提供的基础，这些都为程序正确性的形式化定义和验证奠定了基础。Clarke和Emerson在1980年独立开发了模型检查方法，并得到了Queille和Sifakis的进一步改进，这些方法用于验证程序的正确性。
在经济学中，预测准确性的研究历史悠久。经济预测准确性的分析与时间序列分析的历史发展同步，从凯恩斯提出理论必须通过正确使用数据和统计方法来得到证实，到廷伯根于1939年开发了首个预测模型测试，再到卢卡斯批评指出未来的发展受到预期的影响，这些都反映了预测准确性的复杂性和重要性。研究者构建了多种准确性衡量标准，如均方误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和Theil不平等系数（U），用于评估预测变量在特定时期的预测准确性。
在数学领域，准确性的概念也在不断发展。叶高翔指出，以微积分为代表的现代高等数学的发展为精确科学提供了强有力的支持。爱因斯坦的相对论是精确科学的理论典范，其中采用的现代高等数学包括微积分、线性代数、张量分析、群论、拓扑学、微分几何等。此外，解析学的发展也依赖于直观理解，尽管其概念在数学上得到了严格化。