(1) (अहस्ताक्षरित) एक विशेष मात्रा की एक निर्दिष्ट मान और एक मूल्य है कि उस मात्रा के लिए सही रूप में स्वीकार किया गया है के बीच अंतर। जब इस अंतर में जाना जाता है और एक संकेत है, यह एक सुधार या त्रुटि, उपयोगकर्ता के दृष्टिकोण के आधार पर बुलाया जा सकता है। जब अंतर बहुत लगभग केवल जाना जाता है, यह आम तौर पर मात्र के रूप में उच्च सटीकता के लिए छोटी है अगर संदर्भित किया जाता है और बड़े अगर, संख्यात्मक मानों बताते हुए बिना कम सटीकता।

मूल्यों, मापा या, करने के लिए सही मूल्य की गणना के एक सेट की निकटता का एक उपाय (2)। भी बाहरी शुद्धता या सटीकता के बाहरी कुछ यूरोपीय लेखकों द्वारा बुलाया। सटीकता में अंग्रेजी, तेजी से प्रतिष्ठित, शुद्धता, जो एक दूसरे के लिए माप की निकटता का एक उपाय है से है। तो माप की एक बहुत ही सटीक सेट एक अलग सेट है जो कम लेकिन सटीक और सही है की तुलना बहुत कम सटीक हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, कुछ जल्दी कुछ गरीब माप का उपयोग geodesists मान पृथ्वी की सपाट काफी के मूल्य के करीब अब स्वीकार किए जाते हैं के रूप में सही ढूँढने में सक्षम थे, जबकि बाद में geodesists और अधिक सटीक डेटा का उपयोग कर मान काफी आगे वर्तमान मूल्य से प्राप्त। इतिहास प्रकाश की गति की माप के कई, बहुत ही सटीक संभाव्यतः का एक और उदाहरण प्रदान करता है, माप के लिए गति में बहुत गलत मान दिया था। उपयोग में कई अलग अलग प्रकार के उपाय कर रहे हैं। (एक) के एक सेट में मान और संबंधित सही या मानक मानों के बीच अंतर के वर्गों का योग के औसत मान का वर्गमूल। यह सबसे आम उपाय है और आम तौर पर करने के लिए मान सेट की सटीकता के रूप में संदर्भित किया जाता है। यदि परिशुद्धता के लिए भीतरी शुद्धता के रूप में संदर्भित किया जाता है यह भी करने के लिए बाहरी सटीकता या बाह्य शुद्धता के रूप में संदर्भित किया जाता है। (इस उत्तरार्द्ध शब्दावली अमेरिकन उपयोग में दुर्लभ है। ) अगर (_मैं) x मानों का सेट है (की मापी परिकलित) और यदि s है + √ (< फ़ॉन्ट चेहरा S (_मैं - x _io) x ²) /M तो एस सटीकता का एक उपाय है अगर (_io) x सही या मानक मूल्यों और M का एक सेट है = मैं (सेट में मानों की संख्या)। यह _io यदि x शुद्धता है = एक्स, का औसत मूल्य (_io) x और यदि M = मैं 1। (b) मापा या परिकलित मानों और सही या मानक मूल्यों के बीच मतभेद का निरपेक्ष मान के योग का औसत। (c) पारस्परिक परिभाषित s का में (एक)। पूरी तरह से मापा या परिकलित मानों सटीकता की गणना हो नहीं कर सकता। एक मानक (सही) मान या ऐसे मानों के सेट की तुलना के लिए इस्तेमाल किया जाना चाहिए। मानक हो सकता है (एक) एक सटीक मान, जैसे कि एक हवाई जहाज त्रिभुज; के तीन कोणों का योग (ख) एक पारंपरिक इकाई है, अंतरराष्ट्रीय मीटर, एक निर्वात में प्रकाश की गति से निर्धारित की लंबाई जैसे के मूल्य; (ग) कोई मान परिष्कृत विधियों द्वारा निर्धारित और पर्याप्त रूप से सही मान के निकट समझा कि यह इस तरह के रूप में किया जा सकता: उदाहरण के लिए, एक स्थायी बेंच मार्क या एक नक्शा प्रोजेक्शन की graticule की समायोजित पदोन्नति।

(3) मानक विचलन है। इस परिशुद्धता का एक उपाय है। यह सटीकता के एक उपाय के रूप में कभी नहीं किया जाना चाहिए।

(4) रूट माध्य वर्ग त्रुटि। यह लगभग मानक विचलन के रूप में ही है और यह पसंद, सटीकता के एक उपाय के रूप में इस्तेमाल नहीं किया जाना चाहिए।

(5) जब सेट (_मैं) x परिकलित नंबरों के होते हैं (उदाहरण के लिए एक गणितीय तालिका में उन), सटीकता हो सकता मतलब शब्द (एक) में संख्या; सार्थक अंकों की संख्या (ख) से कम महत्वपूर्ण अंक का परिमाण; या (c) सही स्थानों में नंबरों की संख्या।