Классификация ошибок

Отказы и ошибки человека. Природа и классификация ошибок  [c.44]

Наиболее универсальная классификация ошибок и отказов приведена в [23]. В соответствии с этой классификацией выделены следующие критерии.  [c.49]

Классификация ошибок. Все ошибки, возникающие в бухгалтерском учете, подразделяются по следующим признакам  [c.164]


Классификация ошибок. Классифицируем ошибки, присутствующие в операционных данных, по нескольким — наиболее важным, с нашей точки зрения, — критериям.  [c.397]

Классификация ошибок и средства их анализа долгое время использовались при разработке оборудования с целью совершенствования его качества, повышения надежности в работе и снижения стоимости. В связи с тем, что область применения ЭВМ значительно расширилась за счет спектра решаемых задач и областей приложения, стоимость программного обеспечения перекрыла стоимость оборудования, и надежность программ стала одной из важнейших проблем использования вычислительной техники. В результате этого появилась потребность в специальных средствах и методах для решения задачи классификации ошибок ПО  [c.55]

Целью задачи классификации ошибок ПО является создание метода упорядочения информации о программных ошибках с тем, чтобы на основе анализа этой информации получить представление о причинах, породивших ненадежность, и о путях их предупреждения. Эта информация используется для обнаружения ошибок в программах и их последующего исправления. Целью метода является повышение надежности ПО за счет  [c.55]

Признак ЧТО. Программные ошибки могут классифицироваться по признаку ЧТО, характеризующему проявление ошибки. Эта информация оказывается очень важной, так как она является первым звеном цепи, ведущей к локализации и исправлению ошибки. Классификация ошибок по этому признаку зависит от результатов работы программы, а это в свою очередь определяется функциями, выполняемыми программой, и используемыми ресурсами системы. Информация об ошибке может быть разделена на категории программное обеспечение, функции, ресурсы и область.  [c.59]

Должен знать основы рентгенотехники и программирования устройство, принцип работы и основные узлы рентгеноспектральных аппаратов санитарные правила работы с радиоактивными изотопами краткие сведения о строении атома, радиоактивности, взаимодействии рентгеновского излучения с веществами методики рентгеноспектрального анализа точность и чувствительность различных методов классификацию ошибок порядок установки и юстировки кристаллов общие и специальные методы рентгеноспектрального анализа (внешнего стандарта, стандарт-фона).  [c.91]

Понятия мошенничества и ошибки. Условия и события, увеличивающие риск мошенничества. Классификация ошибок.  [c.158]

Классификация ошибок по содержанию  [c.69]

Исправление таких ошибок производится при расчете чистых финансовых результатов за текущий период. Если ошибка имеет значительное влияние на финансовые результаты одного или нескольких отчетных периодов, то она считается фундаментальной, и ее исправление требует обновления сравнительной информации или предоставления дополнительной прогнозной информации. Примером фундаментальной ошибки может служить включение в отчетность предыдущего периода сумм незавершенного производства или дебиторской задолженности по фальсифицированным контрактам, которые не могут вступить в силу. В отличие от МСФО, П(С)БУ не содержит классификаций ошибок в зависимости от величины.  [c.265]


Неизбежность различного рода ошибок и искажений приводит к тому, что в платежный баланс вводится статья Ошибки и пропуски или статистическая погрешность . Поскольку формально платежный баланс всегда должен быть в равновесии, то расхождения с фактическими данными заносятся в эту статью. В ряде случаев в нее включают показатели, которые по каким-либо причинам не подходят под существующую классификацию статей платежного баланса или с целью их сокрытия. Она отражает не только методологические ошибки, но и неучтенные, в том числе контрабандные, операции, и поэтому величина показателей по этой статье обычно достаточно стабильна. Но в периоды кризисов, социальных и политических потрясений суммарный показатель ошибок и пропусков увеличивается. Это дает специалистам основание считать, что в такие периоды за ним скрываются крупные перемещения, бегство краткосрочного капитала в поисках выгодного приложения или безопасного убежища.  [c.134]

В системе управленческого учета издержки по основной работе, относящейся к прямым затратам труда, записываются на единый счет основного производства соответственно нормативной стоимости производственной рабочей силы. Отсутствие этапа классификации по признаку завершенности процесса значительно уменьшает объем конторской работы по учету запасов и снижает вероятность ошибок в этой работе.  [c.162]

Конечно, бухгалтеры принуждены ориентироваться в принятой методологии, но вряд ли это может служить ей оправданием. Бесчисленное множество логических ошибок, допущенных в ПС, свидетельствует о необходимости приведения классификации объектов к какому-то единому знаменателю, а точнее — к дифференциации хозяйственного комплекса в соответствии со всеобщими принципами функционирования информационных систем.  [c.321]

Таким образом, чтобы избежать тех ошибок и неясностей, о которых говорилось выше, необходимо руководствоваться принципами, которые лежат в основе любой правильной методологии научного исследования вообще и методологии построения научной классификации в частности.  [c.106]

Записи результатов межоперационного контроля должны быть приложены к детали для использования заинтересованными лицами в любое время. Карты классификации дефектов или рабочие карты включают перечень контрольных операций, которые должны быть сделаны, и проверяемых параметров и заполняются на продукцию по всему техпроцессу. Это помогает контрольному персоналу избежать ошибок. Когда все необходимые данные собраны и проанализированы, стоимость продукции вследствие ее низкого качества может оказаться более высокой поскольку при использовании обычных методов многие расходы не выявляются.  [c.23]

А сейчас мы хотим привести матрицы ошибок классификации для 5-2-1 модели и для MDA-метода (см. табл. 8.6).  [c.180]

В основе ошибок лежит, как правило, неверно построенная типология конфликтов, что является безусловным следствием некорректности используемых определений базового понятия и некорректности применения слов, обозначающих тип работы с конфликтом . Но представляется, что не так существенна типо-. логия самого конфликта, как типология форм его проявления. Однако следует отличать классификацию форм проявления кон-  [c.445]

На стадии формирования концепции руководитель осуществляет постановку задачи. При этом он либо выбирает уже готовый тип задачи (концепцию) на основе своего опыта и знаний, либо формирует новую концепцию ("с нуля"). Обычно человек вследствие инертности мышления пытается в своем опыте и знаниях отыскать ситуацию, аналогичную сложившейся, отнести эту ситуацию к уже известной группе, а дальше действовать по известному шаблону. Таким образом, постановка задачи часто сводится к классификации. Однако реальная ситуация может не соответствовать "удобной модели". Кроме того, если старые решения были неоптимальными, над руководителем будет довлеть груз прошлых ошибок. Поэтому контроллер на этой стадии либо может подсказать возможную модель принятия решения, либо сыграть роль "адвоката дьявола", чтобы испытать на прочность ту или иную модель.  [c.237]


Следующим моментом при формировании информационного фонда является достижение качества информации, от которого зависят приводимые в итоге аналитические выводы. Здесь важно провести правильную детализацию и классификацию данных. Так как усложненный анализ данных — это множество вычислительных процедур, описывающих, распознающих или идентифицирующих структуры, которые лежащие в основе совокупности данных, принадлежащих выбранному пространству, сформулированному, например, путем факторного анализа, может привести к появлению ошибок и в итоге к искажению конечных результатов. Здесь применимы общие принципы классификации. Дается объемная начальная информация об основных производствах рассматриваемого предприятия и полная внешняя информация, и далее определяется выбор качественных и количественных данных, характеризующих их.  [c.47]

Следует обращать внимание на точность всех данных, помещенных на обложке, так как в противном случае их использование для классификации и других целей может привести к серьезным ошибкам. Первичная организация документов требует не только знания и -умения, но и большой добросовестности и чувства ответственности при ее практическом осуществлении. Допущение тех или иных ошибок в процессе первичной группировки нередко означает утерю для науки и практики ценных документов.  [c.151]

КЛАССИФИКАЦИЯ ПРОГРАММНЫХ ОШИБОК  [c.55]

Выдвигаемая цель классификации программных ошибок не предполагает создания закрытой системы, внутри которой производилось бы исправление ошибок. Для достижения поставленной цели необходимо прежде всего определить основные принципы, применимые к конкретным требованиям пользователя, желающего классифицировать ошибки. Естественно, что эти принципы должны в последующем расширяться и дополняться Подобный подход обусловлен тем, что уже на ранних стадиях решения задачи стали очевидными для любого метода классификации, охватывающего большую часть программных ошибок, его громоздкость и высокая стоимость для конкретного применения при сборе данных об ошибках.  [c.56]

Изучение аналитических данных различных проектов позволяет утверждать, что среда, в которой разрабатывается ПО, является сложным комплексом взаимообусловленных факторов. Соответственно метод классификации данных об ошибках должен быть не менее сложным с тем, чтобы обеспечить охват всей информации, касающейся аспектов среды разработки ПО. В то же время классификационный метод должен сохранить достаточную гибкость для того, чтобы он мог использоваться для любого подмножества среды, конкретно заданного в эксперименте, а также для взаимодействия с процессом последующего анализа программных ошибок.  [c.56]

КЛАССИФИКАЦИЯ НАЛОГОВЫХ ОШИБОК  [c.9]

Далее приводится классификация основных налоговых ошибок, возникающих в деятельности предприятий. Эту классификацию нельзя считать исчерпывающей, ибо каждый налогоплательщик может самостоятельно изобрести такие удивительные ошибки, какие невозможно представить даже самому просвещенному автору.  [c.9]

Таким образом регистры предназначены для накапливания, группировки и систематизации однородных хозяйственных операций, содержащихся в документах, служат целям контроля, управления и анализа финансово-хозяйственной деятельности производственных объединений и предприятий и используются для составления установленных форм отчетности. Учитывая большое значение и роль учетных регистров, необходимо более детально изучить их классификацию, порядок и технику записей, способы исправления ошибок и хранения.  [c.165]

Затем мы остановились на понятиях аванса и начисления. Авансы — это оплата вперед за товары и услуги, которые не будут израсходованы до Следующего финансового периода, в тс время как начисления—это вычеты из прибыли, касающиеся использования ресурсов, на которые не были получены счета-фактуры на конец данного периода. Компания также формирует "резервы" для будущих выплат, таких как налги, безнадежные долги и т.д. Важно отметить различие между начислениями и резервами. Начисления относятся к расходам, "которые явно определены" (то есть сумма начислений может быть точно предсказана), а резервы относятся к "предполагаемой задолженности, даже если ее величина и дата погашения не могут быть точно определены". Резервы записываются в "промежуточные счета", которые могут быть использованы как временное "обиталище" для записей ожидающих соответствующей классификации расходов, либо ошибок до их окончательного исправления.  [c.78]

Данный раздел посвящен маркетинговым исследованиям. Изложение в нем материала осуществлено не по традиционной общепринятой схеме. Сначала описаны возможные объекты маркетинговых наблюдений — факторы макросреды и микросреды (чаще этот материал излагается в разделах, посвященных планированию маркетинга). Восприятие студентами этих факторов как возможных объектов маркетинговых исследований позволит придать последним не эпизодический, а системный характер. Четкая классификация возможных объектов исследования, безусловно, упорядочит проведение маркетинговых исследовательских процедур, обеспечит целенаправленное их применение. Многие из объектов маркетингового анализа рассмотрены очень подробно. В частности, факторы природы, политики, экономики и др., что может показаться излишним, так как они еще более подробно рассматриваются в других учебных дисциплинах. Однако это не так. Автор надеется, что подробное освещение этих факторов сформирует у студентов устойчивое представление о необходимости вести постоянное наблюдение за динамикой этих факторов, ибо они образуют окружающую среду бизнеса, на которую ни одно предприятие повлиять не может. Большое внимание в разделе уделено таким маркетинговым методам исследования, как анализ сильных и слабых сторон фирмы, возможностей и угроз для нее во внешней среде (в структуре факторов макросреды и микросреды). Предложенная классификационная матрица оценки возможных последствий маркетинговых решений, безусловно, заставит задуматься студентов и бизнесменов, обучающихся на курсах повышения квалификации, над каждым из предлагаемых их маркетинговыми службами решений. Это избавит фирмы от ошибок и финансовых потерь.  [c.92]

Зараковский Г. М., Медведев В. И. Классификация ошибок оператора. — Техническая эстетика, 1971, № 10.  [c.273]

Сложность и многосторонность процесса разработки ПО отражаются и в структуре метода классификации ошибок. Несмотря на то что в рассмотренном методе классификации представлено в общей сложности около 100 атрибутов данных об ошибках, вероятность того, что их потребуется еще больше, остается достаточно высокой. С другой стороны, ни от одного эксперимента не ожидается использования всего метода классификации. Список приведенных категорий, разделов и. подразделов может служить основанием для выбора такого подмно- жества, которое соответствовало бы целям конкретного эксперимента. м  [c.65]

На этапе обучения происходит вычисление синаптических коэффициентов в процессе решения нейронной сетью задач (классификации, предсказания временных рядов и др.), в которых нужный ответ определяется не по правилам, а с помощью примеров, сгруппированных в обучающие множества. Такое множество состоит из ряда примеров с указанным для каждого из них значением выходного параметра, которое было бы желательно получить. Действия, которые при этом происходят, можно назвать контролируемым обучением учитель подает на вход сети вектор исходных данных, а на выходной узел сообщает желаемое значение результата вычислений. Контролируемое обучение нейронной сети можно рассматривать как решение оптимизационной задачи. Ее целью является минимизация функции ошибок, или невязки, Е на данном множестве примеров путем выбора значений весов W. Суть задачи оптимизации станет яснее, если представить себе график невязки, рассматриваемой как функция весов (эта функция определена в многомерном пространстве весов, где каждому весовому коэффициенту соответствует своя размерность). Из-за нелинейностей функций активации полученная поверхность в общем случае будет очень сложной наряду с плоскими участками на ней будут локальные минимумы, седдовые точки,  [c.25]

Используя полученные из АГК числовые характеристики объектов, мы провели стандартный линейный множественный дискрими-нантный анализ с одинаковыми (равными 33%) априорными вероятностями принадлежности элемента. группам. Правильно были классифицированы 41% от общего числа случаев, и это несколько лучше 33-процентной точности, которая получилась бы при случайном отнесении объекта к той или иной группе. Табл. 8.6 ниже— это таблица неправильных классификаций, которая также называется матрицей ошибок.  [c.179]

Выбранная конфигурация сети дает приблизительно 80-процентную точность классификации — вдвое лучше, чем MDA. Это говорит об отличной способности сети к обобщению (вспомните, что наилучшие результаты сеть показала при перекрестном подтверждении). Особенно важно, что все три промаха были поняты. Таким образом, ошибки 1-го рода сведены к нулю. Следует помнить, что минимизация этих ошибок имеет смысл только при том условии, что не становятся слишком большими ошибки 2-го рода. Действи-  [c.180]

В предыдущей главе были изложены результаты классификации ex ante (т.е. наперед) в задаче оценки привлекательности фирм с точки зрения размещения кредитов, которую выполняли несколько польских специалистов в области кредитного дела на материале гипотетических заявок на предоставление кредита также были рассмотрены результаты классификации ex post (т.е. задним числом) на материале реального инвестиционного портфеля Голландского инвестиционного банка. В обеих задачах имеющихся данных было недостаточно для того, чтобы проанализировать цену ошибок классификации. В этой главе мы займемся оценкой ошибок классификации 1-го и 2-го родов в задаче прогнозирования банкротства корпораций и исследуем возможные результаты применения нейронных сетей. Материалом для конкретной задачи послужат данные по ряду британских компаний — производителей комплектующих для автомобилей. В основе конструкции сети лежат семь входных моделей, использующих показатели, которые входят в так называемое дзета Альтмана.  [c.201]

Оценка качества моделей классификации представляет собой сложную задачу, потому что в большинстве реальных приложений цена ошибок неодинакова. Так например, отказ в кредите хорошему клиенту влечет за собой лишь организационные расходы на поиск нового клиента, тогда как предоставление кредита ненадежному партнеру может привести к большим убыткам. Из-за этой несимметрии денежных потоков при определении степени точности модели необходимо учитывать последствия того или иного прогноза. Качество прогнозирования банкротств определяется и тем, насколько точно выявляются банкроты, и тем, насколько точно классифицируются небанкроты. Необнаружение компании-банкрота называется ошибкой 1-го рода, а прогноз банкротства, которого на самом деле не последовало, — ошибкой 2-го рода.  [c.203]

Из-за несимметрии цены ошибки становится чрезвычайно трудно найти компромисс между ошибками 1-го и 2jro родов. Говоря иначе, трудно ответить на вопрос, которая из двух моделей лучше та, которая правильно идентифицирует 90% банкротств и на одну правильную классификацию дает 10 ошибок 2-го рода, или та, которая идентифицирует 80% банкротств, но дает только 8 ошибок 2-го рода на одну классификацию.  [c.203]

Следующая проблема — это выработка стандарта для тестирования. Для оценки MDA-моделей в большинстве случаев берется небольшое количество образцов, и это увеличивает вероятность того, что модель будет слишком точно подогнана под тестовые данные. В выборках обычно содержится поровну компаний-банкротов и небанкротов, а сами данные, как правило, соответствуют периодам интенсивных банкротств. Это приводит к выводу о том, что надежными являются только результаты оценки модели на новых данных. Из табл. 9.1 видно, что даже на самых благоприятных тестах с новыми данными (когда все примеры берутся из одного периода времени и притом однородными в смысле отраслей и размера предприятия) качество получается хуже, чем на образцах, по которым определялись параметры модели. Поскольку на практике пользователи моделей классификации не смогут настраивать модель на другие априорные вероятности банкротства, размер фирмы или отрасль, реальное качество модели может оказаться еще хуже. Качество может также ухудшиться из-за того, что в выборках, используемых для тестирования MDA-моделей, бывает мало фирм, которые не обанкротились, но находятся в зоне риска. Если таких с риском выживающих фирм всего четыре-пять, то это искажает реальную долю рисковых компаний, и в результате частота ошибок 2-го рода оказывается недооцененной.  [c.205]

Участвовавшие в сравнении MDA-методы были рассчитаны и оптимизированы, исходя из доли ложных сигналов 10 1 при некоторых априорных вероятностях и цене ошибок. Хотелось бы использовать в качестве ex ante критерия меньшее, чем 10-процентное, число потенциальных банкротов в популяции, но это плохо согласуется с параметрами моделей. Это также противоречит практике, когда снижение порога ниже 10-процентного уровня не приводило к банкротству. Так, когда доля ложных сигналов урезалась до 7%, Z-шкала Таффлера вообще переставала идентифицировать банкротства, а модель Datastream наталкивалась на это препятствие на отметке 8%. В противоположность этому нейронная сеть распознала два случая банкротства ниже разделяющего уровня в 4.5%, т.е. сеть способна работать в условиях, когда на одну правильную идентификацию банкротства приходится всего пять ложных сигналов. Этот показатель сравним с наилучшими результатами, которые получаются у MDA-моделей на гораздо менее требовательных тестах задним числом (ех post). Отсюда следуют два вывода во-первых, нейронные модели представляют собой надежный метод классификации в кредитной сфере, и, во-вторых, использование при обучении в качестве целевой переменной цены акции может оказаться более выгодным, чем собственно показателя банкротство/выживание. В цене акций отражает-  [c.209]

Вторая группа ошибок набора связана с неправильной расстановкой переносов слов. Системы подготовки текстов используют четыре способа выравнивания текста абзаца при автоматической верстке строке процессе набора влево, вправо, по центру и выключка — когда каждая строка абзаца, кроме концевой, выравнивается по правой границе за счет расстановки переносов с последующим равномерным расширением пробелов между словами. Последний способ наиболее распространен, так как более всего соответствует удобству чтения и восприятия текста. Если в документе, изготавливаемом с помощью компьютерной системы подготовки текста, не преследуются специальные цели, например, зафиксировать с помощью рваной правой границы внимание читателя, то абзацы принято выравнивать выключкой. Если просто (без переносов) выравнивать текст по правой границе, возникает брак, называемый жидкой строкой или зияющими пробелами. Выключка придает тексту более оформленный вид и имеет еще одно важное преимущество выровненный текст, как правило, содержит больше символов в каждой строке, что уменьшает общее количество строк. Именно поэтому газетный стиль оформления текста использует колонки с выровненным по краям текстом. В текст документа программа текстового процессора при выключке добавляет так называемые мягкие пробелы, осуществляется разгонка строк. Термин мягкие в данном случае подчеркивает возможность изменения положения пробела самой программой подготовки текста. Пробелы, задаваемые пользователем в тексте при наборе, программой текстового процессора не могут быть изменены, поэтому они называются жесткими пробелами. Мягкие пробелы могут сильно увеличить междусловное расстояние и привести к уже упомянутым жидким строкам, дырявости набора. Проблема появления мягких пробелов и увеличения междусловного промежутка решается расстановкой переносов. Как уже было отмечено (п. 17.1 Классификация программ подготовки текстов ), перенос слов является важной функцией текстового процессора. Целесообразно выполнять  [c.401]

Реализация обоих подходов к выявлению ключевых активов помогает избежать двух типичных ошибок. Во-первых, менеджеры на всех уровнях, во всех подразделениях и функциональных участках, как правило, завышают ценность одних активов и занижают или даже игнорируют ценность других. В недавно проведенном заседании по стратегическому планированию в одной компании средних размеров директор по финансовым вопросам перечислил все активы, которые, по его мнению, компании требовалось наращивать . Но в этот список не был включен ни один нематериальный актив. Во-вторых, отдельные организации затрачивают слишком много времени на категоризацию и классификацию активов, но не задаются вопросом, в какой степени каждый класс или тип активов значим для текущей или потенциальной стратегии.  [c.340]

Достоинство новой асимптотики не в том, что в ней не обязательно верны многие общепринятые статистические процедуры, а в том, что полученные в ней предельные формулы, например для ошибок классификации многомерных объектов, исключительно хорошо работают даже при относительно небольших значениях п.  [c.155]

Программирование на Я. а. для вычислит, машины требует включения в её программное обеспечение спец. программирующих процессоров — программ-посредников между программами на Я. а. и машиной. Такой процессор в своём полном составе выполняет следующие функции ввод исходной программы, лексич. (выделение и классификация лексем), синтаксич. и семая-тич. анализы с обнаружением формальных ошибок и сигнализаций о них, синтез промежуточной формы (представление программы на языке нек-рой абстракт-noil вычислит, машины, удобное для последующей обработки или выполнения), оптимизацию (систематич. преобразование промежуточной формы, направленное на улучшение характеристик программы, напр, её размера или расходования памяти), генерацию (построение машинной программы), выполнение программы, а также документацию о проделанной работе.  [c.590]

Смотреть страницы где упоминается термин Классификация ошибок

: [c.335]    [c.73]    [c.181]   
Общая теория учета - естественный, бухгалтерский и компьютерные методы (2001) -- [ c.397 ]

Надежность программного обеспечения систем обработки данных Издание 2 (1987) -- [ c.55 , c.56 ]