Величина ошибки

Таким образом, с надежностью Ь = 0,99 можно утверждать, что значения ошибок отклонения фактического уровня себестоимости добычи нефти и попутного газа от прогнозируемого находятся в доверительном интервале (0,056 руб., 0,29 руб.) и только в 1% случаев эти ошибки будут принимать значения, находящиеся вне данного доверительного интервала. Кроме того, полученный доверительный интервал свидетельствует о том, что в 99% случаев минимальная и максимальная величины ошибки будут принимать соответствующие значения 0,056 и 0,29 руб.  [c.107]


Анализ ошибок прогнозируемого уровня себестоимости добычи нефти и попутного газа по нефтедобывающей промышленности Украины на 1973—1975 гг. показал, что в 99% случаев минимальная и максимальная величины ошибки будут принимать соответствующие значения 0,056 и 0,29 руб., что говорит о достаточной надежности этих зависимостей для практического использования.  [c.112]

При одной норме величины ошибки риски зависят только от доверительной вероятности и определяются так  [c.66]

Важно, чтобы ошибка ожидаемого страхового возмещения не превысила с определенной вероятностью заданных пределов. Вероятность такой ошибки устанавливается страховщиком. Величина ошибки подбирается на основе стратегии компании путем соответствующего значения коэффициента t из таблицы  [c.411]

Если представить, что было проведено бесконечное число выборок равного объема из одной и той же генеральной совокупности, то показатели отдельных выборок образовали бы ряд возможных значений выборочных средних величин х,, х-,, х3,. ... относительных величин / ,, р2, ръ. ... дисперсий s, s 2, s . .., и т. д. Каждая выборка имеет свою ошибку репрезентативности. Следовательно, можно построить ряды распределения выборок по величине ошибки репрезентативности для каждого показателя для средней, относительной величины и т.д. В таких распределениях улавливается тенденция к концентрации ошибок около центрального значения. Число выборок с той или иной величиной ошибки репрезентативности может быть симметрично или асимметрично относительно этого центрального значения. При бесконечно большом числе выборок получится кривая частот, которая представляет кривую выборочного распределения. Свойства таких распределений используются для получения статистических заключений, установления вероятности той или иной величины ошибки репрезентативности.  [c.165]

ВЛИЯНИЕ ВИДА ВЫБОРКИ НА ВЕЛИЧИНУ ОШИБКИ ВЫБОРКИ  [c.171]

Как указывалось в п. 7.2, при проведении выборочного наблюдения используются различные способы формирования выборочной совокупности случайный отбор - повторный или бесповторный, механический, серийный, типический. Вид выборки влияет на величину ошибки выборки. При бесповторном отборе формула средней ошибки выборки дополняется множителем  [c.171]

Величина ошибки районированной выборки меньше величины ошибки простой (нерайонированной выборки).  [c.173]

Рассмотрим на примере влияние вида выборки на величину ошибки выборки. Исходные данные представлены в табл. 7.3.  [c.174]

Эта величина меньше общей дисперсии без учета районирования (а2 = 2,24). Следовательно, и величина ошибки выборки при районированном отборе будет меньше  [c.178]

Особенности решения всех вопросов по определению репрезентативности выборки и распространению ее результатов на генеральную совокупность зависят от того, были ли выявлены ошибки в выборке или нет. Это влияет на значение коэффициента надежности сохранится оно или нет. Исходя из этого проводится проверка соответствия фактической точности тому значению максимально допустимой суммарной величины ошибки, которое закладывалось при проектировании выборки. Если фактическая точность меньше или равна принятой, то выборка признается репрезентативной, если превышает ее, то применяются специальные методы оценки данных. Проверка производится на основе соотношения  [c.223]


Размер выборки определяется величиной ошибки, которую аудитор считает допустимой. Допустимая ошибка определяется на стадии планирования аудита в соответствии с выбранным аудитором уровнем существенности. Чем меньше размер допустимой ошибки, тем больше должен быть объем аудиторской выборки.  [c.265]

При определении уровня существенности учитывают, как правило, два фактора абсолютную величину ошибки и относительную величину ошибки.  [c.191]

В — А — есть величина ошибки, связанной с заниженной достоверностью.  [c.332]

Между несовпадающими итогами надо найти разность, которая будет указывать на величину ошибки.  [c.333]

Размер выборки определяется величиной ошибки, которую аудитор считает допустимой чем ниже ее величина, тем больше необходимый размер выборки.  [c.154]

Кроме того, важной частью этого этапа проверки является оценка фактической величины уровня существенности. В случае обнаружения ошибок и нарушений аудитор определяет их общую сумму, чтобы понять, является ли эта сумма существенной. Иногда истинная величина ошибки неизвестна, поэтому аудитор должен оценить ее возможную величину и существенность.  [c.225]

Ошибка выборочного наблюдения — это разность между величиной параметра в генеральной совокупности и его величиной, рассчитанной по результатам выборочного наблюдения. Для средней величины ошибка будет определяться так  [c.130]

Далее посмотрим, как влияет колеблемость признака в генеральной совокупности на величину ошибки. Нетрудно доказать, что увеличение колеблемости признака влечет за собой увеличение среднего квадратического отклонения, а следовательно, и ошибки. Если предположить, что все единицы будут иметь одинаковую величину признака, то среднее квадратическое отклонение станет равно нулю и ошибка выборки также исчезнет. Тогда нет необходимости применять выборку. Однако следует иметь в виду, что величина колеблемости признака в генеральной совокупности бывает неизвестна, поскольку неизвестны размеры единиц в ней. Мы можем рассчитать лишь колеблемости признака в выборочной совокупности.  [c.131]

При несовпадении итогов в оборотах по журналу хронологической регистрации операций и оборотной ведомости необходимо установить, где (в двух или в трех итогах) нарушается равенство. Если в двух, то совпадающие условия признаются правильными, а в числах, дающих третий, несовпадающий итог, имеет место ошибка. Между несовпадающими итогами надо найти разность, которая может указать на величину ошибки. Если в трех, то ошибку следует искать во всех трех группах чисел.  [c.165]

Имеет смысл углубить оценку надежности наших экспериментальных данных путем установления величины ошибки коэффициента корреляции (г), для чего воспользуемся следующей формулой  [c.50]

Подставляя полученные нами данные (R = 0,88 и п = 6) в формулу (1.20), определяем величину ошибки коэффициента корреляции  [c.107]

Значимость линейного коэффициента корреляции проверяется на основе величины ошибки коэффициента корреляции т  [c.55]

Величина ошибки 8, = tn ta.k зависит от того, насколько далеко  [c.93]

Для уменьшения ошибки, обусловленной отказом отвечать на вопросы, необходимо прежде всего ее измерить. Если величина ошибки является существенной, то надо предпринять меры для ее уменьшения. Для этого используется два метода взвешенных средних и формирование выборки больших размеров.  [c.173]

Допустимая ошибка Л — величина ошибки результатов опроса, которую исследователь может задать сам. Эта величина определяет значение ошибки, хуже которой результат не должен быть. Доверительная вероятность — вероятность того, что результат проведенного измерения будет попадать в те границы, которые исследователь задает.  [c.151]

Покажите влияние времени исполнения заказа на величину ошибки прогнозирования.  [c.261]


В качестве скалярной меры величины ошибки рассмотрим  [c.326]

Таким образом, разброс по числу критериев и способов их агрегирования очень большой. О способах агрегирования говорить не будем они зависят от физических характеристик критерия и существа задачи. Полнота набора критериев имеет прямое отношение к проблеме неопределенности. Она связана в первую очередь с пониманием того, насколько важны критерии, входящие в набор, для характеристики задачи. Увеличение числа критериев, как будто, должно повышать точность решения задачи учитывается большое число факторов. С другой стороны, если эти факторы учитываются неверно, то возрастает величина ошибки.  [c.105]

Соотношения (7.8) и (7.11) показывают, что ошибка экстраполяции, отвечающая прогнозированию в соответствии с произвольным показателем качества, может быть представлена в виде суммы двух некоррелированных между собой случайных величин ошибки, соответствующей прогнозированию по минимуму дисперсии, и некоторой случайной величины — искусственного рассеивания—С. Отсюда непосредственно следует формула (7.3). Теорема доказана.  [c.331]

Долговечность зубчатых передач ограничивается главным образом выкрашиванием поверхности или поломкой зубьев. вследствие усталости. Для передач общего назначения определяющим фактором являются контактные напряжения поверхности зубьев. Величина же расчетного контактного напряжения для пары зубчатых колес зависит от качества их изготовления (от точности (профиля, величин ошибки в шаге и биения делительной окружности). Коэффициент увеличения долговечности (вследствие повышения точности изготовления) можно выразить так (согласно методике СКБЗС)  [c.53]

Неточность предсказаний внутренне заключена в сложности задачи. Тем не менее, предсказания имеют определенную пользу. Например, прогнозы погоды далеко не всегда верны, но это все же лучше, чем полное неведение, поскольку, когда человек знает, чего можно ожидать в ближайшее время он предпринимает соответствующие меры. Предсказания можно сравнивать с наблюдениями и корректировать их, чтобы в будущем получать более точные результаты. Этот процесс называется ассимиляцией данных в прогноз. Таким образом, важно учитывать величину ошибки и оценивать степень неопределенности, связанной с тем или иным прогнозом твердые значения в прогнозах обманчивы только распределение вероятности несет в себе значимую информацию. Наводнение в Гранд Форкс, вызванное разливом северной части Красной реки, является хорошей иллюстрацией. Весной 1997 года, когда уровень воды в реке поднимался до своего рекордно высокого уровня, горожане и власти полагались на прогнозы ученых относительно максимального уровня воды. Прогнозируемые 49 футов внушили городу ложное чувство безопасности, поскольку прогноз был необоснованно четким. На самом деле, диапазон вероятностей был значительно больше в конце концов, вода достигла уровня 54 фута, заставив 50,000 человек в спешке бросить свои дома. Если бы был рассмотрен полный спектр вероятностей и сценариев хода событий, возможно, были бы приняты контрмеры, и многим людям удалось бы сохранить свое имущество. В данном случае, важно то, что 49-ти футовый прогноз не был неправильным. Просто, к сожалению, отсутствовали возможные отклонения от наилучшего предположения. Вероятностный прогноз, допускающий хотя бы два исхода, был бы гораздо полезнее. Его можно было бы выразить как "существует 50% вероятности того, что уровень воды в реке не превысит 49-ти футового порога и 90% вероятности, что максимальный уровень составит 52 фута". Обратите внимание, что в первой части утверждения передается та же информация о наилучшем предположении (в общем смысле) относительно максимального уровня, тогда как вторая часть дает оценку степени неточности. В этом случае, в принципе, есть возможность взвесить стоимость мер, направленных на уменьшение риска, и отреагировать на любые приведенные отклонения от наилучшего предположения. Главное помнить о сосуществовании нескольких возможных сценариев (а не одного лучшего, или среднего) с определенной степенью вероятности.  [c.315]

В столбце, обозначенном HIT/MISS, приведены отклонения от целевого значения того прогноза, который 6-3-1 сеть сделала по исходной входной матрице. Погрешность всюду была промасштабирова-на так, чтобы значения располагались от -100 до 100, при этом положительный знак соответствует превышению цели, а отрицательный — недобору. Малые по абсолютной величине числа означают точный прогноз (например, апрель 1984), а большие — значительную ошибку (август 1984). Если абсолютная величина ошибки велика, скажем, больше 40, то в этом случае определить вклад отдельной переменной затруднительно. Следующие 6 столбцов таблицы содержат отклонения выхода сети от целевого значения, соответствующие шести описанным выше входным матрицам. Здесь погрешности также промасштабированы и лежат от -100 до 100. По этим данным  [c.146]

Анализ маргинального влияния переменных имеет смысл только тогда, когда коэффициент решаемости DE ISIVN велик, а фактическая ошибка классификации ABSERR (равная разности номеров действительного и спрогнозированного классов) мала. Иначе говоря, если классификация оказалась успешной, можно ожидать сильную обратную зависимость между решающей способностью и ошибкой классификации. На рис. 6.4 показано совместное распределение решающей способности (упорядочена по убыванию) и абсолютной ошибки. Хорошо видно, что число случаев неправильной классификации и величина ошибки растут с убыванием решающей способности — что и следовало ожидать.  [c.151]

Допустим, что мы можем пренебречь ошибкой в 5%. Тогда Ар= 0,05. Коэффициент 1 табличный. Его величина зависит от вероятности, с которой гарантируется, что величина ошибки выборки не выйдет за пределы 5%. Обычно в маркетинговых исследованиях считается, что вероятность в 0,954 зпол-не приемлема. Этому значению вероятности в специальных таблицах соответствует t = 2. Если бы мы захотели обеспечить большую вероятность (например, 0,997), то этому значению соответствовало бы t = 3 и т. д.  [c.46]

М = [3(1 - К)х1002]/(К. х Р2), где М — объем наблюдений, человеко-моментов К — коэффициент загруженнфсти исполнителей работой, установленный как средняя величина по данным прошлых наблюдений Р — допустимая величина ошибки результатов наблюдения (в пределах от Здо10%).  [c.148]

Сх и Су—величина ошибки ах и оу — квадрэтические отклонения N —->все число случаев.  [c.270]

Аудит (1999) -- [ c.102 ]