Ошибки исходных данных 256 [c.480]
Ошибки расчета в основном складывается из ошибки исходных данных, ошибки модели и ошибки метода решения (численного метода). [c.9]
Сводная смета затрат на производство и реализацию продукции разрабатывается при помощи Свода затрат на производство . Он может быть составлен либо сметным методом — на базе смет затрат цехов и сметы общезаводских расходов, либо калькуляционным — на базе калькуляций себестоимости продукции, смет затрат вспомогательных цехов предприятия и комплексных статей затрат. Разница в исходных данных определяет разный порядок выполнения работ. Свод представляет собой шахматную ведомость (табл. XIV. 6), в которой по строкам приводятся затраты по калькуляционным статьям расхода, а по графам дается их разложение по элементам затрат. Он позволяет выделить первичные элементы по всем статьям затрат, выявить внутризаводской оборот, наглядно показать все внутренние связи предприятия выявить и исправить ошибки в сметах цехов, особенно по линии оказания услуг, наконец, показать увязку общего объема продукции основных и вспомогательных цехов с внутренними потребностями в пей и с планируемым отпуском на сторону. Таким образом, эта таблица при составлении плана по себестоимости является не только контрольной, но и рабочей. [c.257]
В сетевом графике не допускаются замкнутые циклы, т. е. возвращение стрелок к тому событию, из которого они вышли. Появление таких циклов говорит об ошибке в исходных данных или неправильности построения сети. [c.67]
При оценке степени риска, присущей проекту, должны быть отражены также и возможные ошибки при расчете технико-экономических показателей проекта. С этой целью проводят оценку чувствительности расчетного эффекта к возможным неточностям исходных данных. При этом принятые вначале исходные данные (тех- [c.135]
При параллельных работах, т. е. если одно событие служит началом двух или более работ, используют понятие зависимости одной работы от другой (рис. 10). Если после окончания двух работ а к б следует работа г, а начало работы г зависит только от окончания работы б, на сетевом графике это изображают с помощью зависимостей (рис. 11). На сетевом графике не должно быть замкнутых (обратных) контуров (циклов), т. е. работы не должны возвращаться к первоначальному событию. Если на сетевом графике обнаружен замкнутый (обратный) контур (рис. 12), значит, в исходных данных имелась ошибка. [c.89]
В сетевом графике не должно быть замкнутых контуров (циклов), т. е. работы не должны возвращаться к первоначальному событию. Если в сетевом графике обнаружен замкнутый (обратный) контур (рис. 14), значит, в исходных данных имелась ошибка. [c.86]
Рассмотрим на примере влияние вида выборки на величину ошибки выборки. Исходные данные представлены в табл. 7.3. [c.174]
Аудитор также проверяет правильность начислений по прочим видам оплат и доплат оплата отпусков, работы в праздничные дни, доплата за работу в ночное время и др. Методика проверки сводится к проверке алгоритмов расчетов и исходных данных. По обнаруженным ошибкам бухгалтер-расчетчик вносит необходимые исправления, пересчитывает начисления и удержания по работающим. [c.587]
Допустимо, конечно, и обратное установив исходные данные, можно определить, с той или иной долей вероятности, конечный результат. Например, сказав — нащупайте в кармане пиджака десять рублей , — можно предоставить субъекту возможность самому выбрать товары, которые укладываются в эту сумму. Однако нельзя требовать достать десять рублей и купить на них товара на двадцать. Требования должны быть сформулированы непротиворечиво, и лучшее тому средство — формулировать их один раз. Если требования сформулированы многократно, многократно же повышается вероятность ошибки. [c.107]
Общее понятие об ошибке. На возможностях исправления ошибок, допущенных в первичных документах, мы останавливались, но на самом деле они гораздо шире. Суть в том, что при книжной форме учета отсутствует четкая граница между исходными и операционными данными. В общем случае первичные документы накапливают исходные данные, а регистры бухгалтерского учета — операционные, но иногда первичный документ явно выражает операционные данные. Многие формы документов содержат расчетные реквизиты (рассчитываемые на основе других реквизитов), что дает основания считать такие документы, относящимися скорее к операционной части ИСУ, нежели к исходной информации. При компьютерной форме учета подобных сомнений не возникает информация до набора на клавиатуре компьютера — исходная после — операционная. Вообще, отнесение информации, содержащейся на первичных документах, к исходной при книжной форме учета довольно условно с не меньшими основаниями ее можно было считать и операционной. Только появление компьютеров позволило осознать наличие границы — очевидно, что при компьютерной форме учета первичные документы возможно воспринимать только как носители исходных данных, ибо бумажный бланк и электронный способ представления информации между собой несовместимы. Разумеется, ошибки возможны также при генерации отчетных данных. [c.396]
Повышение достоверности учетных данных. При обработке и обобщении учетных данных арифметические ошибки исключаются, так как все вычисления выполняются на основе встроенных алгоритмов. Ошибки могут появиться только при вводе данных или неверной технологии эксплуатации компьютерной системы. Однако внесение исправлений в исходные данные в рамках отчетного периода не представляет сложности, так как все данные отчетного периода доступны для исправления, а итоги могут быть пересчитаны в любой момент. Ограничения накладываются только на полномочия лиц, выполняющих эти корректировки. [c.51]
Сумма квадратов расхождений значений у, вычисленных по расчетному соотношению, и значений по исходным данным называется стандартной ошибкой регрессионного уравнения. [c.119]
Динамические модели оптимального развития и размещения нефтебазового хозяйства методически могут строиться по принципу однородного описания процесса нефтеснабжения. Однако область применения таких моделей при практических расчетах крайне ограничена из-за большой размерности их и увеличения вероятности ошибки прогнозных исходных данных. Поэтому целесообразнее строить динамические модели с неоднородной структурой, характеризующиеся последовательным агрегированием исходной информации по мере удаления от начала планового периода. Такие модели реализованы ЦЭМИ АН СССР в задачах перспективного развития и размещения нефтедобывающего и нефтеперерабатывающего комплекса. Экспериментальная проверка подтвердила целесообразность их применения. [c.76]
Для того чтобы устранить произвол в разбиении базы данных, могут быть применены методы повторных проб (см. [262]). Рассмотрим один из таких методов, который называется перекрестным подтверждением. Его идея состоит в том, чтобы случайным образом разбить базу данных на q попарно не пересекающихся подмножеств. Затем производится q обучений на (q-l) множестве, а ошибка вычисляется по оставшемуся множеству. Если q достаточно велико, например, равно 10, каждое обучение задействует большую часть исходных данных. Если процедура обучения надежна, то результаты по q различным моделям должны быть очень близки друг к другу. После этого итоговая характеристика определяется как среднее всех по- [c.34]
Наибольшую опасность в практическом использовании методов регрессии представляют ошибки измерения. Если ошибки спецификации можно уменьшить, изменяя форму модели (вид математической формулы), а ошибки выборки - увеличивая объем исходных данных, то ошибки измерения практически сводят на нет все усилия по количественной оценке связи между признаками. Особенно велика роль ошибок измерения при ис- [c.36]
Вторая предпосылка МНК относительно нулевой средней величины остатков означает, что ТАу — У — 0. Это выполнимо для линейных моделей и моделей, нелинейных относительно включаемых переменных. Для моделей, нелинейных по оцениваемым параметрам и приводимых к линейному виду логарифмированием, средняя ошибка равна нулю для логарифмов исходных данных. Так, для модели вида [c.158]
В процессе измерения иногда возникают грубые ошибки, причиной которых могут быть неправильные записи исходных данных, плохие расчеты, неквалифицированное использование измерительных средств и т. п. Это обнаруживается в том, что в рядах измерений попадаются данные, резко отличающиеся от совокупности всех остальных значений. Чтобы выяснить, нужно ли эти значения признать грубыми ошибками, устанавливают критическую границу, так чтобы вероятность того, что крайние значения превысят ее, была [c.156]
Верификация имитационной модели есть проверка соответствия ее поведения предположениям экспериментатора (см. Машинная имитация). Когда модель организована в виде вычислительной программы для компьютера, то сначала. исправляют ошибки в ее записи на алгоритмическом языке, а затем переходят к верификации. Это первый этап действительной подготовки к имитационному эксперименту. Подбираются некоторые исходные данные, для которых могут быть предсказаны результаты просчета. Если окажется, что ЭВМ выдает данные, [c.44]
Стратегическое планирование представляет собой самую сложную задачу в маркетинговой деятельности, поскольку допущенные в ходе его ошибки могут пагубно сказаться на судьбе самого предприятия, обусловить реальную угрозу его выживанию. И здесь решающую роль может сыграть информационное обеспечение маркетинга, представляющее собой совокупность различных видов исходных данных, привлекаемых в ходе анализа рыночных процессов и возможностей предприятия для разработки и обоснования стратегии и тактики его маркетинговой деятельности. Оно включает следующие виды информации [c.89]
Ошибки исходных данных связаны главным образом с неточностью экономических измерений, некачественностью выборки, искажением данных при их агрегировании и т.д. Ошибки модели прогноза возникают вследствие упрощения и несовершенства теоретических построений, экспертных оценок и т.д. Правильность модели прогноза (в т.ч. оценки ее параметров) проверяется ретроспективным расчетом, который можно сопоставить с действительным ходом исследуемого процесса. Однако и это не дает полной гарантии качества прогноза на будущее, так как условия могут измениться. Ошибки согласования часто происходят из-за того, что статистические данные в народном хозяйстве подготавливаются разными организациями, которые применяют различную методологию расчетов. Ошибки стратегии — результат, главным образом, неудачного выбора оптимистического или пессимистического вариантов прогноза. (См. Диапазон осуществимости прогноза.) [c.256]
В качестве оптимального по программе п POL I" выбирается многочлен с наименьшей остаточной дисперсией. На печать выдаются следующие данные начальная степень полинома, конечная степень полинома, число заданных наблюдений, исходные данные с указанием реального масштаба времени, остаточная дисперсия для заданных степеней полиномов, коэффициенты оптимального полинома, значения величины х с указанием соответствующих ей значений величины , приближение по оптимальному полиному в каждой из заданных точек, абсолютная ошибка приближения, относительная ошибка приближения, экстраполяция прогнозируемой величины в необходимые моменты времени. Многочисленные расчеты, проведенные на ЭВМ ЕС-1022 для большого числа материалов, нормируемых в бурении и добыче, показали, что наиболее удачными в смысле достоверности прогнозирова- ния, являются полиномы 1-й, 2-й и реже 3-й степеней. [c.23]
Точность оценок. Насколько точно определены денежные потоки Величина NPVневысока, поэтому даже небольшая ошибка в исходных данных могла оказать радикальное влияние. [c.882]
Экспериментальное изучение этих видов структурирования. показало различную их эффективность. /Так, достаточно простым и четко поставленным задачам, а также рутинным заданиям, допускающим возможность ошибки, более соответствуют ЗЁездная и иерархическая структуры, поскольку обеспечивают быстрое получение решений. Многосвязная структура в смысле безотказности и правильности решения более подходит для сложных задач с неполной информацией, хотя процесс решения занимает больше времени. Линейная структура дает неплохие результаты при решении простых задач с малым объемом исходных данных. Кольцевая — предпочтительнее там, где требуется творческий подход к решению, она же способствует наибольшей удовлетворенности участников своей деятельностью. Наименьшее влияние на результат решения оказывает квалификация участников в многосвязной и сотовой структуре, а наибольшее — в звездной и иерархической. [c.195]
Перед тем, как применять возможности Proje t no автоматизированному выравниванию потребности в ресурсах, следует внимательно проанализировать исходные данные, иначе пользователь неминуемо столкнется с потоком выводимых на экран сообщений об ошибках, на каждое из которых придется отвечать отдельно. Типичная ошибка начинающих пользователей Proje t — попытка запустить выравнивание потребности в ресурсах, не проверив перед этим корректность задания максимального количества единиц (по умолчанию это поле заполняется значением 1). Если в графике потребность в ресурсах этого вида превысит установленный лимит, то для каждого расчетного интервала времени будет выдано отдельное сообщение. Другой типичной ошибкой может быть случай, когда количество единиц ресурса в каком-то назначении превышает значение поля Макс, единиц для этого ресурса. [c.261]
ОШИБКИ В ПРОГНОЗИРОВАНИИ [fore asting bias] — расхождения между данными прогноза и действительными (фактическими) данными. Закономерности О.в.п. изучаются математико-статисти-ческими методами. Различаются четыре вида ошибок исходных данных, модели прогноза, согласования, стратегии. [c.256]