Ways to identify errors in large arrays of numerical information
Voprosy statistiki
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
Ways to identify errors in large arrays of numerical information
Способ выявления ошибок в больших массивах числовой информации |
|
| Creator |
Georgy Khubaev ; Rostov State University of Economics
Георгий Хубаев Николаевич; Ростовский государственный экономический университет |
|
| Subject |
выявление ошибок; числовая информация; «сжатие» информации; анализ остатков; корреляционные матрицы; коэффициенты вариации и асимметрии; error detection; numerical information; «compression» of information; analysis of residuals; correlation matrix; coefficients of skewness and variation
|
|
| Description |
In this article are suggested methods for detecting errors in the numerical information. It is pointed out that in large arrays of numerical data it is impossible to visually highlight data sources with false information and to determine accuracy of which indicators is questionable and requires validation. The author shows that the «compression» of the original information by calculating the correlation matrices, average values of the correlation coefficients, coefficients of skewness and variation facilitates error detection in large arrays of numeric data. If there is a statistically significant regression equation quality check of the source and new array of numerical information can be carried out by comparing the predicted and actual values of the response in a regular array of numerical data with subsequent validation of observations with maximum values of residues.
Предложены методы выявления ошибок в числовой информации. Отмечено, что в больших массивах числовых данных невозможно визуально выделить источники данных, содержащих недостоверную информацию, определить, достоверность каких показателей сомнительна и требует перепроверки. Показано, что «сжатие» исходной информации путем вычисления корреляционных матриц, средних значений коэффициентов корреляции, коэффициентов асимметрии и вариации упрощает выявление ошибок в больших массивах числовых данных. При наличии статистически значимого уравнения регрессии проверку качества исходного и нового массивов числовой информации можно проводить путем сравнения прогнозируемых и фактических значений отклика в очередном массиве числовых данных с последующей проверкой достоверности наблюдений с максимальными значениями остатков. |
|
| Publisher |
Information and publishing center "Statistics of Russia"
|
|
| Date |
2016-12-12
|
|
| Type |
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/148
|
|
| Source |
Voprosy statistiki; № 10 (2014); 20-24
Вопросы статистики; № 10 (2014); 20-24 2313-6383 |
|
| Language |
rus
|
|
| Relation |
http://voprstat.elpub.ru/jour/article/view/148/149
РИА Рейтинг. URL: http://www.riarating.ru/. Дрейпер H., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ: В 2-х кн. Кн. 1 / Пер. с англ. Ю.П. Адлера и В.Г. Горского. - М.: Финансы и статистика, 1986. - 366 с. Шор Я.Б., Хубаев Г.Н. Корреляционный анализ надежности тиратронов с холодным катодом // Надежность и контроль качества. 1969. № 8. С. 29-44. Хубаев Г.Н. Математическое моделирование на предприятии. - Ростов-на-Дону, 1973. С. 67-77. РБК. Рейтинг. URL: http://rating.rbc.ru/article.shtml?2006/11/29/31275053. Шор Я.Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. М.: Советское радио, 1962. -553 с. Закс Л. Статистическое оценивание. Пер. с нем. / Под ред. Ю.П. Адлера, В.Г. Горского. - М.: Статистика, 1976. - 508 с. Рейтинг 2012 стран мира. URL: http://7sekretov.ru/world-ranking-2012.html. The Legatum Prosperity Index™. URL: http://www.prosperity.com. |
|
| Rights |
Authors who publish with this journal agree to the following terms:Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access). |
|