Метрики оценки качества числовых параметров динамических систем
Аннотация
Проблема неопределённости качества входных данных, описывающих систему, является одной из наиболее существенных проблем при построении систем управления сложными объектами. Еще более остро такая проблема стоит при управлении слабо формализованными (мягкими) системами. Критически важным компонентом управления качеством данных является разработка метрик, информирующих потребителей о характеристиках качества, которые наиболее важны для оценки степени пригодности данных к использованию. В статье предлагаются такие параметры для измерения качества данных как точность данных, которая определяется как совпадение характеристики набора данных с неискаженными характеристиками реального объекта, и достоверность данных, которая определяется как несовпадение характеристики набора данных с характеристиками объекта, все регистрируемые параметры абсолютно случайны. Приводятся формулы для определения мер этих параметров качества, использующие аппарат конечных разностей. Предлагаемая методика предоставляет достаточно формализованный и вычислительно несложный алгоритм оценки качества совокупности входных параметров слабо формализованной динамической системы. Предлагаемые оценки являются эффективными метриками качества, анализ которых позволяет инициировать алгоритм управления, выделяющий полезный сигнал из зашумленного потока данных. Предлагаемая методика применена для анализа совокупности статистических данных, характеризующих качество жизни населения субъектов Российской Федерации за 2009-2019 годы. Анализ показывает, что значительное число рассматриваемых параметров имеют значительную ошибку регистрации и недостаточную степень достоверности. Следовательно, использование таких данных, как основы для принятия решений, без учета имеющихся искажений привносит ошибки в оценки и прогнозы и, как следствие, приводит к значительному снижению качества принимаемых управленческих решений. В частности, вычисление композитных индексов качества системы по однократному наблюдению по данным статистических измерений с помощью математических методов не предполагает устранения имеющейся шумовой компоненты данных, вследствие чего полученный результат может быть неправдоподобным.

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.