| Аннотация | 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. |
|---|