---
title: "Без названия"
status: действует
canonical: "https://bukva.ai/docs/bez-nazvaniya-4902"
---

## Без названия

# Документ 47858

> [!NOTE]
> ИСТОРИЯ ИЗМЕНЕНИЙ НОРМАТИВНО-ТЕХНИЧЕСКИХ АКТОВ

```mermaid
flowchart LR
  n0["ГОСТ Р ИСО 19113-2003"]:::rst
  n1["ГОСТ Р 57773-2017"]:::doc
  n2["ГОСТ Р 57773-2026"]:::notEnt
  n1 --> n2
  n0 --> n1
classDef rst fill:#FFEBEB,stroke:#8B0000,color:#000;
classDef doc fill:#EBFFEB,stroke:#006400,color:#000;
classDef notEnt fill:#FFFFEB,stroke:#FF8C00,color:#000;
```


<a id="p100001"></a>Утвержден и введен в действие
Приказом Федерального
агентства по техническому
регулированию и метрологии
от 13 мая 2026 г. N 483-ст

<a id="p100002"></a>**НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАНДАРТ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ**

<a id="p100003"></a>**ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ ДАННЫЕ**

<a id="p100004"></a>**КАЧЕСТВО ДАННЫХ**

<a id="p100005"></a>Spatial data. Data quality

<a id="p100006"></a>**(ISO 19157-1:2023, NEQ)**

<a id="p100007"></a>**ГОСТ Р 57773-2026**

<a id="p100008"></a>**ОКС 35.240.70**

<a id="p100009"></a>Дата введения
1 января 2027 года


### <a id="p100010"></a>Предисловие


<a id="p100011"></a>1 РАЗРАБОТАН Публично-правовой компанией "Роскадастр" (ППК "Роскадастр")
<a id="p100012"></a>2 ВНЕСЕН Техническим комитетом по стандартизации ТК 394 "Географическая информация/геоматика"
<a id="p100013"></a>3 УТВЕРЖДЕН И ВВЕДЕН В ДЕЙСТВИЕ Приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 13 мая 2026 г. N 483-ст
<a id="p100014"></a>4 Настоящий стандарт разработан с учетом основных нормативных положений международного стандарта ИСО 19157-1:2023 "Географическая информация. Качество данных. Часть 1. Общие требования" (ISO 19157-1:2023, "Geographic information - Data quality - Part 1: General requirements", NEQ)
<a id="p100015"></a>**5 ВЗАМЕН ГОСТ Р 57773-2017**

<a id="p100016"></a>Правила применения настоящего стандарта установлены в статье 26 Федерального закона от 29 июня 2015 г. N 162-ФЗ "О стандартизации в Российской Федерации". Информация об изменениях к настоящему стандарту публикуется в ежегодном (по состоянию на 1 января текущего года) информационном указателе "Национальные стандарты", а официальный текст изменений и поправок - в ежемесячном информационном указателе "Национальные стандарты". В случае пересмотра (замены) или отмены настоящего стандарта соответствующее уведомление будет опубликовано в ближайшем выпуске ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты". Соответствующая информация, уведомление и тексты размещаются также в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет (www.rst.gov.ru)


### <a id="p100017"></a>Введение


<a id="p100018"></a>Пространственные данные все чаще распространяют, обменивают и используют для целей, отличных от тех, которые предусматривались разработчиком. Информация о качестве доступных данных имеет важнейшее значение для процесса отбора наборов данных, в которых ценность данных напрямую связана с их качеством. Пользователям пространственных данных представляется множество наборов данных на выбор. В связи с этим возникает необходимость сравнения качества наборов данных с целью определения тех, которые наилучшим образом отвечают потребностям пользователя.
<a id="p100019"></a>Цель описания качества пространственных данных состоит в облегчении сравнения и выбора набора данных, которые наилучшим образом удовлетворяют потребностям или требованиям приложений. Полные описания качества наборов данных будут способствовать распространению, обмену и использованию соответствующих наборов данных. Информация о качестве пространственных данных позволяет их разработчику оценить, насколько точно данный набор отвечает критериям, изложенным в спецификации продукта, и помогает пользователям данных оценить способность продукта удовлетворять требованиям его конкретного приложения. Для осуществления такой оценки используется ряд четко определенных процедур в последовательном порядке.
<a id="p100020"></a>С целью облегчения сравнения важно, чтобы результаты в отчетах информации о качестве данных были выражены в сопоставимом виде, а также чтобы было общее понимание использованных мер качества данных. Эти меры качества обеспечивают дескрипторы качества пространственных данных путем сравнения с данными предметной области. Использование несовместимых мер делает сравнение качества данных невозможным. Настоящий стандарт устанавливает требования к компонентам и структуре мер качества данных и определяет общие базовые меры качества данных.
<a id="p100021"></a>В настоящем стандарте отмечается, что мнение производителя и мнение пользователя о качестве данных могут не совпадать. Уровень соответствия качеству может быть установлен с помощью спецификации на продукт производителя данных или требований к качеству пользователя данных. Если пользователю данных требуется больше информации о качестве данных, чем предусмотрено их производителем, то пользователь данных может ознакомиться с ходом процесса оценки качества данных у производителя, чтобы получить дополнительную информацию. В этом случае требования пользователя данных рассматриваются как спецификация продукта с целью использования в процессе производства данных.
<a id="p100022"></a>Целью настоящего стандарта является установление структуры для определения качества пространственных данных, включая принципы описания качества пространственных данных и концепций обработки информации о качестве пространственных данных, а также последовательные и стандартные методы определения и выдачи информации о качестве наборов данных. Структура является расширяемой и включает правила добавления дополнительных мер качества данных.


### <a id="p100023"></a>1 Область применения


<a id="p100024"></a>Настоящий стандарт устанавливает принципы описания качества пространственных данных, в том числе:
- <a id="p100025"></a>определяет компоненты для описания качества данных;
- <a id="p100026"></a>определяет процесс установления дополнительных, специфичных для предметной области, компонентов для описания качества данных;
- <a id="p100027"></a>устанавливает компоненты и структуру мер качества данных;
- <a id="p100028"></a>описывает общие процедуры оценки качества пространственных данных;
- <a id="p100029"></a>устанавливает принципы составления отчетности о качестве данных.
<a id="p100030"></a>Настоящий стандарт предназначен для разработчиков данных, предоставляющих информацию о качестве, для описания и оценки того, насколько набор данных соответствует спецификации продукта, а также для пользователей данных, пытающихся определить, обладают ли конкретные пространственные данные достаточным качеством, необходимым для их частного применения.
<a id="p100031"></a>Настоящий стандарт не определяет минимально приемлемые уровни качества пространственных данных. Такая информация обычно присутствует в качестве требования в спецификации информационного продукта, определенной в соответствии с ГОСТ Р 70846.13.


### <a id="p100032"></a>2 Нормативные ссылки


<a id="p100033"></a>В настоящем стандарте использованы нормативные ссылки на следующие стандарты:
<a id="p100034"></a>ГОСТ 33707 (ISO/IEC 2382:2015) Информационные технологии. Словарь
<a id="p100035"></a>ГОСТ Р 57656 (ИСО 19115-2:2009) Пространственные данные. Метаданные. Часть 2. Расширения для изображений и матричных данных
<a id="p100036"></a>ГОСТ Р 57668-2017 (ИСО 19115-1:2014) Пространственные данные. Метаданные. Часть 1. Основные положения
<a id="p100037"></a>ГОСТ Р 70846.2 Национальная система пространственных данных. Термины и определения
<a id="p100038"></a>ГОСТ Р 70846.13 Национальная система пространственных данных. Требования к спецификации информационного продукта на основе пространственных данных
<a id="p100039"></a>ГОСТ Р ИСО 2859-1 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 1. Планы выборочного контроля последовательных партий на основе приемлемого уровня качества
<a id="p100040"></a>ГОСТ Р ИСО 2859-2 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 2. Планы выборочного контроля отдельных партий на основе предельного качества LQ
<a id="p100041"></a>ГОСТ Р ИСО 2859-3 Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 3. Контроль с пропуском партий
<a id="p100042"></a>ГОСТ Р ИСО/МЭК 25000 Системная и программная инженерия. Требования и оценка качества систем и программных средств (SQuaRE). Руководство
<a id="p100043"></a>*Примечание* - При пользовании настоящим стандартом целесообразно проверить действие ссылочных стандартов в информационной системе общего пользования - на официальном сайте Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии в сети Интернет или по ежегодному информационному указателю "Национальные стандарты", который опубликован по состоянию на 1 января текущего года, и по выпускам ежемесячного информационного указателя "Национальные стандарты" за текущий год. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана недатированная ссылка, то рекомендуется использовать действующую версию этого стандарта с учетом всех внесенных в данную версию изменений. Если заменен ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, то рекомендуется использовать версию этого стандарта с указанным выше годом утверждения (принятия). Если после утверждения настоящего стандарта в ссылочный стандарт, на который дана датированная ссылка, внесено изменение, затрагивающее положение, на которое дана ссылка, то это положение рекомендуется применять без учета данного изменения. Если ссылочный стандарт отменен без замены, то положение, в котором дана ссылка на него, рекомендуется применять в части, не затрагивающей эту ссылку.


### <a id="p100044"></a>3 Термины и определения


<a id="p100045"></a>В настоящем стандарте применены термины по ГОСТ Р 70846.2, а также следующие термины с соответствующими определениями:
<a id="p100046"></a>3.1 точность (accuracy): Степень соответствия результата проверки или измерений принятому истинному значению.
<a id="p100047"></a>*Примечание* - В настоящем стандарте истинным значением может выступать эталонное значение, принятое за истинное.

<a id="p100048"></a>3.2 соответствие (conformance): Выполнение заданных требований.
<a id="p100049"></a>*Примечание* - При отсутствии двусмысленности модификатор "соответствие" можно опустить. Например, "отчет об испытаниях" - это то же самое, что и "отчет об испытаниях на соответствие".

<a id="p100050"></a>3.3 уровень соответствия качества (conformance quality level): Пороговое значение или набор пороговых значений для результирующих оценок качества данных, по которым определяют степень соответствия набора данных спецификации информационного продукта или потребностям пользователя.
<a id="p100051"></a>3.4 корректность (correctness): Соответствие предметной области.
<a id="p100052"></a>3.5 покрытие (coverage): Свойство, которое действует как функция для возврата значений из своего диапазона для любой прямой позиции в пределах своего домена.
<a id="p100053"></a>3.6 спецификация информационного продукта (data product specification): Детальное описание набора данных или ряда набора данных, а также дополнительная информация, которая обеспечивает его (их) создание, поставку и использование другой стороной.
<a id="p100054"></a>Примечания
<a id="p100055"></a>1 Спецификация продукта данных предоставляет описание предметной области и спецификацию для сопоставления предметной области с продуктом данных. Она может использоваться для производства, продажи, конечного использования или других целей.
<a id="p100056"></a>2 Спецификация - это документ, устанавливающий требования.
<a id="p100057"></a>3 Продукт данных - это набор данных или серия наборов данных, которые могут быть предоставлены (см. [1]).

<a id="p100058"></a>3.7 качество данных (data quality): Степень, в которой набор присущих характеристик данных соответствует требованиям.
<a id="p100059"></a>3.8 мера качества данных (data quality measure): Переменная, которой присваивается значение в результате измерения характеристики качества данных.
<a id="p100060"></a>3.9 единица качества данных (data quality unit): Комбинация области определения и элементов качества данных.
<a id="p100061"></a>3.10 набор данных (dataset): Идентифицируемая совокупность данных.
<a id="p100062"></a>*Примечание* - Набор данных может быть меньшей группой данных, которая, хотя и ограничена некоторыми условиями, такими как пространственная протяженность или тип объекта, физически расположена внутри большего набора данных. Теоретически набор данных может быть таким же маленьким, как один объект или атрибут объекта, содержащийся в большем наборе данных. Карту или диаграмму на бумажном носителе можно считать набором данных.

<a id="p100063"></a>3.11 комплект наборов данных (dataset series): Совокупность наборов данных, обладающих одинаковыми характеристиками.
<a id="p100064"></a>3.12 пространственный объект (объект) (feature): Абстракция явлений реального мира.
<a id="p100065"></a>*Примечание* - Объект может встречаться как тип объекта либо экземпляр объекта.

<a id="p100066"></a>3.13 атрибут пространственного объекта (feature attribute): Характеристика объекта.
<a id="p100067"></a>*Примечание* - Атрибут объекта имеет имя, характеризуется определенным типом данных и имеет область допустимых значений. Атрибут экземпляра объекта также имеет значение атрибута, принадлежащее области допустимых значений.

<a id="p100068"></a>3.14 экземпляр объекта (feature instance): Образец данного типа объекта, имеющего определенные значения атрибутов объекта.
<a id="p100069"></a>3.15 операция объекта (feature operation): Операция, которую может выполнять каждый экземпляр типа объекта.
<a id="p100070"></a>3.16 тип объекта (feature type): Класс объектов, имеющих общие характеристики.
<a id="p100071"></a>3.17 географические данные (geographic data): Данные с неявной или явной ссылкой на местоположение относительно Земли.
<a id="p100072"></a>3.18 элемент (item): То, что может быть описано и рассмотрено отдельно.
<a id="p100073"></a>*Примечание* - Элемент может быть любой частью набора данных, такой как объект, взаимосвязь объектов, атрибут объекта или их комбинация.

<a id="p100074"></a>3.19 происхождение (lineage): Происхождение, источник(и) и процесс(ы) производства, используемые при производстве ресурса.
<a id="p100075"></a>3.20 метаданные (metadata): Информация о ресурсе.
<a id="p100076"></a>3.21 метакачество (metaquality): Информация, описывающая качество данных.
<a id="p100077"></a>3.22 качество (quality): Степень, в которой набор присущих характеристик объекта соответствует требованиям.
<a id="p100078"></a>3.23 оценка качества (quality evaluation): Систематическая проверка степени, в которой сущность способна выполнять указанные требования.
<a id="p100079"></a>3.24 реестр (register): Набор файлов, содержащих идентификаторы, назначенные элементам с описаниями связанных элементов.
<a id="p100080"></a>3.25 требование (requirement): Потребность или ожидание, которые указаны, обычно подразумеваются или являются обязательными.
<a id="p100081"></a>3.26 отчет об оценке качества (quality evaluation report): Отчет о качестве в форме свободного текстового документа, содержащий полную подробную информацию об оценках качества данных, результатах и использованных мерах.
<a id="p100082"></a>3.27 неопределенность (неопределенность измерения) (uncertainty): Параметр, связанный с результатом измерения, который характеризует дисперсию значений, которые могли бы быть обоснованно отнесены к измеряемой величине.
<a id="p100083"></a>*Примечание* - Неопределенность измерения включает в себя, как правило, много компонентов. Некоторые из этих компонентов могут быть оценены из статистического распределения результатов серии измерений и могут быть охарактеризованы экспериментальными стандартными отклонениями. Другие компоненты, которые также могут быть охарактеризованы стандартными отклонениями, оцениваются из предполагаемых распределений вероятностей, основанных на опыте или другой информации.

<a id="p100084"></a>3.28 предметная область (universe of discourse): Представление о реальном или гипотетическом мире, которое включает в себя все, что представляет интерес.


### <a id="p100085"></a>4 Сокращения


<a id="p100086"></a>В настоящем стандарте применены следующие сокращения:
<a id="p100087"></a>ADQR - агрегированный результат качества данных (aggregated data quality result);
<a id="p100088"></a>AQL - приемлемый предел качества (acceptance quality limit);
<a id="p100089"></a>GML - географический язык разметки (Geographic Markup Language);
<a id="p100090"></a>UML - унифицированный язык моделирования (Unified Modelling Language);
<a id="p100091"></a>XML - расширяемый язык разметки (Extensible Markup Language).
<a id="p100092"></a>*Примечание* - Пакетные аббревиатуры (сокращения) используются для обозначения пакета, содержащего класс. Эти сокращения предшествуют именам классов и соединены символом "_" (см. таблицу 1).

<a id="p100093"></a>Таблица 1

<a id="p100094"></a>Пакетные аббревиатуры


| <a id="p100095"></a>Пакетная аббревиатура | <a id="p100096"></a>Расшифровка | <a id="p100097"></a>Наименование пакетной аббревиатуры |
| --- | --- | --- |
| <a id="p100098"></a>CI | <a id="p100099"></a>Citation (см. ГОСТ Р 57668) | <a id="p100100"></a>Ссылки |
| <a id="p100101"></a>DS | <a id="p100102"></a>Dataset (см. ГОСТ Р 57668) | <a id="p100103"></a>Набор данных |
| <a id="p100104"></a>GF | <a id="p100105"></a>General Feature (см. [2]) | <a id="p100106"></a>Основной объект |
| <a id="p100107"></a>LI | <a id="p100108"></a>Lineage (см. ГОСТ Р 57668) | <a id="p100109"></a>Происхождение |
| <a id="p100110"></a>MD | <a id="p100111"></a>Metadata (см. ГОСТ Р 57668) | <a id="p100112"></a>Метаданные |



### <a id="p100113"></a>5 Соответствие


<a id="p100114"></a>В настоящем стандарте определены два класса соответствия, тесты для которых приведены в приложении А.


### <a id="p100115"></a>6 Общие требования к качеству пространственных данных


<a id="p100116"></a>В разделах 8 - 11 описываются компоненты качества данных на основе концептуальной модели UML, определенной в настоящем стандарте. Словарь элементов в модели UML представлен в приложении Б.


### <a id="p100117"></a>7 Обзор качества данных


<a id="p100118"></a>Работа с качеством данных включает:
- <a id="p100119"></a>изучение концепций качества в отношении пространственных данных. В приложении В представлено описание концепций качества данных, применяемых при определении компонентов для описания качества пространственных данных;
- <a id="p100120"></a>определение уровней соответствия качества данных спецификации информационного продукта или потребностям пользователя. Разработка спецификации информационного продукта описана в ГОСТ Р 70846.13;
- <a id="p100121"></a>определение аспектов качества в схемах приложения;
- <a id="p100122"></a>оценку качества данных и метакачества;
- <a id="p100123"></a>составление отчетности о качестве данных и метакачестве.
<a id="p100124"></a>*Примечание* - Создание схем приложения см. в [2].

<a id="p100125"></a>Оценка качества данных может быть применена к комплекту наборов данных, набору данных или поднабору данных в наборе данных, обладающих общими характеристиками, так что их качество может быть оценено.
<a id="p100126"></a>Качество данных должно быть описано с помощью элементов качества данных. Элементы качества данных и их дескрипторы применяются для описания степени соответствия набора данных критериям, изложенным в спецификации информационного продукта или требованиях пользователя, и предоставляют количественную информацию о качестве.
<a id="p100127"></a>Если информация о качестве описывает данные, которые были созданы без детальной спецификации информационного продукта или с наличием спецификации, но при отсутствии в ней количественных мер и дескрипторов, то оценка элемента данных может быть осуществлена посредством неколичественного субъективного подхода в виде описательного результата (см. 8.5.4.4) для каждого элемента.
<a id="p100128"></a>Некоторая информация о качестве данных может быть получена на основе элементов назначения, использования и происхождения. Такая информация выдается в виде метаданных согласно ГОСТ Р 57668.
<a id="p100129"></a>*Примечание* - Назначение описывает обоснование создания набора данных и содержит информацию о его предполагаемом использовании, которое может не совпадать с фактическим применением набора данных. Использование описывает приложения, в которых применялся набор данных как разработчиком данных, так и другими пользователями данных. Происхождение описывает историю набора данных и производит подсчет жизненного цикла набора данных, начиная со сбора и приобретения, включая составление и преобразование к их текущему виду. Эта общая, неколичественная информация является наглядной для пользователей и может способствовать оценке качества набора данных, преимущественно в случаях особого применения, отличного от предполагаемого (см. также 10.2.3).

<a id="p100130"></a>Настоящий стандарт определяет, что количественные элементы качества данных могут иметь ассоциативное качество, которое называется метакачеством. Метакачество описывает качество результатов оценки качества данных по определенным характеристикам.
<a id="p100131"></a>*Примечание* - Концепция метакачества описана в 8.3.7, а дескрипторы метакачества определены в 8.5.5.

<a id="p100132"></a>На рисунке 1 представлен обзор информации о качестве данных.



<a id="p100134"></a>Рисунок 1 - Концептуальная модель качества
пространственных данных


### <a id="p100135"></a>8 Компоненты качества данных



#### <a id="p100136"></a>8.1 Обзор компонентов


<a id="p100137"></a>На рисунке 2 представлен обзор компонентов и связей между ними. Подробнее о компонентах и их атрибутах см. в словаре данных в приложении Б.



<a id="p100139"></a>Рисунок 2 - Обзор компонентов качества данных


#### <a id="p100140"></a>8.2 Единица качества данных (data quality unit)


<a id="p100141"></a>Для описания качества пространственных данных могут рассматриваться различные элементы качества и различные поднаборы данных, с целью описания которых используются единицы качества данных. Единица качества данных - это совокупность области определения и элементов качества данных (см. рисунок 3 и таблицу Б.1)



<a id="p100143"></a>Рисунок 3 - Единица качества данных

<a id="p100144"></a>Область определения единиц(ы) качества данных задает протяженность, пространственные, и/или временные, и/или общие характеристики, идентифицирующие данные, на основе которых должно быть установлено и оценено качество данных.
<a id="p100145"></a>Поскольку области определения часто различаются для отдельных элементов качества данных, один отчет о качестве данных (метаданные или отчет об оценке качества) может охватывать несколько единиц качества данных. Эти различные области могут быть, например, пространственно разделены, перекрываться или даже совпадать.
<a id="p100146"></a>*Примечание* - Если набор данных является результатом интеграции наборов данных различных областей определения, значений качества данных или весов элементов качества, такой новый набор данных должен установить свою новую единицу качества данных, т.е. определить свою собственную область определения качества данных и указать интересующие элементы качества.

<a id="p100147"></a>Ниже приведены примеры того, что устанавливает область определения качества данных (см. также MD_Scope в ГОСТ Р 57656):
<a id="p100148"></a>а) комплект наборов данных;
<a id="p100149"></a>б) набор данных;
<a id="p100150"></a>в) поднабор данных, определяемый одной или несколькими из следующих характеристик:
1) <a id="p100151"></a>типы элементов (наборы типов объектов, атрибутов объектов, операций с объектами или отношений объектов);
2) <a id="p100152"></a>конкретные элементы (наборы экземпляров объектов, значения атрибутов или экземпляры отношений объектов);
3) <a id="p100153"></a>географическая протяженность;
4) <a id="p100154"></a>временная протяженность (заданные временные рамки и точность временных рамок);
<a id="p100155"></a>г) покрытие.


#### <a id="p100156"></a>8.3 Элементы качества данных (data quality elements)



##### <a id="p100157"></a>8.3.1 Общие положения

<a id="p100158"></a>Элемент качества данных - это компонент, описывающий определенный аспект качества пространственных данных, организованный по различным категориям. В настоящем стандарте они организованы в группы элементов качества, каждая из которых определена в 8.3.2 - 8.3.7. Связь между различными аспектами качества и соответствующими им элементами качества проиллюстрирована на рисунке 4, где группы элементов представлены абстрактными классами, а элементы - их подклассами.
<a id="p100159"></a>*Примечание* - В зависимости от используемого инструмента и/или организационных предпочтений реализации концептуальной модели качества данных, представленной на рисунке 4, различаются.



<a id="p100161"></a>Рисунок 4 - Обзор элементов качества данных

<a id="p100162"></a>*Примечание* - Если элементы качества, определенные в настоящем стандарте, недостаточны для выражения качества набора данных, можно определить и использовать новые элементы в соответствии с требованиями, указанными в 8.4.


##### <a id="p100163"></a>8.3.2 Полнота (completeness)

<a id="p100164"></a>Полнота определяется как степень, с которой набор данных (или ряд наборов данных), представляющий объект (или объекты), имеет значения для всех ожидаемых атрибутов и связанных экземпляров сущностей на момент создания набора данных (см. [3], [4]). Таким образом, полнота относится к наличию и/или отсутствию объектов, их атрибутов и связей. В настоящем стандарте два элемента (и связанные с ними меры) определяют полноту:
- <a id="p100165"></a>присутствие (commission) - избыточность данных в наборе данных;
- <a id="p100166"></a>отсутствие (omission) - отсутствие данных в наборе данных.

##### <a id="p100167"></a>8.3.3 Логическая согласованность (logical consistency)

<a id="p100168"></a>Логическая согласованность определяется как степень соблюдения логических правил структуры данных, атрибутов и связей (структура данных может быть концептуальной, логической или физической). Если эти логические правила документально оформлены в другом источнике (например, в спецификации информационного продукта), необходимо ссылаться на этот источник (например, при оценке качества данных). В настоящем стандарте логическая согласованность состоит из четырех элементов качества данных (и связанных с ними мер):
- <a id="p100169"></a>концептуальной согласованности (conceptual consistency) - соблюдения правил концептуальной схемы;
- <a id="p100170"></a>доменной согласованности (domain consistency) - соблюдения значений доменов;
- <a id="p100171"></a>согласованности формата (format consistency) - степени, с которой данные хранятся в соответствии с физической структурой набора данных;
- <a id="p100172"></a>топологической согласованности (topological consistency) - правильности явно закодированных топологических характеристик набора данных.

##### <a id="p100173"></a>8.3.4 Позиционная точность (positional accuracy)

<a id="p100174"></a>Позиционная точность относится к точности измерений (см. [5], [6]) и представляет собой близость соответствия между измеренным положением объектов и положением, принятым как истинное в пространственной системе координат. В зависимости от области применения и типа системы координат в настоящем стандарте определяются следующие три элемента качества данных для выражения позиционной точности:
- <a id="p100175"></a>абсолютная или внешняя точность (absolute or external accuracy) - степень соответствия заявленных значений координат значениям координат, принятым как истинные в стандартной системе координат;
- <a id="p100176"></a>относительная или внутренняя точность (relative or internal accuracy) - степень соответствия относительного положения объектов в наборе данных их соответствующим относительным положениям, принятым как истинные в локальной системе координат;
- <a id="p100177"></a>точность позиционирования сеточных данных (gridded data positional accuracy) - степень соответствия пространственного положения сеточных данных значениям, принятым как истинные.
<a id="p100178"></a>Точность позиционирования - это оценка неопределенности результатов измерений (см. [7]) и поэтому должна выражаться мерами неопределенности.

##### <a id="p100179"></a>8.3.5 Временное качество (temporal quality)

<a id="p100180"></a>Под временным качеством понимают качество временных атрибутов и временных отношений объектов. Временное качество может быть описано следующими элементами качества данных (и связанными с ними мерами):
- <a id="p100181"></a>точностью измерения времени (accuracy of a time measurement) - степенью соответствия заявленных временных измерений значениям, принятым как истинные;
- <a id="p100182"></a>временной согласованностью (temporal consistency) - правильностью временного порядка событий;
- <a id="p100183"></a>временной достоверностью (temporal validity) - достоверностью данных по отношению ко времени.
<a id="p100184"></a>Примечания
<a id="p100185"></a>1 В английском языке термины "timeliness", "currentness" (см. [4]), "up-to-dateness and actuality" используются как синонимы временной достоверности.
<a id="p100186"></a>2 Временная достоверность отличается от доменной согласованности и временных значений. Например, значение "33 марта 2020 г.", представляющее дату, указывает на несогласованность домена. Примером временной недостоверности является набор данных, содержащий объекты, которые не существовали в метке времени, связанной с их записью.


##### <a id="p100187"></a>8.3.6 Тематическое качество (tematic quality)

<a id="p100188"></a>Тематическое качество определяется как точность количественных атрибутов и правильность неколичественных атрибутов, а также классификаций признаков и их отношений. В настоящем стандарте тематическое качество определяется тремя элементами качества данных (и связанными с ними мерами):
- <a id="p100189"></a>правильностью классификации (classification correctness) - соответствием классов объектов или их атрибутов предметной области (например, реальной ситуации или эталонному набору данных);
- <a id="p100190"></a>правильностью неколичественных атрибутов (non-quantitative attribute correctness) - определением, является ли неколичественный атрибут правильным или неправильным;
- <a id="p100191"></a>точностью количественных атрибутов (quantitative attribute accuracy) - степенью соответствия значения количественного атрибута значению, принятому в качестве правильного или являющемуся правильным.

##### <a id="p100192"></a>8.3.7 Элементы метакачества (metaquality elements)

<a id="p100193"></a>Элементы метакачества представляют собой набор количественных и качественных утверждений об оценке качества и ее результате. Знания о качестве и пригодности метода оценки, примененной мере и др. могут иметь такое же значение, как и сам результат.
<a id="p100194"></a>*См.* Г.5.3 для примера оценки метакачества. Метакачество должно быть описано с использованием следующих элементов:
- <a id="p100195"></a>достоверности (confidence) - надежности результата качества данных.
<a id="p100196"></a>*Примечание* - Количественные показатели для достоверности могут быть получены с помощью статистических параметров, таких как стандартное отклонение или доверительный интервал на заданном уровне достоверности.

<a id="p100197"></a>*Пример* - Достоверность в первую очередь исходит из используемого метода и его надежности, а также, в меньшей степени, из рассматриваемой совокупности;
- <a id="p100198"></a>репрезентативности (representativity) - степени, в которой использованная выборка дала результат, который является репрезентативным для данных в рамках области качества данных.
<a id="p100199"></a>*Примечание* - Статистический метод, основанный на выборке, может считаться таким же надежным, как глобальный метод, когда охвачены все географические зоны и соответствующие периоды времени, а совокупность достаточно велика. Решающее значение имеет не только размер выборки, но и то, насколько хорошо она представляет фактическое состояние данных. См. также 10.2.2 и приложение Д;

- <a id="p100200"></a>однородности (homogeneity) - ожидаемой или проверенной однородностью результатов, полученных для оценки качества данных.
<a id="p100201"></a>Примечания
<a id="p100202"></a>1 Однородность заключается в сравнении результатов оценки нескольких сегментов глобального набора данных. Это сравнение может быть выражено с использованием, например, среднеквадратических ошибок (как, например, в Д.5.3). В случае общего процесса однородность не может быть оценена, поскольку результат является глобальным.
<a id="p100203"></a>2 Эти тесты часто проводятся, когда данные были получены разными операторами, в зависимости от зоны сбора или даты сбора.


#### <a id="p100204"></a>8.4 Расширение модели информации о качестве данных


<a id="p100205"></a>Для многих целей, специфичных для домена, может быть целесообразным расширить стандартную модель информации о качестве данных, описанную в 8.3. Расширение включает добавление элементов качества данных (или одной из ее специализаций, описанных в 8.3) и мер качества данных.
<a id="p100206"></a>*Пример* - Производители данных могут пожелать предоставить своим пользователям средства для записи отзывов о наборе данных.
<a id="p100207"></a>Примечания
<a id="p100208"></a>1 Новый элемент качества должен быть определен как специализация QualityElement (см. 8.3) в соответствии с правилами для расширений метаданных (см. ГОСТ Р 57668-2017, приложение C) и правилами для профилей доменов стандартных схем (см. [2], 8.3).
<a id="p100209"></a>2 При необходимости, элементы, определенные в других национальных (см. ГОСТ Р ИСО/МЭК 25000) и международных стандартах (см. [8]), могут быть использованы для расширения набора компонентов качества, определенных в разделе 8.


#### <a id="p100210"></a>8.5 Дескрипторы элементов качества данных



##### <a id="p100211"></a>8.5.1 Общие положения

<a id="p100212"></a>Элемент качества данных описывается ссылкой на меру качества, метод оценки, результат качества и элемент метакачества. Данные дескрипторы представлены на рисунке 5 и описаны в 8.5.2 - 8.5.5.


<a id="p100214"></a>Рисунок 5 - Дескрипторы элементов качества данных


##### <a id="p100215"></a>8.5.2 Ссылка на меру (measure reference)

<a id="p100216"></a>Элементы качества данных ссылаются на меры с помощью ссылки (см. рисунок 6), предоставляя идентификатор меры, полностью описанной в другом месте.
<a id="p100217"></a>*Примечание* - Полное описание можно найти в регистре мер или каталоге, который может быть частью спецификации продукта данных или отчета об оценке качества.



<a id="p100219"></a>Рисунок 6 - Ссылки на меры качества данных

<a id="p100220"></a>Меры качества данных более подробно описаны в разделе 9.
<a id="p100221"></a>В приложении Е приведен список стандартизированных мер качества данных.
<a id="p100222"></a>*Пример* - Процент значений атрибута, которые являются правильными.
<a id="p100223"></a>Настоящий стандарт устанавливает, что для измерения качества набора данных используются различные методы. Одной меры качества данных может быть недостаточно для полной оценки качества данных, задаваемых областью определения качества данных, а также для предоставления мер качества для различных вариантов использования набора данных. Комбинация мер качества данных может давать полезную информацию. Несколько мер качества данных могут быть описаны для данных, заданных одной областью определения качества данных. В этом случае отчет о качестве данных должен включать один экземпляр QualityElement для каждой примененной меры.

##### <a id="p100224"></a>8.5.3 Метод оценки (evaluation method)

<a id="p100225"></a>Метод оценки качества данных описывает те процедуры и методы, которые применяются к пространственным данным для получения результата качества данных (см. рисунок 7). Для различных элементов качества данных часто используются различные методы оценки.



<a id="p100227"></a>Рисунок 7 - Метод оценки качества данных

<a id="p100228"></a>Метод оценки качества данных используется для описания методологии, используемой для применения меры качества данных для данных, задаваемых некоторой областью их определения, или для описания документации, в которой такая методология описывается.
<a id="p100229"></a>*Примечание* - Оценка качества данных более подробно описана в разделе 10.

<a id="p100230"></a>*Пример* - Примерами документации являются спецификации информационных продуктов (см. ГОСТ Р 70846.13), опубликованные статьи или утвержденные стандарты организаций.
<a id="p100231"></a>Для каждой оценки следует указывать дату или диапазон дат. Если оценка проводилась в непоследовательном временном порядке, то следует указывать каждую отдельную дату. Даты указываются в соответствии с требованиями (см. [8]).

##### <a id="p100232"></a>8.5.4 Результат качества


###### <a id="p100233"></a>8.5.4.1 Общие положения

<a id="p100234"></a>Результат качества данных предоставляется для каждого элемента качества данных. Это может быть количественный результат, результат соответствия, описательный результат или результат покрытия (см. рисунок 8).
<a id="p100235"></a>*Примечание* - Для одного элемента качества данных могут применяться различные типы результатов качества.



<a id="p100237"></a>Рисунок 8 - Результат качества данных

<a id="p100238"></a>Качество часто варьируется между различными частями набора данных, для которых оценивается качество, поэтому для одного и того же элемента качества данных можно применить несколько оценок, чтобы более полно и подробно описать количественно качество данных. Чтобы избежать повторения описаний меры и процедуры оценки в нескольких экземплярах элемента качества данных (QualityElement), можно использовать несколько результатов с индивидуальными областями действия результатов.
<a id="p100239"></a>*Пример* - Набор данных содержит признаки одного типа, позиции которого были установлены различными методами, дающими разную точность позиционирования. Однако один и тот же метод оценки качества и одна и та же мера применяются ко всему набору данных и дают разные результаты в зависимости от метода получения данных. В этом случае целесообразно иметь несколько результатов с индивидуальными областями действия результатов (область, охватываемая каждым методом получения данных) и одну область действия качества данных (набор данных).

###### <a id="p100240"></a>8.5.4.2 Количественный результат

<a id="p100241"></a>Количественным результатом может быть одно или несколько значений, в зависимости от значений атрибутов valueType и valueStructure, определенных в описании применяемой меры.
<a id="p100242"></a>Атрибут valueRecordType используется для описания того, как valueType и valueStructure, определенные в мере, реализованы для предоставления значения количественного результата.
<a id="p100243"></a>*Примечание* - Атрибут valueRecordType имеет тип RecordType, который является общим типом данных (см. [9]). Его значение изменяется в зависимости от того, какое решение реализации используется для предоставления количественного результата. Пример реализации расширяемого языка разметки (XML) для recordType приведен в [10].

<a id="p100244"></a>Примеры
<a id="p100245"></a>1 Использование реализации XML: простой пример: value = 5, valueRecordType = gco: Integer, valueUnit = "metre".
<a id="p100246"></a>2 В рамках описания меры, valueType - целочисленная переменная, а valueStructure - матрица (n x n). Значение атрибута количественного результата обеспечивает результат самой матрицы в пределах числового кодирования, использующего определенный тип XML, например MatrixType. В XML атрибут valueRecordType обеспечивает описание типа MatrixType. Если применяется другая кодировка, то атрибут valueRecordType изменяется для обеспечения описания типа Matrix в другой кодировке и, соответственно, изменяется реализация вычисления значения атрибута, но само значение остается прежним.
<a id="p100247"></a>3 Мера "уровень избыточных элементов" ("Rate of excess items") используется для оценки количества избыточных элементов в наборе данных по отношению к количеству элементов, которые должны быть представлены. Результат количественного значения имеет тип значения Real. В этом случае единица значения указывается в процентах, значение умножается на 100.

###### <a id="p100248"></a>8.5.4.3 Результат соответствия (conformance result)

<a id="p100249"></a>Результат соответствия - это результат сравнения значения или набора значений, полученных в результате применения некоторой меры качества к данным, заданным областью определения качества, с учетом установленного приемлемого уровня соответствия качества (например, как записано в спецификации информационного продукта в соответствии с ГОСТ Р 70846.13).
<a id="p100250"></a>Когда уровень соответствия качества определен, его сравнивают с полученным результатом с целью выявления того факта, что качество данных удовлетворяет заданному уровню качества.
<a id="p100251"></a>Результат соответствия может быть установлен для каждой меры. Уровень соответствия качества определяется в документации, такой как спецификация к информационному продукту или спецификация требований, определенных пользователем. При определении соответствия необходимо ссылаться на применимую нормативно-техническую документацию и указывать использованный уровень соответствия качества.
<a id="p100252"></a>*Примечание* - Если оценка проводилась на основе уровней соответствия, полученных из разных источников, для одной и той же меры может быть предоставлено несколько результатов ConformanceResult по качеству данных.


###### <a id="p100253"></a>8.5.4.4 Описательный результат (descriptive result)

<a id="p100254"></a>В некоторых случаях (например, при тематических и геонаучных исследованиях) проведение количественной результирующей оценки для элемента качества данных не представляется возможным. В таком случае субъективная оценка элемента может быть выражена в текстовом формате в качестве описательного результата качества данных.
<a id="p100255"></a>*Пример* - Относительная точность положения выше между геологическим объектом и соседним объектом на топографической карте (дороги, реки, озера и т.д.), чем абсолютная точность положения самого геологического объекта.
<a id="p100256"></a>Этот описательный результат также может быть использован для того, чтобы дать краткое синтетическое описание результата оценки качества данных в дополнение к полному количественному результату или вместо него, если количественное значение не может быть получено.

###### <a id="p100257"></a>8.5.4.5 Результат покрытия

<a id="p100258"></a>Результат качества данных может быть предоставлен как информация в покрытии. Модель UML для результата покрытия представлена на рисунке 8.

##### <a id="p100259"></a>8.5.5 Дескрипторы элемента метакачества

<a id="p100260"></a>Элемент метакачества описывается теми же дескрипторами, что и элемент качества: мера, метод оценки и результат (см. рисунок 9).
<a id="p100261"></a>*Примечание* - Связанный элемент качества - это элемент, к которому применяется элемент метакачества.

<a id="p100262"></a>*См.* Д.5.3 для примера оценки метакачества.



<a id="p100264"></a>Рисунок 9 - Дескрипторы метакачества


### <a id="p100265"></a>9 Меры качества данных (data quality measures)



#### <a id="p100266"></a>9.1 Общие положения


<a id="p100267"></a>Для облегчения сравнения наборов данных оценки и отчеты о качестве данных (метаданные или отчет об оценке качества) должны быть выражены сопоставимым образом. Также необходимо иметь общее представление об используемых мерах качества данных.
<a id="p100268"></a>По возможности в оценках качества данных и для представления результата оценки качества в отчетах об оценке качества и метаданных должны использоваться меры, определенные в регистре мер качества для пространственных данных. Стандартизированные меры качества данных описаны в приложении Е.
<a id="p100269"></a>Примечания
<a id="p100270"></a>1 Если ни одна мера, определенная в регистре мер качества для пространственных данных, не применима, могут использоваться дополнительные, определяемые пользователем меры (см. 9.3).
<a id="p100271"></a>2 Элементы, определенные в других национальных (например, см. ГОСТ Р ИСО/МЭК 25000) и международных стандартах, могут использоваться для расширения модели качества.


#### <a id="p100272"></a>9.2 Стандартизированные меры качества данных



##### <a id="p100273"></a>9.2.1 Общие положения

<a id="p100274"></a>Структура стандартных мер качества данных представлена на рисунке 10.



<a id="p100276"></a>Рисунок 10 - Меры качества данных

<a id="p100277"></a>Каждая мера качества данных описывается следующими компонентами:
- <a id="p100278"></a>идентификатор меры (см. 9.2.2);
- <a id="p100279"></a>название (см. 9.2.3);
- <a id="p100280"></a>условное название (см. 9.2.4);
- <a id="p100281"></a>название элемента (см. 9.2.5);
- <a id="p100282"></a>базовая мера (см. 9.2.6);
- <a id="p100283"></a>определение (см. 9.2.7);
- <a id="p100284"></a>описание (см. 9.2.8);
- <a id="p100285"></a>параметр (см. 9.2.9);
- <a id="p100286"></a>тип значения (9.2.10);
- <a id="p100287"></a>структура значения (см. 9.2.11);
- <a id="p100288"></a>ссылка на источник (см. 9.2.12);
- <a id="p100289"></a>пример (см. 9.2.13).
<a id="p100290"></a>Для каждого элемента качества данных можно определить несколько мер. Выбор используемой будет зависеть от типа данных и их предполагаемого назначения. Список стандартизированных мер качества данных приведен в регистре мер качества данных.

##### <a id="p100291"></a>9.2.2 Идентификатор меры (measure identifier)

<a id="p100292"></a>Идентификатор - это значение, уникально идентифицирующее меру в пространстве имен.
<a id="p100293"></a>*Примечание* - Данный идентификатор позволяет ссылаться на меру качества данных в элементах качества данных (см. 8.5.2).


##### <a id="p100294"></a>9.2.3 Название (name)

<a id="p100295"></a>Название - это имя меры.
<a id="p100296"></a>*Примечание* - Если мера уже имеет общепринятое название, то должно использоваться это название. Если же такого названия не существует, то следует выбрать такое название, которое отражает характер этой меры.


##### <a id="p100297"></a>9.2.4 Условное название (alias)

<a id="p100298"></a>Условное название - это другое отличительное наименование для той же меры качества данных. Им может быть иное общепринятое наименование либо аббревиатура или же краткое имя. Возможно использование более одного условного названия.

##### <a id="p100299"></a>9.2.5 Название элемента (element name)

<a id="p100300"></a>Название элемента - это название элемента качества данных (см. 8.3 и 8.4), к которому применяется мера. Возможно использование более одного имени элемента.

##### <a id="p100301"></a>9.2.6 Базовая мера (basic measure)

<a id="p100302"></a>Базовые меры определяются по их имени, определению, примеру и типу значения (см. рисунок 10).
<a id="p100303"></a>Базовые меры также следует использовать при необходимости создания новых мер, например для сообщения о незамкнутых участках поверхности или других мерах, зависящих от приложения.
<a id="p100304"></a>Множество мер основано на подсчете ошибочных элементов. Существуют также некоторые меры, связанные с неопределенностью числовых значений. Для того чтобы избежать повторений, наиболее распространенные методы построения расчетных мер, а также общие статистические показатели для одно- и двумерных случайных величин должны быть установлены в виде базовых мер.
<a id="p100305"></a>*Примечание* - В приложении Ж приведены базовые меры.


##### <a id="p100306"></a>9.2.7 Определение (definition)

<a id="p100307"></a>Определение - это представление понятия с помощью описательного утверждения, которое служит для его различения от связанных понятий (см. [11]).
<a id="p100308"></a>*Примечание* - Если мера является производной от базовой меры, то такое определение основывается на определении базовой меры и уточняется для данной меры.


##### <a id="p100309"></a>9.2.8 Описание (description)

<a id="p100310"></a>Описание меры помимо текстового описания включает методы расчета, со всеми формулами и/или иллюстрациями, необходимыми для получения результата применения этой меры.
<a id="p100311"></a>Если мера использует концепцию ошибок для сообщения о правильных или неправильных элементах, описание должно содержать объяснение тех случаев, когда элемент классифицируется как неправильный. В этом случае качество может быть описано только как правильное или неправильное.

##### <a id="p100312"></a>9.2.9 Параметр (parameter)

<a id="p100313"></a>Параметр меры - это вспомогательная переменная, используемая мерой.

##### <a id="p100314"></a>9.2.10 Тип значения (value type)

<a id="p100315"></a>Тип значения - это тип данных, используемый для представления результата меры. Типы данных определены в [9].

##### <a id="p100316"></a>9.2.11 Структура значения (value structure)

<a id="p100317"></a>Результат может состоять из нескольких значений. В таких случаях результат должен быть структурирован с использованием структуры значения, как указано в Б.3.3.

##### <a id="p100318"></a>9.2.12 Ссылка на источник (source reference)

<a id="p100319"></a>Ссылка на источник - это ссылка на документацию с описанием меры.

##### <a id="p100320"></a>9.2.13 Пример (example)

<a id="p100321"></a>*Пример* - это образец применения меры или результата, полученного для меры. Может быть предоставлено более одного примера.


#### <a id="p100322"></a>9.3 Пользовательские меры качества данных


<a id="p100323"></a>Ввиду характера пространственных данных список стандартизированных мер качества данных не может быть полным. Потенциально могут быть случаи, когда пользователю настоящего стандарта понадобится разработать другие меры качества данных. По возможности эти меры должны быть определены с использованием базовых мер качества данных, а сама мера должна быть определена с использованием структуры, приведенной в разделе 9. Дополнительные примеры мер качества данных (см. [12], приложение C).
<a id="p100324"></a>*Примечание* - Новая мера качества должна быть определена как специализация QualityMeasure или одного из ее подтипов (см. раздел 9) в соответствии с правилами для расширений метаданных (ГОСТ Р 57668-2017, приложение C) и правилами для профилей доменов стандартных схем (см. [2], 8.3).

<a id="p100325"></a>Если мера качества получена из базовой меры, то должна быть указана базовая мера.
<a id="p100326"></a>Если элемент принят из внешнего источника, то должна быть указана ссылка на внешний источник.
<a id="p100327"></a>Если мера использует вспомогательную переменную, то для меры должен быть указан ссылочный MeasureParameter.


### <a id="p100328"></a>10 Оценка качества данных



#### <a id="p100329"></a>10.1 Процесс оценки качества данных



##### <a id="p100330"></a>10.1.1 Введение

<a id="p100331"></a>Процессы оценки качества используются на разных этапах жизненного цикла продукта, имея разные цели на каждом этапе. Рассматриваемые этапы жизненного цикла - это спецификация, производство, доставка, использование и обновление.
<a id="p100332"></a>Процесс оценки качества данных - это последовательность шагов для получения результата оценки качества данных.

##### <a id="p100333"></a>10.1.2 Последовательность выполнения процесса

<a id="p100334"></a>Процесс оценки качества представляет собой последовательность шагов, выполняемых для получения результата оценки качества. Рисунок 11 иллюстрирует возможную последовательность действий для оценки качества данных. См. также приложение Г, в котором представлено описание концепции оценки и составления отчетности по качеству данных.



<a id="p100336"></a>Рисунок 11 - Оценка качества данных

<a id="p100337"></a>Когда оцениваемые наборы пространственных данных неоднородны и разные части имеют разное качество, то тесты должны быть выполнены соответственно для различных частей.

##### <a id="p100338"></a>10.1.3 Этапы процесса (process steps)

<a id="p100339"></a>В таблице 2 описаны этапы процесса, участвующие в оценке качества, как показано на рисунке 11.

<a id="p100340"></a>Таблица 2

<a id="p100341"></a>Этапы процесса


| <a id="p100342"></a>Этап процесса | <a id="p100343"></a>Действие | <a id="p100344"></a>Описание |
| --- | --- | --- |
| <a id="p100345"></a>Этап 1 | <a id="p100346"></a>Указание единицы (единиц) качества данных | <a id="p100347"></a><a id="p100348"></a>Единица качества данных состоит из области определения и элементов качества (см. 8.2). Все элементы качества данных, относящиеся к данным, для которых должно быть описано качество, должны быть использованы.<br>Примечание - Элементы качества данных, которые должны быть проверены, описаны в 8.3, а приложение Г содержит рекомендации по использованию элементов качества. Как описано в 8.4, при оценке качества могут быть определены и использованы дополнительные элементы |
| <a id="p100349"></a>Этап 2 | <a id="p100350"></a>Указание мер качества данных | <a id="p100351"></a>Мера должна быть указана для каждого элемента качества данных. Если меры не возможно определить, допускается предоставлять описательный результат |
| <a id="p100352"></a>Этап 3 | <a id="p100353"></a>Указание процедур оценки качества данных | <a id="p100354"></a><a id="p100355"></a><a id="p100356"></a>Процедура оценки качества данных состоит из применения одного или нескольких методов оценки, в том числе:<br>- стандартизированного метода оценки, включая уровни соответствия;<br>- стратегии выборки |
| <a id="p100357"></a>Этап 4 | <a id="p100358"></a>Определение результата оценки качества данных | <a id="p100359"></a>Результат - это выходные данные применения оценки. Соответствие спецификации информационного продукта данных или требованиям пользователя является частью выходных данных оценки качества. Выходные данные представляются в виде метаданных (например, в MD_Usage, определенном в ГОСТ Р 57668) и отчета об оценке качества |


<a id="p100360"></a>Оценка метакачества может быть выполнена после получения итоговых данных оценки качества. Описанный выше рабочий процесс также является возможным рабочим процессом для оценки метакачества со следующими этапами процесса: указание элемента метакачества и оценка качества, для которой оценивается метакачество, затем указание меры и метода оценки и определение итога оценки метакачества.


#### <a id="p100361"></a>10.2 Методы оценки качества данных (data quality evaluation methods)



##### <a id="p100362"></a>10.2.1 Классификация методов оценки качества данных

<a id="p100363"></a>Процедура оценки качества данных включает один или более методов оценки качества данных. Методы оценки качества данных можно разделить на два основных класса: прямая (direct) оценка и косвенная (indirect) оценка. Методы прямой оценки определяют качество данных путем сравнения данных с внутренней и/или внешней эталонной информацией. Методы косвенной оценки выводят или оценивают качество данных, используя информацию о данных, такую как происхождение. Применение методов прямой оценки предпочтительнее косвенной оценки.
<a id="p100364"></a>Методы прямой оценки, в свою очередь, подразделяются по источникам информации, необходимой для выполнения оценки, т.е. внутренние или внешние. На рисунке 12 показаны классы, используемые для описания методов оценки.
<a id="p100365"></a>*Примечание* - Происхождение описано в ГОСТ Р 57668.



<a id="p100367"></a>Рисунок 12 - Методы оценки качества данных


##### <a id="p100368"></a>10.2.2 Прямая оценка (direct evaluation)

<a id="p100369"></a>Метод прямой оценки - это метод оценки качества набора данных, основанный на проверке элементов в наборе данных.
<a id="p100370"></a>Методы прямой оценки могут быть классифицированы на внутренние и внешние. Внутренняя прямая (internal direct) оценка качества данных использует только те данные, которые содержатся в оцениваемом наборе данных. Внешняя прямая (external direct) оценка качества требует применения эталонных данных, внешних по отношению к тестируемому набору данных.
<a id="p100371"></a>*Примечание* - Эталонные данные - это данные, принятые как представляющие предметную область.

<a id="p100372"></a>Как для внешних, так и для внутренних методов оценки может использоваться один из следующих методов проверки:
- <a id="p100373"></a>полный контроль (full inspection): в ходе оценки качества данных проверяется каждый элемент, указанный в области качества данных;
- <a id="p100374"></a>выборочный контроль (sampling): в ходе оценки качества данных проверяются подмножества пространственных данных, определенных в области качества данных.
<a id="p100375"></a>При полном контроле тестируется каждый элемент в генеральной совокупности, определенной областью качества данных.
<a id="p100376"></a>Метод прямой оценки - это метод оценки качества набора данных на основе проверки элементов в наборе данных.
<a id="p100377"></a>Если оценка основана на выборочной проверке, стратегия выборки должна быть объяснена в отчете об оценке качества.
<a id="p100378"></a>Предпочтительнее полная проверка. Если полная проверка невозможна, можно использовать выборочную проверку. В приложении Д подробно рассматриваются методы выборки.

##### <a id="p100379"></a>10.2.3 Косвенная оценка (indirect evaluation)

<a id="p100380"></a>Метод косвенной оценки - это метод оценки качества набора данных на основе внешних знаний или накопленного опыта работы с информационным продуктом, который также может быть субъективным.
<a id="p100381"></a>Эти внешние знания могут включать информацию об использовании набора данных, его происхождении и цели (см. ГОСТ Р 57668) или другую отчетную информацию о качестве набора данных или данных, использованных для создания набора данных. Качество данных может быть оценено, например, на основе знаний об источнике, инструментах и методах, использованных для сбора данных, и оценено по процедурам и спецификациям, разработанным для этого продукта. Косвенно оцененное качество данных может также основываться только на опыте или определяться на основе отзывов пользователей.
<a id="p100382"></a>В некоторых случаях может быть потенциально вводящим в заблуждение или даже невозможным описать косвенно оцененное качество данных в виде количественного результата. В таких случаях качество данных может быть описано в текстовой форме с использованием описательного результата, см. 8.5.4.4.


#### <a id="p100383"></a>10.3 Обобщение и преобразование (aggregation and derivation)


<a id="p100384"></a>Дополнительные результаты можно получить посредством обобщения или преобразования существующих результатов без проведения новой оценки качества данных.
<a id="p100385"></a>Обобщение объединяет результаты качества из проведенных оценок качества данных, основанных на различных элементах качества данных или различных областях определения качества данных.
<a id="p100386"></a>Дополнительные результаты также могут быть выведены из существующих результатов, например, когда результат соответствия получен путем сравнения количественного результата с уровнем соответствия. Это полезно, например, если результат выражен не уровнем соответствия.
<a id="p100387"></a>Примечания
<a id="p100388"></a>1 Обобщение может быть применено для обобщения результатов различных элементов качества с целью описания их соответствия спецификации информационного продукта.
<a id="p100389"></a>2 Подробнее об обобщении см. в приложении Г. Правила изложения информации по обобщению описаны в 11.2.1 и приложении Д.
<a id="p100390"></a>3 Правила изложения информации по преобразованию описаны в 11.2.2 и приложении Д.

<a id="p100391"></a>*Пример* - Если результат имеет уровень достоверности 95%, а уровень соответствия имеет уровень достоверности 99%, результат может быть пересчитан к тому же уровню достоверности, что и уровень соответствия.


### <a id="p100392"></a>11 Отчетность о качестве данных



#### <a id="p100393"></a>11.1 Общие положения


<a id="p100394"></a>Качество данных должно быть представлено в виде метаданных и может быть дополнено отчетом об оценке качества.
<a id="p100395"></a>Качество данных должно быть представлено в виде метаданных в соответствии с разделами 8, 11 и приложением Б, а также в соответствии с ГОСТ Р 57668.
<a id="p100396"></a>Для предоставления более подробной информации, чем та, которая сообщается в виде метаданных, может быть дополнительно создан отчет об оценке качества, включая такие сведения, как конкретные этапы процесса, выполненные при оценке. Метаданные должны содержать ссылку на самостоятельный отчет по оценке качества при его наличии (см. рисунок 13). Дополнительный отчет об оценке качества не должен заменять метаданные.
<a id="p100397"></a>*Примечание* - См. также В.4.3.2 для получения дополнительной информации о том, как сообщать о качестве данных и о взаимодополняющей роли метаданных и отчета об оценке качества.



<a id="p100399"></a>Рисунок 13 - Отчет о качестве данных


#### <a id="p100400"></a>11.2 Частные случаи



##### <a id="p100401"></a>11.2.1 Отчетность по обобщению (обобщенные результаты)

<a id="p100402"></a>Отчет об оценке качества может включать информацию об обобщенных результатах.
<a id="p100403"></a>Если результат был получен методом обобщения, необходимо предоставить отчет об оценке качества для дополнения информации, представленной в метаданных. При обобщении результатов должен предоставляться самостоятельный отчет о качестве (standalone quality report) для дополнения информации, представленной в метаданных. В рамках этого самостоятельного отчета о качестве должна быть представлена детальная информация по исходному результату с мерой(ами) и процедурой(ами) оценки, обобщенному результату и методу обобщения.
<a id="p100404"></a>Метаданные формируются с учетом следующего:
- <a id="p100405"></a>когда несколько показателей качества одного элемента качества объединяются в один показатель этого элемента, то этот показатель должен быть представлен в метаданных в виде результата этого элемента качества данных. См. примеры в Г.4.1.2 и Г.4.1.3;
- <a id="p100406"></a>когда несколько показателей качества различных элементов объединяются в один показатель, то это должно быть отражено в метаданных как результат оценки соответствия набора данных спецификации продукта данных или требованиям пользователя. См. пример в Г.4.1.4.
<a id="p100407"></a>При представлении агрегированного результата в метаданных необходимо предоставить ссылку на исходные результаты оценки качества по отдельным элементам.

##### <a id="p100408"></a>11.2.2 Отчетность по преобразованию (производные результаты)

<a id="p100409"></a>Когда в метаданных сообщаются только производные результаты, отчет об оценке качества также должен быть сформирован для предоставления исходных результатов качества данных, из которых был определен производный результат. Затем метаданные должны предоставить ссылку на отчет об оценке качества и исходный результат качества данных.
<a id="p100410"></a>*Пример* - Результат соответствия часто является производным из количественного результата. Если в метаданных указывается только результат соответствия, то тогда количественные результаты должны быть представлены в самостоятельном отчете по оценке качества.

##### <a id="p100411"></a>11.2.3 Ссылка на исходный результат качества данных

<a id="p100412"></a>Когда в метаданных приводятся производные или агрегированные результаты, ссылка на качество исходных данных может быть предоставлена с использованием двух атрибутов:
- <a id="p100413"></a>атрибута derivedElement ссылается на элемент качества [и его результат(ы)], описанный в метаданных;
- <a id="p100414"></a>атрибута qualityEvaluationReportDetails ссылается на часть отчета об оценке качества, где описан(ы) исходный(е) результат(ы).

##### <a id="p100415"></a>11.2.4 Принцип иерархии

<a id="p100416"></a>В настоящем стандарте применяется принцип иерархии уровней.
<a id="p100417"></a>Качество данных, указанное на верхнем уровне (например, ряд), применимо на нижнем уровне (например, набор данных); см. таблицу 3.

<a id="p100418"></a>Таблица 3

<a id="p100419"></a>Уровни иерархии


<table>
<colgroup><col width="20%"><col width="40%"><col width="40%"></colgroup>
<tr><td rowspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p100421"></a>Серия</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p100422"></a>Набор данных</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p100423"></a>Поднабор данных</td></tr>
<tr><td><a id="p100424"></a>Тип объекта (feature type)</td><td><a id="p100425"></a>Тип атрибута (attribute type)</td></tr>
<tr><td><a id="p100426"></a>Экземпляр объекта (feature instance)</td><td><a id="p100427"></a>Экземпляр атрибута (attribute instance)</td></tr>
</table>


<a id="p100428"></a>*Примечание* - Качество экземпляра объекта, атрибута объекта или связей между объектами может быть указано в качестве атрибута для этого экземпляра (см. [2]).

<a id="p100429"></a>Если качество данных на верхнем и нижнем уровнях различается, то на нижнем уровне следует предоставить дополнительную информацию.


### <a id="p100430"></a>12 Требования к кодировке XML


<a id="p100431"></a>Для обмена спецификацией качества данных в формате XML требуются правила кодировки. В настоящем разделе указаны такие правила и схема XML.
<a id="p100432"></a>Схема XML следует правилам (см. [10]) для перевода моделей UML в схему XML.
<a id="p100433"></a>Схема XML также использует шаблоны для разделения пространств имен XML (см. [13], раздел 8).
<a id="p100434"></a>Определения схемы XML относятся к пространству имен [14], которое сокращенно обозначается как dqc.
<a id="p100435"></a>Эта схема XML реализует все классы UML, определенные в настоящем стандарте, и импортирует все соответствующие классы из других стандартов.
<a id="p100436"></a>Более подробно кодировка XML рассмотрена в приложении И.





<a id="p100437"></a>Приложение А
(обязательное)

<a id="p100438"></a>**АБСТРАКТНЫЙ ТЕСТ**

<a id="p100439"></a>Таблица А.1

<a id="p100440"></a>Содержание спецификации продукта данных


| <a id="p100441"></a>Тест соответствия | <a id="p100442"></a>Соответствие ГОСТ Р 57773-2026 |
| --- | --- |
| <a id="p100443"></a>Ссылка | <a id="p100444"></a>Все нормативные заявления в классе требований ГОСТ Р 57773-2026 |
| <a id="p100445"></a>Цель теста | <a id="p100446"></a>Проверяют, что содержимое определения качества данных соответствует модели UML и дополнительным требованиям, связанным с элементами в модели UML |
| <a id="p100447"></a>Метод теста | <a id="p100448"></a>Определяют отдельный объект и его атрибуты и ассоциации с другими объектами. Проверяют, что каждый такой элемент соответствует множественности и типу данных, как выражено в модели UML.<br>Для каждого отдельного объекта проверяют дополнительные требования, выходящие за рамки семантики в модели. Проверяют, что каждый такой элемент соответствует указанным критериям |
| <a id="p100449"></a>Тип теста | <a id="p100450"></a>Базовый |


<a id="p100451"></a>Таблица А.2

<a id="p100452"></a>XML-кодирование


| <a id="p100453"></a>Тест соответствия | <a id="p100454"></a>Соответствие правилам кодирования ГОСТ Р 57773-2026 |
| --- | --- |
| <a id="p100455"></a>Ссылка | <a id="p100456"></a>Все нормативные заявления в разделе кодирования ГОСТ Р 57773-2026 (раздел 12 и приложение И) |
| <a id="p100457"></a>Цель теста | <a id="p100458"></a>Проверяют синтаксис определения качества данных из XML-документа |
| <a id="p100459"></a>Метод теста | <a id="p100460"></a>Проверяют XML-документ с помощью XML-схемы (см. [14]) |
| <a id="p100461"></a>Тип теста | <a id="p100462"></a>Базовый |






<a id="p100463"></a>Приложение Б
(обязательное)

<a id="p100464"></a>**СЛОВАРЬ ДАННЫХ ДЛЯ КАЧЕСТВА ДАННЫХ**

<a id="p100465"></a>Б.1 Обзор словаря данных

<a id="p100466"></a>Б.1.1 Введение
<a id="p100467"></a>Словарь данных описывает характеристики модели качества данных, определенной в разделах 8 - 11. Словарь состоит из таблиц со столбцами и строками в иерархии для установления отношений и организации информации.
<a id="p100468"></a>Затемненные строки таблицы представляют классы. Незатемненные строки таблицы представляют атрибуты класса и ассоциации. Классы и атрибуты классов в таблицах словаря данных определяются шестью столбцами таблицы, описанной в пунктах Б.1.2 - Б.1.7.
<a id="p100469"></a>Б.1.2 Имя/ролевое имя
<a id="p100470"></a>Имя/ролевое имя - это метка, относящаяся к классу или атрибуту класса. Имена классов начинаются с заглавной буквы. Пробелы не используются в имени класса. Вместо этого несколько слов соединяются, и каждое новое подслово начинается с заглавной буквы (например: XnnnYmmm). Имена классов уникальны в пределах всего словаря данных настоящего стандарта. Имена атрибутов класса уникальны в пределах класса, а не всего словаря данных настоящего стандарта. Имена атрибутов класса устанавливаются уникальными в пределах приложения посредством сочетания имени класса и имени атрибута класса. Ролевые имена используются для идентификации абстрактных моделей ассоциаций и начинаются с префикса "Role name", чтобы отличить их от других атрибутов класса. Имена и имена ролей могут быть на любом другом языке, отличающемся от используемого в настоящем стандарте.
<a id="p100471"></a>Б.1.3 Определение
<a id="p100472"></a>Определение включает в себя описание класса или атрибута класса.
<a id="p100473"></a>Б.1.4 Признак обязательности/условности
<a id="p100474"></a>Признак обязательности/условности - это признак, указывающий должен ли класс или атрибут класса всегда указываться в наборе данных или только иногда [т.е. содержать значение(я)]. Он может иметь следующие значения: M (mandatory) - обязательный, C (conditional) - условный или O (optional) - необязательный:
<a id="p100475"></a>а) обязательный (M) - класс или атрибут класса должны быть указаны;
<a id="p100476"></a>б) условный (C) - определяет управляемое условие, при котором хотя бы один класс, атрибут класса или ассоциация являются обязательными. Признак "условный" используется в следующих ситуациях:
1) <a id="p100477"></a>признак, представляющий собой выбор между двумя или более вариантами. По крайней мере один из вариантов является обязательным и должен быть документирован,
2) <a id="p100478"></a>документирование класса, атрибута класса или ассоциации, если другой класс был задокументирован,
3) <a id="p100479"></a>документирование атрибута класса или ассоциации, если конкретное значение другого атрибута класса уже задокументировано. Для облегчения чтения людьми конкретное значение используется в обычном тексте. Однако для проверки условия в электронном интерфейсе пользователя должен использоваться код.
<a id="p100480"></a>Если ответ на условие положительный, то класс, атрибуты класса или ассоциация должны быть обязательными;
<a id="p100481"></a>в) необязательный (O) - класс, атрибут класса или ассоциацию можно документировать или не документировать. Необязательный класс или необязательный атрибут класса были определены, чтобы обеспечить руководство для пользователей, которые предпочитают полностью документировать свои данные (использование этого общего набора определенных элементов будет способствовать развитию взаимодействия между пространственными данными пользователей и разработчиков во всем мире). Если необязательный класс не используется, атрибуты классов, содержащиеся в данном классе (в том числе обязательные атрибуты), также не будут использоваться. Необязательные классы могут иметь обязательные атрибуты класса; эти атрибуты класса становятся обязательными, только если используется их необязательный класс.
<a id="p100482"></a>Б.1.5 Максимум вхождений (МВ)
<a id="p100483"></a>Определяет максимально допустимое число экземпляров класса, атрибута класса или ассоциации. Единичное вхождение представляется числом 1; повторяющееся - буквой N. Допускается фиксированное число вхождений больше единицы, которое будет представляться соответствующим числом (например, 2, 3 и т.д.).
<a id="p100484"></a>Б.1.6 Тип данных
<a id="p100485"></a>Определяет набор различных значений для представления атрибутов класса (например, integer, real, string, DateTime и Boolean). Столбец типа данных также используется для определения классов, стереотипов и ассоциаций классов.
<a id="p100486"></a>*Примечание* - Типы данных определены в [9].

<a id="p100487"></a>Б.1.7 Область допустимых значений (домен)
<a id="p100488"></a>Для класса (затемненные строки) домен указывает номера строк, относящихся к атрибутам классов и ассоциациям этого класса.
<a id="p100489"></a>Для атрибута класса или ассоциации домен определяет допустимые значения или использование произвольного текста. Понятие "текст" (free text) означает, что никаких ограничений на содержание этого поля не накладывается. Целочисленные коды должны применяться для представления значений доменов, содержащих кодовые списки.
<a id="p100490"></a>*Примечание* - Домены определены в ГОСТ Р 57668-2017 (пункт B.1.7).

<a id="p100491"></a>Б.2 Словарь данных для пакетов качества данных

<a id="p100492"></a>Б.2.1 Качество данных
<a id="p100493"></a>Б.2.1.1 Общие положения
<a id="p100494"></a>Глобальная модель UML для всего пакета качества данных представлена на рисунке 2. Таблица Б.1 описывает свойства модели UML, показанной на рисунке 3 и рисунке 13.

<a id="p100495"></a>Таблица Б.1

<a id="p100496"></a>Качество данных


| <a id="p100497"></a>Номер строки | <a id="p100498"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p100499"></a>Определение | <a id="p100500"></a>Признак обязательности | <a id="p100501"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p100502"></a>Тип данных | <a id="p100503"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p100504"></a>1 | <a id="p100505"></a>DataQuality | <a id="p100506"></a>Информация о качестве данных, заданных областью определения качества данных | <a id="p100507"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100508"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100509"></a>Aggregated Class (MD_Metadata) | <a id="p100510"></a>Строки 2 - 4 | <a id="p100511"></a>& |
| <a id="p100512"></a>2 | <a id="p100513"></a>Scope | <a id="p100514"></a>Конкретные данные, к которым относится информация о качестве | <a id="p100515"></a>M | <a id="p100516"></a>1 | <a id="p100517"></a>Class | <a id="p100518"></a>MD_Scope <<br><Data Type><br>> (см. ГОСТ Р 57668) |  |
| <a id="p100519"></a>3 | <a id="p100520"></a>Role name: report | <a id="p100521"></a>Ссылка на отчет (метаданные или отчет об оценке качества), связанный с элементом качества | <a id="p100522"></a>M | <a id="p100523"></a>N | <a id="p100524"></a>Association | <a id="p100525"></a>Quality Element (Abstract class) (см. Б.2.1.2) |  |
| <a id="p100526"></a>4 | <a id="p100527"></a>Role name: standalone QualityReport | <a id="p100528"></a>Ссылка на отчет (метаданные или отчет об оценке качества), связанный с элементом качества | <a id="p100529"></a>O | <a id="p100530"></a>1 | <a id="p100531"></a>Association | <a id="p100532"></a>QualityEvaluation ReportInformation (см. Б.2.1.6) |  |


<a id="p100533"></a>Б.2.1.2 Элементы качества данных
<a id="p100534"></a>Таблица Б.2 описывает модель UML, показанную на рисунках 2, 4, 5, 10 и 13.

<a id="p100535"></a>Таблица Б.2

<a id="p100536"></a>Элемент качества данных


| <a id="p100537"></a>Номер строки | <a id="p100538"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p100539"></a>Определение | <a id="p100540"></a>Признак обязательности | <a id="p100541"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p100542"></a>Тип данных | <a id="p100543"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p100544"></a>5 | <a id="p100545"></a>QualityElement | <a id="p100546"></a>Количественная информация о качестве данных | <a id="p100547"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100548"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100549"></a>Aggregated Class (DataQuality) (Abstract class) | <a id="p100550"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100551"></a>& |
| <a id="p100552"></a>6 | <a id="p100553"></a>Role name:<br>evaluation-Method | <a id="p100554"></a>Информация об оценке | <a id="p100555"></a>M | <a id="p100556"></a>N | <a id="p100557"></a>Association | <a id="p100558"></a>EvaluationMethod (см. Б.2.1.4) |  |
| <a id="p100559"></a>7 | <a id="p100560"></a>Role name: result | <a id="p100561"></a>Значение (или набор значений), полученное в результате применения меры качества данных, или результат оценки полученного значения (или набора значений) по отношению к указанному приемлемому уровню качества соответствия | <a id="p100562"></a>M | <a id="p100563"></a>N | <a id="p100564"></a>Association | <a id="p100565"></a>QualityResult (Abstract class) (см. Б.2.1.5) |  |
| <a id="p100566"></a>8 | <a id="p100567"></a>Role name:<br>derivedElement | <a id="p100568"></a>В случае агрегирования или наследования, указывает исходный элемент | <a id="p100569"></a>O | <a id="p100570"></a>N | <a id="p100571"></a>Association | <a id="p100572"></a>QualityElement (Abstract class) (см. Б.2.1.2) |  |
| <a id="p100573"></a>9 | <a id="p100574"></a>Completeness | <a id="p100575"></a>Присутствие или отсутствие объектов, их атрибутов или связей | <a id="p100576"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100577"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100578"></a>Specified Class (QualityElement) (Abstract class) | <a id="p100579"></a>Lines 6 - 9 | <a id="p100580"></a>& |
| <a id="p100581"></a>10 | <a id="p100582"></a>Commission | <a id="p100583"></a>Избыточные данные, присутствующие в наборе, как описано в области применения | <a id="p100584"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100585"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100586"></a>Specified Class (Completeness) | <a id="p100587"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100588"></a>& |
| <a id="p100589"></a>11 | <a id="p100590"></a>Omission | <a id="p100591"></a>Данные, отсутствующие в наборе данных, как описано в области применения | <a id="p100592"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100593"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100594"></a>Specified Class (Completeness) | <a id="p100595"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100596"></a>& |
| <a id="p100597"></a>12 | <a id="p100598"></a>LogicalConsistency | <a id="p100599"></a>Различные аспекты соблюдения логических правил структур данных, атрибутов и отношений (структуры данных могут быть концептуальными, логическими или физическими) | <a id="p100600"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100601"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100602"></a>Specified Class (QualityElement) (Abstract class) | <a id="p100603"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100604"></a>& |
| <a id="p100605"></a>13 | <a id="p100606"></a>Conceptual-Consistency | <a id="p100607"></a>Соблюдение правил концептуальной схемы | <a id="p100608"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100609"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100610"></a>Specified Class (Logical Consistency) | <a id="p100611"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100612"></a>& |
| <a id="p100613"></a>14 | <a id="p100614"></a>DomainConsistency | <a id="p100615"></a>Соответствие значений доменам допустимых значений | <a id="p100616"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100617"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100618"></a>Specified Class (Logical Consistency) | <a id="p100619"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100620"></a>& |
| <a id="p100621"></a>15 | <a id="p100622"></a>FormatConsistency | <a id="p100623"></a>Степень соблюдения порядка хранения данных в соответствии с физической структурой, как описано в области применения | <a id="p100624"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100625"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100626"></a>Specified Class (Logical Consistency) | <a id="p100627"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100628"></a>& |
| <a id="p100629"></a>16 | <a id="p100630"></a>TopologicalConsistency | <a id="p100631"></a>Правильность явно указанных топологических характеристик набора данных, как описано в области применения | <a id="p100632"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100633"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100634"></a>Specified Class (Logical Consistency) | <a id="p100635"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100636"></a>& |
| <a id="p100637"></a>17 | <a id="p100638"></a>PositionalAccuracy | <a id="p100639"></a>Точность позиционирования объектов | <a id="p100640"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100641"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100642"></a>Specified Class (QualityElement) (Abstract class) | <a id="p100643"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100644"></a>& |
| <a id="p100645"></a>18 | <a id="p100646"></a>AbsolutePositionalAccuracy | <a id="p100647"></a>Близость указанных значений координат к значениям, принятым как истинные в стандартной системе координат | <a id="p100648"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100649"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100650"></a>Specified Class (Positional Accuracy) | <a id="p100651"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100652"></a>& |
| <a id="p100653"></a>19 | <a id="p100654"></a>RelativePositionalAccuracy | <a id="p100655"></a>Близость относительных положений объектов в области действия к их соответствующим относительным положениям, принятым как истинные в локальной системе координат | <a id="p100656"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100657"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100658"></a>Specified Class (Positional Accuracy) | <a id="p100659"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100660"></a>& |
| <a id="p100661"></a>20 | <a id="p100662"></a>GriddedDataPositional Accuracy | <a id="p100663"></a>Близость значений положения сеточных данных к значениям, принятым как истинные | <a id="p100664"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100665"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100666"></a>Specified Class (Positional Accuracy) | <a id="p100667"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100668"></a>& |
| <a id="p100669"></a>21 | <a id="p100670"></a>ThematicQuality | <a id="p100671"></a>Точность количественных атрибутов и правильность неколичественных атрибутов и классификаций объектов и их отношений | <a id="p100672"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100673"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100674"></a>Specified Class (QualityElement) (Abstract class) | <a id="p100675"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100676"></a>& |
| <a id="p100677"></a>22 | <a id="p100678"></a>ThematicClassification Correctness | <a id="p100679"></a>Сравнение классов, назначенных объектам или их атрибутам, с предметной областью | <a id="p100680"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100681"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100682"></a>Specified Class (Thematic Quality) | <a id="p100683"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100684"></a>& |
| <a id="p100685"></a>23 | <a id="p100686"></a>NonQuantitativeAttribute Correctness | <a id="p100687"></a>Мера того, является ли неколичественный атрибут правильным или неправильным | <a id="p100688"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100689"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100690"></a>Specified Class (The matic Quality) | <a id="p100691"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100692"></a>& |
| <a id="p100693"></a>24 | <a id="p100694"></a>QuantitativeAttribute Accuracy | <a id="p100695"></a>Близость значения количественного атрибута к значению, принятому или известному как истинное | <a id="p100696"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100697"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100698"></a>Specified Class (Thematic Accuracy) | <a id="p100699"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100700"></a>& |
| <a id="p100701"></a>25 | <a id="p100702"></a>TemporalQuality | <a id="p100703"></a>Точность временных атрибутов и временных отношений объектов | <a id="p100704"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100705"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100706"></a>Specified Class (QualityElement) (Abstract class) | <a id="p100707"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100708"></a>& |
| <a id="p100709"></a>26 | <a id="p100710"></a>AccuracyOfA TimeMeasurement | <a id="p100711"></a>Близость сообщенных измерений времени к значениям, принятым как истинные | <a id="p100712"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100713"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100714"></a>Specified Class (Temporal Quality) | <a id="p100715"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100716"></a>& |
| <a id="p100717"></a>27 | <a id="p100718"></a>TemporalValidity | <a id="p100719"></a>Достоверность данных по отношению ко времени | <a id="p100720"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100721"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100722"></a>Specified Class (Temporal Quality) | <a id="p100723"></a>Строки 6 - 9 | <a id="p100724"></a>& |
| <a id="p100725"></a>28 | <a id="p100726"></a>Metaquality | <a id="p100727"></a>Информация о надежности результатов качества данных | <a id="p100728"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100729"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100730"></a>Specified Class (QualityElement) (Abstract class) | <a id="p100731"></a>Строки 30 и 6 - 9 | <a id="p100732"></a>& |
| <a id="p100733"></a>29 | <a id="p100734"></a>Role name:<br>relatedQualityElement | <a id="p100735"></a>Элемент качества, к которому применяется информация о метакачестве | <a id="p100736"></a>M | <a id="p100737"></a>1 | <a id="p100738"></a>Association | <a id="p100739"></a>QualityElement (Abstract class) (см. Б.2.1.2) |  |
| <a id="p100740"></a>30 | <a id="p100741"></a>Confidence | <a id="p100742"></a>Достоверность результата качества данных | <a id="p100743"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100744"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100745"></a>Specified Class (Metaquality) | <a id="p100746"></a>Строки 30 и 6 - 9 | <a id="p100747"></a>& |
| <a id="p100748"></a>31 | <a id="p100749"></a>Representativity | <a id="p100750"></a>Степень, в которой использованный образец дал результат, который является репрезентативным для данных в пределах области качества данных | <a id="p100751"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100752"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100753"></a>Specified Class (Metaquality) | <a id="p100754"></a>Строки 30 и 6 - 9 | <a id="p100755"></a>& |
| <a id="p100756"></a>32 | <a id="p100757"></a>Homogeneity | <a id="p100758"></a>Ожидаемая или проверенная однородность результатов, полученных для оценки качества данных | <a id="p100759"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100760"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100761"></a>Specified Class (Metaquality) | <a id="p100762"></a>Строки 30 и 6 - 9 | <a id="p100763"></a>& |


<a id="p100764"></a>Б.2.1.3 Указатель меры
<a id="p100765"></a>В таблице Б.3 описана модель UML, показанная на рисунке 6.

<a id="p100766"></a>Таблица Б.3

<a id="p100767"></a>Указатель меры


| <a id="p100768"></a>Номер строки | <a id="p100769"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p100770"></a>Описание | <a id="p100771"></a>Признак обязательности | <a id="p100772"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p100773"></a>Тип данных | <a id="p100774"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p100775"></a>33 | <a id="p100776"></a>MeasureReference | <a id="p100777"></a>Ссылка на применяемую меру | <a id="p100778"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100779"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100780"></a>Aggregated Class (Element) | <a id="p100781"></a>Строки 35 - 37 | <a id="p100782"></a>& |
| <a id="p100783"></a>34 | <a id="p100784"></a>measureIdentification | <a id="p100785"></a>Идентификатор меры, значение, уникально идентифицирующее меру в пространстве имен | <a id="p100786"></a>O | <a id="p100787"></a>1 | <a id="p100788"></a>Class | <a id="p100789"></a>MD_Identifier <<DataType>> (см. ГОСТ Р 57668-2017, таблица B.17.2) |  |
| <a id="p100790"></a>35 | <a id="p100791"></a>nameOfMeasure | <a id="p100792"></a>Наименование процедуры оценки, применяемой к данным | <a id="p100793"></a>C/if measureIdentification not documented | <a id="p100794"></a>N | <a id="p100795"></a>CharacterString | <a id="p100796"></a>Текст |  |
| <a id="p100797"></a>36 | <a id="p100798"></a>measureDescription | <a id="p100799"></a>Описание меры | <a id="p100800"></a>C/if measureIdentification not documented | <a id="p100801"></a>1 | <a id="p100802"></a>CharacterString | <a id="p100803"></a>Текст |  |


<a id="p100804"></a>Б.2.1.4 Оценка качества данных
<a id="p100805"></a>В таблице Б.4 описана модель UML, показанная на рисунках 7, 11 и 12.

<a id="p100806"></a>Таблица Б.4

<a id="p100807"></a>Оценка качества данных


| <a id="p100808"></a>Номер строки | <a id="p100809"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p100810"></a>Описание | <a id="p100811"></a>Признак обязательности | <a id="p100812"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p100813"></a>Тип данных | <a id="p100814"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p100815"></a>37 | <a id="p100816"></a>EvaluationMethod | <a id="p100817"></a>Описание метода оценки и применяемой процедуры | <a id="p100818"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100819"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100820"></a>Aggregated Class (QualityElement) | <a id="p100821"></a>Строки 39 - 45 | <a id="p100822"></a>& |
| <a id="p100823"></a>38 | <a id="p100824"></a>name | <a id="p100825"></a>Название метода оценки | <a id="p100826"></a>O | <a id="p100827"></a>1 | <a id="p100828"></a>CharacterString | <a id="p100829"></a>Текст |  |
| <a id="p100830"></a>39 | <a id="p100831"></a>evaluationMethodDescription | <a id="p100832"></a>Описание метода оценки | <a id="p100833"></a>O | <a id="p100834"></a>1 | <a id="p100835"></a>CharacterString | <a id="p100836"></a>Текст |  |
| <a id="p100837"></a>40 | <a id="p100838"></a>evaluationMethodType | <a id="p100839"></a>Тип метода, используемого для оценки качества данных | <a id="p100840"></a>O | <a id="p100841"></a>1 | <a id="p100842"></a>Class | <a id="p100843"></a>EvaluationMethodType Code <<CodeList>> (см. Б.3.2) |  |
| <a id="p100844"></a>41 | <a id="p100845"></a>evaluationProcedure | <a id="p100846"></a>Ссылка на информацию о процедуре | <a id="p100847"></a>O | <a id="p100848"></a>1 | <a id="p100849"></a>Class | <a id="p100850"></a>CI_Citation <<DataType>> (см. ГОСТ Р 57668-2017, таблицы B.16.1 - B.16.8) |  |
| <a id="p100851"></a>42 | <a id="p100852"></a>dateTime | <a id="p100853"></a>Дата или диапазон дат, в которые была применена мера качества данных | <a id="p100854"></a>O | <a id="p100855"></a>N | <a id="p100856"></a>Class | <a id="p100857"></a>DateTime (см. [9]) |  |
| <a id="p100858"></a>43 | <a id="p100859"></a>referenceDoc | <a id="p100860"></a>Информация о документах, на которые ссылаются при разработке и применении метода оценки качества данных | <a id="p100861"></a>O | <a id="p100862"></a>N | <a id="p100863"></a>Class | <a id="p100864"></a>CI_Citation <<DataType>> (см. ГОСТ Р 57668-2017, таблицы B.16.1 - B.16.8) |  |
| <a id="p100865"></a>44 | <a id="p100866"></a>deductiveSource | <a id="p100867"></a>Информация о том, какие данные используются в качестве источников в методе дедуктивной оценки | <a id="p100868"></a>O | <a id="p100869"></a>1 | <a id="p100870"></a>CharacterString | <a id="p100871"></a>Текст |  |
| <a id="p100872"></a>45 | <a id="p100873"></a>DataEvaluation | <a id="p100874"></a>Метод оценки данных | <a id="p100875"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100876"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100877"></a>Specified Class (EvaluationMethod) (Abstract class) | <a id="p100878"></a>Строки 39 - 45 | <a id="p100879"></a>& |
| <a id="p100880"></a>46 | <a id="p100881"></a>FullInspection | <a id="p100882"></a>Оценка качества данных проверяет каждый элемент, указанный областью качества данных | <a id="p100883"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100884"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100885"></a>Specified Class (DataEvaluation) | <a id="p100886"></a>Строки 39 - 45 | <a id="p100887"></a>& |
| <a id="p100888"></a>47 | <a id="p100889"></a>SampleBasedInspection | <a id="p100890"></a>Оценка качества данных выполняется на подмножествах географических данных, определенных областью качества данных | <a id="p100891"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100892"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100893"></a>Specified Class (DataEvaluation) | <a id="p100894"></a>Строки 39 - 45 и 49 - 51 | <a id="p100895"></a>& |
| <a id="p100896"></a>48 | <a id="p100897"></a>samplingScheme | <a id="p100898"></a>Информация о типе схемы выборки и описание процедуры выборки | <a id="p100899"></a>M | <a id="p100900"></a>1 | <a id="p100901"></a>CharacterString | <a id="p100902"></a>Текст |  |
| <a id="p100903"></a>49 | <a id="p100904"></a>lotDescription | <a id="p100905"></a>Информация о том, как определяются партии | <a id="p100906"></a>M | <a id="p100907"></a>1 | <a id="p100908"></a>CharacterString | <a id="p100909"></a>Текст |  |
| <a id="p100910"></a>50 | <a id="p100911"></a>samplingRatio | <a id="p100912"></a>Информация о том, сколько в среднем образцов извлекается для проверки из каждой партии популяции | <a id="p100913"></a>M | <a id="p100914"></a>1 | <a id="p100915"></a>CharacterString | <a id="p100916"></a>Текст |  |
| <a id="p100917"></a>51 | <a id="p100918"></a>IndirectEvaluation | <a id="p100919"></a>Оценка качества данных на основе внешних знаний об опыте продукта данных | <a id="p100920"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100921"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100922"></a>Specified Class (Data Evaluation) | <a id="p100923"></a>Строки 39 - 45 | <a id="p100924"></a>& |
| <a id="p100925"></a>52 | <a id="p100926"></a>AggregationDerivation | <a id="p100927"></a>Метод агрегации или деривации | <a id="p100928"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100929"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100930"></a>Specified Class (EvaluationMethod) | <a id="p100931"></a>Строки 39 - 45 | <a id="p100932"></a>& |


<a id="p100933"></a>Б.2.1.5 Результат качества данных
<a id="p100934"></a>Таблица Б.5 описывает модель UML, показанную на рисунке 8.

<a id="p100935"></a>Таблица Б.5

<a id="p100936"></a>Результат качества данных


| <a id="p100937"></a>Номер строки | <a id="p100938"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p100939"></a>Описание | <a id="p100940"></a>Признак обязательности | <a id="p100941"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p100942"></a>Тип данных | <a id="p100943"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p100944"></a>53 | <a id="p100945"></a>QualityResult | <a id="p100946"></a>Обобщение более конкретных классов результатов | <a id="p100947"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100948"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100949"></a>Aggregated Class (Element) (Abstract class) | <a id="p100950"></a>Строки 55 - 56 | <a id="p100951"></a>& |
| <a id="p100952"></a>54 | <a id="p100953"></a>resultScope | <a id="p100954"></a>Область действия результата | <a id="p100955"></a>O | <a id="p100956"></a>1 | <a id="p100957"></a>Class | <a id="p100958"></a>MD_Scope (см. ГОСТ Р 57668) |  |
| <a id="p100959"></a>55 | <a id="p100960"></a>dateTime | <a id="p100961"></a>Дата, когда был получен результат | <a id="p100962"></a>O | <a id="p100963"></a>1 | <a id="p100964"></a>Class | <a id="p100965"></a>DateTime (см. [9]) |  |
| <a id="p100966"></a>56 | <a id="p100967"></a>QuantitativeResult | <a id="p100968"></a>Значения или информация о значении (или наборе значений), полученные при применении меры качества данных | <a id="p100969"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100970"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p100971"></a>Specified Class (Result) | <a id="p100972"></a>Строки 58 - 60 и 55 - 56 | <a id="p100973"></a>& |
| <a id="p100974"></a>57 | <a id="p100975"></a>value | <a id="p100976"></a>Количественное значение или значения, содержание которых определяется используемой процедурой оценки в соответствии с типом значения и структурой значения, определенными для меры | <a id="p100977"></a>M | <a id="p100978"></a>N | <a id="p100979"></a>Class | <a id="p100980"></a>Record (см. [9]) |  |
| <a id="p100981"></a>58 | <a id="p100982"></a>valueUnit | <a id="p100983"></a>Единица значения для сообщения о результате качества данных | <a id="p100984"></a>C/Если значение описано числом | <a id="p100985"></a>1 | <a id="p100986"></a>Class | <a id="p100987"></a>UnitOfMeasure (см. [9]) |  |
| <a id="p100988"></a>59 | <a id="p100989"></a>valueRecordType | <a id="p100990"></a>Тип значения для сообщения о результате качества данных зависит от реализации | <a id="p100991"></a>O | <a id="p100992"></a>1 | <a id="p100993"></a>Class | <a id="p100994"></a>RecordType<br><<Meta class>> (см. [9]) |  |
| <a id="p100995"></a>60 | <a id="p100996"></a>ConformanceResult | <a id="p100997"></a>Информация о результате оценки полученного значения (или набора значений) относительно указанного приемлемого уровня качества соответствия | <a id="p100998"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p100999"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101000"></a>Specified Class (QualityResult) | <a id="p101001"></a>Строки 62 - 64 и 55 - 56 | <a id="p101002"></a>& |
| <a id="p101003"></a>61 | <a id="p101004"></a>specification | <a id="p101005"></a>Ссылка на спецификацию продукта данных или требование пользователя, относительно которого оцениваются данные | <a id="p101006"></a>M | <a id="p101007"></a>1 | <a id="p101008"></a>Class | <a id="p101009"></a>CI_Citation <<DataType>> (см. ГОСТ Р 57668-2017, таблицы B.16.1 - B.16.8) |  |
| <a id="p101010"></a>62 | <a id="p101011"></a>explanation | <a id="p101012"></a>Пояснение значения соответствия для этого результата | <a id="p101013"></a>O | <a id="p101014"></a>1 | <a id="p101015"></a>CharacterString | <a id="p101016"></a>Текст |  |
| <a id="p101017"></a>63 | <a id="p101018"></a>pass | <a id="p101019"></a>Указание результата соответствия, где 0 = не пройдено, а 1 = пройдено | <a id="p101020"></a>M | <a id="p101021"></a>1 | <a id="p101022"></a>Boolean | <a id="p101023"></a>1 = да<br>0 = нет |  |
| <a id="p101024"></a>64 | <a id="p101025"></a>DescriptiveResult | <a id="p101026"></a>Описательный результат качества данных | <a id="p101027"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p101028"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101029"></a>Specified Class (Result) | <a id="p101030"></a>Строки 66 и 55 - 56 | <a id="p101031"></a>& |
| <a id="p101032"></a>65 | <a id="p101033"></a>statement | <a id="p101034"></a>Текстовое выражение описательного результата | <a id="p101035"></a>M | <a id="p101036"></a>1 | <a id="p101037"></a>CharacterString | <a id="p101038"></a>Текст |  |
| <a id="p101039"></a>66 | <a id="p101040"></a>CoverageResult | <a id="p101041"></a>Результат меры качества данных, организующей измеренные значения как покрытие | <a id="p101042"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p101043"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101044"></a>Specified class (Result) | <a id="p101045"></a>Строки 68 - 71 и 55 - 56 | <a id="p101046"></a>& |
| <a id="p101047"></a>67 | <a id="p101048"></a>spatialRepresentationType | <a id="p101049"></a>Метод, используемый для пространственного представления результата покрытия | <a id="p101050"></a>M | <a id="p101051"></a>1 | <a id="p101052"></a>Class | <a id="p101053"></a>MD_SpatialRepresentationType-Code <<CodeList>> (см. [15]) |  |
| <a id="p101054"></a>68 | <a id="p101055"></a>Role name:<br>resultSpatialRepresentation | <a id="p101056"></a>Предоставляет цифровое представление мер качества данных, составляющих результат покрытия | <a id="p101057"></a>M | <a id="p101058"></a>1 | <a id="p101059"></a>Association | <a id="p101060"></a>MD_SpatialRepresentation <> (см. ГОСТ Р 57668) |  |
| <a id="p101061"></a>69 | <a id="p101062"></a>Role name:<br>resultContent | <a id="p101063"></a>Предоставляет описание контента результата покрытия, когда качественное покрытие включено в описываемый ресурс, т.е. семантическое определение мер качества данных | <a id="p101064"></a>C/if result Format not provided | <a id="p101065"></a>N | <a id="p101066"></a>Association | <a id="p101067"></a>MD_RangeDimension (см. ГОСТ Р 57668) |  |
| <a id="p101068"></a>70 | <a id="p101069"></a>Role name:<br>resultFormat | <a id="p101070"></a>Provides information about the format of the result coverage data | <a id="p101071"></a>C/if<br>resultContent not provided | <a id="p101072"></a>1 | <a id="p101073"></a>Association | <a id="p101074"></a>MD_Format (см. ГОСТ Р 57668) |  |


<a id="p101075"></a>Б.2.1.6 Информация об отчете по оценке качества
<a id="p101076"></a>В таблице Б.6 описана модель UML, показанная на рисунке 13.

<a id="p101077"></a>Таблица Б.6

<a id="p101078"></a>Информация об отчете по оценке качества


| <a id="p101079"></a>Номер строки | <a id="p101080"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p101081"></a>Описание | <a id="p101082"></a>Признак обязательности | <a id="p101083"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p101084"></a>Тип данных | <a id="p101085"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101086"></a>71 | <a id="p101087"></a>QualityEvaluationReportInformation | <a id="p101088"></a>Ссылка на внешний отчет об оценке качества | <a id="p101089"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p101090"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101091"></a>Class | <a id="p101092"></a>Строки 73 - 77 | <a id="p101093"></a>& |
| <a id="p101094"></a>72 | <a id="p101095"></a>reportReference | <a id="p101096"></a>Ссылка на связанный отчет об оценке качества | <a id="p101097"></a>C/if onlineResource not provided | <a id="p101098"></a>1 | <a id="p101099"></a>Class | <a id="p101100"></a>CI_Citation <<DataType>> (см. ГОСТ Р 57668-2017, таблицы B.16.1 - B.16.8) |  |
| <a id="p101101"></a>73 | <a id="p101102"></a>abstract | <a id="p101103"></a>Аннотация для связанного отчета об оценке качества | <a id="p101104"></a>M | <a id="p101105"></a>1 | <a id="p101106"></a>CharacterString | <a id="p101107"></a>Текст |  |
| <a id="p101108"></a>74 | <a id="p101109"></a>qualityEvaluationReportDetails | <a id="p101110"></a>Ссылка на исходные результаты в отчете об оценке качества | <a id="p101111"></a>O | <a id="p101112"></a>N | <a id="p101113"></a>CharacterString | <a id="p101114"></a>Текст |  |
| <a id="p101115"></a>75 | <a id="p101116"></a>Role name:<br>elementReport | <a id="p101117"></a>Элементы качества данных, охватываемые отчетом об оценке качества | <a id="p101118"></a>O | <a id="p101119"></a>N | <a id="p101120"></a>Association | <a id="p101121"></a>QualityElement |  |
| <a id="p101122"></a>76 | <a id="p101123"></a>Role name:<br>onlineResource | <a id="p101124"></a>Ссылка на онлайн-ресурс | <a id="p101125"></a>C/if reportReference not provided | <a id="p101126"></a>N | <a id="p101127"></a>Association | <a id="p101128"></a>DS_Resource <> (см. ГОСТ Р 57668) |  |


<a id="p101129"></a>Б.2.2 Мера качества данных
<a id="p101130"></a>Б.2.2.1 Общие положения
<a id="p101131"></a>Модель UML для информации о мерах показана на рисунке 10.
<a id="p101132"></a>Б.2.2.2 Меры качества данных
<a id="p101133"></a>В таблице Б.7 описана модель UML, показанная на рисунке 10.

<a id="p101134"></a>Таблица Б.7

<a id="p101135"></a>Меры качества данных


| <a id="p101136"></a>Номер строки | <a id="p101137"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p101138"></a>Описание | <a id="p101139"></a>Признак обязательности | <a id="p101140"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p101141"></a>Тип данных | <a id="p101142"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101143"></a>77 | <a id="p101144"></a>QualityMeasure | <a id="p101145"></a>Мера качества данных | <a id="p101146"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p101147"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101148"></a>Class | <a id="p101149"></a>Строки 79 - 90 | <a id="p101150"></a>& |
| <a id="p101151"></a>78 | <a id="p101152"></a>measureIdentifier | <a id="p101153"></a>Значение, однозначно идентифицирующее меру в пространстве имен | <a id="p101154"></a>M | <a id="p101155"></a>1 | <a id="p101156"></a>Class | <a id="p101157"></a>MD_Identifier <<DataType>> (см. ГОСТ Р 57668-2017, таблица B.17.2) |  |
| <a id="p101158"></a>79 | <a id="p101159"></a>name | <a id="p101160"></a>Название меры качества данных, применяемой к данным | <a id="p101161"></a>M | <a id="p101162"></a>1 | <a id="p101163"></a>Character String | <a id="p101164"></a>Текст |  |
| <a id="p101165"></a>80 | <a id="p101166"></a>alias | <a id="p101167"></a>Другое признанное имя, аббревиатура или краткое имя для той же меры качества данных | <a id="p101168"></a>O | <a id="p101169"></a>N | <a id="p101170"></a>Character String | <a id="p101171"></a>Текст |  |
| <a id="p101172"></a>81 | <a id="p101173"></a>elementName | <a id="p101174"></a>Название элемента качества данных, для которого сообщается качество | <a id="p101175"></a>M | <a id="p101176"></a>N | <a id="p101177"></a>Class | <a id="p101178"></a>TypeName <<interface>> (см. [9]) |  |
| <a id="p101179"></a>82 | <a id="p101180"></a>definition | <a id="p101181"></a>Определение фундаментальной концепции меры качества данных | <a id="p101182"></a>M | <a id="p101183"></a>1 | <a id="p101184"></a>Character String | <a id="p101185"></a>Текст |  |
| <a id="p101186"></a>83 | <a id="p101187"></a>description | <a id="p101188"></a>Описание меры качества данных, включая все формулы и/или иллюстрации, необходимые для установления результата применения меры | <a id="p101189"></a>M | <a id="p101190"></a>N | <a id="p101191"></a>Class | <a id="p101192"></a>MeasureDescription <<Datatype>> (см. Б.2.2.5) |  |
| <a id="p101193"></a>84 | <a id="p101194"></a>valueType | <a id="p101195"></a>Тип значения для сообщения результата качества данных | <a id="p101196"></a>M | <a id="p101197"></a>1 | <a id="p101198"></a>Class | <a id="p101199"></a>TypeName <<interface>> (см. [9]) |  |
| <a id="p101200"></a>85 | <a id="p101201"></a>valueStructure | <a id="p101202"></a>Структура для сообщения сложного результата качества данных | <a id="p101203"></a>O | <a id="p101204"></a>1 | <a id="p101205"></a>Class | <a id="p101206"></a>ValueStructure <<CodeList>> (см. Б.3.3) |  |
| <a id="p101207"></a>86 | <a id="p101208"></a>example | <a id="p101209"></a>Иллюстрация использования меры качества данных | <a id="p101210"></a>O | <a id="p101211"></a>N | <a id="p101212"></a>Class | <a id="p101213"></a>MeasureDescription (см. Б.2.2.5) |  |
| <a id="p101214"></a>87 | <a id="p101215"></a>Role name:<br>basicMeasure | <a id="p101216"></a>Имя базовой меры качества данных, из которой выводится мера качества данных | <a id="p101217"></a>C/if derived from basic measure | <a id="p101218"></a>1 | <a id="p101219"></a>Association | <a id="p101220"></a>BasicMeasure (см. Б.2.2.3) |  |
| <a id="p101221"></a>88 | <a id="p101222"></a>Role name:<br>sourceReference | <a id="p101223"></a>Ссылка на источник элемента, который был принят из внешнего источника | <a id="p101224"></a>C/if an external source exists | <a id="p101225"></a>N | <a id="p101226"></a>Association | <a id="p101227"></a>SourceReference (см. Б.2.2.6) |  |
| <a id="p101228"></a>89 | <a id="p101229"></a>Role name:<br>parameter | <a id="p101230"></a>Вспомогательная переменная, используемая мерой качества данных, включая ее имя, определение и, опционально, ее описание | <a id="p101231"></a>C/if required | <a id="p101232"></a>N | <a id="p101233"></a>Association | <a id="p101234"></a>MeasureParameter (см. Б.2.2.4) |  |


<a id="p101235"></a>Б.2.2.3 Базовая мера качества данных
<a id="p101236"></a>В таблице Б.8 описана модель UML, показанная на рисунке 10.

<a id="p101237"></a>Таблица Б.8

<a id="p101238"></a>Базовая мера качества данных


| <a id="p101239"></a>Номер строки | <a id="p101240"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p101241"></a>Описание | <a id="p101242"></a>Признак обязательности | <a id="p101243"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p101244"></a>Тип данных | <a id="p101245"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101246"></a>90 | <a id="p101247"></a>BasicMeasure | <a id="p101248"></a>Базовая мера качества данных | <a id="p101249"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p101250"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101251"></a>Class | <a id="p101252"></a>Строки 92 - 95 | <a id="p101253"></a>& |
| <a id="p101254"></a>91 | <a id="p101255"></a>name | <a id="p101256"></a>Наименование базовой меры качества, применяемой к данным | <a id="p101257"></a>M | <a id="p101258"></a>1 | <a id="p101259"></a>CharacterString | <a id="p101260"></a>Текст |  |
| <a id="p101261"></a>92 | <a id="p101262"></a>definition | <a id="p101263"></a>Описание базовой меры качества данных | <a id="p101264"></a>M | <a id="p101265"></a>1 | <a id="p101266"></a>CharacterString | <a id="p101267"></a>Текст |  |
| <a id="p101268"></a>93 | <a id="p101269"></a>example | <a id="p101270"></a>Пример использования меры качества данных | <a id="p101271"></a>O | <a id="p101272"></a>1 | <a id="p101273"></a>Class | <a id="p101274"></a>MeasureDescription <<Datatype>> (см. Б.2.2.5) |  |
| <a id="p101275"></a>94 | <a id="p101276"></a>valueType | <a id="p101277"></a>Тип значения для вывода информации о результате оценки качества данных | <a id="p101278"></a>M | <a id="p101279"></a>1 | <a id="p101280"></a>Class | <a id="p101281"></a>TypeName <<interface>> (см. [9]) |  |


<a id="p101282"></a>Б.2.2.4 Параметр качества данных (data quality parameter)
<a id="p101283"></a>В таблице Б.9 описана модель UML, показанная на рисунке 10.

<a id="p101284"></a>Таблица Б.9

<a id="p101285"></a>Параметр качества данных


| <a id="p101286"></a>Номер строки | <a id="p101287"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p101288"></a>Описание | <a id="p101289"></a>Признак обязательности | <a id="p101290"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p101291"></a>Тип данных | <a id="p101292"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101293"></a>95 | <a id="p101294"></a>MeasureParameter | <a id="p101295"></a>Параметр оценки качества данных | <a id="p101296"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p101297"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101298"></a>Class | <a id="p101299"></a>Строки 97 - 101 | <a id="p101300"></a>& |
| <a id="p101301"></a>96 | <a id="p101302"></a>name | <a id="p101303"></a>Наименование параметра оценки качества данных | <a id="p101304"></a>M | <a id="p101305"></a>1 | <a id="p101306"></a>CharacterString | <a id="p101307"></a>Текст |  |
| <a id="p101308"></a>97 | <a id="p101309"></a>definition | <a id="p101310"></a>Определение параметра оценки качества данных | <a id="p101311"></a>M | <a id="p101312"></a>1 | <a id="p101313"></a>CharacterString | <a id="p101314"></a>Текст |  |
| <a id="p101315"></a>98 | <a id="p101316"></a>description | <a id="p101317"></a>Описание параметра оценки качества данных | <a id="p101318"></a>O | <a id="p101319"></a>1 | <a id="p101320"></a>Class | <a id="p101321"></a>MeasureDescription <<Datatype>> (см. Б.2.2.5) |  |
| <a id="p101322"></a>99 | <a id="p101323"></a>valueType | <a id="p101324"></a>Тип значения для вывода информации о результате оценки качества данных | <a id="p101325"></a>M | <a id="p101326"></a>1 | <a id="p101327"></a>Class | <a id="p101328"></a>TypeName<br><<interface>> (см. [9]) |  |
| <a id="p101329"></a>100 | <a id="p101330"></a>valueStructure | <a id="p101331"></a>Структура параметра оценки качества данных | <a id="p101332"></a>O | <a id="p101333"></a>1 | <a id="p101334"></a>Class | <a id="p101335"></a>ValueStructure <<CodeList>> (см. Б.3.3) |  |


<a id="p101336"></a>Б.2.2.5 Описание меры качества данных
<a id="p101337"></a>В таблице Б.10 описана модель UML, показанная на рисунке 10.

<a id="p101338"></a>Таблица Б.10

<a id="p101339"></a>Дескриптор меры качества данных


| <a id="p101340"></a>Номер строки | <a id="p101341"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p101342"></a>Описание | <a id="p101343"></a>Признак обязательности | <a id="p101344"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p101345"></a>Тип данных | <a id="p101346"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101347"></a>101 | <a id="p101348"></a>MeasureDescription | <a id="p101349"></a>Описание меры качества данных | <a id="p101350"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p101351"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101352"></a>Class | <a id="p101353"></a>Строки 103 - 105 | <a id="p101354"></a>& |
| <a id="p101355"></a>102 | <a id="p101356"></a>textDescription | <a id="p101357"></a>Текстовое описание | <a id="p101358"></a>M | <a id="p101359"></a>1 | <a id="p101360"></a>CharacterString | <a id="p101361"></a>Текст |  |
| <a id="p101362"></a>103 | <a id="p101363"></a>extendedDescription | <a id="p101364"></a>Пример | <a id="p101365"></a>O | <a id="p101366"></a>1 | <a id="p101367"></a>Class | <a id="p101368"></a>MD_BrowseGraphic (см. ГОСТ Р 57668-2017, таблица B.17.3) |  |
| <a id="p101369"></a>104 | <a id="p101370"></a>formula | <a id="p101371"></a>Описание формул для мер качества | <a id="p101372"></a>O | <a id="p101373"></a>N | <a id="p101374"></a>Class | <a id="p101375"></a>FormulaType <<Datatype>> (см. Б.2.2.7) |  |


<a id="p101376"></a>Б.2.2.6 Указатель источника меры качества данных
<a id="p101377"></a>В таблице Б.11 описана модель UML, показанная на рисунке 10.

<a id="p101378"></a>Таблица Б.11

<a id="p101379"></a>Указатель источника меры качества данных


| <a id="p101380"></a>Номер строки | <a id="p101381"></a>Имя/ролевое имя | <a id="p101382"></a>Описание | <a id="p101383"></a>Признак обязательности | <a id="p101384"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p101385"></a>Тип данных | <a id="p101386"></a>Множество значений (домен) |  |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101387"></a>105 | <a id="p101388"></a>SourceReference | <a id="p101389"></a>Ссылка на источник меры качества данных | <a id="p101390"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p101391"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101392"></a>Class | <a id="p101393"></a>Line 107 | <a id="p101394"></a>& |
| <a id="p101395"></a>106 | <a id="p101396"></a>citation | <a id="p101397"></a>Ссылка на источник | <a id="p101398"></a>M | <a id="p101399"></a>1 | <a id="p101400"></a>Class | <a id="p101401"></a>CI_Citation <<DataType>> (см. ГОСТ Р 57668-2017, таблицы B.16.1 - B.16.8) |  |


<a id="p101402"></a>Б.2.2.7 Тип формулы качества данных
<a id="p101403"></a>В таблице Б.12 описана модель UML, показанная на рисунке 10.

<a id="p101404"></a>Таблица Б.12

<a id="p101405"></a>Тип формулы качества данных

<a id="p101406"></a>Номер строки
<a id="p101407"></a>Имя/ролевое имя

| <a id="p101408"></a>Описание | <a id="p101409"></a>Признак обязательности | <a id="p101410"></a>Максимум вхождений (МВ) | <a id="p101411"></a>Тип данных | <a id="p101412"></a>Множество значений (домен) |  | <a id="p101413"></a>107 | <a id="p101414"></a>FormulaType |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101415"></a>Описание формулы | <a id="p101416"></a>Признак обязательности ссылочного объекта | <a id="p101417"></a>МВ ссылочного объекта | <a id="p101418"></a>Class | <a id="p101419"></a>Строки 109 - 112 | <a id="p101420"></a>& | <a id="p101421"></a>108 | <a id="p101422"></a>key |
| <a id="p101423"></a>Объяснение формулы | <a id="p101424"></a>M | <a id="p101425"></a>1 | <a id="p101426"></a>CharacterString | <a id="p101427"></a>- |  | <a id="p101428"></a>109 | <a id="p101429"></a>language |
| <a id="p101430"></a>Язык, используемый для выражения формулы | <a id="p101431"></a>M | <a id="p101432"></a>1 | <a id="p101433"></a>Class | <a id="p101434"></a>FormulaLanguage <<CodeList>> (см. Б.3.3) |  | <a id="p101435"></a>110 | <a id="p101436"></a>languageVersion |
| <a id="p101437"></a>Версия языка | <a id="p101438"></a>M | <a id="p101439"></a>1 | <a id="p101440"></a>CharacterString | <a id="p101441"></a>- |  | <a id="p101442"></a>111 | <a id="p101443"></a>mathematical Formula |
| <a id="p101444"></a>Формула на выбранном языке | <a id="p101445"></a>M | <a id="p101446"></a>1 | <a id="p101447"></a>CharacterString | <a id="p101448"></a>- |  |  | <a id="p101449"></a>Б.3 Списки кодов |


<a id="p101450"></a>Б.3.1 Введение
<a id="p101451"></a>Классы со стереотипом <<CodeList>> представлены ниже. Они не содержат столбцы "признак обязательности", "множественность", "тип данных" и "множество значений". В связи с тем, что <<CodeList>> является расширяемым, то ни один класс со стереотипом не содержит значения "другой".
<a id="p101452"></a>В таблице Б.13 описана модель UML, показанная на рисунке 12.

<a id="p101453"></a>Таблица Б.13

<a id="p101454"></a>Тип метода оценки


| <a id="p101455"></a>Имя | <a id="p101456"></a>Определение |  |
| --- | --- | --- |
| <a id="p101457"></a>EvaluationMethodTypeCode | <a id="p101458"></a>Тип метода оценки конкретной меры качества данных | <a id="p101459"></a>& |
| <a id="p101460"></a>directInternal | <a id="p101461"></a>Метод оценки качества набора данных, базирующийся на исследовании элементов внутри набора, где вся информация, необходимая для оценки, уже содержится в наборе данных |  |
| <a id="p101462"></a>directExternal | <a id="p101463"></a>Метод оценки качества набора данных, базирующийся на исследовании элементов внутри набора, где требуется дополнительная информация, не содержащаяся в наборе данных |  |
| <a id="p101464"></a>indirect | <a id="p101465"></a>Метод оценки качества набора данных, базирующийся на внешних знаниях |  |


<a id="p101466"></a>Б.3.2 Структура значений
<a id="p101467"></a>В таблице Б.14 описана модель UML, показанная на рисунке 10.

<a id="p101468"></a>Таблица Б.14

<a id="p101469"></a>Структура значений


| <a id="p101470"></a>Имя | <a id="p101471"></a>Определение |  |
| --- | --- | --- |
| <a id="p101472"></a>ValueStructure | <a id="p101473"></a>Структура параметра качества данных | <a id="p101474"></a>& |
| <a id="p101475"></a>Bag<br>(совокупность) | <a id="p101476"></a>Конечная, неупорядоченная совокупность связанных элементов (объектов или значений), в которой допускается их повторение (см. [16]) |  |
| <a id="p101477"></a>Set<br>(набор) | <a id="p101478"></a>Неупорядоченная совокупность взаимосвязанных неповторяющихся элементов (см. [16]) |  |
| <a id="p101479"></a>Sequence<br>(последовательность) | <a id="p101480"></a>Конечная упорядоченная совокупность взаимосвязанных элементов (объектов или значений), в которой допускается их повторение (см. [16]) |  |
| <a id="p101481"></a>Таблица | <a id="p101482"></a>Упорядоченная структура данных, в которой каждый элемент может быть идентифицирован с помощью аргументов или ключей (см. ГОСТ 33707) |  |
| <a id="p101483"></a>Matrix<br>(матрица) | <a id="p101484"></a>Массив чисел в виде прямоугольной таблицы (см. [17]) |  |
| <a id="p101485"></a>Coverage<br>(покрытие) | <a id="p101486"></a>Модель объекта, представляющая собой функцию, возвращающую значения из диапазона допустимых значений для каждой точки в пространственной, временной или пространственно-временной области определения (см. [18]) |  |


<a id="p101487"></a>Б.3.3 Язык формулы
<a id="p101488"></a>В таблице Б.15 описана модель UML, показанная на рисунке 10.

<a id="p101489"></a>Таблица Б.15

<a id="p101490"></a>Язык формулы


| <a id="p101491"></a>Имя | <a id="p101492"></a>Определение |  |
| --- | --- | --- |
| <a id="p101493"></a>FormulaLanguage | <a id="p101494"></a>Язык кодирования формулы | <a id="p101495"></a>& |
| <a id="p101496"></a>MathJSON | <a id="p101497"></a>Формат представления математической формулы, основанный на JSON (w3c.gituhub) |  |
| <a id="p101498"></a>MathML | <a id="p101499"></a>Язык для описания математических нотаций на основе XML (mozilla.org) |  |
| <a id="p101500"></a>OpenMath | <a id="p101501"></a>Расширяемый стандарт представления семантики математических объектов (openmath.org) |  |






<a id="p101502"></a>Приложение В
(справочное)

<a id="p101503"></a>**КОНЦЕПЦИИ КАЧЕСТВА ДАННЫХ И ИХ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ**

<a id="p101504"></a>В.1 Концептуальные основы качества данных

<a id="p101505"></a>Набор данных может быть создан для конкретного приложения или для нескольких возможных приложений. Качество набора данных может быть определено только при наличии информации об оценке элементов качества данных и в некоторых случаях косвенно - на основе неколичественной качественной информации по использованию, происхождению и назначению (см. ГОСТ Р 57668). Элементы качества данных оценивают расхождение между набором данных и предметной областью (т.е. правильным набором данных, который соответствует спецификации продукта). Неколичественная информация о качестве представляет общую информацию, из которой можно получить связанные с качеством знания.
<a id="p101506"></a>Концепции оценки качества данных предоставляют важную основу для разработчиков, а также пользователей данных. Разработчик данных получает средства для проверки того, насколько набор данных отражает его предметную область согласно спецификации продукта. Пользователи данных могут оценить качество набора данных, чтобы удостовериться в том, что набор данных удовлетворяет требованиям пользовательского применения (см. рисунок В.1).



<a id="p101508"></a>Рисунок В.1 - Концептуальные основы оценки качества данных

<a id="p101509"></a>Заявленные результаты качества являются действительными в отношении спецификации информационного продукта или требований пользователей. Если они изменились, то оценка качества должна быть повторена в отношении измененной спецификации или требований. Следует проявлять осторожность при сравнении результатов качества там, где предметная область отличается.
<a id="p101510"></a>*Пример* - Преобразование модели в инфраструктурах пространственных данных или при генерализации. При изменении геометрии типа объекта также изменяются результаты позиционной точности.

<a id="p101511"></a>В.2 Структура наборов данных и компонентов для описания качества

<a id="p101512"></a>Набор данных может принадлежать комплекту наборов данных, что означает, что все наборы данных комплекта основаны на одной и той же спецификации информационного продукта. Качество всех наборов данных, принадлежащих одному комплекту набора данных, может быть одинаковым.
<a id="p101513"></a>Набор данных может рассматриваться как содержащий большое, хотя и конечное, число поднаборов данных. Поднаборы данных, объединенные принадлежностью к одному и тому же типу объекта, атрибуту объекта или отношению, критерию сбора или к одной и той же географической и временной протяженности, часто имеют одинаковое качество. Поднабор данных минимально может состоять из экземпляра объекта, значения атрибута или вида отношения. Концепция оценки качества данных позволяет каждому экземпляру объекта, значению атрибута и виду отношения объекта иметь собственное качество. Качество поднабора данных в наборе данных может не совпадать с качеством остальной части набора данных, к которому они принадлежат. Концепции оценки качества данных допускают выдачу информации о качестве набора данных и, кроме того, другой информации о качестве поднабора данных, идентифицируя эти группы как данные, которые определяются спецификой области определения качества данных. Информация о качестве, представленная для нескольких областей определения качества данных, меньше, чем та, что выводится для набора данных, но представляет более полную и подробную картину качества, чем общее качество полного набора данных.
<a id="p101514"></a>*Примечание* - Для разработчика данных спецификация информационного продукта описывает предметную область и содержит правила для построения набора данных. Для пользователя данных требования описывают предметную область, которая может совпадать или не совпадать с предметной областью набора данных. Качество набора данных определяется тем, насколько хорошо он представляет предметную область. Качество одного и того же набора данных может отличаться в зависимости от предметной области, относительно которой он оценивается.

<a id="p101515"></a>Качество набора данных описывается элементами качества данных и их дескрипторами. Некоторая информация, относящаяся к качеству, также может быть получена с помощью неколичественных элементов использования, происхождения и назначения.
<a id="p101516"></a>Метакачество обеспечивает информацию по качеству в отношении оценки качества.
<a id="p101517"></a>Элементы качества данных позволяют оценить, насколько набор данных соответствует критериям, изложенным в спецификации информационного продукта, или требованиям пользователя. Элементы качества данных оценивают различными способами и на различных этапах жизненного цикла набора данных. Концепция оценки качества данных подразумевает, что не все элементы качества данных применимы ко всем типам наборов данных. Помимо этого некоторые элементы качества данных являются применимыми к большим наборам данных, в то время как другие более применимы к подмножеству данных в более крупном наборе данных. Некоторые элементы качества данных применимы как для единичных экземпляров данных, так и для большего количества, а некоторые применимы только для множества экземпляров.
<a id="p101518"></a>Настоящий стандарт определяет элементы качества данных в первую очередь как средства идентификации и выдачи различных видов информации о качестве, также подразумевается, что элементы качества данных часто взаимосвязаны.
<a id="p101519"></a>*Пример* - Ошибка в координатах может повлечь за собой по меньшей мере два типа ошибок - позиционную и топологическую.
<a id="p101520"></a>Значение элементов качества данных с точки зрения продукта и способа, которым обрабатываются элементы качества данных, находится в компетенции оценщика качества.

<a id="p101521"></a>В.3 Применение процедур оценки качества

<a id="p101522"></a>Процедуры оценки качества могут применяться на различных этапах жизненного цикла продукта. Оценка качества может быть применена на следующих стадиях жизненного цикла продукта:
- <a id="p101523"></a>разработка спецификации информационного продукта или требований пользователя: при разработке спецификации или определении требований пользователя процедуры оценки качества могут быть использованы для установления уровней соответствия качества, которым должен отвечать конечный продукт. Спецификация информационного продукта или требования пользователя могут включать уровни соответствия качества для данных и процедуры оценки качества, которые должны применяться в процессе производства и обновления;
- <a id="p101524"></a>контроль качества при создании набора данных: на стадии производства разработчик может применять процедуры оценки качества, которые явно установлены или же не включены в спецификацию информационного продукта, как часть процесса по контролю качества. Описание процедур оценки качества, применяемых для контроля качества продукции, рекомендуется представлять как метаданные происхождения, включая, в частности, оценку качества применяемых процедур, установленные уровни качества соответствия и результаты;
- <a id="p101525"></a>проверка на соответствие спецификации информационного продукта: по завершении производства продукта рекомендуется использовать процесс оценки качества для формирования и представления результатов качества данных. По этим результатам можно определить, насколько набор данных соответствует или не соответствует спецификации информационного продукта. Если набор данных проходит проверку (состоящую из серии процедур оценки качества), то его считают готовым к использованию. Результаты по операции проверки следует выдавать в соответствии с разделом 10. Пример описания оценки и выдачи информации о качестве данных см. в приложении Д. Итогом проверки будет принятие либо непринятие набора данных. Если набор данных будет отклонен, то после исправления данных необходимо будет провести новую проверку, пока продукт не будет соответствовать спецификации информационного продукта;
- <a id="p101526"></a>оценка соответствия набора данных требованиям пользователя: процедуры оценки качества могут быть использованы для удостоверения в том, что набор данных отвечает уровням соответствия качества, установленным требованиями пользователя. При анализе соответствия набора данных требованиям пользователя могут применяться как косвенные, так и прямые методы;
- <a id="p101527"></a>контроль качества при обновлении набора данных: процедуры оценки качества применяются к операциям обновления набора данных как для используемых элементов обновления, так и для сравнения качества набора данных до и после обновления.

<a id="p101528"></a>В.4 Выдача информации о качестве

<a id="p101529"></a>В.4.1 Обусловленность выдачи информации о качестве
<a id="p101530"></a>Необходимость выдавать информацию о качестве данных существует по ряду причин, включая следующие:
- <a id="p101531"></a>содействие обнаружению и использованию набора данных;
- <a id="p101532"></a>представление соответствия спецификации информационного продукта или требованиям пользователя;
- <a id="p101533"></a>необходимость выдавать информацию о качестве данных как часть инициатив менеджмента поставщика;
- <a id="p101534"></a>заключение о качестве информации, производной от набора данных;
- <a id="p101535"></a>обеспечение рационального (оптимального) принятия решения, когда известно, что все данные содержат дефекты.
<a id="p101536"></a>В.4.2 Условия выдачи информации о качестве
<a id="p101537"></a>Наборы данных постоянно создают, обновляют и объединяют, в результате чего качество или компонент качества набора данных может изменяться. На информацию о качестве набора данных могут повлиять три условия:
- <a id="p101538"></a>когда некоторый объем данных удаляется из набора данных, изменяется или добавляется к набору данных;
- <a id="p101539"></a>когда изменяется спецификация набора данных или устанавливаются требования нового пользователя к качеству данных;
- <a id="p101540"></a>когда изменяется реальный мир.
<a id="p101541"></a>Первое условие - изменение набора данных - может происходить довольно часто. Многие наборы данных не являются статическими: увеличивается обмен информацией, наборы данных используются в различных целях и происходят обусловленные этим обновление и уточнение наборов данных для удовлетворения различных целей. Если информация о качестве некоторого набора данных изменяется в результате его модификации, то качество этого набора данных должно быть заново оценено и уточнено.
<a id="p101542"></a>При создании набора данных необходимо обеспечить полное представление обо всех применяемых элементах качества данных. Первоначально могут сообщаться сведения об использовании набора данных его разработчиком (предполагая, что разработчик данных действительно использует такой набор данных). В дальнейшем пользователи данных должны предоставлять информацию об использовании набора данных, если оно отличается от его прямого предназначения. Благодаря таким сообщениям появится возможность постоянного обновления этого описательного элемента качества данных для отражения в нем непредвиденных вариантов использования.
<a id="p101543"></a>Второе условие - изменение спецификации набора данных - чаще всего происходит перед созданием исходного набора данных и выпуском информации о качестве. Вполне вероятно, что по мере использования некоторого набора данных его спецификация будет обновляться для того, чтобы будущие изменения этого набора данных лучше отвечали фактическим потребностям. При изменении спецификации информационного продукта изменяется также и качество текущего набора данных. Информация о качестве набора данных всегда должна отражать текущий набор данных с учетом текущей спецификации информационного продукта.
<a id="p101544"></a>Третье условие - изменение реального мира - происходит постоянно. Изменения могут быть вызваны природными явлениями, такими как движения земной коры или эрозия почвы, но чаще всего они являются результатом деятельности человека. Изменения, как правило, наступают очень быстро и внезапно. По этой причине время сбора данных, так же как и время оценки качества, играют важную роль при оценке качества набора данных. В некоторых случаях даже скорость изменения данных представляет интерес. А в некоторых случаях интерес может также представлять и частота изменений набора данных. Тем не менее в настоящем стандарте подтверждается, что выпуск новой информации о качестве данных при каждых изменениях реального мира не представляется возможным.
<a id="p101545"></a>В.4.3 Как сообщать информацию о качестве с помощью метаданных и в виде отчета об оценке качества
<a id="p101546"></a>В.4.3.1 Общие положения
<a id="p101547"></a>Информация о качестве может сообщаться в виде метаданных и отчета об оценке качества. Эти два механизма дополняют друг друга, позволяя сообщать об оценке качества данных с различными уровнями детализации:
- <a id="p101548"></a>метаданные предназначены для предоставления краткой, сводной и структурированной информации, обеспечивающей обмен данными и использование Web-сервисов;
- <a id="p101549"></a>отчет об оценке качества может использоваться для предоставления более полной и подробной информации об оценке качества данных. На отчет об оценке качества должна быть приведена ссылка из метаданных, как поясняется в разделе 11.
<a id="p101550"></a>В случае обобщения различных результатов качества в отчете об оценке качества будет предоставлена полная информация об исходных результатах (с примененными процедурами оценки и мерами), обобщенном результате и методе обобщения, тогда как метаданные потенциально могут описывать только обобщенный результат со ссылкой на исходные результаты, описанные в отчете об оценке качества.
<a id="p101551"></a>В.4.3.2 Выдача информации о качестве в виде метаданных
<a id="p101552"></a>Класс MD_Metadata, определенный в ГОСТ Р 57668, объединяет от нуля до множества единиц качества данных (экземпляров класса DataQuality); см. рисунок В.2.



<a id="p101554"></a>Рисунок В.2 - Информация о качестве данных

<a id="p101555"></a>В.4.3.3 Выдача информации о качестве в самостоятельном отчете об оценке качества
<a id="p101556"></a>Стандартизация терминологии элементов качества данных и структуры представления основной информации о качестве данных обеспечивают лучшее понимание и сравнение результатов оценки качества.
<a id="p101557"></a>Отчет по оценке качества должен содержать описание предметной области, чтобы определить границы его применимости к оцениваемому набору данных.
<a id="p101558"></a>Каждый отчет должен содержать достаточный объем информации для полного описания соответствующих аспектов качества данных и их результатов. Описание может быть представлено в форме ссылки на документы, такие как спецификация информационного продукта или каталог мер.
<a id="p101559"></a>Полная структура отчета по оценке качества умышленно не была стандартизирована, чтобы каждая конкретная организация смогла адаптировать его для своих собственных нужд, методик и процедур оценки. Он может представлять собой свободный текст. Однако информация о качестве должна быть представлена в краткой, понятной и легкодоступной форме. Пример отчета по оценке качества приведен в приложении Г.





<a id="p101560"></a>Приложение Г
(обязательное)

<a id="p101561"></a>**ОЦЕНКА И ОТЧЕТ ПО КАЧЕСТВУ ДАННЫХ**

<a id="p101562"></a>Г.1 Введение

<a id="p101563"></a>В этом приложении представлен один основной пример, описывающий оценку и отчетность по качеству данных.
<a id="p101564"></a>Несколько дополнительных примеров, указывающих на отчетность по метаданным в конкретных случаях, таких как описательный результат, метакачество и оценка выборки, приведены в Д.5.

<a id="p101565"></a>Г.2 Описание набора данных

<a id="p101566"></a>Г.2.1 Спецификация информационного продукта
<a id="p101567"></a>Г.2.1.1 Общие положения
<a id="p101568"></a>Спецификация информационного продукта, определенная в следующих подпунктах, описывает предметную область. Спецификация определяет те функции, атрибуты и отношения, которые считаются важными и должны присутствовать в наборе данных.
<a id="p101569"></a>*Примечание* - Это неполный пример спецификации информационного продукта (см. [1]).

<a id="p101570"></a>Продукт будет включать транспортную сеть (пути и дороги), здания (дома и промышленные здания) и деревья.
<a id="p101571"></a>Г.2.1.2 Типы объектов
<a id="p101572"></a>Каждый тип объекта с нулем или более атрибутов указан в таблице Г.1. За каждым именем атрибута следует тип значения (например, список кодов, тип данных, строка символов или целое число) и необязательный домен значения.

<a id="p101573"></a>Таблица Г.1

<a id="p101574"></a>Типы объектов


<table>
<colgroup><col width="19%"><col width="21%"><col width="19%"><col width="13%"><col width="28%"></colgroup>
<tr><td><a id="p101575"></a>Область определения</td><td><a id="p101576"></a>Тип объекта</td><td><a id="p101577"></a>Наименование атрибута</td><td><a id="p101578"></a>Тип значения</td><td><a id="p101579"></a>Область допустимых значений</td></tr>
<tr><td rowspan="3"><a id="p101580"></a>Здания</td><td><a id="p101581"></a>Промышленное здание</td><td><a id="p101582"></a>-</td><td><a id="p101583"></a>-</td><td><a id="p101584"></a>-</td></tr>
<tr><td rowspan="2"><a id="p101585"></a>Дом</td><td><a id="p101586"></a>Фамилия</td><td><a id="p101587"></a>String</td><td><a id="p101588"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p101589"></a>Количество жильцов</td><td><a id="p101590"></a>Integer</td><td><a id="p101591"></a>-</td></tr>
<tr><td rowspan="2"><a id="p101592"></a>Транспортная сеть</td><td><a id="p101593"></a>Тропа</td><td><a id="p101594"></a>-</td><td><a id="p101595"></a>-</td><td><a id="p101596"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p101597"></a>Дорога</td><td><a id="p101598"></a>Состояние</td><td><a id="p101599"></a>String</td><td><a id="p101600"></a>С твердым покрытием, грунтовая</td></tr>
<tr><td><a id="p101601"></a>-</td><td><a id="p101602"></a>Дерево</td><td><a id="p101603"></a>Высота</td><td><a id="p101604"></a>String</td><td><a id="p101605"></a><a id="p101606"></a><a id="p101607"></a><a id="p101608"></a>A: от 1 до 3 м;<br>B: от 3 до 5 м;<br>C: от 5 до 10 м;<br>D: выше 10 м</td></tr>
</table>


<a id="p101609"></a>Г.2.1.3 Правила
<a id="p101610"></a>Типы объектов в таблице Г.1 должны соответствовать следующим правилам:
- <a id="p101611"></a>деревья высотой менее 1 м не должны регистрироваться;
- <a id="p101612"></a>атрибут "состояние" дороги может не иметь значения ("неопределенное значение");
- <a id="p101613"></a>атрибуты "фамилия" и "количество жильцов" дома могут не иметь значения ("неопределенное значение").
<a id="p101614"></a>Г.2.1.4 Уровни соответствия качества
<a id="p101615"></a>Общее требование к качеству данных: набор данных может считаться прошедшим проверку, только если он соответствует следующим требованиям к качеству:
<a id="p101616"></a>а) в наборе данных могут присутствовать только типы объектов и атрибуты, определенные в данной спецификации продукта данных;
<a id="p101617"></a>б) для каждого типа объекта может отсутствовать максимум два элемента (транспортная сеть);
<a id="p101618"></a>в) для каждого типа объекта может быть избыточно максимум два элемента (транспортная сеть);
<a id="p101619"></a>г) для других типов объектов может быть ошибочно классифицировано максимум два экземпляра объекта как другой тип объекта транспортной сети и ноль как другие типы объектов (транспортная сеть);
<a id="p101620"></a>д) для каждого типа объекта может отсутствовать максимум два элемента (здания);
<a id="p101621"></a>е) для каждого типа объекта может быть избыточно максимум два элемента (здания);
<a id="p101622"></a>ж) два экземпляра объекта могут быть ошибочно классифицированы как другой тип объекта здания, а ноль - как другие типы объектов (здания);
<a id="p101623"></a>и) максимум 10% отсутствующих деревьев (деревья);
<a id="p101624"></a>к) максимум 10% избыточных деревьев (деревья);
<a id="p101625"></a>л) максимум 20% деревьев могут иметь неправильную высоту (деревья);
<a id="p101626"></a>м) ни один экземпляр объекта не может быть ошибочно классифицирован как другие типы объектов.
<a id="p101627"></a>Г.2.2 Представление реального мира, предметной области и набора данных
<a id="p101628"></a>Связь между рисунками Г.1 - Г.3 в настоящем подпункте следующая:
<a id="p101629"></a>а) рисунок Г.1 представляет "реальный мир", который обычно содержит больше признаков, чем будет содержаться в наборе данных;
<a id="p101630"></a>б) рисунок Г.2 представляет "предметную область", заданную спецификацией продукта данных; это та часть реального мира, которая должна быть включена в набор данных, если набор данных полностью и точно создан;
<a id="p101631"></a>в) рисунок Г.3 представляет набор данных в том виде, в котором он создан.
<a id="p101632"></a>На всех рисунках:
- <a id="p101633"></a>цифра или буква, представляющая область цифр под символом дерева, - это высота дерева в метрах;
- <a id="p101634"></a>цифра в символе дома - это количество жильцов дома;
- <a id="p101635"></a>имя жильцов дома указано рядом с символом дома.



<a id="p101637"></a>Рисунок Г.1 - Графическое представление "реального мира"






<a id="p101639"></a>Рисунок Г.2 - Графическое представление предметной области





<a id="p101641"></a>Рисунок Г.3 - Графическое представление набора данных

<a id="p101642"></a>Г.3 Процесс оценки качества

<a id="p101643"></a>Г.3.1 Установление единиц(ы) качества данных
<a id="p101644"></a>Единица качества данных включает область определения и элемент(ы) качества. В этом примере полнота и тематическая точность оцениваются на соответствие спецификации информационного продукта:
- <a id="p101645"></a>первая единица качества включает концептуальную согласованность, полноту (присутствие и отсутствие) и точность тематической классификации, оценка которых проводится во всем наборе данных;
- <a id="p101646"></a>две другие единицы качества включают обобщенную концептуальную согласованность, полноту (присутствие или отсутствие) и точность тематической классификации по транспортным сетям и зданиям;
- <a id="p101647"></a>одна единица качества включает точность количественного атрибута, оцениваемую по типу объекта (дерево);
- <a id="p101648"></a>последняя единица качества включает элементы применимости (общее соответствие требованиям спецификации информационного продукта), оцениваемые по всему набору данных.
<a id="p101649"></a>Рекомендации по выбору подходящих элементов качества данных приведены в приложении К.
<a id="p101650"></a>Г.3.2 Установление мер качества данных
<a id="p101651"></a>Для описания логической согласованности используют меру 9, "соответствие концептуальной схемы".
<a id="p101652"></a>Для описания полноты используют следующие меры:
- <a id="p101653"></a>меру 1 "избыточный элемент";
- <a id="p101654"></a>меру 2 "число избыточных элементов";
- <a id="p101655"></a>меру 3 "показатель избыточных элементов";
- <a id="p101656"></a>меру 5 "отсутствующий элемент";
- <a id="p101657"></a>меру 6 "число отсутствующих элементов";
- <a id="p101658"></a>меру 7 "показатель отсутствующих элементов".
<a id="p101659"></a>Для описания тематической точности используют меру 62 "матрица ошибок классификации".
<a id="p101660"></a>Для описания соответствия спецификации используют меру 101 "соответствие спецификации информационного продукта".
<a id="p101661"></a>Г.3.3 Установление процедур оценки качества данных
<a id="p101662"></a>В данном примере используется процедура прямой внешней оценки и осуществляется полная проверка.
<a id="p101663"></a>*Примечание* - Пример процедуры выборочного контроля приведен в Г.5.5.

<a id="p101664"></a>Г.3.4 Установление уровней качества соответствия
<a id="p101665"></a>Ожидается, что набор данных будет соответствовать уровням качества данных, указанным в Г.2.1.4.
<a id="p101666"></a>Г.3.5 Определение оценки качества данных на выходе (результат)
<a id="p101667"></a>Г.3.5.1 Идентификация ошибок
<a id="p101668"></a>Сравнивая набор данных (см. рисунок Г.3) с предметной областью (см. рисунок Г.2), можно получить перечень ошибок в данном примере набора данных (см. рисунок Г.4).



<a id="p101670"></a>Рисунок Г.4 - Графическое представление местоположения
ошибок в наборе данных

<a id="p101671"></a>Перечень обнаруженных ошибок с цифрами ошибок, указанных для сравнения, включает:
- <a id="p101672"></a>ошибки присутствия или отсутствия при регистрации деревьев. Три дерева (N 6, N 8, N 27) - в избытке, и два дерева отсутствуют (N 9, N 25);
- <a id="p101673"></a>ошибки присутствия или отсутствия при регистрации троп. Одна тропа отсутствует (N 18) и одна находится в избытке (N 19);
- <a id="p101674"></a>дом заменяет промышленное здание (N 23);
- <a id="p101675"></a>две тропы ошибочно обозначены в виде дороги (N 17, N 26);
- <a id="p101676"></a>отсутствует дом (N 21);
- <a id="p101677"></a>ошибка атрибута дорог. Две дороги имеют неправильное "условие" (N 29, N 28);
- <a id="p101678"></a>два дерева высотой менее 1 м представлены в наборе данных (N 6, N 8);
- <a id="p101679"></a>отсутствует код класса атрибута высоты дерева. У дерева отсутствует код класса, в то время как в предметной области стоит B (N 22);
- <a id="p101680"></a>атрибут высоты дерева неправильно классифицирован. У шести деревьев указан неправильный класс высоты;
- <a id="p101681"></a>ошибка атрибута наименования дома "family name" ("фамилия"). Дома "van Hamme" (N 7) и  (N 1) в предметной области не имеют имени в наборе данных. Дом под названием "Goscinny" в наборе данных (N 12) не имеет наименования в предметной области;
- <a id="p101682"></a>ошибка атрибута наименования дома "family name" ("фамилия"). Дома "Franquin" (N 5) и "Pratt" (N 15) в предметной области в наборе данных идут под именами "Franklin" и "Prat" соответственно;
- <a id="p101683"></a>ошибка атрибута числа жильцов. В одном доме отсутствует атрибут количества жильцов (N 31), а в трех домах оно указано неверно (N 4, N 14, N 30);
- <a id="p101684"></a>ошибка типа "пропуск" промышленного здания. Одно промышленное здание отсутствует (N 10).
<a id="p101685"></a>*Примечание* - Классификация ошибок по отсутствию/присутствию, полноте и тематической точности выполнена субъективно. Например, неправильная классификация дома в качестве промышленного здания также может рассматриваться как ошибка отсутствия одного элемента и присутствие другого.

<a id="p101686"></a>Г.3.5.2 Логическая согласованность
<a id="p101687"></a>В наборе данных присутствуют только те типы объектов и атрибуты, которые определены в спецификации к информационному продукту.
<a id="p101688"></a>Результат соответствия концептуальной согласованности см. в таблице Г.2.

<a id="p101689"></a>Таблица Г.2

<a id="p101690"></a>Результат соответствия логической согласованности


| <a id="p101691"></a>Область определения | <a id="p101692"></a>Элемент качества | <a id="p101693"></a>Требования к качеству данных | <a id="p101694"></a>Число оценок | <a id="p101695"></a>Значение "да"/"нет" | <a id="p101696"></a>Прохождение |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101697"></a>Набор данных | <a id="p101698"></a>Концептуальная согласованность | <a id="p101699"></a>В наборе данных могут присутствовать только типы объектов и атрибуты, определенные в схеме приложения | <a id="p101700"></a>1 (ошибок не обнаружено) | <a id="p101701"></a>1/0 | <a id="p101702"></a>Да |


<a id="p101703"></a>Г.3.5.3 Полнота
<a id="p101704"></a>а) Общие положения
<a id="p101705"></a>В данном примере полнота классифицируется в соответствии с классом объекта. Типы мер проверены на присутствие и отсутствие. Результаты представлены в таблицах Г.3 - Г.5.
<a id="p101706"></a>б) Количественный результат
<a id="p101707"></a>Таблица Г.3 иллюстрирует способ классификации полноты посредством количественных значений.

<a id="p101708"></a>Таблица Г.3

<a id="p101709"></a>Полнота в соответствии с классом объекта


<table>
<colgroup><col width="20%"><col width="17%"><col width="16%"><col width="16%"><col width="16%"><col width="16%"></colgroup>
<tr><td><a id="p101710"></a>Класс объекта</td><td><a id="p101711"></a>Число экземпляров в предметной области</td><td><a id="p101712"></a>Количество избыточных элементов</td><td><a id="p101713"></a>Процентное отношение избыточных элементов &lt;1&gt;</td><td><a id="p101714"></a>Количество отсутствующих элементов</td><td><a id="p101715"></a>Процентное отношение отсутствующих элементов &lt;2&gt;</td></tr>
<tr><td><a id="p101716"></a>Тропа</td><td><a id="p101717"></a>7</td><td><a id="p101718"></a>1</td><td><a id="p101719"></a>14</td><td><a id="p101720"></a>3</td><td><a id="p101721"></a>43</td></tr>
<tr><td><a id="p101722"></a>Дорога &lt;3&gt;</td><td><a id="p101723"></a>5</td><td><a id="p101724"></a>2</td><td><a id="p101725"></a>40</td><td><a id="p101726"></a>0</td><td><a id="p101727"></a>0</td></tr>
<tr><td><a id="p101728"></a>Дерево</td><td><a id="p101729"></a>25</td><td><a id="p101730"></a>3</td><td><a id="p101731"></a>12</td><td><a id="p101732"></a>2</td><td><a id="p101733"></a>8</td></tr>
<tr><td><a id="p101734"></a>Промышленное здание</td><td><a id="p101735"></a>4</td><td><a id="p101736"></a>0</td><td><a id="p101737"></a>0</td><td><a id="p101738"></a>2</td><td><a id="p101739"></a>50</td></tr>
<tr><td><a id="p101740"></a>Дом</td><td><a id="p101741"></a>10</td><td><a id="p101742"></a>1</td><td><a id="p101743"></a>10</td><td><a id="p101744"></a>1</td><td><a id="p101745"></a>10</td></tr>
<tr><td colspan="6"><a id="p101746"></a><a id="p101747"></a><a id="p101748"></a>&lt;1&gt; Процент присутствия - количество присутствующих элементов, разделенное на количество элементов в предметной области, умноженное на 100.<br>&lt;2&gt; Процент отсутствия (пропусков) - количество отсутствующих элементов, разделенное на количество элементов в предметной области, умноженное на 100.<br>&lt;3&gt; Если существует небольшое различие между грунтовой дорогой и большой тропой, ошибка N 2 избыточности дорог может являться неправильной классификацией; см. Г.3.5.4 б).</td></tr>
</table>


<a id="p101749"></a>в) Производный результат соответствия
<a id="p101750"></a>В таблице Г.4 представлены результаты соответствия, выведенные из количественных результатов.

<a id="p101751"></a>Таблица Г.4

<a id="p101752"></a>Соответствие полноты


<table>
<colgroup><col width="10%"><col width="15%"><col width="18%"><col width="14%"><col width="15%"><col width="7%"><col width="6%"><col width="7%"><col width="7%"></colgroup>
<tr><td><a id="p101753"></a>Идентификация оценки (ID)</td><td><a id="p101754"></a>Элемент качества</td><td><a id="p101755"></a>Мера и идентификация меры</td><td><a id="p101756"></a>Тип объекта</td><td><a id="p101757"></a>Требования соответствия (см. Г.2.1.4)</td><td><a id="p101758"></a>AQL &lt;1&gt;</td><td><a id="p101759"></a>Ошибки</td><td><a id="p101760"></a>Совокупность</td><td><a id="p101761"></a>Прохождение</td></tr>
<tr><td><a id="p101762"></a>1</td><td><a id="p101763"></a>Присутствие</td><td><a id="p101764"></a>Избыточный элемент (2)</td><td><a id="p101765"></a>Тропа</td><td><a id="p101766"></a>в)</td><td><a id="p101767"></a>2</td><td><a id="p101768"></a>1</td><td><a id="p101769"></a>7</td><td><a id="p101770"></a>Да</td></tr>
<tr><td><a id="p101771"></a>2</td><td><a id="p101772"></a>Отсутствие</td><td><a id="p101773"></a>Отсутствующий элемент (5)</td><td><a id="p101774"></a>Тропа</td><td><a id="p101775"></a>б)</td><td><a id="p101776"></a>2</td><td><a id="p101777"></a>3</td><td><a id="p101778"></a>7</td><td><a id="p101779"></a>Нет</td></tr>
<tr><td><a id="p101780"></a>3</td><td><a id="p101781"></a>Присутствие</td><td><a id="p101782"></a>Избыточный элемент (2)</td><td><a id="p101783"></a>Дорога</td><td><a id="p101784"></a>в)</td><td><a id="p101785"></a>2</td><td><a id="p101786"></a>2</td><td><a id="p101787"></a>5</td><td><a id="p101788"></a>Да</td></tr>
<tr><td><a id="p101789"></a>4</td><td><a id="p101790"></a>Отсутствие</td><td><a id="p101791"></a>Отсутствующий элемент (5)</td><td><a id="p101792"></a>Дорога</td><td><a id="p101793"></a>б)</td><td><a id="p101794"></a>2</td><td><a id="p101795"></a>0</td><td><a id="p101796"></a>5</td><td><a id="p101797"></a>Да</td></tr>
<tr><td><a id="p101798"></a>5</td><td><a id="p101799"></a>Присутствие</td><td><a id="p101800"></a>Избыточный элемент (1)</td><td><a id="p101801"></a>Дерево</td><td><a id="p101802"></a>к)</td><td><a id="p101803"></a>10%</td><td><a id="p101804"></a>3</td><td><a id="p101805"></a>25</td><td><a id="p101806"></a>Нет</td></tr>
<tr><td><a id="p101807"></a>6</td><td><a id="p101808"></a>Отсутствие</td><td><a id="p101809"></a>Отсутствующий элемент (5)</td><td><a id="p101810"></a>Дерево</td><td><a id="p101811"></a>и)</td><td><a id="p101812"></a>10%</td><td><a id="p101813"></a>2</td><td><a id="p101814"></a>25</td><td><a id="p101815"></a>Да</td></tr>
<tr><td><a id="p101816"></a>7</td><td><a id="p101817"></a>Присутствие</td><td><a id="p101818"></a>Избыточный элемент (2)</td><td><a id="p101819"></a>Промышленное здание</td><td><a id="p101820"></a>е)</td><td><a id="p101821"></a>2</td><td><a id="p101822"></a>0</td><td><a id="p101823"></a>4</td><td><a id="p101824"></a>Да</td></tr>
<tr><td><a id="p101825"></a>8</td><td><a id="p101826"></a>Отсутствие</td><td><a id="p101827"></a>Отсутствующий элемент (5)</td><td><a id="p101828"></a>Промышленное здание</td><td><a id="p101829"></a>д)</td><td><a id="p101830"></a>2</td><td><a id="p101831"></a>2</td><td><a id="p101832"></a>4</td><td><a id="p101833"></a>Да</td></tr>
<tr><td><a id="p101834"></a>9</td><td><a id="p101835"></a>Присутствие</td><td><a id="p101836"></a>Избыточный элемент (2)</td><td><a id="p101837"></a>Дом</td><td><a id="p101838"></a>е)</td><td><a id="p101839"></a>2</td><td><a id="p101840"></a>1</td><td><a id="p101841"></a>10</td><td><a id="p101842"></a>Да</td></tr>
<tr><td><a id="p101843"></a>10</td><td><a id="p101844"></a>Отсутствие</td><td><a id="p101845"></a>Отсутствующий элемент (5)</td><td><a id="p101846"></a>Дом</td><td><a id="p101847"></a>д)</td><td><a id="p101848"></a>2</td><td><a id="p101849"></a>1</td><td><a id="p101850"></a>10</td><td><a id="p101851"></a>Да</td></tr>
<tr><td colspan="9"><a id="p101852"></a>&lt;1&gt; AQL - acceptance quality limit (предел принятия качества).</td></tr>
</table>


<a id="p101853"></a>г) Обобщенный результат соответствия
<a id="p101854"></a>Результаты соответствия в отношении транспортных сетей (троп и дорог) и зданий (промышленных и жилых) объединены в таблице Г.5 с использованием следующего правила: если один из исходных результатов "непригоден", то обобщенный результат будет "непригоден" (100%-ная оценка пригодности/непригодности представлена в приложении К).

<a id="p101855"></a>Таблица Г.5

<a id="p101856"></a>Обобщенное соответствие полноты


| <a id="p101857"></a>Область определения | <a id="p101858"></a>Элемент качества | <a id="p101859"></a>Требования к качеству данных | <a id="p101860"></a>Количество оценок и ID (см. Г.2.1.4 и таблицу Г.4) | <a id="p101861"></a>Значение "да"/"нет" | <a id="p101862"></a>Прохождение |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101863"></a>Транспортная сеть | <a id="p101864"></a>Отсутствие | <a id="p101865"></a>Максимальное отсутствие для каждого типа объекта - два | <a id="p101866"></a>2 - оценка ID б) и г) | <a id="p101867"></a>1/1 | <a id="p101868"></a>Нет |
| <a id="p101869"></a>Транспортная сеть | <a id="p101870"></a>Присутствие | <a id="p101871"></a>Максимальная избыточность для каждого типа объекта - два | <a id="p101872"></a>2 - оценка ID а) и в) | <a id="p101873"></a>2/0 | <a id="p101874"></a>Нет |
| <a id="p101875"></a>Здания | <a id="p101876"></a>Отсутствие | <a id="p101877"></a>Максимальное отсутствие для каждого типа объекта - два | <a id="p101878"></a>2 - оценка ID и) и л) | <a id="p101879"></a>2/0 | <a id="p101880"></a>Да |
| <a id="p101881"></a>Здания | <a id="p101882"></a>Присутствие | <a id="p101883"></a>Максимальная избыточность для каждого типа объекта - два | <a id="p101884"></a>2 - оценка ID ж) и к) | <a id="p101885"></a>2/0 | <a id="p101886"></a>Да |


<a id="p101887"></a>Г.3.5.4 Тематическое качество - правильность классификации
<a id="p101888"></a>а) Общие положения
<a id="p101889"></a>Информация о тематической точности может внести дальнейшую ясность в информацию о полноте. Например, две из трех пропущенных троп на самом деле классифицируются как дороги (см. таблицу Г.6). Результаты представлены в таблицах Г.6 - Г.8.
<a id="p101890"></a>б) Количественный результат
<a id="p101891"></a>Одним из способов отображения ошибок, связанных с тематической точностью, является использование меры "матрица неправильной классификации".
<a id="p101892"></a>В таблице Г.6 представлена матрица неправильной классификации, иллюстрирующая ошибки по классам объектов. Она показывает, насколько верно классифицируются экземпляры в наборе данных. Различные проценты должны всегда относиться к генеральной совокупности в наборе данных.
<a id="p101893"></a>*Примечание* - Матрица неправильной классификации представляет собой квадратную матрицу, в которой элемент соответствует количеству экземпляров, отнесенных к классу j, когда на самом деле они принадлежат классу i.

<a id="p101894"></a>Таблица Г.6

<a id="p101895"></a>Матрица неправильной классификации объектов


<table>
<colgroup><col width="29%"><col width="10%"><col width="11%"><col width="11%"><col width="20%"><col width="10%"><col width="10%"></colgroup>
<tr><td rowspan="2"><a id="p101896"></a>Предметная область</td><td colspan="6"><a id="p101897"></a>Набор данных</td></tr>
<tr><td><a id="p101898"></a>Тропа</td><td><a id="p101899"></a>Дорога</td><td><a id="p101900"></a>Дерево</td><td><a id="p101901"></a>Промышленное здание</td><td><a id="p101902"></a>Дом</td><td><a id="p101903"></a>Итого</td></tr>
<tr><td><a id="p101904"></a>Тропа</td><td><a id="p101905"></a>&amp;4&amp;</td><td><a id="p101906"></a>&amp;2&amp;</td><td><a id="p101907"></a>0</td><td><a id="p101908"></a>0</td><td><a id="p101909"></a>0</td><td><a id="p101910"></a>6</td></tr>
<tr><td><a id="p101911"></a>Дорога</td><td><a id="p101912"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p101913"></a>&amp;5&amp;</td><td><a id="p101914"></a>0</td><td><a id="p101915"></a>0</td><td><a id="p101916"></a>0</td><td><a id="p101917"></a>5</td></tr>
<tr><td><a id="p101918"></a>Дерево</td><td><a id="p101919"></a>0</td><td><a id="p101920"></a>0</td><td><a id="p101921"></a>&amp;23&amp;</td><td><a id="p101922"></a>0</td><td><a id="p101923"></a>0</td><td><a id="p101924"></a>23</td></tr>
<tr><td><a id="p101925"></a>Промышленное здание</td><td><a id="p101926"></a>0</td><td><a id="p101927"></a>0</td><td><a id="p101928"></a>0</td><td><a id="p101929"></a>&amp;2&amp;</td><td><a id="p101930"></a>&amp;1&amp;</td><td><a id="p101931"></a>3</td></tr>
<tr><td><a id="p101932"></a>Дом</td><td><a id="p101933"></a>0</td><td><a id="p101934"></a>0</td><td><a id="p101935"></a>0</td><td><a id="p101936"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p101937"></a>&amp;9&amp;</td><td><a id="p101938"></a>9</td></tr>
<tr><td><a id="p101939"></a>Итого</td><td><a id="p101940"></a>4</td><td><a id="p101941"></a>7</td><td><a id="p101942"></a>23</td><td><a id="p101943"></a>2</td><td><a id="p101944"></a>10</td><td><a id="p101945"></a>46</td></tr>
</table>


<a id="p101946"></a>Расхождение между суммой и числом элементов в предметной области и наборе данных связано с отсутствием и избытком элементов.
<a id="p101947"></a>в) Производный результат соответствия
<a id="p101948"></a>В таблице Г.7 представлены результаты соответствия, полученные из количественных результатов.

<a id="p101949"></a>Таблица Г.7

<a id="p101950"></a>Соответствие тематической точности


| <a id="p101951"></a>Идентификация оценки ID | <a id="p101952"></a>Элемент качества | <a id="p101953"></a>Мера | <a id="p101954"></a>Тип объекта | <a id="p101955"></a>Требования соответствия (см. Г.2.1.4) | <a id="p101956"></a>AQL | <a id="p101957"></a>Число неверных классификаций | <a id="p101958"></a>Прохождение |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p101959"></a>11 | <a id="p101960"></a>Корректность тематической классификации | <a id="p101961"></a>Количество некорректно классифицированных объектов | <a id="p101962"></a>Тропа | <a id="p101963"></a>г) | <a id="p101964"></a>2 | <a id="p101965"></a>2 | <a id="p101966"></a>Да |
| <a id="p101967"></a>12 | <a id="p101968"></a>Корректность тематической классификации | <a id="p101969"></a>Количество некорректно классифицированных объектов | <a id="p101970"></a>Дорога | <a id="p101971"></a>г) | <a id="p101972"></a>2 | <a id="p101973"></a>0 | <a id="p101974"></a>Да |
| <a id="p101975"></a>13 | <a id="p101976"></a>Корректность тематической классификации | <a id="p101977"></a>Количество некорректно классифицированных объектов | <a id="p101978"></a>Промышленное здание | <a id="p101979"></a>ж) | <a id="p101980"></a>2 | <a id="p101981"></a>1 | <a id="p101982"></a>Да |
| <a id="p101983"></a>14 | <a id="p101984"></a>Корректность тематической классификации | <a id="p101985"></a>Количество некорректно классифицированных объектов | <a id="p101986"></a>Дом | <a id="p101987"></a>ж) | <a id="p101988"></a>2 | <a id="p101989"></a>0 | <a id="p101990"></a>Да |
| <a id="p101991"></a>15 | <a id="p101992"></a>Корректность тематической классификации | <a id="p101993"></a>Количество некорректно классифицированных объектов | <a id="p101994"></a>Дерево | <a id="p101995"></a>м) | <a id="p101996"></a>0 | <a id="p101997"></a>0 | <a id="p101998"></a>Да |


<a id="p101999"></a>г) Агрегированный результат соответствия
<a id="p102000"></a>Результаты соответствия в отношении транспортных сетей (троп и дорог) и зданий (промышленных и жилых) объединены в таблице Г.8 на основе следующего метода: если один из исходных результатов имеет значение соответствия "непригоден", то обобщенный результат будет "непригоден" (100%-ная оценка пригодности/непригодности представлена в приложении Л).

<a id="p102001"></a>Таблица Г.8

<a id="p102002"></a>Обобщенное соответствие правильности классификации


| <a id="p102003"></a>Область определения | <a id="p102004"></a>Элемент качества | <a id="p102005"></a>Требования к качеству данных | <a id="p102006"></a>Количество оценок и идентификация (см. таблицу D.7) | <a id="p102007"></a>Значение "да"/"нет" | <a id="p102008"></a>Прохождение |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p102009"></a>Транспортная сеть | <a id="p102010"></a>Корректность тематической классификации | <a id="p102011"></a>Максимум два экземпляра объекта неправильно классифицированы по каждому типу объекта в виде другого типа объекта транспортной сети | <a id="p102012"></a>2 (оценка N 11 и N 12) | <a id="p102013"></a>2/0 | <a id="p102014"></a>Да |
| <a id="p102015"></a>Здания | <a id="p102016"></a>Корректность тематической классификации | <a id="p102017"></a>Максимум два экземпляра объекта неправильно классифицированы по каждому типу объекта в виде другого типа объекта здания | <a id="p102018"></a>2 (оценка N 13 и N 14) | <a id="p102019"></a>2/0 | <a id="p102020"></a>Да |


<a id="p102021"></a>Г.3.5.5 Тематическая точность - точность количественных атрибутов
<a id="p102022"></a>а) Общие положения
<a id="p102023"></a>В этом примере проверяется точность количественных атрибутов. В таблице Г.9 учитываются только те объекты, которые имеют общего предка в том же типе объекта ("класс"). Результаты представлены в таблицах Г.9 и Г.10.
<a id="p102024"></a>б) Количественный результат
<a id="p102025"></a>Атрибут "высота деревьев" представлен в таблице Г.9.

<a id="p102026"></a>Таблица Г.9

<a id="p102027"></a>Матрица неверной классификации атрибута высоты
объектов - Высота деревьев


<table>
<colgroup><col width="19%"><col width="17%"><col width="17%"><col width="17%"><col width="17%"><col width="14%"></colgroup>
<tr><td rowspan="2"><a id="p102028"></a>Предметная область</td><td colspan="5"><a id="p102029"></a>Набор данных</td></tr>
<tr><td><a id="p102030"></a>Класс A<br>(1 - 3 м)</td><td><a id="p102031"></a>Класс B<br>(3 - 5 м)</td><td><a id="p102032"></a>Класс C<br>(5 - 10 м)</td><td><a id="p102033"></a>Класс D<br>(более 10 м)</td><td><a id="p102034"></a>Итого</td></tr>
<tr><td><a id="p102035"></a>Класс A</td><td><a id="p102036"></a>&amp;3&amp;</td><td><a id="p102037"></a>&amp;1&amp;</td><td><a id="p102038"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p102039"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p102040"></a>4</td></tr>
<tr><td><a id="p102041"></a>Класс B</td><td><a id="p102042"></a>&amp;1&amp;</td><td><a id="p102043"></a>&amp;5&amp;</td><td><a id="p102044"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p102045"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p102046"></a>6</td></tr>
<tr><td><a id="p102047"></a>Класс C</td><td><a id="p102048"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p102049"></a>&amp;2&amp;</td><td><a id="p102050"></a>&amp;6&amp;</td><td><a id="p102051"></a>&amp;2&amp;</td><td><a id="p102052"></a>10</td></tr>
<tr><td><a id="p102053"></a>Класс D</td><td><a id="p102054"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p102055"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p102056"></a>&amp;0&amp;</td><td><a id="p102057"></a>&amp;2&amp;</td><td><a id="p102058"></a>2</td></tr>
<tr><td><a id="p102059"></a>Итого</td><td><a id="p102060"></a>4</td><td><a id="p102061"></a>8</td><td><a id="p102062"></a>6</td><td><a id="p102063"></a>4</td><td><a id="p102064"></a>22</td></tr>
</table>


<a id="p102065"></a>У одного дерева отсутствует код класса и, следовательно, оно не учитывается в матрице ошибок классификации. Данная ошибка может происходить из-за ошибки доменной согласованности.
<a id="p102066"></a>в) Производный результат соответствия
<a id="p102067"></a>В таблице Г.10 представлен результат соответствия, выведенный из количественных результатов.

<a id="p102068"></a>Таблица Г.10

<a id="p102069"></a>Соответствие тематической точности


| <a id="p102070"></a>Элемент качества | <a id="p102071"></a>Мера и идентификация меры | <a id="p102072"></a>Тип/атрибут объекта | <a id="p102073"></a>Необходимое количество | <a id="p102074"></a>AQL | <a id="p102075"></a>Число неверных классификаций | <a id="p102076"></a>Совокупность | <a id="p102077"></a>Прохождение |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p102078"></a>Точность количественного атрибута | <a id="p102079"></a>Матрица неверной классификации (62) | <a id="p102080"></a>Дерево/высота | <a id="p102081"></a>j | <a id="p102082"></a>20% | <a id="p102083"></a>6 | <a id="p102084"></a>22 | <a id="p102085"></a>Нет |


<a id="p102086"></a>Г.3.5.6 Обобщенное соответствие спецификации информационного продукта
<a id="p102087"></a>В таблице Г.11 все результаты соответствия зданий, транспортных сетей и деревьев объединены вместе в соответствии с концептуальной схемой, чтобы обеспечить соответствие спецификации информационного продукта, следуя зарегистрированной мере "соответствие спецификации информационного продукта".

<a id="p102088"></a>Таблица Г.11

<a id="p102089"></a>Применимость - соответствие спецификации продукта


| <a id="p102090"></a>Область определения | <a id="p102091"></a>Элемент качества | <a id="p102092"></a>Требования к качеству данных | <a id="p102093"></a>Число оценок | <a id="p102094"></a>Значение "да"/"нет" | <a id="p102095"></a>Совместимость |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p102096"></a>Набор данных | <a id="p102097"></a>Элемент применимости | <a id="p102098"></a>Общее требование к качеству данных: набор данных должен отвечать всем требованиям к качеству данных в схеме приложения, чтобы быть признанным соответствующим требованиям к качеству данных | <a id="p102099"></a>11 требований | <a id="p102100"></a>8/3<br>(не прошел требования N 2, N 9 и<br>N 10) | <a id="p102101"></a>Набор данных НЕ соответствует |


<a id="p102102"></a>Г.4 Выдача информации о качестве данных

<a id="p102103"></a>Г.4.1 Выдача информации в виде метаданных
<a id="p102104"></a>Г.4.1.1 Общие положения
<a id="p102105"></a>В пунктах Г.4.1.2 - Г.4.1.4 приведены примеры того, как выдавать информацию о качестве в виде метаданных согласно настоящему стандарту (раздел 11 и приложение С), см. также [15]. Один экземпляр MD_Metadata включает один или более экземпляров DataQuality.
<a id="p102106"></a>В данных примерах некоторые экземпляры классов (DataQuality и QualityElement) получили идентификатор (ID) в соответствии с принципами XML. Эти идентификаторы применяются при ссылке к таким экземплярам в других классах.
<a id="p102107"></a>Г.4.1.2 Создание отчета о присутствии
<a id="p102108"></a>В таблице Г.12 показан пример выдачи информации о количественных результатах, производном результате соответствия и агрегированном результате соответствия для типов объектов транспортной сети.
<a id="p102109"></a>Механизм вывода этих результатов похож на тот, что применяется для других типов объектов из набора данных.

<a id="p102110"></a>Таблица Г.12

<a id="p102111"></a>Создание отчета о присутствии в виде метаданных


<table>
<colgroup><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="2%"><col width="4%"><col width="23%"><col width="29%"><col width="28%"></colgroup>
<tr><td colspan="7"><a id="p102112"></a>XML-элемент</td><td><a id="p102113"></a>Пример</td><td><a id="p102114"></a>Комментарий</td></tr>
<tr><td colspan="7"><a id="p102115"></a>DataQuality</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td></td><td colspan="6"><a id="p102116"></a>scope: MD_Scope</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102117"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102118"></a>Набор данных</td><td><a id="p102119"></a>Область применения этой единицы качества данных</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="6"><a id="p102120"></a>QualityEvaluationReport: QualityEvaluation ReportInformation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102121"></a>reportReference: CI_Citation</td><td></td><td rowspan="6"><a id="p102122"></a>Ссылка и описание-аннотация к самостоятельному отчету по качеству</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102123"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102124"></a>Выдача информации в виде самостоятельного отчета по оценке качества, см. Г.4.2</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102125"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102126"></a>date: Date</td><td><a id="p102127"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102128"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102129"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102130"></a>abstract: CharacterString</td><td><a id="p102131"></a>Самостоятельный отчет по качеству, который прилагается к этой оценке качества, представляет более подробную информацию о методах деривации (создания производной продукции) и агрегирования</td></tr>
<tr><td rowspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102132"></a>report: Commission</td><td rowspan="2"></td><td rowspan="2"><a id="p102133"></a>В этом экземпляре избыточности количественный результат представлен для каждого типа объектов для меры 2 (число избыточных объектов)</td></tr>
<tr><td colspan="6"><a id="p102134"></a>id = quantitative_commission</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102135"></a>measure: MeasureReference</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102136"></a>nameOfMeasure: CharacterString</td><td><a id="p102137"></a>Количество избыточных элементов</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102138"></a>measureIdentifcation: MD_Identifer</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102139"></a>code: CharacterString</td><td><a id="p102140"></a>2</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102141"></a>measureDescription: CharacterString</td><td><a id="p102142"></a>Количество элементов в наборе данных, которые не должны были в нем находиться</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102143"></a>evaluation: FullInspection</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102144"></a>evaluationMethodType: Evaluation-MethodTypeCode</td><td><a id="p102145"></a>directExternal</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102146"></a>evaluationMethodDescription: Character String</td><td><a id="p102147"></a>Сравнение количества элементов в наборе данных с числом элементов в предметной области</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102148"></a>result: QuantitativeResult</td><td></td><td rowspan="14"><a id="p102149"></a>Для повышения читаемости здесь представляется только присутствие троп и дорог, но если областью применения качества данных является набор данных, то о каждом типе объекта должна быть представлена информация</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102150"></a>resultScope: MD_Scope</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102151"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102152"></a>featureType</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102153"></a>levelDescription: MD_ScopeDescription</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102154"></a>features: GF_FeatureType</td><td><a id="p102155"></a>Тропа</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102156"></a>value: Record</td><td><a id="p102157"></a>0</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102158"></a>valueUnit: UnitOfMeasure</td><td><a id="p102159"></a>Нет</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102160"></a>result: QuantitativeResult</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102161"></a>resultScope: MD_Scope</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102162"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102163"></a>featureType</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102164"></a>levelDescription: MD_ScopeDescription</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102165"></a>features: GF_FeatureType</td><td><a id="p102166"></a>Дорога</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102167"></a>value: Record</td><td><a id="p102168"></a>2</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102169"></a>valueUnit: UnitOfMeasure</td><td><a id="p102170"></a>Нет</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="6"><a id="p102171"></a>report: Commission<br>id = conformance_commission</td><td></td><td><a id="p102172"></a>В этом экземпляре избыточности производный результат соответствия предусмотрен для каждого типа объекта для меры 1 (избыточный элемент)</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102173"></a>measure: MeasureReference</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102174"></a>nameOfMeasure: CharacterString</td><td><a id="p102175"></a>Избыточный элемент</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102176"></a>measureIdentification: MD_Identifier</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102177"></a>code: CharacterString</td><td><a id="p102178"></a>1</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102179"></a>measureDescription: CharacterString</td><td><a id="p102180"></a>Показатель того, что элемент неправильно присутствует в данных</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102181"></a>evaluation: AggregationDerivation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102182"></a>evaluationMethodType: EvaluationMethodTypeCode</td><td><a id="p102183"></a>Непрямой</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102184"></a>evaluationMethodDescription: Character String</td><td><a id="p102185"></a>Производная от количественного результата</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102186"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102187"></a>quantitative_commission</td><td><a id="p102188"></a>Ссылка на исходные результаты</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102189"></a>result: ConformanceResult</td><td></td><td rowspan="11"><a id="p102190"></a>Производный результат соответствия для избыточности троп.<br>Для улучшения читаемости здесь представлена только избыточность троп и дорог, но если областью определения качества данных является набор данных, то о каждом типе объекта должна быть представлена информация</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102191"></a>resultScope: MD_Scope</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102192"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102193"></a>featureType</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102194"></a>levelDescription: MD_ScopeDescription</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102195"></a>features: GF_FeatureType</td><td><a id="p102196"></a>Тропа</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102197"></a>specification: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102198"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102199"></a>Спецификация информационного продукта, см. Г.2.1.4, перечисление б)</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102200"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102201"></a>date: Date</td><td><a id="p102202"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102203"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102204"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102205"></a>pass: Boolean</td><td><a id="p102206"></a>True</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102207"></a>result: ConformanceResult</td><td></td><td rowspan="11"><a id="p102208"></a>Производный результат соответствия для избыточности дорог.<br>Для улучшения читаемости здесь представлена только избыточность троп и дорог, но если областью определения качества данных является набор данных, то о каждом типе объекта должна быть представлена информация</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102209"></a>resultScope: MD_Scope</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102210"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102211"></a>featureType</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102212"></a>levelDescription: MD_ScopeDescription</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102213"></a>features: GF_FeatureType</td><td><a id="p102214"></a>Дорога</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102215"></a>specification: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102216"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102217"></a>Спецификация информационного продукта, см. Г.2.1.4, перечисление б)</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102218"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102219"></a>date: Date</td><td><a id="p102220"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102221"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102222"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102223"></a>pass: Boolean</td><td><a id="p102224"></a>true</td></tr>
<tr><td colspan="7"><a id="p102225"></a>DataQuality<br>id = agg_commission1</td><td></td><td><a id="p102226"></a>Обобщенный результат соответствия для Транспортной сети</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="6"><a id="p102227"></a>scope: MD_Scope</td><td></td><td rowspan="4"><a id="p102228"></a>Областью определения теперь является тип объекта транспортной сети, следовательно изменилась единица качества данных. В связи с этим был создан новый экземпляр DataQuality</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102229"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102230"></a>FeatureType</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102231"></a>levelDescription: MD_ScopeDescription</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102232"></a>features: GF_FeatureType</td><td><a id="p102233"></a>TransportNetwork (дорога и тропа)</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="6"><a id="p102234"></a>report: Commission</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102235"></a>evaluation: AggregationDerivation</td><td></td><td rowspan="8"><a id="p102236"></a>Метод агрегирования</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102237"></a>evaluationMethodType: EvaluationMethodTypeCode</td><td><a id="p102238"></a>Косвенный</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102239"></a>evaluationMethodDescription: CharacterString</td><td><a id="p102240"></a>100%-ное агрегирование значений pass fail результата соответствия по присутствию дорог и троп</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102241"></a>evaluationProcedure: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2" rowspan="2"><a id="p102242"></a>title: CharacterString<br>Date: CI_Date</td><td><a id="p102243"></a>Приложение Л</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102244"></a>date: Date</td><td><a id="p102245"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102246"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102247"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102248"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102249"></a>conformance_commission</td><td><a id="p102250"></a>Ссылка на исходные результаты</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102251"></a>result: ConformanceResult</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102252"></a>specification: CI_Citation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102253"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102254"></a>Спецификация информационного продукта, см. Г.2.1.4, перечисление б)</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102255"></a>date: CI_Date</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102256"></a>date: Date</td><td><a id="p102257"></a>2010-07-05</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102258"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102259"></a>Создание</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102260"></a>Pass: Boolean</td><td><a id="p102261"></a>true</td><td></td></tr>
</table>


<a id="p102262"></a>Г.4.1.3 Создание отчета о правильности классификации
<a id="p102263"></a>В таблице Г.13 приведен пример выдачи информации о производных результатах соответствия и обобщенных результатах соответствия для типа объекта "здания".
<a id="p102264"></a>Механизм вывода этих результатов схож с тем, что применяется для других типов объектов набора данных.

<a id="p102265"></a>Таблица Г.13

<a id="p102266"></a>Создание отчета о правильности классификации
в виде метаданных


<table>
<colgroup><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="2%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="27%"><col width="28%"><col width="26%"></colgroup>
<tr><td colspan="8"><a id="p102267"></a>XML-элемент</td><td><a id="p102268"></a>Пример</td><td><a id="p102269"></a>Комментарий</td></tr>
<tr><td colspan="8"><a id="p102270"></a>DataQuality</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td></td><td colspan="7"><a id="p102271"></a>scope: MD_Scope</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102272"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102273"></a>Набор данных</td><td><a id="p102274"></a>Область применения этой единицы качества данных</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="7"><a id="p102275"></a>standaloneQualityReport: StandaloneQualityReportInformation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102276"></a>reportReference: CI_Citation</td><td></td><td rowspan="6"><a id="p102277"></a>Ссылка и описание к самостоятельному отчету по качеству</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102278"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102279"></a>Выдача информации в виде самостоятельного отчета по оценке качества, см. Г.4.2</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102280"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="4"><a id="p102281"></a>date: Date</td><td><a id="p102282"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="4"><a id="p102283"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102284"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102285"></a>abstract: CharacterString</td><td><a id="p102286"></a>Самостоятельный отчет по качеству, который прилагается к этой оценке качества, представляет более подробную информацию о методах деривации и агрегирования</td></tr>
<tr><td rowspan="2"></td><td colspan="7"><a id="p102287"></a>report: ThematicClassificationCorrectness</td><td rowspan="2"></td><td rowspan="2"><a id="p102288"></a>В этом экземпляре корректности классификации производный результат соответствия представлен для каждого типа объектов меры 60 (количество некорректно классифицированных объектов)</td></tr>
<tr><td colspan="7"><a id="p102289"></a>id = conformance_classification</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102290"></a>measure: MeasureReference</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102291"></a>nameOfMeasure: CharacterString</td><td><a id="p102292"></a>Количество некорректно классифицируемых объектов</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102293"></a>measureIdentification: MD_Identifer</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="3"><a id="p102294"></a>code: CharacterString</td><td><a id="p102295"></a>60</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102296"></a>evaluation: AggregationDerivation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102297"></a>evaluationMethodType: EvaluationMethodTypeCode</td><td><a id="p102298"></a>Косвенный</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102299"></a>evaluationMethodDescription: CharacterString</td><td><a id="p102300"></a>Производная от количественных результатов, представленных в самостоятельном отчете о качестве</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102301"></a>standaloneQualityReportDetails: CharacterString</td><td><a id="p102302"></a>Исходные количественные результаты описаны в Г.3.5.5, приложение б), самостоятельного отчета о качестве</td><td><a id="p102303"></a>Ссылка на исходные результаты</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102304"></a>result: ConformanceResult</td><td></td><td rowspan="7"><a id="p102305"></a>Производный результат соответствия для классификации промышленных зданий.<br>Исходный количественный результат намеренно не предусмотрен в метаданных. Он описан в самостоятельном отчете по качеству.<br>Атрибут QualityEvaluationReportDetails дает точную ссылку на исходный результат в самостоятельном отчете по качеству</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102306"></a>resultScope: MD_Scope</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="3"><a id="p102307"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102308"></a>featureType</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="3"><a id="p102309"></a>levelDescription: MD_ScopeDescription</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102310"></a>features: GF_FeatureType</td><td><a id="p102311"></a>Промышленное здание</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102312"></a>specification: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="4"><a id="p102313"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102314"></a>Спецификация информационного продукта, см. Г.2.1.4, перечисление ж)</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="4"><a id="p102315"></a>date: CI_Date</td><td></td><td rowspan="5"><a id="p102316"></a>Для улучшения читаемости, выдается информация только о присутствии промышленных зданий и домов, но если областью определения качества данных является набор данных, то о каждом типе объекта должна быть представлена информация</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="3"><a id="p102317"></a>date: Date</td><td><a id="p102318"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="3"><a id="p102319"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102320"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102321"></a>explanation: CharacterString</td><td><a id="p102322"></a>Исходный количественный результат представлен в самостоятельном отчете по качеству</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102323"></a>pass: Boolean</td><td><a id="p102324"></a>True</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102325"></a>result: ConformanceResult</td><td></td><td rowspan="12"><a id="p102326"></a>Производный результат соответствия для присутствия промышленных зданий. Исходный количественный результат намеренно не предусмотрен в метаданных. Он описан в самостоятельном отчете по качеству.<br>Атрибут QualityEvaluationReportDetails дает точную ссылку на исходный результат в самостоятельном отчете по качеству. Для улучшения читаемости выдается информация только о присутствии промышленных зданий и домов, но если областью определения качества данных является набор данных, то о каждом типе объекта должна быть представлена информация</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102327"></a>resultScope: MD_Scope</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102328"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102329"></a>featureType</td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102330"></a>levelDescription: MD_ScopeDescription</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102331"></a>features: GF_FeatureType</td><td><a id="p102332"></a>Дом</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102333"></a>specification: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102334"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102335"></a>Спецификация информационного продукта, см. Г.2.1.4, перечисление ж)</td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102336"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td><a id="p102337"></a>date: Date</td><td><a id="p102338"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td><a id="p102339"></a>dateType:<br>CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102340"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102341"></a>explanation: CharacterString</td><td><a id="p102342"></a>Исходный количественный результат представлен в самостоятельном отчете по качеству</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102343"></a>pass: Boolean</td><td><a id="p102344"></a>True</td></tr>
<tr><td colspan="8"><a id="p102345"></a>DataQuality<br>id = agg_classification2</td><td></td><td><a id="p102346"></a>Обобщенный результат корректности классификации зданий</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="7"><a id="p102347"></a>Scope: MD_Scope</td><td></td><td rowspan="4"><a id="p102348"></a>Областью применения является тип объекта "здание", вследствие чего изменилась единица качества данных. В связи с этим был создан новый экземпляр DataQuality</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102349"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102350"></a>FeatureType</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102351"></a>levelDescription: MD_ScopeDescription</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="5"><a id="p102352"></a>features: GF_FeatureType</td><td><a id="p102353"></a>Здания (промышленное здание и дом)</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="7"><a id="p102354"></a>report: ThematicClassificationCorrectness</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102355"></a>evaluation: AggregationDerivation</td><td></td><td rowspan="4"><a id="p102356"></a>Метод агрегирования</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="5"><a id="p102357"></a>evaluationMethodType: EvaluationMethodTypeCode</td><td><a id="p102358"></a>Косвенный</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="5"><a id="p102359"></a>evaluationMethodDescription: Character String</td><td><a id="p102360"></a>100%-ное агрегирование значений pass fail результата соответствия по присутствию промышленных зданий и домов</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="5"><a id="p102361"></a>evaluationProcedure: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102362"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102363"></a>Приложение Л</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102364"></a>date: CI_Date</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td><a id="p102365"></a>date: Date</td><td><a id="p102366"></a>2010-07-05</td><td rowspan="2"></td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td><a id="p102367"></a>dateType:<br>CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102368"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102369"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102370"></a>conformance_classification</td><td><a id="p102371"></a>Ссылка на исходные результаты</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102372"></a>result: ConformanceResult</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="5"><a id="p102373"></a>specification: CI_Citation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102374"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102375"></a>Спецификация информационного продукта, см. Г.2.1.4, перечисление ж)</td><td rowspan="2"></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="2"><a id="p102376"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td><a id="p102377"></a>date: Date</td><td><a id="p102378"></a>2010-07-05</td><td rowspan="2"></td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td><a id="p102379"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102380"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="6"><a id="p102381"></a>pass: Boolean</td><td><a id="p102382"></a>True</td><td></td></tr>
</table>


<a id="p102383"></a>Г.4.1.4 Создание отчета о соответствии спецификации информационного продукта
<a id="p102384"></a>В таблице Г.14 приведен пример вывода информации о соответствии спецификации информационного продукта путем обобщения результатов для различных потребностей.

<a id="p102385"></a>Таблица Г.14

<a id="p102386"></a>Создание отчета о соответствии в виде метаданных



<table>
<colgroup><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="23%"><col width="26%"><col width="26%"></colgroup>
<tr><td colspan="9"><a id="p102387"></a>XML-элемент</td><td><a id="p102388"></a>Пример</td><td><a id="p102389"></a>Комментарий</td></tr>
<tr><td colspan="9"><a id="p102390"></a>DataQuality</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102391"></a>scope: MD_Scope</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="7"><a id="p102392"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102393"></a>Набор данных</td><td></td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102394"></a>standaloneQualityReport: StandaloneQualityReportInformation</td><td></td><td rowspan="7"><a id="p102395"></a>Ссылка и описание к прилагаемому самостоятельному отчету по качеству</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="7"><a id="p102396"></a>reportReference: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102397"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102398"></a>Выдача информации в виде самостоятельного отчета по оценке качества (см. Г.4.2)</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102399"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="4"><a id="p102400"></a>date: Date</td><td><a id="p102401"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="4"><a id="p102402"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102403"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="7"><a id="p102404"></a>abstract: CharacterString</td><td><a id="p102405"></a>Самостоятельный отчет по качеству, который прилагается к этой оценке качества, представляет более подробную информацию о применяемой оценке и полученных результатах</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102406"></a>report: Quality Element</td><td></td><td><a id="p102407"></a>Комбинация элементов качества данных используется для вывода информации о соответствии набора данных спецификации информационного продукта</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102408"></a>measure: MeasureReference</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102409"></a>nameOfMeasure: CharacterString</td><td><a id="p102410"></a>Прохождение спецификации информационного продукта</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102411"></a>measureIdentifcation: MD_Identifer</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="4"><a id="p102412"></a>code: CharacterString</td><td><a id="p102413"></a>101</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102414"></a>measureDescription: CharacterString</td><td><a id="p102415"></a>Показатель того, что все требования, упомянутые в спецификации продукта данных, выполнены</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102416"></a>evaluation: AggregationDerivation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102417"></a>evaluationMethodType: EvaluationMethodTypeCode</td><td><a id="p102418"></a>Косвенный</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102419"></a>evaluationMethodDescription: CharacterString</td><td><a id="p102420"></a>100%-ное агрегирование значений pass fail результата соответствия для требования, обозначенного в спецификации информационного продукта</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102421"></a>evaluationProcedure: CI_Citation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="3"><a id="p102422"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102423"></a>Приложение Л</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="3"><a id="p102424"></a>date: CI_Date</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td colspan="2"><a id="p102425"></a>date: Date</td><td><a id="p102426"></a>2010-07-05</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td colspan="2"><a id="p102427"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102428"></a>Создание</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102429"></a>standaloneQualityReportDetails: CharacterString</td><td><a id="p102430"></a>Исходные результаты описаны в Г.3.5.2, Г.3.5.3, перечисления в), г), и Г.3.5.5, перечисление в), отчета по оценке качества</td><td><a id="p102431"></a>Ссылка на исходные результаты в самостоятельном отчете качества (результат соответствия концептуальной согласованности, результат соответствия точности количественных атрибутов для высоты деревьев и т.п.)</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102432"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102433"></a>agg_commission1</td><td><a id="p102434"></a>Ссылка на обобщенный результат соответствия присутствия транспортной сети, ранее описанный в метаданных</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102435"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102436"></a>(id)</td><td><a id="p102437"></a>Ссылка на обобщенный результат соответствия присутствия зданий, ранее описанный в метаданных</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102438"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102439"></a>(id)</td><td><a id="p102440"></a>Ссылка на обобщенный результат соответствия присутствия деревьев, ранее описанный в метаданных</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102441"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102442"></a>(id)</td><td><a id="p102443"></a>Ссылка на обобщенный результат соответствия отсутствия транспортной сети, ранее описанный в метаданных</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102444"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102445"></a>(id)</td><td><a id="p102446"></a>Ссылка на обобщенный результат соответствия отсутствия зданий, ранее описанный в метаданных</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102447"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102448"></a>(id)</td><td><a id="p102449"></a>Ссылка на обобщенный результат соответствия отсутствия деревьев, ранее описанный в метаданных</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102450"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102451"></a>(id)</td><td><a id="p102452"></a>Ссылка на обобщенный результат соответствия корректности классификации Транспортной сети, ранее описанный в метаданных</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102453"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102454"></a>agg_classifcation2</td><td><a id="p102455"></a>Ссылка на обобщенный результат соответствия корректности классификации зданий, ранее описанный в метаданных</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102456"></a>derivedElement: Element</td><td><a id="p102457"></a>(id)</td><td><a id="p102458"></a>Ссылка на обобщенный результат соответствия корректности классификации деревьев, ранее описанный в метаданных</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102459"></a>result: ConformanceResult</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102460"></a>specification: CI_Citation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="11"><a id="p102461"></a>title: CharacterString</td></tr>
<tr><td colspan="6"><a id="p102462"></a>Спецификация информационного продукта (см. В.2.1.4)</td><td colspan="3"></td><td></td><td rowspan="4"><a id="p102463"></a>date: CI_Date</td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="3"></td><td><a id="p102464"></a>date: Date</td></tr>
<tr><td colspan="8"><a id="p102465"></a>2010-07-05</td><td></td><td><a id="p102466"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td></tr>
<tr><td colspan="8"><a id="p102467"></a>Создание</td><td></td><td><a id="p102468"></a>explanation: CharacterString</td></tr>
<tr><td colspan="3"><a id="p102469"></a>Не выполняются 3 из 11 требований: набор данных не соответствует</td><td colspan="6"></td><td></td><td><a id="p102470"></a>pass: Boolean</td></tr>
<tr><td colspan="3"><a id="p102471"></a>False</td><td colspan="6"></td><td></td><td><a id="p102472"></a>Г.4.2 Создание отчета об оценке качества</td></tr>
</table>

<a id="p102473"></a>Структура отчета об оценке качества имеет свободную форму.

<a id="p102474"></a>Г.5 Дополнительные примеры

<a id="p102475"></a>Г.5.1 Общие положения
<a id="p102476"></a>Некоторые понятия не были описаны в предыдущем примере. В Г.5.2 - Г.5.4 даны дополнительные примеры вывода информации об описательном результате, метакачестве и процедурам выборочной оценки.
<a id="p102477"></a>Некоторые понятия не были описаны в примерах Г.4.
<a id="p102478"></a>Г.5.2 Выдача информации об описательных результатах в виде метаданных
<a id="p102479"></a>Иногда невозможно представить оценку элемента качества данных в количественном виде. В таких случаях используется описательный результат. Пример описательных результатов в виде метаданных приведен в таблице Г.15.

<a id="p102480"></a>Таблица Г.15

<a id="p102481"></a>Создание отчета об описательных результатах
в виде метаданных


<table>
<colgroup><col width="3%"><col width="3%"><col width="4%"><col width="4%"><col width="33%"><col width="33%"><col width="20%"></colgroup>
<tr><td colspan="5"><a id="p102482"></a>XML-элемент</td><td><a id="p102483"></a>Пример</td><td><a id="p102484"></a>Комментарий</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="4"><a id="p102485"></a>DataQuality</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="3"><a id="p102486"></a>scope: MD_Scope</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="2"><a id="p102487"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102488"></a>Набор данных</td><td><a id="p102489"></a>Набор данных описывает археологические объекты</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="3"><a id="p102490"></a>report: RelativeInternalPositionalAccuracy</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="2"><a id="p102491"></a>evaluation: IndirectEvaluation</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td><a id="p102492"></a>evaluationMethodType: EvaluationMethodTypeCode</td><td><a id="p102493"></a>Косвенный</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td><a id="p102494"></a>evaluationMethodDescription: CharacterString</td><td><a id="p102495"></a>Сравнение абсолютной позиционной точности археологических объектов и абсолютной позиционной точности рек</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td><a id="p102496"></a>deductiveSource: CharacterString</td><td><a id="p102497"></a>Позиционная точность рек вблизи археологического лагеря</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="2"><a id="p102498"></a>result: DescriptiveResult</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td><a id="p102499"></a>statement: CharacterString</td><td><a id="p102500"></a>Относительная позиционная точность между археологическими объектами и реками выше, чем абсолютная позиционная точность археологических объектов (5 м)</td><td></td></tr>
</table>


<a id="p102501"></a>Г.5.3 Создание отчета о метакачестве в виде метаданных
<a id="p102502"></a>При оценке абсолютной позиционной точности в топологическом исследовании на месте археологических раскопок результат точности составляет 5 м.
<a id="p102503"></a>Оценивание качества оценки затем проводится с помощью элемента доверительного метакачества, для которого применяется мера "Фактор безопасности".
<a id="p102504"></a>В таблице Г.16 представлена выдача информации о метакачестве в виде метаданных.

<a id="p102505"></a>Таблица Г.16

<a id="p102506"></a>Создание отчета о метакачестве в виде метаданных


<table>
<colgroup><col width="7%"><col width="3%"><col width="3%"><col width="2%"><col width="2%"><col width="2%"><col width="2%"><col width="3%"><col width="24%"><col width="27%"><col width="27%"></colgroup>
<tr><td colspan="9"><a id="p102507"></a>XML-элемент</td><td><a id="p102508"></a>Пример</td><td><a id="p102509"></a>Комментарий</td></tr>
<tr><td colspan="9"><a id="p102510"></a>DataQuality</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102511"></a>scope: MD_Scope</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="7"><a id="p102512"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102513"></a>Набор данных</td><td></td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102514"></a>report: AbsolutExternalPositionalAccuracy<br>id = positionalaccuracy1</td><td></td><td rowspan="2"><a id="p102515"></a>Отчет об абсолютной позиционной точности.</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="7"><a id="p102516"></a>measure: MeasureReference</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102517"></a>nameOfMeasure: CharacterString</td><td><a id="p102518"></a>Средняя квадратическая ошибка</td><td rowspan="3"><a id="p102519"></a>Идентификатор (id) присваивается элементу качества данных для возможности ссылаться на него в следующем элементе метакачества.</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102520"></a>measureIdentification: MD_Identifier</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="4"><a id="p102521"></a>code: CharacterString</td><td><a id="p102522"></a>47</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102523"></a>measureDescription: CharacterString</td><td><a id="p102524"></a>Стандартное отклонение, где истинное значение не оценивается по наблюдениям, а известно априори</td><td><a id="p102525"></a>Все необязательные атрибуты не были здесь заполнены</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102526"></a>evaluation: FullInspection</td><td></td><td rowspan="10"></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102527"></a>evaluationMethodType: EvaluationMethodTypeCode</td><td><a id="p102528"></a>directExternal</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102529"></a>evaluationProcedure: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="4"><a id="p102530"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102531"></a>Процедура оценки качества данных IGN</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="4"><a id="p102532"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td colspan="2"><a id="p102533"></a>date: Date</td><td><a id="p102534"></a>1995-02-09</td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td colspan="2"><a id="p102535"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102536"></a>Создание</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102537"></a>result: QuantitativeResult</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102538"></a>value: Record</td><td><a id="p102539"></a>5</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102540"></a>valueUnit: UnitOfMeasure</td><td><a id="p102541"></a>Метр</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102542"></a>report: Confdence</td><td></td><td rowspan="11"><a id="p102543"></a>Отчет о метакачестве (confidence), связанный с предыдущим отчетом о качестве</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102544"></a>relatedElement: Element</td><td><a id="p102545"></a>positionalaccuracy1</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102546"></a>measure: MeasureReference</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102547"></a>nameOfMeasure: CharacterString</td><td><a id="p102548"></a>Safety Factor (Фактор безопасности)</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102549"></a>measureIdentification: MD_Identifier</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="4"><a id="p102550"></a>code: CharacterString</td><td><a id="p102551"></a>1</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="4"><a id="p102552"></a>authority: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td colspan="2"><a id="p102553"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102554"></a>Меры IGN</td></tr>
<tr><td colspan="7"></td><td colspan="2"><a id="p102555"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="8"></td><td><a id="p102556"></a>date: Date</td><td><a id="p102557"></a>1995-01-01</td></tr>
<tr><td colspan="8"></td><td><a id="p102558"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102559"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102560"></a>measureDescription: CharacterString</td><td><a id="p102561"></a>Соотношение между классом точности элементов оценки и классом точности, которое должно быть получено в наборе данных</td><td><a id="p102562"></a>Отчет о метакачестве (confidence), связанный с предыдущим отчетом о качестве</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102563"></a>evaluation: FullInspection</td><td></td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102564"></a>evaluationMethodType: EvaluationMethodTypeCode</td><td><a id="p102565"></a>directExternal</td><td rowspan="10"></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102566"></a>evaluationMethodDescription</td><td><a id="p102567"></a>Чем выше мера "фактор безопасности", тем достовернее оценка. Для проверки оценки мера "фактор безопасности" должна быть выше 2</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102568"></a>evaluationProcedure: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102569"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102570"></a>Законодательный акт</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="5"><a id="p102571"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="3"><a id="p102572"></a>date: Date</td><td><a id="p102573"></a>2003</td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td colspan="3"><a id="p102574"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102575"></a>Публикация</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="8"><a id="p102576"></a>result: QuantitativeResult</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102577"></a>value: Record</td><td><a id="p102578"></a>2.4</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="6"><a id="p102579"></a>valueUnit: UnitOfMeasure</td><td></td></tr>
</table>


<a id="p102580"></a>Г.5.4 Альтернативы отчетности
<a id="p102581"></a>Г.5.4.1 Пример отчета о качестве с использованием результата покрытия
<a id="p102582"></a>Актуальность набора данных можно описать последней контрольной датой. В этом примере дата выражается как год, когда область была обновлена (например, с помощью аэрофотосъемки или для темы, обновленной из другого набора данных). На рисунке Г.5 показан пример использования результата покрытия для отчета об оценке актуальности набора данных. В примере на рисунке Г.5 а обновленная часть базы данных сообщается как покрытие, а значения пикселей представляют год обновления. Пример на рисунке Г.5 б показывает дату, когда данные были проконтролированы с точки зрения полноты и позиционной точности для области (например, зданий и дорог).



<a id="p102584"></a>Рисунок Г.5 - Результат покрытия для отчета об оценке
актуальности набора данных

<a id="p102585"></a>Г.5.4.2 Пример отчета о качестве для модели высоты лидарных данных с использованием свободного текста
<a id="p102586"></a>а) Основная информация о качестве
<a id="p102587"></a>Измеренное или оцененное качество относится ко всей сканируемой поверхности. Поэтому для конкретной местности важно обратиться к метаданным для получения информации о методах съемки, времени сканирования и плотности точек. Хорошее знание условий местности также является ценным при интерпретации данных.
<a id="p102588"></a>б) Полнота
<a id="p102589"></a>Плотность точек на поверхности зависит от типа местности, типа растительности, времени года, в которое проводилось лазерное сканирование, и ряда других факторов. Эти различия означают, что в некоторых районах плотность точек недостаточна, в то время как в других местах плотность точек высока.
<a id="p102590"></a>Г.5.4.3 Пример отчета о качестве для INSPIRE (точности определения местоположения гидрографии)
<a id="p102591"></a>Геометрические требования к точности определения местоположения зависят от четкости объекта в пределах географически ограниченной области. К объектам с четкими границами предъявляются более высокие требования, чем к объектам с размытыми границами.
<a id="p102592"></a>Объекты, находящиеся в воде, имеют очень высокую точность определения местоположения.
<a id="p102593"></a>Береговая линия измеряется при нормальном уровне воды, за исключением регулируемых озер и рек, где она измеряется при максимальном пределе запруды. Положение береговой линии может изменяться в зависимости от уровня воды. Обновление производится только тогда, когда становится ясно, что произошли серьезные долговременные изменения.
<a id="p102594"></a>Точность определения местоположения ручьев высока на открытых поверхностях, но различна в лесных районах, где наблюдение бывает затруднительным из-за покрова. Ошибки в определении местоположения ручьев постепенно исправляются с помощью лазерных данных/данных о высоте в лесных районах. Другие гидрографические объекты имеют очень высокую точность определения местоположения.
<a id="p102595"></a>Г.5.5 Порядок составления отчета о процедуре отбора проб
<a id="p102596"></a>Этот пример основан на топографической базе данных, созданной Европейской национальной службой землеустройства. Уровни соответствия качества определены в спецификации продукта для сбора данных.
<a id="p102597"></a>В данном примере тип дорожного объекта определяется с помощью выборочной оценки.
<a id="p102598"></a>Процедура выборки применяется с использованием принципов ГОСТ Р ИСО 2859-1, как описано в таблице Г.17.

<a id="p102599"></a>Таблица Г.17

<a id="p102600"></a>Процедура отбора проб


| <a id="p102601"></a>Шаг процесса | <a id="p102602"></a>Пример |
| --- | --- |
| <a id="p102603"></a>Определение метода выборки | <a id="p102604"></a>Многоступенчатая выборка. Выбор достаточного количества единиц выборки для выполнения соотношения выборки. Выборка основана на взвешенных признаках |
| <a id="p102605"></a>Определение элементов | <a id="p102606"></a>Все признаки |
| <a id="p102607"></a>Разделение области качества данных (совокупности) на лоты | <a id="p102608"></a>Количество наборов данных |
| <a id="p102609"></a>Разделение лотов на единицы выборки | <a id="p102610"></a>N - число квадратов 1 x 1 км |
| <a id="p102611"></a>Определение соотношения выборки или размера выборки | <a id="p102612"></a>Размер выборки зависит от значения AQL для этой партии |
| <a id="p102613"></a>Выбор единиц выборки | <a id="p102614"></a>Выбирают необходимое количество единиц выборки, чтобы соотношение выборки или размер выборки для элементов были соблюдены |
| <a id="p102615"></a>Проверка элементов в единицах выборки | <a id="p102616"></a>Проверяют каждый элемент в единицах выборки |


<a id="p102617"></a>Если требование к качеству для объекта составляет одно несоответствие на 100 единиц (AQL = 1), то все собранные объекты проверяются из источника данных. Проверка путем выборки выполняется при AQL = 4 или AQL = 15.
<a id="p102618"></a>Партия, используемая для тестирования, должна состоять из наборов данных, созданных по возможности в одно и то же время и с использованием одних и тех же методов. Из партии выбираются единицы выборки в количестве N квадратов 1 x 1 км, чтобы количество признаков в образце было достаточным для AQL = 4.
<a id="p102619"></a>*Пример* сообщения информации о процедуре выборки в виде метаданных приведен в таблице Г.18.

<a id="p102620"></a>Таблица Г.18

<a id="p102621"></a>Отчет о результатах оценки выборки в виде метаданных


<table>
<colgroup><col width="4%"><col width="4%"><col width="4%"><col width="4%"><col width="4%"><col width="4%"><col width="27%"><col width="51%"></colgroup>
<tr><td colspan="7"><a id="p102622"></a>XML-элемент</td><td><a id="p102623"></a>Пример</td></tr>
<tr><td colspan="7"><a id="p102624"></a>DataQuality</td><td></td></tr>
<tr><td></td><td colspan="6"><a id="p102625"></a>scope: MD_Scope</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102626"></a>level: MD_ScopeCode</td><td><a id="p102627"></a>Тип объекта</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102628"></a>levelDescription: MD_ScopeDescription</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102629"></a>features: GF_FeatureType</td><td><a id="p102630"></a>Дорога</td></tr>
<tr><td></td><td colspan="6"><a id="p102631"></a>report: Commission</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102632"></a>measure: MeasureReference</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102633"></a>nameOfMeasure: CharacterString</td><td><a id="p102634"></a>Количество избыточных элементов</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102635"></a>measureIdentification: MD_Identifier</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102636"></a>code: CharacterString</td><td><a id="p102637"></a>2</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102638"></a>measureDescription: CharacterString</td><td><a id="p102639"></a>Количество элементов в наборе данных, которые не должны были быть в наборе данных</td></tr>
<tr><td colspan="2"></td><td colspan="5"><a id="p102640"></a>evaluation: SampleBasedInspection</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102641"></a>evaluationMethodType: EvaluationMethodTypeCode</td><td><a id="p102642"></a>directExternal</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102643"></a>evaluationMethodDescription: CharacterString</td><td><a id="p102644"></a>Многоступенчатая выборка. Выбор достаточного количества единиц выборки для выполнения соотношения выборки. Выборка основана на взвешенных признаках</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102645"></a>evaluationProcedure: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102646"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102647"></a>Приложение Д</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102648"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102649"></a>date: Date</td><td><a id="p102650"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102651"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102652"></a>Публикация</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102653"></a>referenceDoc: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102654"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102655"></a>ГОСТ Р ИСО 2859-1</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102656"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102657"></a>date: Date</td><td><a id="p102658"></a>1999-11-18</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102659"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102660"></a>Публикация</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102661"></a>lotDescription: CharacterString</td><td><a id="p102662"></a>Лот - это группа баз данных (например, лист карты 1:10 000), которые берутся для проверки. Размер лота - это количество объектов на лоте</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102663"></a>samplingScheme: CharacterString</td><td><a id="p102664"></a>Из лота выбирается область определенного количества квадратов 1 км x 1 км, так что количество дорог в выборке по крайней мере соответствует AQL = 4</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102665"></a>samplingRatio: CharacterString</td><td><a id="p102666"></a>В среднем, область, включающая форматные листы (16 баз данных) с 6 - 10 квадратами (1 км x 1 км), рекомендуется в качестве практического размера лота</td></tr>
<tr><td colspan="3"></td><td colspan="4"><a id="p102667"></a>result: ConformanceResult</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102668"></a>specification: CI_Citation</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102669"></a>title: CharacterString</td><td><a id="p102670"></a>Спецификация информационного продукта, см. Г.2.1.4, перечисление б)</td></tr>
<tr><td colspan="5"></td><td colspan="2"><a id="p102671"></a>date: CI_Date</td><td></td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102672"></a>date: Date</td><td><a id="p102673"></a>2010-07-05</td></tr>
<tr><td colspan="6"></td><td><a id="p102674"></a>dateType: CI_DateTypeCode</td><td><a id="p102675"></a>Создание</td></tr>
<tr><td colspan="4"></td><td colspan="3"><a id="p102676"></a>Pass: Boolean</td><td><a id="p102677"></a>True</td></tr>
</table>






<a id="p102678"></a>Приложение Д
(справочное)

<a id="p102679"></a>**МЕТОДЫ ВЫБОРОЧНОЙ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ДАННЫХ**

<a id="p102680"></a>Д.1 Общие положения

<a id="p102681"></a>Настоящее приложение содержит рекомендации по определению выборки и разработке методов выборочного контроля. Рекомендации по формированию выборки при оценке соответствия спецификации информационного продукта изложены в ГОСТ Р ИСО 2859-1. В настоящем приложении описывается, как применять методы выборочного контроля по ГОСТ Р ИСО 2859-1 (см. также [19]), а также другие методы пространственной выборки к пространственным данным.

<a id="p102682"></a>Д.2 Партия и элемент

<a id="p102683"></a>Партия и элемент являются важными понятиями в методе выборочного контроля согласно ГОСТ Р ИСО 2859-1 (см. также [19]). Партия - это минимальная единица продукции, для которой может быть оценено качество. Элемент - это минимальная единица, которая должна быть определена разработчиком данных в соответствии со спецификацией информационного продукта.

<a id="p102684"></a>Д.3 Объем выборки

<a id="p102685"></a>Объем совокупности, а следовательно, и объем выборки, может быть определен в зависимости от выбора базисных элементов. Определение объема выборки требует точного выявления элементов. Примеры различных базисов представлены в таблице Д.1.

<a id="p102686"></a>Таблица Д.1

<a id="p102687"></a>Различные базисные элементы для определения выборки


| <a id="p102688"></a>Базисный элемент | <a id="p102689"></a>Размер набора данных | <a id="p102690"></a>Размер выборки |
| --- | --- | --- |
| <a id="p102691"></a>Объекты | <a id="p102692"></a>Количество объектов заданного типа | <a id="p102693"></a>Количество объектов заданного типа, выраженное в процентах от общего количества объектов |
| <a id="p102694"></a>Покрытая площадь | <a id="p102695"></a>Площадь, покрытая набором данных | <a id="p102696"></a>Площадь, покрытая выборкой, выраженная в процентах от общей площади |
| <a id="p102697"></a>Кривые | <a id="p102698"></a>Общая длина кривых в наборе данных | <a id="p102699"></a>Длина выбранных кривых, выраженная в процентах от общей длины |
| <a id="p102700"></a>Вершины | <a id="p102701"></a>Общее количество вершин, описывающих кривые или области в наборе данных | <a id="p102702"></a>Количество вершин в выборке, выраженное в процентах от общего количества вершин |


<a id="p102703"></a>Рисунок Д.1 иллюстрирует различие в подходах. На рисунке Д.1 в целом отображены данные во всей области определения качества данных и выделена область возможной выборки, охватывающей примерно 15% от всей площади, но лишь 10% общей длины всех кривых и 0% от общего числа вершин.
<a id="p102704"></a>Примечания
<a id="p102705"></a>1 Областью качества данных является область во внешнем блоке. Областью выборки является затененный блок.
<a id="p102706"></a>2 Чтобы преодолеть трудности с выборкой, такие как на рисунке Д.1, размер и местоположение выборки можно определить с помощью комбинации различных критериев, тем самым обеспечив репрезентативность выборки.



<a id="p102708"></a>*Примечание* - Область определения качества данных - это область внутри большого прямоугольника. Область выборки отмечена темным прямоугольником.

<a id="p102709"></a>Рисунок Д.1 - Влияние местоположения области выборки
на репрезентативность элементов в выборке

<a id="p102710"></a>*Пример* - Рекомендуется, чтобы выборка включала 10% области, охватываемой набором данных, и содержала не менее 5% общей длины кривой, описывающей объекты в наборе данных.

<a id="p102711"></a>Д.4 Стратегии создания выборки

<a id="p102712"></a>Д.4.1 Общие положения
<a id="p102713"></a>В настоящем пункте приводятся рекомендации для определения выборок и выборочных методов с учетом конкретных аспектов пространственных данных. Стратегии выборочного построения, описанные в настоящем приложении, представлены в графической форме на рисунке Д.2. Различают два аспекта стратегии создания выборки: определение элементов для выборки (область или объект) и способ, с помощью которого происходит отбор элементов (случайный или преднамеренный).



<a id="p102715"></a>Рисунок Д.2 - Отношения стратегий создания выборки

<a id="p102716"></a>Д.4.2 Вероятностная и детерминированная выборка
<a id="p102717"></a>Д.4.2.1 Основные различия
<a id="p102718"></a>Вероятностная выборка применяет теорию выборочного метода и включает случайный выбор элементов выборки. Существенной характеристикой вероятностной выборки является то, что каждый компонент совокупности, из которой формируется выборка, имеет известную вероятность выбора. При случайной выборке можно делать статистические выводы о выборочной совокупности. Составление детерминированной выборки сопряжено с отбором выборок на основе экспертных знаний или профессиональной оценки.
<a id="p102719"></a>Д.4.2.2 Простая случайная выборка
<a id="p102720"></a>Простая случайная выборка основана на вероятности и включает в себя составление выборки в случайном порядке. Конкретная выборка (например, объекты, положение, время) осуществляется с помощью случайных чисел для отбора элементов, при этом любой выбор равновероятен. Простая случайная выборка применяется, когда генеральная совокупность является довольно однородной относительно характеристик отбираемых образцов, то есть не содержит больших пропусков и скоплений. Данный метод не может привести к репрезентативному охвату области, то есть существует вероятность, что полученная выборка будет содержать только часть области.
<a id="p102721"></a>Д.4.2.3 Стратифицированная случайная выборка
<a id="p102722"></a>Стратифицированная выборка требует, чтобы генеральная совокупность была разделена на непересекающиеся слои или подсовокупности, которые являются более однородными по элементам выборки в одном слое, чем в разных слоях. Данная стратегия выборки перспективна для получения большей точности в определении средней и дисперсии, чем не стратифицированная для той же совокупности.
<a id="p102723"></a>Д.4.2.4 Полуслучайная выборка
<a id="p102724"></a>Полуслучайная или систематическая выборка подразумевает случайный отбор исходных элементов выборки (например, положение, время, объект) и правила для отбора всех остальных элементов. Примером полуслучайной или систематической выборки служит решетчатая выборка, где начальное положение сетки определяется случайным образом, а образцы берутся через равные промежутки (ячейки сетки) пространственной области. Систематическая решетчатая выборка используется для поиска кластеров и вывода средних значений, процентов или других параметров и подходит для оценки пространственных тенденций или закономерностей. Данный метод предоставляет практичный и легкий способ обеспечения покрытия области.
<a id="p102725"></a>Д.4.3 Выборка на основе объектов и выборка на основе пространственного расположения
<a id="p102726"></a>Д.4.3.1 Формирование выборки на основе объектов (непространственная выборка)
<a id="p102727"></a>Особенностью данной выборки является отбор элементов выборки на основе непространственных атрибутов объектов, а не на их пространственном расположении. Выбор объектов в пределах области определения качества данных может производиться в случайном порядке при одинаковых условиях создания данных для всей области определения качества данных. В некоторых случаях в результате простой случайной выборки можно не получить удовлетворительной выборки в силу того, что однородность может быть выявлена только для поднаборов, и тогда потребуется равномерное распределение выборок; то есть пропуски и скопления встречаются в выбираемых характеристиках. В этом случае стратифицированная или полуслучайная выборка может дать лучшие результаты.
<a id="p102728"></a>*Примечание* - Если формирование выборки осуществляется путем случайного выбора объектов, то существует риск получения выборки, сосредоточенной на малой площади (которая может быть неприемлема).

<a id="p102729"></a>Полуслучайная выборка может использоваться, чтобы гарантировать контроль различных критериев по объему выборки и/или расположению, ограниченных необходимостью сократить затраты на проведение контроля.
<a id="p102730"></a>*Пример* - Энергетической компании необходимо оценить правильность атрибутов, определяемых для объектов различных типов. Были рассмотрены два метода: случайный и полуслучайный отборы (произвольный выбор объектов одного типа, а затем сбор объектов различных типов в соседстве с первым до заполнения выборки каждого типа), которые способствовали снижению затрат на контроль в процессе эксплуатации.
<a id="p102731"></a>Д.4.3.2 Формирование выборки на основе пространственного распределения (пространственная выборка)
<a id="p102732"></a>В рамках данной выборки отбор единиц выборки основан на пространственном распределении. Элементами выборки могут выступать существующие географические единицы (например, политические или статистические) или другие объекты или компоненты объектов предметной области, для которых проводится контроль. Данный тип формирования выборки может использоваться в качестве первого этапа выборки с последующим использованием метода формирования выборки на основе объектов в пределах каждой подобласти.
<a id="p102733"></a>*Пример* - Случайный выбор UTM области координатной решетки 1 x 1 км для того, чтобы оценить атрибуты объектов, содержащихся в этой области.
<a id="p102734"></a>Рисунок Д.3 иллюстрирует результат определения областей, которые будут представлены для проверки полученных путем случайной генерации координат центральной точки квадратов равной площади (ограничение - квадраты не должны перекрываться).



<a id="p102736"></a>Рисунок Д.3 - Пример выборки на основе
пространственного распределения

<a id="p102737"></a>Когда особое значение имеет покрытие всей площади, то местоположение выборки следует определять в соответствии с регулярной или полурегулярной сеткой. Рисунок Д.4 иллюстрирует пример полуслучайной (систематической) выборки с выборочными объектами, распределенными вдоль регулярной сетки для оценки позиционной точности набора данных.



<a id="p102739"></a>X - ячейки сетки, выбранные в соответствии с правилом
для включения в выборку

<a id="p102740"></a>Рисунок Д.4 - Пример регулярной или случайной выборки
на основе пространственного распределения

<a id="p102741"></a>Пространственное позиционирование с различным объемом в различных областях набора данных может быть необходимо в полуслучайной выборке, если распределение объектов неоднородно. При использовании сетки с постоянным размером ячейки устанавливают правило для включения или исключения клеток, которые не представляют интереса.

<a id="p102742"></a>Д.5 Вероятностная выборка

<a id="p102743"></a>Д.5.1 Общее представление
<a id="p102744"></a>При применении выборки необходимо учитывать следующее:
<a id="p102745"></a>а) области, охватываемые географическим набором данных, могут образовывать непрерывное пространство. При разделении набора данных на партии особое внимание должно быть уделено присутствию или отсутствию элементов, проходящих через границы партии;
<a id="p102746"></a>б) ряд факторов, включая качество исходных данных и мастерство операторов, может повлиять на качество пространственных данных. Разработчикам данных необходимо проявлять осторожность при определении партии для получения однородности в контексте обеспечения качества.
<a id="p102747"></a>В зависимости от дизайна выборки для определения элементов в партии выборки могут использоваться проектные веса (которые в вероятностной выборке соответствуют обратному значению вероятности включения в выборку).
<a id="p102748"></a>Д.5.2 Существующие стандарты выборочного контроля
<a id="p102749"></a>Д.5.2.1 Общие положения
<a id="p102750"></a>Исходя из особенностей разработки и в соответствии со спецификацией информационного продукта, подходящие стандарты для выборочного контроля могут быть выбраны из числа существующих, например ГОСТ Р ИСО 2859-1, ГОСТ Р ИСО 2859-2, ГОСТ Р ИСО 2859-3.
<a id="p102751"></a>Уровень соответствия качества набора данных указывается как AQL - предел приемлемого качества (см. [20]).
<a id="p102752"></a>*Примечание* - Прежнее название AQL - приемлемый уровень качества (см. ГОСТ Р ИСО 2859-1, ГОСТ Р ИСО 2859-2, [19]).

<a id="p102753"></a>Необходимо указывать ограничения, установленные в спецификации для определения соответствия каждого элемента, в соответствии с ГОСТ Р ИСО 2859-1.
<a id="p102754"></a>Д.5.2.2 Объем выборки и пределы отбраковки
<a id="p102755"></a>а) Общие положения
<a id="p102756"></a>При выборочном контроле оцениваемый отсутствующий показатель не допускается непосредственно сравнить с AQL. Таблицы Д.2 и Д.4 определяют основные указания по объему выборки в зависимости от объема набора данных, а также связанного предела отбраковки.

<a id="p102757"></a>Таблица Д.2

<a id="p102758"></a>Статистические показатели соответствия/несоответствия
элементов при 95%-ном уровне значимости


<table>
<colgroup><col width="14%"><col width="16%"><col width="11%"><col width="10%"><col width="10%"><col width="10%"><col width="10%"><col width="10%"><col width="10%"></colgroup>
<tr><td colspan="2" rowspan="2"><a id="p102759"></a>Объем совокупности</td><td><a id="p102760"></a>p0 =</td><td><a id="p102761"></a>0,5%</td><td><a id="p102762"></a>1,0%</td><td><a id="p102763"></a>2,0%</td><td><a id="p102764"></a>3,0%</td><td><a id="p102765"></a>4,0%</td><td><a id="p102766"></a>5,0%</td></tr>
<tr><td><a id="p102767"></a>Объем выборки n</td><td colspan="6"><a id="p102768"></a>Уровень отбраковки</td></tr>
<tr><td><a id="p102769"></a>От 1</td><td><a id="p102770"></a>До 8</td><td><a id="p102771"></a>Все</td><td><a id="p102772"></a>1</td><td><a id="p102773"></a>1</td><td><a id="p102774"></a>1</td><td><a id="p102775"></a>1</td><td><a id="p102776"></a>1</td><td><a id="p102777"></a>1</td></tr>
<tr><td><a id="p102778"></a>От 9</td><td><a id="p102779"></a>До 50</td><td><a id="p102780"></a>8</td><td><a id="p102781"></a>1</td><td><a id="p102782"></a>1</td><td><a id="p102783"></a>1</td><td><a id="p102784"></a>2</td><td><a id="p102785"></a>2</td><td><a id="p102786"></a>2</td></tr>
<tr><td><a id="p102787"></a>От 51</td><td><a id="p102788"></a>До 90</td><td><a id="p102789"></a>13</td><td><a id="p102790"></a>1</td><td><a id="p102791"></a>1</td><td><a id="p102792"></a>2</td><td><a id="p102793"></a>2</td><td><a id="p102794"></a>2</td><td><a id="p102795"></a>3</td></tr>
<tr><td><a id="p102796"></a>От 91</td><td><a id="p102797"></a>До 150</td><td><a id="p102798"></a>20</td><td><a id="p102799"></a>1</td><td><a id="p102800"></a>2</td><td><a id="p102801"></a>2</td><td><a id="p102802"></a>3</td><td><a id="p102803"></a>3</td><td><a id="p102804"></a>4</td></tr>
<tr><td><a id="p102805"></a>От 151</td><td><a id="p102806"></a>До 280</td><td><a id="p102807"></a>32</td><td><a id="p102808"></a>1</td><td><a id="p102809"></a>2</td><td><a id="p102810"></a>3</td><td><a id="p102811"></a>3</td><td><a id="p102812"></a>4</td><td><a id="p102813"></a>4</td></tr>
<tr><td><a id="p102814"></a>От 281</td><td><a id="p102815"></a>До 400</td><td><a id="p102816"></a>50</td><td><a id="p102817"></a>2</td><td><a id="p102818"></a>3</td><td><a id="p102819"></a>3</td><td><a id="p102820"></a>4</td><td><a id="p102821"></a>5</td><td><a id="p102822"></a>6</td></tr>
<tr><td><a id="p102823"></a>От 401</td><td><a id="p102824"></a>До 500</td><td><a id="p102825"></a>60</td><td><a id="p102826"></a>2</td><td><a id="p102827"></a>3</td><td><a id="p102828"></a>4</td><td><a id="p102829"></a>5</td><td><a id="p102830"></a>6</td><td><a id="p102831"></a>7</td></tr>
<tr><td><a id="p102832"></a>От 501</td><td><a id="p102833"></a>До 1200</td><td><a id="p102834"></a>80</td><td><a id="p102835"></a>3</td><td><a id="p102836"></a>3</td><td><a id="p102837"></a>5</td><td><a id="p102838"></a>6</td><td><a id="p102839"></a>7</td><td><a id="p102840"></a>8</td></tr>
<tr><td><a id="p102841"></a>От 1201</td><td><a id="p102842"></a>До 3200</td><td><a id="p102843"></a>125</td><td><a id="p102844"></a>3</td><td><a id="p102845"></a>4</td><td><a id="p102846"></a>6</td><td><a id="p102847"></a>8</td><td><a id="p102848"></a>10</td><td><a id="p102849"></a>11</td></tr>
<tr><td><a id="p102850"></a>От 3201</td><td><a id="p102851"></a>До 10 000</td><td><a id="p102852"></a>200</td><td><a id="p102853"></a>4</td><td><a id="p102854"></a>6</td><td><a id="p102855"></a>8</td><td><a id="p102856"></a>11</td><td><a id="p102857"></a>14</td><td><a id="p102858"></a>16</td></tr>
<tr><td><a id="p102859"></a>От 10 001</td><td><a id="p102860"></a>До 35 000</td><td><a id="p102861"></a>315</td><td><a id="p102862"></a>5</td><td><a id="p102863"></a>7</td><td><a id="p102864"></a>12</td><td><a id="p102865"></a>16</td><td><a id="p102866"></a>20</td><td><a id="p102867"></a>23</td></tr>
<tr><td><a id="p102868"></a>От 35 001</td><td><a id="p102869"></a>До 150 000</td><td><a id="p102870"></a>500</td><td><a id="p102871"></a>6</td><td><a id="p102872"></a>10</td><td><a id="p102873"></a>16</td><td><a id="p102874"></a>23</td><td><a id="p102875"></a>28</td><td><a id="p102876"></a>34</td></tr>
<tr><td><a id="p102877"></a>От 150 001</td><td><a id="p102878"></a>До 500 000</td><td><a id="p102879"></a>800</td><td><a id="p102880"></a>9</td><td><a id="p102881"></a>14</td><td><a id="p102882"></a>24</td><td><a id="p102883"></a>33</td><td><a id="p102884"></a>42</td><td><a id="p102885"></a>51</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p102886"></a>Более 500 000</td><td><a id="p102887"></a>1250</td><td><a id="p102888"></a>12</td><td><a id="p102889"></a>20</td><td><a id="p102890"></a>34</td><td><a id="p102891"></a>49</td><td><a id="p102892"></a>63</td><td><a id="p102893"></a>76</td></tr>
</table>


<a id="p102894"></a>б) Оценка соответствующих/несоответствующих элементов с учетом выборки
<a id="p102895"></a>В таблице Д.2 представлен рекомендуемый объем выборки в соответствии с генеральной совокупностью и связанный предел отбраковки для оценки соответствующих/несоответствующих элементов, например для оценки полноты. Выборка основана на гипергеометрическом распределении. Предполагается, что отклонения соответствуют этому распределению.
<a id="p102896"></a>Правила пользования таблицей:
<a id="p102897"></a>а) выбирают объем совокупности элементов для проверки;
<a id="p102898"></a>б) выбирают объем выборки n из таблицы;
<a id="p102899"></a>в) производят оценку и рассчитывают количество "ошибочных элементов";
<a id="p102900"></a>г) вся совокупность бракуется, если количество ошибок равно или превышает предел отбраковки для фактического n и p0 (AQL).
<a id="p102901"></a>Если объем выборки выше, чем минимальный объем, приведенный в таблице, то предел отбраковки следует рассчитывать индивидуально. Данная проверка справедлива для ситуаций, когда оценка качества основана на оценке пригодности/непригодности элементов.
<a id="p102902"></a>*Примечание* - Существуют другие диапазоны статистических значений, помимо представленных в таблице Д.2.

<a id="p102903"></a>*Пример* - Проверка отсутствующих домов (полнота/отсутствие) в определенной области.
<a id="p102904"></a>Первая область выборки определена, и в этой области проверен каждый дом на предмет его присутствия или отсутствия в наборе данных. Далее оценивается (подсчитывается) число отсутствующих домов и их общее количество. Необходимо определить, существенно ли полученный результат отличается от предела приемлемого качества (AQL)? Если да, то набор данных бракуется. Если нет, то набор данных принимается.
<a id="p102905"></a>Набор данных для проверки состоит из 2440 зданий.
<a id="p102906"></a>Объем выборки (из таблицы Д.2) - n = 125. Контроль по полю показывает, что пропущены два здания, выдавая примерный процент отсутствия: 2/(125 + 2)·100% = 1,6%.
<a id="p102907"></a>AQL (из спецификации информационного продукта для набора данных): p0 = 0,5%.
<a id="p102908"></a>1,6% больше, чем 0,5%, но есть ли вероятность отбраковки набора данных? В случае применения выборки, полученный показатель отсутствия нельзя непосредственно сравнивать с AQL. Для этого необходима односторонняя проверка гипотез и в этом помогает таблица Д.2.
<a id="p102909"></a>Предел отбраковки (N = 125, p0 = 0,5%) равен 3. В результате полевого контроля обнаружены два пропущенных элемента.
<a id="p102910"></a>Заключение: Так как два меньше трех (предел отбраковки) набор данных не может быть отклонен и принимается.
<a id="p102911"></a>в) Стандартное отклонение
<a id="p102912"></a>В таблице Д.4 представлен рекомендуемый объем выборки в соответствии с объемом совокупности, а также связанный предел отбраковки при измерении стандартного отклонения.
<a id="p102913"></a>Данный статистический метод применяется для определения того, превышено ли стандартное отклонение для выборки AQL. Таблица Д.4 основана на нормальном распределении и предполагает нормальное распределение отклонений.
<a id="p102914"></a>Обозначения и формулы к таблице Д.4 представлены в таблице Д.3.

<a id="p102915"></a>Таблица Д.3

<a id="p102916"></a>Обозначения и формулы


| <a id="p102917"></a>Стандартное отклонение, определенное на основе выборки | <a id="p102918"></a>s |
| --- | --- |
| <a id="p102919"></a>Объем выборки | <a id="p102920"></a>n |
| <a id="p102921"></a>AQL для стандартного отклонения |  |
| <a id="p102923"></a>F (из F-распределения) |  |
| <a id="p102925"></a>Доверительный интервал |  |
| <a id="p102927"></a>Стандартное отклонение превышено, если: |  |


<a id="p102929"></a>Таблица Д.4

<a id="p102930"></a>Статистические показатели проверки стандартного отклонения.
Уровень значимости - 95%


<table>
<colgroup><col width="24%"><col width="23%"><col width="27%"><col width="27%"></colgroup>
<tr><td colspan="2"><a id="p102931"></a>Объем совокупности</td><td><a id="p102932"></a>Объем выборки n</td><td></td></tr>
<tr><td><a id="p102934"></a>От 26</td><td><a id="p102935"></a>До 50</td><td><a id="p102936"></a>5</td><td><a id="p102937"></a>1,54</td></tr>
<tr><td><a id="p102938"></a>От 51</td><td><a id="p102939"></a>До 90</td><td><a id="p102940"></a>7</td><td><a id="p102941"></a>1,45</td></tr>
<tr><td><a id="p102942"></a>От 91</td><td><a id="p102943"></a>До 150</td><td><a id="p102944"></a>10</td><td><a id="p102945"></a>1,37</td></tr>
<tr><td><a id="p102946"></a>От 151</td><td><a id="p102947"></a>До 280</td><td><a id="p102948"></a>15</td><td><a id="p102949"></a>1,30</td></tr>
<tr><td><a id="p102950"></a>От 281</td><td><a id="p102951"></a>До 400</td><td><a id="p102952"></a>20</td><td><a id="p102953"></a>1,26</td></tr>
<tr><td><a id="p102954"></a>От 401</td><td><a id="p102955"></a>До 500</td><td><a id="p102956"></a>25</td><td><a id="p102957"></a>1,23</td></tr>
<tr><td><a id="p102958"></a>От 501</td><td><a id="p102959"></a>До 1200</td><td><a id="p102960"></a>35</td><td><a id="p102961"></a>1,20</td></tr>
<tr><td><a id="p102962"></a>От 1201</td><td><a id="p102963"></a>До 3200</td><td><a id="p102964"></a>50</td><td><a id="p102965"></a>1,16</td></tr>
<tr><td><a id="p102966"></a>От 3201</td><td><a id="p102967"></a>До 10 000</td><td><a id="p102968"></a>75</td><td><a id="p102969"></a>1,13</td></tr>
<tr><td><a id="p102970"></a>От 10 001</td><td><a id="p102971"></a>До 35 000</td><td><a id="p102972"></a>100</td><td><a id="p102973"></a>1,12</td></tr>
<tr><td><a id="p102974"></a>От 35 001</td><td><a id="p102975"></a>До 150 000</td><td><a id="p102976"></a>150</td><td><a id="p102977"></a>1,09</td></tr>
<tr><td><a id="p102978"></a>От 150 001</td><td><a id="p102979"></a>До 500 000</td><td><a id="p102980"></a>200</td><td><a id="p102981"></a>1,08</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p102982"></a>Более 500 000</td><td><a id="p102983"></a>200</td><td><a id="p102984"></a>1,08</td></tr>
</table>


<a id="p102985"></a>Набор данных не отвечает требованиям (т.е. может быть отклонен при значимости в 95%), если стандартное отклонение, разделенное на F-значение (см. таблицу Д.4), выше, чем AQL.
<a id="p102986"></a>*Пример* - Оценка позиционной/абсолютной точности крышек люков.
<a id="p102987"></a>В наборе данных из 450 крышек люков измеряются 25 (объем выборки n = 25). Приблизительное стандартное отклонение - 21 см, приемлемый уровень качества (AQL) - 19 см.
<a id="p102988"></a>Нижний предел доверительного интервала вычисляют следующим образом:

<a id="p102989"></a>21 см/1,23 (см. таблицу Д.4) = 17,1 см.

<a id="p102990"></a>AQL (19 см) находится в пределах доверительного интервала стандартного отклонения.
<a id="p102991"></a>Следовательно, стандартное отклонение по контролю не является значительно выше, чем AQL, и набор данных не может быть отбракован.
<a id="p102992"></a>Д.5.3 Процесс составления выборки
<a id="p102993"></a>Д.5.3.1 Определение элементов
<a id="p102994"></a>Элементы необходимо определять в соответствии со спецификацией информационного продукта или установленными требованиями. Если несоответствующие элементы статистически согласованы, то они обрабатываются как один элемент.
<a id="p102995"></a>Д.5.3.2 Определение областей определения качества контролируемого набора данных
<a id="p102996"></a>Если область определения качества данных не является однородной, то ее следует разделить на однородные поднаборы. Эти однородные поднаборы следует рассматривать как отдельные области определения качества данных.
<a id="p102997"></a>Однородность может быть получена там, где выполняются следующие условия:
- <a id="p102998"></a>исходные данные продукции имеют почти одинаковое качество;
- <a id="p102999"></a>системы производства данных (оборудование, программное обеспечение, квалификация оператора) практически не отличаются;
- <a id="p103000"></a>другие факторы, которые могут повлиять на вероятность появления несоответствий, такие как сложность и плотность объектов, практически не отличаются.
<a id="p103001"></a>Д.5.3.3 Разделение области определения качества данных на партии
<a id="p103002"></a>Генерирование партий осуществляется путем деления областей определения качества данных. При сильной положительной пространственной автокорреляции возникновения несоответствий предпочтительней использовать меньший объем партии.
<a id="p103003"></a>Д.5.3.4 Разделение партий на единицы выборки
<a id="p103004"></a>Единицей выборки может быть существующий географический район или другое разделение предметной области, для которой проводится проверка. Когда единицей выборки служит географическая область, то необходимо применять правила для частичного включения единиц продукции в единицу выборки.
<a id="p103005"></a>Д.5.3.5 Отбор единиц выборки с помощью простой случайной выборки для проверки
<a id="p103006"></a>Общее число элементов, которые относятся к выбранным единицам выборки, следует устанавливать в соответствии с установленными требованиями.
<a id="p103007"></a>*Примечание* - Если партия является статистически гетерогенной, то применение простой случайной выборки с тем же уровнем выборки недопустимо. Дополнительно может быть предусмотрено использование стратифицированной выборки в соответствии с ГОСТ Р ИСО 2859-1.

<a id="p103008"></a>Д.5.3.6 Проверка выбранных единиц выборки
<a id="p103009"></a>Все элементы, которые принадлежат отобранным единицам выборки, подвергаются проверке. Элементы в наборе данных сравниваются с предметной областью в соответствии с выбранной мерой качества.





<a id="p103010"></a>Приложение Е
(справочное)

<a id="p103011"></a>**ПЕРЕЧЕНЬ СТАНДАРТИЗИРОВАННЫХ МЕР КАЧЕСТВА ДАННЫХ**

<a id="p103012"></a>Е.1 Введение

<a id="p103013"></a>В настоящем приложении устанавливается и определяется перечень стандартизированных мер качества данных. Кроме того, приложение определяет меры качества данных. С целью получения четко определенной и сравнимой информации о качестве настоятельно рекомендуется проводить оценку и отчетность по качеству данных с использованием таких мер качества.

<a id="p103014"></a>Е.2 Полнота

<a id="p103015"></a>Е.2.1 Присутствие
<a id="p103016"></a>Меры качества данных для присутствия элементов качества данных представлены в таблицах Е.1 - Е.4.

<a id="p103017"></a>Таблица Е.1

<a id="p103018"></a>Избыточный элемент


| <a id="p103019"></a>Компонент | <a id="p103020"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103021"></a>Название | <a id="p103022"></a>Избыточный элемент |
| <a id="p103023"></a>Краткое название | <a id="p103024"></a>- |
| <a id="p103025"></a>Название элемента | <a id="p103026"></a>Присутствие |
| <a id="p103027"></a>Базовая мера | <a id="p103028"></a>Индикатор ошибок |
| <a id="p103029"></a>Определение | <a id="p103030"></a>Признак того, что элемент неверно представлен в данных |
| <a id="p103031"></a>Описание | <a id="p103032"></a>- |
| <a id="p103033"></a>Параметр | <a id="p103034"></a>- |
| <a id="p103035"></a>Тип значения | <a id="p103036"></a>Булева переменная (значение "True" указывает на то, что элемент является избыточным) |
| <a id="p103037"></a>Структура значения | <a id="p103038"></a>- |
| <a id="p103039"></a>Ссылка на источник | <a id="p103040"></a>- |
| <a id="p103041"></a>Пример | <a id="p103042"></a>"True" (в наборе данных в качестве зданий классифицировано больше элементов, чем в предметной области) |
| <a id="p103043"></a>Идентификатор | <a id="p103044"></a>1 |


<a id="p103045"></a>Таблица Е.2

<a id="p103046"></a>Количество избыточных элементов


| <a id="p103047"></a>Компонент | <a id="p103048"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103049"></a>Название | <a id="p103050"></a>Количество избыточных элементов |
| <a id="p103051"></a>Краткое название | <a id="p103052"></a>- |
| <a id="p103053"></a>Название элемента | <a id="p103054"></a>Присутствие |
| <a id="p103055"></a>Базовая мера | <a id="p103056"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103057"></a>Определение | <a id="p103058"></a>Количество элементов в наборе данных или выборке, которые не должны быть представлены |
| <a id="p103059"></a>Описание | <a id="p103060"></a>- |
| <a id="p103061"></a>Параметр | <a id="p103062"></a>- |
| <a id="p103063"></a>Тип значения | <a id="p103064"></a>Integer (целое) |
| <a id="p103065"></a>Структура значения | <a id="p103066"></a>- |
| <a id="p103067"></a>Ссылка на источник | <a id="p103068"></a>- |
| <a id="p103069"></a>Пример | <a id="p103070"></a>2 (в наборе данных содержится 12 зданий, в то время как в предметной области только 10) |
| <a id="p103071"></a>Идентификатор | <a id="p103072"></a>2 |


<a id="p103073"></a>Таблица Е.3

<a id="p103074"></a>Коэффициент избыточных элементов


| <a id="p103075"></a>Компонент | <a id="p103076"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103077"></a>Название | <a id="p103078"></a>Коэффициент избыточных элементов |
| <a id="p103079"></a>Краткое название | <a id="p103080"></a>- |
| <a id="p103081"></a>Название элемента | <a id="p103082"></a>Присутствие |
| <a id="p103083"></a>Базовая мера | <a id="p103084"></a>Частота ошибок |
| <a id="p103085"></a>Определение | <a id="p103086"></a>Число избыточных элементов в наборе данных или выборке по отношению к числу элементов, которые должны быть представлены |
| <a id="p103087"></a>Описание | <a id="p103088"></a>- |
| <a id="p103089"></a>Параметр | <a id="p103090"></a>- |
| <a id="p103091"></a>Тип значения | <a id="p103092"></a>Real (вещественное) |
| <a id="p103093"></a>Структура значения | <a id="p103094"></a>- |
| <a id="p103095"></a>Ссылка на источник | <a id="p103096"></a>- |
| <a id="p103097"></a>Пример | <a id="p103098"></a>10% (в наборе данных представлено на 10% больше зданий, чем в предметной области) |
| <a id="p103099"></a>Идентификатор | <a id="p103100"></a>3 |


<a id="p103101"></a>Таблица Е.4

<a id="p103102"></a>Количество повторяющихся экземпляров объекта


| <a id="p103103"></a>Компонент | <a id="p103104"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103105"></a>Название | <a id="p103106"></a>Количество повторяющихся экземпляров объекта |
| <a id="p103107"></a>Краткое название | <a id="p103108"></a>- |
| <a id="p103109"></a>Название элемента | <a id="p103110"></a>Присутствие |
| <a id="p103111"></a>Базовая мера | <a id="p103112"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103113"></a>Определение | <a id="p103114"></a>Общее количество точных дубликатов экземпляров объектов в данных |
| <a id="p103115"></a>Описание | <a id="p103116"></a>Количество всех элементов в наборе данных с дублированной геометрией, которые определяются некорректно |
| <a id="p103117"></a>Параметр | <a id="p103118"></a>- |
| <a id="p103119"></a>Тип значения | <a id="p103120"></a>Integer |
| <a id="p103121"></a>Структура значения | <a id="p103122"></a>- |
| <a id="p103123"></a>Ссылка на источник | <a id="p103124"></a>- |
| <a id="p103125"></a>Пример | <a id="p103126"></a><a id="p103127"></a><a id="p103128"></a><a id="p103129"></a>Объекты с идентичными атрибутами и координатами:<br>- две (или более) точки, расположенные поверх друг друга;<br>- две (или более) кривые, расположенные поверх друг друга;<br>- две (или более) поверхности, расположенные поверх друг друга |
| <a id="p103130"></a>Идентификатор | <a id="p103131"></a>4 |


<a id="p103132"></a>Е.2.2 Отсутствие
<a id="p103133"></a>Меры качества данных для элемента качества данных "отсутствие" представлены в таблицах Е.5 - Е.7.

<a id="p103134"></a>Таблица Е.5

<a id="p103135"></a>Отсутствующий элемент


| <a id="p103136"></a>Компонент | <a id="p103137"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103138"></a>Название | <a id="p103139"></a>Отсутствующий элемент |
| <a id="p103140"></a>Краткое название | <a id="p103141"></a>- |
| <a id="p103142"></a>Название элемента | <a id="p103143"></a>Отсутствие |
| <a id="p103144"></a>Базовая мера | <a id="p103145"></a>Индикатор ошибок |
| <a id="p103146"></a>Определение | <a id="p103147"></a>Признак того, что элемент отсутствует в данных |
| <a id="p103148"></a>Описание | <a id="p103149"></a>- |
| <a id="p103150"></a>Параметр | <a id="p103151"></a>- |
| <a id="p103152"></a>Тип значения | <a id="p103153"></a>Булева переменная (значение "true" указывает на то, что элемент отсутствует) |
| <a id="p103154"></a>Структура значения | <a id="p103155"></a>- |
| <a id="p103156"></a>Ссылка на источник | <a id="p103157"></a>- |
| <a id="p103158"></a>Пример | <a id="p103159"></a><a id="p103160"></a>Спецификацией информационного продукта задается отбор всех башен выше 300 м. Мера качества данных "отсутствующий элемент" позволяет оценщику данных или их пользователю выдать отчет о том, что конкретный элемент, в данном случае объект типа "башня" (название зависит от схемы приложения), отсутствует.<br>Область определения качества данных: все башни высотой более 300 м |
| <a id="p103161"></a>Идентификатор | <a id="p103162"></a>5 |


<a id="p103163"></a>Таблица Е.6

<a id="p103164"></a>Число отсутствующих элементов


| <a id="p103165"></a>Компонент | <a id="p103166"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103167"></a>Название | <a id="p103168"></a>Количество отсутствующих элементов |
| <a id="p103169"></a>Краткое название | <a id="p103170"></a>- |
| <a id="p103171"></a>Название элемента | <a id="p103172"></a>Отсутствие |
| <a id="p103173"></a>Базовая мера | <a id="p103174"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103175"></a>Определение | <a id="p103176"></a>Количество всех элементов, которые должны присутствовать в наборе данных или выборке, но отсутствуют |
| <a id="p103177"></a>Описание | <a id="p103178"></a>- |
| <a id="p103179"></a>Параметр | <a id="p103180"></a>- |
| <a id="p103181"></a>Тип значения | <a id="p103182"></a>Integer |
| <a id="p103183"></a>Структура значения | <a id="p103184"></a>- |
| <a id="p103185"></a>Ссылка на источник | <a id="p103186"></a>- |
| <a id="p103187"></a>Пример | <a id="p103188"></a>2 (в наборе данных присутствуют 10 домов, тогда как в предметной области - 12) |
| <a id="p103189"></a>Идентификатор | <a id="p103190"></a>6 |


<a id="p103191"></a>Таблица Е.7

<a id="p103192"></a>Коэффициент отсутствующих элементов


| <a id="p103193"></a>Компонент | <a id="p103194"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103195"></a>Название | <a id="p103196"></a>Коэффициент отсутствующих элементов |
| <a id="p103197"></a>Краткое название | <a id="p103198"></a>- |
| <a id="p103199"></a>Название элемента | <a id="p103200"></a>Отсутствие |
| <a id="p103201"></a>Базовая мера | <a id="p103202"></a>Частота ошибок |
| <a id="p103203"></a>Определение | <a id="p103204"></a>Число отсутствующих элементов в наборе данных или выборке по отношению к числу элементов, которые должны быть представлены |
| <a id="p103205"></a>Описание | <a id="p103206"></a>- |
| <a id="p103207"></a>Параметр | <a id="p103208"></a>- |
| <a id="p103209"></a>Тип значения | <a id="p103210"></a>Real |
| <a id="p103211"></a>Структура значения | <a id="p103212"></a>- |
| <a id="p103213"></a>Ссылка на источник | <a id="p103214"></a>- |
| <a id="p103215"></a>Пример | <a id="p103216"></a>10% (в наборе данных представлено на 10% меньше домов, чем в предметной области) |
| <a id="p103217"></a>Идентификатор | <a id="p103218"></a>7 |


<a id="p103219"></a>Е.3 Логическая согласованность

<a id="p103220"></a>Е.3.1 Концептуальная согласованность
<a id="p103221"></a>Меры качества данных для подэлемента качества данных "концептуальная согласованность" даны в таблицах Е.8 - Е.13.

<a id="p103222"></a>Таблица Е.8

<a id="p103223"></a>Несогласованность с концептуальной схемой


| <a id="p103224"></a>Компонент | <a id="p103225"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103226"></a>Название | <a id="p103227"></a>Несогласованность с концептуальной схемой |
| <a id="p103228"></a>Краткое название | <a id="p103229"></a>- |
| <a id="p103230"></a>Название элемента | <a id="p103231"></a>Концептуальная согласованность |
| <a id="p103232"></a>Базовая мера | <a id="p103233"></a>Индикатор ошибки |
| <a id="p103234"></a>Определение | <a id="p103235"></a>Показатель того, что объект не отвечает правилам соответствующей концептуальной схемы |
| <a id="p103236"></a>Описание | <a id="p103237"></a>- |
| <a id="p103238"></a>Параметр | <a id="p103239"></a>- |
| <a id="p103240"></a>Тип значения | <a id="p103241"></a>Булева переменная (значение "true" указывает на то, что элемент не отвечает правилам соответствующей концептуальной схемы) |
| <a id="p103242"></a>Структура значения | <a id="p103243"></a>- |
| <a id="p103244"></a>Ссылка на источник | <a id="p103245"></a>- |
| <a id="p103246"></a>Пример | <a id="p103247"></a>True (существует связь одного объекта, которая не определена в концептуальной схеме) |
| <a id="p103248"></a>Идентификатор | <a id="p103249"></a>8 |


<a id="p103250"></a>Таблица Е.9

<a id="p103251"></a>Согласованность с концептуальной схемой


| <a id="p103252"></a>Компонент | <a id="p103253"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103254"></a>Название | <a id="p103255"></a>Согласованность с концептуальной схемой |
| <a id="p103256"></a>Краткое название | <a id="p103257"></a>- |
| <a id="p103258"></a>Название элемента | <a id="p103259"></a>Концептуальная согласованность |
| <a id="p103260"></a>Базовая мера | <a id="p103261"></a>Индикатор корректности |
| <a id="p103262"></a>Определение | <a id="p103263"></a>Показатель того, что элемент отвечает правилам соответствующей концептуальной схемы |
| <a id="p103264"></a>Описание | <a id="p103265"></a>- |
| <a id="p103266"></a>Параметр | <a id="p103267"></a>- |
| <a id="p103268"></a>Тип значения | <a id="p103269"></a>Булева переменная (значение "true" указывает на то, что элемент отвечает правилам соответствующей концептуальной схемы) |
| <a id="p103270"></a>Структура значения | <a id="p103271"></a>- |
| <a id="p103272"></a>Ссылка на источник | <a id="p103273"></a>- |
| <a id="p103274"></a>Пример | <a id="p103275"></a>- |
| <a id="p103276"></a>Идентификатор | <a id="p103277"></a>9 |


<a id="p103278"></a>Таблица Е.10

<a id="p103279"></a>Число объектов, не согласованных с правилами
концептуальной схемы


<table>
<colgroup><col width="26%"><col width="74%"></colgroup>
<tr><td><a id="p103280"></a>Компонент</td><td><a id="p103281"></a>Описание</td></tr>
<tr><td><a id="p103282"></a>Название</td><td><a id="p103283"></a>Число объектов, не согласованных с правилами концептуальной схемы</td></tr>
<tr><td><a id="p103284"></a>Краткое название</td><td><a id="p103285"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p103286"></a>Название элемента</td><td><a id="p103287"></a>Концептуальная согласованность</td></tr>
<tr><td><a id="p103288"></a>Базовая мера</td><td><a id="p103289"></a>Подсчет ошибок</td></tr>
<tr><td><a id="p103290"></a>Определение</td><td><a id="p103291"></a>Количество всех объектов в наборе данных, которые не отвечают правилам концептуальной схемы</td></tr>
<tr><td><a id="p103292"></a>Описание</td><td><a id="p103293"></a>Если концептуальная схема явно или неявно описывает правила, то эти правила должны быть соблюдены. Нарушением таких правил может быть, например, неверное расположение объектов в рамках заданной допустимой погрешности, дублирование объектов и неверное перекрытие объектов</td></tr>
<tr><td><a id="p103294"></a>Параметр</td><td><a id="p103295"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p103296"></a>Тип значения</td><td><a id="p103297"></a>Integer</td></tr>
<tr><td><a id="p103298"></a>Структура значения</td><td><a id="p103299"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p103300"></a>Ссылка на источник</td><td><a id="p103301"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p103302"></a>Пример</td><td><a id="p103303"></a><a id="p103304"></a>Примеры<br>1 Башни с одинаковыми атрибутами и в рамках допустимости поиска (допустимый поиск = 10 м).</td></tr>
<tr><td><a id="p103306"></a>Пример</td><td><a id="p103307"></a>2 Мост имеет недопустимое транспортное сообщение. Применение категории дороги.</td></tr>
<tr><td rowspan="2"><a id="p103309"></a>Пример</td><td><a id="p103310"></a>3 Недопустимое расположение аэропорта в озере.</td></tr>
<tr><td><a id="p103312"></a><a id="p103314"></a>4 Недопустимое перекрытие области объекта "озеро" и линейного объекта "железная дорога".<br>Примечание к рисункам - 1 - мост; 2 - железная дорога; 3 - озеро; 4 - аэропорт</td></tr>
<tr><td><a id="p103315"></a>Идентификатор</td><td><a id="p103316"></a>10</td></tr>
</table>



| <a id="p103317"></a>Таблица Е.11 |  |
| --- | --- |
| <a id="p103318"></a>Число неверных перекрытий поверхностей |  |
| <a id="p103319"></a>Компонент | <a id="p103320"></a>Описание |
| <a id="p103321"></a>Название | <a id="p103322"></a>Число неверных перекрытий поверхностей |
| <a id="p103323"></a>Краткое название | <a id="p103324"></a>Перекрытие поверхностей |
| <a id="p103325"></a>Название элемента | <a id="p103326"></a>Концептуальная согласованность |
| <a id="p103327"></a>Базовая мера | <a id="p103328"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103329"></a>Определение | <a id="p103330"></a>Общее количество некорректных перекрытий в данных |
| <a id="p103331"></a>Описание | <a id="p103332"></a>Приложение определяет, какие поверхности могут пересекаться, а какие не должны. Не все перекрывающиеся поверхности обязательно являются некорректными. При представлении отчета об этой мере качества данных должно быть указано также, какие типы объектов не должны пересекаться |
| <a id="p103333"></a>Параметр | <a id="p103334"></a>- |
| <a id="p103335"></a>Тип значения | <a id="p103336"></a>Integer |
| <a id="p103337"></a>Структура значения | <a id="p103338"></a><a id="p103339"></a><a id="p103340"></a>-<br>Ссылка на источник<br>- |
| <a id="p103341"></a>Пример |  |


<a id="p103343"></a>*Примечание* - 1 - поверхность 1; 2 - поверхность 2; 3 - область перекрытия
<a id="p103344"></a>Идентификатор
<a id="p103345"></a>11

<a id="p103346"></a>Таблица Е.12

<a id="p103347"></a>Уровень несогласованности в отношении
правил концептуальной схемы


| <a id="p103348"></a>Компонент | <a id="p103349"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103350"></a>Название | <a id="p103351"></a>Уровень несогласованности в отношении правил концептуальной схемы |
| <a id="p103352"></a>Краткое название | <a id="p103353"></a>- |
| <a id="p103354"></a>Название элемента | <a id="p103355"></a>Концептуальная согласованность |
| <a id="p103356"></a>Базовая мера | <a id="p103357"></a>Частота ошибок |
| <a id="p103358"></a>Определение | <a id="p103359"></a>Количество объектов в наборе данных, которые не соответствуют правилам концептуальной схемы по отношению к общему числу этих объектов, которые должны быть в наборе данных |
| <a id="p103360"></a>Описание | <a id="p103361"></a>- |
| <a id="p103362"></a>Параметр | <a id="p103363"></a>- |
| <a id="p103364"></a>Тип значения | <a id="p103365"></a>Real |
| <a id="p103366"></a>Структура значения | <a id="p103367"></a>- |
| <a id="p103368"></a>Ссылка на источник | <a id="p103369"></a>- |
| <a id="p103370"></a>Пример | <a id="p103371"></a>2% |
| <a id="p103372"></a>Идентификатор | <a id="p103373"></a>12 |


<a id="p103374"></a>Таблица Е.13

<a id="p103375"></a>Уровень согласованности с правилами концептуальной схемы


| <a id="p103376"></a>Компонент | <a id="p103377"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103378"></a>Название | <a id="p103379"></a>Уровень согласованности с правилами концептуальной схемы |
| <a id="p103380"></a>Краткое название | <a id="p103381"></a>- |
| <a id="p103382"></a>Название элемента | <a id="p103383"></a>Концептуальная согласованность |
| <a id="p103384"></a>Базовая мера | <a id="p103385"></a>Уровень корректных объектов |
| <a id="p103386"></a>Определение | <a id="p103387"></a>Количество объектов в наборе данных в соответствии с правилами концептуальной схемы по отношению к общему числу объектов |
| <a id="p103388"></a>Описание | <a id="p103389"></a>- |
| <a id="p103390"></a>Параметр | <a id="p103391"></a>- |
| <a id="p103392"></a>Тип значения | <a id="p103393"></a>Real |
| <a id="p103394"></a>Структура значения | <a id="p103395"></a>- |
| <a id="p103396"></a>Ссылка на источник | <a id="p103397"></a>- |
| <a id="p103398"></a>Пример | <a id="p103399"></a>90% |
| <a id="p103400"></a>Идентификатор | <a id="p103401"></a>13 |


<a id="p103402"></a>Е.3.2 Доменная согласованность
<a id="p103403"></a>Меры качества данных для подэлемента качества данных "доменная согласованность" представлены в таблицах Е.14 - Е.18.

<a id="p103404"></a>Таблица Е.14

<a id="p103405"></a>Несогласованность области значений


| <a id="p103406"></a>Компонент | <a id="p103407"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103408"></a>Название | <a id="p103409"></a>Несогласованность области значений |
| <a id="p103410"></a>Краткое название | <a id="p103411"></a>- |
| <a id="p103412"></a>Название элемента | <a id="p103413"></a>Доменная согласованность |
| <a id="p103414"></a>Базовая мера | <a id="p103415"></a>Индикатор ошибок |
| <a id="p103416"></a>Определение | <a id="p103417"></a>Показатель несогласованности объекта с его областью значения |
| <a id="p103418"></a>Описание | <a id="p103419"></a>- |
| <a id="p103420"></a>Параметр | <a id="p103421"></a>- |
| <a id="p103422"></a>Тип значения | <a id="p103423"></a>Булева переменная (значение "true" указывает на то, что объект не согласуется с областью значений) |
| <a id="p103424"></a>Структура значения | <a id="p103425"></a>- |
| <a id="p103426"></a>Ссылка на источник | <a id="p103427"></a>- |
| <a id="p103428"></a>Пример | <a id="p103429"></a>- |
| <a id="p103430"></a>Идентификатор | <a id="p103431"></a>14 |


<a id="p103432"></a>Таблица Е.15

<a id="p103433"></a>Согласованность области значений


| <a id="p103434"></a>Компонент | <a id="p103435"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103436"></a>Название | <a id="p103437"></a>Согласованность области значений |
| <a id="p103438"></a>Краткое название | <a id="p103439"></a>- |
| <a id="p103440"></a>Название элемента | <a id="p103441"></a>Доменная согласованность |
| <a id="p103442"></a>Базовая мера | <a id="p103443"></a>Индикатор корректности |
| <a id="p103444"></a>Определение | <a id="p103445"></a>Показатель согласованности объекта с областью значений |
| <a id="p103446"></a>Описание | <a id="p103447"></a>- |
| <a id="p103448"></a>Параметр | <a id="p103449"></a>- |
| <a id="p103450"></a>Тип значения | <a id="p103451"></a>Булева переменная (значение "true" указывает на то, что объект согласуется с областью значений) |
| <a id="p103452"></a>Структура значения | <a id="p103453"></a>- |
| <a id="p103454"></a>Ссылка на источник | <a id="p103455"></a>- |
| <a id="p103456"></a>Пример | <a id="p103457"></a>- |
| <a id="p103458"></a>Идентификатор | <a id="p103459"></a>15 |


<a id="p103460"></a>Таблица Е.16

<a id="p103461"></a>Количество несогласованных объектов
со своей областью значений


| <a id="p103462"></a>Компонент | <a id="p103463"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103464"></a>Название | <a id="p103465"></a>Количество несогласованных объектов со своей областью значений |
| <a id="p103466"></a>Краткое название | <a id="p103467"></a>- |
| <a id="p103468"></a>Название элемента | <a id="p103469"></a>Доменная согласованность |
| <a id="p103470"></a>Базовая мера | <a id="p103471"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103472"></a>Определение | <a id="p103473"></a>Количество всех объектов в наборе данных, которые не согласуются с областью значений |
| <a id="p103474"></a>Описание | <a id="p103475"></a>- |
| <a id="p103476"></a>Параметр | <a id="p103477"></a>- |
| <a id="p103478"></a>Тип значения | <a id="p103479"></a>Integer |
| <a id="p103480"></a>Структура значения | <a id="p103481"></a>- |
| <a id="p103482"></a>Указатель источника | <a id="p103483"></a>- |
| <a id="p103484"></a>Пример | <a id="p103485"></a>- |
| <a id="p103486"></a>Идентификатор | <a id="p103487"></a>16 |


<a id="p103488"></a>Таблица Е.17

<a id="p103489"></a>Степень согласованности области значений


| <a id="p103490"></a>Компонент | <a id="p103491"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103492"></a>Название | <a id="p103493"></a>Степень согласованности области значений |
| <a id="p103494"></a>Краткое название | <a id="p103495"></a>- |
| <a id="p103496"></a>Название элемента | <a id="p103497"></a>Доменная согласованность |
| <a id="p103498"></a>Базовая мера | <a id="p103499"></a>Частота корректных объектов |
| <a id="p103500"></a>Определение | <a id="p103501"></a>Количество объектов в наборе данных, которые соответствуют области значений по отношению к общему количеству объектов в наборе данных |
| <a id="p103502"></a>Описание | <a id="p103503"></a>- |
| <a id="p103504"></a>Параметр | <a id="p103505"></a>- |
| <a id="p103506"></a>Тип значения | <a id="p103507"></a>Real |
| <a id="p103508"></a>Структура значения | <a id="p103509"></a>- |
| <a id="p103510"></a>Ссылка на источник | <a id="p103511"></a>- |
| <a id="p103512"></a>Пример | <a id="p103513"></a>- |
| <a id="p103514"></a>Идентификатор | <a id="p103515"></a>17 |


<a id="p103516"></a>Таблица Е.18

<a id="p103517"></a>Степень несогласованности области значений


| <a id="p103518"></a>Компонент | <a id="p103519"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103520"></a>Название | <a id="p103521"></a>Степень несогласованности области значений |
| <a id="p103522"></a>Краткое название | <a id="p103523"></a>- |
| <a id="p103524"></a>Название элемента | <a id="p103525"></a>Доменная согласованность |
| <a id="p103526"></a>Базовая мера | <a id="p103527"></a>Частота ошибок |
| <a id="p103528"></a>Определение | <a id="p103529"></a>Количество объектов в наборе данных, которые не соответствуют области значений по отношению к общему количеству объектов в наборе данных |
| <a id="p103530"></a>Описание | <a id="p103531"></a>- |
| <a id="p103532"></a>Параметр | <a id="p103533"></a>- |
| <a id="p103534"></a>Тип значения | <a id="p103535"></a>Real |
| <a id="p103536"></a>Структура значения | <a id="p103537"></a>- |
| <a id="p103538"></a>Ссылка на источник | <a id="p103539"></a>- |
| <a id="p103540"></a>Пример | <a id="p103541"></a>- |
| <a id="p103542"></a>Идентификатор | <a id="p103543"></a>18 |


<a id="p103544"></a>Е.3.3 Согласованность по формату
<a id="p103545"></a>Меры качества данных для подэлемента качества данных "согласованность по формату" представлены в таблицах Е.19 - Е.21.

<a id="p103546"></a>Таблица Е.19

<a id="p103547"></a>Конфликты физической структуры


| <a id="p103548"></a>Компонент | <a id="p103549"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103550"></a>Название | <a id="p103551"></a>Конфликты физической структуры |
| <a id="p103552"></a>Краткое название | <a id="p103553"></a>- |
| <a id="p103554"></a>Название элемента | <a id="p103555"></a>Согласованность по формату |
| <a id="p103556"></a>Базовая мера | <a id="p103557"></a>Индикатор ошибок |
| <a id="p103558"></a>Определение | <a id="p103559"></a>Показатель того, что объекты конфликтуют с физической структурой набора данных |
| <a id="p103560"></a>Описание | <a id="p103561"></a>- |
| <a id="p103562"></a>Параметр | <a id="p103563"></a>- |
| <a id="p103564"></a>Тип значения | <a id="p103565"></a>Булева переменная (значение "true" указывает на конфликт физической структуры) |
| <a id="p103566"></a>Структура значения | <a id="p103567"></a>- |
| <a id="p103568"></a>Ссылка на источник | <a id="p103569"></a>- |
| <a id="p103570"></a>Пример | <a id="p103571"></a>True (набор данных хранится в неправильном формате и шейп-файле вместо gml) |
| <a id="p103572"></a>Идентификатор | <a id="p103573"></a>19 |


<a id="p103574"></a>Таблица Е.20

<a id="p103575"></a>Количество конфликтов физической структуры


| <a id="p103576"></a>Компонент | <a id="p103577"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103578"></a>Название | <a id="p103579"></a>Количество конфликтов физической структуры |
| <a id="p103580"></a>Краткое название | <a id="p103581"></a>- |
| <a id="p103582"></a>Название элемента | <a id="p103583"></a>Согласованность по формату |
| <a id="p103584"></a>Базовая мера | <a id="p103585"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103586"></a>Определение | <a id="p103587"></a>Количество всех объектов, которые хранятся в конфликте с физической структурой набора данных |
| <a id="p103588"></a>Описание | <a id="p103589"></a>- |
| <a id="p103590"></a>Параметр | <a id="p103591"></a>- |
| <a id="p103592"></a>Тип значения | <a id="p103593"></a>Integer |
| <a id="p103594"></a>Структура значения | <a id="p103595"></a>- |
| <a id="p103596"></a>Ссылка на источник | <a id="p103597"></a>- |
| <a id="p103598"></a>Пример | <a id="p103599"></a>5 (применен код 5 для типа "жилое помещение", хотя по требованию в спецификации информационного продукта должно быть не более чем 3) |
| <a id="p103600"></a>Идентификатор | <a id="p103601"></a>20 |


<a id="p103602"></a>Таблица Е.21

<a id="p103603"></a>Частота конфликтов физической структуры


| <a id="p103604"></a>Компонент | <a id="p103605"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103606"></a>Название | <a id="p103607"></a>Частота конфликтов физической структуры |
| <a id="p103608"></a>Краткое название | <a id="p103609"></a>- |
| <a id="p103610"></a>Название элемента | <a id="p103611"></a>Согласованность по формату |
| <a id="p103612"></a>Базовая мера | <a id="p103613"></a>Частота ошибок |
| <a id="p103614"></a>Определение | <a id="p103615"></a>Количество объектов в наборе данных, которые хранятся в конфликте с физической структурой набора данных, деленное на общее количество элементов |
| <a id="p103616"></a>Описание | <a id="p103617"></a>- |
| <a id="p103618"></a>Параметр | <a id="p103619"></a>- |
| <a id="p103620"></a>Тип значения | <a id="p103621"></a>Real |
| <a id="p103622"></a>Структура значения | <a id="p103623"></a>- |
| <a id="p103624"></a>Ссылка на источник | <a id="p103625"></a>- |
| <a id="p103626"></a>Пример | <a id="p103627"></a>- |
| <a id="p103628"></a>Идентификатор | <a id="p103629"></a>21 |


<a id="p103630"></a>Е.3.4 Топологическая согласованность
<a id="p103631"></a>Меры качества данных в таблицах Е.22 - Е.28 предназначены для проверки топологической согласованности геометрических представлений объектов. Они не могут служить в качестве мер согласованности заданных описаний топологии с использованием топологических объектов, определенных в (см. [16]).

<a id="p103632"></a>Таблица Е.22

<a id="p103633"></a>Количество некорректных соединений точки и кривой


<table>
<colgroup><col width="26%"><col width="74%"></colgroup>
<tr><td><a id="p103634"></a>Компонент</td><td><a id="p103635"></a>Описание</td></tr>
<tr><td><a id="p103636"></a>Название</td><td><a id="p103637"></a>Количество некорректных соединений точки и кривой</td></tr>
<tr><td><a id="p103638"></a>Краткое название</td><td><a id="p103639"></a>Посторонние узлы</td></tr>
<tr><td><a id="p103640"></a>Название элемента</td><td><a id="p103641"></a>Топологическая согласованность</td></tr>
<tr><td><a id="p103642"></a>Базовая мера</td><td><a id="p103643"></a>Подсчет ошибок</td></tr>
<tr><td><a id="p103644"></a>Определение</td><td><a id="p103645"></a>Количество некорректных соединений "точка - кривая" в наборе данных</td></tr>
<tr><td><a id="p103646"></a>Описание</td><td><a id="p103647"></a>Соединение между точкой и кривой образуется в месте соприкосновения кривых. Эти кривые имеют внутренние топологические отношения, которые должны отражать истинную комбинацию. Если соединение точки и кривой противоречит предметной области, то такое соединение некорректно в отношении этой меры качества данных. Мера качества данных подсчитывает количество ошибок такого рода</td></tr>
<tr><td><a id="p103648"></a>Параметр</td><td><a id="p103649"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p103650"></a>Тип значения</td><td><a id="p103651"></a>Integer</td></tr>
<tr><td><a id="p103652"></a>Структура значения</td><td><a id="p103653"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p103654"></a>Ссылка на источник</td><td><a id="p103655"></a>-</td></tr>
<tr><td rowspan="2"><a id="p103656"></a>Пример</td><td><a id="p103657"></a><a id="p103658"></a><a id="p103660"></a>Примеры<br>1 Соединение кривой в двух точках вместо одной.<br>Примечание - Перекресток двух дорог должен образовать пересечение "+".</td></tr>
<tr><td><a id="p103661"></a><a id="p103663"></a>2 Система автоматически размещает точки на кривой через определенное число вершин, встроенное в программный код, где нет пространственного согласования для точки и кривой.<br>Примечание - 1 - узел соединения; 2 - допустимый установленный предел</td></tr>
<tr><td><a id="p103664"></a>Идентификатор</td><td><a id="p103665"></a>22</td></tr>
</table>


<a id="p103666"></a>Таблица Е.23

<a id="p103667"></a>Степень некорректных соединений точки и кривой


| <a id="p103668"></a>Компонент | <a id="p103669"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103670"></a>Название | <a id="p103671"></a>Степень некорректных соединений точки и кривой |
| <a id="p103672"></a>Краткое название | <a id="p103673"></a>- |
| <a id="p103674"></a>Название элемента | <a id="p103675"></a>Топологическая согласованность |
| <a id="p103676"></a>Базовая мера | <a id="p103677"></a>Частота ошибок |
| <a id="p103678"></a>Определение | <a id="p103679"></a>Количество неверных узловых соединений по отношению к числу предполагаемых соединений |
| <a id="p103680"></a>Описание | <a id="p103681"></a>Соединение между точкой и кривой образуется в месте соприкосновения кривых. Эти кривые имеют внутренние топологические отношения, которые должны отражать истинную комбинацию. Если соединение точки и кривой противоречит предметной области, то такое соединение некорректно в отношении этой меры качества данных. Эта мера качества данных выдает некорректные соединения "точка - кривая" по отношению к общему числу таких соединений |
| <a id="p103682"></a>Параметр | <a id="p103683"></a>- |
| <a id="p103684"></a>Тип значения | <a id="p103685"></a>Real |
| <a id="p103686"></a>Структура значения | <a id="p103687"></a>- |
| <a id="p103688"></a>Ссылка на источник | <a id="p103689"></a>- |
| <a id="p103690"></a>Пример | <a id="p103691"></a>- |
| <a id="p103692"></a>Идентификатор | <a id="p103693"></a>23 |



| <a id="p103694"></a>Таблица Е.24 |  |
| --- | --- |
| <a id="p103695"></a>Количество пропущенных соединений из-за "недохода" |  |
| <a id="p103696"></a>Компонент | <a id="p103697"></a>Описание |
| <a id="p103698"></a>Название | <a id="p103699"></a>Количество пропущенных соединений из-за "недохода" |
| <a id="p103700"></a>Краткое название | <a id="p103701"></a>"Недоход" |
| <a id="p103702"></a>Название элемента | <a id="p103703"></a>Топологическая согласованность |
| <a id="p103704"></a>Базовая мера | <a id="p103705"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103706"></a>Определение | <a id="p103707"></a>Количество объектов в наборе данных в рамках допустимой погрешности параметров, не совпавших друг с другом из-за "недохода" |
| <a id="p103708"></a>Описание | <a id="p103709"></a>- |
| <a id="p103710"></a>Параметр | <a id="p103711"></a>Радиус поиска от конца недоведенной (висячей) линии |
| <a id="p103712"></a>Тип значения | <a id="p103713"></a>Integer |
| <a id="p103714"></a>Структура значения | <a id="p103715"></a><a id="p103716"></a><a id="p103717"></a>-<br>Ссылка на источник<br>- |
| <a id="p103718"></a>Пример |  |


<a id="p103720"></a>*Примечание* - 1 - допуск поиска, равный 3 м
<a id="p103721"></a>Идентификатор
<a id="p103722"></a>24


| <a id="p103723"></a>Таблица Е.25 |  |
| --- | --- |
| <a id="p103724"></a>Количество пропущенных соединений из-за "перехода" |  |
| <a id="p103725"></a>Компонент | <a id="p103726"></a>Описание |
| <a id="p103727"></a>Название | <a id="p103728"></a>Количество пропущенных соединений из-за "перехода" |
| <a id="p103729"></a>Краткое название | <a id="p103730"></a>"Переход" |
| <a id="p103731"></a>Название элемента | <a id="p103732"></a>Топологическая согласованность |
| <a id="p103733"></a>Базовая мера | <a id="p103734"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103735"></a>Определение | <a id="p103736"></a>Количество объектов в наборе данных, не согласованных между собой из-за перехода за границу в пределах параметра допуска |
| <a id="p103737"></a>Описание | <a id="p103738"></a>- |
| <a id="p103739"></a>Параметр | <a id="p103740"></a>Поисковый допуск минимальной длины перехода за границу в наборе данных |
| <a id="p103741"></a>Тип значения | <a id="p103742"></a>Integer |
| <a id="p103743"></a>Структура значения | <a id="p103744"></a><a id="p103745"></a><a id="p103746"></a>-<br>Ссылка на источник<br>- |
| <a id="p103747"></a>Пример |  |


<a id="p103749"></a>*Примечание* - 1 - допуск поиска, равный 3 м
<a id="p103750"></a>Идентификатор
<a id="p103751"></a>25

<a id="p103752"></a>Таблица Е.26

<a id="p103753"></a>Количество недопустимых "разрывов"


<table>
<colgroup><col width="26%"><col width="17%"><col width="58%"></colgroup>
<tr><td><a id="p103754"></a>Компонент</td><td colspan="2"><a id="p103755"></a>Описание</td></tr>
<tr><td><a id="p103756"></a>Название</td><td colspan="2"><a id="p103757"></a>Количество недопустимых "разрывов"</td></tr>
<tr><td><a id="p103758"></a>Краткое название</td><td colspan="2"><a id="p103759"></a>"Разрывы"</td></tr>
<tr><td><a id="p103760"></a>Название элемента</td><td colspan="2"><a id="p103761"></a>Топологическая согласованность</td></tr>
<tr><td><a id="p103762"></a>Базовая мера</td><td colspan="2"><a id="p103763"></a>Подсчет ошибок</td></tr>
<tr><td><a id="p103764"></a>Определение</td><td colspan="2"><a id="p103765"></a>Количество всех объектов в наборе данных, которые представляют недопустимые разрывы поверхностей</td></tr>
<tr><td><a id="p103766"></a>Описание</td><td colspan="2"><a id="p103767"></a>Разрыв - это непреднамеренно созданная область, которая возникает из-за неверного цифрового преобразования соседних поверхностей. Между границами смежных поверхностей могут случайно образовываться в небольших количествах "пробелы" или "перекрытия", что приводит к топологической ошибке</td></tr>
<tr><td rowspan="2"><a id="p103768"></a>Параметр</td><td colspan="2"><a id="p103769"></a><a id="p103770"></a><a id="p103771"></a><a id="p103772"></a><a id="p103773"></a>Данная мера качества включает два параметра.<br>Параметр 1.<br>Название: максимальная площадь области разрыва.<br>Описание: максимальная площадь, которая определяет верхний предел разрыва. Это предотвращает от ошибочного распознавания поверхности с извилистыми границами и большой областью в качестве разрыва.<br>Тип значения: Real.</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p103774"></a><a id="p103775"></a><a id="p103776"></a><a id="p103778"></a><a id="p103779"></a><a id="p103780"></a><a id="p103781"></a>Параметр 2.<br>Название: показатель толщины.<br>Описание: показатель толщины должен быть действительным числом от 0 до 1. Показатель толщины T определяется по формуле<br>где T - значение соответствующее окружности, которая имеет самое большое значение [площадь]/[периметр]2, равное 1;<br>T - значение соответствующее линии, которая имеет наименьшее значение [площадь]/[периметр]2, равное 0.<br>Описание: показатель толщины не зависит от размера поверхности, и чем ближе значение к 0, тем тоньше будет выбранная поверхность разрыва.<br>Тип значения: Real</td></tr>
<tr><td><a id="p103782"></a>Тип значения</td><td colspan="2"><a id="p103783"></a>Integer</td></tr>
<tr><td><a id="p103784"></a>Структура значения</td><td colspan="2"><a id="p103785"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p103786"></a>Ссылка на источник</td><td colspan="2"><a id="p103787"></a>[21]</td></tr>
<tr><td><a id="p103788"></a>Пример</td><td></td><td><a id="p103790"></a><a id="p103791"></a>Примечание - 1 - одинарная дренажная линия; 2 - двойная дренажная линия.<br>а) Параметр максимальной площади предотвращает верное изображение двойной дренажной линии от пометки ее как ошибки.</td></tr>
<tr><td><a id="p103792"></a>Пример</td><td colspan="2"><a id="p103794"></a><a id="p103795"></a>Примечание - 1 - песок; 2 - разрыв; 3 - двойной линейный дренаж.<br>б) Разрыв меньше, чем максимальный параметр, и проверяется на возможную ошибку</td></tr>
<tr><td><a id="p103796"></a>Идентификатор</td><td colspan="2"><a id="p103797"></a>26</td></tr>
</table>



| <a id="p103798"></a>Таблица Е.27 |  |
| --- | --- |
| <a id="p103799"></a>Количество некорректных самопересечений |  |
| <a id="p103800"></a>Компонент | <a id="p103801"></a>Описание |
| <a id="p103802"></a>Название | <a id="p103803"></a>Количество некорректных самопересечений |
| <a id="p103804"></a>Краткое название | <a id="p103805"></a>Петли |
| <a id="p103806"></a>Название элемента | <a id="p103807"></a>Топологическая согласованность |
| <a id="p103808"></a>Базовая мера | <a id="p103809"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103810"></a>Определение | <a id="p103811"></a>Общее количество некорректных пересечений объектов |
| <a id="p103812"></a>Описание | <a id="p103813"></a>- |
| <a id="p103814"></a>Параметр | <a id="p103815"></a>- |
| <a id="p103816"></a>Тип значения | <a id="p103817"></a>Integer |
| <a id="p103818"></a>Структура значения | <a id="p103819"></a><a id="p103820"></a><a id="p103821"></a>-<br>Ссылка на источник<br>- |
| <a id="p103822"></a>Пример |  |


<a id="p103824"></a>*Примечание* - 1 - здание; 2 - некорректное пересечение (петля)
<a id="p103825"></a>Идентификатор
<a id="p103826"></a>27


| <a id="p103827"></a>Таблица Е.28 |  |
| --- | --- |
| <a id="p103828"></a>Количество некорректных самоперекрытий |  |
| <a id="p103829"></a>Компонент | <a id="p103830"></a>Описание |
| <a id="p103831"></a>Название | <a id="p103832"></a>Количество некорректных самоперекрытий |
| <a id="p103833"></a>Краткое название | <a id="p103834"></a>"Отдача" |
| <a id="p103835"></a>Название элемента | <a id="p103836"></a>Топологическая согласованность |
| <a id="p103837"></a>Базовая мера | <a id="p103838"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103839"></a>Определение | <a id="p103840"></a>Общее количество некорректных самопересечений объектов |
| <a id="p103841"></a>Описание | <a id="p103842"></a>- |
| <a id="p103843"></a>Параметр | <a id="p103844"></a>- |
| <a id="p103845"></a>Тип значения | <a id="p103846"></a>Integer |
| <a id="p103847"></a>Структура значения | <a id="p103848"></a><a id="p103849"></a><a id="p103850"></a>-<br>Ссылка на источник<br>- |
| <a id="p103851"></a>Пример |  |


<a id="p103853"></a>*Примечание* - 1, 2, 3, 4 - вершины
<a id="p103854"></a>Идентификатор
<a id="p103855"></a>28

<a id="p103856"></a>Е.4 Позиционная точность

<a id="p103857"></a>Е.4.1 Абсолютная или внешняя точность
<a id="p103858"></a>Е.4.1.1 Основные меры для позиционной неопределенности
<a id="p103859"></a>Основные меры качества данных для позиционной неопределенности для элемента качества "абсолютная/внешняя точность" даны в таблицах Е.29 - Е.34.

<a id="p103860"></a>Таблица Е.29

<a id="p103861"></a>Среднее значение позиционной неопределенности


| <a id="p103862"></a>Описание | <a id="p103863"></a>Компонент |
| --- | --- |
| <a id="p103864"></a>Название | <a id="p103865"></a>Среднее значение позиционной неопределенности (1D, 2D и 3D) |
| <a id="p103866"></a>Краткое название | <a id="p103867"></a>- |
| <a id="p103868"></a>Название элемента | <a id="p103869"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p103870"></a>Базовая мера | <a id="p103871"></a>Не применяется |
| <a id="p103872"></a>Определение | <a id="p103873"></a>- |
| <a id="p103874"></a>Описание | <a id="p103875"></a><a id="p103876"></a><a id="p103877"></a><a id="p103878"></a><a id="p103879"></a><a id="p103881"></a><a id="p103882"></a>Среднее значение позиционной неопределенности набора позиций, где позиционные неопределенности определяются как расстояние между измеряемым положением и тем, которое взято в качестве соответствующего истинного положения:<br>1D: ;<br>2D: ;<br>3D: .<br>Средняя позиционная неопределенность горизонтальной абсолютной или внешней позиции вычисляется по формуле<br>Также следует указывать критерий для установления соответствия (например, позволяющий устанавливать согласованность к ближайшей позиции, на вершинах или вдоль линий). Критерий(и) поиска соответствующих точек должен(ы) представляться вместе с результатом оценки качества данных.<br>Эта мера качества данных отлична от стандартного отклонения |
| <a id="p103883"></a>Параметр | <a id="p103884"></a>- |
| <a id="p103885"></a>Тип значения | <a id="p103886"></a>Мера |
| <a id="p103887"></a>Структура значения | <a id="p103888"></a>- |
| <a id="p103889"></a>Ссылка на источник | <a id="p103890"></a>- |
| <a id="p103891"></a>Пример | <a id="p103892"></a>- |
| <a id="p103893"></a>Идентификатор | <a id="p103894"></a>29 |


<a id="p103895"></a>Таблица Е.30

<a id="p103896"></a>Смещение позиции


| <a id="p103897"></a>Компонент | <a id="p103898"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103899"></a>Название | <a id="p103900"></a>Смещение позиций (1D, 2D и 3D) |
| <a id="p103901"></a>Краткое название | <a id="p103902"></a>- |
| <a id="p103903"></a>Название элемента | <a id="p103904"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p103905"></a>Базовая мера | <a id="p103906"></a>Не применяется |
| <a id="p103907"></a>Определение | <a id="p103908"></a>Для множества точек, где расстояние не превышает определенную предельную величину, среднее арифметическое расстояний между их измеренными позициями и той, что взята в качестве истинной позиции |
| <a id="p103909"></a>Описание | <a id="p103910"></a><a id="p103911"></a><a id="p103912"></a><a id="p103913"></a><a id="p103914"></a><a id="p103915"></a><a id="p103921"></a>Для числа точек N измеренные позиции представлены как координаты xmi, ymi и zmi в зависимости от измерения, в котором измеряется положение точки. Соответствующий набор координат xti, yti и zti представляет истинную позицию. Отклонение и смещение рассчитываются следующим образом:<br>а) единичное отклонение:<br>exi = xmi - xti;<br>eyi = ymi - yti;<br>ezi = zmi - zti.<br>б) смещение:<br>Критерий для установления согласования также следует указывать (например, с учетом согласования к ближайшей позиции, на узлах или вдоль линий). Критерий(и) для поиска соответствующих точек должен(ы) представляться вместе с результатом оценки качества данных |
| <a id="p103922"></a>Параметр | <a id="p103923"></a>- |
| <a id="p103924"></a>Тип значения | <a id="p103925"></a>Мера |
| <a id="p103926"></a>Структура значения | <a id="p103927"></a>- |
| <a id="p103928"></a>Ссылка на источник | <a id="p103929"></a>- |
| <a id="p103930"></a>Пример | <a id="p103931"></a>- |
| <a id="p103932"></a>Идентификатор | <a id="p103933"></a>30 |


<a id="p103934"></a>Таблица Е.31

<a id="p103935"></a>Среднее значение позиционной неопределенности
без учета выбросов


| <a id="p103936"></a>Компонент | <a id="p103937"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103938"></a>Название | <a id="p103939"></a>Среднее значение позиционной неопределенности без учета выбросов (2D) |
| <a id="p103940"></a>Краткое название | <a id="p103941"></a>- |
| <a id="p103942"></a>Название элемента | <a id="p103943"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p103944"></a>Базовая мера | <a id="p103945"></a>Не применяется |
| <a id="p103946"></a>Определение | <a id="p103947"></a>Для множества точек, расстояние которых не превышает определенный порог, среднее арифметическое расстояние между их измеренными позициями и той, что взята в качестве истинной позиции |
| <a id="p103948"></a>Описание | <a id="p103949"></a><a id="p103951"></a><a id="p103952"></a><a id="p103954"></a>Для числа точек N измеренные позиции представлены как координаты xmi, ymi и zmi в зависимости от измерения, в котором измеряется положение точки. Соответствующий набор координат xti, yti и zti представляет истинную позицию. Все позиционные неопределенности выше определенного порога emax затем исключаются из набора. Позиционная неопределенность рассчитывается по формуле<br>Расчет ei определяется мерой качества данных "среднее значение позиционной неопределенности" в одно-, двух- и трехмерных измерениях.<br>Для оставшегося числа ошибок NR среднее значение горизонтального абсолютного положения вычисляется по формуле<br>Критерий для установления согласования также следует указывать (например, с учетом согласования к ближайшей позиции, на узлах или вдоль линий). Критерий(и) для поиска соответствующих точек должен(ы) представляться вместе с результатом оценки качества данных |
| <a id="p103955"></a>Параметр | <a id="p103956"></a><a id="p103957"></a><a id="p103958"></a>Название: emax.<br>Определение: порог для принятой позиционной неопределенности.<br>Тип значения: число |
| <a id="p103959"></a>Тип значения | <a id="p103960"></a>Мера |
| <a id="p103961"></a>Структура значения | <a id="p103962"></a>- |
| <a id="p103963"></a>Ссылка на источник | <a id="p103964"></a>- |
| <a id="p103965"></a>Пример | <a id="p103966"></a>- |
| <a id="p103967"></a>Идентификатор | <a id="p103968"></a>31 |


<a id="p103969"></a>Таблица Е.32

<a id="p103970"></a>Позиционная неопределенность вышезаданной
предельной величины


| <a id="p103971"></a>Компонент | <a id="p103972"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p103973"></a>Название | <a id="p103974"></a>Число позиционных неопределенностей вышезаданной предельной величины |
| <a id="p103975"></a>Краткое название | <a id="p103976"></a>- |
| <a id="p103977"></a>Название элемента | <a id="p103978"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p103979"></a>Базовая мера | <a id="p103980"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p103981"></a>Определение | <a id="p103982"></a><a id="p103983"></a>Число позиционных неопределенностей выше заданного порогового значения для набора позиций.<br>Ошибки определяются как расстояние между измеренным положением и тем, которое заявлено в качестве истинного |
| <a id="p103984"></a>Описание | <a id="p103985"></a><a id="p103986"></a><a id="p103987"></a>Для числа точек N измеренные позиции представлены как координаты xmi, ymi и zmi в зависимости от измерения, в котором измеряется положение точки. Соответствующий набор координат xti, yti и zti представляет истинную позицию. Расчет ei определяется мерой качества данных "среднее значение позиционной неопределенности" в одно-, двух- и трехмерных измерениях.<br>Всякая позиционная неопределенность, превышающая установленный порог emax (ei > emax) считается ошибкой.<br>Критерий для установления согласования также следует указывать (например, с учетом согласования к ближайшей позиции, на узлах или вдоль линий). Критерий(и) для поиска соответствующих точек должен(ы) представляться вместе с результатом оценки качества данных |
| <a id="p103988"></a>Параметр | <a id="p103989"></a><a id="p103990"></a><a id="p103991"></a>Название: emax<br>Определение: порог для принятой позиционной неопределенности.<br>Тип значения: число |
| <a id="p103992"></a>Тип значения | <a id="p103993"></a>Integer |
| <a id="p103994"></a>Структура значения | <a id="p103995"></a>- |
| <a id="p103996"></a>Ссылка на источник | <a id="p103997"></a>- |
| <a id="p103998"></a>Пример | <a id="p103999"></a>- |
| <a id="p104000"></a>Идентификатор | <a id="p104001"></a>32 |


<a id="p104002"></a>Таблица Е.33

<a id="p104003"></a>Уровень позиционных ошибок выше заданного порога


| <a id="p104004"></a>Компонент | <a id="p104005"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104006"></a>Краткое название | <a id="p104007"></a>- |
| <a id="p104008"></a>Название элемента | <a id="p104009"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104010"></a>Базовая мера | <a id="p104011"></a>Не применяется |
| <a id="p104012"></a>Определение | <a id="p104013"></a><a id="p104014"></a>Число позиционных неопределенностей выше заданного порогового значения для набора позиций по отношению к общему количеству измеренных положений.<br>Ошибки определяются как расстояние между измеренным положением и тем, которое заявлено в качестве истинного |
| <a id="p104015"></a>Описание | <a id="p104016"></a><a id="p104017"></a><a id="p104018"></a><a id="p104019"></a><a id="p104020"></a>Для числа точек N измеренные позиции представлены как координаты xmi, ymi и zmi в зависимости от измерения, в котором измеряется положение точки.<br>Соответствующий набор координат xti, yti и zti представляет истинную позицию.<br>Расчет ei определяется мерой качества данных "среднее значение позиционной неопределенности" в одно-, двух- и трехмерных измерениях.<br>Всякая позиционная неопределенность, превышающая установленный порог emax (ei > emax), считается ошибкой. Количество ошибок установлено в зависимости от общего количества измеренных точек.<br>Критерий для установления согласования также следует указывать (например, с учетом согласования к ближайшей позиции, на узлах или вдоль линий). Критерий(и) для поиска соответствующих точек должен(ы) представляться вместе с результатом оценки качества данных |
| <a id="p104021"></a>Параметр | <a id="p104022"></a><a id="p104023"></a><a id="p104024"></a>Название: emax.<br>Определение: порог, выше которого подсчитывается позиционная неопределенность.<br>Тип значения: число |
| <a id="p104025"></a>Тип значения | <a id="p104026"></a>Real |
| <a id="p104027"></a>Структура значения | <a id="p104028"></a>- |
| <a id="p104029"></a>Ссылка на источник | <a id="p104030"></a>- |
| <a id="p104031"></a>Пример | <a id="p104032"></a>25% узлов в пределах области определения качества данных имеют погрешность расстояния больше 1 м |
| <a id="p104033"></a>Идентификатор | <a id="p104034"></a>33 |


<a id="p104035"></a>Таблица Е.34

<a id="p104036"></a>Ковариационная матрица


| <a id="p104037"></a>Компонент | <a id="p104038"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104039"></a>Название | <a id="p104040"></a>Ковариационная матрица |
| <a id="p104041"></a>Краткое название | <a id="p104042"></a>Вариационно-ковариационная матрица |
| <a id="p104043"></a>Название элемента | <a id="p104044"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104045"></a>Базовая мера | <a id="p104046"></a>Не применяется |
| <a id="p104047"></a>Определение | <a id="p104048"></a>Симметричная квадратная матрица с дисперсией координат точек на главной диагонали и ковариацией между этими координатами по недиагональным элементам |
| <a id="p104049"></a>Описание | <a id="p104050"></a><a id="p104051"></a><a id="p104052"></a><a id="p104054"></a><a id="p104055"></a><a id="p104056"></a><a id="p104058"></a><a id="p104060"></a><a id="p104061"></a><a id="p104062"></a><a id="p104064"></a><a id="p104066"></a><a id="p104067"></a><a id="p104069"></a><a id="p104071"></a><a id="p104072"></a><a id="p104074"></a>Ковариационная матрица генерализует концепцию дисперсии от одномерного до N-го измерения, т.е. от скалярных случайных величин до векторных случайных величин (кортежи скалярных случайных величин).<br>а) 1D-координаты (например, данные высоты).<br>Векторная случайная величина:<br>Ковариационная матрица:<br>где<br>определяет объект дисперсии x1, ее квадратный корень задает стандартное отклонение этого элемента.<br>Корреляция между двумя элементами может быть вычислена по формуле<br>Если координаты некоррелированы, то недиагональные объекты имеют значение 0;<br>б) 2D-координаты.<br>Векторная случайная величина:<br>Ковариационная матрица:<br>в) 3D-координаты.<br>Векторная случайная величина:<br>Ковариационная матрица:<br>г) произвольно выбранные координаты.<br>Векторная случайная величина:<br>Ковариационная матрица: |
| <a id="p104076"></a>Параметр | <a id="p104077"></a>- |
| <a id="p104078"></a>Тип значения | <a id="p104079"></a>Мера |
| <a id="p104080"></a>Структура значения | <a id="p104081"></a>Матрица |
| <a id="p104082"></a>Ссылка на источник | <a id="p104083"></a>- |
| <a id="p104084"></a>Пример | <a id="p104085"></a>- |
| <a id="p104086"></a>Идентификатор | <a id="p104087"></a>34 |


<a id="p104088"></a>Е.4.1.2 Вертикальная позиционная неопределенность
<a id="p104089"></a>Измерения высоты представляют собой позиционные наблюдения в одном измерении, а значит, высоту можно рассматривать как одномерную случайную величину. Поэтому меры качества данных для позиционной неопределенности основаны на базовой мере качества данных "одномерная случайная величина". Меры качества данных для вертикальной позиционной неопределенности подэлемента качества данных "абсолютная/внешняя точность" представлены в таблицах Е.35 - Е.43.

<a id="p104090"></a>Таблица Е.35

<a id="p104091"></a>Линейное вероятное отклонение


| <a id="p104092"></a>Компонент | <a id="p104093"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104094"></a>Название | <a id="p104095"></a>Линейное вероятное отклонение |
| <a id="p104096"></a>Краткое название | <a id="p104097"></a>LEP |
| <a id="p104098"></a>Название элемента | <a id="p104099"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104100"></a>Базовая мера | <a id="p104101"></a>LE50 или LE50(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104102"></a>Определение | <a id="p104103"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение находится с вероятностью 50% |
| <a id="p104104"></a>Описание | <a id="p104105"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104106"></a>Параметр | <a id="p104107"></a>- |
| <a id="p104108"></a>Тип значения | <a id="p104109"></a>Мера |
| <a id="p104110"></a>Структура значения | <a id="p104111"></a>- |
| <a id="p104112"></a>Ссылка на источник | <a id="p104113"></a>- |
| <a id="p104114"></a>Пример | <a id="p104115"></a>- |
| <a id="p104116"></a>Идентификатор | <a id="p104117"></a>35 |


<a id="p104118"></a>Таблица Е.36

<a id="p104119"></a>Стандартное линейное отклонение


| <a id="p104120"></a>Компонент | <a id="p104121"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104122"></a>Название | <a id="p104123"></a>Стандартное линейное отклонение |
| <a id="p104124"></a>Краткое название | <a id="p104125"></a>SLE |
| <a id="p104126"></a>Название элемента | <a id="p104127"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104128"></a>Базовая мера | <a id="p104129"></a>LE68.3 или LE68.3(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104130"></a>Определение | <a id="p104131"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение находится с вероятностью 68,3% |
| <a id="p104132"></a>Описание | <a id="p104133"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104134"></a>Параметр | <a id="p104135"></a>- |
| <a id="p104136"></a>Тип значения | <a id="p104137"></a>Мера |
| <a id="p104138"></a>Структура значения | <a id="p104139"></a>- |
| <a id="p104140"></a>Ссылка на источник | <a id="p104141"></a>- |
| <a id="p104142"></a>Пример | <a id="p104143"></a>- |
| <a id="p104144"></a>Идентификатор | <a id="p104145"></a>36 |


<a id="p104146"></a>Таблица Е.37

<a id="p104147"></a>Линейная картографическая точность
при 90%-ном уровне значимости


| <a id="p104148"></a>Компонент | <a id="p104149"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104150"></a>Название | <a id="p104151"></a>Линейная картографическая точность при 90%-ном уровне значимости |
| <a id="p104152"></a>Краткое название | <a id="p104153"></a>LMAS 90% |
| <a id="p104154"></a>Название элемента | <a id="p104155"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104156"></a>Базовая мера | <a id="p104157"></a>LE90 или LE90(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104158"></a>Определение | <a id="p104159"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение находится с вероятностью 90% |
| <a id="p104160"></a>Описание | <a id="p104161"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104162"></a>Параметр | <a id="p104163"></a>- |
| <a id="p104164"></a>Тип значения | <a id="p104165"></a>Мера |
| <a id="p104166"></a>Структура значения | <a id="p104167"></a>- |
| <a id="p104168"></a>Ссылка на источник | <a id="p104169"></a>- |
| <a id="p104170"></a>Пример | <a id="p104171"></a>- |
| <a id="p104172"></a>Идентификатор | <a id="p104173"></a>37 |


<a id="p104174"></a>Таблица Е.38

<a id="p104175"></a>Линейная картографическая точность
при 95%-ном уровне значимости


| <a id="p104176"></a>Компонент | <a id="p104177"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104178"></a>Название | <a id="p104179"></a>Линейная картографическая точность при 95%-ном уровне значимости |
| <a id="p104180"></a>Краткое название | <a id="p104181"></a>LMAS 95% |
| <a id="p104182"></a>Название элемента | <a id="p104183"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104184"></a>Базовая мера | <a id="p104185"></a>LE95 или LE95(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104186"></a>Определение | <a id="p104187"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение находится с вероятностью 95% |
| <a id="p104188"></a>Описание | <a id="p104189"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104190"></a>Параметр | <a id="p104191"></a>- |
| <a id="p104192"></a>Тип значения | <a id="p104193"></a>Мера |
| <a id="p104194"></a>Структура значения | <a id="p104195"></a>- |
| <a id="p104196"></a>Ссылка на источник | <a id="p104197"></a>- |
| <a id="p104198"></a>Пример | <a id="p104199"></a>- |
| <a id="p104200"></a>Идентификатор | <a id="p104201"></a>38 |


<a id="p104202"></a>Таблица Е.39

<a id="p104203"></a>Линейная картографическая точность
при 99%-ном уровне значимости


| <a id="p104204"></a>Компонент | <a id="p104205"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104206"></a>Название | <a id="p104207"></a>Линейная картографическая точность при 99%-ном уровне значимости |
| <a id="p104208"></a>Краткое название | <a id="p104209"></a>LMAS 99% |
| <a id="p104210"></a>Название элемента | <a id="p104211"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104212"></a>Базовая мера | <a id="p104213"></a>LE99 или LE99(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104214"></a>Определение | <a id="p104215"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение находится с вероятностью 99% |
| <a id="p104216"></a>Описание | <a id="p104217"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104218"></a>Параметр | <a id="p104219"></a>- |
| <a id="p104220"></a>Тип значения | <a id="p104221"></a>Мера |
| <a id="p104222"></a>Структура значения | <a id="p104223"></a>- |
| <a id="p104224"></a>Ссылка на источник | <a id="p104225"></a>- |
| <a id="p104226"></a>Пример | <a id="p104227"></a>- |
| <a id="p104228"></a>Идентификатор | <a id="p104229"></a>39 |


<a id="p104230"></a>Таблица Е.40

<a id="p104231"></a>Уровень высокой линейной достоверности


| <a id="p104232"></a>Компонент | <a id="p104233"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104234"></a>Название | <a id="p104235"></a>Уровень высокой линейной достоверности |
| <a id="p104236"></a>Краткое название | <a id="p104237"></a>- |
| <a id="p104238"></a>Название элемента | <a id="p104239"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104240"></a>Базовая мера | <a id="p104241"></a>LE99.8 или LE99.8(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104242"></a>Определение | <a id="p104243"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение находится с вероятностью 99,8% |
| <a id="p104244"></a>Описание | <a id="p104245"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104246"></a>Параметр | <a id="p104247"></a>- |
| <a id="p104248"></a>Тип значения | <a id="p104249"></a>Мера |
| <a id="p104250"></a>Структура значения | <a id="p104251"></a>- |
| <a id="p104252"></a>Ссылка на источник | <a id="p104253"></a>- |
| <a id="p104254"></a>Пример | <a id="p104255"></a>- |
| <a id="p104256"></a>Идентификатор | <a id="p104257"></a>40 |


<a id="p104258"></a>Таблица Е.41

<a id="p104259"></a>Средняя квадратическая ошибка


| <a id="p104260"></a>Компонент | <a id="p104261"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104262"></a>Название | <a id="p104263"></a>Среднеквадратическая ошибка |
| <a id="p104264"></a>Краткое название | <a id="p104265"></a>RMSE |
| <a id="p104266"></a>Название элемента | <a id="p104267"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104268"></a>Базовая мера | <a id="p104269"></a>Не применяется |
| <a id="p104270"></a>Определение | <a id="p104271"></a>- |
| <a id="p104272"></a>Описание | <a id="p104273"></a><a id="p104275"></a>Истинное значение измеряемой величины Z известно как zt. Исходя из этого, оценка<br>приводит к линейной среднеквадратической ошибке |
| <a id="p104276"></a>Параметр | <a id="p104277"></a>- |
| <a id="p104278"></a>Тип значения | <a id="p104279"></a>Мера |
| <a id="p104280"></a>Структура значения | <a id="p104281"></a>- |
| <a id="p104282"></a>Ссылка на источник | <a id="p104283"></a>- |
| <a id="p104284"></a>Пример | <a id="p104285"></a>- |
| <a id="p104286"></a>Идентификатор | <a id="p104287"></a>41 |


<a id="p104288"></a>Таблица Е.42

<a id="p104289"></a>Абсолютная линейная ошибка при 90%-ном уровне значимости
смещенных вертикальных данных


| <a id="p104290"></a>Компонент | <a id="p104291"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104292"></a>Название | <a id="p104293"></a>Абсолютная линейная ошибка при 90%-ном уровне значимости смещенных вертикальных данных (вариант 1) |
| <a id="p104294"></a>Краткое название | <a id="p104295"></a>LMAS |
| <a id="p104296"></a>Название элемента | <a id="p104297"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104298"></a>Базовая мера | <a id="p104299"></a>Не применяется |
| <a id="p104300"></a>Определение | <a id="p104301"></a>Абсолютная вертикальная точность координат данных, выраженная в терминах линейной ошибки при 90%-ной вероятности наличия смещения |
| <a id="p104302"></a>Описание | <a id="p104303"></a><a id="p104304"></a><a id="p104305"></a><a id="p104306"></a><a id="p104308"></a><a id="p104310"></a><a id="p104311"></a><a id="p104312"></a><a id="p104314"></a><a id="p104316"></a><a id="p104317"></a>Сравнение данных (источник) и контроль (эталон) вычисляется следующим образом:<br>а) вычисление абсолютной погрешности в вертикальном измерении в каждой точке:<br>при i = 1 ... N;<br>б) вычисление абсолютного значения смещения:<br>в) вычисление линейного стандартного отклонения измеренных различий между тестируемым продуктом и эталонным источником:<br>г) вычисление линейного стандартного отклонения ошибок в эталонном источнике:<br>;<br>д) вычисление линейного стандартного отклонения ошибок в тестируемом продукте:<br>е) вычисление соотношения (ratio) абсолютной величины средней ошибки к стандартному отклонению:<br>ж) если ratio > 1,4, то ;<br>и) если ratio <= 1,4, то |
| <a id="p104318"></a>Параметр | <a id="p104319"></a>- |
| <a id="p104320"></a>Тип значения | <a id="p104321"></a>Мера |
| <a id="p104322"></a>Структура значения | <a id="p104323"></a>- |
| <a id="p104324"></a>Ссылка на источник | <a id="p104325"></a>[22] |
| <a id="p104326"></a>Пример | <a id="p104327"></a>- |
| <a id="p104328"></a>Идентификатор | <a id="p104329"></a>42 |


<a id="p104330"></a>Таблица Е.43

<a id="p104331"></a>Абсолютная линейная ошибка при 90%-ном уровне значимости
смещенных вертикальных данных


| <a id="p104332"></a>Компонент | <a id="p104333"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104334"></a>Название | <a id="p104335"></a>Абсолютная линейная ошибка при 90%-ном уровне значимости смещенных вертикальных данных (вариант 2) |
| <a id="p104336"></a>Краткое название | <a id="p104337"></a>ALE |
| <a id="p104338"></a>Название элемента | <a id="p104339"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104340"></a>Базовая мера | <a id="p104341"></a>Не применяется |
| <a id="p104342"></a>Определение | <a id="p104343"></a>Абсолютная вертикальная точность координат данных, выраженная в терминах линейной ошибки при 90%-ной вероятности наличия смещения |
| <a id="p104344"></a>Описание | <a id="p104345"></a><a id="p104346"></a><a id="p104347"></a><a id="p104348"></a><a id="p104350"></a><a id="p104352"></a><a id="p104354"></a><a id="p104355"></a><a id="p104356"></a><a id="p104357"></a><a id="p104359"></a>Сравнение данных (источника) с эталоном вычисляется следующим образом:<br>а) вычисление абсолютной погрешности в вертикальном измерении в каждой точке:<br>при i = 1 ... N;<br>б) вычисление средней ошибки по вертикали:<br>в) вычисление стандартного отклонения ошибок по вертикали:<br>г) вычисление соотношения (ratio) абсолютной величины средней ошибки к стандартному отклонению<br>д) если ratio > 1,4, тогда k = 1,2815;<br>е) если ratio <= 1,4, тогда вычисление k проводится на основе соотношения вертикального смещения к стандартному отклонению высот с помощью кубического полинома в соответствии с табличными значениями, определенными в Справочнике таблиц по теории вероятностей и статистики (см. [22]).<br>k = 1,6435 - (0,999556·ratio) + (0,923237·ratio2) - (0,282533·ratio3);<br>ж) вычисление LE90 для источника:<br>и) вычисление абсолютного LE90: |
| <a id="p104361"></a>Параметр | <a id="p104362"></a><a id="p104363"></a><a id="p104364"></a>Название: объем выборки.<br>Определение: используется, как правило, минимум 30 точек, что не всегда возможно в зависимости от идентифицируемых контрольных точек. Для 10%-ной выборки уровня атрибуции объектов от генеральной совокупности объектов.<br>Тип значения: Real |
| <a id="p104365"></a>Тип значения | <a id="p104366"></a>Мера |
| <a id="p104367"></a>Структура значения | <a id="p104368"></a>- |
| <a id="p104369"></a>Ссылка на источник | <a id="p104370"></a>[10], [22], [23] |
| <a id="p104371"></a>Пример | <a id="p104372"></a>- |
| <a id="p104373"></a>Идентификатор | <a id="p104374"></a>43 |


<a id="p104375"></a>Е.4.1.3 Горизонтальная позиционная неопределенность
<a id="p104376"></a>Горизонтальные координаты точки определяются 2D-координатами. Неопределенность координаты любой точки можно описать с помощью базовых мер качества данных для двухмерной случайной величины, описанной в Ж.3.3. Меры качества данных для горизонтальной позиционной неопределенности элемента качества данных "абсолютная/внешняя точность" представлены в таблицах Е.44 - Е.53.

<a id="p104377"></a>Таблица Е.44

<a id="p104378"></a>Стандартное круговое отклонение


| <a id="p104379"></a>Компонент | <a id="p104380"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104381"></a>Название | <a id="p104382"></a>Стандартное круговое отклонение |
| <a id="p104383"></a>Краткое название | <a id="p104384"></a>Стандартная круговая ошибка, точечная ошибка по Гельмерту, CSE |
| <a id="p104385"></a>Название элемента | <a id="p104386"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104387"></a>Базовая мера | <a id="p104388"></a>CE39.4 |
| <a id="p104389"></a>Определение | <a id="p104390"></a>Радиус описывающей окружности, в которой истинное положение точек расположено с вероятностью 39,4% |
| <a id="p104391"></a>Описание | <a id="p104392"></a>См. Ж.3.3 |
| <a id="p104393"></a>Параметр | <a id="p104394"></a>- |
| <a id="p104395"></a>Тип значения | <a id="p104396"></a>Мера |
| <a id="p104397"></a>Структура значения | <a id="p104398"></a>- |
| <a id="p104399"></a>Ссылка на источник | <a id="p104400"></a>- |
| <a id="p104401"></a>Пример | <a id="p104402"></a>- |
| <a id="p104403"></a>Идентификатор | <a id="p104404"></a>44 |


<a id="p104405"></a>Таблица Е.45

<a id="p104406"></a>Вероятная круговая ошибка


| <a id="p104407"></a>Компонент | <a id="p104408"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104409"></a>Название | <a id="p104410"></a>Вероятная круговая ошибка |
| <a id="p104411"></a>Краткое название | <a id="p104412"></a>CEP |
| <a id="p104413"></a>Название элемента | <a id="p104414"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104415"></a>Базовая мера | <a id="p104416"></a>CE50 |
| <a id="p104417"></a>Определение | <a id="p104418"></a>Радиус описывающей окружности, в которой истинное положение точек расположено с вероятностью 50% |
| <a id="p104419"></a>Описание | <a id="p104420"></a>См. Ж.3.3 |
| <a id="p104421"></a>Параметр | <a id="p104422"></a>- |
| <a id="p104423"></a>Тип значения | <a id="p104424"></a>Мера |
| <a id="p104425"></a>Структура значения | <a id="p104426"></a>- |
| <a id="p104427"></a>Ссылка на источник | <a id="p104428"></a>- |
| <a id="p104429"></a>Пример | <a id="p104430"></a>- |
| <a id="p104431"></a>Идентификатор | <a id="p104432"></a>45 |


<a id="p104433"></a>Таблица Е.46

<a id="p104434"></a>Стандарт круговой картографической точности


| <a id="p104435"></a>Компонент | <a id="p104436"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104437"></a>Название | <a id="p104438"></a>Круговая ошибка при 90%-ном уровне значимости |
| <a id="p104439"></a>Краткое название | <a id="p104440"></a>Стандарт круговой картографической точности (CMAS) |
| <a id="p104441"></a>Название элемента | <a id="p104442"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104443"></a>Базовая мера | <a id="p104444"></a>CE90 |
| <a id="p104445"></a>Определение | <a id="p104446"></a>Радиус описывающей окружности, в которой истинное положение точек расположено с вероятностью 90% |
| <a id="p104447"></a>Описание | <a id="p104448"></a>См. Ж.3.3 |
| <a id="p104449"></a>Параметр | <a id="p104450"></a>- |
| <a id="p104451"></a>Тип значения | <a id="p104452"></a>Мера |
| <a id="p104453"></a>Структура значения | <a id="p104454"></a>- |
| <a id="p104455"></a>Ссылка на источник | <a id="p104456"></a>- |
| <a id="p104457"></a>Пример | <a id="p104458"></a>- |
| <a id="p104459"></a>Идентификатор | <a id="p104460"></a>46 |


<a id="p104461"></a>Таблица Е.47

<a id="p104462"></a>Круговая ошибка при 95%-ном уровне значимости


| <a id="p104463"></a>Компонент | <a id="p104464"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104465"></a>Название | <a id="p104466"></a>Круговая ошибка при 95%-ном уровне значимости |
| <a id="p104467"></a>Краткое название | <a id="p104468"></a>Точность навигации |
| <a id="p104469"></a>Название элемента | <a id="p104470"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104471"></a>Базовая мера | <a id="p104472"></a>CE95 |
| <a id="p104473"></a>Определение | <a id="p104474"></a>Радиус описывающей окружности, в которой истинное положение точек расположено с вероятностью 95% |
| <a id="p104475"></a>Описание | <a id="p104476"></a>См. Ж.3.3 |
| <a id="p104477"></a>Параметр | <a id="p104478"></a>- |
| <a id="p104479"></a>Тип значения | <a id="p104480"></a>Мера |
| <a id="p104481"></a>Структура значения | <a id="p104482"></a>- |
| <a id="p104483"></a>Ссылка на источник | <a id="p104484"></a>- |
| <a id="p104485"></a>Пример | <a id="p104486"></a>- |
| <a id="p104487"></a>Идентификатор | <a id="p104488"></a>47 |


<a id="p104489"></a>Таблица Е.48

<a id="p104490"></a>Почти достоверная круговая ошибка


| <a id="p104491"></a>Компонент | <a id="p104492"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104493"></a>Название | <a id="p104494"></a>Почти достоверная круговая ошибка |
| <a id="p104495"></a>Краткое название | <a id="p104496"></a>CNCE |
| <a id="p104497"></a>Название элемента | <a id="p104498"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104499"></a>Базовая мера | <a id="p104500"></a>CE99.8 |
| <a id="p104501"></a>Определение | <a id="p104502"></a>Радиус описывающей окружности, в которой истинное положение точек расположено с вероятностью 99,8% |
| <a id="p104503"></a>Описание | <a id="p104504"></a>См. Ж.3.3 |
| <a id="p104505"></a>Параметр | <a id="p104506"></a>- |
| <a id="p104507"></a>Тип значения | <a id="p104508"></a>Мера |
| <a id="p104509"></a>Структура значения | <a id="p104510"></a>- |
| <a id="p104511"></a>Ссылка на источник | <a id="p104512"></a>- |
| <a id="p104513"></a>Пример | <a id="p104514"></a>- |
| <a id="p104515"></a>Идентификатор | <a id="p104516"></a>48 |


<a id="p104517"></a>Таблица Е.49

<a id="p104518"></a>Среднеквадратическая ошибка планиметрии


| <a id="p104519"></a>Компонент | <a id="p104520"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104521"></a>Название | <a id="p104522"></a>Среднеквадратическая ошибка планиметрии |
| <a id="p104523"></a>Краткое название | <a id="p104524"></a>RMSEP |
| <a id="p104525"></a>Название элемента | <a id="p104526"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104527"></a>Базовая мера | <a id="p104528"></a>Не применяется |
| <a id="p104529"></a>Определение | <a id="p104530"></a>Радиус окружности вокруг заданной точки, в которой истинное значение расположено с вероятностью P |
| <a id="p104531"></a>Описание | <a id="p104532"></a><a id="p104533"></a><a id="p104535"></a>Истинные значения наблюдаемых координат X и Y известны как xt и yt<br>Исходя из этого, статистическая оценка<br>приводит к среднеквадратической ошибке планиметрии |
| <a id="p104536"></a>Параметр | <a id="p104537"></a>- |
| <a id="p104538"></a>Тип значения | <a id="p104539"></a>Мера |
| <a id="p104540"></a>Структура значения | <a id="p104541"></a>- |
| <a id="p104542"></a>Ссылка на источник | <a id="p104543"></a>- |
| <a id="p104544"></a>Пример | <a id="p104545"></a>- |
| <a id="p104546"></a>Идентификатор | <a id="p104547"></a>49 |


<a id="p104548"></a>Таблица Е.50

<a id="p104549"></a>Абсолютная круговая ошибка при 90%-ном уровне значимости
смещенных данных


<table>
<colgroup><col width="26%"><col width="74%"></colgroup>
<tr><td><a id="p104550"></a>Компонент</td><td><a id="p104551"></a>Описание</td></tr>
<tr><td><a id="p104552"></a>Название</td><td><a id="p104553"></a>Абсолютная круговая ошибка при 90%-ном уровне значимости смещенных данных (вариант 2)</td></tr>
<tr><td><a id="p104554"></a>Краткое название</td><td><a id="p104555"></a>Мера абсолютной горизонтальной точности при 90%-ном уровне значимости смещенных данных (CMAS)</td></tr>
<tr><td><a id="p104556"></a>Название элемента</td><td><a id="p104557"></a>Абсолютная или внешняя точность</td></tr>
<tr><td><a id="p104558"></a>Базовая мера</td><td><a id="p104559"></a>Не применяется</td></tr>
<tr><td><a id="p104560"></a>Определение</td><td><a id="p104561"></a>Абсолютная горизонтальная точность координат данных, выраженная в терминах круговой ошибки при вероятности 90%, учитывая наличие смещения</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p104562"></a><a id="p104563"></a>Описание<br>Сравнение данных (источник) и контроль (эталон) вычисляется следующим образом:</td></tr>
<tr><td><a id="p104564"></a>а) вычисление абсолютной погрешности в горизонтальной плоскости в каждой точке и каждой координате Xi и Yi:</td><td><a id="p104565"></a><a id="p104566"></a><a id="p104568"></a><a id="p104570"></a><a id="p104572"></a><a id="p104573"></a><a id="p104574"></a><a id="p104576"></a><a id="p104578"></a><a id="p104579"></a>и  при i = 1 ... N;<br>б) вычисление средней горизонтальной ошибки каждой координаты<br>и<br>в) вычисление линейного стандартного отклонения измеренных различий между тестируемым продуктом и эталонным источником<br>г) вычисление линейного стандартного отклонения ошибок в эталонном источнике:<br>;<br>д) вычисление линейного стандартного отклонения ошибок в тестируемом продукте:<br>е) вычисление абсолютной круговой ошибки при 90%-ном уровне достоверности смещенных данных (CMAS)<br>Параметр<br>-</td></tr>
<tr><td><a id="p104580"></a>Тип значения</td><td><a id="p104581"></a>Мера</td></tr>
<tr><td><a id="p104582"></a>Структура значения</td><td><a id="p104583"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p104584"></a>Ссылка на источник</td><td><a id="p104585"></a>[22]</td></tr>
<tr><td><a id="p104586"></a>Пример</td><td><a id="p104587"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p104588"></a>Идентификатор</td><td><a id="p104589"></a>50</td></tr>
<tr><td></td><td><a id="p104590"></a>Таблица Е.51</td></tr>
</table>


<a id="p104591"></a>Абсолютная круговая ошибка при 90%-ном уровне значимости
неравномерно распределенных данных


| <a id="p104592"></a>Компонент | <a id="p104593"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104594"></a>Название | <a id="p104595"></a>Абсолютная круговая ошибка при 90%-ном уровне значимости смещенных данных |
| <a id="p104596"></a>Краткое название | <a id="p104597"></a>ACE |
| <a id="p104598"></a>Название элемента | <a id="p104599"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104600"></a>Базовая мера | <a id="p104601"></a>Не применяется |
| <a id="p104602"></a>Определение | <a id="p104603"></a>Абсолютная горизонтальная точность координат данных, выраженная в терминах круговой ошибки при вероятности 90%, учитывая наличие смещения |
| <a id="p104604"></a>Описание | <a id="p104605"></a><a id="p104606"></a><a id="p104608"></a><a id="p104609"></a><a id="p104611"></a><a id="p104613"></a><a id="p104615"></a><a id="p104616"></a><a id="p104617"></a><a id="p104618"></a><a id="p104620"></a>Сравнение данных (источник) с эталоном вычисляется следующим образом:<br>а) вычисление абсолютной погрешности в горизонтальной плоскости в каждой точке<br>при i = 1 ... N;<br>б) вычисление средней горизонтальной ошибки:<br>в) вычисление стандартного отклонения горизонтальных ошибок:<br>г) вычисление соотношения (ratio) абсолютной величины средней ошибки к стандартному отклонению:<br>д) если ratio > 1,4, то k = 1,2815;<br>е) если ratio <= 1,4, то вычисление k проводится на основе отношения абсолютной величины средней ошибки к стандартному отклонению с помощью кубического полинома в соответствии с табличными значениями, определенными в [22].<br>k = 1,6435 - (0,999556 ratio) + (0,923237 ratio2) - (0,282533 ratio3);<br>ж) вычисление CE90 для источника:<br>и) вычисление абсолютного CE90 |
| <a id="p104622"></a>Параметр | <a id="p104623"></a><a id="p104624"></a><a id="p104625"></a>Название: объем выборки.<br>Определение: используется, как правило, минимум 30 точек, что не всегда возможно в зависимости от идентифицируемых контрольных точек. Для 10%-ной выборки уровня атрибуции объектов от генеральной совокупности объектов.<br>Тип значения: Real |
| <a id="p104626"></a>Тип значения | <a id="p104627"></a>Мера |
| <a id="p104628"></a>Структура значения | <a id="p104629"></a>- |
| <a id="p104630"></a>Ссылка на источник | <a id="p104631"></a>[10], [23] |
| <a id="p104632"></a>Пример | <a id="p104633"></a>- |
| <a id="p104634"></a>Идентификатор | <a id="p104635"></a>51 |


<a id="p104636"></a>Таблица Е.52

<a id="p104637"></a>Эллипс неопределенности


| <a id="p104638"></a>Компонент | <a id="p104639"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104640"></a>Название | <a id="p104641"></a>Эллипс неопределенности |
| <a id="p104642"></a>Краткое название | <a id="p104643"></a>Стандартный эллипс ошибок точек |
| <a id="p104644"></a>Название элемента | <a id="p104645"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104646"></a>Базовая мера | <a id="p104647"></a>Не применяется |
| <a id="p104648"></a>Определение | <a id="p104649"></a>2D-эллипс с двумя основными осями с указанием направления и значения самой высокой и самой низкой неопределенности 2D-точки |
| <a id="p104650"></a>Описание | <a id="p104651"></a><a id="p104652"></a><a id="p104653"></a><a id="p104654"></a><a id="p104656"></a>Из заданной ковариационной матрицы (меры качества данных, таблица Е.34) 2D-координат точек элементы, описывающие эллипс неопределенности, могут быть определены на основе их собственных значений.<br>Для одной точки k ковариационная матрица имеет вид<br>где<br>Направление (bearing) основной полуоси эллипса неопределенности может быть вычислено по формуле<br>и |
| <a id="p104659"></a>Параметр | <a id="p104660"></a>- |
| <a id="p104661"></a>Тип значения | <a id="p104662"></a>Мера |
| <a id="p104663"></a>Структура значения | <a id="p104664"></a>Последовательность (a, b, ) |
| <a id="p104665"></a>Ссылка на источник | <a id="p104666"></a>- |
| <a id="p104667"></a>Пример | <a id="p104668"></a>- |
| <a id="p104669"></a>Идентификатор | <a id="p104670"></a>52 |


<a id="p104671"></a>Таблица Е.53

<a id="p104672"></a>Доверительный эллипс


| <a id="p104673"></a>Компонент | <a id="p104674"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104675"></a>Название | <a id="p104676"></a>Эллипс достоверности |
| <a id="p104677"></a>Краткое название | <a id="p104678"></a>Доверительный эллипс ошибок точек |
| <a id="p104679"></a>Название элемента | <a id="p104680"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104681"></a>Базовая мера | <a id="p104682"></a>Не применяется |
| <a id="p104683"></a>Определение | <a id="p104684"></a>2D-эллипс с двумя основными осями с указанием направления и значения самой высокой и самой низкой неопределенности 2D-точки |
| <a id="p104685"></a>Описание | <a id="p104686"></a><a id="p104687"></a><a id="p104688"></a><a id="p104689"></a><a id="p104691"></a><a id="p104694"></a>Из заданной ковариационной матрицы (меры качества данных, см. таблицу Е.34) элементы, описывающие эллипс неопределенности, могут быть определены на основе их собственных значений.<br>Для одной точки k ковариационная матрица имеет вид<br>где<br>Направление  (bearing) основной полуоси эллипса неопределенности может быть вычислено по формуле<br>и<br>Со значениями для  - распределения 2D доверительного эллипса |
| <a id="p104698"></a>Параметр | <a id="p104699"></a><a id="p104700"></a>Название: значительный уровень. Определение: .<br>Тип значения: число |
| <a id="p104701"></a>Тип значения | <a id="p104702"></a>Мера |
| <a id="p104703"></a>Структура значения | <a id="p104704"></a>Последовательность (a, b, ) |
| <a id="p104705"></a>Ссылка на источник | <a id="p104706"></a>- |
| <a id="p104707"></a>Пример | <a id="p104708"></a>- |
| <a id="p104709"></a>Идентификатор | <a id="p104710"></a>53 |


<a id="p104711"></a>Е.4.1.4 Относительная или внутренняя точность
<a id="p104712"></a>Данный элемент качества предусматривает использование тех же мер качества данных, что и элемент "абсолютная или внешняя точность". Разница заключается лишь в методе оценки.
<a id="p104713"></a>Относительная точность между объектами может быть выражена с помощью мер качества данных "относительная вертикальная ошибка" и "относительная горизонтальная ошибка", которые представлены в таблицах Е.54 и Е.55.

<a id="p104714"></a>Таблица Е.54

<a id="p104715"></a>Относительная вертикальная ошибка


<table>
<colgroup><col width="26%"><col width="74%"></colgroup>
<tr><td><a id="p104716"></a>Компонент</td><td><a id="p104717"></a>Описание</td></tr>
<tr><td><a id="p104718"></a>Название</td><td><a id="p104719"></a>Относительная вертикальная ошибка</td></tr>
<tr><td><a id="p104720"></a>Краткое название</td><td><a id="p104721"></a>Rel LE90</td></tr>
<tr><td><a id="p104722"></a>Название элемента</td><td><a id="p104723"></a>Абсолютная или внешняя точность</td></tr>
<tr><td><a id="p104724"></a>Базовая мера</td><td><a id="p104725"></a>Не применяется</td></tr>
<tr><td><a id="p104726"></a>Определение</td><td><a id="p104727"></a>Оценка случайных ошибок между объектами рельефа в одном наборе данных или карте/графике. Это функция случайной ошибки измерения высоты по отношению к общему вертикальному датуму</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p104728"></a><a id="p104729"></a>Описание<br>Сравнение данных (источник) с эталоном вычисляется следующим образом:</td></tr>
<tr><td><a id="p104730"></a>а) определение всех возможных комбинаций пар точек</td><td><a id="p104731"></a><a id="p104732"></a><a id="p104733"></a><a id="p104734"></a><a id="p104735"></a><a id="p104736"></a><a id="p104738"></a><a id="p104740"></a><a id="p104741"></a>Комбинации пар точек = m = n(n1)/2;<br>б) вычисление абсолютной вертикальной ошибки в каждой точке<br>где i = 1 ... n;<br>в) вычисление относительной вертикальной ошибки для всех комбинаций пар точки<br>где k = 1 ... m1, j = k + 1, ... m;<br>г) вычисление относительного вертикального стандартного отклонения<br>в) вычисление относительной LE путем приведения сигмы к 90%-ному уровню значимости<br>Параметр<br>Название: n.</td></tr>
<tr><td><a id="p104742"></a>Определение: объем выборки. Тип значения: Integer</td><td><a id="p104743"></a><a id="p104744"></a>Тип значения<br>Мера</td></tr>
<tr><td><a id="p104745"></a>Структура значения</td><td><a id="p104746"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p104747"></a>Ссылка на источник</td><td><a id="p104748"></a>[23]</td></tr>
<tr><td><a id="p104749"></a>Пример</td><td><a id="p104750"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p104751"></a>Идентификатор</td><td><a id="p104752"></a>54</td></tr>
<tr><td></td><td><a id="p104753"></a>Таблица Е.55</td></tr>
</table>


<a id="p104754"></a>Относительная горизонтальная ошибка


| <a id="p104755"></a>Компонент | <a id="p104756"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104757"></a>Название | <a id="p104758"></a>Относительная горизонтальная ошибка |
| <a id="p104759"></a>Краткое название | <a id="p104760"></a>Rel CE90 |
| <a id="p104761"></a>Название элемента | <a id="p104762"></a>Абсолютная или внешняя точность |
| <a id="p104763"></a>Базовая мера | <a id="p104764"></a>Не применяется |
| <a id="p104765"></a>Определение | <a id="p104766"></a>Оценка случайных ошибок в горизонтальной позиции между объектами в наборе данных или карте/графике |
| <a id="p104767"></a>Описание | <a id="p104768"></a><a id="p104769"></a><a id="p104770"></a><a id="p104771"></a><a id="p104772"></a><a id="p104773"></a><a id="p104774"></a><a id="p104775"></a><a id="p104776"></a><a id="p104777"></a><a id="p104780"></a><a id="p104782"></a>Сравнение данных (источник) с эталоном вычисляется следующим образом:<br>а) определение всех возможных комбинаций пар точек:<br>Комбинации пар точек = m = n(n1)/2;<br>б) вычисление абсолютной погрешности в x и y плоскостях в каждой точке<br>при i = 1 ... n,<br>при i = 1 ... n;<br>в) вычисление относительной погрешности в x и y плоскостях для всех комбинаций пар точки:<br>при k = 1 ... m1, j = k + 1, ... m,<br>при k = 1 ... m1, j = k + 1, ... m;<br>г) вычисление относительного стандартного отклонения на каждой оси<br>д) вычисление относительного горизонтального стандартного отклонения<br>е) вычисление относительной LE путем приведения сигмы к 90%-ному уровню значимости |
| <a id="p104784"></a>Параметр | <a id="p104785"></a><a id="p104786"></a>Название: n<br>Определение: объем выборки. Тип значения: Integer |
| <a id="p104787"></a>Компонент | <a id="p104788"></a>Описание |
| <a id="p104789"></a>Тип значения | <a id="p104790"></a>Мера |
| <a id="p104791"></a>Структура значения | <a id="p104792"></a>- |
| <a id="p104793"></a>Ссылка на источник | <a id="p104794"></a>[23] |
| <a id="p104795"></a>Пример | <a id="p104796"></a>- |
| <a id="p104797"></a>Идентификатор | <a id="p104798"></a>55 |


<a id="p104799"></a>Е.4.2 Точность позиционирования данных относительно координатной сетки
<a id="p104800"></a>Для описания сеточных данных могут использоваться те же меры качества, что и для горизонтальной позициональной неопределенности в соответствии с Е.4.1.3. Для описания групповых значений в растрах может применяться точность количественных атрибутов в соответствии с Е.6.3.

<a id="p104801"></a>Е.5 Точность временных измерений

<a id="p104802"></a>Временные измерения можно рассматривать как одномерные случайные величины. Использование базовых мер качества данных согласно Ж.3.2 приводит к мерам качества данных в соответствии с таблицами Е.56 - Е.61.

<a id="p104803"></a>Таблица Е.56

<a id="p104804"></a>Временная точность при 68,3%-ном уровне значимости


| <a id="p104805"></a>Компонент | <a id="p104806"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104807"></a>Название | <a id="p104808"></a>Временная точность при 68,3%-ном уровне значимости |
| <a id="p104809"></a>Краткое название | <a id="p104810"></a>- |
| <a id="p104811"></a>Название элемента | <a id="p104812"></a>Точность измерения времени |
| <a id="p104813"></a>Базовая мера | <a id="p104814"></a>LE68.3 или LE68.3(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104815"></a>Определение | <a id="p104816"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение экземпляра времени лежит с вероятностью 68,3% |
| <a id="p104817"></a>Описание | <a id="p104818"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104819"></a>Параметр | <a id="p104820"></a>- |
| <a id="p104821"></a>Тип значения | <a id="p104822"></a>Мера |
| <a id="p104823"></a>Структура значения | <a id="p104824"></a>- |
| <a id="p104825"></a>Ссылка на источник | <a id="p104826"></a>- |
| <a id="p104827"></a>Пример | <a id="p104828"></a>- |
| <a id="p104829"></a>Идентификатор | <a id="p104830"></a>56 |


<a id="p104831"></a>Таблица Е.57

<a id="p104832"></a>Временная точность при 50%-ном уровне значимости


| <a id="p104833"></a>Компонент | <a id="p104834"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104835"></a>Название | <a id="p104836"></a>Временная точность при 50%-ном уровне значимости |
| <a id="p104837"></a>Краткое название | <a id="p104838"></a>- |
| <a id="p104839"></a>Название элемента | <a id="p104840"></a>Точность измерения времени |
| <a id="p104841"></a>Базовая мера | <a id="p104842"></a>LE50 или LE50(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104843"></a>Определение | <a id="p104844"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение экземпляра времени лежит с вероятностью 50% |
| <a id="p104845"></a>Описание | <a id="p104846"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104847"></a>Параметр | <a id="p104848"></a>- |
| <a id="p104849"></a>Тип значения | <a id="p104850"></a>Мера |
| <a id="p104851"></a>Структура значения | <a id="p104852"></a>- |
| <a id="p104853"></a>Ссылка на источник | <a id="p104854"></a>- |
| <a id="p104855"></a>Пример | <a id="p104856"></a>- |
| <a id="p104857"></a>Идентификатор | <a id="p104858"></a>57 |


<a id="p104859"></a>Таблица Е.58

<a id="p104860"></a>Временная точность при 90%-ном уровне значимости


| <a id="p104861"></a>Компонент | <a id="p104862"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104863"></a>Название | <a id="p104864"></a>Временная точность при 90%-ном уровне значимости |
| <a id="p104865"></a>Краткое название | <a id="p104866"></a>- |
| <a id="p104867"></a>Название элемента | <a id="p104868"></a>Точность измерения времени |
| <a id="p104869"></a>Базовая мера | <a id="p104870"></a>LE90 или LE90(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104871"></a>Определение | <a id="p104872"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение экземпляра времени лежит с вероятностью 90% |
| <a id="p104873"></a>Описание | <a id="p104874"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104875"></a>Параметр | <a id="p104876"></a>- |
| <a id="p104877"></a>Тип значения | <a id="p104878"></a>Мера |
| <a id="p104879"></a>Структура значения | <a id="p104880"></a>- |
| <a id="p104881"></a>Ссылка на источник | <a id="p104882"></a>- |
| <a id="p104883"></a>Пример | <a id="p104884"></a>- |
| <a id="p104885"></a>Идентификатор | <a id="p104886"></a>58 |


<a id="p104887"></a>Таблица Е.59

<a id="p104888"></a>Временная точность при 95%-ном уровне значимости


| <a id="p104889"></a>Компонент | <a id="p104890"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104891"></a>Название | <a id="p104892"></a>Временная точность при 95%-ном уровне значимости |
| <a id="p104893"></a>Краткое название | <a id="p104894"></a>- |
| <a id="p104895"></a>Название элемента | <a id="p104896"></a>Точность измерения времени |
| <a id="p104897"></a>Базовая мера | <a id="p104898"></a>LE95 или LE95(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104899"></a>Определение | <a id="p104900"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение экземпляра времени лежит с вероятностью 95% |
| <a id="p104901"></a>Описание | <a id="p104902"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104903"></a>Параметр | <a id="p104904"></a>- |
| <a id="p104905"></a>Тип значения | <a id="p104906"></a>Мера |
| <a id="p104907"></a>Структура значения | <a id="p104908"></a>- |
| <a id="p104909"></a>Ссылка на источник | <a id="p104910"></a>- |
| <a id="p104911"></a>Пример | <a id="p104912"></a>- |
| <a id="p104913"></a>Идентификатор | <a id="p104914"></a>59 |


<a id="p104915"></a>Таблица Е.60

<a id="p104916"></a>Временная точность при 99%-ном уровне значимости


| <a id="p104917"></a>Компонент | <a id="p104918"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104919"></a>Название | <a id="p104920"></a>Временная точность при 99%-ном уровне значимости |
| <a id="p104921"></a>Краткое название | <a id="p104922"></a>- |
| <a id="p104923"></a>Название элемента | <a id="p104924"></a>Точность измерения времени |
| <a id="p104925"></a>Базовая мера | <a id="p104926"></a>LE99 или LE99(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104927"></a>Определение | <a id="p104928"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение экземпляра времени лежит с вероятностью 99% |
| <a id="p104929"></a>Описание | <a id="p104930"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104931"></a>Параметр | <a id="p104932"></a>- |
| <a id="p104933"></a>Тип значения | <a id="p104934"></a>Мера |
| <a id="p104935"></a>Структура значения | <a id="p104936"></a>- |
| <a id="p104937"></a>Ссылка на источник | <a id="p104938"></a>- |
| <a id="p104939"></a>Пример | <a id="p104940"></a>- |
| <a id="p104941"></a>Идентификатор | <a id="p104942"></a>60 |


<a id="p104943"></a>Таблица Е.61

<a id="p104944"></a>Временная точность при 99,8%-ном уровне значимости


| <a id="p104945"></a>Компонент | <a id="p104946"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104947"></a>Название | <a id="p104948"></a>Временная точность при 99,8%-ном уровне значимости |
| <a id="p104949"></a>Краткое название | <a id="p104950"></a>- |
| <a id="p104951"></a>Название элемента | <a id="p104952"></a>Точность измерения времени |
| <a id="p104953"></a>Базовая мера | <a id="p104954"></a>LE99.8 или LE99.8(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p104955"></a>Определение | <a id="p104956"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение экземпляра времени лежит с вероятностью 99,8% |
| <a id="p104957"></a>Описание | <a id="p104958"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p104959"></a>Параметр | <a id="p104960"></a>- |
| <a id="p104961"></a>Тип значения | <a id="p104962"></a>Мера |
| <a id="p104963"></a>Структура значения | <a id="p104964"></a>- |
| <a id="p104965"></a>Ссылка на источник | <a id="p104966"></a>- |
| <a id="p104967"></a>Пример | <a id="p104968"></a>- |
| <a id="p104969"></a>Идентификатор | <a id="p104970"></a>61 |


<a id="p104971"></a>Е.5.1 Временная согласованность
<a id="p104972"></a>В таблице Е.62 представлена одна мера качества данных для подэлемента качества "временная согласованность".

<a id="p104973"></a>Таблица Е.62

<a id="p104974"></a>Хронологическая последовательность


| <a id="p104975"></a>Компонент | <a id="p104976"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p104977"></a>Название | <a id="p104978"></a>Хронологическая последовательность |
| <a id="p104979"></a>Краткое название | <a id="p104980"></a>- |
| <a id="p104981"></a>Название элемента | <a id="p104982"></a>Временная согласованность |
| <a id="p104983"></a>Базовая мера | <a id="p104984"></a>Индикатор ошибок |
| <a id="p104985"></a>Определение | <a id="p104986"></a>Признак того, что событие неверно упорядочено в сравнении с другими событиями |
| <a id="p104987"></a>Описание | <a id="p104988"></a>- |
| <a id="p104989"></a>Параметр | <a id="p104990"></a>- |
| <a id="p104991"></a>Тип значения | <a id="p104992"></a>Булева переменная (значение "true" указывает на то, что событие упорядочено неверно) |
| <a id="p104993"></a>Структура значения | <a id="p104994"></a>- |
| <a id="p104995"></a>Ссылка на источник | <a id="p104996"></a>- |
| <a id="p104997"></a>Пример | <a id="p104998"></a>True (в наборе данных присутствуют пять исторических событий, но они упорядочены неправильно) |
| <a id="p104999"></a>Идентификатор | <a id="p105000"></a>62 |


<a id="p105001"></a>Е.5.2 Временное соответствие
<a id="p105002"></a>Для описания временного соответствия можно использовать те же меры качества данных, что и для допустимых значений атрибутов (см. меры качества данных в таблицах Е.14 - Е.18 подэлемента качества "доменная согласованность").

<a id="p105003"></a>Е.6 Тематическая точность

<a id="p105004"></a>Е.6.1 Корректность классификации
<a id="p105005"></a>Отнесение элемента к определенному классу может быть правильным либо неправильным. В таблицах Е.63 - Е.67 представлено несколько мер качества данных в зависимости от классифицируемого элемента.

<a id="p105006"></a>Таблица Е.63

<a id="p105007"></a>Количество некорректно классифицированных объектов


| <a id="p105008"></a>Компонент | <a id="p105009"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105010"></a>Название | <a id="p105011"></a>Количество некорректно классифицированных объектов |
| <a id="p105012"></a>Краткое название | <a id="p105013"></a>- |
| <a id="p105014"></a>Название элемента | <a id="p105015"></a>Корректность классификации |
| <a id="p105016"></a>Базовая мера | <a id="p105017"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p105018"></a>Определение | <a id="p105019"></a>Количество неправильно классифицированных объектов |
| <a id="p105020"></a>Описание | <a id="p105021"></a>- |
| <a id="p105022"></a>Параметр | <a id="p105023"></a>- |
| <a id="p105024"></a>Тип значения | <a id="p105025"></a>Integer |
| <a id="p105026"></a>Структура значения | <a id="p105027"></a>- |
| <a id="p105028"></a>Ссылка на источник | <a id="p105029"></a>- |
| <a id="p105030"></a>Пример | <a id="p105031"></a>- |
| <a id="p105032"></a>Идентификатор | <a id="p105033"></a>63 |


<a id="p105034"></a>Таблица Е.64

<a id="p105035"></a>Степень некорректности классификации


| <a id="p105036"></a>Компонент | <a id="p105037"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105038"></a>Название | <a id="p105039"></a>Степень корректности классификации |
| <a id="p105040"></a>Краткое название | <a id="p105041"></a>- |
| <a id="p105042"></a>Название элемента | <a id="p105043"></a>Корректность классификации |
| <a id="p105044"></a>Базовая мера | <a id="p105045"></a>Частота ошибок |
| <a id="p105046"></a>Определение | <a id="p105047"></a>Количество неправильно классифицированных объектов по отношению к количеству объектов, которые должны присутствовать в классификации |
| <a id="p105048"></a>Описание | <a id="p105049"></a>- |
| <a id="p105050"></a>Параметр | <a id="p105051"></a>- |
| <a id="p105052"></a>Тип значения | <a id="p105053"></a>Real |
| <a id="p105054"></a>Структура значения | <a id="p105055"></a>- |
| <a id="p105056"></a>Ссылка на источник | <a id="p105057"></a>- |
| <a id="p105058"></a>Пример | <a id="p105059"></a>- |
| <a id="p105060"></a>Идентификатор | <a id="p105061"></a>64 |


<a id="p105062"></a>Таблица Е.65

<a id="p105063"></a>Матрица неправильной классификации


| <a id="p105064"></a>Компонент | <a id="p105065"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105066"></a>Название | <a id="p105067"></a>Матрица неправильной классификации |
| <a id="p105068"></a>Краткое название | <a id="p105069"></a>Матрица неточностей |
| <a id="p105070"></a>Название элемента | <a id="p105071"></a>Корректность классификации |
| <a id="p105072"></a>Базовая мера | <a id="p105073"></a>- |
| <a id="p105074"></a>Определение | <a id="p105075"></a>Матрица, которая указывает количество объектов класса i, отнесенных к классу j |
| <a id="p105076"></a>Описание | <a id="p105077"></a><a id="p105078"></a><a id="p105079"></a>Матрица неправильной классификации (MCM) - это квадратная матрица со столбцами n и строками n, где n - число рассматриваемых классов.<br>MCM (i, j) = [# объекты класса i, отнесенные к классу j].<br>Диагональные объекты матрицы неправильной классификации содержат правильно классифицированные объекты, а недиагональные объекты содержат количество ошибок неправильной классификации |
| <a id="p105080"></a>Параметр | <a id="p105081"></a><a id="p105082"></a>Название: n.<br>Определение: количество рассматриваемых классов. Тип значения: Integer |
| <a id="p105083"></a>Тип значения | <a id="p105084"></a>Integer |
| <a id="p105085"></a>Структура значения | <a id="p105086"></a>Матрица (n x n) |
| <a id="p105087"></a>Ссылка на источник | <a id="p105088"></a>- |
| <a id="p105089"></a>Пример | <a id="p105090"></a>- |
| <a id="p105091"></a>Идентификатор | <a id="p105092"></a>65 |


<a id="p105093"></a>Таблица Е.66

<a id="p105094"></a>Относительная матрица неправильной классификации


| <a id="p105095"></a>Компонент | <a id="p105096"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105097"></a>Название | <a id="p105098"></a>Относительная матрица неправильной классификации |
| <a id="p105099"></a>Краткое название | <a id="p105100"></a>- |
| <a id="p105101"></a>Название элемента | <a id="p105102"></a>Корректность классификации |
| <a id="p105103"></a>Базовая мера | <a id="p105104"></a>- |
| <a id="p105105"></a>Определение | <a id="p105106"></a>Матрица, которая указывает количество объектов класса i, отнесенных к классу j и деленных на количество объектов класса i |
| <a id="p105107"></a>Описание | <a id="p105108"></a><a id="p105109"></a>Относительная матрица неправильной классификации (RMCM) - это квадратичная матрица с n столбцами и n строками, где n - число рассматриваемых классов<br>RMCM (i, j) = [# объекты класса i, отнесенные к классу j]/(# объекты класса i]100% |
| <a id="p105110"></a>Параметр | <a id="p105111"></a><a id="p105112"></a>Название: n.<br>Определение: количество рассматриваемых классов. Тип значения: Integer |
| <a id="p105113"></a>Тип значения | <a id="p105114"></a>Real |
| <a id="p105115"></a>Структура значения | <a id="p105116"></a>Матрица (n x n) |
| <a id="p105117"></a>Ссылка на источник | <a id="p105118"></a>- |
| <a id="p105119"></a>Пример | <a id="p105120"></a>- |
| <a id="p105121"></a>Идентификатор | <a id="p105122"></a>66 |


<a id="p105123"></a>Таблица Е.67

<a id="p105124"></a>Коэффициент каппа


<table>
<colgroup><col width="26%"><col width="74%"></colgroup>
<tr><td><a id="p105125"></a>Компонент</td><td><a id="p105126"></a>Описание</td></tr>
<tr><td><a id="p105127"></a>Название</td><td><a id="p105128"></a>Коэффициент каппа</td></tr>
<tr><td><a id="p105129"></a>Краткое название</td><td><a id="p105130"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p105131"></a>Название элемента</td><td><a id="p105132"></a>Корректность классификации</td></tr>
<tr><td><a id="p105133"></a>Базовая мера</td><td><a id="p105134"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p105135"></a>Определение</td><td><a id="p105136"></a>Коэффициент для определения соотношения согласия присвоения классов путем удаления некорректной классификации</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p105137"></a><a id="p105138"></a>Описание<br>С объектами матрицы неправильной классификации матрицы MCM (I, J), заданной в качестве меры качества данных в таблице J.65, коэффициент каппа K может быть вычислен по формуле</td></tr>
<tr><td></td><td><a id="p105140"></a><a id="p105141"></a><a id="p105142"></a>где N - количество классифицированных объектов<br>Параметр<br>Название: n.</td></tr>
<tr><td><a id="p105143"></a>Определение: количество рассматриваемых классов. Тип значения: Integer</td><td><a id="p105144"></a><a id="p105145"></a>Тип значения<br>Real</td></tr>
<tr><td><a id="p105146"></a>Структура значения</td><td><a id="p105147"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p105148"></a>Ссылка на источник</td><td><a id="p105149"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p105150"></a>Пример</td><td><a id="p105151"></a>-</td></tr>
<tr><td><a id="p105152"></a>Идентификатор</td><td><a id="p105153"></a>67</td></tr>
<tr><td></td><td><a id="p105154"></a>Е.6.2 Корректность неколичественных атрибутов</td></tr>
</table>

<a id="p105155"></a>Меры качества данных подэлемента качества "корректность неколичественных атрибутов" представлены в таблицах Е.68 - Е.70.

<a id="p105156"></a>Таблица Е.68

<a id="p105157"></a>Число некорректных значений атрибутов


| <a id="p105158"></a>Компонент | <a id="p105159"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105160"></a>Название | <a id="p105161"></a>Число некорректных значений атрибутов |
| <a id="p105162"></a>Краткое название | <a id="p105163"></a>- |
| <a id="p105164"></a>Название элементов | <a id="p105165"></a>Корректность неколичественных атрибутов |
| <a id="p105166"></a>Базовая мера | <a id="p105167"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p105168"></a>Определение | <a id="p105169"></a>Общее количество ошибочных значений атрибутов в соответствующей части набора данных |
| <a id="p105170"></a>Описание | <a id="p105171"></a>Количество всех значений атрибутов с неверным значением |
| <a id="p105172"></a>Параметр | <a id="p105173"></a>- |
| <a id="p105174"></a>Тип значения | <a id="p105175"></a>Integer |
| <a id="p105176"></a>Структура значения | <a id="p105177"></a>- |
| <a id="p105178"></a>Ссылка на источник | <a id="p105179"></a>- |
| <a id="p105180"></a>Пример | <a id="p105181"></a>5 (пять географических названий написаны с ошибками) |
| <a id="p105182"></a>Идентификатор | <a id="p105183"></a>68 |


<a id="p105184"></a>Таблица Е.69

<a id="p105185"></a>Степень корректных значений атрибутов


| <a id="p105186"></a>Компонент | <a id="p105187"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105188"></a>Название | <a id="p105189"></a>Степень корректных значений атрибутов |
| <a id="p105190"></a>Краткое название | <a id="p105191"></a>- |
| <a id="p105192"></a>Название элемента | <a id="p105193"></a>Корректность неколичественных атрибутов |
| <a id="p105194"></a>Базовая мера | <a id="p105195"></a>Степень корректных объектов |
| <a id="p105196"></a>Определение | <a id="p105197"></a>Количество корректных значений атрибутов по отношению к общему числу значений атрибутов |
| <a id="p105198"></a>Описание | <a id="p105199"></a>- |
| <a id="p105200"></a>Параметр | <a id="p105201"></a>- |
| <a id="p105202"></a>Тип значения | <a id="p105203"></a>Real |
| <a id="p105204"></a>Структура значения | <a id="p105205"></a>- |
| <a id="p105206"></a>Ссылка на источник | <a id="p105207"></a>- |
| <a id="p105208"></a>Пример | <a id="p105209"></a>- |
| <a id="p105210"></a>Идентификатор | <a id="p105211"></a>69 |


<a id="p105212"></a>Таблица Е.70

<a id="p105213"></a>Степень некорректных значений атрибутов


| <a id="p105214"></a>Компонент | <a id="p105215"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105216"></a>Название | <a id="p105217"></a>Степень некорректных значений атрибутов |
| <a id="p105218"></a>Краткое название | <a id="p105219"></a>- |
| <a id="p105220"></a>Название элемента | <a id="p105221"></a>Корректность неколичественных атрибутов |
| <a id="p105222"></a>Базовая мера | <a id="p105223"></a>Частота ошибок |
| <a id="p105224"></a>Определение | <a id="p105225"></a>Количество значений атрибутов с некорректными значениями по отношению к общему числу значений атрибутов |
| <a id="p105226"></a>Описание | <a id="p105227"></a>- |
| <a id="p105228"></a>Параметр | <a id="p105229"></a>- |
| <a id="p105230"></a>Тип значения | <a id="p105231"></a>Real |
| <a id="p105232"></a>Структура значения | <a id="p105233"></a>- |
| <a id="p105234"></a>Ссылка на источник | <a id="p105235"></a>- |
| <a id="p105236"></a>Пример | <a id="p105237"></a>- |
| <a id="p105238"></a>Идентификатор | <a id="p105239"></a>70 |


<a id="p105240"></a>Е.6.3 Точность количественных атрибутов
<a id="p105241"></a>Меры качества данных для подэлемента качества "точность количественных атрибутов" представлены в таблицах Е.71 - Е.76.

<a id="p105242"></a>Таблица Е.71

<a id="p105243"></a>Неопределенность значения атрибута
при 68,3%-ном уровне значимости


| <a id="p105244"></a>Компонент | <a id="p105245"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105246"></a>Название | <a id="p105247"></a>Неопределенность значения атрибута при 68,3%-ном уровне значимости |
| <a id="p105248"></a>Краткое название | <a id="p105249"></a>- |
| <a id="p105250"></a>Название элемента | <a id="p105251"></a>Точность количественных атрибутов |
| <a id="p105252"></a>Базовая мера | <a id="p105253"></a>LE68.3 или LE68.3(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p105254"></a>Определение | <a id="p105255"></a>Половина длины интервала определяется верхним и нижним пределом, в котором истинное значение для количественного атрибута лежит с вероятностью 68,3% |
| <a id="p105256"></a>Описание | <a id="p105257"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p105258"></a>Параметр | <a id="p105259"></a>- |
| <a id="p105260"></a>Тип значения | <a id="p105261"></a>Мера |
| <a id="p105262"></a>Структура значения | <a id="p105263"></a>- |
| <a id="p105264"></a>Ссылка на источник | <a id="p105265"></a>- |
| <a id="p105266"></a>Пример | <a id="p105267"></a>- |
| <a id="p105268"></a>Идентификатор | <a id="p105269"></a>71 |


<a id="p105270"></a>Таблица Е.72

<a id="p105271"></a>Неопределенность значения атрибута
при 50%-ном уровне значимости


| <a id="p105272"></a>Компонент | <a id="p105273"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105274"></a>Название | <a id="p105275"></a>Неопределенность значения атрибута при 50%-ном уровне значимости |
| <a id="p105276"></a>Краткое название | <a id="p105277"></a>- |
| <a id="p105278"></a>Название элемента | <a id="p105279"></a>Точность количественных атрибутов |
| <a id="p105280"></a>Базовая мера | <a id="p105281"></a>LE50 или LE50(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p105282"></a>Определение | <a id="p105283"></a>Половина длины интервала определяется верхним и нижним пределом, в котором истинное значение для количественного атрибута лежит с вероятностью 50% |
| <a id="p105284"></a>Описание | <a id="p105285"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p105286"></a>Параметр | <a id="p105287"></a>- |
| <a id="p105288"></a>Тип значения | <a id="p105289"></a>Мера |
| <a id="p105290"></a>Структура значения | <a id="p105291"></a>- |
| <a id="p105292"></a>Ссылка на источник | <a id="p105293"></a>- |
| <a id="p105294"></a>Пример | <a id="p105295"></a>- |
| <a id="p105296"></a>Идентификатор | <a id="p105297"></a>72 |


<a id="p105298"></a>Таблица Е.73

<a id="p105299"></a>Неопределенность значения атрибута
при 90%-ном уровне значимости


| <a id="p105300"></a>Компонент | <a id="p105301"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105302"></a>Название | <a id="p105303"></a>Неопределенность значения атрибута при 90%-ном уровне значимости |
| <a id="p105304"></a>Краткое название | <a id="p105305"></a>- |
| <a id="p105306"></a>Название элемента | <a id="p105307"></a>Точность количественных атрибутов |
| <a id="p105308"></a>Базовая мера | <a id="p105309"></a>LE90 или LE90(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p105310"></a>Определение | <a id="p105311"></a>Половина длины интервала определяется верхним и нижним пределом, в котором истинное значение для количественного атрибута лежит с вероятностью 90% |
| <a id="p105312"></a>Описание | <a id="p105313"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p105314"></a>Параметр | <a id="p105315"></a>- |
| <a id="p105316"></a>Тип значения | <a id="p105317"></a>Мера |
| <a id="p105318"></a>Структура значения | <a id="p105319"></a>- |
| <a id="p105320"></a>Ссылка на источник | <a id="p105321"></a>- |
| <a id="p105322"></a>Пример | <a id="p105323"></a>- |
| <a id="p105324"></a>Идентификатор | <a id="p105325"></a>73 |


<a id="p105326"></a>Таблица Е.74

<a id="p105327"></a>Неопределенность значения атрибута
при 95%-ном уровне значимости


| <a id="p105328"></a>Компонент | <a id="p105329"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105330"></a>Название | <a id="p105331"></a>Неопределенность значения атрибута при 95%-ном уровне значимости |
| <a id="p105332"></a>Краткое название | <a id="p105333"></a>- |
| <a id="p105334"></a>Название элемента | <a id="p105335"></a>Точность количественных атрибутов |
| <a id="p105336"></a>Базовая мера | <a id="p105337"></a>LE95 или LE95(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p105338"></a>Определение | <a id="p105339"></a>Половина длины интервала определяется верхним и нижним пределом, в котором истинное значение для количественного атрибута лежит с вероятностью 95% |
| <a id="p105340"></a>Описание | <a id="p105341"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p105342"></a>Параметр | <a id="p105343"></a>- |
| <a id="p105344"></a>Тип значения | <a id="p105345"></a>Мера |
| <a id="p105346"></a>Структура значения | <a id="p105347"></a>- |
| <a id="p105348"></a>Ссылка на источник | <a id="p105349"></a>- |
| <a id="p105350"></a>Пример | <a id="p105351"></a>- |
| <a id="p105352"></a>Идентификатор | <a id="p105353"></a>74 |


<a id="p105354"></a>Таблица Е.75

<a id="p105355"></a>Неопределенность значения атрибута
при 99%-ном уровне значимости


| <a id="p105356"></a>Компонент | <a id="p105357"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105358"></a>Название | <a id="p105359"></a>Неопределенность значения атрибута при 99%-ном уровне значимости |
| <a id="p105360"></a>Краткое название | <a id="p105361"></a>- |
| <a id="p105362"></a>Название элемента | <a id="p105363"></a>Точность количественных атрибутов |
| <a id="p105364"></a>Базовая мера | <a id="p105365"></a>LE99 или LE99(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p105366"></a>Определение | <a id="p105367"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение для количественного атрибута лежит с вероятностью 99% |
| <a id="p105368"></a>Описание | <a id="p105369"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p105370"></a>Параметр | <a id="p105371"></a>- |
| <a id="p105372"></a>Тип значения | <a id="p105373"></a>Мера |
| <a id="p105374"></a>Структура значения | <a id="p105375"></a>- |
| <a id="p105376"></a>Ссылка на источник | <a id="p105377"></a>- |
| <a id="p105378"></a>Пример | <a id="p105379"></a>- |
| <a id="p105380"></a>Идентификатор | <a id="p105381"></a>75 |


<a id="p105382"></a>Таблица Е.76

<a id="p105383"></a>Неопределенность значения атрибута
при 99,8%-ном уровне значимости


| <a id="p105384"></a>Компонент | <a id="p105385"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105386"></a>Название | <a id="p105387"></a>Неопределенность значения атрибута при 99,8%-ном уровне значимости |
| <a id="p105388"></a>Краткое название | <a id="p105389"></a>- |
| <a id="p105390"></a>Название элемента | <a id="p105391"></a>Точность количественных атрибутов |
| <a id="p105392"></a>Базовая мера | <a id="p105393"></a>LE99.8 или LE99.8(r) в зависимости от процедуры оценки |
| <a id="p105394"></a>Определение | <a id="p105395"></a>Половина длины интервала, определяемого верхним и нижним пределом, в котором истинное значение для количественного атрибута лежит с вероятностью 99,8% |
| <a id="p105396"></a>Описание | <a id="p105397"></a>См. Ж.3.2 |
| <a id="p105398"></a>Параметр | <a id="p105399"></a>- |
| <a id="p105400"></a>Тип значения | <a id="p105401"></a>Мера |
| <a id="p105402"></a>Структура значения | <a id="p105403"></a>- |
| <a id="p105404"></a>Ссылка на источник | <a id="p105405"></a>- |
| <a id="p105406"></a>Пример | <a id="p105407"></a>- |
| <a id="p105408"></a>Идентификатор | <a id="p105409"></a>76 |


<a id="p105410"></a>Е.7 Меры обобщения

<a id="p105411"></a>В спецификации информационного продукта устанавливают некоторые требования к продукту для его соответствия данной спецификации. В таблицах Е.77 - Е.81 для этого элемента приведены меры качества данных.

<a id="p105412"></a>Таблица Е.77

<a id="p105413"></a>Соответствие спецификации информационного продукта


| <a id="p105414"></a>Компонент | <a id="p105415"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105416"></a>Название | <a id="p105417"></a>Соответствие спецификации информационного продукта |
| <a id="p105418"></a>Краткое название | <a id="p105419"></a>- |
| <a id="p105420"></a>Название элемента | <a id="p105421"></a>Элемент применимости (usability) |
| <a id="p105422"></a>Базовая мера | <a id="p105423"></a>Индикатор корректности |
| <a id="p105424"></a>Определение | <a id="p105425"></a>Признак того, что все требования, упомянутые в спецификации информационного продукта, выполнены |
| <a id="p105426"></a>Описание | <a id="p105427"></a>- |
| <a id="p105428"></a>Параметр | <a id="p105429"></a>- |
| <a id="p105430"></a>Тип значения | <a id="p105431"></a>Булева переменная ("true", если все требования, упомянутые в спецификации информационного продукта, выполнены) |
| <a id="p105432"></a>Структура значения | <a id="p105433"></a>- |
| <a id="p105434"></a>Ссылка на источник | <a id="p105435"></a>- |
| <a id="p105436"></a>Пример | <a id="p105437"></a>- |
| <a id="p105438"></a>Идентификатор | <a id="p105439"></a>77 |


<a id="p105440"></a>Таблица Е.78

<a id="p105441"></a>Количество несоответствий спецификации
информационного продукта


| <a id="p105442"></a>Компонент | <a id="p105443"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105444"></a>Название | <a id="p105445"></a>Количество несоответствий спецификации информационного продукта |
| <a id="p105446"></a>Краткое название | <a id="p105447"></a>- |
| <a id="p105448"></a>Название элемента | <a id="p105449"></a>Элемент применимости (usability) |
| <a id="p105450"></a>Базовая мера | <a id="p105451"></a>Подсчет ошибок |
| <a id="p105452"></a>Определение | <a id="p105453"></a>Число требований спецификации информационного продукта, которые не выполняются текущим продуктом/набором данных |
| <a id="p105454"></a>Описание | <a id="p105455"></a>- |
| <a id="p105456"></a>Параметр | <a id="p105457"></a>- |
| <a id="p105458"></a>Тип значения | <a id="p105459"></a>Integer |
| <a id="p105460"></a>Структура значения | <a id="p105461"></a>- |
| <a id="p105462"></a>Ссылка на источник | <a id="p105463"></a>- |
| <a id="p105464"></a>Пример | <a id="p105465"></a>- |
| <a id="p105466"></a>Идентификатор | <a id="p105467"></a>78 |


<a id="p105468"></a>Таблица Е.79

<a id="p105469"></a>Количество соответствий спецификации
информационного продукта


| <a id="p105470"></a>Компонент | <a id="p105471"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105472"></a>Название | <a id="p105473"></a>Количество соответствий спецификации информационного продукта |
| <a id="p105474"></a>Краткое название | <a id="p105475"></a>- |
| <a id="p105476"></a>Название элемента | <a id="p105477"></a>Элемент применимости (usability) |
| <a id="p105478"></a>Базовая мера | <a id="p105479"></a>Подсчет корректных элементов |
| <a id="p105480"></a>Определение | <a id="p105481"></a>Число требований спецификации информационного продукта, которые выполняются текущим продуктом/набором данных |
| <a id="p105482"></a>Описание | <a id="p105483"></a>- |
| <a id="p105484"></a>Параметр | <a id="p105485"></a>- |
| <a id="p105486"></a>Тип значения | <a id="p105487"></a>Integer |
| <a id="p105488"></a>Структура значения | <a id="p105489"></a>- |
| <a id="p105490"></a>Ссылка на источник | <a id="p105491"></a>- |
| <a id="p105492"></a>Пример | <a id="p105493"></a>- |
| <a id="p105494"></a>Идентификатор | <a id="p105495"></a>79 |


<a id="p105496"></a>Таблица Е.80

<a id="p105497"></a>Степень несоответствия спецификации
информационного продукта


| <a id="p105498"></a>Компонент | <a id="p105499"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105500"></a>Название | <a id="p105501"></a>Степень несоответствия спецификации информационного продукта |
| <a id="p105502"></a>Краткое название | <a id="p105503"></a>- |
| <a id="p105504"></a>Название элемента | <a id="p105505"></a>Элемент практичности (usabiity) |
| <a id="p105506"></a>Базовая мера | <a id="p105507"></a>Частота ошибок |
| <a id="p105508"></a>Определение | <a id="p105509"></a>Число требований спецификации информационного продукта, которые не выполняются текущим продуктом/набором данных по отношению к общему числу требований спецификации информационного продукта |
| <a id="p105510"></a>Описание | <a id="p105511"></a>- |
| <a id="p105512"></a>Параметр | <a id="p105513"></a>- |
| <a id="p105514"></a>Тип значения | <a id="p105515"></a>Real |
| <a id="p105516"></a>Структура значения | <a id="p105517"></a>- |
| <a id="p105518"></a>Ссылка на источник | <a id="p105519"></a>- |
| <a id="p105520"></a>Пример | <a id="p105521"></a>- |
| <a id="p105522"></a>Идентификатор | <a id="p105523"></a>80 |


<a id="p105524"></a>Таблица Е.81

<a id="p105525"></a>Степень соответствия спецификации
информационного продукта


| <a id="p105526"></a>Компонент | <a id="p105527"></a>Описание |
| --- | --- |
| <a id="p105528"></a>Название | <a id="p105529"></a>Степень соответствия спецификации информационного продукта |
| <a id="p105530"></a>Краткое название | <a id="p105531"></a>- |
| <a id="p105532"></a>Название элемента | <a id="p105533"></a>Элемент практичности (usabiity) |
| <a id="p105534"></a>Базовое название | <a id="p105535"></a>Частота корректных элементов |
| <a id="p105536"></a>Определение | <a id="p105537"></a>Число требований спецификации информационного продукта, которые выполняются текущим продуктом/набором данных по отношению к общему числу требований спецификации информационного продукта |
| <a id="p105538"></a>Описание | <a id="p105539"></a>- |
| <a id="p105540"></a>Параметр | <a id="p105541"></a>- |
| <a id="p105542"></a>Тип значения | <a id="p105543"></a>Real |
| <a id="p105544"></a>Структура значения | <a id="p105545"></a>- |
| <a id="p105546"></a>Ссылка на источник | <a id="p105547"></a>- |
| <a id="p105548"></a>Пример | <a id="p105549"></a>- |
| <a id="p105550"></a>Идентификатор | <a id="p105551"></a>81 |






<a id="p105552"></a>Приложение Ж
(справочное)

<a id="p105553"></a>**БАЗОВЫЕ МЕРЫ КАЧЕСТВА ДАННЫХ**

<a id="p105554"></a>Ж.1 Цель базовых мер качества данных

<a id="p105555"></a>Понятие базовой меры качества данных вводится в настоящем стандарте с целью предотвращения повторного определения одного и того же понятия. Существуют меры качества данных, которые имеют определенную схожесть. Например, счетные меры качества данных работают по принципу подсчета ошибок. Число ошибок может использоваться для создания различного рода мер качества данных. Концепция построения этих мер качества данных направлена на обобщение базовых мер качества данных, которые используются для создания мер качества данных, разделяющих эту общность.
<a id="p105556"></a>Можно выделить меры подсчета и неопределенности качества данных. Поэтому в данном приложении приведены две принципиальные категории базовых мер качества данных. Счетные меры качества данных основаны на концепции подсчета ошибок или правильных элементов. Меры неопределенности в обеспечении качества данных основаны на концепции моделирования неопределенности измерений с помощью статистических методов. Измеряемая величина может лежать в разных размерностях. В зависимости от размерности измеряемой величины применяются различные типы базовых мер качества данных для создания мер качества данных.

<a id="p105557"></a>Ж.2 Базовые меры качества данных, связанные с подсчетом

<a id="p105558"></a>Базовые меры качества данных, основанные на различных методах подсчета ошибок или количества правильных значений, приведены в таблице Ж.1.

<a id="p105559"></a>Таблица Ж.1

<a id="p105560"></a>Базовые меры качества данных для измерения качества данных,
связанного с подсчетом


<table>
<colgroup><col width="21%"><col width="36%"><col width="11%"><col width="32%"></colgroup>
<tr><td><a id="p105561"></a>Имя базовой меры качества данных</td><td><a id="p105562"></a>Определение базовой меры качества данных</td><td><a id="p105563"></a>Пример</td><td><a id="p105564"></a>Тип значения качества данных</td></tr>
<tr><td><a id="p105565"></a>Error indicator</td><td><a id="p105566"></a>Показатель того, что элемент ошибочный</td><td><a id="p105567"></a>False</td><td><a id="p105568"></a>Boolean (если значение "true" элемент неправильный)</td></tr>
<tr><td><a id="p105569"></a>Correctness indicator</td><td><a id="p105570"></a>Показатель того, что элемент правильный</td><td><a id="p105571"></a>True</td><td><a id="p105572"></a>Boolean (если значение "true" элемент правильный)</td></tr>
<tr><td><a id="p105573"></a>Error count</td><td><a id="p105574"></a>Общее количество элементов, которые являются предметом ошибки указанного типа</td><td><a id="p105575"></a>1</td><td><a id="p105576"></a>Integer</td></tr>
<tr><td><a id="p105577"></a>Correct items count</td><td><a id="p105578"></a>Общее количество элементов, которые свободны от ошибки указанного типа</td><td><a id="p105579"></a>57</td><td><a id="p105580"></a>Integer</td></tr>
<tr><td><a id="p105581"></a>Error rate</td><td><a id="p105582"></a>Количество ошибочных элементов по отношению к общему количеству элементов, которые должны присутствовать</td><td><a id="p105583"></a>0,0189</td><td><a id="p105584"></a>Real</td></tr>
<tr><td><a id="p105585"></a>Correct items rate</td><td><a id="p105586"></a>Количество правильных элементов по отношению к общему количеству элементов, которые должны присутствовать</td><td><a id="p105587"></a>0,9811</td><td><a id="p105588"></a>Real</td></tr>
<tr><td colspan="4"><a id="p105589"></a><a id="p105590"></a><a id="p105591"></a><a id="p105592"></a>Примечания<br>1 Показатель ошибок может быть представлен в процентах или как отношение. Единица значения в количественном результате может быть использована для указания того, в каком виде представлен результат в процентах или как отношение.<br>2 Показатель правильных элементов может быть представлен в процентах или как отношение. Единица значения в количественном результате может быть использована для указания того, в каком виде представлен результат в процентах или как отношение.<br>3 Количество элементов определяется по числу элементов в предметной области набора данных, заданных областью определения качества данных.</td></tr>
</table>


<a id="p105593"></a>*Пример* - Применение числа элементов из реального мира или эталонного набора данных.

<a id="p105594"></a>Ж.3 Базовые меры качества данных, связанные с неопределенностью

<a id="p105595"></a>Ж.3.1 Общие положения
<a id="p105596"></a>Числовые значения, получаемые в результате измерения, можно производить только до определенной точности. Принимая измеряемую величину в виде случайной величины, данную неопределенность можно измерить количественно. Для определения базовых мер качества данных, связанных с неопределенностью, используют различные способы описания неопределенности посредством статистических методов.
<a id="p105597"></a>Статистические методы, используемые для определения мер качества данных, связанных с неопределенностью, основаны на следующих предположениях:
- <a id="p105598"></a>неопределенность является однородной для всех наблюдаемых значений;
- <a id="p105599"></a>наблюдаемые значения не являются коррелированными;
- <a id="p105600"></a>наблюдаемые значения имеют нормальное распределение.
<a id="p105601"></a>Ж.3.2 Одномерная случайная величина Z
<a id="p105602"></a>Для измеряемой величины невозможно определить истинное значение. Но можно найти вероятность истинного значения в пределах определенного интервала. Этот интервал называется доверительным интервалом. Он представлен вероятностью P истинного значения, находящегося между нижним и верхним пределами. Величину P также называют уровнем значимости

<a id="p105603"></a>P(нижний предел <= истинное значение <= верхний предел) = P.

<a id="p105604"></a>Если стандартное отклонение  известно, то пределы задаются квантилями нормального (Гауссова) распределения



<a id="p105606"></a>*См. также* таблицу Ж.2.

<a id="p105607"></a>Таблица Ж.2

<a id="p105608"></a>Связь между квантилями нормального распределения
и уровнем значимости


| <a id="p105609"></a>Вероятность P, % | <a id="p105610"></a>Квантиль | <a id="p105611"></a>Базовая мера качества данных | <a id="p105612"></a>Имя | <a id="p105613"></a>Тип значения качества данных |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p105614"></a>P = 50 | <a id="p105615"></a>u50% = 0,6745 |  | <a id="p105617"></a>LE50 | <a id="p105618"></a>Мера |
| <a id="p105619"></a>P = 68,3 | <a id="p105620"></a>u68,3% = 1 |  | <a id="p105622"></a>LE68.3 | <a id="p105623"></a>Мера |
| <a id="p105624"></a>P = 90 | <a id="p105625"></a>u90% = 1,645 |  | <a id="p105627"></a>LE90 | <a id="p105628"></a>Мера |
| <a id="p105629"></a>P = 95 | <a id="p105630"></a>u95% = 1,960 |  | <a id="p105632"></a>LE95 | <a id="p105633"></a>Мера |
| <a id="p105634"></a>P = 99 | <a id="p105635"></a>u99% = 2,576 |  | <a id="p105637"></a>LE99 | <a id="p105638"></a>Мера |
| <a id="p105639"></a>P = 99,8 | <a id="p105640"></a>u99,8% = 3 |  | <a id="p105642"></a>LE99.8 | <a id="p105643"></a>Мера |


<a id="p105644"></a>zmi представляет i-е измерение значения. Если истинное значение zt для Z известно, то стандартное отклонение вычисляется по формуле



<a id="p105646"></a>где избыточность r представляет число наблюдений r = N. Если истинное значение неизвестно, то его можно вычислить как среднее арифметическое наблюдений



<a id="p105648"></a>Стандартное отклонение можно затем определить по той же формуле, при

<a id="p105649"></a>r = N - 1.

<a id="p105650"></a>Если стандартное отклонение определяется посредством избыточных измерений, то доверительный интервал можно вывести из t-распределения Стьюдента с параметром r:

<a id="p105651"></a>P(-t·s <= Z - zt <= t·sz) = P при

<a id="p105652"></a>Если стандартное отклонение неизвестно, но одномерная случайная величина Z измеряется избыточно посредством независимых наблюдений N, то стандартное отклонение можно определить из наблюдений (см. таблицу Ж.3).

<a id="p105653"></a>Таблица Ж.3

<a id="p105654"></a>Связь между квантилями t-распределения Стьюдента и уровнем
значимости для различных коэффициентов избыточности


| <a id="p105655"></a>Вероятность P, % | <a id="p105656"></a>Квантиль = 10 | <a id="p105657"></a>Квантиль = 5 | <a id="p105658"></a>Квантиль = 4 | <a id="p105659"></a>Квантиль = 3 | <a id="p105660"></a>Квантиль = 2 | <a id="p105661"></a>Квантиль = 1 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| <a id="p105662"></a>P = 50 | <a id="p105663"></a>t = 1,221 | <a id="p105664"></a>t = 1,301 | <a id="p105665"></a>t = 1,344 | <a id="p105666"></a>t = 1,423 | <a id="p105667"></a>t = 1,604 | <a id="p105668"></a>t = 2,414 |
| <a id="p105669"></a>P = 68,3 | <a id="p105670"></a>t = 1,524 | <a id="p105671"></a>t = 1,657 | <a id="p105672"></a>t = 1,731 | <a id="p105673"></a>t = 1,868 | <a id="p105674"></a>t = 2,203 | <a id="p105675"></a>t = 3,933 |
| <a id="p105676"></a>P = 90 | <a id="p105677"></a>t = 2,228 | <a id="p105678"></a>t = 2,571 | <a id="p105679"></a>t = 2,776 | <a id="p105680"></a>t = 3,182 | <a id="p105681"></a>t = 4,303 | <a id="p105682"></a>t = 12,706 |
| <a id="p105683"></a>P = 95 | <a id="p105684"></a>t = 2,634 | <a id="p105685"></a>t = 3,163 | <a id="p105686"></a>t = 3,495 | <a id="p105687"></a>t = 4,177 | <a id="p105688"></a>t = 6,205 | <a id="p105689"></a>t = 25,452 |
| <a id="p105690"></a>P = 99 | <a id="p105691"></a>t = 3,581 | <a id="p105692"></a>t = 4,773 | <a id="p105693"></a>t = 5,598 | <a id="p105694"></a>t = 7,453 | <a id="p105695"></a>t = 14,089 | <a id="p105696"></a>t = 127,321 |
| <a id="p105697"></a>P = 99,8 | <a id="p105698"></a>t = 4,587 | <a id="p105699"></a>t = 6,869 | <a id="p105700"></a>t = 8,610 | <a id="p105701"></a>t = 12,924 | <a id="p105702"></a>t = 31,599 | <a id="p105703"></a>t = 636,619 |


<a id="p105704"></a>Базовые меры качества данных для неопределенности одномерных величин приведены в таблицах Ж.2 и Ж.4. Они направлены на измерение неопределенности с указанием верхней и нижней границы доверительного интервала. Разница заключается в том, как получено стандартное отклонение. Если оно известно априори, то применяется таблица Ж.2. Если стандартное отклонение определяется избыточными измерениями, то применяется таблица Ж.4 в сочетании с таблицей Ж.3.

<a id="p105705"></a>Таблица Ж.4

<a id="p105706"></a>Базовые меры качества данных для различных вероятностей P
одномерной величины, где стандартное отклонение определяется
на основе избыточных измерений


<table>
<colgroup><col width="24%"><col width="25%"><col width="25%"><col width="26%"></colgroup>
<tr><td><a id="p105707"></a>Вероятность P, %</td><td><a id="p105708"></a>Базовая мера качества данных</td><td><a id="p105709"></a>Наименование</td><td><a id="p105710"></a>Тип значения качества данных</td></tr>
<tr><td><a id="p105711"></a>P = 50,0</td><td><a id="p105712"></a>t50%(r)·sz</td><td><a id="p105713"></a>LE50(r)</td><td><a id="p105714"></a>Мера</td></tr>
<tr><td><a id="p105715"></a>P = 68,3</td><td><a id="p105716"></a>t68,3%(r)·sz</td><td><a id="p105717"></a>LE68.3(r)</td><td><a id="p105718"></a>Мера</td></tr>
<tr><td><a id="p105719"></a>P = 90,0</td><td><a id="p105720"></a>t90%(r)·sz</td><td><a id="p105721"></a>LE90(r)</td><td><a id="p105722"></a>Мера</td></tr>
<tr><td><a id="p105723"></a>P = 95,0</td><td><a id="p105724"></a>t95%(r)·sz</td><td><a id="p105725"></a>LE95(r)</td><td><a id="p105726"></a>Мера</td></tr>
<tr><td><a id="p105727"></a>P = 99,0</td><td><a id="p105728"></a>t99%(r)·sz</td><td><a id="p105729"></a>LE99(r)</td><td><a id="p105730"></a>Мера</td></tr>
<tr><td><a id="p105731"></a>P = 99,8</td><td><a id="p105732"></a>t99,8%(r)·sz</td><td><a id="p105733"></a>LE99.8(r)</td><td><a id="p105734"></a>Мера</td></tr>
<tr><td colspan="4"><a id="p105735"></a>Примечание - Значения t для числа избыточности можно получить из таблицы Ж.3.</td></tr>
</table>


<a id="p105736"></a>Ж.3.3 Двумерная случайная величина X Y
<a id="p105737"></a>Помимо одномерной случайной величины Z существует двумерная величина, которая всегда определяется двумя значениями. Результат представляется парой X Y. Как и в случае одномерной случайной величины, она использует те же предположения.
<a id="p105738"></a>Результаты наблюдений - xmi и ymi. Эквивалентностью доверительного интервала в одном измерении является доверительная область, которая обычно описывается как окружность вокруг лучшей оценки для истинного значения. Вероятность нахождения истинного значения в этой области вычисляется посредством интегрирования области по двумерной функции плотности нормального распределения. Окружность характеризуется его радиусом. Этот радиус R используется в качестве меры точности двумерных случайных величин (см. также таблицу Ж.5):



<a id="p105740"></a>В некоторых особых случаях радиус может быть рассчитан в зависимости от стандартных отклонений  и .

<a id="p105741"></a>Таблица Ж.5

<a id="p105742"></a>Отношение между вероятностью P и соответствующим
радиусом окружности


| <a id="p105743"></a>Вероятность P, % | <a id="p105744"></a>Базовая мера качества данных | <a id="p105745"></a>Наименование | <a id="p105746"></a>Тип значения качества данных |
| --- | --- | --- | --- |
| <a id="p105747"></a>P = 39,4 |  | <a id="p105749"></a>CE39.4 | <a id="p105750"></a>Мера |
| <a id="p105751"></a>P = 50 |  | <a id="p105753"></a>CE50 | <a id="p105754"></a>Мера |
| <a id="p105755"></a>P = 90 |  | <a id="p105757"></a>CE90 | <a id="p105758"></a>Мера |
| <a id="p105759"></a>P = 95 |  | <a id="p105761"></a>CE95 | <a id="p105762"></a>Мера |
| <a id="p105763"></a>P = 99,8 |  | <a id="p105765"></a>CE99.8 | <a id="p105766"></a>Мера |


<a id="p105767"></a>Ж.3.4 Трехмерная случайная величина X Y Z
<a id="p105768"></a>Одномерная случайная величина Z может быть расширена до трехмерной, где результат всегда наблюдается тремя значениями. Результат представляется X Y Z. В ее основе лежат те же предположения, что и в случае одномерной случайной величины.
<a id="p105769"></a>Результаты наблюдений - xmi, ymi и zmi. Эквивалентность доверительного интервала в одном измерении является доверительным объемом, который обычно описывается как сфера вокруг лучшей оценки для истинного значения. Вероятность нахождения истинного значения в этом объеме рассчитывается по интегрированию объема над трехмерной функцией плотности нормального распределения. Объем сферы характеризуется его радиусом. Этот радиус используется в качестве меры точности трехмерных случайных величин (см. таблицу Ж.6).

<a id="p105770"></a>Таблица Ж.6

<a id="p105771"></a>Отношение между вероятностью P и соответствующим
радиусом сферы


| <a id="p105772"></a>Вероятность P, % | <a id="p105773"></a>Базовая мера качества данных | <a id="p105774"></a>Наименование | <a id="p105775"></a>Тип значения качества данных |
| --- | --- | --- | --- |
| <a id="p105776"></a>P = 50 |  | <a id="p105778"></a>вероятностная сферическая ошибка (SEP) | <a id="p105779"></a>Мера |
| <a id="p105780"></a>P = 61 |  | <a id="p105782"></a>средняя радиальная сферическая ошибка (MRSE) | <a id="p105783"></a>Мера |
| <a id="p105784"></a>P = 90 |  | <a id="p105786"></a>90%-ный стандарт сферической точности | <a id="p105787"></a>Мера |
| <a id="p105788"></a>P = 99 |  | <a id="p105790"></a>99%-ный стандарт сферической точности | <a id="p105791"></a>Мера |






<a id="p105792"></a>Приложение И
(справочное)

<a id="p105793"></a>**ОПИСАНИЕ КОДИРОВКИ XML**

<a id="p105794"></a>И.1 Введение

<a id="p105795"></a>Реализация схемы XML в настоящем стандарте соответствует существующим правилам (см. [10]).
<a id="p105796"></a>Схема XML также использует готовые шаблоны для разделения пространств имен XML (см. [12], пункт 8).

<a id="p105797"></a>И.2 Пространства имен XML

<a id="p105798"></a>Определения XML-схем относятся к следующему пространству имен [14]. Это пространство имен сокращенно называется "dqc", что означает "концепции качества данных".
<a id="p105799"></a>Данная XML-схема реализует все классы UML, определенные в настоящем стандарте, и импортирует все соответствующие классы из других применимых стандартов.

<a id="p105800"></a>И.3 XML-схема

<a id="p105801"></a>Расположением XML-схемы для пространства имен "dqc" является [14].





<a id="p105802"></a>Приложение К
(справочное)

<a id="p105803"></a>**РУКОВОДСТВО ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ЭЛЕМЕНТОВ КАЧЕСТВА**

<a id="p105804"></a>К.1 Обзор

<a id="p105805"></a>В некоторых случаях для одного конкретного требования к качеству может быть несколько возможных элементов качества, а в оценке качества обнаружена одна ошибка. Настоящее приложение содержит рекомендации по выбору элемента качества.
<a id="p105806"></a>*Примечание* - Элементы качества описаны в 8.3.

<a id="p105807"></a>К.2 Элемент качества данных

<a id="p105808"></a>К.2.1 Общие положения
<a id="p105809"></a>В 8.3 определено шесть различных категорий элементов качества:
- <a id="p105810"></a>полнота (см. 8.3.2);
- <a id="p105811"></a>логическая согласованность (см. 8.3.3);
- <a id="p105812"></a>позиционная точность (см. 8.3.4);
- <a id="p105813"></a>временное качество (см. 8.3.5);
- <a id="p105814"></a>тематическое качество (см. 8.3.6).
<a id="p105815"></a>Из оставшихся элементов только логическая согласованность может быть оценена в полной мере без знания наземных данных. Установленные требования и оценка логической согласованности регулируют "внутренние отношения" в данных и контролируют соответствие данных правилам, установленным в спецификациях.
<a id="p105816"></a>Три категории полноты, позиционной и тематической точности используются для описания того, насколько точно набор данных отображает предметную область.
<a id="p105817"></a>Временное качество состоит из комбинаций элементов качества данных, которые частично зависят от логических правил (в сравнении с логической согласованностью) и частично нуждается в данных наземного наблюдения (так же, как категории полноты и точности).
<a id="p105818"></a>К.2.2 Другие возможные элементы качества
<a id="p105819"></a>Все принятые элементы качества данных могут быть оценены, и результат оценки не устареет только из-за прошедшего времени. Возможные элементы "актуальность" и "своевременность" описывают, насколько хорошо данные представляют текущую ситуацию в реальном мире. При измерении актуальности (насколько хорошо набор данных представляет сегодняшний реальный мир) результат будет действителен только в течение короткого времени. Например, через год результат возможного сохраненного измерения актуальности будет неверным, т.е. будет свидетельствовать не о том, насколько хорошо набор данных представляет сегодняшнюю ситуацию в мире, а скорее о том, насколько хорошо он представлял ситуацию год назад.
<a id="p105820"></a>Полнота и точность описывают, насколько хорошо набор данных представляет реальный мир в определенный момент времени.
<a id="p105821"></a>К.2.3 Последовательность при оценке качества данных
<a id="p105822"></a>При оценке пространственных данных одна единственная ошибка может повлиять на несколько элементов качества данных. Для вывода измерения в процентных показателях (например, процентные показатели аспектов полноты) важное значение представляет использование надлежащих знаменателей, которые описывают генеральную совокупность, см. рисунок К.1.



<a id="p105824"></a>Рисунок К.1 - Последовательность при оценке качества данных

<a id="p105825"></a>Оценка качества данных проводится в следующем порядке:
<a id="p105826"></a>а) логическая согласованность/согласованность по формату: первое, что оценивается - это читаемость (или интерпретируемость) данных с целью определения возможности их декодирования/чтения/понимания. Следует выводить информацию о неинтерпретируемых данных и игнорировать их при дальнейшей оценке. Результат согласованности по формату должен содержать информацию о том, какая часть данных не читается;
<a id="p105827"></a>б) логическая согласованность: определяют, применяются ли правила, установленные для набора данных.
<a id="p105828"></a>Части набора данных, не соответствующие правилам, должны игнорироваться при дальнейшей оценке;
<a id="p105829"></a>в) полнота: следующий этап оценки - аспект существования объекта, характеризуемого полнотой. Для ее оценки сравниваются объекты в фактическом наборе данных и данных наземного наблюдения, выводится информация об отсутствии и присутствии. В большинстве случаев это невозможно сделать для полного набора данных. Образец набора данных будет протестирован в соответствии с приложением Д;
<a id="p105830"></a>г) точность (позиционные, тематические и временные аспекты): последний этап оценки включает аспекты точности, которые измеряют отклонения между фактическими свойствами и свойствами объекта наземного наблюдения.
<a id="p105831"></a>Эти измерения могут быть основаны только на тех фрагментах набора данных, которые представлены как в фактическом наборе данных, так и предметной области.

<a id="p105832"></a>К.3 Отношения между элементами качества данных

<a id="p105833"></a>К.3.1 Общие положения
<a id="p105834"></a>Многие элементы качества данных связаны между собой. В некоторых случаях это может привести к неопределенности относительно вывода информации о выявленных отклонениях/ошибках в данных. В данном пункте рассматриваются отношения между элементами качества данных.
<a id="p105835"></a>К.3.2 Элементы качества данных, связанные с отсутствующими значениями атрибутов
<a id="p105836"></a>По крайней мере три различных значения следует рассматривать как идентификатор "недоступности значения". Их способ применения может влиять на элементы качества данных, выбранные для представления информации об отсутствующем значении. Эти три значения имеют различную семантику:
- <a id="p105837"></a>пустое значение. В этом случае атрибут не имеет никакого значения;
- <a id="p105838"></a>неприемлемое значение означает, что для этого конкретного объекта атрибут неверен, то есть не имеет никакого значения.
<a id="p105839"></a>*Пример* - Дата смерти живых людей;
- <a id="p105840"></a>неизвестное значение. В этом случае атрибут присутствует, то есть значение должно быть, но оно неизвестно.
<a id="p105841"></a>Информацию об обязательных атрибутах с пустыми значениями следует выдавать в виде ошибок логической согласованности. При оценке атрибутивной полноты не следует учитывать неприменимые обязательные атрибуты. Информацию о количестве неизвестных событий следует представлять в виде атрибутивной полноты.
<a id="p105842"></a>Способом увеличения атрибутивной полноты является добавление искусственных значений к набору данных. Благодаря этому набор данных улучшится с точки зрения согласованности атрибутов, но при этом уменьшится атрибутивная точность.
<a id="p105843"></a>*Пример* - Набор данных содержит 50 экземпляров объекта типа дерево. 45 из них имеют хранящееся значение атрибута HeightOfTree. Точность этого атрибута (45 экземпляров) равняется +/- 1 м (стандартное отклонение) и полнота атрибута 45/50, то есть 90%. Если, однако, эти отсутствующие значения HeightOfTree дали неправильные (фиктивные) значения, например 10 м, то атрибутивная полнота увеличится (100%), а атрибутивная точность, вероятно, уменьшится.
<a id="p105844"></a>К.3.3 Отношения между различными аспектами точности
<a id="p105845"></a>Отклонения фактических данных от предметной области могут быть измерены с помощью позиционной (временной) и атрибутивной (тематической) точности. Примерами альтернативных способов выражения отклонения являются:
- <a id="p105846"></a>атрибут в противоположность пространственному описанию: для атрибутов, географическое распределение которых известно, отклонение может быть выражено или тематическим или позиционным компонентами. Значение высоты горизонтали может рассматриваться как атрибут горизонтали. Отклонение текущего положения от истинного местоположения может быть измерено или атрибутивным компонентом ("превышение на полметра") или пространственным компонентом ("горизонталь имеет смещение 10 м в северном направлении");
- <a id="p105847"></a>пространство в противоположность временному описанию: если движение объекта известно, то разница между измеренным и реальным положением может быть выражена временным или позиционным компонентом, например, позиционная ошибка для движущегося по дороге автомобиля может быть выражена как "местоположение было верно 20 с назад" или как "местоположение в настоящее время отличается на 400 м";
- <a id="p105848"></a>атрибут в противоположность временному описанию времени: "Цена (руб./м2) конкретного участка ошибочна на 20 000 руб.", или "цена была верной 10 лет назад".
<a id="p105849"></a>К.3.4 Зависимость между полнотой и точностью
<a id="p105850"></a>Оценка полноты обычно основана на сравнении набора данных и предметной области.
<a id="p105851"></a>Критической операцией является установление связи между объектами набора данных и объектами предметной области. Уникальный идентификатор, как правило, формируется на основе их взаимосвязи.
<a id="p105852"></a>При обработке объектов без такой идентификации элементов необходимо применять методы, основанные на близости атрибутов и их значений. При связывании пространственных объектов следует учитывать два аспекта:
<a id="p105853"></a>а) тематическую близость (обычно выражается в виде типа объекта);
<a id="p105854"></a>б) географическую близость объектов.
<a id="p105855"></a>Когда два объекта (один в наборе данных, а другой в наземных наблюдениях) приняты в качестве представления одного и того же реального явления, то отклонения между ними обрабатываются в виде точности. Если пара объектов взята для представления различных явлений, то информация об отклонении между ними выдается с использованием полноты (отсутствие и/или присутствие). Например, при оценке полноты и точности для первого типа объекта, см. рисунок К.2, проблем с позициями А, Б, В и Г не возникает. При этом классификация идентична (тематическое отклонение равно нулю) и географические отклонения фактического и реального положения находятся в пределах допустимого уровня. Объекты связаны между собой, а отклонения описываются посредством позиционной точности. В положении Д два экземпляра имеют различную тематическую классификацию, но расположены очень близко друг к другу. Необходимо принять решение о том, находится ли разница в классификации в пределах допустимого уровня для соединения. Если да, то два экземпляра будут способствовать точности оценки (позиционной и/или тематической), если нет, то дело в полноте (одна точка отсутствует и одна в избытке). В позициях Е и Ж два экземпляра имеют одинаковую классификацию, но отличаются положением. Если это географическое отклонение находится в пределах допустимого уровня для соединения, то отклонение будет связано с позиционной точностью, если нет, то дело в полноте (отсутствие и присутствие).



<a id="p105857"></a>Объекты, классифицируемые по первому типу объекта:

 - <a id="p105858"></a>положение на местности;
 - фактическое положение в наборе данных

<a id="p105859"></a>Объекты, классифицируемые по второму типу объекта:

 - <a id="p105860"></a>фактическое положение в наборе данных

<a id="p105861"></a>Рисунок К.2 - Точность и полнота

<a id="p105862"></a>К.4 Пример использования элементов качества данных

<a id="p105863"></a>К.4.1 Полнота
<a id="p105864"></a>К.4.1.1 Общие положения
<a id="p105865"></a>Для описания наличия и отсутствия объектов можно использовать элементы качества данных "отсутствие" и "присутствие". Полноту следует в основном применять на уровне типа объекта, который указывает на то, что объекты из предметной области обнаружены или не обнаружены в наборе данных.
<a id="p105866"></a>Полнота может также иметь значение для свойств объекта ("полнота атрибута" и "полнота отношений").
<a id="p105867"></a>К.4.1.2 Присутствие - избыточность данных в наборе данных
<a id="p105868"></a>Этот элемент может применяться на уровне экземпляра объекта, что означает, что данные находятся в "избытке", если это целый экземпляр объекта.
<a id="p105869"></a>Данное определение включает в себя экземпляры объектов, которые присутствуют в наборе данных, но которые не входят в предметную область (согласно спецификации).
<a id="p105870"></a>Правило для приведенных ниже примеров определяется следующим образом: "В набор данных должны включаться только те объекты, которые присутствуют в предметной области".
<a id="p105871"></a>*Пример* - Только здания с площадью больше 5 м2 должны быть включены в набор данных. Информация о наличии зданий до 5 м2 представляется в виде избыточности.
<a id="p105872"></a>К.4.1.3 Отсутствие - данные отсутствуют в наборе данных
<a id="p105873"></a>Так же, как и присутствие, отсутствие может применяться на уровне экземпляра объекта. На практике это означает отсутствие экземпляров объектов, включение которых указано в спецификации.
<a id="p105874"></a>Отсутствие следует использовать, когда "целый элемент", например экземпляр объекта, отсутствует. Если обязательная часть элемента, например обязательный атрибут экземпляра объекта, отсутствует, то информацию следует выдавать в виде ошибки концептуальной согласованности.
<a id="p105875"></a>Правило для приведенного ниже примера определяется следующим образом: "Вся жилая недвижимость Англии и Уэльса должна быть включена в набор данных".
<a id="p105876"></a>*Пример* - Отсутствие части жилой недвижимости Англии или Уэльса в наборе данных.
<a id="p105877"></a>К.4.2 Логическая согласованность
<a id="p105878"></a>К.4.2.1 Общие положения
<a id="p105879"></a>Степень соответствия логическим правилам структуры данных, распределения и отношений (структура данных может быть концептуальной, логической или физической) может быть описана посредством элементов качества данных, описанных в К.4.2.2 - К.4.2.5.
<a id="p105880"></a>К.4.2.2 Концептуальная согласованность - соответствие правилам концептуальной схемы
<a id="p105881"></a>Как правило, приложения имеют концептуальную схему, описывающую требования к структуре данных. Эта концептуальная схема может включать в себя:
- <a id="p105882"></a>имена всех классов (типов объектов, типов данных и т.д.);
- <a id="p105883"></a>имена атрибутов для всех классов, а также ограничения множественности;
- <a id="p105884"></a>домены для всех атрибутов;
- <a id="p105885"></a>отношения между классами;
- <a id="p105886"></a>топологические отношения между типами объектов, например отношения между некой областью и границей;
- <a id="p105887"></a>отношения между атрибутами типа объекта для различных типов объектов, например отношения между значением высоты над уровнем моря от контурной линии и от дороги в географической точке пересечения для двух экземпляров объекта.
<a id="p105888"></a>Концептуальная согласованность может охватывать все эти аспекты качества данных. Другие подэлементы логической согласованности (доменная согласованность, топологическая согласованность) также могут рассматриваться для некоторых аспектов, перечисленных выше, если концептуальная согласованность используется только для обеспечения корректных свойств объекта для каждого экземпляра объекта.
<a id="p105889"></a>К.4.2.3 Доменная согласованность - соответствие значений атрибутов области допустимых значений
<a id="p105890"></a>Для описания области допустимых значений, как правило, используется концептуальная схема приложения, при этом информация о ней выдается как часть концептуальной или доменной согласованности. Если в концептуальной схеме не существуют или не действуют доменные характеристики, то допускается использовать только подэлемент качества доменная согласованность.
<a id="p105891"></a>*Пример* - Поле LANGUAGE должно содержать или значение "ENG" или значение "RUS". Ошибкой доменной согласованности будет любое другое значение.
<a id="p105892"></a>К.4.2.4 Согласованность по формату - степень соответствия накопленных данных физической структуре набора данных
<a id="p105893"></a>Согласованность по формату следует применять в качестве первой проверки оценки качества для удостоверения того, что набор данных сформирован в правильном формате в соответствии со спецификацией (продукта).
<a id="p105894"></a>Если установлены определенные правила для определения формата определенных атрибутов, например для сгенерированных идентификаторов, то согласованность по формату также может иметь отношение к отдельным значениям атрибута. Если атрибуты значения проверяются в сравнении со списком допустимых значений (домен), то следует использовать доменную согласованность.
<a id="p105895"></a>*Пример* - Спецификация информационного продукта определяет GML как формат распространения. Если набор данных не является GML-файлом, то эту информацию об ошибке следует выдавать в виде ошибки согласованности по формату. Если один элемент в GML-файле отображается в неправильном формате, например, текст вместо числа, то информацию следует выдавать в виде ошибки концептуальной согласованности или ошибки доменной согласованности.
<a id="p105896"></a>К.4.2.5 Топологическая согласованность - корректность явно закодированных топологических характеристик набора данных
<a id="p105897"></a>Топологические характеристики набора данных описывают геометрические отношения между элементами набора данных, которые не изменяются в результате трансформаций. Предполагается, что основные части топологических ограничений описываются в концептуальной схеме, при этом информация может выводиться в виде концептуальной или топологической согласованности. Только топологическая согласованность может применяться в случае, если соответствующие топологические требования не являются частью концептуальной схемы.
<a id="p105898"></a>*Пример* - Для набора данных с типами объектов, определенных по береговой линии водных объектов (например, такие типы объектов, как гавань, эллинг), а также с типами объектов водоемов (озера, моря и т.д.) топологические отношения между типами объектов четко определены в концептуальной схеме, и для выдачи информации о том, что геометрия прибрежных линий (одномерная) совпадает с геометрией водоемов (двумерная), используется подэлемент качества "концептуальная согласованность".
<a id="p105899"></a>К.4.3 Точность позиционирования
<a id="p105900"></a>Точность положения объектов по отношению к Земле может быть описана с использованием элементов качества данных этого раздела.
<a id="p105901"></a>Измерение позиционной точности посредством наземного наблюдения подразумевает создание "согласованных пар" с одним экземпляром объекта из набора данных и соответствующим экземпляром объекта в контрольном (наземное наблюдение) наборе данных. Если объекты имеют уникальные идентификаторы (например, для кадастровых участков), то это соответствие может быть установлено с помощью идентификаторов, при этом грубые ошибки, смещения, стандартное отклонение могут быть оценены и отражены в виде позиционной точности.
<a id="p105902"></a>При отсутствии доступных идентификаторов соответствие следует устанавливать на основе позиции. Должен быть определен "предел расстояния для соответствия", который облегчает вычисление грубых ошибок. Данный "предел расстояния для соответствия" должен быть задокументирован в отчете в следующих случаях:
- <a id="p105903"></a>экземпляры объектов в наборе данных без соответствующих экземпляров объектов контрольного набора данных должны быть указаны как избыточные в отношении элемента полноты;
- <a id="p105904"></a>экземпляры объектов в контрольном наборе данных, не имеющие соответствующих экземпляров объектов в наборе данных, должны быть указаны в отчете как отсутствующие в отношении элемента полноты.
<a id="p105905"></a>К.4.4 Временная точность
<a id="p105906"></a>К.4.4.1 Общие положения
<a id="p105907"></a>Точность временных атрибутов и временных отношений объектов может быть описана с помощью параметров качества данных, описанных в К.4.4.2 - К.4.4.4.
<a id="p105908"></a>К.4.4.2 Точность измерения времени - соответствие заявленных измерений времени значениям, принятым или считающимися правильными
<a id="p105909"></a>*Пример* - В пределах определенной организации точность измерения времени применяется для удостоверения в том, что значение не противоречит конкретному условию в поле (дополнительным условиям, обусловленным характером данных дата/время). Пример правила - поле START_DATE не может содержать значение в будущем.
<a id="p105910"></a>К.4.4.3 Временная согласованность - правильность порядка событий
<a id="p105911"></a>Правила, описывающие аспект "правильность порядка последовательности событий", могут являться частью концептуальной схемы. Информация выдается или в виде временной, или в виде концептуальной согласованности, если правила являются частью концептуальной схемы.
<a id="p105912"></a>*Пример* - В рамках определенной организации точность измерения времени используется:
- <a id="p105913"></a>для подтверждения соответствия между значениями даты/времени, связанных с жизненным циклом объекта реального мира;
- <a id="p105914"></a>обеспечения согласованности значений даты/времени, используемых при управлении экземплярами объекта в наборе данных. Пример правила - END_DATE должна быть такой же или более поздней, чем START_DATE.
<a id="p105915"></a>*Пример* ошибки временной согласованности - START_DATE = "2010-02-02", END_DATE = "2000-01-01".
<a id="p105916"></a>К.4.4.4 Временная достоверность - достоверность данных по отношению ко времени
<a id="p105917"></a>Правила, описывающие аспект "достоверность данных по отношению ко времени", могут являться частью концептуальной схемы.
<a id="p105918"></a>Информация выдается либо как временная достоверность, либо как концептуальная согласованность, если правила являются частью концептуальной схемы.
<a id="p105919"></a>*Пример* - В рамках определенной организации точность измерения времени используется для удостоверения в том, что содержимое поля даты или времени находится в правильном формате и использует календарь, определенный в спецификации.
<a id="p105920"></a>*Пример* ошибки временной достоверности - "2010-51-15".
<a id="p105921"></a>К.4.5 Тематическая точность
<a id="p105922"></a>К.4.5.1 Общие положения
<a id="p105923"></a>Точность количественных атрибутов и правильность неколичественных атрибутов и классификаций объектов и их отношений могут быть описаны с помощью элемента качества данных, описанного в К.4.5.2.
<a id="p105924"></a>К.4.5.2 Правильность классификации - соответствие классификации объектов или их атрибутов предметной области (т.е. реальной местности или эталонному набору данных)
<a id="p105925"></a>Данная характеристика используется строго в рамках одной организации. Классификации, которые не определены в спецификации набора данных, не рассматриваются в качестве правильности классификации (а только как доменная согласованность).

<a id="p105926"></a>К.5 Рассмотрение трудных случаев

<a id="p105927"></a>К.5.1 Отношение между неправильной классификацией и полнотой на уровне типа объекта
<a id="p105928"></a>На уровне типа объекта полнота и тематическая точность/правильность классификации тесно связаны друг с другом. Действительно, при неправильной классификации одного экземпляра объекта (отнесении его к другому типу объекта), ошибка классификации возникнет в оценке полноты для обоих типов объектов (одна - для присутствия и одна - для отсутствия). В связи с этим рекомендуется при оценке полноты на уровне объекта знать, что некоторая ошибка в присутствии или отсутствии может быть результатом неправильной классификации. При представлении информации о правильности классификации, информация об ошибке будет выдана дважды.
<a id="p105929"></a>Чтобы избежать двойной выдачи сообщения об ошибках, можно вывести отчет о полноте в одном верхнем уровне (набор данных, группировка типов объектов т.д.), а информацию о неправильной классификации - на уровне объектов.
<a id="p105930"></a>*Пример* - Все жилые дома должны иметь адрес. Это требование не может быть правильно оценено, если некоторые жилые дома классифицируются как склад или гараж.
<a id="p105931"></a>Другой похожий пример приведен в приложении Г.
<a id="p105932"></a>К.5.2 Элементы качества, связанные с уникальными идентификаторами
<a id="p105933"></a>Далее представлены некоторые варианты использования, имеющие отношение к соответствующим элементам качества данных, для описания проблем, связанных с уникальными идентификаторами (см. таблицу К.1).

<a id="p105934"></a>Таблица К.1

<a id="p105935"></a>Элементы качества, связанные с уникальными идентификаторами


| <a id="p105936"></a>Вариант использования | <a id="p105937"></a>Применимый элемент качества данных |
| --- | --- |
| <a id="p105938"></a>Все уникальные идентификаторы должны иметь формат, который отвечает правилам их определения | <a id="p105939"></a>Согласованность по формату |
| <a id="p105940"></a>Все используемые уникальные идентификаторы допустимы согласно списку зарезервированных уникальных идентификаторов | <a id="p105941"></a>Доменная согласованность |
| <a id="p105942"></a>Один и тот же экземпляр объекта дважды присутствует с таким же уникальным идентификатором | <a id="p105943"></a>Полнота концептуальной согласованности (уникальные идентификаторы должны быть уникальными) |
| <a id="p105944"></a><a id="p105945"></a>Один и тот же экземпляр объекта дважды присутствует с различными уникальными идентификаторами.<br>Примечание - Задача заключается в необходимости удостоверения в том, что эти два экземпляра объекта действительно представляют один и тот же объект реального мира | <a id="p105946"></a>Избыточность |






<a id="p105947"></a>Приложение Л
(справочное)

<a id="p105948"></a>**ОБОБЩЕНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА ДАННЫХ**

<a id="p105949"></a>Л.1 Введение

<a id="p105950"></a>Оценка на основе одного элемента качества данных, как правило, недостаточно удовлетворяет запросам пользователя.
<a id="p105951"></a>Разработчик данных обычно разрабатывает (как правило, в сотрудничестве с потенциальными пользователями продукта) спецификацию информационного продукта с учетом всех требований, установленных для данного продукта.
<a id="p105952"></a>Для потенциального пользователя представит интерес заключение, в котором говорится о том, что продукт оценивается на основе спецификации. Таким заключением является обобщенный показатель качества данных, который может быть полезен в других ситуациях, а не только при отчете соответствия спецификации.
<a id="p105953"></a>Качество набора данных может быть представлено одним или более обобщенным показателем качества данных (ADQR). ADQR включает результаты оценки качества данных на основе различных элементов качества данных или различных областей определения качества данных.
<a id="p105954"></a>Примеры методов, которые используются для создания ADQR, приведены в Л.2 - Л.4. Следует учитывать, что при таком способе оценки качества набор данных может получить общую положительную оценку, даже если один или более показателей качества данных не прошли проверку. В связи с этим обобщение необходимо применять только при наличии веских причин. В любом случае смысл обобщающей оценки качества данных должен быть всегда четко определен.
<a id="p105955"></a>Так как ADQR может вызвать затруднения при определении, то смысл обобщающей оценки качества данных следует определить еще до извлечения выводов на основе обобщенного показателя качества данных для обеспечения качества набора данных.
<a id="p105956"></a>Описание обобщенного показателя качества приведено в 11.2.1.

<a id="p105957"></a>Л.2 100%-ная оценка пригодности/непригодности

<a id="p105958"></a>Каждому показателю качества данных, вовлеченному в вычисления, придается логическое значение, равное 1, если значение показателя соответствует требованиям, и 0, если нет. Обобщенный показатель качества QADQR определяется по формуле

<a id="p105959"></a>QADQR = v1·v2·v3·...·vn, (Л.1)

<a id="p105960"></a>где n - число групп определения качества данных.
<a id="p105961"></a>Если ADQR = 1, то общее качество набора данных считается полностью соответствующим требованиям, а значит пригодно. Если ADQR = 0, то качество считается не соответствующим требованиям, а значит непригодно. Данный метод не обеспечивает результат, который показывает местоположение или величину несоответствия.

<a id="p105962"></a>Л.3 Взвешенная оценка пригодности/непригодности

<a id="p105963"></a>Каждому показателю качества данных, вовлеченному в вычисление, придается логическое значение, равное 1, если значение показателя соответствует требованиям, и 0, если нет. Кроме того, на основании значимости показателя для оценки качества в целом каждому из них присваивается весовое значение в интервале от 0 до 1 включительно. Сумма всех весов должна равняться 1. Выбор весов является субъективным решением, принимаемым разработчиком данных или пользователем данных. Причину своего решения разработчику данных следует указывать в виде части результата. Обобщенное качество QADQR определяется по формуле

<a id="p105964"></a>QADQR = v1·w1 + v2·w2 + v3·w3 + ... + vn·wn, (Л.2)

<a id="p105965"></a>где n - число групп определения качества данных.
<a id="p105966"></a>Данный метод обеспечивает получение значения величины, показывающей, насколько набор данных близок к полному соответствию. Метод не обеспечивает получение количественного значения величины, указывающей, где имеет место соответствие или несоответствие.
<a id="p105967"></a>*Пример* - Таблица ошибок (см. таблицу Л.1) показывает количество обнаруженных ошибок и их классифицирование в соответствии со стандартной процедурой, используемой для баз данных дорог. В этом конкретном примере каждому типу ошибки присвоены весовые значения. Сумма весов равна 100 процентов. Полученное взвешенное значение представляет качество набора данных.

<a id="p105968"></a>Таблица Л.1

<a id="p105969"></a>*Пример* вычисления обобщенных показателей оценки качества


<table>
<colgroup><col width="22%"><col width="12%"><col width="12%"><col width="11%"><col width="18%"><col width="10%"><col width="14%"></colgroup>
<tr><td><a id="p105970"></a>Объект</td><td><a id="p105971"></a>Кол-во элементов в партии</td><td><a id="p105972"></a>Кол-во несоответствующих элементов</td><td><a id="p105973"></a>Степень несоответствия</td><td><a id="p105974"></a>Степень соответствия (относительная точность: отношение количества правильных объектов к общему количеству объектов)</td><td><a id="p105975"></a>Вес</td><td><a id="p105976"></a>Взвешенное значение (относительная точность вес)</td></tr>
<tr><td><a id="p105977"></a>Сегмент дороги:</td><td><a id="p105978"></a>19</td><td></td><td rowspan="4"><a id="p105979"></a>&amp;4/19&amp;</td><td rowspan="4"><a id="p105980"></a>&amp;0,79&amp;</td><td rowspan="4"><a id="p105981"></a>&amp;50%&amp;</td><td rowspan="4"><a id="p105982"></a>&amp;0,3950&amp;</td></tr>
<tr><td><a id="p105983"></a>- некорректный</td><td></td><td><a id="p105984"></a>1</td></tr>
<tr><td><a id="p105985"></a>- отсутствующий</td><td></td><td><a id="p105986"></a>0</td></tr>
<tr><td><a id="p105987"></a>- избыточный</td><td></td><td><a id="p105988"></a>3</td></tr>
<tr><td><a id="p105989"></a>Название улицы: базовое</td><td><a id="p105990"></a>19</td><td><a id="p105991"></a>5</td><td><a id="p105992"></a>5/19</td><td><a id="p105993"></a>0,74</td><td><a id="p105994"></a>15%</td><td><a id="p105995"></a>0,1110</td></tr>
<tr><td><a id="p105996"></a>Направление движения</td><td><a id="p105997"></a>19</td><td><a id="p105998"></a>1</td><td><a id="p105999"></a>1 /19</td><td><a id="p106000"></a>0,95</td><td><a id="p106001"></a>25%</td><td><a id="p106002"></a>0,2375</td></tr>
<tr><td><a id="p106003"></a>Гидрография</td><td><a id="p106004"></a>1</td><td><a id="p106005"></a>0</td><td><a id="p106006"></a>0/1</td><td><a id="p106007"></a>1,00</td><td><a id="p106008"></a>10%</td><td><a id="p106009"></a>0,1000</td></tr>
<tr><td><a id="p106010"></a>Общая точность</td><td colspan="5"><a id="p106011"></a>Определена как сумма взвешенных значений·100</td><td><a id="p106012"></a>84,35%</td></tr>
<tr><td colspan="7"><a id="p106013"></a><a id="p106014"></a><a id="p106015"></a>Примечания<br>1 Элемент определяется в виде сегмента дороги, ограниченного точками пересечения с другими дорогами или границами элемента выборки.<br>2 Обобщение информации по оценке качества данных, особенно при использовании весов, не имеет большого значения для конечных пользователей и может привести к неправильным выводам в зависимости от того, какие веса применял разработчик данных.</td></tr>
</table>


<a id="p106016"></a>Л.4 Оценка данных на основе максимальных/минимальных значений показателя качества данных

<a id="p106017"></a>Каждому показателю качества данных придается значение, основанное на значимости данного показателя для предназначения продукта. Основанием для подобного решения разработчика данных должны являться результаты оценки качества отдельных групп данных. Обобщенный показатель качества определяется одним из двух уравнений:

<a id="p106018"></a>QADQR = max(vi, in = 1 ... n), (Л.3)

<a id="p106019"></a>QADQR = max(vi, in = 1 ... n), (Л.4)

<a id="p106020"></a>где n - число определений качества данных.
<a id="p106021"></a>Данный метод обеспечивает получение значения величины, указывающей, насколько набор данных близок к полному соответствию, но только в терминах определения качества набора данных на основе максимума или минимума. Также метод задает количественное значение, указывающее, где имеет место наибольшее соответствие или несоответствие, когда заданное определение качества данных выдается вместе с ADQR. Однако данный тип ADQR не сообщает о ситуации с другими показателями качества данных.






## <a id="p106022"></a>БИБЛИОГРАФИЯ



<table>
<colgroup><col width="7%"><col width="37%"><col width="56%"></colgroup>
<tr><td><a id="p106023"></a>[1]</td><td><a id="p106024"></a>ИСО 19131:2022</td><td><a id="p106025"></a>Географическая информация. Спецификация информационного продукта (Geographic information - Data product specifications)</td></tr>
<tr><td><a id="p106026"></a>[2]</td><td><a id="p106027"></a>ИСО 19109:2025</td><td><a id="p106028"></a>Географическая информация. Общая характеристика модели и правила для прикладной модели (Geographic information - Rules for application schema)</td></tr>
<tr><td><a id="p106029"></a>[3]</td><td><a id="p106030"></a>ИСО 8000-2:2022</td><td><a id="p106031"></a>Качество данных. Часть 2. Словарь (Data quality - Part 2: Vocabulary)</td></tr>
<tr><td><a id="p106032"></a>[4]</td><td><a id="p106033"></a>ИСО/МЭК 25012:2008</td><td><a id="p106034"></a>Разработка программного обеспечения. Требования к качеству программного продукта и оценка (SQuaRE). Модель качества данных [Software engineering - Software product Quality Requirements and Evaluation (SQuaRE) - Data quality model]</td></tr>
<tr><td><a id="p106035"></a>[5]</td><td><a id="p106036"></a>Руководство ИСО/МЭК 98-3:2008</td><td><a id="p106037"></a>Неопределенность измерений. Часть 3. Руководство по выражению неопределенности измерений (GUM:1995)<br>[Uncertainty of measurement - Part 3: Guide to expression of uncertainty in measurement (GUM:1995)]</td></tr>
<tr><td><a id="p106038"></a>[6]</td><td><a id="p106039"></a>Руководство ИСО/МЭК 99:2007</td><td><a id="p106040"></a>Международный словарь метрологии. Основные и обобщающие понятия и связанные с ними термины (VIM) [International vocabulary of metrology - Basic and general concepts and associated terms (VIM)]</td></tr>
<tr><td><a id="p106041"></a>[7]</td><td><a id="p106042"></a>ИСО 19116:2025</td><td><a id="p106043"></a>Географическая информация. Услуги позиционирования (Geographic information - Positioning services)</td></tr>
<tr><td><a id="p106044"></a>[8]</td><td><a id="p106045"></a>ИСО 19108:2002</td><td><a id="p106046"></a>Географическая информация. Временная схема (Geographic information - Temporal schema)</td></tr>
<tr><td><a id="p106047"></a>[9]</td><td><a id="p106048"></a>ИСО 19103:2024</td><td><a id="p106049"></a>Географическая информация. Язык концептуальных схем (Geographic information - Conceptual schema language)</td></tr>
<tr><td><a id="p106050"></a>[10]</td><td><a id="p106051"></a>ISO/TS 19139-1:2019</td><td><a id="p106052"></a>Географическая информация. Реализация XML схемы. Часть 1. Правила кодирования (Geographic information - XML schema implementation - Part 1: Encoding rules)</td></tr>
<tr><td><a id="p106053"></a>[11]</td><td><a id="p106054"></a>ИСО 19104-1:2016</td><td><a id="p106055"></a>Географическая информация. Терминология (Geographic information - Terminology)</td></tr>
<tr><td><a id="p106056"></a>[12]</td><td><a id="p106057"></a>ИСО 19160-3:2020</td><td><a id="p106058"></a>Адресация. Часть 3. Качество адресных данных (Addressing - Part 3: Address data quality)</td></tr>
<tr><td><a id="p106059"></a>[13]</td><td><a id="p106060"></a>ИСО 19115-3:2023</td><td><a id="p106061"></a>Географическая информация. Метаданные. Часть 3. Реализация XML-схемы для фундаментальных концепций (Geographic information - Metadata - Part 3: XML schema implementation for fundamental concepts)</td></tr>
<tr><td><a id="p106062"></a>[14]</td><td colspan="2"><a id="p106063"></a>XML-схемы для представления стандартов географических технологий (XML schema representations of geographic technology standards): электронный ресурс. - URL:https://schemas.isotc211.org/19157/-1/dqc/1.0 (дата обращения: 30.03.2026)</td></tr>
<tr><td><a id="p106064"></a>[15]</td><td><a id="p106065"></a>ИСО 19115-1:2014+Amd.1:2018,<br>Amd.2:2020</td><td><a id="p106066"></a>Географическая информация. Метаданные. Часть 1. Основные положения (Geographic information - Metadata - Part 1: Fundamentals)</td></tr>
<tr><td><a id="p106067"></a>[16]</td><td><a id="p106068"></a>ИСО 19107:2019</td><td><a id="p106069"></a>Географическая информация. Пространственная схема (Geographic information - Spatial schema)</td></tr>
<tr><td><a id="p106070"></a>[17]</td><td><a id="p106071"></a>ISO/TS 19129:2009</td><td><a id="p106072"></a>Географическая информация. Изображения, структура данных, привязанных к сетке и данных о покрытии (Geographic information - Imagery, gridded and coverage data framework)</td></tr>
<tr><td><a id="p106073"></a>[18]</td><td><a id="p106074"></a>ИСО 19123-1:2023</td><td><a id="p106075"></a>Географическая информация. Схема геометрии и функций покрытия. Часть 1. Основные положения (Geographic information - Schema for coverage geometry and functions - Part 1: Fundamentals)</td></tr>
<tr><td><a id="p106076"></a>[19]</td><td><a id="p106077"></a>ИСО 3951-1:2022</td><td><a id="p106078"></a>Процедуры отбора проб для проверки по переменным. Часть 1. Спецификация для планов отбора проб, индексированных по пределу приемочного качества (AQL) при контроле последовательных партий по единственной характеристике и единственному AQL [Sampling procedures for inspection by variables - Part 1: Specification for single sampling plans indexed by acceptance quality limit (AQL) for lot-by-lot inspection for a single quality characteristic and a single AQL]</td></tr>
<tr><td><a id="p106079"></a>[20]</td><td><a id="p106080"></a>ИСО 3534-2:2006</td><td><a id="p106081"></a>Статистика. Словарь и условные обозначения. Часть 2. Прикладная статистика (Statistics - Vocabulary and symbols - Part 2: Applied statistics)</td></tr>
<tr><td><a id="p106082"></a>[21]</td><td colspan="2"><a id="p106083"></a>Руководство пользователя ESRI (GSI Data ReViewer 4.2) [Environmental Systems Research Institute, Inc (ERSI) GSI Data ReViewer 4.2 User Guide]</td></tr>
<tr><td><a id="p106084"></a>[22]</td><td colspan="2"><a id="p106085"></a>Справочник таблиц по теории вероятности и статистике (CRC Handbook of Tables for Probability and Statistics. Second Edition, 1982)</td></tr>
<tr><td><a id="p106086"></a>[23]</td><td><a id="p106087"></a>ИСО 19156:2023</td><td><a id="p106088"></a>Географическая информация. Наблюдения и измерения (Geographic information - Observations and measurements)</td></tr>
</table>







<table>
<colgroup><col width="79%"><col width="21%"></colgroup>
<tr><td><a id="p106089"></a>УДК 528.852.1:004.658.4:006.354</td><td><a id="p106090"></a>ОКС 35.240.70</td></tr>
<tr><td colspan="2"><a id="p106091"></a>Ключевые слова: пространственные данные, качество данных, элементы качества данных, метакачество, оценка качества пространственных данных</td></tr>
</table>




<a id="p106092"></a>

---



## Иллюстрации

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_0.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_1.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_2.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_3.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_4.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_5.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_6.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_7.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_8.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_9.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_10.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_11.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_12.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_13.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_14.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_15.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_16.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_17.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_18.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_19.png)

$"Hergé"$

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_20.jpg)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_21.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_22.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_23.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_24.png)

$\sigma$

$F_{0,05,n - 1,\infty}$

$\frac{S}{\sqrt{F}} s \cdot \sqrt{F}$

$\sigma< \frac{s}{\sqrt{F}}$

$\sqrt{F_{0,05,n - 1,\infty}}$

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_25.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_26.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_27.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_28.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_29.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_30.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_31.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_32.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_33.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_34.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_35.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_36.png)

$T = 4\pi[\text{площадь}]/[\text{периметр}]^{2},$

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_37.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_38.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_39.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_40.png)

$e_{i} = |x_{mi} - x_{ti}|$

$e_{i} = \sqrt{(x_{mi} - x_{ti})^{2} + (y_{mi} - y_{ti})^{2}}$

$e_{i} = \sqrt{(x_{mi} - x_{ti})^{2} + (y_{mi} - y_{ti})^{2} + (z_{mi} - z_{ti})^{2}}$

$\overline{e} = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} e_{i}.$

$a_{x} = \frac{\sum e_{xi}}{N_{x}} ,$

$a_{y} = \frac{\sum e_{yi}}{N_{y}} ,$

$a_{z} = \frac{\sum e_{zi}}{N_{z}} ,$

$a_{p} = \sqrt{a_{x}^{2} + a_{y}^{2}} ,$

$a_{3D} = \sqrt{a_{x}^{2} + a_{y}^{2} + a_{z}^{2}} .$

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_41.png)

$\overline{e_{(\text{исключаявыбросы})}} = \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} e_{i}.$

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_42.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_43.png)

$\sigma_{x_{1}x_{n}} = \sigma_{x_{n}x_{1}}$

$\sigma_{x_{1}}^{2}$

$\sigma_{x_{1}} = \sqrt{\sigma_{x_{1}}^{2}} .$

$p_{x_{i}x_{j}} = \frac{\sigma_{x_{i}x_{j}}}{\sigma_{x_{i}}\sigma_{x_{j}}} .$

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_44.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_45.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_46.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_47.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_48.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_49.png)

$\sigma_{z} = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} (z_{mi} - z_{t})^{2}}$

$RMSE = \alpha_{z}$

$\delta V_{i} = \text{источник}V_{i} - \text{эталон }V_{i}$

$|\overline{\delta V}| = | \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} \delta V_{i}|;$

$\sigma_{œ} = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} \delta V_{i}^{2}} ;$

$\sigma_{R}$

$\sigma_{V} = \sqrt{\sigma_{M}^{2} + \sigma_{R}^{2}} ;$

$ratio = \frac{|\overline{\delta V}|}{\sigma_{V}} ;$

$LMAS = \sigma_{V}[1,282 + ratio]$

$LMAS = \sigma_{V}[1,6435 + 0,92 \cdot ratio^{2} - 0,28 \cdot ratio^{3}]$

$\delta V_{i} = \text{источник}V_{i} - \text{эталон }V_{i}$

$|\overline{\delta V}| = | \frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} \delta V_{i}|;$

$\sigma_{ce} = \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i = 1}^{N} \delta V_{i}^{2}} ;$

$ratio = |\overline{\delta V}|\sigma_{V};$

$LE90_{\text{источник}} = |\overline{\delta V}| + (k \cdot \sigma_{V});$

$LE90_{abc} = \sqrt{LE90_{\text{эталон}}^{2} + LE90_{\text{источник}}^{2}}$

$\sigma = \sqrt{\frac{1}{n}} \sum_{i = 1}^{n} [(x_{mi} - x_{t})^{2} + (y_{mi} - y_{t})^{2}]$

$RMSEP = \sigma$

$\delta X_{i} = (\text{источник }X_{i} - \text{эталон }X_{i})$

$\delta Y_{i} = (\text{источник}bY_{i} - \text{эталон}bY_{i})$

$\overline{\delta X} = \frac{1}{N} \sum_{1}^{N} \delta X_{i}$

$\overline{\delta Y} = \frac{1}{N} \sum_{1}^{N} \delta Y_{i};$

$\sigma_{CM} = \sqrt{\frac{1}{2(N - 1)} (\sum_{i = 1}^{N} (\delta X_{i} - \overline{\delta X})^{2} + \sum_{i = 1}^{N} (\delta X_{i} - \overline{\delta X})^{2})} ;$

$\sigma_{CR}$

$\sigma_{\text{С}} = \sqrt{\sigma_{\text{С}M}^{2} + \sigma_{CR}^{2}} ;$

$CMAS = \sigma_{C} \cdot [1,2943 + \sqrt{(\frac{\overline{\delta X^{2}} + \overline{\delta Y^{2}}}{\sigma_{C}}) + 0,7254}]$

$\Delta H_{i} = \sqrt{(\text{источник }X_{i} - \text{эталон }X_{i})^{2} + (\text{источник }Y_{i} - \text{эталон }Y_{i})^{2}}$

$\mu_{H} = \frac{(\sum \Delta H_{i})}{N} ;$

$\sigma_{H} = \sqrt{\frac{\sum (\Delta H_{i} - \mu_{H})^{2}}{(N - 1)}} ;$

$ratio = |\mu_{H}|/\sigma_{H};$

$CE90_{source} = |\mu_{H}| + (k \cdot \sigma_{H});$

$CE90_{abs} = \sqrt{CE90_{\text{эталон}}^{2} + CE90_{\text{источник}}^{2}}$

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_50.png)

$\sigma_{x_{k}y_{k}} = \sigma_{y_{k}x_{k}}.$

$\text{Ø} = \frac{1}{2} arctan \frac{2\sigma_{x_{k}y_{k}}}{\sigma_{x_{k}}^{2} - \sigma_{y_{k}}^{2}}$

$a = \sqrt{\frac{1}{2} \chi_{1 - \alpha}^{2}(2)(\sigma_{x_{k}}^{2} + \sigma_{y_{k}}^{2} + \sqrt{(\sigma_{x_{k}}^{2} - \sigma_{y_{k}}^{2})^{2} + 4\sigma_{x_{k}y_{k}}^{2}})} ,$

$b = \sqrt{\frac{1}{2} \chi_{1 - \alpha}^{2}(2)(\sigma_{x_{k}}^{2} - \sigma_{y_{k}}^{2} - \sqrt{(\sigma_{x_{k}}^{2} - \sigma_{y_{k}}^{2})^{2} + 4\sigma_{x_{k}y_{k}}^{2}})} .$

$\varphi$

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_51.png)

$\sigma_{x_{k}y_{k}} = \sigma_{y_{k}x_{k}}.$

$\alpha$

$\text{Ø} = \frac{1}{2} arctan \frac{2\sigma_{x_{k}y_{k}}}{\sigma_{x_{k}}^{2} - \sigma_{y_{k}}^{2}}$

$a = \sqrt{\frac{1}{2} \chi_{1 - \alpha}^{2}(2)(\sigma_{x_{k}}^{2} + \sigma_{y_{k}}^{2} + \sqrt{(\sigma_{x_{k}}^{2} - \sigma_{y_{k}}^{2})^{2} + 4\sigma_{x_{k}y_{k}}^{2}})} ,$

$b = \sqrt{\frac{1}{2} \chi_{1 - \alpha}^{2}(2)(\sigma_{x_{k}}^{2} - \sigma_{y_{k}}^{2} - \sqrt{(\sigma_{x_{k}}^{2} - \sigma_{y_{k}}^{2})^{2} + 4\sigma_{x_{k}y_{k}}^{2}})} .$

$\chi_{1 - \alpha}^{2}(2)$

$\chi_{1 - \alpha}^{2}(2)$

$P = 1$

$\alpha = 95\%5,99$

$P = 1$

$\alpha = 99\%9,21$

$\alpha$

$\varphi$

$\Delta Z_{i} = \text{измереннаявысота}_{i} - \text{эталоннаявысота}_{i},$

$\Delta Z_{relkj} = \Delta Z_{k} - \Delta Z_{j},$

$\sigma_{Zrel} = \sqrt{\frac{\sum \Delta Z_{rel}^{2}}{m - 1}} ;$

$RelLE90 = 1,645\sigma_{zrel}$

$\Delta X_{i} = \text{измеренное }X_{i} - \text{эталонное }X_{i}$

$\Delta Y_{i} = \text{измеренное}Y_{i} - \text{эталонное}Y_{i}$

$\Delta X_{relkj} = \Delta X_{k} - \Delta X_{j}$

$\Delta Y_{relkj} = \Delta Y_{k} - \Delta Y_{j}$

$\sigma_{Xrel} = \sqrt{\frac{\sum \Delta X_{rel}^{2}}{m - 1}} ,$

$\sigma_{Yrel} = \sqrt{\frac{\sum \Delta Y_{rel}^{2}}{m - 1}} ;$

$\sigma_{Hrel} = \sqrt{\frac{\sigma_{X_{rel}^{2}} + \sigma_{Y_{rel}^{2}}}{2}} ;$

$RelCE90 = 2,146\sigma_{Hrel}$

$K = \frac{N \cdot \sum_{i = 1}^{r} MCM(i,i) - \sum_{i = 1}^{r} (\sum_{j = 1}^{r} MCM(i,j) \cdot \sum_{j = 1}^{r} MCM(j,i))}{N^{2} - \sum_{i = 1}^{r} (\sum_{j = 1}^{r} MCM(i,j) \cdot \sum_{j = 1}^{r} MCM(j,i))} ,$

$\sigma$

$P(z_{t} - u \cdot \sigma \leq \text{истинноезначение} \leq z_{t} + u \cdot \sigma) = P.$

$u_{50\%} \cdot \sigma_{Z}$

$u_{68,3\%} \cdot \sigma_{Z}$

$u_{90\%} \cdot \sigma_{Z}$

$u_{95\%} \cdot \sigma_{Z}$

$u_{99\%} \cdot \sigma_{Z}$

$u_{99,8\%} \cdot \sigma_{Z}$

$s_{Z} = \sqrt{\frac{1}{r} \sum_{i = 1}^{N} (z_{mi} - z_{t})^{2}} ,$

$z_{t} = \sum_{i = 1}^{N} z_{mi}.$

$\frac{(Z - z_{t})}{s_{z}} \sim t(r).$

$P(R,\sigma_{X},\sigma_{Y}) = \frac{1}{2\pi\sigma_{X}\sigma_{Y}} (x - x_{t})^{2} \int_{+ y - y_{t}} (\int_{y - y_{t}} {}_{)^{2} = R^{2}}e^{-}^{\frac{1}{2}} (^{\frac{(x - x_{t})^{2}}{\sigma_{X}^{2}}} +^{\frac{(y - y_{t})^{2}}{\sigma_{y}^{2}}})dxdy.$

$\sigma_{x}$

$\sigma_{y}$

$\frac{1}{\sqrt{2}} \sqrt{\sigma_{x}^{2} + \sigma_{y}^{2}}$

$\frac{1,1774}{\sqrt{2}} \sqrt{\sigma_{x}^{2} + \sigma_{y}^{2}}$

$\frac{2,146}{\sqrt{2}} \sqrt{\sigma_{x}^{2} + \sigma_{y}^{2}}$

$\frac{2,4477}{\sqrt{2}} \sqrt{\sigma_{x}^{2} + \sigma_{y}^{2}}$

$\frac{3,5}{\sqrt{2}} \sqrt{\sigma_{x}^{2} + \sigma_{y}^{2}}$

$0,51 \cdot (\sigma_{x} + \sigma_{y} + \sigma_{z})$

$\sqrt{\sigma_{x}^{2} + \sigma_{y}^{2} + \sigma_{z}^{2}}$

$0,833 \cdot (\sigma_{x} + \sigma_{y} + \sigma_{z})$

$1,122 \cdot (\sigma_{x} + \sigma_{y} + \sigma_{z})$

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_52.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_53.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_54.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_55.png)

![](https://i.bukva.ai/NeLlUgtN/img_56.png)