Download Test und Verlässlichkeit von Rechnern by Günter Kemnitz PDF

By Günter Kemnitz

Auf Rechner sollte unbedingt Verlass sein. Eine Anforderung, die häufig nur mit großem Aufwand oder in unbefriedigendem Maße erfüllt wird. Der Autor vermittelt den umfassenden Überblick über Maßnahmen, die die Verlässlichkeit informationsverarbeitender Systeme sichern, sowie Probleme. Er legt großen Wert auf abschätzbare Kenngrößen und anschauliche Experimente für deren Abschätzung. Da Systeme immer größer und assessments immer schwieriger werden, widmet er sich ausführlich dem Thema Selbsttest. Ein Lehrbuch für Studierende der Informatik bzw. Informationstechnik. Mit zahlreichen Anregungen für Praktiker in Entwicklung, attempt und Qualitätssicherung.

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Information Mirages an experimentellen Wertpapiermärkten

Patrick L. Kugler untersucht mittels experimenteller Methodik die Wirkung des affektiven Framings auf Kapitalmärkten und zeigt, dass Marktteilnehmer severe non-affektive Informationen systematisch untergewichten. Da zu Beginn einer details Mirage eine erhöhte Unsicherheit herrscht, folgen die Marktteilnehmer massenpsychologischen Verhaltensmustern.

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Bei Verdopplung und Vergleich hangt die Datenfehleruberdeckung von der Haufigkeit ab, mit der beide Systeme iibereinstimmende falsche Daten liefern. Wegen der ungeheuren Vielfalt moglicher Datenfehler ist das Risiko, dass zwei Systeme durch Zufall iibereinstimmende falsche Daten erzeugen, vernachlassigbar klein. Aber es besteht das Risiko, dass beide Systeme gleiche Fehler enthalten. Ubereinstimmende Fehler bilden sich bei auch ansonsten identischen Berechnungen immer auf ubereinstimmende und damit nicht erkennbare Datenfehler ab.

17. 3 Plausibilitatstest Ein Plausibilitatstest (engl. reasonableness check) uberwacht die Ergebnisse eines Systems auf Zulassigkeit. Es wird nicht gepriift, ob die Ergebnisse richtig sind, sondern nur, ob sie richtig sein konnten. Ein zulassiges Ergebnis kann auch falsch sein. 18). Die Voraussetzung fur einen wirksamen Plausibilitatstest ist, dass nur ein kleiner Teil der Variationen des iiberwachten Datenobjekts zulassig ist bzw. dass die meisten darstellbaren Werte unzulassig sind. Ein typischer Plausibilitatstest ist der Rechtschreibtest.

In der Messtechnik werden nicht erkannte Datenfehler auch als Klassifikationsfehler erster Art und Phantomfehler als Klassifikationsfehler zweiter Art bezeichnet. Datenobjekte C gut >! V V schlecht Uberwachungssystem richtige Daten > Datenfehler A/ erkannte richtige Daten >y erkannte Datenfehler >! nicht erkannte Datenfehler Ijt Phantomfehler A b b . 13. 18) (y>> - Anzahl aller in einem Beobachtungszeitraum aufgetretenen Datenfehler; tp>y/ - Anzahl der davon nachgewiesenen Datenfehler; y>>! - Anzahl der nicht erkannten Datenfehler).

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