Как найти ожидаемую ошибку

Методы определения ожидаемой ошибки в аудите

Статистические выборочные методы определения ожидаемой ошибки применяются при большом объеме генеральных совокупностей со случайными и равновозможными ошибками.

Если объем генеральной совокупности небольшой, т.е. содержит минимум документов, то лучшим способом будет провести сплошную проверку, т.к. при такой проверке аудитор потратит меньше времени, чем на обработку результатов выборочного исследования.

Если объем генеральной совокупности большой для сплошной проверки, но при этом у аудитора содержится информация, которая исключает использование предположения о равновозможности и случайности ошибок в генеральной совокупности, то лучшим способом будет применить содержательные методы выборочного исследования. Эти методы основываются на информации о характере распределения ошибок в генеральной совокупности, которая содержится у аудитора.

Существуют возможные причины, которые влияют на неслучайные и неравновозможные ошибки в генеральных совокупностях.

Систематические ошибки – это ошибки, которые произошли неслучайно, т.е. ошибки которые появились в связи с постоянно действующей причиной. На появление систематических ошибок влияют 2 причины. Первой причиной является неправильное понимание (незнание) бухгалтером нормативных и законодательных актов РФ в области учета налогообложения и Хозяйственного права. Вторая причина — давление на бухгалтера руководством организации.

Значимые области

Ошибки считаются неравновозможными в том случае, если в бухгалтерских документах присутствуют учетные области с большей вероятностью появления ошибок, чем в других областях. Такие учетные области обычно называют значимыми. Значимые области имеют место в следующих случаях:

«Содержательные выборочные методы определения ожидаемой ошибки в аудите» 👇

• неоднородность генеральной совокупности — содержание документов с большой стоимостью, которые на порядок превышают стоимость большей части документов в совокупности документов;
• в учете появляются новые, ранее в этой организации не встречающиеся хозяйственные операции;
• содержание в учете операций, которые неоднозначно трактуются законода-тельством, нормативными актами, профессиональными комментаторами;
• были изменены правила учета и налогообложения каких-либо операций и т.д.

На появление значимых для аудита областей влияют их причины появления, которые определяют возможности содержательных выборочных методов определения ожидаемой ошибки. Так же следует знать, что возможных причин появления значимых для аудита областей, очень много.

Поэтому можно сказать, что содержательных методов столько же, сколько действующих аудиторов. При проведении аудиторской проверки некоторые аудиторы не задумываются о методах, а используют только свой опыт и интуицию и при этом достигают отличных результатов. Тогда можно сделать вывод, что они неосознанно используют содержательные методы.

Научного обоснования содержательных методов выборочного исследования в аудите на сегодняшний день не существует. Однако есть несколько зарекомендовавших себя методов выборочного исследования, которые могут быть использованы на практике:

• метод «серийного отбора»;
• метод «основного массива»;
• метод «ключевых по риску» элементов;
• метод «ключевых по последствиям» документов;
• комбинированный метод, основанный на различных вышеперечисленных сочетаниях.

Определение ожидаемой ошибки при применении выборочных содержательных процедур

Если объем генеральной совокупности невелик (например, не более нескольких десятков документов), то проведение сплошной проверки займет у аудитора меньше времени, чем обработка результатов выборочного исследования. Отметим, что при сплошной проверке аудитор непосредственно определяет ожидаемую ошибку К как сумму всех выявленных им в проверяемой совокупности ошибок.

В другом случае объем генеральной совокупности может быть слишком велик для сплошной проверки (например, не менее нескольких сотен документов). Но при этом у аудитора может иметься информация (источники появления ее будут рассмотрены позже), исключающая применимость предположения о равновозможности и случайности ошибок в генеральной совокупности. В таком случае оправданно применение содержательных методов выборочного исследования. Содержательные методы, как следует из их названия, основаны на содержании имеющейся у аудитора информации о характере распределения ошибок в генеральной совокупности.

Рассмотрим возможные причины неслучайности и неравновозможности

ошибок в генеральных совокупностях.

Очевидно, что ошибки неслучайны, если они появляются в силу какой-то постоянно действующей причины (в этом случае ошибки будут систематическими). Причиной появления систематических ошибок чаще всего бывает слабое знание (незнание) либо неправильное, недостаточное понимание бухгалтером законодательных и нормативных актов Российской Федерации в области учета налогообложения, хозяйственного права. Другой причиной появления систематических ошибок может быть давление на бухгалтера со стороны руководства организации.

Ошибки неравновозможны, если в бухгалтерских документах имеются учетные области, в которых вероятность появления ошибок значительно выше, чем в других. Такие области (области с повышенной вероятностью появления ошибок) будем называть значимыми для аудита областями. Практика показывает, что значимые для аудита области могут иметь место, например, в следующих случаях:

• появление в учете новых, ранее в данной организации не встречавшихся хозяйственных операций, вызванных, например, освоением нового вида деятельности;

• наличие в учете операций, неоднозначно трактуемых законодательством, нормативными актами, профессиональными комментаторами;

• изменение правил учета и налогообложения каких-либо операций (такие операции будут составлять значимую область);

• наличие в учете операций со связанными сторонами (при совершении подобных операций возможны нарушения, обусловленные взаимным интересом сторон и их особыми отношениями друг с другом);

• наличие в учете операций с существенными суммами по выполнению работ, оказанию услуг, не имеющих вещественного результата (консультации, информационные услуги, обслуживание оборудования и т. д.);

• наличие в учете различных по сути (подлежащих отнесению в связи с этим на различные источники), но весьма близких по своему содержанию операций и т. д.

Причины появления значимых для аудита областей определяют возможности содержательных выборочных методов определения ожидаемой ошибки. При этом следует иметь в виду, что возможные причины появления значимых для аудита областей, безусловно, не ограничиваются приведенными выше примерами, число их неисчерпаемо.

Поэтому, если статистических методов, рассмотренных выше, в общем-то два, то содержательных методов, наверное, столько же, сколько практикующих аудиторов.

Серьезного научного обоснования содержательных методов выборочного исследования в аудите на сегодняшний день пока нет. Тем не менее некоторые общие принципы, заложенные в основу содержательных методов, хорошо себя зарекомендовали на практике [10], и потому некоторые из них могут быть рекомендованы для практического использования. К подобным методам выборочного исследования могут быть отнесены следующие:

• метод, основанный на блочном отборе документов (метод «блочного отбора»);

• метод, основанный на отборе документов наибольшей стоимости (метод «основного массива»);

• метод, основанный на отборе документов, в которых наличие ошибок наиболее вероятно либо в которых возникновение ошибок и нарушений может вызвать наиболее негативные для предприятия последствия (метод «ключевых элементов»);

• комбинированный метод, основанный на различных сочетаниях вышеперечисленных методов.

Рассмотрим содержание и практическое применение указанных выше методов.

Ожидаемая ошибка К генеральной совокупности определяется при этом как произведение суммарной ошибки выборки на отношение объемов генеральной совокупности и выборки:

Подобный прием оправдан в тех случаях, когда в генеральной совокупности преобладают систематические ошибки, что исключает возможность применения статистических методов.

Аудитор выбирает любой месяц и сплошным методом проверяет начисление амортизации. Выявленная ошибка k = 25 000 руб. Поскольку объем выборки п = 100 операций, то ожидаемая ошибка генеральной совокупности:

К = И/п^ = 1200/100×25 000 = 300 000 руб.

В зарубежной литературе по аудиту содержится указание на то, что при методе «блочного отбора» экстраполяция ошибки на генеральную совокупность может осуществляться как пропорционально соотношению объемов генеральной и выборочной совокупностей (И/п), так и пропорционально соотношению их стоимостей. Тогда ожидаемая ошибка генеральной совокупности К будет определяться из следующей зависимости:

Численный анализ, проведенный в работе [15], показал, что при однородной стоимости элементов генеральной совокупности (коэффициент вариации менее 0,3) формулы (3.17) и (3.18) дают практически равные результаты. При большей неоднородности генеральной совокупности формула (3.18) неприменима, поскольку погрешность ее может быть весьма значительной.

Метод «основного массива», как следует из его названия, состоит в том, что аудитор формирует выборку путем отбора из генеральной совокупности элементов наибольшей стоимости (элементов, стоимость которых превышает уровень существенности). Этот метод оправдан в тех случаях, когда генеральная совокупность неоднородна по стоимости документов, составляющих ее: в совокупности есть документы, стоимость которых на порядок (порядки) превышает стоимость большей части документов.

При применении метода «основного массива» ожидаемая ошибка генеральной совокупности К принимается равной суммарной ошибке в выборке к:

Теперь рассмотрим метод «ключевых элементов». Метод состоит в формировании выборки путем отбора элементов (операций), в которых вероятность появления ошибок значительно выше, чем в других (значимые для аудита области), а также тех операций, ошибки или нарушения в которых могут вызвать существенный ущерб для проверяемого субъекта, государства или третьих лиц. Данные для осуществления отбора могут быть основаны на опыте предыдущих проверок, результатах наблюдения и опроса, результатах использования аналитических или специальных процедур.

Как и в предыдущем случае, ожидаемая ошибка генеральной совокупности К принимается равной суммарной ошибке в выборке к.

Комбинированный метод, как следует из его названия, включает в себя все вышеперечисленные методы в различных сочетаниях. На практике чаще всего применяется именно комбинированный метод.

Пример. Аудитор проверяет учет производственных затрат (дебетовый оборот счета 20) на малом предприятии. В состав производственных затрат входят:

Мі п/п	Наименование	Сумма, тыс. руб.	%
1	Ремонт производственного помещения	520	49
2	Заработная плата с начислениями	258	24
3	Амортизация основных средств	75	7
4	Списание материалов	185	17
5	Услуги сторонних организации	30	3
ИТОГО	1068	100

Генеральная совокупность (операции, отраженные по дебету счета 20) неоднородна по виду операций, вследствие чего аудитор стратифицирует ее на 5 совокупностей.

Совокупность операций по ремонту (520 тыс. руб.) аудитор подвергает сплошной проверке в качестве как «основного массива», так и «ключевых элементов». Ожидаемая ошибка страты, выявленная в ходе сплошной проверки, составила К1 = 4,5 тыс. руб. (необоснованное отнесение на счет 20).

Совокупность операций по учету заработной платы с начислениями (258 тыс. руб.) аудитор подвергает проверке методом «блочного отбора», полагая, что в ней преобладают систематические ошибки. В качестве блока аудитор выбирает документы за один месяц. В ходе их проверки ошибок не обнаружено, ожидаемая ошибка К2 = 0. Совокупность операций по начислению амортизации (75 тыс. руб.) аудитор из тех же соображений подвергает «блочному отбору». В ходе проверки документов за отобранный месяц обнаружена ошибка в начислении амортизации k = 500 руб. Тогда ожидаемая ошибка страты:

К3 = Ы/п^ = 12/1×500 = 6000 руб.

Совокупность операций по списанию материалов (185 тыс. руб.) содержит 450 операций. Аудитор подвергает ее выборочной проверке с использованием метода, основанного на нормальном распределении. В ходе обработки результатов выборочной проверки получено: средняя ошибка выборки k = 20 руб. Тогда ожидаемая ошибка страты:

К4 = к*Ы = 20×450 = 9000 руб.

Совокупность операций по отнесению на затраты услуг сторонних организаций (30 тыс. руб.) аудитор решает не проверять ввиду несущественности ее суммы.

Тогда ожидаемая ошибка генеральной совокупности:

К = К1 + К2 + К3 + К4 = 4500 + 0 + 6000 + 9000 = 19 500 руб.

Источник

Тема: Элементы теории ошибок измерений.

1. Классификация ошибок измерений

_______ Измерения в геодезии рассматриваются с двух точек зрения: количественной, выражающей числовое значение измеренной величины, и качественной, характеризующей ее точность. Из практики известно, что даже при самой тщательной и аккуратной работе многократные (повторные) измерения не дают одинаковых результатов. Это указывает на то, что получаемые результаты не являются точным значением измеряемой величины, а несколько отклоняются от него. Значение отклонения характеризует точность измерений.

_______ К грубым ошибкам относятся просчеты в измерениях по причине невнимательности наблюдателя или неисправности прибора, и они полностью должны быть исключены. Это достигается путем повторного измерения.

_______ Систематические ошибки происходят от известного источника, имеют определенный знак и величину и их можно учесть при измерениях и вычислениях.

_______ Случайные ошибки обусловлены разными причинами и полностью исключить их из измерений нельзя. Поэтому возникают две задачи: как из результатов измерений получить наиболее точную величину и как оценить точность полученных результатов измерений. Эти задачи решаются с помощью теории ошибок измерений _______

_______ В основу теории ошибок положены следующие свойства случайных ошибок :
_______ 1. Малые ошибки встречаются чаще, а большие реже.
_______ 2. Ошибки не превышают известного предела.
_______ 3. Положительные и отрицательные ошибки, одинаковые по абсолютной величине, одинаково часто встречаются.
_______ 4. Сумма ошибок, деленная на число измерений, стремится к нулю при большом числе измерений.

_______ По источнику происхождения различают ошибки приборов, внешние и личные. Ошибки приборов обусловлены их несовершенством, например погрешность угла, измеренного теодолитом, неточным приведением в вертикальное положение оси его вращения.

_______ Внешние ошибки происходят из-за влияния внешней среды, в которой протекают измерения, например погрешность в отсчете по нивелирной рейке из-за изменения температуры воздуха на пути светового луча (рефракция) или нагрева нивелира солнечными лучами.

_______ Личные ошибки связаны с особенностями наблюдателя, например, разные наблюдатели по-разному наводят зрительную трубу на визирную цель. Так как грубые погрешности должны быть исключены из результатов измерений, а систематические исключены или ослаблены до минимально допустимого предела, то проектирование измерений с необходимой точностью и оценку результатов выполненных измерений производят, основываясь на свойствах случайных погрешностей.

2. Арифметическая середина

_______ Величина x называется арифметической серединой или вероятнейшим значением измеренной величины. Разности между каждым измерением и арифметической срединой называют вероятнейшими ошибками измерений:

_______ Или в общем виде получим:

3. Средняя квадратическая ошибка

_______ Точность результатов измерений оценивается средней квадратической ошибкой. Средняя квадратическая ошибка одного измерения вычисляется по формуле:

где [v 2 ] – сумма квадратов вероятнейших ошибок; n – число измерений. Средняя квадратическая ошибка арифметической середины вычисляется по формуле:

_______ Предельная ошибка не должна превышать утроенной средней квадратической ошибки, т.е. ε = 3 x m.

_______ Иногда о точности измерений судят не по абсолютной величине средней квадратической или предельной погрешности, а по величине относительной ошибки. ___

_______ Относительной ошибкой называется отношение абсолютной ошибки к значению самой измеренной величины. Относительную ошибку выражают в виде простой дроби, числитель которой — единица, а знаменатель — число, округленное до двух-трех значащих цифр с нулями. Например, относительная средняя квадратическая погрешность измерения линии длиной:

_______ l = 110 м, при m = 2 см, равна m/ l = 1/5500.

_______ Линия измерена шесть раз. Определить ее вероятнейшую длину и оценить точность этого результата. Вычисления приведены в таблице:

Таб. 1

_______ По формулам вычислены абсолютные средние квадратические ошибки, а оценивать точность измерения длины линии необходимо по относительной ошибке. Поэтому нужно абсолютную ошибку разделить на длину линии. Для нашего примера относительная ошибка вероятнейшего значения измеренной линии равна

4. Оценка точности измерений

_______ Точность результатов многократных измерений одной и той же величины оценивают в такой последовательности:

_______ 1. Находят вероятнейшее (наиболее точное для данных условий) значение измеренной величины по формуле арифметической середины х = [ l ]/n.
_______ 2. Вычисляют отклонения для каждого значения измеренной величины от значения арифметической средины. Контроль вычислений: [v] = 0;
_______ 3. По формуле вычисляют среднюю квадратическую ошибку одного измерения.
_______ 4. По формуле вычисляют среднюю квадратическую ошибку арифметической средины.
_______ 5. Если измеряют линейную величину, то подсчитывают относительную среднюю квадратическую ошибку каждого измерения и арифметической средины.

_______ 6. При необходимости подсчитывают предельную ошибку одного измерения, которая может служить допустимым значением погрешностей аналогичных измерений.

5. Понятие о неравноточных измерениях

_______ Неравноточными измерениями называются такие, которые выполнены различным числом приемов, приборами различной точности и т.д. Если измерения неодинаковой точности, то для определения общей арифметической середины пользуются формулой:

________ Весом называется число, которое выражает степень доверия к результату измерения. В тех случаях, когда неизвестны веса измеренных величин, а известны их средние квадратические ошибки, то веса можно вычислить по формуле:

т.е. вес результата измерений обратно пропорционален квадрату средней квадратической ошибки.

_______ При неравноточных измерениях средняя квадратическая ошибка измерения, вес которого равен единице, определяется по формуле:

где δ – разность между отдельными результатами измерений и общей арифметической серединой.

Источник

Презентация была опубликована 7 лет назад пользователемЛев Пнин

Похожие презентации

3 Программа профессионального модуля обеспечивает подготовку специалистов в горнодобывающей отрасли по выполнению маркшейдерских работ

4 иметь практический опыт: создания опорной и съемочной сети карьера, разреза; выполнения съемки горных выработок, отвалов и промышленной площадки организации; вычерчивания планов, разрезов месторождения; оформления результатов измерений и вычислений; работы с маркшейдерско-геодезическими приборами и инструментами; обработки результатов измерений с оценкой точности; вычерчивания планов горизонтов горных работ; выполнения ориентирно-соединительной съемки; передачи высотной отметки на горизонт; определения параметров элементов подъемного комплекса; выполнения маркшейдерских работ при обслуживании подъемного комплекса; определения ожидаемой ошибки относительно проектных данных; работы с маркшейдерско-геодезическим оборудованием; выполнения съемки реперов наблюдательных станций;

5 уметь: выполнять маркшейдерско-геодезические измерения; выносить проектные данные в натуру – ось траншеи, скважины; выполнять съемку горных выработок в плане и по высоте; задавать направление горным выработкам; выполнять камеральную обработку результатов измерений; вычерчивать планы, разрезы горных выработок; выполнять съемку геометрических элементов технологических объектов; переносить геометрические элементы проекта в натуру; вычислять точность разбивочных работ; осуществлять контроль соблюдения установленного проектом соотношения элементов сооружения; определять методику выполнения и приборы для обеспечения требуемой точности; выполнять наблюдения за сдвижением горных пород; выполнять расчет параметров сдвижения горных пород при подземном и открытом способах разработки;

6 знать: задачи маркшейдерской службы; способы создания опорных и съемочных сетей карьера, угольного разреза; способы проведения маркшейдерских работ дражной и гидравлической разработки месторождений; маркшейдерское обеспечение рекультивации земель на карьерах; виды и принципы маркшейдерских съемок в плане и по высоте; маркшейдерские приборы для измерения углов, расстояний; методику подземной маркшейдерской съемки; камеральную обработку маркшейдерской съемки; технологию ориентирно-соединительной съемки; гироскопическое ориентирование; задачи маркшейдерского обеспечения горно-строительных работ; способы разбивочных работ; способы и методы наблюдения за деформациями сооружения;

7 знать: маркшейдерские работы при проходке, креплении и армировании стволов; маркшейдерские работы при монтаже подъемного комплекса; маркшейдерские работы при проведении околоствольных выработок; математические методы обработки результатов наблюдений; формы и схему сдвижения горных пород при разработке месторождений; основные параметры, характеризующие процесс сдвижения; основные факторы, влияющие на характер сдвижения горных пород и земной поверхности; методы создания наблюдательных станций; меры охраны зданий, сооружений от влияния подземных геотехнологий; способы построения предохранительных целиков; факторы, влияющие на устойчивость уступов, бортов карьеров и отвалов; способы обеспечения устойчивости бортов карьеров

8 всего 723 часа, в том числе: максимальной учебной нагрузки обучающегося – 507 часов, включая: обязательной аудиторной учебной нагрузки обучающегося – 338 часов; самостоятельной работы обучающегося – 169 часов; учебной и производственной практики – 216 часов

13 Сфера деятельности выпускников – в качестве горного техника на предприятиях горнодобывающей отрасли

Источник

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОТНОСИТЕЛЬНОЙ ОШИБКИ ИЗМЕРЕНИЙ

. (1)

Разность между значением среднего арифметического А измеряемой величины и значениями, полученными при от­дельных измерениях, называют абсолютным и ошибками от­дельных измерений:

(2)

Они могут быть как положительными, так и отрицательны­ми. Абсолютная погрешность показывает, на сколько откло­няется измеренное значение от среднего арифметического.

Средней абсолютной ошибкой результатаназывается сред­нее арифметическое абсолютных значений ошибок всех из­мерений независимо от их знака:

(3)

Результат измерения величины N можно представить в виде

(4)

Это указывает на то, что значение измеряемой величины колеблется в пределах – от до . При записи результата в формуле (4) необходимо соблюдать следую­щие правила:

1. Величину погрешности необходимо округлить до двух значащих цифр, если первая из них единица, и до од­ной значащей цифры во всех остальных случаях;

2. При записи значения необходимо указывать все цифры вплоть до последнего десятичного разряда, использо­ванного для записи погрешности.

Средней относительной ошибкой Е результата измерения называют отношение средней абсолютной ошибки результата к его среднему значению , что определяется формулой

(5)

Относительные ошибки принято выражать в процентах:

(6)

Отношение абсолютных ошибок отдельных измерений к соответствующим значениям, полученным в результате из­мерения, называют относительными ошибками отдельных измерений:

После ознакомления с основными понятиями, применяе­мыми при статистической обработке материала, следует отме­тить следующее: среднее арифметическое всегда определяет собой основное и наиболее вероятное значение измеряемой величины, степень достоверности полученных данных опре­деляется значением ошибок измерения.

Пример 1. При измерении активности препарата были получены следующие значения скорости счета 46, 39, 47, 45, 49 имп/ мин. Определить значение скорости счета препарата.

Решение. По формуле (1) определим среднее арифмети­ческое

Найдем абсолютные ошибки отдельных измерений по фор­муле (2) и по формуле (3) среднюю абсолютную ошибку:

;

;

;

Относительную ошибку определим по формуле (6)

Окончательный ответ N = 45+3 имп/мин с Е = 6%.

Источник

13.05.2019

МДК 02.05 — Маркшейдерское обеспечение ведения горных работ: Маркшейдерское обеспечение строительства и эксплуатации подземных сооружений — отрасль науки и техники, занимающаяся сооружением сложных подземных комплексов, обеспечивающие большие скорости подъема и использующие подъемные сосуды в несколько десятков кубических метро, особо жесткие требования предъявляются к точности монтажа.
Целью данных методических указаний является овладение указанным видом профессиональной деятельности. После проведения практических работ по МДК 02.05 — Маркшейдерское обеспечение ведения горных работ: Маркшейдерское обеспечение строительства и эксплуатации подземных сооружений обучающиеся приобретают знания, принципы перенесения в натуру геометрических элементов сооружений запроектированных на поверхности и в шахте, контроля за правильностью геометрических элементов сооружений, съемки законченных объектов и составление горно-графической документации.
На выполнение практических работ данной дисциплины по профессиональному модулю отводится 30 часов.
В результате выполнения данной программы обучающиеся приобретают:
Общие и профессиональные компетенции
ПК 2.1. Проводить плановые, высотные и ориентирно-соединительные инструментальные съемки горных выработок.
ПК 2.2. Обеспечивать контроль и соблюдение параметров технических сооружений ведения горных работ.
ПК 2.3. Проводить анализ точности маркшейдерских работ.
ПК 2.4. Обеспечивать безопасное ведение съемочных работ.
ПК 2.5 Контролировать параметры движения горных пород.
ПК 2.6 Планировать горные работы.
ОК 1 Понимать сущность и социальную значимость своей будущей профессии, проявлять к ней устойчивый интерес.
ОК 2 Организовывать собственную деятельность, выбирать типовые методы и способы выполнения профессиональных задач, оценивать их эффективность и качество.
ОК 3Принимать решения в стандартных и нестандартных ситуациях и нести за них ответственность. ОК 4Осуществлять поиск и использование информации, необходимой для эффективного выполнения профессиональных задач, профессионального и личностного развития.
ОК 5Использовать информационно-коммуникационные технологии в профессиональной деятельности.
ОК 6Работать в коллективе и команде, эффективно общаться с коллегами, руководством, потребителями.
ОК 7Брать на себя ответственность за работу членов команды (подчиненных), результат выполнения заданий.
ОК 8Самостоятельно определять задачи профессионального и личностного развития, заниматься самообразованием, осознанно планировать повышение квалификации.
ОК 9Ориентироваться в условиях частой смены технологий в профессиональной деятельности.
С целью овладения указанным видом профессиональной деятельности и соответствующими профессиональными компетенциями обучающийся в ходе освоения профессионального модуля должен:
иметь практический опыт:
ПО 1 создания опорной и съемочной сети карьера, разреза;
ПО 5 работы с маркшейдерско-геодезическими приборами и инструментами;
ПО 6 обработки результатов измере

Оценить

1382

Syntax in C++ plays a vital role and even with a slight mistake, it can give birth to a lot of unexpected errors. One of these errors is the “expected unqualified id error” that can arise due to some common oversights while writing your code. In this article, we are going to dive deep into the expected unqualified id error and what can be its possible solutions.

What is an Expected Unqualified Id Error?

The Expected Unqualified Id error is one of the most commonly encountered errors in C++ programming. It is an error that occurs when the code which is written does not match the standards and rules of the programming language.

Why does an Expected Unqualified Id error occur?

The expected unqualified id error mainly occurs due to mistakes in the syntax of our C++ code. Some of the most common reasons for this error are as follows:

1. Omitted or Misplaced Semicolons
2. Writing Strings without Quotes
3. Header Files Not Included
4. Invalid Variable Declaration
5. Under or Over-usage of Braces

1. Omitted or Misplaced Semicolons

This type of error is very typical and may arise when we place the semicolon in the wrong place or if our code misses a semicolon.

Example:

Output

error: expected unqualified-id before '{' token
    4 | class teacher;{
      |

The above code produced an error. You will notice that the class ‘teacher’ has a semi-colon and the ‘return num’ statement does not. To solve the error you need to remove the semi-colon from the ‘teacher’ class and add a semi-colon at the end of the ‘return’ statement.

2. Writing string values without quotes

Another common mistake that you can make is specifying the values of the string without quotes. C++ does not accept the string value without quotes and interprets it as a variable and throws the ‘expected unqualified id’ error.

Example:

Output

error: 'please' was not declared in this scope
    7 |     cout << please enter your age << endl;
      |

 We have not enclosed ‘please enter your age’ in quotes which is why this piece of code will produce an error.

3. Header File not Included

C++ has a vast amount of libraries defined inside the header file. To use those libraries, we must first include those header files otherwise an expected unqualified error is encountered.

Example:

Output

error: 'cout' was not declared in this scope
    3 |     cout << "GFG!";
      |     ^~~~

4. Invalid Variable Declaration

While writing the code, you should be mindful of not declaring your functions with the same keywords which are reserved by the language.

Example:

Output

error: expected unqualified-id before 'case'
    8 |     int case = 10; 

In the above example, we used “delete” as our function name which is a reserved keyword. The delete function is an inbuilt function in C++ that is used to deallocate the memory of a class object.

5. Over or Under Usage of Braces

Curly braces in C++ are used to declare various variables and help to determine where the statement begins and where it ends and the scope. The curly braces always come in pairs i.e. opening and closing braces. So if any of them is missing, an error is shown.

Example:

Output

error: expected '}' at end of input
   13 | }
      | ^

In the above example, we missed one brace after the if statement which means that the statement is incomplete and will produce the state error.

How to fix the Expected Unqualified Id Error in C++?

Since all of these errors occur due to incorrect syntax, we can avoid these errors by using the correct syntax in our program. Nowadays, many popular code editors contain plugins to check for syntax errors automatically and highlight them even before compilation so it is easy to find and fix these errors.

We can also keep in mind the following points which are one of the most common reasons for this error:

1. Placing Accurate Semi-colons and Braces

Simply placing semi-colons at the end of the statements according to the standards will help in avoiding this error.

Example:

In the code above, we placed a semi-colon after every declaration which helps the compiler to understand that the statement ends here and your code will run successfully.

2. Valid Variable Declaration

You should not declare a variable name that starts with a numeric character as it is not allowed. Also, keywords cannot be used as variables and the identifiers must be unique in their scope so keeping that in mind while declaring the variables will help in avoiding these types of errors.

Example:

The above code is an example of how you can declare variables to avoid these types of errors.

Last Updated :
29 Mar, 2023

Like Article

Save Article

Многие организации и люди используют методы прогнозирования для составления прогнозов относительно будущих событий. Важной частью этого процесса является тестирование погрешности этих методов. Понимание того, что такое ошибка и как ее рассчитать, может повысить точность прогноза и улучшить ваши методы прогнозирования.

В этой статье мы объясним, как рассчитать погрешность, затем поделимся примером и 12 типами ошибок в бизнесе, математике и науке.

Что такое ошибка?

В математике ошибка — это процентная разница между ожидаемым или прогнозируемым значением и фактическим результатом. Многие люди используют процентную ошибку, чтобы определить, насколько точны модели прогнозирования для конкретных расчетов.

Например, организация, которая делает прогнозы о результатах спортивных соревнований, может использовать ошибку, чтобы определить, являются ли их методы прогнозирования точными или необходимо провести дополнительную работу или получить больше данных для создания более точных прогнозов. Ниже приведены формулы, которые вы можете использовать для расчета ошибки:

Ошибка = [(Ожидаемое значение ? Фактическое значение) Фактическое значение]

Процентная ошибка = [(Ожидаемое значение ? Фактическое значение) Фактическое значение] x 100

Где:

• Ожидаемое значение — это прогноз относительно исхода события или расчета.

• Фактическое значение — это истинное значение события или расчета.

Как рассчитать погрешность

Часто люди собирают данные о событии или расчете до его наступления, что позволяет им сделать прогноз результата. Этот прогноз становится ожидаемым значением в формуле для ошибки. Когда событие происходит, оно создает реальный результат. Это становится фактическим значением в формуле. Ниже приведены шаги, которые вы можете использовать для расчета ошибки:

1. Вычтите фактическое значение из ожидаемого значения

Сначала вычтите фактическое значение из ожидаемого. Например, если организация прогнозирует, что на мероприятии может быть 400 гостей, но придут только 250, то можно выполнить следующий расчет:

400 ? 250 = 150

2. Разделить на фактическое значение

После того как вы найдете разницу между фактическим и ожидаемым значением, вы можете разделить результат расчета на фактическое значение. Например, если вы рассматриваете одно и то же событие, для которого прогнозируется 400 гостей, но фактически прибывает только 250, то вы можете выполнить следующий расчет:

150 250 = 0.6

3. Умножьте значение на 100

Умножив полученное значение на 100, вы получите процентную ошибку. Как правило, математические модели требуют определенной точности, которую организация может определить до наступления события. Обычные пределы погрешности включают 25%, 10%, 5% и 1% погрешности. В идеальном расчете ошибка составляет 0%, что означает, что метод прогнозирования был совершенным. Для того же события можно выполнить следующий расчет:

0.6 x 100 = 60%

Это показывает, что у компании из примера была большая погрешность, что может помочь ей скорректировать свои прогнозы относительно посещаемости будущих мероприятий.

Пример ошибки вычисления

Ниже приведен пример расчета ошибки:

Компания TECHSMYTH Industries хочет определить процентную ошибку между методом прогнозирования продаж и фактическими продажами, которые она совершает в течение периода прогнозирования. Ее ожидаемое значение составляет $45 000 в продажах. По истечении периода прогнозирования организация определяет, что объем продаж составил $43 567. Чтобы определить величину погрешности, компания выполняет следующий расчет:

Процентная ошибка = [($45,000 ? $43,567) $43,567] x 100

Процентная ошибка = ($1,433 $43,567) x 100

Процентная ошибка = 0.03289 x 100

Процентная ошибка = 3.289%

12 типов ошибок

Типы ошибок, с которыми сталкиваются ученые в своей работе, часто могут быть полезны и в других областях, например, в бизнесе. Чтобы лучше понять, как данные могут отличаться как по точности, так и по достоверности, вот 12 распространенных типов ошибок, с которыми вы можете столкнуться при анализе, многие из которых распространены в естественных науках и математике:

1. Случайные ошибки

Случайные ошибки являются частью ограничений инструмента или механизма, который вы используете для сбора данных. Подобные ошибки обычно непредсказуемы и могут быть выше или ниже истинного значения. Если случайные ошибки мешают анализу ваших данных, может помочь больший размер выборки.

2. Систематические ошибки

Систематические ошибки — это такие ошибки, которые постоянно возникают в одном и том же направлении, либо в низком, либо в высоком. Их бывает трудно отличить от точных данных, поскольку они могут следовать одному и тому же шаблону. Хотя можно скорректировать метод выборки для учета систематических ошибок, изменение размера выборки не позволяет учесть эти виды ошибок из-за их постоянства.

3. Калибровочные факторы

Ошибки калибровки являются частью инструментов, которые вы используете для измерения вашего набора данных. Точность самого измерительного инструмента может способствовать ошибкам в результатах. Степень ошибки калибровки обычно более значительна в больших масштабах, потому что она часто отражает процент от выборки.

4. Факторы окружающей среды

Физические элементы окружающей среды могут привести к ошибочным результатам при изучении чего-либо материального. Например, ненастная погода может увеличить погрешность, если вы измеряете популярность фургона с едой на пляже. Температура окружающей среды в помещении, в другом примере, может повлиять на возможность ошибки в исследовании уровня активности животных.

5. Методы разрешения прибора

Инструменты, которые вы используете для измерения физических предметов, также могут ограничить точность ваших данных. Например, если ваши весы измеряют только с точностью до унции, вы не сможете получить более подробные данные, чем эта единица. В свою очередь, точность менее буквальных результатов, таких как опросы и фокус-группы, может быть ограничена спецификой ваших весов или измерительного инструмента.

6. Физические вариации

Разница в физических характеристиках предметов, которые вы измеряете, может внести свой вклад в погрешность. Тщательная идентификация вариаций между отдельными людьми в выборочной совокупности может учесть возможные измеримые отклонения от нормы. Например, крайне необычная скорость ветра за период наблюдения за погодой может показать физическую вариацию, которая может вызвать ошибки в наборе данных.

7. Слишком много переменных

При изучении данных с целью измерения определенной тенденции или явления важно поддерживать постоянство всех переменных, кроме той, которую вы хотите изучить. Например, если вы изучаете влияние одной рекламы на вашу клиентскую базу, вы сводите на нет влияние других реклам, которые они могут увидеть.

Игнорирование переменной, которая может повлиять на результат, может привести к неточным результатам. Иногда это можно предотвратить, если совместно с коллегами провести мозговой штурм всех потенциальных факторов, которые могут повлиять на результаты, и поддерживать каждую из этих переменных в неизменном состоянии на протяжении всего исследования.

8. Нулевое смещение

Эта ошибка возникает при измерении физической величины с помощью весов или аналогичного устройства. Если вы не установите свой измерительный инструмент на ноль перед измерением, ваши результаты могут быть смещены в той же степени, в какой ваш пустой инструмент был смещен от нуля. Например, если вы взвешиваете овощ, а весы показывают 0.02 кг до того, как вы положите овощ на весы, ваше окончательное измерение равно 0.02 кг над его фактической массой.

9. Параллакс

Параллакс — это слово, обозначающее то, как меняется ваша перспектива в зависимости от того, как вы наблюдаете за чем-то, как от угла обзора, так и от использования какого-либо устройства, например, телескопа, если это уместно. Иногда параллакс может стать причиной ошибок в представлении данных, особенно при использовании аналоговых инструментов, поскольку они часто полагаются на точность человеческого глаза. Один из способов уменьшить ошибку параллакса — иметь несколько углов записи измерения или события.

10. Дрейф прибора

Иногда измерительные приборы могут становиться менее точными по мере старения. Например, поскольку вы используете термометр для измерения самых разных температур, он может давать менее точные результаты. Внимательное отношение к состоянию приборов может быть одним из хороших способов предсказать и устранить дрейф приборов до того, как он увеличит погрешность в наборе данных.

11. Гистерезис времени запаздывания

Вы калибруете некоторые приборы, например термометры, в соответствии с окружающими условиями, такими как температура, прежде чем они смогут снять точные показания. Измерения таким прибором до того, как он акклиматизируется к окружающей среде, могут привести к ошибке.

Аналогично, гистерезис — это когда измерительный прибор отстает от самого показания. В случае с термометром, например, снятие показаний до того, как термометр достигнет фактической температуры, будет ошибкой гистерезиса.

12. Человеческая ошибка

Этот вид ошибки возникает из-за ошибки или недосмотра исследователя. Неправильные измерения или менее тщательная техника, например, могут привести к подобной ошибке. Непризнанная предвзятость также может способствовать возникновению такого рода статистической ошибки.