- •Е.А. Калиберда е.П. Яхина анализ эффективности информационных систем
- •Предисловие
- •Введение
- •Экономические методы оценки эффективности ис
- •1.1. Финансовые методы оценки эффективности
- •Статические методы оценки Метод окупаемости
- •Метод «затраты - прибыль»
- •Динамические методы оценки Метод чистой текущей стоимости (npv)
- •Метод индекса рентабельности (pi)
- •Метод внутренней нормы доходности (irr)
- •1.2. Затратные методы оценки эффективности ис
- •Совокупная стоимость владения
- •Невидимые затраты
- •Неконтролируемые затраты
- •Первоначальные затраты
- •1.3. Комплексные методы оценки эффективности ис Система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard)
- •1.4. Пример расчета затрат на информационную систему
- •2. Элементы теории вероятности
- •2.1. Формулы комбинаторики
- •2.2. Случайная величина
- •Свойства математического ожидания
- •Математическое ожидание числа появления события в независимых испытаниях
- •2.3. Биноминальное распределение
- •2.4. Распределение Пуассона
- •2.5. Экспоненциальное распределение
- •2.6. Простейший поток событий
- •3. Качество и эффективность информационных систем Методы оценки качества
- •3.1. Показатели качества программного изделия
- •Количественные показатели функциональных возможностей программного изделия
- •Количественные показатели эффективности программного изделия
- •Количественная оценка безопасности информационной системы
- •3. 2. Основные понятия теории надёжности
- •Определение надёжности программного изделия
- •Основные количественные показатели надёжности
- •3.3. Примеры оценки основных показателей качества
- •4. Тестировапние программных проодуктов Понятие тестирования
- •Роль тестирования в процессе разработки программ
- •4.1. Различные подходы к тестированию (черный ящик, белый ящик)
- •4.2. Смежные вопросы тестирования
- •Заключение
- •Библиографический список
- •ПриложенИя
- •Работы, выполняемые разработчиками постановки задачи
- •Работы, выполняемые разработчиками постановки задачи
- •Работы, выполняемые разработчиками постановки задачи
Количественные показатели функциональных возможностей программного изделия
Достоверность информации – это свойство информации отражать реально существующие объекты с необходимой точностью. Достоверность информации измеряется доверительной вероятностью необходимой точности, то есть вероятностью того, что отражаемое информацией значение параметра отличается от истинного значения этого параметра в пределах необходимой точности:
, (3.1)
где - реальная точность отображения параметра,- диапазон необходимой точности отображения параметра.
Для более полного понимания вышеприведённого определения следует пояснить некоторые присутствующие в нём понятия.
Истинная информация – информация объективно, точно и правильно отражающая характеристики и признаки какого-либо объекта или явления (адекватно отражающая заданный параметр объекта).
Точность информации – это характеристика, показывающая степень близости отображаемого информацией значения параметра и истинного значения этого параметра.
Необходимая точность определяется функциональным назначением информации и должна обеспечивать правильность принятия управленческих решений.
Таким образом, при оценке истинности информации существуют две основные вероятностные задачи:
- определение точности информации или расчёт математического ожидания абсолютной величины отклонения значения показателя от объективно существующего истинного значения отображаемого им параметра;
- определение достоверности информации или вычисление вероятности того, что погрешность показателя не выйдет за пределы допустимых значений.
Адекватность отражения включает в себя понятия и точности, и достоверности, которые не должны смешиваться (что иногда имеет место в определениях достоверности информации, приводимых в ряде книг).
Показатели достоверности информации
Достоверность информации может расцениваться с разных точек зрения. Поэтому для достоверности правомерно и целесообразно использовать систему показателей.
Единичный показатель достоверности информации
Доверительная вероятность необходимой точности (достоверность):
.
Вероятность того, что в пределах заданной наработки (информационной совокупности – массива, показателя, реквизита, кодового слова, символа или иного информационного компонента) отсутствуют грубые погрешности, приводящие к нарушению необходимой точности.
Вероятность ошибки ()- вероятность появления ошибки в очередной информационной совокупности.
Для более корректной оценки показателя достоверности информации необходимо привести существующую на сегодняшний день классификацию программных ошибок [
1. Ошибки вычислений – ошибки в математических выражениях или получаемых с их помощью результатах
2. Логические ошибки – ошибки, связанные с дефектами алгоритма программы.
3. Ошибки ввода-вывода – ошибки в модулях ввода-вывода, ошибки, связанные с форматированием выдаваемых результатов, ошибки размещения информации, ошибки операций управления вводом-выводом.
4. Ошибки манипулирования данными – ошибки операций чтения, записи, пересылки, хранения и изменения данных.
5. Ошибки в операционных системах и вспомогательных программных средствах – ошибки, обнаруженные в операционных системах и вспомогательных программных средствах.
6. Ошибки в межпрограммных интерфейсах.
7. Ошибки в пользовательских интерфейсах.
8. Ошибки инициализации базы данных – ошибки непосредственно связанные с начальными значениями данных или с константами, используемыми в базе данных.
9. Ошибки определения глобальных переменных.
10. Ошибки в документации.
11. Ошибки оператора.