данные наблюдении

аудиторские данные
Проверяемые информация, записи или заявления, касающиеся факта.
Примечание
Аудиторские данные, которые могут быть качественными или количественными, используются аудитором для определения соответствия критериям аудита. Аудиторские данные обычно основываются на опросах, изучении документов, наблюдении за деятельностью и условиями, на имеющихся результатах измерений и испытаний или других средствах в объеме аудита.
[ ГОСТ Р ИСО 14050-99]

Тематики

• управление окружающей средой

EN

• audit evidence

аудиторские данные
Проверяемые информация, записи или заявления, касающиеся факта.
Примечание
Аудиторские данные, которые могут быть качественными или количественными, используются аудитором для определения соответствия критериям аудита. Аудиторские данные обычно основываются на опросах, изучении документов, наблюдении за деятельностью и условиями, на имеющихся результатах измерений и испытаний или других средствах в объеме аудита.
[ ГОСТ Р ИСО 14050-99]

Тематики

• управление окружающей средой

EN

• audit evidence

свидетельства аудита
Записи, изложения фактов или другая информация, которые имеют отношение к критериям аудита и могут быть проверены.
Примечание
Свидетельства аудита могут быть качественными или количественными.
[ http://www.14000.ru/glossary/main.php?PHPSESSID=25e3708243746ef7c85d0a8408d768af]

EN

audit evidence
Records, statements of fact or other information, which are relevant to the audit criteria and verifiable.
Note
Audit evidence can be qualitative or quantitative.
[ISO 19011]

Тематики

• управление окружающей средой

EN

• audit evidence

свидетельство аудита
Записи, изложение фактов или другая информация, которые связаны с критериями аудита и могут быть проверены.
Примечание
Свидетельство аудита может быть качественным или количественным.
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]

Тематики

• системы менеджмента качества

EN

• audit evidence

3.3 свидетельство аудита (audit evidence): Записи, изложение фактов или другая информация, которые связаны с критериями аудита (3.2) и могут быть проверены.

Примечание - Свидетельство аудита может быть качественным или количественным.

[ИСО 9000:2005, статья 3.9.4]

Источник: ГОСТ Р ИСО 19011-2012: Руководящие указания по аудиту систем менеджмента оригинал документа

3.9.4 свидетельство аудита (audit evidence): Записи (3.7.6), изложение фактов или другая информация (3.7.1), которые связаны с критериями аудита (3.9.3) и могут быть проверены.

Примечание - Свидетельство аудита может быть качественным или количественным.

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

ные (audit evidence) - проверяемые информация, записи или заявления, касающиеся факта.

Примечание - Аудиторские данные, которые могут быть качественными или количественными, используются аудитором для определения соответствия критериям аудита. Аудиторские данные обычно основываются на опросах, изучении документов, наблюдении за деятельностью и условиями, на имеющихся результатах измерений и испытаний или других средствах в объеме аудита.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-99: Управление окружающей средой. Словарь оригинал документа

3.16 свидетельства аудита (audit evidence): Записи, изложение фактов или другая информация, которые имеют отношение к критериям аудита и могут быть проверены.

Примечание - Свидетельства аудита могут быть качественными или количественными.

[ ГОСТ Р ИСО 19011-2003, пункт 3.3]

Источник: ГОСТ Р 54298-2010: Системы экологического менеджмента. Порядок сертификации систем экологического менеджмента на соответствие ГОСТ Р ИСО 14001-2007 оригинал документа

3.9.4 свидетельство аудита (audit evidence): Записи (3.7.6), изложение фактов или другая информация (3.7.1), которые связаны с критериями аудита (3.9.3) и могут быть проверены.

Примечание - Свидетельство аудита может быть качественным или количественным.

Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь

3.2.66 свидетельство аудита (audit evidence): Записи, изложение фактов или другая информация, относящаяся к критериям аудита, которые могут быть проверены.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

5.21 свидетельства аудита (audit evidence): Записи, заявления о фактах или другая информация, которая относится к критериям аудита (5.20) и может быть проверена.

Примечание - Свидетельства аудита могут быть качественными или количественными.

[ИСО 19011:2002]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь оригинал документа

ные (audit evidence) - проверяемые информация, записи или заявления, касающиеся факта.

Примечание - Аудиторские данные, которые могут быть качественными или количественными, используются аудитором для определения соответствия критериям аудита. Аудиторские данные обычно основываются на опросах, изучении документов, наблюдении за деятельностью и условиями, на имеющихся результатах измерений и испытаний или других средствах в объеме аудита.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-99: Управление окружающей средой. Словарь оригинал документа

метод Монте-Карло
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

метод Монте-Карло
метод статистических испытаний
Один из методов статистического моделирования, основанный на кибернетической идее «черного ящика». Он применяется в тех случаях, когда построение аналитической модели явления трудно или вовсе неосуществимо, например, при решении сложных задач теории массового обслуживания и ряда других задач исследования операций, связанных с изучением случайных процессов. Применение М. М.-К. можно проиллюстрировать примером из области теории очередей. Предположим, надо определить, как часто и как долго придется ждать покупателям в очереди в магазине при заданной его пропускной способности (допустим, для того, чтобы принять решение, следует ли расширять магазин). Подход покупателей носит случайный характер, распределение времени подхода может быть установлено из имеющейся информации. Время обслуживания покупателей тоже носит случайный характер и его распределение тоже может быть выявлено. Таким образом, имеются два стохастических или случайных процесса, взаимодействие которых и создает очередь. Теперь, если наугад перебирать все возможности (например, число покупателей, приходящих за час), сохраняя те же характеристики распределения, можно искусственно воссоздать картину этого процесса. Повторяя такую картину многократно, каждый раз меняя условия (число подходящих покупателей), можно изучать получаемые статистические данные так, как если бы они были получены при наблюдении над реальным потоком покупателей. Точно так же можно воссоздать искусственную картину работы самого магазина: здесь распределение времени подхода покупателей будет взаимодействовать с распределением времени обслуживания отдельного покупателя. Получаются опять два стохастических процесса. Их взаимодействие даст «очередь» с примерно такими же характеристиками (например, средней длиной очереди или средним временем ожидания), какими обладает реальная очередь. Таким образом, смысл М. М.-К. состоит в том, что исследуемый процесс моделируется путем многократных повторений его случайных реализаций. Единичные реализации называются статистическими испытаниями — отсюда второе название метода. Остается сказать, что такое выбор вариантов наугад (или механизм случайного выбора). В простых случаях для этого можно применять бросание игральной кости (классический учебный прием), но на практике используют таблицы случайных чисел либо вырабатывают (генерируют) случайные числа на ЭВМ, для чего имеются специальные программы, которые называются генераторами случайных чисел.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• метод статистических испытаний

EN

• Monte Carlo method
• Monte-Carlo technique

метод Монте-Карло
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

метод Монте-Карло
метод статистических испытаний
Один из методов статистического моделирования, основанный на кибернетической идее «черного ящика». Он применяется в тех случаях, когда построение аналитической модели явления трудно или вовсе неосуществимо, например, при решении сложных задач теории массового обслуживания и ряда других задач исследования операций, связанных с изучением случайных процессов. Применение М. М.-К. можно проиллюстрировать примером из области теории очередей. Предположим, надо определить, как часто и как долго придется ждать покупателям в очереди в магазине при заданной его пропускной способности (допустим, для того, чтобы принять решение, следует ли расширять магазин). Подход покупателей носит случайный характер, распределение времени подхода может быть установлено из имеющейся информации. Время обслуживания покупателей тоже носит случайный характер и его распределение тоже может быть выявлено. Таким образом, имеются два стохастических или случайных процесса, взаимодействие которых и создает очередь. Теперь, если наугад перебирать все возможности (например, число покупателей, приходящих за час), сохраняя те же характеристики распределения, можно искусственно воссоздать картину этого процесса. Повторяя такую картину многократно, каждый раз меняя условия (число подходящих покупателей), можно изучать получаемые статистические данные так, как если бы они были получены при наблюдении над реальным потоком покупателей. Точно так же можно воссоздать искусственную картину работы самого магазина: здесь распределение времени подхода покупателей будет взаимодействовать с распределением времени обслуживания отдельного покупателя. Получаются опять два стохастических процесса. Их взаимодействие даст «очередь» с примерно такими же характеристиками (например, средней длиной очереди или средним временем ожидания), какими обладает реальная очередь. Таким образом, смысл М. М.-К. состоит в том, что исследуемый процесс моделируется путем многократных повторений его случайных реализаций. Единичные реализации называются статистическими испытаниями — отсюда второе название метода. Остается сказать, что такое выбор вариантов наугад (или механизм случайного выбора). В простых случаях для этого можно применять бросание игральной кости (классический учебный прием), но на практике используют таблицы случайных чисел либо вырабатывают (генерируют) случайные числа на ЭВМ, для чего имеются специальные программы, которые называются генераторами случайных чисел.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• метод статистических испытаний

EN

• Monte Carlo method
• Monte-Carlo technique

метод Монте-Карло
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

метод Монте-Карло
метод статистических испытаний
Один из методов статистического моделирования, основанный на кибернетической идее «черного ящика». Он применяется в тех случаях, когда построение аналитической модели явления трудно или вовсе неосуществимо, например, при решении сложных задач теории массового обслуживания и ряда других задач исследования операций, связанных с изучением случайных процессов. Применение М. М.-К. можно проиллюстрировать примером из области теории очередей. Предположим, надо определить, как часто и как долго придется ждать покупателям в очереди в магазине при заданной его пропускной способности (допустим, для того, чтобы принять решение, следует ли расширять магазин). Подход покупателей носит случайный характер, распределение времени подхода может быть установлено из имеющейся информации. Время обслуживания покупателей тоже носит случайный характер и его распределение тоже может быть выявлено. Таким образом, имеются два стохастических или случайных процесса, взаимодействие которых и создает очередь. Теперь, если наугад перебирать все возможности (например, число покупателей, приходящих за час), сохраняя те же характеристики распределения, можно искусственно воссоздать картину этого процесса. Повторяя такую картину многократно, каждый раз меняя условия (число подходящих покупателей), можно изучать получаемые статистические данные так, как если бы они были получены при наблюдении над реальным потоком покупателей. Точно так же можно воссоздать искусственную картину работы самого магазина: здесь распределение времени подхода покупателей будет взаимодействовать с распределением времени обслуживания отдельного покупателя. Получаются опять два стохастических процесса. Их взаимодействие даст «очередь» с примерно такими же характеристиками (например, средней длиной очереди или средним временем ожидания), какими обладает реальная очередь. Таким образом, смысл М. М.-К. состоит в том, что исследуемый процесс моделируется путем многократных повторений его случайных реализаций. Единичные реализации называются статистическими испытаниями — отсюда второе название метода. Остается сказать, что такое выбор вариантов наугад (или механизм случайного выбора). В простых случаях для этого можно применять бросание игральной кости (классический учебный прием), но на практике используют таблицы случайных чисел либо вырабатывают (генерируют) случайные числа на ЭВМ, для чего имеются специальные программы, которые называются генераторами случайных чисел.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

Синонимы

• метод статистических испытаний

EN

• Monte Carlo method
• Monte-Carlo technique