Анализ качественных и количественных характеристик информации
Понятие неопределенности
Формула шеннона
Формула шеннона
Избыточность информации
Уровень информированности лпр
Качественные характеристики информации
Качественные характеристики информации
75.37K
Категория: ИнформатикаИнформатика

Анализ качественных и количественных характеристик информации

1. Анализ качественных и количественных характеристик информации

АНАЛИЗ КАЧЕСТВЕННЫХ И
КОЛИЧЕСТВЕННЫХ
ХАРАКТЕРИСТИК
ИНФОРМАЦИИ

2. Понятие неопределенности

ПОНЯТИЕ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ
Неопределённость — отсутствие или недостаток определения или информации о чёмлибо.
Неопределённость может проявляться в разных областях человеческой деятельности –
начиная от неопределенности в науках и заканчивая неопределенностью в искусстве.
В своей книге «Тезисы о неопределенности» Кравченко А.И. изложил мнение, что
неопределённость, возможно, является фундаментальным свойством природы; а
формальным выражением неопределённости можно считать неравенства.
Неопределённость как мера информации.
Это самое распространенное в научной общественности понимание
неопределенности. Достаточность информации об условиях, ограничениях и
параметрах социально-экономических систем, в том числе организационноэкономических образований, свидетельствует об определённости ситуации. В таком
контексте восприятия категории подразумевается, что совокупная информация о
конкретном объекте, событии или явлении в априори составляет константу полноты
истинных сведений и данных. Подобной позиции в отношении неопределённости
придерживаются такие учёные как Мескон М., Альберт М., Хедоури Ф., Архипова А. И.,
Большакова А. К., Качалов Р. М. и многие другие.

3. Формула шеннона

ФОРМУЛА ШЕННОНА
Для определения количества информации используется термин Энтропия.
Энтропия — это количество информации, приходящейся на одно элементарное сообщение
источника, вырабатывающего статистически независимые сообщения.
Информационная энтропия — мера неопределённости или непредсказуемости некоторой
системы. При отсутствии информационных потерь энтропия численно равна
количеству информации на символ передаваемого сообщения.
Формулу для вычисления количества информации в случае различных вероятностей событий
предложил К. Шеннон в 1948 году. В этом случае количество информации определяется по
формуле:
Эта величина так же называется средней энтропией сообщения.
где I – количество информации,
N - количество возможных событий,
рi - вероятность i-го события.

4. Формула шеннона

ФОРМУЛА ШЕННОНА
Для частного, но широко распространенного случая, когда события равновероятны (pi= 1/N),
величину количества информации I можно рассчитать по формуле:

5. Избыточность информации

ИЗБЫТОЧНОСТЬ
ИНФОРМАЦИИ
Избыточность – термин, означающий превышение количества информации, используемой для
передачи или хранения сообщения, над его информационной энтропией. Для уменьшения
избыточности применяется сжатие данных без потерь, в то же время контрольная
сумма применяется для внесения дополнительной избыточности в поток, что позволяет
производить исправление ошибок при передаче информации по каналам, вносящим
искажения.
Информационно содержание одного сообщения в потоке, в большинстве случаев,
определяется так:
Обозначим как R логарифм числа символов в алгоритме сообщений
Абсолютная избыточность может быть определена как разность этих двух величин:
Соотношение
называется относительной избыточностью и дает математическую оценку
максимальной степени сжатия, на которую может быть уменьшен размер файла.

6. Уровень информированности лпр

УРОВЕНЬ ИНФОРМИРОВАННОСТИ
ЛПР
ЛПР всегда должно действовать, помня, что только решения и планы бывают идеальными, а люди и
обстоятельства всегда реальны, и поэтому любое управленческое решение, любой план несет в
себе возможность не только успеха, но и неудачи.
Уровень информированности ЛПР - это показатель уровня знаний о предмете анализа или
исследования. Количественно уровень информированности ЛПР можно охарактеризовать
величиной изменения уровня неопределенности знаний в результате получения информации.
Также можно получить формулу, связанную с формулой Шеннона. Величина
неинформированности будет определяться как уровень неопределенности. Поэтому условие
неопределенности можно описать энтропией:
Где Hs - величина неинформированности,
Pi - определенная вероятность,
i = 1,m

7. Качественные характеристики информации

КАЧЕСТВЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
ИНФОРМАЦИИ
-Репрезентативность информации связана с правильностью ее отбора и формирования
в целях адекватного отражения свойств объекта.
-Содержательность информации отражает семантическую емкость, равную отношению
количества семантической информации в сообщении к объему обрабатываемых
данных, т.е. с увеличением содержательности информации для получения одних и тех же
сведений требуется преобразовывать меньший объем данных.
- Достаточность (полнота) информации означает, что она содержит минимальный, но
достаточный для принятия правильного решения состав. Это понятие связано с ее
смысловым содержанием (семантикой) и прагматикой. Как неполная, так и избыточная
информация снижает эффективность принимаемых пользователем решений.
-Доступность информации восприятию пользователя обеспечивается выполнением
соответствующих процедур ее получения и преобразования. Это достигается, например,
путем согласования ее семантической формы с тезаурусом пользователя.

8. Качественные характеристики информации

КАЧЕСТВЕННЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ
ИНФОРМАЦИИ
-Актуальность информации определяется степенью сохранения информации для управления в
момент ее использования и зависит от динамики изменения ее характеристик и от интервала
времени, прошедшего с момента возникновения данной информации.
-Своевременность информации означает ее поступление не позже заранее назначенного
времени, согласованного с временем решения поставленной задачи.
-Точность информации определяется степенью близости получаемой информации к реальному
состоянию объекта, процесса, явления и т.п.
-Достоверность информации определяется ее свойством отражать реально существующие
объекты с необходимой точностью.
-Устойчивость информации отражает ее способность реагировать на изменения исходных данных
без нарушения необходимой точности. Это свойство также как и репрезентативность обусловлено
выбранной методикой отбора информации и ее формирования.
English     Русский Правила