原文:信赖过度风险与样本规模成反向关系怎么理解

信赖过度风险是指推断的控制有效性高于其实际有效性的风险,也可以说,尽管样本结果支持注册会计师计划信赖内部控制的程度,但实际偏差率不支持该信赖程度的风险。简单来说,就是注册会计师抽少了,所以导致本来不该信任的结果信任了。可接受信赖过度风险低,就是注册会计师接受 本来不该信任的,但是最后信任 的风险为低。那这个这时候我只要扩大样本规模就好,假如全部都抽了,那就没有风险了。 即信赖不足和信赖过度都是由于 ...

2020-06-16 08:25 0 1314 推荐指数:

查看详情

预计总体偏差率与样本规模同向关系怎么理解

预计总体偏差率,指的就是注册会计师预计总体中存在偏差的情况,如果注册会计师预计的情况越不好,那么就应当多抽取一些样本,防止错误的信赖该项内部控制。 举个简单的例子,如果一个人的风评特别不好,那么我们在与他共事的时候就会更加的小心,生怕出现什么纰漏。 偏差率越大,抽取的样本应该越多,很好理解。 ...

Tue Jun 16 16:27:00 CST 2020 0 1407
问题规模理解

假设某算法在输入规模为n时的计算时间为T=3*2n(2的n的次方).在某台计算机上实现并完成该算法在t秒.现有另一台计算机,其运行速度为第一台的64倍,那么在这台新机器上用同一算法在t秒内能解输入输入规模为多大的问题? 我一开始看见速度是64倍,就想成相同时间内可以计算64倍,后来看了严 ...

Tue Nov 17 06:24:00 CST 2020 0 604
如何理解反向代理的反向

为何叫反向: 从原理上来说.代理服务器都是处理来自客户端的请求,并将其转发到目的服务器上,所以代理服务器的工作并没有任何反向的意味,而下面这张图就能说明为何反向代理叫反向 从结构上来看,正向代理和反向代理的左右两边换了一下,原本代理服务器的客户端来自内网.其和代理服务器组成 ...

Thu May 10 21:34:00 CST 2018 0 1270
样本理解

https://www.cnblogs.com/rainsoul/p/7890641.html 总结一下学习笔记 如,做一个汽车的照片分类,正样本 就是 正确的 汽车的图片,负样本就是 不是 汽车的图片。 通过模型训练,可以告诉机器,那些是对的,哪些是错误的。错误的就是负样本。 针对 ...

Fri Aug 23 01:10:00 CST 2019 5 210
规模深度学习多通道遥感图像样本增强

又来了博客更新时候,好久没有更新了,最近忙于把之前的Deep learning 代码进行打包,封装测试,故没有更新。这一次我们讲一下比较基础,也比较重要的遥感图像样本增强。 我们都知道,自然图像都是三通道或者一通道,使用PIL库即可进行读取,然后进行相关操作即可,包括 ...

Mon Aug 03 19:01:00 CST 2020 0 547
深入理解反向传播

当前,训练机器学习模型的唯一方式是反向传播算法。 深度学习框架越来越容易上手,训练一个模型也只需简单几行代码。但是,在机器学习面试中,也会考量面试者对机器学习原理的掌握程度。反向传播问题经常出现,不少人碰到时仍觉得十分棘手。 最近,Medium上的一位机器学习初学者Ryan Gotesman ...

Sat Nov 03 01:15:00 CST 2018 0 880
案例 | 关联关系图谱,欺诈风险防范新工具

文 / 江苏银行风险管理部总经理  徐劲     江苏银行风险管理部  乔辉 ( 江苏银行风险管理部总经理  徐劲 ) 近年来,金融犯罪和金融欺诈的新手段层出不穷,并已由过去的单兵作战演变成有规模、有组织的团伙欺诈。银行现有的反欺诈体系主要以专家规则为主,在防范新型的欺诈手段和欺诈形势 ...

Mon Jul 20 23:09:00 CST 2020 0 517
 
粤ICP备18138465号  © 2018-2025 CODEPRJ.COM