※一部、英文及び仏文を自動翻訳した日本語訳を使用しています。
序文
ISO (国際標準化機構) は、各国の標準化団体 (ISO メンバー団体) の世界的な連合です。国際規格の作成作業は、通常、ISO 技術委員会を通じて行われます。技術委員会が設立された主題に関心のある各会員団体は、その委員会に代表される権利を有します。 ISOと連携して、政府および非政府の国際機関もこの作業に参加しています。 ISO は、電気技術の標準化に関するすべての問題について、国際電気標準会議 (IEC) と緊密に協力しています。
国際規格は、ISO/IEC 指令で指定された規則に従って起草されます。 2.
技術委員会の主な任務は、国際規格を準備することです。技術委員会によって採択されたドラフト国際規格は、投票のためにメンバー団体に配布されます。国際規格として発行するには、投票するメンバー団体の少なくとも 75% による承認が必要です。
例外的な状況で、技術委員会が、国際規格として通常公開されているものとは異なる種類のデータ (たとえば、「最新技術」) を収集した場合、参加メンバーの単純多数決により、次のことを決定することができます。テクニカルレポートを発行します。テクニカル レポートは、本質的に完全に有益であり、提供するデータがもはや有効または有用でないと見なされるまで、レビューする必要はありません。
このドキュメントの一部の要素が特許権の対象となる可能性があることに注意してください。 ISO は、そのような特許権の一部または全部を特定する責任を負わないものとします。
ISO/TR 13519 は、技術委員会 ISO/TC 69, 「統計的手法の適用」によって作成されました。
序章
この文書には、ISO 統計出版物の開発と使用をサポートするソフトウェアに関するガイダンスが含まれています。
このドキュメントでカバーされる側面は次のとおりです。
- データ製品（図、表、その他の数値結果）のトレーサビリティ、
- ソフトウェアの仕様、
- ソフトウェアのサポートのカテゴリ、および
- テスト目的での参照データの使用を含むソフトウェア パフォーマンス。
あらゆる種類の商用製品 (ソフトウェア、データ、またはハードウェアを含むがこれらに限定されない) への言及、または Web サイトへのリンクは、ISO による承認、承認、推奨、または責任を意味するものではありません。
1 スコープ
このドキュメントは、ソフトウェアによってサポートされる ISO 出版物の開発と使用に関するガイダンスを提供します。このソフトウェアは主に、ISO/TC 69 の小委員会で検討されている統計計算に関連しています。
ISO 出版物の開発に関して、このドキュメントは、規範タイプのドキュメントで再現されたデータ プロダクト (図、表、およびその他の数値結果) のトレーサビリティに関するガイダンスを提供します。
ISO 出版物のユーザーを支援するという観点から、このドキュメントは、ソフトウェア仕様、ソフトウェアのサポートのカテゴリ、およびテスト目的での参照データ セットの使用を含むソフトウェア パフォーマンスに関して、ISO 出版物に含める必要がある情報に関するガイダンスを提供します。
提供されるガイダンスの側面を説明する例が含まれています。
この文書における「委員会」への言及は、関連する ISO 出版物の作成に関与する ISO 機関に関連しています。
2 用語と定義
このドキュメントでは、次の用語と定義が適用されます。
2.1
アルゴリズム
ソフトウェアで実装できるように十分に詳細に与えられた、特定の計算を説明する段階的な手順
2.2
データ製品
デジタルで表現された図を含む、ISO 出版物のデジタルデータ
例 1:
ISO 出版物の数値表。
例 2:
ISO 出版物でピクセルの配列としてデジタル的に表現されたグラフィカルな図。
2.3
適用範囲
ソフトウェアが有効な方法で動作することが期待できる入力のセット
2.4
数値精度
絶対または相対形式の正しい小数桁数で表される数値の品質
2.5
問題のパラメータ化
特定の一連の定義パラメーターを含む問題の数学的表現
注記 1:一般に、問題には複数のパラメータ化があります。
例：
変数XとYの直線は、 Y = A1 + A2XおよびY = B1 + B2 ( X − 100) として (およびその他の方法で) パラメーター化できます。 2 番目の形式は、 Xが摂氏温度を示し、100 °C に近い値を取る直線回帰のモデルとして使用される場合、最初の形式よりも優れています。 ISO/TS 28037:2010 [12]を参照してください。
2.6
参照データ
特定の計算のためにソフトウェアの項目をテストするために使用されるデータ
2.7
参考結果
特定の計算の参照データに対応する結果
注記1参照結果は，試験ソフトウェアとは独立して提供され，試験ソフトウェアによって提供される結果に要求される精度よりも優れた数値精度で提供される。
2.8
テスト結果
特定の計算の参照データに対してテスト ソフトウェアによって生成された結果
2.9
テスト ソフトウェア
テスト中のソフトウェア
2.10
単位の四捨五入
1.0 から厳密に 1.0 より小さい最も近い浮動小数点数までの距離
注記 1: IEEE 754:2008 [1]を参照。
注記 2:このテクニカル レポートの目的上、浮動小数点数は、統計結果を提供するために使用される数値計算システムの一部を構成します。
注記 3:このテクニカル レポートに記載されているすべての計算値は、単位の丸めが 2.22 × 10 -16のコンピューターで取得されたものです。
参考文献
| [1] | IEEE 754-2008, バイナリ浮動小数点演算の標準 |
| [2] | IEEE 854-1987, 基数に依存しない浮動小数点演算の標準 |
| [3] | ISO 10360-6:2001, 製品の幾何学的仕様 (GPS) — 三次元測定機 (CMM) の受け入れ試験と再検証試験 — 6: ガウス関連特徴の計算 |
| [4] | ISO 13528:2005, 試験所間比較による技能試験で使用するための統計的方法 |
| [5] | ISO 19115:2003, 地理情報 — メタデータ |
| [6] | ISO 80000-1:2009, 数量および単位 — 一般 |
| [7] | ISO 9126-1:2001, ソフトウェア工学 — 製品品質 — 1: 品質モデル |
| [8] | ISO/IEC 18019:2004, ソフトウェアおよびシステム エンジニアリング — アプリケーション ソフトウェアのユーザー ドキュメントの設計と準備に関するガイドライン |
| [9] | ISO/TR 12845:2010, 部分実施要因スクリーニング実験の選択図 |
| [10] | ISO/TR 14468:2010, 属性一致分析の選択図 |
| [11] | ISO/TR 29901:2007, 4因子による完全実施要因実験の選択図 |
| [12] | ISO/TS 28037:2010, 直線校正機能の決定と使用 |
| [13] | バトラー、BP, コックス、 M.G. ， Ｅｌｌｉｓｏｎ ，ＳＬＲおよびＨａｒｄｃａｓｔｌｅ ，ＷＡ，Ｅｄｓ．統計ソフトウェアの資格: 参照データ セット。王立化学会、ケンブリッジ、1996 |
| [14] | 料理。 HR, C ox , MG, D ainton , MP およびHarris , PM計測で使用されるスプレッドシートやその他のパッケージをテストするための方法論。ハイテク議員CMSC 25/99 。国立物理学研究所、テディントン、イギリス、1999 |
| [15] | ハニーフ、ニュージャージー州 ソフトウェアのドキュメントと読みやすさ: 提案されたプロセスの改善。 ACM SIGSOFT ソフトウェア エンジニアリング ノート。 1998, 23 , pp. 75-77 |
| [16] | ISO/IEC Guide 98-3:2008, Suppl. 1:2008測定の不確実性 — 3: 測定における不確かさの表現に関するガイド (GUM:1995) — 補足 1: モンテカルロ法を使用した分布の伝播 |
| [17] | L' ecuyer 、P. およびSimard 、R. TestU01: 乱数発生器の経験的テストのための ANSI C のソフトウェア ライブラリ。 http://www.iro.umontreal.ca/~simardr/testu01/tu01.html |
| [18] | Matsumoto 、M. and Nishimura 、T. Mersenne Twister: 623 次元の等分布一様擬似乱数ジェネレータ。 ACM トランスモデル。コンピュータ同時に1998, 8 , pp. 3-30 |
| [19] | メルセンヌ・ツイスター、ウィキペディア。 http://en.wikipedia.org/wiki/Mersenne_twister/ |
| [20] | 統計参照データセット (StRD)、NIS http://www.nist.gov/itl/sed/gsg/strd.cfm |
| [21] | Wichmann , BA およびHill , ID 良好な疑似乱数の生成。コンピュータ統計データアナル。 2006, 51 , pp. 1614-1622 |
Foreword
ISO (the International Organization for Standardization) is a worldwide federation of national standards bodies (ISO member bodies). The work of preparing International Standards is normally carried out through ISO technical committees. Each member body interested in a subject for which a technical committee has been established has the right to be represented on that committee. International organizations, governmental and non-governmental, in liaison with ISO, also take part in the work. ISO collaborates closely with the International Electrotechnical Commission (IEC) on all matters of electrotechnical standardization.
International Standards are drafted in accordance with the rules given in the ISO/IEC Directives, 2.
The main task of technical committees is to prepare International Standards. Draft International Standards adopted by the technical committees are circulated to the member bodies for voting. Publication as an International Standard requires approval by at least 75 % of the member bodies casting a vote.
In exceptional circumstances, when a technical committee has collected data of a different kind from that which is normally published as an International Standard (“state of the art”, for example), it may decide by a simple majority vote of its participating members to publish a Technical Report. A Technical Report is entirely informative in nature and does not have to be reviewed until the data it provides are considered to be no longer valid or useful.
Attention is drawn to the possibility that some of the elements of this document may be the subject of patent rights. ISO shall not be held responsible for identifying any or all such patent rights.
ISO/TR 13519 was prepared by Technical Committee ISO/TC 69, Applications of statistical methods.
Introduction
This document contains guidance on software to support the development and use of ISO statistical publications.
Aspects covered within this document include
- traceability of data products (figures, tables and other numerical results),
- specification of software,
- categories of support for software, and
- software performance including the use of reference data for testing purposes.
Any references to commercial products of any kind (including but not restricted to software, data or hardware) or links to websites do not imply any approval, endorsement or recommendation by ISO, or any liability.
1 Scope
This document provides guidance on the development and use of ISO publications supported by software. The software largely relates to statistical calculations considered by the subcommittees of ISO/TC 69, Application of statistical methods, but many other numerical calculations are covered by similar considerations.
In terms of the development of ISO publications, this document gives guidance on the traceability of data products (figures, tables and other numerical results) reproduced in normative-type documents.
In terms of assisting users of ISO publications, this document gives guidance on information that should be included in ISO publications regarding software specification, categories of support for software, and software performance including the use of reference data sets for testing purposes.
Examples are included that illustrate aspects of the guidance provided.
Reference to ‘the Committee’ in this document relates to the ISO body concerned with developing the relevant ISO publication.
2 Terms and definitions
For the purposes of this document, the following terms and definitions apply.
2.1
algorithm
step-by-step procedure describing a specific calculation, given in sufficient detail that it can be implemented in software
2.2
data product
digital data, including graphical figures expressed digitally, in an ISO publication
EXAMPLE 1:
A numerical table in an ISO publication.
EXAMPLE 2:
A graphical figure expressed digitally as an array of pixels in an ISO publication.
2.3
domain of applicability
set of inputs for which software can be expected to operate in a valid manner
2.4
numerical accuracy
quality of a numerical value expressed in terms of the number of correct decimal digits in absolute or relative form
2.5
problem parametrization
mathematical representation of a problem involving a specific set of defining parameters
Note 1 to entry: Generally, a problem has more than one parametrization.
EXAMPLE:
A straight line in the variables X and Y can be parametrized as Y = A1 + A2X and as Y = B1 + B2( X − 100) (and in other ways). The second form is superior to the first when it is to be used as the model in straight-line regression, where X denotes Celsius temperature, taking values close to 100 °C. See ISO/TS 28037:2010 [12] .
2.6
reference data
data used for testing an item of software for a specific calculation
2.7
reference result
result corresponding to reference data for a specific calculation
Note 1 to entry: A reference result is provided independently of test software and to a numerical accuracy that is better than that required of the result provided by the test software.
2.8
test result
result produced by test software for reference data for a specific calculation
2.9
test software
software under test
2.10
unit roundoff
distance from 1,0 to the closest floating-point number strictly less than 1,0
Note 1 to entry: See IEEE 754:2008 [1] .
Note 2 to entry: For the purpose of this Technical Report, floating-point numbers constitute part of the system of numerical computation used for providing statistical results.
Note 3 to entry: All computed values given in this Technical Report were obtained on a computer having unit roundoff of 2,22 × 10−16.
Bibliography
| [1] | IEEE 754-2008, Standard for binary floating-point arithmetic |
| [2] | IEEE 854-1987, A radix-independent standard for floating-point arithmetic |
| [3] | ISO 10360-6:2001, Geometrical product specifications (GPS) — Acceptance test and reverification test for coordinate measuring machines (CMM) — 6: Computation of Gaussian associated features |
| [4] | ISO 13528:2005, Statistical methods for use in proficiency testing by interlaboratory comparisons |
| [5] | ISO 19115:2003, Geographic information — Metadata |
| [6] | ISO 80000-1:2009, Quantities and units — General |
| [7] | ISO 9126-1:2001, Software engineering — Product quality — 1: Quality model |
| [8] | ISO/IEC 18019:2004, Software and system engineering — Guidelines for the design and preparation of user documentation for application software |
| [9] | ISO/TR 12845:2010, Selected illustrations of fractional factorial screening experiments |
| [10] | ISO/TR 14468:2010, Selected illustrations of attribute agreement analysis |
| [11] | ISO/TR 29901:2007, Selected illustrations of full factorial experiments with four factors |
| [12] | ISO/TS 28037:2010, Determination and use of straight-line calibration functions |
| [13] | Butler, B.P., Cox, M.G., Ellison, S.L.R. and Hardcastle, W.A., Eds. Statistics Software Qualification: Reference Data Sets. Royal Society of Chemistry, Cambridge, 1996 |
| [14] | Cook. H.R., Cox, M.G., Dainton, M.P. and Harris, P.M. A methodology for testing spreadsheets and other packages used in metrology. Tech. Rep. CMSC 25/99. National Physical Laboratory, Teddington, UK, 1999 |
| [15] | Haneef, N.J. Software documentation and readability: A proposed process improvement. ACM SIGSOFT Software Engineering Notes. 1998, 23 , pp. 75-77 |
| [16] | ISO/IEC Guide 98-3:2008, Suppl. 1:2008.Uncertainty of measurement — 3: Guide to the expression of uncertainty in measurement (GUM:1995) — Supplement 1: Propagation of distributions using a Monte Carlo method |
| [17] | L'ecuyer, P. and Simard, R. TestU01: A software library in ANSI C for empirical testing of random number generators. http://www.iro.umontreal.ca/~simardr/testu01/tu01.html |
| [18] | Matsumoto, M. and Nishimura, T. Mersenne Twister: A 623-dimensionally equidistributed uniform pseudorandom number generator. ACM Trans. Model. Comput. Simul. 1998, 8 , pp. 3-30 |
| [19] | Mersenne Twister, Wikipedia. http://en.wikipedia.org/wiki/Mersenne_twister/ |
| [20] | Statistical Reference Datasets (StRD), NIST. http://www.nist.gov/itl/sed/gsg/strd.cfm |
| [21] | Wichmann, B. A. and Hill, I. D. Generating good pseudo-random numbers. Comput. Stat. Data Anal. 2006, 51 , pp. 1614-1622 |