Адрес: 105678, г. Москва, Шоссе Энтузиастов, д. 55 (Карта проезда)
Время работы: ПН-ПТ: с 9.00 до 18.00, СБ: с 9.00 до 14.00

Объем совокупности это: Объем совокупности. — Студопедия

Содержание

Статистическая совокупность. Однородность совокупности.

Стр 1 из 4Следующая ⇒

Статистическая совокупность. Однородность совокупности.

Объект статистического исследования (в каждом конкретном случае) в статистике называют статистической совокупностью.

Статистическая совокупность — это множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояния отдельных единиц и наличием вариации. Важно помнить, что статистическая совокупность состоит из реально существующих материальных объектов. Каждый отдельно взятый элемент данного множества называется единицей статистической совокупности. Единицы статистической совокупности характеризуются общими свойствами, именуемыми в статистике признаками, т. е. под качественной однородностью совокупности понимается сходство единиц (объектов, явлений, процессов) по каким-либо существенным признакам, но различие по каким-либо другим признакам.

Качественная определенность совокупности хотя и имеет объективную основу, устанавливается в каждом конкретном статистическом исследовании в соответствии с его целями и познавательными задачами.

Единицы совокупности наряду с общими для всех единиц признаками, обусловливающими качественную определенность совокупности, также обладают индивидуальными особенностями и различиями, отличающими их друг от друга, т. е. существует вариация признаков. Она обусловлена различным сочетанием условий, которые определяют развитие элементов множества. Например, уровень производительности труда работников банка определяется его возрастом, квалификацией, отношением к труду и т. д.

Признаки и их классификация.

Статистические совокупности обладают определенными свойствами, носителями которых выступают единицы совокупности (явления), обладающие определенными признаками.

По форме внешнего выражения признаки делятся на атрибутивные (описательные, качественные) и количественные.

Атрибутивные (качественные) признаки не поддаются количественному (числовому) выражению. Отличие количественных признаков от качественных состоит в том, что первые можно выразить итоговыми значениями, например общий объем перевозок грузов предприятиями транспорта и т. д., вторые — только числом единиц совокупности, например число театров по видам деятельности.

Количественные признаки можно разделить на прерывные (дискретные) и непрерывные.

Статистический показатель, система статистических показателей.

Статистический показатель представляет собой количественную характеристику социально-экономических явлений и процессов в условиях качественной определенности.

Качественная определенность показателя заключается в том, что он непосредственно связан с внутренним содержанием изучаемого явления или процесса, его сущностью.

Все используемые в статистической практике показатели по форме выражения классифицируются на абсолютные, относительные и средние.

Абсолютные показатели. Данные показатели отражают физические размеры изучаемых статистикой процессов и явлений, а именно их массу, площадь, объем, протяженность, временные характеристики, а также могут представлять объем совокупности, т. е. число составляющих ее единиц. К абсолютным показателям, например, относятся площадь территории страны, объем промышленного производства, эксплуатационная длина железнодорожных путей сообщения, число предприятий отрасли и т. п.

Абсолютные статистические показатели всегда являются именованными числами. В зависимости от социально- экономической сущности исследуемых явлений, их физических свойств они выражаются в натуральных, стоимостных или трудовых единицах измерения В международной практике используются такие натуральные единицы измерения, как тонны, килограммы, квадратные, кубические и простые метры, километры, мили, литры, баррели, штуки и т. д.

Относительные показатели. Они представляют собой результат деления одного абсолютного показателя на другой и выражают соотношение между количественными характеристиками социально-экономических процессов и явлений.

Поэтому по отношению к абсолютным показателям относительные показатели, или показатели в форме относительных величин, являются производными, вторичными.

При расчете относительного показателя абсолютный показатель, находящийся в числителе получаемого отношения, называется текущим, или сравниваемым.

Показатель же, с которым производится сравнение и который находится в знаменателе, называется основанием, или базой сравнения. Таким образом, рассчитываемый относительный показатель указывает, во сколько раз сравниваемый абсолютный показатель больше базисного, или какую долю он составляет от базисного показателя, или сколько единиц первого приходится на 1, 100,1000 и т. д. единиц второго.

Относительный показатель может выражаться в коэффициентах, процентах, промилле, продецимилле или быть именованным числом.

Все используемые на практике относительные статистические показатели можно подразделить на следующие виды: показатели динамики, плана, реализации плана, структуры, координации, интенсивности и уровня экономического развития, сравнения.

Относительный показатель динамики (ОПД) представляет собой отношение уровня исследуемого процесса или явления за данный период времени (по состоянию на данный момент времени) и уровня этого же процесса или явления в прошлом:

Текущий уровень

ОПД = ----------------------------------------------

Предшествующий или базисный уровень

Рассчитанная таким образом величина показывает, во сколько раз текущий уровень превышает предшествующий (базисный) или какую долю от последнего он составляет.

Относительные показатели плана и реализации плана.

Уровень, планируемый на (i+1)-й период

ОПП = ---------------------------------------------------------

Уровень, достигнутый в i-м периоде

Уровень, достигнутый в (i+1)-й период

ОПРП = ------------------------------------------------------------

Уровень, планируемый на (i+1)-й период

Относительный показатель структуры представляет собой соотношение структурных частей изучаемого объекта и их целого (выражается в долях единицы или процентах).

Показатель, характеризующий часть совокупности

ОПС = -----------------------------------------------------------------------

Показатель по всей совокупности в целом

Относительный показатель координации (ОПК) представляет собой отношении одной части совокупности кдругой части этой же совокупности:

 

Показатель, характеризующий i-ю часть совокупности

ОПК = ----------------------------------------------------------------------------

Показатель, характеризующий часть совокупности,

Выбранную в качестве базы сравнения

Относительный показатель интенсивности (ОПИ)

характеризует степень распространения изучаемого процесса или явления и представляет собой отношение исследуемого показателя к размеру присущей ему среды:

Показатель, хар-щий явление А

ОПИ = ------------------------------------------------------------------------------

Показатель, хар-щий среду распространения явления А

Средние показатели:

Ср. арифметическая невзвешенная

Ср. арифметическая взвешенная

Ср. гармоническая невзвешенная

Ср. гармоническая взвешенная

Ошибки статистического наблюдения.

Погрешности, появляющиеся в процессе наблюдения, называются ошибками наблюдения. Все погрешности, возникающие при сплошном наблюдении, называются ошибками регистрации. При несплошном наблюдении, в частности выборочном, могут возникать специфические ошибки, называемые ошибками репрезентативности. Они появляются в силу того, что наблюдение является несплошным.

После получения статистических формуляров следует провести проверку полноты и качеств собранных данных.

Контроль полноты — это проверка того, насколько полно охвачен объект наблюдением, иначе говоря, о всех ли единицах наблюдения собраны сведения. Контроль качества материала осуществляется с помощью логического и арифметического контроля.

Сущность и задачи сводки

Важнейшим этапом исследования социально-экономических явлений и процессов является систематизация первичных данных и получение на этой основе сводной характеристики объекта в целом при помощи обобщающих показателей, что достигается путем сводки и группировки первичного статистического материала.

Сводка- это комплекс последовательных операций по обобщению конкретных единичных фактов, образующих совокупность, для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

По глубине и точности обработки материала различают сводку

простую и сложную.

Простая сводка — это операция по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения.

Сложная сводка — это комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представление результатов группировки и сводки в виде статистических таблиц.

Проведение сложной сводки необходимо осуществлять по следующим этапам:

· выбор группировочного признака;

· определение порядка формирования групп;

· разработка системы статистических показателей для характеристики групп и объекта в целом;

· разработка макетов статистических таблиц для представления результатов сводки.

Диаграммы сравнения.

Столбиковые диаграммы представляют собой график, в котором различные величины представлены расположенными в высоту прямоугольниками («столбиками») одинаковой или разной высоты. Столбиковые диаграммы применяются для сравнения некоторых объектов во времени.

Построение такого рода диаграмм требует только одной вертикальной масштабной шкалы, которая определяет высоту каждого столбика.

Если прямоугольники, изображающие показатели, расположить не по вертикали, а по горизонтали, то диаграмма получит название ленточной.

Иногда разница между наименьшими и наибольшими значениями сравниваемых данных настолько велика, что установление подходящего масштаба для столбиков или полос оказывается затруднительным. В этих случаях вместо столбиковой (полосовой) диаграммы целесообразно применить плоскостную (двухмерную) диаграмму – квадратную или круговую. Принцип построения этих диаграмм заключается в том, что величины сравниваемых данных изображаются площадями квадратов или кругов. Иными словами, площади квадратов (кругов) должны быть пропорциональны величинам изображаемых явлений, но сами площади квадратов (кругов) пропорциональны квадратам их сторон (радиусов).

Диаграммы, предназначенные для популяризации, иногда строятся в виде стандартных фигур-рисунков, характерных для изображаемых статистических данных, что делает диаграмму более выразительной, привлекает к ней внимание. Такие диаграммы называются

фигурнымиилиизобразительными. Каждая фигурка имеет одинаковый размер и принимается за определённую величину изображаемых статистических данных.

Для графического изображения трех взаимосвязанных показателей, один из которых равен произведению двух других, российский статистик проф. В.Е.Варзар предложил использовать прямоугольную диаграмму, названную им «статистическим знаком».

Диаграммы структуры.

Это такие диаграммы, в которых отдельные статистические совокупности сопоставляются по их структуре, характеризующейся соотношением разных параметров совокупности или ее отдельных частей.

Секторные диаграммы удобно строить следующим образом: вся величина явления принимается за сто процентов, рассчитываются доли отдельных частей в процентах.

Диаграммы удельных весов отражают структуры сравниваемых совокупностей по процентному соотношению в них отдельных частей, выделяемых по тому или иному количественному или атрибутивному признаку.

Диаграммы динамики.

Для изображения и внесения суждений о развитии явления во времени строятся диаграммы динамики. В рядах динамики используются для наглядного изображения явлений многие диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, радиальные и другие.

Для построения линейных диаграмм используют систему прямоугольных координат. Обычно по оси абсцисс откладывается время (годы, месяцы и т.д.), а по оси ординат наносят масштабы для отображения явлений или процессов.

К диаграммам динамики относятся и радиальные диаграммы, построенные в полярных координатах и предназначенные для отражения процессов, ритмически повторяющихся во времени. Чаще всего эти диаграммы применяются для иллюстрации сезонных колебаний, и в этом отношении они имеют преимущество перед статистическими кривыми.

Для отображения зависимости одного показателя от другого строится диаграмма взаимосвязи. Один показатель принимается за X, а другой за Y (т.е. функцию от X). Строится прямоугольная система координат с масштабами для показателей, в которой вычерчивается график.

Карты статистические представляют собой вид графических изображений статистических данных на схематичной географической карте, характеризующих уровень или степень распространения того или иного явления на определенной территории.

Средствами изображения территориального размещения являются штриховка, фоновая раскраска или геометрические фигуры. Различают картограммы и картодиаграммы.

Картограмма - это схематическая географическая карта, на которой штриховкой различной густоты, точками или окраской различной степени насыщенности показывается сравнительная интенсивность какого-либо показателя в пределах каждой единицы нанесенного на карту территориального деления (например, плотность населения по областям или республикам, распределение районов по урожайности зерновых культур и т.п.). Картограммы делятся на фоновые и точечные.

Картограмма фоновая - вид картограммы, на которой штриховкой различной густоты или окраской различной степени насыщенности показывают интенсивность какого-либо показателя в пределах территориальной единицы.

Картограмма точечная – вид картограммы, где уровень какого-либо явления изображается с помощью точек. Точка изображает одну единицу совокупности или некоторое их количество, чтобы показать на географической карте плотность или частоту появления определенного признака.

Агрегатные индексы.

Если мы сравним товарооборот в текущем периоде с его величиной в базисном периоде, то получим сводный индекс товарооборота:

 

При исследовании динамики таких показателей, как цена и себестоимость, физический объем реализации обычно фиксируют на уровне текущего периода. Таким способом получают сводный индекс цен (по методу Пааше):

 

Необходимо отметить, что в статистической практике также используется сводный

индекс цен, построенный по методу Ласпейреса, когда веса или объемы продаж фиксируются на уровне базисного, а не текущего периода:

 

 

Третьим индексом в рассматриваемой индексной системе (включающий индекс цен, рассчитанный по методу Пааше) является сводный индекс физического объема реализации. Он характеризует изменение количества проданных товаров не в денежных, а в физических единицах измерения. Весами в данном случае выступают цены, которые фиксируются на базисном уровне

 

Между рассчитанными индексами существует следующая взаимосвязь

Прогнозирование

Процесс прогнозирования предполагает, что закономерность развития, действующая в прошлом (внутри ряда динамики), сохранится и в прогнозируемом будущем, то есть прогноз основан на экстраполяции. Экстраполяция, проводимая в будущее, называется перспективой, и в прошлое – ретроспективой.

Прогнозирование по среднему абсолютному приросту может быть выполнено в том случае, если есть уверенность считать общую тенденцию линейной, то есть метод основан на предположении о равномерном изменении уровня (под равномерностью понимается стабильность абсолютных приростов).

 

Прогнозирование по среднему темпу роста можно осуществлять в случае, когда есть основание считать, что общая тенденция ряда характеризуется показательной (экспоненциальной) кривой. Для нахождения прогнозного значения на «i» шагов вперед необходимо использовать следующую формулу:

 

Наиболее распространенным методом прогнозирования является аналитическое выражение тренда. При таком подходе к прогнозированию предполагается, что размер уровня, характеризирующего явление, формируется под воздействием множества факторов, причем не представляется возможным выделить отдельно их влияние. В связи с этим ход развития связывается не с какими-либо конкретными факторами, а с течением времени.

 

 

Статистическая совокупность. Однородность совокупности.

Объект статистического исследования (в каждом конкретном случае) в статистике называют статистической совокупностью.

Статистическая совокупность — это множество единиц, обладающих массовостью, однородностью, определенной целостностью, взаимозависимостью состояния отдельных единиц и наличием вариации. Важно помнить, что статистическая совокупность состоит из реально существующих материальных объектов. Каждый отдельно взятый элемент данного множества называется единицей статистической совокупности. Единицы статистической совокупности характеризуются общими свойствами, именуемыми в статистике признаками, т. е. под качественной однородностью совокупности понимается сходство единиц (объектов, явлений, процессов) по каким-либо существенным признакам, но различие по каким-либо другим признакам.

Качественная определенность совокупности хотя и имеет объективную основу, устанавливается в каждом конкретном статистическом исследовании в соответствии с его целями и познавательными задачами.

Единицы совокупности наряду с общими для всех единиц признаками, обусловливающими качественную определенность совокупности, также обладают индивидуальными особенностями и различиями, отличающими их друг от друга, т. е. существует вариация признаков. Она обусловлена различным сочетанием условий, которые определяют развитие элементов множества. Например, уровень производительности труда работников банка определяется его возрастом, квалификацией, отношением к труду и т. д.



Читайте также:

 

Общее число вариант в статистической совокупности (выборке), общее количество единичных измерений - это объем совокупности событие

Математическое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями варианты и соответствующими им вероятностями, - это
(*ответ*) закон распределения
 дисперсия
 статистическая совокупность
 кривая распределения
Медиана совпадает со средней арифметической только в случае распределения
(*ответ*) симметричного
 среднего арифметического
 бимодального
 пропорционального
Мера объективной возможности появления определенного события А в заданной совокупности условий - это
(*ответ*) вероятность
 варианта
 событие
 статистическая совокупность
Мера разброса в распределениях, которые имеют параметром средней величины медиану, - это
(*ответ*) среднее квартильное отклонение
 среднее квадратическое отклонение
 вариационный размах
 среднее линейное отклонение
Мера случайности события, т. е. такого события, которое может произойти, а может и не произойти, - это мера
(*ответ*) вероятности
 рассеяния
 совокупности
 изменчивости
На конечном интервале имеет конечное число значений переменная
(*ответ*) дискретная
 качественная
 случайная
 непрерывная
Начала статистической теории измерений созданы
(*ответ*) Карлом Фридрихом Гауссом
 Пьером Ферма
 Карлом Пирсоном
 Уильямом Госсетом
Некоторая функция от значений в выборке, дающая величину, называемую оценкой, - это понятие
(*ответ*) оценивателя
 статистики
 стандарта
 параметра
Неограниченно большая или вся мыслимая совокупность измерений, индивидуумов или явлений, о свойствах которых мы собираемся судить в результате эксперимента, - это
(*ответ*) генеральная совокупность
 популяция
 выборка
 статистическая совокупность
Нормальное распределение описывается средним значением и
(*ответ*) средним квадратическим отклонением
 эксцессом
 частотой
 асимметрией
Обобщающий показатель положения и уровня центра распределения - это
(*ответ*) среднее значение
 нормальное распределение
 медиана
 мода
Общее число вариант в статистической совокупности (выборке), общее количество единичных измерений - это
(*ответ*) объем совокупности
 событие
 частость
 частота

Выборочный метод - основные термины, понятия, методы формирования выборки

The W10295370 has been updated by Whirlpool and released as the new and improved EveryDrop EDR1RXD1. Indulge yourself with better tasting water and ice with the Whirlpool W10295370 compatible refrigerator water and ice filter. Also known as the EDR1RXD1 and Filter1. Before water reaches your home it goes through a long treatment process that doesn’t always get all the bad stuff out, and usually leaves behind unpleasant tastes and odors. The aftertaste in your mouth is linked to chlorine used in public water supplies. While efficient as a disinfectant, the taste can make many people turn to sugary juices and bottled water as an alternative.
Replaced model w10295370a
the Whirlpool w10295370a . compatible helps reduce those tastes and odors making the water you drink more refreshing. That same filter media is also NSF Standard 42 and 53 Certified to capture industrial chemicals, lead, and cysts among several other pollutants that are sometimes found in water inside homes. Beneficial fluoride is not removed to keep your smile bright as you enjoy the benefits a new refrigerator ice and water filter can bring.

Задача, которую решает использование выборочного метода, заключается в возможности с минимальными данными выборки обеспечить получение максимально точных данных. Без применения знаний выборочного наблюдения и выборочной совокупности невозможно оценить масштабные клинические исследования, наблюдения, спрогнозировать различные явления и обрабатывать первичные данные.

Выборочное наблюдение — вид несплошного наблюдения, при котором отбор подлежащих обследованию единиц наблюдения из генеральной совокупности(population) осуществляется случайно, отобранная часть (выборка) (sample)подвергается обследованию, после чего результаты распространяются на всю исходную совокупность. Выборка должна отвечать критериям качественной и количественной репрезентативности.

Рис. 1  Количественная и качественная репрезентативность выборки (Е.Н. – единица наблюдения).

Положительные стороны выборочного метода:

  • может быть единственно доступным способом сбора данных, если единицы
    наблюдения во время исследования подвергаются порче или уничтожению;
  • экономичность;
  • сжатые сроки исследования, что ускоряет получение результата;

—        большая точность получения результата за счет уменьшения случайных
ошибок при сборе материала;

—    возможность задать надежность и точность исследования.
Отрицательные стороны выборочного метода:

  • неизбежна ошибка в исследовании, связанная с тем, что не все единицы
    наблюдения подвергаются отбору;
  • может быть нежелательным, если по официальным предписаниям необхо-
    димо регистрировать каждую единицу наблюдения;
  • для редких событий малые выборки могут не накопить достаточного числа
    случаев;
  • при социологических исследованиях может вызвать чувство дискриминации
    у населения.

Эпидемиологические аспекты выборочного исследования будут подробно рассмотрены в соответствующем разделе (часть 2). Здесь мы остановимся на статистических аспектах данной проблемы, хотя эти два подхода неразрывно связаны между собой, составляя единую оболочку для научного исследования.

Основное требование, предъявляемое к формированию выборки – случайность отбора единиц наблюдения из генеральной совокупности, при котором каждой единице наблюдения обеспечивается равная вероятность попадания в выборку (рандомизированный отбор) (randomization).

Виды выборок

  1. В зависимости от способа отбора единиц наблюдения (от способа организации совокупности):
  • случайная: отбор единиц наблюдения производится непосредственно из генеральной совокупности. Случайность отбора достигается путем применения жеребьевки или использования таблицы случайных чисел. Различают бесповторную выборку и повторную (после регистрации единицы вновь возвращаются в генеральную совокупность)
  • механическая: генеральная совокупность разбивается на равные части, из которых затем в заранее обусловленном порядке отбирают единицы наблюдения под определенным номером (например, каждую пятую), так, чтобы обеспечить необходимое число наблюдений.
  • типологическая (типическая): генеральная совокупность разбивается на качественно однородные по изучаемому признаку группы, а затем из этих групп производят случайный отбор необходимого числа единиц наблюдения; объем выборки в каждой типической группе устанавливается пропорционально ее удельному весу в генеральной совокупности (пропорциональный отбор), а иногда и с учетом вариации в ней изучаемого признака (оптимальный отбор)
  • серийная (гнездовая): отбору подлежат не отдельные единицы наблюдения, а целые их группы (серии или гнезда), в составе которых единицы наблюдения связаны определенным образом: территориально (районы, селения и др. ) или организационно (студенческие группы, больницы, предприятия и др.) и которые отбираются из генеральной совокупности по принципу случайного или механического отбора. Внутри серии производится сплошной отбор единиц наблюдения.
  • комбинированная
  1. По этапам отбора:
  • одноступенчатая
  • многоступенчатая
  1. В зависимости от числа программ отбора:
  • однопрограммная (однорядная)
  • многопрограммная (многорядная)

Модификации видов выборок:

  • метод направленного отбора
  • метод парных выборок
  • когортный метод
  • метод моментного среза

Теоретическая основа выборочного метода

Взаимосвязь статистических показателей выборочной и генеральной совокупностей определяется законом больших чисел, выражаясь в центрально предельной теореме П. Л. Чебышева: чем больше число некоторых случайных величин, тем их средняя арифметическая ближе к средней арифметической генеральной совокупности, т. e. тем меньше разница между показателями выборочной и генеральной совокупностей. По мере увеличения числа наблюдений вероятность осуществления приближения показателя выборки к показателю генеральной совокупности становится все больше, стремясь к единице, если число наблюдений стремится к бесконечности. Для того, чтобы могла проявиться эта закономерность, выборка должна быть репрезентативна (представительна) по отношению к генеральной совокупности.

Репрезентативность — это способность выборочной совокупности как количественно, так и качественно отражать свойства генеральной совокупности. Количественная репрезентативность достигается достаточностью числа наблюдений, качественная — соответствием признаков единиц наблюдения в выборочной и генеральной совокупностях.

Любое значение параметра, вычисленное на основе ограниченного числа наблюдений, непременно содержит элемент случайности. Такое приближенное, случайное значение называется оценкой параметра. Оценка параметра должна быть доброкачественной, что определяется тремя факторами, которые дают наименьшие ошибки расхождения показателей выборочной и генеральной совокупностей:

  • состоятельность оценки, т. е. при увеличении числа наблюдений оценка параметра приближается к его значению в генеральной совокупности;
  • несмещенность оценки, т.е. при оценке отсутствуют систематические ошибки в сторону завышения или занижения параметра генеральной совокупности;
  • эффективность оценки, т.е. оценка должна обладать минимальной вариабельностью.

Как правило, проводят точечную и интервальную оценку параметра.

Точечная оценка параметра

Точечная оценка параметра выражается в ошибке репрезентативности (standard error, стандартной ошибке), которая показывает на сколько отличаются обобщающие коэффициенты (показатели), полученные при выборочном исследовании, от тех коэффициентов, которые могли бы быть получены при сплошном исследовании.

Вычисление ошибки репрезентативности (m):

  1. Для количественных признаков: 
  2. Для номинальных и порядковых признаков: 

при показателях (коэффициентах), близких к 0 или к 100%:  

  1. При распределении Пуассона:

Условные обозначения:

s- стандартное отклонение (sample variance)

n — число наблюдений в выборке (sample size)

р — частота появления признака в совокупности (significance level)

q — показатель, альтернативный

t — доверительный коэффициент

x — средняя величина (sample mean)

Способы, уменьшающие ошибку репрезентативности:

  • увеличение числа наблюдений
  • уменьшение вариабельности признака

Интервальная оценка параметра

Знание величины ошибки репрезентативности недостаточно, чтобы быть уверенным в результатах выборочного исследования, т. к. конкретная ошибка одного выборочного наблюдения может быть больше (меньше) средней ошибки выборки. Поэтому на практике определяют так же пределы возможных ошибок выборки или предельную ошибку выборки (D). Т.к. предельная ошибка может быть как в сторону увеличения, так и в сторону уменьшения, то говорят о доверительном интервале (ДИ) или доверительных границах (confidence interval, CI), в пределах которых будет находиться показатель генеральной совокупности на основании данных выборочного исследования

Выход результата за пределы доверительных границ в следствие случайных колебаний имеет незначительную вероятность. Пределы возможных отклонений, выраженные в долях t, оценивают по формуле:

Существует таблица соответствия интеграла вероятности и значения “t” (таблица Стьюдента). При числе наблюдений больше 30 можно пользоваться следующей закономерностью: вероятности безошибочного прогноза р = 0,68 приблизительно соответствует t @ 1; при p = 0,95   t @ 2, при р = 0,99   t @ 3. Это согласуется с «правилом трех сигм», когда в границах одного среднеквадратичного отклонения лежат 68% значений, двух – 95%, трех – 99%. Буква t  в данном случае обозначает использование распределения Стьюдента.

При малом числе наблюдений (не более 30) вероятности нахождения выборочных значений в пределах значений t, которые характерны для больших выборок, значительно снижаются, т.е. для достижения тех же вероятностей нужно взять значительно большие интервалы  x ± tm. В этих случая оперируют значениями t, приведенными в таблице Стьюдента.

Для большинства медицинских исследований допускают р = 0,95 или 95%. В этом случае вероятность выхода результата

Генеральная совокупность - основные понятия

Терминология и её концепция

Население — статистическая группа, статистическая масса, что представляет собой совокупность любых элементов, схожих с точки зрения специфических черт (но не идентичных), которые подлежат статистическому обследованию. Изучение всей статистической совокупности будет слишком сложным по времени, техническим и финансовым причинам, поэтому отбирается выборка, по которой будет проводиться исследование .

Исследуемая популяция должна быть однозначно определена и отделена от других элементов. Это достигается путём указания цели исследования (кого или что следует включить в обследуемое население).

Генеральная совокупность в статистике — это всегда сбор данных. Статистической единицей является каждый элемент населения. Различают единицы, включённые в исследуемую совокупность, что характеризуется определёнными статистическими признаками, то есть функциями, которые присваиваются элементам совокупности.

Статистические особенности можно разделить на большие группы. Фиксированные являются общими для всех единиц исследуемого населения. Они не подлежат статистической проверке, а только определяют включение отдельных лиц в определённую группу населения. Однако это не означает, что статистическая характеристика, которая была в ​​одном исследовании, не может быть переменной в другом.

Постоянные символы можно разделить:

  • субстанциональные признаки различны по своей природе, они определяют, что следует исследовать;
  • пространственные особенности определяют место и район, или где расположены исследовательские единицы;
  • временные характеристики определяют момент и время, то есть, когда проводится экспертиза.

Из генеральной совокупности формируются переменные. Это особенности, которые отличаются от отдельных статистических единиц, что имеют более одного варианта. Эта переменная может иметь конечное или бесконечное количество вариантов. Они подлежат статистическому обследованию.

Переменные функции можно разделить:

  • количественные, измеримые по-разному, сюда можно включить: возраст, рост и вес;
  • качественно неизмеримые, сюда можно отнести: группу крови, цвет волос и пол.

Численность населения представляет собой любой конкретный счёт статистики. Один и тот же статистический аспект обладает способностью быть однородным на одной основе и неоднородным на другой.

В статистической совокупности есть дисперсия, и различия между одной единицей населения и другой часто рассматриваются как количественные. Эти конфигурации значений данных различных популяционных единиц называются вариантами.

Вариация — это количественное изменение степени (для характеристики) при переходе от одной единицы населения к другой. Линия — это свойство, особенность единиц, объектов и явлений, которые можно отслеживать или измерять. Символы делятся на количественные и качественные. Разнообразие и изменчивость значения в отдельных единицах населения называется вариацией.

Атрибутные (качественные) аспекты не поддаются числовому выражению (состав населения по полу). Количественные признаки имеют числовое распространение (состав населения, отклонение по возрасту).

Мера обобщается для количественной оценки высококачественных данных или качеств единиц, для определения мотивированного показателя в определённых критериях времени и пространства.

Система характеристик предоставляет набор характеристик, которые показывают исследуемый вид со всех сторон.

Например, зарплата исследуется как:

  • оплата труда;
  • статистика по сотруднику;
  • качественная регулярность расчёта;
  • знак вариации, количество цифр.

Математическая статистика

Этот вид статистики — раздел прикладной арифметики, который рассматривает способы поиска законов и данных случайных величин на основе результатов исследований и экспериментов. Стратификация предполагает разделение полученных данных на отдельные группы.

Основные задачи математической статистики:

  1. Создание методов сбора и обработки групп статистическим материалом, полученным методом исследования случайных процессов.
  2. Разработка методов анализа статистических данных.
  3. Получение выводов из исследования.

Проверка статистических данных включает оценку вероятности действия, распределение функций или плотности возможностей, оценку характеристик популярного распределения, взаимосвязи между случайными переменными.

Математическая статистика может увеличить данные маркетинга и основана на учении о возможностях и, в свою очередь, служит основой для разработки способов обработки и анализа статистических результатов в определённых областях человеческой работы.

Общественность и выбор

Естественно, генеральная совокупность должна быть конечным или неограниченным источником данных, в противном случае набор объектов, их элементов, не ограничен. Выбор, как правило, относится к коллекции случайно отобранных объектов из совокупности. Он должен быть репрезентативным, и может достаточно хорошо отражать жизнь населения.

Используют разные способы выбора:

  • простой объем данных — это случайно названное публичное признание;
  • обычный, когда объекты отбираются не из популяции, а из её «типичных» частей;
  • объекты согласованного отбора;
  • автоматический сбор может производиться и механически распределяется на столько частей, сколько требуется для выбора.

Количество объектов в совокупности и количество выбранных называются размерами объединённого набора в соответствии с этим.

Способ сбора

Фактически известно, что социологические научные соглашения связаны не с текучей спонтанностью жизни, а с данными, санкционированными в соответствии с конкретными правилами символов. Согласно протяжению информации, значения переменных, присвоенных единицам, относятся к средним объектам, которые создают различные и часто необычные конфигурации в пространстве символов, давая исследователю возможность строить обобщающие суждения о реальности. Полученные данные относятся к оформлению документов (анкет, опросных листов, протоколов исследований и т. д. ).

Генеральная совокупность в социологии — это каждое отдельное наблюдение, что распространяется на более широкую область исследования, и выполняется демонстрационная задача, чтобы ввести уровень корреляции между параметрами рассматриваемого набора и «реальными» атрибутами объекта. Процедура выборов предопределена и может частить только для того, чтобы восстановить реальный объект исследования из отдельной точки исследования.

Концепция избирательной репрезентативности близка к концепции внешней законности; только в первом случае происходит экстраполяция одного и того же аспекта на более широкий набор единиц, а во втором — переход из одного семантического контекста в другой. В основе процедуры отбора каждый раз лежит формула «если» — подозрение, на самом деле, что экстраполяция исследования существенно не изменит результат.

Различия между созданными и фактическими наборами потребителей можно увидеть, сравнив списки созданных аспектов, что могут меняться. Существуют довольно эффективные методы контроля заполнения анкет и способов корректировки выбора, особенно важно найти «взвешивание» ведущих типологических групп респондентов.

Основные методы сбора информации

Методы социологического исследования, конкретные когнитивные ориентации, схемы, инструменты, используемые исследователями при изучении объекта можно разделить на группы: совместные и социологические, что могут возвращаться.

Своеобразные социологические способы:

  1. Метод выборочного обследования содержит данные, что можно извлечь. Интервью интервьюера с приверженцем исследуемой группы населения (респондентом) в соответствии с хорошо спланированным намерением (на основе предварительно подготовленной анкеты). Анкетирование — изучение социальных понятий с введением опросника. Важным преимуществом выборочного опроса является вероятность широкого охвата исследуемой аудитории.
  2. Способ фокус-групп, получивший известность в последние годы, включает выборочное обследование в форме обсуждения темы специально отобранной группой респондентов. Целью метода является получение информации о взгляде, что соотносится и на предпочтениях населения, очень свободных от идеологических клише, теологических догм и социальных стандартов как бы на уровне «подсознания». По мнению исследователей, практически никакие другие социологические методы не дают возможности получить верный результат. Как правило, метод фокус-групп используется для изучения ожидаемой эффективности рекламы или для пилотных исследований новых явлений, что ранее были неизвестны общественности.
  3. Наблюдение — это доверительный сбор копий первичной информации методом регистрации событий и критериев, по которым они произошли.

Таким образом, нужно понять, что называется генеральной совокупностью в целом. Это собранные данные всех единиц или границ объектов, в отношении которых планируется изучить конкретную проблему и принять выводы.


Репрезентативная выборка. Рассчитать объем выборки

Один из главных компонентов тщательно продуманного исследования – определение выборки и что такое репрезентативная выборка. Это как в примере с тортом. Ведь не обязательно съедать весь десерт, чтобы понять его вкус? Достаточно небольшой части.

Так вот, торт – это генеральная совокупность (то есть все респонденты, которые подходят для опроса). Она может быть выражена территориально, например, лишь жители Московской области. Гендерно – только женщины. Или иметь ограничения по возрасту – россияне старше 65 лет.

Высчитать генеральную совокупность сложно: нужно иметь данные переписи населения или предварительных оценочных опросов. Поэтому обычно генеральную совокупность «прикидывают», а из полученного числа высчитывают выборочную совокупность или выборку.

Что такое репрезентативная выборка?

Выборка – это чётко определенное количество респондентов. Её структура должна максимально совпадать со структурой генеральной совокупности по основным характеристикам отбора.

Например, если потенциальные респонденты – всё население России, где 54% — это женщины, а 46% — мужчины, то выборка должна содержать точно такое же процентное соотношение. Если совпадение параметров происходит, то выборку можно назвать репрезентативной. Это значит, что неточности и ошибки в исследовании сводятся к минимуму.

Объем выборки определяется с учётом требований точности и экономичности. Эти требования обратно пропорциональны друг другу: чем больше объем выборки, тем точнее результат. При этом чем выше точность, тем соответственно больше затрат необходимо на проведение исследования. И наоборот, чем меньше выборка, тем меньше на неё затрат, тем менее точно и более случайно воспроизводятся свойства генеральной совокупности.

Поэтому для вычисления объема выбора социологами была изобретена формула и создан специальный калькулятор:

 

Доверительная вероятность и доверительная погрешность

Что означают термины «доверительная вероятность» и «доверительная погрешность»? Доверительная вероятность – это показатель точности измерений. А доверительная погрешность – это возможная ошибка результатов исследования. К примеру, при генеральной совокупности более 500 00 человек (допустим, проживающие в Новокузнецке) выборка будет равняться 384 человека при доверительной вероятности 95% и погрешности 5% ИЛИ (при доверительном интервале 95±5%).

Что из этого следует? При проведении 100 исследований с такой выборкой (384 человека) в 95 процентов случаев получаемые ответы по законам статистики будут находиться в пределах ±5% от исходного. И мы получим репрезентативную выборку с минимальной вероятностью статистической ошибки.

После того, как подсчет объема выборки выполнен, можно посмотреть есть ли достаточное число респондентов в демо-версии Панели Анкетолога. А как провести панельный опрос можно подробнее узнать здесь.

Сохранить

Сохранить

Сохранить

Макро-заметки

5: Совокупный спрос и предложение

Макро-заметки 5: Совокупные спрос и предложение 5.1 Совокупный Спрос, совокупное предложение и уровень цен
До сих пор у нас не было теории общего уровня цен. У нас есть микротеория, которая расскажет нам о ценах на курицу или стрижки, но не о том, будут ли цены расти или падать.

Это серьезный пробел. Основываясь на теории, которую мы делали до сейчас вы склонны повышать спрос, ожидая, что предложение будет следуйте: будь то бюджетная политика (увеличьте G или уменьшите T, чтобы повысить C) или денежно-кредитная политика (поднимите Ms до понижения r и поднимите Ip). Иногда это будет работает, но иногда нет.

Теперь мы собираемся разработать простую теорию уровня цен, или что вызывает инфляцию.

ОСНОВНОЕ ВНИМАНИЕ: Мы собираемся разработать график, на котором изменения совокупного спроса и предложение приводит к изменению уровня цен. На первый взгляд это напомнит Простая модель спроса и предложения на микроуровне. Это совершенно разные. В микромодели буква "P" относится к цене одного товара, изменяя в то время как все остальные цены остались прежними.Когда цена на кофе упала вверх, вы подставились к чаю. Здесь мы говорим о росте всех цен или падение. В микромодели доход также остался прежним. Здесь доход будет меняться по мере изменения совокупного спроса - ваши расходы кому-то чужой доход. Итак, рассуждения на микроуровне вообще не работают.

5,2 Совокупный спрос
Кривая совокупного спроса (AD) описывает общий объем совокупные расходы в экономике на разных уровнях цен.(Дано равновесие на базовых товарных и денежных рынках, из которого уровни расходов. )

Таким образом, AD описывает совокупные результаты затрат и цен. в экономике. В каждой точке кривой AD базовые товары и денежные рынки находятся в равновесии для этого уровня цен.

Это много абстрактных слов. Попробуем задать более конкретный вопрос:

По мере изменения уровня цен, как происходит агрегирование равновесия расходы, определяемые на товарных и денежных рынках, изменяются при изменении цен? Мы предполагаем, что Ms, G и T фиксированы.Что мы хотим знать есть ли, если эти вещи исправлены, как изменится AD при изменении P?

На что влияет P (уровень цен)? Во-первых, помните, что ваш Спрос на деньги зависит от Y, r и P. Когда цены уменьшаются, спрос на денежные остатки уменьшается, а когда цены растут, спрос на денежные остатки увеличивается. (Вернуться в раздел 3.2, если вы это забыли.)

Итак, если P увеличивается, Md увеличивается, если P падает, Md падает.Если Md повышается, повышается и Ip падает. Если Md падает, r падает, а Ip растет.

Итак, мы обнаружили связь через спрос на остатки денег:

Если P увеличивается, Md увеличивается, r увеличивается, Ip падает и, следовательно, AD падает.

Если P падает, Md падает, r падает, Ip увеличивается и, следовательно, AD увеличивается.

Есть две дополнительных причины, по которым мы ожидаем совокупных расходов. на товарном рынке увеличиваться по мере снижения уровня цен. Оба включают теория немного более причудливая, чем мы использовали до сих пор.

Первая дополнительная причина заключается в том, что когда P падает, Md уменьшение и уменьшение r, влияние падения r может ощущаться не только в запланированных инвестициях (Ip), но и в потреблении (C).

При снижении процентной ставки потребители могут решить, что это не так. стоит сэкономить столько же при текущем уровне дохода (поскольку они не получают столько же прибыли, когда они возьмут эти сбережения на рынки облигаций), или решат что, поскольку теперь брать взаймы дешевле, они будут потреблять больше и занимать от компаний, выпускающих кредитные карты, для финансирования этого потребления. Таким образом, с уменьшением r мы можем ожидать роста C, что приведет к увеличению расходов порожденная убывающей P. (Очевидно, что теперь C - это не просто функция Y, но на него также влияет r, что усложняет нашу модель.)

Вторая дополнительная причина связана с «эффектами богатства». Если цены на товары падают, а стоимость ваших активов - нет, вы чувствуете себя богаче и может начать потреблять больше. Кроме того, если r падает, значение любого облигации, которые вы держите, растут, и это заставит вас почувствовать себя богаче, и вы потреблять больше.

Итак, мы привели три причины, по которым падение уровня цен может вызвать большую сумму совокупных расходов .

Графически это способ обозначить наклон кривой AD вниз как функция уровня цен.

Показав, что AD наклоняется вниз как функция P, нам нужно посмотреть, как он будет сдвигаться, как один из факторов, которые мы сохранили постоянными (G, T, или г-жа) меняется.

Из нашего предыдущего анализа мы уже знаем, что:

а) увеличение G
б) снижение Т
c) увеличение Ms

Приведет к увеличению Y на текущем уровне цен.

Таким образом, если G увеличивается, T уменьшается, или Ms увеличивается, Y увеличивается. при текущем уровне цен - графически кривая AD сдвигается.

Аналогичным образом, уменьшение G, увеличение T или уменьшение Ms заставит AD переместиться.

5.3 Совокупный Поставка
Кривая совокупного предложения определяет реакцию цены на выпуск фирм. Он описывает, как фирмы захотят изменить общий объем выпуска. при изменении цен.

Осторожно Еще раз: Кривая совокупного спроса не похожа на рыночный спрос. кривая (или даже множество кривых рыночного спроса, сложенных вместе). так же Кривая совокупного предложения - это макро-концепция, использующая совершенно разные рассуждения из микромодели.

Так почему же совокупное предложение (общий объем совокупного вывод, что все фирмы в экономике вместе хотят продать) изменить как меняются цены?

Это действительно спорный вопрос, и продолжаем нам нужно разделить краткосрочные и долгосрочные ответы.

Для начала рассмотрим краткосрочную цену и выпуск . ответы.

Краткосрочный период в экономике - это ситуация, при которой рынки ресурсов еще не успели полностью адаптировать свои цены к изменившейся цене уровень. В частности, мы будем утверждать, что краткосрочный период - это период, в течение которого рынку труда еще не удалось полностью привести заработную плату в соответствие с изменение цен.

В краткосрочной перспективе мы утверждаем, что с увеличением P увеличивается AS.

Почему фирмы могут захотеть увеличить общий объем выпуска, который они предложение, если цены вырастут? Опять же, мы должны дать макроэкономический . объяснение.

Объяснение основывается на двух идеях:

а) При низком уровне производства и цен в экономике много недоиспользованные или неиспользованные ресурсы. Здесь любое смещение AD наружу (an увеличение совокупного спроса) может вызвать увеличение предложения продукции не требуя значительного повышения цен, поскольку фирмы не имеют нести слишком большие дополнительные расходы для увеличения предложения.

Однако по мере приближения экономики к полному использованию ресурсов на высоких уровнях производства, фирмы не имеют возможности увеличивать выпуск настолько, насколько совокупный спрос увеличивается. Если экономика исчерпала все неиспользованные ресурсы в производство, она достигла уровня полной занятости или максимального потенциальный ВВП.

б) Если заработная плата отстает от цен, то по мере роста цен фирма получает прибыль. увеличение. По мере увеличения общей прибыльности фирмы захотят продавать больше если им удастся привлечь ресурсы в производство.Обратите внимание, что при увеличении P если рост заработной платы соответствует P, рентабельность не меняется, и, следовательно, желание расширить производство. Таким образом, желание увеличить объем производства по мере роста цен может работать только если зарплата отстает от цены. Если затраты на вводимые ресурсы (особенно затраты на рабочую силу) не отстают от роста цен, то кривая AS вертикальная, так как рост цен не влияет на прибыльность и, следовательно, не приводит к желание расширять производство со стороны фирм.

При низком уровне Y в экономике остается много неиспользованных мощностей, которые он может увеличивать объем производства.Не требует больших изменений в ценах, чтобы увеличить выпуск, и если бы спрос увеличился, выпуск легко увеличиваются в такой ситуации.

По мере того, как экономика приближается к полной мощности, и уже не так просто увеличивать выпуск, только более высокие цены побудят фирмы производить больше товаров (помните, что мы предполагаем, что увеличение их затрат на ввод повышение цен, которые они могут взимать за товары).

Если экономика физически не может производить больше, рост цен может повысить прибыльность фирм, если зарплаты все еще отстают, но они не могут принести далее любые выходные ответы, поскольку выход уже на максимуме, мы можем производить при полной занятости.

Обратите внимание, что мы уже взяли самые общие макроэкономические условия во внимание (например, "много ли в экономике неиспользованных ресурсы ") в приятном как кривая.

Единственное, что мы оставляли неизменным в краткосрочной перспективе, - это затраты на ввод и общий уровень ресурсов. Таким образом, они сформируют наш ceteris paribus условий. Рассмотрим каждого по очереди:

a) Если затраты внезапно увеличиваются и цены не могут сразу адаптироваться, затем рентабельность снижается, и появляется AS.Поскольку большинство «затрат», кроме заработная плата включена в наш общий уровень цен, затраты на вводимые ресурсы могут создания такого типа изменений обычно являются затраты на вводимые ресурсы, которые не производятся в экономике: основные затраты, которые, как мы обычно видим, вызывают внезапные сдвиги в поставках - это стоимость импортируемых ресурсов, таких как нефть.

б) В случае стихийного бедствия, такого как наводнение или землетрясение что устраняет часть наших ресурсов, а затем начинает поступать предложение.

c) Если у нас есть увеличение инвестиций или улучшение технологий в долгосрочной перспективе этот рост проявляется в увеличении нашей способности предложение выпуск, и кривая предложения сдвигается.

5,4 Равновесие
Теперь, когда мы изучили, какова реакция на цены со стороны расходов, а со стороны выпуска мы можем сложить это вместе найти макроравновесие.

Равновесный уровень P и Y в макроэкономике будет где желаемый общий уровень расходов на товарных рынках точно соответствует желаемый общий уровень выпуска, который предприятия в экономике хотят продавать.

Таким образом, мы получим равновесный уровень цен и равновесный y в экономике, где AS = AD.

Здесь мы не будем вдаваться в обычную историю процесса уравновешивания, поскольку механика движения к равновесию предполагает слишком много взаимодействующих рынки - товарный рынок и денежный рынок со стороны спроса, и вопросы, где находится экономика, отставание в производственных затратах и ​​прибыльности сторона предложения. Мы работаем на очень высоком уровне общности. Оценка действительно ли экономика достигает равновесия, трудно, и многие экономисты не согласны с использованием этого графика, поскольку это не совсем выяснить, будут ли на самом деле реагировать все эти разные рынки и как и взаимодействовать таким образом, чтобы привести вас к равновесию.

5,5 длинный Запустить совокупное предложение
В конечном итоге заработная плата успевает полностью догнать цены, и у фирмы нет стимулов для получения прибыли для расширения производства. Таким образом, поскольку в долгосрочной перспективе нет отставания в заработной плате и нет увеличения прибыльности, предложение не реагирует на рост цен в долгосрочной перспективе запустить. Таким образом, долгосрочная кривая AS является вертикальной.

5.6 Эффективность фискальной и денежно-кредитной политики
Наконец, мы можем обсудить политику таким образом, чтобы инфляция.

Мы уже знаем, что можно попытаться увеличить объем производства через фискальную и денежно-кредитную политику.

Если правительство увеличивает G, уменьшает T или увеличивает Ms, это должны привести к увеличению совокупных расходов и, следовательно, совокупного спроса сдвинуть. Если экономика вялый, это очень эффективно для увеличения Y и, следовательно, занятость. Если экономика уже работает рядом или в на полную мощность, однако, политика не будет очень эффективной в увеличении Ю.

В долгосрочной перспективе при вертикальной фискальной и денежно-кредитной политике усилия по увеличению производства будут неэффективными.

5,7 Инфляция
Инфляция - это общее повышение уровня цен. То есть инфляция происходит, когда P увеличивается.

Таким образом, в вашем графике AS-AD, когда равновесие изменяется и P увеличивается от старого к новому равновесию, у вас инфляция.

Обратите внимание, что график AS-AD показывает общий уровень цен.Это является эквивалентом вашего неявного дефлятора gdp. Уровень инфляции требует можно узнать, узнав процентное изменение цен. Мы просто сосредоточиться на том, почему P может увеличиться здесь, а не обсуждать уровень инфляции для в настоящее время.

Причины инфляции:

A. Инфляция спроса
Инфляция спроса происходит, когда цены растут, потому что что-то (либо увеличение G, снижение T или увеличение Ms) вызывает увеличение AD.Увеличение AD вызывает рост цен.

Степень инфляции спроса будет зависеть от того, где находится экономика работает: при низких уровнях Y увеличение AD не вызывает значительного инфляция, но когда экономика находится на подъеме и почти полностью загружена, увеличивается в AD вызовет сильную инфляцию.

B. Рост издержек
Инфляция издержек происходит, когда что-то - например, внезапное увеличение цена на нефть - заставляет кривую предложения сдвигаться внутрь.Инфляция издержек обычно сигнализирует стагфляцию (стагнация выпуска плюс инфляция): цены растут даже при падении доходов.

Стагфляция очень неприятна для политиков. Здесь они одновременно столкнуться с инфляцией и рецессией. Если они решат бороться с рецессией и попробуйте увеличить выпуск, они должны увеличить AD. Но это вызовет P для дальнейшего увеличения и ухудшения инфляции. Если вместо этого они хотят принести цены снижаются и сдерживают инфляцию, они могут сделать это только за счет сокращения спроса и снижение AD.Это только усугубит рецессию и вызовет Y сжаться еще больше.

В крайних случаях политики могут прибегать к прямым затратам и контроль цен, поскольку это может помочь снизить инфляцию, не уменьшая Y. Но эти меры политически непопулярны, к тому же, если меры используемые слишком долго, они могут привести к неэффективности производства.

C. Инфляция, обусловленная ожиданиями
Как только инфляция начинается и продолжается некоторое время (например, может случиться с шоком стоимости), это очень сложно контролировать.Это потому, что когда фирмы ожидают, что цены будут продолжать расти, они будут повышать свои цены в соответствии с с этими ожиданиями, что приведет к росту цен, поскольку все Является ли это. Инфляционные ожидания затем включаются в ценообразование. решений и вызовет повышение цен само по себе. таким образом, инфляционный ожидания становятся самоисполняющимся пророчеством.

D. Долгосрочная устойчивая инфляция:
В долгосрочной перспективе, если инфляция сохранится и цены будут продолжать расти, тогда это должно быть потому, что что-то продолжает увеличивать AD и вызывать цены подниматься.Здесь мы будем работать с нашей долгосрочной кривой AS.

Это может произойти по двум причинам:

i) спирали заработной платы.
Фактически, если по какой-либо причине согласованное социальное распределение выход из строя или социальный договор о том, как будет делиться результат между заработной платой и разрывами прибыли, это может проявляться как нестабильный макроэкономическая инфляционная спираль.

Если работники обнаруживают, что даже при полной занятости, они не получают высокие зарплаты, они начнут настаивать на более высоких зарплатах и ​​лучшей доле продукции в экономике.Поскольку рынок труда напряженный, а экономика работает почти с полной занятостью, рабочие могут добиваться повышения заработной платы.

По мере того, как они добиваются лучшего распределения доходов Повышая зарплату, цены пока не имели шанса вырасти. Поскольку рабочие тратят больше своего дохода, чем те, кто получает прибыль (поскольку те, кто получает прибыль имеют тенденцию быть богаче и, следовательно, не тратят большую часть своих дополнительный доход), потребление увеличивается, и поэтому увеличивается объявление.

По мере увеличения AD, Y увеличивается, а P увеличивается.

Но в долгосрочной перспективе, поскольку заработная плата увеличилась, фирмы сталкиваются с "сжатие прибыли" их прибыль уменьшается. Таким образом, AS с сортировкой перемещается внутрь, заставляя Y падать, а P расти еще дальше.

Затем рабочие обнаруживают, что по мере роста цен прибыль, которую они получили при повышении заработной платы их уничтожили. Итак, снова они стремятся к более высокому заработная плата, которая вызывает рост потребления и рост.Тогда как фирмы приспосабливаются к более высокой заработной плате, краткосрочная AS переходит на место

Таким образом, когда общественное соглашение о том, как разделить общий выпуск между наемными работниками и разрывами прибыли может возникнуть инфляция спирали заработной платы.

ii) устойчивая денежная или фискальная экспансия
Если по какой-то причине правительство пытается увеличить Y сверх полного потенциала производства, и если федеральный резерв попытается удовлетворить это увеличение на поддерживая процентную ставку на низком уровне, тогда вы можете инфляция.

Допустим, экономика работает на полную мощность.

Правительство пытается увеличить занятость сверх этого уровня за счет увеличения G и, следовательно, увеличения AD.

Это приводит к увеличению P.

По мере увеличения P увеличивается Md. Теперь, если Md увеличивается, r увеличится.

Если ФРС желает сохранить процентные ставки на старом уровне, это увеличит Ms, чтобы попытаться удерживать r. Но увеличение Ms вызывает AD увеличивается дальше и, следовательно, вызывает увеличение P.Это, в свою очередь, увеличивает Md и вызывает увеличение r. Чтобы удерживать r, ФРС увеличит Ms, что, в свою очередь, увеличит AD и P и так далее. Результат попытки поддерживать процентную ставку на неприемлемо низком уровне за счет увеличения Ms может вызвать стойкую инфляцию в экономике в долгосрочной перспективе.


© 1998 С. Чарушила и Колин Дэнби.

агрегат | Блог пользователя Niktips

В моем предыдущем посте я дал общий обзор того, как NetApp использует NVRAM для кэширования записи.Теперь я хочу перейти к кэшированию чтения в основной памяти и функциям NetApp Flash Cache / Flash Pool.

Слои памяти

Первый уровень кэширования чтения в NetApp - это основная память. Например, в FAS3140 имеется 4 ГБ основной памяти ECC, а не 512 МБ NVRAM. Для FAS3220 это 12 ГБ. Вы можете проверить объем основной памяти в вашем фильтре, запустив:

> sysconfig -a

Но если у вас есть среда с интенсивным произвольным чтением и размер основной памяти слишком мал для ваших рабочих нагрузок, вместо покупки дополнительных шпинделей вы можете рассмотреть возможность использования функций Flash Cache или Flash Pool.

Flash Cache (ранее PAM - Performance Acceleration Module) - это карта PCIe с микросхемами флэш-памяти на борту. Самые последние модули Flash Cache II имеют 2 ТБ флэш-памяти. И вы можете разместить до 4 таких карт в high-end серии NetApp 6xxx (или 8 карт по 1 ТБ).

Flash Pool - это, по сути, Raid Group SSD-накопителя, которая объединена с Raid Group HDD в одном агрегате для обеспечения возможностей кэширования. Данные копируются (не перемещаются) с жестких дисков на твердотельные накопители, чтобы обеспечить более быстрый доступ к более часто используемым (горячим) блокам данных.И Flash Cash, и Flash Pool используют логику FIFO для удаления из кеша менее часто используемых (холодных) данных.

Флэш-кэш

Flash Cache - это второй уровень кэш-памяти чтения. Когда filer решает удалить кэшированные данные из основной памяти, они фактически перемещаются на карту Flash Cash. Точно так же, когда клиенту необходимо прочитать блок данных, а у файлового механизма нет данных в основной памяти, он сначала выполняет поиск во Flash Cache, и если его там нет, данные извлекаются с диска.

Flash Cache может работать в трех режимах: кэширование метаданных, обычное кэширование данных пользователя (по умолчанию) и кэширование данных с низким приоритетом.Первый режим кэширует только метаданные, второй кэширует метаданные и блоки данных, а последний позволяет кэшировать данные, которые обычно не кэшируются, то есть записи и последовательные чтения.

Фактически, когда запрос на запись поступает в систему, он сначала кэшируется в основной памяти, а затем регистрируется в NVRAM. Когда происходит CP, данные отправляются на жесткие диски и после этого становятся первой целью для удаления из основной памяти. Если вы включите кэширование данных с низким приоритетом, эти данные будут отправлены на карту Flash Cash.Это не кэширование записи как таковое, потому что записи уже были отправлены на диски. Но это полезно при рабочих нагрузках, когда к только что записанным данным может потребоваться повторный доступ через короткий промежуток времени. Это называется кэшированием чтения-записи.

Кэширование последовательных чтений обычно не является хорошей идеей, поскольку они перезаписывают большие объемы кеша. Но если для вашей среды это может быть полезно, вы снова можете использовать опцию кэширования данных с низким приоритетом.

Флэш-пул

Flash Pool имеет одно существенное отличие от Flash Cache.Он работает на агрегированном уровне, а не на системном уровне, как Flash Cache. Если у вас только одна стопка полок и один агрегат, это не имеет значения. Но это почти всегда не так.

Кэширование чтения

Flash Pool использует практически тот же механизм для кэширования чтения. При первом доступе к данным они попадают в основную память. Когда фильтру необходимо освободить место в основной памяти, блоки перемещаются на SSD-диски как часть точки согласованности.

NetApp использует сканер для удаления блоков из кэша SSD (см. Рисунок выше).Когда кеш заполняется, включается сканер и снижает температуру каждого блока на один уровень. Блоки с самой низкой температурой выселяются. Каждый раз, когда клиент обращается к блоку, его температура увеличивается.

Кэширование записи

Flash Pool может использоваться для кэширования записи частичной перезаписи, в отличие от Flash Cache, который является чисто кешем чтения.

WAFL оптимизирован для записи, поскольку файлер может помещать данные в любое место файловой системы. И когда поступают новые данные, filer выполняет так называемую «полную запись», которая записывает полную полосу данных и четности.Но когда необходимо перезаписать часть страйпа, все остальные блоки данных из страйпа необходимо прочитать с диска, чтобы пересчитать четность. Это очень дорогая операция. Flash Pool можно использовать для кэширования частичной перезаписи и даже лучшей оптимизации производительности.

Если включено кэширование записи, эти данные записываются не на жесткие диски, а на твердотельные диски как часть точки согласованности. И, в отличие от кеширования чтения, временно существует только на SSD.

После каждого запуска сканера температура блока кэша записи уменьшается на единицу.Когда запись перезаписывается, температура возвращается к норме, но не может быть выше этого значения. Когда блок собирается удалить, он считывается обратно в основную память и затем записывается на жесткие диски как часть следующего CP.

Политики

Политики чтения / записи

Flash Pool почти такие же, как и политики Flash Cache. Политики чтения: мета, случайное чтение (по умолчанию), случайное чтение-запись, нет. Политики записи: произвольная запись, нет (по умолчанию).

Банкноты

Flash Pool и Flash Cache можно объединить в одной системе и настроить на уровне тома.Но Flash Cache нельзя использовать для томов, которые уже кэшируются Flash Pool. Либо-либо.

Файловые системы

NetApp имеют встроенную функцию Predictive Cache Statistics (PCS), которая позволяет анализировать рабочую нагрузку и прогнозировать, выиграет ли система хранения от дополнительного кеша.

Дополнительная литература

TR-3832: Рекомендации по использованию Flash Cache

TR-3801: Введение в прогнозируемую статистику кеширования

TR-4070: Руководство по проектированию и внедрению флэш-пула

Различия между NetApp Flash Cache и Flash Pool

7 ЛАБОРАТОРНЫХ ИСПЫТАНИЙ ОБЪЕКТА ДЛЯ ПРОВЕРКИ КАЧЕСТВА ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В ДОРОЖНЫХ РАБОТАХ

Заполнитель играет важную роль в строительстве дорожного покрытия.Заполнители в значительной степени влияют на способность дорожного покрытия передавать нагрузку. Следовательно, важно, чтобы они были тщательно протестированы перед использованием в строительстве. Мало того, что заполнители должны быть прочными и долговечными, они также должны иметь надлежащую форму и размер, чтобы дорожное покрытие действовало монолитно. Заполнители испытываются на прочность, ударную вязкость, твердость, форму и водопоглощение.

Чтобы определить пригодность заполнителя для использования в строительстве дорожного покрытия, проводятся следующие испытания:

  1. Испытание на раздавливание
  2. Испытание на истирание
  3. Испытание на удар
  4. Тест на работоспособность
  5. Тест формы
  6. Тест на удельный вес и водопоглощение
  7. Испытание на адгезию битума

1.Испытание на раздавливание

Рис. 1 Установка для испытания на раздавливание

Одна из моделей, в которых материал дорожного покрытия может разрушиться, - это раздавливание под действием сжимающего напряжения. Тест стандартизирован IS: 2386 part-IV и используется для определения прочности агрегатов на раздавливание. Величина дробления заполнителя обеспечивает относительную меру сопротивления раздавливанию при постепенно прилагаемой дробящей нагрузке.

Испытание заключается в испытании образца заполнителя в стандартной форме на сжатие при стандартных условиях нагрузки (см. Рис. 1).Сухие агрегаты, проходящие через сита 12,5 мм и оставшиеся сита 10 мм, заполняют цилиндрической мерой диаметром 11,5 мм и высотой 18 см в три слоя. Каждый слой утрамбовывается 25 раз стандартным утрамбовочным стержнем. Образец для испытаний взвешивают и помещают в испытательный цилиндр в три слоя, каждый слой снова утрамбовывается. Образец подвергается сжимающей нагрузке 40 тонн, постепенно прикладываемой со скоростью 4 тонны в минуту. Затем измельченные агрегаты просеиваются через сито 2,36 мм и вес проходящего материала ( W2 ) выражается в процентах от веса всего образца ( W1 ), который представляет собой величину измельчения агрегата.

Совокупное значение дробления = (W1 / W2) * 100

Значение меньше 10 означает исключительно сильный агрегат , тогда как выше 35 обычно рассматривается как слабый агрегат .

Также читайте: Процедура испытания на раздавливание агрегата

Также прочтите: Процедура испытания на дробление агрегатов

2. испытание на абразивный износ

Рис. 2 Установка для испытания на истирание в Лос-Анджелесе

Испытание на истирание проводится для проверки твердости заполнителей и определения того, подходят ли они для различных работ по строительству дорожного покрытия.Испытание на истирание в Лос-Анджелесе является предпочтительным для определения твердости и стандартизировано в Индии ( IS: 2386, часть IV, ).

Принцип испытания на истирание в Лос-Анджелесе состоит в том, чтобы определить процент износа из-за относительного трения между заполнителем и стальными шариками, используемыми в качестве абразивной загрузки.

Машина

Los Angeles состоит из круглого барабана с внутренним диаметром 700 мм и длиной 520 мм, установленного на горизонтальной оси, что позволяет ему вращаться (см. Рис. 2).В цилиндр вместе с агрегатами помещается абразивная шихта, состоящая из чугунных сферических шаров диаметром 48 мм и массой 340-445 г. Количество абразивных сфер варьируется в зависимости от градации образца. Количество используемых заполнителей зависит от градации и обычно составляет 5-10 кг. Затем цилиндр блокируется и вращается со скоростью 30-33 об / мин, в общей сложности 500-1000 оборотов в зависимости от градации агрегатов.

После заданных оборотов материал просеивается через 1.Сито 7 мм и прошедшая фракция выражаются в процентах от общей массы образца. Это значение называется значением абразивного износа Лос-Анджелеса.

Максимальное значение 40 процентов разрешено для базового курса WBM в условиях Индии. Для битумного бетона указано максимальное значение 35 процентов .

Также прочтите: Лос-Анджелесская процедура испытания агрегатов на абразивный износ

3. испытание на удар

Рис-3 Установка для испытания на удар

Испытание на ударную вязкость проводится для оценки устойчивости агрегатов к ударам.Заполнители, прошедшие через сито 12,5 мм и задержанные на сите 10 мм, заполняют стальную цилиндрическую чашку с внутренним диаметром 10,2 мм и глубиной 5 см, которая прикрепляется к металлическому основанию машины для испытаний на удар. Заливка материала осуществляется в 3 слоя, каждый слой утрамбован на 25 ударов (см. Рис. 3). Металлический молот весом от 13,5 до 14 кг устанавливают таким образом, чтобы он падал со свободным падением 38,0 см с помощью вертикальных направляющих, и испытуемый образец подвергали 15 ударам. Измельченный заполнитель пропускают через 2 штуки.Сито IS 36 мм. И величина удара измеряется как процент заполнителей, прошедших сито ( W2 ), к общей массе образца ( W1 ).

Суммарная ударная вязкость = (W1 / W2) * 100

Заполнители будут использоваться для покрытия , величина удара не должна превышать 30% . Для битумного щебня максимально допустимое значение составляет 35 процентов . Для базовых слоев макадама с водным покрытием максимально допустимое значение, определенное IRC, составляет 40 процентов.

Также прочтите: Процедура испытания заполнителей на ударную вязкость

4. тест на звук

Испытание на прочность предназначено для изучения устойчивости агрегатов к атмосферным воздействиям путем проведения ускоренных циклов испытаний на атмосферостойкость. Пористые агрегаты, подвергнутые замораживанию и оттаиванию, могут преждевременно разрушиться. Чтобы убедиться в долговечности таких агрегатов, они подвергаются ускоренному испытанию на прочность, как указано в IS: 2386 part-V .

Агрегаты заданного размера подвергаются циклам попеременного смачивания в насыщенном растворе сульфата натрия или сульфата магния в течение 16-18 часов, а затем сушатся в сушильном шкафу при 105-110 0 ° C до постоянного веса. После пяти циклов определяют потерю веса агрегатов путем просеивания всех частиц меньшего размера и взвешивания.

Потеря веса не должна превышать 12 процентов при испытании с сульфатом натрия и 18 процентов с раствором сульфата магния .

Также читайте: Процедура испытания агрегатов на исправность

5. тесты формы

Рис-4 Датчик отслаивания

Форма частиц совокупной массы определяется процентным содержанием в ней хлопьевидных и удлиненных частиц. Хрупкие или удлиненные заполнители ухудшают удобоукладываемость и стабильность смесей.

Индекс чешуйчатости определяется как процент по массе частиц заполнителя, наименьший размер которых меньше 0.В 6 раз больше их среднего размера . Для этого теста используется датчик отслаивания (см. Рис. 4). Процедура испытаний была стандартизирована в Индии ( IS: 2386 часть I ).

Индекс удлинения заполнителя определяется как процентное содержание по массе частиц, наибольший размер (длина) которых превышает их средний размер в 1,8 раза. Это испытание применимо к агрегатам размером более 6,3 мм. Для этого испытания используется измеритель удлинения (см. Рис. 5). Этот тест также указан в ( IS: 2386 Part-I ).Однако не существует признанных пределов для индекса удлинения.

Рис. 5 Датчик удлинения

Также прочтите: Процедура испытания значения совокупного индекса лещадности

Также читайте: Процедура испытания значения совокупного индекса удлинения

6.Удельный вес и водопоглощение

Удельный вес и водопоглощение заполнителей являются важными свойствами, необходимыми для создания бетонных и битумных смесей. Удельный вес твердого вещества - это отношение его массы к массе равного объема дистиллированной воды при определенной температуре.Поскольку заполнители могут содержать водопроницаемые пустоты, используются два показателя удельного веса заполнителей:

  1. Кажущийся удельный вес и
  2. Насыпной удельный вес.

Кажущийся удельный вес , G приложение , рассчитывается на основе чистого объема заполнителей, то есть объема без учета водопроницаемых пустот. Таким образом,

G приложение = [(M D / V N )] / W

Где,

M D - масса агрегата в сухом состоянии,

V N - чистый объем агрегатов без учета объема поглощенного вещества,

Вт - плотность воды.

Насыпной удельный вес , G bulk , рассчитывается на основе общего объема заполнителей, включая водопроницаемые пустоты. Таким образом,

G навалом = [(M D / V B )] / W

Где,

V B - общий объем агрегатов, включая объем поглощенной воды.

Водопоглощение: Разница между кажущимся и объемным удельным весом - не что иное, как водопроницаемые пустоты заполнителей.Мы можем измерить объем таких пустот, взвесив заполнители в сухом состоянии и в состоянии с насыщенной поверхностью в сухом состоянии, когда все проницаемые пустоты заполнены водой. Разница между двумя вышеупомянутыми - M W .

M W - масса сухих заполнителей минус масса заполнителей, насыщенных поверхностью в сухом состоянии. Таким образом,

Водопоглощение = (M W / M D ) * 100

Плотность заполнителей, обычно используемых в дорожном строительстве, составляет примерно 2.5 до 2,9. Значения водопоглощения колеблются от 0,1 до примерно 2,0% для заполнителей, обычно используемых в дорожных покрытиях.

Также прочтите: Методика определения удельного веса и водопоглощения заполнителей

7. Тест на адгезию битума

Битум хорошо сцепляется со всеми обычными типами дорожных агрегатов, если они сухие и не содержат пыли. В отсутствие воды практически не возникает проблем с адгезией битумной конструкции.

Проблема с адгезией возникает, когда заполнитель влажный и холодный.Эта проблема может быть решена путем удаления влаги из заполнителя путем сушки и повышения температуры смешивания. Кроме того, присутствие воды вызывает удаление связующего с заполнителей с покрытием. Эта проблема возникает, когда битумная смесь водопроницаема.

Несколько лабораторных испытаний проводятся для произвольного определения адгезии битумного вяжущего к заполнителю в присутствии воды. Тест статическим погружением разработан IRC и очень прост. Принцип испытания заключается в погружении заполнителя, полностью покрытого связующим, в воду, поддерживаемую при температуре 40 0 ° C, в течение 24 часов.

IRC установил максимальное значение вскрытия агрегатов, которое не должно превышать 5%.

Список кодов IS, относящихся к совокупному тестированию

Тесты для агрегатов с кодами IS

Имущество агрегата

Тип теста

Метод испытаний

Прочность на раздавливание Испытание на раздавливание IS: 2386 (часть 4)
Твердость Тест на истирание, Лос-Анджелес IS: 2386 (Часть 5)
Прочность Испытание на ударную вязкость IS: 2386 (Часть 4)
Прочность Тест на работоспособность IS: 2386 (Часть 5)
Факторы формы Тест формы IS: 2386 (Часть 1)
Удельный вес и пористость Испытание на удельный вес и испытание на водопоглощение IS: 2386 (Часть 3)
Адгезия к битуму Стоимость вскрытия агрегата IS: 6241-1971

Автор

Доктор.Том V Мэтью (ИИТ Бомбей)

Агрегатные функции SQL

Сводка : в этом руководстве вы узнаете об агрегатных функциях SQL, включая AVG () , COUNT () , MIN () , MAX () и SUM () .

Агрегатная функция SQL вычисляет набор значений и возвращает одно значение. Например, функция среднего значения ( AVG ) принимает список значений и возвращает среднее значение.

Поскольку агрегатная функция работает с набором значений, она часто используется с предложением GROUP BY оператора SELECT . Предложение GROUP BY делит набор результатов на группы значений, а агрегатная функция возвращает одно значение для каждой группы.

Ниже показано, как агрегатная функция используется с предложением GROUP BY :

 

SELECT c1, aggregate_function (c2) ИЗ таблицы ГРУППА ПО c1;

Ниже приведены наиболее часто используемые агрегатные функции SQL:

  • AVG () - возвращает среднее значение набора.
  • COUNT () - возвращает количество элементов в наборе.
  • MAX () - возвращает максимальное значение в наборе.
  • MIN () - возвращает минимальное значение в наборе
  • SUM () - возвращает сумму всех или отдельных значений в наборе

За исключением функции COUNT () , агрегатные функции SQL игнорировать нуль.

Агрегатные функции можно использовать как выражения только в следующих случаях:

  • Список выбора инструкции SELECT , будь то подзапрос или внешний запрос.
  • A HAVING clause

AVG

Функция AVG () возвращает средние значения в наборе. Ниже показан синтаксис функции AVG () :

 

AVG (ALL | DISTINCT)

Ключевое слово ALL указывает функции AVG () на вычисление среднего всех значений, в то время как DISTINCT Ключевое слово заставляет функцию работать только с отдельными значениями.По умолчанию используется опция ALL .

В следующем примере показано, как использовать функцию AVG () для расчета средней заработной платы каждого отдела:

 

SELECT имя_отдела, КРУГЛЫЙ (СРЕДН. (зарплата), 0) средн_зарплата ИЗ сотрудники ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ отделы ИСПОЛЬЗУЕМ (Department_id) ГРУППА ПО имя_отдела ЗАКАЗАТЬ ПО название_отдела;

MIN

Функция MIN () возвращает минимальное значение набора.Ниже показан синтаксис функции MIN () :

 

MIN (столбец | выражение)

Например, следующий оператор возвращает минимальную зарплату сотрудников в каждом отделе:

 

SELECT название_отдела, MIN (зарплата) min_salary ИЗ сотрудники ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ отделы ИСПОЛЬЗУЕМ (Department_id) ГРУППА ПО имя_отдела ЗАКАЗАТЬ ПО название_отдела;

MAX

Функция MAX () возвращает максимальное значение набора.Функция MAX () имеет следующий синтаксис:

 

MAX (столбец | выражение)

Например, следующий оператор возвращает самую высокую зарплату сотрудников в каждом отделе:

 

SELECT название_отдела, MAX (зарплата) high_salary ИЗ сотрудники ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ отделы ИСПОЛЬЗУЕМ (Department_id) ГРУППА ПО имя_отдела ЗАКАЗАТЬ ПО название_отдела;

COUNT

Функция COUNT () возвращает количество элементов в наборе.Ниже показан синтаксис функции COUNT () :

 

COUNT ([ALL | DISTINCT] column | выражение | *)

. Например, в следующем примере используется функция COUNT (*) для возврата количества сотрудников каждого отдела:

 

SELECT имя_отдела, COUNT (*) штат ИЗ сотрудники ВНУТРЕННЕЕ СОЕДИНЕНИЕ отделы ИСПОЛЬЗУЕМ (Department_id) ГРУППА ПО имя_отдела ЗАКАЗАТЬ ПО название_отдела;

СУММ

Функция СУММ () возвращает сумму всех значений.

alexxlab

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *