Задачи статистической группировки: 2. Основные задачи и виды группировок. Общая теория статистики: конспект лекции

Содержание

Задачи статистических группировок, их виды.

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Узнать стоимость

Выделяют следующие основные задачи, решаемые с помощью метода статистических группировок: образование социально-экономических типов явлений; изучение строения изучаемых явлений и структурных изменений, происходящих в них; выявление связи между изучаемыми признаками.

Для решения этих задач соответственно применяют типологические, структурные и аналитические группировки.

Типологическая группировка – это разделение исследуемой качественно разнородной совокупности на классы, социально-экономические типы, однородные группы единиц в соответствии с правилами научной группировки. Примером является группировка промышленных предприятий по формам собственности.

При проведении типологической группировки основное внимание должно быть уделено идентификации типов социально-экономических явлений.

Структурной называется группировка, в которой происходит разделение однородной совокупности на группы, характеризующие ее структуру по какому-либо варьирующему признаку.

Аналитическая группировка выявляет взаимосвязи между изучаемыми явлениями и их признаками.

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

Статистическая сводка и группировка. Задачи по статистике с решением онлайн

Группировка — это разграничение изучаемой совокупности по значениям одного или нескольких признаков на качественно однородные группы и характеристика их системой показателей. В зависимости от поставленной цели и конкретного содержания исследуемого материала посредством группировок решают три основные задачи:

выделяются социально-экономические типы явлений;выявляются состав и структура совокупности;устанавливаются, изучаются причинно-следственные связи между признаками явлений.

Соответственно этим задачам используются три вида группировок — типологические, структурные и факторные.

На основе типологических группировок осуществляется образование однокачественных групп или типов явлений. Структурные группировки позволяют выявить внутреннее состояние явлений. При построении структурных группировок по количественным признакам устанавливаются границы выделяемых групп. Решая вопрос о величине интервала групп (или, что то же, о числе групп), необходимо иметь в виду, что следует выбирать такое число групп, чтобы при этом не наблюдалось существенных отклонений от равномерного распределения внутри каждой группы. Величина равного интервала в этом случае определяется по формуле:

и -минимальное и максимальное значения группировочного признака;

n — число выделяемых групп. Хороший способ приближенного определения интервала группировки может быть получен на основе формулы Стерджесса:

где - число единиц совокупности.

Статистические ряды, в которых показывается только распределение единиц в изучаемой совокупности в зависимости от величины признака, обычно называют рядами распределения или вариационными рядами.

Величина равного интервала при построении вариационных рядов распределения используется в тех случаях, если соотношение максимального и минимального значений группировочного признака не превышает десятикратного значения. В случаях значительной вариации группировочного признака целесообразно применять кратные интервалы. В практике статистических исследований обычно используют удвоенные кратные интервалы, т. е. величина каждого последующего интервала по сравнению с предыдущим удваивается. Для выявления специфических особенностей распределений, допустим изучение характера концентрации производства, могут быть использованы неравные интервалы.

Интервалы группировки считаются обоснованными, если коэффициент вариации признака в них не превышают 33%. Посредством факторной группировки устанавливаются и изучаются причинно-следственные связи между признаками однородных явлений.

Задача

Имеются следующие данные об урожайности картофеля и количеством внесенных минеральных удобрений по 10 сельскохозяйственным предприятиям:

Номер колхоза	Урожайность, ц/га	Внесено минеральных удобрений на 1 га, кг	Номер колхоза	Урожайность, ц/га	Внесено минеральных удобрений на 1 га, кг
1	128	140	6	183	197
2	179	262	7	201	246
3	221	289	8	195	276
4	136	191	9	141	187
5	164	202	10	192	253

Для изучения зависимости между урожайностью картофеля и внесенными минеральными удобрениями произведите группировку сельскохозяйственных предприятий, образовав 3 группы предприятий с равными интервалами. По каждой группе и по совокупности в целом подсчитайте:

число предприятий;
среднюю урожайность картофеля;
средний объем внесенных минеральных удобрений на 1 га, кг.

Результаты представьте в таблице и сделайте выводы.

Если вам сейчас не требуется платная помощь с решением задач, контрольных работ и типовых расчетов, но может потребоваться в дальнейшем, то, чтобы не потерять контакт
вступайте в группу ВК
сохраните контакт WhatsApp (+79688494598)
сохраните контакт Телеграм (@helptask) .

Решение

Расположим предприятия в таблице по возрастанию урожайности.

Произведем расчет групп:

Длина интервала:

1-я группа: 128 –159 ц/га

2-я группа: 159 –190 ц/га

3-я группа: 190 –221 ц/га

Номер колхоза	Урожайность, ц/га	Внесено минеральных удобрений на 1 га, кг
128 — 159
1	128	140
4	136	191
9	141	187
Итого	405	518
159 – 190
5	164	202
2	179	262
6	183	197
Итого	526	661
190 – 221
10	192	253
8	195	276
7	201	246
3	221	289
Итого	809	1064

Получаем следующую группировку:

Группировка сельскохозяйственных предприятий по урожайности

Урожайность, ц/га	Число предприятий	Средняя урожайность, ц/га	Средний объем внесенных минеральных удобрений на 1 га, кг
128 – 159	3	135,0	172,7
159 – 190	3	175,3	220,3
190 -221	4	202,3	266,0
Итого	10	174,0	224,3

Таким образом получаем, что между урожайностью и внесением минеральных удобрений существует прямая зависимость. Чем больше урожайность на предприятии, тем больше предприятие вносило минеральных удобрений на 1 га.

основные понятия, этапы, группировка материалов, задачи

В методе статистических группировок совокупность изучаемых явлений делится на классы и подклассы, которые имеют однородную структуру по определенным характеристикам. Каждое такое разделение описывается системой статистических показателей. Сгруппированные данные могут быть представлены в таблицах.

Данное действие является основным методом, используемым при фактическом изучении социальных явлений. Оно возникает в качестве предпосылки для применения различных группировок статистических данных, процедур и аналитических методов. Например, классификация необходима для того, чтобы использовать любые обобщающие индексы, например, средние.

Вклад В.И. Ленина

В дореволюционной российской статистике, в частности, в различных земствах (это органы местного самоуправления), значительный опыт был приобретен в группировке различных видов организаций. И также в это время был проделан существенный труд по разработке не только таблиц с классификацией по одной характеристике, но и более сложных схем. В них все данные группируются по двум и более параметрам. Однако теоретические вопросы, связанные с использованием методов статистических группировок, не получили научного обоснования. Такое положение дел сохранялось вплоть до работ В.И. Ленина. Он имел высокое мнение о познавательной ценности и практической важности классификации. В отношении таблиц, основанных на признаках статистической группировки, по более чем одной характеристике, Ленин писал: «Можно без преувеличения сказать, что они произведут революцию в науке и, конечно же, в экономике сельского хозяйства».

Принципиальное значение имеют рекомендации Владимира Ильича о необходимости предварительного политико-экономического анализа характера закономерностей и определения типов явлений перед началом экспериментов с классифицированием исходных данных.

Этапы статистических группировок

Систематизирование используется не только при анализе структуры населения, но также при определении типов явлений и при изучении взаимосвязей между различными характеристиками или факторами. Примерами группировок, которые выражают структуру населения, являются классификации людей по возрасту (с интервалами в один год или, чаще, пять лет) и предприятий по размеру.

Путем объединения классов или установления неравномерных интервалов, можно установить качественные различия между отдельными системами, а затем определить технико-экономические или социально-экономические типы соответствующих субъектов (например, предприятий или ферм). Таким образом, группирование населения страны по возрасту может осуществляться на основе, помимо простых хронологических объектов, таких специальных разделений, как женщины в возрасте от 16 до 54 лет и мужчины от 16 до 59 лет. Использование этих специальных классов позволяет рассчитывать национальный экономический индекс, известный как трудовые ресурсы страны. Границы интервалов несколько произвольны и могут отличаться в разных государствах.

Задача

Детальное количественное классифицирование предприятий и фирм позволяет перейти к определению нескольких основных качественных групп, таких как малые, средние и крупные организации. После этого можно прояснить ряд общих экономических проблем, например, процесс концентрации производства, рост эффективности промышленности и увеличение результативности труда. Новые данные Владимира Ильича Ленина о законах, регулирующих развитие капитализма в сельском хозяйстве, представляют собой блестящий пример глубокого анализа, который использует группировку для демонстрации сложного характера закономерностей. И также отношений между размером предприятия и его полной производительностью.

Самая главная и трудная задача статистических группировок, заключается в выявлении и подробном описании типов социально-экономических явлений. Такие субъекты представляют собой выражение форм определенного социального процесса или основных характеристик. Именно они представляются общими для многих отдельных явлений. В своем анализе расслоения крестьянства Владимир Ильич Ленин использовал группировку основательно и всесторонне. В первую очередь он раскрыл процесс формирования основных социальных классов в дореволюционной России, в западноевропейской деревне и в сельском хозяйстве США.

И, как оказалось, советские данные имеют значительный опыт типологических и статистических группировок. Например, баланс народного хозяйства СССР предполагает сложную и разветвленную систему классифицирования. Другие примеры типологической статистической группировки в советском пространстве, включают в себя систематизирование населения по социальным классам. А также объединение основных производственных фондов по социально-экономическим типам промышленных единиц. И также можно привести такой пример, как группировка статистической совокупности общественного продукта.

Буржуазная классификация недостаточно использует систематизацию. Когда применяется группировка, она, по большей части, неверна и не способствует характеристике истинного положения дел в капиталистических странах. Например, классифицирование сельскохозяйственных предприятий по площади земли, преувеличивает положение мелкого производства в данном русле. А группировка населения по профессиям не раскрывает истинную классовую структуру буржуазного общества.

Социально-экономические характеристики социалистического государства предоставляют новые приложения для статистической группировки. Классифицирование используется для анализа выполнения национальных экономических планов, определения причин отставания некоторых предприятий и секторов. И также выявления неиспользованных ресурсов. Например, предприятия могут быть сгруппированы в соответствии со степенью выполнения плана или уровнем рентабельности. Большое значение для характеристики внедрения научно-технического прогресса в промышленность имеет группировка предприятий, по таким технико-экономическим данным, как степень автоматизации и механизации и количество электроэнергии, доступной для труда.

Сгруппированные данные являются сведениями, сформированными путем объединения отдельных группировок статистического наблюдения о наличии переменного на отдельные классы, так что распределение частот этих систем служит удобным средством обобщения и анализа всех материалов.

Информация

Данные могут быть определены как группы с материалом, которые представляют качественные или количественные атрибуты переменной или набора непостоянных. Это аналогично утверждению, что классы могут быть любым набором информации, которая описывает сущность. Системы, в группировке статистических данных, могут быть классифицированы на сгруппированные и не сгруппированные объекты.

Любая информация, которую человек соберет в первую очередь, является неклассифицированной. Не сгруппированные статистические группировки — это данные, но только в не обработанном виде. Примером таких систем является любой список чисел, который только можно придумать.

Первый тип классификаций

Сгруппированные данные — это информация, которая была организована в группы, известные как классы. Такой тип уже был классифицирован, и, таким образом, был проведен некоторый уровень анализа. Это означает, что вся информация больше не является необработанной.

Класс данных — это группа, которая связана с определенным пользовательским свойством. Например, если руководитель предприятия собирал людей, которых он принимает на работу в определенный год, он мог бы сгруппировать их в системы по возрасту: двадцати, тридцати, сорока годам и так далее. И каждая из этих групп называется классом.

В свою очередь, это не последнее разделение. Каждый из этих классов имеет определенную ширину, и это называется интервалом или размером. Это понятие очень важно, когда речь идет о построении гистограмм и частотных диаграмм. Все классы могут иметь одинаковый или разный размер, в зависимости от того, как будет группироваться вся информация. Интервал системы всегда является целым числом.

Ограничения класса и его границы

Первое понятие относится к фактическим значениям, которые можно увидеть в конечной таблице. Ограничения класса делятся на две категории: нижний предел системы и верхняя граница. Конечно же, для обеспечения правильности и информативности используются все разделения при составлении таблиц.

Но, с другой стороны, границы классов не всегда соблюдаются в таблице частот. Данное понятие дает истинный интервал систем и, подобно различным ограничениям, также делится на рубежи нижнего и верхнего значения.

Живые и неживые группы

Наука стремится понять и объяснить природные явления. Ученые понимают вещи, классифицируя их. Это относится как к живым существам, так и к неживым группировкам статистических материалов.

В свою очередь, такие типы можно разделить на группы в зависимости от контрастных свойств. Например, если студенты составили списки в своих научных журналах о различных материалах и предметах, которые они изучали, они могут использовать эти данные для расширения знаний и информации о системах, которые они исследовали.

Все знания могут быть отсортированы или классифицированы по различным контрастным свойствам. Вот некоторые примеры:

Металлы против различных неметаллов.
Каменная местность вместо пустыни или луга.
Видимые кристаллы против незримых минералов.
Естественный процесс вместо искусственного.
Вещества плотнее воды или менее весомые, чем данная жидкость.
Магнитный против немагнитного.

А также можно составить групповые различия по следующим признакам:

Состояние веществ при комнатной температуре (твердое, жидкость, газ).
Плавкость металлов.
Физические свойства и так далее.

Материалы:

Различные статьи, которые служат примерами категорий выше.
Магниты для проверки свойств материалов.
Контейнер с водой, чтобы проконтролировать, плавают ли предметы или тонут.
Научные журналы.

Процедура работы

Как именно все происходит:

Студенты работают в группах. Каждой дают некоторые материалы и просят найти способы группировки предметов по категориям. Они разрабатывают критерии, которые будут использовать, а затем сортируют элементы соответствующим образом. Таблицы результатов фиксируются в их научных журналах.
После группировки материалов они снова сортируются по другим критериям. Следующим шагом также будет составления списка результатов. И после этого пишется дополнительный ряд элементов, которые были отсортированы по-разному из-за изменения критериев.
Студенты фиксируют наблюдения и таблицы в своих научных журналах.

Результаты

Студенты фиксируют серию таблиц, которые показывают, как их предметы сортируются на основе каждого из критериев. Например, у группы учеников есть скрепка, маленький кусочек гранита, пробка, пластиковая игрушка. И тогда пара таблиц сортировки может выглядеть так, как написано ниже.

Предметы отсортированы по магнетизму.
Предметы отсортированы по плотности, по сравнению с водой.

После этого, студенты делают презентации для класса. Они обсуждают, почему разные предметы классифицируются по-разному в зависимости от используемых критериев.

Студенты повторяют эти наблюдения каждый раз, применяя разные свойства.

Обсуждение

На этом этапе:

Студенты могут распространить эти наблюдения на другие материалы, уже без каких-либо практических исследований.
Примерами могут служить образцы разных типов горных пород. Студенты узнают, как делать более тщательные наблюдения и писать точно о том, что они видят, с помощью луп и других предметов, которые они используют.
Если ученики создали индексный файл свойств, записанный на карточках, их также можно отсортировать. Это будет полезно, если указатель содержит дополнительные материалы, которых нет в классе.

Распространенным способом обработки непрерывных количественных данных является подразделение всего диапазона смыслов на несколько поддиапазонов. Необходимо присваивать каждому материалу постоянное значение класса, в который он попадает. Стоит обратить внимание, что набор данных изменяется от непрерывного к дискретному.

Понятие статистической группировки

Систематизирование выполняется путем определения набора диапазонов, а затем подсчета количества данных, попадающих в каждый из них. Поддиапазоны не перекрываются. Они должны охватывать весь диапазон набора данных.

Одним из наиболее удачных способов визуализации сгруппированных систем является гистограмма. Она представляет собой набор прямоугольников, где основание фигуры охватывает значения в диапазоне, связанном с ним. А высота соответствует количеству информации.

Статистические группировки, их виды и задачи.

Задачи сводки и ее содержание.

Тема 3. Статистическая сводка материалов наблюдения о коммерческой деятельности

Ошибки стат. наблюдений

Все ошибки наблюдения можно назвать ошибками регистрации. Но они имеют разный характер и по-разному сказываются на результатах стат. исследования. Ошибки бывают:

‣‣‣случайные ошибки не имеют какой либо направленности. Это описки , оговорки, перестановки цифр при записи цифровых данных и т.д. При обобщении массового материала они взаимопогашаются и не могут исказить значений сводных показателей и результаты анализа.

‣‣‣систематические являются не случайными и имеют определенную направленность. Οʜᴎ приводят к искажению результатов стат исследования. Эти ошибки, как правило, являются преднамеренными (преуменьшение доходов, округляют возраст . . .).

Ошибки репрезентативности характерны только для несплошного наблюдения. Οʜᴎ возникают потому, что отобранная и обследованная совокупность недостаточно точно воспроизводит (репрезентирует) всю исходную совокупность в целом.

Ошибки репрезентативности также бывают случайные и систематические.

Все ошибки крайне важно выявить и исправить. Прежде всего следует провести проверку полноты собранных данных, т. е. определить, все ли отчетные единицы заполнили статистические формуляры и значения всех ли показателей отражены в них, а затем провести арифметический контроль. Он основывается на использовании количественных связей между значениями различных показателей. В программу статистического наблюдения целесообразно включать показатели, которые дают возможность провести арифметический контроль. И Логический контроль, который также основывается на знании логических взаимосвязей между признаками.

1. Задачи сводки и ее содержание.

2. Статистические группировки, их задачи и виды.

3. Принципы построения статистической группировки.

4. Ряды распределения.

Информация об отдельных единицах совокупности, получаемая в процессе статистического наблюдения, характеризует их с различных сторон. Важнейшим этапом исследования является систематизация первичных данных и получение на этой базе сводной характеристики объекта в целом при помощи обобщающих показателей, что достигается путем сводки и группировки первичного статистического материала.

Статистическая сводка — систематизация единичных фактов, позволяющая перейти к обобщающим показателям для выявления типичных черт и закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом.

Статистическая сводка различается по ряду признаков:

1. по сложности построения

2. месту проведения

3. способу обработки материалов статистического наблюдения

По первому признаку различают:

а) простую сводку — операции по подсчету общих итогов по совокупности единиц наблюдения

б) сложную сводку — как комплекс операций, включающих группировку единиц наблюдения, подсчет итогов по каждой группе и по всему объекту и представлении результатов в виде статистических таблиц.

По второму признаку различают:

Централизованная, когда весь первичный материал поступает в одну организацию и подвергается в ней обработке от начала до конца; и децентрализованная, когда отчеты сводятся местными статистическими органами, а итоги поступают в Росстат и там определяются итоговые показатели в целом по народному хозяйству.

По способу обработки сводка бывает механизированной (с использованием ЭВМ) и ручной.

Сводка статистической информации, как правило, не ограничивается получением общих итогов. Чаще всего исходная информация на этой стадии систематизируется, образуются отдельные статистические совокупности, ᴛ.ᴇ. осуществляется статистическая группировка.

Группировка — это процесс образования однородных групп на базе расчленения статистической совокупности на части или объединения единиц в частные совокупности по определенным, существенным для них признаками.

Признаки, по которым производится распределение единиц наблюдения совокупности на группы, называются группировочными признаками или основанием группировки.

С помощью метода группировок решаются следующие задачи:

— выделение социально-экономических типов явлений

— изучение структуры явления и структурных сдвигов

— выявление связи и зависимости между явлениями

В соответствии с задачами группировки различают следующие их виды: типологическая, структурная, аналитическая.

Типологическая — это расчленение однородной совокупности на отдельные, качественно однородные группы и выявление на этой базе экономических типов явлений (группировка предприятий по формам собственности).

При построении такой группировки основное внимание уделяется выбору группировочного признака. Решение об основании группировки осуществляется на базе анализа сущности явлений.

Пример. Группировка студентов 2 курса бухгалтеров-ускоренников.

№	Группа студентов по полу	Численность студентов
Кол-во человек	В % к итогу
	Мальчики
	Девочки
	всего

Структурнойпринято называть группировка, которая предназначена для изучения однородной совокупности по какому-либо варьирующему признаку.

Группировка, выявляющая взаимосвязи между явлениями и их признаками,

принято называть аналитической.

Использование Excel для анализа данных

Использование Excel для анализа данных Использование Excel для статистического анализа данных — предостережения

Ева Голдуотер
Консультационный центр биостатистики
Школа общественного здравоохранения Массачусетского университета
обновлено, февраль 2007 г.,

Кратко
Введение
Общие вопросы
Результаты анализов
Сводка

Мы использовали Excel для выполнения некоторых основных задач анализа данных, чтобы увидеть, является ли это разумной альтернативой использованию статистического пакета для тех же задач.Мы пришли к выводу, что Excel — плохой выбор для статистического анализа, помимо примеров из учебников, простейшей описательной статистики или для более чем нескольких столбцов. Проблемы, с которыми мы столкнулись, которые привели к такому выводу, относятся к четырем основным направлениям:

Отсутствующие значения обрабатываются непоследовательно, а иногда и неправильно.
Организация данных различается в зависимости от анализа, что вынуждает вас реорганизовать данные разными способами, если вы хотите провести много разных анализов.
Многие анализы могут выполняться только для одного столбца за раз, что затрудняет выполнение одного и того же анализа для нескольких столбцов.
Вывод плохо организован, иногда неадекватно маркирован, и нет записи о том, как был проведен анализ.

Excel удобен для ввода данных и быстрого управления строками и столбцами перед статистическим анализом. Однако, когда вы будете готовы провести статистический анализ, мы рекомендуем использовать статистический пакет, такой как SAS, SPSS, Stata, Systat или Minitab.

Excel, вероятно, является наиболее часто используемой электронной таблицей для ПК. Недавно приобретенные компьютеры часто поставляются с уже загруженным Excel. Его легко использовать для выполнения различных расчетов, он включает набор статистических функций и пакет инструментов для анализа данных. В результате, если вы вдруг обнаружите, что вам нужно провести статистический анализ, вы можете обратиться к нему как к очевидному выбору. Мы решили провести небольшое тестирование, чтобы увидеть, насколько хорошо Excel будет служить приложением для анализа данных.
Для представления результатов воспользуемся небольшим примером. Данные для этого примера вымышлены. Было выбрано две категориальные и две непрерывные переменные, чтобы мы могли протестировать множество основных статистических методов. Поскольку почти во всех реальных наборах данных есть по крайней мере несколько отсутствующих точек данных, и поскольку способность правильно обрабатывать отсутствующие данные является одной из функций, которые мы принимаем как должное в пакете статистического анализа, мы ввели две пустые ячейки в данные:
Лечение
Результат
Х
Я
1
1
10.2
9,9
1
1
9,7
2
1
10,4
10,2
1
2
9.8
9,7
2
1
10,3
10,1
1
2
9,6
9,4
2
1
10.6
10,3
1
2
9,9
9,5
2
2
10,1
10
2
2
10.2
Каждая строка таблицы представляет тему. Первый субъект получил лечение 1 и имел Результат 1. X и Y — значения двух измерений для каждого субъекта. Нам не удалось получить измерение Y по второму объекту или по X по последнему объекту, поэтому эти ячейки пусты. Субъекты вводятся в том порядке, в котором данные стали доступны, поэтому данные не упорядочены каким-либо определенным образом.
Мы использовали эти данные для простого анализа и сравнили результаты со стандартным статистическим пакетом.При сравнении учитывалась точность результатов, а также простота использования интерфейса для больших наборов данных, то есть большего количества столбцов. Мы использовали SPSS в качестве стандарта, хотя любой из статистических пакетов, поддерживаемых OIT, также подходит для этой цели. В этой статье, когда мы говорим «статистический пакет», мы имеем в виду SPSS, SAS, STATA, SYSTAT или Minitab.
Большинство статистических процедур Excel являются частью пакета инструментов анализа данных, который находится в меню «Инструменты».Он включает в себя множество вариантов, включая простую описательную статистику, t-тесты, корреляции, одно- или двухфакторный дисперсионный анализ, регрессию и т. Д. Если у вас нет пункта Анализ данных в меню Инструменты, вам необходимо установить Данные Пакет инструментов анализа. Найдите в справке «Инструменты анализа данных» инструкции по загрузке ToolPak.
Две другие функции Excel полезны для определенного анализа, но пакет инструментов анализа данных — единственный, который обеспечивает достаточно полные тесты статистической значимости.Сводную таблицу в меню «Данные» можно использовать для создания сводных таблиц средних значений, стандартных отклонений, подсчетов и т. Д. Кроме того, вы можете использовать функции для создания некоторых статистических показателей, таких как коэффициент корреляции. Функции генерируют одно число, поэтому, используя функции, вам, вероятно, придется комбинировать кусочки и кусочки, чтобы получить то, что вы хотите. Даже в этом случае вы не сможете создать все части, необходимые для полного анализа.
Если не указано иное, все статистические тесты с использованием Excel проводились с помощью пакета Data Analysis ToolPak.Для проверки различных статистических тестов мы выбрали следующие задачи:
Получите средние и стандартные отклонения X и Y для всей группы и для каждой группы обработки.
Получите корреляцию между X и Y.
Выполните двухвыборочный t-тест, чтобы проверить, различаются ли две группы лечения по X и Y.
Проведите парный t-тест, чтобы проверить, отличаются ли X и Y статистически друг от друга.
Сравните количество субъектов с каждым результатом по группам лечения, используя критерий хи-квадрат.
Все эти задачи являются стандартными для набора данных такого рода, и все они могут быть легко выполнены с использованием любого из перечисленных выше статистических пакетов.
Включение пакета инструментов анализа
Пакет Data Analysis ToolPak не устанавливается со стандартной установкой Excel. Посмотрите в меню «Инструменты». Если у вас нет элемента анализа данных, вам необходимо установить инструменты анализа данных.Для получения инструкций поищите в справке «Инструменты анализа данных».
Отсутствующие значения
Пустая ячейка — единственный способ для Excel обработать недостающие данные. Если у вас есть другие коды отсутствующих значений, вам нужно будет заменить их пустыми.
Организация данных
Для разных анализов данные должны быть упорядочены по-разному. Если вы планируете проводить множество различных тестов, возможно, не найдется какой-либо единой схемы, которая будет работать. Вероятно, вам придется переставить данные несколькими способами, чтобы получить все, что вам нужно.
Диалоговые окна
Выберите Инструменты / Анализ данных и выберите тип анализа, который вы хотите провести. Типичное диалоговое окно будет содержать следующие элементы:
Диапазон ввода: введите верхний левый и нижний правый угол ячейки. например A1: B100. Вы можете выбирать только соседние строки и столбцы. Если не установлен флажок для группировки данных по строкам или столбцам (а его обычно нет), все данные рассматриваются как один глобус.
Ярлыки. Иногда можно установить флажок, чтобы указать, что первая строка вашего листа содержит ярлыки.Если у вас есть метки в первой строке, установите этот флажок, и ваш результат МОЖЕТ быть помечен вашей меткой. Опять же, это может не быть.
Место вывода — по умолчанию используется новый лист. Или введите адрес ячейки в верхнем левом углу того места, где вы хотите разместить вывод на текущем листе. Новый рабочий лист — еще один вариант, который я не пробовал. Разветвления этого выбора обсуждаются ниже.
Остальные предметы, в зависимости от анализа.
Расположение выхода
Выходные данные каждого анализа могут быть перенесены на новый лист в текущем файле Excel (это значение по умолчанию), или вы можете поместить его в текущий лист, указав ячейку в верхнем левом углу, где вы хотите, чтобы она была размещена.В любом случае это немного неудобно. Если каждый вывод находится на новом листе, вы получаете много листов, на каждом из которых выводится небольшой бит. Если вы разместите их на текущем листе, вам нужно будет разместить их соответствующим образом; оставьте место для добавления комментариев и меток; изменения, которые необходимо внести для правильного форматирования одного вывода, могут отрицательно повлиять на другой вывод. Пример: в выходных данных Descriptives есть столбец с метками, такими как «Стандартное отклонение», «Стандартная ошибка» и т. Д. Вы можете сделать этот столбец широким, чтобы можно было читать метки.Но если простой выход Frequency находится прямо под ним, тогда столбец, отображающий подсчитываемые значения, который может содержать только небольшие целые числа, также будет широким.

Описательная статистика Самый быстрый способ получить средние и стандартные отклонения для всей группы — использовать описательные элементы в инструментах анализа данных. Вы можете выбрать несколько соседних столбцов для диапазона ввода (в данном случае столбцы X и Y), и каждый столбец анализируется отдельно.Метки в первой строке используются для маркировки вывода, а пустые ячейки игнорируются. Если у вас есть больше несмежных столбцов, которые вам нужно проанализировать, вам придется повторить процесс для каждой группы смежных столбцов. Процедура проста, позволяет достаточно эффективно управлять множеством столбцов, а пустые ячейки обрабатываются должным образом.
Чтобы получить средние значения и стандартные отклонения X и Y для каждой группы лечения, необходимо использовать сводные таблицы (если вы не хотите переупорядочить лист данных, чтобы разделить две группы).После выбора (непрерывного) диапазона данных в параметре «Макет» мастера сводных таблиц перетащите «Обработка» в область переменных строки, а X — в область «Данные». Дважды щелкните «Count of X» в области данных и измените его на «Среднее». Снова перетащите X в поле данных и на этот раз измените Count на StdDev. Наконец, перетащите X еще раз, оставив его как Count of X. Это даст нам Среднее, стандартное отклонение и количество наблюдений в каждой группе обработки для X. Сделайте то же самое для Y, чтобы мы получили среднее, стандартное отклонение и количество наблюдений для Y тоже.Это поместит в общей сложности шесть элементов в поле данных (три для X и три для Y). Как видите, если вы хотите получить разнообразную описательную статистику для нескольких переменных, процесс станет утомительным.
Статистический пакет позволяет вам выбрать любое количество переменных для описательной статистики, независимо от того, являются ли они смежными или нет. Вы можете получить описательную статистику по всем предметам вместе или с разбивкой по категориальной переменной, такой как лечение. Вы можете выбрать статистику, которую хотите просмотреть один раз, и она будет применяться ко всем выбранным переменным.

Корреляции При использовании инструментов анализа данных диалоговое окно для корреляций во многом похоже на диалог для описательных элементов — вы можете выбрать несколько смежных столбцов и получить выходную матрицу всех пар корреляций. Пустые ячейки игнорируются соответствующим образом. Выходные данные НЕ включают количество пар точек данных, используемых для вычисления каждой корреляции (которое может варьироваться в зависимости от того, где у вас отсутствуют данные), и не указывает, являются ли какие-либо корреляции статистически значимыми.Если вам нужны корреляции для несмежных столбцов, вам придется либо включить промежуточные столбцы, либо скопировать нужные столбцы в смежное место.
Статистический пакет позволит вам выбирать несмежные столбцы для корреляций. Выходные данные сообщат вам, сколько пар точек данных использовалось для вычисления каждой корреляции и какие корреляции являются статистически значимыми.

Двухвыборочный Т-тест Этот тест можно использовать для проверки, различаются ли две экспериментальные группы по значениям X или Y.Для проведения теста вам необходимо ввести диапазон ячеек для каждой группы. Поскольку данные не были введены по группе лечения, нам сначала нужно отсортировать строки по лечению. Обязательно возьмите все остальные столбцы вместе с лечением, чтобы данные по каждому предмету остались нетронутыми. . После сортировки данных вы можете ввести диапазон ячеек, содержащий измерения X для каждого лечения. Не включайте строку с метками, потому что вторая группа не имеет строки с метками. Поэтому ваш вывод не будет помечен, чтобы указать, что этот вывод предназначен для X.Если вы хотите, чтобы результат был помечен, вам нужно скопировать ячейки, соответствующие второй группе, в отдельный столбец и ввести строку с меткой для второй группы. Если вы также хотите провести t-тест для измерений Y, вам нужно будет повторить процесс. Пустые ячейки игнорируются, и, за исключением проблем с маркировкой вывода, результаты верны.
Статистический пакет выполнит эту задачу без необходимости сортировать данные или копировать их в другой столбец, а выходные данные всегда будут правильно помечены в той степени, в которой вы предоставляете ярлыки для своих переменных и групп лечения.Это также позволит вам выбрать более одной переменной за раз для t-теста (например, X и Y).

Парный t-тест Парный t-критерий — это метод проверки того, существенно ли отличается разница между двумя измерениями на одном и том же предмете от 0. В этом примере мы хотим проверить разницу между X и Y, измеренными на одном и том же предмете. Важной особенностью этого теста является то, что он сравнивает измерения в пределах каждого предмета.Если вы просканируете столбцы X и Y по отдельности, они не будут выглядеть явно по-разному. Но если вы посмотрите на каждую пару X-Y, вы заметите, что в каждом случае X больше, чем Y. Парный t-тест должен быть чувствителен к этой разнице. В двух случаях, когда отсутствует X или Y, невозможно сравнить две меры по предмету. Следовательно, для парного t-критерия можно использовать только 8 строк.
Когда вы запускаете парный t-тест для этих данных, вы получаете t-статистику 0,09 с вероятностью 2-хвоста, равной 0.93. Тест не обнаруживает какой-либо существенной разницы между X и Y. При более внимательном рассмотрении результатов мы замечаем, что в нем указано 9 наблюдений. Как отмечалось выше, их должно быть только 8. Похоже, что Excel не удалось исключить наблюдения, для которых не использовались измерения X и Y. Чтобы получить правильные результаты, скопируйте X и Y в два новых столбца и удалите данные в ячейках, которые не имеют значения для другой меры. Теперь повторно запустите парный t-тест. На этот раз t-статистика равна 6.14817 с 2-хвостовой вероятностью 0,000468. Вывод совершенно другой!
Конечно, это крайний пример. Но дело в том, что Excel неправильно вычисляет парный t-критерий, когда в некоторых наблюдениях есть одно из измерений, а другое нет. Хотя возможно получить правильный результат, у вас не будет причин подозревать полученные результаты, если только вы не будете достаточно внимательны, чтобы заметить, что количество наблюдений неверно. В интерактивной справке нет ничего, что могло бы предупредить вас об этой проблеме.
Интересно, что есть также функция TTEST, которая дает правильные результаты для этого примера. Очевидно, функции и инструменты анализа данных несовместимы в том, как они работают с отсутствующими ячейками. Тем не менее, я не могу рекомендовать использовать функции вместо инструментов анализа данных, потому что результатом использования функции является одно число — в данном случае вероятность с двумя хвостами t-статистики. Эта функция не дает вам саму t-статистику, степени свободы или любое количество других элементов, которые вы хотели бы видеть, выполняя статистический тест.
A статистические пакеты будут правильно исключать случаи, когда одно из измерений отсутствует, и предоставят всю вспомогательную статистику, необходимую для интерпретации выходных данных.

Перекрестная таблица и критерий независимости хи-квадрат Наша последняя задача — подсчитать два результата в каждой группе лечения и использовать критерий независимости хи-квадрат для проверки связи между лечением и результатом.Чтобы подсчитать результаты по группам лечения, вам необходимо использовать сводные таблицы. В параметре «Макет» мастера сводных таблиц перетащите «Обработка» в строку, результат в столбец, а также в «Данные». В области данных должно быть написано «Счетчик результатов» — если нет, дважды щелкните по нему и выберите «Счетчик». Если вам нужны проценты, дважды щелкните «Count of Outcome» и нажмите «Параметры»; в появившемся окне «Показать данные как» выберите «% строки». Если вам нужны и подсчеты, и проценты, вы можете дважды перетащить одну и ту же переменную в область данных и использовать ее один раз для подсчетов и один раз для процентов.
Однако пройти тест хи-квадрат не так-то просто. Он доступен только как функция, и входными данными, необходимыми для функции, являются наблюдаемые количества в каждой комбинации лечения и результата (которые у вас есть в вашей сводной таблице) и ожидаемые количества в каждой комбинации. Ожидаемые подсчеты? Кто они такие? Как их получить? Если у вас есть достаточный статистический фон, чтобы знать, как рассчитывать ожидаемые числа, и вы можете выполнять вычисления в Excel с использованием относительных и абсолютных адресов ячеек, вы должны иметь возможность перемещаться по ним.Если нет, то тебе не повезло.
Предполагая, что вы преодолели проблему ожидаемых количеств, вы можете использовать функцию Chitest, чтобы получить вероятность наблюдения значения хи-квадрат, превышающего значение для этой таблицы. Опять же, поскольку мы используем функции, вы не получаете многих других необходимых частей вычислений, особенно значения статистики хи-квадрат или ее степеней свободы.
Ни один статистический пакет не потребует от вас предоставления ожидаемых значений перед вычислением критерия независимости хи-квадрат.Кроме того, результаты всегда будут включать статистику хи-квадрат и ее степени свободы, а также ее вероятность. Часто вы также получаете дополнительную статистику.
Остальные анализы по этому набору данных не проводились, но некоторые комментарии по ним включены для полноты.
Простые частоты
Для получения простых частот можно использовать сводные таблицы. (см. Перекрестные таблицы для получения дополнительной информации о том, как получить сводные таблицы.) При использовании сводных таблиц каждый столбец рассматривается как отдельная переменная, и на выходе будут отображаться метки в строке 1. Вы можете использовать только одну переменную за раз.

Другая возможность — использовать функцию «Частоты». Основное преимущество этого метода заключается в том, что после того, как вы определили функцию частот для одного столбца, вы можете использовать Копировать / Вставить, чтобы получить ее для других столбцов. Во-первых, вам нужно будет ввести столбец со значениями, которые вы хотите подсчитать (ячейки). Если вы собираетесь задать периодичность для многих столбцов, обязательно введите значения для столбца с наибольшим количеством категорий.например, если 3 столбца имеют значения 1 или 2, а четвертый имеет значения 1,2,3,4, вам нужно будет ввести значения ячеек как 1,2,3,4. Теперь выберите достаточно пустых ячеек в одном столбце для хранения результатов — 4 в этом примере, даже если текущий столбец имеет только 2 значения. Затем выберите в меню Вставка / Функция / Статистические данные / Частоты. Заполните диапазон ввода для первого столбца, который вы хотите подсчитать, используя относительные адреса (например, A1: A100). Заполните диапазон бункеров, используя абсолютные адреса мест, в которые вы ввели значения для подсчета (например,г. $ M $ 1: $ M $ 4). Щелкните Готово. Обратите внимание на поле над заголовками столбцов листа, где отображается формула. Он начинается с «= ЧАСТОТА («. Поместите курсор слева от знака = в формуле и нажмите Ctrl-Shift-Enter. Теперь в выбранных ячейках отображаются счетчики частоты.
Чтобы получить количество частот для других столбцов, выберите ячейки с частотами в них и выберите в меню Правка / Копировать. Если следующий столбец, который вы хотите подсчитать, находится на один столбец справа от предыдущего, выберите ячейку справа от первой частотной ячейки и выберите «Правка / Вставить» (ctrl-V).Продолжайте перемещаться вправо и вставлять для каждого столбца, который вы хотите подсчитать. Каждый раз, когда вы перемещаете один столбец вправо от исходных ячеек частоты, столбец для подсчета смещается вправо от первого столбца, который вы подсчитали.
Если вам также нужны проценты, вам нужно будет использовать функцию Sum, чтобы вычислить сумму частот, и определить формулу, чтобы получить процент для одной ячейки. Выберите ячейку для хранения первого процента и введите формулу в поле формулы в верхней части листа — e.г. = N1 * 100 / N $ 5 — где N1 — это ячейка с частотой для первой категории, а N5 — это ячейка с суммой частот. Используйте Копировать / Вставить, чтобы получить формулу для оставшихся ячеек первого столбца. Когда у вас есть проценты для одного столбца, вы можете скопировать / вставить их в другие столбцы. Будьте осторожны при использовании относительных и абсолютных адресов! В приведенном выше примере мы использовали N $ 5 в качестве знаменателя, поэтому, когда мы копируем формулу до следующей частоты в том же столбце, она все равно будет искать сумму в строке 5; но когда мы копируем формулу прямо в другой столбец, она переходит к частотам в следующем столбце.
Наконец, вы можете использовать гистограмму в меню анализа данных. Вы можете использовать только одну переменную за раз. Как и в случае с функцией «Частоты», вы должны ввести столбец с границами «корзины». Чтобы подсчитать количество вхождений 1 и 2, вам нужно ввести 0,1,2 в трех соседних ячейках и указать диапазон этих трех ячеек как Bins в диалоговом окне. Вывод не помечен никакими ярлыками, которые могут быть в строке 1, или даже буквой столбца. Если вы делаете частоты для большого количества переменных, вам будет трудно понять, какая частота принадлежит какому столбцу данных.

Линейная регрессия Поскольку регрессия является одним из наиболее часто используемых статистических анализов, мы попробовали его, хотя мы не проводили регрессионный анализ для этого примера. Процедура регрессии в инструментах анализа данных позволяет выбрать один столбец в качестве зависимой переменной и набор смежных столбцов для независимых. Однако он не допускает пустых ячеек в любом месте входных диапазонов, и вы ограничены 16 независимыми переменными.Следовательно, если у вас есть пустые ячейки, вам нужно будет скопировать все столбцы, участвующие в регрессии, в новые столбцы и удалить все строки, содержащие пустые ячейки. Большие модели с более чем 16 предикторами вообще невозможны.
Дисперсионный анализ
В общем, возможности ANOVA в Excel ограничены несколькими частными случаями, которые редко встречаются за пределами учебников, и требуют большого количества перекомпоновок данных.
Односторонний дисперсионный анализ
Данные должны быть расположены в отдельных и смежных столбцах (или строках) для каждой группы.Ясно, что это не способствует выполнению односторонних действий более чем в одной группе. Если у вас есть метки в строке 1, в выводе будут использоваться метки.
Двухфакторный дисперсионный анализ без репликации
Это относится только к случаю , одно наблюдение на ячейку (т.е. без члена ошибки в ячейке). Входной диапазон представляет собой прямоугольное расположение ячеек, где строки представляют уровни одного фактора, столбцы — уровни другого фактора, а ячейка содержит одно значение в этой ячейке.
Двухфакторный дисперсионный анализ с репликами
Это двусторонний дисперсионный анализ с равными размерами ячеек . Входные данные должны быть прямоугольной областью со столбцами, представляющими уровни одного фактора, и строками, представляющими реплики в пределах уровней другого фактора. Диапазон ввода ДОЛЖЕН также включать дополнительную строку вверху и столбец слева с метками, указывающими факторы. Однако эти метки не используются для маркировки результирующей таблицы ANOVA.Щелкните Help (Справка) в диалоговом окне ANOVA, чтобы увидеть, как должен выглядеть входной диапазон.
Запросы большого количества анализов
Если бы у вас было множество различных статистических процедур, которые вы хотели бы выполнить с вашими данными, вы почти наверняка обнаружили бы, что выполняете много операций по сортировке, перегруппировке, копированию и вставке ваших данных. Это связано с тем, что каждая процедура требует, чтобы данные были упорядочены определенным образом, часто отличным от того, как другая процедура хочет упорядочить данные.В нашем небольшом тесте нам пришлось отсортировать строки, чтобы выполнить t-тест, и скопировать некоторые ячейки, чтобы получить метки для вывода. Нам пришлось очистить содержимое некоторых ячеек, чтобы получить правильный парный t-тест, но мы не хотели, чтобы эти ячейки очищались для другого теста. А мы выполняли всего пять задач. Не становится лучше, когда ты пытаешься сделать больше. Не существует единого набора данных, который позволил бы вам выполнять множество различных анализов без создания множества различных копий данных.Необходимость манипулировать данными разными способами значительно увеличивает вероятность появления ошибок.
При использовании статистической программы данные обычно упорядочиваются по строкам, представляющим субъектов, и столбцам, представляющим переменные (как в нашем примере данных). Благодаря такому расположению вы можете выполнять любой анализ, обсуждаемый здесь, а также многие другие, без необходимости каким-либо образом сортировать или переупорядочивать свои данные. Только гораздо более сложный анализ, выходящий за рамки возможностей Excel и объема данной статьи, потребует переупорядочения данных.
Что, если бы в ваших данных было не 4, а 40 столбцов со смесью категориальных и непрерывных показателей? Насколько легко описанные выше процедуры масштабируются до более серьезной проблемы?
В лучшем случае некоторые статистические процедуры могут принимать на вход несколько смежных столбцов и интерпретировать каждый столбец как отдельную меру. Процедуры описания и корреляции относятся к этому типу, поэтому вы можете запросить описательную статистику или корреляции для большого количества непрерывных переменных, если они введены в соседние столбцы.Если они не смежные, вам нужно переставить столбцы или использовать копирование и вставку, чтобы сделать их смежными.
Однако многие процедуры могут применяться только к одному столбцу за раз. К этому классу относятся Т-тесты (независимые или парные), простой подсчет частоты, критерий независимости хи-квадрат и многие другие процедуры. Это стало бы серьезным недостатком, если бы у вас было больше, чем несколько столбцов, даже если вы использовали вырезать и вставить или макросы, чтобы уменьшить объем работы. Помимо многократного повторения запроса, вы должны решить, где хранить результаты каждого из них, и убедиться, что он правильно помечен, чтобы вы могли легко найти и идентифицировать каждый вывод.
Наконец, Excel не предоставляет вам журнал или другую запись для отслеживания ваших действий. Это может быть серьезным недостатком, если вы хотите иметь возможность повторить тот же (или аналогичный) анализ в будущем, или даже если вы просто забыли, что вы уже сделали.
Используя статистический пакет, вы можете запросить тест для любого количества переменных одновременно. Каждый из них будет правильно помечен и упорядочен на выходе, поэтому не будет путаницы в том, что к чему. Вы также можете рассчитывать на получение журнала, а часто и набора команд, которые можно использовать для документирования вашей работы или для повторения анализа без повторного прохождения всех этапов.
Хотя Excel представляет собой прекрасную электронную таблицу, это не пакет для статистического анализа данных. Честно говоря, это никогда не было задумано. Имейте в виду, что Data Analysis ToolPak — это «надстройка» — дополнительная функция, которая позволяет вам выполнять несколько быстрых вычислений. Поэтому неудивительно, что это как раз то, для чего он полезен — несколько быстрых вычислений. Если вы попытаетесь использовать его для более обширного анализа, вы столкнетесь с трудностями из-за любого или всех следующих ограничений:
Возможные проблемы с анализом недостающих данных.Они могут быть коварными, поскольку неосторожный пользователь вряд ли поймет, что что-то не так.
Отсутствие гибкости в анализе, которое может быть выполнено из-за ожиданий относительно организации данных. Это приводит к необходимости вырезать / вставить / отсортировать / и иным образом изменить порядок таблицы данных различными способами, увеличивая вероятность ошибок.
Выходные данные разбросаны по множеству разных листов или по одному листу, и вы должны взять на себя ответственность за его разумную организацию.
Вывод может быть неполным или может быть неправильно маркирован, что увеличивает вероятность неправильной идентификации вывода.
Необходимо повторять запросы на некоторые анализы несколько раз, чтобы запустить их для нескольких переменных или запросить несколько вариантов.
Необходимо что-то делать, определяя свои собственные функции / формулы, с сопутствующим риском ошибок.
Нет записей о том, что вы сделали для получения результатов, что затрудняет документирование вашего анализа или повторение его позже, если это будет необходимо.
Если у вас более 10 или 12 столбцов и / или вы хотите сделать что-либо, кроме описательной статистики и, возможно, корреляций, вам следует использовать статистический пакет. Есть несколько подходящих, доступных по лицензии на месте через OIT, или вы можете использовать их в любой из компьютерных лабораторий OIT. Если у вас есть Excel на вашем компьютере и вы не хотите платить за статистическую программу, непременно используйте Excel для ввода данных (со строками, представляющими предметы, и столбцами для переменных).Все упомянутые статистические пакеты могут читать файлы Excel, поэтому вы можете выполнять (отнимающий много времени) ввод данных дома и идти в лабораторию для проведения анализа.
Гораздо более подробное обсуждение подводных камней использования Excel со множеством дополнительных ссылок доступно на http://www.burns-stat.com/. Щелкните «Учебники», затем «Зависимость от электронных таблиц».
Чтобы получить помощь или дополнительную информацию о статистическом программном обеспечении, свяжитесь с Консультационный центр по биостатистике .Телефон 545-2949
Статистический подход для отделения этапов когнитивных задач от многомерных временных рядов фМРТ жирным шрифтом
Многомерный анализ паттернов может выявить новую информацию из данных нейровизуализации, чтобы осветить человеческое познание и его нарушения. Здесь мы разрабатываем методологический подход, основанный на многомерном статистическом / машинном обучении и анализе временных рядов, чтобы различать этапы когнитивной обработки из временных рядов, зависящих от уровня оксигенации крови (ЖИРНЫЙ) с помощью функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ).Мы применяем этот метод к данным, полученным от группы здоровых взрослых людей, выполняя виртуальную версию задачи радиального лабиринта (RAM) с отложенным беспроигрышным сдвигом. Эта задача часто используется для изучения рабочей памяти и принятия решений у грызунов. Используя линейные классификаторы и многомерную статистику тестов в сочетании с бутстрапами временных рядов, мы показываем, что различные когнитивные этапы задачи, определенные экспериментатором, а именно этапы кодирования / извлечения, выбора, вознаграждения и задержки, могут быть статистически отделены от ЖИРНЫЕ временные ряды в областях мозга, имеющих отношение к принятию решений и рабочей памяти.Дискриминация этих этапов задачи была значительно снижена во время плохой поведенческой деятельности в дорсолатеральной префронтальной коре (DLPFC), но не в первичной зрительной коре (V1). Определенное экспериментатором разбиение временных рядов на метки классов на основе структуры задач было подтверждено неконтролируемым восходящим подходом, основанным на скрытых марковских моделях. Кроме того, мы показываем, что различные группы записанных моментов времени в классы когнитивных событий могут использоваться для проверки гипотез о конкретной когнитивной роли данной области мозга во время выполнения задачи.Мы обнаружили, что, хотя DLPFC сильно различает этапы задач, связанные с разной нагрузкой на память, но не между различными визуально-пространственными аспектами, для V1 верно обратное. Наша методология иллюстрирует, как различные аспекты обработки когнитивной информации во время одной и той же задачи могут быть разделены и отнесены к определенным областям мозга на основе информации, содержащейся в многомерных паттернах активности вокселей.
Ключевые слова: Скрытые марковские модели; классификаторы; принимать решение; дискриминантный анализ; машинное обучение; многомерный анализ паттернов; префронтальная кора; рабочая память.
Каковы лучшие практики для разработки групповых проектов? — Центр Эберли
То, что верно для индивидуальных заданий, верно и для групповых: важно четко сформулировать свои цели, четко определить задачу, прояснить свои ожидания, смоделировать качественную работу и сообщить критерии эффективности.
Но групповая работа имеет сложности, выходящие за рамки индивидуальной. Чтобы гарантировать положительный результат, попробуйте некоторые из этих эффективных практик (адаптированных из Johnson, Johnson & Smith, 1991) или поговорите с нами в Центре Эберли.
Создание взаимозависимости
В то время как некоторые преподаватели не возражают, если ученики разделяют задачи и работают отдельно, другие ожидают более высокой степени сотрудничества. Если ваша цель — сотрудничество, структурируйте проект так, чтобы студенты зависели друг от друга. Вот несколько способов создать взаимозависимость:
Стратегия
Пример
Убедитесь, что проекты достаточно сложные, чтобы учащиеся могли использовать знания и навыки друг друга. В рамках одного курса по игровому дизайну групповые задания требуют от студентов создания игровых игр, включающих технические (например, программирование) и дизайнерские навыки. Чтобы успешно выполнить задание, студенты, изучающие разные дисциплины, должны использовать сильные стороны друг друга.
Создавайте общие цели, которых можно достичь только путем совместной работы. В рамках одного инженерного курса команды соревнуются друг с другом, чтобы спроектировать лодку (оцениваемую по различным параметрам, таким как остойчивость и скорость), применяя инженерные принципы и работая в рамках бюджетных и материальных ограничений.Веселое и интенсивное публичное соревнование побуждает команду работать в тесном сотрудничестве для создания наилучшего возможного дизайна.
Ограничьте ресурсы, чтобы побудить студентов делиться важной информацией и материалами. В краткосрочном проекте курса архитектурного дизайна инструктор предоставляет студенческим группам набор материалов (например, ленту, картон, веревку) и поручает им построить структуру, которая соответствует определенным проектным параметрам, используя только эти материалы. материалы.Поскольку ресурсы учащихся ограничены, они не могут разделять задачи, но должны разрабатывать стратегию и работать вместе.
Назначьте роли (.doc) внутри группы, которые помогут облегчить совместную работу. В семестровом исследовательском проекте по курсу истории преподаватель назначает студентам отдельные роли в их группах: один студент отвечает за установление и поддержание коммуникации с остальной группой, другой за координацию расписаний и организацию встреч, третий за запись идеи и решения, принимаемые на собраниях, и четвертый — удержание группы на задании и взлом кнутом, когда приближаются крайние сроки.Инструктор поочередно распределяет учащихся по этим ролям, чтобы каждый из них практиковался в выполнении каждой функции.
Посвящать время навыкам работы в команде
Не думайте, что ученики уже умеют работать в группах! Хотя большинство студентов и раньше работали над групповыми проектами, они, возможно, еще не развили эффективных навыков командной работы. Точно так же навыки командной работы, которым они научились в одном контексте (например, в футбольной команде или в театральной постановке), могут не быть напрямую применимы к другому (например,г., дизайн-проект с привлечением стороннего заказчика.)
Для успешной работы в группах учащиеся должны научиться работать с другими, чтобы делать то, что они могут делать только индивидуально, например, чтобы …
оценить характер и сложность задания
разбить задачу на этапы
спланировать стратегию
управлять временем
Студенты также должны знать, как решать проблемы, возникающие только в группах, например, по номеру:
объясняют свои идеи другим
слушать альтернативные идеи и перспективы
достичь консенсуса
делегировать обязанности
Координировать усилия
разрешить конфликты
объединить вклады нескольких членов команды
Вот несколько вещей, которые вы можете сделать, чтобы помочь студентам развить эти навыки и увидеть их ценность в профессиональной жизни.
Стратегия
Пример
Подчеркните практическую важность сильных навыков командной работы. Объясните ценность навыков командной работы на рабочем месте (и за его пределами), предложив реальные примеры того, как работают команды, и проиллюстрировав, что может пойти не так, когда навыки командной работы недостаточны. Один инструктор просит студентов составить список навыков, которые, по их мнению, ищут работодатели. Часто студенты отвечают на этот вопрос, используя набор специфических для предметной области навыков, таких как черчение или компьютерное программирование.Затем инструктор сравнивает их ответы с ответами реальных работодателей, которые часто сосредотачиваются на общих навыках процесса, таких как «способность ясно общаться» и «способность работать с другими». Это упражнение служит для закрепления целей процесса для групповых рабочих заданий.
Устраните негативные или неточные предубеждения о групповой работе. Если студенты не относились серьезно к групповым проектам на предыдущих курсах или если их опыт был негативным, это может повлиять на их подход к выполнению заданий в вашем курсе.Вы можете попросить их перечислить положительные и отрицательные аспекты групп на основе их предыдущего опыта, а затем обсудить стратегии предотвращения или смягчения потенциально отрицательных аспектов групповой работы. Также объясните, как вы структурировали свое задание, чтобы свести к минимуму проблемы (например, феномен безбилетника), с которыми они могли столкнуться в прошлом.
Обеспечьте структуру и руководство, чтобы помочь студентам в планировании. Смоделируйте процесс планирования сложной задачи, объяснив, как вы подойдете к аналогичной задаче.Выделите в графике проекта время, специально посвященное планированию.
Установить промежуточные сроки. Разбейте проект на этапы или этапы и установите сроки для промежуточных результатов, например, проектное предложение, график, библиографию, первый черновик. Помимо установления промежуточных сроков, дайте учащимся приблизительное представление о том, сколько времени могут потребоваться различные этапы проекта, и предупредите их о вопросах, которыми им нужно будет заняться раньше, чем они ожидали.
Установите основные правила. Создайте основные правила поведения в группе или попросите учащихся сделать это сами. Основные правила группы могут включать в себя такие вещи, как: возвращать электронные письма от членов группы в течение 24 часов; приходить на встречи вовремя и подготовленными; соответствовать срокам; слушайте, что говорят ваши товарищи по команде; отвечать на комментарии друг друга вежливо, но честно; быть конструктивным; критикуйте идеи, а не людей. Затем вы можете попросить студентов официально согласиться с этими основными правилами, подписав контракт на групповое обучение (Barkley, Cross & Major, 2005). Здесь вы найдете образцы командных контрактов…
Обучайте и укрепляйте навыки разрешения конфликтов. Разногласия внутри групп могут предоставить учащимся ценные возможности для развития как лучших навыков работы в команде, так и лучших конечных продуктов (Thompson, 2004). Но конфликт также может подорвать мотивацию. Чтобы помочь учащимся продуктивно справляться с разногласиями и трениями, дайте им язык, который они могут использовать, чтобы конструктивно озвучивать возражения и предпочтения, и укрепить навыки слушания.Структурированная ролевая игра также может быть полезной: познакомьте учащихся с гипотетическим источником напряжения (например, властной личностью, бездельником, культурными различиями в стиле общения) до того, как возникнет реальное напряжение, а затем попросите их поработать над разрешением, импровизируя диалог и действия. Заблаговременное ролевое разрешение конфликтов может помочь учащимся распознавать похожие проблемы, когда они возникают, и реагировать на них творчески и надлежащим образом.
Предупреждайте учащихся о типичных ошибках. Укажите на возможные подводные камни командных проектов и / или вашего конкретного задания. Распространенные ошибки могут включать в себя недооценку количества времени, необходимого для планирования встреч, координацию доступа к лабораториям, компьютерным кластерам или пространству студии, получение исследовательских материалов из межбиблиотечного абонемента, получение разрешения IRB для исследовательских интервью, отправку отчетов внешним клиентам, подготовку презентаций, пересмотр отчеты и др.
Развивайте метакогнитивные навыки.
Поощряйте студентов оценивать свои сильные и слабые стороны (например, склонность откладывать дела на потом, открытость к критике, сильные навыки устного общения) и учитывать, как эти черты могут потенциально повлиять на групповую динамику. Один инструктор дает студентам анкету для самооценки и позволяет членам группы сравнивать свои ответы. Примеры самооценки можно найти здесь …
Затем он спрашивает: Какие механизмы могла бы создать ваша группа, чтобы извлечь выгоду из этих сильных сторон и компенсировать эти слабости? Полученные ответы включают установление жестких сроков (если несколько членов группы прокрастинаторы), разработка системы очередности, чтобы каждый имел возможность высказаться (если есть застенчивые члены группы), использование блок-схем для представления задачи (для членов группы с визуальной ориентацией или слабыми языковыми навыками) и т. д.
Включите оценку процесса. Попросите учащихся периодически оценивать свой собственный или чужой вклад в группу по отношению к набору целей процесса, например, с уважением выслушивать и учитывать противоположные взгляды или мнение меньшинства, эффективно управлять конфликтами из-за различий в идеях или подходах, сохранять работа группы во время и между собраниями, своевременность соблюдения сроков и т. д. Затем дайте группам возможность выработать стратегии для улучшения своих групповых процессов.
Повышение индивидуальной ответственности
Учащийся может усердно работать в группе и при этом не понимать важных аспектов проекта. Чтобы определить, соответствуют ли отдельные ученики вашим критериям понимания и мастерства, важно структурировать индивидуальную подотчетность в ваших групповых рабочих заданиях.
Другими словами, помимо оценки работы группы в целом, попросите отдельных членов группы продемонстрировать свои знания с помощью викторин, независимых рецензий, еженедельных записей в дневнике и т. Д.Это не только помогает контролировать обучение студентов, но и предотвращает феномен «безбилетника». Учащиеся с меньшей вероятностью оставят всю работу более ответственным одноклассникам, если они знают, что их индивидуальная успеваемость повлияет на их оценку.
Чтобы создать индивидуальную подотчетность, некоторые инструкторы объединяют групповой проект с индивидуальной викториной по соответствующему материалу. Другие основывают часть общей оценки проекта на групповом продукте (например, отчет, презентация, дизайн, бумага), а часть — на индивидуальной подаче.Индивидуальная часть может состоять из краткого описания процесса принятия решений группой, обобщения извлеченных уроков, описания вклада отдельного учащегося в работу группы и т. Д.
Один инструктор по статистике назначает студенческим группам задачу представить, синтезировать и оценить набор статей по определенной теме. Для него важно, чтобы каждый член группы имел твердое представление о полном наборе показаний, даже если они индивидуально представляют только одно или два.Таким образом, он встраивает индивидуальную подотчетность в проект, заранее предупреждая студентов, что он задаст каждому из них вопросы о чтениях, которые они не представили. Это помогает гарантировать, что студенты прочитают полный набор статей, а не только чтение, которое они представляют.
Список литературы
Баркли, Э. Ф., Кросс, К. П., и Майор, К. Х. (2005). Методы совместного обучения: пособие для преподавателей колледжей. Сан-Франциско: Джосси-Басс.
Джонсон, Д.У., Джонсон Р. и Смит К. (1998). Активное обучение: сотрудничество в классе колледжа. Едина М.Н.: Интерактивная книжная компания.
Томпсон, Л.Л. (2004). Создание команды: Руководство для менеджеров. Верхняя Сэдл-Ривер, Нью-Джерси: Pearson Education Inc.
Введение — Справочник AIS — UN Statistics Wiki
В этом введении обобщается информация о Глобальной рабочей группе (GWG) по большим данным для официальной статистики, Целевой группе по данным AIS и данным AIS.Для получения дополнительной информации о GWG и Целевой группе мы обращаемся к соответствующему Техническому заданию. Более подробная информация о данных AIS будет представлена в следующих разделах этого справочника.
Глобальная рабочая группа (GWG) по большим данным для официальной статистики была создана в 2014 году в результате 45-го заседания Статистической комиссии ООН. В соответствии со своим кругом ведения (см. Также E / CN.3 / 2015/4), UN GWG обеспечивает стратегическое видение, направление и координацию глобальной программы по большим данным для официальной статистики, в том числе для показателей на 2030 год. повестка дня для устойчивого развития.Он также способствует практическому использованию источников больших данных , способствуя наращиванию потенциала, обучению и обмену опытом. Наконец, GWG ООН способствует коммуникации и пропаганде использования больших данных для приложений политики. и предлагают советы по укреплению общественного доверия. в использовании больших данных в частном секторе. Для достижения целей создаются различные рабочие группы:
Каждая рабочая группа имеет следующие результаты:
Руководящие указания по производству и доступу к данным
Руководящие указания по методологии
Руководящие указания по качеству
Учебные материалы
Отзыв о доступности
Целевая группа САИ была первоначально создана во время семинара Глобальной платформы официальной статистики Организации Объединенных Наций в Статистическом управлении Дании с основной целью использования данных САИ для создания официальной статистики.После завершения 5 ^{-й конференции по большим данным} в Руанде, на которой Data Science Campus UK ONS представил свою работу над более быстрыми индикаторами экономической активности — частично с использованием наборов данных AIS — целевая группа AIS была усилена для расширения своих первоначальных целей и включить участников из развивающихся стран в мае 2019 года. Целевая группа AIS разработает алгоритмов и методологий; и проводить тренинги — с учетом существующих инициатив в этой области — по использованию данных AIS для создания официальной статистики и / или разработки экспериментальных данных, соответствующих целевому назначению, с использованием данных AIS в различных областях, таких как грузовые перевозки, движение в гаванях, экономические торговые индикаторы, выбросы CO2, рыболовство.Различные области также выражены в членах рабочей группы. Целевая группа будет поддерживать продвижение Глобальной рабочей группы Организации Объединенных Наций по большим данным и Глобальной платформы Организации Объединенных Наций (ГПООН) для официальной статистики, участвуя в программах и мероприятиях; например Всемирный форум данных ООН, Конференция ООН по большим данным и Всемирный статистический конгресс ISI. Целевая группа AIS будет использовать Глобальную платформу для глобального сотрудничества в разработке и публикации алгоритмов, методов и обучения.
Автоматическая идентификационная система (AIS) — это система слежения за судами, изначально разработанная для предотвращения столкновений. В последние годы он также используется для анализов в различных областях. Данные автоматически передаются каждые несколько секунд по радиостанциям очень высокой частоты (VHF) примерно со 100 000 судов по всему миру.
Рисунок 1: От корабля к пользователю
Как показано на Рисунке 1, сигналы судов отправляются либо на наземный приемник AIS, либо на спутниковый приемник.Эти сигналы редактируются агрегатором морских данных. Таким образом, данные AIS, которые будет использовать аналитик, уже отредактированы и несколько очищены. Поскольку движущиеся суда отправляют сигналы УКВ на высокой частоте, АИС использует временные интервалы продолжительностью 26,6 миллисекунды, чтобы принимать одновременно отправленные сигналы УКВ от различных судов. Эта система используется только наземными приемниками. Таким образом, записи местоположения более часты и ценны, чем записи, полученные спутниковым приемником.
Данные AIS предоставляются несколькими частными поставщиками.Однако для целей официальной статистики решающее значение имеет стандартизованная база данных. Таким образом, данные САИ, предоставленные Глобальной платформой ООН, используются Целевой группой. Обзор данных AIS предоставляет дополнительную информацию о характеристиках данных.
Поиск публикаций НИОШТИК-2 — 20033490
Отчет статистической рабочей группы рабочей группы по респираторной пыли угольных шахт.
Авторы
Smith-RL; Когут-Дж; Attfield-MD; Сискинд-Ф; Стрикленд-К; Parry-R
Источник
Вашингтон, округ Колумбия: Министерство труда США, Управление по безопасности и охране здоровья в шахтах, сентябрь 1993 г .; 1 и 2: 1-489
Абстрактный
В мае 1991 года министр труда поручил Управлению по безопасности и охране здоровья в шахтах (MSHA) провести тщательный анализ программы по контролю вдыхаемой угольной пыли и разработать рекомендации о том, как эту программу можно улучшить.Этот запрос последовал за объявлением в предыдущем месяце о повсеместном фальсификации образцов вдыхаемой пыли, взятых операторами шахт. Целевая группа по респирабельной пыли угольных шахт (Целевая группа) была создана помощником секретаря по безопасности и охране здоровья на шахтах для обзора программы по вдыхаемой угольной пыли и выработки рекомендаций по ее улучшению. Из-за того, что раскрытие информации о вмешательстве оператора в программу защиты от пыли вызвало обеспокоенность по поводу достоверности существующей информации о воздействии на майнеров, Task Grup разработала краткосрочную программу точечной проверки вдыхаемой пыли (SIP) и программу контроля и проверки (MIP) в дополнение к ней. существующие данные.SIP был предназначен для измерения концентраций пыли, которым фактически подверглись горняки, для определения степени и эффективности фактически используемых средств контроля пыли, а также для оценки знаний и навыков горняков и операторов в отношении программы по удалению пыли. Эта информация была получена во время необъявленных визитов инспекторов MSHA и состояла из отбора проб пыли, измерения производства и контроля пыли, а также интервью с персоналом шахты. MIP был предназначен для оценки программы отбора проб операторами посредством наблюдения MSHA за методами отбора проб операторами и контроля за пылью.Он состоял из специальных посещений шахт инспекторами во время обязательных циклов отбора проб, которые проводятся каждые два месяца. Во время этих посещений, которые состояли из одной смены, инспектор действовал в качестве пассивного наблюдателя за процессом отбора проб операторами, но записывал данные о контроле пыли на месте, аналогичные тем, которые были получены в SIP. Как в SIP, так и в MIP, инспекторы MSHA также записали спецификации плана контроля пыли для сравнения с средствами контроля пыли на месте во время отбора проб пыли. Инспекции SIP, использованные в настоящем статистическом анализе, были завершены 31 октября 1991 г. и охватили 723 механизированных горнодобывающих предприятия (MMU) на 565 подземных угольных шахтах.В этот анализ также включены результаты инспекций MIP с участием 717 MMU на 545 подземных угольных шахтах, многие из которых также были включены в SIP. Программа MIP завершилась 30 декабря 1991 года. Статистическая группа была одной из шести целевых групп, созданных Целевой группой для оказания помощи в ее всестороннем обзоре всех аспектов программы по вдыхаемой угольной пыли. Инструменты сбора данных SIP и MIP, критерии выбора для MMU, которые должны быть включены в две программы, и протокол для посещений шахт были разработаны группой, ответственной за аудит шахт, до формирования статистической группы.Общая задача статистической группы заключалась в использовании данных, полученных с помощью программы отбора проб респирабельной пыли операторов угольных шахт, специальных инспекций SIP и MIP, а также регулярных инспекций вдыхаемой пыли MSHA для оценки эффективности программ оператора и MSHA в мониторинге вдыхаемой пыли. воздействия и соблюдение. С этой целью Статистическая группа встречалась и активно общалась с Целевой группой и представителями других групп, чтобы определить проблемы и вопросы, которые следует решить посредством статистического анализа имеющихся данных.В поддержку анализа были созданы три базы данных: база данных SIP, база данных MIP и, для сравнения с предыдущими концентрациями пыли и уровнями производства, полученными посредством обычного отбора проб оператором, база данных Operator Sample database (POPERAT). Базы данных SIP и MIP были разработаны сотрудниками Денверского центра техники безопасности и здравоохранения (DSHTC) при MSHA, а POPERAT был разработан на основе спецификаций статистической группы сотрудниками Центра информационных систем (ISC) MSHA. Чтобы обеспечить достаточную историческую базу, с которой можно сравнивать результаты SIP и MIP, POPERAT содержит данные подземного отбора проб угольной пыли, соответствующие данные о сменном производстве, предоставленные оператором, и стандарты пыли с поправкой на кварц с последнего двухмесячного цикла отбора проб с 1989 года по последний двухмесячный цикл 1991 года.(Циклы расположены в шахматном порядке для выборок из определенных областей по сравнению с выборками из определенных профессий.) В частности, POPERAT содержит результаты для образцов, взятых во время инспекций MIP. Четвертая база данных, используемая в анализе, — это существующая база данных MSHA Inspector Sample (PINSPECT), предоставленная непосредственно ISC. PINSPECT содержит данные об образцах пыли, соответствующих сменных производствах, определенных инспектором, и нормативы пыли с поправкой на кварц для подземных респирабельных проб угольной пыли, взятых инспекторами MSHA с 1 октября 1989 г. по 31 июля 1992 г.В частности, ПИНСПЕКТ включает результаты всех проверок SIP. Наконец, чтобы учесть влияние размера шахты, сотрудники DSHTC создали базу данных о занятости в подземных угольных шахтах (PMINE_EM) на основе квартальных данных о занятости, предоставленных операторами в соответствии с 30 CFR Part 50. Статистическая группа использовала информацию из этих пяти баз данных, чтобы ответьте на следующие вопросы и проблемы: 1. При каких концентрациях пыли подвержены горняки подземных угольных шахт? С какой частотой превышается стандарт вдыхаемой пыли? Как часто риски других майнеров на этом участке превышают таковые для назначенного майнера с высоким уровнем риска? Концентрации пыли, полученные с помощью образцов SIP, MIP и PINSPECT, представлены в Разделе I «Сводка или данные» вместе с общим описанием и анализом других данных, собранных для этого исследования.Раздел I также содержит статистические данные о несоблюдении стандарта по пыли, основанные как на единичных, так и на средних выборках SIP. Оценка уровней несоблюдения и воздействия пыли, когда пробы не собираются, обсуждается в Частях C и D Раздела IV «Окружающая среда шахты». 2. Как обычные пробы оператора и пробы пыли инспектора сравниваются с пробами, полученными в рамках специальной программы выборочной проверки и мониторинга MSHA. Раздел II «Сравнение программ отбора проб» позволяет проводить эти сравнения и оценивать различия.3. Как образцы с низким приростом веса (LWG) повлияли на оценки воздействия вдыхаемой пыли и определения соответствия требованиям MSHA? Раздел III, Образцы с низким приростом веса, рассматривает этот вопрос, а также сравнивает частоту выборок L WG в данных SIP, MIP, PINSPECT и POPERA T. 4. Как производственные показатели и меры контроля запыленности, действующие во время отбора проб оператором и инспектором, соотносятся с нормальными производственными показателями и утвержденным MSHA планом контроля запыленности? Насколько репрезентативны для нормальных условий эксплуатации концентрации пыли, полученные из проб, взятых оператором или инспектором? Попытка решить эти проблемы сделана в Разделе IV «Шахтная среда».5. Какой уровень знаний, подготовки и квалификации очевиден среди горняков и сертифицированных пробоотборников, опрошенных в рамках специальной программы MSHA? Результаты собеседований по программе SIP представлены в Разделе V «Знания, обучение и навыки». Раздел VI отчета обобщает результаты, подтвержденные имеющимися данными. Раздел VII, Приложения, включает Приложение A, набор описательных статистических таблиц, обсуждаемых в описательной части, и Приложение B, подробное описание всех пяти баз данных.
Целевая группа по актуарному и статистическому учету несчастных случаев (C)
2021 Членство
Миссия
Задача Целевой группы по актуарным и статистическим (C) несчастным случаям заключается в выявлении, исследовании и разработке решений актуарных проблем и статистических вопросов в отрасли страхования имущества / несчастных случаев (P / C).
Цели Целевой группы — помочь регулирующим органам штата в сфере страхования поддерживать финансовое состояние страховых компаний, работающих с P / C; обеспечение того, чтобы ставки страхования P / C не были чрезмерными, неадекватными или несправедливо дискриминационными; и обеспечение доступности соответствующих данных о страховых рынках P / C.
2021 Принятые сборы
Целевая группа по актуарным и статистическим (C) потерям будет:
Обеспечивать резервирование, ценообразование, расчет тарифов, статистическую и другую актуарную поддержку комитетам, целевым группам и / или рабочим группам NAIC. Предложить изменения в соответствующие рабочие продукты (с наиболее распространенными рабочими продуктами, указанными ниже) и представить комментарии по предложениям, представленным другими лицами, касающимся актуарных и статистических вопросов.Осуществляйте мониторинг деятельности, включая разработку правил финансовых услуг и статистической отчетности (в том числе о стихийных бедствиях), в отношении актуарных вопросов.
Комитет по страхованию имущества и от несчастных случаев (C) — расчет тарифов, резервирование или вопросы данных.
Рабочая группа по бланкам (E) — годовой финансовый отчет P / C, включая Приложение P; Ежеквартальный финансовый отчет P / C; Инструкции по составлению квартальной и годовой финансовой отчетности P / C, включая Заявление об актуарном заключении (SAO) и приложение к сводному актуарному заключению.
Целевая группа по достаточности капитала (E) — отчет о капитале, основанном на риске P / C (RBC).
Рабочая группа по вопросам платежеспособности (E) и Подгруппа по внедрению (E) ORSA — Оценка собственных рисков и платежеспособности (ORSA).
Рабочая группа по принципам обязательного учета (E) — Руководство по практике и процедурам бухгалтерского учета (Руководство AP&P), а также проанализирует и предоставит комментарии по вопросам обязательного учета, рассматриваемым в соответствии с SSAP № 65 — Договоры о собственности и несчастных случаях .
Рабочая группа по ускорению вывода на рынок (EX) — актуарные разделы P / C Справочника по рассмотрению заявок на регистрацию .
Следить за развитием актуарных данных о несчастных случаях в стране и учитывать регуляторные последствия.
Общество актуариев по травмам (CAS) — Заявление о принципах и Программа базового образования .
Американская академия актуариев (Академия) — Стандарты практики, Совет по профессионализму и Совет по работе с несчастными случаями.
Общество актуариев (SOA) — базовое образование по направлению общего страхования.
Федеральное законодательство.
Содействовать обсуждению страховых регуляторов штата по вопросам регистрации тарифов, представляющих общий интерес для всех штатов, посредством планирования конференц-связи только для регуляторов.
Работайте с CAS и SOA, чтобы определить: 1) какие типы обучения актуарии, назначенные P / C, используют для соответствия требованиям CE для «Особых квалификационных стандартов» сегодня и 2) следует ли добавить больше конкретики в актуариев, назначенных P / C. «Требования CE для обеспечения соответствия CE образовательным потребностям актуария, назначенного P / C.
Содействие обучению и обмену опытом с помощью вебинаров по прогнозной аналитике (Книжный клуб).
Рабочая группа по актуарному заключению (C) будет:
Предлагать, по мере необходимости, изменения к следующему, особенно для улучшения актуарных заключений, резюме актуарных заключений и актуарных отчетов, а также нормативного анализа этих актуарных документов и резервы убытков и премий:
Справочник по финансовому анализу.
Справочник эксперта по финансовому положению
Инструкции к годовому отчету — Имущество / несчастный случай.
Нормативное руководство для назначенных актуариев и компаний.
Другие финансовые бланки и инструкции по мере необходимости.
Рабочая группа по статистическим данным (C) :
Рассмотрение обновлений и изменений в Статистическом справочнике данных , доступных для регулирующих органов по страхованию .
Рассматривать обновления и разработки, оказывать техническую помощь и контролировать создание следующих отчетов и баз данных. Периодически оценивайте спрос и полезность в сравнении с затратами на производство каждого продукта.
Страхование домовладельцев от пожара, домовладельцев и домовладельцев, арендаторов и владельцев кондоминиумов / кооперативов.
База данных автострахования.
Отчет о конкурентной базе данных.
Отчет о рентабельности по строкам по штатам.
Персонал поддержки NAIC: Крис ДеФрейн / Дженнифер Гарднер / Либби Крюс
Статистических методов в психологических журналах
% PDF-1.5 % 1 0 объект > поток ; изменено с помощью iText 2.1.7 пользователем 1T3XT2009-09-28T19: 08: 35-04: 002005-05-07T16: 54: 26 + 08: 002009-09-28T19: 08: 35-04: 00uuid: 364c2c5a-6313-49b2 -8ddb-d3a092c32f8auuid: 0dfaa3be-5685-4cc6-a02f-c9128c5cddeeapplication / pdf
Статистические методы в психологических журналах
конечный поток эндобдж 2 0 obj >>> / MediaBox [0 6.

РубрикаРазное

Лечение	Результат	Х	Я
1	1	10.2	9,9
1	1	9,7
2	1	10,4	10,2
1	2	9.8	9,7
2	1	10,3	10,1
1	2	9,6	9,4
2	1	10.6	10,3
1	2	9,9	9,5
2	2	10,1	10
2	2		10.2

Стратегия	Пример
Убедитесь, что проекты достаточно сложные, чтобы учащиеся могли использовать знания и навыки друг друга.	В рамках одного курса по игровому дизайну групповые задания требуют от студентов создания игровых игр, включающих технические (например, программирование) и дизайнерские навыки. Чтобы успешно выполнить задание, студенты, изучающие разные дисциплины, должны использовать сильные стороны друг друга.
Создавайте общие цели, которых можно достичь только путем совместной работы.	В рамках одного инженерного курса команды соревнуются друг с другом, чтобы спроектировать лодку (оцениваемую по различным параметрам, таким как остойчивость и скорость), применяя инженерные принципы и работая в рамках бюджетных и материальных ограничений.Веселое и интенсивное публичное соревнование побуждает команду работать в тесном сотрудничестве для создания наилучшего возможного дизайна.
Ограничьте ресурсы, чтобы побудить студентов делиться важной информацией и материалами.	В краткосрочном проекте курса архитектурного дизайна инструктор предоставляет студенческим группам набор материалов (например, ленту, картон, веревку) и поручает им построить структуру, которая соответствует определенным проектным параметрам, используя только эти материалы. материалы.Поскольку ресурсы учащихся ограничены, они не могут разделять задачи, но должны разрабатывать стратегию и работать вместе.
Назначьте роли (.doc) внутри группы, которые помогут облегчить совместную работу.	В семестровом исследовательском проекте по курсу истории преподаватель назначает студентам отдельные роли в их группах: один студент отвечает за установление и поддержание коммуникации с остальной группой, другой за координацию расписаний и организацию встреч, третий за запись идеи и решения, принимаемые на собраниях, и четвертый — удержание группы на задании и взлом кнутом, когда приближаются крайние сроки.Инструктор поочередно распределяет учащихся по этим ролям, чтобы каждый из них практиковался в выполнении каждой функции.

Стратегия	Пример
Подчеркните практическую важность сильных навыков командной работы.	Объясните ценность навыков командной работы на рабочем месте (и за его пределами), предложив реальные примеры того, как работают команды, и проиллюстрировав, что может пойти не так, когда навыки командной работы недостаточны. Один инструктор просит студентов составить список навыков, которые, по их мнению, ищут работодатели. Часто студенты отвечают на этот вопрос, используя набор специфических для предметной области навыков, таких как черчение или компьютерное программирование.Затем инструктор сравнивает их ответы с ответами реальных работодателей, которые часто сосредотачиваются на общих навыках процесса, таких как «способность ясно общаться» и «способность работать с другими». Это упражнение служит для закрепления целей процесса для групповых рабочих заданий.
Устраните негативные или неточные предубеждения о групповой работе.	Если студенты не относились серьезно к групповым проектам на предыдущих курсах или если их опыт был негативным, это может повлиять на их подход к выполнению заданий в вашем курсе.Вы можете попросить их перечислить положительные и отрицательные аспекты групп на основе их предыдущего опыта, а затем обсудить стратегии предотвращения или смягчения потенциально отрицательных аспектов групповой работы. Также объясните, как вы структурировали свое задание, чтобы свести к минимуму проблемы (например, феномен безбилетника), с которыми они могли столкнуться в прошлом.
Обеспечьте структуру и руководство, чтобы помочь студентам в планировании.	Смоделируйте процесс планирования сложной задачи, объяснив, как вы подойдете к аналогичной задаче.Выделите в графике проекта время, специально посвященное планированию.
Установить промежуточные сроки.	Разбейте проект на этапы или этапы и установите сроки для промежуточных результатов, например, проектное предложение, график, библиографию, первый черновик. Помимо установления промежуточных сроков, дайте учащимся приблизительное представление о том, сколько времени могут потребоваться различные этапы проекта, и предупредите их о вопросах, которыми им нужно будет заняться раньше, чем они ожидали.
Установите основные правила.	Создайте основные правила поведения в группе или попросите учащихся сделать это сами. Основные правила группы могут включать в себя такие вещи, как: возвращать электронные письма от членов группы в течение 24 часов; приходить на встречи вовремя и подготовленными; соответствовать срокам; слушайте, что говорят ваши товарищи по команде; отвечать на комментарии друг друга вежливо, но честно; быть конструктивным; критикуйте идеи, а не людей. Затем вы можете попросить студентов официально согласиться с этими основными правилами, подписав контракт на групповое обучение (Barkley, Cross & Major, 2005). Здесь вы найдете образцы командных контрактов…
Обучайте и укрепляйте навыки разрешения конфликтов.	Разногласия внутри групп могут предоставить учащимся ценные возможности для развития как лучших навыков работы в команде, так и лучших конечных продуктов (Thompson, 2004). Но конфликт также может подорвать мотивацию. Чтобы помочь учащимся продуктивно справляться с разногласиями и трениями, дайте им язык, который они могут использовать, чтобы конструктивно озвучивать возражения и предпочтения, и укрепить навыки слушания.Структурированная ролевая игра также может быть полезной: познакомьте учащихся с гипотетическим источником напряжения (например, властной личностью, бездельником, культурными различиями в стиле общения) до того, как возникнет реальное напряжение, а затем попросите их поработать над разрешением, импровизируя диалог и действия. Заблаговременное ролевое разрешение конфликтов может помочь учащимся распознавать похожие проблемы, когда они возникают, и реагировать на них творчески и надлежащим образом.
Предупреждайте учащихся о типичных ошибках.	Укажите на возможные подводные камни командных проектов и / или вашего конкретного задания. Распространенные ошибки могут включать в себя недооценку количества времени, необходимого для планирования встреч, координацию доступа к лабораториям, компьютерным кластерам или пространству студии, получение исследовательских материалов из межбиблиотечного абонемента, получение разрешения IRB для исследовательских интервью, отправку отчетов внешним клиентам, подготовку презентаций, пересмотр отчеты и др.
Развивайте метакогнитивные навыки.	Поощряйте студентов оценивать свои сильные и слабые стороны (например, склонность откладывать дела на потом, открытость к критике, сильные навыки устного общения) и учитывать, как эти черты могут потенциально повлиять на групповую динамику. Один инструктор дает студентам анкету для самооценки и позволяет членам группы сравнивать свои ответы. Примеры самооценки можно найти здесь … Затем он спрашивает: Какие механизмы могла бы создать ваша группа, чтобы извлечь выгоду из этих сильных сторон и компенсировать эти слабости? Полученные ответы включают установление жестких сроков (если несколько членов группы прокрастинаторы), разработка системы очередности, чтобы каждый имел возможность высказаться (если есть застенчивые члены группы), использование блок-схем для представления задачи (для членов группы с визуальной ориентацией или слабыми языковыми навыками) и т. д.
Включите оценку процесса.	Попросите учащихся периодически оценивать свой собственный или чужой вклад в группу по отношению к набору целей процесса, например, с уважением выслушивать и учитывать противоположные взгляды или мнение меньшинства, эффективно управлять конфликтами из-за различий в идеях или подходах, сохранять работа группы во время и между собраниями, своевременность соблюдения сроков и т. д. Затем дайте группам возможность выработать стратегии для улучшения своих групповых процессов.

Задачи статистической группировки: 2. Основные задачи и виды группировок. Общая теория статистики: конспект лекции

Задачи статистических группировок, их виды.

Статистическая сводка и группировка. Задачи по статистике с решением онлайн

Задача

основные понятия, этапы, группировка материалов, задачи

Вклад В.И. Ленина

Этапы статистических группировок

Задача

Информация

Первый тип классификаций

Ограничения класса и его границы

Живые и неживые группы

Процедура работы

Результаты

Обсуждение

Понятие статистической группировки

Статистические группировки, их виды и задачи.

Использование Excel для анализа данных

Включение пакета инструментов анализа

Отсутствующие значения

Организация данных

Диалоговые окна

Расположение выхода

Простые частоты

Дисперсионный анализ

Односторонний дисперсионный анализ

Двухфакторный дисперсионный анализ без репликации

Двухфакторный дисперсионный анализ с репликами

Статистический подход для отделения этапов когнитивных задач от многомерных временных рядов фМРТ жирным шрифтом

Каковы лучшие практики для разработки групповых проектов? — Центр Эберли

Создание взаимозависимости

Стратегия

Пример

Посвящать время навыкам работы в команде

Стратегия

Пример

Повышение индивидуальной ответственности

Список литературы

Введение — Справочник AIS — UN Statistics Wiki

Поиск публикаций НИОШТИК-2 — 20033490

Отчет статистической рабочей группы рабочей группы по респираторной пыли угольных шахт.

Целевая группа по актуарному и статистическому учету несчастных случаев (C)

Статистических методов в психологических журналах

Добавить комментарий Отменить ответ