Menu

Ошибка спорадическая что это: Что значит спорадическая ошибка

Содержание

Выездная компьютерная диагностика автомобиля с пробегом

Перечень проверок

  • Чтение накопителя ошибок;
  • Проверка актуальных данных в блоках;
  • Чтение инженерных данных;
  • Проверка пробега, проверка моточасов;
  • Проверка данных черных ящиков.

Как мы проводим компьютерную диагностику?

Современные автомобили оснащены электронными блоками управления почти каждой системой. Электроника контролирует правильность работы и ведет журнал неисправностей. Компьютерная диагностика этих систем позволит узнать их состояние и историю возникновения неисправностей. Поэтому это важный этап проверки автомобиля.

Компьютерную диагностику мы проводим в два этапа. На первом этапе мы проводим опрос блоков управления на наличие неисправностей — чтение ошибок. Это позволяет определить все ли системы работают исправно на данный момент и как работали в прошлом. Отображаемые неисправности бывают актуальные и неактуальные. Актуальные ошибки, в свою очередь, бывают двух видов – статические и спорадические. Статическая ошибка означает выход узла из строя. Спорадическая проявляется при бессистемных неисправностях, то есть от случая к случаю и может являться предвестником поломки. При возникновении неисправности дополнительно регистрируются инженерные параметры, среди которых можно увидеть дату, время и частоту появления, а также пробег.

На втором этапе мы анализируем фактическую работу системы для прогнозирования появления неисправностей. В большинстве блоков управления заложена математическая модель, которая рассчитывает значения параметров для правильной работы системы. Когда фактическое значение выходит за допустимый диапазон расчётного регистрируется ошибка. В некоторых случаях это бывает слишком поздно и сопровождается механическими повреждениями. Например, на некоторых двигателях с цепным приводом газораспределительного механизма мы можем оценить растяжение цепей, что позволит своевременно предпринять меры, не дожидаясь обрыва или перескока.

Такой двухэтапный метод проведения компьютерной диагностики позволяет нам установить не только текущие и прогнозируемые неисправности, но и оценить или определить пробег автомобиля и условия его эксплуатации.

→ %d1%81%d0%bf%d0%be%d1%80%d0%b0%d0%b4%d0%b8%d1%87%d0%b5%d1%81%d0%ba%d0%b8%d0%b9

Когда в 80-х годах люди якудзы увидели, как легко брать ссуды и «делать» деньги, они создали компании и занялись операциями с недвижимым имуществом и куплей-продажей акций.

Toen de yakuza in de jaren ’80 zagen hoe gemakkelijk het was geld te lenen en te verdienen, richtten zij bedrijven op en stortten zich op het speculeren in onroerend goed en effecten.

jw2019

Обычно проводят связь между этим древним городом и современной Газой (Газза, Азза), расположенной примерно в 80 км к З.-Ю.-З. от Иерусалима.

In het algemeen wordt de oude stad in verband gebracht met het huidige Gaza (Ghazzeh; ʽAzza), dat ongeveer 80 km ten WZW van Jeruzalem ligt.

jw2019

Через 4 года предполагаемая капитализация достигнет

80 миллиардов долларов.

Over vier jaar, is de schatting dat de waarde hoger is dan 80 miljard dollar.

ted2019

Итак, в США с появлением лечения в середине 1990- х годов число ВИЧ- инфицированных детей снизилось на 80%.

In de Verenigde Staten is sinds de komst van de behandeling in het midden van de jaren ́90 er al een daling met 80 procent van het aantal hiv- geïnfecteerde kinderen.

QED

Расчет 81, скорая всё ещё на переезде.

Wagen 81, Ambulance zit nog steeds achter een trein.

OpenSubtitles2018.v3

Сегодня он фонтанирует в среднем через каждые 80 минут.

Tegenwoordig spuit hij gemiddeld ongeveer om de tachtig minuten.

jw2019

Мы отвечали за территорию, которая простиралась от демилитаризованной зоны между Северным и Южным Вьетнамом до Дананга и еще 80 километров на юг.

Wij bestreken het gebied van de gedemilitariseerde zone tussen Noord-Vietnam en Zuid-Vietnam tot ongeveer tachtig kilometer ten zuiden van Da Nang.

jw2019

Это клональная колония осинообразного тополя, растущего в Юте, ему буквально 80 тысяч лет.

Dit is een kolonie van klonen van ratelpopulieren in Utah, die letterlijk 80. 000 jaar oud is.

QED

Похоже, мы можем поехать по шоссе 81 и дальше через Даллас.

We kunnen deze weg 81 nemen, die gaat naar Dallae.

OpenSubtitles2018.v3

Она распространяет миллионы [19 миллионов каждого выпуска] экземпляров своего материала примерно на 60 [в настоящее время на 81] языках, в том числе на языках пиджин, хилигайнон и зулу.

Ze verspreidt miljoenen exemplaren [19 miljoen van elke uitgave] van haar materiaal in zo’n 60 [in feite 81] talen, waaronder Pidgin, Hiligaynon en Zoeloe.

jw2019

Девочки, мне уже почти 80.

OpenSubtitles2018.v3

И потому что оставшиеся 80% были все-равно раз в сто больше того, что вы получили бы при разводе.

En omdat de resterende 80% nog steeds meer dan honderd keer meer was dan u zou hebben gekregen in een echtscheiding.

OpenSubtitles2018.v3

И типа, IQ у этого парня был сколько, 80?

Hij had toch een IQ van 80?

OpenSubtitles2018.v3

«»»When I open my eyes you’ll be gone.»» — Сейчас я открою глаза, и тебя не будет.»

‘Als ik mijn ogen weer open doe, ben je weg.’

Literature

Среднемесячная же заработная плата в этом районе составляет лишь около 80 долларов!

In deze streek bedraagt het gemiddelde maandloon ongeveer $80!

jw2019

Я хотел бы начать благотворительность, and I think that would be a-a good place to start.

Ik zou een goed doel willen starten, en dit zou een goede start zijn.

OpenSubtitles2018.v3

Мы говорим здесь о волне высотой в 80 метров.

We hebben het hier over een 80-meter hoge golf.

OpenSubtitles2018.v3

Нам нужно трудиться вместе с 80 тысячами ныне призванных миссионеров.

We moeten samenwerken met onze bijna 80 duizend voltijdzendelingen.

LDS

Однако торонтская газета «Глоб энд мейл» замечает: «В 80 процентах случаев одна или больше групп общества (включая друзей или сотрудников преступника по работе, семьи жертв, других детей, а также некоторых жертв) отрицали или приуменьшали случившееся».

In de in Toronto verschijnende Globe and Mail wordt echter opgemerkt: „In

80 procent van de gevallen ontkenden of bagatelliseerden één of meer sectoren van de samenleving (onder wie vrienden of collega’s van de misdadiger, de familie van slachtoffers, andere kinderen, sommige slachtoffers) de aanranding.”

jw2019

Во всем мире Свидетели Иеговы стали „сильным народом“. Их объединенное всемирное собрание по численности превосходит население не менее 80 отдельно взятых государств мира».

Wereldwijd zijn Jehovah’s Getuigen ’een machtige natie’ geworden — die als verenigde wereldomvattende gemeente qua aantal groter is dan de afzonderlijke bevolking van elk van ten minste 80 onafhankelijke naties van de wereld.”

jw2019

Задача для расчета 81:

Wagen 81 wordt ergens anders ingezet.

OpenSubtitles2018.v3

«Это просто смешно: в 80-е годы нельзя заявить в открытую, что ты гей!»

Jimmy zei dat het bespottelijk was dat je in de jaren tachtig niet kon zeggen dat je homoseksueel was.

Literature

И еще точнее: Бурдон-плейс, 81!

En nog preciezer: Bourdon Place nummer 81!

Literature

«»»I’m not sure that there will be a next time.»» — Скорее всего следующего раза не будет.»

‘Ik weet niet zeker of er wel een volgende keer zal zijn.’

Literature

Господь сказал нам: «Каждому предупрежденному человеку надлежит предупредить ближнего своего» (У. и З. 88:81).

De Heer heeft gezegd: ‘Het betaamt een ieder die gewaarschuwd is zijn naaste te waarschuwen’ (LV 88:81).

LDS

Центр диагностики | Информация о шинах CAN | Значения

Центр диагностики | Информация о шинах CAN | Значения | Состояние шины CAN и количество ошибок
Содержание

Возможны четыре состояния шины CAN.

  • Активное: шина CAN работает без проблем.

  • Пассивное: возникли пассивные ошибки.

  • Предупреждение: зарегистрированы ошибки «Предупреждение о шине».

  • Отключена: зарегистрированы ошибки «Шина отключена».

При возникновении любой из этих ошибок на дисплее регистрируется, сколько раз это произошло.

Число пассивных ошибок

Число предупреждений о шине

Число отключений шины

Кроме того, на дисплее регистрируется число ошибок из-за переполнения.

 

Число пассивных ошибок

Если это значение больше нуля, значит, на шине CAN имеется какой-либо контроллер, который не получил всех сообщений. Важная информация могла быть потеряна.

Наиболее вероятной причиной этого является высокий коэффициент использования шины CAN.

Проверьте электропроводку и разъемы на отсутствие проблем с соединениями. Если проблем с проводкой нет, выполните «холодную» перезагрузку. Если проблема не устраняется, обратитесь к дилеру John Deere.

 

Число предупреждений о шине

Если это значение больше нуля, значит, на шине CAN имеется какой-либо контроллер, работающий со сбоями.

Проверьте электропроводку и разъемы на отсутствие проблем с соединениями. Если проблем с проводкой нет, выполните «холодную» перезагрузку. Если проблема не устраняется, обратитесь к дилеру John Deere.

 

Число отключений шины

Если это значение больше нуля, значит, на шине CAN имеется какой-либо контроллер, работающий со сбоями. Он пропустил определенное количество сообщений и теперь вообще перестал получать сообщения. Важная информация была потеряна.

Эта ошибка чаще всего возникает при высоком коэффициенте использования шины CAN.

Проверьте электропроводку и разъемы на отсутствие проблем с соединениями. Если проблем с проводкой нет, выполните «холодную» перезагрузку. Если проблема не устраняется, обратитесь к дилеру John Deere.

 

Число ошибок из-за переполнения

Число ошибок из-за переполнения указывает на то, что приложения или контроллеры на шине CAN получают сообщения быстрее, чем способны их обрабатывать. Это приводит к пропуску важных сообщений и сбоям в работе системы.

Эта ошибка чаще всего возникает при высоком коэффициенте использования шины CAN.

Проверьте электропроводку и разъемы на отсутствие проблем с соединениями. Если проблем с проводкой нет, выполните «холодную» перезагрузку. Если это не поможет решить проблему, обратитесь к своему дилеру.

В Китае опять бушует COVID-19. Это может дорого стоить всей мировой экономике

Сейчас все внимание жителей Беларуси сконцентрировано на боевых действиях в Украине. Даже коронавирус, который занимал умы последние 2 года, ушел на второй план. Но, как отмечают эксперты, ковид в скором времени может напомнить о себе. Из Китая, где впервые была обнаружена новая инфекция, поступают тревожные новости.

Источник — https://pixabay.com/

В 87 из 100 крупнейших мегаполисов Китая введены те или иные коронавирусные ограничения, подсчитала исследовательская компания Gavekal. Шанхай — крупнейший город Китая с населением около 25 млн человек — с конца марта живет в строжайшем карантине, несмотря на который в городе ежедневно фиксируется около 20 000 новых заражений. Эксперты считают, что один из самых масштабных китайских локдаунов за все время пандемии может дорого стоить всей мировой экономике.


Сбой цепочек поставок

Уже обострился ставший привычным с начала пандемии кризис в цепочках поставок.

Сразу несколько крупных автокомпаний заявили о приостановке производства из-за новой вспышки COVID-19 в Китае, которая привела к дефициту комплектующих. Ограничительные меры повлияли на объемы выпуска Volkswagen, Mazda, General Motors и Tesla. Toyota в мае на несколько дней будет вынуждена остановить выпуск машин на 9 из 14 заводах в Японии из-за нехватки компонентов.

Шанхай — крупнейший контейнерный порт в мире. Сейчас его терминалы работают в карантинном режиме — персоналу запрещено контактировать с кем-либо, кроме своих коллег, но это не спасает от логистических проблем за пределами порта. Товары отгружаются медленнее, чем обычно, так что у берегов Шанхая уже скопилась очередь из грузовых судов, пишет Financial Times.

Сбой цепочек поставок придаст импульс инфляции в крупнейших развитых экономиках, считают эксперты. Цены опять пойдут вверх на фоне конфликта в Украине, подорожания энергоресурсов и продовольствия, а также сохраняющихся пандемических проблем на рынке труда.

Снижение экономического роста

Из-за карантина проблемы неизбежно возникнут в самой китайской экономике, что также почувствуют во всем мире.

В начале марта правительство КНР установило цель роста ВВП в этом году на уровне 5,5%. В прошлом рост составил 8,1% при цели «более 6%» благодаря восстановлению экономики после пандемии. Достичь роста в 5% критически необходимо, сказал Reuters Гуо Тяньйон, влиятельный экономист из Центрального университета финансов и экономики в Пекине: «Рост ниже 5% ударит по созданию рабочих мест». А их правительство хочет создать более 11 млн, лучше даже 13 млн, заявил премьер Госсовета Ли Кэцян.

ВВП Китая по итогам первого квартала 2022 года вырос на 4,8% по сравнению с январем–мартом 2021 года.   Но данные первого квартала не отражают в полной мере строгий карантин в Шанхае.

— Страна сталкивается с повторяющимися волнами пандемии во многих местах, и ее влияние на экономику усиливается. Кроме того, отмечается всё более серьезная и сложная международная обстановка, — сказал Фу Линхуэй, представитель Национального бюро статистики Китая (NBS).

Аналитики Nomura подсчитали, что 45 городов, на которые приходится около 40% ВВП Китая, полностью или частично закрыты, и заявили, что страна находится под «риском рецессии». Увеличение экономики страны на 4,8% в основном показывает рост, наблюдаемый за январь–февраль.

Между тем, темпы роста стали падать в середине прошлого года в результате кризиса на рынке недвижимости, вызванного попытками властей ограничить задолженность девелоперов, неожиданного ужесточения регулирования технологических компаний и политики нулевой терпимости к ковиду, которая провоцирует введение одного локдауна за другим, подрывая производство и потребительские расходы.

Индекс цен производителей в Китае (отображает изменение оптовых цен производителей товаров и услуг) в марте вырос на 8,3% в годовом выражении. В марте рост цен замедлился после того, как в феврале он составил 8,8%, однако оказался выше прогнозов в 7,9%, указывает Reuters со ссылкой на данные NBS. Такая динамика привела к росту потребительских цен: они увеличились на 1,5% в годовом выражении, продемонстрировав самый быстрый рост за три месяца и превысив прогнозы в 1,2%. В феврале инфляция в Китае была на уровне 0,9%, отмечает Reuters.

Что с «короной» в Беларуси

Что касается эпидемиологической ситуации в Беларуси, то она, по словам министра здравоохранения Дмитрия Пиневича, почти благополучная. Наблюдаются лишь спорадические случаи заболеваемости коронавирусной инфекцией. За минувшие сутки в Беларуси зарегистрированы 236 пациентов с COVID-19, выписаны 47. До этого в день фиксировалось по 700–800 заболевших.

В общем, как отметил Пиневич, система здравоохранения перешла на работу в обычном режиме. В полной мере оказывается специализированная медицинская помощь, выполняются плановые операции по всем профилям.

По состоянию на 12 апреля, более 6,1 млн белорусов получили одну дозу вакцины против COVID-19, из них более 5,62 млн человек прошли полный курс вакцинации.  Одну дозу вакцины получили более 95,4 тыс. подростков 12-17 лет, из них более 71,7 тыс. детей прошли полный курс вакцинации. Таким образом, по расчетам Минздрава, охват одной дозой вакцины составил 65,3% от общей численности населения страны, полным курсом вакцинации охвачено 60,1% населения. Также проводится бустерная вакцинация населения, охват составляет 6,73%.

На «Белмедпрепаратах» недавно освоили производство векторной вакцины «Спутник Лайт». Также продолжается работа по выпуску собственной белорусской вакцины от коронавируса на предприятии в Витебске. Они идут по графику, заверил Дмитрий Пиневич.

Власти Беларуси пока не комментировали риски очередной волны инфекции. Новый подъем заболеваемости коронавирусом в России ожидается в конце мая–июне, сообщил министр здравоохранения РФ Михаил Мурашко.

Напомним, Россия с 18 марта сняла антиковидные барьеры на перемещение граждан в отношении Беларуси. С 3 апреля правительство Беларуси отменило ограничения для белорусов на пересечение госграниц, введенные в декабре 2020 года.

Случайная ошибка

Случайная ошибка

Случайная ошибка

 


По сути, цель эпидемиологического исследования состоит в том, чтобы измерить частоту заболевания или сравнить частоту заболевания в двух или более группах воздействия, чтобы измерить степень связи. Есть три основных проблемы для достижения точной оценки ассоциации:

  • Смещение
  • Смешение и
  • Случайная ошибка.

Случайная ошибка возникает из-за того, что оценки, которые мы производим, основаны на выборках, а выборки могут неточно отражать то, что на самом деле происходит в популяции в целом. .

Между различными дисциплинами существуют разные мнения относительно того, как концептуализировать и оценивать случайную ошибку. В этом модуле основное внимание будет уделено оценке точности оценок, полученных по выборкам.

 


После успешного завершения этого модуля учащийся сможет:

  • Объяснить влияние размера выборки на точность оценки
  • Определение и интерпретация 95% доверительных интервалов для показателей частоты и показателей связи
  • Определение и интерпретация p-значений
  • Обсудите распространенные ошибки в интерпретации мер случайной ошибки

 


Рассмотрим два примера, в которых выборки должны использоваться для оценки некоторого параметра в совокупности:

  1. Предположим, я хочу оценить средний вес первокурсников, поступающих осенью в Бостонский университет, и выбираю первых пять первокурсников, которые согласны пройти взвешивание.Их средний вес составляет 153 фунта. Является ли это точной оценкой среднего значения для всего класса первокурсников? Интуитивно вы понимаете, что оценка может быть значительно отклонена, поскольку размер выборки очень мал и может не отражать среднее значение для всего класса. Кроме того, если бы я повторил этот процесс и взял несколько выборок из пяти студентов и вычислил среднее значение для каждой из этих выборок, я, вероятно, обнаружил бы, что оценки сильно отличаются друг от друга.Это также означает, что некоторые оценки очень неточны, то есть далеки от истинного среднего значения для класса.
  2. Предположим, у меня есть коробка с цветными шариками, и я хочу, чтобы вы оценили долю синих шариков, не заглядывая в коробку. Я встряхиваю коробку и позволяю вам выбрать 4 шарика и изучить их, чтобы вычислить долю синих шариков в вашей выборке. Опять же, вы интуитивно понимаете, что оценка может быть очень неточной, потому что размер выборки очень мал. Если бы вы повторили этот процесс и взяли несколько образцов из 4 шариков, чтобы оценить пропорцию синих шариков, вы, вероятно, обнаружили бы, что оценки сильно отличаются друг от друга, и многие из оценок были бы очень неточными.

Оцениваемые параметры различались в этих двух примерах. Первой была измеряемая переменная, то есть масса тела, которая могла быть любой из бесконечного числа измерений на непрерывной шкале. Во втором примере шарики были либо голубого, либо другого цвета (т. е. дискретная переменная, которая может иметь только ограниченное число значений), и в каждом примере вычислялась частота появления синих шариков, чтобы оценить пропорцию из голубых мраморов.Тем не менее, хотя эти переменные относятся к разным типам, обе они иллюстрируют проблему случайной ошибки при использовании выборки для оценки параметра в совокупности.

Проблема случайной ошибки возникает и в эпидемиологических исследованиях. Мы отметили, что основными целями эпидемиологических исследований являются: а) измерение частоты заболевания или б) сравнение измерений частоты заболевания в двух группах воздействия, чтобы измерить степень связи. Однако обе эти оценки могут быть неточными из-за случайной ошибки.Вот два примера, иллюстрирующие это.

  1. По большей части птичий грипп встречается только у птиц, но хорошо задокументировано, что люди, работающие в тесном контакте с птицами, могут заразиться этой болезнью. Предположим, мы хотим оценить вероятность смерти среди людей, заболевших птичьим гриппом. В этом случае нас не интересует сравнение групп для измерения ассоциации. Мы просто хотим иметь точную оценку того, как часто люди умирают от птичьего гриппа. Неизвестно, сколько людей заразились птичьим гриппом, но предположим, что исследователь в Гонконге выявил восемь случаев и подтвердил, что у них был птичий грипп, путем лабораторного тестирования.Четверо из восьми жертв умерли от болезни, а это означает, что частота летальных исходов (коэффициент летальности) составила 4/8 = 50%. Означает ли это, что 50% всех людей, зараженных птичьим гриппом, умрут? Насколько точна эта оценка?
  2. Предположим, исследователи хотят оценить связь между частым посещением загара и риском рака кожи. Проведено когортное исследование, в котором приняли участие 150 человек, которые часто загорают в течение года, и 124 человека, которые сообщили, что они ограничивают свое пребывание на солнце и регулярно используют солнцезащитный крем с SPF 15 или выше.По истечении десяти лет наблюдения отношение риска составляет 2,5, что позволяет предположить, что у тех, кто часто загорает, риск в 2,5 раза выше. Насколько точна эта оценка? Точно ли это отражает связь среди населения в целом?

 

Безусловно, существует ряд факторов, которые могут снизить точность этих оценок. Возможны систематические ошибки, такие как предвзятость или смешение, которые могут сделать оценки неточными. Однако, даже если бы мы минимизировали систематические ошибки, возможно, что оценки могут быть неточными только из-за того, кто оказался в нашей выборке.Этот источник ошибки называется случайной ошибкой или ошибкой выборки.

В примере с птичьим гриппом нас интересовала оценка доли в отдельной группе, т. е. доли смертей среди людей, инфицированных птичьим гриппом. В исследовании загара заболеваемость раком кожи была измерена в двух группах, и они были выражены в виде отношения, чтобы оценить степень связи между частым загаром и раком кожи. Когда оценка интереса представляет собой одно значение (т.г., пропорция в первом примере и коэффициент риска во втором) обозначается как точечная оценка . Для обеих этих точечных оценок можно использовать доверительный интервал, чтобы указать его точность.

 

 

 


Строго говоря, 95-процентный доверительный интервал означает, что если одна и та же совокупность будет отобрана в бесконечном числе случаев и для каждого случая будут сделаны оценки доверительного интервала, результирующие интервалы будут содержать истинный параметр совокупности примерно в 95 % случаев, если предположить, что систематической ошибки (предвзятости или смешения) не было.Однако, поскольку мы не отбираем одну и ту же популяцию и не проводим одно и то же исследование в многочисленных (гораздо менее бесконечных) случаях, нам нужна интерпретация одного доверительного интервала. Интерпретация оказывается на удивление сложной, но для целей нашего курса мы скажем, что она имеет следующую интерпретацию: вероятности при условии отсутствия систематической ошибки (предвзятости или смешения).Если размер выборки мал и подвержен большему количеству случайных ошибок, то оценка будет не такой точной, а доверительный интервал будет широким, что указывает на большее количество случайных ошибок. Напротив, при большом размере выборки ширина доверительного интервала уже, что указывает на меньшую случайную ошибку и большую точность. Следовательно, можно использовать ширину доверительных интервалов, чтобы указать величину случайной ошибки в оценке. Наиболее часто используемые доверительные интервалы определяют вероятность 95% или 90%, хотя можно рассчитать интервалы для любого уровня от 0 до 100%.Доверительные интервалы также могут быть рассчитаны для многих точечных оценок: средних значений, долей, показателей, отношений шансов, отношений рисков и т. д. В этом курсе мы будем в основном использовать 95% доверительные интервалы для а) доли в одной группе и б) для оценочные меры ассоциации (отношения рисков, отношения скоростей и отношения шансов), которые основаны на сравнении двух групп.

Важно отметить, что 95% доверительные интервалы учитывают только случайную ошибку и не учитывают известные или неизвестные погрешности или искажения, которые неизменно возникают в эпидемиологических исследованиях.Следовательно, Ротман предупреждает, что лучше рассматривать доверительные интервалы как общее руководство по количеству случайных ошибок в данных. Неучет того факта, что доверительный интервал не учитывает систематическую ошибку, является обычным явлением и приводит к неправильной интерпретации результатов исследований.

Доверительный интервал для пропорции

В приведенном выше примере, в котором меня интересовала оценка уровня летальности среди людей, инфицированных птичьим гриппом, я имел дело только с одной группой, т.е.д., я не сравнивал. Лай и др. провел поиск литературы в 2007 году и обнаружил в общей сложности 170 случаев человеческого птичьего гриппа, о которых сообщалось в литературе. Среди них было 92 случая смерти, что означает, что общий уровень летальности составил 92/170 = 54%. Насколько точна эта оценка?

Ссылка на статью Lye et al.

Существует несколько методов вычисления доверительных интервалов, некоторые из них более точны и универсальны, чем другие.Электронная таблица EpiTool.XLS, созданная для этого курса, содержит рабочий лист под названием «CI — One Group», который будет вычислять доверительные интервалы для точечной оценки в одной группе. В верхней части рабочего листа вычисляются доверительные интервалы для пропорций, таких как распространенность или кумулятивная заболеваемость, а в нижней части вычисляются доверительные интервалы для уровня заболеваемости в отдельной группе.

Краткий видеотур по «Epi_Tools.XLSX» (9:54)

Ссылка на расшифровку видео

Электронные таблицы

являются ценным профессиональным инструментом.Чтобы узнать больше об основах использования Excel или Numbers для приложений общественного здравоохранения, см. модуль онлайн-обучения по номеру

. Ссылка на модуль онлайн-обучения по использованию электронных таблиц — Excel (ПК) и Numbers (Mac и iPad)

 

Используйте «Epi_Tools» для расчета 95% доверительного интервала для общего коэффициента летальности от птичьего гриппа, о котором сообщили Lye et al. (ПРИМЕЧАНИЕ. Вам следует загрузить электронную таблицу Epi-Tools на свой компьютер; также есть ссылка на EpiTools в разделе «Узнать больше» в левой части страницы.) Откройте Epi_Tools.XLSX и вычислите достоверность 95%; затем сравните свой ответ с приведенным ниже.

ОТВЕТ

 

 

Как бы вы интерпретировали этот доверительный интервал в одном предложении? Запишите свою интерпретацию, прежде чем смотреть ответ.

ОТВЕТ

           

В серии гипотетических случаев, которая была описана на второй странице этого модуля, сценарий описывал 8 случаев заболевания птичьим гриппом у людей, и 4 из них умерли.используйте Epi_Tools для вычисления 95% доверительного интервала для этой пропорции. Как этот доверительный интервал сравнивается с тем, который вы вычислили на основе данных, представленных Lye et al.?

ОТВЕТ

 

Ключом к уменьшению случайной ошибки является увеличение размера выборки. Таблица ниже иллюстрирует это, показывая 95% доверительные интервалы, которые будут получены для точечных оценок 30%, 50% и 60%. Для каждого из них в таблице показано, каким будет 95% доверительный интервал при увеличении размера выборки с 10 до 100 или до 1000.Как видите, доверительный интервал существенно сужается по мере увеличения размера выборки, отражая меньшую случайную ошибку и большую точность.

Наблюдаемая частота

Размер выборки =10

Размер выборки =100

Размер выборки = 1000

0,30

0.11 — 0,60

0,22 — 0,40

0,27 — 0,33

0,50

0,24 — 0,76

0,40 — 0,60

0,47 — 0,53

0,60

0,31 — 0,83

0.50 — 0,69

0,57 — 0,63

 

 

Резюме видео — доверительный интервал для доли в одной группе (5:11)

Ссылка на расшифровку видео

 


Показатели взаимосвязи рассчитываются путем сравнения двух групп и расчета отношения рисков, разницы рисков (или отношений показателей и различий показателей) или, в случае исследования случай-контроль, отношения шансов.Эти типы точечных оценок суммируют величину связи с одним числом, которое фиксирует частоты в обеих группах. Эти точечные оценки, конечно, также подвержены случайной ошибке, и можно указать степень точности этих оценок, вычислив для них доверительные интервалы.

Существует также несколько методов вычисления доверительных интервалов для оценочных показателей связи. Вы не будете нести ответственность за эти формулы; они представлены так, что вы можете видеть компоненты доверительного интервала.

, где «RR» — отношение риска, «a» — количество событий в группе, подвергшейся воздействию, «N 1 » — количество субъектов в группе, подвергшейся воздействию, «c» — количество событий в группе, не подвергшейся воздействию. группа, а N 0 — количество субъектов в неэкспонированной группе.


, где IRR — коэффициент заболеваемости, «a» — количество событий в группе, подвергшейся воздействию, а «b» — количество событий в группе, не подвергавшейся воздействию.


, где «ИЛИ» — отношение шансов, «а» — количество случаев в группе, подвергшейся воздействию, «b» — количество случаев в группе, не подвергавшейся воздействию, «с» — количество контрольных лиц в группе, подвергшейся воздействию, и «d» — количество контролей в неэкспонированной группе.

Интерпретация 95% доверительного интервала для отношения шансов или отношения рисков

Как отмечалось ранее, 95% доверительный интервал означает, что если одна и та же популяция отбиралась несколько раз и в каждом случае делались оценки доверительного интервала, результирующие интервалы будут содержать истинный параметр популяции примерно в 95% случаев, если предположить, что не было никаких предубеждений или путаницы.Однако люди обычно применяют эту вероятность к одному исследованию. Следовательно, отношение шансов 5,2 с доверительным интервалом от 3,2 до 7,2 предполагает, что существует 95% вероятность того, что истинное отношение шансов, вероятно, будет лежать в диапазоне 3,2-7,2 при условии отсутствия систематической ошибки или искажения . Интерпретация 95-процентного доверительного интервала для отношения рисков, отношения скоростей или разницы рисков будет аналогичной.


Проверка гипотез (или определение статистической значимости) остается доминирующим подходом к оценке роли случайной ошибки, несмотря на многочисленные критические замечания по поводу его неадекватности за последние два десятилетия.Хотя среди эпидемиологов он не так популярен, он обычно без исключения используется в других областях исследований в области здравоохранения. Многие эпидемиологи считают, что нашей целью должна быть оценка, а не тестирование. Согласно этой точке зрения, проверка гипотезы основана на ложной предпосылке: цель обсервационного исследования состоит в том, чтобы принять решение (отклонить или принять), а не внести определенный вес доказательств в более широкое исследование конкретной подверженной воздействию болезни. гипотеза. Кроме того, идея отсечки для ассоциации теряет всякий смысл, если серьезно отнестись к оговорке о том, что измерения случайной ошибки не учитывают систематическую ошибку, поэтому проверка гипотезы основана на вымысле о том, что наблюдаемое значение было измерено без смещения или искажения. , которые на самом деле присутствуют в большей или меньшей степени в каждом исследовании.

Одних только доверительных интервалов должно быть достаточно, чтобы описать случайную ошибку в наших данных, а не использовать отсечение, чтобы определить, существует ли связь. Независимо от того, принимается проверка гипотез или нет, важно понимать ее, поэтому концепция и процесс описаны ниже вместе с некоторыми из распространенных тестов, используемых для категориальных данных.

Когда группы сравниваются и обнаруживаются различия, возможно, что наблюдаемые различия были просто результатом случайной ошибки или изменчивости выборки.Проверка гипотез включает в себя проведение статистических тестов для оценки вероятности того, что наблюдаемые различия были вызваны просто случайной ошибкой. Ашенграу и Сидж отмечают, что проверка гипотез состоит из трех основных этапов:

1) Выделяют «нулевую» и «альтернативную» гипотезы. Нулевая гипотеза состоит в том, что группы не различаются. Другие способы формулировки нулевой гипотезы следующие:

  • Показатели заболеваемости одинаковы для обеих групп.
  • Коэффициент риска = 1.0, или отношение ставок = 1,0, или отношение шансов = 1,0
  • Разница рисков = 0 или атрибутивная доля = 0

2) Сравниваются результаты, ожидаемые при нулевой гипотезе, с фактическими наблюдаемыми результатами, чтобы определить, согласуются ли наблюдаемые данные с нулевой гипотезой. Эта процедура проводится с одним из многих статистических тестов. Конкретный используемый статистический тест будет зависеть от плана исследования, типа измерений и от того, являются ли данные нормально распределенными или искаженными.

3) Принимается решение, следует ли отклонить нулевую гипотезу и принять вместо нее альтернативную гипотезу. Если вероятность того, что наблюдаемые различия являются результатом изменчивости выборки, очень мала (обычно меньше или равна 5%), то можно сделать вывод, что различия были «статистически значимыми», и это подтверждает вывод о наличии связи (хотя необходимо учитывать предвзятость и путаницу, прежде чем сделать вывод о наличии достоверной связи).


Конечным результатом статистического теста является «значение p», где «p» указывает вероятность наблюдения различий между группами, которые являются большими или большими, если бы нулевая гипотеза была верна. Логика такова, что если вероятность увидеть такую ​​разницу как результат случайной ошибки очень мала (большинство людей использует p<0,05 или 5%), то группы, вероятно, разные. [ПРИМЕЧАНИЕ: если p-значение> 0,05, это не означает, что вы можете сделать вывод, что группы не отличаются; это просто означает, что у вас нет достаточных доказательств, чтобы отвергнуть нулевую гипотезу.К сожалению, даже это различие обычно теряется на практике, и очень часто результаты сообщаются так, как будто существует связь, если p<0,05, и отсутствие связи, если p>0,05. Только в мире проверки гипотез 10-15% вероятность того, что нулевая гипотеза верна (или 85-90% вероятность того, что она неверна), считается свидетельством против связи.]

Чаще всего p < 0,05 является «критическим значением» или критерием статистической значимости. Однако этот критерий условен.Значение p, равное 0,04, указывает на 4%-ную вероятность увидеть такие большие различия из-за изменчивости выборки, а p-значение 0,06 указывает на вероятность 6%. Хотя они не так уж отличаются, один из них будет считаться статистически значимым, а другой — нет, если вы строго придерживаетесь p = 0,05 в качестве критерия для оценки значимости результата.

Резюме видео: нулевая гипотеза и P-значения (11:19)

Ссылка на расшифровку видео

Тест хи-квадрат

Критерий хи-квадрат является широко используемым статистическим критерием при сравнении частот, например.г., кумулятивные случаи. Для каждой ячейки в таблице непредвиденных обстоятельств вычитается ожидаемая частота из наблюдаемой частоты, возводится результат в квадрат и делится на ожидаемое число. Результаты для четырех ячеек суммируются, и результатом является значение хи-квадрат. Можно использовать значение хи-квадрат, чтобы найти в таблице «p-значение» или вероятность увидеть такие большие различия случайно. Для любого заданного значения хи-квадрат соответствующее значение p зависит от количества степеней свободы.Если у вас есть простая таблица 2×2, у вас есть только одна степень свободы. Это означает, что в таблице непредвиденных обстоятельств 2×2, учитывая, что поля известны, знания числа в одной ячейке достаточно, чтобы вывести значения в других ячейках.

Формула для статистики хи-квадрат:

Затем можно найти соответствующее значение p, основанное на значении хи-квадрата и степенях свободы, в таблице распределения хи-квадрата. Электронные таблицы Excel и статистические программы имеют встроенные функции для нахождения соответствующего значения p из распределения хи-квадрат.Например, если таблица непредвиденных обстоятельств 2×2 (которая имеет одну степень свободы) дает значение хи-квадрат 2,24, p-значение будет равно 0,13, что означает 13-процентный шанс увидеть разницу в частоте больше или больше, если нуль гипотезы были верны.

Тест

хи-квадрат также может быть выполнен с более чем двумя строками и двумя столбцами. В общем, количество степеней свободы равно количеству строк минус один, умноженному на количество столбцов минус один, т. е. степень свободы (df) = (r-1)x(c-1).Вы должны указать степени свободы при поиске p-значения.

Использование Excel: Электронные таблицы Excel имеют встроенные функции, позволяющие вычислять p-значения с помощью критерия хи-квадрат. В файле Excel «Epi_Tools.XLS» есть рабочий лист, посвященный тесту хи-квадрат и иллюстрирующий, как использовать Excel для этой цели. Также обратите внимание, что этот метод используется в рабочих листах, которые рассчитывают p-значения для исследований случай-контроль и для когортных исследований.

Точный тест Фишера

Хи-квадрат использует процедуру, предполагающую довольно большой размер выборки.При небольших размерах выборки критерий хи-квадрат дает ложно низкие p-значения, которые преувеличивают значимость результатов. В частности, когда ожидаемое количество наблюдений при нулевой гипотезе в любой ячейке таблицы 2×2 меньше 5, критерий хи-квадрат преувеличивает значимость. Когда это происходит, точный критерий Фишера предпочтительнее .

Точный критерий Фишера основан на большой итерационной процедуре, недоступной в Excel. Однако очень простая в использовании таблица 2×2 для точного критерия Фишера доступна в Интернете по адресу http://www.langsrud.com/fisher.htm. На приведенном ниже снимке экрана показано использование точного теста Фишера в режиме онлайн для расчета p-значения для исследования случайных аппендэктомий и раневых инфекций. Когда я использовал критерий хи-квадрат для этих данных (неуместно), он дал p-значение = 0,13. Те же данные дали p = 0,26, когда использовался точный критерий Фишера.

 

 

 


Доверительные интервалы рассчитываются по тем же уравнениям, которые генерируют p-значения, поэтому неудивительно, что между ними существует взаимосвязь, и доверительные интервалы для показателей связи часто используются для решения вопроса о «статистической значимости», даже если p-значение не рассчитывается.Мы уже отмечали, что один из способов сформулировать нулевую гипотезу — это заявить, что отношение риска или отношение шансов равно 1,0. Мы также отметили, что точечная оценка является наиболее вероятным значением, основанным на наблюдаемых данных, а доверительный интервал 95% количественно определяет случайную ошибку, связанную с нашей оценкой, и его также можно интерпретировать как диапазон, в пределах которого вероятно истинное значение. врать с 95% уверенностью. Это означает, что значения за пределами доверительного интервала 95% вряд ли будут истинными значениями.Следовательно, если нулевое значение (RR=1,0 или OR=1,0) не содержится в пределах 95% доверительного интервала, то вероятность того, что нулевое значение является истинным значением, меньше 5%. И наоборот, если нулевое значение содержится в доверительном интервале 95 %, то нулевое значение является одним из значений, согласующихся с наблюдаемыми данными, поэтому нулевую гипотезу нельзя отвергнуть.

ПРИМЕЧАНИЕ: Такое использование, на мой взгляд, неудачно, потому что оно, по существу, использует доверительный интервал для принятия решения о принятии/отклонении, а не фокусируется на нем как на мере точности, и оно фокусирует все внимание на одной стороне двух односторонний показатель (например, если верхний и нижний пределы доверительного интервала равны .90 и 2,50, вероятность того, что истинный результат будет 2,50, столь же велика, как и 0,90).

Простой способ запомнить взаимосвязь между доверительным интервалом 95 % и значением p, равным 0,05, — это представить себе доверительный интервал как руки, которые «охватывают» значения, согласующиеся с данными. Если нулевое значение «охвачено», то оно, безусловно, не отклонено , т. е. p-значение должно быть больше 0,05 (не является статистически значимым), если нулевое значение находится в пределах интервала.Однако, если 95% ДИ исключает нулевое значение, то нулевая гипотеза была отклонена , и значение p должно быть < 0,05.

Резюме видео: доверительные интервалы для отношения рисков, отношения шансов и отношения ставок (8:35)

Ссылка на расшифровку видео


С «незначительными» результатами

Разница между перспективой, обеспечиваемой доверительным интервалом, и проверкой значимости особенно очевидна при рассмотрении незначимых результатов.На изображении ниже показаны два доверительных интервала; ни один из них не является «статистически значимым» с использованием критерия P < 0,05, поскольку оба они охватывают нулевое значение (отношение рисков = 1,0). Однако следует рассматривать эти две оценки по-разному. Оценка с широким доверительным интервалом, вероятно, была получена при небольшом размере выборки и большом потенциале случайной ошибки. Однако, несмотря на то, что это не является статистически значимым, точечная оценка (т. е. предполагаемое отношение риска или отношение шансов) была где-то около четырех, что повышает вероятность важного эффекта.В этом случае можно было бы захотеть изучить это дальше, повторив исследование с большим размером выборки. Повторение исследования с большей выборкой, конечно, не гарантирует статистически значимый результат, но дает более точную оценку. Другая изображенная оценка также незначительна, но она гораздо более узкая, т. е. более точная оценка, и мы уверены, что истинное значение, вероятно, будет близко к нулевому значению. Даже если между группами и была разница, скорее всего, это была очень небольшая разница, которая могла бы иметь небольшое клиническое значение, если оно вообще имело бы какое-либо значение.Таким образом, в этом случае никто не будет склонен к повторению исследования.

Например, даже если бы было проведено масштабное исследование, которое показало бы отношение риска 1,03 с 95% доверительным интервалом 1,02–1,04, это указывало бы на увеличение риска только на 2–4%. Даже если бы это было правдой, это не имело бы значения, и вполне могло бы быть результатом предубеждений или остаточного смешения. Следовательно, узкий доверительный интервал обеспечивает убедительные доказательства того, что связь незначительна или отсутствует.

Со «значительными» результатами

На следующем рисунке показаны два результата исследования, оба из которых статистически значимы при P < 0,05, поскольку оба доверительных интервала полностью лежат выше нулевого значения (RR или OR = 1). Верхний результат имеет точечную оценку около двух, а его доверительный интервал находится в диапазоне от примерно 0,5 до 3,0, а нижний результат показывает точечную оценку около 6 с доверительным интервалом в диапазоне от 0,5 до примерно 12. Более узкий и точный оценка позволяет нам быть уверенными в том, что существует примерно двукратное увеличение риска среди тех, кто подвергается интересам.Напротив, исследование с широким доверительным интервалом является «статистически значимым», но оставляет нас неуверенными в величине эффекта. Является ли увеличение риска относительно скромным или огромным? Мы просто не знаем.

Таким образом, независимо от того, соответствуют ли результаты исследования критерию статистической значимости, более важным соображением является точность оценки.

   

  


Aschengrau и Seage отмечают, что проверка гипотез была разработана для облегчения принятия решений в сельскохозяйственных экспериментах и ​​впоследствии стала использоваться в биомедицинской литературе как средство установления стандартов для принятия решений.Р-значения стали повсеместными, но эпидемиологи все больше осознают ограничения и злоупотребления р-значениями, и, хотя принятие решений на основе фактических данных важно в общественном здравоохранении и медицине, решения редко принимаются на основе обнаружения единственного исследование.

  1. Независимо от того, преднамеренно или нет, p-значения имеют тенденцию превращаться в вывод «значимый» или «незначимый» в зависимости от того, меньше или равно p-значение 0,05. Это может ввести в заблуждение.
  2. P-значения зависят как от степени связи, так и от точности оценки (размера выборки). Если величина эффекта мала и клинически незначительна, значение p может быть «значимым», если размер выборки велик. И наоборот, эффект может быть большим, но не соответствовать критерию p<0,05, если размер выборки мал.
  3. Возникает соблазн отправиться в «рыболовные экспедиции», в ходе которых исследователи проверяют множество возможных ассоциаций. Когда исследуется множество возможных ассоциаций с использованием критерия p < 0.05, вероятность нахождения хотя бы одного, удовлетворяющего критической точке, увеличивается пропорционально количеству проверяемых ассоциаций.
  4. Многие исследователи ошибочно полагают, что p-значение представляет вероятность того, что нулевая гипотеза верна. Однако p-значения вычисляются на основе предположения, что нулевая гипотеза верна. Р-значение — это вероятность того, что данные могут отклоняться от нулевой гипотезы так же или даже больше. Следовательно, p-значение измеряет совместимость данных с нулевой гипотезой, а не вероятность того, что нулевая гипотеза верна.
  5. Статистическая значимость не учитывает оценку систематической ошибки и смешения.

 

Таблица 12-2 в учебнике Ашенграу и Сиджа представляет собой хорошую иллюстрацию некоторых ограничений p-значений.

Результаты пяти гипотетических исследований риска развития рака молочной железы после воздействия табачного дыма в детстве

(Адаптировано из Таблицы 12-2 в Aschengrau и Seage)

Исследование

# Субъекты

Относительный риск

значение р

«Статистически значимый»

А

2500

1.4

0,02

Да

Б

500

1,7

0,10

С

2000

1.6

0,04

Да

Д

250

1,8

0,30

Е

1000

1.6

0,06

Авторы исходят из предположения, что эти пять гипотетических исследований составляют всю доступную литературу по этому вопросу и что все они свободны от предвзятости и путаницы. Авторы отмечают, что относительные риски в совокупности и последовательно предполагают умеренное увеличение риска, однако p-значения непоследовательны в том смысле, что два имеют «статистически значимые» результаты, а три — нет.В этом примере мера ассоциации дает наиболее точную картину наиболее вероятной связи. Значение p является скорее мерой «стабильности» результатов, и в этом случае, когда степень связи между исследованиями одинакова, более крупные исследования обеспечивают большую стабильность.

Видео: Просто для развлечения: что такое р-значение?


ПРИМЕЧАНИЕ. Этот раздел является необязательным; вас не будут тестировать на этом

Вместо того, чтобы просто проверять нулевую гипотезу и использовать p < 0.05 в качестве жесткого критерия статистической значимости потенциально можно рассчитать p-значения для ряда других гипотез. По сути, рисунок справа показывает результаты исследования связи между случайной аппендэктомией и риском инфицирования послеоперационной раны. В этом исследовании приняли участие 210 человек, и коэффициент риска был равен 4,2. Тест хи-квадрат дал p-значение 0,13, а точный критерий Фишера дал p-значение 0,26, что «не является статистически значимым.«Однако для многих людей это означает отсутствие связи между воздействием и результатом».

На приведенном ниже графике представлена ​​более полная статистическая взаимосвязь между воздействием и исходом. Пик кривой показывает RR=4,2 (точечная оценка). В некотором смысле эта точка на пике проверяет нулевую гипотезу о том, что RR = 4,2, а наблюдаемые данные имеют точечную оценку 4,2, поэтому данные ОЧЕНЬ совместимы с этой нулевой гипотезой, а p-значение равно 1,0. При движении по горизонтальной оси кривая суммирует статистическую связь между воздействием и результатом для бесконечного числа гипотез.

Каждая из трех горизонтальных синих линий, обозначенных как 80%, 90% и 95%, пересекает кривую в двух точках, которые обозначают произвольные доверительные интервалы 80, 90 и 95% для точечной оценки. Если мы рассмотрим нулевую гипотезу о том, что RR = 1, и сосредоточимся на горизонтальной линии, указывающей 95% достоверность (т. Е. Значение p = 0,05), мы увидим, что нулевое значение содержится в пределах доверительного интервала. Также обратите внимание, что кривая пересекает вертикальную линию для нулевой гипотезы RR=1 при значении p около 0.13 (которое было значением p, полученным из теста хи-квадрат).

Однако, если мы сосредоточимся на горизонтальной линии, помеченной как 80%, мы увидим, что нулевое значение находится за пределами кривой в этой точке. Другими словами, мы на 80% уверены, что истинный коэффициент риска находится в диапазоне RR от 1 до примерно 25.

Выше мы отметили, что p-значения зависят как от величины связи, так и от точности оценки (на основе размера выборки), но p-значение само по себе не передает смысл этих компонентов по отдельности; для этого вам нужна как точечная оценка, так и распространение доверительного интервала.Приведенная выше функция p-значения прекрасно суммирует статистическую взаимосвязь между воздействием и результатом, но это необязательно делать, чтобы получить четкое представление о взаимосвязи. Сообщение о доверительном интервале 90 или 95%, вероятно, является лучшим способом суммировать данные.

 

Быстрый анализ спорадических ошибок с функцией сегментированной памяти и истории

Решение Rohde & Schwarz

Глубокая сегментированная память в сочетании с выделенными условиями запуска решает эту проблему, позволяя собирать соответствующие последовательности без длительных пауз.Оснащенные опциями R&S®RTB-K15 и R&S®RTM-K15, это именно то, что предлагают осциллографы R&S®RTB2000 и R&S®RTM3000.

Осциллографы R&S®RTA4000 и R&S®Scope Rider RTH в стандартной комплектации поставляются с сегментированной памятью.

Одиночный снимок

Длинные последовательности данных обычно собираются за один цельный снимок. Максимальная длина записи зависит от доступной памяти и выбранной частоты дискретизации. При максимальной длине записи всего в несколько миллисекунд захват часто ограничивается одним пакетом протокола.

Ограничение сбора данных только активными элементами сигнала

Во время сбора данных с сегментированной памятью доступная память делится на сегменты, каждый с определенным количеством выборок. Пользователь определяет длину сегментов на основе максимальной длины пакета в сигнале. В точке запуска интересующий сегмент сигнала сохраняется в памяти вместе с отметкой времени запуска. Периоды времени без активности не приобретаются.

Если требуется минимальное время простоя, можно включить быстрый сегментированный режим.Когда этот режим активирован, немедленная постобработка и отображение сигнала подавляются, сокращая время простоя между двумя захватами до минимума. Полученные данные анализируются позднее.

История и сегментированная память

Оснащенные опциями R&S®RTB-K15 и R&S®RTM-K15, R&S®RTB2000 и R&S®RTM3000 предлагают функцию истории с сегментированной памятью 320/400 млн отсчетов на канал. Осциллографы R&S®RTA4000 и R&S®Scope Rider RTH в стандартной комплектации имеют сегментированную память на 1000 млн отсчетов и 500 тыс. отсчетов на канал.Это лучший в своем классе и охватывает аналоговые и цифровые каналы. Память можно разделить на несколько шагов (см. таблицу). При активации быстрого сегментированного режима время простоя сокращается до 200 нс.

В режиме истории все измерения можно проанализировать позднее. Высокоточная временная метка обеспечивает точную временную корреляцию событий сигнала. Отдельные отмеченные сегменты могут быть выбраны в таблице сбора данных для отображения. В качестве альтернативы можно использовать функцию истории для автоматического воспроизведения всех сегментов.Для анализа неисправного сегмента доступны все инструменты измерения, включая функцию QuickMeas, тесты по маске и декодирование протокола.

[Решено] Случайная ошибка: файл не был предварительно скомпилирован и не может быть запрошен

По данным Microsoft, это вызвано известной ошибкой в ​​.Net Framework версии 4.7.x, вызванной нехваткой памяти на веб-сервере рабочий процесс. Это исправлено в .Net framework 4.8 (в настоящее время еще не выпущено). Мое решение состояло в том, чтобы просто проверить «разрешено обновлять предварительно скомпилированный сайт» и установить флажок «Не объединять».

Сведения от Microsoft:

Основная причина проблемы связана с нехваткой памяти в адресном пространстве рабочего процесса (w3wp.exe). В ASP.net, когда .Net Framework обнаруживает, что мы превысили определенный порог нехватки памяти, он попытается извлечь элементы из внутренних структур кэширования, чтобы освободить место. При такой обрезке кеша сборки, принадлежащие вашему приложению, удаляются из кеша памяти. Это вызывает делегат обратного вызова, который попытается отразить эти изменения в кеше памяти в кеше сборок на диске, а также попытается удалить файл .dll, извлеченная из кэша в памяти. Однако рабочий процесс по-прежнему хранит ссылку на этот файл (открытый дескриптор), поэтому удаление не удается. Когда это происходит, .Net Framework создает файл .delete рядом со сборкой, чтобы пометить ее как устаревшую. Это предотвратит загрузку файла рабочим процессом обратно в кеш памяти и вызовет ошибку компиляции, которую вы видите.

Причиной всей этой обработки кэша является неправильная вставка в кэш памяти ASP.net динамических сборок, выданных в процессе предварительной компиляции с необновляемым пользовательским интерфейсом.В этом процессе компиляции имена динамических сборок не могут быть изменены, так как файлы ресурсов .compiled, которые указывают среде выполнения ASP.net, где находится скомпилированный ресурс (в каком двоичном файле), не изменяются, если вносятся изменения в сайт — в отличие от предварительной компиляции с обновляемым пользовательским интерфейсом, где разметка для страниц может быть изменена, и это приводит к изменениям в скомпилированных файлах, а затем в именах динамических сборок, что предотвращает повторное использование старые имена.

Для сборок, полученных в результате предварительной компиляции приложения ASP.net с необновляемым пользовательским интерфейсом, стандартом было вставлять их в кеш памяти ASP.net в рабочем процессе со специальным атрибутом, указывающим на кеш диспетчеру, что эти записи нельзя удалить. Этот атрибут отсутствует в сборках выпуска .Net Framework 4.7.x и является причиной ошибки. Без него при обрезании кеша сборки могут быть удалены, а поскольку они все еще используются, их нельзя удалить из Временного ASP.net Files (папка теневой копии). Таким образом, это приводит к созданию файлов .delete. Это не было проблемой в сборках .Net Framework до версии 4.7. Группа продуктов также подтвердила, что они решили эту проблему в предстоящем выпуске .Net Framework 4.8.

Есть несколько решений этой проблемы:

Удалите 4.7.x .Net Framework и переустановите 4.6.x Framework.

Ошибка кэширования присутствует только в сборках .Net Framework версии 4.7 и выше, поэтому возврат к версии 4.6.x позволит вам продолжить работу, не сталкиваясь с проблемой. Они могут оставаться в дистрибутиве 4.6.x до тех пор, пока в конце этого года не будет выпущена .Net Framework 4.8. На данный момент у меня нет графика от группы продуктов для этого выпуска.

Увеличьте ограничения на перезапуск ОЗУ и личных байтов. (Не относится к веб-приложениям Azure)

Кэш обрезается в ASP.net, когда мы видим, что нехватка памяти слишком велика внутри рабочего процесса.Это нехватка памяти оценивается следующим образом: если в пуле приложений приложения в IIS не задано условие перезапуска, ASP.net будет считать, что порог составляет 60 % от общего объема ОЗУ, доступного для машины. Когда частные байты рабочего процесса превышают этот порог, внутренний кеш будет обрезан, а сборки будут выброшены, что приведет к появлению файлов .delete. Я советую вам работать с клиентом, чтобы увеличить оперативную память, доступную для его наиболее уязвимых серверов, если это возможно, а также установить перезапуск памяти на основе частных байтов в пуле приложений, на котором размещается затронутое приложение.Мы можем установить для этого ограничения повторного использования более высокое значение, чем ОЗУ, чтобы убедиться, что порог достаточно высок, чтобы рабочий процесс не смог его достичь.

Чтобы установить повторное использование частных байтов в пуле приложений:

  1. Запустите консоль диспетчера IIS на затронутых серверах.
  2. Щелкните правой кнопкой мыши затронутый пул приложений и выберите «Переработка» в появившемся контекстном меню.
  3. В появившемся окне свойств повторного использования введите значение для текстового поля «Использование частной памяти (КБ)».
  4. Значение должно быть 1,2 * доступная оперативная память, выраженная в КБ. Это временное решение, которое следует отменить после выпуска и установки новой версии .Net Framework.

Установка предварительной версии .Net Framework 4.8

Вы можете попробовать установить предварительную версию .Net Framework 4.8, которая уже доступна для загрузки в Интернете. Однако это предварительная версия, и вы можете столкнуться с другими проблемами, которые не будут поддерживаться до тех пор, пока не будет выпущена платформа.Вы также можете установить частное исправление от Microsoft (свяжитесь со мной, если хотите, и я его попрошу), которое изменит неисправные сборки из .Net Framework 4.7.x, чтобы обеспечить правильную вставку сборок в кеш. . Однако это частное исправление не подписано и, следовательно, потребует от нас отключить проверку подписи сборки на сервере, что может подвергнуть клиента другим угрозам безопасности.

В параметрах прекомпиляции проекта установите флажки «Разрешить обновление предварительно скомпилированного сайта» и «Не объединять».

Ошибка затрагивает только необновляемые предварительно скомпилированные бинарные файлы, так что это позволяет избежать ошибки, но очевидно, что время запуска сильно пострадает. Для меня это решение было простым и отлично работало до тех пор, пока для веб-служб Azure не будет выпущена версия 4.8.

Время от времени я получаю ту же проблему, на случайных страницах, которые работали и внезапно останавливались. Как это

Но я точно знаю, что страница предварительно скомпилирована «ВРЕМЕННОЕ РЕШЕНИЕ» для меня очень странное.

  1. Войдите во временный ASP.NET Files на сервере-нарушителе,
  2. Поиск удаленных файлов размером 0 КБ
  3. Удалить их.

Эрик Сассаман объясняет в своем ответе, почему это происходит. Попробую обновить до 4.8 и посмотреть, решит ли это проблему.

* У меня была эта проблема, и я применяю обходной путь, кажется, начиная с версии 4.2. Я нахожу странным, что Microsoft заявляет, что это было введено с 4.7. Сегодня я еще раз попытался найти основную причину проблемы и нашел эту тему.

Спасибо, Эрик, за ваши усилия, за то, что связались с корпорацией Майкрософт и разместили их ответ.

Я просто хотел написать здесь, потому что это может быть актуально для других людей. У меня был большой устаревший проект в ASP.NET Framework 4.7/4.8, работающий в Azure.

У меня было много проблем с «живой» компиляцией страниц на азуре. Много я имею в виду действительно много. Иногда я попадал на страницу, которая не была предварительно скомпилирована, и казалось, что Azure исчерпала все ресурсы только на компиляцию, что привело к остановке всего приложения.После перезапуска потребовалось 8 (!!) минут, прежде чем он смог справиться с первым попаданием. Местные это было только как 30 секунд.

Во время Corona я наконец-то успел перейти на .NET Core — и все эти проблемы моментально ушли.

Несмотря на то, что Microsoft заявляет, что будет продолжать поддерживать .NET Framework в течение длительного времени, мне ясно, что у Microsoft больше нет страсти к этому проекту. Проблемы, которые у меня были в сочетании с Azure, были смешными.

Я настоятельно рекомендую выполнить миграцию как можно скорее.Даже для большого проекта это было менее болезненно, чем я представлял себе заранее.

спорадическая ошибка — это… Что такое спорадическая ошибка?

  • синдром — Совокупность симптомов и признаков, связанных с каким-либо патологическим процессом и составляющих в совокупности картину болезни. СМОТРИТЕ ТАКЖЕ: болезнь. [ГРАММ. с., бег вместе, шумное сборище; (в мед.) совпадение симптомов, фр. syn,… …   Медицинский словарь

  • Индия — /in dee euh/, н.1. Хинди, Бхарат. республика в Южной Азии: союз, состоящий из 25 штатов и 7 союзных территорий; бывшая британская колония; обрела независимость 15 августа 1947; стала республикой в ​​составе Содружества Наций 26 января 1950 г.… …   Универсалиум

  • Решетка Лича — В математике решетка Лича — это четная унимодулярная решетка Λ24 в 24-мерном евклидовом пространстве E24, найденная Джоном Личем (1967). Содержание 1 История 2 Характеристика 3 Свойства …   Википедия

  • Европа, история — Введение       история европейских народов и культур с доисторических времен до наших дней.Европа — более неоднозначный термин, чем большинство географических выражений. Его этимология сомнительна, как и физические размеры области, которую он обозначает.… …   Универсалиум

  • TV и FM DX — TV DX и FM DX — это активный поиск удаленных радио- или телевизионных станций, принимаемых в необычных атмосферных условиях. Термин DX — это старый телеграфный термин, означающий большое расстояние. Телевизионные и радиосигналы VHF/UHF обычно ограничены… …   Wikipedia

  • СИОНИЗМ — Эта статья организована по следующей схеме: слово и его значение предшественники ХИББАТ ЦИОН КОРНИ ХИББАТ ЦИОН предыстория возникновения движения начало движения ПИНСКЕР С АВТОМАНСИПАЦИЯ поселение… …   Энциклопедия иудаизма

  • китай — /чуй неух/, н.1. полупрозрачный керамический материал, бисквит, обожженный при высокой температуре, его глазурь, обожженная при низкой температуре. 2. любая фарфоровая посуда. 3. тарелки, чашки, блюдца и т. д. вместе. 4. фигурки из фарфора или керамического материала … Универсалиум

  • Китай — /чуй неух/, н. 1. Народная Республика, страна в Восточной Азии. 1 221 591 778; 3 691 502 кв. Миль. (9 560 990 кв. км). Кап.: Пекин. 2. Республика. Также называется националистическим Китаем. республика, состоящая в основном из острова Тайвань у юго-восточного побережья … Универсалиум

  • Группа Конвея — Теория групп Теория групп …   Wikipedia

  • Франция — /франс, франс/; о./frddahonns/, сущ. 1. Анатоль /ann nann tawl/, (Жак Анатоль Тибо), 1844 1924, французский писатель и эссеист: Нобелевская премия 1921. 2. Республика в Западной Европе. 58 470 421; 212 736 кв. миль. (550 985 кв. км). Кап.: Париж. 3.… … Универсалиум

  • Двоичный код Голея — В математике и информатике двоичный код Голея представляет собой тип кода с исправлением ошибок, используемый в цифровой связи. Двоичный код Голея, наряду с троичным кодом Голея, имеет особенно глубокую и интересную связь с теорией …   Wikipedia

  • Модуль 4: Методы сбора информации

    Когда мы что-то измеряем или собираем информацию, существует множество причин, по которым наши выводы могут быть ошибочными.Самая очевидная причина в том, что мы могли просто сделать ошибку, записывая что-то. Такого рода ошибка — это то, как мы обычно думаем об ошибке. Однако есть и другие виды ошибок, которые мы могли бы не заметить, если бы не знали, как их искать. Эти ошибки не являются ошибками в том смысле, что мы сделали что-то не так. Эти типы ошибок могут снизить надежность или точность того, что мы делаем, но часто из-за вещей, которые мы не можем контролировать.

     

     

    Одна из них называется случайной ошибкой.Ошибка считается случайной, если значение измеряемого объекта иногда увеличивается, а иногда уменьшается. Очень простой пример — наше кровяное давление. Даже если кто-то здоров, это нормально, что его кровяное давление не остается точно таким же каждый раз, когда его измеряют. Если несколько раз измерять артериальное давление с течением времени, некоторые из них будут выше, а некоторые ниже. Причину этой случайной ошибки можно ожидать из-за различий в нормальных процессах в организме и в том, как работает измерительное устройство.Если ошибка действительно случайна и если мы проводим достаточное количество измерений, то все еще возможно получить хорошую оценку того, что мы измеряем. Однако, если случайная ошибка велика, наши измерения будут непредсказуемыми, непоследовательными и не будут отражать истинное значение того, что мы измеряем.

    Второй тип ошибки называется систематической ошибкой. Ошибка считается систематической, если она последовательно изменяется в одном и том же направлении. Например, это могло произойти при измерении артериального давления, если непосредственно перед измерением что-то всегда или часто вызывало повышение артериального давления.Или это могло произойти из-за того, что наш прибор для измерения артериального давления был неисправен, так что он всегда давал результат выше или всегда давал результат ниже, чем истинное значение. В этих случаях, даже если бы наши измерения были предсказуемыми и последовательными, результаты все равно не были бы точными.

    Определение: Ошибка в исследовании – это все, что мешает сделать уверенный вывод об исследовании.

    Примеры случаев систематической и случайной ошибки

    Систематическая ошибка

    В ходе исследования потери веса исследователи в конце исследования определили, что весы, которые использовались для измерения веса участников, были неточными.Весы добавляли 10 фунтов к фактическому весу человека каждый раз, когда они использовались. Поскольку исследователь понял, что весы постоянно добавляют десять фунтов к весу каждого участника, они скорректировали эту проблему при анализе результатов.

     

    Раздел 2.3. Вопросы для обсуждения

    1. Если бы вы были исследователем, как бы вы справились с этой проблемой, если бы узнали о ней в конце исследования?
    1. Что исследователь должен был сделать в первую очередь, чтобы избежать этой проблемы?
    1. Является ли систематическая ошибка проблематичной в исследованиях в целом, если ее можно исправить? Что, если исследователь не знает о систематической ошибке?

     

    Случайная ошибка

    В исследовании по снижению веса использовались весы, которые добавляли на несколько фунтов больше или несколько фунтов меньше при каждом использовании весов.Исследователь не знал, что весы не измеряли точный вес участника. Поскольку исследователь этого не осознавал, он не мог скорректировать эту проблему при анализе результатов. Это привело к тому, что результаты исследования содержали некоторую ошибку.

     

    Раздел 2.3. Вопросы для обсуждения

    1. Являются ли результаты этого исследования точными? Почему или почему нет?
    1. Вызывает ли использование слегка неточной шкалы серьезные проблемы с результатами исследования?
    1. Что должен был сделать исследователь, чтобы избежать этой проблемы?
    1. Как вы думаете, что является более серьезной проблемой в исследованиях – систематическая или случайная ошибка?
    1. Какой тип ошибки – случайный или систематический – легче контролировать?

     

    Спорадическая ошибка в прослушивателе JMS

    Привет,

    Прослушиватель JMS время от времени генерирует ошибку и не может обработать запись.

    Этот прослушиватель работает на нескольких узлах.

    Любая идея по решению проблемы.

    Сведения об исключении журнала

    Привет,

    Прослушиватель JMS время от времени генерирует ошибку и не может обработать запись.

    Этот прослушиватель работает на нескольких узлах.

    Любая идея по решению проблемы.

    Сведения об исключении журнала

    Ошибка

    : PRRuntimeError: com.pega.pegarules.pub.PRRuntimeError: PRRuntimeError
    на com.pega.pegarules.session.internal.mgmt.base.ThreadRunner.runActivitiesAlt(ThreadRunner.java:712)
    на com.pega.pegarules.session.internal.mgmt.PRThreadImpl.runActivitiesAlt(PRThreadImpl.java:467)
    на com. pega.pegarules.integration.engine.internal.services.ServiceAPI.runActivities(ServiceAPI.java:1896)
    в com.pega.pegarules.session.external.engineinterface.service.EngineAPI.processRequestInner(EngineAPI.java:390)
    в sun.reflect.GeneratedMethodAccessor115.invoke(Неизвестный источник)
    на солнце.Reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:56)
    в java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:620)
    в com.pega.pegarules.session.internal.PRSessionProviderImpl.performTargetActionWithLock(PRSessionProviderImpl.java: 1301)
    в com.pega.pegarules.session.internal.PRSessionProviderImpl.doWithRequestorLocked(PRSessionProviderImpl.java:1038)
    в com.pega.pegarules.session.internal.PRSessionProviderImpl.doWithRequestorLocked(PRSessionProviderImpl.java:893)
    на com.pega.pegarules.session.external.engineinterface.service.EngineAPI.processRequest(EngineAPI.java:331)
    на com.pega.pegarules.integration.engine.internal.services.jms.JMSListener. handleRequest(JMSListener.java:1267)
    по адресу com.pega.pegarules.integration.engine.internal.services.jms.JMSListener.processMessages(JMSListener.java:841)
    по адресу com.pega.pegarules.integration.engine.internal. services.jms.JMSListener.runPoller(JMSListener.java:760)
    на com.pega.pegarules.Integration.engine.internal.services.jms.JMSListener.run_(JMSListener.java:752)
    в com.pega.pegarules.integration.engine.internal.services.listener.ServiceListenerBaseImpl.run(ServiceListenerBaseImpl.java:454)
    в com.pega.pegarules.session.internal.engineinterface.etier.impl.AsyncServant.processAsyncTask(AsyncServant.java:213)
    на com.pega.pegarules.session.internal.engineinterface.etier.impl.AsyncServant.invoke(AsyncServant. java:167)
    по адресу com.pega.pegarules.session.internal.engineinterface.etier.impl.EngineImpl._invokeEngine_privact(EngineImpl.java:327)
    на com.pega.pegarules.session.internal.engineinterface.etier.impl.EngineImpl.invokeEngine(EngineImpl.java:270)
    на com.pega. pegarules.session.internal.engineinterface.etier.ejb.EngineBean.invokeEngine(EngineBean.java:225)
    в sun.reflect.GeneratedMethodAccessor92.invoke(Неизвестный источник)
    в sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:56 )
    на java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:620)
    в com.pega.pegarules.internal.bootstrap.PRBootstrap.invokeMethod(PRBootstrap.java:370)
    в com.pega.pegarules.internal.bootstrap.PRBootstrap.invokeMethodPropagatingThrowable(PRBootstrap. java:411)
    на com.pega.pegarules.boot.internal.extbridge.AppServerBridgeToPega.invokeMethodPropagatingThrowable(AppServerBridgeToPega.java:224)
    на com.pega.pegarules.boot.internal.extbridge.AppServerBridgeToPega.invokeMethodPropagatingException(Pega.java:246)
    на com.pega.pegarules.internal.etier.ejb.EngineBeanBoot.invokeEngine(EngineBeanBoot.java:168)
    на com.pega.pegarules.internal.etier.interfaces.EJSLocalStatelessEngineBMT_f2439d86.invokeEngine(неизвестный источник)
    на com.pega.pegarules.session.internal.engineinterface.etier.mdb.PRAsync.processRequest(PRAsync.java:155)
    на com.pega.pegarules.session.internal.engineinterface.etier.asynchbeans.AsyncTask.run(AsyncTask .java:64)
    на com.pega.pegarules.session.internal.engineinterface.etier.asynchbeans.RunnableWrapper.run(RunnableWrapper.java:71)
    в com.ibm.ws.asynchbeans.J2EEContext$RunProxy.run(J2EEContext.java:271)
    в java.security.AccessController.doPrivileged(AccessController.java: 396)
    в com.ibm.ws.asynchbeans.J2EEContext.run(J2EEContext.java:797)
    в com.ibm.ws.asynchbeans.WorkWithExecutionContextImpl.go(WorkWithExecutionContextImpl.java:222)
    в com.ibm.ws. asynchbeans.ABWorkItemImpl.run(ABWorkItemImpl.java:206)
    в com.ibm.ws.util.ThreadPool$Worker.run(ThreadPool.java:1892)
    Причина: java.lang.NullPointerException
    в com.pega.pegarules.data.internal.access.Opener.getClassFromKeyPage(Opener.java:1937)
    в com.pega.pegarules.data .internal.access.DatabaseImpl.openIfStale(DatabaseImpl.java:3890)
    на com.pega.pegarules.data.internal.access.DatabaseImpl.openIfStale(DatabaseImpl.java:3876)
    на com.pegarules.generated.activity.ra_action_sbmautoclose_99aa5dc4d2b89b3ab1db6f .step1_2_circum0(ra_action_sbmautoclose_94aa52b84bdb6f293a1cdb3a14dda9d9.Java)
    в com.pegarules.generated.activity.ra_action_sbmautoclose_94aa52b84bdb6f293a1cdb3a14dda9d9.step1_0_circum0 (ra_action_sbmautoclose_94aa52b84bdb6f293a1cdb3a14dda9d9.java:537)
    в com.pegarules.generated.activity.ra_action_sbmautoclose_94aa52b84bdb6f293a1cdb3a14dda9d9.perform (ra_action_sbmautoclose_94aa52b84bdb6f293a1cdb3a14dda9d9.java:81)
    в com.pega.pegarules. session.internal.mgmt.Executable.doActivity(Executable.java:3527)
    на com.pega.pegarules.session.internal.mgmt.Executable.invokeActivity (Executable.java:10674)
    в com.pegarules.generated.activity.ra_action_processpreauditmessage_4576b4b195800b09280d8c079ca99ed7.step30_circum0 (ra_action_processpreauditmessage_4576b4b195800b09280d8c079ca99ed7.java:2611)
    в com.pegarules.generated.activity.ra_action_processpreauditmessage_4576b4b195800b09280d8c079ca99ed7.perform (ra_action_processpreauditmessage_4576b4b195800b09280d8c079ca99ed7.java:651)
    на com.pega.pegarules.session.internal.mgmt.Executable.doActivity(Executable.java:3527)
    на com.pega.pegarules.session.internal.mgmt.base.ThreadRunner.runActivitiesAlt(ThreadRunner.java:646)
    … еще 38


    Ошибка выборки Определение

    Что такое ошибка выборки?

    Ошибка выборки — это статистическая ошибка, возникающая, когда аналитик не выбирает выборку, которая представляет всю совокупность данных. В результате результаты, найденные в выборке, не представляют результаты, которые можно было бы получить от всего населения.

    Выборка — это анализ, выполняемый путем выбора ряда наблюдений из большей совокупности. Метод отбора может привести как к ошибкам выборки, так и к ошибкам, не связанным с выборкой.

    Ключевые выводы

    • Ошибка выборки возникает, когда выборка, используемая в исследовании, не является репрезентативной для всего населения.
    • Выборка — это анализ, выполняемый путем выбора ряда наблюдений из большей совокупности.
    • Даже рандомизированные выборки будут иметь некоторую степень ошибки выборки, поскольку выборка представляет собой лишь приблизительное представление о генеральной совокупности, из которой она составлена.
    • Распространенность ошибок выборки можно уменьшить, увеличив размер выборки.
    • Случайная выборка — это дополнительный способ минимизировать возникновение ошибок выборки.
    • В целом ошибки выборки можно разделить на четыре категории: ошибка, характерная для генеральной совокупности, ошибка отбора, ошибка основы выборки или ошибка отсутствия ответов.

    Понимание ошибок выборки

    Ошибка выборки — это отклонение выборочного значения от истинного значения генеральной совокупности.Ошибки выборки возникают из-за того, что выборка не является репрезентативной для генеральной совокупности или в некотором роде смещена. Даже рандомизированные выборки будут иметь некоторую степень ошибки выборки, потому что выборка является лишь приближенным показателем генеральной совокупности, из которой она составлена.

    Типы ошибок выборки

    Существуют различные категории ошибок выборки.

    Ошибка популяции

    Ошибка, связанная с популяцией, возникает, когда исследователь не понимает, кого опрашивать.

    Ошибка выбора

    Ошибка выбора возникает, когда опрос выбирается самостоятельно или когда на вопросы отвечают только те участники, которые заинтересованы в опросе. Исследователи могут попытаться преодолеть ошибку отбора, найдя способы поощрения участия.

    Образец ошибки кадра

    Ошибка основы выборки возникает, когда выборка выбрана из неверных данных генеральной совокупности.

    Ошибка отсутствия ответа

    Ошибка, связанная с отсутствием ответов, возникает, когда в ходе опросов не удается получить полезный ответ, поскольку исследователи не смогли связаться с потенциальными респондентами (или потенциальные респонденты отказались отвечать).

    Устранение ошибок выборки

    Распространенность ошибок выборки можно уменьшить, увеличив размер выборки. По мере увеличения размера выборки выборка становится ближе к фактической совокупности, что снижает вероятность отклонений от фактической совокупности. Учтите, что среднее значение выборки из 10 человек варьируется в большей степени, чем среднее значение выборки из 100 человек. Можно также предпринять шаги для обеспечения того, чтобы выборка адекватно представляла всю совокупность.

    Исследователи могут попытаться уменьшить ошибки выборки, повторив свое исследование.Этого можно добиться, многократно проводя одни и те же измерения, используя более одного субъекта или несколько групп, или проводя несколько исследований.

    Случайная выборка — это дополнительный способ минимизировать возникновение ошибок выборки. Случайная выборка устанавливает систематический подход к отбору выборки. Например, вместо случайного выбора участников для интервью исследователь может выбрать тех, чьи имена стоят в списке первыми, 10-ми, 20-ми, 30-ми, 40-ми и так далее.

    Примеры ошибок выборки

    Предположим, что компания XYZ предоставляет услугу на основе подписки, которая позволяет потребителям вносить ежемесячную плату за потоковую передачу видео и других типов программ через подключение к Интернету.

    Фирма хочет опросить домовладельцев, которые смотрят программы через Интернет не менее 10 часов в неделю и платят за существующую услугу потокового видео. XYZ хочет определить, какой процент населения заинтересован в более дешевой подписке.Если XYZ не продумает тщательно процесс выборки, могут возникнуть несколько типов ошибок выборки.

    Ошибка в спецификации генеральной совокупности может возникнуть, если компания XYZ не понимает, какие типы потребителей следует включить в выборку. Например, если XYZ создает группу людей в возрасте от 15 до 25 лет, многие из этих потребителей не принимают решение о покупке услуги потокового видео, поскольку они могут не работать полный рабочий день. С другой стороны, если XYZ соберет выборку работающих взрослых, которые принимают решения о покупке, потребители из этой группы могут не смотреть 10 часов видеопрограмм каждую неделю.

    Ошибка выбора также приводит к искажению результатов выборки. Типичным примером является опрос, который опирается только на небольшую часть людей, которые сразу же отвечают. Если XYZ попытается связаться с потребителями, которые изначально не ответили, результаты опроса могут измениться. Кроме того, если XYZ исключает потребителей, которые не отвечают сразу, результаты выборки могут не отражать предпочтения всего населения.

    Ошибка выборки по сравнению с ошибкой отсутствия выборки

    Существуют различные типы ошибок, которые могут возникнуть при сборе статистических данных.Ошибки выборки — это кажущиеся случайными различия между характеристиками выборочной совокупности и характеристиками генеральной совокупности. Ошибки выборки возникают из-за того, что размеры выборки неизбежно ограничены. (В ходе обследования или переписи невозможно отобрать все население.)

    Ошибка выборки может возникнуть, даже если не было допущено никаких ошибок; Ошибки выборки возникают из-за того, что ни одна выборка никогда не будет полностью соответствовать данным во вселенной, из которой взята выборка.

    Компания XYZ также хочет избежать ошибок, не связанных с выборкой. Ошибки, не связанные с выборкой, — это ошибки, возникающие во время сбора данных и приводящие к тому, что данные отличаются от истинных значений. Ошибки, не связанные с выборкой, вызваны человеческим фактором, например ошибкой, допущенной в процессе опроса.

    Если одна группа потребителей смотрит видеопрограммы только пять часов в неделю и включена в опрос, это решение является ошибкой, не связанной с выборкой. Задавать предвзятые вопросы — еще один тип ошибки.

    Часто задаваемые вопросы об ошибке выборки

    Что такое ошибка выборки и выборка?

    Ошибки выборки — это статистические ошибки, возникающие, когда выборка не представляет всю совокупность. В статистике выборка означает выбор группы, из которой вы фактически будете собирать данные в своем исследовании.

    Что такое формула ошибки выборки?

    Ошибка выборки знак равно Z × о н куда: Z знак равно Z значение оценки на основе  доверительный интервал (прибл. знак равно 1.96 ) о знак равно Стандартное отклонение населения н знак равно Размер образца \begin{align}&\text{Ошибка выборки}=Z\times\frac{\sigma}{\sqrt{n}}\\&\textbf{где:}\\&Z=Z\text{значение оценки на основе the}\\&\qquad\ \text{доверительный интервал (приблизительно}=1,96)\\&\sigma=\text{Стандартное отклонение генеральной совокупности}\\&n=\text{Размер выборки}\end{выровнено} ​Ошибка выборки=Z×n​σ​, где: Z=значение Z балла, основанное на доверительном интервале (приблизительно = 1,96)σ=стандартное отклонение генеральной совокупностиn=размер выборки​

    Формула ошибки выборки используется для расчета общей ошибки выборки в статистическом анализе.Ошибка выборки рассчитывается путем деления стандартного отклонения совокупности на квадратный корень из размера выборки, а затем умножения полученного результата на значение Z-показателя, основанное на доверительном интервале.

    Какие существуют типы ошибок выборки?

    В целом, ошибки выборки можно разделить на четыре категории: ошибка, связанная с генеральной совокупностью, ошибка отбора, ошибка основы выборки или ошибка неполучения ответов. Ошибка, связанная с популяцией, возникает, когда исследователь не понимает, кого он должен обследовать.Ошибка выбора возникает, когда респонденты сами выбирают свое участие в исследовании. (В результате ответят только те, кто заинтересован в ответе, что искажает результаты.) Ошибка основы выборки возникает, когда для выбора выборки используется неправильная подгруппа. Наконец, ошибка отсутствия ответа возникает, когда с потенциальными респондентами не удалось связаться или они отказываются отвечать.

    Почему важна ошибка выборки?

    Осведомленность о наличии ошибок выборки важна, поскольку она может быть индикатором уровня достоверности результатов.Ошибка выборки также важна в контексте обсуждения того, насколько могут различаться результаты исследований.

    Как найти ошибку выборки?

    В опросных исследованиях возникают ошибки выборки, потому что все выборки являются репрезентативными: меньшая группа, которая заменяет всю вашу исследовательскую совокупность. Невозможно опросить всю группу людей, которых вы хотите охватить.

    Обычно невозможно количественно определить степень ошибки выборки в исследовании, поскольку невозможно собрать соответствующие данные по всей изучаемой популяции.Вот почему исследователи собирают репрезентативные выборки (а репрезентативные выборки являются причиной ошибок выборки).

    .

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован.