Как определить аварийность дерева


Определение аварийного дерева

11 февраля 2018

Деревья родятся и растут, живут и радуют нас, болеют и погибают. При этом они часто становятся угрозой для жизни людей, здоровых и ценных растений, целостности строений, элементов ландшафта или линий электропередач.


Следует различать понятия «аварийное» и «опасное» дерево.

Аварийное дерево – растение с высокой вероятностью падения, а опасное – тоже аварийное, но угрожающее жизни, здоровью или имуществу людей и в соответствии с законодательством подлежащее удалению. Вырубать их можно только с разрешения властей. Обращаться с такой проблемой необходимо в домоуправляющую организацию, если за таковой закреплено обслуживание земельного участка с растущим проблемным деревом.

Какие деревья признают аварийными?

Очень опасны аварийные деревья, находящиеся рядом с домами, тротуарами, учреждениями образования, культуры, другими общественными зданиями, дорогами. Среднюю угрозу имеют гиганты, растущие в менее людных местах. Слабо опасны старые древесные породы, поселившиеся в мало посещаемых районах. Чтобы принять решение об их уничтожении власти придумали критерии, по которым судят о степени аварийности растения. Ниже перечислены признаки таких деревьев.

Причинами, ослабляющими деревья и делающими их опасными являются:

Данные признаки указывают на возможность внезапного падения дерева, но они могут быть обманчивыми. Для оценки реальной опасности необходимо вызвать специалиста.

Когда нужно оценивать состояние дерева?

Чтобы аварийность дерева не стала неприятной неожиданностью, важно регулярно проверять древесные насаждения. Осматривать их нужно осенью после листопада, весной после распускания листьев, а также необходимо обследовать насаждения после сильных осадков и ветров. Проверке подлежат корни и корневые отпрыски, несущий ствол и прилегающие ветви.

Следует иметь в виду, что для некоторых видов деревьев характерны типичные, наиболее часто встречающиеся дефекты.

Так, осина и другие тополя неустойчивы к некрозу и гниению, у ясеня и клена зачастую ветви отходят от ствола под малыми углами. Так что нужно задуматься об их посадке на участке или во дворе заранее.

Как оценить аварийность и опасность деревьев или две вещи, о которых нужно помнить владельцам деревьев

Опасное дерево, это аварийное дерево, которое при падении целиком или при падении какой-либо крупной его части может нанести ощутимый вред здоровью людей, сохранности транспорта или элементов инфраструктуры - домов, линий электропередач и т.п.

Если аварийное дерево находится рядом с оживленными транспортными магистралями, тротуарами, домами и т.п., то такое дерево считается очень опасным.

Если аварийное дерево находится в местах редкого посещения людей, то это дерево имеет среднюю опасность.

Когда аварийное дерево находится там, где нет дорожек, улиц, зданий, например, в глубине парков, то это слабо опасное дерево.

Поэтому в первую очередь на предмет аварийности необходимо оценивать деревья, которые растут вблизи жилых домов, детских садов, школ, учреждений культуры, тротуаров, дорог, скверов и т.д.

Признаки аварийности деревьев:

Все эти признаки могут указывать на то, что дерево может внезапно упасть. Но для окончательной оценки рекомендуется вызвать специалиста.

Помните! За вред, причиненный упавшими деревьями здоровью, жизни и имуществу людей гражданскую ответственность несет человек или организация, на территории которого дерево произрастало.

Поэтому, если вы являетесь владельцем участка, на котором растут деревья, то вам очень рекомендуется сделать две вещи:

  1. Вызвать специалиста для оценки состояния деревьев.
  2. Застраховать гражданскую ответственность от падения деревьев.

Если на вашем земельном участке есть аварийные деревья, то нужно оценить риски и выполнить удаление как можно быстрее. Заказать удаление деревьев в Москве по выгодным ценам вы можете в компании НОБИЛИ по телефону в рабочие часы.

Признаки аварийности дерева, на что стоит обратить внимание

Деревья — не только «кислородная фабрика планеты», но и источник повышенной опасности. Их внезапное падение может окончиться достаточно плачевно для животных, людей и материальных ценностей. Но всякое ли дерево склонно к падению? К счастью, ответ отрицательный. Потенциально опасные крупномеры называют «аварийными деревьями». Если бы каждый человек умел различать их и требовать удаления таких крупномеров, то, и трагедий после непогоды в городах да поселках страны было б меньше…

Что нужно каждому знать об аварийности растений

Чтобы уберечься от аварийного дерева вовсе не нужно вырубывать все насаждения подряд. А вот внимательно осматривать весной или осенью каждое из них придется обязательно. С наступлением холодов, после опадения листвы или после схождения снега, когда крупномеры еще не покрылись свежей зеленью, прекрасно видно состояние веток, коры, дупла и другие «маркеры» аварийных деревьев. Да и после ураганных ветров, бурь и штормов тоже хорошо бы осмотреть растущие рядом крупномеры. Выполняя это, обратите внимание на:

Деревья – живые организмы. Это значит, что с возрастом они больше подвержены заболеваниям и деформациям.

Маркеры аварийности деревьев

В список аварийных можно занести крупномеры со следующими признаками:

К потенциально опасным деревьям относят растения с сухими ветвями лишь потому, что такие ветки не могут гнуться. Другими словами, они просто не способны противостоять даже средним ветровым нагрузкам. Особо опасными ветвями считают полностью сухие или хотя бы частично отломанные подсохшие ответвления.

Продольные и поперечные трещины также переводят деревья в разряд аварийных. Особенно страшны глубокие поперечные трещины, не подлежащие укреплению. А что до продольных, то они опасны лишь тогда, когда слишком глубоки или, того хуже, сквозные. В сочетании с другими дефектами, допустим, раздвоенным стволом или малым углом отклонения веток, любые продольные трещины крайне опасны. Ну, и конечно, возникновение близ расположенных, на стволе, трещины также говорят об аварийности дерева.

Чем опасен малый угол между стволом и веткой

Небольшой угол отхождения ветвей является явным признаком того, что ответвление слабо срастается со стволом. Малое расстояние между ними приводит к образованию «кармана» из коры. А такое явление говорит о сомнительной прочности в этом месте.

Также вросшая кора часто играет роль клина. И, как следствие, при значительной ветровой нагрузке эти ветви просто отламываются от ствола и падают. Биологи утверждают, что малый угол редко возникает сам по себе, от «генетики» дерева. Чаше он является результатом непрофессиональной обрезки ветвей или верхушки крупномера.

Если на главной ветке (с небольшим фрагментом) или стволе выполнить срез под прямым углом, то оставшаяся часть будет плохо поддерживать отрастающие ветки, развивающиеся вдоль линии среза. Профессионалы считают опасными деревья со слабым соединением ветвей, у которых:

Чтобы деревья не представляли угрозы для людей и имущества, внимательно осмотрите все крупномеры, растущие близ вашего участка. Если не можете оценить их состояние, обращайтесь в нашу компанию. Арбористы компании "Промышленный альпинизм" помогут не только выявить поврежденные и потенциально опасные растения, но и за доступную цену удалят аварийные крупномеры или их фрагменты. Обращайтесь, мы знаем, как сделать жизнь безопаснее!

Проверка аварийных деревьев

В городских условиях, деревья зачастую могут стать источником опасности для человека и его имущества. В связи с этим необходимо проводить регулярные проверки крупных и возрастных деревьев. За это обычно отвечают соответствующие организации и частные лица, на территории которых находятся аварийные посадки.

Как узнать степень угрозы

Понятие «аварийность дерева» очевидно после проведения специальной экспертизы. Сигналом для инициирования может быть:

  • солидный возраст и величина;
  • естественный наклон ствола;
  • повреждение растения во время бури или какого-либо происшествия;
  • болезнь, угрожающая жизни большого дерева.

Существует ряд конкретных признаков, по которым определяется степень опасности для окружения:

  • сухостой или засохшая крупная ветка;
  • ствол наклоняется к земле или зданию под углом меньше 45 градусов;
  • на стволе есть трещины, глубокие расколы, особенно в области комля;
  • большие обломанные ветром ветки или с начинающимся расколом в месте соединения со стволом;
  • наличие большого дупла, грибных семейств, обширных язв на стволе, что указывают на серьезную болезнь древесины и ее постепенное отмирание;
  • возможное повреждение корней во время строительных работ;
  • подмывание сточной водой корней крупного экземпляра, что приводит к заболеваниям и засыханию растения;
  • оживленное движение в непосредственной близости от корней крупногабаритного транспорта.

Лиственные или хвойные взрослые растения с подобными повреждениями являются опасными не только при сильном ветре. Часто от них отламываются ветки или трескается ствол без какого-либо вмешательства. Заметив упавшие ветки даже на здоровом с виду дереве, нужно тщательно проверить, не происходят ли незаметные снаружи гнилостные процессы в древесине. Чтобы предотвратить падение таких деревьев или поврежденных скелетных веток, проводят организованный спил.

Какие болезни приводят к гибели дерева

Если аллея или дворовые насаждения созданы из старых деревьев одной породы, стоит обратить внимание на все растения при наличии одного или двух заболевших, пораженных вредителями и усохших. Удаление возрастных экземпляров неизбежно, если древесина заражена:

  • сосудистыми гнилями у вязов и кленов;
  • различными некрозами у липы, тополя, ивы, рябины, яблони, груши, сосны;
  • смешанными гнилями у любых лиственных и хвойных пород.

Спил деревьев обязателен, если поражено более трети ствола или кроны, а при некрозе видны круговые язвы.

Признаки аварийности дерева. Признание дерева опасным

Вопросы, связанные с признаками аварийности деревьев, признания их опасными и порядком удаления, всегда актуальные для юрлиц и индивидуальных предпринимателей, которые являются пользователями земельных участков. Сложности добавляет некоторая путаница в терминологии. Чем отличается аварийное дерево от опасного, по каким признакам признаётся оно опасным, какой порядок удаления такого дерева? Мы хотим внести ясность во все эти вопросы.

Аварийное и опасное дерево. В чём разница?

Аварийным называют дерево, вероятность обрушения которого велика. Причём это относится как к дереву целиком, так и к его части. Опасное дерево – то, которое угрожает своим падением здоровью людей, целостности транспортных средств, ЛЭП, элементов инфраструктуры жилых домов, имуществу граждан. Часто такие деревья становятся угрозой для других зелёных насаждений.

По степеням опасности деревья делятся на:

Признаки аварийности деревьев:

При наличии одного или сразу нескольких признаков аварийности дерева оно признаётся опасным и подлежит удалению. В настоящее время понятие «аварийности» осталось лишь в обиходе. В нормативно-правовых актах РБ оно отсутствует. В законе от 14.06.2003г. No205-З. «О растительном мире» и Постановлении Совмина от 25.10.2011г. No1426 с изменениями введён лишь термин «опасное» дерево.

Порядок признания дерева опасным

Для того чтобы спилить дерево надо получить от уполномоченного юридического лица, на который возложены функции озеленения, заключение о признании его опасным. В Минске таким органом является УП «Минскзеленстрой» со своими структурными подразделениями, а в небольших населённых пунктах таким юрлицом может быть коммунальное предприятия системы ЖКХ. При отсутствии таких предприятий или организаций в качестве уполномоченного может выступать лесхоз, а если дерево входит в число придорожных насаждений – государственное предприятие дорожного хозяйства. Важно понимать, что кроме этого заключения больше никаких разрешительных документов на спиливание опасного дерева не требуется.

Для того чтобы получить такое заключение пользователи земельных участков, в пределах которых расположены деревья с признаками аварийности, самостоятельно подают заявление уполномоченному юрлицу. При получении заявления в течение одного дня проводится натурный осмотр дерева на предмет выявления признаков аварийности и наличия оснований, для того чтобы признать его опасным. Во время натурного осмотра осуществляется фотосъёмка, результатами которой является фиксация общего вида дерева и при необходимости участков, подтверждающих его опасность. Прямо на месте составляется схема расположения аварийного дерева и выдаётся заключение о том, что оно признано опасным. После проведения всех этих процедур и получения заключения можно дерево спилить.

Удаление деревьев, признанных опасными

Для того чтобы спилить дерево, получившее статус опасного, лучше обратиться к профессионалам «БелВысота». В этом случае негативные последствия в виде несанкционированного падения его частей или целиком с повреждением имущества будут полностью исключены. Наша компания занимается профессиональным спиливанием опасных деревьев в Минске и области. Работаем методами промышленного альпинизма, обеспечивая оперативность, безопасность, аккуратность и вывоз порубочных остатков.

Признаки аварийных деревьев, как определить аварийность дерева

Аварийным считается дерево, которое может упасть – полностью или частично. Если такое растение при падении может повредить постройки, коммуникации, а также нанести вред здоровью людей и животных, то оно считается опасным. Особенно опасными являются аварийные деревья, растущие рядом с дорогами и тротуарами, жилыми и общественными зданиями. Важно вовремя определять аварийность деревьев, растущих рядом с жилыми домами, детскими учреждениями, в парках и скверах около дорожек – там, где бывает много людей.

Как определить аварийность дерева

Есть несколько маркеров аварийности:

Деревья на предмет аварийности необходимо обследовать регулярно. Проще всего это сделать после опадения листвы. Также нужно осматривать их после сильных бурь, дождей, снегопадов. При осмотре важно уделить внимание всем частям дерева: корням, стволу, ветвям. Признаки аварийности деревьев определяются визуально. Для этого не нужна специальная техника.

Есть признаки аварийности, характерные для той или иной породы. Например, у осин часто встречаются некрозы, а у кленов – малый угол между стволом и ветками.


При выявлении аварийных растений следует принять решение, стоит ли их сохранять. Они могут быть признаны потенциально или условно опасными и подлежащими профилактике. А также они могут быть безусловно опасными – в этом случае их необходимо удалять.

Некоторые растения с признаками аварийности можно не вырубать, а подвергать профилактическим защитным мероприятиям:

В любом случае, убирают деревья с признаками аварийности, если они расположены на расстоянии менее 5 метров от зданий, коммуникаций, прочих сооружений, которым они могут причинить вред. Оценить опасность и аварийность можно самостоятельно, но лучше для оценки и удаления сухостойного дерева пригласить специалиста. В каждом случае необходимо учитывать вред от упавшего растения и соотнести его с ценностью дерева для экологии.

энтропия: как деревья решений принимают решения | Сэм Т.

Простая логика и математика, лежащие в основе очень эффективного алгоритма машинного обучения

Вы - специалист по анализу данных на тренинге. Вы прошли долгий путь от написания своей первой строки кода Python или R. Вы знаете свой путь в Scikit-Learn как свои пять пальцев. Сейчас вы проводите больше времени на Kaggle, чем на Facebook. Вы не новичок в создании потрясающих случайных лесов и других ансамблевых моделей на основе деревьев, которые выполняют свою работу.Однако ты ничто, если не досконально. Вы хотите копнуть глубже и понять некоторые тонкости и концепции, лежащие в основе популярных моделей машинного обучения. Что ж, я тоже.

В этом сообщении в блоге я представлю концепцию энтропии как общую тему статистики, что позволит мне более подробно представить концепцию получения информации и впоследствии объяснить, почему обе эти фундаментальные концепции составляют основу как деревья решений строятся на данных, которые мы им предоставляем.

Прав.Тогда давай займемся этим.

Что такое энтропия? Говоря простым языком, энтропия - не что иное, как мера беспорядка . (Вы можете думать об этом как о мере чистоты. Вы увидите. Мне нравится беспорядок, потому что он звучит круче.)

Математическая формула для энтропии выглядит следующим образом -

энтропия. Иногда также обозначается буквой «H»

, где «Pi» - это просто частотная вероятность элемента / класса «i» в наших данных. Для простоты предположим, что у нас есть только два класса: положительный класс и отрицательный класс.Следовательно, «i» здесь может быть либо +, либо (-). Таким образом, если бы в нашем наборе данных было всего 100 точек данных, 30 из которых принадлежали к положительному классу, а 70 - к отрицательному, то «P +» было бы 3/10, а «P-» было бы 7/10. Довольно просто.

Если бы я рассчитывал энтропию своих классов в этом примере, используя формулу выше. Вот что я получу.

Энтропия здесь примерно 0,88. Это считается высокой энтропией, высоким уровнем беспорядка (что означает низкий уровень чистоты).Энтропия измеряется от 0 до 1. (В зависимости от количества классов в вашем наборе данных энтропия может быть больше 1, но это означает то же самое, очень высокий уровень беспорядка. Для простоты примеры в этом блоге будет иметь энтропию от 0 до 1).

Взгляните на этот график ниже.

Провост, Фостер; Фосетт, Том. Наука о данных для бизнеса: что нужно знать об интеллектуальном анализе данных и аналитическом мышлении

Ось x измеряет долю точек данных, принадлежащих к положительному классу в каждом пузыре, а ось y измеряет их соответствующие энтропии.Сразу вы можете увидеть перевернутую U-образную форму графика. Энтропия минимальна в крайних точках, когда пузырь либо не содержит положительных примеров, либо только положительных примеров. То есть, когда пузырек чистый, беспорядок равен 0. Энтропия самая высокая в середине, когда пузырек равномерно разделен между положительными и отрицательными случаями. Крайний беспорядок, потому что нет большинства.

Имеет ли значение, почему энтропия измеряется с использованием логарифма 2 или почему энтропия измеряется между 0 и 1, а не в каком-либо другом диапазоне? Нет.Это просто показатель. Неважно, как это произошло. Важно знать, как его читать и что в нем говорится, что мы только что сделали выше. Энтропия - это мера беспорядка или неопределенности, и цель моделей машинного обучения и специалистов по данным в целом - уменьшить неопределенность.

Теперь мы знаем, как измерить беспорядок. Затем нам нужна метрика для измерения уменьшения этого расстройства в нашей целевой переменной / классе с учетом дополнительной информации (особенности / независимые переменные) о нем.Вот где появляется информационное усиление. Математически это может быть записано как:

Информационное усиление от X на Y

Мы просто вычитаем энтропию Y, заданную X, из энтропии только Y, чтобы вычислить уменьшение неопределенности относительно Y с учетом дополнительной части информации X о Y. Это называется информационным усилением. Чем больше уменьшение этой неопределенности, тем больше информации об Y получается из X.

Позвольте мне проиллюстрировать пример с использованием простой таблицы непредвиденных обстоятельств, а затем я объединю все это вместе с тем, как деревья решений используют энтропию и получение информации. чтобы решить, на какую функцию разделить их узлы, когда они обучаются на наборе данных.

Таблица непредвиденных обстоятельств

Здесь наша целевая переменная - это ответственность, которая может принимать два значения «Нормальное» и «Высокое», и у нас есть только одна функция, называемая Кредитный рейтинг, которая может принимать значения «Отлично», «Хорошо» и «Плохо». Всего 14 наблюдений. Из них 7 относятся к классу обычной ответственности, а 7 - к классу высокой ответственности. Так что это равный раскол сам по себе. Подводя итог по верхней строке, мы видим, что есть 4 наблюдения, которые имеют значение Отлично для кредитного рейтинга функции. Кроме того, я также могу увидеть, как моя целевая переменная разделена на «Отличный» кредитный рейтинг.Для наблюдений, которые имеют значение «Отлично» для их кредитного рейтинга, есть 3, которые относятся к классу нормальной ответственности, и только 1 относится к классу высокой ответственности. Аналогичным образом я могу вычислить такие значения для других значений кредитного рейтинга из таблицы непредвиденных обстоятельств.

Для этой иллюстрации я воспользуюсь этой таблицей непредвиденных обстоятельств, чтобы вычислить энтропию нашей целевой переменной, а затем вычислить энтропию нашей целевой переменной с учетом дополнительной информации о функции, кредитном рейтинге.Это позволит мне рассчитать, сколько дополнительной информации предоставляет «Кредитный рейтинг» для моей целевой переменной «Ответственность».

Тогда перейдем к делу.

Энтропия нашей целевой переменной равна 1, при максимальном беспорядке из-за равного разделения между метками класса «Нормальный» и «Высокий». Наш следующий шаг - вычислить энтропию нашей целевой переменной «Обязательства» с учетом дополнительной информации о кредитном рейтинге. Для этого мы рассчитаем энтропию ответственности для каждого значения кредитного рейтинга и сложим их, используя средневзвешенное значение доли наблюдений, которые попадают в каждое значение.Почему мы используем средневзвешенное значение, станет яснее, когда мы обсудим это в контексте деревьев решений.

Мы получили энтропию для нашей целевой переменной с учетом функции Кредитный рейтинг. Теперь мы можем вычислить информационную выгоду от кредитного рейтинга, чтобы увидеть, насколько информативна эта функция.

Знание кредитного рейтинга помогло нам снизить неопределенность в отношении нашей целевой переменной, обязательства! Разве это не то, что goo

.

деревьев решений в машинном обучении | Прашант Гупта

Дерево имеет много аналогий в реальной жизни, и оказывается, что оно повлияло на широкую область машинного обучения , охватывающую как классификацию , так и регрессию . При анализе решений дерево решений может использоваться для визуального и явного представления решений и принятия решений. Как следует из названия, он использует древовидную модель решений. Хотя это широко используемый инструмент интеллектуального анализа данных для выработки стратегии достижения конкретной цели, он также широко используется в машинном обучении, которому будет уделено основное внимание в этой статье.

Как можно представить алгоритм в виде дерева?

Для этого давайте рассмотрим очень простой пример, который использует титанический набор данных для прогнозирования, выживет пассажир или нет. В приведенной ниже модели используются 3 характеристики / атрибута / столбца из набора данных, а именно пол, возраст и sibsp (количество супругов или детей).

Изображение взято из wikipedia

Дерево решений нарисовано в перевернутом виде с корнем наверху. На изображении слева жирный текст черного цвета представляет условие / внутреннего узла , на основании которого дерево разбивается на ветви / ребра .Конец ветви, которая больше не разделяется, - это решение / , лист , в данном случае, погиб ли пассажир или выжил, отображается красным и зеленым текстом соответственно.

Хотя реальный набор данных будет иметь гораздо больше функций, и это будет просто ветвь в гораздо более крупном дереве, но вы не можете игнорировать простоту этого алгоритма. Важность функции очевидна , и связи можно легко просмотреть. Эта методология более известна как дерево решений обучения из данных , а дерево выше называется Дерево классификации , поскольку цель состоит в том, чтобы классифицировать пассажира как выжившего или умершего. Деревья регрессии представлены таким же образом, только они предсказывают непрерывные значения, такие как цена дома. В общем, алгоритмы дерева решений называются CART или деревьями классификации и регрессии.

Итак, что на самом деле происходит в фоновом режиме? Выращивание дерева включает в себя решение , какие функции выбрать и , какие условия использовать для разделения, а также знать, когда остановиться. Поскольку дерево обычно растет произвольно, вам нужно подрезать , чтобы оно выглядело красиво.Начнем с общей техники, используемой для разделения.

Рекурсивное двоичное разбиение

В этой процедуре рассматриваются все функции, а различные точки разбиения испытываются и тестируются с использованием функции стоимости. Выбирается сплит с лучшей (или самой низкой) стоимостью.

Рассмотрим предыдущий пример дерева, полученного из набора данных titanic. В первом разбиении или корне учитываются все атрибуты / функции, и обучающие данные делятся на группы на основе этого разбиения.У нас есть 3 функции, поэтому будет 3 кандидата на разбиение. Теперь мы рассчитаем , сколько точности будет стоить нам каждое разбиение, используя функцию . Выбирается наименьшая стоимость сплита , который в нашем примере соответствует полу пассажира. Этот алгоритм , является рекурсивным по своей природе , поскольку сформированные группы могут быть подразделены с использованием той же стратегии. Из-за этой процедуры этот алгоритм также известен как жадный алгоритм , поскольку у нас есть чрезмерное желание снизить стоимость. Это делает корневой узел лучшим предсказателем / классификатором.

Стоимость разделения

Давайте подробнее рассмотрим функций стоимости, используемых для классификации и регрессии . В обоих случаях функции затрат пытаются найти наиболее однородных ветвей или ветвей, имеющих группы с аналогичными ответами . Это имеет смысл, мы можем быть более уверены в том, что ввод тестовых данных будет следовать определенному пути.

Регрессия: сумма (y - прогноз) ²

Допустим, мы прогнозируем цены на дома.Теперь дерево решений начнет разделяться с учетом каждой особенности обучающих данных. Среднее значение ответов вводимых обучающих данных конкретной группы рассматривается как прогноз для этой группы. Вышеупомянутая функция применяется ко всем точкам данных, а стоимость рассчитывается для всех возможных разбиений. Снова выбирается сплит с наименьшей стоимостью . Другая функция стоимости включает уменьшение стандартного отклонения, подробнее об этом можно прочитать здесь.

Классификация: G = сумма (pk * (1 - pk))

Оценка Джини дает представление о том, насколько хорошо разбито, насколько смешаны классы ответов в группах, созданных с помощью разбиения.Здесь pk - это доля входов одного и того же класса, присутствующих в определенной группе. Идеальная чистота класса возникает, когда группа содержит все входные данные из одного и того же класса, и в этом случае pk равно 1 или 0 и G = 0, где, поскольку узел, имеющий разделение классов на 50–50 в группе, имеет наихудшую чистоту, поэтому для двоичной классификации у него будет pk = 0,5 и G = 0,5.

Когда прекратить деление?

Вы можете спросить , когда перестать выращивать дерево? Поскольку проблема обычно имеет большой набор функций, она приводит к большому количеству разбиений, что, в свою очередь, дает огромное дерево.Такие деревья сложные и могут привести к переоснащению. Итак, нам нужно знать, когда остановиться? Один из способов сделать это - установить минимального количества обучающих входных данных для использования на каждом листе. Например, мы можем использовать минимум 10 пассажиров, чтобы принять решение (умерли или выжили), и игнорировать любой лист, который принимает менее 10 пассажиров. Другой способ - установить максимальной глубины вашей модели. Максимальная глубина - это длина самого длинного пути от корня до листа.

Обрезка

Производительность дерева может быть увеличена за счет обрезки . Это включает в себя удаление ветвей, которые используют функции, имеющие низкую важность . Таким образом, мы уменьшаем сложность дерева и, таким образом, увеличиваем его предсказательную способность за счет уменьшения переобучения.

Обрезка может начинаться как с корня, так и с листьев. Самый простой метод отсечения начинается с листьев и удаляет каждый узел с наиболее популярным классом в этом листе, это изменение сохраняется, если оно не ухудшает точность.Его также называют с сокращенным сокращением ошибок . Могут использоваться более сложные методы отсечения, такие как отсечение сложности по стоимости , где параметр обучения (альфа) используется для определения возможности удаления узлов на основе размера поддерева. Это также известно как удаление самых слабых звеньев.

Преимущества CART

Недостатки CART

Это все базовое, чтобы дать вам наравне с изучением дерева решений. Улучшение по сравнению с обучением дерева решений сделано с использованием техники повышения . Популярной библиотекой для реализации этих алгоритмов является Scikit-Learn . У него есть замечательный API, который может запустить вашу модель с всего несколькими строками кода на python .

.

Страница не найдена · GitHub Pages

Страница не найдена · GitHub Pages

Файл не найден

Сайт, настроенный по этому адресу, не содержать запрошенный файл.

Если это ваш сайт, убедитесь, что регистр имени файла соответствует URL-адресу.
Для корневых URL (например, http://example.com/ ) вы должны предоставить index.html файл.

Прочтите полную документацию для получения дополнительной информации об использовании GitHub Pages .

.

принципов эпидемиологии | Урок 3

.

Раздел 3: Показатели частоты смертности

Смертность

Уровень смертности - это мера частоты наступления смерти в определенной популяции в течение определенного интервала. Математически показатели заболеваемости и смертности часто совпадают; это просто вопрос того, что вы хотите измерить: болезнь или смерть. Формула смертности определенной популяции за определенный период времени:

Смерти, произошедшие в течение определенного периода времени. Численность населения, среди которого
человек. смерти произошли

× 10 н

Когда показатели смертности основаны на статистике естественного движения населения (e.g., количество свидетельств о смерти), наиболее часто используемый знаменатель - это численность населения в середине периода времени. В США значения 1000 и 100000 используются для 10 n для большинства типов показателей смертности. В таблице 3.4 приведены формулы часто используемых показателей смертности.

Таблица 3.4. Часто используемые показатели смертности

Размер Числитель Знаменатель 10 н
Общий коэффициент смертности Общее количество смертей за данный промежуток времени Популяция среднего интервала 1000 или
100000
Уровень смертности от конкретных причин Количество смертей по определенной причине в течение заданного интервала времени Популяция среднего интервала 100 000
Пропорциональная смертность Количество смертей по определенной причине в течение заданного интервала времени Общее количество смертей от всех причин за тот же промежуток времени 100 или 1 000
Отношение количества смертей к числу случаев Количество смертей по определенной причине в течение заданного интервала времени Количество новых случаев той же болезни, зарегистрированных за тот же промежуток времени 100
Уровень неонатальной смертности Число смертей среди детей
<28 дней за заданный промежуток времени
Количество живорождений за тот же промежуток времени 1 000
Уровень постнеонатальной смертности Число умерших детей в возрасте 28–364 дней за заданный промежуток времени Количество живорождений за тот же промежуток времени 1 000
Младенческая смертность Количество смертей среди детей
<1 год за заданный промежуток времени
Количество живорождений за тот же промежуток времени 1 000
Материнская смертность Количество смертей по причинам, связанным с беременностью, в течение определенного интервала времени Количество живорождений за тот же промежуток времени 100 000
Общий коэффициент смертности (общий коэффициент смертности)

Общий коэффициент смертности - это коэффициент смертности населения от всех причин смерти.В США в 2003 году погибло 2 419 921 человек. Расчетное население составляло 290 809 777 человек. Таким образом, общий коэффициент смертности в 2003 г. составил (2 419 921 ⁄ 290 809 777) × 100 000, или 832,1 смертей на 100 000 населения. ( 8 )

Уровень смертности от конкретных причин

Коэффициент смертности от конкретной причины - это коэффициент смертности населения от указанной причины. В числителе указывается количество смертей по определенной причине. В знаменателе остается размер населения в середине периода времени.Доля обычно выражается на 100 000 населения. В Соединенных Штатах в 2003 году несчастными случаями (непреднамеренными травмами) было в общей сложности 108 256 смертей, в результате чего коэффициент смертности от конкретных причин составил 37,2 на 100 000 населения. ( 8 )

Повозрастная смертность

Возрастной коэффициент смертности - это коэффициент смертности, ограниченный определенной возрастной группой. В числителе указано количество смертей в данной возрастной группе; знаменатель - это количество лиц данной возрастной группы в населении.В США в 2003 году в общей сложности 130 761 человек умерли среди лиц в возрасте 25–44 лет, или повозрастной коэффициент смертности составил 153,0 на 100 000 человек в возрасте от 25 до 44 лет. ( 8 ) Некоторые конкретные типы возрастных категорий. Коэффициенты смертности - это коэффициенты неонатальной, постнеонатальной и младенческой смертности, как описано в следующих разделах.

Коэффициент младенческой смертности

Уровень младенческой смертности, пожалуй, наиболее часто используемый показатель для сравнения состояния здоровья между странами. Рассчитывается следующим образом:

Количество смертей среди детей Количество живорождений, зарегистрированных в течение
г. тот же период времени

× 1 000

Уровень младенческой смертности обычно рассчитывается на годовой основе.Это широко используемый показатель состояния здоровья, поскольку он отражает состояние здоровья матери и ребенка во время беременности и в течение года после нее. Здоровье матери и ребенка, в свою очередь, отражает широкий спектр факторов, включая доступ к дородовой помощи, распространенность пренатального поведения матери (например, употребление алкоголя или табака, правильное питание во время беременности и т. Д.), Послеродовой уход и поведения (включая иммунизацию детей и правильное питание), санитарии и инфекционного контроля.

Является ли коэффициент младенческой смертности коэффициентом? Да. Это пропорция? Нет, потому что часть смертей в числителе произошла среди детей, родившихся в предыдущем году. Рассмотрим уровень младенческой смертности в 2003 году. В этом году умерло 28 025 младенцев и родилось 4 089 950 детей, при уровне младенческой смертности 6,951 на 1 0008. Несомненно, часть смертей в 2003 году произошла среди детей, родившихся в 2002 году, но знаменатель включает только детей 2003 г.р.

Действительно ли младенческая смертность - это показатель? Нет, потому что знаменатель - это не численность среднегодовой популяции детей младше 1 года в 2003 году.Фактически, повозрастная смертность детей в возрасте до 1 года в 2003 г. составляла 694,7 на 100 000 ( 8 ). Очевидно, что уровень младенческой смертности и повозрастной смертности младенцев очень похожи (695,1 против 694,7 на 1 человека). 100000) и достаточно близко для большинства целей. Однако это не совсем то же самое, поскольку предполагаемое количество младенцев, проживающих в Соединенных Штатах на 1 июля 2003 года, было немного больше, чем количество детей, родившихся в Соединенных Штатах в 2002 году, предположительно из-за иммиграции.

Уровень неонатальной смертности

Период новорожденности охватывает рождение до 28 дней, но не включая. Следовательно, числитель коэффициента неонатальной смертности - это количество смертей среди детей в возрасте до 28 дней в течение заданного периода времени. Знаменатель показателя неонатальной смертности, как и показателя младенческой смертности, - это количество живорождений, зарегистрированных за тот же период времени. Коэффициент неонатальной смертности обычно выражается на 1000 живорождений. В 2003 году уровень неонатальной смертности в США составлял 4.7 на 1000 живорождений. ( 8 )

Уровень постнеонатальной смертности

Постнеонатальный период определяется как период от 28 дней до 1 года, но не включая. Следовательно, числитель коэффициента постнеонатальной смертности - это количество смертей среди детей в возрасте от 28 дней до 1 года, но не включая его, в течение заданного периода времени. Знаменатель - это количество живорождений, зарегистрированных за тот же период времени. Уровень постнеонатальной смертности обычно выражается на 1000 живорождений.В 2003 году уровень постнеонатальной смертности в США составлял 2,3 на 1000 живорождений. ( 8 )

Коэффициент материнской смертности

Коэффициент материнской смертности - это коэффициент, используемый для измерения смертности, связанной с беременностью. Числитель - это количество смертей в течение определенного периода времени среди женщин во время беременности или в течение 42 дней после прерывания беременности, независимо от продолжительности и места беременности, от любой причины, связанной с беременностью или ее ведения или усугубленных ими. но не по случайным или случайным причинам.Знаменатель - это количество живорождений, зарегистрированных за тот же период времени. Коэффициент материнской смертности обычно выражается на 100 000 живорождений. В 2003 году коэффициент материнской смертности в США составлял 8,9 на 100 000 живорождений. ( 8 )

Уровень смертности от пола

Смертность, зависящая от пола, - это уровень смертности мужчин или женщин. И числитель, и знаменатель ограничены одним полом.

Уровень смертности от расы

Расовый коэффициент смертности - это коэффициент смертности, относящийся к определенной расовой группе.И числитель, и знаменатель ограничены указанной расой.

Сочетания конкретных коэффициентов смертности

Показатели смертности могут быть дополнительно стратифицированы по комбинациям причин, возраста, пола и / или расы. Например, в 2002 году уровень смертности от болезней сердца среди женщин в возрасте 45–54 лет составлял 50,6 на 100 000 ( 9 ). Смертность от болезней сердца среди мужчин той же возрастной группы составляла 138,4 на 100 000. , что более чем в 2,5 раза превышает сопоставимый показатель для женщин.Эти показатели зависят от причины, возраста и пола, поскольку относятся к одной причине (болезни сердца), одной возрастной группе (45–54 года) и одному полу (женский или мужской).

ПРИМЕР: Расчет показателей смертности

В таблице 3.5 представлено количество смертей от всех причин и в результате несчастных случаев (непреднамеренных травм) по возрастным группам в США в 2002 году. Просмотрите следующие показатели. Определите, как назвать каждый из них, а затем рассчитайте его, используя данные, представленные в таблице 3.5.

  1. Коэффициент смертности от непреднамеренных травм для всего населения

    Это коэффициент смертности от конкретных причин.

    Ставка =

    количество смертей от непреднамеренных травм среди всего населения расчетное население в середине года

    × 100000

    = (106 742 ⁄ 288 357 000) × 100 000

    = 37,0 смертей от непреднамеренных травм на 100 000 населения

  2. Коэффициент смертности от всех причин среди лиц в возрасте 25–34 лет

    Это повозрастной коэффициент смертности.

    Ставка =

    количество смертей от всех причин среди 25–34-летних оценочное население в возрасте 25–34 лет на середину года

    × 100000

    = 103.6 смертей на 100 000 человек в возрасте от 25 до 34 лет

  3. Смертность от всех причин среди мужчин

    Это коэффициент смертности в зависимости от пола.

    Ставка =

    количество смертей от всех причин среди мужчин оценочное среднегодовое население мужчин

    × 100000

    = (1,199,264 ⁄ 141,656,000) × 100,000

    = 846,6 смертей на 100 000 мужчин

  4. Смертность от непреднамеренных травм среди мужчин от 25 до 34 лет

    Это коэффициент смертности от причин, возраста и пола

    Ставка =

    количество смертей от непреднамеренных травм среди мужчин в возрасте 25–34 лет, оценочное среднегодовое число мужчин в возрасте 25–34 лет

    × 100000

    = (9 635 ⁄ 20 203 000) × 100 000

    = 47.7 смертей от непреднамеренных травм на 100 000 человек в возрасте от 25 до 34 лет

Таблица 3.5 Смертность от всех причин и непреднамеренных травм и расчетная численность населения по возрастным группам, для обоих полов и только для мужчин - США, 2002 г.

90 300 20 203
Все расы, Both_sexes Все расы, Мужчины
Возрастная группа (лет) All_causes Непреднамеренные травмы Расчетное население. (× 1000) All_causes Непреднамеренные травмы Расчетное население.(× 1000)
Итого 2,443,387 106 742 288 357 1,199,264 69 257 141 656
0–4 32 892 2 587 19 597 18 523 1,577 10 020
5–14 7 150 2 718 41 037 4,198 1713 21 013
15–24 33 046 15 412 40 590 24 416 11 438 20 821
25–34 41 355 12,569 39 928 28 736 9 635
35–44 91,140 16 710 44 917 57 593 12 012 22,367
45–54 172 385 14 675 40 084 107 722 10 492 19 676
55–64
.

Ближайший промах против аварии: различия и методы предотвращения

Всем известно, что работа в строительстве может быть опасной. Большинство крупных строительных проектов включают в себя работы в котлованах и траншеях, работы на строительных лесах и использование тяжелой техники для заливки бетона для стен и фундаментов зданий. Не менее опасно работать на заводах и в медицинских центрах. Существует бесчисленное множество инцидентов, в которых сотрудники получают травмы на сборочных конвейерах, спотыкаются и падают из-за опасных поверхностей для ходьбы.Медицинские работники рискуют получить травму спины, когда поднимают пациентов с кроватей на стулья или перевозят их для рентгена, физиотерапии и других услуг.

За прошедшие годы пожар на рабочем месте унес жизни многих рабочих. В 1911 году в результате пожара New York Triangle Waist Company погибли 146 рабочих. Если мы изучим причины пожара и катастрофических человеческих жертв, мы узнаем, что загроможденные рабочие места, запертые двери выхода и ржавые пожарные лестницы - все это способствовало возникновению инцидента, который можно было предотвратить.К сожалению, пожар компании Triangle Waist Company также был вызван плохими условиями труда, которые в конечном итоге были улучшены для защиты рабочих.

Несчастные случаи, происшествия и опасные ситуации можно предотвратить

Есть ли связь между опасными событиями и несчастными случаями? Можно ли распознать существующие и предсказуемые опасные ситуации и устранить их до того, как они перерастут в аварии? Какое определение для почти промаха? Как нам определить несчастный случай?

Давайте рассмотрим следующие сценарии, чтобы лучше понять, чем они отличаются.

Бригада металлистов была назначена для замены дефектных структурных балок и других необходимых ремонтов на нижнем уровне моста через реку. Поскольку они работают на возвышении, каждый из них использует индивидуальную систему защиты от падения. Каждое утро они обсуждают работу за кофе. Они используют это время для оценки выявленных опасностей на работе. Для этого проекта рекомендуется использовать страховочную привязь для всего тела. Когда один из рабочих полностью надевал ремни безопасности, сотрудник заметил, что его ремень частично порван.Как бы вы классифицировали этот инцидент? Вы бы назвали появление разорванного ремня почти промахом или несчастным случаем?

Продолжим этот сценарий, предположив, что порванный ремешок ремня безопасности остался незамеченным. Когда металлург встал на балку, чтобы срезать ржавые опоры моста с помощью факела, он теряет равновесие и падает. Хотя он был должным образом привязан к якорной точке, его порванная сбруя сломалась, и он упал насмерть. Как бы вы классифицировали этот инцидент? Вы бы назвали это несчастным случаем или несчастным случаем?

Вот еще один сценарий.Производство металлических дверных коробок сложнее, чем можно себе представить, и может быть опасным процессом, если опасность не будет выявлена. После того, как был выбран материал для изготовления двери, есть процесс, в котором для изготовления рамы используется автоматизированное оборудование. Несколько рабочих станций на заводе спроектированы для резки или «резки» выбранной детали в соответствии со спецификациями, автоматизированный пробивной пресс и несколько «формовочных» прессов используются перед сваркой частей рамы.

Сварные швы вручную шлифуют, чтобы удалить неровности и создать гладкую поверхность для окраски.Как вы можете себе представить, для того, чтобы это производственное предприятие работало эффективно, оборудование должно быть в хорошем рабочем состоянии, а все устройства отключения электроэнергии должны работать правильно, если что-то пойдет не так. Рабочие хорошо обучены и имеют опыт. Проходы, полы и столешницы чистые, ведется тщательная уборка, чтобы исключить скольжение и падение. Так что же могло пойти не так? Вернемся к «шлифовальной части» нашего сценария. Прежде чем надеть средства индивидуальной защиты, состоящие из средств защиты головы, глаз, лица и слуха, оператор осматривает кофемолку.При внимательном осмотре обнаруживается разрыв электрического шнура. Изоляция провода разрезана, обнажая медные провода. Как бы вы классифицировали этот инцидент? Вы бы назвали это несчастным случаем или несчастным случаем?

Что бы произошло, если бы оператор не осмотрел инструмент тщательно и оголенный медный провод соприкоснулся с металлической рамой? Каковы последствия недостаточной проверки инструмента на предмет дефектов? Он вполне мог быть убит электрическим током. Как бы вы классифицировали этот инцидент? Вы бы назвали его поражение электрическим током почти промахом или несчастным случаем? Как видите, опасности присутствуют всегда и везде, где мы выполняем работу.

Еще один пример с медицинским работником. Медсестре необходимо переместить пациента с кровати в инвалидное кресло. Бюджет больницы ограничен, и им не хватает персонала. Несоблюдение правил безопасности в больнице, касающихся использования двух человек или механического подъемного устройства, никогда раньше не мешало ей делать это в одиночку. В конце концов, она может быть не такой молодой, как раньше, но она чувствует, что за эти годы приобрела опыт и знает, как делать это безопасно. К сожалению, она старше, и этот пациент не согласен с переводом.В результате мышца втянута назад. Не является ли выполнение процедур почти промахом? Вы бы классифицировали ее травму как несчастный случай, который можно предотвратить?

Как определяются опасные ситуации и несчастные случаи?

Управление по безопасности и гигиене труда (OSHA) определяет термины «опасные случаи» и «несчастные случаи» следующим образом.

«Несчастный случай» определяется как незапланированное событие, которое приводит к телесным повреждениям или повреждению имущества.

Инцидент определяется как незапланированное событие, которое не приводит к телесным повреждениям, но может привести к материальному ущербу или заслуживает регистрации.

Вы заметили, что слово «незапланированный» используется в обоих определениях? Инциденты являются незапланированными или опасности можно выявить и устранить до того, как событие произойдет? Практический промах обычно вызван рядом опасных ситуаций, которые, если их не заметить, в конечном итоге приводят к аварии.

Как распознать опасности на рабочем месте?

Можем ли мы предсказать, когда и где произойдет авария? За прошедшие годы было проведено несколько исследований, чтобы попытаться определить, сколько аварийных ситуаций может привести к аварии.В тех же исследованиях была предпринята попытка определить, сколько зарегистрированных несчастных случаев в конечном итоге приведет к гибели рабочего. В 1931 году американский инженер Герберт Уильям Генрих написал книгу под названием «Предотвращение несчастных случаев на производстве: научный подход».

В модели Heinrich 300-29-1 Генрих предполагает, что на каждые 300 близких повреждений приходится 29 легких травм и 1 серьезная травма. С тех пор методы, которые он использовал для определения взаимосвязи между опасными событиями, авариями, серьезными авариями и смертельным исходом, были оспорены некоторыми профессионалами в области безопасности.

Некоторые считают, что «Треугольник безопасности» Генриха, который помещает опасные события в основание треугольника, аварии в середине и, наконец, со смертельным исходом в верхней части, может заставить компании поверить в то, что устраняя только возможные события несчастные случаи и несчастные случаи со временем исчезнут.

Некоторое время спустя Страховая компания Северной Америки провела более глубокое исследование, в котором рассматривались причины почти 2 миллионов несчастных случаев с травмами. Они определили, что «треугольник безопасности» Генриха и результаты их исследования в значительной степени совпадают.Следует отметить, что все компании не похожи друг на друга, и на рабочем месте у них могут быть определенные опасности. Тем не менее, теория треугольника действительно помогает нам понять, что крупных несчастных случаев и смертельных случаев можно избежать, применив практику расследования всех возможных происшествий и несчастных случаев.

Примите меры, чтобы избежать непредвиденных ситуаций и несчастных случаев

Третий шаг - расследовать и регистрировать все возможные аварии и несчастные случаи. Расскажите сотрудникам о первопричине инцидента. Ведите запись событий, чтобы вы могли анализировать и определять тенденции, связанные с устаревшими политиками, неправильными рабочими процедурами, неисправным оборудованием и даже небезопасными действиями сотрудников.

Итак, как ваша компания определяет вероятность аварии или несчастный случай? Привлекают ли эти события внимание высшего руководства, только когда кого-то госпитализируют, или ваша компания попадает в заголовки газет, или что еще хуже? Определение вашей компанией предвиденных ситуаций и несчастных случаев и то, как вы их устраняете, снизит риск столкнуться лицом к лицу с «незапланированным» событием. Как вашей компании избежать несчастных случаев и несчастных случаев? Хорошим местом для начала было бы признать, что «своевременный стежок спасет девять», или в этом случае найти первопричину возможных сбоев и несчастных случаев и принять практическую политику для их предотвращения.Обеспечение безопасности на рабочем месте не требует больших затрат, если это уже часть корпоративной культуры.

Сообщите нам о некоторых уникальных способах, которые ваша компания внедрила, чтобы снизить вероятность несчастных случаев и предотвратить несчастные случаи. Распространение информации об успешных стратегиях может помочь другим, которые могут испытывать трудности с этим важным аспектом безопасности на рабочем месте.

.

Как определить совокупность и размер выборки обследования?

Каков размер выборки обследования?

По очевидным причинам невозможно обследовать эти (примерно) 400 миллионов взрослых в ЕС. Выборка взрослых, проживающих в ЕС, предлагает решение этой проблемы. Выборка - это выборка респондентов, выбранных таким образом, чтобы они представляли все население как можно лучше. Однако сразу же на первый план выходит новый вопрос: «Из скольких людей должна состоять моя выборка?» .Использование правильного размера выборки имеет решающее значение для вашего исследования. В конце концов, слишком большая выборка приведет к напрасной трате драгоценных ресурсов, таких как время и деньги, а слишком маленькая выборка не позволит вам получить надежную информацию.

Итак, какого размера должна быть ваша выборка? Следует ли вам обследовать 1%, 5%, 10%,… взрослых граждан ЕС? Что ж, это во многом зависит от того, насколько точными вы хотите, чтобы данные вашего опроса были. Другими словами, насколько близко вы хотите, чтобы ваши результаты совпадали с результатами всего населения.Есть два показателя , которые влияют на точность данных.

  • Прежде всего, это предел погрешности (или доверительные интервалы) . Короче говоря, это положительное и отрицательное отклонение, которое вы допускаете в результатах опроса для выборки. Или, другими словами, расхождение между мнением ваших респондентов и мнением всего населения. Пример проливает свет на это статистическое объяснение. Предположим, вы установили предел погрешности 5%.Если - будем надеяться! - 90% респондентов вашего опроса нравится строка «Осень 2016» , погрешность 5% означает, что вы можете быть «уверены», что от 85% (90% -5) до 95% (90% + 5) всего населения действительно нравится линия «Fall 2016» .
  • Во-вторых, уровень достоверности . Это говорит о том, как часто процент населения, которому нравится строка «Осень 2016» , на самом деле находится в пределах допустимой погрешности. Или, следуя нашему предыдущему примеру, он показывает, насколько вы можете быть уверены, что от 85% до 95% населения нравится кампания «Осень 2016» .Предположим, вы выбрали уровень достоверности 95% - что в значительной степени является стандартом для количественных исследований 1 - затем в 95% случаев от 85% до 95% населения нравится строка «Осень 2016» 2 .

Сколько респондентов требуется для вашего опроса?

После того, как вы решили, насколько точными должны быть ваши выборочные данные, вы можете начать подсчет , сколько респондентов (людей, которые полностью заполнили опрос или завершили, как мы их называем в CheckMarket) вам действительно нужно.

Ниже вы найдете ориентировочную таблицу о том, как рассчитать ваше число завершает . Помните, что ваше население в ЕС составляет примерно 400 миллионов взрослых. Как следствие, соответствующее количество завершенных будет найдено в последней строке таблицы ниже. В зависимости от уровня достоверности и погрешности количество завершений будет варьироваться. Поскольку для нашей кампании «Осень 2016» мы выбрали предел погрешности 5% и уровень достоверности 95%, для вашей выборки потребуется примерно 400 завершений (желательно округлить до ближайшей сотни).

В качестве альтернативы, на веб-сайте CheckMarket вы найдете простой калькулятор размера выборки для расчета количества завершенных…

А как насчет скорости отклика?

Прежде чем вы начнете рассылать свой опрос 400 респондентам, помните, что есть такое понятие, как , коэффициент отклика . Коэффициент отклика - это соотношение респондентов , заполнивших полученные анкеты, по сравнению с общим количеством разосланных вами опросов .Например, если вы разослали свой опрос 400 людям и получили 200 заполненных опросов, ваш процент ответов составит 50%.

Для онлайн-опроса обычно показатель отклика 20% считается хорошим показателем отклика , а показатель отклика 30% считается на самом деле хорошим. Поскольку мы подсчитали, что нам нужно 400 завершает , это означает, что вам обязательно нужно будет отправить опрос более чем 400 людям, чтобы охватить эти 400 завершает .Очевидно, что заранее предсказать, какой скорости отклика вы достигнете, невозможно. Однако, предполагая, что ваш опрос обеспечит 20% ответов, мы делим цель в 400 ответов на 20% ответов. Как следствие, вам придется разослать анкету примерно 2000 взрослым в ЕС.


1 В некоторых количественных исследованиях используются более строгие уровни достоверности (например, уровень достоверности 99%)
2 Точнее говоря: 95% выборок, взятых из совокупности.

Создайте опрос сейчас

Рассчитайте собственный размер выборки с помощью нашего онлайн-калькулятора

Статьи по теме

.

Смотрите также

Сайт о Бане - проект, посвященный строительству, эксплуатации и уходу за русской баней. Большой сборник статей, который может быть полезен любому любителю бани

Содержание, карта сайта.