Главная страница Случайная страница Разделы сайта АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
💸 Как сделать бизнес проще, а карман толще?
Тот, кто работает в сфере услуг, знает — без ведения записи клиентов никуда. Мало того, что нужно видеть свое раписание, но и напоминать клиентам о визитах тоже.
Проблема в том, что средняя цена по рынку за такой сервис — 800 руб/мес или почти 15 000 руб за год. И это минимальный функционал.
Нашли самый бюджетный и оптимальный вариант: сервис VisitTime.⚡️ Для новых пользователей первый месяц бесплатно. А далее 290 руб/мес, это в 3 раза дешевле аналогов. За эту цену доступен весь функционал: напоминание о визитах, чаевые, предоплаты, общение с клиентами, переносы записей и так далее. ✅ Уйма гибких настроек, которые помогут вам зарабатывать больше и забыть про чувство «что-то мне нужно было сделать». Сомневаетесь? нажмите на текст, запустите чат-бота и убедитесь во всем сами! Пути модификации собственно-случайной выборки
До сих пор в основном речь шла о случайной выборке в ее «чистом» варианте, о так называемой собственно-случайной выборке, предполагающей наличие единого, не преобразованного каким-либо образом списка всех единиц генеральной совокупности и отборе с помощью различных процедур единиц наблюдения из этого списка. Теория и практика выборочного метода, однако, показала, что собственно-случайную выборку применяют сравнительно редко, так как, с одной стороны, ее можно в большинстве случаев заметно улучшить, исходя из экономических критериев, а с другой стороны, во многих ситуациях ее нельзя использовать. Заметим в то же время, что использование именно собственно-случайной выборки предрешено тогда, когда исследователь не располагает никакой информацией о структуре генеральной совокупности и когда информация о единицах исследования может быть получена только в процессе самого обследования. Основные модификации случайной выборки, позволяющие заметно повысить ее экономическую эффективность и расширить сферу ее применения, связаны с районированием (или стратификацией) выборки и с применением многоступенчатого гнездового отбора. Прогресс в применении выборочного метода в социологии, экономике потребовал предварительного (или априорного) на основе накопленной ранее информации изучения объекта исследования. Априорное описание объекта предполагает выделение и анализ структуры отдельных сегментов в изучаемой совокупности (страты, гнез- да), выяснение характера связей между отдельными признаками, характеризующими эту совокупность. Предварительное изучение объекта исследования начало осуществляться одновременно с 'внедрением выборочного метода в науке. Однако описание объекта 'выделилось 'в 'специальную стадию при проектировании выборки 'сравнительно недавно. Теперь стала особенно очевидной целесообразность увеличения затрат на стадии описания объекта для повышения экономической эффективности выборки в целом (уменьшение общих затрат на выборку при одной 'и той же точности или 'повышение точности при данной величине затрат). В конечном счете все модификации случайной выборки опираются на известную теорему о сложении дисперсии. Согласно этой теореме общая дисперсия может быть расчленена на отдельные компоненты, например на межгрупповую (или межгнездовую) и внутригрупповую (или внутригнездовую) дисперсии:
картинка
Улучшение случайной выборки в рамках первой модификации означает, что ошибка уменьшается в первую очередь за счет сведения к нулю 'влияния на ошибку первой компоненты—'межгрупповой дисперсии, а также за счет уменьшения и второй компоненты — внутригрупповой дисперсии (имея 'в виду, что автоматическое увеличение в этих условиях первой компоненты не увеличивает ошибку). Применение второй модификации предполагает, что исследователь приобретает преимущество организационно-экономического характера за счет примирения с тем, что дисперсия соотносится не со всем числом изучаемых единиц, а только с числом гнезд, попавших в выборку (при том, что первая величина почти всегда намного больше второй). Заметим также, что если первая модификация случайной выборки предполагает максимальное уменьшение второй компоненты в приведенном выше равенстве, т. е. внутригрупповой дисперсии, то вторая модификация, наоборот, наиболее эффективна тогда, когда диспер- сия внутри гнезд будет как можно большей. В последнем случае возрастание внутригрупповой дисперсии будет компенсировано уменьшением межгрупповой дисперсии.
|