Удельный вес в статистике это: Как найти удельный вес в процентах. Чем отличается плотность от удельного веса? Показатели структуры и движения основных производственных фондов

alexxlab | 27.08.1995 | 0 | Разное

Содержание

Как посчитать удельный вес в Экселе (Excel)?

Напомню, что удельный вес рассчитывается по такой формуле:

Ув = (Wi / W) * 100%.

Здесь Wi — часть целого, а W — целое.

То есть он представляет собой долю в процентах отдельного элемента в общей совокупности.

Элементов может быть как 2-3 (например, население делится на мужчин и женщин), так и очень много.

Удельный вес является относительным статистическим показателем, так как представляет собой соотношение двух абсолютных величин.


Теперь рассмотрим на несложном примере, как можно найти удельный вес в Эксель.

В организации работает 100 человек, причём:

15 человек в возрасте 18-23 года.

30 человек в возрасте 24-30 лет.

40 человек в возрасте 31-50 лет.

15 человек в возрасте свыше 50 лет.

Нужно посчитать удельный вес для каждой возрастной группы.

1 шаг

Составляем таблицу с исходными данными:

2 шаг

Так как удельный вес высчитывается в процентах, то нужно сделать формат у соответствующих ячеек процентным.

Для этого выделяем их (в нашем примере это диапазон D3:D6) и на панели инструментов на вкладке “Число” в списке выбираем “Процентный”.

На этой же панели нужно увеличить разрядность для отображения сотых долей (кнопка с ноликами и стрелкой).

3 шаг

В ячейку с первым удельным весом (для группы 18-23 года) пишем формулу:

=С3/$C7

Ячейку с количеством человек возрасте 18-23 года делим на ячейку, где записана общая численность персонала. Обратите внимание, что ссылка на ячейку с общей численностью персонала должна быть абсолютной, так как она будет использоваться и других формулах.

4 шаг

Теперь копируем данную формулу в другие ячейки, чтобы определить удельный вес для других возрастных групп.

Быстро скопировать формулу можно так:

Навести курсором мыши на правый нижний угол ячейки с копируемой формулой, курсор примет форму креста. Теперь зажимаем левую кнопку мыши и тянем этот крестик до конца диапазона.

И также используем функцию СУММ, чтобы сложить все удельные веса и получить 100%.

5 шаг

На основании полученных данных несложно построить наглядную круговую диаграмму.

Нужно перейти на вкладку панели инструментов “Вставка” и там найти круговую диаграмму, только нужно предварительно выделить столбец с удельными весами.

И после вставки диаграммы дополнительно настроить отображение подписей данных на её секторах и легенду.

Веса (в статистике) – «Энциклопедия»

ВЕСА в статистике, коэффициенты, используемые для вычисления среднего значения (средневзвешенного) элемента в совокупности; сумма коэффициентов равна единице. Взвешивание – фундаментальный методический приём, предназначенный для корректного сопоставления количественных значений показателей с учётом их качественной значимости.

Например, если в спортивной команде 10 человек имеют возраст 20 лет, а 1 человек – 30 лет, то средний возраст этой команды составит:

20 лет·(10/11) + 30 лет·(1/11) =  20,9 года.

В этом случае весами выступают значения долей, которые имеют группы соответствующего возраста в общем количестве людей, для которого рассчитывается средний возраст.

Если известны цены  Р1(t), Pi(t), Pn(t) на товары и услуги в году t и аналогичные показатели для года t + 1, для каждого товара индекс цены за период от года t до года t + 1 можно рассчитать как IPi(t+ 1/t) =Pi(t+ 1)/Рi(t). Однако интерес представляет оценка индекса цен в целом, т. е. совокупное изменение цен по всем товарам. Например, для ответа на вопрос о росте стоимости жизни ключевое значение имеет обобщающий, средний индекс цен на потребительские товары и услуги – индекс потребительских цен. При этом нельзя просто использовать среднее арифметическое индексов по отдельным товарам (услугам), поскольку вклад каждого из них в общий рост цен не одинаков, а пропорционален объёму продаж данного товара (услуги). В этой связи каждому индексу цены отдельного товара (услуги) приписывается удельный вес k

i, измеряемый в долях единицы и отражающий долю каждого товара (услуги) в общем росте цен. В итоге общий индекс цен IP(t+1/t) рассчитывается как средневзвешенное:

Реклама

где qi(t) – количество товара в натуральном исчислении в году t.

При расчёте индекса в качестве весов можно использовать структуру продаж первого (t) или второго (t+ 1) из сопоставляемых периодов. Поскольку эти две структуры могут различаться, то результат расчёта зависит от того, структура какого периода используется для взвешивания. Если взвешивание опирается на структуру первого (базового) периода, как в приведённом примере, то такой индекс называется индексом Ласпейреса, если на структуру второго периода – то индексом Пааше.

А. Е. Косарев.

Статистика | Банк России

Любая тема

Банковский сектор

Показатели деятельности кредитных организаций

Показатели рынка жилищного (ипотечного жилищного) кредитования

Процентные ставки по кредитам и депозитам и структура кредитов и депозитов по срочности

Сведения о размещенных и привлеченных средствах

Статистические показатели банковского сектора Российской Федерации

Финансирование долевого строительства

Деловая репутация

Денежно-кредитная политика

Допуск на финансовый рынок

Защита прав потребителей финансовых услуг

Микрофинансирование

Жилищные накопительные кооперативы

Наличное денежное обращение

Национальная платежная система

Операции Банка России

Пенсионные фонды и коллективные инвестиции

Деятельность управляющих компаний инвестиционных фондов

Финансовая доступность

Рынок ценных бумаг

Макроэкономическая статистика

Внешний сектор

Денежно-кредитная и финансовая статистика

Система национальных счетов

Статистика по ценным бумагам

Статистический бюллетень Банка России

Страхование

Финансовая стабильность

Роль инфраструктуры финансового рынка

Статистика Суддепа: главное о судимости в России

В последние десять лет неуклонно снижается количество преступлений против собственности, таких как мошенничество, растрата и грабеж. Так, если в 2007 году их совершалось 492 554, то в 2017 году – уже “всего” 263 858. Количество предпринимательских преступлений в процентном соотношении сократилось не так сильно – на 39%. 

Факт

На каждую осужденную судом женщину в 2017 году пришлось шесть с половиной мужчин-уголовников.

Также более чем в два раза сократилось число экологических преступлений, и почти в два раза – число преступлений против жизни и здоровья (88 471 в 2017 году против 140 253 в 2007 году). При этом по последнему показателю наиболее резкое снижение произошло именно в 2017 году, после того, как в середине 2016 года были частично декриминализированы побои, а в начале 2017 года – побои в семье. 

В то же время увеличилось число осужденных за преступления против безопасности движения и эксплуатации транспорта. Существенный рост по этой категории дел – почти в три раза – произошел в 2016 году. Связано это, в частности, с тем, что с 1 июля 2015 года повторное управление автомобилем в нетрезвом состоянии стало уголовно наказуемым деянием. 

Интересные факты

  • Треть всех преступлений (32,4%) совершается в состоянии алкогольного опьянения.
  • За совершение более чем половины всех преступлений (50,9%) ответственны люди в возрасте от 30 до 49 лет.
  • Удельный вес всех преступлений, совершенных лицами в возрасте старше 50 лет, неуклонно растет. В 2007 году их доля составляла 6,7%, а спустя десять лет – уже 9,1%.
  • 86,5% всех преступлений совершают мужчины.
  • Всего лишь каждое седьмое преступление совершается в группе.
  • Треть всех преступлений совершают рецидивисты (33,2%). 

Как менялось количество осужденных в России?

ГодОсужденных по приговорам суда
1987580 074
19971 013 431 (+74% к предыдущему указанному периоду)
2007929 025 (-9%)
2012739 278 (-21%)
2013735 340 (-0,06%)
2014719 297 (-2%)
2015734 581 (+2%)
2016741 329 (+1%)
2017697 497 (-6%)

Неотвратимость наказания

Из общего числа осужденных в 2017 году (697 497) лишь 7386 были освобождены от наказания в связи с амнистией или по другим основаниям. Таким образом, 99% осужденных в России понесут одно из предусмотренных уголовным кодексом наказаний. 

Остается незначительной доля “пожизненных” приговоров – 65 в 2017 году против 70 в 2007 году. К реальному лишению свободы в 2017 году приговорили 200 335 человек, а к условному – 177 160. 

Статистика Суддепа при ВС “Основные статистические показатели состояния судимости в России за 2003–2007 годы и 2008–2017 годы” доступна по ссылке.

Статистический анализ курса акций | Джанлука Малато

Простой статистический анализ курса акций Google

Изображение автора

Фондовый рынок всегда считался сложной задачей для статистики. Кто-то думает, что знание статистики рынка позволяет нам победить его и заработать деньги. Реальность может быть совсем другой.

В этой статье я покажу вам статистический анализ курса акций Google.

В 2008 году для получения степени бакалавра по теоретической физике мне пришлось проанализировать цены на акции, чтобы проверить достоверность модели фондового рынка.В следующей части статьи я покажу вам некоторые из этих анализов, примененных к курсу акций Google с использованием Python.

Код можно найти в моем репозитории GitHub здесь: https://github.com/gianlucamalato/machinelearning/blob/master/Stock_market_analysis.ipynb

Во-первых, нам нужно получить биржевые данные. Я собираюсь использовать библиотеку yfinance для загрузки временных рядов цен.

Сначала мы должны установить эту библиотеку.

 !pip install yfinance 

Затем мы можем импортировать несколько полезных библиотек.

 импортировать панды как pd 
импортировать numpy как np
импортировать yfinance
импортировать matplotlib.pyplot как plt
из scipy.stats теперь можно получить данные о ценах Google с 2015 по 2020 год. end="2020-09-10")x = df['Close']

Теперь мы будем работать с объектом размером x , который содержит дневную цену закрытия акций.

Построим дневную цену закрытия.

Изображение автора

Как видите, есть довольно хороший бычий тренд. Есть некоторые просадки, но дрейф кажется вполне положительным.

При статистическом анализе акций очень полезно работать с их доходностью, а не с самой ценой.

Доход от одного дня к другому — это процентное изменение цены закрытия между двумя днями.

В Python объекты серии имеют метод pct_change , который позволяет нам вычислить это количество.Аргументом является задержка для использования. В этой статье я буду использовать задержку в 1 день.

 возвращает = x.pct_change(1).dropna() 

Результат:

Первое число (x[1]-x[0])/x[0] , второе (x[2]-x[1])/x[1] и так далее.

Это данные, которые мы будем анализировать.

Теперь мы собираемся вычислить некоторые сведения о вероятностном распределении доходов.

Гистограмма и диаграмма

Давайте сделаем первую необработанную гистограмму доходностей.

 plt.hist(returns,bins="rice",label="Ежедневная цена закрытия") 
plt.legend()
plt.show()
Изображение автора кажется симметричным. Однако мы видим, что у этой гистограммы есть хвосты, которыми можно пренебречь.

Давайте построим диаграмму, чтобы лучше понять распределение этого набора данных.

 plt.boxplot(returns,labels=["Цена закрытия дня"]) 
plt.show()

Как видите, здесь полно выбросов.Межквартильный размах (т. е. высота прямоугольника) довольно узок по сравнению с общим размахом распределения. Это явление называется жирных хвостов , и оно очень распространено в биржевом анализе.

Основные наблюдаемые

Давайте посчитаем некоторые наблюдаемые нашего набора данных.

Среднее значение:

Оно очень похоже на ноль, но тот факт, что оно положительное, объясняет положительный дрейф ценового временного ряда.

Теперь посмотрим на стандартное отклонение:

Более чем на порядок выше среднего значения.Это явно влияние выбросов. При анализе цен на акции стандартное отклонение является мерой риска, и такое высокое стандартное отклонение является причиной того, что акции считаются рискованными активами.

Взглянем на медиану:

Она не так сильно отличается от среднего значения, поэтому можно подумать, что распределение симметрично.

Проверим асимметрию распределения, чтобы лучше оценить симметрию:

Положительно, поэтому можно предположить, что распределение несимметрично (т.е. нулевая асимметрия) и что правый хвост не пренебрежимо мал.

Если мы проведем тест на асимметрию, мы найдем:

Очень низкое значение р предполагает, что асимметрией распределения нельзя пренебречь, поэтому мы не можем предположить, что оно симметрично.

Наконец, мы можем измерить эксцесс (scipy нормализует эксцесс, чтобы он был равен 0 для нормального распределения)

Он сильно отличается от нуля, поэтому распределение сильно отличается от нормального.

Тест на эксцесс дает нам следующие результаты:

Опять же, очень маленькое значение p позволяет нам отвергнуть нулевую гипотезу о том, что эксцесс такой же, как и нормальное распределение (которое равно 0).

Доходы распределяются нормально?

Хотя статистически значимые высокие значения эксцесса и асимметрии уже говорят нам о том, что возвраты не распределяются нормально, график Q-Q даст нам графически четкую информацию.

 t = np.linspace(0.01,0.99,1000) 
q1 = np.quantile(возвращает,t)
q2 = norm.ppf(t,loc=np.mean(возвращает),scale=np.std(возвращает ))plt.plot(q1,q2)
plt.plot([мин(q1),макс(q1)],[мин(q2),макс(q2)])
plt.xlim((мин(q1), макс(q1)))
пл.ylim((min(q2),max(q2)))
plt.xlabel("Ежедневная доходность")
plt.ylabel("Нормальное распределение")
plt.show()
Изображение автора

Прямая линия это то, что мы ожидаем нормального распределения, а синяя линия — это то, что мы получаем из наших данных. Понятно, что квантили нашего набора данных несопоставимы с квантилями нормального распределения с тем же средним значением и стандартным отклонением.

Таким образом, доходность не распределяется нормально, и это делает такие модели, как геометрическое броуновское движение (предполагающее нормальную доходность), лишь приближением к реальности.

После того, как мы убедились в ненормальности распределения вероятности доходности, давайте взглянем на необработанный временной ряд.

 plt.plot(returns) 
plt.xlabel("Time")
plt.ylabel("Daily return")plt.show()
Изображение автора

Понятно, что есть периоды времени с высокой волатильностью и другие периоды с низкой волатильностью. Это явление называется кластером волатильности , объединяющим , и оно очень распространено на фондовом рынке. На практике стандартное отклонение изменяется во времени, что делает временной ряд нестационарным.

Если присмотреться к 20-дневному скользящему стандартному отклонению, все станет ясно.

 plt.plot(returns.rolling(20).std()) 
plt.xlabel("Время")
plt.ylabel("20-дневное скользящее стандартное отклонение")
plt.show()
Изображение автора

Понятно, что это не постоянная величина, но у нее есть всплески и колебания. Толстые хвосты распределения могут быть вызваны этими всплесками волатильности, которые создают выбросы, которыми нельзя пренебречь.

Наконец, мы можем построить функцию частичной автокорреляции, которая дает нам некоторые идеи об автокорреляции временных рядов и возможности использования этой автокорреляции для целей прогнозирования в некоторой модели ARIMA.

 plot_pacf(returns,lags=20) 
Изображение автора

Из этого графика видно, что между всеми задержками нет высокой корреляции. Между 5 и 10 есть некоторые задержки, которые показывают некоторую корреляцию, но они довольно малы по сравнению с 1.

Таким образом, мы можем легко понять, что использование некоторых моделей ARIMA было бы совершенно бесполезным.

В этой статье я показал простой статистический анализ курса акций Google. Доходы не распределяются нормально, поскольку они асимметричны и имеют толстые хвосты.Временной ряд не является стационарным, поскольку стандартное отклонение меняется со временем. Автокорреляция временных рядов доходности очень низка практически при любой задержке, что делает модели ARIMA бесполезными.

Таким образом, прогнозирование цен на акции с использованием статистики и машинного обучения — непростая задача. Некоторые результаты были достигнуты с использованием моделей LSTM, но мы очень далеки от четкого моделирования фондового рынка с точки зрения зарабатывания денег.

Социальный обмен – Статистика и факты


Социальный обмен относится к акту распространения контента на платформе социальных сетей среди своих сверстников, групп или выбранных лиц.Компании могут использовать социальные сети для повышения узнаваемости бренда, информирования потребителей о рекламных акциях и поощрения своих существующих подписчиков к обмену контентом.

Онлайн-обмен контентом также позволяет людям поддерживать причины или проблемы, в которые они верят. Опрос 2018 года показал, что 45 процентов респондентов заявили, что они поделились мнением, с которым они согласны, в социальных сетях. Кроме того, совместное использование контента в социальных сетях также распространено для распространения всех видов информации — новостей о знаменитостях, глобальных событий и событий в небольших городах, которые были подхвачены с помощью цифровых средств массовой информации и распространены на международном уровне.Однако онлайн-пользователи не только делятся статьями и фотографиями — видеоконтент, особенно короткометражное видео, быстро набирает популярность среди пользователей социальных сетей, поскольку просмотр видео в социальных сетях, таких как Facebook или Instagram, теперь является частью повседневного использования социальных сетей. С примерно 1,6 миллиардами просмотров видео в марте 2019 года LADbible заняла первое место среди самых просматриваемых видеоиздателей Facebook. Существуют также различные социальные приложения для создания короткометражных видео, наиболее популярным из которых является TikTok, китайское приложение, ориентированное на комедийный контент и контент для синхронизации губ, который широко популярен среди пользователей поколения Z.

Несмотря на способность увеличивать цифровое присутствие бизнеса, одним из основных мотивов для обмена информацией в социальных сетях является установление и поддержание контакта с другими людьми. Многие телевизионные и спортивные мероприятия привлекают аудиторию за пределы телеэкрана: значительная часть онлайн-пользователей пишет твиты в прямом эфире или публикует истории в Instagram о том, что они сейчас смотрят. Ключевым примером являются зимние Олимпийские игры 2018 года в Пхенчхане, о которых было написано более 103 миллионов твитов и 33,6 миллиарда просмотров в Twitter. Многие любители онлайн-спорта часто не могут дождаться обязательного этапа послематчевого анализа, чтобы прокомментировать событие и обсудить события по мере их развития — согласно Twitter, чемпионат мира по футболу среди женщин 2019 года вызвал большую часть социального шума во время (а не после) спички.Все признаки указывают на то, что летние Олимпийские игры 2020 года в Токио также широко представлены в социальных сетях, особенно в связи с тем, что олимпийские федерации начинают активизировать свою игру на различных социальных платформах, привлекая аудиторию через сезонные и межсезонные публикации, чтобы поддерживать интерес людей. Помимо международных спортивных мероприятий, существуют и другие типы контента, которые вызывают регулярные онлайн-обсуждения и обмен мнениями, в первую очередь американские реалити-шоу, начиная от «Холостяка» и заканчивая Drag Race РуПола.

Этот текст содержит общую информацию.Statista предполагает, что нет ответственность за полноту или правильность предоставленной информации. Из-за различных циклов обновления статистика может отображать более актуальную информацию. данных, чем указано в тексте.

Статистика общего доступа организации — LinkedIn

  • Статья
  • 5 минут на чтение
  • 2 участника

Полезна ли эта страница?

да Нет

Любая дополнительная обратная связь?

Отзыв будет отправлен в Microsoft: при нажатии кнопки отправки ваш отзыв будет использован для улучшения продуктов и услуг Microsoft.Политика конфиденциальности.

Представлять на рассмотрение

В этой статье

Эта конечная точка возвращает только органическую статистику. Спонсируемая активность не учитывается в этой конечной точке. Используйте Ad Analytics для получения статистики по спонсируемым действиям.

  • Статистика доли за все время: Чтобы получить статистику доли за все время, опустите параметр запроса timeIntervals .API возвращает сводную статистику по акциям организации.

  • Статистика общего ресурса с привязкой ко времени: Чтобы получить статистику общего ресурса с привязкой ко времени, включите параметр запроса timeIntervals . API возвращает сводную статистику доли за все дни или месяцы между выбранным диапазоном дат на основе указанного timeIntervals.timeGranularityType .

Конечная точка OrganizationEntityShareStatistics возвращает данные общего доступа только за последние 12 месяцев с использованием скользящего 12-месячного окна.

Разрешения

Разрешение Описание
rw_organization_admin Управление страницами организаций и получение данных отчетов. Только для организаций, в которых аутентифицированный член имеет следующую роль:
Схема
Имя поля Тип Описание
организация Организация URN URN организационного объекта, для которого представлена ​​статистика.
акция Поделиться URN URN общего ресурса для описания статистики отдельного общего ресурса. Пусто для сводной статистики доли.
ugcPost Сообщение пользователя URN публикации пользовательского контента для описания статистики отдельных акций.
timeRange.start Отметка времени (миллисекунды с начала эпохи) Исключительная метка времени начала запроса.
TotalShareStatistics ShareStatisticsData Поделитесь статистикой, представляющей общее количество.
Доля схемы данных статистики
Имя поля Тип Описание
количество кликов длинный Количество кликов.
комментарийКоличество длинный Количество комментариев.
дополнительный длинный Количество упоминаний организации в комментариях в LinkedIn.Поле не имеет значения, когда запрашивается статистика отдельных акций.
сцепление двойной Количество органических кликов, лайков, комментариев и репостов по сравнению с показами.
ImpressionCount длинный Количество показов.
likeCount длинный Количество лайков. Это поле может стать отрицательным, если участники, которым понравилась спонсируемая публикация, позже откажутся от нее.Подобное не считается, так как оно не является органическим, а непохожее считается органическим.
количество акций длинный Количество акций.
дополнительный длинный Количество упоминаний организационной единицы в общей папке в LinkedIn. Поле не имеет значения, когда запрашивается статистика отдельных акций.
uniqueImpressionsCount длинный Количество уникальных показов.

Получить статистику доли за все время

Если не указать параметр timeIntervals , будет получена статистика общих ресурсов за все время существования.

Образец запроса
  ПОЛУЧИТЬ https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity={URN организации}
  
  curl -X GET 'https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity={URN организации}' \
-H 'Авторизация: носитель {INSERT_TOKEN}'
  
Параметры
Поле Описание Формат Обязательно
организация Идентификатор организации URN должен иметь формат urn:li:organization:{id} или urn:li:organizationBrand:{id} Да
интервалы времени Ограничение по времени для запроса.Если этот параметр не указан, возвращается статистика за все время, как показано в ответе ниже. объект Нет
timeIntervals.timeGranularityType Детализация статистики. Должно быть либо ДЕНЬ , либо МЕСЯЦ строка Нет
timeIntervals.timeRange Диапазон времени объект Да
timeIntervals.timeRange.start Эксклюзивная метка времени начала запроса (миллисекунды с начала эпохи) Запросы с начала времени, если не задано. длинный Нет
timeIntervals.timeRange.end Включающая временная метка окончания запроса (миллисекунды с начала эпохи). Запросы до текущего времени, если оно не установлено. длинный Нет
акции Ссылки на одну или несколько акций, для которых возвращается статистика поделиться URN. Несколько разрешено Нет
ugcPosts Ссылки на одну или несколько публикаций пользовательского контента, для которых возвращается статистика ugcPost URN.Несколько разрешено Нет
Пример ответа
  {
  "пейджинг": {
    "счет": 10,
    "старт": 0
  },
  "элементы": [
    {
      "общая статистика": {
        "uniqueImpressionsCount": 9327,
        "количество кликов": 109276,
        «помолвка»: 0,007549471334119487,
        "likeCount": 52,
        "Коментарий": 70,
        "shareCount": 0,
        "Счетчик комментариев": 0,
        "impressionCount": 144,
        "shareMentionsCount": 2
      },
      "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183"
    }
  ]
}
  

В некоторых случаях значения полей likeCount и commentCount могут не совпадать с количеством, указанным рядом с общим ресурсом в ленте LinkedIn.Эти поля могут не совпадать, потому что:

  • В полях likeCount и commentCount не учитываются лайки или комментарии, сделанные компаниями, в том числе компанией, создавшей общий ресурс.
  • Поля likeCount и commentCount не уменьшаются при удалении лайка или комментария.
  • Возвращаемые счетчики в конечном итоге согласуются, а не сразу, и в некоторых случаях это может занять до 24–48 часов.

Конечная точка socialActions предоставляет актуальную информацию о количестве отметок «Нравится» и комментариев для общего ресурса, который соответствует ленте LinkedIn.

Получить статистику акций с привязкой ко времени

При указании параметра timeIntervals будет получена статистика общих ресурсов с привязкой ко времени.

Образец запроса

Получать ежедневную статистику общего доступа организации за первую неделю марта 2019 г.:

Рестли 1.0:

  ПОЛУЧИТЬ https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity=urn:li:organization:2414183&timeIntervals.timeGranularityType=DAY&timeIntervals.timeRange.start=1551398400000&timeIntervals.timeRange.end=1552003200000
  
  curl -X GET 'https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity=urn:li:organization:2414183&timeIntervals.timeGranularityType=DAY&timeIntervals.timeRange.start=1551398400000&timeIntervals.timeRange.timeRange.
-H 'Авторизация: носитель {INSERT_TOKEN}'
  

Рестли 2.0:

  ПОЛУЧИТЬ https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity=urn%3Ali%3Aorganization%3A2414183&timeIntervals=(timeRange:(start:1551398400000,end:1552003200000),timeGranularityType:DAY)
  
  curl -X GET 'https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity=urn%3Ali%3Aorganization%3A2414183&timeIntervals=(timeRange:(start:1551398400000,end:15520032000000),time:DranularityType:DGAY) '\
-H 'X-Restli-Протокол-Версия: 2.0,0' \
-H 'Авторизация: носитель {INSERT_TOKEN}'
  
Пример ответа
  {
  "пейджинг": {
    "счет": 10,
    "старт": 0
  },
  "элементы": [
    {
      "временной диапазон": {
        "старт": 1451606400000,
        "конец": 1451692800000
      },
      "общая статистика": {
        "количество кликов": 0,
        "помолвка": 0,
        "лайков": 0,
        "Счетчик комментариев": 0,
        "shareCount": 0,
        "количество показов": 331,
        "uniqueImpressionsCounts": 203
      },
      "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183"
    },
    {
      "временной диапазон": {
        "старт": 1451692800000,
        "конец": 1451779200000
      },
      "общая статистика": {
        "количество кликов": 0,
        "помолвка": 0,
        "лайков": 0,
        "Счетчик комментариев": 0,
        "shareCount": 0,
        "количество показов": 0
      },
      "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183"
    },
    {
      "временной диапазон": {
        "старт": 1451779200000,
        "конец": 1451865600000
      },
      "общая статистика": {
        "количество кликов": 0,
        "помолвка": 0,
        "лайков": 0,
        "Счетчик комментариев": 0,
        "shareCount": 0,
        "количество показов": 0
      },
      "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183"
    },
    {
      "временной диапазон": {
        "старт": 1451865600000,
        "конец": 1451952000000
      },
      "общая статистика": {
        "количество кликов": 0,
        "помолвка": 0,
        "лайков": 0,
        "Счетчик комментариев": 0,
        "shareCount": 0,
        "количество показов": 0
      },
      "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183"
    },
    {
      "временной диапазон": {
        "старт": 1451952000000,
        "конец": 1452038400000
      },
      "общая статистика": {
        "количество кликов": 0,
        "помолвка": 0,
        "лайков": 0,
        "Счетчик комментариев": 0,
        "shareCount": 0,
        "количество показов": 0
      },
      "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183"
    },
    {
      "временной диапазон": {
        "старт": 1452038400000,
        "конец": 1452124800000
      },
      "общая статистика": {
        "количество кликов": 0,
        "помолвка": 0,
        "лайков": 0,
        "Счетчик комментариев": 0,
        "shareCount": 0,
        "количество показов": 0
      },
      "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183"
    },
    {
      "временной диапазон": {
        "старт": 1452124800000,
        "конец": 1452211200000
      },
      "общая статистика": {
        "количество кликов": 0,
        "помолвка": 0,
        "лайков": 0,
        "Счетчик комментариев": 0,
        "shareCount": 0,
        "количество показов": 0
      },
      "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183"
    }
  ]
}

  

Получить статистику для определенных акций

Образец запроса

Получить статистику общего ресурса за все время для двух определенных общих ресурсов организации:

  ПОЛУЧИТЬ https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity=urn:li:organization:2414183&shares[0]=urn:li:share:1000000&shares[1]=urn:li:share:1000001
  
  curl -X GET 'https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity=urn:li:organization:2414183&shares[0]=urn:li:share:1000000&shares[1]=urn:li :поделиться:1000001' \
-H 'Авторизация: носитель {INSERT_TOKEN}'
  
Пример ответа
  {
    "элементы": [
        {
            "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183",
            "доля": "urn:li:share:1000000",
            "общая статистика": {
                "количество кликов": 78,
                "Коментарий": 24,
                "помолвка": 0.022886324947985624,
                "количество показов": 5287,
                "likeCount": 14,
                "shareCount": 5
            }
        },
        {
            "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183",
            "доля": "urn:li:share:1000001",
            "общая статистика": {
                "количество кликов": 1,
                "Счетчик комментариев": 0,
                «зацепление»: 0,2,
                "количество показов": 5,
                "лайков": 0,
                "количество акций": 0
            }
        }
    ],
    "пейджинг": {
        "счет": 10,
        "ссылки": [],
        "старт": 0
    }
}
  

Элементы с общими полями указывают каждую запрошенную общую долю.

Шары без действий и показов не включаются в список элементов. Можно предположить, что доли, которые не возвращаются в списке элементов, имеют значение 0 для всех статистических данных.

Получить статистику для определенных постов пользовательского контента

Для этого API требуется UGC URN. Либо разместите новую публикацию пользовательского контента организации, либо извлеките существующую публикацию пользовательского контента, чтобы получить ее.

Образец запроса

Получить статистику общего доступа для двух определенных организаций UGC Posts:

  ПОЛУЧИТЬ https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity=urn:li:organization:2414183&ugcPosts[0]=urn:li:ugcPost:1000000&ugcPosts[1]=urn:li:ugcPost:1000001
  
  curl -X GET 'https://api.linkedin.com/v2/organizationalEntityShareStatistics?q=organizationalEntity&organizationalEntity=urn:li:organization:2414183&ugcPosts[0]=urn:li:ugcPost:1000000&ugcPosts[1]=urn:li :ugcPost:1000001' \
-H 'Авторизация: носитель {INSERT_TOKEN}'
  

Пример ответа

  {
    "элементы": [
        {
            "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183",
            "ugcPost": "urn:li:ugcPost:1000000",
            "общая статистика": {
                "количество кликов": 78,
                "Коментарий": 24,
                "помолвка": 0.022886324947985624,
                "количество показов": 5287,
                "likeCount": 14,
                "shareCount": 5
            }
        },
        {
            "organizationalEntity": "urn:li:organization:2414183",
            "ugcPost": "urn:li:ugcPost:1000001",
            "общая статистика": {
                "количество кликов": 1,
                "Счетчик комментариев": 0,
                «зацепление»: 0,2,
                "количество показов": 5,
                "лайков": 0,
                "количество акций": 0
            }
        }
    ],
    "пейджинг": {
        "счет": 10,
        "ссылки": [],
        "старт": 0
    }
}
  

Элементы с полями ugcPost указывают каждую запрошенную публикацию пользовательского контента.

Пользовательский контент Посты без действий или показов не включаются в список элементов. Можно предположить, что сообщения пользовательского контента, которые не возвращаются в списке элементов, имеют значение 0 для всей статистики.

Резюме семинара | The National Academy Press

ефитс администрация) своим клиентам. Данные налогового учета Бюро переписи населения неточно указывают географическое положение и отрасль арендованных сотрудников, работающих на объектах клиентов; скорее, они указывают на отрасль и местонахождение самого PEO.

BLS выиграет от оценки информации о фирмах, которая собирается в рамках COS Бюро переписи населения. Доступ к данным Бюро переписи потенциально может повысить согласованность отраслевых кодов BLS, давая агентству возможность анализировать микроданные о предприятиях, не являющихся работодателями (18,6 млн. данные о которых Бюро переписи населения публикует).

Hanczaryk представил обзор текущего ограниченного обмена данными между агентствами. Бюро переписи населения предоставляет BLS примерно 1.2 миллиона EIN каждый квартал, которые BLS затем сопоставляет со своими файлами, чтобы предоставить отраслевые коды и адреса физических местоположений. В результате этого процесса в 2004 г. в Бюро переписи населения было возвращено 3,4 миллиона отраслевых кодов BLS. Совместное использование этих EIN и кодов снизило затраты и нагрузку на респондентов, обеспечило большую однородность экономических данных двух агентств и в процессе предоставило доказательства того, что такой тип обмена данными работает.

Осуществляемый в настоящее время проект сравнения даст агентствам некоторое представление о том, какие области обеспечат наибольшую отдачу от более широкого обмена.Поскольку в соответствии с текущим соглашением данные могут передаваться только в исследовательских целях, но не для обновления какого-либо из реестров, важным аспектом проекта является руководство программными возможностями. Это сравнение послужит ключевой информацией для любой будущей сверки данных, если это станет возможным. Например, COS и MWR теперь перекрывают опросы, рассылаемые по почте компаниям, состоящим из нескольких подразделений. Объединив эти два опроса, агентства могут снизить нагрузку на бизнес, что является одной из двух целей, изложенных в CIPSEA.

Чтобы продвинуться вперед в улучшении списка предприятий и обмене данными, агентства должны преодолеть важные аналитические и юридические препятствия. Во-первых, агентства должны лучше понимать масштабы различий и их причины. Однако сравнение компаний, состоящих из нескольких подразделений, затруднено тем, что отсутствуют числовые идентификаторы, обеспечивающие прямое сравнение заведений. Во-вторых, без сопутствующего законодательства BLS не уполномочено в соответствии с Разделом 26 получать микроданные Бюро переписи населения, которые включают информацию о федеральных налогах.Наконец, BLS, имеющая явные связи с государственными программами страхования от безработицы, хотела бы повысить согласованность процессов обследования и разработки экономических данных, но этой цели препятствует тот факт, что штаты не могут получить доступ к ключевым микроданным Бюро переписи населения.

Hanczaryk пришел к выводу, что потенциал обмена данными для улучшения списков предприятий и других программ в статистической системе США, который принесет пользу пользователям, должен дать BLS, Бюро переписи населения и BEA достаточную мотивацию для движения вперед.

Годовая статистика I-Share | CARLI

Эта страница содержит два раздела с подробными сведениями о годовой статистике для каждой отдельной библиотеки I-Share и раздел о коллективной консорциальной статистике. См. оба ниже.

Годовая статистика отдельных библиотек I-Share

Отчеты в пакете годовой статистики I-Share были разработаны персоналом CARLI и комитетами CARLI для предоставления основных данных, необходимых для удовлетворения многих потребностей в отчетности, включая некоторые данные, запрашиваемые внешними государственными и национальными агентствами.

Сотрудники CARLI составляют эти статистические отчеты в конце каждого финансового года (30 июня), и они депонируются на ftp-аккаунте каждой библиотеки I-Share. Представитель I-Share в каждой библиотеке имеет доступ к учетной записи ftp. Файлы отчетов удаляются из каталога ftp через 60 дней.

Для ознакомления с описаниями отчетов в статистическом пакете и предложениями по их открытию, использованию и интерпретации посетите страницу годового статистического пакета I-Share.

Статистика, включенная в пакет, включает:

  • Анализ коллекции (предоставляет снимок вашей коллекции на момент создания статистики)
  • Циркуляционная деятельность (детали операций, совершенных в течение финансового года с 1 июля по 30 июня).
  • Активность автоматической сети выполнения (AFN) (подробно описывает деятельность по распространению, когда Товар и Покровитель находятся в разных библиотеках). Обратите внимание, что это действие было названо «Универсальное заимствование (UB)» в «Вояджере».

Годовая статистика представляет собой лишь часть статистических данных I-Share, доступных для библиотек. Для получения дополнительной информации о дополнительных отчетах, доступных для библиотек I-Share, или о том, как запросить настраиваемый отчет, посетите раздел «Аналитика и отчеты» документации I-Share.

Для Primo Analytics см. Analytics > Design Analytics (Primo) > Dashboards .

Годовая статистика консорциума I-Share

Текущая статистика, 21 финансовый год

I-Share AFN Stat 1 FY 2021

I-Share AFN Stat 2 FY 2021

Статистика I-Share Collection 8: количество записей в базе данных за 2021 финансовый год

Количество записей о посетителях библиотеки в 2021 финансовом году

Сравнение займов и кредитов за 2021 финансовый год

Сравнение оборотных операций за 2021 финансовый год

Взаимное заимствование покровителям I-Share 2021 финансовый год

Статистика электронных книг, принадлежащих CARLI

Часто задаваемые вопросы и документация

Ежегодный статистический пакет I-Share для данных Alma (2021)

Историческая статистика, 2003–2020 финансовые годы

Обратите внимание, что отчеты Alma и отчеты Voyager немного отличаются.
лет с 2021 года – это отчеты Alma. Годы 2003 – 2020 – это отчеты “Вояджера”.
Подробная информация об интерпретации годовых отчетов “Вояджера” включена в ежегодный статистический пакет I-Share для данных “Вояджера”.

Часто задаваемые вопросы и документация для Voyager

О статистике использования OPAC для ACRL

Удаление записи в базе данных Voyager

Годовой статистический пакет I-Share для данных Voyager (2002–2020)

ПОДЕЛИТЬСЯ Набор данных | Статистика инвалидности: Каталог наборов данных по реабилитации

Спросите наших исследователей

У вас есть вопрос о данных или наборах данных об инвалидности?
Отправьте свой вопрос по электронной почте нашим исследователям по адресу [email protected]

Каталог переменных перекрестных наборов данных по исследованиям в области реабилитации был разработан Центром исследований больших данных и обмена данными в реабилитации (CLDR). В Центр исследований больших данных и обмена данными в реабилитации входит консорциум исследователей из Медицинского отделения Техасского университета, Института Ян Таня Корнельского университета (YTI) и Мичиганского университета. CLDR финансируется Национальным институтом детского здоровья и развития человека NIH через Национальный центр исследований в области медицинской реабилитации, Национальный институт неврологических расстройств и инсульта и Национальный институт биомедицинской визуализации и биоинженерии.(P2CHD065702).

Другие поддерживаемые CLDR ресурсы и возможности для совместной работы:

Благодарности: Этот инструмент был разработан благодаря усилиям Уильяма Эриксона и Аруна Карпура, а также веб-дизайнеров Джейсона Крисса и Джеффа Трондсена из Корнельского университета. Большое спасибо аспирантам Kyoung Jo Oh и Yeong Joon Yoon, которые разработали большую часть контента, используемого в этом инструменте.

С вопросами или комментариями обращайтесь по адресу [email protected]образование

Основная информация
Полное имя набора данных Обзор состояния здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе
Акроним набора данных ПОДЕЛИТЬСЯ
Резюме

SHARE — междисциплинарный, межнациональный, лонгитюдное исследование европейского населения старше 50 лет.28 Европейские страны плюс Израиль участвуют в исследовании SHARE. Исследование охватывает взаимодействие между экономическими, медицинскими и социальными факторами в формировании пожилых людей. условия жизни людей. Он также направлен на решение этих проблем межнационально. Опрос 3 волны SHARELIFE собрал календари истории жизни, предназначенные для выявления важных событий в жизни каждого участника. Измерения здоровья включают в себя самоотчеты, а также четыре измерения физической работоспособности: сила хвата (GS), скорость ходьбы (WS), пиковая скорость потока (PF) и стойка на стуле (CS).Было опубликовано шесть волн данных, а данные 7-й волны (собранные в 2017 году) должны быть опубликованы весной 2019 года.

Образцы капель крови были собраны у 24 000 человек в 12 странах SHARE во время 6-й волны. к заболеваниям и состояниям, типичным для пожилых людей и/или на которые влияет образ жизни, включая сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ), диабет, а также маркеры стресса и когнитивных функций. Данные о биомаркерах могут быть доступны где-то в 2018 году.

Основные термины

Старение, продольные данные, межстрановые данные, национальные различия, социально-экономический статус, использование медицинской помощи, качество медицинской помощи, расходы на здравоохранение, хронические состояния, биомаркеры, работа, выход на пенсию

Дизайн исследования Продольный
Тип(ы) данных Клинический
Обзор
Спонсорское агентство/организация
  • Европейская комиссия
  • U.S. Национальный институт старения 
  • Финансирование стран-участниц
Состояние здоровья/меры по инвалидности
Состояние здоровья

Аллергия, артрит, индекс массы тела (ИМТ)/ожирение, рак, сердечно-сосудистые заболевания, депрессия (шкала депрессии EURO-D), диабет, сердечный приступ, мигрень или частые головные боли, остеопороз, инсульт

Меры по инвалидности

Функциональные ограничения (ADL и/или IADL), Нарушение слуха, Психическое расстройство, Использование специального оборудования/ассистивных технологий, Нарушение зрения, Ограничение работы

Сила хвата, Скорость ходьбы, Пиковая скорость, Восстановление памяти

Меры/результаты, представляющие интерес
Темы
  • Поведенческие риски для здоровья, Диета/питание, Траектории здоровья, Тенденции инвалидности
  • Варианты социальной и экономической поддержки на национальном уровне 
  • Пенсия, Богатство, Качество работы, Финансовые переводы, Страхование по инвалидности
  • Социальная поддержка, Социальные сети, Семья структура, волонтерство
  • Периоды и причины нетрудоспособности/периоды нездоровья на протяжении жизни
  • Последствия болезни/инвалидности для жизни и работы
Образец
Образец совокупности

Домохозяйства (Взрослые в возрасте 50 лет и старше, проживающие в одной из участвующих стран)

Размер образца/Примечания

31 115 в исходном состоянии (2004 г.)

Повторные выборки были набраны для учета отсева

Волны распределения выборок 1-6:

Единица наблюдения

Индивидуальный

Континент(ы)

Европа

Страны

Австрия, Бельгия, Болгария, Хорватия, Кипр, Чехия, Дания, Эстония, Финляндия, Франция, Германия, Греция, Венгрия, Ирландия, Израиль, Италия, Латвия, Литва, Люксембург, Мальта, Нидерланды, Польша, Португалия, Румыния, Словакия, Словения, Испания, Швеция, Швейцария

Географический охват

Межнациональный

Доступные данные по странам:

  • Волна 1 (2004-5): Австрия, Бельгия, Дания, Франция, Германия, Греция, Италия, Израиль, Нидерланды, Испания, Швейцария и Швеция
  • Волна 2 (2006–2007) добавлены: Чехия, Ирландия и Польша
  • Волна 4 (2010–11) добавлены: Эстония, Венгрия, Португалия и Словения
  • Волна 5 (2013) добавлены: Люксембург
  • Волна 6 (2015) ) добавлено: Хорватия
  • Волна 7 (2017 г.) добавлено: Болгария, Кипр, Финляндия, Латвия, Литва, Мальта, Румыния и Словакия
Географические особенности

Страна

Особое население

Старение/Пожилые люди

Сбор данных
Режим сбора данных
  • Персональные интервью с помощью компьютера (CAPI)
  • Самостоятельное заполнение анкет
  • Медицинский осмотр и забор крови (начиная с этапа 6) на дому
  • Интервью в конце жизни с доверенным лицом
Годы сбора

с 2004 г. по настоящее время (действующий)

Частота сбора данных

Каждые 2 года

Сильные стороны и ограничения
Сильные стороны
  • Большой размер выборки в 28 странах, что позволяет сравнивать тенденции в области здравоохранения, социальных и экономических факторов с течением времени и в разных странах.
  • Также включены объективные маркеры здоровья (биомаркеры и физикальное обследование).
  • Показатели результатов были согласованы с другими текущими исследованиями, такими как ELSA в Великобритании и исследование HRS в США, что позволяет сравнивать тенденции в разных странах.
  • Упрощенная версия данных доступна для обучения студентов и учебных целей:
Ограничения
  • Истощение и потеря для дальнейшего наблюдения.
  • Информация о предыдущей истории болезни сообщается самостоятельно и собирается ретроспективно.
  • Вмененные переменные могут иметь ограниченное применение в лонгитюдном анализе, поскольку базовая информация может быть несопоставимой.
Детали данных
Основной веб-сайт

http://www.share-project.org/

Доступ к данным

http://www.share-project.org/data-access.html

Требования к доступу к данным

Соглашение об использовании данных, бесплатно

Сводные таблицы/отчеты

Первые результаты исследования состояния здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе

http://www.share-project.org/fileadmin/pdf_documentation/FRB1/FRB1_all_chapters.pdf

Компоненты данных

Главная Поделиться набора данных:

  • Wave 1
  • Wave 2
  • Wave 3 (ShareLife)
  • Wave 4
  • Wave 5
  • Волна 6
  • Вакансии Панель 9
  • Продольные весы
  • Все волны

Специальные наборы данных SHARE:

  • easySHARE
    • Упрощенные данные для обучения и обучения студентов)
  • SHARE-RV (немецкая подвыборка SHARE)
    • Немецкие данные SHARE связаны с административными записями Немецкого пенсионного страхования90 (8DRV0)
  • REGLINK-SHAREDK: (датская подвыборка)
    • Связывает данные обследования Danish SHARE с данными из национальных регистров Дании
    • Для доступа требуется специальное приложение и разрешение
Подобные/родственные наборы данных

Другие продольные исследования старения:

Избранные бумаги
Другие бумаги

Профиль ресурса данных: Обзор состояния здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе (SHARE)

https://academic.oup.com/ije/article/42/4/992/657275

Здоровье, старение и выход на пенсию в Европе: первые результаты исследования состояния здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе

http://www.share-project. org/fileadmin/pdf_documentation/FRB1/FRB1_all_chapters.pdf

Публикации на основе данных SHARE:

http://www.share-project.org/share-publications.html

Технический

Данные Документация:

http://www.share-project.org/data-documentation.html 

Обзор состояния здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе – Методология

http://www.share-project.org/fileadmin/pdf_documentation/Methodology/Methodology_2005.pdf

ПОДЕЛИТЬСЯ (данные о состоянии здоровья и выходе на пенсию в Европе) • Европейский университетский институт

 


Описание данных

Обзор состояния здоровья, старения и выхода на пенсию в Европе (SHARE) – это межнациональный набор панельных данных, включающий более 140 000 субъектов в возрасте 50 лет и старше из 20 европейских стран и Израиля. Набор данных обеспечивает наблюдения за здоровьем, социально-экономическим статусом и социальными и семейными сетями.

SHARE координируется Мюнхенским центром экономики старения (MEA) и согласовывается с английским продольным исследованием старения (ELSA) и американским исследованием состояния здоровья и выхода на пенсию (HRS).

SHARE включает переменные, касающиеся физического и психологического здоровья, биомаркеров, экономического статуса и социальной поддержки.

 


Период времени   
  • Список стран на панели с разными датами начала с 2004 года находится в нижней части этой страницы
  • Руководство по выпуску находится по этой ссылке.

 


Вспомогательные ссылки 

В базе данных SHARE есть «привязочные виньетки» из проекта COMPARE (Тилбургский университет). Методология объясняется в документации, подготовленной Акселем Берш-Супаном и Хендриком Юргесом.

 


Как получить доступ к данным    

Процедуры доступа описаны по ссылке «Исследовательский центр данных» на сайте SHARE.

Данные

SHARE распространяются через CentERdata в Тилбургском университете, Нидерланды.Данные можно загрузить из исследовательского центра данных SHARE следующим образом:

.

“Шаг 1. Внимательно прочитайте Условия использования SHARE. Вам нужно будет согласиться с ними на следующем шаге — это необходимое условие для доступа и использования данных SHARE.

Шаг 2. Загрузите, заполните и подпишите Заявление о пользовании SHARE (PDF). Пожалуйста, обратите внимание на следующие инструкции по правильному заполнению Заявления пользователя:

  • Все кандидаты должны заполнить и подписать СТРАНИЦУ 1 Заявления пользователя SHARE.
  • Если применимо, на СТРАНИЦЕ 1 также должны быть указаны сведения о том, что заявитель связан с научным учреждением. Если научная принадлежность продемонстрирована (проще всего через действующий адрес электронной почты аффилированного учреждения), доступ будет предоставлен до тех пор, пока принадлежность остается действительной.
  • СТР. 2 Положения о пользователе SHARE необходимо заполнять только в том случае, если заявитель не имеет научной принадлежности, например университета или научно-исследовательского учреждения/отделения (подробности см. в Условиях использования).В этом случае доступ может быть предоставлен только в обоснованных случаях для конкретного научного проекта, при условии, что проект был описан и его научный характер был продемонстрирован в достаточной степени в соответствии с этой страницей Положения о пользователе.

Шаг 3. Отправьте заполненные и подписанные Заявления по электронной почте или по почте в Центр обработки данных SHARE Research:

.

Адрес: SHARE Research Data Center, c/o CentERdata, Tilburg University, P.O. Box

, 5000 LE Tilburg, Нидерланды: share-[email protected]

Доступ к данным будет предоставлен только после получения необходимых документов.Пожалуйста, убедитесь, что вы предоставляете только правдивую и актуальную информацию.”

     


    Домашняя страница данных

    Контактное лицо: Томас Бурк, [email protected]

     

    Последнее обновление страницы: 24 января 2022 г.

    .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.