Indtil 1960'erne blev frontline rekognoscering luftfart domineret af specialiserede fly oprettet på baggrund af krigere eller bombefly, for eksempel MiG-15R og Il-28R i USSR, RF-84F og RB-57 i USA.

Specialiserede fly var udstyret med indbyggede luftkameraer og andet rekognosceringsudstyr. En anden tilgang så mere lovende ud: oprettelsen af ​​containere med det rigtige udstyr. Dette gjorde det muligt at omdanne næsten ethvert kampfly til et rekognosceringsfly og også sikre fleksibiliteten i kampbrug. Afhængigt af den aktuelle opgave kunne en container med et passende sæt udstyr hænges på flyet.

BEHOLDERE TIL MiG-21 R

I USSR blev der for første gang oprettet rekognosceringscontainere til frontlinjen rekognosceringsfly MiG-21 R. Trinet blev til en vis grad tvunget - der var simpelthen ikke nok plads i MiG skroget til at rumme udstyr. Som et resultat blev hun placeret i en container ophængt under skroget. Der var tre muligheder for rekognosceringscontainere til MiG-21R. To af dem blev brugt til fotografisk rekognoscering. Især blev seks AFA-39-luftkameraer (to til perspektivfotografering og fire til planlagte) samt et AFA-5-slot-antennekamera installeret i 8-dages container "D". Natcontaineren "N" var udstyret med et UA-47-luftkamera og indeholdt også 188 lysende fotopatroner. Endelig var den tredje version af rekognoseringscontaineren - "R" beregnet til elektronisk efterretning. Det installerede stationerne "Rom6-4A" og "Rom6-4B", designet til at registrere kilder til radiosignaler og bestemme retningen til dem.

INTEGRERET INTELLIGENS

En betydelig ulempe ved de containere, der blev brugt på MiG-21 R, var deres snævre specialisering, der kun tillod en type rekognoscering. Dette skyldtes transportørflyets lille nyttelast. Derfor, da i slutningen af ​​1970'erne begyndte udviklingen af ​​et rekognosceringsfly på baggrund af den mere nyttelast Su-17M jagerbomber, besluttede de at oprette en integreret rekognosceringscontainer (KKR) til det. Tilstedeværelsen på flyet af forskellige instrumentelle rekognosceringsmidler adskiller det fra tidligere taktisk rekognoscering, hvilket gør brugen af ​​flyet meget mere effektiv. Leveringer af Su-17MZR rekognosceringsfly begyndte i 1977. Derefter dukkede en mere avanceret ændring af Su-17M4R op. Containerne på hovedmodellerne bestod af to moduler - for og bag (de såkaldte "halvdele"). Der var flere muligheder for deres konfiguration. KKR-1T containeren bar dagtimekameraer i den forreste "halvdel" - den langsigtede plan AFA-39 og den panoramiske PA-1 samt UA-47 natluftkamera og lyspatroner.

Det bageste modul husede Tangazh radio rekognoscering station. Det var beregnet til at opdage radioudsendende midler til kommandoposter i kampfly og luftforsvarssystemer. KKR-1/2-containeren havde et frontmodul svarende til KKR-1T, og Zima termiske rekognosceringsudstyr (som tog billeder af situationen i det infrarøde spektrum) og et I-429B Chibis tv-kamera blev installeret bagpå..

Oplysninger fra termostationen og tv-kameraet blev transmitteret til det jordbaserede databehandlingspunkt i realtid via Trassa-radiolinket. KKR-1T / 2-modifikationen i det bageste modul, ud over Tangazh radiorekognoscering station, havde en Shpil-2M laser rekognoscering station. Laserrekognosceringsudstyr gjorde det muligt at opdage genstande om natten ved hjælp af en laserstråle til at belyse området. Dette gav en højere opløsning end infrarøde og tv-systemer. Fotodetektoren på laserstationen var også følsom over for naturligt lys, hvilket gjorde rekognoscering mulig om dagen uden belysning med en laserstråle..

Senere dukkede KKR-Sh-containeren op. I det bageste modul bar han udstyret "Winter", "Chibis" og "Trassa", og foran installerede man luftkameraer AFA-39 og AFA-42/100. Sidstnævnte, lånt fra langtrækkende luftfart, havde en meter brændvidde og gjorde det muligt at udføre perspektivisk fotografisk rekognoscering fra store højder og afstande. På grund af dets store dimensioner og installation i en vinkel besatte AFA-42/100 næsten hele volumenet af frontmodulet. Integrerede rekognosceringscontainere blev ikke kun brugt i Sovjetunionen, men blev også eksporteret til en række lande; Polen, Peru, Irak, Vietnam, Ungarn. I første omgang blev KKR-1T containere leveret med udskiftning af Tangazh radio efterretningsstation med den ældre SRS-9 Virage station. Derefter blev der udviklet eksportversioner af modulerne, hvoraf KKR-1TE / 2MK containeren udstyret med luftkameraer og Tangazh stationen.

Hvad er kkr

Tilfældig forkortelse

.. Søg efter reduktionsværdierne VMM fra forsvarsministeriet i Den Russiske Føderation..

Tilfældig forkortelse

.. Find forkortelsesværdier...

Tilfældig forkortelse

.. Søg efter forkortelsesværdier Soyuztorfmash..

Tilfældig forkortelse

.. Find forkortelsesværdier RTC..

Tilfældig forkortelse

.. Finde OOM-forkortelsesværdier..

Tilfældig forkortelse

.. Søg efter forkortelsesværdier VNIISTROYDORMASH..

Tilfældig forkortelse

.. Finder perp forkortelsesværdier...

Tilfældig forkortelse

.. Søg efter forkortelsesværdier OGViU..

Tilfældig forkortelse

.. Søg efter forkortelsesværdier EMERCOM i Rusland..

Tilfældig forkortelse

.. Søg efter værdierne for den flydende basisreduktion..

Tilfældig forkortelse

.. Find ShI-forkortelsesværdier..

Tilfældig forkortelse

.. Søg efter forkortelsesværdier IPP RAS..

Tilfældig forkortelse

.. Søg efter forkortelsesværdier PBYL..

Tilfældig forkortelse

.. Find KIL-reduktionsværdier..

Tilfældig forkortelse

.. Find forkortelsesværdier SUGO..

Velkommen til Russian Acronyms Dictionary!

Vi har samlet mere end 48.000 forkortelser med mere end 102.000 måder at dechifrere dem på.

Hvad er kkr

kadettkorps af radioelektronik

Kemerovo, kommunikation, teknologi.

Ordbog: Ordbog over forkortelser og akronymer om hæren og specialtjenester. Komp. A. A. Shchelokov. - M.: OOO "AST Publishing House", ZAO "Geleos Publishing House", 2003. - 318 s..

Quadriga Capital Rusland

organisation, Skt. Petersborg, fin.

betalingskontrolkort

Kilde: http://www.intellex.ru/fileadmin/versions/7.2/7.2.4.pdf

Kilde: http://www.ultrasound.net.ua/page/text/name=501/print=1

kompleks eftersyn

Kilde: http://www.gov.spb.ru/law?doc&nd=8386388&nh=0&ssect=16

Club Rally Cup

Kilde: http://www.clubrally.ru/start.shtml

Brugseksempel

Det russiske karate-forbund

organisation, RF, sport

Den Røde Bog af Rusland

Kilde: http://hortus.karelia.ru/bgm/art_kash1.htm

manuel kranarm

Kilde: www.equipnet.ru/equip_list.php?equip_id=4627&cat_id=635

Brugseksempel

Kohlberg, Kravis, Roberts og Ko.

KKR, Kohlberg Kravis Roberts & Co.

organisation

Brugseksempel

Det ser ud til, at den nye ledelse også satte spørgsmålstegn ved det rigtige valg af investorer. Generaldirektør Kostin blev instrueret om at føre forhandlinger med det amerikanske selskab KKR "for at afklare de forpligtelser, som fabrikken har påtaget sig virksomheden." Mens kontrakten er suspenderet. Husk: KKR-investeringsselskabet - "Kolberg, Kravis, Roberts and Company" - forpligtede sig i slutningen af ​​1994 til at tiltrække 3,5 milliarder dollars til KamAZ i bytte for 32% af aktierne.

Aftale // magasin "Bag rattet", nr. 11-97, s. 58. November 1997

kort korrelationsserie

Kilde: http://www.npf-geofizika.ru/leuza/gti/sokr.htm

Ordbog over forkortelser og forkortelser. Akademiker. 2015.

  • MUREP
  • Dalis

Se hvad "KKR" er i andre ordbøger:

KKR-prisen - Der stilles spørgsmålstegn ved relevansen af ​​artiklens emne. Vis venligst i artiklen betydningen af ​​dens emne, tilføj den bevis for betydning ved bestemte kriterier for betydning eller, hvis særlige kriterier for betydning for...... Wikipedia

informationsmodel for den kommunikative kvalitet af tale - Et af de abstrakte skemaer af uforanderlig karakter, der inkluderer følgende typiske komponenter, der afspejler de generelle mønstre, der er forbundet med hver af de kommunikative kvaliteter af tale: 1) betydning; 2) KKR-former; 3) sprogniveauerne, hvor det realiseres...... Ordbog over sproglige udtryk TV Føl

Aelita (festival) - Dette udtryk har andre betydninger, se Aelita (disambiguation). Aelita (All-Russian Fantasy Festival Aelita) er den ældste festival (konvention) for forfattere og fans af science fiction i Rusland og landene i det tidligere Sovjetunionen. Blev holdt siden 1981 på... Wikipedia

typer af leksikografisk information i ordbogen over begreber og begreber talekultur - Ordbogen om begreber og begreber talekultur er baseret på informationsmodeller af kommunikative kvaliteter: korrekthed, nøjagtighed, konsistens, renhed, udtryksevne, relevans, talerigdom, hvilket gør det muligt at udvikle følgende typer...... Ordbog for sproglig vilkår T.V. Føl

slibende klipper - slibende klipper klipper slibende, slibende Schleifschärfe von Gesteinen Zumovlena i hovedmusikken,...... Girnichy encyklopædisk ordforråd

GOST R 53802-2010: Rumsystemer og komplekser. Termer og definitioner - Terminologi GOST R 53802 2010: Rumsystemer og komplekser. Udtryk og definitioner originaldokument: 5 luftfartsplads kompleks; AKK: Rumkompleks, hvor startkøretøjet og lanceringskomplekset af orbital teknisk... Ordbog-referencebog med udtryk for normativ og teknisk dokumentation

Kontor, Konstantin - Leder af konsulentfirmaet KKR Partners (Moskva) siden januar 1999; blev født i 1962; dimitteret fra Moscow Institute of Physics and Technology, American University of Business and Economics, School of Management, University of California; 1988 leder af samarbejdsuddannelsen... Big biografisk encyklopædi

Båndteorien er en faststof-kvantemekanisk teori om elektroners bevægelse i et fast stof. Ifølge kvantemekanik kan frie elektroner have enhver energi, deres energispektrum er kontinuerligt. Elektroner, der hører til... Wikipedia

MZhK - MZhK, abbr., Forkortelse 1. ungdoms boligkompleks. 2. MZhK social bevægelse i Sovjetunionen i 1971 1991 (aktivitetstop 1984 1991). 3. Medlem af MJK emzhekovets (f. Emzhekovka). Mindeplade på landets første boligbygning i MZhK (by...... Wikipedia

Tsvetkov, Alexey Vyacheslavovich - Wikipedia har artikler om andre mennesker ved navn Tsvetkov, Alexey. Alexey Vyacheslavovich Tsvetkov (i nogle kilder Alexey Tsvetkov Jr., for ikke at forveksles med en anden Alexei Tsvetkov; født den 2. marts 1975 i Nizhnevartovsk) Russisk...... Wikipedia

Afkodning af en række "tyve" bilnumre

ЕКХ99 - FSO-køretøjer. Serien erstattede EKX77. Under topmødet i Skt. Petersborg hang FSO EKX177-serien på sine biler. Hun er nu på et lager.
EKX97 - køretøjer fra Federal Security Service og andre afdelinger med passende immunitet.

ХКХ77 - en del af serien fra FSB, en del med stor succes blev solgt.

AMR97 er en serie, der er blevet erstattet af flagnumre (undtagen AAAFL). Optrådte efter annullering af specielle tricolornumre. Ottende hundrede (a7khkhmr97) - FSB. De første to dusin - regeringen, det tredje dusin - præsidentadministrationen (især den tidligere VAAFL). AAAFL-serien, som var FSO og hængt på bilerne til de første personer i staten og deres ledsagere, blev erstattet af en flok regelmæssige numre i den 177. region. Her og TRK177, HRK177, OOT177 hængte lederen af ​​FSO sig selv EKH99.

AOO77, VOO77, MOO77, SOO77 - biler fra motordepoter fra præsidentadministrationens autoserviceafdeling. Hvis en bil med et fyrtårn, så er disse felter, og så biler med sådanne numre havde ikke nogen fordele på vejen.

KOO77 - forfatningsdomstolen havde en del af det, og efter afskaffelsen af ​​"flagene" blev numrene på denne serie hængt i stedet for AAKFL på biler uden fyrtårne.

AKR177, VKR177, EKR177, KKR177 - numre, der erstattede et stort antal biler, der plejede at køre blå. AKR177 og VKR177 - som alt gik til erstatning, med hensyn til resten af ​​serien er der en opfattelse om, at en del af det gik til private forhandlere.

EPE177 - ca. 300 numre gik til Statsdumaen for at erstatte "flag"

* MP77. Alt er mere kompliceret her. Efter introduktionen af ​​det "blå" begyndte indenrigsministeriet at sælge numre AMR77, BMP77, KMP77, MMP77, OMP77, TMP77 (generelt er denne serie til astronauter), UMR77. Imidlertid forblev nogle af maskinerne (især på AMR77, KMP77 og MMP77) underordnet dem. Ministeriet for indre anliggender og FSB har det. Men selvom denne bil er hos en privat forhandler, er den normalt stærkt begrundet (recept, "kald til en ven", demonstration af ansigtet, hvorefter IDPS hilser).

РМР77 - Justitsministeriet. FSIN, anklagemyndighed osv..

AMO77 - næsten alle biler tilhører Moskva Rådhus

NAA99, TAA99, CAA99, XAA99 - "lukket" i bunden af ​​maskinen (POPIZ - efter skriftlig anmodning). Næsten alle af dem tilhører køretøjer, der tilhører FSB, forskellige videnskabelige forskningsinstitutter og "postkasser". Der er også seje private forhandlere. Det menes også, at nogle af numrene gik til mennesker under vidnebeskyttelsesprogrammet. Ofte kører de uden fyrtårne, men du kan finde dem på en række biler: fra S600 til rustne "seks".

Ser du et blinkende lys på vejen, som alle bør gå glip af? Ved hvem der sidder der:
AAA - præsidentadministration, personer med kriminelle i trafikpolitiet
AMM - politi, enkeltpersoner
AMO - Moskva Rådhus, enkeltpersoner
AMR - regering, enkeltpersoner
AEO - præsidentadministration
BMR - regering, enkeltpersoner, banker
SBI - præsidentadministration
EEE - enkeltpersoner, der har kammerater i trafikpolitiet
EKH (mad som jeg vil) - Federal Security Service, FSB
ERE (United Russia goes) - Statsduma
KKK - enkeltpersoner, der har kammerater i trafikpolitiet
KKH - FSB, FSO...
KMM - brandmænd, private personer med kriminelle i trafikpolitiet
CMR - regeringen, enkeltpersoner med et træk i trafikpolitiet
COO - forfatningsdomstol, præsidentadministration, personer med kammerater i trafikpolitiet
MMM - politiet, personer med kriminalitet i trafikpolitiet
MMR - regeringen, enkeltpersoner med kammerater i trafikpolitiet, FSB, banker
IOO - præsidentadministration
NNN - enkeltpersoner, der har kammerater i trafikpolitiet
OMR - regering, privatpersoner med kammerater i trafikpolitiet, banker
LLC - enkeltpersoner med kammerater i trafikpolitiet, FSB
RMR - Justitsministeriet
SAS - FSB, indenrigsministeriet, private personer med kriminelle i trafikpolitiet
SMM - politi, private personer med kriminalitet i trafikpolitiet
SOO - Presidential Administration, Federation Council
SSS - FSO, FSB, regering, private personer med kriminelle i trafikpolitiet
TSR - regeringen, enkeltpersoner med kriminelle i trafikpolitiet
UMR - regeringen, enkeltpersoner med et træk i trafikpolitiet
UUU - enkeltpersoner, der har et træk i trafikpolitiet
HKH - FSB, FSO...
XXX - private personer med kriminalitet i trafikpolitiet

Hvilken leverstørrelse skal være normal for ultralyd?

Hardwareundersøgelse - ultralyd i leveren er en sikker og informativ procedure. Det involverer brug af sensorer med forskellige frekvenser af de udsendte bølger, hvilket gør det muligt at visualisere organet, bestemme strukturelle lidelser og diagnosticere sygdomme..

Normale leverstørrelser hos voksne i henhold til ultralyd, indikationer til undersøgelse, hvilke ændringer i væv i kirtlen er - vi vil overveje i detaljer.

Ultralydundersøgelse af leveren hos voksne

Hvis du har mistanke om en patologi i leveren eller organer i det hepatobiliære system, er den nemmeste og hurtigste måde at opdage et problem på at være en hardwareundersøgelse af leveren. Ultralyd kræver ikke særlig forberedelse, udføres hurtigt, smertefulde fornemmelser under manipulation er udelukket.

Hvad viser og aflæsninger?

Ultralyd af den indre kirtel giver dig mulighed for at vurdere organets mange parametre. Disse er bredden, længden og tykkelsen, strukturen af ​​parenkymvæv, placeringen af ​​orgelet og dets højre, venstre lap. Ved hjælp af teknikken opdages fremmede indeslutninger i form af cyster, tumorer, hæmangiomer.

Ultralydundersøgelse udføres for at bestemme den inflammatoriske reaktion, traumatiske skader (leverbrud) for at vurdere tilstanden af ​​det omgivende væv, blodkar, lymfesystem.

Diagnostisk procedure udføres i sådanne situationer:

  1. Hepatomegali, som blev påvist ved hjælp af Kurlov-teknikken ved den første aftale (fingeraflytning).
  2. En skarp ændring i hudfarven, øjenhvide og slimhinder.
  3. Kløe i huden på baggrund af udelukkelsen af ​​en allergisk reaktion.
  4. Høj koncentration af bilirubin.
  5. Smertefulde fornemmelser, tyngde og ubehag i det højre ribbenområde (intermitterende eller konstant).

Ultralyd anbefales også til ascites, traume i bukhulen, mistanke om ondartede / godartede svulster, parasitære sygdomme.

Når du ikke kan lave en ultralyd?

Undersøgelsen ser ud til at være en helt sikker procedure, derfor er det også tilladt under graviditet. Et relativt forbud inkluderer en krænkelse af hudens integritet - dermatologiske problemer, pustler, forbrændinger, sår ledsaget af svær smerte. Hvis der kræves en ultralydsscanning på en nødsituation, tager lægerne ikke hensyn til de relative kontraindikationer.

Normen for voksne

Hos et barn og en voksen vil levernormerne være forskellige. Faktum er, at kirtlen vokser op til 17-18 år. Alle resultater opnået under undersøgelsen indføres i en særlig form, som patienten modtager i sine hænder.

Normalt er leveren ved ultralyd vist i tabellen (relevant for mænd og kvinder):

ParameterNormal indikator (mm)
Højre laptykkelse112-126
KVR (skrå størrelse på højre lap lodret)Op til 150
Højre laplængde110-150
Venstre lapstykkelse70
CCR (kraniokaudal størrelse) af venstre lapOp til 100 inklusive
Hele kropslængden140-180
Bredden på hele kirtlen201-225
Sagittal-parameter90-120
Almindelig galdegang6-8
Portal veneOp til 13
Vena cava i diameterOp til 15
Afstand til lokalisering af leverårer fra mundenOp til 20
Leverarterie i området omkring hilum4-7

Levervæv

Hvis en person har en sund lever, siger diagnosens konklusion, at organet er ekkogent, homogent (homogent). På baggrund af en stigning eller stigning i ekkogenicitet afsløres tegn på en krænkelse af kirtelens funktionalitet.

I cirrotiske processer er leveren heterogen, der dannes regenereringsvinkler - steder med patologisk ekspansion af parenkymvæv.

Neoplasmer kan diagnosticeres i levervæv. Cysten ligner en lille boble med glatte vægge, væske inde. Med echinococcosis er cyster runde i form, har en massiv skal inde i væskeindholdet.

Metastaser på baggrund af beskadigelse af andre organer ligner adskillige eller enkelt ophobninger af hyperekoiske væv, varierer i størrelse.

Alle disse oplysninger indtastes i konklusionen ikke som en diagnose, men som en beskrivelse af problemet og dets egenskaber.

Konturer

Normalt er kanterne glatte og skarpe. Groft væv indikerer en patologisk proces - skrumpelever, fedtinfiltration, ødelæggelse af hepatocytter på grund af progressionen af ​​viral hepatitis.

Galdeblæren og dens kanaler

I de fleste tilfælde er der problemer med galdeblæren, galdegangene med leverovertrædelser. Derfor undersøger ultralyd tilstanden af ​​alle organer i det hepatobiliære system. Længden af ​​galdeblæren varierer fra 50 til 70 mm, tykkelsen af ​​væggene er normal for en voksen 2-3 millimeter. Afvigelse til begge sider er en patologi.

Hos en sund person har galdeblæren en lille mængde væske med ensartet konsistens. På baggrund af galdestenssygdom visualiseres et sediment, der, når sygdommen skrider frem, omdannes til faste indeslutninger - calculi.

Gallekanalerne forbinder galdeblæren, leveren og tolvfingertarmen. Under undersøgelsen ser de på diameteren, normen er 6-9 mm, hvis 1 cm eller mere indikerer dette stagnation. Af andre patologiske fænomener forbundet med kanalerne visualiseres stenoser, ekspansionsområder, cyster.

Hvad er ændringer i leveren?

Hvis patienten begynder at gøre ondt i højre side, er periodisk kvalme, urinfarven (mørkere) og afføring (lyset) ændret, så er ultralydsscanning obligatorisk, da disse symptomer indikerer en leverfunktion.

Homogen finkornet hepatomegali

Når kirtlen er større end normal i størrelse, mens dens struktur er homogen, findes der ikke fremmede indeslutninger, så taler dette om sygdomme:

SygdomForklaring
HjertefejlDerudover visualiserer ultralyd patologisk ekspansion af leverårerne, som normalt ikke er synlige. Diameteren af ​​den ringere vena cava på baggrund af patientens indånding / udånding konverteres ikke (det skal være normalt).
Akut hepatitisForuden hepatomegali registreres der som regel intet. Det generelle billede er inden for det normale interval for voksne.
Tropisk form for hepatomegaliSamtidig med stigningen i leveren er der en ændring i miltens størrelse i en større retning..
SchistosomiasisPå baggrund af hepatomegali, fortykning af portalvenens vægge, er dens store grene mærkbar, mens de omgivende væv er kendetegnet ved lysstyrke. Undertiden øges milten i størrelse, fibrose i levervæv bestemmes.

Hepatomegali er ikke normen. Selvom der ikke er andre morfologiske tegn på ultralyd, kræves yderligere undersøgelser.

Hepatomegali med en heterogen struktur

En stigning i leverstørrelsen med strukturens heterogenitet påvises i en række sygdomme og patologiske processer:

  • Hepatomegali, strukturel heterogenitet, fravær af fokale neoplasmer - alt dette er tegn på cirrotiske processer, kronisk hepatitis eller infiltration af fedtorganer. Ultralyd viser en stigning i ekkogenicitet, et fald i antallet af synlige grene af portalvenen. Nogle gange er der en signifikant reduceret lydledningsevne, på grund af hvilken de dybt placerede dele af kirtlen slet ikke visualiseres.
  • Hepatomegali og heterogenitet af strukturen, tilstedeværelsen af ​​flere eller enkelte fokale formationer i forskellige størrelser, former og strukturer, taler om en makronodullær type cirrose, abscesser, hæmatomer eller lymfom. Med den makronodulære type cirrose viser ultralyd transformationen af ​​det vaskulære mønster, normal stroma og neoplasmer i forskellige størrelser. Og med en byld, registreres en stigning i ekkogenicitet, enkelt eller flere indeslutninger, der har uklare konturer.

I lymfom, ud over hepatomegali og heterogenitet, ser diagnostikeren hypoechoiske områder med fuzzy konturer.

Nedsat lever og årsager

Et fald i organparametre er karakteristisk for stor-nodulær cirrose. Samtidig viser undersøgelsen en stigning i ekkogenicitet, deformation af kirtlen på grund af dannelsen af ​​ar. Portalvenen er uændret eller kollapset inde i orgelet, har en øget størrelse uden for kirtlen. Nogle gange i en vene kan strukturer, der er blodpropper, visualiseres.

Enslig dannelse i kirtlen

Det kan være hæmangiom, byld, cyste med suppuration, metastaser, hepatom. Ultralyd kan ikke skelne mellem disse formationer, og hvis det mistænkes for en alvorlig patologi, anbefales det at udføre en biopsi - prøveudtagning af biologisk materiale med henblik på yderligere forskning og differentiering under laboratorieforhold. Ifølge statistikker vises en enkelt dannelse i leveren i 75% af de kliniske billeder som hæmangiom.

Cystiske svulster

Etiologien for cyster er forskellig. Med en ensom cyste ser en specialist et let neoplasma med en rund form, kanterne er klare eller ujævne, diameteren er op til 3 cm. Normalt er cyster af denne art medfødte, klinikker giver ikke, de udgør ikke en fare. Imidlertid anbefaler læger en biopsi, da ultralyd ikke kan skelne en medfødt cyste fra en parasitisk inklusion.

Flere cyster i kirtlen visualiseres som lette neoplasmer med forskellige diametre, omridset er klart, og der observeres akustisk forstærkning. Med et sådant billede kræves en undersøgelse af milten, nyrerne og bugspytkirtlen, da sandsynligheden for dannelse af cyster i disse organer er over 70%.

Med en parasitisk cyste er ultralydsbilledet anderledes, da morfologiske tegn skyldes udviklingen af ​​parasitten, tilstanden af ​​cystevæggene, hulrum.

Matrids faldgruber: hvordan man kan ordne tingene under hensyntagen til områder

Specialisten forklarede, hvordan du beskytter dine rettigheder, selvom motorvejen Moskva-New York er lagt gennem dit land

01.10.2015 kl. 15:35, visninger: 14452

Omfattende matrikelarbejde er et værktøj, hvormed alle grunde i statens ejendomskadaster skal falde på plads. Vladimir Denisov, direktør for den statslige enhed i Moskva-regionen MOBTI, forklarede på vores anmodning, hvordan disse arbejder udføres, hvem der betaler for dem, og om vi kan håbe, at de vil løse problemet med overlapninger inden 2018.

Problemets historie. Den civile omsætning af jord i vores land begyndte først i 1992 - for 23 år siden. Det antog udstedelse af tildelinger til landmænd, overførsel af grunde til sommerboere, salg af jord til enkeltpersoner og juridiske enheder til opførelse af fabrikker, butikker osv..

Med hensyn til matriklen har den altid eksisteret - tilbage i det tsaristiske Rusland. Måleinstrumenterne, som derefter blev brugt - gamle teodolitter, niveauer i det 17. - 18. århundrede - blev målt ret nøjagtigt. Men det var dyrt at bruge dem, så i det 19. og endda indtil midten af ​​det 20. århundrede arbejdede en landmåler med et "gedeben", og grundene blev målt i målestokke og trin.

Cirka den samme landmåling blev udført fra det øjeblik, jordarealerne var involveret i civil omløb. Efter vartegn: 20 meter fra landsbyens grænse, til venstre for søen, syd for træet... Og der kom jordarealer, der blev registreret i Unified State Register of Lands. Et eller andet sted blev der beskrevet koordinater, et eller andet sted ikke beskrevet.

Indtil i dag har de grunde, der nu er opført i State Property Committee, flere statuser. Der er mange steder med status som "tidligere redegjort for" eller har slet ikke præcise grænser. Resten er sat på matrikelregistrering i henhold til alle regler - med grænser i overensstemmelse med loven.

Skatteopkrævning som drivende faktor. På grund af det faktum, at mange grunde ikke er korrekt registreret i matrikelregistret, kan de ikke identificeres - nøjagtigt identificeret på jorden og tilknyttet den rigtige ejer. I denne henseende kan kommuner ikke opkræve grundskatten fuldt ud. Dette er et problem af national betydning, der skal løses.

I 2012 blev der afholdt et møde i statsrådet om ejendoms- og jordforhold. Guvernøren i Moskva-regionen fremsatte et forslag: at forbyde cirkulation af jordarealer uden grænseregistrering. Enkleste løsning. Men det blev ikke støttet af ministeriet for økonomisk udvikling, fordi det ville bremse udviklingen i økonomien. Derefter spurgte de ministeren for økonomisk udvikling: "Hvor mange penge er der behov for for at bringe varebeholdningen på linje med virkeligheden?" Figuren lød: omkring 60 milliarder rubler. Pengene er enorme, budgettet er ikke gummi, så vi besluttede at finde på noget billigere.

KKR, den norm, som dukkede op i loven om matrikel, er en af ​​sådanne beslutninger.

Hvad er KKR. Omfattende matrikelarbejde udføres i forhold til et helt matrikelkvartal eller endda flere nabosteder - og i Moskva-regionen er der 33 tusind matrikkirkvartaler. Som et resultat afsløres alle “hvide pletter” og alle kantoverlejringer. Det bliver tydeligt synligt: ​​dette er jord til dachakonstruktion, dette er under en lejlighedsbygning osv. En kortplan over territoriet fødes, som sendes til kadasterkammeret, og kadasterkammeret indtaster på baggrund heraf information og afklarer alle grænser i forhold til hele matrikkirkvartalet. Og så, blok for blok, afsløres alle grænser.

I sig selv er disse værker ikke særlig vanskelige at udføre. Men de skal udføres af en professionel - en stor organisation, der har ressourcer, matrikelingeniører, der direkte udfører arbejdet. Når alt kommer til alt, udføres sådant arbejde en gang, så staten ikke uendeligt bruger penge på det..

Tvister. Med KKR tages de oplysninger, der allerede findes i statens ejendomskadaster, som basis og korrigeres om nødvendigt og suppleres. Dette kan naturligvis føre til overlapninger og tvister. I dette tilfælde er det planlagt at oprette forligskommissioner i kommunen. Jordbrugere, rettighedshavere af grunde er inviteret til dem, og de løser et kontroversielt spørgsmål indbyrdes. Hvis de ikke er enige, hænger status som ubeslutsomhed i 15 år. Derefter fjernes han.

Finansiering. KKR kan finansieres over budgetterne for de russiske føderations konstituerende enheder, kommuner og byområder. Mange kommuner har selvfølgelig ikke ekstra penge til komplekst matrikelarbejde. Men hvis de viser en kommerciel række og tæller alt, vil de se, at investeringer i KKR vil betale sig meget hurtigt.

Logikken er som følger. Antag, at halvdelen af ​​grunde på kommunens område ikke er registreret i matrikelregistret og derfor undgår beskatning. Kommunen opkræver jordskat fra halvdelen af ​​grunde, og den får f.eks. 500 enheder. Han investerer 2.000 enheder i udgifterne til arbejde på KKR, registrerer endnu en halvdel af grunde og begynder at opkræve 1000 afgifter årligt. Og meget snart betaler omkostningerne sig.

Men der er naturligvis forskellige matrikulære kvarterer. Hvis du investerer en masse penge i udførelsen af ​​KKR i Sibirien, vil der ikke være sådan et afkast, som for eksempel i Odintsovo- eller Krasnogorsk-regionerne, hvor hver hundrede kvadratmeter koster omkring 25-30 tusind dollars.

Tilskud. Loven indeholder en bestemmelse om føderal subsidiering af disse værker. Men rækkefølgen af ​​tilskud er endnu ikke fastlagt.

Det er planlagt at afsætte 400 millioner til hele Den Russiske Føderation. Dette er absolut ikke nok. Hvis der i 2012 blev opkaldt 60 mia. Dollars, er alt i dag selvfølgelig meget dyrere..

Desuden er der behov for penge ikke kun til KKR, men også til landmålingsprojekter. Fordi der nu er en sådan norm i loven, at KKR kun udføres i områder, hvor der er et godkendt landmålingsprojekt, og denne dokumentation er ikke udviklet overalt.

KKR bliver ikke ført nogen steder endnu. Den første og mest betydningsfulde hindring for at gennemføre en AAC er manglen på den nødvendige byplanlægningsdokumentation: et landmålingsprojekt er stadig et obligatorisk grundlag for en AAC.

Og her skal det bemærkes, at sådanne dokumenter allerede findes i mange kommuner i Moskva-regionen - for eksempel i byområdet Khimki osv..

Men da omkostningerne ved at forberede et landmålingsprojekt kan være flere gange højere end omkostningerne ved selve matrikelværkerne, mener vi, at denne norm er den vigtigste afskrækkende virkning for KKR. I denne henseende, med aktiv deltagelse af regeringen i Moskva-regionen, udføres der nu omfattende arbejde med at ændre den føderale lovgivning for at udelukke landmålingsprojektet fra listen over dokumenter, der kræves for at udføre KKR.

Indtil dette sker, vil KKR naturligvis blive udført, hvor det er økonomisk gennemførligt..

Derfor anbefaler jeg alle: Hvis du vil have, at du ikke har nogen problemer i fremtiden, skal du betale nogle penge og sætte dit hus og din jord i matrikelregistret. Derefter vil ingen flytte det, nedbryde det eller reducere det. Dine rettigheder beskyttes 100%, selvom motorvej Moskva-New York passerer gennem dit websted. Skønt i dette tilfælde kan en grund blive trukket tilbage fra dig, men allerede til en rimelig pris.

Avisoverskrift: Smuk langt væk
Udgivet i avisen "Moskovsky Komsomolets" nr. 26927 dateret 2. oktober 2015 Mærker: Skatteorganisationer: Den Russiske Føderations regering Ministeriet for økonomisk udvikling Steder: Rusland, Moskva, Moskva-regionen - Moskva-regionen

KKR-pris

"Vinder af Short Story Competition" - en litterær pris tildelt forfatteren inden for rammerne af Aelita-festivalen efter resultaterne af Short Story Competition.

Indhold

  • 1. Historie
  • 2 Liste over pristagere
  • 3 noter
  • 4 Links

Historie

Short Story Competition (KKR) er en permanent (siden 2005) begivenhed på Aelita-festivalen. I perioden 1988 til 1994 på festivalen "Aelita" var der et seminar for unge forfattere, hvor værkerne fra uerfarne forfattere blev overvejet. Fra 1990 til 1994 blev flere samlinger frigivet. I 2004 genoptog festivalen seminarets arbejde: I samme 2004 blev der på initiativ af formanden for festivalens organisationsudvalg, Boris Dolingo, udgivet en samling historier "Aelita - New Wave", og i 2005 blev den første KKR afholdt.

KKR annonceres inden festivalen "Aelita" (af festivalens organisationsudvalg og redaktionskomiteen for magasinet "Ural Pathfinder"). Betingelserne for konkurrencen er offentliggjort på festivalens hjemmeside [1] og på hjemmesiden for "Agency of Literary Fiction" (ALF) [2]. I henhold til forordningen om prisen "Vinder af Short Story Competition" [3] kan "enhver forfatter, der er mindst 16 år gammel, deltage i konkurrencen, uanset hans erfaring og status." Konkurrencens afslutning finder sted på selve festivalen: historierne til konkurrencen diskuteres, den kompetente jury bestemmer vinderen. Tildeling af vinderen af ​​konkurrencen finder sted under den højtidelige del af festivalen "Aelita". Således er det kun de forfattere, der personligt kommer til festivalen, der kan deltage i konkurrencen..

Ud over prisen har forfatterne en chance for at se deres oprettelse af konkurrencer på papir: de historier, der tog de første par steder, kan (efter konkurrencearrangørernes beslutning) offentliggøres i magasinet "Ural Pathfinder".

Hvad er kkr

Efter anmodning fra kkr blev der fundet 42 forkortelser:

  1. KKR

Quadriga Capital Rusland

organisation, Skt. Petersborg, fin.

  1. KKR

betalingskontrolkort

  1. KKR
  1. KKR

kompleks eftersyn

  1. KKR

Club Rally Cup

  1. KKR

Det russiske karate-forbund

organisation, RF, sport

  1. KKR

Den Røde Bog af Rusland

  1. KKR

manuel kranarm

  1. KKR

Kohlberg, Kravis, Roberts og Ko.

  1. KKR

kort korrelationsserie

  1. KKR

kadettkorps af radioelektronik

Kemerovo, kommunikation, teknologi.

  1. RBC Kredit
  2. RBC. Kredit
  1. CC RCI
  2. KKRKI

kontrolkommission og arbejdstager- og bønderinspektion

  1. Til kraik
  2. ZKK

Transkaukasisk Regionalkomité for CPSU (b)

  1. KKRU

virksomheds klassificering af værker og tjenester

  1. Rosa akkreditering

Federal Service for Accreditation

  1. N KK RIO

Nationalkomite for indehavere af russiske kejserlige ordener

  1. Rosa kred agentur

Nationalt akkrediteringsbureau for uddannelse

uddannelse og videnskab, RF

  1. N KKR

Nationalt udvalg af krystallografer i Rusland

Moskva, organisation, RF, fysisk, kemisk.

  1. MP K "Cracker"
  2. IPC

Moskva madfabrik "Cracker"

  1. KKRNT

Koordinationsudvalg for videnskab og teknologiudvikling

  1. KKRFI

China Football Industry Development Corporation

Kina, organisation, sport

  1. KKRP

forhold til kommercielt omdømme

  1. FF KKR
  2. FFKR

Russisk kunstskøjteleder

  1. NTRK
  2. NTR K KR

National TV and Radio Broadcasting Corporation i Den Kirgisiske Republik

Kirgisistan, organisation, kommunikation

  1. P KKR

"Ressourcer for Petrokazakhstan kumkol"

  1. Khabarovs kraiohunting management

Afdeling for beskyttelse, kontrol og regulering af brugen af ​​jagtdyr fra Khabarovsk-territoriet

  1. KKRU

Red Banner Kaliningrad Regional Administration

Den Russiske Føderations føderale grænsetjeneste

Kaliningrad, RF

  1. FKK
  2. F KK Rusland

Federation of Cinema Clubs of Russia

all-russisk offentlig organisation

  1. I CC RKF

Helt russisk kvalifikationskommission for den russiske cynologiske føderation

  1. KKRP

Krasnoyarsk College of Radioelectronic Instrumentation

Krasnoyarsk, kommunikation, tech.

  1. C KK-RCI

Central kontrolkommission og inspektion af arbejdere og bønder

  1. Med KKR

Den Fælles Rådgivende Kommission om Nedrustning

  1. n kkr

Paris-klub for russiske kreditorer

  1. P KKR

skole for avanceret træning af førende kollektive landbrugsarbejdere

uddannelse og videnskab

  1. M KKR

International Radio Advisory Committee

  1. M KKR

Den Internationale Rådgivende Komité for Radiokommunikation

  1. KKRCH

Komité for radiofrekvenskoordinering

  1. KKR2B

Kombiner KKR2B - "2 kvinder graver kartofler i hænderne"

MBA - KKR - Metoder til kvantitativ analyse

Øvelse 1
Bonds.XLS-filen indeholder værdierne for følgende variabler:
Dato - aktuel dato.
10-årige obligationer - værdier af diskonteringsrenten på 10-årige obligationer fra US Department of Treasury (procentvis ændring i forhold til værdien af ​​diskonteringsrenten ved afslutningen af ​​tidligere handel).
DJIA - Dow Jones-indeksværdier ved afslutningen af ​​tidligere handel.
1. Plot en graf med (en) tidsserie for indeksets daglige værdier, dets daglige procentvise ændringer.
2. Beregn de vigtigste statistiske egenskaber for variablerne.
3. Bestem den daglige ændring i DJIA udtrykt i procent. Hvor godt områdets regler matcher disse data (tre sigma-reglen (3;))?

1. Plot en graf med (en) tidsserie for indeksets daglige værdier, dets daglige procentvise ændringer.

Så for at opbygge en tidsseriegraf bruger vi Stat Pro-tilføjelsesprogrammet. På listen over ansatte skal du vælge fanen Diagrammer og derefter klikke på Tidsserie-plot. Vi vælger tid (år, måneder, dage) som variablen for X-aksen. Da vores opgave er at forudsige, skal vi afgøre, om der er en stabil afhængighed af tid af en given værdi (i dette tilfælde Dow Jones-indekset), og om der er en komponent.
Lad os nu bygge ovenstående afhængighed. Ved hjælp af tilføjelsesprogrammet observerer vi følgende linjediagram:


Så vidt det er synligt, har vi en markant opadgående tendens.

2. Beregn de vigtigste statistiske egenskaber for variablerne.

For at beregne de statistiske karakteristika for variabler kan vi nu bruge standard Excel-værktøjer som: Mode, Median (for dette er det nok: Insert - Funktion - Statistisk - Median), MAX, MIN, COUNTIF osv. Derefter kan du oprette en graf med punktfrekvenser (Insert - Chart - Standard - Spot). Men for at maksimere kvaliteten og antallet af nyttige ting i en bestemt periode foreslår jeg igen at bruge Stat Pro-tilføjelsesprogrammet, som automatisk beregner og viser de nødvendige statistikker i en kort periode.
Så lad os gå videre til dataene i Bonds-filen (Excel). Til beregningen skal du vælge Stat Pro, fanen Resuméstatistik og derefter Envariabel oversigtsstatistik. Vi vælger overskrifterne (tilføjelsesprogrammet fungerer ikke uden valg), vælger datamassen og får følgende indikatorer:

Resume målinger for udvalgte variabler
DJIA 10-årige obligationer
1 Tæl 60.000 59.000
2 Sum 230.210 483657.210
3 Gennemsnit 3.837 8197.580
4 Median 3.890 8257.610
5 Standardafvigelse 0.139 311.364
6 Minimum 3.540 7524.060
7 Maksimum 4.090 8726.730
8 Område 0,550 1202,670
9 Første kvartil 3.708 7912.230
10 Tredje kvartil 3.940 8462.930

I ovenstående tabel observerer vi: score, gennemsnit, median, standardafvigelse, minimum, maksimum, første og tredje kvartil, rækkevidde.
En lignende procedure kan udføres ved hjælp af dataanalyse (vælg beskrivende statistikværktøj). Outputtet er følgende data:

3,88 *
Gennemsnit 3.836102 Gennemsnit 8197.58
Standardfejl 0,018198 Standardfejl 40.53614
Median 3,89 Median 8257,61
Mode 3.9 Mode # N / A
Standardafvigelse 0.139778 Standardafvigelse 311.364
Prøvevarians 0,019538 Prøvevarians 96947,53
Overskydende -0,90294 Overskydende -0,69893
Asymmetri -0,52894 Asymmetri -0,4464
Interval 0,55 Interval 1202,67
Minimum 3,54 Minimum 7524,06
4,09 maksimalt 8726,73 maksimum
Beløb 226,33 Beløb 483657.2
Score 59 Score 59

3. Bestem den daglige ændring i DJIA udtrykt i procent. Hvor godt områdets regler matcher disse data (tre sigma-reglen (3;))?
For at bestemme ændringer i DJIA-indekset bruger vi følgende formel. I filen "Obligationer" skal du vælge en tom celle til højre for dataene og indtaste formlen: = (C4-C3) / C3. Vi får værdien 0.013032 og anvender det procentvise format til cellen med denne værdi. Vi får 1%.
For ikke at gentage de foregående trin skal du vælge cellen med den opnåede værdi, klikke på dens nederste højre hjørne og trække den ned til cellen. Vi får følgende værdier: 1%, - 2%, 1%, -1%, 0% osv..
Dernæst kontrollerer vi, om alt er beregnet korrekt. For at gøre dette skal du vælge den lavere DJIA-værdi og anvende den originale formel. Hvis værdierne konvergerer, blev beregningerne udført korrekt.
Du kan også beregne den samlede ændring. For at gøre dette skal du igen vælge en gratis celle og bruge følgende formel: = (C4- $ C $ 3) / $ C $ 3. Vælg derefter cellen med den resulterende værdi og anvend det procentuelle format. Vælg derefter den samme celle, klik på nederste højre hjørne og træk ned til celle C61.

Kontroller, om alt gik godt.
Når vi trækker (kopierer) formlen nedad, forbliver den absolutte reference uændret, og den relative ændres.
Nu tre sigma. Reglen om tre sigma angiver, at næsten alle værdier for en normalt distribueret tilfældig variabel ligger i et bestemt interval (vi præsenterer det ikke nu) og med cirka 0,9973 sandsynlighed ligger værdien af ​​en normalt distribueret tilfældig variabel i det angivne interval (forudsat at X er sand, og ikke opnået som et resultat af prøveforarbejdning).
Hvis den sande værdi af X er ukendt, skal S bruges - således bliver tre sigma-reglen omdannet til de tre s-regler.
Men nu handler det ikke om det. For at bestemme hvor godt områdets regler svarer til de modtagne data, vender vi os til "indsæt funktion" -værktøjet og ved hjælp af AREAS-værktøjet kan vi korrelere de modtagne data.


Opgave 2.
Til analyse af økonomiske afregninger med filialer fra et handelsselskab i de sidste 4 måneder (fil Handelsselskab.XLS) blev der indsamlet oplysninger om leveringen af ​​varer, nemlig filial nr., Måned, varekategori, leveringsbeløb, modtaget betalingsbeløb. Du skal udforske dataene ved hjælp af Excel-værktøjer samt:
A) opret en pivottabel for at beregne antallet af transaktioner for hver filial og for hver måned (på tværs af alle kategorier)
B) Opret en pivottabel for at beregne den samlede forsyning for hver butik for hver måned. Brug de opnåede data til at plotte den passende tidsserie for hver gren.
C) opbygge et histogram for modtagne betalinger for tre leveringskategorier.
Svar:
A) opret en pivottabel for at beregne antallet af transaktioner for hver filial og for hver måned (på tværs af alle kategorier)
Så for at oprette en pivottabel skal du vælge værktøjet "pivottabeller" i Excel og bruge "parametre" og "konstruktør" til at begynde at arbejde: vælg borddesign osv..
Dernæst overfører vi i "vælg felter, der skal tilføjes til rapporten" "Filialer" til "Radnavne", "Måned" til "Kolonnenavne" og "Mængde varer" til "Værdier". Vi får følgende drejetabel:

Mængde efter felt
Produktkategori Søjlenavne
Linjenavne marts april maj juni Total
Filial_1 5 4 2 4 15
Filial_2 9 4 6 9 28
Filial_3 4 4 4 2 14
Filial_4 7 3 5 7 22
Filial_5 3 5 3 3 14
Gren_6 2 5 3 2 12
Filial_7 5 4 2 11
I alt 35 29 25 27 116

Således lykkedes det os at beregne antallet af transaktioner for hver filial og for hver måned (for alle kategorier).

B) Opret en pivottabel for at beregne den samlede forsyning for hver butik for hver måned. Brug de opnåede data til at plotte den passende tidsserie for hver gren.
Lad os nu gå videre til at oprette en pivottabel for at beregne de samlede forsyningsbeløb for hver filial for hver måned. Vi handler på samme måde som det første tilfælde, bortset fra at vi nu trækker ind i "Værdierne" ikke "Mængden af ​​varer", men "Beløb (tr)" - leveringsbeløbet. Igen, hvis det ønskes, kan vi overføre "Produktkategori" til "Filialer" i "Linjernes navn". I den resulterende tabel ved siden af ​​"Filialen" vil der være et "+" - det vil sige, bortset fra værdierne for filialerne, kan vi separat se på værdierne for varekategorierne. Outputtet er følgende pivottabel:

Beløb efter felt Beløb (tr.) Kolonnenavne
Linjenavne marts april maj juni Total
Filial_1 1550764232 1403 3949
Filial_2 1474 1686 1291 3426 7877
Filial_3 2449 1750 1037 941 6177
Filial_4 2080 1048 1027 3189 7344
Filial_5 253 1574 1255 693 3775
Filial_6 1276595649232 2752
Filial_7 1651 2088 423 4162
I alt 10733 9505 5914 9884 36036

Således viste Excel grafisk de samlede leveringsbeløb for hver filial for hver måned..
Lad os nu gå videre med at opbygge den tilsvarende tidsserie for hver gren. For at gøre dette bruger vi tilføjelsesprogrammet Stat Pro, "Charts" og derefter "Time Series Plots". Vi får følgende tidsserietabel for hver gren:

For at opbygge tabellen blev leveringsbeløbet og det modtagne betalingsbevis bevidst valgt for mere tydeligt at undersøge og korrelere rækkerne for hver gren.

C) opbygge et histogram for modtagne betalinger for tre leveringskategorier.
Lad os gå videre til at opbygge et histogram. Igen kan vi bruge Stat Pro-tilføjelsen, "Diagrammer" og derefter ikke "Tidsserieplotter", fanen "Histogrammer". Vi vælger "Betalt (tr)", sætter derefter 3 i antallet af kategorier og erstatter værdierne af interesse i Minimumsværdien og kategorilængden. I dette tilfælde erstattede jeg tal: 1000 og 5000. Outputtet modtog følgende histogram og frekvensoversigt:

Hyppighedstabel for betalt (tr.)

Øvre grænse Kategori Frekvens
1000 6000 23

Således har vi bygget et histogram for modtagne betalinger for tre leveringskategorier.

Opgave 3
Ejeren af ​​en europæisk køkkenrestaurant var interesseret i detaljerne i ordrer, der blev taget i weekenden. Han begyndte at registrere antallet af ordrer på forskellige typer retter. Antag, at en restaurantejer også er interesseret i, om kunderne bestiller dessert. Han besluttede at registrere værdierne af yderligere to variabler: den besøgendes køn, og om han bestilte oksekød. Resultaterne af disse undersøgelser er vist nedenfor..

Dessertbestilling Mand Kvinde I alt
Ja 96 224 320
Nej 40 240 280
I alt 136 464600
Oksekødsbestilling
Ja 71116187
Nej 65 348 413
I alt 136 464600

Forbered modellen (Excel: relative, absolutte referencer) og beregne:
1. Hvad er sandsynligheden for, at den første kunde bestiller dessert?
2. Hvad er sandsynligheden for, at den første kunde ikke bestiller oksekød??
3. Hvad er sandsynligheden for, at den første kunde bestiller dessert eller oksekød??
4. Hvad er sandsynligheden for, at den første klient viser sig at være kvinde og ikke bestiller dessert??
5. Hvad er sandsynligheden for, at den første kunde bestiller dessert og oksekød??
6. Hvad er sandsynligheden for, at den første klient viser sig at være kvinde og ikke bestiller dessert??
7. Antag, at den første kunde, som tjeneren accepterede en ordre fra, er en kvinde. Hvad er sandsynligheden for, at hun ikke bestiller dessert?
8. Antag, at den første kunde bestilte oksekød. Hvad er sandsynligheden for, at han bestiller dessert?
9. Er klientens køn og dessertbestilling statistisk uafhængig??
10. Er bestilling af dessert og bestilling af oksekød statistisk uafhængig??

Så modellen fremstilles som følger:

Dessertbestilling Mand Kvinde I alt
Ja 96 224 320
Nej 40 240 280
I alt 136 464600
Oksekødsbestilling * * *
Ja 71116187
Nej 65 348 413
I alt 137 464600

Lad os nu gå videre til beregningerne:

1. Brug følgende beregning for at bestemme sandsynligheden for, at den første kunde bestiller dessert: 320/600. Vi får 0,5333. Vi konverterer den resulterende værdi til procent. Sandsynligheden for at bestille dessert er 53%
2. For at bestemme sandsynligheden for, at den første kunde ikke bestiller oksekød, foretager vi beregningen: 413/600. Vi får 0.688. Vi oversætter til procent og får 69% - sandsynligheden for, at klienten ikke bestiller oksekød.
3. For at bestemme sandsynligheden for, at den første kunde bestiller dessert eller oksekød, foretager vi beregninger.
Bestem sandsynligheden for at bestille dessert: 320/600 = 53%
Nu bestemmer vi sandsynligheden for at bestille oksekød: 187/600 = 31%
Sandsynligheden for at en kunde vil bestille en dessert er meget højere end sandsynligheden for at bestille oksekød. Og da summen af ​​begivenhederne A og B kaldes begivenhed A + B, som opstår, hvis og kun hvis mindst en af ​​begivenhederne forekommer: A eller B, tilføjer vi de opnåede resultater: 53% + 31% = 84%. Dette er beregningen af ​​den krævede sandsynlighed.
4. Sandsynligheden for, at den første klient viser sig at være en kvinde og ikke bestiller en dessert er: sandsynligheden for, at klienten viser sig at være en kvinde: 464/600 = 0,773 (77%), at klienten ikke vil bestille en dessert: 240/464 = 0,517 (52% ).
For at beregne den samlede sandsynlighed bruger vi reglen om multiplikation af sandsynligheder (P (A og B) = P (A | B) * P (B)) og ganger den første værdi med den anden og får den procentvise sandsynlighed: 40%.
5. Sandsynligheden for, at den første kunde bestiller dessert og oksekød, er: ifølge ovenstående eksempel beregner vi først kundens sandsynlighed for at bestille en dessert, derefter sandsynligheden for at bestille oksekød og gang derefter de opnåede værdier. 17% - dette vil være sandsynligheden for, at klienten bestiller både dessert og oksekød.
6. Sandsynligheden for, at den første klient er kvinde og ikke bestiller dessert, er: vi finder ud af sandsynligheden for, at den første klient er kvinde (464/600), og sandsynligheden for, at hun ikke bestiller dessert (240/464). Vi multiplicerer de opnåede værdier og får den ønskede sandsynlighed: 40%
7. Så i dette tilfælde har vi at gøre med afhængige begivenheder. Og vi udfører beregninger med formlen P (A + B) = P (A) + P (B) - P (AB). For at gøre dette beregner vi sandsynligheden.
Den første kunde, som tjeneren accepterede ordren fra, viste sig at være en kvinde.
Sandsynligheden for, at det er en kvinde, er 77%. Og sandsynligheden for, at hun ikke vil bestille dessert er (240/464) 52%. Nu tilføjer vi de modtagne data og trækker dem fra deres multiplikation (nedenfor er beregningen). Vi får den næste værdi - 89%.
8. Så vi har en anden type rækkefølge, og hvis vi antager, at disse begivenheder er uafhængige, men fælles, så er sandsynligheden for summen af ​​begivenheder: P (A) + P (B) - P (AB).
Lad os lave beregningerne: Sandsynligheden for, at kunden vil bestille oksekød, er 31%. Den, der bestiller desserten - 53%. Deres sum er 85%, og produktet er 17%. Vi trækker og får svaret på spørgsmålet om interesse - 68%
9. Begivenhed A kaldes uafhængig af begivenhed B, hvis sandsynligheden for begivenhed A ikke afhænger af, om begivenhed B har fundet sted eller ej. Derfor er kundens køn og dessertbestilling statistisk afhængig..
10. I tilfælde af bestilling af dessert og bestilling af oksekød er begivenhederne derfor statistisk uafhængige, da sandsynligheden for deres begivenheder ikke afhænger af hinanden..

Opgave 1 til 3 behøver ingen illustration.

Opgave 4
PIZZA.XLS-projektmappen indeholder data til 36 portioner pizza: dollarværdi, kalorier og fedt i gram for tre produktkategorier: pizzaostpizza (type 1), pizza med supermarkedost (type 2) og krydret pizza fra supermarked (type 3).
Brug PivotTables-værktøjet og statistikfunktioner.
Beregn frekvensfordeling og procentfordeling for omkostninger, kalorier og fedt.
Plot en distributionskurve (akkumuleret rentepolygon) for omkostninger, kalorier og fedt.
Undersøg analytisk og grafisk forholdet mellem variabler.
Hvilke konklusioner der kan drages om omkostningerne, antallet af kalorier og fedtindholdet i hver af pizzaens sorter?

1. Så lad os starte beregningerne ved hjælp af pivottabeller, funktioner til beregning af statistik samt Stat Pro-tilføjelsesprogrammet. Og til at begynde med bygger vi pivottabeller og undersøger fordelingen for omkostninger, kalorier og fedtindhold. For store datasæt skal du oprette drejetabeller ved at fordele dataene i grupper (eller kategorier). Denne måde at præsentere data på kaldes frekvensallokering. Frekvensallokering er en pivottabel, hvor data er kategoriseret i grupper eller kategorier. Når data grupperes i en frekvensfordeling, bliver processen med at analysere og fortolke dem mere håndterbar og meningsfuld. Når du tildeler frekvenser, skal du omhyggeligt vælge grupperingsintervallet eller gruppens rækkevidde og også beregne grænserne for hver gruppe uden at lade dem overlappe hinanden..

A. For en mere visuel overvejelse foreslår jeg at starte med at overveje frekvensfordelingen og den procentvise fordeling af omkostningerne. Til dette bruger vi PivotTables-værktøjet. Vi vælger dataarrayet, vi overfører “typen” og “navnet” til “linjens navn”. Vi overfører "pris" til "værdi". Vi får følgende tabel for omkostningerne:

Beløb efter felt Pris
Type Navn I alt
Kæde 10.16
Ost 16.97
Pepperoni DiGiorno Rising Crust Pizza Pepperoni 0.88
Freschetta Bakes & Rises Pepperoni Pizz 0.96
Sundt valg Soloer Pepperoni French French Pizza 1.62
Jeno's Crisp'n Tasty Pizza Pepperoni 0.74
Red Baron Classic Pepperoni Pizza 0.89
Red Baron Deep Dish Singles 2 Pepperoni-pizzaer 1.28
Stouffer's French Bread Pizza 2 pepperoni 1.26
Tombstone Original Pepperoni Pizza 0.88
Gravsten udstoppet skorpe Pepperoni Pizza 0.9
Tony's Original Crust Pepperoni Pizza 0.87
Totino's The Original Crisp Crust Party Pizza Pepperoni 0.64
Weight Watchers Smart Ones Bistro Selections Pepperoni Pizza 1.51
Pepperoni I alt 12,43
I alt 39,56
For et illustrativt eksempel åbnede jeg fanen "Pepperoni". Ligeledes kan værdierne for navnet på en individuel pizza ses i fanerne "Kæde" og "Ost". Dette er praktisk - du kan observere både den samlede værdi af kategorien / typen og en enkelt produktionsenhed.
Lad os nu se på den procentvise fordeling af omkostningerne på tre produktkategorier. For at gøre dette skal du ændre værdien, finde yderligere beregninger og klikke på% af det samlede antal i kolonnen.
Type Navn I alt
Kæde 25,68%
Ost Amy's Organic Crust & Tomatoes Cheese Pizza 4,85%
Baboli Original Pizza Crust lavet med Bobali Sauce og mozzarellaost 2,25%
Celeste Pizza til en ostepizza 2,96%
DiGiorno Rising Crust Pizza Four Cheese 2,38%
Freschetta Bakes & Rises 4-Cheese Pizza 2,48%
Freschetta Bakes & Rises Sauce Fyldt skorpe 4-ost Pizza 3,11%
Jacks originale ostepizza 2,33%
Kroger selvstigende skorpe fire ost pizza 2,02%
McCain Ellio's Chesse Pizza 1,37%
Michelina's Zap 'ems That'za Pizza! Ost 3,24%
Red Baron Classic 4 Cheese Pizza 2,30%
Reggio's Chicago Style Cheese Pizza 2,58%
Safeway Select Verdi Quattro Formaggio Self Rising Crust Pizza 2.12%
Tombstone Fyldt Crust Cheese Pizza 2,43%
Tombstone Original Extra Cheese Pizza 2,38%
Tony's Super Rise Crust Four-Cheese Pizza 2,43%
Totino's The Original Crisp Crust Party Pizza Cheese 1,69%
OstI alt 42,90%
Pepperoni 31,42%
I alt 100,00%
Modtaget følgende tabel over procentvis fordeling. I fremtiden (i pivottabeller) viser jeg (for nemheds skyld) kun procentfordelinger.

B. Nu konstruerer vi en lignende tabel til fordelingen af ​​kalorier (i stedet for "værdifuld" i "værdi" erstatter vi "kalorier" og konverterer til en procentfordeling).

Type Navn I alt
Kæde Domino's Hand Tossed Pepperoni Pizza 2,83%
Donimo's Deep Dish Pepperoni Pizza 3,09%
Little Caesars Round Pepperoni Pizza 2,53%
Papa Johns Original Crust Pepperoni Pizza (28 oz) 3,00%
Papa Johns Original Crust Pepperoni Pizza (37 oz) 2,53%
Pizza Hut Pan Pizza Pepperoni 2,98%
Pizza Hut Tynd & Crispy Pepperoni Pizza 2,76%
Kæde i alt 19,73%
Ost 45,53%
Pepperoni 34,73%
I alt 100,00%


B. Vi gør det samme for at opbygge et drejebord med hensyn til fedt.

Type Navn I alt
Kæde 20,82%
Ost 41,10%
Pepperoni 38,08%
I alt 100,00%

Her er de samlede værdier for de tre produktkategorier. Vi kan også se på hvert pizza navn separat.
Q. Du kan også oprette et regneark til den procentvise fordeling af omkostninger, kalorier og fedt. Det vil se sådan ud:


2. Lad os nu gå videre til konstruktionen af ​​histogrammer, der udadtil ligner en graf for en normalfordeling og med en stigning i antallet af målinger nærmer sig en graf for en normalfordeling (Gaussisk fordeling).
Så gå til fanen "Dataanalyse" og vælg "Histogram". Vælg inputinterval - i dette tilfælde skal du vælge kolonnen "Pris". Det tilbyder også at vælge lommernes interval. Vi kan lade intervallet være tomt - programmet beregner for os. Sæt derefter et kryds i "intervalprocent" og "grafoutput". Klik på OK.


Fik et histogram til pris. Den lodrette akse viser absolut renhed. Det kan ændres til relativ. For at gøre dette skal du under den viste tabel med kolonnerne "Pocket" og "Frequency" under kolonnen "Frequency" indtaste formlen "= SUM" og tilføje de absolutte frekvenser. Dernæst tilføj ud for kolonnen "Relativ frekvens". I alle celler i den nye kolonne skal du indtaste formlen, der beregner den relative frekvens: gang 100 med den absolutte frekvens og divider med det beløb, der oprindeligt blev beregnet ("= SUM", og tilføj de absolutte frekvenser). Vi citerer ikke klart.

Vi giver lignende diagrammer for henholdsvis kalorier og fedt. Sæt et kryds "Pareto" for at observere det sorterede histogram til bredden af ​​brugen af ​​værktøjssættet:

Vi ser, at den integrerede procentdel af kalorier og fedtstoffer stiger - en stigende tendens, en slags hyperbol.

3. Overvej nu den samlede afhængighed af kalorier af fedt i alle pizzaer. For at gøre dette bruger vi tilføjelsesprogrammet Stat Pro, Diagrammer, Scatterplots, indtaster dataarrayet og får følgende afhængighed:

Korrelation = 0,936 - korrelationen er næsten lig med en, hvilket indikerer en fuldstændig afhængighed af fedt og kalorier.

4. Nu beregner vi de generaliserende egenskaber for variablerne. Vi bygger distributioner efter omkostninger, kalorier og fedtindhold. Lad os bruge tilføjelsen Stat Pro Resumé statistik En variabel oversigtsstatistik. Dernæst vælger vi alle tre værdier og får følgende data:

Resume målinger for udvalgte variabler
Kaloriefedtpris
Tæl 36.000 36.000 36.000
Middel 1.099 351,806 15,611
Median 0.960 354.000 14.500
Standardafvigelse 0.329 35.733 5.156
Minimum 0.540 280.000 4.000
Maksimum 1.920 412.000 26.000
Område 1.380 132.000 22.000
Første kvartil 0,888 327,250 12,750
Tredje kvartil 1.280 378.500 19.250

Fra tabellen observerer vi middelværdier, standardafvigelser, første og tredje kvartil osv..

Resultat:
Så vi har analyseret analytisk og grafisk forholdet mellem variabler. Vi kan sige, at antallet af kalorier varierer afhængigt af typen og procentdelen af ​​fedtindhold. Omkostningerne varierer også afhængigt af arten. Det kan også ses af grafen, at kalorier og fedtstoffer er fuldstændig afhængige af hinanden, hvilket ikke kan siges om omkostningerne, for eksempel i forhold til kalorier. I dette tilfælde vil korrelationen være lav. Fra de undersøgte data blev der givet automatiske tilføjelsesværktøjer samt værktøjer som (mod, median osv.)