ШАНС-ON: Мне вот сизьге нравятся, и я от них не кодируюсь
Просто они вам не так сильно нравятся как некоторым индивидуумам наркота. А если бы больше - то побежал бы кодироваться. Блин, даже представить страшно.
Евген: _SP_, не совсем понятно как считать на семью и семьи то разные бывают. в одной 10 человек в другой 1 имхо, трудности перевода.
Трудности легко решаются если разделить цифру долга 10 трлн на 80 т - получится чуть более 100 млн что в 3,5 раза меньше населения США. Т.е. имеется в виду именно средняя семья. Правда сейчас уже 14 трлн.
А вообще мне кажется нет смысла рассчитывать этот долг на семью, на херню - это только что бы впечатлить.
Разбираться надо бы, но как-то, к сожалению, в рунете нормальной, полной аналитики я не нашел.
Вот тут, кстати, писали что правительство большую часть должно ФРС, я поискал вроде всего лишь 1,5 трлн ФРС должны, причем половина этого долга набралась за последний год.
UZPN добавил 18.07.2011 в 19:48
weblander: Долги Федерального бюджета США + долги муниципалитетов и штатов (отдельно) составляют уже около 62 трнл. $,
А откуда инфа? Не верю - наверняка цифра притянутая за уши каким-нибудь горе аналитиком - включили небось туда всяческие выплаты пенсионерам каким-нибудь на 30 лет вперед и прочие такого рода обязательства...
SeoMotion: как должен быть жёсткий контроль и лицензирование.
ха-ха :)
Мехалоч: или за то что цыган - сходи в суд районный, потребуй справедливости
ха-ха-ха :)
komdir: то бишь, свободу нарезному гладкоствольному оружию
И нарезное и гладкоствольное уже разрешено давно.
Споры идут о короткоствольном.
А вообще люди тут и не только тут, обсуждая священное право на оружие, чуть до драки не доходят. А кому-то там где-то просто насрать на все это - не будет таких прав и все. Потому что, например, "приморские партизаны" получили значительную поддержку в обществе.
Mauser: Достаточно их никогда не бывает. Вопрос именно в том, что бы по наборам понять точность нашей оценки. То есть задача строго обратная, но отягощенная наличием нескольких исходных точек. Среднее то мы возьмем, но во-первых как его брать? Скажем n1/m1=1000000 при m1=1, n1=1000000, а n2/m2=2000000 на базе в 10000. И как бы не брали, вопрос сохраняется. Вот взяли как-то, оценили - и насколько мы можем верить этому?
1. Удобнее оперировать не n/m, все же, а m/n - не принципиально но гораздо удобнее.
2. Если m = 1, то на таких данных ничего путного не посчитать - это очевидно - где всего 1, там могло быть и 2 и 3 - как видим соотношение m/n от такого незначительного изменения будет меняться в разы. Т.е. m должно быть что-то типа 1000 и тогда можно уже не плохо мерить.
Если уж учитывать такие мелкие сайты, то как я говорил: взвешивать с учетом вероятности отклонения от M/N - для таких сайтов вероятность будет очень высока и они будут мало вклада давать в конечный результат - т.е. имеет смысл их включать в расчет только если их очень много по сравнению с более посещаемыми сайтами (и кстати тогда придется формулами через факториалы пользоваться - то что я раньше приводил не подходит)
3. "На сколько можем верить" (тупая лобовая проверка, уже предложена выше):
3.1 для полученного M/N строим теоретическое распределение m/n.
3.2 Берем имеющуюся выборку mi/ni и смотрим на сколько её распределение соответствует теоретическому - если ничего общего - результат на помойку, если похоже - можем верить.
Но это тупо в лоб. Лучше конечно посчитать заранее, в той постановке, которую я предлагал:
"оценить минимальное количество таких пар, при некотором минимальном значении mi, при котором оценка M/N будет иметь необходимую точность?"
- но это надо подумать - сейчас не могу. Да и вообще мне нравится ход ваших мыслей :) Поэтому я сначала подумаю над тем не стоит ли мне приватизировать эту идею :)
К тому же в моей формулировке - это мало, для практических вычислений, нужно уже смотреть реальные данные (их распределение по m) и для них делать нормальную оценку.
Mauser: ведь на самом деле мы не знаем N. Соответственно вопрос выворачивается наизнанку: у нас есть доступ к статистике по I сайтам. Их посещаемость согласно панели и согласно реальным данным соответственно m1, n1; m2, n2; ...mi,ni. Размер панели мы знаем. Вопрос теперь в оценке N.
Не совсем понял наверное. Если есть достаточно наборов mi ni, то берете и просто усредняете (можно сложно усреднить - взвешивать с учетом вероятности отклонения от M/N, но здесь это наверное не нужно совсем) , смотрите потом всякую дисперсию и соответствие распределению вероятности по теории для оценки качества этого результата. Для лучшего качества лучше отбирать те пары где m побольше.
Или нужно оценить минимальное количество таких пар, при некотором минимальном значении mi, при котором оценка M/N будет иметь необходимую точность?
Мне вот сизьге нравятся, и я от них не кодируюсь
Просто они вам не так сильно нравятся как некоторым индивидуумам наркота. А если бы больше - то побежал бы кодироваться. Блин, даже представить страшно.
_SP_, не совсем понятно как считать на семью и семьи то разные бывают. в одной 10 человек в другой 1 имхо, трудности перевода.
Трудности легко решаются если разделить цифру долга 10 трлн на 80 т - получится чуть более 100 млн что в 3,5 раза меньше населения США. Т.е. имеется в виду именно средняя семья. Правда сейчас уже 14 трлн.
А вообще мне кажется нет смысла рассчитывать этот долг на семью, на херню - это только что бы впечатлить.
Разбираться надо бы, но как-то, к сожалению, в рунете нормальной, полной аналитики я не нашел.
Вот тут, кстати, писали что правительство большую часть должно ФРС, я поискал вроде всего лишь 1,5 трлн ФРС должны, причем половина этого долга набралась за последний год.
UZPN добавил 18.07.2011 в 19:48
Долги Федерального бюджета США + долги муниципалитетов и штатов (отдельно) составляют уже около 62 трнл. $,
А откуда инфа? Не верю - наверняка цифра притянутая за уши каким-нибудь горе аналитиком - включили небось туда всяческие выплаты пенсионерам каким-нибудь на 30 лет вперед и прочие такого рода обязательства...
Домохозяйство и корпорации должны в первую очередь самим же себе. Т.е. они проели свое будущее.
чуть травму мозга не получил, пытаясь эту логику понять.
Основной кредитор США - это ФРС США.
А конкретно, сколько триллионов они задолжали ФРС? Ну или хотя бы ссылку какую-нибудь на инфу. Ну или на порно хотя бы, если на инфу нет.
Лично я счастлив и полностью доволен жизнью.
Перманентно или с перерывами на похмелье?
как должен быть жёсткий контроль и лицензирование.
ха-ха :)
или за то что цыган - сходи в суд районный, потребуй справедливости
ха-ха-ха :)
то бишь, свободу нарезному гладкоствольному оружию
И нарезное и гладкоствольное уже разрешено давно.
Споры идут о короткоствольном.
А вообще люди тут и не только тут, обсуждая священное право на оружие, чуть до драки не доходят. А кому-то там где-то просто насрать на все это - не будет таких прав и все. Потому что, например, "приморские партизаны" получили значительную поддержку в обществе.
Достаточно их никогда не бывает. Вопрос именно в том, что бы по наборам понять точность нашей оценки. То есть задача строго обратная, но отягощенная наличием нескольких исходных точек. Среднее то мы возьмем, но во-первых как его брать? Скажем n1/m1=1000000 при m1=1, n1=1000000, а n2/m2=2000000 на базе в 10000. И как бы не брали, вопрос сохраняется. Вот взяли как-то, оценили - и насколько мы можем верить этому?
1. Удобнее оперировать не n/m, все же, а m/n - не принципиально но гораздо удобнее.
2. Если m = 1, то на таких данных ничего путного не посчитать - это очевидно - где всего 1, там могло быть и 2 и 3 - как видим соотношение m/n от такого незначительного изменения будет меняться в разы. Т.е. m должно быть что-то типа 1000 и тогда можно уже не плохо мерить.
Если уж учитывать такие мелкие сайты, то как я говорил: взвешивать с учетом вероятности отклонения от M/N - для таких сайтов вероятность будет очень высока и они будут мало вклада давать в конечный результат - т.е. имеет смысл их включать в расчет только если их очень много по сравнению с более посещаемыми сайтами (и кстати тогда придется формулами через факториалы пользоваться - то что я раньше приводил не подходит)
3. "На сколько можем верить" (тупая лобовая проверка, уже предложена выше):
3.1 для полученного M/N строим теоретическое распределение m/n.
3.2 Берем имеющуюся выборку mi/ni и смотрим на сколько её распределение соответствует теоретическому - если ничего общего - результат на помойку, если похоже - можем верить.
Но это тупо в лоб. Лучше конечно посчитать заранее, в той постановке, которую я предлагал:
"оценить минимальное количество таких пар, при некотором минимальном значении mi, при котором оценка M/N будет иметь необходимую точность?"
- но это надо подумать - сейчас не могу. Да и вообще мне нравится ход ваших мыслей :) Поэтому я сначала подумаю над тем не стоит ли мне приватизировать эту идею :)
К тому же в моей формулировке - это мало, для практических вычислений, нужно уже смотреть реальные данные (их распределение по m) и для них делать нормальную оценку.
Тестовый пендель? Если устоял, значит пусть и дальше стоит
Тогда надо сначала в начальную школу сходить - пендель откалибровать.
какие пузырики, меня только от вида шампанского уже мутит
Значит опыт общения с напитком богатый :)
ведь на самом деле мы не знаем N. Соответственно вопрос выворачивается наизнанку: у нас есть доступ к статистике по I сайтам. Их посещаемость согласно панели и согласно реальным данным соответственно m1, n1; m2, n2; ...mi,ni. Размер панели мы знаем. Вопрос теперь в оценке N.
Не совсем понял наверное. Если есть достаточно наборов mi ni, то берете и просто усредняете (можно сложно усреднить - взвешивать с учетом вероятности отклонения от M/N, но здесь это наверное не нужно совсем) , смотрите потом всякую дисперсию и соответствие распределению вероятности по теории для оценки качества этого результата. Для лучшего качества лучше отбирать те пары где m побольше.
Или нужно оценить минимальное количество таких пар, при некотором минимальном значении mi, при котором оценка M/N будет иметь необходимую точность?