Параметры параметрывыборки способвыборки сейчас указан неизвестный способ выборки

Обновление на ЗУП 3.1.18.46 — ошибка. Есть кто уже обновлял на эту версию?

Ошибка в модуле ОбновлениеИнформационнойБазыСлужебный

// Проверить корректность заполнения параметров выборки данных обработчика обновления.
//
// Параметры:
// ПараметрыВыборки — см. ОбновлениеИнформационнойБазы.ДополнительныеПараметрыВыборкиДанныхДляМногопоточнойОбработки
//
Процедура ПроверитьПараметрыВыборки(ПараметрыВыборки)

СпособВыборки = ПараметрыВыборки.СпособВыборки;
ИзвестныйСпособ = (СпособВыборки = ОбновлениеИнформационнойБазы.СпособВыборкиИзмеренияНезависимогоРегистраСведений())
Или (СпособВыборки = ОбновлениеИнформационнойБазы.СпособВыборкиРегистраторыРегистра())
Или (СпособВыборки = ОбновлениеИнформационнойБазы.СпособВыборкиСсылки());
Если Не ИзвестныйСпособ Тогда
ШаблонСообщения = НСтр(
«ru = ‘Укажите способ выборки в процедуре регистрации данных к обновлению.
|Указывается в «»Параметры.ПараметрыВыборки.СпособВыборки»».
|Сейчас указан неизвестный способ выборки «»%1″».'»);
ВызватьИсключение СтроковыеФункцииКлиентСервер.ПодставитьПараметрыВСтроку(ШаблонСообщения, СпособВыборки);
КонецЕсли;

ТаблицыУказаны = Не ПустаяСтрока(ПараметрыВыборки.ПолныеИменаОбъектов)
Или Не ПустаяСтрока(ПараметрыВыборки.ПолныеИменаРегистров);
Если Не ТаблицыУказаны Тогда
ВызватьИсключение НСтр(
«ru = ‘Укажите обрабатываемые таблицы в процедуре регистрации данных к обновлению.
|Указывается в «»Параметры.ПараметрыВыборки.ПолныеИменаОбъектов»» и/или
|»»Параметры.ПараметрыВыборки.ПолныеИменаРегистров»».'»);
КонецЕсли;

Поиск данных для обработчика обновления «РегистрыСведений.ПодписываемыеВидыЭД.ОбработатьДанныеДляПереходаНаНовуюВерсию»

Что это за нафик? В этой части никаких изменений в базе не было.
Подскажите, как решить?

Источник

Помогите разобраться с параметром выборки.

Пожалуйста помогите разобраться с параметром выборки.

Путем долгих мучений сделана маленькая конфигурация, но остался последний момент. Не работает отбор по параметрам.
.
Макет = Отчеты.Отчет1.ПолучитьМакет(«Макет»);
Запрос = Новый Запрос;
ТекстУсловий = «»;
Если ЗначениеЗаполнено(ВыбВрач) Тогда
ТекстУсловий = ТекстУсловий + »
| И Рецепт.Врач = &ЗапросВрач»;
Запрос.УстановитьПараметр(«ЗапросВрач»,ВыбВрач);
КонецЕсли;

Запрос.Текст =
«ВЫБРАТЬ
| Рецепт.Ссылка,
| Рецепт.Представление,
| Рецепт.ВерсияДанных,
| Рецепт.ПометкаУдаления,
| Рецепт.Номер,
| Рецепт.Дата,
| Рецепт.Проведен,
| Рецепт.Серия,
| Рецепт.НомерРецепта,
| Рецепт.ДатаВыписки,
| Рецепт.Подразделение,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.Подразделение),
| Рецепт.ФИОПациента,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.ФИОПациента),
| Рецепт.МКБ,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.МКБ),
| Рецепт.Врач,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.Врач),
| Рецепт.НомерПачки,
| Рецепт.Номенклатура,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.Номенклатура),
| Рецепт.Количество КАК Количество,
| Рецепт.Цена,
| Рецепт.Сумма КАК Сумма,
| Рецепт.ПДатаРождения,
| Рецепт.Пполис,
| Рецепт.ПАдрес,
| Рецепт.ПЕИН
|ИЗ
| Документ.Рецепт КАК Рецепт
| Где
| Рецепт.Дата >= &ДатаНач
| И
| Рецепт.Дата бомболюк

Источник

указывается в параметры параметрывыборки способвыборки сейчас указан неизвестный способ выборки

Ошибка в модуле ОбновлениеИнформационнойБазыСлужебный

СпособВыборки = ПараметрыВыборки.СпособВыборки;
ИзвестныйСпособ = (СпособВыборки = ОбновлениеИнформационнойБазы.СпособВыборкиИзмеренияНезависимогоРегистраСведений())
Или (СпособВыборки = ОбновлениеИнформационнойБазы.СпособВыборкиРегистраторыРегистра())
Или (СпособВыборки = ОбновлениеИнформационнойБазы.СпособВыборкиСсылки());
Если Не ИзвестныйСпособ Тогда
ШаблонСообщения = НСтр(
«ru = ‘Укажите способ выборки в процедуре регистрации данных к обновлению.
|Указывается в «»Параметры.ПараметрыВыборки.СпособВыборки»».
|Сейчас указан неизвестный способ выборки «»%1″».’»);
ВызватьИсключение СтроковыеФункцииКлиентСервер.ПодставитьПараметрыВСтроку(ШаблонСообщения, СпособВыборки);
КонецЕсли;

ТаблицыУказаны = Не ПустаяСтрока(ПараметрыВыборки.ПолныеИменаОбъектов)
Или Не ПустаяСтрока(ПараметрыВыборки.ПолныеИменаРегистров);
Если Не ТаблицыУказаны Тогда
ВызватьИсключение НСтр(
«ru = ‘Укажите обрабатываемые таблицы в процедуре регистрации данных к обновлению.
|Указывается в «»Параметры.ПараметрыВыборки.ПолныеИменаОбъектов»» и/или
|»»Параметры.ПараметрыВыборки.ПолныеИменаРегистров»».’»);
КонецЕсли;

Поиск данных для обработчика обновления «РегистрыСведений.ПодписываемыеВидыЭД.ОбработатьДанныеДляПереходаНаНовуюВерсию»

Что это за нафик? В этой части никаких изменений в базе не было.
Подскажите, как решить?

Помогите разобраться с параметром выборки.

Пожалуйста помогите разобраться с параметром выборки.

Путем долгих мучений сделана маленькая конфигурация, но остался последний момент. Не работает отбор по параметрам.
.
Макет = Отчеты.Отчет1.ПолучитьМакет(«Макет»);
Запрос = Новый Запрос;
ТекстУсловий = «»;
Если ЗначениеЗаполнено(ВыбВрач) Тогда
ТекстУсловий = ТекстУсловий + »
| И Рецепт.Врач = &ЗапросВрач»;
Запрос.УстановитьПараметр(«ЗапросВрач»,ВыбВрач);
КонецЕсли;

Запрос.Текст =
«ВЫБРАТЬ
| Рецепт.Ссылка,
| Рецепт.Представление,
| Рецепт.ВерсияДанных,
| Рецепт.ПометкаУдаления,
| Рецепт.Номер,
| Рецепт.Дата,
| Рецепт.Проведен,
| Рецепт.Серия,
| Рецепт.НомерРецепта,
| Рецепт.ДатаВыписки,
| Рецепт.Подразделение,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.Подразделение),
| Рецепт.ФИОПациента,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.ФИОПациента),
| Рецепт.МКБ,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.МКБ),
| Рецепт.Врач,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.Врач),
| Рецепт.НомерПачки,
| Рецепт.Номенклатура,
| ПРЕДСТАВЛЕНИЕ(Рецепт.Номенклатура),
| Рецепт.Количество КАК Количество,
| Рецепт.Цена,
| Рецепт.Сумма КАК Сумма,
| Рецепт.ПДатаРождения,
| Рецепт.Пполис,
| Рецепт.ПАдрес,
| Рецепт.ПЕИН
|ИЗ
| Документ.Рецепт КАК Рецепт
| Где
| Рецепт.Дата >= &ДатаНач
| И
| Рецепт.Дата бомболюк

Схемы отбора в выборку

Схема отбора в выборку — это детальное описание того, какие данные и каким способом будут получены. Есть много схем для отбора в выборку, поэтому нужно выбрать для исследований такую, которая даст наиболее репрезентативные результаты. Репрезентативность выборки — это соответствие характеристик выборки характеристикам популяции.

В идеале лучше работать со всей генеральной совокупностью, но это занимает много времени и ресурсов. Поэтому можно исследовать только ее часть, что и называется выборкой. Затем исследуются элементы, которые попали в выборку. На основе полученных значений оцениваются неизвестные элементы выборки.

Основные принципы отбора в выборку

Идея состоит в том, чтобы перенести результаты на всю генеральную совокупность. Поэтому выборка должна быть репрезентативной. Другими словами она пропорциональна как подгруппам, так и всей совокупности, и не исключает каких-либо отдельных групп.

Выборка должна быть настолько большой, насколько это возможно, чтобы избежать ошибочных суждений. По сути выборкой может быть любое подмножество генеральной совокупности.

Если выборка недостаточно репрезентативна — исследование будет считаться предвзятым. Если она будет недостаточно большой — неточным.

Если правильно подобрать связь между выборкой и совокупностью, тогда можно сделать правильные заключения о природе всей совокупности. Лучше быть возможно правым, чем точно не правым.

Схемы отбора для вероятностных выборок

Вероятностные выборки подразумевают, что исследователь абсолютно уверен в связях выборки с генеральной совокупностью. Если же связи не прослеживаются или в наличии имеются не все элементы генеральной совокупности используется невероятностная выборка.

На основе жеребьевки

Схема отбора состоит в том, чтобы провести ряд испытаний без возвращения элемента в генеральную совокупность. Каждый элемент совокупности имеет одинаковые шансы попасть в выборку.

Из генеральной совокупности N случайным образом отбирается один элемент, вероятность попадания элемента в выборку равна 1/N. Затем из выборки N-1 выбирается второй элемент с вероятностью 1/(N-1) и так далее до n-го элемента с вероятностью 1/(N-n).

Выборка. Типы выборок. Расчет ошибки выборки

Калькуляторы

Генеральная совокупность

Суммарная численность объектов наблюдения (люди, домохозяйства, предприятия, населенные пункты и т.д.), обладающих определенным набором признаков (пол, возраст, доход, численность, оборот и т.д.), ограниченная в пространстве и времени. Примеры генеральных совокупностей

Выборка (Выборочная совокупность)

Часть объектов из генеральной совокупности, отобранных для изучения, с тем чтобы сделать заключение обо всей генеральной совокупности. Для того чтобы заключение, полученное путем изучения выборки, можно было распространить на всю генеральную совокупность, выборка должна обладать свойством репрезентативности.

Репрезентативность выборки

Свойство выборки корректно отражать генеральную совокупность. Одна и та же выборка может быть репрезентативной и нерепрезентативной для разных генеральных совокупностей.
Пример:

В то же время, указанные выборки (при соблюдении прочих условий) могут отлично репрезентировать москвичей-автовладельцев, небольшие и средние российские предприятия и покупателей, совершающих покупки на рынках соответственно.
Важно понимать, что репрезентативность выборки и ошибка выборки – разные явления. Репрезентативность, в отличие от ошибки никак не зависит от размера выборки.
Пример:
Как бы мы не увеличивали количество опрошенных москвичей-автовладельцев, мы не сможем репрезентировать этой выборкой всех москвичей.

Ошибка выборки (доверительный интервал)

Отклонение результатов, полученных с помощью выборочного наблюдения от истинных данных генеральной совокупности.
Ошибка выборки бывает двух видов – статистическая и систематическая. Статистическая ошибка зависит от размера выборки. Чем больше размер выборки, тем она ниже.
Пример:
Для простой случайной выборки размером 400 единиц максимальная статистическая ошибка (с 95% доверительной вероятностью) составляет 5%, для выборки в 600 единиц – 4%, для выборки в 1100 единиц – 3% Обычно, когда говорят об ошибке выборки, подразумевают именно статистическую ошибку.
Систематическая ошибка зависит от различных факторов, оказывающих постоянное воздействие на исследование и смещающих результаты исследования в определенную сторону.
Пример:

В некоторых случаях, когда известны истинные распределения, систематическую ошибку можно нивелировать введением квот или перевзвешиванием данных, но в большинстве реальных исследований даже оценить ее бывает достаточно проблематично.

Типы выборок

Выборки делятся на два типа:

1. Вероятностные выборки
1.1 Случайная выборка (простой случайный отбор)
Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел.
1.2 Механическая (систематическая) выборка
Разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом ‘n’ отбирается каждый ‘k’-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом – N=n*k
1.3 Стратифицированная (районированная)
Применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом.
1.4 Серийная (гнездовая или кластерная) выборка
При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.

2.Невероятностные выборки
Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям – доступности, типичности, равного представительства и т.д..
2.1. Квотная выборка
Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей) Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто.
2.2. Метод снежного кома
Выборка строится следующим образом. У каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.)
2.3 Стихийная выборка
Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок – опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром – активностью респондентов.
2.4 Выборка типичных случаев
Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значения.

Курс лекций по теории статистики

Калькулятор расчета ошибки и размера выборки (для простой случайной выборки)

Пояснения к полям:
Доверительная вероятность
Вероятность того, что доверительный интервал накроет неизвестное истинное значение параметра, оцениваемого по выборочным данным. В практике исследований чаще всего используют 95%-ую доверительную вероятность
Ошибка выборки (доверительный интервал)
Интервал, вычисленный по выборочным данным, который с заданной вероятностью (доверительной) накрывает неизвестное истинное значение оцениваемого параметра распределения.
Доля признака
Ожидаемая доля признака, для которого рассчитывается ошибка. В случае, если данные о доле признака отсутствуют, необходимо использовать значение равное 50, при котором достигается максимальная ошибка.

Калькулятор расчета статистической значимости различий

Оставить свои комментарии по затронутой теме Вы можете на наших страницах в Facebook и Вконтакте.

Указывается в параметры параметрывыборки способвыборки сейчас указан неизвестный способ выборки

1. Задачи математической статистики.

4. Статистическое распределение выборки.

5. Эмпирическая функция распределения.

6. Полигон и гистограмма.

7. Числовые характеристики вариационного ряда.

8. Статистические оценки параметров распределения.

9. Интервальные оценки параметров распределения.

1. Задачи и методы математической статистики

Пусть требуется изучить совокупность однородных объектов относительно некоторого качественного или количественного признака, характеризующего эти объекты. Например, если имеется партия деталей, то качественным признаком может служить стандартность детали, а количественным- контролируемый размер детали.

Иногда проводят сплошное исследование, т.е. обследуют каждый объект относительно нужного признака. На практике сплошное обследование применяется редко. Например, если совокупность содержит очень большое число объектов, то провести сплошное обследование физически невозможно. Если обследование объекта связано с его уничтожением или требует больших материальных затрат, то проводить сплошное обследование не имеет смысла. В таких случаях случайно отбирают из всей совокупности ограниченное число объектов (выборочную совокупность) и подвергают их изучению.

Основная задача математической статистики заключается в исследовании всей совокупности по выборочным данным в зависимости от поставленной цели, т.е. изучение вероятностных свойств совокупности: закона распределения, числовых характеристик и т.д. для принятия управленческих решений в условиях неопределенности.

Генеральная совокупность – это совокупность объектов, из которой производится выборка.

Выборочная совокупность (выборка) – это совокупность случайно отобранных объектов.

Если из 1000 деталей отобрано для обследования 100 деталей, то объем генеральной совокупности N = 1000, а объем выборки n = 100.

При составлении выборки можно поступить двумя способами: после того, как объект отобран и над ним произведено наблюдение, он может быть возвращен либо не возвращен в генеральную совокупность. Т.о. выборки делятся на повторные и бесповторные.

Повторной называют выборку, при которой отобранный объект (перед отбором следующего) возвращается в генеральную совокупность.

Бесповторной называют выборку, при которой отобранный объект в генеральную совокупность не возвращается.

На практике обычно пользуются бесповторным случайным отбором.

Для того, чтобы по данным выборки можно было достаточно уверенно судить об интересующем признаке генеральной совокупности, необходимо, чтобы объекты выборки правильно его представляли. Выборка должна правильно представлять пропорции генеральной совокупности. Выборка должна быть репрезентативной (представительной).

В силу закона больших чисел можно утверждать, что выборка будет репрезентативной, если ее осуществлять случайно.

Если объем генеральной совокупности достаточно велик, а выборка составляет лишь незначительную часть этой совокупности, то различие между повторной и бесповторной выборками стирается; в предельном случае, когда рассматривается бесконечная генеральная совокупность, а выборка имеет конечный объем, это различие исчезает.

В американском журнале «Литературное обозрение» с помощью статистических методов было проведено исследование прогнозов относительно исхода предстоящих выборов президента США в 1936 году. Претендентами на этот пост были Ф.Д. Рузвельт и А. М. Ландон. В качестве источника для генеральной совокупности исследуемых американцев были взяты справочники телефонных абонентов. Из них случайным образом были выбраны 4 миллиона адресов., по которым редакция журнала разослала открытки с просьбой высказать свое отношение к кандидатам на пост президента. Обработав результаты опроса, журнал опубликовал социологический прогноз о том, что на предстоящих выборах с большим перевесом победит Ландон. И … ошибся: победу одержал Рузвельт.
Этот пример можно рассматривать, как пример нерепрезентативной выборки. Дело в том, что в США в первой половине двадцатого века телефоны имела лишь зажиточная часть населения, которые поддерживали взгляды Ландона.

На практике применяются различные способы отбора, которые можно разделить на 2 вида:

1. Отбор не требует расчленения генеральной совокупности на части (а) простой случайный бесповторный; б) простой случайный повторный).

2. Отбор, при котором генеральная совокупность разбивается на части. (а) типичный отбор; б) механический отбор; в) серийный отбор).

Простым случайным называют такой отбор, при котором объекты извлекаются по одному из всей генеральной совокупности (случайно).

Типичным называют отбор, при котором объекты отбираются не из всей генеральной совокупности, а из каждой ее «типичной» части. Например, если деталь изготавливают на нескольких станках, то отбор производят не из всей совокупности деталей, произведенных всеми станками, а из продукции каждого станка в отдельности. Таким отбором пользуются тогда, когда обследуемый признак заметно колеблется в различных «типичных» частях генеральной совокупности.

Механическим называют отбор, при котором генеральную совокупность «механически» делят на столько групп, сколько объектов должно войти в выборку, а из каждой группы отбирают один объект. Например, если нужно отобрать 20 % изготовленных станком деталей, то отбирают каждую 5-ую деталь; если требуется отобрать 5 % деталей- каждую 20-ую и т.д. Иногда такой отбор может не обеспечивать репрезентативность выборки (если отбирают каждый 20-ый обтачиваемый валик, причем сразу же после отбора производится замена резца, то отобранными окажутся все валики, обточенные затупленными резцами).

Серийным называют отбор, при котором объекты отбирают из генеральной совокупности не по одному, а «сериями», которые подвергают сплошному обследованию. Например, если изделия изготавливаются большой группой станков-автоматов, то подвергают сплошному обследованию продукцию только нескольких станков.

На практике часто применяют комбинированный отбор, при котором сочетаются указанные выше способы.

4. Статистическое распределение выборки

Если количество вариант велико или выборка производится из непрерывной генеральной совокупности, то вариационный ряд составляется не по отдельным точечным значениям, а по интервалам значений генеральной совокупности. Такой вариационный ряд называется интервальным. Длины интервалов при этом должны быть равны.

Статистическим распределением выборки называется перечень вариант и соответствующих им частот или относительных частот.

Статистическое распределение можно задать также в виде последовательности интервалов и соответствующих им частот (суммы частот, попавших в этот интервал значений)

Точечный вариационный ряд частот может быть представлен таблицей:

Источник