Вековые разбор слова по составу: «вековые» — корень слова, разбор по составу (морфемный разбор слова)

admin

Содержание

Предложения со словом «Вековой». Примеры.

1.  Выручили дальность, заброшенность, вековой уклад натурального, по существу, хозяйства.

 Анатолий Рыбаков — Дети Арбата

2.  Острыми ногтями мускулистых пальцев вырывали они комья земли из самой середины вековой звериной тропы.

 Эдгар Берроуз — Приключения Тарзана в джунглях

3.  Когда революция пробудила его, он решил, что сбывается его вековой сон о жизни особняком, об анархическом хуторском существовании трудами рук своих, без зависимости и обязательств кому бы то ни было.

 Борис Пастернак — Доктор Живаго

4.  Волчонок очутился в плену у своих предков, в плену благоговейного страха, рожденного вековой борьбой и опытом, накопленным поколениями.

 Джек Лондон — Белый Клык

5.  Лес по обоим берегам был вековой давности, а через такой легче пробираться, чем сквозь густую поросль кустарника, поэтому наша поклажа не причиняла нам особых неудобств.

 Артур Конан Дойль — Затерянный мир

6.  И пастухам, и их собакам случалось вздрагивать при звуке рухнувшей от старости вековой ели.

 Александр Дюма — Джузеппе Бальзамо

7.  Бату-хан на вороном коне остановился около высокой вековой сосны.

 Василий Ян — Батый

8.  После долгого молчания, которое показалось мне вековой пыткой, батюшка, наконец, решил начать разговор.

 Фредерик Марриет — Приключения Ардента Троутона

9.  Везде я старался пробудить народ от вековой спячки.

 Генри Хаггард — Сердце Мира

10.  Низкий проход был пропитан вековой затхлостью, как-будто им не пользовались долгое время.

 Эдгар Берроуз — Гигант с Марса

11.  Весь всемирный вековой опыт, указывающий на то, что дети незаметным путем от колыбели делаются мужами, не существовал для графини.

 Лев Толстой — Война и мир

12.  Не успели мы отреагировать, как маг взмахнул вспыхнувшим сотней молний посохом, и огромный электрический разряд толщиной с вековой дуб ударила в основание башни.

 Александр Кондратов — Новый мир

13.  Книга подвела итог более чем вековой полемике о письменности майя.

 Александр Кондратов — Погибшие цивилизации

14.  Продолжая ломать голову над этой вековой загадкой, он уснул на жестком полу своей камеры.

 Эдгар Берроуз — Тарзан Непобедимый

15.  Таков был закон стаи, вековой волчий инстинкт надругательства над поверженным.

 Джеймс Кервуд — Быстрая Молния

Мы подобрали для Вас Примеры предложений со словом «Вековой» и решение на такое задание школьного курса как Составить предложение со словом «Вековой».

Поделитесь страницей с друзьями — это лучшая благодарность

Оцени материал

12 голосов, оценка 4.667 из 5

Найти предложения с другим словом

Все разделы Антонимы Деление на слоги Однокоренные слова Перенос слова Предложения со словом Разбор слова по составу Синонимы Склонение слова по падежам Ударение в слове Фонетический разбор слова Любую Корень Окончание Приставку Суффикс

Если материал Вам помог, поделитесь ссылкой на сайт. Спасибо.

Памятка-тренинг для разбора слов по составу | Методическая разработка по русскому языку (2 класс) на тему:

Опубликовано 19.12.2014 — 22:11 — Новосад Татьяна Николаевна

Памятка-тренинг для разбора слов по составу со 2 класса. Учащиеся используют алгоритм разбора слов, суффиксы, приставки, т.о. приобретают навык поиска информации и разбора слов.

Скачать:


Предварительный просмотр:

Памятка-тренинг

Разбор слов по составу   

  1. Окончание       (измени форму слова: один-много, есть-нет-думаю о…, он-она-оно-они)
  2. Основа                 (без окончания)
  3. Корень              (подбери родственные  слова)
  4. Приставка               (найди перед корнем)                            служат для образования
  5. Суффикс          (найди между корнем и окончанием)               родственных слов

ПОМНИ: у глаголов прошедшего времени два суффикса, суффикс -л- показатель прошедш. времени.

           Приставки   запомни и пиши слитно

     Суффиксы   запомни правописание

О-

Об-      обо-

От-      ото-

До-

По-

Под-   подо-

Воз-     вос-

Про-

Без-

Бес-

Вз-   взо-

Из-   ис-

С-     со-

У-

На-

Над-   надо-

За-

В-        во-

Вы-

При-

Пре-

Пред- предо-

Пере-

-к-

-ок-

-ек-       -ёк-

-ик-

-чик-

-оньк-

-еньк-

-ечк-     -ичк-

-очк-

-ят-

-ов-    -ев-

-ск-

-иц-    -ец-

-их-

-ник-

-инк-

-н-  -ан-

-ин-    -ын-

-анн-  -янн-

-щик-

-ищ-

-лищ-

-ышк-

-ишк-

-ушк-

-юшк-

-ист-

-арь-

-ист-

-тель-

-итель-

-оват-

-еват-

-онок-

-ёнок-

        -л-

-а- -и- -о- -я-

 -е-  -у-  -ы-

                                         Тренинг  для разбора по составу.

  1. Водичка, варёный, вырубка, окраина, посуда, глаз.                                                  
  2. Бедняк, заварка, больной, подставка, земелька, мёд.                                                    
  3. Обрезки, горными, озимая, накормили, вылетает, соль.                                                
  4. Умытый, веточка, заморские, побелка, гусята, порт.
  5. Соринка, заморозки, гриб, пилить, подкормка, гористый.
  6. Машенька, кормить, родители, поморы, подвеска, ледок.
  7. Лесник, цветёт, глухой, гудки, безводный, съестное.
  8. Вековые, берёзонька, перестрелка, лес, зверьки.
  9. Моряк, снежные, походка, глазной, голубоватый, зима.
  10. Холодок, осинник, волчица, перелесок, поросята, заплыть.
  11. Стебелёк, запах, звёздочка, темнеть, глазик, игрушка.
  12. Лесник, маленький, травка, накормила, домище, медок.
  13. Волк, прописи, осинка, погремушка, верблюдица, идём.
  14. Аленький, бабушка, арбузик, бычок, дружный, изгородь.
  15. Вечереет, удивил, молоток, народы, вагон, Димочка.
  16. Переплыли, глупость, доченька, приморский, творог.
  17. Кормушка, лесок, город, глазные, подберёзовик.
  18. Выход, наводнение, городской, арбуз, дружище, медок.
  19. Праздник, верхушка, дежурный, морозец, тополь.
  20. Глупый, морячка, нападение, тележка, водица, рис.
  21. Творожный, землянка, проигрыш, известняк, котик.
  22. Молоточек, подкормка, решили, новенький, зимушка.
  23. Пёрышко, позвонит, дошкольный, берёзовые, стрелок.
  24. Маленький, зелёный, подъезд, поехали, зайчишка, заварка

По теме: методические разработки, презентации и конспекты

Урок-путешествие по русскому языку. 3 класс «Обобщение знаний о составе слова. Упражнение в разборе слов по составу.»

Части слова. Занимательные задания….

Правила выполнения фонетического разбора слова и разбора слова по составу.

Памятки для выполнения грамматических заданий для учащихся начальных классов. Фонетический (звуко-буквенный) разбор слова и разбор слова по составу….

«Составление слов по схемам. Порядок разбора слов по составу» Русский язык 3 класс «Школа 2100»

Цель: создать условия для исследования и  обобщения знаний о частях слова, развивать умения разбирать слова по составу и составлять слова по схемам.Задачи:- создать условия для исследо…

«Составление слов по схемам. Порядок разбора слов по составу» Русский язык 3 класс «Школа 2100»

Цель: создать условия для исследования и  обобщения знаний о частях слова, развивать умения разбирать слова по составу и составлять слова по схемам.Задачи:- создать условия для исследо…

урок русского языка «Основа слова. Разбор слов по составу»

Урок разработан для 2-го класса по УМК «Начальная школа XXI века». Данный урок содействует развитию мышления обучающихся, пробуждает интерес к знаниям по русскому языку, развивает их языковое чу…

Памятка- алгоритм разбора слова по составу (морфемный разбор).

Материал содержит порядок разбора, особенности выделения морфем, примеры и образец рассуждения….

Разбор слова по составу или морфемный разбор.

Разбор слова по составу, или морфемный разбор, — выделение частей, из которых слово состоит. Чтобы научиться делать разборы, необходимо обладать знаниями о частях слова и словообразовании, изуче…


Поделиться:

 

когортный анализ влияния возраста и периода | Государственное здравоохранение Колумбии

Обзор

Программное обеспечение

Описание

веб-сайтов

Показания

Курсы

 

Обзор

На этой странице кратко описывается когортный анализ возрастных периодов и приводится аннотированный список ресурсов.

Описание

Эффект когорты возрастного периода

Анализ когорты возрастного периода (APC) играет важную роль в понимании изменяющихся во времени элементов в эпидемиологии. В частности, анализ APC различает три типа изменяющихся во времени явлений: эффекты возраста, эффекты периода и когортные эффекты. (1)
Воздействие возраста  – это вариации, связанные с биологическими и социальными процессами старения, характерными для отдельных лиц. (2) Они включают физиологические изменения и накопление социального опыта, связанные со старением, но не связанные с периодом времени или возрастной когортой, к которой относится возраст. принадлежит индивид. В эпидемиологических исследованиях возрастные эффекты обычно обозначаются различной частотой заболеваний в разных возрастных группах.
Эффекты периода  результат внешних факторов, которые одинаково влияют на все возрастные группы в определенное календарное время.

Это может быть вызвано целым рядом экологических, социальных и экономических факторов, например. война, голод, экономический кризис. Методологические изменения в определениях результатов, классификациях или методах сбора данных также могут привести к влиянию периода на данные. (3)
Эффекты когорты  – это вариации, возникающие в результате уникального опыта/воздействия группы субъектов (когорты) по мере их перемещения во времени. Наиболее часто определяемой группой в эпидемиологии является когорта рождения, основанная на годе рождения, и она описывается как разница в риске последствий для здоровья в зависимости от года рождения. Таким образом, когортный эффект имеет место, когда распространение болезней, возникающих в результате воздействия, по-разному влияет на возрастные группы. В эпидемиологии когортный эффект концептуализируется как взаимодействие или модификация эффекта из-за периодического эффекта, который по-разному проявляется в зависимости от возраста в зависимости от воздействия или восприимчивости к этому событию или причине.
(4)
В отличие от этой концептуализации когортного эффекта как модификации эффекта в эпидемиологии, в социологической литературе когортный эффект рассматривается как структурный фактор, представляющий собой сумму всех уникальных воздействий, испытанных когортой с рождения. В этом случае эффект возраста и периода понимается как искажающие эффект когорты, а анализ APC направлен на то, чтобы отделить независимое влияние возраста, периода и когорты. (4) Большинство стратегий анализа APC основаны на социологической модели эффекта когорты. осмыслить независимое влияние возраста, периода и когорты.
Проблема идентификации в APC
: анализ APC направлен на описание и оценку независимого влияния возраста, периода и когорты на изучаемый исход для здоровья. Различные используемые стратегии направлены на разделение дисперсии на уникальные компоненты, связанные с возрастом, периодом и когортными эффектами (4). Однако существует серьезное препятствие для независимой оценки эффектов возраста, периода и когорты путем моделирования данных, известных как «проблема идентификации» в APC. Это связано с точной линейной зависимостью между возрастом, периодом и когортой: Период – Возраст = Когорта; то есть по календарному году и возрасту можно определить когорту (год рождения) (5). Наличие совершенно коллинеарных предикторов (возраст, период и когорта) в регрессионной модели приведет к созданию единственной неидентифицируемой матрицы плана, по которой статистически невозможно оценить уникальные оценки для трех эффектов. (5)

Традиционные решения проблемы идентификации APC

Оценка GLIM с ограниченными коэффициентами (CGLIM)
Популярным подходом к решению проблемы идентификации было использование регрессионного анализа на основе ограничений (оценка GLIM с ограниченными коэффициентами (CGLIM)). В этой стратегии на одну из категорий хотя бы одного предиктора накладываются дополнительные ограничения для одновременной оценки возрастного периода и когортного эффекта. Таким образом, предполагая, что некоторые категории возрастных групп, когорт или периодов времени оказывают одинаковое влияние на зависимую переменную, становится возможным оценить независимое влияние возрастного периода и когорты (6). Однако результаты этого анализа будут зависеть от ограничений, выбранных исследователем на основе внешней информации. Справедливость выбранных ограничений будет зависеть от теоретического предубеждения об идентичных категориях параметров, часто является субъективным, и нет эмпирического способа подтвердить справедливость выбранных ограничений (4).

Подход с косвенными переменными
Использование одной или нескольких косвенных переменных в качестве заменителей для коэффициентов возраста, периода или когорты (7)
Подход с нелинейным параметрическим (алгебраическим) преобразованием , или когортные переменные, чтобы их связь с другими была нелинейной.
Метод внутренней оценки
Это новый метод, разработанный за последние 10 лет и связанный с анализом главных компонентов, который решает проблему идентификации, когда независимые переменные сильно коррелированы. Хотя IE также накладывает ограничения на параметры, аналогичные CGLM, ограничения менее субъективны и не влияют на оценку параметров регрессии для возраста, периода или когорты (4,5).
Исследования по проверке модели подтвердили надежность статистических свойств ИЭ путем сравнения результатов анализа ИЭ эмпирических данных с результатами анализа тех же данных с помощью другого семейства моделей, которые не используют одно и то же идентифицирующее ограничение (5).
Медианный польский анализ
Эпидемиологическое определение когортного эффекта как взаимодействия возраста и периода является основой для медианного польского анализа. Он выделяет нелинейность эффектов возраста и периода и разделяет нелинейную дисперсию на когортный эффект и случайную ошибку (4). Другими словами, этот подход оценивает взаимодействие возраста и периода, выходящее за рамки того, что можно было бы ожидать от их аддитивного влияния.

Руководство по оценке моделей APC (на основе Янга и Лэнда) (5):

  1. Описательный анализ данных путем графического представления данных является первым шагом в анализе APC. Это помогает в качественной оценке моделей временных вариаций

  2. Исключить, что данные могут быть объяснены любой однофакторной или двухфакторной моделью возраста, периода времени и когорты. Статистика согласия часто используется для сравнения сокращенных логарифмических линейных моделей: три отдельные модели для эффектов возраста, периода и когорты; и три двухфакторные модели, по одной для каждой из трех возможных пар эффектов, а именно модели эффектов AP, AC и PC. Затем все эти модели сравниваются с полной моделью APC, в которой одновременно контролируются все три фактора. Используются два наиболее часто используемых критерия выбора модели со штрафом правдоподобия, а именно: информационный критерий Акаике (AIC) и байесовский информационный критерий (BIC). для оценки модели, поскольку тесты отношения правдоподобия имеют тенденцию отдавать предпочтение моделям с большим количеством параметров. BIC и AIC регулируют влияние размеров модели на отклонения модели.

  3. Если описательный анализ показывает, что все три измерения A, P и C не работают, то анализ можно завершить с помощью сокращенной модели, в которой отсутствует недействующее измерение, и проблемы с идентификацией не возникает.

  4. Если, однако, эти анализы предполагают, что все три параметра работают, используйте один из конкретных методов анализа APC

Медианный польский анализ — практический пример  (3)

Таблица (3) демонстрирует проблему идентификации, где три компонента (возраст, период и когорта) идеально коррелируют. Для идентификации когорт нам нужно знать только период и возрастную группу: мы вычитаем раннюю возрастную группу из верхней и нижней границы периода (например, людей, которым было 10-14 лет в 1950-1954 гг., мы вычитаем 10 из 1950 и 1954 гг. до обозначьте когортный интервал как 1940-1944 гг.). (9) Диагональные поля, выделенные цветом, показывают скорость для каждой когорты по мере их старения. Таблицы непредвиденных обстоятельств не могут оценить взаимоисключающий когортный риск из-за перекрывающихся когорт. Это соглашение может привести к неправильной классификации некоторых лиц, но основная цель когортного анализа возраст-период состоит в оценке общих тенденций в конкретной когорте, а не в точной количественной оценке «истинного» причинного риска.

Перекрывающаяся когорта напоминает нам о чрезмерной интерпретации оценок. Мы также ограничены недостающими данными. Например, у нас есть только одна точка данных для самой молодой группы населения (лица в возрасте 10-14 лет в 2000-2004 гг.). Используя эту таблицу, мы можем выполнить начальное графическое представление линейным графиком в Microsoft Excel.

Два графика были созданы с использованием линейных диаграмм в Microsoft Excel. Чтобы построить оба графика, мы просто переставили данные с помощью функции «Переключить строку/столбец». Эти два графических представления позволяют нам оценить любую закономерность в данных. Ограничение состоит в том, что любой результат может представлять собой сочетание двух или более эффектов.

Медианная полировка удаляет аддитивные эффекты возраста и периода путем многократного вычитания медианного значения каждой строки и столбца. (6) Первым шагом медианного полирования является вычисление медианы для каждой строки, см. таблицу 2: 9. 0008

Следующим шагом является вычитание медианы строки из каждого значения в строке, например, в первой строке мы вычтем 0,610 минус 0,790 = -0,18. Во второй строке (15-19 лет) мы использовали ту же процедуру 6,330 — 5,770 = 0,56, а затем для каждой ячейки в таблице. Это создало таблицу с новыми значениями, см. таблицу 3:

. Следующим шагом является вычисление медианы столбца для новых значений, а затем вычитание медианы столбца из каждой ячейки в столбце, например -0,18 — 19,08 = -19.26. После создания новой таблицы со значениями вычитания каждого медианного столбца для каждой ячейки мы приступаем к вычислению медианы строки (третья итерация). Эти итерации в конечном итоге приведут к тому, что медианы строк и столбцов будут равны нулю. Для этого примера потребовалось 6 итераций, чтобы медианы строк и столбцов были равны нулю, см. таблицу 4:

. В таблице 4 приведены значения остатков после 5 итераций. Эти остатки представляют собой коэффициенты, свободные от аддитивного эффекта влияния возраста и периода. Обратите внимание на данные для возрастных групп 75-79 лет.и 80-84 года между 1910 и 1939 годами отсутствуют значения. Если мы заменим отсутствующие значения нулевыми ставками, расчет остатков будет смещен. Полная процедура была выполнена в Microsoft Excel. Чтобы проверить правильность этих остатков, мы создали новую таблицу с результатом вычитания остаточного значения из исходного набора значений в таблице 1. Продукт вычитаний используется для создания линейной диаграммы. Эта линейная диаграмма позволяет нам проверить правильность остатков, и мы ожидаем, что линии будут идеально параллельны. Поскольку мы вычитаем остатки, которые представляют когортные эффекты, из исходных значений, мы оцениваем любой эффект возраста или периода, свободный от когортных эффектов. См. графики 3 и 4:

Процедура срединной полировки доступна в R, которая является бесплатным программным обеспечением (8). См. следующий синтаксис:

mpdata <- read.csv("C:/Users/mydocs/suicidemp. csv», header=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)
mpdata
rownames(mpdata)<- c("10-14 », «15-19», «20-24», «25-29», «30-34», «35-39», «40-44», «45-49», «50-54», "55-59", "60-64", "65-69", "70-74", "75-79", "80-84")
colnames(mpdata)<- c("1910-1914" , «1915-1919», «1920-1924», «1925-1929», «1930-1934», «1935-1939», «1940-1944», «1945-1949», «1950-1954», «1955-1959», «1960-1964», «1965-1969», «1970- 1974", "1975-1979", "1980-1984", "1985-1989", "1990-1994", "1995-1999", "2000-2004")
mpdata
med.p <- medpolish(mpdata , na.rm = TRUE)
med.p

Медианные результаты полировки могут быть получены без какого-либо преобразования скоростей, но использование логарифмического преобразования скоростей перед процедурой медианной полировки даст оценку взаимодействия по мультипликативной шкале (или логаддитивный эффект). Мы повторили нашу медианную процедуру полировки, используя логарифмическое преобразование частоты самоубийств. Чтобы получить логарифмически преобразованные остатки исходной таблицы с помощью программного обеспечения R, мы создали новую функцию, заменяющую ставки для логарифмически преобразованных ставок (обратите внимание на жирный шрифт в синтаксисе):

medpolish3 <- function (x, eps = 0,01, maxiter = 10L, trace. iter = TRUE, na.rm = FALSE)
{
z <- as.matrix( log(x) )
nr <- nrow(z)
nc <- ncol(z)
t <- 0
r <- numeric(nr)
c <- numeric(nc)
oldsum <- 0
for (iter in 1L:maxiter) {
rdelta <- apply(z, 1L, медиана, na.rm = na.rm)
z <- z – матрица (rdelta, nrow = nr, ncol = nc)
r <- r + rdelta
дельта <- median(c , на.гм = нан.гм)
c <- c – delta
t <- t + delta
cdelta <- apply(z, 2L, медиана, na.rm = na.rm)
z <- z – matrix(cdelta, nrow = nr, ncol = nc, byrow = TRUE)
c <- c + cdelta
delta <- median(r, na.rm = na.rm)
r <- r – delta
t <- t + delta
newsum <- sum(abs (z), na.rm = na.rm)
сошлись <- newsum == 0 || abs(newsum – oldsum) < eps * newsum
if (сходится)
break
oldsum <- newsum
if (trace.iter)
cat(iter, “: “, newsum, “\n”, sep = “”)
}
if (converged) {
if (trace.iter)
cat(«Final: «, newsum, «\n», sep = «»)
}
else warning(sprintf(ngettext(maxiter, «medpolish( ) не сходится в %d итерации», «medpolish() не сходится в %d итерациях»), maxiter), domain = NA)
имен(r) <- rownames(z)
имен(c) <- colnames (z)
анс <- список (общий = t, строка = r, столбец = c, остатки = z, имя = deparse (замена (x)))
класс (анс) <- «medpolish»
анс
}

med. p2 <- medpolish3(mpdata, na.rm = TRUE)

Данные сохраняются в виде файла с разделителями-запятыми (.csv), удобного для чтения в R формате. Обратите внимание на команду для срединной полировки, включена опция отсутствия данных, в противном случае процедура сообщит об ошибке. Оба набора остатков, созданные с помощью Excel и R, равны.
Мы изменили данные по когортам и построили график остатков по категориям когорт. См. следующую таблицу:

Мы рассчитали среднее значение для каждой когорты, а затем эти логарифмически преобразованные остатки используются для построения графика по когортам. Этот график помогает оценить распределение остатков, где любое значительное отклонение от нуля предполагает сильный когортный эффект для этой когорты, см. следующий график:

Код STATA для построения графика остатков:

График среднего уровня остатков полировки, ПРИМЕР КНИГИ (логарифмическая шкала)
использовать «C:\Users\mydocs\suicide_data.dta», очистить
переименовать var2 var1
……
переименовать var16 var15
egen mean = rowmean( var*)
изменить форму long var, i(cohort) j(count)
удалить, если var==.
метка определить когорту 1 «1830-1834» 2 «1835-1839» … 32 «1985-1989» 33 «1990-1994» (связанная средняя когорта, msize(vsmall) msymbol(triangle) lwidth(thin) lpattern(solid)), ytitle(Median Polish Residuals) yscale (range(-2 2)) ylabel(#7) xtitle(Cohort) xlabel(# 33, метки labsize(маленький) угол(вертикальный) labgap(минускул) valuelabel) title(, size(medsmall) ring(0)) legend(size(small))

Эти остатки помогают нам оценить величину когортного эффекта, используя линейную регрессию значений остатков по когортам. Здесь мы выбираем 1910-1914 годы в качестве эталонной когорты. Как и на графике 6, кажется, что когорты, родившиеся после 1950 года, имели статистически значимо более высокий риск самоубийства по сравнению с когортой 1910-1014 годов. Коэффициенты, рассчитанные с помощью линейной регрессии, представлены в логарифмической шкале, чтобы оценить отношения скоростей, мы использовали экспоненциальную функцию для каждого коэффициента [exp(x)].

Код STATA для регрессии остатков самоубийств.

char когорта[пропущено] 17
xi: регресс Остаточная i.когорта

  1. Yang Y, Schulhofer-Wohl S, Fu WJ, Land KC. Внутренний оценщик для анализа возраст-период-когорта: что это такое и как его использовать1. Американский журнал социологии 2008;113(6):1697-736.

  2. Reither EN, Hauser RM, Yang Y. Имеют ли значение возрастные группы? Когортный анализ эпидемии ожирения в США по возрастным периодам. Социальные науки и медицина 2009 г.;69(10):1439-48.

  3. Киз К.М., Ли Г. Моделирование возрастных групп. Исследование травм: Springer, 2012:409-26.

  4. Киз К.М., Утц Р.Л., Робинсон В., Ли Г. Что такое когортный эффект? Сравнение трех статистических методов моделирования когортных эффектов распространенности ожирения в США, 1971–2006 гг. Soc Sci Med 2010;70(7):1100-8

  5. Ян, Ян и Кеннет С. Лэнд. Когортный анализ «возраст-период»: новые модели, методы и эмпирические приложения. КПР Пресс, 2013

  6. Мейсон, Карен Оппенгейм и др. «Некоторые методологические вопросы когортного анализа архивных данных». Американский социологический обзор (1973): 242–258

    .

  7. О’Брайен, Р.М. 2000. «Модели характеристик возрастных групп». Социальные исследования 29:123-139

  8. http://www.r-project.org/

  9. Кейес К.М., Ли Г. Многофазный метод оценки когортных эффектов в данных таблицы непредвиденных обстоятельств возраст-период. Энн Эпидемиол 2010; 20:779-785.

 

Чтения


Учебники и главы
 

  • Ян, Ян и Кеннет С. Лэнд. Когортный анализ «возраст-период»: новые модели, методы и эмпирические приложения. КПР Пресс, 2013.

  • Киз, Кэтрин М. и Гохуа Ли. «Моделирование возраст-период-когорта». Исследования травм. Спрингер США, 2012. 409-426.

  • Гленн, Норвал Д., изд. Когортный анализ. Том. 5. Шалфей, 2005

  • Хобкрафт, Джон, Джейн Менкен и Сэмюэл Престон. Эффекты возраста, периода и когорты в демографии: обзор. Спрингер, Нью-Йорк, 1985.

    .

Методологические статьи


 

  • Райдер, Норман Б. «Когорта как концепция в изучении социальных изменений». Американский социологический обзор (1965): 843–861

    .

  • Мейсон, Карен Оппенгейм и др. «Некоторые методологические вопросы когортного анализа архивных данных». Американский социологический обзор (1973): 242-258

  • Мейсон, Уильям М. и Стивен Э. Финберг. «Когортный анализ в социальных исследованиях: за пределами проблемы идентификации». (1985)

  • Ян, Ян и др. «Внутренний оценщик для анализа возрастных периодов и когорт: что это такое и как его использовать1». Американский журнал социологии 113.6 (2008 г.): 1697–1736.

  • Киз, Кэтрин М. и др. «Что такое когортный эффект? Сравнение трех статистических методов моделирования когортных эффектов распространенности ожирения в США, 1971–2006». Социальные науки и медицина 70.7 (2010): 1100–1108.

  • Киз, К. и Ли, Г., Моделирование возрастных групп. В Ли, Г. и Бейкер, С. (ред.), Исследование травм: теории, методы и подходы. Спрингер, глава 22, страницы 409-426. Нью-Йорк, 2012

Артикул приложений


 

  • Киз, Кэтрин М. и др. «Возраст, период и когортные эффекты психологического стресса в США и Канаде». Американский журнал эпидемиологии (2014 г.): kwu029.
     

Веб-сайты

http://yangclaireyang.web.unc.edu/research/age-period-cohort-analysis-new-models-methods-and-empirical-applications/

 

словосочетание вековых проблем | значения и примеры использования

словосочетание на английском языке

значения старых и проблемных

Эти слова часто используются вместе. Нажмите на ссылки ниже, чтобы изучить значения. Или посмотрите другие словосочетания с проблемой.

вековой

прилагательное [перед существительным]

uk

Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5

/ ˌeɪdʒˈəʊld / нас

Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5

/ˌeɪdʒˈoʊld/

очень …

См. больше на вековой

проблема

существительное [C]

uk

Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5

/ˈprɒb.ləm/нас

Ваш браузер не поддерживает аудио HTML5

/ˈprɑː.bləm/

ситуация, человек или вещь, которые требуют внимания и требуют решения …

См. больше на проблема

Примеры вековой проблемы

Эти примеры взяты из корпусов и из источников в Интернете. Любые мнения в примерах не отражают мнение редакторов Кембриджского словаря, издательства Кембриджского университета или его лицензиаров.

Эта книга является полезным дополнением к литературе, особенно в связи с попыткой связать молекулярную селекцию растений с эпохой — старой проблемой .

Из Кембриджского корпуса английского языка