Удельный вес в статистике это: Как посчитать удельный вес населения — Moy-Instrument.Ru

Содержание

Как посчитать удельный вес населения

Ис­поль­зуя дан­ные таб­ли­цы «Чис­лен­ность муж­чин и жен­щин в Рос­сии в 2011 г.», опре­де­ли­те удель­ный вес жен­щин (в %) в общей чис­лен­но­сти на­се­ле­ния. По­лу­чен­ный ре­зуль­тат округ­ли­те до це­ло­го числа.

Перед нами за­да­ча на на­хож­де­ние про­цен­тов от числа. Со­став­ля­ем про­пор­цию:

Ре­ша­ем с округ­ле­ни­ем ре­зуль­та­та до целых чисел: Х= (76 880 · 100) : 143 056 = 54.

Как рассчитать удельный вес или структуру явления?

Удельный вес и его расчет один из самых часто встречаемых показателей. Его расчет применяется в статистике, экономике организации, анализе финансового хозяйственной деятельности, экономическом анализе, социологии и многих других дисциплинах. Кроме того показатель удельный вес используется при написании аналитических глав курсовых и дипломных работ.

Изначально удельный вес это один из способов статистического анализа, а вернее даже одна из разновидностей относительных величин.

Относительная величина структуры это и есть удельный вес. Иногда удельный вес называют долей явления, т.е. это доля элемента в общем объеме совокупности. Расчет доли элемента или удельного веса (кому как больше нравится) проводится чаще всего в процентах.

//
Формула расчета удельного веса

Сама по себе формула может быть представлена в различных интерпретациях, но смысл ее один и принцип расчета тоже.

— Структура явления всегда должна равняться 100% ни больше, ни меньше, если при сложении долей 100 не получилось, то проведите дополнительно округление, а сами расчеты лучше всего проводить с сотыми долями.

— Не так важно структуру чего вы рассчитываете — структуру активов, доля доходов или расходов, удельный вес персонала по возрасту, полу, стажу, образованию, удельный вес продукции, структуру населения, долю затрат в составе себестоимости – смысл расчета будет одним и тем же, делим часть на общий итого умножаем на 100 и получаем удельный вес.

Не бойтесь разных слов в тексте задачи, принцип расчета всегда один и тот же.

Пример расчета удельного веса

Простая структура – рассчитать структуру персонала по возрасту по следующим данным.

Проверяем сумму долей ∑d = 15,56+32,22+45,56+6,67 = 100,01%, при таком расчете имеется отклонение от 100%, значит необходимо убрать 0,01%. Уберем ее из группы 50 и старше, скорректированная доля этой группы составит 6,66%.

Заносим полученные данные в итоговую таблицу расчета

Все прямые задачи на определение удельного веса имеют этот принцип расчета.

Сложная структура – бывают ситуации, когда в исходных данных представлена сложная структура, в составе явление проведено несколько группировок. Объект разделен на группы, а каждая группа в свою очередь еще не подгруппы.

В такой ситуации есть два способа расчета:

– либо мы рассчитываем все группы и подгруппы по простой схеме, делим каждое число на итоговое данное;

— либо группы считаем от общего данного, а подгруппы от величины данного этой группы.

Рассчитать структуру населения по следующим данным:

Используем простой расчет структуры. Каждую группу и подгруппу поделим на общую численность населения. Таким способом расчета мы узнаем долю каждой группы и подгруппы в общей численности населения. При проверке складывать надо будет только группы – в данном примере городское и сельское население в общей численности, иначе если сложить все данные то сумма долей составит 200%, появится двойной счет.

Заносим данные расчета в таблицу

Рассчитаем долю каждой группы в общей численности населения и долю каждой подгруппы в группе. Доля городского и сельского населения в общей численности населения останется такой же что и в расчете выше 65,33% и 34,67%.

А вот расчет долей мужчин и женщин изменится. Теперь нам необходимо будет рассчитать долю мужчин и женщин по отношению к численности городского населения или сельского населения.

Задача №19. Определение относительных показателей структуры и координации

Производство автомобилей в РФ характеризуется следующими данными:

  Произведено, тыс. штук
Всего: 1195
В том числе:
грузовые 173
легковые 1022

Вычислите относительные показатели структуры и координации. Сформулируйте выводы по результатам расчётов.

 

Решение:

Относительные величины структуры характеризуют долю (удельный вес) составных частей целого в их общем итоге и обычно выражаются в виде коэффициентов (долей) или процентов.

Относительный показатель структуры вычисляется по формуле:

 

Таблица 1

Структура производства автомобилей в РФ в 2011 г.

 Произведено
 тыс. штук% к итогу
Всего: 1195 100,00
В том числе:
грузовые 173 173*100/1195=14,48
легковые 1022 1022*100/1195=85,52

Рассчитанные в последней графе таблицы 1 проценты представляют  собой относительные показатели структуры (удельные веса). Наибольший удельный вес в объёме производства автомобилей в РФ имеет производство легковых автомобилей и составляет 85,52% от общего числа произведённых в России машин.

В отличие от относительных величин структуры, выражающих удельные веса частей в целом, относительные величины координации характеризуют соотношение частей изучаемой статистической совокупности, которое показывает, во сколько раз сравниваемая часть явления больше или меньше части, принимаемой за основание (базу) сравнения. При этом в качестве базы сравнения выбирается та часть, которая имеет наибольший удельный вес.

Относительный показатель координации рассчитывается по формуле:

ОПК = 173 / 1022 = 0,169

На каждую тысячу выпущенных легковых машин приходится 169 машин грузовых.

Задачи по статистике

1.2 По исходным данным таблицы об удельном весе экспорта пищевых продуктов, напитков и табака в общем объеме экспорта в 2010г. по совокупности стран:

Таблица 1. Удельный вес экспорта пищевых продуктов, напитков и табака в общем объеме экспорта в 2010г., %

Страны Удельный вес экспорта пищевых продуктов, напитков и табака, % Страны Удельный вес экспорта пищевых продуктов, напитков и табака, %
Россия 2,0 Литва 16,4
Австрия 7,1 Нидерланды 13,5
Беларусь 12,4 Норвегия 7,0
Болгария 12,6 Польша 10,7
Венгрия 6,6 Португалия 10,5
Германия 5,0 Республика Молдова 39,3
Греция 22,1 Румыния 6,2
Дания 17,7 Словакия 3,8
Ирландия 9,1 Словения 3,7
Испания 14,7 Великобритания 6,1
Италия 7,3 Украина 12,2
Латвия 16,2 Финляндия 2,4

1) постройте ранжированный ряд стран по удельному весу экспорта пищевых продуктов, напитков и табака в общем объеме экспорта, а затем образуйте интервальный ряд распределения из пяти групп с равными интервалами;

Ранжированный ряд стран в порядке возрастания удельного веса экспорта пищевых продуктов, напитков и табака в общем объеме экспорта представим в таблице 2.

Таблица 2 .Ранжированный ряд

Страны Удельный вес экспорта пищевых продуктов, напитков и табака, % Страны Удельный вес экспорта пищевых продуктов, напитков и табака, %
1. Россия 2,0 13.Португалия 10,5
2.Финляндия
2,4 14.Польша 10,7
3.Словения 3,7 15.Украина 12,2
4.Словакия 3,8 16.Беларусь 12,4
5. Германия 5,0 17.Болгария 12,6
6.Великобритания 6,1 18.Нидерланды 13,5
7.Румыния 6,2 19.Испания 14,7
8.Венгрия 6,6 20.Латвия 16,2
9.Норвегия 7,0 21.Литва 16,4
10.Австрия 7,1 22.Дания 17,7
11.
Италия
7,3 23.Греция 22,1
12.Ирландия 9,1 24.Республика Молдова 39,3

Интервальный ряд распределения из пяти групп с равными интервалами: n=5, h=(Xmax-Xmin)/5=(39.3-2.0)/5=7,46

Таблица 3. Интервальный ряд

Удельный вес экспорта пищевых продуктов, напитков и табака, % Страны Частота (количество стран, с уд.весом попавшим в интервал)
2,0-9,46 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12 12
9,46-16,92 13,14,15,16,17,18,19,20,21 9
16,92-24,38 22,23 2
24,38-31,84 0 0
31,84-39,3 1 1
Итого 24

Как видим, получили интервал равный 0.

Так как в интервальном ряду не должно быть нулевых групп, проведем предвариантельный анализ интервального ряда

Проверя анализ интервального ряда видим, что страна 24 сильно выделяется по удельному весу экспорта пищевых продуктов, напитков и табака из остальных стран совокупности – 22,1% (39,3-22,1) =17,2% или 39,3/22,1=1,78 раза.

Поэтому считаем целесообразно выделиь страну 24 в отдельную группу с наивысшим удельным веом экспорта пищевых продуктов, напитков и табака.

Посколкьу по остаьным странам нет инормации о распределении по группам. Далее используем стандартную методику для построения интервального ряда.

Составим интервальный ряд, уменьшив число интервалов до 4. Получим:

h=(Xmax-Xmin)/4=(22,1-2,0)/4=5,025

Таблица 4. Интервальный ряд распределения

Удельный вес экспорта пищевых продуктов, напитков и табака, % Страны Частота (количество стран, с уд.весом попавшим в интервал)
До 7,025 1-9 9
7,025-12,05 10-14 5
12,05-17,075 15-21 7
17,075-22,1 22-23 2
Более 22,1 24 1
Итого 24

2) постройте графики ранжированного и интервального рядов распределения;

График ранжированного ряда (по вертикали – удельный вес, по горизонтали – номера стран):

Рисунок 1 . График ранжированного ряда

Рисунок 2. График интервального ряда распределения

3) по данным интервального ряда распределения рассчитайте: размах вариации, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, моду и медиану;

Размах вариации R=Xmax-Xmin=39.3-2.0=37.3 %

Мода – это значение признака с наибольшей частотой. Мода находится в интервале от 2,0 до 7,025

Моду интервального ряда распределения найдем по формуле:

Медиана для интервального ряда распределения находиться по формуле:

Построим дополнительную таблицу для расчетов:

Таблица 5. Расчетная таблица

Коэффициент покрытия импорта экспортом, % Частота (количество стран, попавших в интервал)

Середина интервала,

Накопленная частота, Si
До 7,025 9 4,513 9 40,617 360,164

Социальный обмен — статистика и факты


Обмен в социальных сетях означает распространение контента на платформе социальных сетей среди сверстников, групп или избранных лиц. Компании могут использовать социальные сети для повышения узнаваемости бренда, информирования потребителей об акциях и поощрения существующих подписчиков к обмену контентом.

Обмен контентом в Интернете также позволяет людям поддерживать причины или проблемы, в которые они верят. Опрос 2018 года показал, что 45 процентов респондентов заявили, что они поделились мнением, с которым они согласны, в социальных сетях.Кроме того, обмен социальным контентом также является обычным явлением для распространения всех видов информации — новостей о знаменитостях, глобальных событий и событий в небольших городах, которые были собраны через цифровые СМИ и распространены по всему миру. Однако онлайн-пользователи не только делятся статьями и изображениями — видеоконтент, особенно короткое видео, быстро набирает популярность среди социальных сетей, поскольку просмотр видео в социальных сетях, таких как Facebook или Instagram, теперь является частью повседневного использования социальных сетей. Примерно с 1. 6 миллиардов просмотров видео в марте 2019 года, LADbible заняла первое место среди самых популярных издателей видео на Facebook. Существуют также различные социальные приложения для создания коротких видеороликов, наиболее популярным из которых является TikTok, китайское приложение, ориентированное на комедийный контент и контент для синхронизации губ, которое широко популярно среди пользователей поколения Z.

Несмотря на его способность увеличивать цифровое присутствие бизнеса, одним из основных мотивов для социального обмена является соединение и поддержание контакта с другими. Многие телепередачи и спортивные мероприятия привлекают аудиторию за пределы экрана телевизора: значительная часть онлайн-пользователей публикует в прямом эфире твиты или публикует истории в Instagram о том, что они сейчас смотрят.Ключевым примером являются зимние Олимпийские игры в Пхенчхане 2018 года, на которые было отправлено более 103 миллионов твитов и 33,6 миллиарда просмотров в Twitter. Многие фанаты онлайн-спорта часто не могут дождаться обязательного этапа послематчевого анализа, чтобы прокомментировать событие и обсудить события по мере их возникновения — согласно Twitter, чемпионат мира по футболу среди женщин 2019 года вызвал большую часть своей социальной активности во время (а не после) спички. Все признаки указывают на то, что летние Олимпийские игры в Токио в 2020 году также будут широко представлены в социальных сетях, особенно потому, что олимпийские федерации начинают активизировать свою игру на различных социальных платформах, привлекая аудиторию через посты в сезон и вне сезона, чтобы заинтересовать людей.Помимо международных спортивных мероприятий, существуют также другие типы контента, которые привлекают регулярные онлайн-обсуждения и обмен мнениями, в первую очередь реалити-шоу в США, от «Холостяка» до «Drag Race» РуПола.

Этот текст содержит общую информацию. Statista не предполагает ответственность за полноту или правильность предоставленной информации. Из-за различных циклов обновления статистика может отображаться более актуальной. данные, чем указано в тексте.

Службы обмена в США — статистика и факты


Из компаний по совместному использованию жилья наиболее известной является Airbnb, которая предоставляет онлайн-платформу, позволяющую людям предлагать бесплатное место в своем доме людям, ищущим жилье. Размещение предлагается только на ограниченный срок, что делает обслуживание похожим на отель, за исключением частной резиденции. За последние три года количество пользователей сервиса в США заметно увеличилось с 30.4 миллиона в 2016 году до прогнозируемых 43,2 миллиона в 2018 году. По состоянию на сентябрь 2017 года через Airbnb было доступно 38 745 объектов недвижимости в Нью-Йорке и 17 358 объектов в Лос-Анджелесе.

Две крупнейшие компании на рынке совместного использования поездок в США — Uber и Lyft. Обе эти компании используют приложение для смартфонов, чтобы в короткие сроки подбирать водителей и пассажиров для одноразовых совместных поездок в согласованное место. В этом они работают аналогично службе такси, за исключением того, что поездка предлагается на личном автомобиле. И Uber, и Lyft — широко известные бренды в Соединенных Штатах: по состоянию на май 2018 года 76 процентов людей заявили, что знакомы с Uber, а 66 процентов — с Lyft.

Категория совместного использования офисов немного отличается, поскольку общие офисные помещения обычно арендуются непосредственно у компании, которая владеет этим пространством, а не через службу, соединяющую частных лиц. Тем не менее, эта категория по-прежнему включена в рынок услуг совместного использования, поскольку офисные помещения в целом предоставляются провайдером, арендуются на ограниченный период и используются совместно с другими пользователями. Это позволяет работникам по мере необходимости получать места в различных географических точках. Два крупнейших провайдера коворкинг-офиса в США.S. по состоянию на февраль 2018 года — это Regus, который арендовал более 9,4 миллиона квадратных футов общих офисных помещений, и WeWork, который арендовал около 6,5 миллиона квадратных футов. Коворкинг менее известен, чем другие службы совместного использования: по состоянию на май 2018 года только 17 процентов людей в США были знакомы с этой службой.

Этот текст содержит общую информацию. Statista не предполагает ответственность за полноту или правильность предоставленной информации.Из-за различных циклов обновления статистика может отображаться более актуальной. данные, чем указано в тексте.

Торговля и глобализация — наш мир в данных

Тот факт, что торговля отрицательно влияет на возможности рынка труда для определенных групп людей, не обязательно означает, что торговля оказывает отрицательное совокупное влияние на благосостояние домохозяйств. Это потому, что, хотя торговля влияет на заработную плату и занятость, она также влияет на цены на потребительские товары.Таким образом, домохозяйства страдают и как потребители, и как наемные работники.

Большинство исследований сосредотачиваются на канале доходов и пытаются приблизительно оценить влияние торговли на благосостояние, глядя на то, сколько можно купить за заработную плату, используя в качестве ориентира изменяющиеся цены фиксированной корзины товаров.

Этот подход проблематичен, потому что он не учитывает рост благосостояния от увеличения разнообразия продуктов и скрывает сложные проблемы распределения, такие как тот факт, что бедные и богатые люди потребляют разные корзины, поэтому они по-разному получают выгоду от изменений относительных цен. 15

В идеале, исследования, изучающие влияние торговли на благосостояние домашних хозяйств, должны основываться на детальных данных о ценах, потреблении и доходах. Этого подхода придерживаются Аткин, Фабер и Гонсалес-Наварро (2018): «Глобализация розничной торговли и благосостояние домохозяйств: данные из Мексики». 16

Аткин и соавторы использовали уникально богатый набор данных из Мексики и обнаружили, что появление глобальных розничных сетей привело к сокращению доходов традиционных работников розничного сектора, но мало повлияло на средний доход или занятость на муниципальном уровне; и привело к снижению стоимости жизни как богатых, так и бедных домохозяйств.

На диаграмме показано предполагаемое распределение общего прироста благосостояния по распределению доходов домохозяйства (светло-серые линии соответствуют доверительным интервалам). Это пропорциональная прибыль, выраженная в процентах от первоначального дохода домохозяйства.

Как мы видим, чистый положительный эффект на благосостояние наблюдается во всех группах доходов; но это улучшение благосостояния носит регрессивный характер в том смысле, что более богатые домохозяйства получают пропорционально больше (прирост примерно 7,5 процента по сравнению с 5 процентами). 17

Данные из других стран подтверждают, что это не единичный случай — канал расходов действительно кажется важным и малоизученным источником благосостояния домохозяйств. Джузеппе Берлингьери, Хольгер Брейнлих, Свати Дхингра, например, исследуют выгоды для потребителей от торговых соглашений, заключенных ЕС в период с 1993 по 2013 год; и они обнаружили, что эти торговые соглашения повысили качество доступных продуктов, что привело к кумулятивному снижению потребительских цен, эквивалентному экономии 24 миллиардов евро в год для потребителей ЕС. 18

20 Важная статистика TikTok, которую необходимо знать маркетологам в 2020 году

Статистика

TikTok — это способ узнать, реальна ли шумиха.

И, как показывают цифры, во многом это так. С момента своего глобального выпуска в 2018 году рост TikTok был стремительным. Но успех вирусного видеоприложения не был достигнут за счет таких конкурентов, как Facebook, Instagram или даже Snapchat. По крайней мере, пока.

Однако популярность

TikTok — особенно среди подростков — вдохновляет подражателей.Кажется, что почти у каждого приложения есть клон TikTok. Для Facebook это Лассо. В Instagram есть ролики. YouTube только что запустил Shorts. А потом возрождение Vine, Byte. К тому же WeChat, один из крупнейших конкурентов TikTok на материке, также вышел на арену короткометражных видео. Не говоря уже о Киби.

Думаете о добавлении TikTok в свою маркетинговую стратегию в социальных сетях? Эта статистика TikTok поможет вам отличить лес от мемов.

Бонус: Хотите знать, как создатель вирусного социального видео зарабатывает миллионы долларов на продажах? Загрузите бесплатное руководство прямо сейчас.

Общая статистика TikTok

1. TikTok — это шестая по величине социальная сеть

С 800 миллионами активных пользователей в месяц, TikTok продвигается вперед в Instagram, WeChat, Facebook Messenger, Facebook и Whatsapp. Но у нее еще есть возможность наверстать упущенное. Однако он уже превзошел LinkedIn, Reddit, Snapchat, Twitter и Pinterest.

Источник: Цифровые в 2020 г.

2.Пока что TikTok — это No. 1 загруженное приложение 2020 года

Цифры, опубликованные компанией AppAnnie, занимающейся мобильными данными и аналитикой, показывают, что TikTok возглавляет чарты загрузок в этом году.

Прошлый год был успешным для приложения, когда было загружено около 738 миллионов загрузок — достаточно, чтобы конкурировать, но не превзойти Whatsapp, который занял первое место с 849 миллионами. Платформа технической аналитики Sensor Tower показывает, что TikTok приближается к отметке в два миллиарда загрузок с 1.На сегодняшний день установлено 9 миллиардов.

Взлет TikTok во многих отношениях был стремительным. Несмотря на то, что оно было выпущено во всем мире только в 2018 году, оно считается одним из самых загружаемых приложений за последнее десятилетие.

3. По оценкам, 78 миллиардов долларов , владелец TikTok Bytedance — самый ценный стартап в мире

В сентябре 2018 года компания Bytedance, материнская компания TikTok, узурпировала давнюю позицию Uber как самого ценного стартапа в мире.

Статистика пользователей TikTok

4.TikTok доступен в более чем 150 странах

рекламодателей на TikTok могут обращаться к аудитории по всему миру на более чем 75 языках. Но самым большим здесь является Китай, где впервые появилась китайская версия TikTok Douyin. Тем более, что Facebook, Instagram, Whatsapp, Twitter, Snapchat, Pinterest и YouTube были заблокированы на материке.

WeChat остается крупнейшим шлюзом в Китай, крупнейшим универсальным приложением в стране и самым жестоким местным конкурентом TikTok.А поскольку WeChat сейчас тестирует короткие видеоролики на своей платформе и поддерживает конкурента TikTok, Куайшоу, конкуренция за внимание Китая только усилится.

5. Часы TikTok 400 миллионов ежедневных активных пользователей в Китае

Китайский аналог TikTok, Douyin, на сегодняшний день представляет самую большую популяцию приложения. На Китай приходится более 90% ежедневных активных пользователей приложения. За пределами Китая насчитывается 41 миллион активных пользователей в день.

Исследование App Annie показало, что 80% всего времени, проведенного в TikTok, приходится на китайских пользователей.На индийских пользователей приходится еще 10%.

6. WeChat имеет в 2 раза больше активных пользователей в месяц в Китае, чем TikTok

В некотором смысле WeChat — не лучшее сравнение с TikTok. В суперприложении люди могут делать все, что угодно, от заказа машины до заполнения государственных документов и публикации коротких видеороликов.

Но сравнение показывает, с чем TikTok борется на своей территории, и дает заоблачную статистику TikTok в перспективе. На 500 миллионов активных пользователей TikTok в Китае в месяц у WeChat более миллиарда.Китайцы тратят примерно треть своего времени в сети на одно приложение и в 2017 году публиковали в среднем 68 миллионов видео в день.

7. Треть всех пользователей смартфонов в Индии скачали TikTok

India утверждает, что ежемесячно на TikTok более 120 миллионов активных пользователей, что делает его крупнейшей базой за пределами Китая. По данным Sensor Tower, в феврале этого года на страну пришлось ошеломляющие 41,3% всех загрузок. А руководитель отдела операций приложения в Индии прогнозирует 50% -ный рост в 2020 году.

Примечательно, что известность TikTok стала жизнеспособным источником дохода для индийцев, которые наживаются на виртуальных подарках, партнерствах и мероприятиях приложения. Это может объяснить популярность приложения среди людей с низким доходом, живущих за пределами городских центров страны.

По данным аналитического стартапа Kalagato из Дели, который поделился с Quartz, около 52% индийских пользователей зарабатывают менее 25 000 рупий в месяц, что примерно эквивалентно 350 долларам США.

8. Бразилия — третий и самый быстрорастущий рынок TikTok с 8.6% загрузок

Китай и Индия могут быть крупнейшими рынками TikTok, но Бразилия — самый быстрорастущий рынок с точки зрения скачиваний в годовом исчислении. Последние данные Sensor Tower показывают, что в феврале TikTok был загружен 9,7 миллиона раз в Бразилии, что на 992,6% больше по сравнению с тем же периодом 2019 года.

Количество просмотров цифрового видео в Бразилии зашкаливает, поэтому страна стала одним из самых конкурентоспособных регионов для приложений коротких видео.Kwau, видео-приложение, поддерживаемое Tencent, имеет в Бразилии 7 миллионов активных пользователей в день. А с бразильской базой пользователей, превышающей 70 миллионов, Instagram сделал страну испытательной площадкой для своего клона TikTok, Reels.

9. В США 30 миллионов ежемесячно активных пользователей

Соединенные Штаты составляют 5% мировой аудитории TikTok. Но статистика не дает полной картины об успехе приложения в стране.

По данным Sensor Tower, TikTok был лучшим неигровым приложением, загруженным в США в феврале 2019 года. AppAnnie сообщает о 375% росте в США по сравнению с прошлым годом.

Клубы TikTok — это новейшие внеклассные занятия в средних школах. Создатели создают коллективы и поселяются в детских домах вроде Hype House и Club House с единственной целью — снимать видео. И сила приложения как хитмейкера — вот почему такие артисты, как Джастин Бибер и Камила Кабелло, продвигают танцы TikTok в стремлении к виральности.

Джастин, спустись оттуда! Мы будем танцевать твой танец pic.twitter.com/u8sW2g2g6R

— Тейлор Лоренц (@TaylorLorenz) 1 апреля 2020 г.

10. Около половина всех пользователей находятся в возрасте от 18 до 24 лет

TikTok имеет репутацию популярного среди подростков. И это так: 27% его пользователей в возрасте от 13 до 17 лет. Но внутренние данные за март 2019 года показывают, что его самая большая возрастная демографическая группа (42%) — это молодые люди.

В сумме сегменты возрастом от 13 до 24 лет составляют 69% пользовательской базы приложения.

Вот разбивка по возрасту:

  • Возраст 13-17 лет: 27%
  • Возраст 18-24: 42%
  • Возраст 25-34: 16%
  • Возраст 35-44: 8%
  • Возраст 45-54: 3%
  • Возраст 55+: 4%

С точки зрения пола, TikTok искажает 60% женщин и 40% мужчин.

11. Не менее 40 звезд TikTok имеют более 10 миллионов подписчиков

И это 25 самых популярных аккаунтов, у которых более 20 миллионов подписчиков.На Douyin есть влиятельные лица с еще большим количеством подписчиков.

Чарли Д’Амелио, у которого 44,4 миллиона поклонников, является самой большой звездой TikTok. Примечательно то, что звезды TikTok затмевают основных знаменитостей. Большинство ведущих создателей TikTok прославились на TikTok или его предшественнике Musical.ly, а не где-либо еще.

Это резко контрастирует с Instagram, который считает Криштиану Роналду, Ариан Гранде, Дуэйн Джонсон и Селену Гомес одними из главных пользователей. Они все тоже есть на TikTok, но только Роналду попал в топ-25.

Статистика использования TikTok

12. Пользователи TikTok в среднем проводят 46 минут в день в приложении

Согласно документам компании от марта 2019 года, средний пользователь TikTok в США открывает приложение восемь раз в день и остается там в течение 46 минут. По некоторым данным, это больше времени, чем люди проводят в Facebook.

Наибольшая заслуга в высоких показателях использования TikTok заключается в алгоритме, на котором работает его канал For You, который позволяет зрителям просматривать одно видео за раз.И давать лучшие рекомендации по ходу дела. В США он составляет в среднем 37 миллиардов просмотров видео в месяц.

Но на каждых двух скрывающихся TikTok приходится примерно один создатель: 34% ежедневных активных пользователей приложения в США снимают один раз в день.

13. Около 35% пользователей TikTok приняли участие в конкурсе хэштегов

По данным TikTok, 16% всех видео на его платформе связаны с проблемами хэштегов, и более трети пользователей их пробовали.

Бренды тоже набирают обороты. Clean & Clear India привлекла 10 400 новых подписчиков и вдохновила 2,62 миллиона видео с помощью своего фирменного хэштега. Snackmaker Kind собрал 60 миллионов просмотров примерно за 24 часа со своим челленджем.

14. 64% пользователей Tik Tok пробовали лицевые фильтры или линзы

Лучшие фильтры и творческие эффекты в TikTok включают масштабирование лица, зеленый экран, дискотеку, водоворот и портрет.

@ mar_king17 ♬ Y4MONI Оригинальный звук — Y4MONI

брендов могут принять участие с собственными фирменными линзами 2D и 3D.Когда они сотрудничают с TikTok для их создания, они занимают место на вкладке «Тенденции» на 10 дней. Стоимость составляет от 80 000 до 120 000 долларов в зависимости от сложности конструкции.

15. Более 14 миллионов образовательных видео были распространены в Китае в прошлом году

Образовательный контент набирает популярность на TikTok, особенно в Китае и Индии. Согласно годовому отчету ByteDance, в 2019 году на платформе было размещено около 14 миллионов видеороликов со «информационным содержанием».

Успех обучающих видео побудил Bytedance продвигать в Индии то, что она называет #EduTok. С момента введения хэштега прошлым летом его просмотрели 85,8 миллиарда раз.

#TheEduTokProgram официально запущен! 🎉
TikTok готов приветствовать новых партнеров и авторов, которые присоединятся к нашему сообществу, вместе мы можем снова сделать знания великими!
Зарегистрируйтесь сейчас в приложении TikTok, чтобы получить поддержку для обмена знаниями. # TikTok #Edutok @TikTok_IN pic.twitter.com/atu5bsl9SV

— TikTok_EduTok (@TikTokEduTok) 19 октября 2019 г.

В США в приложении популярны гуру по личным финансам.Другая когорта TikTokers предлагает советы по карьере.

TikTok для бизнес-статистики

16. TikTok занимает шестое место среди приложений для потребительских расходов во всем мире

Исследование AppAnnie показывает, что расходы пользователей на TikTok растут. В отчете TikTok стоит за Tinder, YouTube, Netflix, iQIYI и Tencent Video. Но примечательно, что приложение опережает Disney +, Google One, Pandora Music и Line Manga.

В целом, потребители потратили в этом году на приложения рекордные 23,4 миллиарда, что делает первый квартал 2020 года самым крупным кварталом доходов за всю историю, считает AppAnnie.

17. TikTok гарантирует пять миллионов ежедневных показов для рекламы поглощения бренда

Рекламы о поглощении бренда появляются, как только приложение открывается. Полноэкранное видео, GIF или изображение длится несколько секунд и ссылается на внутренний или внешний веб-сайт.

Согласно просочившейся презентации TikTok от июня 2019 года, эти размещения стоят 50 000 долларов в день.И у них есть пара гарантий: только один рекламодатель в день и пять миллионов показов.

18. Цены на рекламу варьируются от 50 до 150 000 долларов на платформе

Рекламодатели, имеющие доступ к платформе самообслуживания TikTok, могут устанавливать дневные или постоянные ограничения бюджета, начиная с минимального бюджета в 50 долларов на уровне группы объявлений. Самый дорогой тип рекламы, представленный в рассекреченных презентациях компании, — это бренд Hashtag Challenge.

Форматы объявлений и цены включают:

  • In-Feed Video : минимум 25 000 долларов США на кампанию с дневным максимумом 30 000 долларов США.
  • Brand Takeover : 50 000 долларов в день.
  • Hashtag Challenge : 150 000 долларов США на шесть дней.
  • Фирменные линзы : 80 000–120 000 долл. США

Прочтите полное руководство Hootsuite по рекламе в TikTok для маркетологов.

19. В списке Торговой площадки для авторов более 1000 звезд

Запущенная в конце прошлого года площадка для авторов — это портал, на котором бренды и агентства могут найти и связаться со звездами из белого списка платформы.Все еще в режиме тестирования, база данных только по приглашениям позволяет брендам выполнять поиск с помощью различных фильтров, таких как местоположение, количество поклонников и тема контента. Бренды также могут детализировать демографические данные аудитории авторов с указанием пола, местоположения и возраста.

20. Конкурент TikTok Byte планирует заплатить создателям 250 000 долларов за видео

Нет точного способа узнать, сколько получают лучшие создатели TikTok. Но ценник последней версии U.Конкурент С., Байт, поставил видео, дает некоторые указания.

Партнерская программа Byte, начало которой намечено на 15 апреля, планирует направить деньги непосредственно в карманы авторов в обмен на качественный контент. Программа подчеркивает, насколько важны создатели для успеха приложения. И в некотором роде это предвещает потенциальную войну за лучшие таланты.

влиятельных лиц TikTok зарабатывают деньги за счет партнерских отношений, виртуальных подарков от фанатов и за счет того, что они несут свой успех за пределами платформы.По оценкам Blue Lotus Capital Advisors, в прошлом году на цифровые подарки Douyin было потрачено 3 миллиарда долларов.

Вот все, что вам нужно знать о Byte.

Бонус: Хотите знать, как создатель вирусного социального видео зарабатывает миллионы долларов на продажах? Загрузите бесплатное руководство прямо сейчас.

Подача статистики сезона | Внутренняя налоговая служба

В нашей статистике за период подачи заявок представлены данные из всех форм 1040, обработанных IRS в трех критических точках в течение года: в конце мая, середине июля и середине ноября.

  • Статистика сезона подачи заявок на конец мая по скорректированному валовому доходу (AGI) обобщает данные из всех деклараций по индивидуальному подоходному налогу, поданных в IRS к концу мая. Эти таблицы в основном отражают доход, полученный в году, предшествующем году подачи, и сообщаются в IRS к крайнему сроку подачи 15 апреля. Эти данные не включают налогоплательщиков, которые запросили продление срока подачи на 6 месяцев, заполнив форму 4868 , Заявление об автоматическом продлении срока подачи декларации по индивидуальному подоходному налогу в США.Данные представляют примерно 90 процентов всех возвратов, которые будут обработаны IRS в течение календарного года. Поскольку у налогоплательщиков, которые запрашивают продление, обычно более сложные финансы, в среднем данные отражают 84 процента от общей суммы AGI и 80 процентов от общей суммы налоговых обязательств, которые будут отражены во всех декларациях по индивидуальному подоходному налогу, поданных в течение года.
  • Статистические данные из деклараций, обработанных к середине июля, обновляют данные статистики за сезон подачи заявок на конец мая. Эти статистические данные представляют примерно 95 процентов всех индивидуальных подателей, 87 процентов общего AGI и 82 процента общих налоговых обязательств.
  • Данные в последнем наборе таблиц, статистические данные за сезон подачи декларации AGI за середину ноября, отражают почти все декларации по индивидуальному подоходному налогу, которые будут получены и обработаны в течение календарного года, включая любые декларации, поданные до 15 апреля и получившие 6 -месячное продление.

Эта статистика сезона подачи заявок представлена ​​в двух разделах.

  • Первый раздел: В расширенных таблицах представлены данные по выбранным источникам дохода, вычетам, кредитам и налогам для деклараций, поданных за предыдущий налоговый год.
  • Второй раздел: Включает данные о распределении для AGI, подоходный налог после вычета налогов и долю дохода от продажи основных средств для деклараций, поданных за предыдущий налоговый год, и некоторых поздно поданных деклараций за предыдущие налоговые годы.

Сдача статистики за сезон

В статистике представлены данные по всем формам 1040, обработанным в 2018 календарном году за 2017 налоговый год. Данные представлены для отдельных источников дохода, отчислений, кредитов и индивидуальных подоходных налогов.Таблицы классифицируются по классификации AGI. Данные представляют собой три критических точки в течение годового периода подачи заявок и образуют основу для сравнения годовых тенденций.

Статистика сезона подачи заявок на конец мая от AGI

В этих таблицах представлены данные по всем формам 1040, обработанным IRS на 21 неделе календарного года или ранее. Поданные декларации отражают доход, полученный за год, предшествующий отчетному году, но не включают налогоплательщиков, которые запросили продление срока подачи на 6 месяцев, заполнив форму 4868 , Заявление об автоматическом продлении срока подачи заявки U.S. Индивидуальная налоговая декларация.

2018 XLS 2019 XLS 2020 XLS

Статистика за середину июля по AGI

В этих таблицах представлены данные по всем формам 1040, обработанным IRS на 30-й неделе календарного года или ранее. Поданные декларации отражают доход, полученный за год, предшествующий отчетному году, но не включают налогоплательщиков, которые запросили продление срока подачи на 6 месяцев, заполнив форму 4868 , Заявление об автоматическом продлении срока подачи заявки U.S. Индивидуальная налоговая декларация.

2018 XLS 2019 XLS 2020 XLS

Статистика сезона подачи заявок на середину ноября по AGI

В этих таблицах представлены данные по всем формам 1040, обработанным IRS на 47 неделе календарного года или ранее. Поданные декларации отражают доход, полученный за год, предшествующий году подачи.

2018 XLS 2019 XLS


Данные о распределении, представленные для скорректированного валового дохода, подоходного налога после вычета кредитов и доли дохода от продажи основных средств

Эти данные были разработаны как часть исследовательской программы, чтобы предоставить авторитетные данные для использования исследователями, которые позволят избежать неточностей, которые могут возникнуть при использовании неполных данных.Статистика в основном отражает доход, полученный в предыдущем году, но будет включать некоторые поздно поданные декларации за предыдущие налоговые годы.

В последнем столбце каждой таблицы указывается доля дохода от продажи основных средств, представленная в представленном доходе. Сравнивая данные, представленные в этих таблицах, с течением времени, их можно использовать для разработки ранних оценок изменений в экономике или для обновления прогнозов экономической активности, которые были разработаны с использованием более старых данных.

Последние статистические данные по AGI

В этих таблицах представлена ​​информация о совокупности всех форм 1040, обработанных IRS на 21 неделе календарного года или ранее.Поданные декларации в основном отражают доход, полученный в год, предшествующий году подачи, но не включают налогоплательщиков, которые запросили продление на 6 месяцев, заполнив форму 4868 , Заявление об автоматическом продлении срока подачи декларации по индивидуальному подоходному налогу в США.

2010 XLS 2011 XLS 2012 XLS 2013 XLS 2014 XLS 2015 XLS 2016 XLS 2017 XLS 2018 XLS


Статистика за середину июля по AGI

В этих таблицах представлена ​​информация о совокупности всех форм 1040, обработанных IRS на 30 неделе календарного года или ранее.Поданные декларации в основном отражают доход, полученный в году, предшествующем году подачи, но не включают налогоплательщиков, которые запросили продление на 6 месяцев, заполнив форму 4868 , Заявление об автоматическом продлении срока подачи налоговой декларации в США по индивидуальному подоходному налогу Re по ходу .

2010 XLS 2011 XLS 2012 XLS 2013 XLS 2014 XLS 2015 XLSX 2016 XLS 2017 XLS 2018 XLS


Статистика за середину ноября по AGI

В этих таблицах представлена ​​информация о совокупности всех форм 1040, обработанных IRS на 47 неделе календарного года или ранее.Поданные декларации в основном отражают доход, полученный за год, предшествующий Году подачи.

2010 XLS 2011 XLS 2012 XLS 2013 XLS 2014 XLS 2015 XLS 2016 XLS 2017 XLS 2018 XLS


Дополнительная статистика сезона подачи

Статистическое моделирование, причинно-следственные связи и социальные науки

Любимая демонстрация в классах статистики — показать монету и спросить, какова вероятность того, что она выпадет орлом при подбрасывании. Учащиеся правильно ответят 1/2.Затем вы подбрасываете монету высоко в воздух, ловите ее, хлопаете по запястью, смотрите на нее и снова прикрываете рукой. Теперь какова вероятность выпадения орла? Для вас 1 или 0, а для студентов — 1/2.

Это поствыборный пост в том смысле, что он размещается после того, как голосование было завершено, но это промежуточный пост в том смысле, что не все голоса были подсчитаны.

Я сделаю некоторые вероятностные вычисления на основе нашего прогноза, но сначала давайте коснемся важных вещей.

Наш предвыборный прогноз давал Байдену вероятность победы, начиная с 80-90% и заканчивая 97%. Прямо сейчас похоже, что Байдену выгодно отыграться в коллегии выборщиков, но в любом случае мы можем спроецировать результат около нижнего предела нашего предсказанного 95% интервала, который был [259, 415]. Такие вещи случаются, но вы не входите в прогноз, предвосхищая такое маловероятное событие, поэтому это заставляет нас усомниться в наших предположениях. Пару дней назад я дал три веских причины не верить нашим цифрам, и мы должны вернуться к этому.

Наш окончательный предвыборный прогноз давал Байдену вероятность получения наибольшего числа голосов с вероятностью 99% + с интервалом прогноза 95% [51,6%, 57,1%]. Можно с уверенностью сказать, что Байден не набрал 57,1% голосов избирателей. 51,6% ближе к отметке. На данный момент мы не можем быть уверены в этом, но можем предположить, что доля его голосов среди населения, опять же, находится на нижней границе нашего 95% -ного прогнозного интервала.

Наш прогноз был основан на опросах штатов, национальных опросах и фундаментальных показателях, которые все в пользу Байдена.Ни одна из этих частей информации не идеальна; действительно, причина того, что наш интервал прогноза [259, 515] был настолько широк, заключалась в том, что он учитывал возможность систематических ошибок во всех трех из этих источников.

Я не думаю, что нам нужно сейчас слишком много говорить об основных принципах, за исключением того, что с учетом политической поляризации мы могли бы утверждать, что предсказание, основанное на фундаментальных показателях, должно было быть более тесно связано с результатами недавних национальных выборов (Демократы с 51% до 52% общенациональных двухпартийных голосов), уделяя меньше внимания экономическим факторам.

Почему опросы в стране и на уровне штатов настолько сильно разошлись? Я не могу сказать много сейчас, учитывая доступную мне информацию. Моим первым предположением было бы сочетание дифференцированного отсутствия ответа (сторонники Трампа с меньшей вероятностью ответят на опросы, а сторонники Байдена с большей вероятностью) и дифференцированной явки (сторонники Трампа с большей вероятностью пойдут и проголосуют, а сторонники Байдена с меньшей вероятностью). Другие возможные факторы включают различную частоту отклонений бюллетеней и изменения мнений среди неопределившихся избирателей в последнюю минуту.Я не уверен, что и думать о дифференциальном объяснении неполучения ответов, поскольку некоторые опросы действительно корректировали идентификацию партии, а также демографические данные, но даже после внесения этих корректировок возможна предвзятость.

Если бы мы могли вернуться и исправить нашу модель опросов, что бы мы сделали? По причинам, которые мы и другие обсуждали, этот 96-процентный прогноз даже в то время выглядел слишком самоуверенным. Мы писали о стимулах для чрезмерного и недоверия к прогнозам, но в данном случае причиной высокой вероятности были не столько социальные стимулы, сколько логика статистической модели.Но если результат настолько экстремальный, это указывает на проблему с моделью — где-то.

Говоря в общих чертах, я вижу четыре способа, которыми можно было бы заранее модифицировать модель для получения вероятностей прогноза, близких к 50%:

1. Более широкая неопределенность. Наша модель уже учитывала возможность крупных ошибок при опросе на национальном уровне и уровне штата. Мы могли бы сделать эти интервалы еще шире, исходя из теории, что будущие ошибки могут быть более серьезными, чем прошлые. Это своего рода скучный ответ, но увеличение неопределенности — это только начало, а в нашей модели было так много движущихся частей, что мы, возможно, не до конца понимали, как будут взаимодействовать неопределенности в ответе на опрос и явке избирателей.

2. Систематический сдвиг в сторону Республиканской партии, основанный на теории, что в 2016 году выборы были отменены и эти выборы будут аналогичными. Мы предполагали, что проблемы 2016 года будут решены, но, возможно, это была ошибка.

3. Включение дополнительной информации, такой как регистрационные номера новых избирателей, которые отдавали предпочтение республиканцам в нескольких ключевых колеблющихся штатах. Любая модель зависит только от того, что она включает, и, оглядываясь назад, если бы явка была проблемой, данные о регистрации избирателей могли бы быть актуальными, даже если на некоторых прошлых выборах такие цифры не были столь предсказуемыми.

4. Сдвиг модели не в сторону республиканцев, а в сторону 50/50 в коллегии выборщиков или, может быть, 51/49 в народном голосовании, основанное на идее, что (а) при политической поляризации голоса стабильны, и ( б) уместно быть неуверенным в интересующих прогнозах. Это возвращает нас к фундаментальной модели, но мы также можем рассматривать этот «сдвиг в сторону 50/50» как внешний фактор, применяемый после того, как все моделирование выполнено: если прогноз говорит о 95%, мы должны верить 80%; если в прогнозе указано 80%, следует верить 60%; и т.п.Не знаю, как об этом думать. Например, предположим, что мы применяли эту модель в 1984 году, за день до переизбрания Рональда Рейгана? Неужели мы действительно хотим дать этому только 80% -ную вероятность? Может быть.

Также есть возможность сказать, что наш прогноз был хорошим, а нам просто не повезло. Но я на это не куплюсь. Случилось так, что нас поразил громкий термин об ошибке, но «термины ошибки» откуда-то пришли. Это был не какой-то бог, бросающий кости. Настоящий вопрос в том, как мы могли это лучше предвидеть.Много чего пожевать. Я скажу, что есть обратная выгода в том, чтобы делать сильные прогнозы, которые не увенчались успехом — опять же, вы не хотите быть на краю этого 95% -ного интервала, если можете его избежать — и вот что нам серьезно подумать о том, что пошло не так с моделью.

Условные вероятности

Как я уверен, вы слышали, прогнозы на основе опросов, в том числе наши, в нескольких ключевых штатах были неверными. Учитывая доступную мне информацию, трудно сказать, насколько велики ошибки.Например, наш точечный прогноз доли Байдена в двухпартийном голосовании во Флориде составлял 51,7% с интервалом 95% [47,8%, 55,5%]). Общая картина здесь, но я фактически работаю над моделированием, которое ссылка внизу страницы:

> sims_economist florida mean (флорида)
[1] 0,5166
> квантиль (Флорида, c (0,025, 0,975))
  2,5% 97,5%
0,4779 0,5552
 

Но в настоящее время газета сообщает, что доля голосов Байдена во Флориде составляет 48 человек.2%, поэтому, если это конкретное число остается верным, мы уже говорим о неожиданном событии. Не за пределами прогнозного интервала 95%, но, безусловно, сюрприз.

Мы можем провести некоторый анализ, обусловливающий то, что Байден получил только 48,2% голосов во Флориде. (Мы могли бы просто поставить условием, что он проиграет Флориду, но это не совсем верно, если у нас есть ощущение, как здесь, на сколько он проиграл.) Это можно сделать напрямую, используя моделирование. В целях вычислительной стабильности мы можем сделать условия моделирования, которые находятся в узкой полосе сообщаемых результатов:

подмножество
 

Затем мы можем вычислить ожидаемую долю голосов Байдена в общенациональном голосовании, обусловленную этим результатом, вместе с вероятностью его победы в коллегии выборщиков:

> среднее значение popvote (popvote [подмножество])
[1] 0.5248
> среднее (evote [подмножество]> = 269)
[1] 0,7787
 

Ему нужно только выиграть 269, потому что кажется, что он выиграл оспариваемые выборы в Небраске. Таким образом, примерно 52,5% голосов избирателей (по сравнению с 54,4% в нашем прогнозе!) И примерно 78% побед в коллегии выборщиков (по сравнению с нашими пресловутыми 96%, которые, похоже, подскочили до 97% на выборах). день).

Хорошо, теперь давайте сделаем все условия для того, чтобы Байден получил 48,2% во Флориде:

> biden_wins 0.5
> conditional_biden_win_prob round (conditional_biden_win_prob, 2)
  AK AL AR AZ CA CO CT DC DE FL GA HI IA ID IL IN KS KY LA MA MD ME MI
0,01 0,00 0,00 0,27 1,00 0,99 1,00 1,00 1,00 0,00 0,30 1,00 0,11 0,00 1,00 0,00 0,00 0,00 0,00 1,00 1,00 1,00 0,90
  MN MO MS MT NC ND NE NH NJ NM NV NY OH OK ИЛИ PA RI SC SD TN TX UT VA
0,94 0,00 0,00 0,00 0,33 0,00 0,00 0,92 1,00 0,99 0,76 1.00 0,06 0,00 1,00 0,70 1,00 0,00 0,00 0,00 0,11 0,00 0,98
  VT WA WI WV WY
1,00 1,00 0,89 0,00 0,00
 

Давайте просто посмотрим на штаты, где у любого кандидата есть разумные шансы:

> закрыть 0,05 и conditional_biden_win_prob раунд (conditional_biden_win_prob [close], 2)
  AZ GA IA MI MN NC NH NV OH PA TX WI
0,27 0,30 0,11 0,90 0,94 0,33 0,92 0,76 0,06 0,70 0,11 0,89
 

Мы, конечно, знаем больше, но не намного больше.Из вышеперечисленных штатов мы знаем, что Трамп выиграл Айову, Огайо и Техас; Байден победил в Миннесоте и Нью-Гэмпшире, а остальные слишком близки, чтобы назвать их. Мы можем условиться на следующие результаты:

подмножество 0,51) & (state_sims [, "NH"]> 0,51)
 

Они все еще ждут бюллетеней по почте, поэтому я не чувствую себя комфортно, полагаясь на сообщенные итоги, но я полагаю, что доля победителей будет более 49% в каждом штате, исходя из теории, что, если бы она могла быть ближе чем это, новостные организации не почувствовали бы себя достаточно уверенно, чтобы позвонить.

Что теперь происходит в зависимости от результатов?

> раунд (среднее (поп-голос [подмножество]), 3)
[1] 0,522
> круглый (среднее (evote [subset]> = 269), 2)
[1] 0,79
 
Тогда прогнозировалось, что

Байдена выиграет 52,2% общенациональных голосов и, согласно модели, имеет 79% -ный шанс выиграть коллегию выборщиков.

И снова близкие состояния:

> round (conditional_biden_win_prob [закрыть], 2)
  AZ GA IA MI MN NC NH NV OH PA TX WI
0.
					

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.