44,075 matches
-
de astfel de funcții de reacție, plecând de la funcția „clasică” de reacție a politicii fiscale prezentate mai sus. Gali și Perotti (2003) sugerează utilizarea a două măsuri diferite ale deficitului bugetar: 1) deficitul ciclic ajustat (deficitul bugetar structural) pentru a examina caracterul discreționar al politicii fiscale, precum și caracterul prociclic sau anticiclic al acesteia sau 2) deficitul bugetar ciclic pentru a evalua eficiența stabilizatorilor automați. Multe dintre studii folosesc așa-numitul „model CAPB” de estimare a regulii de politică fiscală, model în
România spre Compactul Fiscal by Cristian SOCOL () [Corola-publishinghouse/Science/206_a_422]
-
public a regulii fiscale. Un alt șaselea risc potențial este cel legat de prevederea privind supravegherea bugetelor naționale la nivelul Comisiei Europene sau al controlului încrucișat al acestora între țările UE (propunere prezentă și în procedurile Semestrului European). Comisia va examina în special principalii parametri ai orientării fiscale din proiectele de planuri bugetare și, dacă este necesar, va România spre Compactul Fiscal. Disciplină și dezvoltare adopta un aviz privind aceste planuri. Riscul apare practic în măsura în care funcționarii Comisiei Europene vor primi niște
România spre Compactul Fiscal by Cristian SOCOL () [Corola-publishinghouse/Science/206_a_422]
-
radio / TV., etc.). Toate echipele urmează să mimeze activitatea respectivă. Echipe care ghicește subiectul mimat capătă un punct. Sus - jos: Copiii stau întinși în iarbă, cu fața în sus și privesc cu atenție cerul. Apoi se întorc pe burtă și examinează tot ce văd prin forma de talpă cu carton îpe care au primit-o anterioră: plantele, vietățile care mișună, pietricelele, etc. Notează pe marginea tălpii ce au văzut. Păstrează apoi un minut de liniște totală, ca să asculte glasul naturii. În
Caleidoscop by Viorica Maftei () [Corola-publishinghouse/Science/91786_a_93236]
-
care o dă acestora) și instrumentele folosite pentru a măsura variabilele observate. Iar natura datelor selectate de cercetător determină atât tipurile de analiză pe care le poate face asupra datelor (metodele de analiză), cât și rezultatele acestora. Teoriile despre date examinează acest proces: felul în care observațiile din lumea reală sunt transformate în informații ce pot fi supuse analizei (în date). Acest lucru se realizează prin intermediul unor operații de clasificare (și numărare) și măsurare 1. Măsurareatc "Măsurarea" Înțeleg prin măsurare procedura
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
poate fi foarte sistematizat sau mai lax, complex sau simplu, în termeni absoluți sau în termeni probabiliști. Ceea ce este important este să putem formula de pe urma lui ipoteze care să implice caracteristica pe care o măsurăm. Fidelitatea este un concept care examinează gradul de repetabilitate și coerența măsurării. O măsură lipsită de fidelitate produce rezultate variabile și inconsistente la repetarea operației de măsurare. Fidelitatea reprezintă un indicator al erorii variabile (aleatorii) conținute de măsură. Eroarea sistematică nu reduce nici coerența, nici repetabilitatea
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
pentru datele respective nu-și are locul și rostul. Figura 8. Ipoteza testului de sfericitate Bartlett 2) Altă modalitate de a stabili dacă avem suficientă corelație între variabile pentru a căuta o structură latentă a datelor este aceea de a examina coeficienții de corelație parțiali. Dacă există factori comuni care dau seama de corelațiile dintre variabile, atunci coeficienții de corelație parțială între două variabile, când efectul celorlalte variabile este controlat, trebuie să fie foarte mici. Coeficienții de corelație parțială sunt, în
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
factorilor a căror valoare proprie este mai mică decât 1 poate rezulta în respingerea unor factori care, deși explică mai puțin, sunt importanți. În plus, acest rezultat s-ar putea datora și erorilor. Altă soluție propusă este aceea de a examina graficul care reprezintă valorile proprii (scree plot). Experiența sugerează că punctul în care linia graficului devine din abruptă lină ne va da numărul de factori necesari pentru a descrie structura. Dar ceea ce înseamnă abrupt și lin este interpretabil. În fine
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
a celorlalte variabile și poartă numele de anti-imagine. În această interpretare se presupune că intră tot universul de variabilele, acesta fiind considerat infinit, și toată populația de obiecte (în cazul nici unora nu avem de-a face cu un eșantion). Dacă examinăm toatevariabilele potențiale, pătratul imaginii unei variabile este echivalent cu comunalitatea variabilei din analiza factorială, iar pătratul anti-imaginii este echivalent cu unicitatea. Imaginile și anti-imaginile pentru un eșantion se numesc imagini parțiale, respectiv anti-imagini parțiale. Imaginea este considerată a fi complet
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
ușor interpretabili. În general, interpretarea factorilor este facilitată atunci când variabilele saturează în mod semnificativ doar unul dintre factori. Când o variabilă saturează mai mulți factori, ea trebuie considerată în interpretarea tuturor factorilor care o explică. Analistul trebuie, de asemenea, să examineze și variabilele care nu saturează nici unul dintre factori. Un alt lucru care trebuie analizat sunt comunalitățile variabilelor. Dacă varianța explicată de factorii comuni nu este importantă (nu depășește, să zicem, 0,5), atunci cercetătorul poate considera că acestea nu primesc
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
descriere. Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile-surogattc "Scoruri factoriale, scale factoriale și variabile‑surogat" Unul dintre scopurile principale ale analizei factoriale este acela de reducere a datelor. O dată identificate dimensiunile latente ale unui set de date, analistul poate dori să examineze comportamentul cazurilor în funcție de aceste dimensiuni, și nu doar în funcție de variabilele date. Mai mult, el poate dori să obțină câte o variabilă pentru fiecare dintre acești factori, care să poată fi folosite în continuare ca variabile explicative în locul setului inițial de
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
el poate dori să obțină câte o variabilă pentru fiecare dintre acești factori, care să poată fi folosite în continuare ca variabile explicative în locul setului inițial de variabile, mai numeros. Există două opțiuni principale pentru a face acest lucru. (1) Examinând matricea factorială (matricea saturațiilor factoriale), analistul poate selecta variabila cu cel mai mare scor factorial pentru un anume factor ca fiind reprezentativă pentru dimensiunea factorială respectivă („variabilă-surogat”). (2) Analistul poate construi o scală factorială (o variabilă care să reprezinte factorul
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
una dintre variabile se singularizează printr-o saturație factorială semnificativ mai ridicată decât celelalte variabile care saturează un factor, soluția este imediată. Atunci când însă mai multe variabile au saturații ridicate pentru același factor, selecția este mai dificilă. Analistul trebuie să examineze critic fiecare dintre aceste variabile și să se bazeze pe cadrul teoretic al studiului său, care poate să sugereze în mod logic mai degrabă o variabilă decât alta. Pe de altă parte, criteriul validității și al încrederii datelor pentru fiecare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
problemă, căci avem la dispoziție saturațiile factoriale obținute prin analiza factorială (care sunt echivalente cu corelațiile dintre factor - care trebuie estimat - și variabilele observate - folosite ca predictori) și corelațiile dintre variabilele observate. Cea de a doua metodă, numită după Bartlett, examinează adecvarea modelului luând în considerare variabilitatea introdusă de eșantionare. Dacă varianțele datorate factorilor de unicitate sunt considerate erori de eșantionare (și deci aleatorii), atunci este natural să dăm o pondere mai mică acelor variabile care conțin o cantitate mai mare
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
al celor care mențin ordinea, la nivelul administratorilor locali - primari, consilieri și funcționari ai primăriei - și la nivelul celor care practică profesiuni - medici, profesori, ziariști. Imaginea asupra percepției corupției și semnificația celor trei dimensiuni identificate sunt și mai clare atunci când examinăm răspunsurile la altă întrebare a anchetei, și anume COR14, prin care li se cere subiecților să aleagă principalele două cauze ale corupției în România. Cumulând răspunsurile, cauzele principale, în opinia românilor, sunt „Dorința unora de a se îmbogăți peste noapte
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
de metoda folosită. Chiar dacă nu există criterii sau teste statistice clare, se pot formula totuși câteva recomandări. Examinarea distanțelor între clusteri la pași succesivi ne poate da o indicație importantă asupra structurii grupurilor. În cazul metodelor ierarhice aglomerative, se va examina distanța dintre cei doi clusteri care se unesc în fiecare pas. Când distanța crește brusc, aceasta înseamnă că la pasul respectiv (să zicem pasul p) sunt unite două grupuri sensibil diferite. În acest caz, este indicat să încheiem aglomerarea (combinarea
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
atunci putem considera unirea celor două grupuri într-unul singur. În orice caz, o strategie utilă în faza de selectare a numărului de grupuri este aceea de a produce mai multe soluții, cu număr diferit de grupuri, care să fie examinate comparativ. De exemplu, în cazul metodelor ierarhice aglomerative, putem studia soluțiile obținute la ultimii 6 pași, adică pe cele care au 1, 2, 3, 4, 5 și, respectiv, 6 grupuri, și putem alege alternativa cea mai bună. Același lucru poate
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
volumul de populație cu potențial de a imigra între granițele lor, statutul legal al imigranților. Una dintre căile posibile de a răspunde la aceste întrebări este aceea de a identifica grupuri de regiuni cu potențial migrator asemănător și de a examina profilul acestora în termenii descriși mai sus. Pentru a realiza acest lucru, voi folosi o bază de date furnizată de programul SPSS, ce poartă numele World 95.sav. Este o bază de date ce conține informații despre 109 țări (acestea
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
variabile. Ele pot fi reprezentate grafic, astfel încât categoriile cu distribuții similare (după categoriile celeilalte variabile) vor fi reprezentate ca puncte apropiate în spațiu, iar cele cu distribuții diferite vor fi reprezentate ca puncte depărtate în (același) spațiu. Analiza de corespondență examinează asocierea dintre două variabile categoriale (nominale). Relația dintre două variabile nominale este de obicei reprezentată printr-un tabel de contingență, în care pe linii se găsesc categoriile uneia dintre variabile, iar pe coloane categoriile celeilalte variabile. Analiza tabelului de contingență
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
omogenitate, cunoscută și ca analiză de corespondență multiplă, este similară analizei de corespondență prin aceea că analizează asocierea dintre variabile și atribuie valori numerice datelor calitative. Spre deosebire de analiza de corespodență, analiza de omogenitate nu se limitează la două variabile, ci examinează mai multe variabile nominale. Setul de date pe care îl analizează analiza de omogenitate constă dintr-un număr de variabile nominale, în funcție de categoriile (atributele) cărora le sunt distribuite obiectele (cazurile) dintr-o populație (dintr-un eșantion). Prin analiza de omogenitate
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
corespondență multiplă, este similară analizei de corespondență prin aceea că analizează asocierea dintre variabile și atribuie valori numerice datelor calitative. Spre deosebire de analiza de corespodență, care prelucrează un tabel de contingență, analiza de omogenitate nu se limitează la două variabile, ci examinează mai multe variabile nominale. Analiza factorială și analiza componentelor principale. Metode multivariate prin care un set de variabile intercorelate este redus la un număr mic de variabile (factori latenți), neobservabile empiric, care explică structura de relații dintre ele. Analiza factorială
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
câteva reprezentări comune, provenite din experiența cotidiană. În cadrul măsurării și al teoriilor despre date, conceptul de dimensionalitate are o înțelegere specifică și este definit ca numărul de surse separate și relevante de variație între obiecte. Fidelitatea. Este un concept care examinează gradul de repetabilitate și coerența măsurării. O măsură fidelă produce rezultate similare și consistente la repetarea operației de măsurare. Fidelitatea reprezintă un indicator al erorii variabile (aleatorii) conținute de măsură. Eroarea sistematică nu reduce nici coerența, nici repetabilitatea rezultatelor de
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
lucru poate fi obținut, în funcție de tipul de date pe care le analizăm, prin reducerea variabilelor, prin gruparea obiectelor sau a cazurilor sau prin reprezentarea relațiilor dintre obiecte și atributele lor pe o hartă perceptuală. Teoriile despre date. Sunt teorii care examinează procesul prin care observațiile din lumea reală sunt transformate în informații ce pot fi supuse analizei (în date). Acest lucru se realizează prin intermediul unor operații de clasificare, numărare și măsurare. Teoriile despre date sunt modele abstracte concepute pentru înțelegerea informației
[Corola-publishinghouse/Science/2075_a_3400]
-
categorii: teorii care se axează pe: * rezultate efective; * pe acomodare sau adaptare; * pe negocierea identității; * pe rețele de comunicare; * pe aculturație sau ajustare. O altă lucrare importantă apărută în 2003, Experiencing Intercultural Communication, Judith N. Martin și Thomas K. Nakayama examinează fondarea și procesul domeniului, comunicarea interculturală în viața de zi cu zi, în domenii aplicate (turism, afaceri, educație, sănătate), investighează identitatea religioasă, conflictele globale religioase și implicarea pe care o au în comunicarea interculturală cauzele atacurilor de la 11 septembrie. Dezvoltarea
Comunicarea interculturală. Paradigmă pentru managementul diversităţii by Silvia Popescu [Corola-publishinghouse/Science/923_a_2431]
-
statistic. Noi categorii de persoane cu risc crescut de a fi discriminate Raportul "Equality at Work. Tackling the Challenges", al doilea Raport global elaborat în continuarea declarației OIM asupra Principiilor și Drepturilor Fundamentale la Locul de Muncă în anul 2007 examinează teme de ultimă oră în domeniul tiparelor discriminării și inegalității la locul de muncă. Raportul indică necesitatea unei implementări superioare a legislației anti-discriminare, precum și a inițiativelor fără caracter regulatoriu din partea guvernelor și a companiilor, pentru ca partenerii sociali să fie mai
Comunicarea interculturală. Paradigmă pentru managementul diversităţii by Silvia Popescu [Corola-publishinghouse/Science/923_a_2431]
-
național elementar. În fapt, nu există decît un singur factor de accelerare a separatismului centro-european, care nu se manifestă în spațiul iugoslav. Și acesta este tocmai acela benign, bazat pe duplicitatea guvernanților care șovăie dacă să regrete dezmembrarea unui stat, examinînd fără nemulțumire secesiunea uneia dintre părțile componente. Nu este de neconceput faptul că Vaclav Havel și Vaclav Klaus să fi fost animați de un astfel de sentiment în 1993, cînd Slovacia a considerat, cu prea multă ușurință, că este bine
by GUY HERMET [Corola-publishinghouse/Science/968_a_2476]