6 из 36 статистика выпадения чисел: таблица выпавших чисел всех тиражей — проверить результаты последних розыгрышей

Содержание

все тиражи, анализ, постоянное обновление

На данной странице размещен архив тиражей 6 из 36, а также данные по частоте выпадения чисел в этой лотерее от Столото. Розыгрыши проводятся один раз в неделю по воскресеньям с трансляцией по ТВ (запись). Ниже приведена табличка с результатами лото 6 из 36 (архив 6 из 36), в которой вы можете отмечать числа для визуального анализа их выпадения. Также вы можете составить свою комбинацию, сгенерировать ссылку с этими числами, чтобы в дальнейшем заходить на архив тиражей гослото 6 из 36 с уже выбранными числами и видеть, как изменилась ситуация. Архив Гослото 6 из 36 обновляется по мере проведения тиражей компанией Столото.

По возрастанию   По порядку выпадения   Таблица со всеми числами

№ ТиражаЧисло 1Число 2Число 3Число 4Число 5Число 6
12914283335
261822232831
35913162428
461321223136
571928293135
611011152223
7579343536
88911222425
9121617183032
10689152130
1181127303133
125712162233
131611152534
14146202133
15131522242836
165610243233
172817183236
182821242933
1912324313435
207915193133
21148131832
2261517232829
2391011131927
2451823243236
2531115263036
2621015173136
27112228293536
283712182528
292510132528
3032122252736
3151619232632
321824283031
3351520263136
341256834
3561213172930
365812
21
2327
3791314182128
382612171833
3961419233436
403612142226
414715272834
4251214202435
431347927
44349282932
4551822262735
46151619212636
47101116172731
4861322262935
49149222534
5021419202933
514613212833
52156101320
532416232627
54579162635
553422283135
563614173136
571914202326
58142023263133
5972730323536
6071317252734
6141117252931
62171923313435
631510222933
642817203135
6541113192336
662312131920
6742425283032
6861318313436
691525273031
70916171821
23
7131520242535
725612202431
7331315192026
7451113172529
75345112223
7651012262933
778916222536
78124223234
79
5
814192934
802816202629
81111418202736
821512252833
8356792629
8491819203435
85112226282933
867811242935
873718313233
8851115242932
8931226283336
90111820212728
912712131736
9221416182325
9331015202234
942715182128
95458121415
96111213183032
9721213141622
9851620222834
99111314151930
10091024273132
10191821222328
1025616182021
10391011133132
1045822263134
1057819262729
10661420233035
10721213182636
1085816303136
1094523252730
110131622262728
111457101315
1123828333436
11321019233135
1145612171820
11514572122
116256252934
1171346935
1184811131524
11913491528
120249172233
12171921273132
1226710172021
123111215233236
1241210152235
125141823262732
12631920242728
127131826293031
12812492030
1296913142136
13061121293235
1313718262935
132456121823
1333613152528
13491121243134
135182223293436
13671415293032
1376810171820
1383819252832
1397911162227
1408911163134
1412610162435
14231418223335
143122223242536
14411014202335
14581114172429
1467911121425
147278172733
148132124262836
14961216171829
1501611272835
1515622233336
152101213183334
15321112212329
154182022263133
1552911123135
1561825272830
15731421222434
158479242534
15931923283336
160121315172536
16122225272829
16271011283032
163121324252833
16481424283033
165121318323536
16631123252833
16722728303536
1685910142135
16952627293336
1702916253134
171167132129
172145172032
1735917253133
17424592223
175141516181925
17641113141922
17771219212631
1783727333436
17951417181926
1802411122123
181232628293234
1823610192831
18371213171824
18431321222430
18511621252835
18691013263436
18731415182030
1884714182022
18942025262931
190101113161825
1912612161935
19222528303235
1932610242629
1942713293236
195132022242931
19661719232632
19781924323334
19811213293031
19971922272836
20071112142430
20111517222728
202111617192426
20371223243035
204123162027
2052811122228
2062915262835
20741011252734
20852125283036
20981115192036
2105610122528
21121115173335
21211318243034
213101415202225
214141519212532
2157913202328
2161815323334
21731623263032
21881517212233
2196921252631
22051317242528
22123492229
222479222734
2233415273236
2243719202835
22541017193334
22671017212427
22761222232434
228459111236
229369192032
23091317343536
23171219212229
23211820242529
2331410163435
234679253033
2351812293336
23662123252733
2377910142127
23851117202125
2398915182427
24031112131620
24161115192734
242101317252631
24351014151923
24441825272830
245349273436
2467912143035
247378121924
24881015212530
24911213182835
250259103031
2511911123236
252131823263132
25331520222535
25481216223031
25521219303234
256101314192327
25791520222434
25821416193034
25981117192123
260123142532
26134591725
26241113142635
26334781213
26451014181927
26582125293134
26641819252835
26731013142332

Ссылка на эту страницу с выбранной комбинацией:

Частота выпадения чисел в Гослото 6 из 36 за все тиражи

13(55 раз)28(55 раз)9(53 раз)25(53 раз)22(52 раз)5(51 раз)12(51 раз)11(49 раз)18(47 раз)36(46 раз)
7(46 раз)6(46 раз)19(45 раз)2(45 раз)31(44 раз)3(44 раз)4(44 раз)23(44 раз)35(44 раз)27(44 раз)
34(43 раз)20(43 раз)15(43 раз)14(43 раз)29(42 раз)24(42 раз)21(41 раз)26(41 раз)10(40 раз)8(40 раз)
17(40 раз)32(39 раз)33(39 раз)30(38 раз)1(37 раз)16(33 раз)

архив тиражей.

Проверить результаты лотереи последнего тиража 2021 года

за последние полгода

Поиск 

по датеилитиражу

По дате

Дата

Тираж

Выпавшие числа

Суперприз, ₽

Февраль, 2021

21 февраля

35231181610

Суперприз
разыгран

Суперприз: 3 000 000

14 февраля

203221253431

Суперприз
разыгран

Суперприз: 4 491 826

7 февраля

8192631204

Суперприз: 3 000 000

Январь, 2021

31 января

333036161828

Суперприз: 3 000 000

24 января

12029112621

Суперприз: 3 000 000

17 января

251733242

Суперприз: 3 000 000

10 января

22623363233

Суперприз
разыгран

Суперприз: 3 000 000

1 января

7145331812

Суперприз
разыгран

Суперприз: 7 700 400

Декабрь, 2020

25 декабря

3211316927

Суперприз: 7 059 450

20 декабря

24418133022

Суперприз: 6 258 250

13 декабря

30251682932

Суперприз: 5 464 925

6 декабря

35281982017

Суперприз: 4 830 325

Ноябрь, 2020

29 ноября

14262324213

Суперприз: 4 065 300

22 ноября

131791416

Суперприз: 3 220 150

15 ноября

202149227

Суперприз: 3 000 000

8 ноября

285213597

Суперприз: 3 000 000

1 ноября

112830271715

Суперприз: 3 000 000

Октябрь, 2020

25 октября

2334628233

Суперприз: 3 000 000

18 октября

18824312221

Суперприз
разыгран

Суперприз: 8 547 462

11 октября

32131410233

Суперприз: 6 835 136

4 октября

43519252818

Суперприз: 6 125 711

Сентябрь, 2020

27 сентября

21293125834

Суперприз: 5 230 711

20 сентября

27181019145

Суперприз: 4 280 061

13 сентября

37124813

Суперприз: 3 456 511

6 сентября

11354131426

Суперприз: 3 000 000

Август, 2020

30 августа

34592517

Суперприз: 9 500 924

23 августа

142253213

Суперприз: 8 528 899

16 августа

19111721823

Суперприз: 7 682 674

9 августа

19216143034

Суперприз: 6 893 674

2 августа

24152092234

Суперприз: 6 050 474

Июль, 2020

26 июля

131019232714

Суперприз: 5 220 349

19 июля

30322191234

Суперприз: 4 374 849

12 июля

31308161222

Суперприз: 3 589 199

5 июля

35152232520

Суперприз: 3 000 000

Июнь, 2020

28 июня

261323321831

Суперприз: 3 000 000

21 июня

1136132129

Суперприз: 3 000 000

14 июня

925311030

Суперприз: 7 157 100

7 июня

18283513112

Суперприз: 6 474 050

Май, 2020

31 мая

21302581015

Суперприз: 5 769 075

24 мая

198122437

Суперприз: 5 105 700Показать ещё

Тиражная лотерея «LOTO 6/49» / «ЛОТО 6 из 49» в Казахстане

Цель игры — угадать от 2 до 6 чисел в одной панели.
Главная особенность игры — бонусный шар, который может увеличить Ваш выигрыш.

КАК КУПИТЬ:

СПОСОБ 1

Взять бесплатный Купон тиражной лотереи «LOTO 6/49»
На Купоне шесть игровых панелей – А В C D E F, в каждой Вы можете выбрать лотерейную комбинацию.

Купон LOTO 6/49


Внимание! Купон не является лотерейным билетом! Выбрать и отметить 6 (шесть) цифр от 1 до 49, это и будет лотерейной комбинацией 

Стоимость лотерейной комбинации — 300 тенге.
Выбрать и отметить количество тиражей (от 1 до 7), в которых примет участие лотерейная комбинация.

ОПЛАТА
Распространитель зарегистрирует Купон в Системе и распечатает Ваш лотерейный билет в форме Квитанции. Лотерейный билет необходимо сохранить до проведения тиража, т.к. выигрыши выплачиваются на основании лотерейного билета.

АВТОВЫБОР
Вы можете доверить выбор лотерейно комбинации терминалу, для этого отметьте поле «Автовыбор», при регистрации Купона, терминал случайным образом заполнит цифры в лотерейной комбинации.

КОРЗИНА
Если Вы допустили ошибку при заполнении лотерейной комбинации или решили отменить сделанную лотерейную комбинацию, отметьте поле «Корзина», при регистрации Купона, система автоматически исключит данную лотерейную комбинацию из розыгрыша.

СПОСОБ 2

Приобрести онлайн билет «LOTO 6/49» на сайте szhuldyz.kz

СПОСОБ 3

Сообщить распространителю лотерейную комбинацию и количество тиражей в которых выбранная комбинация примет участие. Распространитель введет всю информацию в терминал. После получения от Участника лотереи распространитель распечатывает лотерейный билет в форме Квитанции.

КАК ВЫИГРАТЬ

АО «Сәтті Жұлдыз» проводит розыгрыши лотереи «LOTO 6/49» каждую среду и субботу в 20:55 (время Нур-Султан) на ТК «ASTANA TV».
В розыгрыше участвуют 49 шаров, пронумерованных от 1 до 49.
При проведении тиража определяются 6 основных выигрышных номеров и 1 бонусный из 49 возможных.

Бонусный номер Если номер этого шара совпадает с числом Вашей лотерейной комбинации, в которой уже угадано 5 номеров, то сумма выигрыша увеличится, и Вы получите выигрыш по категории «5 совпавших номеров + бонусный шар»
Бонусный номер выбирается из основного комплекта шаров и определяет победителей по категории «5 совпавших номеров + бонусный шар».
6 основных +1 бонусный шар, определенные в процессе розыгрыша считаются выигрышными номерами тиража.

«СУПЕРПРИЗ»

Угадав 6 чисел, Вы получаете «Суперприз».
Суперприз является накапливаемым, т.е., если в текущем тираже никто не угадает 6 номеров, накопленная сумма переходит на следующий тираж.

В лотерее «LOTO 6/49» предусмотрены 6 (шесть) выигрышных категорий.

Категория Количество совпадений Призовой фонд (ПФ)
1 Совпали 6 номеров – «СУПЕРПРИЗ» УП (%) ПФ + переходящий Суперприз, но не менее 20 000 000 тенге
2 Совпали 5 номеров + 1 бонусный шар УП (%) ПФ
3 Совпали 5 номеров  УП (%) ПФ
4 Совпали 4 номера УП (%) ПФ
5 Совпали 3 номера фиксированная сумма выигрыша — 1300 тенге
6 Совпали 2 номера фиксированная сумма выигрыша — 300 тенге

*УП (%) – установленный фиксированный процент

Лотерейный билет LOTO 6/49


Статистика и анализ тиражей лотереи.

Информация о программе «lotto 5×36/6х45»


ИНТЕРФЕЙС ПРОГРАММЫ.

Меню Файл.

Открыть — открыть файл с результатами тиражей.
(При запуске загружается файл с данными, находящийся в директории программы.) Формат файла — текстовый (.txt), последние розыгрыши наверху. Допускается добавление новых тиражей в файл не изменяя форматирование текста в файле или создание новых файлов.
Update — обновить базу тиражей через Интернет.
Rus/Eng — выбор языка интерфейса (Русский/Английский)

Кнопки

Найти (Find) — поиск каких-либо чисел в предыдущих тиражах.Статистика (Statistic) — общая статистика. Среднее (Averag) — среднее значение номеров, выпавших на позициях с A1 по A6. Характер. число (Charachter) — характеристическое число. Комбинации (Combinations) — выводит таблицу и график соответствия номерам в тираже и их комбинации.
Например:
Комбинация 1 2 3 4 5 6 является первой, всего же имеется 45!/(45-6)!/6! = 8 145 060 комбинаций.
Дельта (Delta) — статистика промежутков между двумя соседними номерами.
Карта (Map) — карточка выпадения номеров.



 

Двойной клик по карте меняет её вид, клавиши «+» и «-» изменяют размер изображения.
Суммы (Check sum) — суммы чисел в розыгрышах и их распределение.
Холодные номера (Cold numbers) — сколько розыгрышей назад выпадало число.
Частота (Frequency) — частота выпадения чисел за определённое количество розыгрышей.
Утилиты (Utils) — дополнительные программы.



 

Зона (Zone) — разбиение диапазона на определённые зоны и расчёт зоны вхождения выпавших чисел.
Конечная сумма (Final sum) — сумма конечных элементов — например, у числа 45 = 4+5=9.
Тройки (Triples) — генерируется комбинаций, состоящих из троек и ищется их вхождение в тиражах.
Пропуски (Skip strategy) — стратегия предсказаний по методу пропусков.
Числа (Numbers) — статистика пар номеров — какой номер с каким в паре чаще всего выпадает.
Статистика частоты (Freq strategy) — статистика по частоте выпадения.
Частота (Freq A1…A6) — статистика частоты выпадения номеров на позициях A1…A6
Совпадения (Match in draws)  — сколько троек, четвёрок или пятёрок совпало в тиражах.
Разделение (Separation) — разделение чисел на группы.
Период (Period) — тиражи с повторяющимися выпадениями троек, четвёрок или пятёрок.
Показать (Show) — Показ основной таблицы в отдельном окне.

Внизу окна программы, таблица с номером тиража, числами выпавшими в тираже, с разницей между максимальным и минимальным, средним значением и двумя соседними числами, количеством чётных, нечётных, суммой и количеством чисел выпавших в текущем тираже из предыдущего.

Двойной клик в столбце таблицы с цифрами, открывает окно с соответствующим графиком.

Над таблицей находится рисунок, в котором отображаются числа, как в лотерейном купоне.
Справа от рисунка переключатель, который может менять режим отображения рисунка.
Более подробную информацию читайте в файле справки программы (lotto 6×45). 

База Данных
   Архив и Результаты Тиражей

Выбор даты  2009-2010  2011-2012  2013-2014  2015-2016  2017-2018  2019-2020

Выбор даты  2008-2014  2015-2016  2017-2018  2019-2020  2021 год

Выбор номера тиража   от 1 до 500 тиража  от 501 до 11хх

Выбор номера тиража   от 1 до 500 тиража  от 501 до 1000  от 1001 до 13хх

Выбор номера тиража   от 1 до 500 тиража  от 501 до 1000  от 1001 до 1500  от 1501 до 2000  от 2001 до 23xx

 загрузка

ИНСТРУМЕНТЫ АНАЛИЗА И СТАТИСТИКИ.

Аналитика прошедших тиражей

 Выбор лотереи   Eurojackpot Euromillions Megamillions PowerBall Спортлото6×45  —————- Ticket(demo)  
 

 Количество совпадений

Заполните или скопируйте в данное поле
комбинации чисел прошедших тиражей.
Узнайте количество часто выпадающих чисел.

Max-Min Х

Переворот строк

Разрешить выполнение Javascript (рекомендуется)
 

  поиск
совпадений чисел

 
 

При большом количестве комбинаций, бывает трудно найти все числовые совпадения. Для поиска совпадений чисел, введите свои или скопируйте из архива тиражей, варианты комбинаций чисел в поле формы 5 из N или 6 из N.

Заполняйте поля двухзначными числами (01 02 03 …)
Для разделения чисел в комбинациях используйте только пробел.
Если в комбинациях присутствуют другие знаки, кроме пробелов, удалите их, в противном случае комбинации и поиск будут отображены некорректно.

 

Поиск совпадений чисел производится по всей странице, включая и архив результатов тиражей.

AnalysisLoto.com

Для многократного удаления или замены знаков препинания, воспользуйтесь программой «Блокнот» или другим текстовым редактором. Скопируйте комбинации чисел в окно программы, далее в меню сделайте выбор: Правка — Заменить
В поле «ЧТО» вставьте требуемый для замены знак, поле «ЧЕМ» оставьте пустым для удаления или вставьте нужный вам знак, если требуется замена. Нажмите кнопку «Заменить Все»


«Сумма чисел» — lottery-statistics.ru


Нормальное распределение

Статистический анализ лотерей на основе суммы чисел комбинации.

     Существует множество методов статистического анализа, каждый из которых хорош для своей конкретной предметной области. В числовых лотереях популярным является анализ «суммы чисел». Объяснение принципа данного анализа приведено ниже. Поняв суть данного анализа, Вы можете выбрать интересующую Вас лотерею и проанализировать её : провести графический анализ результатов тиражей и выбрать себе комбинацию, удовлетворяющую Вашему будущему прогнозу «суммы чисел».

     Объясним суть данного вида анализа на примере лотереи «6 из 45». Очевидно, что минимальная сумма чисел в единственно возможной комбинации равняется 1+2+3+4+5+6=21, а максимальная сумма чисел в единственно возможной комбинации равна 45+44+43+42+41+40=255. Ровно посередине между этими значениями будет число 138, которому будет соответствовать максимальное количество возможных комбинаций. Чем дальше от середины и ближе к краям, тем меньше количество возможных комбинаций будет соответствовать значениям суммы.
     Так как выпадение любой из комбинаций равновероятно в единичном испытании (да-да-да, комбинация «1,2,3,4,5,6» может выпасть с такой же вероятностью как и любая другая. Помните, что шарам, крутящимся в лототроне абсолютно без разницы, что на них написано или нарисовано), то «сумма чисел» является абсолютно случайной величиной, а значит распределение «суммы чисел» комбинаций на большом количестве испытаний подчиняется закону Нормального распределения (или распределения Гаусса).

     Подробная статистика «суммы чисел» приведена для следующих наиболее популярных лотерей:


(Метод&лото)или(Мегалото)

(Метод&лото)или(Мегалото)

«ПРОГРАММА ВЫБОРА ЧИСЕЛ для билетов


«МегаЛото» — 6 из 36.
Требуется поддержка языка JavaScript.

Перед началом расчетов введите статистику, нажав кнопку «Ввод статистики»:


* — статистика удаления измеряется количеством тиражей после последнего выпадения . 
** — скорректированные значения удаления и частоты не должны превышать значения более 40.  

—РАСЧЕТ—




ВНИМАНИЕ!!!
Если Вы желаете продолжить с помощью этой программы отбор чисел и формирование из них вариантов для игры в МегаЛото, то запомните ( запишите )  выбранные девять чисел и переходите ко второй части расчетов, нажав кнопку-ссылку:
» Продолжение расчетов»: 

ИЛИ

ЭТАП № 3-1.
Составление вариантов для игры по своему усмотрению.

Составьте из этих девяти чисел варианты по шесть чисел для игры в МегаЛото и заполните бесплатную игровую карточку. 

ИГРАЙТЕ!
УДАЧИ ВАМ!!!   

ИЛИ

ЭТАП № 3-2.
Составление вариантов для игры по Стандартной системе неполного развертывания с помощью программы. 

 

ВЫБИРАЙТЕ ВСЕ или НУЖНЫЕ ВАМ ВАРИАНТ(ы) БИЛЕТА
и
ИГРАЙТЕ!
УДАЧИ!!!   


Играйте, и удача не заставит Вас ждать!

—*** —

Главная страничка __ До свидания !__ Описание метода __ Статистика


Уже в 1994 году была система, которая сегментировала билеты за 0,003 секунды

Как создавали «Русское лото».

{«id»:123448,»url»:»https:\/\/vc.ru\/stoloto\/123448-russian-loto»,»title»:»\u0423\u0436\u0435 \u0432 1994 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0431\u0438\u043b\u0435\u0442\u044b \u0437\u0430 0,003 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b»,»services»:{«facebook»:{«url»:»https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=https:\/\/vc.ru\/stoloto\/123448-russian-loto»,»short_name»:»FB»,»title»:»Facebook»,»width»:600,»height»:450},»vkontakte»:{«url»:»https:\/\/vk.com\/share.php?url=https:\/\/vc.ru\/stoloto\/123448-russian-loto&title=\u0423\u0436\u0435 \u0432 1994 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0431\u0438\u043b\u0435\u0442\u044b \u0437\u0430 0,003 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b»,»short_name»:»VK»,»title»:»\u0412\u041a\u043e\u043d\u0442\u0430\u043a\u0442\u0435″,»width»:600,»height»:450},»twitter»:{«url»:»https:\/\/twitter. com\/intent\/tweet?url=https:\/\/vc.ru\/stoloto\/123448-russian-loto&text=\u0423\u0436\u0435 \u0432 1994 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0431\u0438\u043b\u0435\u0442\u044b \u0437\u0430 0,003 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b»,»short_name»:»TW»,»title»:»Twitter»,»width»:600,»height»:450},»telegram»:{«url»:»tg:\/\/msg_url?url=https:\/\/vc.ru\/stoloto\/123448-russian-loto&text=\u0423\u0436\u0435 \u0432 1994 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0431\u0438\u043b\u0435\u0442\u044b \u0437\u0430 0,003 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b»,»short_name»:»TG»,»title»:»Telegram»,»width»:600,»height»:450},»odnoklassniki»:{«url»:»http:\/\/connect. ok.ru\/dk?st.cmd=WidgetSharePreview&service=odnoklassniki&st.shareUrl=https:\/\/vc.ru\/stoloto\/123448-russian-loto»,»short_name»:»OK»,»title»:»\u041e\u0434\u043d\u043e\u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043d\u0438\u043a\u0438″,»width»:600,»height»:450},»email»:{«url»:»mailto:?subject=\u0423\u0436\u0435 \u0432 1994 \u0433\u043e\u0434\u0443 \u0431\u044b\u043b\u0430 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u0430\u044f \u0441\u0435\u0433\u043c\u0435\u043d\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043b\u0430 \u0431\u0438\u043b\u0435\u0442\u044b \u0437\u0430 0,003 \u0441\u0435\u043a\u0443\u043d\u0434\u044b&body=https:\/\/vc.ru\/stoloto\/123448-russian-loto»,»short_name»:»Email»,»title»:»\u041e\u0442\u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430 \u043f\u043e\u0447\u0442\u0443″,»width»:600,»height»:450}},»isFavorited»:false}

22 278 просмотров

В октябре 2019 года лотерее «Русское лото» исполнилось 25 лет. Едва появившись, она стала лидером рынка и до сих пор остаётся самой востребованной. Среди всех лотерейных билетов, проданных в прошлом году, 39,7% пришлось на «Русское лото». В среднем в одном тираже участвует 2,4 млн билетов.

Эта статья — о том, как запускали лотерею и что предопределило её популярность.

Конкуренты устарели

В первые годы после распада Советского Союза в России существовали две крупные лотереи — государственная «Спортлото» и негосударственная «Лотто-Миллион». Участники обеих лотерей отмечали в билете 6 чисел из 49.

«Спортлото» сильно отставала технологически. Все билеты, участвующие в тираже, в мешках привозили в центр, где после розыгрыша их вручную разделяли на выигравшие и проигравшие. А потом считали, какой приз должны получить владельцы билетов, у которых совпали четыре, пять или шесть чисел. Всё это занимало не менее трёх дней.

«Лотто-Миллион», появившаяся в 1992 году, шагнула дальше. В каждой точке продаж комбинации капсулировали на накопителях и отправляли в центр для формирования базы играющих билетов.

Розыгрыши «Лотто-миллиона» транслировали в прямом эфире по телевидению. Но формат передачи сложно было назвать увлекательным. Шесть чисел выпадали из лототрона за первые три минуты, а потом 40 минут показывали странные музыкальные номера. Столько времени было нужно организаторам, чтобы посчитать, кто и сколько выиграл.

То есть участие в обеих лотереях сводилось к ожиданию результатов, а сам процесс удовольствия не доставлял. Единственной мотивацией был выигрыш.

Кому-то это может показаться странным, но в лотереи играют далеко не только ради денег. Если лотерея постоянно делает акцент на больших выигрышах, она, как мне кажется, закладывает камни в дорогу к собственной смерти.

Когда вы приходите на футбольный матч, вы получаете удовольствие от сопереживания одной из команд. Выиграет она или проиграет — другое дело. То же самое с лотереями — важен процесс.

Александр Яновский

один из создателей «Русского лото»

Интересно не только выигрывать, но и играть

Идея превратить игру в настольное лото в телевизионную лотерею принадлежит Александру Яновскому и Маргарите Клинкевич.

Если участники «Лотто-Миллиона» включали телевизор, чтобы просто узнать, удачные ли числа они зачеркнули накануне, то для «Русского лото» разработали систему, при которой интрига сохранялась на протяжении всей игры.

Самые крупные выигрыши приносила победа в первых трёх турах, но новые победители появлялись с каждым новым бочонком вплоть до окончания розыгрыша. Билет мог выиграть в любой момент.

Технологический прорыв

В «Русском лото» победители и размеры выигрышей определяются прямо во время розыгрыша, а не постфактум. Такой формат требует молниеносной сверки выпавших номеров с базой билетов. Для 2020 года эта задача представляется элементарной, но в 1994 году нужного софта просто не существовало. Всё пришлось разрабатывать с нуля.

Проектирование тиража

Подготовка к розыгрышу начиналась с создания базы файлов билетов, которую отправляли в типографию в зашифрованном виде. Файл каждого билета содержал краткое изложение правил и три типа уникальных реквизитов — игровые, идентификационные и учётные. Их генерировала специальная программа.

Игровые реквизиты — это случайная комбинация из 30 чисел в диапазоне от 1 до 90 и их распределение по ячейкам игрового поля. Эти данные выполняли ещё и защитную функцию. По окончании розыгрыша можно напечатать фиктивный билет с выпавшими числами, но угадать весь диапазон и расставить его в нужном порядке практически невозможно.

Идентификационный реквизит, он же номер билета, — случайный набор из чисел и букв. Номера заносили в базу, получившую название идентификационного протокола. Операторы сверялись с ним при выплате выигрышей и там же отмечали, что приз по конкретному билету уже выдан. Ещё одна степень защиты от подделки.

Учётные реквизиты были нужны, чтобы сформировать базу играющих билетов. В «Русском лото» система учёта строилась на принципе вычитания. Это обеспечило высокую технологичность и скорость оперативной обработки больших массивов данных.

Из базы всех напечатанных билетов сначала исключали бракованные, а потом те, которые так и остались на складе или не были проданы. Таким образом формировалась база билетов, которые будут участвовать в тираже. Потом в ходе розыгрыша из базы исключали билеты, которые не выиграли.

Призовая матрица

Важную роль в сопровождении тиража играла призовая матрица. Эта программа, которая на ходу перераспределяла призовой фонд каждого тура в зависимости от количества выигравших билетов.

Чтобы избежать непредвиденных ситуаций, нужен был инструмент, который прогнозировал бы вероятные сценарии розыгрыша, и мы могли бы на ходу перераспределять призовой фонд. Иначе могли возникнуть ситуации, когда выигрыши, которые должны быть крупными, оказались бы мелкими. Или призового фонда и вовсе не хватило бы. Так появилась призовая матрица.

Александр Яновский

один из основателей «Русского лото»

Распределение выигрышей по матрице составляли на основе математической модели. Математическая модель определяла вероятности — на каком ходу и какую сумму могут выиграть билеты, где совпадут 5, 15 и 30 чисел, а также количество этих билетов

Перед каждым тиражом проводили симуляцию розыгрыша. Для этого в призовую матрицу вводили данные о размере призового фонда, сумму минимального выигрыша и коэффициенты «потурового» изменения выигрышей. Затем запускали генератор случайных чисел, который в течение 10-15 минут тысячекратно имитировал розыгрыши. Программа формировала усреднённую статистику, как могут распределиться выигрыши.

Вышли в эфир

Первый выпуск «Русского лото» вышел в эфир 16 октября 1994 года. Популярность передаче принесли технологические новшества и грамотно выстроенная драматургия.

Руководство канала настаивало на использовании лототрона. Но создатели лотереи оставили мешочек с бочонками из традиционного настольного лото. Так у игроков появлялось ощущение, что они участвуют в национальной забаве.

Людям в студии раздавали настоящие билеты, чтобы и эмоции на экране были настоящими. В трансляцию попадали кадры, как кто-то буквально замирает в ожидании нужного бочонка. Эти переживания передавались телеаудитории. В то же время ведущий имел возможность оценивать реакцию игроков и импровизировать должным образом.

В ходе розыгрышей «Русского лото» ведущий подогревал интерес, объявляя, сколько билетов получили предвыигрышную комбинацию после очередного бочонка. Это стало возможным благодаря программе, которая в онлайне сегментировала играющие билеты по количеству совпавших чисел. В 1994 году она справлялась за 0,003 секунды.

Позднее в информацию о выигравшем билете стали добавлять, в каком городе он был куплен. Это усилило фактор достоверности — ведущий мог назвать не только номер выигравшего билета, но и город победителя.

За билетами стояли очереди

В первые месяцы после запуска в «Русское лото» играли только москвичи. Система дистрибуции находилась в зачаточном состоянии, и охватить другие города до поры не получалось. Билеты самого первого тиража распространяли бесплатно. Организаторы в буквальном смысле раздавали билеты в метро и на улице. Параллельно объявили набор распространителей.

Из-за высокой безработицы в 1990-е годы желающих распространять билеты было очень много. Распространителям полагалось вознаграждение в размере 10% от выручки. В начале недели сотни распространителей приходили за билетами, а ближе к выходным возвращали непроданные. Их часто встречали спекулянты, который выкупали нереализованные билеты. Они надеялись продать их до начала розыгрыша с наценкой.

Объём продаж удваивался с каждым тиражом. Лотерея, на создание которой взяли кредит в размере $1,5 млн, вышла на окупаемость примерно после тридцатого розыгрыша. То есть меньше чем за год. За это время организаторы утвердили в качестве ведущего Михаила Борисова и довели до ума формат телепередачи, который за прошедшие 25 лет претерпел не так уж много изменений.

6.2 Использование нормального распределения

Область , заштрихованная синим цветом, на следующем графике показывает область слева от x .

P (X

P (X> a) = Площадь справа от вертикальной линии, проходящей через a. (белая область)

P ( X > a) также равно 1 — P ( X < a ).

Помните,

P ( X < a ) = P ( X a ) и P ( X > a ) = P ( X a ) для непрерывного распределения.

Расчет вероятностей

Вероятности рассчитываются с использованием технологий. Ниже приведены необходимые инструкции для калькуляторов TI-83 + и TI-84.

Кроме того, на этой ссылке находится инструмент, который позволяет исследовать нормальное распределение с различными средними и стандартными отклонениями, а также соответствующими вероятностями.В следующем видео объясняется, как использовать инструмент.



Пример 1

Если область слева равна 0,0228, какова область справа?

Показать ответ

область справа 1 — 0,0228 = 0,9772.


Попробуйте

Если площадь слева от x равна 0,012, то какова площадь справа?

Показать ответ

1 — 0,012 = 0,988



Пример 2 (с использованием калькуляторов TI-83/84)

Итоговые баллы за экзамен по статистике обычно распределялись со средним значением 63 и стандартным отклонением 5.

  1. Найдите вероятность того, что случайно выбранный студент набрал на экзамене больше 65 баллов.
  2. Найдите вероятность того, что случайно выбранный ученик набрал менее 85 баллов.
  3. Найдите 90-й процентиль (то есть найдите оценку k , которая имеет 90% оценок ниже k и 10% оценок выше k ).
  4. Найдите 70-й процентиль (то есть найдите оценку k так, чтобы 70% оценок были ниже k и 30% оценок были выше k ).

Решение

  1. Найдите вероятность того, что случайно выбранный студент набрал больше 65 баллов на экзамене. Пусть X = результат на выпускном экзамене. X ~ N (63, 5), где среднее значение μ = 63 и стандартное отклонение σ = 5.
    1. Нарисуйте график. Затем найдите P ( x > 65).
    2. Используя TI-Calculator:
      Войдите в 2nd DISTR . Затем нажмите 2: normalcdf .
      Синтаксис инструкций следующий: normalcdf (нижнее значение, верхнее значение, среднее значение, стандартное отклонение).99,63,5) и нажмите «=».
      Ответ: 0,3446.
    3. Следовательно, , P ( x > 65) = 0,3446.

      Вероятность того, что любой случайно выбранный учащийся наберет более 65 баллов, составляет 0,3446.
      *********************************************** ************************************************* ***************

      Дополнительное примечание:

      Число 10 99 находится далеко в правом хвосте нормальной кривой. Мы вычисляем площадь, когда итоговая оценка за экзамен находится между 65 и 10 99 .99, 65, 63, 5) в TI-Calculator.
      Следовательно, , P ( x > 65) = P ( z > 0,4) = 1 — 0,6554 = 0,3446

      ************************************************ ************************************************* ************************

      Для расчета

      z — оценка:

      Нажмите 2nd ---> Distr и выберите 3: invNorm (* введите область слева от z, затем нажмите) и нажмите ENTER .
      В этом примере шаги:
      2nd ---> Distr ---> 3: invNorm (.6554) -> ENTER.
      Ответ равен 0,3999, что округляется до 0,4.
      *********************************************** ************************************************* *************************

  1. Найдите вероятность того, что случайно выбранный ученик набрал меньше 85. Нарисуйте график, чтобы найти P ( x <85), и закрасьте график.99,85,63,5). Ответ: 1. (округляется до одного)
    Вероятность того, что один ученик наберет меньше 85, приблизительно равна единице (или 100%).

  2. Найдите 90-й процентиль. Для каждой проблемы или части проблемы нарисуйте новый график.
    Нарисуйте ось x . Заштрихуйте область, соответствующую 90-му процентилю.
    Пусть k = 90-й процентиль. Переменная k расположена на оси x . P ( x < k ) — это область слева от k .
    90-й процентиль k разделяет экзаменационные баллы на те, которые равны или ниже k , и те, которые такие же или выше. Девяносто процентов результатов тестов такие же или ниже k , а десять процентов такие же или выше.
    Переменная k часто называется критическим значением .

    Чтобы получить ответ на калькуляторе, выполните следующий шаг: 2-й -> DISTR -> invNorm .
    Формат этой функции — invNorm (область слева, среднее значение, стандартное отклонение)
    Для этой задачи нам нужно ввести «invNorm (0.90,63,5) »и нажмите« = ».
    Ответ: 69,4.
    Итак, 90-й процентиль равен 69,4. Это означает, что 90% результатов тестов падают на 69,4 или ниже, а 10% — на или выше.
  3. Найдите 70-й процентиль. Нарисуйте новый график и обозначьте его соответствующим образом. к = 65,6. Воспользуйтесь калькулятором, чтобы попробовать, прежде чем искать ответ!

    invNorm (0,70,63,5) = 65,6

    70-й процентиль — 65,6.
    Это означает, что 70% результатов теста падают на 65,5 или ниже, а 30% — на или выше.


Попробуйте

Очки в гольф для школьной команды обычно распределялись со средним значением 68 и стандартным отклонением 3.
Найдите вероятность того, что случайно выбранный игрок в гольф набрал меньше 65 очков.

Показать ответ

TI-Calculator: normalcdf (1099,65,68,3)
Вероятность того, что случайно выбранный игрок в гольф набрал меньше 65, составляет 0,1587.



Пример 3

Персональный компьютер используется для офисной работы дома, исследований, общения, личных финансов, образования, развлечений, социальных сетей и множества других вещей.Предположим, что среднее количество часов, которое домашний персональный компьютер используется для развлечения, составляет два часа в день. Предположим, что время для развлечений распределено нормально, а стандартное отклонение времени составляет полчаса.

  1. Найдите вероятность того, что домашний персональный компьютер используется для развлечений от 1,8 до 2,75 часа в день.
  2. Найдите максимальное количество часов в день, в течение которых нижний квартиль домохозяйств использует персональный компьютер для развлечения.

Решение

  1. Пусть X = количество времени (в часах), которое домашний персональный компьютер используется для развлечения.
    X ~ N (2, 0,5) где среднее значение μ = 2 и стандартное отклонение σ = 0,5.
    Найдите P (1,8 < x <2,75). Вероятность, которую вы ищете, представляет собой область между x = 1,8 и x = 2,75.

    TI-Calculator: normalcdf (1.8,2,75,2,0,5). Ответ — 0,5886.
    P (1,8 < x <2,75) = 0,5886.
    Вероятность того, что домашний персональный компьютер используется от 1,8 до 2,75 часа в день для развлечений, составляет 0,5886.
  2. Чтобы найти максимальное количество часов в день, в течение которых нижний квартиль домохозяйств использует персональный компьютер для развлечений, нам нужно найти 25-й процентиль , k.
    P ( x < k ) = 0.25.

    TI-калькулятор: invNorm (0,25,2,0,5) = 1,66.
    Максимальное количество часов в день, в течение которых нижний квартиль домохозяйств использует персональный компьютер для развлечений, составляет 1,66 часа.

Попробуйте

Очки в гольф для школьной команды обычно распределялись со средним значением 68 и стандартным отклонением 3. Найдите вероятность того, что игрок в гольф набрал от 66 до 70.

Показать ответ

TI-Calculator: normalcdf (66,70,68,3)
Вероятность того, что игрок в гольф набрал от 66 до 70, равна 0.4950



Пример 4

Сегодня в мире насчитывается около миллиарда пользователей смартфонов. В Соединенных Штатах возраст пользователей смартфонов в возрасте от 13 до 55 лет приблизительно соответствует нормальному распределению с приблизительным средним значением и стандартным отклонением, равным 36,9 и 13,9 лет соответственно.

  1. Определите вероятность того, что случайному пользователю смартфона в возрасте от 13 до 55+ будет от 23 до 64,7 лет.
  2. Определите вероятность того, что случайно выбранному пользователю смартфона в возрасте от 13 до 55+ не больше 50.8 лет.
  3. Найдите 80-й процентиль этого распределения и интерпретируйте его в полном предложении.

Решение:

Показать ответ

1. normalcdf (23,64,7,36,9,13,9) = 0,8186
2. normalcdf (–1099,50,8,36,9,13,9) = 0,8413
3. invNorm (0,80,36,9,13,9) = 48,6
80-й процентиль равен 48,6 лет .
80% пользователей смартфонов в возрасте от 13 до 55 лет старше 48,6 лет.


Попробуйте

Используйте информацию из примера 3, чтобы ответить на следующие вопросы.

  1. Найдите 30-й процентиль и интерпретируйте его в полном предложении.
  2. Какова вероятность того, что возраст случайно выбранного пользователя смартфона в диапазоне от 13 до 55+ меньше 27 лет.

Решение:
Пусть X = пользователь смартфона в возрасте от 13 до 55+. X ~ N (36,9, 13,9)

  1. Чтобы найти 30-й процентиль, найдите k такое, что P ( x < k ) = 0.30. Показать ответ

    TI-Calculators: invNorm (0.30, 36.9, 13.9)
    Решение — 29,6 лет.
    30% пользователей смартфонов в возрасте от 13 до 55+ не старше 29,6 лет, а 70% — не менее 29,6 лет. 99,27,36.9,13,9) = 0,2382. Два ответа отличаются только на 0,0040.)



Пример 5

Сегодня в мире насчитывается около миллиарда пользователей смартфонов. В Соединенных Штатах возраст пользователей смартфонов от 13 до 55 лет приблизительно соответствует нормальному распределению с приблизительным средним значением и стандартным отклонением 36,9 года и 13,9 года соответственно. Используя эту информацию, ответьте на следующие вопросы (округлите ответы до одного десятичного знака).

  1. Рассчитайте межквартильный размах ( IQR ).
  2. Какой возраст составляет по крайней мере сорок процентов людей в возрасте от 13 до 55+?

Решение

  1. IQR = Q 3 Q 1
    Чтобы найти Q 3 (также известный как 75-й процентиль), мы вводим invNorm (0,75,36,9,13,9) в TI-калькулятор . Следовательно, Q 3 = 46,2754.
    Чтобы найти Q 1 (также известный как 25-й процентиль), мы вводим invNorm (0,25,36.9,13.9) в TI-калькулятор. Следовательно, Q 1 = 27,5246.
    IQR = Q 3 Q 1 = 18,7508.
  2. Найдите k , где P ( x > k ) = 0,40 («По крайней мере» переводится как «больше или равно») 0,40 = площадь справа.
    Площадь слева = 1 — 0,40 = 0,60.
    Площадь слева от k = 0,60.
    Введите invNorm (0.60,36.9,13.9) в TI-Calculator, ответ — 40.4215.
    Следовательно, k = 40,42.
    Сорок процентов людей в возрасте от 13 до 55+ составляют как минимум 40,42 года.

Попробуйте

Экзамен сдали две тысячи студентов. Оценки на экзамене имеют приблизительное нормальное распределение со средним значением
μ = 81 балл и стандартным отклонением σ = 15 баллов.

  1. Подсчитайте баллы для первого и третьего квартилей за этот экзамен.
    Показать ответ

    Q1 = 25-й процентиль = invNorm (0.25,81,15) = 70,9
    Q3 = 75-й процентиль = invNorm (0,75,81,15) = 91,9

  2. Между какими двумя значениями находятся средние 50% результатов экзамена?
    Показать ответ

    Средние 50% оценок находятся в диапазоне от 70,9 до 91,1.


Пример 6

Фермер, выращивающий цитрусовые, выращивающий мандарины, обнаружил, что диаметры мандаринов, собранных на его ферме, соответствуют нормальному распределению со средним диаметром 5,85 см и стандартным отклонением 0.99,5,85,0,24) = 0,2660

  • 1 — 0,20 = 0,80
    Каждый хвост графика нормального распределения имеет площадь 0,40.
    Средние 20% означают диапазон от 40% до 60%.
    Найдите k1 , 40-й процентиль, и k2 , 60-й процентиль.
    k1 = invNorm (0,40,5,85,0,24) = 5,79 см
    k2 = invNorm (0,60,5,85,0,24) = 5,91 см
  • 6,15: 90% диаметра мандарина составляет не более 6,15 см.

  • Попробуйте

    Используя информацию из примера 5, ответьте на следующий вопрос:

    1. Средние 40% мандаринов с этой фермы находятся в диапазоне от ______ до ______.
    2. Найдите 16-й процентиль и интерпретируйте его в полном предложении.

    Решение:

    1. Показать ответ

      Средняя площадь = 0,40, поэтому каждый хвост имеет площадь 0,30.
      Найдите k1, 30-й процентиль и k2, 70-й процентиль.
      k1 = invNorm (0,30,5,85,0,24) = 5,72 см
      k2 = invNorm (0,70,5,85,0,24) = 5,98 см

    2. Показать ответ

      normalcdf (5,1099,5,85,0,24) = 0,9998



    Ссылки

    «Правление Нэгеле.Википедия. Доступно в Интернете по адресу http://en.wikipedia.org/wiki/Naegele’s_rule (по состоянию на 14 мая 2013 г.).

    «403: NUMMI.» Chicago Public Media и Ira Glass, 2013. Доступно на сайте http://www.thisamericanlife.org/radio-archives/episode/403/nummi (по состоянию на 14 мая 2013 г. ).

    «Советы по игре в лотерею со скидкой». WinAtTheLottery.com, 2013. Доступно в Интернете по адресу http://www.winatthelottery.com/public/department40.cfm (по состоянию на 14 мая 2013 г.).

    «Пользователи смартфонов в цифрах.”Visual.ly, 2013. Доступно в Интернете по адресу http://visual.ly/smart-phone-users-numbers (по состоянию на 14 мая 2013 г.).

    «Статистика Facebook». Статистика мозга. Доступно на сайте http://www.statisticbrain.com/facebook-statistics/ (по состоянию на 14 мая 2013 г.).

    Обзор концепции

    Нормальное распределение, которое является непрерывным, является наиболее важным из всех распределений вероятностей. Его график имеет форму колокола. Эта колоколообразная кривая используется практически во всех дисциплинах. Поскольку это непрерывное распределение, общая площадь под кривой равна единице.Параметрами нормали являются среднее значение
    µ и стандартное отклонение σ . Специальное нормальное распределение, называемое стандартным нормальным распределением, представляет собой распределение z -баллов. Его среднее значение равно нулю, а стандартное отклонение равно единице.

    Формула Обзор

    Нормальное распределение:
    X ~ N ( µ , σ ), где µ — среднее значение, а σ — стандартное отклонение.

    Стандартное нормальное распределение:
    Z ~ N (0, 1).

    Функция калькулятора вероятности: normalcdf (нижнее значение площади
    x , верхнее значение площади x , среднее значение, стандартное отклонение)

    Функция калькулятора для
    k -го процентиля: k = invNorm (область слева от k , среднее значение, стандартное отклонение)

    Процедуры проверки числа падения

    Тест числа падения используется для оценки степени повреждения проростков канадской пшеницы.Альфа-амилаза — это фермент, обнаруженный в пшенице, поврежденной проростками. Если происходит прорастание, происходит резкое увеличение этого фермента.

    Число падения — это время в секундах, за которое мешалка проваливает горячую суспензию измельченной пшеницы. Чем больше количество альфа-амилазы в пшенице, тем тоньше клейстеризованная крахмальная паста и тем быстрее поршень провалится через суспензию.

    Высокое число падения или большее время опускания мешалки указывает на то, что пшеница является доброкачественной и подходит для большинства процессов выпечки.A 1 Канада Западная красная яровая пшеница обычно имеет число падения более 350 секунд.

    ступеней

    Шаг 1 : Тест на влажность проводится на отобранном и измельченном образце пшеницы.

    Шаг 2 : Для определения числа падения используют 7-граммовый образец измельчения на основе влажности 14%.

    Шаг 3 : К измельченному образцу в пробирке для определения числа падения добавляют дистиллированную воду.

    Шаг 4 : Смесь измельченной пшеницы и воды тщательно встряхивают, образуя кашицу.

    Шаг 5 : В каждую пробирку с числом падения помещают мешалку.

    Шаг 6 : Пробирки, содержащие суспензию, погружают в ванну с кипящей водой устройства определения числа падения. Суспензию перемешивают мешалкой в ​​течение 60 секунд, затем мешалке дают возможность опуститься под собственным весом через измельченную пшеничную и водную суспензию.

    Шаг 7 : Общее время в секундах, которое требуется мешалке, чтобы достичь дна, включая 60-секундное время перемешивания, является результатом числа падения, которое отражает повреждение ростков в образце. Затем записывается значение числа падения.

    Дата изменения:

    Статистика избыточного веса и ожирения | NIDDK

    На этой странице:

    Этот контент описывает распространенность избыточного веса и ожирения в Соединенных Штатах.

    Определение избыточного веса и ожирения

    Человек, чей вес превышает нормальный вес с поправкой на рост, описывается как имеющий избыточный вес или страдающий ожирением. 1

    Быстрые факты

    По данным Национального исследования здоровья и питания (NHANES), 2013–2014 гг. 2,3,4,5

    • Считается, что более чем у каждого третьего взрослого имеется избыточный вес.
    • Считается, что более 2 из 3 взрослых страдают избыточным весом или ожирением.
    • Считается, что более 1 из 3 взрослых страдают ожирением.
    • Считается, что примерно 1 из 13 взрослых страдает крайним ожирением.
    • Считается, что около 1 из 6 детей и подростков в возрасте от 2 до 19 лет страдают ожирением.

    Использование индекса массы тела (ИМТ) для оценки избыточной массы тела и ожирения

    ИМТ

    — это инструмент, наиболее часто используемый для оценки и скрининга избыточного веса и ожирения у взрослых и детей. ИМТ определяется как вес в килограммах, разделенный на рост в метрах в квадрате.Для большинства людей ИМТ связан с количеством жира в организме, что может повысить риск многих проблем со здоровьем. Специалист в области здравоохранения может определить, находится ли здоровье человека под угрозой из-за его веса.

    В таблицах ниже показаны диапазоны ИМТ для избыточной массы тела и ожирения.

    Взрослые

    ИМТ взрослых от 20 лет и старше
    ИМТ Классификация
    18.От 5 до 24,9 Нормальный вес
    от 25 до 29,9 Избыточный вес
    30+ Ожирение (включая крайнее ожирение)
    40+ Крайнее ожирение

    Онлайн-инструмент для измерения ИМТ взрослых можно найти по адресу: https://www. cdc.gov

    Дети и подростки

    ИМТ детей и подростков в возрасте от 2 до 19 лет
    ИМТ Классификация
    На уровне или выше 85-го процентиля на графиках роста CDC Избыточный вес или ожирение
    На уровне или выше 95-го процентиля на графиках роста CDC Ожирение (включая крайнее ожирение)
    На уровне или выше 120 процентов от 95-го процентиля на диаграммах роста CDC Крайнее ожирение

    Дети растут с разной скоростью в разное время, поэтому не всегда легко определить, есть ли у ребенка избыточный вес. Диаграммы роста ИМТ CDC используются для сравнения ИМТ ребенка с ИМТ других детей того же пола и возраста. Важно, чтобы лечащий врач оценил ИМТ ребенка, его рост и потенциальные риски для здоровья, связанные с избыточной массой тела. Онлайн-инструмент для измерения ИМТ детей и подростков можно найти по адресу: https://nccd.cdc.gov/dnpabmi/Calculator.aspx

    Причины и последствия избыточного веса и ожирения для здоровья

    Факторы, которые могут способствовать увеличению веса среди взрослых и молодежи, включают гены, пищевые привычки, отсутствие физической активности, телевизор, компьютер, телефон и другое экранное время, привычки сна, медицинские условия или лекарства, а также место и образ жизни людей, включая доступ к ним. к здоровой пище и безопасным местам для активного отдыха. 1,6

    Избыточный вес и ожирение являются факторами риска для многих проблем со здоровьем, таких как диабет 2 типа, высокое кровяное давление, проблемы с суставами, камни в желчном пузыре и другие состояния. 1,6,7

    Дополнительную информацию о причинах и последствиях избыточного веса и ожирения для здоровья можно найти на веб-страницах NIDDK, посвященных пониманию избыточного веса и ожирения у взрослых.

    Распространенность избыточной массы тела и ожирения

    Представленные данные о распространенности взяты из обзора NHANES за 2013–2014 гг., Проведенного Национальным центром статистики здравоохранения (NCHS), если не указано иное.NCHS является частью Центров по контролю и профилактике заболеваний (CDC). 2,3,4,5

    Взрослые

    Расчетная (скорректированная по возрасту) процентная доля взрослых в США с избыточной массой тела и ожирением в разбивке по полу, 2013–2014 гг. Данные NHANES

    Все (мужчины и женщины) Мужчины Женщины
    Избыточный вес или ожирение 70. 2 73,7 66,9
    Избыточный 32,5 38,7 26,5
    Ожирение (включая крайнее ожирение) 37,7 35 40,4
    Крайнее ожирение 7,7 5,5 9.9

    Как показано в таблице выше

    • Считается, что более 2 из 3 взрослых (70,2%) имеют избыточный вес или страдают ожирением
    • Приблизительно каждый третий взрослый (32,5 процента) имел избыточный вес
    • Считается, что более 1 из 3 взрослых (37,7 процента) страдают ожирением
    • Считалось, что примерно у 1 из 13 взрослых (7,7 процента) наблюдается крайнее ожирение
    • Более 1 из 3 (38,7%) мужчин и примерно 1 из 4 (26.5 процентов) женщин имели избыточный вес
    • Ожирение было выше у женщин (около 40 процентов), чем у мужчин (35 процентов)
    • Крайнее ожирение было выше у женщин (9,9 процента), чем у мужчин (5,5 процента)
    • Почти 3 из 4 мужчин (73,7 процента) имели избыточный вес или ожирение; и примерно 2 из 3 женщин (66,9) считались страдающими избыточным весом или ожирением.

    Как показано на гистограмме выше

    • Среди взрослых белых неиспаноязычных стран более 1 из 3 (36.4 процента) считались страдающими ожирением, и примерно 1 из 13 (7,6 процента) — крайним ожирением.
    • Считалось, что среди взрослых чернокожих лиц неиспаноязычного происхождения почти половина (48,4 процента) страдают ожирением, а примерно каждый восьмой (12,4 процента) — крайним ожирением.
    • Считалось, что среди взрослых латиноамериканцев примерно 1 из 2 (42,6 процента) страдает ожирением, а примерно 1 из 14 (7,1 процента) — крайним ожирением.
    • Среди взрослого неиспаноязычного азиатского происхождения примерно 1 из 8 (12.6 процентов) считались страдающими ожирением.
    Расчетный (скорректированный по возрасту) процент взрослых с ожирением в США по полу, расовым и этническим группам, 2013–2014 гг. Данные NHANES
    • От ожирения страдает более 1 из 3 чернокожих мужчин неиспаноязычного происхождения (38 процентов), мужчин испаноязычного происхождения (37 процентов), белых мужчин неиспаноязычного происхождения (34,7 процента) и примерно 1 из 8 (12,6 процента) неиспаноязычных азиатских мужчин.
    • Более половины чернокожих женщин неиспаноязычного происхождения (57,2 процента), почти половина женщин испанского происхождения (46.9 процентов), более 1 из 3 белых женщин неиспаноязычного происхождения (38,2 процента) и около 1 из 8 (12,4) процентов неиспаноязычных азиатских женщин страдали ожирением.
    • Около 1 из 14 чернокожих мужчин неиспаноязычного происхождения (7,2 процента), примерно 1 из 18 мужчин испанского происхождения (5,4 процента) и 1 из 18 белых мужчин неиспаноязычного происхождения (5,6 процента) имели крайнее ожирение.
    • Около 1 из 6 чернокожих женщин неиспаноязычного происхождения (16,8 процента), примерно 1 из 12 женщин испанского происхождения (8,7 процента) и примерно 1 из 10 белых женщин неиспаноязычного происхождения (9,7 процента) считались страдающими крайним ожирением.

    Согласно гистограмме выше

    • Среди детей и подростков в возрасте от 2 до 19 лет примерно 1 из 6 (17,2 процента) считался страдающим ожирением, примерно 1 из 17 (6 процентов) — крайним ожирением.
    • У маленьких детей в возрасте от 2 до 5 лет ожирение ниже, чем у детей старшего возраста, примерно у 1 из 11 (9,4 процента). Считалось, что менее 2 процентов маленьких детей страдают крайним ожирением.
    • Среди детей и молодежи в возрасте от 6 до 11 лет примерно каждый шестой (17.4 процента) считались страдающими ожирением, и примерно 1 из 23 (4,3 процента) — крайним ожирением.
    • Среди подростков в возрасте от 12 до 19 лет примерно каждый пятый (20,6 процента) считался страдающим ожирением, и примерно каждый одиннадцатый (9,1 процента) — крайним ожирением.

    Расчетный процент молодежи США с ожирением по возрастным группам, полу и расе / этнической принадлежности,
    Возраст 2–19 лет, 2011–2014 гг. Данные NHANES 3

    Среди детей от 2 до 5 лет:

    • Примерно 1 из 16 (6.1 процент) белых мальчиков неиспаноязычного происхождения страдали ожирением, а около 1 из 23 (4,4 процента) белых девочек неиспаноязычного происхождения страдали ожирением.
    • Около 1 из 11 (9 процентов) чернокожих мальчиков неиспаноязычного происхождения и примерно 1 из 9 (11,9 процента) чернокожих девочек неиспаноязычного происхождения страдали ожирением.
    • Около 1 из 20 (4,8 процента) неиспаноязычных азиатских мальчиков и примерно 1 из 20 (5,1 процента) неиспаноязычных азиатских девочек страдали ожирением.
    • Примерно каждый шестой (16,7 процента) латиноамериканских мальчиков и примерно каждый седьмой (14,6 процента) латиноамериканских девочек страдали ожирением.

    Среди молодежи от 6 до 11 лет:

    • Около 1 из 8 (13 процентов) белых мальчиков неиспаноязычного происхождения страдает ожирением, а около 1 из 7 (14,4 процента) белых девочек неиспаноязычного происхождения страдает ожирением.
    • Около 1 из 5 (21,2 процента) чернокожих мальчиков неиспаноязычного происхождения и примерно 1 из 5 (21,6 процента) чернокожих девочек неиспаноязычного происхождения страдали ожирением.
    • Около 1 из 7 (14,7 процента) неиспаноязычных азиатских мальчиков и примерно 1 из 21 (4,7 процента) неиспаноязычных азиатских девочек страдали ожирением.
    • Примерно каждый четвертый (25,8 процента) латиноамериканских мальчиков и примерно каждый четвертый (24,1 процента) латиноамериканских девочек страдали ожирением.

    Среди подростков от 12 до 19 лет:

    • Около 1 из 5 (18,7 процента) белых мальчиков неиспаноязычного происхождения страдали ожирением, и примерно 1 из 5 (20,4 процента) белых девочек неиспаноязычного происхождения страдали ожирением.
    • Около 1 из 5 (20,9 процента) чернокожих мальчиков неиспаноязычного происхождения и примерно 1 из 4 (24,4 процента) чернокожих девочек неиспаноязычного происхождения страдали ожирением.
    • Около 1 из 8 (12,9 процента) неиспаноязычных азиатских мальчиков и примерно 1 из 17 (5,7 процента) неиспаноязычных азиатских девочек страдали ожирением.
    • Почти каждый четвертый (22,7 процента) латиноамериканских мальчиков и примерно каждый четвертый (22,8 процента) латиноамериканских девочек страдали ожирением.

    Тенденции избыточного веса и ожирения среди взрослых и молодежи в США

    Изменения во времени — Взрослые 2,4

    • Распространенность ожирения значительно возросла среди взрослых мужчин и женщин в период с 1980 по 2000 год.
    • Совсем недавно, в период с 2005 по 2014 год, распространенность общего ожирения и крайнего ожирения значительно увеличилась среди женщин, однако значительного роста среди мужчин не наблюдалось.

    Изменения во времени — дети и подростки 3,5

    • Распространенность ожирения среди детей и подростков от 2 до 19 лет увеличилась в период с 1988–1994 по 2003–2004 годы. С этого времени не произошло значительных изменений в распространенности.
    • Среди детей в возрасте от 2 до 5 лет распространенность ожирения увеличивалась в период с 1988–1994 по 2003–2004 годы, а затем снизилась.
    • Среди детей в возрасте от 6 до 11 лет распространенность ожирения увеличивалась с 1988–1994 по 2007–2008 годы, а затем не изменилась.
    • Среди подростков в возрасте от 12 до 19 лет распространенность ожирения увеличилась в период с 1988–1994 по 2013–2014 годы.

    Список литературы

    [1] Центры по контролю и профилактике заболеваний. Избыточный вес и ожирение. https://www.cdc.gov/obesity/index.html. Проверено 25 июля 2017 г.

    [2] Флегал К.М., Крушон-Моран Д., Кэрролл, доктор медицины, Фрайар С.Д., Огден, С.Л.Тенденции ожирения среди взрослых в США, 2005–2014 гг. Журнал Американской медицинской ассоциации. 2016; 315 (21): 2284–2291. Доступно по адресу http://jama.jamanetwork.com/article.aspx?articleid=2526639 или https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27272580.

    [3] Огден С., Кэрролл М.Д., Лоуман Х.Г., Фрайар С.Д., Крусзон-Моран Д. и др. Тенденции ожирения среди детей и подростков в США, 1988–1994 — 2013–2014 гг. Журнал Американской медицинской ассоциации. 2016; 315 (21): 2292–2299. Доступно по адресу http://jamanetwork.com/journals/jama/fullarticle/2526638 или https://www. ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/27272581.

    [4] Fryar CD, Carroll MD, Ogden CL. Распространенность избыточного веса, ожирения и крайнего ожирения среди взрослых в возрасте 20 лет и старше: США, 1960–1962 гг. По 2011–2014 гг. Национальный центр данных статистики здравоохранения, Health E-Stats, июль 2016 г. Доступно по адресу https://www.cdc.gov/nchs/data/hestat/obesity_adult_13_14/obesity_adult_13_14.htm. Доступ 25 июля 2017 г.

    [5] Fryar CD, Carroll MD, Ogden CL. Распространенность избыточной массы тела и ожирения среди детей и подростков в возрасте 2–19 лет: США, 1963–1965 гг. По 2013–2014 гг. Национальный центр данных статистики здравоохранения, Health E-Stats, июль 2016 г. Доступно по адресу: https://www.cdc.gov/nchs/data/hestat/obesity_child_13_14/obesity_child_13_14.htm. Проверено 25 июля 2017 г.

    [6] Национальный институт сердца, легких и крови, Национальные институты здравоохранения. Клинические рекомендации по выявлению, оценке и лечению избыточного веса и ожирения у взрослых: отчет о доказательствах. www.nhlbi.nih.gov/health-pro/guidelines/archive/clinical-guidelines-obesity-adults-evidence-report. Опубликовано в сентябре 1998 г. Проверено 25 июля 2017 г.

    [7] Дженсен М.Д., Райан Д.Х., Аповиан С.М. и др. Руководство AHA / ACC / TOS, 2013 г., по лечению избыточного веса и ожирения у взрослых. http://dx.doi.org/10.1161/01.cir.0000437739.71477.ee. Опубликовано 24 июня 2014 г. Проверено 25 июля 2017 г.

    Клинические испытания

    Национальный институт диабета, болезней пищеварительной системы и почек (NIDDK) и другие подразделения Национального института здоровья (NIH) проводят и поддерживают исследования многих заболеваний и состояний.

    Что такое клинические испытания и подходят ли они вам?

    Клинические испытания являются частью клинических исследований и лежат в основе всех достижений медицины. Клинические испытания ищут новые способы предотвращения, обнаружения или лечения заболеваний. Исследователи также используют клинические испытания для изучения других аспектов лечения, таких как улучшение качества жизни людей с хроническими заболеваниями. Узнайте, подходят ли вам клинические испытания.

    Какие клинические испытания открыты?

    Клинические испытания, которые в настоящее время открыты и набираются, можно просмотреть на сайте www.ClinicalTrials.gov.

    ресурсов

    Дополнительное чтение из NIDDK

    % PDF-1.3 % 316 0 объект > endobj xref 316 78 0000000016 00000 н. 0000004438 00000 н. 0000004741 00000 н. 0000004876 00000 н. 0000005448 00000 н. 0000005590 00000 н. 0000005962 00000 н. 0000006531 00000 н. 0000007064 00000 н. 0000007115 00000 н. 0000007214 00000 н. 0000007594 00000 н. 0000011850 00000 п. 0000018241 00000 п. 0000023549 00000 п. 0000029770 00000 п. 0000037631 00000 п. 0000045452 00000 п. 0000045594 00000 п. 0000045887 00000 п. 0000046290 00000 н. 0000046693 00000 п. 0000047166 00000 п. 0000047765 00000 п. 0000048257 00000 п. 0000048778 00000 п. 0000049238 00000 п. 0000049445 00000 п. 0000049538 00000 п. 0000049625 00000 п. 0000049887 00000 п. 0000050243 00000 п. 0000050699 00000 н. 0000050790 00000 п. 0000051100 00000 п. 0000051499 00000 п. 0000051921 00000 п. 0000052350 00000 п. 0000052730 00000 н. 0000052825 00000 п. 0000052936 00000 п. 0000060313 00000 п. 0000066641 00000 п. 0000066711 00000 п. 0000066792 00000 п. 0000067065 00000 п. 0000068296 00000 п. 0000074100 00000 п. 0000079191 00000 п. 0000083300 00000 п. 0000087117 00000 п. 00000
    00000 п. 00000 00000 п. 0000097674 00000 п. 0000106964 00000 н. 0000109830 00000 н. 0000112666 00000 н. 0000113048 00000 н. 0000113136 00000 п. 0000113226 00000 н. 0000113296 00000 н. 0000113377 00000 н. 0000130970 00000 п. 0000131253 00000 н. 0000131519 00000 н. 0000131546 00000 н. 0000131927 00000 н. 0000131954 00000 н. 0000132263 00000 н. 0000132899 00000 н. 0000133586 00000 н. 0000151564 00000 н. 0000151839 00000 н. 0000165517 00000 н. 0000165795 00000 н. 0000169821 00000 н. 0000170095 00000 н. 0000001856 00000 н. трейлер ] / Назад 1381307 >> startxref 0 %% EOF 393 0 объект > поток h ެ W P / 4N? * t +} qStE ޹_ JѤ1fme z5 [{& Mf? F ػ nq ||

    Миллионы безработных американцев имеют задолженность по оплате аренды и коммунальных услуг более чем на 5000 долларов.

    Экономисты говорят, что данные подчеркивают углубляющуюся финансовую катастрофу для многих семей, поскольку пандемия продолжает лишать возможности трудоустройства, придавая новую актуальность переговорам по второму раунду стимулов, которые могло бы восстановить федеральное страхование по безработице и помощь в аренде жилья, среди других форм помощи.

    В понедельник законодатели работали над обнародованием последнего законопроекта на сумму 908 миллиардов долларов, который пользуется некоторой поддержкой обеих партий. Сделка возобновит еженедельную федеральную безработицу на 300 долларов с января по апрель, хотя детали все еще прорабатываются, сообщили помощники конгресса.

    Ставки высоки для примерно 20 миллионов американцев, получающих какую-либо помощь по безработице, у которых с августа уменьшились еженедельные чеки, что затрудняет оплату счетов. Планируется, что около 12 миллионов безработных будут полностью лишены пособий в конце года, если законодатели не примут меры до этого.

    Число неработающих по квартплате и оплате коммунальных услуг особенно велико в семьях с детьми (21 процент — по квартплате) и среди цветных семей. По данным Бюро переписи населения, около 29 процентов чернокожих семей и 17 процентов съемщиков латиноамериканского происхождения остались позади. Отдельный анализ Федерального резервного банка Филадельфии, посвященный людям, у которых была работа до пандемии, показал, что 1,3 миллиона таких домохозяйств в настоящее время имеют в среднем 5400 долларов по оплате аренды и коммунальных услуг после того, как эти люди потеряли работу и доходы их семей резко упали. .

    В продовольственных банках наблюдается рекордный рост потребностей, несмотря на то, что количество пожертвований и добровольцев сокращается. (The Washington Post)

    «Надвигается приливная волна. Это будет действительно ужасно для людей », — сказал Чарли Харак, старший юрист Национального центра защиты прав потребителей. «Число людей, которые сейчас отстают на 90 дней, и количество долларов, которые они отстают, значительно растут».

    Мать из Нэшвилла, Никки Корнуэлл, задолжала 4 тысячи долларов по арендной плате и опасается, что ее выселят сразу после Рождества.В понедельник у нее отключили воду. Ее домовладелец уже подал документы, и ее суд назначен на 5 января — сразу после истечения федерального моратория на выселение.

    «Я просрочил арендную плату. Меня скоро выселят вместе с моими детьми, которые учатся в виртуальной школе и нуждаются в Интернете », — сказала Корнуэлл, которая живет со своей мамой и двумя детьми. «У меня были плохие моменты, но никогда ничего подобного».

    Корнуэлл, 36 лет, потеряла работу в марте на фабрике по упаковке чая. В мае она заразилась коронавирусом.Однажды ужасной ночью она позвонила в службу 911, потому что чувствовала, что не может дышать. Она в основном поправилась, но все еще ничего не чувствует. В прошлом месяце у нее было предложение о работе, но оно было отменено, поскольку число случаев коронавируса резко возросло, и компания решила отказаться от приема на работу. Она получала 275 долларов в неделю по безработице, но это только что закончилось. Она заложила драгоценности и любимую приставку своего сына PlayStation, чтобы платить за еду.

    «Это похоже на роман Чарльза Диккенса, — сказал Марк Вулф, исполнительный директор Национальной ассоциации директоров по оказанию помощи в области энергетики.«Это развивающаяся история о том, как страдают люди внизу».

    Многие безработные американцы смогли отложить выплату арендной платы этой осенью из-за моратория на выселение. Но эти меры защиты скоро заканчиваются, и домовладельцы и коммунальные предприятия стремятся получить деньги, потому что им нужно платить по счетам и налогам. Экономисты предупреждают, что семьи с низким доходом не смогут сразу выплатить арендную плату за три-шесть месяцев.

    Федеральный мораторий на выселение намечен на конец 31 декабря, несмотря на резкий рост числа случаев коронавируса и замедление экономического восстановления. Исследователи из ФРБ Филадельфии говорят, что даже их консервативный прогноз предупреждает, что в следующем году количество выселений вырастет на 50 процентов.

    Шелби Селевски задолжала 2100 долларов по арендной плате и коммунальным услугам после того, как потеряла работу медработником в округе Макомб, штат Мичиган. Ее домовладелец трижды приклеил к ее двери документы о выселении, а электричество отключили в сентябре — третий день рождения сына. день виртуального детского сада. Она умоляла друзей и родственников помочь снова включить электричество, но счета снова накапливаются.

    Селевски, 29 лет, получает 200 долларов в неделю по безработице и недавно продал семейный телевизор и PlayStation 4, чтобы предотвратить повторное отключение энергоснабжения. Ее новый ребенок родился с коллапсом легкого, что подвергало ребенка высокому риску во время пандемии. Она и ее жених не смогли найти работу.

    «Это был худший год в истории. Я видел, как все, над чем я работал, ушло », — сказал Селевски. «Каждый раз, когда я что-то платил и чувствовал некоторое спокойствие, мне казалось, что через три дня я получаю уведомление о том, что коммунальные предприятия отключили.

    Арендодатели и коммунальные предприятия все больше беспокоятся, что им придется съесть этот долг. Между тем, испытывающие трудности семьи, такие как семья Селевских, опасаются, что никто не будет сдавать им снова после выселения, в котором они так сильно отставали по арендной плате. Плохая кредитная история может навредить семьям на долгие годы.

    На фоне этого давления арендаторы и домовладельцы призывают Конгресс утвердить более крупные выплаты по безработице и еще один раунд стимулирующих чеков на сумму 1200 долларов, что во многом поможет облегчить долговое бремя безработных.Многие семьи говорят, что этой осенью они задержали оплату счетов после того, как в конце июля закончились выплаты по безработице в размере 600 долларов в неделю.

    «Чем дольше занятость будет подавляться, а люди останутся без работы, тем сложнее будет погасить долг и выбраться из этой ямы», — сказал Дэвин Рид, советник по экономическим вопросам общественного развития в Федеральном резервном банке. Филадельфии.

    Однако до сих пор лидеры республиканцев и демократов в Конгрессе расходятся во мнениях относительно соглашения о стимулировании экономики, которое они обсуждают с июля.Компромисс между двумя партиями, обнародованный на прошлой неделе, включает 25 миллиардов долларов на помощь в аренде жилья, но пакет, выпущенный лидером большинства в Сенате Митчем МакКоннеллом (республика Кентукки), не включает никаких денег на жилье или коммунальные услуги. Закон о героях демократов предусматривает 50 миллиардов долларов специально для арендаторов с низким доходом.

    «Для Конгресса гораздо лучше ошибиться в том, что он будет помогать слишком много, чем слишком мало», — сказал Марк Занди, главный экономист Moody’s Analytics. «Нет ничего страшнее, чем потерять дом, особенно в январе, когда пандемия вышла из-под контроля.Это было бы ошеломляюще ».

    Занди прогнозирует невыплаченную задолженность в размере 70 миллиардов долларов к январю — болезненную сумму, с которой арендаторам, арендодателям и коммунальным компаниям придется разбираться. Но он считает, что больший ущерб экономике может принести американцы, наблюдающие за выселением людей в начале 2021 года — признак того, что федеральное правительство больше не заботится.

    «Экономический ущерб, нанесенный этой пандемией, будет во много раз более серьезным, если мы потеряем веру в то, что правительство нас поддерживает», — сказал Занди, добавив, что это может спровоцировать падение доверия потребителей.

    Данные Ассоциации ипотечных банкиров показывают, что в третьем квартале не было получено арендной платы в размере 9 миллиардов долларов. Без этих денег домовладельцы изо всех сил стараются платить налоги на недвижимость, страхование и другие расходы на содержание, что увеличивает нагрузку на экономику.

    Данные по коммунальному хозяйству демонстрируют не менее тревожные признаки напряжения. В Нью-Гэмпшире на 66% выросло количество семей, которые на 90 дней и более задержали оплату коммунальных услуг, по сравнению с 2019 годом. Согласно собранным данным, в Пенсильвании за последний год количество семей, имеющих задолженность, увеличилось на 67%. пользователя NEADA.

    У коммунальных предприятий Пенсильвании остаток задолженности составляет 721 миллион долларов по сравнению с 433 миллионами долларов в прошлом году. Массачусетс показывает 754 миллиона долларов по сравнению с 508 миллионами долларов год назад.

    «Для семей, которые сейчас борются и пытаются встать на ноги, мы должны найти способ списать этот долг», — сказал Вулф.

    NEADA запрашивает 10 миллиардов долларов дополнительного финансирования Программы помощи малообеспеченным домохозяйствам в области энергетики, чтобы помочь малообеспеченным семьям оплачивать коммунальные услуги этой зимой. Счет палаты представителей, до сих пор самый щедрый, составлял 4 доллара.5 миллиардов.

    Корнуэлл и Селевски ежедневно проверяют новости на наличие признаков того, что в ближайшее время может появиться дополнительная помощь. Обе женщины обратились за помощью к церковным группам, друзьям и местным правительственным учреждениям — это разрозненная система помощи, которая до сих пор оставляет им тысячи долларов на критические счета.

    «Мы не вызывали ничего из этого, но похоже, что Конгресс говорит, что вы сами решаете это», — сказал Корнуэлл.

    Джефф Штайн внес свой вклад в этот отчет.

    Вы в U.С. средний класс? Попробуйте наш калькулятор дохода

    Согласно новому анализу правительственных данных Pew Research Center, около половины взрослого населения США (52%) проживали в домохозяйствах со средним доходом. Примерно три из десяти (29%) были в домохозяйствах с низкими доходами и 19% — в домохозяйствах с высокими доходами.

    Наш калькулятор ниже, обновленный данными за 2018 год, позволяет вам узнать, к какой группе вы относитесь — сначала по сравнению с другими взрослыми в вашем мегаполисе и среди взрослых американцев в целом, а затем по сравнению с другими взрослыми в Соединенных Штатах, похожими на вас по образованию. , возраст, раса или этническая принадлежность и семейное положение.

    Наш последний анализ показывает, что доля взрослых, проживающих в семьях со средним уровнем дохода, широко варьируется в 260 исследованных городских районах: от 39% в Лас-Крусес, Нью-Мексико, до 67% в Огден-Клирфилде, штат Юта. Доля взрослых, проживающих в семьях с низкими доходами, колеблется от 16% в Огден-Клирфилде до 49% в Лас-Крусес. По оценкам, доля, проживающая в семьях с высоким уровнем дохода, является наибольшей в Сан-Хосе-Саннивейл-Санта-Клара, Калифорния (34%) и наименьшей в Эль-Сентро, Калифорния (7%).

    Взрослые люди с низким доходом, и без того находящиеся под значительным финансовым давлением, особенно уязвимы перед экономическими последствиями вспышки COVID-19 в 2020 году, согласно опросу Pew Research Center, проведенному 29 апреля — 5 мая 2020 года. Опрос показал, что 36 % взрослых с низкими доходами и 28% взрослых со средними доходами заявили, что потеряли работу или получили сокращение заработной платы из-за вспышки коронавируса, по сравнению с 22% взрослых с высокими доходами. В опросе Центра, проведенном в апреле 2020 года, только 23% взрослых с низкими доходами заявили, что у них есть средства на черный день, которых хватит на три месяца, по сравнению с 48% взрослых со средним доходом и 75% взрослых с высокими доходами.

    Исследовательский центр Pew Research Center разработал этот калькулятор, чтобы пользователи могли видеть, на основе анализа Центра, где они появляются в распределении взрослого населения США по уровню дохода, а также как они сравниваются с другими в их собственном демографическом профиле.

    В нашем анализе американцы со «средним уровнем дохода» — это взрослые, чей годовой доход домохозяйства составляет две трети, что вдвое превышает средний показатель по стране, после того, как доходы были скорректированы с учетом размера домохозяйства. Домохозяйства с низкими доходами имеют доходы ниже двух третей медианы, а домохозяйства с высокими доходами имеют доходы более чем в два раза выше медианы.

    В 2018 году национальный диапазон со средним доходом составлял от 48 500 до 145 500 долларов в год на семью из трех человек. Домохозяйства с низкими доходами имели доход менее 48 500 долларов США, а домохозяйства с высокими доходами имели доход более 145 500 долларов США (доход в долларах 2018 года).

    Эти диапазоны доходов зависят от стоимости жизни в мегаполисах и от размера домохозяйства. Домохозяйству в мегаполисе с прожиточным минимумом выше среднего или одному из четырех или более человек необходимо более 48 500 долларов, чтобы быть отнесенным к среднему уровню дохода.Домохозяйствам в менее дорогих районах или с населением менее трех человек нужно менее 48 500 долларов, чтобы считаться средним доходом. Дополнительные сведения о методологии доступны в наших предыдущих анализах.

    Как работает калькулятор дохода

    Калькулятор определяет доход вашей семьи и корректирует его с учетом размера вашей семьи. Доход пересматривается в сторону увеличения для домохозяйств, размер которых ниже среднего, и в сторону уменьшения для домохозяйств, размер которых выше среднего. Таким образом, доход каждой семьи эквивалентен доходу семьи из трех человек (целое число, ближайшее к среднему размеру U.С. домохозяйства, который в 2018 г. составил 2,5).

    Pew Research Center не хранит и не передает введенную вами информацию.

    Ваш семейный доход с поправкой на размер и стоимость жизни в вашем районе — это факторы, которые мы используем для определения вашего уровня дохода. Домохозяйства со средним доходом — те, доход которых на две трети превышает средний доход домохозяйства в США на две трети, — в 2018 году имели доходы в диапазоне от 48 500 до 145 500 долларов. чем 145 500 долларов США (все цифры рассчитаны для семей из трех человек, скорректированы с учетом стоимости жизни в мегаполисе и выражены в долларах 2018 года).

    В следующем примере показано, как рассчитывалась поправка на стоимость жизни для данного района: Джексон, штат Теннесси, является относительно недорогим районом с уровнем цен в 2018 году, который был на 19,0% ниже, чем в среднем по стране. Столичный район Сан-Франциско-Окленд-Хейворд в Калифорнии является одним из самых дорогих районов, где уровень цен на 31,6% выше, чем в среднем по стране. Таким образом, чтобы преодолеть национальный порог среднего класса в 48 500 долларов, домохозяйству в Джексоне нужен доход всего около 39 300 долларов, или 19.На 0% меньше национального стандарта. Но семье в районе Сан-Франциско необходим зарегистрированный доход в размере около 63 800 долларов, что на 31,6% больше нормы США, чтобы присоединиться к среднему классу.

    Калькулятор дохода охватывает 260 из примерно 384 городских агломераций США, как это определено Управлением управления и бюджета. Если вы живете за пределами одной из этих 260 областей, калькулятор сообщает оценки для вашего штата.

    Вторая часть нашего калькулятора задаст вам дополнительные вопросы о вашем образовании, возрасте, расе или этнической принадлежности и семейном положении.Это позволяет вам увидеть, как другие взрослые, которые похожи на вас демографически, распределены по слоям с низким, средним и высоким доходом в США в целом. Он не пересчитывает ваш экономический уровень.

    Примечание. Этот пост и интерактивный калькулятор были первоначально опубликованы 9 декабря 2015 г. и были обновлены, чтобы отразить новый анализ Центра.

    Джесси Беннет — научный сотрудник, специализирующийся на исследованиях социальных и демографических тенденций в исследовательском центре Pew Research Center. Ричард Фрай — старший научный сотрудник исследовательского центра Pew Research Center, специализирующийся на экономике и образовании.

    Обзор бедности

    Цели Группы Всемирного банка — положить конец крайней нищете и способствовать всеобщему процветанию. Эта миссия лежит в основе всей нашей аналитической, оперативной и организационной работы в более чем 145 странах-клиентах. На протяжении почти 25 лет масштабы крайней нищеты — первой из мировых целей в области устойчивого развития — неуклонно сокращались.

    Теперь, впервые за поколение, стремление покончить с бедностью потерпело самое серьезное поражение.

    Ожидается, что в 2020 году масштабы крайней нищеты в мире вырастут впервые за более чем 20 лет, поскольку пандемия COVID-19 усугубляет силы конфликта и изменения климата, которые уже замедляют прогресс в сокращении бедности.

    Глобальный уровень крайней бедности снизился до 9,2 процента в 2017 году с 10,1 процента в 2015 году. Это эквивалентно 689 миллионам человек, живущих менее чем на 1 доллар США.90 в день. При более высоком уровне бедности 24,1 процента населения мира в 2017 году жили менее чем на 3,20 доллара в день, а 43,6 процента — менее чем на 5,50 доллара в день.

    • Половина бедных — дети. Женщины составляют большинство бедняков в большинстве регионов и в некоторых возрастных группах. Около 70 процентов мировой бедноты в возрасте 15 лет и старше не имеют школьного образования или имеют лишь некоторое базовое образование.
    • Почти половина бедных людей в Африке к югу от Сахары живет всего в пяти странах: Нигерии, Демократической Республике Конго, Танзании, Эфиопии и Мадагаскаре.
    • Более 40 процентов бедного населения мира живет в странах, страдающих от нестабильности, конфликтов и насилия, и ожидается, что в следующем десятилетии это число вырастет до 67 процентов. В этих странах проживает всего 10 процентов населения мира.
    • Около 132 миллионов бедняков во всем мире живут в районах с высоким риском наводнений.

    Но многие люди, которые едва избежали крайней нищеты, могут вернуться в нее из-за конвергенции COVID-19, конфликтов и изменения климата.«Прогноз текущего времени» (предварительная оценка) на 2020 год, учитывающий последствия пандемии COVID-19, предполагает, что еще от 88 до 115 миллионов человек будут ввергнуты в крайнюю бедность, в результате чего общее число составит от 703 до 729 миллионов.

    «Новые бедняки», вероятно, будут:

    • Быть более городскими, чем хронические бедняки.
    • Больше заниматься неформальными услугами и производством и меньше заниматься сельским хозяйством.
    • Живут в густонаселенных городских условиях и работают в секторах, наиболее затронутых изоляцией и ограничениями мобильности.

    Страны со средним уровнем дохода, такие как Индия и Нигерия, будут существенно затронуты; В странах со средним уровнем дохода может проживать 82% новых бедняков.

    По оценкам нового исследования, изменение климата приведет к бедности от 68 до 132 миллионов человек к 2030 году. Изменение климата представляет собой особенно серьезную угрозу для стран Африки к югу от Сахары и Южной Азии — регионов, где сконцентрировано большинство бедняков мира. В ряде стран большая доля бедных проживает в районах, которые одновременно затронуты конфликтом и сильно подвержены наводнениям — например, Непал, Камерун, Либерия и Центральноафриканская Республика.

    Новейшая и самая непосредственная угроза сокращению бедности, COVID-19, привела к всемирной экономической катастрофе, ударные волны которой продолжают распространяться. Без адекватных глобальных ответных мер кумулятивные последствия пандемии и ее экономических последствий, вооруженного конфликта и изменения климата повлекут за собой высокие человеческие и экономические потери в будущем.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *