المرجح الحركة من المتوسط ، xls

إحصائيات التوظيف الحالية أسئلة متكررة نظرة عامة على البيانات يستند استقصاء الرواتب الخاص بالمؤسسة، والمعروف باسم مسح إحصاءات العمالة الحالية، إلى دراسة استقصائية شملت حوالي 000 147 شركة تجارية ووكالة حكومية تمثل نحو 634 000 موقع عمل في جميع أنحاء الولايات المتحدة. والإحصاءات الأولية المستمدة من الدراسة الاستقصائية هي تقديرات شهرية للعمالة وساعات العمل والأرباح بالنسبة للأمة والدول والمناطق الحضرية الكبرى. وعادة ما تصدر التقديرات الوطنية الأولية لشهر مرجعي معين في يوم الجمعة الثالث بعد انتهاء الفترة المرجعية بالاقتران مع البيانات المستمدة من استقصاء منفصل للأسر المعيشية، وهو المسح السكاني الحالي. الفترة المرجعية لاستقصاء سيس هي فترة الدفع التي تشمل 12 من الشهر. لمزيد من المعلومات حول مسح سيس، راجع الملاحظات الفنية سيس على bls. govwebempsitcestn. htm. سيس مقارنة مع كبس برنامج إحصاءات العمالة الحالية (سيس) هو مسح شهري للمؤسسات التجارية (أو وظائف). وتنتج اللجنة الاقتصادية لأوروبا تقديرات بشأن عدد العاملين في كشوف المرتبات غير الزراعية، ومتوسط ​​الأجر في الساعة، ومتوسط ​​الأجر الأسبوعي، ومتوسط ​​ساعات العمل الأسبوعية. المسح السكاني الحالي (كبس) هو مسح شهري للأسر (أو الناس). وتنتج الدراسة الاستقصائية للأسر المعيشية تقديرات عن القوى العاملة، والعاملين، والعاطلين عن العمل، ومعدل البطالة، والمعلومات الديموغرافية عن العاملين والعاطلين عن العمل. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن الاختلافات بين استقصاء الأداء الاستراتيجي والدراسات الاستقصائية المشتركة بين الوكالات على الموقع التالي: bls. govwebempsitcescpstrends. pdf. لمزيد من المعلومات حول استطلاع رأي كبس، راجع الصفحة الرئيسية ل كبس على bls. govcpshome. htm. (سيس) مقارنة ب (كسو) ترتبط برامج التعداد الإحصائي الموحد (سيس) والتعداد ربع السنوي للعمالة والأجور (كسو) ولكنها لا تبلغ عن نفس المعلومات بنفس التردد. وينشر برنامج كسيو ربع سنوي للعمالة والأجور التي تغطي 98 في المائة من الوظائف في الولايات المتحدة، وهي متاحة في المقاطعة، ومنطقة العاصمة الحضرية، والولاية، والمستوى الوطني حسب الصناعة. ويستعرض برنامج سيس حوالي 000 147 شركة تجارية ووكالة حكومية تمثل حوالي 634 000 موقع عمل، من أجل توفير بيانات تفصيلية عن العمالة وساعات العمل وأرباح العاملين في الوظائف غير الزراعية على أساس شهري. وتستخدم التقارير الضريبية للتأمين ضد البطالة (أوي) المقدمة من جميع الشركات تقريبا في الولايات المتحدة كبيانات المدخلات لبيانات كسيو وغالبية إطار العينة لاستقصاء سيس وتغطي تقريبا جميع الصناعات الخاصة والوكالات الحكومية. يتم قياس أرقام التوظيف سيس كل عام في جزء كبير منه باستخدام بيانات من برنامج كسيو لأن كلا البرنامجين يستخدمون فترة الدفع بما في ذلك 12 من الشهر على أنها الفترة المرجعية للتوظيف. وتشمل الأجور ربع السنوية كسيو مجموع التعويضات المدفوعة خلال الربع التقويمي لجميع العمال سيس ساعات ويتم الإبلاغ عن بيانات الأرباح لجميع الموظفين ولموظفي الإنتاج أو غير الإشرافية في الصناعة الخاصة الذين حصلوا على رواتب (سواء كانوا يعملون أم لا) خلال أي جزء من فترة الأجر التي تتضمن اليوم الثاني عشر من الشهر. لا تشمل أرباح سيس المكافآت غير المنتظمة أو الأجر بأثر رجعي. يتم نشر بيانات سيس 3 أسابيع بعد الأسبوع الذي يتضمن 12 من الشهر، وعادة أول الجمعة من الشهر التالي. يتم نشر البيانات كسو في وقت لاحق من ذلك بكثير، بعد حوالي 6 أشهر من نهاية الفترة المرجعية. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن الاختلافات بين تدابير تقييم العمالة المجتمعية (سيسو) و (سيس) وغيرها من تدابير التوظيف القائمة على المؤسسات على الموقع التالي: bls. govnews. releasecewqtr. tn. htm. للحصول على مزيد من المعلومات حول زيارة مسح كسيو bls. govcewcewover. htm. وتؤدي الدراسة الاستقصائية للأسر المعيشية التي يديرها برنامج المسح السكاني الحالي واستقصاء المؤسسات الذي يديره برنامج إحصاءات العمالة الحالية، إلى وضع تقديرات تستند إلى عينة من العمالة، وكلاهما له نقاط قوة وقيود. ولدى سلسلة التوظيف في استقصاء المؤسسة هامش هام من الخطأ في قياس التغير من شهر إلى آخر عن المسح األسري بسبب حجم العينة األكبر من ذلك بكثير. إن التغير في التوظيف على مدى الشهر البالغ حوالي 100000 عامل ذو دلالة إحصائية في مسح المؤسسة، في حين أن عتبة التغيير المهم إحصائيا في مسح الأسر المعيشية حوالي 400،000. ومع ذلك، فإن مسح الأسر المعيشية أوسع نطاقا من مسح المؤسسة لأنه يشمل العاملين لحسابهم الخاص الذين تكون أعمالهم غير مدمجة، والعاملين الأسريين غير المدفوع الأجر، والعمال الزراعيين، والعاملين في المنازل الخاصة، الذين يستبعدهم المسح المؤسسي. كما يقدم مسح األسرة تقديرات للعمالة للمجموعات الديمغرافية. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن الاختلافات بين المسحين في bls. govwebempsitcescpstrends. pdf. البيانات المتاحة يدير برنامج إحصاءات العمالة الحالي استقصاء المؤسسة ويستخدم البيانات التي يتم جمعها لإنتاج تقديرات شهرية غير متعلقة بالرواتب. وتشمل أنواع البيانات المنتجة ما يلي: جميع الموظفين العاملين في الإنتاج أو غير الإشرافيين (حسب الصناعة) الموظفات متوسط ​​ساعات العمل الأسبوعية متوسط ​​الأجر بالساعة (الدولار الثابت والدولار الحالي) متوسط ​​الأرباح الأسبوعية متوسط ​​ساعات العمل الإضافي في الصناعة التحويلية مؤشرات إجمالي ساعات العمل وكشوف المرتبات النشر فهارس جميع البيانات المتاحة غير معدلة موسميا، وبعض البيانات المتاحة تعديل موسميا. يتم إصدار تقرير حالة العمل شهريا، وعادة في يوم الجمعة الثالث بعد اختتام الأسبوع المرجعي، وهو الأسبوع الذي يشمل 12 من الشهر. ويمكن الاطلاع على جدول مواعيد الإفراج عن حالة العمل القادمة على الرابط التالي: bls. govcescestabl. htm. قاعدة بيانات بلس لابستات، متاحة على bls. govcesdata. htm. لديها فقط أحدث الإحصاءات المنشورة. تتوفر المزيد من المعلومات حول كيفية الوصول إلى بيانات بلس باستخدام أدوات استرجاع البيانات تحت استرجاع البيانات في (bls. govcescesfaq. htmDataRetrieval). ولا تحتفظ سيس بقاعدة بيانات منفصلة للأرقام المنشورة أولا. ومع ذلك، يمكن الحصول على التقديرات الأولية لبعض أنواع البيانات لمستوى محدود من التفاصيل الصناعية من النشرات الإخبارية المحفوظة المتاحة هنا bls. govschedulearchivesempsitnr. htm. من النشرة الشهرية على الإنترنت التوظيف والأرباح المتاحة هنا bls. govopubee. أو من جداول المراجعة الشهرية المتاحة هنا bls. govwebempsitcesnaicsrev. htm. إحصائيات العمالة الحالية يعود تاريخ بيانات العمالة إلى عام 1939 على أعلى مستويات التجميع. معظم الصناعات التفصيلية يعود تاريخها فقط إلى عام 1990، وبدأت جميع ساعات العمل والأرباح سلسلة في عام 2006. للحصول على قائمة كاملة من تواريخ البدء ل نيكس القائم على جميع سلسلة الموظفين، انظر bls. govwebempsitcesseriespub. htm. بالإضافة إلى ذلك، تتوقف تقديرات التوظيف القائم على سيك من عام 2003 يعود إلى عام 1964، وفي بعض الحالات يعود إلى 1939 أو 1919. هذه السلسلة ليست قابلة للمقارنة مع سلسلة سيس القائمة على أساس نيكس الحالية. للوصول إلى هذه البيانات سيس توقف، انتقل إلى bls. govcesdata. htm. لمزيد من المعلومات حول الترميز سيك للصناعات، يرجى زيارة bls. govcescesnaics. htm3.2.3. وكانت الصناعات التحويلية وغيرها من الصناعات المنتجة للسلع محور التركيز الرئيسي لبيانات الصناعة المبكرة التي تنتجها هذه الصناعة. لذلك، ساعات والأرباح سلسلة زمنية لهذه الصناعات لديها تاريخ طويل نسبيا. بيانات التصنيع وأوسع فئات الصناعة تبدأ في عام 1939، والتعدين والبناء، في عام 1947. قبل عام 1964، ومع ذلك، فإن جمع ساعات وبيانات الأرباح لقطاع تقديم الخدمات اقتصر على عدد قليل من الصناعات المختارة. وبالنظر إلى هذه التغطية غير الكاملة للصناعة إلى جانب حجم الخدمات في الاقتصاد، لم يكن من الممكن حساب تقديرات ساعات العمل والأرباح لجميع الصناعات الخاصة. واعتبارا من عام 1964، جرى توسيع نطاق جمع البيانات المتعلقة بالساعات والأرباح من الخدمات إلى حد كاف لحساب مجموع ساعات العمل الخاصة وتقديرات الإيرادات. وقد تم نشر هذه التقديرات لأول مرة في عام 1967. وتتوافر تقديرات أرباح ساعات العمل المعتمدة من هيئة التحقيق الخاصة من عام 2003 إلى عام 1964، وفي بعض الحالات يعود تاريخها إلى عام 1947 أو عام 1939. وهذه السلاسل لا يمكن مقارنتها بسلسلة سيس الحالية القائمة على التصنيف الصناعي الموحد لأمريكا الشمالية. للوصول إلى هذه البيانات سيس توقف، انتقل إلى bls. govcesdata. htm. لمزيد من المعلومات حول الترميز سيك للصناعات، يرجى زيارة bls. govcescesnaics. htm3.2.3. تقوم دائرة التعليم واالجتماع برسم عينتها وتحدد مستوى التوظيف المعياري من قائمة مؤسسات األعمال التي يحتفظ بها برنامج التعداد الفصلي للعمالة واألجور. ويستند هذا الكون للمؤسسات التجارية على السجلات الإدارية للتأمين ضد البطالة (أوي)، لذلك العمال الذين لا تغطيها واجهة المستخدم لن يتم التقاطها. في الزراعة هناك إعفاءات عديدة لمتطلبات تغطية أوي، مما يجعل إطار العينة للزراعة غير كاف لحساب التقديرات الإحصائية إحصائيا. وبالإضافة إلى ذلك، هناك عدد كبير من المشاريع الزراعية هي شركات ذاتية، وهي خارج نطاق الدراسة الاستقصائية التي تجريها وكالة الفضاء الأوروبية. تاريخيا، كان تعداد وزارة الزراعة الأمريكية للزراعة هو المسح الرئيسي المستخدم لقياس العمالة الزراعية. تعداد الزراعة متاح في agcensus. usda. govindex. php. ويمكن الحصول على بعض البيانات عن العمالة الزراعية عن طريق الدراسة (bls. govcewhome. htm)، والمسح السكاني الحالي (bls. govcpshome. htm)، وإحصاءات العمالة المهنية (bls. govoeshome. htm). وينظر برنامج إحصاءات العمالة الحالية (سيس) في جدوى نشر تقديرات العمالة الشهرية، وساعات العمل، والأرباح حسب حجم الشركة. حاليا، بلس نشر أول تقديرات التوظيف سيس الأولية لشهر معين في تفاصيل الصناعة المختارة. يتم نشر التقديرات اللاحقة لهذا الشهر في مزيد من التفاصيل الصناعية مع الأشهر الأولى التقديرات الأولى. وتشير البحوث إلى أن العينة المتاحة قد تجعل من الممكن نشر تقديرات شهرية للعمالة على مستوى الحجم حسب قطاع الصناعة الرئيسي مع التقديرات الأولية الأولى. ومن شأن تغيير العمالة حسب حجم الشركة أن يضيف بعدا قيما من التفصيل لفهم اتجاهات العمالة الحالية. يمكن الحصول على مزيد من المعلومات حول سلسلة الفئة سي سيس التجريبية في bls. govcescessizeclass. htm. كما تتوفر بعض البيانات حسب حجم المؤسسة من برنامج التعداد الفصلي للعمالة والأجور (bls. govcewhome. htm). وتصنف تقديرات التصنيف الصناعي الموحد حسب الملكية والصناعة. يتم تعيين مدونين لرمز ملكية مدش خاص أو عام مع تقسيم الملكية العامة إلى مزيد من الفدرالية أو الولاية أو المحلية. ثم يتم تعيين المجيبين رمز نظام التصنيف الصناعي في أمريكا الشمالية (نيكس). وتصنف مجموعة شركات التصنيف الصناعي الوطني (نيكس) في صناعات تقوم على النشاط الذي تعمل فيه أساسا. وتصنف المنشآت التي تستخدم مدخلات المواد الخام المماثلة، والمعدات الرأسمالية المماثلة، والعمالة المماثلة في نفس الصناعة. مزيد من المعلومات حول رموز نيكس بشكل عام متاح في bls. govblsnaics. htm. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات حول رموز نظام التصنيف الدولي الموحد في برنامج سيس على الموقع bls. govcescesnaics. htm. وتصنف الدراسة الاستقصائية التي أجراها الاستقصاء عن طريق قانون المحاسبة المتعلق بالتأمين ضد البطالة (أوي)، والموقع، والملكية، والحجم، ووحدة الإبلاغ. كما تم تصنيف كل الأعمال التجارية في صناعة معينة من قبل نظام التصنيف الصناعي في أمريكا الشمالية (نيكس). يتم تصنيف المؤسسات حسب رقم حساب واجهة المستخدم لغرض تخصيص العينة واختيارها. وتعرف طبقات العينة، أو المجموعات السكانية الفرعية، من قبل الدولة، والمناطق الإحصائية الحضرية، والصناعة، وحجم العمالة، مما يؤدي إلى تصميم قائم على الدولة. وتنتج ثلاثة عشر مصنعا (معالجة الصناعة التحويلية كصناعة واحدة وليس الحكومة) و 8 فئات من الحجم 104 خلايا مخصصة لكل ولاية. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن هذه الفئات وكيفية استخدامها لرسم عينة المؤسسات الاقتصادية والاجتماعية في المؤسسات على الموقع التالي: bls. govwebempsitcestn. htmsection1a. بعد 60 عاما من الاستخدام، تقاعدت سيس نظام سيك واستبداله مع نيكس. ويأتي هذا النظام نتيجة جهد تعاوني بين الولايات المتحدة الأمريكية وكندا والمكسيك. ويسمح نظام تصنيف مشترك بين البلدان الثلاثة بمقارنة مباشرة للبيانات الاقتصادية عبر الحدود في أمريكا الشمالية. رموز نيكس لا تتعلق رموز سيك بدلا نيكس هو طريقة إعادة تصميمها بالكامل من الصناعات الترميز. وتسلم شركة "نيكس" بمئات من الأعمال التجارية أكثر مما حققته "سي آي سي"، إلى حد كبير في قطاع الخدمات السريعة النمو. أصدر مكتب التعداد الأمريكي إشعارا، متوفر على census. goveoswwwnaicsfederalregisternoticesnoticesfr09ap97.pdf. مما جعل شركة النفط الوطنية الإيرانية فعالة في الولايات المتحدة في نيسان / أبريل 1997 ونشرت أول دليل أمريكي للرابطة في منتصف عام 1998. ولم ينتقل مكتب إحصاءات العمل إلى النسخة الأولى من نظام التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية، وهو نظام التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية لعام 1997. وبدلا من ذلك، كان نظام التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية لعام 2002 هو الإصدار الأول الذي نفذته شركة " المقرر كل 5 سنوات نيكس 2012 هو الإصدار الأحدث. مزيد من المعلومات حول نيكس في برنامج سيس متاح في bls. govcescesnaics. htm. مزيد من المعلومات حول تحويل سيس من سيك إلى نيكس 2002 متاح في bls. govcescesnaics02.htm. يقوم مكتب التعداد الأمريكي بمراجعة وتحديث رموز شركة نيكس كل 5 سنوات. وبمجرد توفر هذه التحديثات ل بلس، سيس تحويل جميع التقديرات لهذه رموز نيكس المنقحة. أحدث إصدار هو نيكس 2012. مزيد من المعلومات حول نيكس 2002، نيكس 2007، و إيكس 2012 ويرد وصفها أدناه. (2007) إلى نظام (نيكس 2012) تحويل مع إصدار بيانات يناير 2012 في 3 فبراير 2012، قامت سيس بتحديث سلسلة الرواتب الوطنية غير الزراعية إلى نظام التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية لعام 2012 من قاعدة التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية لعام 2007. وقد نتج عن التحول إلى نظام التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية 2012 تغييرات طفيفة في المحتوى في قطاعي التصنيع وقطاع تجارة التجزئة، فضلا عن تغييرات تشفير طفيفة ضمن المرافق وقطاعي الترفيه والضيافة. كما تم تحديث العديد من عناوين الصناعة والأوصاف. يتم نشر جميع الموظفين (إ) سلسلة على مستوى أكثر تفصيلا من جميع ساعات العمل والأرباح، وموظف الإنتاج، الموظف الموظف، أو ساعات الإنتاج الموظف وسلسلة الأرباح، وتسمى مجتمعة سلسلة غير إ. لم تتأثر سلسلة غير إ في وقت ما أو تأثرت على مستوى أقل تفصيلا من سلسلة إ. ويمكن الحصول على مزيد من المعلومات حول تحويلات نظام (نيكس 2012) لكل من سلسلة إ و غير إ على الموقع bls. govcescesnaics12.htm. التوافق الكامل بين نيكس 2007 و نيكس 2012 رموز متاحة من خلال مكتب التعداد الأمريكي في census. goveoswwwnaicsconcordances2012to2007NAICS. xls. نظام التصنيف الصناعي الدولي لعام 2002 إلى نظام التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية لعام 2007 التحويل مع صدور بيانات كانون الثاني / يناير 2008 في 1 شباط / وأدى التحويل إلى نظام التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية 2007 إلى تغييرات طفيفة في التعريف في مجالات التصنيع والاتصالات السلكية واللاسلكية والأنشطة المالية والخدمات المهنية والتقنية. كما تم تحديث العديد من عناوين الصناعة والأوصاف. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن تحويل نظام "نيكس" لعام 2007 على الرابط التالي: bls. govcescesnaics07.htm. والتوافق الكامل بين رموز نظام التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية لعام 2002 ورموز شركة "نيكس 2007" متاح من خلال مكتب التعداد الأمريكي في census. goveoswwwnaicsconcordances2007to2002NAICS. xls. سيك 1987 تو نيكس 2002 التحويل مع صدور بيانات مايو 2003 في 6 يونيو 2003، خضعت سلسلة الرواتب الوطنية غير الزراعية في سيس إلى عدد من التغييرات. وتغير أساس تصنيف الصناعة من لجنة التحقيق الخاصة لعام 1987 إلى نظام التصنيف الصناعي لأمريكا الشمالية لعام 2002. وحل نظام التصنيف الصناعي الصناعي محل نظام التصنيف الصناعي الموحد. وقد نشرت الدراسة الاستقصائية التي أجراها مركز الإحصاء الأوروبي بيانات وطنية عن أساس عام 2002 مع إصدار بيانات أيار / مايو 2003 في 6 حزيران / يونيه 2003. ولم تعد البيانات التي أعدتها لجنة التحقيق الخاصة أو نشرتها لا تزال متاحة ولكن لم يتم تحديثها في نيسان / أبريل 2003. ويمكن الحصول على تحويلات "نيكس 2002" على الرابط التالي: bls. govcescesnaics02.htm. التوافق الكامل بين سيك و نيكس 2002 رموز متاحة من خلال مكتب التعداد الأمريكي في census. goveoswwwnaicsconcordances2002NAICSto1987SIC. xls. يتم نشر البيانات استرجاع البيانات سيس شهريا، ولكن تتوفر أيضا على النحو السلاسل الزمنية التاريخية. تتوفر البيانات كجزء من نشرة إخبارية شهرية، كقاعدة بيانات قابلة للبحث، وفي تنسيق نصي. يسرد الجدول أدناه طرق تنزيل بيانات سيس من bls. govceshome. htm. يمكن الحصول على مزيد من المعلومات حول استرجاع بيانات سيس في bls. govwebempsitcestips. htm. تتوفر الإصدارات المؤرشفة من التوظيف والأرباح على الانترنت من أبريل 2007 إلى الأمام هنا: bls. govopubeearchive. htm. يتم الاحتفاظ في وقت سابق قضايا العودة في المكتبات الإيداع الاتحادية. للانضمام إلى خدمة الاشتراك بالبريد الإلكتروني بلس التي تقدم مقتطفات من وروابط إلى الوضع الوظيفي، الأرباح الحقيقية، وغيرها من الإصدارات الإخبارية بلس من الفائدة، يرجى زيارة صفحة خدمة الاشتراك بلس خدمة البريد الإلكتروني، وهي متاحة في subscriptions. bls. govaccountsUSDOLBLSsubscribernew. سيس استرجاع البيانات خيارات بلس يتطلب أن جميع تقديرات التوظيف الحالية المنشورة (سيس) تقديرات تلبية معايير الجودة والخصوصية الصارمة. تم تصميم هذه الإرشادات لضمان وجود عينة كافية لإنتاج تقديرات سليمة إحصائيا وحماية سرية المشاركين في الاستبيان. وتخضع تقديرات "سيس" لمراجعة سنوية لتحديد ما إذا كانت تستوفي معايير النشر والإفصاح الخاصة بالمؤسسة. وقد ينجم عدم الوفاء بالمعايير عن عدم كفاية حجم العينة أو عدم كفاية معدلات استجابة العينة أو هيمنة العينة من جانب عدد قليل من الصحفيين. توجد قائمة بأحدث التغييرات على سلسلة سيس المنشورة على bls. govwebempsitcesnewseries. htm. ويمكن الاطلاع على قائمة كاملة بسلسلة سيس المنشورة حاليا على الموقع bls. govwebempsitcesseriespub. htm. وتتمثل مهمة مكتب إحصاءات العمل في جمع ومعالجة وتحليل ونشر البيانات الإحصائية الأساسية للجمهور الأمريكي، والكونغرس الأمريكي، والوكالات الاتحادية الأخرى، وحكومات الولايات والحكومات المحلية، والأعمال التجارية، والعمل. ومن أجل الحفاظ على المصداقية والثقة مع المشاركين في الاستبيان، فإن حماية السرية لبياناتنا ضرورية. حماية سرية البيانات أمر أساسي لإنجاز مهمة بلس. عند جمع البيانات، يجعل بلس تعهد السرية للمستجيبين. ويختلف هذا التعهد تبعا لسياق كل دراسة استقصائية، ولكن التعهد السري بس العادي يعد بأن البيانات التي يتم جمعها تستخدم لأغراض إحصائية فقط. يمكن الاطلاع على معلومات حول سياسة السرية بلس والقوانين التي تحمي الصحفيين للمسوحات بلس هنا: bls. govblsconfidentiality. htm. يمكن للباحثين الوصول إلى ميكروداتا بلس في ظل ظروف معينة. ويمكن الاطلاع على معلومات حول التأهل للبرنامج وعملية التطبيق التي يمكن من خلالها منح حق الوصول هنا: bls. govblsblsresda. htm. ويجمع استقصاء إحصاءات العمالة الحالي بيانات الدخل الخاصة بالمؤسسات التجارية غير الزراعية الخاصة، باستثناء الحكومة. ولحساب سلسلة الأرباح الحقيقية، يتم تعديل هذه التقديرات الاسمية لأرباح الدولار لجميع الموظفين (إ) مرة أخرى إلى عام 2006 ولموظفي الإنتاج وغير الإشرافيين ابتداء من عام 1964 (اعتمادا على الصناعة) من أجل التضخم باستخدام 1982-1984 دولار . البيانات متاحة على موقعنا على الانترنت في bls. govcesdata. htm. انقر على كوتيسس الوصول إلى البيانات تيبسكوت للحصول على مزيد من التعليمات. لا تجمع سيس أو تنشر بيانات ساعات العمل أو الأرباح الحكومية. وتتاح بيانات الإيرادات الحكومية من برنامج التعداد الفصلي للعمالة والأجور. يوفر هذا النظام بيانات األجور السنوية والربع سنوية واألسبوعية لمختلف الصناعات الخاصة والحكومية بناء على تقارير ضريبة تأمين البطالة. ويمكن الاطلاع على معلومات الأجور في كيو في bls. govcewhome. htm. يمكن العثور على معلومات مؤشر أسعار مؤشر أسعار المستهلك في bls. govcpihome. htm. ولا تنشر المؤسسة متوسط ​​تکرار المرتبات للمنشآت. ومع ذلك، فإن استقصاء سيس يتكيف مع ترددات رواتب مختلفة يمكن أن تؤثر على تقديرات ساعات العمل والأرباح المعدلة موسميا. يمكن العثور على مزيد من المعلومات حول منهجية التعديل الموسمية سيس في bls. govwebempsitcestn. htmsection5. طرق الاستقصاء العينة إن نموذج إحصاءات العمالة الحالية (سيس) عبارة عن عينة عشوائية بسيطة وبسيطة من مواقع العمل، مجمعة حسب رقم حساب التأمين ضد البطالة (أوي). رقم حساب واجهة المستخدم هو معرف رئيسي في قاعدة بيانات مكتب إحصاءات العمل (لدس) (لدب) لسجلات أصحاب العمل، والتي هي بمثابة كل من إطار المعاينة والمصدر المرجعي لتقديرات العمالة سيس. يتم تعريف طبقات العينة، أو المجموعات السكانية الفرعية، من قبل الدولة والصناعة وحجم العمل، مما يؤدي إلى تصميم قائم على الدولة. وتحدد معدلات أخذ العينات لكل طبقة من خلال طريقة تعرف بالتخصيص الأمثل، توزع عددا ثابتا من وحدات العينات عبر مجموعة من الطبقات لتقليل التباين الكلي، أو خطأ المعاينة، على التقدير الأولي للفائدة. إن إجمالي مستوى العمالة غير الزراعية هو التقدير األساسي للفائدة، ويعطي تصميم عينة سيس أولوية قصوى لقياسه بأكبر قدر ممكن من الدقة، أو التقليل إلى أدنى حد من الخطأ اإلحصائي حول تقديرات العمالة الوطنية غير الزراعية. ويمكن الاطلاع على معلومات عن عينة سيس الحالية في الملاحظات التقنية سيس المتاحة في bls. govwebempsitcestn. htmsection1. ويخضع استقصاء المؤسسة، شأنه في ذلك شأن استقصاءات العينات الأخرى، لنوعين من أخطاء الخطأ وأخذ العينات وعدم الخطأ في العينات. ويتصل حجم خطأ المعاينة أو التباين ارتباطا مباشرا بحجم العينة ونسبة تغطية الكون التي تحققها العينة. وتغطي عينة استقصاء المؤسسة أكثر من ثلث مجموع العمالة في الكون، مما يؤدي إلى تباين ضئيل جدا في إجمالي التقديرات غير الزراعية. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن الخطأ في استقصاء سيس وقياسات الخطأ المقترن بتقديرات العينات في الملاحظات التقنية ل سيس في bls. govwebempsitcestn. htmsection1c. نعم، حوالي 42 في المئة من عينة المسح المؤسسة تتكون من مؤسسات الأعمال مع أقل من 20 موظفا. وتهدف عينة الدراسة الاستقصائية إلى زيادة اعتمادية مجموع تقديرات العمالة غير الزراعية لكل شركة من شركات الدولة من جميع فئات الحجم، كما يتم أخذ عينات مناسبة من هذه الصناعات لتحقيق هذا الهدف. تم ترجيح بيانات العينة لتمثيل المؤسسات الأخرى في نفس الدولة، والصناعة، وحجم الفئة. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن طرق أخذ العينات المستخدمة في استقصاء سيس على الموقع التالي: bls. govwebempsitcestn. htmsection1a. إن عينة الحكومة سيس ليست جزءا من تصميم المسح القائم على الاحتمالات. يمكن ل سيس الحصول على نسبة عالية جدا من تغطية عمالة الكون (74 في المئة) من خلال الحصول على أعداد كاملة من الرواتب في العديد من الوكالات الحكومية، وبالتالي فإن تصميم العينة المستندة إلى الاحتمالات ليس ضروريا للحكومة. ويكفل معدل التغطية المرتفعة تقريبا درجة عالية من الموثوقية بالنسبة لتقديرات العمالة الحكومية. ولا تحیز العینة الحکومیة الکبیرة تقدیرات العمالة غیر الزراعیة لأنھا تستخدم لتقدیر الجزء الحکومي فقط من إجمالي العمالة غیر الزراعیة. وتستخدم عينة الاحتمالات لتقدير العمالة لجميع الصناعات في القطاع الخاص. ويجمع مجموع التقديرات الخاصة والحكومية لاستخلاص إجمالي تقديرات العمالة غير الزراعية. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن مستويات التغطية الخاصة بالعمالة الخاصة والحكومية على حد سواء في عينة سيس على العنوان التالي: bls. govwebempsitcestn. htmsection1b. جمع البيانات كل شهر، بلس جمع البيانات عن العمالة، والمرتبات، وساعات مدفوعة الأجر من عينة من المؤسسات. لتشجيع المشاركة في هذا المسح الطوعي، يستخدم بلس مجموعة متنوعة من تقنيات جمع، مصممة خصيصا لتفضيلات الشركة الفردية. وتقوم مراكز جمع البيانات بأداء التسجيل الأولي لكل شركة عن طريق الهاتف، وجمع البيانات لعدة أشهر عن طريق إجراء المقابلات الهاتفية بمساعدة الحاسوب (كاتي)، وحيثما أمكن نقل المستجيبين إلى أسلوب الإبلاغ الذاتي مثل إدخال بيانات نغمة اللمس أو الفاكس أو الويب مجموعة. يتم إنشاء التقارير الجارية للشركات الكبيرة جدا والمتعددة المؤسسات عن طريق تبادل البيانات الإلكتروني (إدي). الشركات التي تستخدم التبادل الإلكتروني للبيانات توفر ملفات إلكترونية إلى بلس تتضمن بيانات من جميع مواقع عملها. مزيد من المعلومات حول جمع البيانات سيس متاح في bls. govwebempsitcestn. htmsection2. وتتبع سيس معدلات التحصيل لعينة سيس على أساس شهري لكل إصدار من التقديرات. معدلات التحصيل هي النسبة المئوية للتقارير الواردة لتقدير شهري بالمقارنة مع العدد الإجمالي لوحدات العينة التي تقدم تقارير نشطة في سجل العينة. مزيد من المعلومات حول إيصالات التسجيل متاح في bls. govwebempsitcestn. htmsection6. ويمكن الحصول على مزيد من المعلومات عن معدلات جمع البيانات الخاصة بالخدمة سيس على الموقع bls. govwebempsitcesregrec. htm. طرق التقدير يستخدم برنامج إحصاءات التوظيف الحالي (سيس) مفهوم عينة متطابقة ومقدر النسب النسبي للوزن المرجح لإنتاج تقديرات للعمالة وساعات العمل والأرباح. وتعرف العينة المطابقة بأنها جميع أفراد العينة الذين أبلغوا عن بيانات عن الشهر المرجعي والشهر السابق. ويستثنى من العينة المطابقة أي وحدة عينة تفيد بأن لديها صفر من الموظفين في الشهر الحالي أو السابق. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن التقديرات الشهرية ل سيس على الموقع التالي: bls. govwebempsitcestn. htmsection5a. وترد في الجدول أدناه وصلات إلى المعادلات لحساب تقدير سيس الشهري للعمالة وساعات العمل والأرباح. المعادلات سيس لتقدير العمالة، ساعات، والأرباح العمالة مفاهيم العمالة سيس هو تقدير لعدد من الوظائف غير الزراعية، الرواتب في الاقتصاد الأمريكي. والعمالة هي العدد الإجمالي للأشخاص الذين يعملون على أساس رواتب الموظفين الذين يعملون بدوام كامل أو بدوام جزئي والذين يحصلون على أجر (سواء كانوا يعملون أم لا) في أي جزء من فترة الأجر يشمل اليوم الثاني عشر من الشهر. يتم تضمين الموظفين المؤقتين والمتقطعين، كما هو الحال مع أي موظف يكون في إجازة مرضية مدفوعة الأجر، أو في إجازة مدفوعة الأجر، أو يعمل خلال جزء فقط من فترة الدفع المحددة. أما الموظف الضارب الذي يعمل فقط على جزء صغير من فترة المسح، ويدفع، فسيتم إدراجه على أنه مستخدم بموجب تعريفات سيس. ويحسب الأشخاص الذين يتقاضون مرتبات أكثر من مؤسسة واحدة في كل مؤسسة. ولا تشمل البيانات أصحاب العمل أو العاملين لحسابهم الخاص أو الأسر غير المدفوعة الأجر أو العمال المتطوعين وعمال المزارع والعمال المنزليين. ولا يحسب الأشخاص الذين يسددون فترة الدفع بأكملها، أو في إجازة بدون مرتب، أو الإضراب طوال الفترة، أو الذين لديهم وظيفة معلقة ولكن لم يبلغوا بعد عن عمل، على أنهم مستخدمون. ولا تغطي العمالة الحكومية إلا الموظفين المدنيين الذين يستبعدون أفراد النظام النظامي من الأفراد النظاميين. لمزيد من المعلومات حول التوظيف سيس، انظر الملاحظات التقنية سيس في bls. govwebempsitcestn. htmsection4a. تعريف العمالة في المسح السكاني الحالي (مسح الأسرة) هو متاح في bls. govcpsfaq. htmQues4. يسحب سيس عينة المسح من ما يقرب من 9.7 مليون مؤسسات الأعمال الأمريكية التي يغطيها نظام ضريبة البطالة (أوي) نظام يمثل 97 في المئة من جميع العمالة في نطاق سيس في الولايات 50، ومقاطعة كولومبيا، بورتوريكو، الجزر. ويستثنى من نطاق الخدمات الاقتصادية والاجتماعية، على الرغم من أنها مدرجة في قائمة المؤسسات التي تغطيها ضرائب أوي، هي الأسر الخاصة والشركات الزراعية. أما نسبة 3 في المائة المتبقية من المؤسسات المدرجة في نطاق سيس التي لا تغطيها قوانين واجهة المستخدم فهي الطلاب الذين تدفعهم مدرستهم كجزء من برنامج دراسة العمل، والمتدربين الداخليين في المستشفيات التي يدفعها المستشفى الذي يعملون فيه، والموظفين الذين تدفعهم الدولة والمحلية وموظفي المنظمات غير الربحية والمنظمات الدينية (وهذه هي أكبر مجموعة من الموظفين غير المشمولين)، وموظفي السكك الحديدية المشمولة بنظام مختلف من واجهة المستخدم التي يديرها مجلس تقاعد السكك الحديدية (رب) . ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن العمالة غير المكشوفة والمنهجية المستخدمة لإدراج هذه العمالة في تقديرات سيس في الملاحظات التقنية سيس على الموقع bls. govwebempsitcestn. htmNCE. وتستثني بيانات سيس أيضا أصحاب العمل، والعاملين لحسابهم الخاص غير المتفرغين، والعاملين في الخدمة التطوعية أو غير المدفوعة الأجر، وموظفي المزارع، والموظفين المحليين. ولا تشمل العمالة الحكومية إلا الموظفين العسكريين المدنيين. كما يتم استبعاد موظفي وكالة المخابرات المركزية، ووكالة الأمن القومي، والوكالة الوطنية للتصوير ورسم الخرائط، ووكالة الاستخبارات العسكرية. وتختلف جماعات العاملين في مجال الإنتاج والجهات غير الإشرافية حسب الصناعة. في الصناعات المقدمة للخدمة، يتم جمع هذه البيانات للموظفين غير الإشرافية مدش أولئك الذين ليسوا مالكين أو الذين لا يعملون في المقام الأول لتوجيه أو الإشراف أو التخطيط لعمل الآخرين. وفي الصناعات المنتجة للسلع، تجمع البيانات لموظفي الإنتاج في قطاعات التعدين وقطع الأشجار وفي الصناعات التحويلية، ولموظفي البناء في مجال التشييد. ويشمل موظفو الإنتاج والبناء المشرفين العاملين أو قادة المجموعات الذين قد يكونون مسؤولين عن بعض الموظفين، ولكن وظائفهم الإشرافية ليست سوى عرضية لعملهم العادي. ولا تشمل فئات الموظفين العاملين في الإنتاج في الصناعات المنتجة للسلع الموظفين الذين لا يشاركون مباشرة في الإنتاج، مثل المديرين أو المبيعات أو موظفي المحاسبة. لمزيد من المعلومات حول الموظفين الذين تم تضمينهم أو عدم تضمينهم في تعريفات جميع الموظفين وموظفي الإنتاج وغير الإشرافيين متوفرة على استمارات تقرير سيس على العنوان bls. govcesidcfcesforms. htm. أو في الملاحظات التقنية سيس، وهي متاحة على bls. govwebempsitcestn. htmsection4a. نعم، مسح مسح سيس يحصي جميع الموظفين على الرواتب، بما في ذلك الموظفين بدوام جزئي. غير أن الموظفين غير المتفرغين لا يحسبون بصورة منفصلة عن الموظفين المتفرغين، ولذلك فإن بيانات سيس لا تشمل تقديرات منفصلة للعمل بدوام جزئي أو بدوام كامل. المسح الحالي للسكان (كبس) لديها تقدير منفصل للعاملين بدوام جزئي. مزيد من المعلومات حول جمع كبس من العمل بدوام كامل وبدوام جزئي متاح في bls. govcpslfcharacteristics. htmfullpart. ومن المرجح أن يشمل المسح الذي أجراه معهد الإحصاء الأوروبي على الأقل بعض المهاجرين غير الشرعيين. ومع ذلك، لم يتم تصميم مسح المؤسسة لتحديد الوضع القانوني للعمال. ولذلك، ليس من الممكن تحديد عدد العد في المسح. ويشمل المسح السكاني الحالي، الذي يعرف أيضا باسم الدراسة الاستقصائية للأسر المعيشية، أسئلة تحدد الموظفين الأجانب والمواليد المولودين، ولكنها لا تتضمن أسئلة عن الوضع القانوني للموظفين المولودين في الخارج. ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات عن الموظفين المولودين في الخارج في استقصاء كبس على الرابط التالي: bls. govcpsdemographics. htmforeignborn. بليس غير قادر على تحديد حجم تأثير احتياطي الاحتياط إلى الخدمة الفعلية في أرقام التوظيف سيس. وفي المفهوم، لا يدرج الأشخاص الذين يعملون في الخدمة العسكرية طوال الفترة المرجعية للدراسة الاستقصائية في كشوف مرتبات أرباب العمل. بعض احتياطي وظائف عقد لا تغطيها مدش استطلاع الرواتب مثل العاملين لحسابهم الخاص أو تلك الموجودة في الزراعة مدش، والبعض الآخر قد لا يحمل وظائف على الإطلاق. Any reservist who worked for or received pay from their regular employer during the survey reference period is counted on the employers payroll. If reservists are replaced by new employees on an employers payroll during the pay period including the 12th of the month, there is no net change in the number of jobs counted. If reservists are not replaced, a net decline in the employers job count results. If a reservist and a replacement employee for the reservist each worked at any time during the same reference pay period, they are counted as two employees. Government employment includes only civilian employees. Military personnel on active duty are excluded. Employees of the Central Intelligence Agency, the National Security Agency, the National Imagery and Mapping Agency, and the Defense Intelligence Agency also are excluded. Establishments report the number of persons on payroll during the pay period that includes the 12th of the month. A person working multiple jobs at different establishments is counted once at each establishment. A person working different jobs at the same business establishment is counted once. Unusually severe weather, natural disasters, government shutdowns, and other catastrophic events are more likely to have an impact on CES estimates of average weekly hours than on employment. In the establishment survey, the reference period is the pay period that includes the 12th of the month. Average weekly hours are estimated for paid time during the pay period, including pay for holidays, sick leave, or other time off. Any event in which employees are prevented from working a normal schedule typically results in a reduction in average weekly hours. For example, some employees may be off work for part of the pay period and not receive pay for the time missed, while some workers, such as those dealing with cleanup or repair, may work extra hours. In order for catastrophic events to reduce the estimate of payroll employment, employees have to be out of work without pay for the entire pay period. About two-thirds of all employees in the payroll survey have a 2-week, semi-monthly, or monthly pay period. Employees who receive pay for any part of the pay period, even 1 hour, are counted in the payroll employment figures. Because the hours that employees work can be impacted by these special circumstances, but those employees might still be counted as employed by an establishment if they were paid for work done during a portion of the pay period, it is not possible to quantify the effect of catastrophic events on estimates of employment from the establishment survey. In addition to their direct impact, these events sometimes have secondary effects. When the magnitude of significant secondary effects are known these secondary effects are discussed in the monthly Employment Situation news release and other BLS publications. BLS independently develops a national employment series state estimates are not forced to sum to national totals. Because each state series is subject to larger sampling and nonsampling errors than the national series, summing them cumulates individual state level errors and can cause distortions at an aggregate level. Due to these statistical limitations, BLS does not compile a quotsum-of-statesquot employment series, and cautions users that such a series is subject to a volatile error structure. More information about the differences in state and national CES estimates is available at bls. govwebempsitcestn. htmsection4e . Hours and Earnings Concepts The Current Employment Statistics (CES) program produces earnings, but not wage data. CES average earnings are a measure of gross payrolls divided by total hours paid during the pay period that includes the 12th day of the month. Averages of hourly earnings differ from wage rates. Earnings are the return to an employee for a stated period on average in an industry rates are the amount stipulated for a given unit of work or time in a specific job. Average hourly earnings do not represent employers total compensation costs because they exclude items such as employee benefits, irregular bonuses and commissions, retroactive payments, and the employers share of payroll taxes. A more comprehensive explanation is available at bls. govopubhomhomch2.htm. The Quarterly Census of Employment and Wages (QCEW) program produces wages by industry, available at bls. govcewhome. htm. The Occupational Employment Survey produces wages by occupation (instead of industry), available at bls. govoeshome. htm. Yes, employers report total gross pay earned during the entire pay period, including overtime pay but excluding irregular payments, and the total number of hours for which employees received pay during the entire pay period including overtime. Overtime hours are published for manufacturing industries only. Respondents in manufacturing report the total number of hours for which employees received overtime premiums because they worked more than their regularly scheduled hours. BLS recommends that CES earnings series not be used in contract escalation clauses. Instead, BLS recommends that you use the Employment Cost Index (ECI), which measures changes in labor costs free from the influence of employment shifts among industries and occupations. For help on how to use the ECI for contract adjustments, visit bls. govncsectescalator. htm. BirthDeath The CES sample alone is not sufficient for estimating the total employment level because each month new firms generate employment that cannot be captured through the sample. There is an unavoidable lag between a firm opening for business and its appearance on the CES sample frame. The sample frame is built from Unemployment Insurance (UI) quarterly tax records. These records cover virtually all U. S. employers and include business births, but they only become available for updating the CES sampling frame 7-9 months after the reference month. After the births appear on the frame, there is also time required for sampling, contacting, and soliciting cooperation from the firm, and verifying the initial data provided. In practice, CES cannot sample and begin to collect data from new firms until they are at least a year old. There is a parallel though somewhat different issue in capturing employment loss from business deaths through monthly sample collection. Businesses that have closed are unlikely to respond to the survey, and data collectors may not be able to ascertain until after the monthly collection period that firms have in fact gone out of business. As with business births, hard information about business deaths eventually becomes available from the lagged UI tax records. Difficulty in capturing information from business birth and death units is not unique to the CES virtually all current business surveys face these limitations. Unlike many surveys, CES adjusts for these limitations explicitly, using a statistical modeling technique. Because the goal of the CES program is to estimate an employment total each month and business births and deaths are important components contributing to these totals, CES uses a model-based adjustment in conjunction with the sample. Without the net birthdeath model-based adjustment, the CES nonfarm payroll employment estimates would be considerably less accurate. More information about the CES net birthdeath model is available in the CES BirthDeath Frequently Asked Questions bls. govwebempsitcesbdqa. htm or in the CES Technical Notes at bls. govwebempsitcestn. htmsection5c. Current net birthdeath contributions to the CES employment estimates are available at bls. govwebempsitcesbd. htm. Seasonal Adjustment Most series published by the Current Employment Statistics (CES) program show a regularly recurring seasonal movement that can be measured from past experience. By eliminating that part of the change attributable to the normal seasonal variation, it is possible to observe the cyclical and other nonseasonal movements in these series. Seasonal adjustment is the process by which these normal seasonal patterns are removed from the estimates leaving behind only non-seasonal trends and irregular movements. Seasonally adjusted estimates of employment and other series are generated using the X-13ARIMA-SEATS program developed by the United States Census Bureau. This program adjusts estimates for fluctuations that occur on a regular basis within a year. For example, employment in retail trade rises prior to the Christmas holiday season and then falls following the holiday. This holiday change in retail trade is seasonal and is removed by seasonally adjusting the series. Seasonally adjusted series are published monthly for selected employment, hours, and earnings estimates. More information about seasonal adjustment in the CES program is available at bls. govwebempsitcesseasadj. htm. BLS published employment on a seasonally adjusted basis beginning in April 1955. Before this period, the Federal Reserve seasonally adjusted CES employment those series are available on the St. Louis FED website at research. stlouisfed. orgfred2categories11. Hours and earnings were first seasonally adjusted by CES in July 1960. The 45 week adjustment used in the Current Employment Statistics (CES) programs seasonal adjustment procedures adjusts for inconsistencies in the CES series that arise because of variations of 4 or 5 weeks between reference periods in any given pair of months. In highly seasonal months and industries, this variation can be an important determinant of the magnitude of seasonal hires or layoffs that have occurred at the time the survey is taken, thereby complicating seasonal adjustment. The CES program first incorporated a 45 week adjustment with the release of May 1996 data. At that time, historical estimates were revised for the 45 week differences back to January 1986. Furthermore, historical data was again re-seasonally adjusted using the 45 week adjustment back to January 1986 when CES switched from SIC-based industry definitions to NAICS-based industry definitions in 2003. A research paper discussing these 4 to 5 week inconsistencies in the CES estimates called Adjusting for a Calendar Effect in Employment Time Series (1996) is available at bls. govorepdfst960190.pdf. More information about the CES seasonal adjustment process and special model adjustments such as the 4 to 5 week calendar effect are available at bls. govwebempsitcestn. htmsection5e. Other CES Estimation Concepts The CES Small Domain Model (SDM) is used for national and state estimation of a small number of series with sampling limitations. The CES SDM is a weighted least squares model with two employment inputs: an estimate based on available CES sample for that series, and an Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) projection based on trend from ten years of historical QCEW data. These two over-the-month change estimates are then weighted based on the variance of each of the estimates. More information about the CES SDM including which series are estimated using the SDM is available at bls. govwebempsitcestn. htmsection5e. More information about the QCEW program is available at bls. govcewhome. htm . The shipyard index tracks the relative change in the dollar amount of average hourly earnings over a given period of time for certain shipyards contracted to do work for the Navy. In calculating the index, each yards current straight-time hourly earnings are weighted according to its share of aggregate hours for all yards over the past 12 months. Then, this current weighted earnings measure is compared with the equivalent weighted earnings measure for a given base period (May 1987 for the index that includes lump sum payments and September 1980 for the one that does not). The index is scaled so that the base value equals 100. The values for the other months are expressed as a percentage of the base value. For the purposes of the CES shipyard index, a lump-sum payment is defined as a payment made to all production workers in lieu of all or part of a wage increase no other lump-sum bonuses are included. When a payment is reported, it is prorated forward based on the number of weeks in each month of the lump-sum period. The ship building indices are available at bls. govcescesship. htm. Monthly Revisions CES revises published estimates to improve its data series by incorporating additional information that was not available at the time of the initial publication of the estimates. CES revises its initial monthly estimates twice, in the immediately succeeding 2 months, to incorporate additional sample receipts from respondents in the survey. More information about the monthly revisions is available at bls. govcescesrevinfo. htm. On an annual basis, CES incorporates a benchmark revision that reanchors estimates to nearly complete employment counts available from Quarterly Census of Employment and Wages (QCEW) data, County Business Pattern data, and other state-collected data. The benchmark helps to control for sampling error in the estimates. More information about the annual benchmark revision is available at bls. govwebempsitcesbmart. htm. All versions of the estimates through the month preceding the most recent benchmark are available at bls. govwebempsitcesvininfo. htm . It can be nearly 2 years before not seasonally adjusted Current Employment Statistics (CES) estimates are considered final. CES first preliminary estimates of employment, hours, and earnings are published each month approximately 3 weeks after the reference period. Estimates are then revised twice before being held constant until the annual benchmark release. Second preliminary estimates for a given month are published the month following the initial release, and final sample-based estimates are published 2 months after the initial release. The annual benchmark revisions affect nearly 2 years of data, so most months are subject to revisions during 2 separate benchmark periods. Seasonally adjusted CES estimates are generally subject to revisions for 5 years after their initial publication. Current Employment Statistics (CES) first preliminary seasonally adjusted estimates of employment, hours, and earnings are published each month approximately 3 weeks after the reference period. Estimates are then revised twice before being held constant until the annual benchmark release. Second preliminary estimates for a given month are published the month following the initial release, and final sample-based estimates are published 2 months after the initial release. Once a year with the benchmark release, 5 years of seasonally adjusted CES estimates are re-seasonally adjusted. For most series, CES uses 10 years of not seasonally adjusted data as an input to seasonal adjustment. However, the all employee hours and earnings series begins in 2006. Until CES has a full 10 years of input data for the AE hours and earnings series, CES will use the entire history of the not seasonally adjusted series as inputs and replace the entire history of the seasonally adjusted data. Continuing these updates until all years have been adjusted using a full 10 years of input data ensures that all data are adjusted using the same methodology. Further revisions may occur after the final estimates have been produced due to changes in scope, NAICS revisions, data errors, or other circumstances that require the reconstruction of historical CES estimates. More information about the monthly revisions is available at bls. govwebempsitcestn. htmsection6a. More information about the benchmark revisions is available at bls. govwebempsitcestn. htmsection6b . Benchmarking The benchmark adjustment, a standard part of the CES survey estimation process, is a once-a-year re-anchoring of the sample-based employment estimates to full population counts available principally through Unemployment Insurance (UI) tax records filed by employers with State labor market information agencies. The difference between the March population counts and the March sample-based employment estimates is referred to as the benchmark revision. A preliminary estimate of the benchmark revision is published in late September, and the final benchmark revision, affecting 21 months of previously published data and anchored to March of the previous year, is published with the January preliminary estimates in early February. More information about the CES benchmarking process is available at bls. govwebempsitcesbmart. htm. The Quarterly Census of Employment and Wages (QCEW) program maintains a quarterly tabulation from administrative records of the number of employees covered by Unemployment Insurance (UI) laws, including Unemployment Compensation for Federal Employees (UCFE). UI universe counts, available on a lagged basis, contain individual employer records for approximately 9.7 million establishments and cover nearly 97 percent of total nonfarm employment these records provide most of the benchmark levels for the sample-based estimates. For the small segment of the population not covered by UI, BLS develops employment benchmarks from several alternative sources, primarily records from the Railroad Retirement Board and County Business Patterns. More information about CES benchmark revisions are available in the Benchmark Article at bls. govwebempsitcesbmart. htm or in the CES Technical Notes at bls. govwebempsitcestn. htmsection6b. How do the benchmark revisions affect months prior to the benchmark month in the CES surveyFollowing standard BLS methodology for national estimates, the March UI-based benchmark employment level replaces the March sample-based employment estimate, and the estimates for the 11 months prior to the benchmark month are adjusted using a wedge procedure. In this process, the difference, or error, between the benchmark level and the previously published March estimate for each estimating cell is computed. This difference is linearly distributed across the 11 months of estimates subsequent to the previous benchmark. For example, the benchmark revision that was released in February 2017 replaced the March 2016 estimate with the benchmark level, decreasing the employment level for that month by 81,000. To wedge this adjustment over the prior year, 112 of the difference was added to April 2015, 212s to May and so forth, through February 2016 which received 1112s of the difference. Employment for March 2015 had been set to a benchmark amount in the prior year and was not revised with the March 2016 benchmark. The wedge procedure assumes that the total estimation error accumulated at a steady rate since the last benchmark. Employment benchmarks are applied to not seasonally adjusted estimates. On a seasonally-adjusted basis, 5 years of historical data may revise, because new models for seasonal adjustment are selected and seasonal factors based on the new models are updated with each years benchmark release. CES benchmark revisions only affect April of the previous year to October of the benchmark year and do not affect changes to earlier employment levels. However, earlier months of employment history are subject to change due to reconstructions to CES series. Reconstructions can result in revisions to both the not seasonally adjusted data and the seasonally adjusted data at both the detailed and aggregate levels. For information about benchmarks and potential revisions with this years benchmark, see bls. govwebempsitcesbmart. htm. More information about benchmarking is available in the CES Technical Notes at bls. govwebempsitcestn. htmsection6b. How do the benchmark revisions affect months after the benchmark month in the CES surveyEstimates for the period after the benchmark is applied, called the post-benchmark period, are calculated for each month by applying previously derived over-the-month sample change ratios to the revised March levels. New net birthdeath model estimates also are calculated and included in post-benchmark estimation. Additionally, new sample from the annual sample update is introduced starting with the third release of estimates for November following the benchmark month. Employment benchmarks, including the post-benchmark period, are applied to not seasonally adjusted estimates. On a seasonally-adjusted basis, 5 years of historical data may revise, because new models for seasonal adjustment are selected and seasonal factors based on the new models are updated with each years benchmark release. More information about benchmarking is available in the CES Technical Notes at bls. govwebempsitcestn. htmsection6b. Respondents To begin reporting your CES data or if you have any questions while reporting, please contact the CES Help Desk or call 1-800-827-2005. Include your CES report number(s) in your request or have them available when you call. More information for CES respondents is available at bls. govrespondentsceshome. htm . Each month the CES program surveys about 147,000 businesses and government agencies, representing approximately 634,000 worksites, in order to provide detailed industry data on employment, hours, and earnings of employees on nonfarm payrolls. Input to this survey is greatly appreciated. In most states the CES survey is voluntary. However, it is required by state law in North Carolina, South Carolina, and Oregon. Information about these requirements, including documentation of the applicable legal code, is available on the first page of the report forms. Electronic copies of the report forms for each industry are available at bls. govcesidcfcesforms. htm. More information for CES respondents is available at bls. govrespondentsceshome. htm . Last Modified Date: February 3, 2017 Recommend this page using: Facebook Twitter LinkedInCalculate Moving Average Posted on April 28th, 2009 in Learn Excel - 191 comments Moving average is frequently used to understand underlying trends and helps in forecasting. قد يكون مؤشر الماكد أو التقارب المتوسط ​​المتحرك هو أكثر أدوات التحليل الفني استخداما في تداول الأسهم. ومن الشائع إلى حد ما في العديد من الشركات لاستخدام المتوسط ​​المتحرك من 3 أشهر مبيعات لفهم كيفية هذا الاتجاه. اليوم سوف نتعلم كيف يمكنك حساب المتوسط ​​المتحرك وكيف يمكن حساب متوسط ​​آخر 3 أشهر باستخدام صيغ إكسيل. حساب المتوسط ​​المتحرك لحساب المتوسط ​​المتحرك، كل ما تحتاجه هو الدالة أفيراج إكسيل القديمة الجيدة. على افتراض أن البيانات الخاصة بك في النطاق B1: B12، فقط أدخل هذه الصيغة في الخلية D3 أفيراج (B1: B3) والآن انسخ الصيغة من D3 إلى النطاق D4 إلى D12 (تذكر، نظرا لأنك تحسب المتوسط ​​المتحرك لمدة 3 أشهر ، سوف تحصل فقط 10 القيم 12-31) وهذا هو كل ما تحتاجه لحساب المتوسط ​​المتحرك. احسب المتوسط ​​المتحرك لآخر 3 أشهر وحده يتيح لك القول بأنك تحتاج إلى حساب متوسط ​​الأشهر الثلاثة الماضية في أي وقت من الأوقات. وهذا يعني عند إدخال القيمة للشهر التالي، وينبغي تعديل المعدل تلقائيا. دعونا أولا نلقي نظرة على الصيغة وبعد ذلك سوف نفهم كيف يعمل. ما هي الصيغة المذكورة أعلاه تقوم به على أي حال. عد عدد الأشهر التي تم إدخالها بالفعل 8211 كونت (B4: B33) ثم يتم تعويض عدد ناقص 3 خلايا من B4 وجلب 3 خلايا من هناك 8211 أوفست (B4، كونت (B4 : B33) -3،0،3،1). هذه ليست سوى آخر 3 أشهر. وأخيرا تمرير هذا النطاق إلى أفيراج وظيفة لحساب المتوسط ​​المتحرك من أحدث 3 أشهر. عمل منزلك الآن بعد أن تعلمت كيفية حساب المتوسط ​​المتحرك باستخدام إكسيل، هنا هو عمل منزلك. دعونا نقول تريد عدد الأشهر المستخدمة لحساب المتوسط ​​المتحرك لتكون شكلي في الخلية E1. أي عند تغيير E1 من 3 إلى 6، ينبغي أن يحسب الجدول المتوسط ​​المتحرك المتوسط ​​المتحرك لمدة 6 أشهر في كل مرة. كيف تكتب الصيغ ثم دون 8217t نظرة على التعليقات، اذهب وشكل هذا لنفسك. إذا كنت غير قادر على العثور على الجواب، أعود هنا وقراءة التعليقات. الذهاب هذه المشاركة هي جزء من سلسلة سبريادشيتس لدينا. برنامج تدريب على الانترنت لمدة 30 يوما على الانترنت لمستخدمي المكاتب ومستخدمي جداول البيانات. انضم اليوم . مشاركة هذه النصيحة مع أصدقائك مرحبا، وجدت مؤخرا موقع الويب الخاص بك و إم المحبة كل النصائح. شكرا لك على كل ما تبذلونه من الدروس. بالضبط أنا في حاجة ولكن ومع ذلك، واجهت قليلا مشكلة وأنا أيضا باستخدام فلوكوب مع أوفست. على سبيل المثال، في المثال الخاص بك، وأود أن استخدام فلوكوب في قالب بلدي بحيث كما وضعت في بيانات جديدة كل شهر، فإنه سيتم تلقائيا بتحديث بيانات المبيعات كل شهر. مشكلتي هي في بلدي صيغة أوفست، لدي كونتا الذي يحسب بوضوح أي خلايا مع الصيغ، حتى. أي أفكار كيفية دمج هاتين الوظيفتين بشكل أفضل، وخصوصا عندما أحاول رسم بياني ومتوسط ​​أن آخر 12 شهرا وأود أن نقدر أي أفكار أنت أو القراء لدي. شكرا، مرة أخرى، لموقع رهيبة توي. مرحبا بكم في الدكتوراه وشكرا لطرح سؤال. لست متأكدا إذا فهمت ذلك بشكل صحيح. هل حاولت استخدام العد بدلا من كونتا كنت هافنت أظهرت لنا صيغة تعويض، دون النظر إلى تحديد أنه سيكون من الصعب. أنا بحاجة لحساب متوسط ​​المتداول لمدة 12 شهرا التي سوف تشمل فترة 24 شهرا عند الانتهاء. يمكنك أن تشير لي في الاتجاه الصحيح كما جدا كيفية البدء البيانات الخاصة بي هو أميال قوية ويبدأ على B2 وينتهي على B25. مساعدة تشاندو، وهذا هو صيغة كبيرة لما أنا باستخدام إلا أنا أحاول دون جدوى لجعل الصيغة الشرطية. لدي جدول بيانات، انظر الروابط أدناه، أن يتتبع كل جولات من القرص جولف لعبت من قبل الأصدقاء ونفسي. إيف بالفعل حصلت عليه الإعداد لحساب كل من المتوسطات العامة لدينا ولكل من المتوسطات لدينا على دورات محددة. ما أحاول القيام به الآن هو أيضا الإعداد المتوسط ​​المتحرك على أساس لدينا 5 جولات الأخيرة. مرة أخرى وقد تم إدخال البيانات وسوف تغييره إلى 10، ولكن الآن 5 سيكون على ما يرام. يمكنني الحصول على المتوسط ​​المتحرك للعمل، ولكن لا يمكنني معرفة كيفية إضافة قيود مشروطة. إي أريد على سبيل المثال فقط 5 جولات الأخيرة التي لعبت من قبل كيفن. بعد ذلك سوف أريد فقط 5 جولات الأخيرة لعبت كيفن في دورة أوشتيمو. رمز إم استخدام أدناه. رمز الخلية C9 مدرج أدناه. إف (B90lt6 و أفيراجيف (DisRoundsA2: A20000 و A9 و discRoundsM2: M20000) و أفيراج (أوف فسيت (القرص DDRMM2، إف (DISRoundsA2: A20000A9، كونت (DISRoundsM2: M20000)، كوتكوت) -5،0،5 ، 1)))) أساسا إذا كان هناك 0 جولات فإنه يترك الخلية فارغة. إذا كان هناك 5 أو أقل من الجولات فإنه يستخدم فقط متوسط ​​كل جولات. وأخيرا، إذا كان هناك 6 جولات أو أكثر، فإن الرمز يستخدم الدالة أفيراج من هذه المشاركة. بعد محاولة أشياء كثيرة ولكن أنا غير متأكد كيفية سحب مشروط الماضي 5 جولات بحيث يسحب فقط 5 جولات الأخيرة من الفرد المسمى في الخلية A9. الصيغة I ريفيرنسينغ ليست حاليا في الخلية C9 على جدول البيانات الذي تم ربطه. لقد تم اختباره هناك. دند: استخدم الصيغة التالية في الخلية C13 فصاعدا أفيراج (B2: B13) واسحب لأسفل. مرحبا، إم متأكد من أن هناك شيء المذكورة أعلاه أن يفترض أن تساعد، ولكن أنا لا تزال جديدة على التفوق و أشعر بالإرهاق. أنا فقط حصلت على وظيفة جديدة و إم ترين لجعل انطباعا جيدا، لذلك أي مساعدة وود تكون كبيرة لدي بيانات عن كل شهر في 2009 و 2010 و 2011 الذهاب عبر و صفوف متعددة من هذا. كل شهر في بداية الشهر أحتاج لحساب المبيعات من العام السابق. حاليا الصيغة الخاصة بي هي سوم (AG4: AR4) سوم (U4: AF4). مثال: الشهر الحالي هو آذار (مارس). معلومات أحتاج هو إجمالي المبيعات من مارس 2010 فبراير 2011 مقسوما على مارس 2009- فبراير 2010 وأنها تعمل كبيرة، ولكن لها وقتا طويلا جدا أن تضطر إلى تغييره كل شهر. هل هناك طريقة يمكنني الحصول على صيغة لتغيير تلقائيا في بداية الشهر وأنا لا أعرف إذا فعلت وظيفة جيدة جدا شرح هذا أم لا. مبروك عملك الجديد. يمكنك سحب الصيغة الخاصة بك جانبية (إلى اليمين على سبيل المثال.) ويظهر s لشهر المقبل تلقائيا. لا، ما أحتاجه هو تغيير الصيغة كل شهر. لدي يناير 2009 حتى ديسمبر 2011 صناديق عبر عبر مع البيانات فيها. إيفيرور (سوم (AG4: AR4) سوم (U4: AF4)، 0) الشهر القادم أحتاج لذلك من حساب مجموع البيانات 0310 إلى 0211 البيانات مقسوما على 0309 البيانات إلى 0210 البيانات والتغيير إلى 0410 إلى 0311 البيانات مقسوما على 0409 البيانات إلى 0311 البيانات. إيفيرور (سوم (AH4: AS4) سوم (V4: AG4)، 0) ما أحتاجه هو الصيغة التي يمكن أن تشير إلى التاريخ الحالي ومعرفة أنه في 1 من كل شهر، فإنه يحتاج إلى تبديل الصيغ لأكثر من المقبل السابق 1-12 شهرا مقسوما على السابق 13-24 شهرا. أنا لست متأكدا مما إذا كان ذلك منطقيا. أساسا يمكنني استخدام هذه الصيغة حوالي 8 مرات على ورقة واحدة ولدي حوالي 200 ورقة. آسف لنشر مزدوج وشكرا لكم على تهاني ما أحتاجه: إذا كان التاريخ الحالي أكبر من 1 من الشهر ثم مراجع الخلية بأكملها لحساب مبيعات بريف العام يحتاج إلى الانتقال إلى اليمين من قبل عمود واحد هذا هو ما إيف تأتي مع. إف (P1gtN1، (سوم (AH4: AS4) سوم (V4: AG4))) p1 هو التاريخ الحالي n1 هو اليوم الأول من الشهر AH4: AS4 هو بيانات من 0310-0211 V4: AG4 هي بيانات من 0309-0210 القضايا مع: كيف يمكنني جعله بحيث الصيغة يعرف بالضبط ما 12 أقسام لانتزاع وكيفية الحصول على تغيير تلقائيا في 1 من الشهر. جولي. يمكنك استخدام صيغة أوفست لحل هذه المشكلة. بافتراض أن كل عمود له شهر واحد، والشهر الأول في C4 والتاريخ الحالي في P1 تفترض الصيغة أعلاه أن كل عمود له أشهر في تنسيق تاريخ إكسيل. قد تحتاج إلى قرص عليه حتى تنتج النتيجة الصحيحة. هذا هو على الأرجح بسيط للغاية و أنا جعله أكثر تعقيدا مما أحتاج إليه، لكنك كتبت، تفترض الصيغة أعلاه أن كل عمود له أشهر في تنسيق تاريخ إكسيل. إيف كانت تكافح للقيام بذلك دون الحاجة إلى تحويل البيانات الخاصة بي إلى التواريخ. جولي. ما أقصده هو رقم الصف 4، حيث لديك أسماء شهر، يجب أن يحتوي على هذه البيانات - 1-جان-2009 1-فب-2009 1-مار-2009 أيضا، لاحظت أخطاء قليلة في الصيغة الخاصة بي. يجب أن تكون الصيغة الصحيحة سوم (الإزاحة (C5، و ديتيف (C4، P1، m) 1-12،1،12)) سوم (الإزاحة (C5، و ديتديف (C4، P1، m) 1-24،1 ، 12)) تفترض الصيغة أعلاه التواريخ في الصف 4 والقيم في الصف 5. وأعتقد أن هذا هو بالضبط ما كنت بحاجة إليها. شكرا لك شكرا لك شكرا جزيلا مشكلتي هي جاسمينز مشابهة جدا (61) و أزرولد (74). لدي كميات مثيرة للاشمئزاز من البيانات، من D: 2 إلى D: 61400 (وما يقابلها في E و F، إل يجب أن تفعل الشيء نفسه لهذه الأعمدة كذلك). يحاول إيم العثور على متوسط ​​الدفعات، بحيث D2: 19، D20: 37، D38: 55 وهكذا - تجميع 18 صفوف معا ثم العثور على المتوسط ​​التالي دون إعادة استخدام أي صف سابق. معرف أيضا أن من المرجح أن تفعل هذا لكل 19 و 20 كتل أيضا، ولكن مثال باستخدام 18 على ما يرام. هل يمكنك إضافة تعليق توضيحي للصيغة التي تنشرها إيم قليلا على ما تعنيه الأرقام الأربعة الأخيرة في الجزء كونتا. شكرا جزيلا، وهذا هو الذهاب الى جعل حياتي أسهل بكثير لورا يتم ذلك بسهولة مع متوسط ​​و أوفست. على افتراض أنك تقوم بذلك في كول J و هي في المتوسط ​​كول D J2: أفيراج (أوفست (D1، (رو () - 2) J11، J1)) حيث J1 سوف يكون عدد 18 للمجموع المتحرك من 18 أرقام نسخ الصف 2 متوسط ​​الصفوف 2-19 الصف 3 متوسط ​​الصفوف 20-37 الخ. يمكنك أيضا إضافة تسميات في القول كول H H2: الصفوف أمبير (رو () - 2) J12amp - أمبير (رو () - 1) J11 نسخ لأسفل. لقد سخرت من هذا في: rapidsharefiles1923874899Arates. xlsx أنا مبتدئ مبتدئ في محاولة ل: 1. هيكل جدول البيانات التي سيتم استخدامها بعد ذلك 2. تحديد الفترة المثلى لمتوسط ​​متحرك، في حدود المتوسط ​​المتحرك لمدة 5 أيام إلى 60 المتوسط ​​المتحرك اليوم. تمثل كل خلية عدد من المبيعات لذلك اليوم، تتراوح بين 0 إلى 100. وأود أن يفضل أن يكون كل شهر من المبيعات اليومية في عمود جديد. حاليا لدي 3 أشهر من البيانات، ولكن من الواضح أن تنمو. لذا هل يمكن أن تخبرني كيفية إعداد جدول البيانات ثم الصيغ المناسبة (ومواقعها) شكرا جزيلا، مرحبا مرة أخرى هوى، أنا تكافح مرة أخرى مع نفس جدول البيانات التي ساعدتني في وقت سابق. كما بيور، لدي الصفوف التالية من البيانات المدخلة يدويا شهريا: حجم المكالمات المكالمات أجاب عمر المكالمات المهجورة متوسط ​​وقت المناولة مدير بلدي سطر الآن مثل 2 صفوف تحت هذه تظهر (باستخدام الصيغة): متوسط ​​سرعة الإجابة متوسط ​​الوقت المهجورة وكما لو كان ذلك لا يكفي، وقالت انها ترغب، على حد سواء الصفوف، وخلية ملخص في نهاية 12 شهرا تظهر الرقم السنوي :( شكرا جزيلا مرة أخرى للحصول على أي مساعدة كنت قادرا على إعطاء، وأنا باستخدام الإصدار الرأسي ل حساب متوسط ​​متحرك. أنا حيرة عندما أحتاج إلى حساب متوسط ​​متحرك لفترة 6. البيانات الخاصة بي تبدأ في العمود ج و 6-فترة و 3-فترة متوسطات عمودين إلى يمين الفترة الأخيرة من البيانات. أنا إضافة عمود لكل شهر، لذلك أعدل حاليا الصيغة يدويا كل شهر: أفيراج (EC8: EH8) آخر محاولاتي (التي فشلت) هي: أفيراج (C6، و كونت (C6: EH6)، و - 6،6،1 ) يرجى تقديم تفسير لماذا لم يعمل هذا عند الاستجابة حتى أستطيع أن أفهم كيفية خلق المستقبل و ormulas. شكرا جزيلا لك كيمبر كيمبر. مرحبا بكم في Chandoo. org وشكرا للتعليق. أعتقد أنه ليس من الجيد وضع متوسطات في معظم العمود بشكل صحيح حيث أنه يتحرك. وبدلا من ذلك، يمكنك تعديل الورقة بحيث يتم وضع المتوسط ​​المتحرك على الجزء الأيسر من معظم الأعمدة (وسيبقى هناك حتى إذا أضفت أعمدة إضافية إلى اليمين). بغض النظر عن مكان الخلية المتوسطة، يمكنك استخدام هذه الصيغة لحساب المتوسط ​​المتحرك. أفيتر بعد قراءة كل هذا الموضوع أستطيع أن أرى إم الذهاب إلى حاجة إلى مزيج الإزاحة، المباراة، العد و ميدياليف ولكن أنا لست متأكدا من أين. مشكلتي هي كما يلي: كل شهر هناك أكثر من 100 شخص الإبلاغ عن النشاط - العمود A هو اسمهم، العمود B هو الشهر، العمود C هو السنة والأعمدة D من خلال M هو نشاطهم في عدة فئات. أنا بحاجة إلى العثور على 3 أشهر وستة أشهر المتوسطات وعرض ذلك في ورقة عمل أخرى على الرغم من أنني يمكن أن يكون لهم عرضها في العمودين N و O إذا لزم الأمر. أستخدم جدولا محوريا لإنتاج مبالغ ومتوسطات إجمالية، لكنه لن يعالج المتوسطات المتحركة. إن أي مؤشرات سيتم تقدير كبير. شكرا، بن هذا متوسط ​​آخر موفافغ عدد الصفوف بما في ذلك نفسه (إخراج -1 إذا كنت تريد أن لا تشمل نفسها). D75 هي الخلية التي تشير إليها هذه الصيغة (كانت بياناتي طويلة جدا) موفافغ هو مقدار كبير تريد أن يكون المتوسط ​​المتحرك (عينت هذه كخلايا اسمها (حدد الخلية، الصيغ --gt الأسماء المحددة --gt ديفين الاسم) يمكنك جعل أسماء متغيرة في جدول بيانات لتجنب الاضطرار دائما إلى استخدام عمود الصف.) يبدأ هذا من الخلية الحالية (D75 في هذه الحالة)، ترتفع موفافغ-1 الصفوف، أكثر من 0 الأعمدة، ويختار موفافغ نوبر من الصفوف، مع 1 عمود. يمر هذا إلى متوسط ​​وظيفة. مرحبا قرأت من خلال كل وظيفة، ولكن لم تكن قادرة على الحصول على هذا العمل بشكل صحيح. كيف نحسب المتوسط ​​المتحرك لنسبة مئوية يتم احتساب هذا أسبوعيا. العمود أ - أكتس التقى العمود B - أكتس المباعة العمود K - إغلاق العمود D - المتوسط ​​المتحرك لمدة أسبوعين للإغلاق مثال الأسبوع 1 والأسبوع 2 العمود A، الصف 7 هو 25 والصف 8 هو 1 العمود B، الصف 7 هو 1 والصف 8 هو 1 العمود K، الصف 7 الصيغة هو 125 (4) والصف 8 هو 11 (100) العمود D - الصيغة في وظيفة ما قبل يعطيني إجابة من 52 2 أسبوع أفغ، ولكن هذا ليس صحيحا. يجب أن يكون 226 (7) إف (إيسيرور (أفيراج (أوفست (K7، كونت (K7: K26) -2،0،2،1))) ،، أفيراج (أوفست (K7، كونت (K7: K26) -2 ، 0،2،1))) ما الذي أحتاج إلى تغييره في تلك الصيغة لاستخدام الأعمدة أمب B بدلا من العمود K تحاول متوسطات متوسطية، لا تعمل. جرب هذه الصيغة البسيطة التي تبدأ في D8: إف (إيسبلانك (B8) ،، (B7B8) (A7A8)) انسخ والصق الصيغة إلى D26. يجب أن يمنحك هذا المتوسط ​​المتحرك لمدة أسبوعين. تذكر لتنسيق العمود D كنسبة مئوية مع كيف العديد من أي وقت مضى العديد من النقاط العشرية التي تريدها. إم إلى حد كبير إكسيل إكسيل. أنا فقط تعثرت عبر موقعك أمب آم أتطلع إلى إلقاء نظرة عليه في طول في الأشهر المقبلة. إم محاولة لحساب المتوسط ​​المتحرك 3 أشهر من النفقات أمبير لا يمكن معرفة ما أفعله خطأ. حتى بعد قراءة هذه المقالة و آخر على إزاحة إم غير متأكد أنا أفهم الصيغة. في رمل بلدي، لدي: العمود A - أشهر A2: A17Sept 2012 - ديسمبر 2013 العمود B - إجمالي المصروفات الشهرية B2: B8 (B8 لأن مارس هو آخر شهر اكتمل) - هذه المجاميع هي 362599،372800،427317،346660،359864 ، 451183،469681 كولوم C - 3 شهر المتوسط ​​المتحرك. أضع الصيغة التالية في C4 (لبدء حساب في نوفمبر من العام الماضي، لمجرد غرينز). وبما أن هناك ثلاثة أشهر فقط في مجموعة البيانات عند هذه النقطة، فإنني أفترض أنها تحسب المتوسط ​​المتحرك للأشهر الثلاثة الأولى. الصيغة تأتي مع 469،681. عندما أكون متوسط ​​الأشهر الثلاثة الأولى، وصلت إلى 387،572. ماذا أفعل خطأ أو سوء الفهم شكرا للمساعدة ووضع هذا الموقع معا. مرحبا تشاندو لديك مشروع واحد مفيد حقا هنا، طن من الشكر في بداية هذا الموضوع شامسودين طلب شيء مماثل لما أحتاج إليه، عكس حساب القيم من المتوسط ​​المتحرك. ربما غبي، ولكن لا أستطيع الخروج مع أي أفكار باستثناء الشكل من قبل الشكل بحث. إذا كان ذلك ممكنا - يرجى تقديم المشورة مع هذه البيانات المواد، للحصول على هذا المفهوم. في الواقع، إد يكون سعيدا للحصول على أي شيء، كما كان جوجل من أي استخدام) مرة أخرى - شكرا جزيلا لهذا الموقع أنا لست متأكدا حقا ما تقصده عكس حساب المتوسط ​​المتحرك هل يمكنك شرح ما تحاول دواتشيف نشر عينة ملف قد يساعد أيضا الرجوع: chandoo. orgforumstopicposting-a-سامبل-وركبوك مرحبا هوى، يعني، لدي عمود من الأرقام (مثل الشحنات الشهرية)، والتي يتم حسابها كمتوسط ​​متحرك على أساس مجموعة بيانات أخرى (مثل الانتاج الصناعي الشهري) . سمث مثل هذا: (A1) يناير فبراير مارس أبريل مايو يونيو مفغ سفينة 100 500 450 600 600 700 حيث متوسط ​​السفينة (B2: C2) أنا أعرف أحجام الشحنات فقط، وعليها أن تعرف حجم وحدات التخزين الخاصة بها. بشكل عام، والسؤال هو كيف يمكننا العثور على البيانات الأولية مع ما فقط على يد لنفترض، قد لا يكون هذا الموضوع واحد لسؤال هذا (إذا كنت توافق - ربما كنت تعرف أين تسأل). كان مجرد سؤال أن شمسودز هو النتيجة الأكثر صلة من 10 صفحات جوجل مي لحساب البيانات الأصلية من المتوسط ​​المتحرك (ما) تحتاج اثنين ماجستير على سبيل المثال 9 و 10 يوم ما أو 1 ما و 1 قطعة من البيانات من هذه يمكنك إعادة حساب النتيجة السابقة ولكن إذا كان لديك صيغة متوسط ​​(B2: C2) يجب أن يكون لديك الوصول إلى البيانات إذا كان 2 يوم ما مثل الصيغة الخاصة بك أعلاه مافيراج (B2: C2) ما (B2C2) 2 إذا كنت تعرف B2 C2 (2MA) - B2 إذا كان لديك مجموعة من البيانات يمكنك مشاركتها يمكنني تقديم حل أفضل راجع: chandoo. orgforumstopicposting-a-سامبل-وركبوك موقع رائع. اغفر هذا السؤال. اعتدت أن أكون خبيرا في لوتس قبل 123 عاما، ولكني أجد إكسيل إلى حد ما إلى الوراء في تقدمها إلى لوتس 123، لذلك أنا بدأت من جديد مع إكسيل 2010. أنا شخص منطقي وأنا أحاول أن أفهم ما الصيغ تفعل عندما أنا استخدمهم. لاحظت أنه ليس هناك سوى 14 رقم مبيعات في العمود B، ومع ذلك فإننا نعول بطريقة ما من B4 إلى B33. اختبرت الصيغة باستخدام: أفيراج (أوفست (B4، كونت (B4: B14) -3،0،3،1)) وأحصل على النتيجة نفسها كما لو كنت أفيراج (أوفست (B4، كونت (B4: B33 ) -3،0،3،1)). إن قاعدتي الأولى في إنشاء جدول بيانات المدرسة القديمة لن تقوم أبدا ببناء جدول بيانات أكبر من البيانات المقدمة إذا كانت ثابتة (أي عدم التوسع في البيانات). ونتيجة لذلك، ليس لدي أي فكرة حقيقية عن كيفية عمل أوفست. هل هناك تفسير واضح ل أوفست مع مثال واحد من استخدامه خارج المتوسط ​​وكل ذلك في حد ذاته السبب جئت هنا هو بناء نموذج جدول البيانات التي من شأنها أن تستخدم الحسابات التكرارية للعثور على أفضل تناسب للبيانات الربح (وهذا هو تعظيم الربح) عندما يتقاطع المتوسط ​​المتحرك القصير لمنحنى الربح التراكمي (أو منحنى رأس المال) على المتوسط ​​المتحرك لأطول منحنى الأسهم. لا أجد أي شيء يسمح بتوسيع المتوسطات المتحركة من 3 فترات ليقول 100 فترة (لكل من المتوسطات). باستخدام ما الصليب عبر لتحديد أي الصفقات لاتخاذ، يمكن للمرء أن العثور على المستوى الأمثل من الأرباح لتشغيل النموذج من (والتي يمكن أنب بعد إعادة نموذج النموذج). لا يمكنني العثور على شيء في معظم كتب إكسيل التي تغطي هذا، وهذا النوع من الحسابات يجب أن تكون بسيطة نسبيا لسحب قبالة. أين يمكن أن أجد هذه المعلومات شكرا مرة أخرى لموقع رائع. فقط في حالة كنت قد وجدت حتى الآن، هيريس وصلة لوظيفة أوفست: لدي سؤال. لدي بالفعل متوسط ​​متحرك لمدة 3 أيام أعطيت لي في مشكلتي. هل يرتبط ذلك بمتوسط ​​الأسهم. الأسئلة تقول أن لديك 1 الأسهم التي كنت تخطط للبيع في يوم 10. بلدي 3 المتوسط ​​المتحرك اليوم هو التكامل من، ب حيث في و bt3 في أي وقت. إذا كنت ترغب في العثور على السعر الذي تتوقع بيع حصة ل، هل دمج من 6،9 9،11 7،10. هل تريد نهاية بعيدة من اليوم 10، منتصف اليوم 10، أو ترك اليوم 10 خارج أنا لست متأكدا ما الإطار الزمني لوضع هذا المتوسط ​​3 أيام بين. مرة أخرى، وظيفتي تمثل ما يصل إلى يوم 14، ولكن أنا بحاجة إلى السعر في يوم 10. إيفان سانتوس يقول: إم تبحث لمعرفة المتوسط ​​المتحرك لمركز الاتصال. إم محاولة للعثور على مؤشر لكل شهر لمدة عام كامل. ليس لدي سوى 2 سنوات قيمة البيانات و إم تريد توقعات لعام 2014 في أرباع. يمكن استخدام هذه الطريقة لهذا لدي مشكلة في المتوسط، أريد حساب متوسط ​​الصفوف أبرز فقط في كولومن F على كولومن G التي أيضا سلط الضوء على الخلايا الفارغة مرحبا، أنا أعمل على جدول البيانات التي لديها السنوات الأربع الماضية من البيانات الأسبوعية ولكن البيانات الحالية سنوات غير مكتملة كما يحصل فقط دخلت كل أسبوع. هل هناك طريقة لإعداد صيغة تحسب متوسطا استنادا إلى عدد الأسابيع التي تحتوي على بيانات فيها. في منتصف العام فإنه سيتم إنشاء متوسط ​​على أساس الخلايا 2-27 26 ولكن في الأسبوع المقبل سيكون من الخلايا 2-28 27. في القيام رأسي في وأنا لا أريد أن تضطر إلى ضبط المتوسط ​​يدويا كل أسبوع. موقع رائع بالمناسبة مفيدة جدا. ) روزي نعم هذا يمكن القيام به هل يمكن أن يرجى طرح السؤال في المنتديات و إرفاق ملف عينة chandoo. orgforum حسنا هنا هو سؤالي التي كانت تعاني مني لمدة 2 أشهر 12 الماضية وأنا وجدت حلا في أي مكان على شبكة الإنترنت : لدي فريق المبيعات وأنا بحاجة إلى أفغ تتحرك ولكن مع شكل الإصلاح وتحول الغضب تاريخ ثابت أيضا. أي شخص المبيعات 1115 2115 3115 12114 11114 10114 مي 1 2 0 4 5 6 ما أحاول القيام به هو هذا: دعونا نقول اليوم تاريخ 3115 أحتاج إلى وسيلة للعودة 3 (6 و 12 كذلك) أشهر من التيار وتاريخ ومبيعات أرقام المبيعات. الجزء الصعب هو أود أن مجرد تغيير السنة من التواريخ لذلك أنا لا تضطر إلى الفوضى مع شكل أو إذا كنت استئجار (النار) شخص ما. لذا، في المثال السابق، سوف أكون قد أخذت الصيغة 6 1 2 (9) 3 3 ولكن مع مرور الوقت سوف يستمر ذلك، ولكن بمجرد أن يبدأ العام الجديد في يناير 2016 سيكون عليه استخدام الأرقام من الماضي 2015 بيانات (3،6 و 12 شهرا لفافات). آمل أن هذا واضح، وأود أن أحصل على بعض المساعدة في هذا. شكرا لكم مقدما. يمكنك أن تسأل السؤال في منتديات Chandoo. org في: forum. chandoo. org إرفاق ملف عينة لتبسيط عملية حسنا لقد نشرت في المنتديات وتحميل ملف عينة. 8230 حساب المتوسط ​​المتحرك Chandoo. org 8211 تعلم غالبا ما يستخدم المتوسط ​​المتحرك لفهم الاتجاهات الأساسية ويساعد في التنبؤ. ماسد أو المتوسط ​​المتحرك التقارب التقارب هو على الارجح 8230 أميليا مكابي يقول: تبحث عن القليل من المساعدة. لقد حاولت ما أعتقد هو نسخة معدلة من هذه الصيغة التي لا تعمل حقا. لدي صف من البيانات (رقم واحد في الشهر) أحتاج إلى متوسط ​​مستمر استنادا إلى عدد أشهر البيانات المدخلة وليس على 12 شهرا. البيانات موجودة في الخلايا من b53 إلى m53. لذلك حاولت تعديل هذه الصيغة على النحو التالي (لم ينجح) وأتساءل عما إذا كان يمكنني استخدام هذه الصيغة بهذه الطريقة على الإطلاق منذ البيانات الخاصة بي في صف واحد وليس عمود. AVERAGE (أوفست (B53COUNT (B53: M53) -12،0،1،12)). وقد حاولت أيضا الحجج كما 0،0،1،12 و -1،0،1،12. الرجاء مساعدتي على فهم إذا أنا حتى شجرة خاطئة تماما أو فقط على فرع خاطئ. Amelia Without seeing the data id suggest that AVERAGE(OFFSET(B53,COUNT(B53:M53)-12,0,1,12)) should be: AVERAGE(OFFSET(B53. 1,COUNT(B53:M53))) One issue with the original formula is that there are 12 cells between B53:M53, If only 5 have data in them, then you take 12 away, the offset is trying to offset B53, a negative 7 columns, which will force an error You may also be able to use the Averageifs function Possibly: Averageifs(B53:M53,B53:M53,0) Are you able to post a sample file in the Chandoo. org Forums forum. chandoo. orgInternational Unemployment Rates and Employment Indexes, Seasonally Adjusted, 2009-2013 Download report (PDF ) Download Excel file with data tables (XLS ) On This Page: Elimination of ILC BLS has eliminated the International Labor Comparisons (ILC) program. This is the last BLS release of international unemployment rates and employment indexes. The BLS is aware of other organizations that have obtained the methodology and intend to produce ILC indicators similar to those done previously by BLS. Please see the announcement at bls. govilcHighlights Of the countries covered by the BLS unemployment comparisons program, the unemployment rate in June 2013 decreased for Germany, Italy, and Japan, remained the same in the United States, and increased for Australia, Canada, France, the Netherlands, and Sweden. See Chart 1 and Table 1. The highest unemployment rates for June 2013 were in Italy (12.2 percent) and France (10.7 percent), while the lowest rate for that month was in Japan (3.4 percent). Of the EU countries not covered in the BLS comparisons but tracked by BLS, the unemployment rate in June 2013 decreased in all countries except Belgium. See Chart 2 and Table 2. Employment in June 2013 remained level in Canada, Germany, and Japan, rose in the United States, Australia, and Sweden, and declined in Italy and the Netherlands. See Table 3. NOTE: Latest available monthly data are shown for each country. See Table 1. NOTE: Latest available monthly data are shown for each country. See Table 2. Table 1. Unemployment rates adjusted to U. S. concepts, 10 countries, seasonally adjusted (in percent) Note: See Technical notes for information on sources and methods. Longer time series are provided in the Excel version at bls. govilcintlunemploymentratesmonthly. xls. (1) Quarterly and monthly data are calculated by applying adjustment factors to current administrative data and therefore are less precise indicators of unemployment under U. S. concepts than the annual figures. (2) Japan data from March 2011 through August 2011 are based on referential estimates from the Statistics Bureau of Japan that include areas affected by the March 11, 2011 earthquake. r revised Table 2. Unemployment rates unadjusted by BLS, 10 European Union countries or areas, seasonally adjusted (in percent) Change from May 2013-Jun. 2013 Note: These data are prepared by the Statistical Office of the European Communities (EUROSTAT). See Technical notes for information on sources and methods. Longer time series are provided in the Excel version at bls. govilcintlunemploymentratesmonthly. xls. (1) The European Union-27 (EU-27) refers to the EU member countries as of January 1, 2007. The Euro area refers to the EU member countries that adopted the euro as a common currency. See Technical notes. r revised Table 3. Employment indexes adjusted ot U. S. concepts, 10 countries, seasonally adjusted January 2007 100 Change from May 2013-Jun. 2013 Note: See Technical notes for information on sources and methods. Longer time series are provided in the Excel version at bls. govilcintlunemploymentratesmonthly. xls. (1) Data are not published on a monthly basis. Technical notes Data adjusted to U. S. concepts Data in tables 1 and 3 are on a civilian labor force basis and are from household surveys unless otherwise noted. Although the U. S. lower age limit is 16 years, the age limit for other countries varies from 15 to 16 years. No adjustment is made for the treatment of layoffs. For some countries, no adjustment is made for the treatment of unpaid family workers, persons waiting to start a new job, and passive job seekers (for example, persons only reading newspaper ads as their method of job search). In the United States, job search must be active, such as placing or answering advertisements, and simply reading ads is not enough to qualify as active search. These unadjusted differences have a negligible effect on the comparisons. For further information on comparability issues, see Constance Sorrentino, International unemployment rates: how comparable are they Monthly Labor Review . June 2000, pp. 3-20, at bls. govopubmlr200006art1full. pdf . Employment indexes are calculated using employment levels underlying the unemployment rates and therefore are also from household surveys. Household surveys provide greater comparability of labor market trends across countries than establishment surveys, although both types of surveys are used to measure employment. In the United States, the establishment survey provides a highly reliable gauge of monthly change in nonfarm payroll employment while the household survey provides a broader picture of employment including agriculture and the self-employed. For details on the differences between the two U. S. surveys, see bls. govwebcescpstrends. pdf. Note that trends shown in table 3 are for the number of persons in employment and not the number of jobs. For further qualifications on data adjusted to U. S. concepts and historical annual figures, see International Comparisons of Annual Labor Force Statistics, Adjusted to U. S. Concepts, 16 countries at bls. govilcflscomparelf. htm . Unemployment rates unadjusted by BLS Data in table 2 are not adjusted by BLS to reflect U. S. concepts. They exclude conscripts but include career military living in private households. These data are prepared by the Statistical Office of the European Communities (EUROSTAT) according to the International Labor Office (ILO) definitions and are called harmonized unemployment rates. For details on methods and concepts, see European Union labor force survey, methods and concepts, 2001, at epp. eurostat. ec. europa. eucacheITYOFFPUBKS-BF-03-002ENKS-BF-03-002-EN. PDF. Data are reproduced with permission from EUROSTAT. The European Union-27 (EU-27) refers to EU member countries as of January 1, 2007. The EU-27 rate is the population-weighted average for the following 27 countries: Austria, Belgium, Bulgaria, Cyprus, the Czech Republic, Denmark, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Hungary, Ireland, Italy, Latvia, Lithuania, Luxembourg, Malta, the Netherlands, Poland, Portugal, Romania, Slovakia, Slovenia, Spain, Sweden, and the United Kingdom. The Euro area refers to EU member countries that adopted the euro as a common currency. The composition of the euro area changes over time. As the euro area expands, data for new member countries are linked into this moving coverage series. Thus, the euro area rate changes its geographical coverage according to the composition of the euro area during the period to which the data refer. For January 2011 onward, the euro area rate is the population-weighted average for the following 17 countries: Austria, Belgium, Cyprus, Estonia, Finland, France, Germany, Greece, Ireland, Italy, Luxembourg, Malta, the Netherlands, Portugal, Slovakia, Slovenia, and Spain. Last Modified Date: August 15, 2013 Recommend this page using: Facebook Twitter