Statistik Penyitaan untuk Negara Bagian Maryland

[ad_1]

Di seluruh negeri, secara umum ada peningkatan dalam tingkat penyitaan. Tentu saja, ini bervariasi secara luas oleh negara bagian. Bahkan, kebanyakan orang terkejut mengetahui negara mana yang memiliki tingkat penyitaan tertinggi. Saat ini adalah Maryland yang memiliki tingkat penyitaan tertinggi di seluruh negeri, yang tidak akan menjadi tebakan rata-rata pertama.

Kebanyakan orang mengasosiasikan tingkat penyitaan tertinggi dengan negara-negara seperti Florida dan Nevada, atau mungkin New Jersey. Ketiganya berada di lima besar, bersama dengan Delaware, tapi Maryland yang melampaui mereka semua ke arah yang salah.

Semua statistik di sini adalah dari RealtyTrac, dan mencerminkan data terbaru yang tersedia untuk April 2016. Menurut angka-angka ini, tingkat di Maryland adalah satu dari setiap 535 rumah dalam penyitaan. Secara nasional, angka tersebut adalah satu di setiap 1.212 rumah, sehingga tingkat Maryland lebih dari dua kali lipat tingkat nasional, .19% versus.08%.

Seperti disebutkan, Maryland diikuti oleh Delaware, dengan satu di setiap 579 rumah, New Jersey, dengan satu di setiap 662 rumah, Nevada, dengan satu di setiap 702 rumah, dan Florida, dengan satu di setiap 727 rumah.

Di dalam Maryland, tentu saja ada perbedaan besar dalam tingkat penyitaan untuk berbagai kota dan kabupaten. Lima kabupaten tertinggi di negara bagian adalah Kota Baltimore, dengan satu di setiap 287 rumah, Prince George's County, dengan satu di setiap 357 rumah, Charles County, dengan satu di setiap 395 rumah, Washington County, dengan satu di setiap 457 rumah, dan Calvert County, dengan satu di setiap 459 rumah.

Sementara itu, Montgomery County hanya memiliki setiap 1.359 rumah dalam penyitaan. Tidak hanya itu kurang dari setengah tingkat Maryland secara keseluruhan, tetapi juga lebih baik daripada tingkat nasional. Namun, dengan menggali statistik kota, ada kota-kota tertentu di Montgomery County yang memiliki tingkat penyitaan jauh lebih buruk, seperti Barnesville, dengan satu dari setiap 89 rumah dalam penyitaan, atau Garrett Park dengan satu di setiap 324 rumah. Tingkat disparitas yang sama akan terlihat di negara lain juga.

Bagi pemilik rumah yang menghadapi penyitaan, ada banyak kemungkinan tindakan yang berbeda untuk diambil. Seseorang mungkin akan mengajukan kebangkrutan sebelum lelang penyitaan selesai. Dalam hal ini, dimungkinkan untuk menghentikan penyitaan, dan bahkan untuk menjaga rumah. Pastikan untuk berkonsultasi dengan pengacara kebangkrutan dan penyitaan yang berpengalaman di daerah Anda yang akan dapat menginstruksikan Anda tentang apa yang mungkin, dan memberi Anda bantuan yang Anda butuhkan.

[ad_2]

Kebenaran dan Statistik – Beberapa Makanan untuk Pikiran

[ad_1]

Bertahun-tahun yang lalu di perguruan tinggi, saya mengambil kursus analisis statistik dan belajar bagaimana statistik dapat digunakan untuk mengatakan satu hal dan ditafsirkan dengan cara lain. Saya belajar melalui kursus yang harus didokumentasikan dengan kejelasan bagaimana statistik itu diturunkan, asumsi terkait apa yang dibuat, berapa ukuran sampelnya, jenis orang apa yang ditargetkan untuk memberikan jawaban sebagai bagian dari kelompok statistik yang dijadikan sampel, bagaimana hasilnya harus ditafsirkan, dan maksud yang digunakan statistik yang dibuat.

Dengan mengambil pemikiran ini lebih lanjut, saya ingin memulai dengan beberapa "istilah statistik" yang digunakan dalam bidang analisis ini untuk membantu saya membuat titik dasar untuk artikel ini.

Naik banding ke Ketidaktahuan: Kesalahan logis: mengambil ketiadaan bukti sebagai bukti ketidakhadiran. Jika ada sesuatu yang tidak diketahui salah, anggap itu benar; atau jika sesuatu tidak diketahui benar, anggap itu salah. Sebagai contoh, jika saya tidak memiliki alasan untuk berpikir bahwa siapa pun di Tajikistan sangat menginginkan saya, itu bukan bukti bahwa tidak ada orang di Tajikistan yang menginginkan saya dengan baik.

Rata-rata: Istilah ambigu. Ini sering menunjukkan arti aritmatik tetapi juga dapat menunjukkan median, mean geometrik, mean berbobot – yang berasal dari dimasukkannya faktor eksternal dan pembobotan dari faktor-faktor tersebut untuk memperoleh hasil, antara lain. Waspadalah jika beberapa laporan yang Anda baca mengutip rata-rata tanpa membuatnya jelas yang rata-rata sedang dikutip.

Bias: Prosedur pengukuran dikatakan bias jika, rata-rata, memberikan jawaban yang berbeda dari kebenaran. Bias adalah perbedaan yang diharapkan antara pengukuran dan kebenaran. Misalnya, jika Anda naik skala dengan pakaian, itu berarti pengukuran berat badan yang sebenarnya lebih tinggi daripada berat badan Anda yang sebenarnya.

Sampel Kenyamanan: Sampel diambil karena kemudahannya; itu bukan sampel probabilitas. Sebagai contoh, saya mungkin mengambil contoh pendapat hanya dengan menanyakan 10 tetangga terdekat saya. Itu akan menjadi contoh kenyamanan, dan tidak akan mungkin menjadi perwakilan khalayak target yang sebenarnya dari ukuran signifikan yang dapat memberi saya hasil yang benar-benar dapat digunakan sebagai bagian dari survei yang serius. Seseorang harus selalu menghindari melakukan survei menggunakan sampel kenyamanan jika seseorang tertarik untuk benar-benar menerbitkan kebenaran dengan tingkat kepastian yang adil.

Anda mengerti apa yang bisa dilakukan untuk memanipulasi statistik jika Anda mencoba untuk membuat titik yang ingin Anda buat. Jadi sangat sering, statistik dibagi dengan cara ini dengan orang lain untuk mencoba menimbulkan perilaku yang menguntungkan dalam arah tertentu, biasanya untuk kepentingan pencipta statistik.

Sekarang saya tidak mengatakan statistik dihasilkan dengan maksud sengaja untuk menyesatkan. Tetapi bahkan jika mereka ditafsirkan secara tidak benar oleh penerima informasi statistik, Anda telah gagal dalam pekerjaan Anda untuk menggunakan statistik untuk memberikan informasi yang akurat dan dapat digunakan yang dapat ditindaklanjuti oleh konsumen yang mengkonsumsi statistik.

Biarkan saya memberi Anda contoh nyata tentang bagaimana ambiguitas dan / atau bahkan kemungkinan niat untuk menyesatkan dapat menyusup ke dalam penciptaan statistik yang sering saya temukan terwakili di tempat-tempat seperti presentasi, info-gram, video, dll.

Saya baru-baru ini melihat statistik tentang berbagi konten di Facebook. Judul bagan mengatakan: "Gambar dibagikan lebih banyak di Facebook" dan itu menunjukkan grafik yang menggambarkan bahwa sekitar 80% atau lebih dari total saham di Facebook dilakukan untuk berbagi gambar – pembagian konten lain seperti video misalnya turun sekitar rentang 5% dari konten yang dibagikan.

Seseorang yang berpikir secara dangkal setelah melihat statistik ini mungkin berkata pada dirinya sendiri: "Wow- Saya lebih baik fokus untuk memposting gambar ke Facebook daripada video". Apa statistik yang pada dasarnya hanya grafik batang sederhana tidak memberi tahu Anda adalah: Siapa dan berapa banyak orang yang diambil sampelnya untuk menghasilkan statistik ini; alasan tingkat berbagi gambar ini terjadi – apakah karena orang ingin melihat gambar lebih dari video atau apakah mungkin itu:

  • Jadi, hanya sedikit orang yang tahu cara membuat dan mengunggah video dan bahwa banyak video yang dibuat untuk membuat begitu sedikit diunggah?

  • Atau apakah itu karena setiap orang memiliki ponsel yang mampu mengambil gambar hari ini dan bahwa banyak dari 1,8 miliar pengguna Facebook mengunggah gambar keluarga mereka, hewan peliharaan mereka, liburan mereka atau di mana mereka makan malam sebelumnya?

Sebagai seorang pebisnis profesional dan pemasar Internet saya di sisi lain tahu bahwa Facebook suka melihat Anda mengunggah video dan jika Anda mengunggahnya, mereka akan "Menjangkau" banyak orang dengan itu tanpa saya bahkan harus "Meningkatkan" mempostingnya untuk melihatnya di luar sana; sedangkan dengan iklan gambar, saya sering harus mendorong gambar ke orang-orang dan "meningkatkan posting mereka" untuk biaya yang dibayarkan ke Facebook untuk mendapatkan mereka tersebar luas seperti video saya. Salah satu contoh baru-baru ini – sebuah iklan gambar dan teks yang baru-baru ini saya posting tanpa postingan peningkatan mencapai hanya 22 orang. Sebuah video yang baru-baru ini saya unggah ke Facebook dalam minggu yang sama itu mencapai 1.368 orang tanpa dorongan dikirim.

Jadi kesimpulan saya dari melihat bagan berbagi "diagram batang" statistik yang saya lihat hari lain adalah bahwa seseorang yang membacanya tanpa memahami apa yang dimaksud dapat membuat keputusan bisnis yang salah karena statistik seperti itu dan mulai membuat iklan gambar berdasarkan sambil benar-benar mengabaikan pembuatan video. Kedua jenis konten memiliki kegunaannya sebagai iklan untuk bisnis, tetapi perlu diketahui bahwa untuk mendapatkan gambar Anda di depan orang-orang akan dikenakan biaya lebih banyak uang iklan daripada video yang diupload akan mencapai jumlah orang yang setara.

Jadi, apa sebenarnya orang yang mendorong citra statistik itu ke dunia mencoba untuk intim? Apa tujuannya? Dan bagaimana seharusnya saya membaca dan menggunakan informasi bersama yang baru itu untuk keuntungan saya? Kejelasan di sekitar pos tidak ada di sana …

Untuk menyimpulkan saya ingin hanya memberikan saran berikut untuk statistik penerbitan: Jika Anda seorang pemasar mencoba untuk mendorong pulang sebuah pemikiran atau ide bagi orang lain untuk memahami statistik, silakan:

  1. Memahami bagaimana kemungkinan besar orang akan bereaksi ketika mereka melihat statistik

  2. Memiliki integritas saat Anda menyajikan statistik kepada orang lain saat memasarkan kepada mereka.

  3. Tambahkan bertele-tele untuk menjelaskan apa artinya statistik – esensi dari apa yang dikatakan ketika tidak ada kejelasan yang cukup dalam statistik itu sendiri.

[ad_2]

5 Tips Teratas Untuk Mencetak Marka Teratas dalam Ujian Statistika

[ad_1]

Beberapa subjek memiliki perbedaan unik yang berbeda dari yang biasa. Akuntansi dan statistik adalah contoh yang baik dari mata pelajaran tersebut. Ketika seorang siswa melihat statistik untuk pertama kalinya, terminologi itu sendiri sudah cukup untuk membingungkan dia dan menakut-nakuti mereka! Namun, dengan mengikuti beberapa kiat dan strategi, siswa pasti dapat menguasai diri dan menguasai subjek yang sangat sulit ini dan mendapatkan nilai tertinggi! Berikut adalah beberapa kiat utama bagi siswa untuk mencapai keberhasilan dalam ujian statistik mereka dan mencetak nilai A yang didambakan.

Bacalah data yang diberikan dan tuliskan hal-hal penting

Ketika diberi masalah, siswa harus membacanya lebih dari sekali dan menuliskan hal-hal penting sebelum mencoba menyelesaikannya. Ini adalah praktik yang baik tidak hanya ketika datang ke statistik tetapi juga untuk mata pelajaran lain seperti matematika, akuntansi dan fisika. Sebenarnya, ini adalah praktik yang direkomendasikan oleh para guru ahli dalam bidang ini. Ketika siswa mencari statistik bantuan pekerjaan rumah online, ini adalah hal pertama yang diajarkan kepada mereka.

Hati-hati saat membaca dari grafik dan gambar

Saat membaca dari grafik, penting untuk mencatat apa yang diwakili oleh kapak. Ini harus menjadi hal pertama yang harus dilakukan ketika membaca grafik dan kemudian menelusuri pernyataan masalah dan tuliskan apa yang perlu dilakukan. Ini adalah kunci untuk bekerja dengan grafik dan gambar.

Jangan bingung dengan terminologi

Sering diamati bahwa siswa menjadi bingung antara berbagai istilah seperti rata-rata, median, standar deviasi dan varians dan sebagainya. Untuk mengatasi masalah ini, penting bahwa siswa memahami apa sebenarnya istilah-istilah ini merujuk dan dapat mengidentifikasi mereka ketika bekerja dalam masalah. Ini akan menyelesaikan setengah masalah ketika datang untuk tampil dalam ujian.

Memahami bagaimana transformasi dalam kumpulan data mempengaruhi statistik ringkasan

Selain memahami terminologi yang digunakan sepenuhnya, belajar bagaimana manipulasi data dan transformasi mempengaruhi ringkasan itu cukup penting. Sebagai contoh, menambahkan angka mengatakan x untuk setiap elemen dalam kumpulan data mempengaruhi mean dan median (mereka juga meningkat dengan jumlah x). Simpangan baku dan variansnya tidak terpengaruh oleh hal ini. Memahami alasan di balik ini dan mempelajari transformasi seperti itu dapat berguna selama ujian. Kebanyakan tutor berhati-hati terhadap manipulasi data dan transformasi saat mereka mencari bantuan pekerjaan rumah atau bantuan tugas statistik.

Memahami implikasi dari transformasi logaritmik

Mampu memahami pola log dan menerapkan transformasi log ke angka cukup membantu karena logaritma dapat digunakan untuk mengurangi besarnya angka dan dengan demikian menjadi lebih mudah untuk digunakan. Demikian pula, memahami berbagai pola seperti tema dieksplorasi dalam tanda kurung (ketika x dan y secara eksponensial terkait, sebaran pencar dari nomor x dan log y akan memiliki pola linier) akan membantu bekerja dengan masalah sulit sangat mudah.

[ad_2]