по+каким-либо+причинам

бросовый тираж
Термин, обозначающий индивидуумов, не являющихся потенциальными потребителями рекламируемых товаров и услуг, но по каким-либо причинам все же входящих в аудиторию рекламодателя. Например, производитель мужской одежды выбирает для размещения рекламы издание, аудиторию которого составляют 60 % мужчин и 40 % женщин. Поскольку женщины не являются потребителями продукции рекламодателя, он имеет в этом издании 40 % бросового тиража. Стоит оговориться, что 40 % не является точной цифрой, так как некоторые покупки могут быть сделаны под влиянием женщин или даже самими женщинами в качестве подарков для своих любимых и благоверных. Однако этот фактор не поддается измерению. Бросовый тираж для одного рекламодателя не обязательно является таковым для другого, поэтому на чужом опыте просчитать его цифру сложно. Так как цены на рекламу любого СМИ базируются на величине аудитории, а рекламодатели платят за каждый контакт, соображения, связанные с бросовым тиражом, имеют большое значение. Waste circulation может также обозначать рекламу продукции в той географической зоне, где она не распространяется и в ближайшем будущем распространяться не будет.
[ http://www.lexikon.ru/rekl/a_eng.html]

Тематики

• реклама

EN

• waste circulation

гарантированные ценные бумаги
Акции и облигации акционерных обществ, по которым поручитель гарантирует регулярную выплату дивидендов или процентов, если это по каким-либо причинам не сможет сделать само акционерное общество.
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

Тематики

• экономика

EN

• guaranteed securities

кумулятивная привилегированная акция
Разновидность привилегированных акций (preference share), которая дает своему владельцу право получить дивиденды за прошлые годы, не выплаченные по каким-либо причинам. Компании не обязаны платить дивиденды по привилегированным акциям, если доходы за данный период оказались недостаточными. Кумулятивные привилегированные акции гарантируют, что в конце концов, если компания в последующие годы снова начнет приносить прибыль, эти неуплаченные дивиденды будут выплачены прежде, чем начнется выплата дивидендов по обыкновенным акциям.
[ http://www.vocable.ru/dictionary/533/symbol/97]

Тематики

• финансы

EN

• cumulative preference share

лицо бренда
Персона, рекламирующая товар или услугу, имя которого прочно ассоциируется с этим товаром (услугой). Например, лицом британского телеканала ITV Digital уже несколько лет работает вязаная обезьянка, созданная коллективом лондонского агентства Mother. Она не просто звезда большинства рекламных кампаний телеканала, в 2002 году обезьянка заняла 4-е место в ряду самых влиятельных рекламных персон Соединенного Королевства (ее обошли лишь Мартин Соррелл, Морис Саатчи и Крис Пауэл). В случае с L’Oreal и PepsiCo, когда продукцию фирмы представляют более десятка лиц, использовать термин spokesperson некорректно. В новостных лентах термин spokesperson часто употребляется в несколько ином значении и обозначает некоего неизвестного, но официального представителя компании, фамилия которого по каким-либо причинам (чаще всего из-за профессиональной привычки СМИ не разглашать источники информации?) замалчивается.
[ http://www.lexikon.ru/rekl/a_eng.html]

Тематики

• реклама

EN

• spokesperson

простейший протокол управления передачей данных по двухпроводному каналу
Принцип его работы достаточно прост. Если приемный терминал на одном конце линии обнаруживает, что по каким-либо причинам он не может дальше принимать данные, то по обратному каналу он посылает управляющий символ XOFF. Приняв этот символ, терминал на обратном конце линии приостанавливает свою работу. Когда приемный терминал вновь готов к работе, он посылает по обратному каналу другой управляющий символ XON, означающий возобновление прерванной передачи.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• XON/XOFF

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics

I can't refuse her anything. — Я ни в чем не могу ей отказать.

He refuseed help outright (without hesitation, definitely). — Он наотрез (без колебаний, окончательно) отказался от помощи.

board of administrators — дирекция, административный совет

The governor of the province has to be a good administrator. — Губернатор провинции должен быть хорошим управленцем.

The council has appointed too many administrators and not enough ordinary clerical staff. — Совет назначил слишком много руководителей и недостаточное количество рядовых сотрудников.