Статистика эко: что нужно знать об оплодотворении в пробирке

Содержание

6 доводов «ЗА» экстракорпоральное оплодотворение (ЭКО)

ЭКО — не «последняя инстанция», а оптимальный способ борьбы с бесплодием

Несмотря на то, что процедура экстракорпорального оплодотворения (ЭКО) существует уже более 40 лет, вокруг этого метода все еще много недопонимания в виде мифов и страхов. Люди, задумавшиеся об ЭКО, боятся последствий: от самой процедуры до высокой стоимости лечения и рождения нездоровых детей. В итоге к ЭКО прибегают только тогда, когда все другие способы забеременеть не сработали, в время безвозвратно упущено.

В безуспешных попытках зачать ребенка женщины и мужчины тратят годы, много денег и нервов — а ведь давно могли бы стать родителями с помощью ЭКО, потому что это самая надежная возможность вылечить бесплодие. “Здоровье Mail.Ru” развеивает предубеждения, связанные с ЭКО, вместе с главным врачом института репродуктивной медицины REMEDI, акушером-гинекологом Еленой Младовой.

ЭКО — это метод для людей с тяжелым бесплодием

На самом деле, процедура ЭКО — это стандартный метод лечения бесплодия. Для женщин старше 35 лет поводом обратиться к ЭКО является безуспешные попытки забеременеть в течение года.

А что насчет пациенток младше 35? Если после года незащищенного секса беременность не наступила, можно еще 6-12 месяцев посвятить обследованиям и лечению обоих партнеров другими методами — и при отсутствии беременности-таки обратиться к ЭКО.

«У меня была пациентка, которая посвятила семь лет альтернативным способам избавиться от бесплодия — в ход шли даже пиявки! Потом она обратилась к репродуктологам, как результат — практически сразу забеременела. И потом очень долго удивлялась, зачем она потратила столько времени впустую, когда можно было просто сделать ЭКО», — рассказывает врач.

Для успеха ЭКО нужно много попыток

У многих есть «знакомая, которая делала ЭКО три-пять-семь раз — и все без толку». Такие пациентки рассказывают всем какой это долгий и затратный путь — поэтому люди приберегают ЭКО как к последней надежде.

В реальности успех экстракорпорального оплодотворения зависит от множества факторов, главный — это, конечно, возраст пациентки.

«До 35 лет вероятность забеременеть после переноса двух эмбрионов составляет 50%, в 36-38 лет — 38%, в 39-40 лет — 30%, в 40-42 года — 22%, в 43-44 года — 11%. Также влияет подготовка к процессу имплантации: насколько хорошо женщину обследовали, как отбирали яйцеклетки для оплодотворения, тестировали ли эмбрионы на хромосомные дефекты», — объясняет Елена Младова.

Безусловно, разным пациенткам потребуется разное количество попыток. Но зачастую забеременеть методом ЭКО можно и с первого раза, а среднем нужно будет сделать три «подхода».

По словам врача, есть показатель take home baby — он означает, какой процент циклов ЭКО завершается рождением ребенка. Так вот, эта цифра примерно равна 34-36%: значит, треть женщин забеременеет и родит с первого раза, еще треть — со второй попытки ЭКО, оставшиеся — после третьего цикла.
Если же не удалось родить ребенка после трех ЭКО, нужно внимательно смотреть, что идет не так во время самой процедуры. Возможно, у эмбрионов слишком много мутаций, и их необходимо тщательнее отбирать. Или, например, женщине уже далеко за 40, а она все пытается получить собственные яйцеклетки для ЭКО — а в этом случае стоит задуматься о донорских клетках.

Гормональная стимуляция при ЭКО — это опасно

Во время подготовки к ЭКО яичники женщины стимулируют с помощью аналогов естественных гормонов — это нужно, чтобы созрела не одна (намного реже — две) яйцеклетки, (как при естественном менструальном цикле), а несколько. С помощью стимуляции можно получить и 12, и 15, и даже 20 яйцеклеток за раз — это существенно повышает шансы на успех ЭКО и сокращает сроки процедуры.

«Мы, конечно, можем забрать одну яйцеклетку для ЭКО в естественном цикле — но тогда наши шансы дойти только до стадии переноса эмбриона всего 30%. Если пациентка очень боится гормональной стимуляции, это выход, но тогда она принимает на себя высокие риски того, что процедура не удастся.

Но я рекомендую стимуляцию всем — это самый надежный способ скорее получить беременность», — объясняет Елена Младова.

Самый частыйВозможный побочный эффект, который возникаетнечасто возникает в процессе при подготовкеи к ЭКО, — это синдром гиперстимуляции яичников: из-за не всегда правильно подобранных доз гормонов яичники могут увеличиваються в размерах, брюшная полость наполняеится жидкостью, сгущается кровь.

Самый частый побочный эффект, который возникает при подготовке к ЭКО, — это синдром гиперстимуляции яичников: из-за ударной дозы эстрогена и прогестерона яичники буквально «раздуваются» в размерах до пяти раз, брюшная полость наполняется жидкостью, сгущается кровь. Этот синдром может быть опасен для жизни — из-за густоты крови растет риск тромбоза, а значит и инфаркта миокарда, инсульта и других тяжелых последствий.

«Все не так плохо — с 1980-х годов, когда изобрели технологию стимуляции яичников, наука ушла вперед, и риск осложнений удалось существенно снизить.

Гиперстимуляция возникает в основном не от самой стимуляции, а от последующей беременности в том же цикле, которая также провоцирует большой выброс эстрогена и прогестерона. В результате организм получает двойную дозу гормонов — это и вызывает сбой.

Есть несколько решений проблемы, — объясняет врач. — Мы можем заморозить эмбрионы после успешной стимуляции и оплодотворения, а потом перенести их в следующем цикле. Или использовать новейшие препараты в индивидуально подобранной дозе, которые минимизируют риск побочных эффектоввообще не вызывают гиперстимуляцию, — после них уровень гормонов приходит в норму уже на третий день.

В общем, сегодня я могу практически на 100% гарантировать женщине, что никакого синдрома гиперстимуляции яичников у нее не будет».

Часто женщины боятся, что после ЭКО вырастет вероятность рака — например, молочной железы или тела матки, то есть органов, чувствительных к половым гормонам. Но исследования показывают, что после экстракорпорального оплодотворения не увеличивается количество случаев рака или смертей от рака. Немного повышается выявляемость онкологических болезней — только потому, что женщина до и во время ЭКО более часто и тщательно обследуется.

Врач объясняет, что страхи пациенток, опять же, обычно связаны с гормональной стимуляцией. Однако на деле стимулировать можно даже пациенток, которые предрасположены к раку молочной железы генетически или уже заболели им — и хотят, например, заморозить яйцеклетки на будущее. Им репродуктологи для подстраховки дополнительно назначают специальные препараты, нейтрализующие действие «лишнего» эстрогена.

ЭКО — это сплошные двойни (а то и тройни!)

Действительно, при экстракорпоральном оплодотворении растет вероятность многоплодной беременности. Это происходит по нескольким причинам.

Во-первых, репродуктологи иногда специально подсаживают женщине два-три эмбриона — чтобы повысить шансы, что хоть один приживется. Во-вторых, из-за технологии культивирования эмбрионов увеличивается возможность «раздвоения», после которого получаются идентичные близнецы — по сравнению с обычной беременностью она растет от двух до 12 раз.

В результате, например, пациентке имплантировали два эмбриона, а один из них еще и поделился надвое — вот вам и тройня.

«Я за то, чтобы по возможности пересаживать женщине один эмбрион, — уверена врач. —А для повышения приживаемости делать предимплантационную генетическую диагностику — и исключать нежизнеспособные эмбрионы с хромосомными мутациями.

Если уж так получилось, что плодов три и больше, я всегда предлагаю сделать редукцию — снизить количество эмбрионов до двух. Это значительно уменьшит риск преждевременных родов и других последствий многоплодной беременности».

С двойней редукцию не делают, потому что слишком велика угроза выкидыша. А вот при трех и более эмбрионах вероятность потерять всю беременность из-за редукции — всего 5%, так что эта процедура оправдана.

Дети, рожденные с помощью ЭКО, все сплошь больные

С момента изобретения технологии ЭКО родилось уже более 8 миллионов «детей из пробирки». И врачи с уверенностью говорят, что сам метод не вредит здоровью младенцев.

Другое дело, что ЭКО, как мы уже выяснили, повышает вероятность рождения двойни-тройни — а они часто бывают недоношенными. И из-за преждевременных родов возникают осложнения — вплоть до ДЦП. Но можно свести этот риск к минимуму, пересаживая по одному эмбриону.

«В Швеции, например, шесть попыток ЭКО оплачивается государством — но только по эмбриону за раз. Медицинские чиновники считают, что это выгоднее, чем потом выхаживать недоношенные двойни и тройни, а то и лечить больных детей всю жизнь», — рассказывает Младова.

Также особенности здоровья детей, рожденных с помощью ЭКО, связаны с тем, что к этой процедуре обращаются люди более старшего возраста — а с годами, как известно, растет риск мутаций в половых клетках.

Решается это тем, что эмбрионы более тщательно обследуют — проводят предимплантационную диагностику. Но все мутации, к сожалению, выявить не получится — не известно точно, что именно ищем, а проверять все гены каждого эмбриона слишком дорого.

Поэтому частота аномалий развития у “детей ЭКО” и правда немного растет — 4% против 2,5% во время обычной беременности. Но обычно это какие-то косметические дефекты, которые легко исправить хирургически. Частота тяжелых неврологических отклонений, таких как аутизм, из-за ЭКО не увеличивается.

ЭКО — это дорого и доступно немногим

Процедура ЭКО действительно не из дешевых. Но есть хорошая новость — государство выделяет квоты на проведение экстракорпорального оплодотворения по ОМС.

«За последние 10 лет финансирование ЭКО государством выросло в 10 раз», — отмечает Елена Младова.

И получить квоту на ЭКО могут практически все — достаточно обратиться в женскую консультацию, встать на учет и собрать нужные документы. По федеральной квоте нет никаких верхних ограничений по возрасту родителей, финансирование может получить даже одинокая женщина, выбрать для процедуры можно любую аккредитованную клинику в стране (в том числе частную). Для региональных квот каждый субъект устанавливает свои правила, но обычно верхний предел возраста пациентки — это 45 лет, и участвовать могут только женатые пары.

Есть распространенное заблуждение, что на «бесплатное ЭКО» государство дает лишь одну попытку. Это не так: федеральная квота действительно выдается на один цикл ЭКО, но участвовать в программе можно несколько раз. А региональная квота сразу дает возможность двух попыток, но вот подать на нее документы вы можете лишь раз.

«По разным причинам примерно две трети пациенток все же делают ЭКО за свои деньги. Также заплатить придется за сохранение яйцеклеток или эмбрионов “на будущее” — сегодня так делают молодые женщины, которые хотят продлить свой фертильный возраст. Пациенты также сами оплачивают (при необходимости) донорство яйцеклеток и сперматозоидов, услуги суррогатной матери.

И все же детей, рожденных “по ОМС”, у нас вполне достаточно. И, надеюсь, скоро будет еще больше», — говорит Елена Младова.

Как выбрать клинику для ЭКО: сравнение результативности

Чаще всего при выборе центра ЭКО задают два вопроса: насколько эффективны программы и сколько они стоят.

И если на вопрос по стоимости отвечают более-менее внятно, то оценить результативность уже сложнее. Обычно вам скажут просто цифру. Например, тридцать процентов. Но вот откуда она берется — в подробности никто не вдается.

А ведь это может быть как 30% успешных беременностей от всех обратившихся в клинику женщин, так и 30% вероятности наступления беременности от одной попытки переноса эмбриона. Цифры те же, но вот результат совершенно разный.

Давайте попробуем разобраться на примере.

ЭКО проводится в несколько этапов. И только после успешного исхода можно переходить к следующему.

Представим, к примеру, 10 женщин, которые обратились в клинику. Все они прошли предварительное обследование и готовы начать процедуру ЭКО.

Введение препаратов для стимуляции овуляции хорошо перенесли 9 из них.
Еще у одной не получилось получить яйцеклетки, осталось 8.
Сперму сдали мужья 7 женщин.
После соединения яйцеклеток и сперматозоидов «в пробирке» еще в одном случае оплодотворение не наступило, осталось 6.
В одном случае по генетическим причинам эмбрион не образовался. Итого 5.
Все их перенесли женщинам в полость матки.
Два из них успешно прижились и наступила долгожданная беременность.

А теперь считаем те самые цифры, которые большинство клиник выставляют на всеобщее обозрение.

Если считать процент забеременевших женщин из всех, обратившихся в клинику, мы получим 20%. А если учитывать только тех, кому подсадили эмбрион, получается уже 40%. «Результативность» выросла в два раза.

Но и эти цифры можно сделать еще лучше. Допустим, одна из этих пяти женщин пропала из поля зрения врачей, то есть ее результат неизвестен. Тогда возьмем для расчета только четверых. Итого две беременности на четыре перенесенных эмбриона – это уже 50%. Результаты повышаются на глазах.

Как правильно оценить статистику

Давайте применим это на практике. Вы узнали, что в одной из клиник обещают 90% положительных результатов. То есть беременность наступила у 9 из 10 обратившихся за помощью женщин. Это просто невероятные цифры.

Но как получили такую статистику? Наступила ли беременность после одной попытки или после пятнадцати? Этот показатель не отражает реальную статистику.

В мире оценивают эффективность ЭКО по числу наступивших беременностей на перенос эмбрионов. То есть цифра в 30% обычно говорит о средней вероятности наступления беременности на последнем этапе после того, как полученный зародыш подсадили в полость матки. Реальные шансы пациентки могут быть значительно ниже.

Как сравнить центры лечения бесплодия

Обращаясь в клинику, обязательно спросите, какова частота наступления беременности после одной пункции и после переноса. Эти данные помогут вам примерно сориентироваться в статистике.

Но стоит напрямую сравнивать результативность между центрами ЭКО:

они лечат пациентов с разными диагнозами, а диагноз очень сильно влияет на результативность;
большинство проводят небольшое количество программ в год, а это значит, что статистика не будет достаточно достоверной;
некоторые могут показывать результативность предыдущих периодов;
клиники, которые проводят больше программ у более сложных пациентов, могут иметь более низкие результаты по сравнению с центрами, которые работают с более «простыми» случаями;
клиники, большую часть которых составляют донорские программы, имеют более высокие показатели.

Результаты работы Центра лечения бесплодия «Мать и дитя-ИДК»

Общую статистику по исходам программ ЭКО ведет Российская Ассоциация Репродукции Человека. Именно с ней можно сравнивать результаты работы.

Результаты работы «Мать и Дитя – ИДК» мы свели в одну таблицу.

Показатель	Мать и дитя-ИДК*	РАРЧ
Программа ЭКО	46,1%	38,5%
Программа ИКСИ	43%	36,1%
Перенос размороженных эмбрионов	40,9%	33,2%
Программа с донорскими ооцитами	63,3%	44,1%

*По данным внутренней статистики ЗАО «Медицинская компания ИДК» за 2017 г.

Это общие цифры. И, в первую очередь, они зависят от возраста и состояния здоровья потенциальной мамы. С каждым годом шансы снижаются, и об этом нужно говорить честно и открыто. С этим фактором врачи практически не могут бороться.

В этом случае в нашем Центре лечения бесплодия используют программы с донорскими яйцеклетками. Частота наступления беременности в таких циклах значительно выше, т.к. используются клетки здоровых молодых женщин.

В «Мать и дитя-ИДК» за 2017 год этот показатель равен — 63,3% (40% — регистр РАРЧ). В то время как при использовании собственных клеток можно ожидать беременность только в 15,4% случаев после 40 лет.

Пожалуй, для некоторых это единственный шанс подарить своему супругу здорового наследника.

Частота наступления беременности в разных возрастных группах в «Мать и дитя-ИДК», 2017 г.

Показатель	Возраст
Показатель	<35	35-37	38-40	41-42	>42
Программа ЭКО	48,2%	49,3%	42,5%	15,4%	0,0%
Программа ИКСИ	52,7%	38,3%	32,6%	8,3%	17,6%
Перенос размороженных эмбрионов	46,4%	42,0%	23,7%	22,2%	31,3%
Программа с донорскими ооцитами	63,3% (40% — регистр РАРЧ)

Какой шанс получить двойню или тройню

Процент многоплодных беременностей – еще один важный показатель работы клиники. Но здесь результат нужно оценивать наоборот, чем меньше – тем лучше.

Дело в том, что в полость матки переносят сразу несколько эмбрионов, когда врачи не уверены, сколько из них реально приживется. То есть таким образом они просто увеличивают шанс получения беременности на один перенос. И чем более тщательно специалисты подходят к процессу подготовки женщины и отбору клеток и зародышей, тем ниже шанс получить многоплодную беременность. Ведь в этом случае даже один эмбрион даст начало здоровой беременности.

Еще один важный фактор – тяжесть многоплодия как для организма матери, так и для самого плода. Доказано, что такая беременность имеет больше шанс осложнений, а дети рождаются с более низкой массой тела. Чаще регистрируются случаи преждевременных родов, невынашивания, развития врожденных пороков.

Поэтому все современные клиники, для которых важен не факт зафиксированной беременности, а рождение здорового ребенка, тщательно следят за количеством переносимых эмбрионов. Да, перенос одного эмбриона может снижать показатели частоты наступления беременности. Но при этом достигается основная цель матери и нашей клиники — рождение здорового ребенка.

В Центре лечения бесплодия «ИДК – Мать и Дитя» показатель многоплодия – 11,2%. Это достаточно низкие цифры и повод для нашей гордости. Во всех остальных случаях для успешной беременности потребовался всего один эмбрион.

Таких высоких показателей по частоте наступившей беременности по основной и дополнительным программам удалось добиться благодаря большому опыту, совместным ведением пары акушером-гинекологом (репродуктологом), андрологом и эмбриологом, тщательной подготовкой пациентов к началу цикла ЭКО, грамотному подбору препаратов.

Работа эмбриологов и современное оборудование позволяют получить беременность даже в тяжелых клинических случаях.

Если вы все еще выбираете клинику по лечению бесплодия, запишитесь на прием репродуктолога в «Мать и Дитя». Врач расскажет вам обо всех результатах, реально оценит шансы наступления беременности и подберет наиболее эффективную программу.

Записаться на прием вы сможете по телефону 8 800 551 06 98 или оставив заявку на нашем сайте.

Статистика ЭКО | Успешные протоколы | Вероятность беременности

Статистика протоколов ЭКО

Статистика протоколов ЭКО имеет решающее значение при выборе клиники репродукции. Многие пары прикидывают, решаясь на процедуру ЭКО, какие шансы на успех именно у них, а также интересуются какова в принципе статистика удачных протоколов ЭКО.

Надо сказать, что вероятность беременности при ЭКО достаточно велика. Если сравнивать экстракорпоральное оплодотворение в процентном соотношении с другими методами лечения бесплодия, то успешные протоколы ЭКО говорят сами за себя.

ЭКО статистика «ВитроКлиник» свидетельствует, что зачатие при проведении данной процедуры наступает в среднем в 40 % случаев, в то время как вероятность родить ребенка без проведения ЭКО у бесплодных пар близка к нулю.

Учитывая тяжесть нарушения репродуктивной функции у мужчин и женщин можно смело сказать, что 40% – это очень хороший результат, ведь нередко именно ЭКО является единственной надеждой пар с бесплодием стать счастливыми родителями собственного, генетически родного ребенка.

Какие факторы влияют на результаты ЭКО?

Существует несколько основных моментов, которые оказывают влияние на результаты ЭКО. Шансы забеременеть зависят от таких факторов, как:

возраст женщины;
наследственность;
причины бесплодия;
образ жизни, наличие вредных привычек у обоих супругов;
качество полученных во время ЭКО эмбрионов;
количество предыдущих неудачных попыток ЭКО;
длительность бесплодия;
состояние эндометрия при переносе в него эмбрионов;
квалификация специалистов, проводящих процедуру, и качество медицинского оборудования в клинике.

Легче всего пациенту воздействовать на последний пункт из этого списка. Достаточно выбрать хорошую клинику, где работают профессионалы своего дела, чтобы шансы на успех при экстракорпоральном оплодотворении существенно увеличились.

Следует помнить, что после первого ЭКО беременность наступает не со 100% гарантией, поэтому пациенты в случае необходимости должны быть готовы к проведению повторной процедуры.

Статистика протоколов ЭКО

Согласно данным мировой статистики, положительные протоколы ЭКО фиксируются в 38-40% случаев. Безусловно, наилучшие показатели имеют ведущие клиники, имеющие большой опыт в проведении экстракорпорального оплодотворения и оснащенные новейшим оборудованием для ЭКО.

В каких случаях наблюдаются удачные протоколы ЭКО? Статистика говорит, что положительные результаты ЭКО во многом зависят от состояния здоровья семейной пары, правильно выбранного протокола стимуляции яичников и метода (ЭКО, ИКСИ, ПИКСИ), опыта и знаний врачей, проводящих ЭКО, качества биологического материала.

При стандартном протоколе беременность после ЭКО наступает в среднем в 38-40 % случаев. При использовании донорских клеток вероятность наступления беременности несколько выше. Это происходит в связи с тем, что используются ооциты молодой здоровой женщины. Примерно две трети беременностей, возникающих в результате ЭКО, заканчиваются родами.

Статистика удачных протоколов ЭКО в России*

В целом статистика протоколов ЭКО примерно следующая:

средний показатель наступления клинической беременности в России при ЭКО 38,5%;
больше 40% клиник, которые специализируются на ВРТ, находятся в Москве и Санкт-Петербурге;
основными пациентками клиник репродуктивной медицины являются женщины в возрасте старше 30 лет;
ежегодно в России совершается более 60000 циклов ЭКО, в результате которых рождается примерно 0,93% от общего числа детей.

Предлагаем Вам сравнительные данные на основе данных, опубликованных в последнем отчете РАРЧ (Российской ассоциации репродукции человека).

1. Процент наступления беременности при ЭКО у женщин в возрасте до 34 лет (Расчет сделан на пункции).

2. Процент наступления беременности при ЭКО у женщин в возрасте от 35 до 39 лет. (Расчет сделан на пункции).

3. Процент наступления беременности при ЭКО у женщин в возрасте от 40 лет. (Расчет сделан на пункции).

Процент наступления беременности у пациенток «ВитроКлиник» в зависимости от причины бесплодия

Причина бесплодия	% наступления беременности
Трубный фактор бесплодия	53,9 %
Эндокринное бесплодие	45,7 %
Эндометриоз	47,9 %
Синдром поликистозных яичников (СПКЯ)	55,4 %
Мужской фактор	49,3 %

Предметом особой гордости специалистов «ВитроКлиник» являются высокий процент наступления беременности у пар с такими серьезными проблемами как мужское бесплодие и гормонозависимые заболевания (СПКЯ, эндометриоз). Высокий процент наступления беременности наблюдается и в криопротоколах. В целом, статистика в «ВитроКлиник» лучше, чем в среднем по стране.

*По данным Национального регистра ВРТ (отчёт РАРЧ за 2013 год).

Наши преимущества

Мы работаем 7 дней в неделю!
24 часа в сутки наши врачи находятся на связи со своими пациентами! В любое время Вы можете связаться со своим лечащим врачом по телефону, если Вас что-то беспокоит и задать вопрос.
В результате технологии ИКСИ при оплодотворении яйцеклеток мы получаем около 91% положительных результатов.
Во время преимплантационной генетической диагностики эмбрионов мы проводим исследование на полный набор хромосом человека, то есть оцениваем все 46 хромосом.

Блог — ЭКО статистика — медицинский центр Папа, мама и малыш

Метод экстракорпорального оплодотворения стал настоящим прорывом в медицине. Благодаря ему многие счастливые семьи смогли завести здоровых детей. Хотя каких-то 50 лет назад бесплодие считалось для мужчины и женщины приговором! Отрадно, что с каждым годом статистика улучшается. Конечно, если пациентке была проведена операция по удалению матки, то даже ЭКО бессильно, но в остальных случаях методика помогает избавиться от бесплодия. И успешный результат зависит от многих факторов, в том числе от профессионализма врачей.

О чем свидетельствует статистика?

25 июля 1978 года – знаменательная дата в истории человечества. Именно в этот день появился на свет первый ребенок, родившийся при помощи методики ЭКО. С тех пор она помогла многим семьям решить проблему с бесплодием. На данный момент уже свыше трех миллионов малышей родились при помощи ЭКО. Лечение востребовано во многих странах мира, включая Россию.

Американские исследователи внимательно изучали данные за 17 лет (с 1986 по 2003 годы). Оказалось, что частота наступления беременности с каждым годом только увеличивалась. К 2003 году показатель успешности ЭКО составил 34,4 процента. Хотя, например, в 1986 году он составлял всего 8 процентов. Сейчас эта цифра превышает 40-50 процентов, и уже очевидно, что не за горами тот момент, когда показатель приблизится к отметке – 70-80 % (имеется в виду беременность с первой попытки).

Каковы шансы забеременеть с первого раза?

Эксперты советуют рассматривать ЭКО в качестве методики с несколькими циклами. Иными словами, после первого раза вероятность наступления беременности не будет превышать 40 процентов. В то время как после 4 циклов показатель увеличивается в два раза. То есть 8 из 10 пациенток, которые прошли 4 цикла ЭКО, гарантировано могут иметь ребенка.

При этом обязательно следует отметить тот факт, что после 4 неудачных попыток шансы в дальнейшем забеременеть будут только снижаться. Хотя медицине известны случаи, когда женщины беременели и с 10, и даже с 12 попытки. Но все же врачи не советуют так рисковать, и после 4 циклов рекомендуют воспользоваться альтернативными вариантами. Как пример – суррогатное материнство или усыновление.

Успех ЭКО зависит от индивидуальных особенностей организма, а также от высокой квалификации врачей и степени оснащенности клиники. Только современное оборудование гарантирует положительный результат – как при выявлении бесплодия, так и при его лечении.

ЭКО | Элегра

Центр ЭКО в «Элегра» в Нижнем Новгороде

Что такое ЭКО?

ЭКО (экстракорпоральное оплодотворение) — это оплодотворение яйцеклетки в условиях in vitro (в пробирке) с последующим культивированием (выращиванием) и трансплантацией (переносом) эмбриона в матку, т.е. зачатие ребенка вне организма женщины, в пробирке.
ЭКО сегодня является самым эффективным методом преодоления бесплодия.

Центр ЭКО “Элегра” — искусственное оплодотворение в Нижнем Новгороде

Мы первые в Нижнем Новгороде стали заниматься экстракорпоральным оплодотворением с 2000 года. За семнадцать лет наши врачи накопили огромный опыт по диагностике причин бесплодия и способам решения этой проблемы.Нужно заметить, что положительный результат достигается в 35-40% случаев. Мы гарантируем безопасность этого метода как для ребенка, так и для родителей.

Преимущества проведения ЭКО в «Элегра»

1. Наличие квалифицированных и опытных специалистов (репродуктологов и эмбриологов)
2. ЭКО можно пройти без очереди (вствупить в протокол в первом же цикле)
3. При наступлении беременности возможность наблюдения в медицинском центре “Элегра” на за счет средств ОМС у специалистов, знающих специфику ведения беременности после ЭКО
4. Мы имеем очень хорошую статистику по эффективноси ЭКО, которая соответсвует статистике передовых европейских и американских ЭКО-центров (статистика положительных результатов 60-80%)
5. Для повышения безопасности и результативности процедур ЭКО мы используем только проверенные препараты, что гарантирует защиту от подделок
6. На данный момент в нашей клинке создана высокотехнологическая база, что позволяет более точно диагностировать причины бесплодия, в том числе на молекулярно-генетическом уровне

Наши специалисты ЭКО

Акушеры-гинекологи, репродуктологи Медицинского центра «Элегра» — Жилина Светлана Николаевна, Балабушкина Анастасия Сергеевна, Андрейчик Юлия Станиславовна.

Подробнее узнать про оплодотворение при помощи ЭКО Вы можете, обратившись в нашу клинику. Индивидуальный подход и накопленный годами опыт позволяют нам подобрать индивидуальную программу лечения для каждого пациента. А применение современных технологий — сделать цены на экстракорпоральное оплодотворение максимально доступными.

Эффективность ЭКО — статистика клиники «Генезис» в Симферополе

Эффективность нашей работы

более

1000

Количество рожденных детей

более

Эффективность программ ВРТ с 2015 по 2018 годы

более

Эффективность Программ ВРТ в 2017 году

Куммулятивная частота наступления беременности у пар, обратившихся в нашу клинику (учитывая все попытки ЭКО и криопереносы)

свыше

Эффективность программ с донорскими ооцитами

более

Эффективность криопереносов в 2017 году

Цель клиники «Генезис» — помочь вам выносить и родить здорового ребенка, поэтому мы стараемся сделать всё возможное для осуществления этой мечты. Мы предлагаем помощь, успех которой сильно зависит от следующих моментов:

Каждый случай является индивидуальным и у врачей нет никакой общей схемы для всех, желающих забеременеть.
Опыт наших врачей очень велик, и им удавалось помочь в зачатии и вынашивании даже в самых непростых ситуациях. (Не нужно паниковать раньше времени)!
Мы используем только современные технологии и оборудование. Экономить на диагностике, инкубаторах и прочих необходимых для успешной беременности процедурах и материалах не стоит, так как эффективность всех действий снижается. Всё подтверждено европейскими стандартами сервиса и наличием сертификатов у клиники.
Мы пользуемся биологическим материалом доноров, которые прошли полное обследование и имеют документы, подтверждающие отсутствие хронических и патологических болезней у них и у их детей. Нет необходимости стоять в листе ожидания — вы можете найти донора уже сегодня!

Давно мечтали о ребенке, но никак не получилось? Приходите в клинику «Генезис» в Симферополе, мы поможем!

Eco-Stats Исследовательская группа по экологической статистике — Университет Нового Южного Уэльса

Вы заинтересованы в присоединении к Eco-Stats? Ниже приведены некоторые проектные идеи — от методологических до прикладных, в зависимости от ваших интересов и опыта, или, конечно, сочетание того и другого. Методологические проекты будут сосредоточены на разработке и оценке новых методов анализа данных и изучении их свойств. Прикладные проекты обычно предполагают сотрудничество с экологами, работающими в UNSW и других местах, с использованием современных статистических методов для решения важных исследовательских вопросов, возникающих в экологии.

Не на 100% уверены, что акцент на экологию сделан именно для вас? Во-первых, обратите внимание, что предыдущий опыт в экологии (хотя и полезный) не требуется, просто желание учиться! Но, во-вторых, проблемы, с которыми мы сталкиваемся, встречаются и в других дисциплинах (например, биоинформатика, эпидемиология), поэтому навыки, которые вы оттачиваете в нашей группе, позволяют делать самые разные интересные исследовательские карьеры. Выпускники программы Eco-Stats работали специалистами по биостатистике в ведущих университетах Лондона, преподавателями факультетов статистики и информатики, а также занимали должности исследователей в медицинских институтах.

Исследователи Eco-Stats базируются в Школе математики и статистики Университета Южного Уэльса, но также связаны с Исследовательским центром эволюции и экологии и Центром экосистемных наук. Таким образом, можно выполнить проект Eco-Stats, будучи зарегистрированным через любое из этих организационных подразделений.

Дополнительные стипендии на сумму 5 тыс. Долл. США в год доступны для аспирантов с их собственной стипендией, которые поступают в Школу математики и статистики.

У вас есть собственная идея проекта? Приходите и поговорите с нами об этом!

Эффективные алгоритмы подбора моделей со скрытыми переменными

Модели, включающие скрытые переменные, неоценимы в экологии для ряда приложений — не только для моделей с опросами с несколькими единицами выборки, но в последнее время мы заинтересовались их применением для визуализации и моделирования многомерных данных, а также для учета ошибок в переменных-предикторах. .Как мы можем подобрать такие модели более эффективно? Мы рассмотрим ряд вариантов, связанных с расширениями алгоритма Монте-Карло EM и эффективными алгоритмами аппроксимации Лапласа и вариационной аппроксимацией.

Новые модельные подходы к анализу многомерных содержаний

Многие наборы данных имеют высокую размерность, т. Е. Содержат много переменных по сравнению с количеством независимых наблюдений. Многовариантные данные о численности в экологии — наша основная задача, хотя данные с некоторыми аналогичными свойствами возникают в других местах (биоинформатика, теория портфеля).Ключевой проблемой является разработка методов, которые могут сделать достоверные многомерные выводы, когда имеется мало информации, которая может быть использована для характеристики корреляции между переменными. Конкретные проблемы, представляющие интерес в настоящее время: как моделировать дисперсию многомерных данных; исправление ложного обнаружения в алгоритмах передискретизации для нестандартных данных; определение реалистичной маржинальной модели для данных о процентном покрытии; иерархическая классификация ненормальных данных на основе моделей.

Успехи в моделировании ошибок в переменных

Часто переменные-предикторы (в экологии и других областях) измеряются с ошибкой, и ее неучет приводит к ошибкам в оценках подобранной модели, а часто и в последующих прогнозах.Мы разрабатываем простые в использовании алгоритмы для моделирования таких данных, изначально сосредоточившись на обобщенных линейных моделях для данных с ошибкой измерения, которая не зависит от наблюдений. Важные расширения включают: как расширить до пространственно коррелированной ошибки измерения? Как обобщить для обработки общих прогнозных моделей (помимо GLM)?

Моделирование на уровне сообществ — (многомерные) пространственные модели в экологии

Ключевой интерес представляет понимание того, как экологические сообщества реагируют на окружающую среду, чтобы понять их потенциальную реакцию на изменения в окружающей среде (из-за изменения климата, урбанизации или других воздействий на окружающую среду).Один важный вопрос, который не был подробно рассмотрен, — это вопрос о переменных отклика и предиктора, доступных при различных пространственных разрешениях. Вторая группа вопросов связана с анализом условно-зависимых записей «только о присутствии», которые часто являются наилучшими доступными данными, особенно по редким видам. В этом проекте вы разработаете и оцените методы моделирования распределения видов, в первую очередь сосредоточив внимание на климатической реакции кустарников и древесных пород в бассейне Сиднея. Ключевые методологические проблемы будут включать: рассмотрение вопроса о переменных, доступных при разном пространственном разрешении; обобщение моделей только для одного вида, чтобы их можно было использовать для одновременного эффективного моделирования всего сообщества видов.

Аллометрия — дополнительные инструменты для вывода о размере

Аллометрия — это исследование того, как одна переменная размера соотносится с другой. Обычно для анализа используются методы, относящиеся к основным компонентам, хотя и в небольших измерениях (обычно 2-3D), и при этом основное внимание уделяется выводам о коэффициентах модели, а не сокращению данных. Две проблемы, которые еще предстоит должным образом решить в литературе: как сделать выводы об аллометрических линиях, коэффициенты которых являются функцией непрерывных ковариат; как обобщить методы вывода, чтобы ослабить предположение о независимости между точками, чтобы справиться с филогенетическими отношениями между переменными.

Эконометрика и статистика — Журнал

Эконометрика и статистика — официальный журнал сетей вычислительной и финансовой эконометрики и вычислительной и методологической статистики. Он публикует исследовательские работы по всем аспектам эконометрики и статистики и состоит из двух разделов: Часть A: Эконометрика и Часть B: Статистика .

Часть A: Эконометрика . Особое внимание уделяется методологическим и теоретическим статьям, содержащим существенные выводы из эконометрики или показывающим потенциал значительного воздействия в широкой области эконометрики.Темы, представляющие интерес, включают оценку эконометрических моделей и связанный с ними вывод, выбор модели, панельные данные, ошибку измерения, байесовские методы и анализ временных рядов. Моделирование рассматривается, когда оно включает оригинальную методологию. Рассмотрены новаторские статьи в финансовой эконометрике и ее приложениях. Обсуждаемые темы включают распределение портфеля, ценообразование опционов, количественное управление рисками, системный риск и микроструктуру рынка. Интерес также сосредоточен на хорошо обоснованных прикладных эконометрических исследованиях, демонстрирующих практичность новых процедур и моделей.Такие исследования должны включать строгое применение статистических методов, включая оценку, умозаключение и прогнозирование. Темы включают волатильность и риск, кредитный риск, модели ценообразования, управление портфелем и развивающиеся рынки. Приветствуется новаторский вклад в эмпирические финансы и анализ финансовых данных с использованием передовых статистических методов. Результаты представленных материалов должны быть воспроизведены. Приложения, состоящие только из рутинных расчетов, журналу не интересны.

Часть B: Статистика . В этом разделе рассматриваются статьи, содержащие важный оригинальный вклад в методологическую статистику, вдохновленную приложениями. Особенно приветствуются статьи, прямо или косвенно касающиеся вычислительных и технических элементов. Они охватывают разработки, касающиеся вопросов высокой размерности, повторной выборки, зависимости, устойчивости, фильтрации и, в целом, взаимодействия математических методов, численных реализаций и дополнительной нагрузки, связанной с анализом больших и / или сложных наборов данных с такими методами в различных такие области, как медицина, эпидемиология, биология, психология, климатология и коммуникации.Интересны также инновационные алгоритмические разработки, а также компьютерные программы и вычислительные среды, реализующие их в качестве дополнения.

Журнал состоит преимущественно из оригинальных исследований. Иногда публикуются обзоры и короткие статьи экспертов, которые могут сопровождаться дискуссиями. Время от времени публикуются специальные выпуски и разделы по важным направлениям исследований. Журнал издает как приложение «Анналы вычислительной и финансовой эконометрики».

Скрыть полную цель и объем
20+ интересных фактов и статистики об устойчивой моде [обновлено в 2021 году]
Индустрия моды занимает 3-е место в мире по уровню загрязнения окружающей среды.
Большое количество отходов происходит как на стадии производства, когда идет наша одежда, так и на стадии потребления, когда мы выбрасываем или слишком стираем одежду.
Погрузитесь в этот список фактов об устойчивой моде, чтобы узнать больше о том, почему и почему экологичная мода так важна.
Полный список экологичных модных фактов
Общие факты об устойчивой моде
По академическим оценкам, от 20% до 35% всех первичных микропластиков в морской среде происходит из синтетической одежды.
Стадия производства
Для изготовления джинсов используется 7 000 литров воды.
Менее 1% материала, используемого для производства одежды, перерабатывается в новую одежду по окончании ее срока службы.
59 основных текстильных, швейных и розничных продавцов, включая Adidas, Dibella, Eileen Fisher, Gap Inc., H&M, Lindex, MetaWear, Target и Timberland, стремятся увеличить использование переработанного полиэстера (rPET) по крайней мере 25% к 2020 году.
У рубашки из полиэстера более чем вдвое больше выбросов углерода, чем у хлопковой рубашки (5,5 кг CO2-экв. Против 2,1 кг CO2-экв.).
Согласно прогнозам, к 2030 году индустрия моды будет использовать на 35% больше земли для производства волокна — дополнительные 115 миллионов гектаров, которые можно было бы оставить для сохранения биоразнообразия или использовать для выращивания сельскохозяйственных культур, чтобы прокормить растущее население.
Текстильное производство является одним из основных факторов изменения климата. По оценкам, он производит 1,2 миллиарда тонн эквивалента CO2 (CO2-экв.) В год — это больше, чем международные рейсы и морские перевозки вместе взятые.
На выращивание хлопка приходится 24 процента инсектицидов и 11 процентов пестицидов, несмотря на то, что используется только 3 процента мировых пахотных земель (источник)
Потребительский уровень
Использование одежды во всем мире снизилось на 36% по сравнению с тем, как мы использовали нашу одежду 15 лет назад.
Увеличение срока службы одежды на дополнительные девять месяцев может снизить углеродный след, отходы и воду примерно на 20–30% каждый.
Примерно 1 130 000 тонн одежды было закуплено в Великобритании в 2016 году, что почти на 200 000 тонн больше, чем в 2012 году.
3 из 5 новых предметов одежды выбрасываются и сжигаются в течение одного года после покупки.
Основные факты об устойчивой моде
Как на стадии производства, так и на стадии потребителя, можно внести огромные улучшения, которые помогут создать более устойчивую и экологически чистую индустрию моды.
Я надеюсь, что эти факты об экомоде помогут показать вам некоторые вещи, которые вы можете изменить, и причины, по которым стоит отстаивать и покупать у устойчивых модных брендов.
Мы также собрали полный список лучших выступлений TED по устойчивой моде на сегодняшний день, который является отличным ресурсом, чтобы узнать больше.
Если у вас есть какие-либо интересные факты, которые мы должны включить сюда, оставьте комментарий (и источник информации!) Ниже.
Предыдущий пост 6 этичных и устойчивых брендов обручальных колец, поддерживающих перемены
Следующее сообщение Лучшие бренды веганской обуви на 2021 год
U.С. Бюро экономического анализа (БЭА)
BEA Updates Tool for Economic Impact Studies
6 мая 2021 г.
Каким образом расширение общественного колледжа, строительство нового завода или увеличение государственных расходов на дороги повлияют на вашу местную экономику? У BEA есть инструмент, который может помочь ответить на подобные вопросы.
Местные специалисты по планированию, бизнесмены и политики используют региональную систему моделирования затрат-выпуска для прогнозирования потенциальных экономических последствий различных проектов и событий, даже стихийных бедствий, таких как ураганы.Система моделирования, известная как…
Март 2021 года Торговый разрыв составляет 74,4 миллиарда долларов
4 мая 2021 года
По данным Бюро экономического анализа США и Бюро переписи населения США, в марте 2021 года ежемесячный дефицит внешней торговли США увеличился. Дефицит увеличился с 70,5 млрд долларов в феврале (пересмотрено) до 74,4 млрд долларов в марте, поскольку импорт увеличился больше, чем экспорт. Ранее опубликованный дефицит за февраль составлял 71,1 миллиарда долларов. Дефицит товаров увеличился на 3,6 миллиарда долларов в марте до 91 доллара.6 миллиардов. Избыток услуг уменьшился на $ 0,3…
Личный доход и расходы, март 2021 г.
30 апреля 2021 г.
Личный доход увеличился на 4,21 трлн долларов США, или 21,1 процента в месячном исчислении, в то время как потребительские расходы увеличились на 616,0 млрд долларов США, или 4,2 процента, в марте. Выплаты за экономический ущерб, установленные Законом о американском плане спасения от 2021 года, который вступил в силу 11 марта 2021 года, были распределены. В дополнение к оценке на март 2021 года, эти основные моменты предоставляют сравнения с февралем 2020 года, последним месяцем перед началом COVID-19…
Валовой внутренний продукт, первый квартал 2021 года
29 апреля 2021 года
Реальный валовой внутренний продукт увеличивался в годовом исчислении в 6 раз.4 процента в первом квартале 2021 года, что отражает продолжающееся восстановление экономики, повторное открытие заведений и продолжающиеся меры правительства в связи с пандемией COVID-19. В первом квартале выплаты государственной помощи, такие как выплаты прямого экономического воздействия, расширенные пособия по безработице и ссуды по Программе защиты зарплаты, были распределены между домохозяйствами и…
Новые данные об источниках экономического роста
12 апреля 2021 г.
BEA и Бюро статистики труда обновили и расширили свой совместный набор данных, показывающих источники роста или спада в отраслях и то, как эти источники влияют на U.С. Экономика в целом. Добавлена новая информация о вкладе информационных технологий и других типов основных фондов.
границ | Редкость, альфа-разнообразие и статистика
1. Введение
Показатели альфа-разнообразия суммируют структуру экологического сообщества в отношении его богатства (количество таксономических групп), равномерности (распределение численности групп) или того и другого. Поскольку многие нарушения в сообществе влияют на альфа-разнообразие сообщества, обобщение и сравнение структуры сообщества с помощью альфа-разнообразия является повсеместным подходом к анализу опросов сообщества.В микробной экологии анализ альфа-разнообразия данных секвенирования ампликонов является распространенным первым подходом к оценке различий между средами.
К сожалению, определение того, как осмысленно оценивать и сравнивать альфа-разнообразие, нетривиально. Для иллюстрации рассмотрим следующий пример, где интересующий показатель альфа-разнообразия — это богатство микробного сообщества на уровне штамма (общее количество вариантов штамма, присутствующих в окружающей среде). Предположим, я провожу эксперимент, в котором беру образец из среды А и подсчитываю количество различных таксонов микробов, присутствующих в моем образце.Затем я беру образец из среды B, подсчитываю количество различных таксонов в этом образце и сравниваю его с количеством таксонов в среде A. Я, вероятно, буду наблюдать большее количество различных таксонов в образце с большим количеством считываний микробов. Размеры библиотеки могут доминировать в биологии при определении результата анализа разнообразия (Lande, 1996).
Rarefaction — это метод, который корректирует различия в размерах библиотек между образцами, чтобы помочь в сравнении альфа-разнообразия. Впервые предложенный Сандерсом (1968), разрежение включает в себя выбор определенного количества выборок, которое равно или меньше количества выборок в самой маленькой выборке, а затем случайным образом отбрасывание считываний из более крупных выборок до тех пор, пока количество оставшихся выборок не станет равным этому. порог (детерминированную версию см. Hurlbert, 1971).На основе этих подвыборок равного размера можно рассчитать показатели разнообразия, которые могут «справедливо» сопоставить экосистемы, независимо от различий в размерах выборок (Weiss et al., 2017).
К сожалению, разрежение не является ни оправданным, ни необходимым — точка зрения, статистически сформулированная McMurdie and Holmes (2014) в контексте сравнения относительной численности. В этой статье я обсуждаю, почему неравные размеры выборки вызывают особые проблемы при анализе альфа-разнообразия. Я представляю статистический взгляд на оценку альфа-разнообразия и утверждаю, что общий взгляд на индексы разнообразия вызывает фундаментальные проблемы при сравнении выборок.Не пропагандируя какую-либо конкретную модель отбора микробных проб, я предлагаю общий подход к сравнению микробного разнообразия, который учитывает неопределенность в оценке показателей разнообразия. Однако, поскольку оценки показателей альфа-разнообразия сильно смещены, когда таксоны не наблюдаются, сравнение альфа-разнообразия с использованием необработанных или разреженных данных проводить не следует. Я описываю статистическую методологию анализа альфа-разнообразия с поправкой на отсутствующие таксоны, которую следует использовать вместо существующих общих подходов к анализу разнообразия в экологии.Хотя в центре внимания примеров находится анализ данных микробиома, вопросы и обсуждение в равной степени применимы к анализу макроэкологических данных. Более того, это обсуждение в равной степени применимо к анализу разнообразия, выполняемому на уровне штаммов, видов или другом таксономическом уровне.
2. Ошибка измерения и отклонения в исследованиях микробиома
Представьте, что у нас есть полное представление о каждом существующем микробе, включая его личность, численность и местонахождение. Чтобы сравнить микробное разнообразие, мы бы определили конкретные среды (например,g., дистальный отдел кишечника женщин в возрасте 35 лет, проживающих в континентальной части США) и сравнить показатели разнообразия в различных экологических градиентах (например, с диагнозом синдрома раздраженного кишечника или без него). Альфа-разнообразие можно точно сравнить, потому что мы будем знать целые микробные популяции с идеальной точностью.
К сожалению, мы не знаем всех микробов. Мы отбираем образцы из окружающей среды и исследуем микробное сообщество, присутствующее в образце. Мы используем наши выводы о выборке, чтобы делать выводы об окружающей среде, которая нас действительно интересует.Образцы не представляют особого интереса, за исключением того, что они отражают среду, из которой они были взяты. По мере того, как мы отбираем все больше и больше окружающей среды с использованием более крупных образцов, мы приближаемся к пониманию истинного и полного микробного сообщества, представляющего интерес. Это означает, что по мере увеличения выборки наш расчет любого показателя разнообразия [например, богатства (Fisher et al., 1943), индекса Шеннона (Shannon, 1948) и индекса Симпсона (Simpson, 1949)] приближается к значению этого разнообразия. метрика, рассчитанная с использованием всей генеральной совокупности.
Наблюдение за небольшими образцами из большой популяции не является экспериментальной установкой, уникальной для микробной экологии: она почти универсальна в статистике. Настройка, при которой оценка количества сходится к правильному значению по мере получения большего количества выборок, также хорошо понимается в статистике. Уникальное свойство экспериментов с микробиомами и анализа альфа-разнообразия заключается в том, что образцы не точно представляют все исследуемое микробное сообщество. Есть нескорректированная ошибка в использовании наших образцов в качестве прокси для всего сообщества.
Чтобы проиллюстрировать это различие, я сравниваю эксперименты по микробному разнообразию с немикробным экспериментом. Предположим, нас интересует моделирование потока CO ₂ почвы, обработанной с различными добавками. Мы бы измерили поток равных по размеру участков почвы, обработанных различными поправками, выполнив биологические повторения с использованием нескольких участков для каждой поправки. Чтобы оценить, влияют ли поправки на поток, мы подгоним модель регрессионного типа (например, ANOVA) к потоку с поправкой в качестве объясняющей переменной.Неявно эта модель признает, что мы можем оценить поток с высокой точностью; то есть предел погрешности при определении потока незначителен.
Теперь предположим, что мы знали, что наша машина для измерения потока постоянно занижает поток ровно на 5 единиц. Мы бы скорректировали ошибку измерения, добавив 5 единиц к каждому измерению перед их сравнением. Но что происходит, когда у нас есть случайная ошибка измерения? Если ошибка измерения на машине была случайной (например, со средним значением 0 и отклонением в 1 единицу для всех поправок), это не повлияет на какую-либо конкретную поправку.Однако обнаружение разницы между эффектами поправки на поток было бы статистически более сложной задачей: нам потребовалось бы больше выборок для обнаружения истинной разницы по сравнению со случаем без ошибки измерения. Чтобы учесть дополнительный экспериментальный шум, мы будем использовать модель, которая учитывала бы ошибку измерения при оценке различий между поправками. Если бы отклонение ошибки измерения составляло 1 единицу для поправки A и 5 единиц для поправки B, мы аналогичным образом скорректировали бы с помощью модели ошибки измерения.
Чтобы решить, следует ли учитывать ошибку измерения при наблюдениях в эксперименте, необходимо учитывать эффект повторения процесса наблюдения на той же экспериментальной установке. В эксперименте с потоком это будет включать измерение потока на тех же участках почвы снова с использованием тех же экспериментальных условий. Без ошибки измерения в наблюдениях мы бы постоянно наблюдали одно и то же измерение потока, в то время как если бы у нас была случайная ошибка измерения, мы, скорее всего, наблюдали бы несколько другие измерения потока.Поскольку технические повторы в экспериментах с микробиомом дают разное количество считываний, разный состав сообщества и разные уровни альфа-разнообразия, у нас есть ошибка измерения в микробных экспериментах. В настоящее время мы не учитываем ошибки измерения в исследованиях микробного разнообразия.
3. Смещение при оценке и сравнении альфа-разнообразия
В то время как ошибка измерения в исследованиях микробиома влияет на все анализы данных микробиома, альфа-разнообразие особенно страдает, потому что обычно используемые оценки альфа-разнообразия сильно смещены по сравнению с другими проблемами оценки в микробной экологии (такими как оценка относительной численности).Некоторые инструменты для решения проблем с предвзятостью в альфа-разнообразии существуют в статистической литературе (Chao and Bunge, 2002; Willis and Bunge, 2015; Arbel et al., 2016; Willis and Martin, 2018). Однако есть две неправильные практики, связанные с альфа-разнообразием, которые мешают внедрению статистически мотивированных методологий. Первая практика заключается в использовании предвзятых оценок индексов альфа-разнообразия. Вторая практика заключается в обработке оценок альфа-разнообразия как точно наблюдаемых величин, не имеющих ошибок измерения.
Чтобы прояснить это обсуждение, я сосредоточусь на таксономическом богатстве (простейший случай), а затем обобщу аргумент на другие показатели альфа-разнообразия. Рассмотрим настройку на рисунке 1A, где мы исследуем 2 различных среды, и богатство среды A (назовем ее C _A) выше, чем богатство среды B ( C _B). Предположим, у нас есть две биологические копии образцов из каждой среды: n _{A 1} и n _{A 2} читает из среды A, n _{B 1} и n _{B 2} читает из среды B и n _{A 1} < n _{B 1} < n _{A 2} < n _{B 2} .Пусть c _ij будет наблюдаемым богатством среды i на реплике j . Как обычно бывает на практике, c _{A 1} < c _{A 2} < c _{B 1} < c _{B 2}.
Рисунок 1 . Ожидаемое таксономическое богатство выборки увеличивается с числом прочтений (A, E) .Поэтому сравнение таксономического богатства выборки может часто приводить к неверным выводам об истинном богатстве (B, F) . Разжижение образцов до того же количества чтений также может привести к неверным выводам (C, G) . Корректировка на ненаблюдаемые таксоны и учет неопределенности в оценке правильно определяет различия в богатстве как истинных (D) , так и ложных (H) . Хотя приведенный здесь пример касается микробного богатства, тот же аргумент применим к макроэкологическому богатству, а также к другим индексам альфа-разнообразия.
В настоящее время существует два широко используемых метода сравнения альфа-разнообразия. Первый метод, рисунок 1B, заключается в использовании оценок c _{A 1}, c _{A 2}, c _{B 1} и c _{B 2}, и выполнить моделирование и проверку гипотез (например, ANOVA), как если бы и смещение, и дисперсия этих оценок были равны нулю (см., Например, Makipaa et al., 2017).В настройке на рис. 1A это приводит к ошибочному заключению, что среда A имеет меньшую насыщенность, чем среда B. Второй метод заключается в генерации нормализованной или разреженной выборки путем случайного отбрасывания считываний из всех выборок до тех пор, пока в каждой выборке не будет n _{A 1} считывает (количество считываний в наименьшей выборке), рисунок 1C. В результате получаются разреженные уровни богатства: c _{A 1}, cA2 ‘, cB1’ и cB2 ‘. Эти оценки затем используются для моделирования и проверки гипотез (см., Например, Arora et al., 2017). Это приводит к выводу, что среда A и среда B не имеют существенно различающихся богатств, а оценки богатства намного ниже фактического богатства каждой экосистемы (в оценках имеется существенная отрицательная систематическая ошибка), что запрещает сравнение богатства в разных экспериментах. . Кроме того, не вся информация, собранная по образцам, использовалась при сравнении.
Здесь я выступаю за третью стратегию: скорректируйте выборочное богатство каждой экосистемы, добавив к нему оценку количества ненаблюдаемых видов, оцените дисперсию в оценке общего богатства и сравните различия относительно этих ошибок (рис. 1D). .Этот вариант имеет преимущества использования всех наблюдаемых считываний, сравнения оценок фактического интересующего параметра (таксономическое богатство) и учета экспериментального шума. В случае, когда окружающая среда имеет равное богатство (рисунки 1E – H), этот подход правильно определяет равное богатство, даже если структуры численности различаются.
Параметры моделирования, наблюдаемые с ошибкой оценки, не является новым предложением: этот подход из области статистического метаанализа , где сравниваются результаты нескольких исследований, оценивающих одинаковую величину эффекта (Демиденко, 2004; Willis et al., 2016; Washburne et al., 2018). В метаанализе более крупным исследованиям необходимо придавать больший вес при определении общей величины эффекта, и это включается в метаанализ через меньшие стандартные ошибки в оценках величины эффекта. Аналогичным образом, при сравнении реакции различных групп лечения в клинических испытаниях, количество субъектов в каждой группе лечения учитывается при сравнении общего эффекта лечения. Корректировка размера выборки при сравнении различных групп наблюдений без отбрасывания данных широко распространена в науке, и отбрасывание данных для поправки на неравные размеры выборки является исключением.Стратегия, описанная здесь для моделирования богатства после корректировки на отсутствующие виды, корректирует как систематическую ошибку, так и дисперсию, тем самым учитывая различия в размерах библиотек и неполные микробные исследования.
Хотя здесь обсуждается пример богатства, этот подход к оценке и сравнению альфа-разнообразия с использованием коррекции смещения (включая ненаблюдаемые таксоны) и корректировки дисперсии (модель ошибки измерения) может применяться к любой метрике альфа-разнообразия. Однако оценка богатства имеет хорошо изученную статистическую литературу, и существуют средства оценки богатства, адаптированные к данным микробиома (см. Bunge et al., 2014 для обзора). То же самое не относится к другим показателям альфа-разнообразия. Например, оценки таксономического богатства Chao-Bunge (Chao and Bunge, 2002) и отрывные (Willis and Bunge, 2015) обеспечивают оценки дисперсии, учитывают ненаблюдаемые таксоны и не слишком чувствительны к подсчету одиночных особей (количество видов наблюдал один раз). Напротив, оценка энтропии с поправкой на охват индекса Шеннона (Chao and Shen, 2003) дает оценки дисперсии и учитывает ненаблюдаемые таксоны, но чрезвычайно чувствительна к количеству одиночных особей, которое часто трудно определить в исследованиях микробиома.Хотя оценка альфа-разнообразия микробиомов является активной областью исследований в статистике (Arbel et al., 2016; Zhang and Grabchak, 2016; Willis and Martin, 2018), остаются многие особенности микробных экосистем (например, перекрестные помехи между образцами и пространственными данными). организация микробов), которые еще не включены в статистическую методологию оценки альфа-разнообразия. Несмотря на это, оценки альфа-разнообразия, которые учитывают ненаблюдаемые таксоны и предоставляют оценки дисперсии, намного предпочтительнее как дополнительных, так и разреженных оценок, которые не учитывают ненаблюдаемые таксоны и не предоставляют оценки дисперсии.
4. Обсуждение
Подключаемые модули оценки многих индексов альфа-разнообразия (включая богатство и разнообразие Шеннона) имеют отрицательное смещение для параметра альфа-разнообразия окружающей среды, то есть они недооценивают истинное альфа-разнообразие (Lande, 1996). Попытка решить эту проблему, используя разрежение, на самом деле вызывает большую предвзятость. Иногда это оправдывается утверждением, что разреженные оценки одинаково смещены. Однако в целом это не так, потому что окружающая среда может быть идентичной в отношении одного показателя альфа-разнообразия, но различные структуры численности будут вызывать разные смещения при разрежении.Например, на рис. 1E показаны две среды с разной структурой изобилия, но равным богатством; разрежение создает ложное впечатление неравного богатства (см. также Lande et al., 2000). Таким образом, как богатство образцов, так и их разреженное богатство обусловлены артефактами эксперимента (размером библиотеки), а не чисто структурой микробного сообщества. Чтобы сделать значимые выводы обо всем микробном сообществе, необходимо сделать поправку на неисчерпаемый отбор проб с использованием статистически мотивированных оценок параметров альфа-разнообразия.Чтобы сделать значимые выводы относительно сравнения микробных сообществ, необходимо использовать модели ошибок измерения для корректировки неопределенности в оценке альфа-разнообразия.
Недавно утверждалось, что изучение микробного разнообразия без контекста отвлекает нас от понимания экологических механизмов (Shade, 2016). К этой критике я добавляю, что неправильное применение статистических инструментов подрывает многие анализы альфа-разнообразия. Я призываю микробных экологов использовать оценки альфа-разнообразия, которые учитывают ненаблюдаемые виды, и использовать дисперсию оценок в моделях ошибок измерения для сравнения разнообразия экосистем.
Авторские взносы
AW написал рукопись и провел анализ данных.
Финансирование
AW поддерживается стартовыми фондами, предоставленными Департаментом биостатистики Вашингтонского университета и Национальными институтами здравоохранения (R35GM133420).
Конфликт интересов
Автор заявляет, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.
Благодарности
Эта статья основана на материалах курса, представленных автором в Морской биологической лаборатории на курсе STAMPS в 2013, 2014, 2015, 2016, 2017 и 2018 годах. Автор благодарен Берри Брози, MBL, руководителям курса STAMPS. , и участникам STAMPS за бесчисленные дискуссии на эту тему. Автор также благодарит Тею Уитман и двух рецензентов за многие продуманные предложения по рукописи. Эта рукопись была выпущена в виде препринта на сайте bioRxiv (Willis, 2017).
Список литературы
Арбель, Дж., Менгерсен, К., и Руссо, Дж. (2016). Байесовская непараметрическая зависимая модель для частично воспроизводимых данных: влияние разливов топлива на видовое разнообразие. Ann. Прил. Стат. 10, 1496–1516. DOI: 10.1214 / 16-AOAS944
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Arora, T., Seyfried, F., Docherty, N.G., Tremaroli, V., le Roux, C.W., Perkins, R., et al. (2017). Микробиота, связанная с диабетом, у крыс fa / fa модифицируется с помощью обходного желудочного анастомоза по Ру. ISME J. 11, 2035–2046. DOI: 10.1038 / ismej.2017.70
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Бунге, Дж., Уиллис, А., и Уолш, Ф. (2014). Оценка количества видов в исследованиях микробного разнообразия. Annu. Rev. Stat. Прил. 1, 427–445. DOI: 10.1146 / annurev-statistics-022513-115654
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чао, А., и Шен, Т.-Дж. (2003). Непараметрическая оценка индекса разнообразия Шеннона при наличии в выборке невидимых видов. Environ. Ecol. Стат. 10, 429–443. DOI: 10.1023 / A: 1026096204727
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Фишер Р. А., Корбет А. С. и Уильямс К. Б. (1943). Связь между количеством видов и количеством особей в случайной выборке из популяции животных. J. Anim. Ecol. 12:42. DOI: 10.2307 / 1411
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ланде, Р. (1996). Статистика и разделение видового разнообразия и сходства между несколькими сообществами. Oikos 76, 5–13. DOI: 10.2307 / 3545743
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Ланде Р., Де Вриз П. Дж. И Уолла Т. Р. (2000). Когда кривые накопления видов пересекаются: последствия для ранжирования разнообразия с использованием небольших выборок. Oikos 89, 601–605. DOI: 10.1034 / j.1600-0706.2000.8.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Макипаа Р., Раджала Т., Шигель Д., Ринне К. Т., Пеннанен Т., Абрего Н. и др. (2017).Взаимодействие грибных сообществ, населяющих почву и мертвую древесину, при гниении бревен ели европейской. ISME J. 11, 1964–1974. DOI: 10.1038 / ismej.2017.57
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Мак-Мерди, П. Дж., И Холмс, С. (2014). Не тратьте зря, не хотите: почему недопустимо разрежение данных микробиома. PLoS Comput. Биол. 10: e1003531. DOI: 10.1371 / journal.pcbi.1003531
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Шеннон, К.Э. (1948). Математическая теория коммуникации. Bell Syst. Tech. J. 27, 379–423. DOI: 10.1002 / j.1538-7305.1948.tb01338.x
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Уошберн, А. Д., Мортон, Дж. Т., Сандерс, Дж., Макдональд, Д., Чжу, К., Оливерио, А. М. и др. (2018). Методы филогенетического анализа данных микробиома. Nat. Microbiol. 3: 652. DOI: 10.1038 / s41564-018-0156-0
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Вайс, С., Xu, Z. Z., Peddada, S., Amir, A., Bittinger, K., Gonzalez, A., et al. (2017). Стратегии нормализации и дифференциальной численности микробов зависят от характеристик данных. Микробиом 5:27. DOI: 10.1186 / s40168-017-0237-y
PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar
Уиллис, А. Д., Бунге, Дж., И Уитмен, Т. (2016). Улучшенное обнаружение изменений в видовом богатстве в разнообразных микробных сообществах. J. R. Stat. Soc. C Прил. Стат. 66, 963–977. DOI: 10.1111 / rssc.12206
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Уиллис, А. Д., Мартин, Б. Д. (2018). Дивнет: оценка разнообразия сетевых сообществ. bioRxiv 1–23. DOI: 10.1101 / 305045
CrossRef Полный текст | Google Scholar
Чжан З., Грабчак М. (2016). Энтропийное представление и оценка индексов разнообразия. J. Непараметр. Стат. 28, 563–575. DOI: 10.1080 / 10485252.2016.11
CrossRef Полный текст | Google Scholar
29 Ключевые статистические данные Tesla для экологичного водителя (2021 г.)
После ухабистого старта с первым Tesla Roadster (дебютировавший в 2008 году) Tesla сумела стать крупнейшим в мире производителем электромобилей (EV) — согласно последней статистике Tesla — и достигла ранее невообразимых высот.Тем не менее, как удалось Илону Маску, генеральному директору Tesla Motors, и его команде экспертов превратить «едва начавшийся научный эксперимент» в компанию с многомиллиардным оборотом?
В статье ниже мы поделимся последними данными об этом всемирно известном производителе электромобилей, включая данные о различных моделях автомобилей (Model X, S и т. Д.), Такие как цена, время автономной работы, доля рынка и многое другое.
Нравится то, что вы слышите? Тогда пристегните ремень безопасности и наслаждайтесь поездкой!
Топ 10 увлекательных Tesla Statistics , которые вам нужно знать
В августе 2020 года рыночная капитализация Tesla достигла 270 миллиардов долларов.
Tesla — мировой лидер по продажам электромобилей с долей рынка 18%.
Tesla превзошла миллионную отметку произведенного автомобиля 10 марта 2020 года.
В 2019 году в компании работало 48 016 человек.
60% составила общая доля рынка продаж электромобилей Tesla Model 3 в 2018 году.
Model 3 — наименее дорогая модель Tesla с базовой ценой всего 36 200 долларов США и комиссией в размере 1200 долларов США.
Внедорожник Model X — самая дорогая модель Tesla с базовой ценой 81 190 долларов.
В 2019 году выручка компании выросла примерно до 24,6 млрд долларов.
Зарядка Tesla до 100% занимает около 6–12 часов в зависимости от модели и рассматриваемого зарядного устройства.
Целевой рынок Tesla — это верхний средний класс (80 000 долларов + семейный доход).
Общая статистика и факты о Tesla
1. Когда была основана Tesla? В 2003 году, начале нового тысячелетия.
(тесла)
А именно, в 2003 году группа инженеров намеревалась доказать, что электромобили могут быть лучше, чем бензиновые — отсюда и родилась Tesla.
Более того, сегодня компания выходит за рамки электромобилей и производит продукты для хранения и экологически чистой энергии.
2. В августе 2020 года рыночная капитализация Tesla достигла 270 миллиардов долларов.
(CarAndDriver) (Statista)
278 миллиардов долларов к концу месяца, что делает Tesla самым прибыльным автопроизводителем в мире.
Благодаря этому Илон Маск — владелец Tesla — стал сантибиллионером с чистым капиталом более 100 миллиардов долларов; неплохо для компании, которая когда-то была частью 30 миллионов стартапов в США.
3. Буква «Т» на носу автомобиля обозначает поперечное сечение электромотора.
(Business Insider)
После запроса подписчиков в Твиттере о значении логотипа Tesla Илон Маск объяснил, что логотип Tesla обозначает один из полюсов ротора двигателя, который похож на букву «T.» Точно так же линия над буквой «Т» представляет секцию статора.
4. Tesla — мировой лидер по продажам электромобилей с долей рынка 18%.
(HTAuto)
Для сравнения: крупнейший автопроизводитель в мире — Volkswagen — имеет долю рынка электромобилей всего 6%, что составляет лишь треть от общей доли рынка Tesla.
5. Первая модель Tesla, Roadster, была полной катастрофой.
(Дорога и трасса)

Первая в мире модель Tesla нацелена на экологически сознательных американских потребителей, заинтересованных в автомобилях высокого класса. Однако, как сказал Джереми Кларксон, ведущий британского телешоу Top Gear , «», «это едва проводимый научный эксперимент.”

Фактически, Tesla потребовалось больше года, прежде чем она начала получать прибыль с каждого проданного родстера.

6. Модель S может пробежать около 400 миль без подзарядки.
(Barron’s) (Engadget)
Теслас берет бензин? Нисколько. Для работы электромобилей не требуется ископаемое топливо. Вместо этого в работе этих автомобилей используются литий-ионные аккумуляторы (например, те, которые используются в наших смартфонах и ноутбуках); с той лишь разницей, что эти аккумуляторы очень полезны!
7.10 марта 2020 года Tesla превысила миллионную отметку произведенного автомобиля.
(внутри ЭВ)
1000000-м произведенным автомобилем знаменитого автопроизводителя была модель Y. Кроме того, было подсчитано, что в следующем месяце бренд также превысил миллионную продажу автомобиля.
8. В 2019 году в компании работало 48 016 человек.
(статистика)
Сколько сотрудников у Tesla? По последним данным, около 50 тысяч.
Кроме того, компании пришлось открыть три новых завода по производству литий-ионных и электромобилей — Gigafactory 1 (Рино, Невада, 2016 г.), Gigafactory 2 (Буффало, Нью-Йорк, 2017 г.) и Gigafactory 3 (Шанхай, Китай), чтобы идти в ногу с растущими потребностями и ускорять производственный процесс.
9. Новый Tesla Roadster станет одним из самых быстрорастущих автомобилей, разгоняясь до 60 миль в час за рекордные 1,9 секунды.
(тесла)
Не только это, но и последние факты о Tesla также показывают, что новый Roadster будет иметь невероятный запас хода в 620 миль и сможет развивать максимальную скорость более 250 миль в час.
10. В третьем квартале 2020 года Tesla зарегистрировала только одно происшествие на каждые 4,59 миллиона миль, проеханных с включенным автопилотом.
(тесла)
Более того, на каждые 2,42 миллиона миль, проведенных с включенными функциями активной безопасности (без использования автопилота), приходилось одно происшествие.
Следовательно, согласно этой статистике, автомобили Tesla являются одними из самых безопасных на планете. Фактически, данные об авариях Tesla выглядят еще более впечатляющими в сочетании с последними данными NHTSA — в среднем только в США автомобильная авария происходит каждые 479 000 миль пробега.
11. Модель 3 имеет наименьшую вероятность травм (5.7%) любого транспортного средства, прошедшего испытания NHTSA, с оценкой безопасности 0,38.
(тесла)
Аналогичным образом, Model S и Model X занимают второе и третье место (с 6,3% и 6,5% соответственно), когда речь идет о безопасности транспортных средств, согласно NHTSA.
Статистика продаж Tesla — Выручка и стоимость компании
12. 60% составила общая доля рынка продаж электромобилей Tesla Model 3 в 2018 году.
(статистика)
В том году на внутреннем рынке было продано целых 140 000 моделей.
13. Tesla составила почти 80% всего рынка электромобилей США в 2019 году.
(Статиста) (Статиста)
С другой стороны, доля рынка в продажах автомобилей на внутреннем рынке (включая бензиновые) составляла всего 1,3%.
14. Цена Tesla Roadster 2020 года будет начинаться с 200 000 долларов.
(CarBuzz)
Кроме того, будет модель Founders Series с базовой ценой 250 000 долларов, которую вы можете зарезервировать еще на 50 000 долларов.
15. К 2026 году мировой рынок электромобилей достигнет умопомрачительных 567 миллиардов долларов.
(статистика)
Другими словами, ожидается, что среднегодовой темп роста рынка в этот период составит 15,6%.
Более того, акции Tesla составляют 18% всех мировых продаж, что делает эту марку, производящую электромобили, важным игроком на мировом рынке.
16. Model 3 — наименее дорогая модель Tesla с базовой ценой всего 36 200 долларов США и комиссией в размере 1 200 долларов США.
(Motor Trend)
Какой самый дешевый Tesla, спросите вы? Ну, конечно же, стандартная линейка Model 3!
Тем не менее, модель Standard Range Plus поставляется с некоторыми дополнительными преимуществами (в первую очередь, с увеличенным диапазоном батарей) по цене 39 190 долларов.
Более того, цена модели Long Range немного выше (от 48 190 долларов США), тогда как модель Performance с быстрым ускорением (дальность 322 мили) стоит 56 190 долларов США.
17. «Роскошная» Model S обойдется вам в 76 190 долларов.
(Motor Trend)
Сколько стоит Tesla, в основном зависит от варианта автомобиля.
Например, вышеупомянутый ценник относится исключительно к базовой версии, тогда как вариант Performance будет стоить вам 93 190 долларов. Тем не менее, за эту цену вы получаете дополнительные преимущества, такие как сверхлегкий спойлер из углеродного волокна и ускорение 0–60 миль в час менее чем за 2,4 секунды. Кредитные компании могут помочь вам реализовать вашу мечту.
18. Внедорожник Model X — самая дорогая модель Tesla с базовой ценой 81 190 долларов.
(Motor Trend)
Итак, сколько стоит Tesla, если вам нужен крем-де-ла-крем? Что ж, стандартный Long Range Plus имеет запас хода в 351 милю всего за 81 190 долларов.
Однако, если вы выберете модель Performance, обратите внимание, что максимальный запас хода упадет до 305 миль, а цена вырастет до 101 190 долларов.
Пакет Performance также включает в себя многочисленные улучшения интерьера, а за дополнительные 6500 долларов вы также можете получить шестиместную конфигурацию.
19.В 2019 году выручка компании выросла примерно до 24,6 миллиарда долларов.
(статистика)
Только в США общий доход Tesla составил около 12,65 миллиарда долларов. Вторым по величине регионом, приносящим доход для бренда, был Китай, где выручка составила чуть менее 3 миллиардов долларов.
20. 900,00 $ — текущая цена акций Tesla (на 25 января).
(Ежедневный вестник инвестора)
Аналогичным образом, это самый высокий уровень, который когда-либо был на фондовом рынке США (на данный момент).
Тем не менее, экспертные прогнозы акций Tesla и рыночные прогнозы указывают на тяжелые условия для производителя электромобилей в ближайшие годы; судя по тому, как конкуренты, такие как BMW, Daimler, Volkswagen, Ford, Tata и Xpeng Motors, улучшат свою игру, давая Tesla возможность потратить свои деньги.
21. Рыночная стоимость Tesla почти в 6 раз выше, чем у Toyota (второго по величине производителя автомобилей).
(MarketWatch) (MarketWatch)
Продажи Tesla на международном уровне выросли как в 2019, так и в 2020 году, что в значительной степени способствовало присвоению звания ведущего мирового производителя автомобилей.
Для сравнения: рыночная стоимость бренда электромобилей в настоящее время приближается к 900 млрд долларов, тогда как Toyota отстает с «чуть менее» 150 млрд долларов.
Tesla Tech Статистика и другие цифры
22. Зарядка Tesla до 100% занимает около 6–12 часов в зависимости от модели и рассматриваемого зарядного устройства.
(Enel X)
Сколько времени нужно, чтобы зарядить Tesla? По-разному.
Например, родстеру 2011 года требуется 2 штуки.5 часов с JuiceBox Pro 80, тогда как Long Range 2019 Model S занимает около 11 часов.
23. Полная зарядка Tesla Model S стоит 4,40 доллара за 100 миль (или 4,4 цента за милю).
(Солнечные обзоры)
Сколько именно стоит зарядить Tesla? Что ж, исходя из расходов на электроэнергию — 13 центов за кВтч (по состоянию на апрель 2020 года) — и эффективности зарядки 85%, аккумулятор на 100 кВтч моделей Model X и S может быть полностью заряжен примерно за 15,29 доллара США.
24.Гарантия на аккумулятор Tesla составляет 8 лет.
(Покупатель автомобиля за наличные)
Тем не менее, он может прослужить дольше и деградация не произойдет сразу. Согласно последним статистическим данным Tesla, средний автомобильный аккумулятор Tesla может проехать около 500000 миль до того, как разрядится.
Таким образом, литий-ионные батареи Tesla должны быть заменены где-то при пробеге 300 000 и 500 000 миль; для новой батареи Model 3 требуется от 3000 до 7000 долларов.
25. Средний владелец Model X имеет годовой семейный доход в размере 143 177 долларов.
(CleanTechnica)
Последние демографические данные Tesla также подчеркивают, что средний возраст владельца Tesla Model X составляет 52 года, тогда как средний возраст владельца Model S составляет 54 года. Наконец, у Model 3 самый молодой средний возраст из трех — 46 лет. возраста.
26. У Model X самый высокий процент женщин-владельцев — 29%.
(CleanTechnica)
Напротив, 71% указанной модели принадлежит мужчинам, и демографические данные других клиентов Tesla указывают на аналогичные тенденции.Точнее, 77% мужчин владеют Model S, в то время как 23% женщин делают то же самое.
Для Модели 3 разрыв еще больше: мужчины владеют 84%, а женщины — всего 16%.
27. Целевой рынок Tesla — это верхний средний класс (80 000 долларов + семейный доход).
(тесла)
Целевой рынок Tesla в 2019 году состоял из клиентов в возрасте от 30 до 60 лет. В частности, это пользователи, заботящиеся об окружающей среде, которым нужна доступная роскошь с отличной безопасностью.
28.В 2019 году в Европе по продажам электромобилей доминировала модель 3.
(CleanTechnica)
С 95 247 моделями, проданными с января по декабрь, Tesla доминировала на рынке электромобилей Старого континента.
Если посмотреть на продажи Tesla по странам в 2019 году, Model 3 показала невероятные результаты в Нидерландах (29 922 продаж), за ней следует Hyundai Kona EV (5526).
29. Приложение TeslaFi позволяет узнать о деградации аккумулятора, зарядке, эффективности вождения и многом другом.
(Автомобиль и водитель)
Приложение TeslaFi, разработанное третьей стороной, предоставляет подробную информацию; к большому удовольствию энтузиастов Tesla во всем мире.А именно, специальное приложение статистики Tesla, которое может похвастаться такими функциями, как местоположение в реальном времени, температура в салоне и скорость, далеко не так подробно, как это стороннее приложение.
Часто задаваемые вопросы
Какой процент рынка у Tesla?
(HTAuto) (Statista) (Statista)
Что касается глобальных продаж электромобилей, по состоянию на октябрь 2020 года Tesla занимает твердую долю рынка в 18%; огромное преимущество перед другими автомобильными гигантами, такими как Volkswagen, Toyota, Nissan, Hyundai и Volvo.
Если говорить об общих продажах автомобилей в США, доля рынка компании по производству электромобилей составила 1,3%. Аналогичным образом, в 2019 году доля Tesla на рынке электромобилей составила 80%.
Сколько Tesla в дороге?
(Статиста) (Статиста)
Дать точное число невероятно сложно. Однако, если посмотреть на данные за 2019 год, мировые поставки Tesla достигли от 367000 до 368000 автомобилей в год.
Только с января по сентябрь известному автопроизводителю в 2020 году удалось отгрузить около 320000 автомобилей.
Сколько Tesla было продано из всего?
(внутри ЭВ)
Согласно нескольким источникам, бренд выпустил свой миллионный автомобиль 10 марта 2020 года, и, по оценкам, в следующем месяце общие продажи превысили миллионную отметку.
Точнее, мировые продажи на конец первого квартала 2020 года превысили 990 000 единиц.
Кроме того, 1000000-й автомобиль был Model Y. Это означает, что компания Илона Маска является первым производителем электромобилей , достигшим миллионной отметки продаж.Nissan — японский гигант — достиг всего полумиллиона.
Сколько автомобилей Tesla продала в 2019 году?
(статистика)
Как упоминалось ранее, всемирно известный бренд электромобилей продал в этом году от 367 000 до 368 000 автомобилей.
Заключение Траектория роста
Tesla — не что иное, как чудо, учитывая, что самой компании всего 17 лет (на момент написания этой статьи). Стать лидером автомобильной отрасли в любом сегменте — это огромное достижение, и Tesla справилась с этим и оставила своих конкурентов далеко позади (а некоторые из них имеют более чем столетний опыт работы в отрасли).
Действительно, эти статистические данные Tesla говорят сами за себя и показывают многообещающее будущее для этого производителя автомобилей, который, скорее всего, сыграет ключевую роль в трансформации автомобильной промышленности и переходе от ископаемого топлива к чистой энергии.
Источники:
Бывший глава турецкой статистики, ставший политиком, сомневается в данных Eco
Турецкие экономические данные «оторваны от реальности», а чиновники статистики выбраны за их лояльность правительству, а не за заслуги, по словам бывшего главы бюро, который теперь является оппозиционным политиком .
«Когда вы вмешиваетесь в данные, вы идете по греческому пути», — сказал Бирол Айдемир в телефонном интервью во вторник, имея в виду искаженный учет государственных финансов Греции, который спровоцировал кризис еврозоны в 2009 году. был нарушен, не может действовать объективно ».
Айдемир был процитирован в отдельном интервью газете Sozcu как заявивший, что национальные данные о росте, занятости и инфляции «сомнительны».”
Несмотря на то, что TurkStat отказался от конкретных комментариев по поводу обвинений Айдемира, в прошлом он отклонял критику оппозиции, заявляя, что его система проверок делает невозможным изменение данных кем-либо. В нем говорится, что процедуры бюро регулярно проверяются европейским агентством Eurostat.
Айдемир, возглавлявший TurkStat с 2011 по 2016 год, стал соучредителем оппозиционной партии Дева, возглавляемой бывшим царем экономики Турции Али Бабаджаном. Он отказался обсуждать, как TurkStat конкретно изменяет собираемые данные.
Covid Criticism
Обвинения отражают общественное мнение, по крайней мере, по ценам. В опросе, проведенном Metropoll в июне, около трети респондентов заявили, что реальный уровень инфляции был выше 30%, в отличие от 11,4%, объявленных в этом месяце. Только около 15% заявили, что официальная цифра верна.
Падение доверия к турецким данным последовало за переходом к исполнительной власти в 2018 году, когда власть сосредоточилась в руках Реджепа Тайипа Эрдогана, сказал Айдемир.
Представитель Минфина и Минфина также отказался комментировать претензии.
Турция закрыла большую часть своей экономики с введением комендантского часа вскоре после подтверждения первого случая коронавируса в марте. Политики представили масштабную программу стимулирования для смягчения воздействия на экономическую активность, постепенно открывая экономику с середины лета.
Туризм пострадал, десятки миллиардов долларов дохода были потеряны в то время, когда Турции остро требовалась иностранная валюта для пополнения резервов.