natgillin/translations-raw huggingface dataset:
The second aim of this study is to analyse with economic models, access pricing between operators and how it effect their pricing strategies, firm profit and consumer utilities.
Toiseksi on tarkoitus analysoida verkkojen välistä pääsyhinnoittelua sekä hinnoittelua ja puhelutariffien vaikutusta operaattoreiden tuloihin, kuluttajien hyötyihin ja sosiaaliseen hyvinvointiin.
An extensive form game was used analyse the different access prices with different tariffs.
Pääsyhinnoittelua ja puhelutariffeja tarkastellaan ekstensiivisen muodon peliasetelmassa.
Statistical multilevel methods were used.
Pääasiallisina analyysimenetelminä käytettiin tilastollisia monitasomenetelmiä.
Data were individual level register data, representative of the Finnish population (11% sample), linked to information on urban regions.
Aineistona oli yksilötason tietoja sisältävä Suomen väestöä edustava rekisteriaineisto (11 prosentin väestöotos), johon yhdistettiin kaupunkiseutukuntia kuvaavia tietoja.
Social exclusion in Finnish urban regions : area differences and effects of the social environment in the 1990's
Huono-osaisuus Suomen kaupunkiseutukunnissa: alue-erot ja sosiaalisen ympäristön vaikutukset 1990-luvulla
The aims of the study where 1) to assess the prevalence of several indicators of social exclusion during the 1990's, 2) to look at regional differences and to find out whether these differences could be explained with different regional socio-demographic population structures, 3) to find out how some characteristics of regions were associated with risks of exclusion and 4) to find out whether these associations were different among those who suffered from long-term unemployment during the economic recession of the 1990's than among others.
Tutkimuksessa selvitettiin 1) millainen tutkimuskohortin tilanne oli erilaisia huono-osaisuuden mittareita käytettäessä 1990-luvun eri vaiheissa ja miten lama-aikana koettu pitkäaikaistyöttömyys vaikutti myöhempiin huono-osaisuusriskeihin, 2) millaisia olivat kaupunkiseutukuntien väliset erot huono-osaisuusriskien yleisyydessä ja missä määrin erot johtuivat seutukuntien erilaisista väestörakenteista eli siitä, että seutukunnissa asuu sosiodemografisilta ominaisuuksiltaan erilaisia ihmisiä, 3) miten kaupunkiseutukuntien ominaisuudet, erityisesti sosiaalista ympäristöä kuvaavat tekijät, olivat yhteydessä yksilöiden huono-osaisuusriskeihin sekä 4) olivatko yhteydet erilaisia lama-aikana pitkäaikaistyöttömyyttä kokeneiden joukossa kuin muiden joukossa.
The results contribute to the knowledge on the area effects of urban regions and especially on the effects of social environments on individual well-being.
Tutkimuksen tulokset antoivat lisätietoa laajempia alueyksiköitä koskevista aluevaikutuksista Suomessa ja erityisesti sosiaalisen ympäristön vaikutuksista: kaupunkiseutujen sosiaalisella ympäristöllä näyttää olevan vaikutusta ihmisten hyvinvointiin.
Measures of social environment included unemployment level, level of urbanization, voting turnout and family cohesion.
Pääasiallisina sosiaalisen ympäristön mittareina käytettiin työttömyysasteella mitattua deprivaatioastetta, kaupungistuneisuusastetta, äänestysaktiivisuudella mitattua osallistumisastetta sekä perherakenteen kiinteyttä kuvaavaa perhekoheesio-muuttujaa.
Measures of social exclusion included long-term unemployment, living without a family, separating from the partner, low income, changing the housing tenure from owning to renting, dying, and measures combining some of the aforementioned variables.
Huono-osaisuusriskien mittareina käytettiin yksilöiden pitkäaikaistyöttömyyttä, perheettömyyttä, parisuhteesta eroamista, tuloköyhyyttä, omistusasunnosta luopumista, kuolemaa sekä näistä muodostettuja yhdistelmämittareita.
Low regional level of unemployment, high level of urbanization and low levels of voting turnout and family cohesion were associated with higher risk of social exclusion in most measures.
Kun yksilöiden sosiodemografisten ominaisuuksien vaikutukset oli vakioitu, seutukunnan pieni työttömyysaste, suuri kaupungistuneisuusaste, pieni osallistumisaste ja vähäinen perhekoheesion taso vaikuttivat eri muuttujilla mitattuja huono-osaisuusriskejä lisäävästi.
Those suffering from long-term unemployment during the recession were in a higher risk of social exclusion later on compared to others, and this difference was not explained by their more disadvantaged socio-economic background.
Tulosten mukaan lamavuosina 1993-1994 pitkäaikaistyöttömyyttä kokeneilla oli myöhemmässä vaiheessa selvästi muita suuremmat huono-osaisuusriskit, eikä tämä johtunut lamatyöttömien erilaisista sosiodemografisista taustaominaisuuksista, jotka voisivat johtaa huono-osaiseksi valikoitumiseen näistä syistä.
The study looked at the prevalence and area differences in social exclusion in Finnish urban regions and aimed to find out whether characteristics of these regions had an effect on working-age individuals' risks of social exclusion in the end of the 1990's.
Tutkimuksessa tarkasteltiin huono-osaisuuden ilmenemistä ja alue-eroja sekä huono-osaisuuteen yhteydessä olevia yksilö- ja aluetason tekijöitä Suomessa 1990-luvulla.
Different socioeconomic population structures explained a part of the observed area differences in some outcomes while in other outcomes the area differences became more pronounced after adjusting for the population structure.
Seutukuntien väestörakenteiden erot selittivät osan näillä mittareilla havaituista alue-eroista.
The area differences thus seemed to be connected with regional characteristics other than population structures.
Alue-erot huono-osaisuuden yleisyydessä eivät siis selittyneet väestörakenteilla, jolloin niiden voidaan päätellä riippuvan myös joistakin alueellisista tekijöistä.
The effects of these regional social characteristics were larger on those long-term unemployed during the recession than on others.
Sosiaalisen ympäristön ominaisuudet vaikuttivat kuitenkin enemmän huono-osaisuusriskeihin lama-ajan pitkäaikaistyöttömien kuin muiden joukossa, ja osin vaikutuksia havaittiin vain lamatyöttömien ryhmässä, jolloin aluetekijöillä voidaan sanoa olevan vaikutuksia erityisesti yhteiskunnan haavoittuvampiin jäseniin.
The Welfare Effects of Privatisation in Transitional Economies
Yksityistämisen hyvinvointivaikutukset siirtymätalousmaissa
Also, these countries have relatively high unemployment rates compared to countries with higher inequality.
Näissä maissa on myös työttömyysaste ollut suhteessa korkeampi kuin maissa, joissa on suuremmat tulonjakoerot.
Privatisation policies that maximise productivity gains of individual enterprises do not necessarily lead to a maximisation of aggregate welfare.
Yksityistämispolitiikka, joka maksimoi yksittäisten yritysten tuottavuutta ei välttämättä johda parhaaseen mahdolliseen hyvinvointiin koko kansantalouden kannalta.
This paper also gives empirical evidence for the arguments in the case with endogenous restructuring.
Tutkielmassa esitetään myös empiirisiä todisteita johtopäätöksistä endogeenisen uudelleenjärjestelyn tapauksessa.
If the speed of restructuring - in other words the speed in which state- owned enterprises shed labour - is given, inequality leads to a larger equilibrium unemployment.
Jos uudelleenjärjestelyn aste - eli se miten nopeasti valtion omistamat yritykset irtisanovat työvoimaansa - on annettu, suuremmat tulonjakoerot johtavat suurempaan tasapainotyöttömyyteen.
The impact of inequality on the equilibrium rates of restructuring and unemployment depend on whether restructuring is exogenous or endogenous.
Tulonjakoerojen vaikutus uudelleenjärjestelyn asteen ja työttömyyden tasapainoon riippuu siitä, ovatko uudelleenjärjestelypäätökset eksogeenisia vai endogeenisia.
As in the first model the employees face a trade-off between an increase in wages in the private sector and safe employment in the public sector.
Aivan kuten tutkielman ensimäisessä osassa työntekijöillä on vaihtoehtona joko palkkojen kasvu yksityisellä sektorilla tai varma työllistyminen julkisella sektorilla.
The main idea is to examine the impact of inequality first of all on aggregate welfare and secondly on restructuring decisions and growth.
Pääasiallisena tarkoituksena on analysoida epätasaisen tulonjaon vaikutuksia ensinnäkin talouden kokonaishyvinvointiin ja toiseksi kasvuun sekä päätöksiin yritysten uudelleenjärjestelystä.
A sample of eighteen transitional economies shows that countries with relatively low income inequality have proceeded faster in enterprise reforms.
Kahdeksantoista siirtymätalousmaan otoksesta voidaan todeta, että maat, joissa on pienemmät tulonjakoerot ovat edenneet nopeammin yritysten uudistamisessa.
The second part of this paper provides a special form of a typical transition economics model that analyses the interactions between unemployment and the decisions of enterprises in transitional economies.
Tutkielman toisessa osassa esitellään siirtymätalousteorialle tyypillinen malli, jossa analysoidaan työttömyyden ja yritysten päätöksenteon välistä vuorovaikutusta.
This thesis provides an analysis of the welfare impact of privatisation in former command economies.
Tässä lisensiaattitutkielmassa arvioidaan yksityistämisen hyvinvoimtivaikutuksia entisissä suunnitelmatalousmaissa.
In the first part of the paper different utility functions of enterprise managers and owners are analysed in a model with given ownership structures.
Tutkielman ensimmäisessä osassa tutkitaan yrityksen omistajien ja managereiden hyötyfunktioita mallissa, jossa omistusrakenteet ovat eksogeenisia eli annettuja.
The conclusion with endogenous restructuring is that inequality is a major obstacle for restructuring.
Uudelleenjärjestelyn ollessa endogeenista johtopäätös on, että tulonjakoerot ovat merkittävä este yrityksen päätöksille uudelleenjärjestelystä.
Instead of constant average production in state and private firms an AK growth model is used, in which inequality leads to a decrease in investments and growth.
Malli poikkeaa tähän asti esitetyistä teorioista siten, että yrityksen vakioisen keskimääräisen tuottavuuden sijaan käytetään AK-kasvumallia, jossa tulonjakoerot johtavat investointien ja siten kasvun pienenemiseen.
Economies with large inequality end up with slower restructuring speed and smaller unemployment in their equilibrium transition path.
Sellaisissa talouksissa, joissa tulonjakoerot ovat suuret, on pienempi tasapainotyöttömyys ja niiden yritysreformit ovat hitaampia siirtymävaiheen aikana.
However, in the empirically more realistic case the speed of restructuring is affected by the decisions made by enterprise workers.
Käytännössä kuitenkin yrityksen työntekijät vaikuttavat päätöksiin uudelleenjärjestelystä.
The conclusion is that an increase in unemployment during enterprise restructuring leads to a trade-off between efficiency and inequality.
Ensimmäisen mallin johtopäätös on, että työttömyyden kasvu yritysreformien aikana johtaa tilanteeseen, jossa yrityksen tuottavuus ja tasainen tulonjako ovat vaihtoehtoisia tavoitteita.
The data cover four main sectors of the Finnish economy: manufacturing, construction, trade and business services.
Aineisto kattaa neljä Suomen kansantalouden päätoimialaa: teollisuuden, rakentamisen, kaupan ja kokonaisuuden, joka koostuu liike-elämän palveluista.
The first part of the study contains an extensive survey of the literature.
Tutkimuksen ensimmäisessä osassa luodaan laaja katsaus olemassaolevaan kirjallisuuteen.
During the slump of the 1990s there was a sharp decline in job creation.
1990-luvun syvän laman aikana työpaikkojen syntymisasteessa tapahtui huomattavaa alenemista.
The results indicate that the underlying gross flows are large relative to net employment changes.
Tulosten mukaan bruttovirrat ovat suuria suhteessa työllisyyden nettomuutoksiin.
This means that the volume of simultaneous job creation and destruction (i.e. the heterogeneity of labour demand adjustment at the firm level) declined during the slump of the early 1990s and, as a consequence of this, the underlying 'structural change' among firms halted during the economic slowdown.
Havainto tarkoittaa sitä, että laman aikana samanaikainen työpaikkojen syntyminen ja häviäminen (eli työpanoksen sopeuttaminen heterogeenisuus yritystasolla) aleni, joten 'rakennemuutos' hidastui taloudellisen taantuman aikana.
The empirical part of the study investigates the underlying magnitudes and the fluctuations of gross job flows in the Finnish economy in terms of employees' education and experience, because the underlying heterogeneity of the labour force has been a severely neglected issue in the earlier literature on gross job flows.
Tutkimuksen empiirisessä osassa tarkastellaan bruttovirtojen tasoa ja kehitystä koulutus- ja työkokemusryhmittäin Suomessa, koska työvoiman heterogeenisuutta ei ole juurikaan huomioitu aiemmassa kirjallisuudessa.
Thus, the results give support to the view that employees with only basic education and the least experienced employees carried the heaviest burden of restructuring during the great depression of the early 1990s.
Tulokset antavatkin tukea näkemykselle, jonka mukaan heikoimmin koulutetut ja nuoret työntekijät kantoivat suurimman taakan rakennemuutoksesta laman aikana.
The gross job flows are calculated by applying longitudinal firm-level data based on Employment Statistics.
Bruttovirtoja tutkitaan käyttäen yritystasoista paneeliaineistoa, joka perustuu työssäkäyntitilastoon.
The job creation rate has been higher for employees with university degrees compared to employees with only basic education within manufacturing industries.
Työpaikkojen syntymisaste on ollut korkeampi korkeimmin koulutetuille verrattuna ainoastaan peruskoulutuksen hankkineisiin työntekijöihin teollisuudessa.
The study is about gross job flows in Finland.
Tutkimuksessa tarkastellaan bruttovirtoja Suomen työmarkkinoilla.
In addition, the highly educated employees in the Finnish economy had a much lower propensity to lose their jobs during a period of extreme economic contraction.
Lisäksi korkeimmin koulutettujen todennäköisyys menettää työpaikkansa oli huomattavasti alhaisempi laman aikana.
The underlying structural rate of job creation has also been more intensive for the least experienced employees compared to the population of the most experienced employees.
Työpaikkojen rakenteellinen syntymiaste on ollut myös korkeampi nuorille työntekijöille verrattuna ikääntyneisiin työntekijöihin.
Thus, the countercyclicality of job reallocation is not an apparent feature of Finnish gross job flows.
Työpaikkojen vaihtuvuusaste ei ole siten käyttäytynyt selkeän vastasyklisesti Suomessa.
However, the excess reallocation rate declined during the great depression of the 1990s across the applied education and experience groups in the Finnish economy.
Työpaikkojen ylimääräinen vaihtuvuusaste sitävastoin aleni laman aikana tutkimuksen kaikissa koulutus- ja työkokemusryhmissä.
The MORGAM Project is a large international follow-up study of the cardiovascular diseases and genetic risk factors.
MORGAM-projekti on suuri kansainvälinen sydän- ja verisuonitautien ja geneettisten riskitekijöiden seurantatutkimus.
The developments in computer technology over the last ten years have increased the efficiency of processing of large data sets and this has opened new opportunities for the statistical data analysis.
Suurten aineistojen käsittelyn tehokkuutta on nostanut viimeisen vuosikymmenen aikana tapahtunut tietokonetekniikan kehitys, joka on avannut uusia mahdollisuuksia tilastotieteellisen data-analyysin alueella.
The most studied depth-based method is the bagplot whose modification, the grouped bagplot, is introduced in this work.
Tutkituin syvyysmenetelmä on pussikuvio (the bagplot), jonka muunnelma, ryhmäpussikuvio (the grouped bagplot), esitetään tässä työssä.
The methods are compared using an interactive web application which was developed as a part of this work for researchers of the MORGAM Project.
Menetelmien vertailussa käytetään interaktiivista verkkosovellusta, joka kehitettiin osana tätä tutkielmaa työkaluksi MORGAM:in tutkijoille.
Also, large data are collected in longitudinal studies and by national health services and other government officials.
Lisäksi suuria epidemiologisia aineistoja syntyy laajoissa pitkittäistutkimuksissa sekä kansallisen terveydenhuollon ja viranomaisten keräämänä.
The graphical methods are applied using the data sets of the MORGAM Project.
Graafisia menetelmiä sovelletaan käytännössä MORGAM-projektin aineistoihin.
In this work the visualization of large data sets is discussed in terms of these two characteristics.
Tässä työssä suurten aineistojen visualisointia käsitellään näiden kahden ongelman näkökulmasta.
In this work the definition of a large data set is based on two typical characteristics of large data sets: A data set is large if plotting or computation times are long, or if plots have an extensive amount of overplotting.
Tässä tutkielmassa suuri aineisto on määritelty kahden suurille aineistoille tyypillisten ominaisuuden perusteella: Aineisto on suuri, jos aineiston prosessointiaika on pitkä tai aineistoa kuvatessa suurin osa pisteistä sijoittuu päällekkäin tai hyvin lähelle toisiaan.
Density-based methods are more well-known and more used than depth-based methods hence in this thesis the emphasis is on depth-based methods.
Tiheysmenetelmät ovat tunnetumpia ja käytetympiä kuin syvyysmenetelmät, joten tässä tutkielmassa painotus on syvyysmenetelmissä.
Specific methods has been developed for visualizing large data sets, since most of the traditional data analyzing tools are not necessarily efficient.
Suurten aineistojen visualisointia varten on kehitetty omia menetelmiä, sillä tavalliset graafiset menetelmät eivät välttämättä ole tehokkaita.
In epidemiology, especially studies of rare events in a population require large sample size.
Epidemiologiassa suuri otoskoko on edellytys erityisesti tutkittaessa harvinaisen tapahtuman esiintymistä populaatiossa.
The emphasis in this work is on visualizing large data sets in epidemiology.
Tämän tutkielman aiheena ovat suurten epidemiologisten aineistojen visualisointi.
The methods using depth define a depth value for each observation and visualize groups which are determined using the depth values.
Syvyysmenetelmät määrittelevät jokaiselle havainnolle syvyysarvon ja visualisoivat ryhmät, jotka muodostetaan syvyysarvojen perusteella.
On the other hand, the group comparison was more efficient with depth-based methods.
Toisaalta, syvyysmenetelmät ovat tehokkaampia ryhmien vertailussa.
Both approaches deal with overplotting by aggregating data into groups which are visualized instead of individual data points.
Molempien lähestymistapojen perustana on aineiston yhdistäminen ryhmiksi, jotka kuvataan yksittäisten havaintojen sijasta päällekkäisten havaintojen ongelman poistamiseksi.
Large data sets are discussed in a bivariate situation and added with one or two categorical variables.
Lisäksi tarkastellaan aineistoja, joissa on kahden jatkuvan muuttujan lisäksi yksi tai kaksi luokittelumuuttujaa.
On the other hand, the methods using density divide a two-dimensional plane into bins and analyze the data points separately in each bin.
Tiheysmenetelmät taas jakavat kaksiulotteisen tason osiin ja tarkastelevat havaintojen määrää erikseen jokaisessa osassa.
The user of the web application selects a data set to be analyzed and graphical methods to be used.
Sovelluksen käyttäjä valitsee analysoitavan aineiston ja graafiset menetelmät, jonka jälkeen sovellus muodostaa kuvat.
It was observed during the comparison of depth- and density-based methods, that the bimodality of a data set was detected only with density-based methods.
Vertailtaessa syvyys- ja tiheysmenetelmiä toisiinsa huomataan, että aineiston monihuippuisuuden havaitseminen onnistuu ainoastaan tiheysmenetelmiltä.
The comparison of the processing times of the methods showed that the methods using depth have longer processing times than the methods using density.
Lisäksi vertailtaessa menetelmien prosessointiaikoja huomataan, että tiheysmenetelmien prosessointiajat ovat lyhyempiä.
The visualization of large data sets is discussed with the graphical methods based on the concepts of depth and density.
Suurten aineistojen visualisointia käsitellään aineiston syvyyden (data depth) ja tiheyden käsitteisiin perustuvien menetelmien avulla.
This is due to the fact that when using depth-based methods the assumption is that the underlying data set is unimodal.
Tämä johtuu siitä, että syvyyden käsitteeseen liittyy oletus aineiston yksihuippuisuudesta.
Results of earlier studies have been conflicting and have not lead to firm conclusions.
Aiheesta tehtyjen aikaisempien tutkimusten tulokset ovat olleet ristiriitaisia.
With increasing number of subsequent primary cancers there is a growing concern to know how cancer patients survive with their subsequent cancer compared to those with their respective first cancer.
Tämän potilasjoukon kasvaessa on yhä kiinnostavampaa tietää, kuinka monisyöpäpotilaat selviytyvät uudesta primaarisyövästään verrattuna niihin potilaihin, jotka sairastavat samaa syöpää ensimmäisenä syöpänään.
Models are extensions and modifications to those proposed earlier for estimating relative and cause-specific survival of patients with a single cancer.
Uudet vaihtoehdot ovat laajennuksia ja mukaelmia malleista, joita käytetään arvioitaessa syöpäpotilaiden suhteellista (relative) ja syykohtaista (cause-specific) eloonjäämistä.
Survival estimates from cancer are compared between the models, and between a first and subsequent tumour of the same site.
Eloonjäämistä vertaillaan mallien välillä sekä saman syövän suhteen ensimmäisenä ja seuraajasyöpänä.
One reason for conflicting results might be a lack appropriate methodology as survival from subsequent cancer has usually not been adjusted for an extra hazard due to an underlying first cancer.
Ristiriitaisten tulosten taustalla saattaa olla käytettyjen analyysimenetelmien heikkous: Seuraajasyöpään liittyvää elinaikaennustetta arvioitaessa ei ole huomioitu taustalla olevan ensimmäisen syövän vaikutusta kuolleisuuteen.
The results show that survival from cancer as a first and subsequent tumour can be reliably assessed with the newly introduced models based either on the relative and cause-specific survival.
TULOKSET JA JOHTOPÄÄTÖKSET Eloonjäämistä ensimmäisen ja seuraajasyövän suhteen voidaan arvioida uusilla suhteelliseen ja syykohtaiseen eloonjäämiseen perustuvilla malleilla.
The assessment of survival from subsequent cancer raised a need for introducing new concepts, especially when survival of patients with their multiple cancers of the same site is concerned.
Toiseen syöpään liittyvän eloonjäämisen arvioiminen loi tarpeen luoda uusia käsitteitä, erityisesti kun kyse oli kahdesti samaan primaarisyöpään sairastuneista monisyöpäpotilaista: On pystyttävä arvioimaan eloon-jäämistä esim. rintasyövän suhteen sekä ensimmäisenä että seuraajasyöpänä.
The results also show that survival from cancer as a first and subsequent tumour may be dependent on the site of cancer and whether patients' cancers are of the same site or not.
Eloonjäämisennusteisiin ensimmäisen ja seuraajasyövän suhteen vaikuttavat mm. syövän sijainti ja se, onko monisyöpäpotilaalla kaksi samaa primaarisyöpää vai ei.
However, even with large population-based data, a lack of power often prevents the detection of modest differences in survival.
Voimakkaiden päätelmien teko on edelleen vaikeaa, sillä käytettävissä olevat väestöpohjaisetkin aineistot ovat toistaiseksi varsin suppeita.
This study presents four alternative models for estimating survival of patients with multiple cancers.
TAVOITE: MONISYÖPÄPOTILAIDEN ELINAIKAENNUSTEET MAHDOLLIKSI Väitöskirjassa esitellään neljä vaihtoehtoista tilastollista mallia, joilla monisyöpäpotilaiden eloonjäämistä voidaan arvioida ensimmäisen ja seuraajasyövän osalta.
Nevertheless, survival from a subsequent cancer is not usually different from that from a respective first cancer.
Seuraajasyöpään liittyvää eloonjäämistä ei tulisi arvioida, jollei taustalla olevaan ensimmäiseen syöpään liittyvää kuolleisuutta ole otettu huomioon.
Modelling survival of patients with multiple cancers
MONISYÖPÄPOTILAIDEN ELINAIKAENNUSTEET TAUSTA Yhä useammalla syöpäpotilaalla on diagnosoitu kaksi tai useampia primaarisyöpiä.