Wikipedia:Kandidaturen von Artikeln, Listen und Portalen

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Abkürzung: WP:KALP, WP:KEA

Auf dieser Seite werden Artikel nominiert und diskutiert, die möglicherweise exzellent oder lesenswert sind, sowie Listen oder Portale, die möglicherweise informativ sind. Während einer Kandidatur wird entschieden, ob sie eine entsprechende Auszeichnung verdienen.

Die Auszeichnungen sollen qualitativ hochwertiges Schreiben kennzeichnen und belohnen. Durch Nominierung und Abstimmung sollen Seiten gesammelt werden, die Leser leicht als überdurchschnittlich oder hervorragend identifizieren und Autoren sich zum Vorbild nehmen können. Sie sollen Mitarbeiter motivieren, auch noch den letzten Schritt zur Verbesserung eines Artikels, einer Liste oder eines Portals zu gehen, und ihnen dafür eine kleine Anerkennung der Community zukommen lassen. Bitte beachte beim Ausarbeiten von Kritik den Kritik-Knigge. Beachte ihn auch, wenn du auf Kritik antworten willst.

Artikel, die gezielt für lesenswert kandidieren, können auch unter Wikipedia:Kandidaten für lesenswerte Artikel eingetragen werden. Das Verfahren ist dort beschrieben. Kandidaturen für exzellente Bilder finden sich unter Wikipedia:Kandidaten für exzellente Bilder.

Vorgehen

Jeder kann einen Kandidaten zur Wahl stellen und sich an der Bewertung beteiligen. Wie du dafür vorgehst, erfährst du hier im Detail. Ein Review vor der Kandidatur ist empfehlenswert. Alle Benutzer, auch unangemeldete (IP-Benutzer), sind stimmberechtigt. Jeder hat ein Votum. Man stimmt ab, indem man seinen Diskussionsbeitrag auf dieser Seite mit einer der Bewertungen „keine Auszeichnung“, „lesenswert“ oder „exzellent“ (für Artikel) oder „informativ“ (für Listen und Portale) kennzeichnet. Die Kennzeichnungen „abwartend“ und „neutral“ sind auch möglich. Die Begründung seines Votums hinsichtlich der Qualitäten der bewerteten Seite wird empfohlen, damit der Auswerter die Entscheidungen nachvollziehen und der Autor die Kritikpunkte aufgreifen kann. Es existieren folgende unverbindliche Vorlagen zur Stimmabgabe:

 Informativ
{{BE|i}}
 Lesenswert
{{BE|l}}
 Exzellent
{{BE|e}}
 keine Auszeichnung
{{BE|k}}
 Neutral
{{BE|n}}
 Abwartend
{{BE|a}}

Wenn du eine bestehende Auszeichnung eines Artikels, einer Liste oder eines Portals aufgrund von Mängeln nicht mehr für berechtigt hältst, kann diese in einer neuen Kandidatur überprüft werden. Das ist frühestens 14 Tage, nachdem die Mängel auf der Diskussionsseite benannt und seitdem nicht behoben wurden, erlaubt. Eine genaue Erläuterung der Richtlinien für Bewertungen von Artikeln mit Auszeichnungsstatus findet sich hier.

Kriterien

Alle Kandidaten müssen fachlich korrekt sein und dürfen keine gravierenden Fehler enthalten. Artikel mit Lücken in Kernbereichen sind auch dann nicht auszeichnungswürdig, wenn die Lücken auf nicht existierende Literatur zurückzuführen sind. Alle vorgeschlagenen Seiten halten sich an Wikipedia-Richtlinien und -Standards für gute Artikel, Listen oder Portale. Eine detaillierte Darstellung der unterschiedlichen Bewertungsstufen findet sich in der Kriteriendarstellung, folgende Tabelle gibt einen Überblick über die wichtigsten Punkte.

Informative Listen und Portale
  • decken ihren Informationsbereich gut strukturiert und im Wesentlichen vollständig ab
  • sind optisch und sprachlich ansprechend sowie übersichtlich und nicht überladen
  • Listen haben zudem eine Einleitung
  • Portale haben ein passendes Layout, regen zur Mitarbeit an und werden aktiv betreut
Lesenswerte Artikel
  • sind Artikel überdurchschnittlicher Qualität
  • besitzen eine verständliche Einleitung, können jedoch aufgrund tolerierter Fachsprache im Detail für Laien unverständlich sein,
  • können inhaltliche Lücken außerhalb der Kernbereiche aufweisen
Exzellente Artikel
  • sind besonders herausragende Artikel
  • sind hervorragend geschrieben und angemessen illustriert
  • behandeln ihr Thema vollständig ohne gravierende Auslassungen
  • wirken weder einschläfernd noch anbiedernd
Auswertung

Die Kandidatur wird frühestens am 10. Tag (für exzellent am 20. Tag) nach dem Einstellungsdatum ab 0:00 Uhr ausgewertet (d. h. bei einer Nominierung am 7. kann am 17. ab 0:00 Uhr ausgewertet werden, für exzellent am 27. ab 0:00 Uhr). Abgegebene Stimmen zählen bis zum Zeitpunkt der Auswertung. Die Auswertung erfolgt primär durch eine Gewichtung und Wertung der für oder gegen die Auszeichnung vorgebrachten Argumente. Sollten keine gravierenden Mängel festgestellt worden sein, gilt folgendes Auswertungsschema: Ein Artikel ist mit einer „Lesenswert“-Auszeichnung auszuwerten, wenn die Summe aus „Exzellent“- und „Lesenswert“-Stimmen mindestens drei Stimmen mehr ergibt als die Zahl der Stimmen „keine Auszeichnung“.

Gibt es am 10. Tag mehr „Exzellent“-Stimmen als „Lesenswert“-Stimmen und „Keine Auszeichnung“-Stimmen zusammengenommen, so wird die Kandidatur zur Überprüfung des Exzellent-Status um 10 auf insgesamt 20 Tage verlängert. Hat der Artikel am 20. Tag insgesamt mindestens fünf „Exzellent“-Stimmen und mindestens doppelt so viele „Exzellent“-Stimmen wie „Lesenswert“-Stimmen und „Keine Auszeichnung“-Stimmen zusammengenommen, dann gilt er als „exzellent“.

Als vorzeitig exzellent können Kandidaturen ausgewertet werden, die nach mindestens 10 Tagen mindestens zehn „Exzellent“-Stimmen und keine einzige „Keine Auszeichnung“-Stimme erhalten (wenn es zugleich mindestens doppelt so viele „Exzellent“-Stimmen wie „Lesenswert“-Stimmen gibt).

Eine Liste oder ein Portal ist nach 10 Tagen als „informativ“ auszuwerten, wenn bis dahin mindestens drei „Informativ“-Stimmen mehr als „Keine Auszeichnung“-Stimmen abgegeben wurden.

Enthält eine Seite auch nur einen nachgewiesenen gravierenden inhaltlichen Fehler, so ist sie unabhängig vom Abstimmungsergebnis nicht oder nur mit einem begründeten niedrigeren Status auszuzeichnen. Wahlen mit geringer Beteiligung oder uneindeutigem Votum werden als „ergebnislos“ gewertet, so dass der Status vor der Kandidatur bestehen bleibt. Offensichtliche Unsinnskandidaten können sofort entfernt werden. Weist eine Kandidatur ab 24 Stunden nach Beginn fünf Voten „ohne Auszeichnung“ mehr als Auszeichnungsstimmen auf, ist die Kandidatur sofort gescheitert.

Weitere Details siehe unter Wahlmodus und Auswertung. Technische Hinweise für den Auswertenden gibt es hier.

Review des Tages

Kandidaturen sind erfolgreicher, wenn die Artikel vorher ein Review durchlaufen. Dieses bedarf aber der Mitarbeit von Wikipedianern, die sich Zeit dafür nehmen. Beteilige dich zum Beispiel am Review des Tages:


Algier während der Barrikadenwoche von 1960

Der Algerienkrieg war ein Krieg um die Unabhängigkeit Algeriens von Frankreich in den Jahren 1954 bis 1962. Er wurde planvoll von der marxistisch-nationalistischen FLN (Front de Libération Nationale, Nationale Befreiungsfront) begonnen, die seit Beginn des Krieges zu Mitteln des Terrorismus griff. Dem französischen Militär gelang es während des Krieges anders als im vorhergegangenen Indochinakrieg, die militärische Oberhand zu behalten. Kriegsverluste, Menschenrechtsverletzungen inklusive Folter machten den Krieg in Frankreich jedoch so unpopulär, dass er von politischer Seite beendet wurde. Dies führte in Frankreich zum erfolglosen Putschversuch hoher Militärs und der Bildung der Terrororganisation OAS (Organisation de l’armée secrète, Organisation der geheimen Armee). Der Krieg erfasste weite Teile der Bevölkerung Algeriens, wobei auch viele Einheimische pro-französische Kombattanten waren. Während des Krieges wurden Millionen Menschen zwangsumgesiedelt. Die europäische Minderheit im Land floh nach der Unabhängigkeit des Landes fast vollständig.

4. August[Quelltext bearbeiten]

Diese Kandidaturen laufen mindestens bis zum 14. August/24. August.

Methode der verallgemeinerten kleinsten Quadrate[Quelltext bearbeiten]

In der Statistik ist die Methode der verallgemeinerten kleinsten Quadrate auch verallgemeinerte Kleinste-Quadrate-Methode bzw. VKQ-Methode, Generalisierte Kleinste-Quadrate-Methode oder – engl. generalized least squares kurz GLS – eine Prozedur, um unbekannte wahre Regressionsparameter in einer linearen Regressionsgleichung, unter problematischen Voraussetzungen (vorliegen von Autokorrelation und Heteroskedastizität), unverzerrt zu schätzen. Die GLS-Methode kann benutzt werden, um bei einem Modell mit einer allgemeinen Fehlerstruktur zielführend eine lineare Regression durchzuführen. Eine verallgemeinerte Fehlerstruktur liegt vor, wenn ein bestimmter Grad an Korrelation zwischen den Residuen und eine nicht konstante Fehlervarianz zulässig sind. In diesen Fällen können die gewöhnliche Methode der kleinsten Quadrate und die Gewichtete Kleinste-Quadrate-Methode statistisch ineffizient sein oder sogar zu falschen Resultaten der statistischen Inferenz führen. Aus diesem Grund wird, um valide Resultate der statistischen Inferenz zu erhalten, eine Transformation des klassischen linearen Modells durchgeführt, durch welche die benötigten Annahmen für die statistische Inferenz weiterhin erfüllt sind. Die GLS-Methode minimiert im Gegensatz zur gewöhnlichen Methode der kleinsten Quadrate eine gewichtete Residuenquadratsumme. Sie wurde von Alexander Aitken entwickelt und 1934 veröffentlicht.

Liebe Wikipedianer, ich würde euch gerne diesen von mir erstellen Artikel, über eine sehr wichtige Methode in der Statistik, vorstellen und zur Kandidatur stellen. Grüße.--JonskiC (Diskussion) 01:21, 4. Aug. 2017 (CEST)

Es steckt viel Arbeit im Artikel und das ist lobenswert. Dennoch sind viele Dinge verbesserungswürdig. Das fängt bei der äußerst umständlichen Einleitung an und endet bei Einzelunterpunkten in der Gliederung. Bei einem Artikel zu mathematischen Verfahren und Algorithmen muss m.E. immer ein Beispiel zur Untermalung dabei sein. So ist das leider nicht einmal lesenswert. 2003:46:1A72:6200:F0:52C5:2317:C29D 13:00, 4. Aug. 2017 (CEST)

Ich erkenne auch die viele Arbeit an, halte den Artikel aber in dieser Form für nicht auszeichnungswürdig  keine Auszeichnung. Er ist nicht allgemeinverständlich und hat bei der Geschichte zu viele Überlappungen mit dem Hauptartikel. Vielleicht sollte man ihn kürzen und dort als Unterkapitel einfügen. --Tubssy (Diskussion) 08:34, 6. Aug. 2017 (CEST)

Danke für die Anregungen. Gruß.--JonskiC (Diskussion) 12:36, 6. Aug. 2017 (CEST)

Die Gliederung ist in sich nicht stimmig. Es tritt wiederholt nur ein Unterpunkt auf. Wenn Unterpunkte gemacht werden, dann mindestens zwei. Zum Inhaltlichen kann ich nichts beitragen. --Armin (Diskussion) 11:45, 6. Aug. 2017 (CEST)

Hallo JonskiC, der Kreis der hier Schreibenden ist am Ende dann doch überschaubar. Ein fachlich höchst anspruchsvoller Artikel wie dieser wird hier kaum adäquat bewertet werden können, ohne dass fachkundige Benutzer von außen hinzu gezogen werden. Gerade bei einem solchen Thema wäre es wichtig, auf den entsprechenden Seiten auf die Kandidatur hinzuweisen, zum Beispiel im Portal:Statistik oder der Exzellenzinitiative des Portals Portal:Mathematik. Eine weitere Möglichkeit bestände vielleicht darin, fachkundige Benutzer gezielt auf diese Kandidatur hinzuweisen. Tönjes 12:04, 6. Aug. 2017 (CEST)

Tut mir leid für meine Wortwahl. Bezüglich des Beispiels hat die IP ja auch recht, das Beispiel mit der heteroskedastischen Fehlervarianz könnte ich noch weiter ausbauen. Kenne nur einen Benutzer von dem ich weiß, dass er sich mit dem Thema auskennt. Wenn der sich äußern könnte wäre es optimal. MfG.--JonskiC (Diskussion)
Anleitung kürzen und Fachbegriffe weitestgehend entfernen. 2D-Beispielsysteme mit und ohne korreliertem Rauschen raussuchen oder ausdenken, Messreihen generieren und darstellen, Modellparameter anpassen mit LS und GLS, Darstellung und Vergleich der Ergebnisse mit Konfidenzintervallen. Vielleicht ergänzend auch noch ein Beispiel mit extremen nicht-gaußschem Rauschen (vllt. multimodal) und auch nichtlinear eingebundenen Parametern, um die Grenzen von GLS aufzuzeigen. Mir steht leider kein Matlab oder ähnliches zur Verfügung. 2003:46:1A5E:A700:BDCE:6018:D645:D79A 15:42, 6. Aug. 2017 (CEST)

Kleine Anmerkung: Ich bin aus dem Satz

„Weiterhin wird für das Modell angenommen, dass der Erwartungswert für gegeben eine lineare Funktion von ist, wobei die Kovarianzmatrix der Fehlerterme eine beliebige bekannte reelle nicht-singuläre positiv definite Matrix darstellt.“

gar nicht schlau geworden. Ist nicht eher „eine lineare Funktion von “ gemeint? im Nebensatz „wobei …“ scheint mir auch die Grammatik nicht zu stimmen, wodurch er unverständlich wird. Außerdem ist mir nicht klar geworden, was ist, dazu wird gar nichts gesagt. -- HilberTraum (d, m) 19:21, 6. Aug. 2017 (CEST)

✔ Ok Unverständlichen Satz korrigiert. --JonskiC (Diskussion) 13:30, 8. Aug. 2017 (CEST)
Mit ist gemeint also . Das könnte man noch einfügen.Bzgl. der Linearität hast du recht, dass müsste heißen: linear in den Parametern. Danke für die Anmerkungen und Gruß!--JonskiC (Diskussion) 20:42, 6. Aug. 2017 (CEST)

Und den Zusatz "gegeben " müsste man streichen. Das ist übrig geblieben weil ich anfangs alles mit bedingten Erwartungswerten formuliert habe, was aber unnötig kompliziert war.--JonskiC (Diskussion) 20:50, 6. Aug. 2017 (CEST)

HilberTraum bedeutet dann Homoskedastizität, da eine konstante Kovmatrix vorliegt und bedeutend Heteroskedastizität. --JonskiC (Diskussion) 21:14, 6. Aug. 2017 (CEST)
Sorry, aber deine Antworten „und bedeutend Heteroskedastizität“ zu sind für mich völlig unverständlich, noch „schlimmer“ als im Artikel. Darum ernst gemeint nochmal die Frage: Was ist im Fall des Artikels (Heteroskedastizität)? (Gerne auch formal mathematisch) -- HilberTraum (d, m) 22:43, 6. Aug. 2017 (CEST)
ist die Varianz der Fehlerterme bzw. Residuen. Sigma ist ja ein Skalar und keine Zufallsvariable also hat jeder Fehlerterm die gleiche Streeung bzw. es liegt eine konstante Streeung vor. sagt nur dass die Varianz wie hier im Bild aussieht
Homoskedastizität: Die Streuung der Punkte um die Gerade in vertikaler Richtung ist konstant.
. Im multiplen Fall gilt dann natürlich

(Homoskedastizität) Vs. (Heterokedastizität) (siehe auch Einfache lineare Regression der Abschnitt zu Homoskedadtizität , da ist es auch mathematisch dargestellt). Mathematisch herleiten kann man sich homoskedastizität nicht da sie ja eine Annahme ist, Gruß --JonskiC (Diskussion) 23:57, 6. Aug. 2017 (CEST)

Wir reden glaub ich etwas aneinander vorbei. Im Artikel wird immer wieder betont, dass Homoskedastizität nicht vorausgesetzt wird, aber trotzdem wird überall verwendet. Was ist mit gemeint, wenn Heteroskedastizität vorliegt? -- HilberTraum (d, m) 09:32, 7. Aug. 2017 (CEST)
Achso okay, jetzt verstehe ich was du meinst. Das liegt daran, dass man die Matrix noch weiter umformen kann. z.B. bei einem autoregeressiven Prozess 1. Ordnung kann man durch umformen einen konstanten Faktor aus der Matrix ziehen. Da der Faktor konstant ist setzt man ihn per Definition gleich (dann hat man eine Notaion analog zu Homoskedastizität). Bei Heteroskedastizität ist das auch so. Um das genau zu zeigen müsste ich das Beispiel aber noch ausbauen. Gruß.--JonskiC (Diskussion) 11:12, 7. Aug. 2017 (CEST)
✔ Ok Beudeutung von näher erläutert. --JonskiC (Diskussion) 13:57, 12. Aug. 2017 (CEST)
Hm, wofür das da ist, wird aber mMn immer noch nicht klar. Es sollte zumindest dastehen, dass ein weiterer zu schätzender Parameter ist (sein kann?). Zum Beispiel unten bei „Anwendungen“ ist es bei
ziemlich unklar, wie konkret mit den zusammenhängt, also was gegeben und was gesucht ist. -- HilberTraum (d, m) 17:40, 13. Aug. 2017 (CEST)
Ich verstehe die Problematik. Ich werde deshalb in nächster Zeit das Beispiel zur multiplikativen Heteroskedastizität erweitern, damit es verständlich wird. In der Monographie G. Judge, R. Carter Hill: Introduction to the Theory and Practice of Econometrics. 1998 ist es sehr gut erläutert. Ich könnte dir das besagte Buch eigentlich auch per Mail schicken, falls du mal lust hast reinzuschauen. Gruß. --JonskiC (Diskussion) 17:56, 13. Aug. 2017 (CEST)
Ich (nicht HilberTraum) denke eher, dass du die Sache nicht wirklich verstanden hast. Diese Sprache spricht leider auch die Einleitung sehr deutlich, die sich wie ein wildes Sammelsurium unterschiedlichster Lehrbuchtextfragmente liest. Das Unverständnis in der Sache dürfte auch der Grund sein, weswegen du keine Beispiele im Artikel bringst. Aber nix für ungut, immerhin hat der Artikel viele Fachwörter. 2003:46:1A5A:F400:1506:B8B8:5F02:CF7B 19:08, 17. Aug. 2017 (CEST)

 Neutral mit Tendenz zu keine Auszeichnung. Es mag am Thema liegen oder daran, dass meine Schulzeit zu weit zurückliegt - aber für mich bleibt der Artikel schon in der Einleitung unverständlich. --2.162.234.107 23:34, 11. Aug. 2017 (CEST)

 Neutral Der Artikel scheint äußerst fundiert zu sein, ist nur meines Erachtens äußerst kompliziert – das sollte sich auf jeden Fall jemand anschauen, der Mathe studiert hat oder sehr gut in Mathe ist. Was ich bis jetzt verstanden habe ist, dass man die elliptische Kreisbahn von Planeten damit bestimmen kann, da ist mein Latein aber auch schon zu Ende. Wie auch schon zuvor kritisert, ist die Einleitung äußerst umständlich. Um hier keine Auszeichnung zu vergeben, scheint mir der Artikel zu gut zu sein. Allerdings kann ich es ehrlich nicht bewerten, deswegen gebe ich ein faires "Neutral". --Jojhnjoy (Diskussion) (Aktivität) (Schwerpunkte) 10:41, 12. Aug. 2017 (CEST)

 Lesenswert Das ist ein sehr hübscher Artikel. Viele geben Dir das gleiche Feedback, es müsste an manchen Stellen noch etwas mehr erklärt werden. Im Vergleich startet der Artikel Methode_der_kleinsten_Quadrate#Voraussetzungen mit: Man betrachtet eine abhängige Größe , die von einer Variablen oder auch von mehreren Variablen beeinflusst wird. So hängt die Dehnung einer Feder nur von der aufgebrachten Kraft ab, der Gewinn eines Unternehmens jedoch von mehreren Faktoren wie Umsatz, den verschiedenen Kosten oder dem Eigenkapital. Hier werden Physik oder Wirtschaft als anschauliche Anwendungsgebiete herangezogen. Ich denke, um den Unterschied in den Annahmen nicht nur zu nennen, sondern deutlich zu machen, kommt man um einen einführenden Abschnitt zu Autokorrelation und Heteroskedastizität nicht herum. Die Notwendigkeit der Verallgemeinerung sollte im Einstieg klar sein. Ein Vergleich:

KQM: mathematische Standardverfahren zur Ausgleichungsrechnung. Dabei wird zu einer Datenpunktwolke eine Kurve gesucht, die möglichst nahe an den Datenpunkten verläuft.
VKQM: In der Statistik eine Prozedur, um unbekannte wahre Regressionsparameter in einer linearen Regressionsgleichung, unter problematischen Voraussetzungen (vorliegen von Autokorrelation und Heteroskedastizität), unverzerrt zu schätzen.

Hier muss der Leser also Regressionsgleichungen, -Parameter (wahr oder unwahr?), die Voraussetzungen und (verzerrte oder unverzerrte) Schätzer kennen. Grüße --WissensDürster (Diskussion) 13:25, 12. Aug. 2017 (CEST)

Danke für die hilfreichen Anmerkungen lieber WissensDürster. Ich habe direkt die Einleitung um ein paar Punkte ergänzt ✔ Ok, die die Notwendigkeit der Prozedur unterstreichen sollen. Grüße. --JonskiC (Diskussion) 13:56, 12. Aug. 2017 (CEST)

 Lesenswert Ein undankbares Thema, weil es sich in meinen Augen mit einer Technik befasst, die (sowohl didaktisch als auch praktisch) sich eher mit einem "Problem zweiter Ordnung" befasst, nämlich der Effizienz der Schätzung, und nicht ihrer Konsistenz oder Erwartungstreue. Letzteres lässt sich imho einfacher motivieren. Dazu kommt noch, dass mir spontan kein aktuelles Paper einfällt, dass GLS wirklich benutzt, zumindest in der Ökonomie. Einerseits ist der Fokus da stark auf Konsistenz, andererseits gibt es ja seit den 80er robuste Standardfehler, die einen großen Teil der Probleme von Autokorrelation und Heteroskedaszität lösen. Schlussendlich muss man ja bei GLS in der Praxis auch durchaus heftige Annahmen treffen. Aber das sind nur meine zwei Cents. Sorry. Exkurs Ende und zurück zum Artikel. Ja, besonders allgemeinverständlich ist er nicht, und andere Benutzer haben hier schon Vorschläge gemacht, die ich auch gutheiße. Andererseits ist das auch schon ein fortgeschrittenes Thema, im Endeffekt eine Verfeinerung der OLS-Schätzung. Realiter werden die meisten Leser, die diese Seite besuchen, also wahrscheinlich entweder schon den OLS-Artikel gelesen haben oder zumindest die Inhalte davon kennen, und dann empfinde ich den Artikel als okay. Meine Hauptkritik ist, dass der Artikel GLS vielleicht ein wenig zu sehr „verkauft“. GLS bringt mir die Effizienz wieder zurück, die OLS verliert, wenn Homoskedaszitität nicht gilt, und erlaubt es, korrekte Standardfehler zu schätzen. Für letzteres Problem gibt es inzwischen aber andere Methoden, die imho auf weniger restriktiven Annahmen beruhen, und Effizienz ist oft eine sekundäre (oder tertiäre) Erwägung. Ganz alleine stehe ich damit nicht da, denn [r}obust standard errors, automated clustering, and larger samples have also taken the steam out of issues like heteroskedasticity and serial correlation. A legacy of White’s (1980a) paper on robust standard errors, one of the most highly cited from the period, is the near death of generalized least squares in crossectional applied work. In the interests of replicability, and to reduce the scope for errors, modern applied researchers often prefer simpler estimators though they might be giving up asymptotic efficiency. In diese Richtung zielen auch die meisten meiner Kritteleien:

  • „eine Prozedur, um unbekannte wahre Regressionsparameter in einer linearen Regressionsgleichung, unter problematischen Voraussetzungen (vorliegen von Autokorrelation und Heteroskedastizität), unverzerrt zu schätzen“ Unbesehen der validen Anmerkungen von WissenDürster eins über mir: Warum der Fokus auf unverzerrt? Unverzerrt schätzen kann ich bei Autokorrelation und Heteroskedastizität auch mit OLS, dafür brauche ich kein GLS. Der Fokus von GLS ist doch vor allem, wieder effizient zu schätzen.
  • „Die verallgemeinerte kleinste Quadrate-Schätzung baut auf der Gauß-Markov-Theorie auf und spielt immer noch eine große Rolle in theoretischen und praktischen Aspekten der statistischen Inferenz in generalisierten linearen Modellen.“ Da habe ich irgendwie so meine Zweifel, zumindest, was die praktischen Aspekte angeht. Aber gut, die Quelle sagt so…
  • „Für gewöhnlich stellt man an ein solches Modell die Anforderung, dass die Gauß-Markov-Annahmen gelten sollen. Dies soll hier aber nicht der Fall sein, da man nicht opportunistisch von problematischen Voraussetzungen ausgeht. Aus diesem Grund wird ein Modell betrachtet, bei dem eine allgemeine Fehlerstruktur zulässig ist.“ Naja, die meisten GM-Annahmen werden ja trotzdem angenommen, einzig die Homoskedazistität wird vernachlässigbar. In der Praxis dürfte ein zero conditional mean in den meisten Fällen ähnlich unrealistisch sein wie Homoskedaszitität ;)
  • „Es wird jedoch ersichtlich, dass die Kovarianzmatrix bei einem Modell mit allgemeiner Fehlerstruktur zwar unverzerrt, aber nicht mehr effizient ist.“ Ist hier nicht der Punktschätzer gemeint?
  • „Aus diesem Grund sollte man die Intervallschätzung auf dem verallgemeinerten Kleinste-Quadrate-Schätzer aufbauen.“ oder robuste Standard-Fehler à la Eicker-Huber-White benutzen.

Viele Grüße,--SEM (Diskussion) 08:50, 13. Aug. 2017 (CEST)

Vielen Dank SEM für die wirklich hilfreichen Anmerkungen. Du hast recht in der Einleitung müsste man "unverzerrt" gegen "effizient" austauschen und habe dies soeben getan ✔ Ok, da der Fokus auf der Effizienz liegt. Ich denke vorallem in der Lehre, aber auch in der Forschung ist die Methode der verallgemeinerten kleinsten Quadrate noch von großer Relevanz. Vielleicht wird dies in den nächsten Jahren abnehmen, wenn neue bessere Verfahren entwickelt werden, aber zurzeit denke ich hat das Thema noch Top-Relevanz hat (siehe dazu auch die Einstufung in der englischsprachigen Wikipedia). Zu deinem genannten vierten Punkt hast du auch Recht. Da muss ich mich vertan haben. Habe es korrigiert ✔ Ok.
Deinen Zusatz mit dem robusten Standard-Fehler à la Eicker-Huber-White habe ich ebenfalls ergänzt✔ Ok

Beste Grüße, --JonskiC (Diskussion) 15:26, 13. Aug. 2017 (CEST)

i Info: Die Kandidatur könnte ausgewertet werden, wäre zum jetzigen Zeitpunkt allerdings gescheitert. Da es inzwischen einige fundierte Stellungnahmen gibt und der Autor weiter am Artikel arbeitet, wäre ich dafür, die Kandidatur um 10 Tage zu verlängern. Die Auswertung könnte dann ab dem 24. 08 erfolgen. Tönjes 16:17, 14. Aug. 2017 (CEST)

Die Kandidatur IST gescheitert. Der Hauptautor hat das Thema nicht richtig verstanden, sondern lediglich Lehrbuchfragmente zusammengekleistert. Das sieht man ganz deutlich bei den ausweichenden Antworten auf die Fragen des Mathematikers HilberTraum. Entsprechend schlecht und unverständlich für Dritte ist das eigentlich gut erklär- und vor allem illustrierbare Thema dargestellt. Die Einleitung beispielsweise ist eine mittlere Katastrophe. Auf meine zunächst recht freundlich formulierten Anmerkungen (Einzelgliederungspunkte, Beispiele, Unterschiede zu anderen Verfahren) wurde überhaupt nicht eingegangen, stattdessen kamen wüste und inzwischen wieder gelöschte verbale Ausfälle auch gegen andere Kritiken. 2003:46:1A5B:200:E40D:D4D2:5618:1DD8 09:19, 21. Aug. 2017 (CEST)

 keine Auszeichnung Viel zu unverständlich, die Geschichte beginnt auch nicht erst 1801, sondern bereits im 17./18. Jahrhundert mit der Bestimmung der Erdfigur.--Sinuhe20 (Diskussion) 10:04, 22. Aug. 2017 (CEST)

11. August[Quelltext bearbeiten]

Diese Kandidaturen laufen mindestens bis zum 21. August/31. August.

Unimog 406[Quelltext bearbeiten]

Der Unimog 406 ist ein Fahrzeug der Unimog-Reihe von Mercedes-Benz. Die Daimler-Benz AG baute ihn zwischen 1963 und 1989 im Mercedes-Benz-Werk Gaggenau insgesamt 37.069-mal. 406 ist die erste Baureihe mittelschwerer Unimogs. Spätere Unimog-Baureihen basieren teilweise technisch und optisch auf dem 406. Insgesamt gab es elf verschiedene Baumuster des 406, die in vier verschiedenen Modellvarianten (U 65 bis U 84) angeboten und mit zwei- oder viertüriger Kabine sowie als Cabrio geliefert werden konnten. Während seiner langen Produktionsphase wurde der Unimog 406 mehrmals technisch überarbeitet. Für viele Unimog-Liebhaber ist der 406 mit seinem Einsatzgebiet in Land- und Forstwirtschaft der klassische Unimog schlechthin.

Den Artikel zum Fahrzeug Unimog 406 habe ich erstmals im Mai in der Englischsprachigen Wikipedia angelegt und dann ins Deutsche übersetzt. Nach ca. einem Monat Arbeit ist der Artikel nun in einem Stadium, das ich für auszeichnungswürdig halte. In der Einleitung des Artikels wird alles Wesentliche gesagt, die Gliederung ist geordnet. Es wird die Fahrzeuggeschichte ausreichend detailliert ohne unnötige Ausschweifungen beschrieben, es folgt eine präzise Auflistung der jährlichen Änderungen während der Serienproduktion. Alle Baumuster sowie die Produktionszahlen, die Lackierungen und Bedeutung der einzelnen Baumuster für den Unimog lassen sich dem Artikel entnehmen. Auch die vom Unimog 406 abgeleiteten Fahrzeuge werden kurz erwähnt. Die technische Beschreibung ist übersichtlich und vor allem im Anbetracht der Tatsache, dass der Unimog ein Nutzfahrzeug ist, an den passenden Stellen (Getriebe, Fahrwerk, Hydraulik, Pneumatik) ausführlich. Insgesamtstückzahlen und technische Daten sind tabellarisch übersichtlich geordnet. Die Bebilderung ist zahlreich, informativ und wie ich finde, nicht zu erschlagend. Sämtliche Angaben sind mit Einzelnachweisen belegt, für die Artikelerstellung habe ich auf entsprechende Fahrzeugliteratur zurückgegriffen. Sprachlich finde ich den Artikel gut verständlich ohne übermäßige Verwendung übertriebenen Fachjargons. Technische Begriffe sind so gut wie möglich erklärt und ansonsten mit Wikilink zum genauen Nachlesen verlinkt. Dank gilt an dieser Stelle insbesondere Spurzem für das Ausbügeln sprachlicher Holperstellen, Frila für die Technikkontrolle und Druschba 4 für das Ausbessern der Tabellen.

Ich als Initiator und Hauptautor des Artikels stimme symbolisch mit  Neutral --Jojhnjoy (Diskussion) (Aktivität) (Schwerpunkte) 13:53, 11. Aug. 2017 (CEST)

 Lesenswert Lesenswert finde ich OK. Aber der Artikel ist meiner Meinung nach noch weit entfernt von Excellent. Um nur einige Punkte zu nennen:

  • In der Einleitung steht etwas von der Bedeutung für Land- und Forstwirtschaft ohne das darauf im weiteren Text eingegangen wird.
  • Insgesamt fehlen mir ein paar Sätze zur Verwendung und auch dazu wie viele Fahrzeuge heute noch angemeldet sind.
  • Ebenfalls würde mich interessieren wie groß der Anteil der exportierten Fahrzeuge war und wie sie sich unter anderen klimatischen Bedingungen bewährt haben.

Mit freundlichen Grüßen --2.162.234.107 23:31, 11. Aug. 2017 (CEST)

Die Information, wie viele Fahrzeuge „heute noch“ angemeldet sind, wäre problematisch. Denn wer sollte sie täglich aktualisieren, sofern die Zahlen (weltweit?) überhaupt zugänglich sind? Auch die anderen Kritikpunkte der IP sollten einer positiven Bewertung des Artikels nicht abträglich sein. In welcher Weise oder in welchem Umfang soll zum Beispiel auf die Bedeutung des Fahrzeugs für die Land- und Forstwirtschaft eingegangen werden? Und wie wichtig ist es zu wissen, wie sich der Unimog in Afrika oder Alaska bewährt hat? -- Lothar Spurzem (Diskussion) 14:35, 12. Aug. 2017 (CEST)

 Exzellent Ich fühle mich sehr gut informiert. Der Artikel ist übersichtlich, einige details lassen sich nachtragen, aber besser geht ja immer.--Chief tin cloudIm Zweifel für den Artikel 11:25, 12. Aug. 2017 (CEST)

Ich warte noch so ein bisschen auf die geänderte Farbtabelle. Sonst hab ich eigentlich nix weiter...wir haben ja auch schon vorher debattiert. Gruß, --Druschba 4 (Diskussion) 21:45, 13. Aug. 2017 (CEST)

@Druschba 4: Farbpalette ist jetzt umgebaut. --Jojhnjoy (Diskussion) (Aktivität) (Schwerpunkte) 10:08, 14. Aug. 2017 (CEST)

Nu denn... Exzellent. Gruß, --Druschba 4 (Diskussion) 12:50, 14. Aug. 2017 (CEST)

 Exzellent, mehr als ein Artikel, mit Herzblut und technischem Verständnis geschrieben. -- Beademung (Diskussion) 19:24, 14. Aug. 2017 (CEST)

 Exzellent Diese außergewöhnliche Auto wird ausführlich und informativ dargestellt. Der Artikel ist gut lesbar. Vielleicht gibt es noch weitere Quellen, wie z.B. zeitgenössische Testberichte aus der Fachliteratur.--Christof46 (Diskussion) 21:16, 15. Aug. 2017 (CEST)

 Exzellent Es ist beachtlich, was in dem Artikel alles über den Unimog 406 zu erfahren ist. Viel besser könnte ein Artikel über dieses Fahrzeug wahrscheinlich nicht sein. – Dass ich ein ganz klein bisschen an der sprachlichen Gestaltung mitgearbeitet habe, verbietet es mir vermutlich nicht, hier abzustimmen. -- Lothar Spurzem (Diskussion) 17:52, 17. Aug. 2017 (CEST)

 Exzellent Ein sehr gelungener Artikel, der für mich keine echten Wünsche offen lässt, im Gegenteil. Erkennbar mit Liebe und Sachverstand geschrieben, dabei weder fanlastig noch übertrieben technisch-kompliziert. Die Typologie erschien mir zunächst sehr unübersichtlich, dank des Artikels ist sie nun für mich erhellend nachvollziehbar. Da es zu diversen Unimog-Modellen (überraschenderweise) noch keine Einzelartikel gibt, war diese Aufgabe für den Hauptautoren um so schwerer. Kritik? Im weiten Teilen scheint der Artikel auf einem einzigen Fachbuch zu fußen. Nach meinem Eindruck wurden die Angaben aber kritisch überprüft/mit anderen Quellen abgeglichen und ggf. unterfüttert. Das Thema ist recht speziell, wenn es also "nur" die eine spezielle Modellbiographie gibt, ist das Vorgehen so völlig in Ordnung. Gratulation zu dieser (auch dank guter Bilder und Tabellen) runden, in sich stimmigen Artikel. --Roland Rattfink (Diskussion) 16:32, 18. Aug. 2017 (CEST)

 Exzellent Na, da will ich doch mal das Zünglein an der Waage spielen.........kann mich den Vorrednern nur anschliessen und möchte an dieser Stelle dem/den Autor(en) ein großes Lob aussprechen: Hier wurde dem (neben 401/411) Archetyp des Universal-Motor-Gerät ein ausgesprochen geglückter Artikel gewidmet, der für Laien und Spezis gleichermaßen informativ und verständlich ist. Auch die illustration finde ich sehr gelungen, wenngleich mehr Bilder aus dem Praxiseinsatz (in der Landwirtschaft, der Forstwirtschaft, Kommunalbetrieben etc,) m. E. wünschenswert wären, aber das kann man ja noch umsetzen, soweit Commons das entsprechende Material hergibt. Alles in allem wirklich ein vorbildlicher Artikel, der das Exzellenz-Siegel verdient!--GoMinU (Diskussion) 19:02, 21. Aug. 2017 (CEST)

 Exzellent Bei einem Fahrzeug, das ab 1963 produziert wurde, gehören die PS-Angaben in die Infobox und den Artikel. Solider Artikel, ansprechend bebildert, flüssig zu lesen und nicht wie oft bei exzellenten Fachchinesisch. --M@rcela Miniauge2.gif 19:13, 21. Aug. 2017 (CEST)

 Exzellent Bleiben keine Fragen offen;) --JonskiC (Diskussion) 19:28, 21. Aug. 2017 (CEST)

21. August[Quelltext bearbeiten]

Diese Kandidaturen laufen mindestens bis zum 31. August/10. September.

Halle (Saale)[Quelltext bearbeiten]

Halle (Saale) ist eine kreisfreie Großstadt im Süden von Sachsen-Anhalt in Deutschland und liegt an der Saale. Mit 236.991 Einwohnern (Stand 31. Dezember 2015)[5] ist Halle die größte Stadt und eines der drei Oberzentren des Landes. Sie ist die fünftgrößte Stadt der neuen Bundesländer und steht auf dem 31. Platz der deutschen Großstädte. Die Stadt bildet gemeinsam mit der benachbarten Metropole Leipzig den Ballungsraum Leipzig-Halle, in dem mehr als eine Million Menschen leben. Die erste urkundliche Erwähnung datiert auf das Jahr 806 n. Chr. Als einzige deutsche Großstadt mit mehr als 200.000 Einwohnern im Jahr 1945 hat Halle den Zweiten Weltkrieg fast ohne Schäden überstanden, sodass ihr städtebaulicher Charakter unter den deutschen Großstädten als einzigartig gilt.

Hallo, ich möchte den Artikel zur Stadt Halle (Saale) als Kandidat vorschlagen. Der Artikel ist meiner Meinung nach immer wieder verbessert worden und bietet heute einen facettenreichen Überblick. Alle Bereiche werden ausführlich dargelegt. Meiner Meinung nach kommt besonders gut zum Vorschein, dass Halle (Saale) sowohl historisch, kulturell, wirtschaftlich als auch städtebaulich sehr bedeutend für die Region ist. Alle dies betreffenden Abschnitte zeigen dem Leser ein sehr genaues Bild von der Stadt. Ich habe den Artikel nicht hauptsächlich verfasst, habe aber die Entwicklung dieses Artikels selbst beobachtet und finde ihn nun sehr ausgereift. Ich würde dafür  Exzellent vergeben. Gerne können natürlich Kritikpunkte und Verbesserungsvorschläge genannt werden. --Rotesdiadem (Rotesdiadem) 21:43, 21. Aug. 2017 (CEST)

Ich halte den Artikel für sehr unausgereift und alles andere als vorbildlich.  keine Auszeichnung Ausführliche Begründung kommt noch. --Armin (Diskussion) 23:12, 21. Aug. 2017 (CEST)

Von mir mal eine "zusammengefasste ausführliche Kritik":

Die Strukturierung des Artikels ist okay. Kann man so stehenlassen. Es werden alle wesentlichen Aspekte beleuchtet. Gut soweit. ABER:

Der Abschnitt Geographie, Hydrographie und Geologie ist nicht belegt. Der Abschnitt Geschichte ist nicht ausreichend belegt (zwar vereinzelt Einzelnachweise, aber nicht da, wo sie sein sollten, sehr viele, ja sogar die meisten Unterunterabschnitte sind nicht belegt.) Religionen ist schlecht belegt, darunter Evangelische Kirchen sowie Römisch-katholische Kirche ohne Belege. Politik ist anfangs unbelegt, ab dem Unterabschnitt Stadtrat wird es aber besser. Kultur und Sehenswürdigkeiten, Wirtschaft und Infrastruktur nahezu unbelegt. Erfindungen, Entdeckungen und Entwicklungen aus Halle kommt auch ohne Belege aus.

Insbesondere der Abschnitt Kultur und Sehenswürdigkeiten liest sich fast schon wie ein Reiseführer. Zitat: Zu Halles außergewöhnlichen Merkmalen gehören zwei mächtige Burgen, die beide im bebauten Stadtgebiet liegen, was eine in Deutschland selten anzutreffende Situation darstellt. oder Die beliebtesten Naherholungsgebiete, die mit Ausnahme der Dölauer Heide mit der Saale in Verbindung stehen, haben zugleich einige Sehenswürdigkeiten oder andere Freizeiteinrichtungen zu bieten. – das sind doch Paradebeispiele für Theoriefindung. Weiter auszuführen brauche ich das eigentlich nicht mehr. Ganz eindeutig:  keine Auszeichnung. --Jojhnjoy (Diskussion) (Aktivität) (Schwerpunkte) 00:58, 23. Aug. 2017 (CEST)

22. August[Quelltext bearbeiten]

Diese Kandidaturen laufen mindestens bis zum 1. September/11. September.

Jakob Joseph Matthys[Quelltext bearbeiten]

Jakob Joseph Matthys [ˈmat(ː)ɪs] (der Familienname wird auch Mathis und Mathys geschrieben; * 12. Dezember 1802 in Oberrickenbach, Gemeinde Wolfenschiessen; † 9. März 1866 in Stans) war ein katholischer Priester, der rund 15 Jahre als Kaplan in Maria-Rickenbach und etwa zwanzig Jahre als Kaplan in Dallenwil wirkte.

Vornehmlich an seiner ersten Stelle, die ihn bei Weitem nicht ausfüllte, beschäftigte er sich mit mindestens 37 Fremdsprachen sowie einer heute vergessenen Plansprache – seine eigene Lebensbeschreibung verfasste er 1844 in 35 Sprachen, den muttersprachlichen Dialekt und die muttersprachliche Schriftsprache mit eingerechnet.

Als Matthys 1862 von dem neu gegründeten Unternehmen des Schweizerischen Idiotikons erfuhr, erarbeitete er trotz Krankheit ein monumentales Nidwaldner Wörterbuch – ein Foliant von 611 eng beschriebenen Seiten – sowie eine 89-seitige Dialektgrammatik und übersandte beides nach Zürich. Das Wörterbuch bildet noch heute eine der wichtigsten Nidwaldner Quellen der Idiotikon-Redaktion, und der Grammatik kommt wissenschaftsgeschichtliche Bedeutung zu.

Hier noch etwas Hintergrund:
Jakob Joseph Matthys lebte in einer Zeit, als die Schweiz scharf in liberale und konservative Kantone gespalten war. Als Sohn eines Tagelöhners in einem konservativen Kanton aufgewachsen, blieb ihm als intelligentem Jüngling als fast einzige Möglichkeit die Ausbildung zum Geistlichen – der dann als einfacher Kaplan «versauerte» und noch bis weit über seinen Tod hinaus als Sonderling wahrgenommen wurde, obwohl er das Zeug zu einem Wissenschafter hatte.
Fast alle bisherigen Darstellungen stellen den Aspekt des Sonderlings, der Dutzende von Sprachen «hamsterte», ins Zentrum. Auch Iso Baumers 1985 erschienener Biographie wurde in verschiedenen Besprechungen der Vorwurf gemacht, Matthys zu einseitig als problematische Person darzustellen. Zu einem andern Schluss kamen die Schweizer Dialektologen, die sich mit Matthys’ Werk auseinandersetzten; sie zollten ihm hohe Anerkennung und verstanden als einzige den Satz, den Matthys selber in einem Brief formuliert hatte: dass er nämlich «in andern Verhältnissen ein Philologe geworden» wäre (laut Baumer scheiterte er hingegen an seiner «Mittelmässigkeit»…).
In meinem Wikipedia-Artikel versuche ich deshalb, dem Menschen und Philologen stärker gerecht zu werden. Es war der Dialektologe Matthys der 1860er-Jahre, der aufblühte, als ihn der Begründer des Schweizerischen Idiotikons zu Höchstleistungen antrieb, und der Nachruhm verdient, weil er Wissenschaftsgeschichte geschrieben hat – nicht der frustrierte «Sprachenhamsterer» der 1830er- und 40er-Jahre. Ich folge dabei den Erkenntnissen früherer und heutiger Sprachwissenschafter wie Friedrich Staub (1866) und Walter Haas (1987). Der «polyglotte» Matthys kommt aber deswegen keineswegs zu kurz.
Dieser Artikel wurde im Mai in der Rubrik «Schon gewusst» einem breiten Publikum vorgestellt. Seither habe ich weiter daran gearbeitet – und bin nun aufgefordert worden, ihn auf KALP kandidieren zu lassen. Vorschläge für inhaltliche und formale Optimierungen nehme ich natürlich weiterhin gerne entgegen.

Als Autor des Artikels stimme ich symbolisch mit  Neutral --Freigut (Diskussion) 14:21, 22. Aug. 2017 (CEST)

  • Die von Freigut erwähnte Aufforderung, den Artikel kandidieren zu lassen, kam von mir, denn ich halte ihn für  Exzellent :-) - eine runde, gelungene Darstellung, die bei mir keine Wünsche offen lässt und sich sehr gut liest. Gestumblindi 23:30, 22. Aug. 2017 (CEST)
  •  Exzellent. Kann mich dem Vorredner nur anschließen. Eine mehr als gelungene Darstellung des bedeutendsten Dialektologen Unterwaldens. --B.A.Enz (Diskussion) 21:26, 23. Aug. 2017 (CEST)

Essigsäure[Quelltext bearbeiten]

Essigsäure ist eine farblose, ätzende, hygroskopische, brennbare Flüssigkeit. Es handelt sich um eine einfache Carbonsäure der Halbstrukturformel CH3COOH. Essigsäure weist einen charakteristischen sauren Geschmack und Geruch auf. Sie ist eine wichtige Industriechemikalie zur Herstellung von Polymeren wie Polyvinylacetat oder Celluloseacetat. Der globale Bedarf betrug 2014 etwa zehn Millionen Jahrestonnen. Für industrielle Zwecke wird Essigsäure meist durch die Carbonylierung von Methanol oder durch die Oxidation von Acetaldehyd gewonnen. Die im Haushalt verwendete Essigsäure, in verdünnter wässriger Lösung als Essig bezeichnet, wird ausschließlich durch Essigsäuregärung von Ethanol gewonnen.

Nach umfangreicher Überarbeitung und einem Review möchte ich den Artikel zur Kandidatur vorschlagen. --ZdBdLaLaLa (Diskussion) 21:52, 22. Aug. 2017 (CEST)

 Exzellent Der Artikel sieht schon wirklich sehr gut aus. Eine Auszeichnung kann es aber nur geben, wenn alle Abschnitte Einzelnachweise haben, fehlt noch folgender Abschnitt: Monsanto- und Cativa-Prozess. Der Satz: Wässrige Lösungen der Essigsäure mit einem Säuregehalt größer 15 % dürfen nicht als Essig bezeichnet werden. braucht noch einen Beleg. Das sollte sich schnell erledigen lassen. Edit: Jetzt exzellent. --Jojhnjoy (Diskussion) (Aktivität) (Schwerpunkte) 08:50, 23. Aug. 2017 (CEST)
Hallo Jojhnjoy, ist schnelle erledigt! Ich habe die Einzelnachweise ergänzt, Deine Kritikpunkte sollten damit ausgeräumt sein. --ZdBdLaLaLa (Diskussion) 19:31, 23. Aug. 2017 (CEST)

24. August[Quelltext bearbeiten]

Diese Kandidaturen laufen mindestens bis zum 3. September/13. September.