Что делать перекосило дверь: Что делать, если перекосило дверь — как исправить перекос

Что делать, если перекосило дверь — как исправить перекос

Если в вашем доме двери начинают произвольно открываться в сопровождении скрипа, либо наоборот, чтобы их закрыть требуется приложить много усилий, настало время задуматься о том, что делать, если перекосило дверь и как выполнить ремонт.

Содержание

1. Избавление от скрипа
2. Произвольное открытие (закрытие)
3. Трудности при закрытии (открытии) дверей
4. Гниение дверной коробки

Избавление от скрипа

Для того чтобы убрать неприятные скрипы, попробуйте обработать петли дверей машинным маслом. Это делается следующим образом: снизу двери подложите какой-нибудь клин, после чего немного приподнимите ее. На петлях появятся зазоры, в которые необходимо накапать немного масла. Для этого можно использовать пипетку. Чтобы неприятность не повторилась, не забывайте периодически повторять процедуру.

Машинное масло можно заменить кусочком грифеля от мягкого простого карандаша, который отлично выполняет функцию материала для смазки. Под давлением дверного полотна грифель разомнется, и дверь перестанет издавать скрипы.

Произвольное открытие (закрытие)

Если вы заметили, что ваша дверь стала открываться иди закрываться от малейшего сквозняка, это говорит о том, что петли зафиксированы неправильно. Они должны быть закреплены строго по вертикальной линии. И если происходит произвольное открытие дверей, вам нужно переставить петлю сверху ближе к внутренней стороне косяка, а при ее закрытии то же самое необходимо сделать с нижней петлей, либо что-нибудь подложить под нее.

Также причиной перекоса или заклинивания двери могут стать перекосившиеся петли. Для решения проблемы вам придется удалить старые шурупы из петель и поставить на их месте более длинные. Если же вы решили оставить прежние шурупы, вам потребуется дополнительное укрепление гнезд. Это сделать довольно просто: нужно заполнить петли кусочками проволочной мочалки, либо же вбить деревянную пробку, предварительно смазанную клеем.

Также дверь перестанет заклинивать, если петли будет утоплены в гнезда.

Для предотвращения перекоса дверного полотна необходимо утопить петлю, расположенную напротив перекоса. Если вышеописанные мероприятия не принесли желаемых результатов, вам потребуется удалить небольшой слой древесины сверху. Таким же образом стоит поступить и с разбухшей от влаги дверью.

В некоторых случая проблему можно решить, пройдясь по торцу двери крупнозернистой наждачной бумагой. Для этого даже не придется снимать полотно с петель. Однако при необходимости удаления большого слоя дверь все же придется снять.

Дверь снимается с петель в следующем порядке: подложите под нее какой-либо твердый предмет, приподнимите ее, придерживая за середину. Немного раскачайте полотно на петлях, приподнимите рычагом и снимите.

Вполне может быть такое, что дверь периодически ссыхается и разбухает в зависимости от времени года. Тогда нужно снять лишний слой древесины при разбухании, а во время высыхания прибить прокладку, толщину которой вы сможете регулировать. Прокладка изготавливается следующим способом: возьмите прямоугольный отрезок листовой меди или латуни. Его длина должны быть равна двойной толщине дверного полотна, а ширина примерно 4-5 см.

Данный прямоугольник фиксируется с помощью шурупов или гвоздей на вертикальный торец в центре двери, а другая его половина отгибается наружу и его конец сворачивается в виде рулона. В промежуток между пластинками укладывается картон или несколько слоев бумаги. С помощью этих нехитрых действий вы обеспечите бесперебойное закрытие дверей. Отталкиваясь от ее состояния, вы можете увеличивать или уменьшать подкладку.

Трудности при закрытии (открытии) дверей

Однако нередко встречаются ситуации, при которых напротив, закрытие и открытие дверей несколько затрудненно. Первоначально необходимо выяснить месторасположение язычка. Если такой дефект присутствует, то на запорной планке будут присутствовать царапины. Если же царапин нет, натрите язычок мелом и увидите место, которое он задевает. Если повреждение происходит под планкой, то причина в оседании двери и ее решить можно путем закрепления петель.

Если же происходит смещение отверстия в сторону, стоит открутить запорную планку, а затем увеличить отверстие с помощью напильника. Также закрытию двери может препятствовать большой промежуток между дверью и вертикальным брусом. Для решения проблемы снимите запорную планку, под нее уложите прокладку. Толщину прокладки выбирайте исходя из ситуации.

Гниение дверной коробки

Если произошло загнивание либо расшатывание дверной коробки, вам необходимо поменять поврежденный элемент, далее надежно зафиксировать коробку к стене и убедиться в том, что зазоры между поверхностью стен и коробкой полностью отсутствуют. Если щели все-таки есть, их нужно законопатить, а затем покрыть штукатуркой поверх мелкоячеистой сетки из металла.

Вот и все основные неприятности, которые могут подстерегать вас при эксплуатации межкомнатных дверей. Теперь вы знаете о способах их устранения, а соответственно и особых проблем у вас больше не возникнет.

Что делать если перекосило дверь?

Что делать если перекосило дверь?

Перекосившаяся дверь уже не выполняет свои функции. Она плохо закрывается, не изолируя отдельные помещения или общее пространство помещения. Если обладать знаниями, что делать в этой ситуации, то можно за короткий промежуток времени самостоятельно устранить появившиеся конструктивные или эксплуатационные проблемы и сэкономить свои деньги и время. Большая часть дефектов успешно исправляется в домашних условиях, без использования дорогостоящего оборудования и инструментов и без привлечения дорогостоящих услуг профессиональных мастеров.

Признаки перекоса двери

О  перекосе двери, то есть о ее неправильной фиксации, может свидетельствовать ее самопроизвольное открывание от малейшего прикосновения или сквозняка. Петли должны устанавливаться в строго вертикальном положении и по одной линии. При самопроизвольном открывании дверей нужно переставить верхнюю петлю поближе по направлению к внутренней части косяка. Если дверь самопроизвольно закрывается, то те же действия следует выполнить и с нижней петлей.

Перекосившиеся петли, которые приводят к заклиниванию двери, также являются признаком перекоса двери. Это происходит вследствие износа крепежных элементов. В таком случае необходимо снять дверь и демонтировать изношенные петли. Но если нет возможности это сделать, то можно попытаться установить старые петли снова, но на более длинных шурупах.

Причины перекоса двери и способы устранения

Причина перекоса двери во влажности

Самой распространенной причиной перекоса деревянной двери является ее эксплуатация в условиях влажности, как следствие дверь разбухает и цепляется за дверную коробку.

• Устраните источник повышенной влаги и подождать, когда дверь просохнет. После просыхания дверного материала существует небольшая вероятность восстановления двери;
• Выполните замену дверного полотна;
• Выполните замену дверной коробки.

Дверь лучше заменить, если позволяют денежные средства, но если нет такой возможности, то можно самостоятельно подогнать дверь под размер коробки. Для этого нужно выполнить точные замеры и, сняв дверь с петель, придать ей нужные размеры с помощью рубанка, далее зачистить и восстановить декоративную отделку. Если разбухание двери было замечено на ранней стадии, то достаточно будет пройтись по торцам двери в навешенном состоянии крупным наждаком.

Причина перекоса двери в петлях

Причиной перекоса двери также может стать неправильный подбор петель. Необходимо помнить, что очень тяжелые двери из массива необходимо навешивать на три петли.

• Установить большее количество петель;
• Оставить их количество, но заменить на более мощные.

Металлические двери, которые не устойчивы к воздействию влаги, тоже могут в процессе эксплуатации перекашиваться. Причиной этого может стать как неправильный выбор петель, так и погрешности при монтаже.

Причина перекоса двери в усадке дома

Самая сложная и серьезная ситуация – это перекос двери в результате значительной усадки дома, отдельных его конструкций. Как правило, такая проблема связана с несоблюдением технологии строительства или преждевременного ввода дома в эксплуатацию. В такой ситуации следует поменять металлическую дверь на деревянное полотно, которое проще отрегулировать и исправить при изменении проемов.

Пост назад

Пост вперед

Как избежать полного перекоса, часть 2

Методы смягчения последствий и стоимость проектирования с учетом перекоса стеклоткани.

Au:  Эта колонка является подробным продолжением введения в июльскую колонку о перекосе стекловолокна. С некоторым совпадением их можно читать вместе или независимо друг от друга.

В своей июльской колонке я рассказал о причинах перекоса стекловолокна (GWS) и о том, когда и почему разработчика аппаратного обеспечения это может волновать. Во второй части мы обсудим методы смягчения последствий и стоимость. В третьей части мы более подробно рассмотрим влияние стилей стекла на ускорение или смягчение перекоса.

Хотя это и реальная проблема, ее трудно охарактеризовать, поскольку она носит статистический характер. Какова вероятность того, что диэлектрическая проницаемость одной линии в паре будет отличаться от диэлектрической проницаемости другой? Это зависит от шага линий, длины линий, состава ламината и относительной вероятности совмещения стеклопакетов под двумя линиями.

Предотвращение перекоса стекловолокна

Было бы хорошо, если бы существовала простая и бесплатная панацея от GWS, но почти все средства представляют собой частичные решения, которые могут работать на одних частотах и ​​длинах линий, но не на других .

Вот некоторые из методов контроля перекоса, примерно ранжированные в порядке возрастания стоимости производства:

1. Выберите стиль стекла, который минимизирует пластиковые окна.
2. Выберите стиль стекла с «квадратным плетением» (равное количество нитей пряжи в направлениях плетения и заполнения).
3. Проложите каждый элемент пары с тем же шагом, что и стекловолокно.
4. Выровняйте направление следа по утка/утка.
5. Используйте механическое рассеивание стекла.
6. Двойное стекло
7. Ступенька с шагом в половину переплетения – на полпути вниз по трассе
8. Зигзагообразная разводка дифференциальных пар под углом 10º к переплетению
9. Соберите каждую печатную плату с изображением, повернутым под углом 10º к панели и переплетению.
10. Используйте стекло с более низкой диэлектрической проницаемостью (ближе к смоле Dk).

Каждый из них имеет свою стоимость, либо с точки зрения времени, места на доске/материала, либо того и другого. Прежде чем мы остановимся на вышеупомянутых простых описаниях, стоит рассмотреть следующие наблюдения:

• № 1–4 практически бесплатны.
• Вы можете объединить несколько из этих методов, особенно 1-6.
• При зигзагообразной трассировке (8) или вращении макета доски (9) этих подходов должно быть достаточно по отдельности, но не в комбинации.
• Вы также можете увидеть значительное уменьшение перекоса, например, при использовании двухслойного (6) стекла с низким Dk (10) — по отдельности или в комбинации, но оба подхода увеличивают стоимость производства. (Стекло с низким значением Dk примерно в два раза дороже.)

Методы смягчения последствий на основе стекла (т. е. 1, 2, 5, 6 и 10) будут более подробно описаны в третьей части. Здесь мы в первую очередь обратимся к методам маршрутизации и панельизации. Но давайте сначала рассмотрим некоторые основные принципы, касающиеся эпоксидного стекла (Е-стекла).

Вращение стекла

Теоретически плетение стекла имеет почти идеальную ориентацию по осям x и y. На практике пряжа значительно блуждает. На DesignCon 2016 Богатин и др. представили результаты, которые показали, что непреднамеренное, но почти неизбежное вращение стекла варьировалось на +/- 5º относительно идеального выравнивания x/y, как показано на 9.0003 РИСУНОК 1. ¹  С одной стороны, это полезно, поскольку позволяет «размазать» эффект вариации Dk под конкретной трассой. С другой стороны, это совершенно бесполезно, потому что вы не можете сказать, когда и произойдет ли это. Тем не менее полезно знать изменение выравнивания на общем уровне, поскольку его необходимо взвешивать при рассмотрении угловой разводки или поворота графического объекта на уровне панели.

РИСУНОК 1.   Непреднамеренное, но почти неизбежное вращение стекла варьировалось на +/- 5º относительно идеального выравнивания x/y. ¹

Мы также продемонстрировали на DesignCon 2017, что только половинного угла наклона между стеклотканью и трассировкой было достаточно, чтобы в значительной степени смягчить эффект перекоса. ²

Хотя цель состоит в том, чтобы иметь одинаковое количество вызванных стеклом задержек для обоих сигналов в дифференциальной паре, два вышеупомянутых фактора важны при рассмотрении вариантов вращения/ангуляции. Мы ищем предсказуемый, постоянный угол более 0,5º. Как правило, уток будет иметь тенденцию блуждать больше, чем плетение, поскольку направление плетения находится в напряжении, когда добавляется смола и происходит начальное отверждение. (Определение утка читайте далее.) Знание того, что сама стеклянная нить может отклоняться на целых 5º в любом направлении, по часовой стрелке или против часовой стрелки, и уток может отклоняться больше, чем переплетение, становится потенциально важным при поиске предсказуемо достаточного угла между стеклом и трассировкой дифференциальной пары.

Терминология стекла и панелей

Из-за возможных различий между стекловолокном в направлении переплетения и направлением переплетения важно знать, что есть что. РИСУНОК 2  показывает слайд из класса, который я преподаю в PCB West, иллюстрируя процесс ткачества стекла, а также некоторые из лежащих в его основе терминов. Как показано, существует два основных направления пряжи: «машинное» или «зернистое» направление, которое мы называем плетением, и «поперечное» или «заполняющее» направление, которое мы часто называем утком. «Зерно» — аллегория деревянного зерна. Если вы знаете синонимы, вы сможете согласовать их с коллегами при проектировании и создании досок.

РИСУНОК 2.   Высокоуровневый процесс стеклоткачества и терминология. ³

Пока все хорошо. Части этого предмета легко понять. Другие немного головной боли. В колонке головной боли приведенный выше рулон стекла дает прямоугольных , а не квадратных листов, которые можно разрезать в продольном направлении, параллельно волокнам, или с размерами длинного листа и панели, параллельными наполнителю. Североамериканские производители печатных плат в течение многих лет производят плиты с длинными листами и панелями, параллельными волокнам (переплетению). (Некоторые магазины называют это «длинным зерном».) В Азии, наоборот, нормой является строительство из стекла с переплетением, идущим параллельно короткому размеру прямоугольных листов и панелей, иногда называемому «коротким зерном». Так, например, если вы строите прототипы в Северной Америке и отправляетесь в Азию для крупносерийного производства, вы вполне можете иметь дело с другой ориентацией стекла.

Некоторые глобальные производители с присутствием в Северной Америке перешли на производство печатных плат с короткими листами и панелями, параллельными плетению, чтобы соответствовать их более крупным аналогам в Азии. Помня о том, что цель состоит в том, чтобы иметь одинаковое количество вызванных стеклом задержек для обоих сигналов в дифференциальной паре, два вышеупомянутых фактора важны при рассмотрении вариантов вращения. Мы ищем предсказуемый, постоянный угол более 0,5°. Знание того, что само стекло может отклоняться на целых 5° в любом направлении, по часовой стрелке или против часовой стрелки, означает, что какие бы стратегии вращения мы ни использовали, их угол должен превышать 5,5°.

Варианты панелей

Вариант 9 включает сборку каждой печатной платы с повернутым изображением под углом 10º к панели и переплетением. Некоторые поворачивают рисунок на 12,5º, но при этом расходуется больше материала ламината, чем необходимо для уменьшения перекоса. Можно привести пример поворота изображения примерно на 7,5º, и я разговаривал с некоторыми, кто это делает. Я склонен рекомендовать поворот графического объекта на 10º, так как он имеет большой запас по сравнению с углом 5º некоторых нитей пряжи, и это относительно простая работа для программного обеспечения для компоновки печатных плат. Сказав это, если бы кто-то выступал за 7,5º, я бы не стал возражать.

Повернутое произведение искусства, показанное на  РИСУНОК 3 , является одним из более дорогих вариантов, но если вы можете компенсировать стоимость потраченного впустую материала, оно имеет то преимущество, что по существу гарантирует, что у вас не будет проблем с перекосом стеклоткани при условии, что вы достаточно сообразительны, чтобы не сочетать этот подход с трассировкой под углом 10º, описанной ниже.

РИСУНОК 3.   Рисунок доски, повернутый на панели. ⁴

Варианты прокладки

Варианты 3, 4, 7 и 8 включают прокладку каждого элемента пары с тем же шагом, что и стекловолокно (3), с выравниванием направления трассировки по утка/утка (4) , выполняя уступ с шагом в половину переплетения на полпути вдоль дорожки (7) и зигзагообразную разводку дифференциальных пар под углом 10º к переплетению (8). Каждый из них будет обсуждаться по очереди ниже.

Вариант 3. Проложите каждый элемент пары с тем же шагом, что и стекловолокно. Проиллюстрированный на РИСУНОК 4 , этот вариант заслуживает серьезного рассмотрения как один из практически бесплатных вариантов уменьшения перекоса стекловолокна.

РИСУНОК 4.   Эффект смолы и переплетения волокон (FWE). Зеленые дифференциальные кривые показывают, что когда шаг дифференциальной маршрутизации совпадает с шагом соседнего стекла, задержки сигналов равны. Это один из самых простых и дешевых способов адресации GWS.

Все стеклянные модели имеют свойственный шаг пряжи, указанный в IPC-4412B, как в направлении переплетения, так и в направлении заполнения. Хотя эти презентации обычно не публикуются, важно понимать, что они являются систематическим компонентом каждого стиля стекла.

При прокладке дифференциальной пары на номинальном шаге стекла задержки сигнала будут номинально симметричными, а это именно то, что вам нужно! То, что это можно сделать без дополнительных затрат, заставляет задуматься, почему многие дизайнеры этого не делают. Каждую неделю на моем столе появляется несколько новых стеков, и я всегда смотрю, пользуются ли инженеры и производители этой «халявой». Я не вижу его много, и я наблюдаю в течение некоторого времени.

Этот подход сопряжен с некоторыми сложностями. Если используется неквадратное плетение — это означает, что плетение и наполнитель имеют разное количество пряжи — узнайте ориентацию доски на панели у производителя. Это выполнимо, но требует дополнительного планирования во время макета.

Вариант 4. Выравнивание направления следа по утка/утка. Как и в случае с № 3, это практически бесплатно. Разница в том, что это не решение, на которое можно положиться. Это не повредит, но нет гарантии, что дополнительного случайного блуждания утка достаточно для решения всех проблем со сверхвысокоскоростным сигналом. С положительной стороны, этот подход просто требует знания того, как плата будет ориентирована на изготовление панелей в производстве. При этом вы делаете ставку на то, что в утке достаточно блуждания, чтобы «стереть» некоторые или большинство различий между двумя дифференциальными сигналами. Логически говоря, это автономный подход: нет никакой логической причины делать это, если вы также вращаете плату или разводку, или если вы уверены, что сигналы правильно выровнены по шагу стекла.

Вариант 7. Совершение пробежки с полувитковым шагом на полпути вниз по трассе. Я слышал об этом, но я не видел его на реальном проекте. Идея состоит в том, что половина длины отрезка дифференциальной пары параллельна стеклу в одной конфигурации стекло/Dk, а другая половина отрезка «перебегает» на половину шага стекла. Хотя я понимаю теорию, я не вижу никаких преимуществ для этого подхода по сравнению с гораздо более простой практикой создания шага дифференциальной пары, равного шагу стекла в направлении трассировки. Более того, этот подход предполагает маршрутизацию только в одном направлении: x или y. Как часто это происходит? По этим причинам я подумал об исключении этого, но упомянул его здесь только для того, чтобы найти в нем дыры, поскольку я видел его по крайней мере в одном примечании к применению.

Вариант 8. Зигзагообразная разводка дифференциальных пар под углом 10º к плетению. Этот подход требует немного дополнительного места на плате, но имеет свои преимущества. Во-первых, это подход, который гарантированно работает, не требует отслеживания шага стекла или ориентации панели и не требует жертвовать неиспользуемым пространством панели. Некоторые инженеры, похоже, недовольны этой концепцией, но она абсолютно работает, если можно выделить пространство для маршрутизации. Как уже упоминалось, полный угол в 10º не является обязательным, но я бы рекомендовал не менее 7,5º.

В этом месяце мы рассмотрели методы маршрутизации и панельизации. Методы смягчения последствий на основе стекла (т. е. 1, 2, 5, 6 и 10) будут более подробно описаны в третьей части.

Au note:  Если бы я мог сообщить представителям отрасли, что существуют известные средства для решения проблемы, которая в противном случае могла бы вывести из строя их сигналы 2,5+ Гбит/с на полуслучайной основе, я думаю, мир дизайна проложил бы путь к моей двери. Мне интересны ваши комментарии, если эта статья вызвала резонанс. Или загрузите ознакомительное программное обеспечение с сайта z-zero.com, которое включает в себя руководство по уменьшению перекоса стеклоткани.
 
Ссылки
1. Эрик Богатин, Билл Харгин,  и др. , «Новый метод определения характеристик чувствительности к перекосу плетения стекла», DesignCon, январь 2016 г.
2. Эрик Богатин, Билл Харгин, и др. , «A New Characterization Technique for Glass Weave Skew (Part 2)», январь 2017 г.
3. Билл Харгин, «Проектирование стека печатных плат и выбор материалов», PCB West, сентябрь 2018 г. Эффект переплетения: анализ практического воздействия и стратегии смягчения последствий», DesignCon, январь 2007 г.

Свяжитесь с Z-Zero, чтобы узнать больше.

Описательная статистика — необходимое ноу-хау для анализа данных | Ranjani Rajamani

В области науки о данных действительно нужно извлекать информацию о том, что есть в данных, помимо чисел в формате таблицы. Чтобы вывести эту информацию, специалист по данным использует многочисленные инструменты для изучения, визуализации и извлечения информации из данного набора данных. Статистика позволяет установить конкретную структуру и состав данных. Описательная статистика помогает получить представление о таких данных, как

• Насколько смещен набор данных?
• Что является центром, вокруг которого сгруппированы данные?
• Каковы необычные значения некоторых функций в наборе данных?

Давайте посмотрим на различные статистические методы, используемые для получения вышеуказанных сведений!

Что такое статистика?

Самое лучшее в работе статистиком — это возможность играть у всех на заднем дворе. — Джон Тьюки

Статистика — это коллективное исследование сбора, интерпретации и анализа набора наблюдений, известного как Данные , и составление сводки различных характеристик данных. Эти наблюдения относятся к определенной группе населения, представляющей интерес. Иногда выборку из выбранной совокупности также можно использовать для статистического исследования и получения на ее основе сводки. Затем это можно применить к населению для подтверждения результатов.

Образец по существу рассматривается как истинный представитель населения. На основе этой выборки доверительные интервалы дают оценочную информацию о параметрах совокупности. Репрезентативная выборка — это та, которая точно представляет, отражает или «похожа» на вашу популяцию.

Репрезентативная выборка должна быть непредвзятым отражением того, как выглядит население.

Популяция против выборки

A Популяция представляет собой группу, содержащую все наблюдения интересующей группы. Группа, содержащая элементы чего-либо, подлежащего изучению, например объекты, события, организации, страны, виды, организмы и т. д.

A Образец представляет собой подмножество, извлеченное из большой совокупности. Поскольку не всегда возможно собрать данные о всей популяции, для исследования можно выделить случайную выборку, представляющую всю популяцию. Методы вероятностной выборки, такие как случайная выборка или стратифицированная выборка, используются, чтобы уменьшить погрешность выборки и распространить обобщение результатов выборки на соответствующую совокупность в целом.

Вы хотите проверить гипотезу о том, что студенты научно-технического факультета считают себя умнее студентов гуманитарных факультетов. Ваша целевая аудитория — 15 000 студентов бакалавриата Мумбайского университета. В вашей выборке участвуют 500 студентов. Их специальностями являются естественные науки, информатика, экономика и история. Большинство участников — мужчины. Вы проводите тест по фундаментальной науке и экономике, а также викторину для самооценки своих достижений. Вы обнаружите, что 73% студентов, изучающих естественные науки и технологии, считают себя умнее, чем студенты, изучающие гуманитарные науки.

Можете ли вы заключить результат этой выборки как обобщенный результат для целевой совокупности?

Ответ НЕТ. Здесь ваша выборка не представляет студентов из других областей гуманитарных наук, таких как география, геология и психология. Выборка сильно смещена в сторону студентов мужского пола. Таким образом, результат выборки может быть применен только к подмножеству населения, обладающему указанными выше характеристиками. Чтобы сделать достоверные выводы из выборки, которые можно применить ко всей совокупности, используются методы вероятностной выборки. Это означает, что каждое наблюдение в популяции имеет более высокий шанс быть выбранным.

Простая случайная выборка

Можно использовать такие инструменты, как генераторы случайных чисел, которые генерируют случайные числа, основанные исключительно на случайности. sample() — это встроенная функция случайного модуля в Python, которая возвращает список элементов определенной длины, выбранных из последовательности, т. е. списка, кортежа, строки или набора.

Стратифицированная выборка

Стратифицированная выборка включает разделение совокупности на подгруппы на основе соответствующих характеристик наблюдений. На основе общих пропорций выберите образец из каждой подгруппы, используя простой метод случайной выборки.

Описательная статистика — сводка результатов, полученных в результате сбора и анализа набора данных. Есть два основных направления обучения.

• Центральная тенденция — Касается средних значений.
• Дисперсия — Относится к разбросу значений.

Центральная тенденция

Существует три способа определения центра или среднего значения набора данных, а именно; Средняя медиана и мода.

Выбросы — это наблюдения или значения данных, которые далеки от других значений данных. Это необычные значения в наборе данных. Выбросы сложны для многих статистических анализов, потому что результаты теста могут быть неточными. Экстремальные значения или выбросы могут давать сомнительные статистические результаты.

Среднее значение является слабой мерой, на нее влияют и вводят в заблуждение из-за наличия экстремальных значений.

Медиана не так чувствительна к перекосам и экстремальным значениям. В наборах данных, содержащих экстремальные значения, среднее значение отклоняется от центра значений, что может привести к вводящим в заблуждение результатам. Медиана — хороший вариант в таких случаях, так как экстремальные или асимметричные значения не повлияют на нее. Например, медиана является хорошим статистическим показателем для описания годового дохода. Это более информативно.

Важность центральной тенденции на этапе исследования данных

Отсутствующие значения в наборе данных могут существенно повлиять на анализ данных и тем самым на эффективность алгоритма, используемого для прогнозирования. Чтобы свести к минимуму этот эффект, отсутствующие значения необходимо отслеживать и исправлять путем их условного исчисления. Существует несколько методов вменения, одним из которых является одиночное вменение. Методы одиночного вменения применимы к отсутствующим значениям в числовых и номинальных характеристиках на основе существующих значений, статистических показателей и прогнозируемых значений.

В зависимости от значений, используемых для каждой из этих стратегий, существуют методы, работающие только с числовыми значениями, и методы, работающие как с числовыми, так и с номинальными столбцами. Они приведены ниже:

Распределение данных и показатели центральной тенденции

Асимметричное распределение с использованием гистограммы

Асимметрия определяется как мера асимметрии распределения вероятностей случайной величины относительно ее среднего значения. Другими словами, искаженное распределение: данные неравномерно распределены по обе стороны от кривой. Данные могут быть смещены вправо или влево. В асимметричном распределении кластер более высоких значений формируется на одном конце, а точки данных продолжают расширяться в более длинный хвост на другом конце. Направление хвоста говорит нам о стороне перекоса.

ПРИМЕЧАНИЕ: Если данные искажены, то результаты описательной статистики, такие как среднее значение, могут вводить в заблуждение.

Распределение с положительной асимметрией

В распределении с положительной асимметрией точки данных с более высокими оценками накапливаются в левой части распределения, оставляя длинный хвост справа, а центральная тенденция распределения падает в сторону более низких значений признака .

Распределение с отрицательной асимметрией

В распределении с отрицательной асимметрией точки данных с более высокими оценками накапливаются в правой части распределения, оставляя длинный хвост слева, а центральная тенденция распределения падает в сторону более высоких значений признака.

Как бороться с асимметрией?

Прогнозы регрессионной модели более надежны и точны, если целевая переменная подчиняется распределению Гаусса или нормальному закону. Допустим, мы хотим предсказать цену дома на основе заданного набора данных. Целевая переменная: Цена . Выше приведена гистограмма с графиком KDE, ясно показывающая, что функция сильно смещена вправо. Функция асимметрии панд дает нам значение асимметрии переменной. Значение асимметрии говорит нам, насколько искажены данные. Общее эмпирическое правило для значений асимметрии и общий уровень приемлемости следующие:

• Если асимметрия меньше -1 или больше 1, распределение сильно асимметрично.
• Если асимметрия находится в диапазоне от -1 до -0,5 или от 0,5 до 1, распределение имеет умеренную асимметрию.
• Если асимметрия находится в диапазоне от -0,5 до 0,5, распределение приблизительно симметрично.

Целевая переменная должна быть преобразована в соответствии с нормальным распределением, прежде чем она будет введена в модель.

Давайте рассмотрим несколько методов преобразования искаженных данных.

Преобразование журнала

Преобразование журнала — это метод преобразования данных, при котором каждая переменная x заменяется логарифмом (x). Преобразование журнала уменьшает или устраняет асимметрию наших исходных данных. Это можно легко сделать с помощью Numpy , просто вызвав функцию log() для нужной функции. Ниже показана функция «Цена» после применения логарифмического преобразования. В целом она не распределяется нормально, но асимметрия была в значительной степени уменьшена, чтобы придать кривой колоколообразную форму.

После преобразования журнала

Преобразование квадратного корня

Как следует из названия, преобразование квадратного корня применяет квадратный корень к целевому столбцу. Иногда это работает хорошо, но часто это не лучшая форма трансформации. Его можно применить, вызвав вызов функции sqrt() из библиотеки Numpy. Ниже приведен график после применения преобразования SQRT.

ПРИМЕЧАНИЕ : Примененное преобразование должно быть отменено после прогнозирования.

После преобразования квадратного корня

Теперь, когда мы видели, другая важная терминология, связанная с асимметрией, это Эксцесс .

Эксцесс

Эксцесс показывает высоту и резкость центрального пика по сравнению со стандартной кривой нормального распределения. Эксцесс — это мера того, являются ли данные тяжелыми или легкими хвостами относительно нормального распределения. Наборы данных с высоким эксцессом, как правило, имеют тяжелые хвосты или выбросы. Стандартное нормальное распределение имеет нулевой эксцесс. Значительная асимметрия и эксцесс ясно указывают на то, что данные не являются нормальными.

Допустимые значения эксцесса: 0–3. Базовое значение равно 0,

Значения эксцесса

• Для нормального распределения функция имеет идеальное значение эксцесса 0,
• Распределение с положительным значением эксцесса указывает на то, что дистрибутив более тяжелые хвосты и более острый пик, чем у нормального распределения
• Распределение с отрицательным значением эксцесса указывает на то, что у распределения более легкие хвосты и более плоский пик, чем у нормального распределения.
• Высокий эксцесс в наборе данных является индикатором того, что данные содержат значительные выбросы.

Понимание эксцесса на основе его значений

Нормальное распределение

Нормальное распределение — это функция вероятности, которая описывает, как распределяются значения признака. Это симметричное распределение без перекоса. Большинство наблюдений концентрируются вокруг центрального пика, а вероятности значений, находящихся дальше от среднего значения, уменьшаются одинаково в обоих направлениях. Рост, вес при рождении, интерес к чтению, удовлетворенность работой или показатели IQ — это лишь несколько примеров нормального распределения.

Нормальное распределение

На гистограмме показано распределение значений функции количества вебинаров, посещенных в этом году. Среднее значение, медиана и мода равны, показывая, что нормальное распределение вокруг центральной тенденции = 8

Центральная предельная теорема (ЦПТ)

Центральная предельная теорема в статистике утверждает, что при достаточно большом размере выборки распределение выборки среднее значение признака будет приблизительно иметь нормальное распределение независимо от распределения этой переменной в совокупности.

Предложение « независимо от распределения этой переменной в совокупности » другими словами означает, что в совокупности значения признака могут следовать различным распределениям вероятностей, таким как левостороннее, правостороннее, нормальное распределение и другие . CLT можно применять почти ко всем типам вероятностных распределений на основе следующих критериев –

• Значения признаков должны быть независимыми
• Значения должны быть одинаково распределены.

То есть одно значение данных не должно зависеть от другого, и распределение признака остается одинаковым по всем статистическим показателям.

Что такое «выборочное распределение среднего значения признака»?

Можно взять и изучить выборку из населения. Из этой выборки можно рассчитать среднее значение. Точно так же многие выборки из набора данных населения могут быть извлечены, изучены и могут быть рассчитаны соответствующие средние значения. Если графическое представление рассчитанного среднего построить с помощью гистограммы, мы можем увидеть распределение выборочных средних для выбранных выборок. Это также известно как выборочное распределение среднего. Кривая выборочного распределения сильно зависит от размера выборки. Распределение выборки будет различным для каждой выборки с различным размером выборки.

Насколько большим должен быть размер выборки, чтобы удовлетворить требованиям этого пункта, «при достаточно большом размере выборки»?

Из предыдущих строк мы можем сделать вывод, что форма выборочного распределения меняется в зависимости от размера выборки. Определение CLT гласит, что при достаточно большом размере выборки выборочное распределение среднего значения будет приблизительно иметь нормальное распределение.

Базовые значения данных для признака в совокупности могут иметь различное распределение выборки для различных размеров выборки. В определении говорится, что при достаточно большом размере выборки выборочное распределение среднего будет соответствовать нормальному распределению независимо от распределения переменной в совокупности.

Как узнать распределение данных графически?

Блочная диаграмма — это график, который дает хорошее представление о том, как распределяются значения в данных.

• Это стандартный способ отображения распределения данных на основе сводки из пяти чисел («минимум», первый квартиль (Q1), медиана, третий квартиль (Q3) и «максимум»).
• Может указывать на выбросы и их значения.
• Может указывать, следует ли функция нормальному распределению.
• Также может сказать, что данные сгруппированы плотно, и может указать вид асимметрии, если таковая имеется.

Представление прямоугольной диаграммы

Показатели изменчивости

Показатель изменчивости дает сводную информацию о том, насколько разбросаны значения в наборе данных. Изменчивость изучается в контексте распределения наблюдений. Если дисперсия низкая, точки данных плотно сгруппированы вокруг центра, чем ниже изменчивость, тем выше согласованность. Наиболее распространенными показателями изменчивости являются диапазон, межквартильный диапазон, дисперсия и стандартное отклонение 9.0005

Почему важна мера изменчивости?

Точно так же, как среднее значение является важной мерой центральной тенденции, изменчивость является важной мерой распределения. Статистическая сводка в отношении распределения будет значительно различаться независимо от того же среднего значения.

Рассмотрим два графика, расположенных рядом друг с другом. Вероятность распределения отличается все меньшей и большей изменчивостью, несмотря на то же среднее значение. На приведенных ниже графиках дисперсия точек данных меньше, что приводит к скоплению данных вокруг центра или среднего значения. В то время как на втором рисунке точки данных разбросаны от центра, показывая больше непохожих точек данных и экстремальных значений. Хотя среднее значение обоих рисунков одинаково, изменчивость в наборе данных определяет вероятность распределения. Распределения с большей изменчивостью дают наблюдения с необычно большими и малыми значениями чаще, чем распределения с меньшей изменчивостью.

Из приведенного выше графика можно сделать вывод, что одной центральной тенденции недостаточно для прочтения статистической сводки, изменчивость в распределении не менее важна для получения полной информации.

Как изменчивость влияет на общую сводку?

Давайте поймем важность изменчивости на примере, который происходит в нашей повседневной жизни. Предположим, два онлайн-агрегатора доставки еды рекламируют свои услуги. Оба они очень хорошо рекламировали свои услуги и обещают быстрый график доставки. Вы хотите попробовать их услуги, а затем решить, где бы вы разместили свой заказ, когда вы ГОЛОДНЫ!

Вы следите за их графиками доставки и изменениями в них. Вы также заключаете, что сроки их доставки сильно различаются. Вы строите распределение времени доставки, и это то, что вы можете увидеть. Обратим внимание на заштрихованную часть графика.

Сравнение изменчивости

Поставщик услуг с высокой изменчивостью почти имеет около 16% (заштрихованная часть) доставок после фактического (обещанного) времени доставки. Это означает, что 16% доставок значительно превышают запланированный срок в 20–30 минут. Хотя среднее время на втором графике остается прежним, 2% доставок задерживаются. Это ясно показывает, насколько важна изменчивость, чтобы избежать вводящих в заблуждение выводов.

Другой подход к выбору поставщика услуг заключается в вычислении Коэффициента дисперсии и выборе того, значение которого ниже.

Коэффициент вариации

Еще одним показателем изменчивости является Коэффициент вариации. Коэффициент вариации (CV) определяется как мера относительной изменчивости. Это отношение стандартного отклонения к среднему. Резюме в основном полезно, когда вы хотите сравнить результаты двух разных опросов или тестов, которые имеют разные показатели или значения. Например, если вы сравниваете результаты двух тестов с разными механизмами оценки. Если образец A имеет CV 12%, а образец B имеет CV 25%, можно сказать, что образец B имеет большую вариацию по сравнению со своим средним значением.

Сравнение стандартных отклонений двух обследований не будет правильным методом измерения изменчивости, поскольку означает, что также различны. Коэффициент вариации следует использовать только для сравнения положительных данных по шкале отношений. CV практически не имеет значения для измерений на интервальной шкале. Примеры интервальных шкал включают температуру в градусах Цельсия или Фаренгейта.

Диапазон

Диапазон — это предварительная мера изменчивости, которую можно легко рассчитать и понять. Разница между наибольшим значением и наименьшим значением в наборе данных определяет диапазон.

Диапазон подвержен выбросам. Единственное экстремальное значение может ввести в заблуждение измерение диапазона. Диапазон следует использовать в качестве меры для сравнения изменчивости только в том случае, если размеры выборки обоих наборов данных аналогичны. Случайные выборки из населения могут иметь тенденцию к широкой изменчивости, увеличивая диапазон. Следовательно, по мере увеличения размера выборки диапазон, в свою очередь, будет увеличиваться из-за экстремальных значений в выборке. Следовательно, диапазон сам по себе не может рассматриваться как мера изменчивости.

Межквартильный диапазон

Межквартильный диапазон

Статистики представляют нормальное распределение в виде трех квартилей. Нижний квартиль (Q1) содержит первый квартал или 25 % набора данных, а третий квартиль содержит 25 % набора данных, содержащих наибольшее значение. Средняя половина (50%) набора данных, которая находится между квартилями Q1 и Q3, называется межквартильным диапазоном (IQR). На IQR не сильно влияют выбросы или экстремальные значения. В нормальном распределении с высокой изменчивостью IQR является лучшей мерой изменчивости, поскольку на него не влияют разбросанные значения. IQR разница между Q3 и Q1.

Коробчатая диаграмма, показывающая IQR

Ширина прямоугольника определяет асимметричное распределение набора данных. Если квадрат медианы Q1 шире другого, то это распределение с отрицательным перекосом. Если квадрат медианы Q1 уже другого, то это распределение с положительной асимметрией. В отличие от предыдущих показателей, для расчета дисперсии используется среднее значение. В нем указывается степень распространения в наборе данных. Чем больше разброс данных, тем больше дисперсия по отношению к среднему значению. Дисперсия выражается в гораздо более крупных единицах. Статистические расчеты, такие как дисперсионные тесты или дисперсионный анализ (ANOVA), используют выборочную дисперсию для оценки групповых различий населения. Они используют дисперсии выборок, чтобы оценить, существенно ли отличаются друг от друга группы населения, из которых они взяты.

Дисперсия является положительной мерой . Его можно рассчитать для разгруппированных и сгруппированных данных.

Стандартное отклонение

Стандартное отклонение определяется как среднее значение изменчивости в наборе данных. Это дает нам представление о том, насколько далеко каждая точка данных от среднего значения. Низкое значение SD означает, что точки данных ближе к среднему, в то время как более высокое значение SD означает, что точки данных рассредоточены или разбросаны. Стандартное отклонение является наиболее важной мерой изменчивости, поскольку оно отражает дисперсию распределения.

Стандартное отклонение

SD= 5 показывает, что точки данных плотно сгруппированы вокруг центра.

SD= 10 показывает, что точки данных рассредоточены и удаляются от центра.

SD= 20 показывает, что точки данных находятся очень далеко от центра, демонстрируя широкое распределение изменчивости.

Формула стандартного отклонения для выборки

Формула для SD

s = стандартное отклонение выборки, ∑ = сумма…, X = каждое значение, x̅ = выборка, среднее значение, n = количество значений в выборке

Стандартное отклонение выборки равно квадратному корню из дисперсии. В нормально распределенном наборе данных стандартное отклонение становится очень ценным. Его можно использовать для определения доли значений, попадающих в указанное число стандартных отклонений от среднего значения.

Стандартное отклонение в нормальном распределении

Эмпирическое правило гласит, что стандартное отклонение и среднее вместе могут сказать вам, где находится большинство значений в вашем распределении , если они подчиняются нормальному распределению.

• 1SD : Около 68% оценок находятся в пределах 2 стандартных отклонений от среднего,
• 2SD : Около 95% баллов находятся в пределах 4 стандартных отклонений от среднего,
• 3SD : около 99,7% оценок находятся в пределах 6 стандартных отклонений от среднего значения.

Стандартное отклонение выражается в тех же единицах, что и исходные значения. Поскольку единицы дисперсии намного больше, стандартное отклонение предпочтительнее дисперсии для статистического анализа.