Регулировка входных дверей: Регулировка входных дверей: металлических, пластиковых

При смене сезонов следует проводить регулировку положения металлических входных дверей, это легко делается своими руками: на зиму притвор делают более плотным, а к лету слегка ослабляют. Обязательно нужно проводить регулярную проверку системы и при наличии малейших дефектов устранять неполадки, это значительно продлит срок её службы, что очень немаловажно для входной двери.

Дискомфорт при использовании входной двери чаще всего устраняется регулировкой петель

Чтобы приобрести необходимые в быту навыки, необходимо прежде всего разобраться, как отрегулировать входную металлическую дверь в следующих случаях:

1. Слышен скрип при движении двери. Причиной может быть попадание пыли и прочих загрязнений, иногда скрип возникает при затирании створки о коробку.
2. Плохо закрывается, туго притягивается. Этот дефект возникает при несоответствии положения замочного язычка и отверстия для его вхождения, перекосе или большой толщине уплотнителя.
3. Между полотном и коробом остается зазор. Причина часто кроется в износе уплотнителя, а также перекосе усиков замочной пластины.

НЕОБХОДИМЫЕ ИНСТРУМЕНТЫ

Регулировка алюминиевых дверей своими руками производится с помощью следующих инструментов и материалов:

• шестигранный ключ;
• торцевой ключ;
• напильник;
• масло для смазки деталей;
• отвертка;
• уплотнитель.

Необходимый набор инструментов для ремонта металлической двери

В основном все работы производятся с помощью ключей, особенно если причиной неполадки является перекос диагонали двери.

СКРИПЫ

Скрип – наиболее распространенная проблема, связанная не только с входными дверями, но и другими конструкциями. В основном причинами являются недостаток смазочных материалов, затирание деталей механизма, попадание внутрь мелких частиц посторонних веществ. В таком случае достаточно прочистить систему и смазать все внутренние детали, стыкующиеся между собой, особенно поворотный механизм.

Очень популярное аэрозольное средство WD-40 поможет быстро избавиться от скрипов двери

Также спровоцировать возникновение подобной проблемы может смещение полотна, вследствие чего его край начинает задевать коробку. Обнаружить это довольно просто – на месте трения остаются следы. Как в таком случае отрегулировать входную железную дверь? С помощью ключа подходящего размера нужно слегка ослабить петли, возле которых замечены повреждения коробки, затем отодвиньте полотно ближе к креплению, затяните регулировочные гайки, пока они не станут на свое прежнее место. Проверьте достигнут ли ожидаемый эффект. При необходимости операцию повторяют до тех пор, пока скрип не исчезнет.

В случае смещения дверного полотна проблему может решить регулировка петель

ТУГОЙ ПРИТВОР

В основном такой дефект возникает по двум причинам. Рассмотрим, как отрегулировать металлическую дверь отдельно для каждого конкретного случая:

Большая толщина уплотнителя. Входные двери обязательно должны быть оснащены специальной резинкой, которая герметизирует швы и закрывает зазор между полотном и коробом. Чаще всего с проблемой тугого затвора сталкиваются владельцы новых, недавно установленных дверей. Дело в том, что резинка еще не успела разноситься, а поэтому может усложнять закрывание двери. Рациональным решением является ожидание, со временем уплотнитель разработается, слегка сожмется, и проблема решится сама собой. Ни в коем случае не стоит подрезать резинку, ведь через несколько недель она просядет и на том месте может возникнуть зазор.

Тугой притвор может быть вызван новым еще не разработанным уплотнителем

Несовпадение положения язычка и пластины. В таком случае замковый механизм задевает пластину и с трудом проходит в углубление. Такой дефект не редкость для дешевых моделей, решить проблему можно с помощью напильника. Нужно аккуратно сточить излишки металла на пластине, чтобы язычок свободно проходил внутрь, но при этом надежно удерживал дверь в закрытом положении. Если металл можно отогнуть, попробуйте поправить усики с помощью плоскогубцев.

Также читайте:

Регулировка входной двери
Вопрос о том, как отрегулировать входную металлическую дверь рано или поздно может коснуться каждого.
Подробнее

Как установить дверь
Если вы решили заменить стандартный вариант оформления проема на раздвижную систему, вам нужно знать все о том как установить дверь-купе своими руками.
Подробнее

Как выбрать цвет двери
Проблема, с которой сталкивается практически каждый при проведении ремонта – как выбрать цвет межкомнатных дверей.
Подробнее

Жемчужины причинно-следственной связи #11: Регулировка передней и задней двери

Два способа закрыть дверь до того, как на сцену выйдет путаница.

PoC Post Series

• PoC #10: Вмешательства и идентифицируемость
• ➡️ PoC #11: Корректировка передней и задней двери

В прошлый раз мы видели, как мы можем корректировать прямые причины, задавая условия для каких переменных нам нужно заметить: для вычисления $P(y|do(X=x))$ нам нужны $Y, X, Pa_X$. В этом посте приведены еще две общие формулы, которые можно применить к DAG, чтобы проверить, выполняются ли условия корректировки.

Основная идея обобщения заключается в том, что не только $Pa_X$) могут блокировать входящие пути к $X$. Поскольку эти пути исходят от не-потомков $X$, а ребра указывают на $X$, вся концепция рассматривается как имеющая (и чтобы не сбивать с толку, блокирующая) черный ход .

Набор переменных $Z$ удовлетворяет критерию черного хода для упорядоченной пары переменных $(X, Y)$ в DAG, если:

1. узлов в $Z$ не являются потомками $X $
2. $Z$ блокирует каждый входящий путь в $X$

Критерий черного хода делает утверждение о упорядоченной паре ; т. е. $Y$ является потомком $X$ (существует путь из $X$ в $Y$). Первое условие обобщает требование соблюдения $Pa_X$, поскольку любого непотомка $X$ достаточно, чтобы заблокировать входящие пути в $X$ — начиная с второго условия .

То есть ищем набор переменных $Z$ такой, что каждый путь $X \leftarrow \dots — Z — \dots — Y$ заблокирован. Обратите внимание, что здесь $-$ означает любую из $\leftrightarrow, \rightarrow, \leftarrow$. Единственное ограничение состоит в том, что край пути указывает на $X$. Поскольку мы хотим рассуждать о влиянии $X$ на $Y$, нам нужно оставить пути от $X$ до $Y$ разблокировал , но все пути в $X$ заблокировали .

Поняв Критерий обхода, мы можем применить его для расчета интервенционных распределений.

Если набор переменных $Z$ удовлетворяет критерию черного хода относительно $(X, Y)$, то влияние $X$ на $Y$ определяется выражением:

Это та же самая формула , которую мы использовали для поправки на прямые причины. Тем не менее, сценарии, в которых мы можем применить его, являются более общими.

Формулу можно интерпретировать как деление данных на категории по значениям $Z$ и $X$ (это также называется стратификация ) и вычисление средневзвешенного страт (это фантазия форма множественного числа, выражающая категории данных). Обусловливая эти две переменные, мы делаем страты независимыми друг от друга — поскольку $Z$ блокирует обходные пути, обусловливание $X$ такое же, как $do(X=x)$. Обратите внимание, что для общего $Z$ это не так.

Формула корректировки через черный ход хороша, но, к сожалению, иногда она неприменима. Это может быть довольно сильным предположением, что мы можем наблюдать достаточный набор переменных, которые блокируют все путей Back-Door.

Интуитивное представление о более общей формуле регулировки входной двери исходит из гениального наблюдения о том, что дома обычно имеют парадный вход , а не только задний.

Набор переменных $Z$ удовлетворяет Front-Door Criterion в упорядоченную пару переменных $(X, Y)$ в DAG, если:

1. $Z$ блокирует все направленные пути из $X$ в $Y$
2. Нет обходного пути из $X$ к $Z$
3. Все обходные пути от $Z$ до $Y$ заблокированы $X$

Давайте проработаем эти три условия.

1. Первое условие устанавливает условную независимость $X\perp Y | Z$.
2. Второе условие постулирует, что $P(z|x)=P(z|do(X=x)$ — обратите внимание, что первое условие говорит, что $Z$ должно быть между $X$ и $Y$ , т. е. $Z$ — потомок $X$.0008
3. Третье условие говорит, что $X$ действует как черный ход для воздействия $Z$ на $Y$. Таким образом, влияние $Z$ на $Y$ можно рассчитать по формуле поправки на черный ход.

Результатом этих условий является формула, которая дважды применяет поправку на обходной путь: один раз для расчета влияния $X$ на $Z$ и один раз для использования $X$ в качестве обходного пути для оценки влияния $Z$ на $Y$.

Если набор переменных $Z$ удовлетворяет критерию входной двери относительно $(X, Y)$ и если $P(x,z) >0$, то задается влияние $X$ на $Y$ по: \(P(y|do(X=x)) = \sum_z P(z|x)\sum_{x’}P(y|x’, z)P(x’)\)

Внешняя сумма есть влияние $X$ на $Z$; второе условие гарантирует, что условное распределение совпадает с интервенционным распределением. Внутренняя сумма есть влияние $Z$ на $Y$; рассчитывается по формуле поправки на черный ход.

Требование положительного распределения $P(x,z)$ гарантирует, что условное $P(y|x,z)$ корректно определено, т. е. все комбинации $x,z$ дают осмысленные слои.

Наши попытки найти способы приспособиться к путанице привели к двум практическим формулам. Теперь мы можем бороться с путаницей. Конечно, это требует, чтобы мы знали, что смешение присутствует с определенной структурой.

Откройте для себя силу причинно-следственных связей и предварительной корректировки: подробное руководство для специалистов по данным | by Graham Harrison

Полное объяснение предварительной корректировки каузального вывода с примерами, включая весь исходный код Python Фото Эвелин Пэрис на Unsplash

К концу этой статьи вы поймете магию предварительной корректировки причинно-следственного вывода, которая может рассчитать влияние события на результат, даже если есть другие факторы, влияющие на оба, которые не измерены или даже неизвестны, и у вас будет полный доступ ко всему коду Python.

Я перерыл Интернет и множество книг, пытаясь найти полностью работающий пример формулы входа в Python, и ничего не нашел, поэтому, если нет источников, которые я пропустил, то вы сейчас read действительно уникален …

В недавней статье я исследовал силу формулы корректировки бэкдора для расчета истинного влияния события на результат, даже если существуют наблюдаемые факторы, которые «смешивают» оба …

Раскройте силу Причинно-следственная связь: руководство специалиста по данным для понимания бэкдора…

Полностью рабочий пример формулы настройки бэкдора с использованием Python и библиотеки pgmpy, включая полную… формула корректировки бэкдора восстановила этот эффект, даже несмотря на то, что «мужской» скрывал этот результат, потому что —

• Большее количество мужчин принимали препарат по сравнению с женщинами
• Мужчины имели более высокую скорость выздоровления, чем женщины

В этом примере «мужской» является «вмешивающимся», но значения для «мужского» были включены в данные наблюдения, а затем была применена формула черного хода, чтобы доказать, что испытание препарата оказало положительное влияние.

Но что, если «конфаундер» нельзя измерить и он не включен в данные?

В 1950-х годах бушевала статистическая война между учеными, которые твердо верили, что курение вызывает респираторные заболевания, и табачными компаниями, которым удалось представить «доказательства» обратного.

Суть этого доказательства заключалась в предположении табачных компаний о том, что генетический фактор отвечает как за то, что курильщики начинают курить, так и за вероятность развития респираторных заболеваний. Это была удобная гипотеза для табачных компаний, потому что ее было почти невозможно проверить.

Вот предположение о причинно-следственных связях между вовлеченными факторами …

Если это единственные данные, которые у вас есть, т. е. простой черный ход от ненаблюдаемого мешающего фактора к событию и результату, то нет ничего, что могло бы помочь. быть сделано; истинный эффект не может быть восстановлен.

Однако существуют и другие «шаблоны», в которых эффект может быть восстановлен, включая критерии «входной двери» и инструментальные переменные. В этой статье будет полностью объяснен первый из этих шаблонов.

Чтобы удовлетворить критерию входной двери, должен быть посредник между событием и результатом, и в примере с курением это может выглядеть так —

т.е. прямая причинно-следственная связь.

Когда существует эта закономерность, влияние события (курения) на исход (респираторное заболевание) можно выделить и восстановить независимо от влияния ненаблюдаемого искажающего фактора с помощью «Формулы коррекции перед входной дверью», предложенной Джудеей Перл в « Книга почему» и «Причинно-следственный вывод в статистике».

Книга Почему: Новая наука о причине и следствии (Наука пингвинов)

Купить Книга Почему: Новая наука о причине и следствии (Наука пингвинов) 01 от Pearl, Judea, Mackenzie, Dana (ISBN…

amzn.to

Вывод о причинно-следственных связях в статистике: учебник для начинающих

Купить Вывод о причинно-следственных связях в статистике: учебник для начинающих 1 Перл, Иуда, Глимур, Мадлен, Джуэлл, Николас П.

am зн.к

Исключение влияния ненаблюдаемого искажающего фактора кажется волшебством, и последствия действительно удивительны, но если вы будете следовать шагам, описанным в оставшейся части этой статьи, вы сможете добавить этот удивительный метод в свой набор инструментов для обработки данных всего за несколько шагов. строк кода Python!

Первое, что нам нужно, это некоторые тестовые данные. Я создал синтетический набор данных, используя класс BinaryDataGenerator . Если вам нужен полный исходный код, перейдите к этой статье —

Как сгенерировать синтетические данные для любого проекта причинно-следственной связи менее чем за 10 строк кода

Если 99% вакцинированы, 1% получают реакцию и 2 % Заболевание Как можно получить репрезентативные синтетические данные?

в сторону datascience.com

Сводный анализ данных выглядит следующим образом —

• В выборке было 800 человек.
• 50% населения выборки были курильщиками (400/800)
• 95% курильщиков имели отложения смол (380/400)
• 5% некурящих имели отложения смол (20/400)
• 15% у курильщиков, употреблявших смолу, были респираторные заболевания (47/380)
• у 10% курильщиков, не употреблявших смолы, были респираторные заболевания (2/20)
• у 95% курильщиков, употреблявших смолы, были респираторные заболевания (19/20)
• 90% некурящих без смол имели респираторные заболевания (342/380)

В своей статье о критериях бэкдора я начал с демонстрации простого решения с использованием pgmpy .

Учитывая, как легко было применить критерии черного входа в этом примере, должно быть очень просто применить таким же образом критерии входа. Вот код, который должен это сделать…

Ожидаемый результат 4,5% (об этом позже!), но pgmpy вылетает с ValueError: Оценщик максимального правдоподобия работает только для моделей со всеми наблюдаемыми переменными. Найдены скрытые переменные: set() .

После долгих исследований, а также поднятия вопроса с разработчиками, я пришел к выводу, что pgmpy не работает при применении оператора «do» (т. применить формулу регулировки передней двери.

Хуже, хотя как Библиотека DoWhy в этом экземпляре тоже не работает.

DoWhy может иметь дело с ненаблюдаемыми помехами при расчете «среднего эффекта лечения» (ATE), но когда оператор «do» применяется для имитации вмешательства, он терпит неудачу так же, как pgmpy .

ATE применяется к непрерывным переменным, поэтому мы можем задать DoWhy вопрос вроде «Если выбросы двуокиси углерода увеличатся на 100 миллионов тонн, каков причинный эффект повышения глобальной температуры?» и DoWhy даст результат.

Однако при применении вмешательства «выполнить» к дискретным бинарным данным, например «Какова вероятность респираторного заболевания, учитывая, что все в выборке курят?» ни pgmpy , ни DoWhy не могут выполнять расчеты там, где присутствует ненаблюдаемый фактор, и на сегодняшний день я не нашел других библиотек, которые могли бы это сделать.

Моя статья о бэкдоре перешла от реализации pgmpy , чтобы предоставить пример математики, чтобы показать, что pgmpy выполнялось за кулисами. В этой статье требуется понимание математики заранее, чтобы мы могли построить собственную реализацию формулы предварительной корректировки в Python…

Цель состоит в том, чтобы рассчитать средний причинно-следственный эффект (ACE) путем моделирования следующего —

1. Путешествие в прошлое и представление и вмешательство, которое заставляет всех курить.
2. Повторите тот же трюк с перемещением во времени и на этот раз заставьте всех сдаться.
3. Вычесть второй результат из первого.

Выраженное математически с использованием оператора «do», это удивительное умение выглядит так:

И, поскольку мы знаем, что в данных есть ненаблюдаемый смешиватель и входной путь, поэтому нам нужно заменить каждую часть формулы ACE с формулой регулировки передней двери, предложенной Judea Pearl …

Начнем с левой части формулы ACE, заменим ее на формулу регулировки передней двери и используем переменные, которые присутствуют в наших данных, вместо x, у и я. Для поддержания чистоты и порядка будут использоваться следующие сокращения: S = курение, R = респиратор, T = Tar …

t может принимать значения {0, 1}, а s может принимать значения {0, 1}, поэтому теперь нам нужно расширить следующим образом …

… и внутренние члены ∑𝑠 можно расширить следующим образом …

Теперь это должно быть простым вопросом замены условных вероятностей из данных. В следующем разделе будет предоставлена ​​функция Python для вычисления любой условной вероятности на основе данных, а пока вот необходимые значения …

Подстановка этих условных вероятностей дает …

Итак…

… и если вы снова пересчитаете все вышеперечисленные шаги для 𝑃(𝑅=1∣𝑑𝑜(𝑆=0)) ответ будет …

Таким образом, общий средний причинно-следственный эффект (ACE) равен …

Сколько усилий стоило вычислить средний причинный эффект вручную! К счастью, теперь, когда работа формулы предварительной корректировки полностью понята, относительно легко преобразовать все это в Python, чтобы все это можно было полностью автоматизировать для любого набора данных, где функции представляют собой дискретные значения…

Третья попытка включает в себя создание повторно используемой функции Python, которая реализует математику из предыдущего раздела для любой простой DAG и любого DataFrame , чтобы математику можно было отложить в сторону, как только она будет понята.

Для реализации этой функции потребуется использовать условные вероятности, и потребуется простая функция Python для вычисления этих вероятностей из любого DataFrame .

Я оставил детали функция calc_cond_prob из этой статьи, чтобы сосредоточиться на регулировке передней двери, но вы можете прочитать полное объяснение и загрузить исходный код из этой статьи …

Как рассчитать условные вероятности из любого кадра данных в 3 строки кода

Научитесь писать простую функцию Python, которая будет вычислять условные вероятности, используя запись типа p(exam=1 |…

в направлении datascience.com

После загрузки calc_cond_prob его можно использовать для простого вычисления условных вероятностей из любого DataFrame следующим образом… 𝑖𝑛𝑔=0,𝑡𝑎𝑟=0)=0,1

… или альтернативно результат / результат и события могут быть указаны явно следующим образом. .. 𝑡𝑎𝑟=0)=0,1

В предыдущем разделе объяснялась математика, стоящая за формулой корректировки входной двери Пирлея, и давался полностью рабочий пример.

С учетом этих строительных блоков (и функции calc_cod_prob ) можно разработать функцию Python, которая будет вычислять формулу front_door_adjustment для anny DataFrame , которая содержит следующие функции:

• X — обработка
• Y — результат 07 З — медиатор

Вот полный исходный код регулировки входной двери…

… и функцию можно назвать вот так…

Для начала со слоном в комнате, если бы эффект от курения был увеличением средняя вероятность респираторных заболеваний составляет всего 4,5%, что не убедит многих курильщиков бросить курить.

Однако мы видели, что индивидуальная вероятность респираторных заболеваний с учетом курения 75%.

Причина, по которой средний причинно-следственный эффект настолько низок, заключается в том, что наши фиктивные табачные компании провернули подлую уловку, усложнив колоду, обеспечив попадание в выборку большого количества некурящих с респираторными заболеваниями в попытке скрыть правду, т. е. курение действительно вызывает респираторные заболевания.

Но даже с этим шумом в данных, и даже если мы примем маловероятную гипотезу о том, что существует неизмеримый генетический фактор, который смешивает и событие, и результат, волшебство формулы предварительной корректировки все же обнаружило положительную причинно-следственную связь между курением и респираторными заболеваниями!

Этот удивительный результат не похож ни на что, что я обнаружил в других методах обработки данных, и он отвечает на самые распространенные вопросы, которые всегда задают клиенты моих прогнозов машинного обучения, то есть —

• Почему это происходит?
• Что я должен сделать, чтобы изменить результат и улучшить ситуацию?

Эти типы «почему?» вопросы превращают знания, способности и понимание, необходимые для предварительной корректировки, чтобы рассчитать эффект «вмешательств», бесценным дополнением к набору инструментов для обработки и анализа данных.

К сожалению, доступные в настоящее время библиотеки, включая pgmpy и DoWhy , не работают при применении оператора «do» к дискретным наборам данных, которые включают ненаблюдаемый конфаундер и входной путь.

Это огромный пробел в функциональности этих библиотек, и после долгих поисков решения Python с работающим примером как в Интернете, так и в книгах я ничего не нашел.

Если только я не просмотрел некоторые примеры, которые делают эту статью уникальной, и я хотел бы иметь возможность прочитать ее, когда регулировка входной двери начала очаровывать меня, вместо того, чтобы проводить все эти исследования самостоятельно.

Это было очень весело, и я очень надеюсь, что вам понравится результат!

Итак, сказав, что pgmpy не работает в этом сценарии, и зайдя так далеко в своем учебном путешествии, я решил написать версию формулы предварительной настройки на Python, чтобы исправить это упущение.

Просто хочу отметить, что я решил реорганизовать формулу, чтобы сделать реализацию Python немного более лаконичной, изменив это …

на это ..

… что математически эквивалентно и равносильно выражению —

4x3x1x2x2 = 4x1x2x2x3

объяснение этой эквивалентности.

Вернемся к решению. Первым шагом является создание причинно-следственной модели с использованием классов pgmpy . Обратите внимание: ненаблюдаемый мешающий фактор должен быть удален из списка ребер , так как это приводит к сбою метода BayesianNetwork.fit() с ошибкой ValueError 9.0200 ...

После того, как настройка завершена, формула входной двери может быть реализована на Python следующим образом... более ранняя функция Python, которая работает непосредственно с DataFrame ...

Если вам понравилась эта статья, вы можете получить неограниченный доступ к тысячам других, став участником Medium всего за 5 долларов в месяц, нажав на мою реферальную ссылку (я получу часть сборов, если вы зарегистрируетесь по этой ссылке без каких-либо дополнительных затрат для вас).

Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — Грэм Харрисон

Прочитайте все истории Грэма Харрисона (и тысяч других авторов на Medium).