Какая модель приора: 10 фактов о Lada Priora, которая ушла в историю — Российская газета

Содержание

Lada Priora - цены и характеристики, фотографии и обзоры

Конструктивные особенности. Лада Приора является глубокой модернизацией ВАЗ-2110, но при этом существенных изменений в конструкцию шасси разработчиками внесено не было. По этой причине автомобиль получил устаревший вариант подвески (которая хотя и хорошо адаптирована к качеству российских дорог, но не способна обеспечить должный уровень комфорта), выверенную управляемость и хорошую курсовую устойчивость.

Конструктивные недостатки. Lada Priora не отличается высоким качеством сборки, из-за чего отмечается низкий уровень точности подгонки кузовных элементов, что повышает уровень шума в салоне, а также способствует воздействию воздушных потоков на устойчивость автомобиля. Низкое качество сборки отмечается и в салоне «Приоры», из-за чего очень быстро элементы отделки начинают «гулять», наполняя салон посторонними звуками. Кроме того, габаритные характеристики автомобиля и параметры настройки его подвески способствуют возникновению эффекта парусности кузова при маневрировании в условиях бокового ветра, что приводит к излишним кренам и снижению управляемости.

Самые слабые места. В список наиболее часто ломающихся узлов и агрегатов автомобилей семейства «Priora» специалисты включают:

  • опорные подшипники,
  • ШРУСы,
  • амортизаторы,
  • сайлентблоки передней подвески,
  • передние ступицы,
  • помпу,
  • компоненты бортовой электросистемы,
  • штатную сигнализацию,
  • стеклоподъемники.

Коррозия кузовных элементов, в первую очередь, появляется на капоте и крышке багажника (в местах установки декоративных накладок).

Двигатель вибрирует на холостом ходу. Как правило, причиной вибрации двигателя является прослабление подушек двигателя. Для устранения дефекта необходимо проверить качество затяжки крепежных болтов и уровень износа подушек. Если подушки повреждены, то потребуется их замена.

Плавают обороты двигателя. Чаще всего причина проблемы кроется в некорректной работе дроссельного узла из-за засорения его полостей. Для нормализации работы двигателя в этом случае необходимо снять дроссельный узел и провести его очистку.

Двигатель «троит». Троение мотора на Ладе Приоре, как правило, вызывается подсосом воздуха через изношенные резиновые заглушки, установленные в левом верхнем углу двигателя. Для устранения проблемы необходимо заменить заглушки.

Неустойчивая работа двигателя. Основная причина данной проблемы – снижение давления в топливной рампе, вызванное засорением сетчатого фильтра бензонасоса. Для решения проблемы необходимо снять бензонасос и провести его очистку.
Также отметим, что причинами неустойчивой работы мотора могут быть подсос воздуха через шланги двигателя, износ ремня ГРМ или износ компонентов ЦПГ.

Стартер не выключается после пуска мотора. Чаще всего данный дефект проявляется в зимнее время и вызывается застыванием смазки во втягивающем реле, что приводит к его залипанию. В летнее время залипание может спровоцировать попавшая грязь и влага. Для устранения дефекта необходимо разобрать втягивающее реле, очистить его компоненты от грязи и нанести морозоустойчивую смазку.

Затрудненный ход рычага КПП

или повышенная шумность работы КПП. Данная проблема считается конструктивной особенностью КПП ВАЗовской разработки. Как правило, чаще всего проблема проявляется в зимнее время, а для снижения её негативного воздействия на работоспособность КПП специалисты рекомендуют заменить заводское масло на синтетическое с параметрами не ниже 75w90. Кроме того, длительное использование заводского масла в КПП способствует ускоренному механическому износу подвижных компонентов коробки, что чревато появлением стружки, сколов и выходом КПП из строя.

Стук передних стоек. Данная проблема не считается дефектом, а является конструктивной особенностью стоек марки СААЗ, используемых при сборке автомобиля. Для устранения стучащих звуков потребуется замена стоек на более качественные аналоги от других производителей.

Стук с правой стороны подкапотного пространства. Если в работе подвески проблем не наблюдается, то причиной возникновения постороннего стука может стать бачок гидроусилителя руля, который, из-за ослабления крепления, опускается вниз и стучит о защиту колеса.

Печка дует некорректно. Проблемы в работе отопителя, как правило, связаны с выходом из строя моторедукторов, управляющих переключением заслонок. Для устранения проблемы необходимо заменить вышедшие из строя моторедукторы. Также следует проверить подвижность самих заслонок, которые могут подклинивать из-за попавшей грязи.

Быстрый выход из строя АКБ. На некоторых автомобилях Lada Priora АКБ служит один–полтора года. Данный дефект вызван некорректной работой регулятора напряжения. Для решения проблемы необходимо заменить регулятор.

Запотевание задних фонарей после дождя или мойки. Как правило, задние фонари начинают запотевать из-за засорения вентиляционных отверстий, имеющихся в их корпусе. Для решения проблемы необходимо очистить вентиляционные отверстия от попавшей в них грязи.

Ложное срабатывание сигнализации (а так же отказ открывать или закрывать двери). Данные симптомы указывают на выход из строя штатной сигнализации. Для устранения проблемы потребуется полная замена системы сигнализации.

Стуки и скрипы в салоне. Практически на всех автомобилях семейства «Priora» со временем появляются посторонние звуки в салоне. Для снижения уровня шума и устранения проблемы необходимо проклеить все съемные элементы отделки салона шумопоглащающими материалами или закрепить их 2-сторонним скотчем. Кроме того, рекомендуется смазать силиконовой смазкой дверные петли и замки, места крепления и салазки передних кресел.

Скопление воды в багажнике. Довольно часто после дождя или мойки в багажнике «Приоры» можно найти лужицы, образующиеся в нишах под задними фонарями. Для удаления воды необходимо вытащить резиновые заглушки, имеющиеся на дне данных водосборных ниш.

В АвтоВАЗе пояснили отказ выпускать «Ладу Приору» — Реальное время

Завод отказался от модели из-за падения спроса покупателей

Выпускающаяся с 2007 года Lada Priora покидает конвейер Волжского автозавода. Сменив легендарную «десятку», автомобиль уходит, не оставив «потомков». На АвтоВАЗе считают, что машина морально устарела и не вписывается в нынешнюю производственную линейку бренда. Пока нет ясности, появится ли модель на замену «Приоре», но известно, что в 2021 году на рынок выйдет автомобиль на новой платформе, на работу с которым сейчас настраиваются поставщики автокомпонентов.

Прощание с Lada Priora

Lada Priora покидает конвейер Волжского автозавода, сообщили в пресс-службе предприятия. Слухи о завершении производства ходили едва ли не с начала года. Причем речь шла о том, что наряду с Lada Priora концерн также перестанет выпускать модели Granta и Kalina. АвтоВАЗ поначалу неоднократно опровергал эти сообщения, позднее вовсе отказывался от комментариев. Ситуация относительно судьбы «Приоры» прояснилась лишь недавно. Когда в Сети появились фотографии машины, которая позиционировалась как последняя, в пресс-службе предприятия официально подтвердили, что в конце июля модель окончательно покинет конвейер:

«Lada Priora покинет сборочную линию в Тольятти в конце июля. Данное решение было одобрено руководством компании и продиктовано постоянно растущим интересом к последним моделям Lada и, как следствие, снижающимся спросом на модель Priora», — сообщила пресс-служба компании.

Сообщается, что коллектив сборочной линии №3 сосредоточится на производстве семейства Lada 4x4 — она по-прежнему пользуется стабильным спросом как на внутреннем, так и на внешнем рынках. Что же касается «Приоры», о том, что ей пора на покой, говорит статистика продаж, которые сильно снизились за последние полгода. Пока другие модели АвтоВАЗа демонстрируют блестящие результаты («Веста» и «Гранта» находятся в тройке лидеров общероссийского рейтинга), «Приора» сильно просела и даже не попала в топ-25 самых популярных автомобилей российского рынка. Радужной ситуация остается только на Северном Кавказе, где «Приора» — по-прежнему фаворит и входит в тройку лидеров, уступая тем же «Весте» и «Гранте». Впрочем, модель уверенно лидирует и в сегменте подержанных машин (17,1 тыс. проданных автомобилей) и демонстрирует рост (+13 процентов).

«Веста» и «Гранта» находятся в тройке лидеров общероссийского рейтинга. Фото Максима Платонова

Народная любовь и популярность

Производство автомобилей «Лада Приора» началось в 2007 году, модель стала заменой «десятки» — ВАЗ-2110, и оказалась так же любима народом, как и предшественница. Многочисленные тюнинговые компании предлагали бесчисленные варианты доработок, превращая скромную «Приору» в подобие гоночного болида с дверьми типа «крыло чайки». В последние годы стали популярны варианты автомобиля с пневмоэлементами в подвеске, позволяющими во время стоянки опустить кузов автомобиля на асфальт.

Сам завод в последние годы всячески пытался поддерживать интерес к модели, выпуская новые комплектации, добавляя новые опции. Одни из последних модификаций — версии в белом и черном цветах, которые отличали 15-дюймовые колеса, двухцветная обивка сидений, глянцевые вставки в интерьере и другие опции.

Исполнительный вице-президент по продажам и маркетингу ПАО «АвтоВАЗ» Ян Птачек считает, что модель уже не вписывается в нынешнюю линейку машин предприятия и формирует неверное восприятие бренда у покупателей. И если раньше такой автомобиль мог быть в салонах «Лады», то теперь покупатели ожидают увидеть нечто иное.

«Для своего времени «Лада Приора» была очень хорошим автомобилем, который помог АвтоВАЗу выжить 10 лет назад. В связи с кардинальными изменениями бренда «Лада» в течение последних трех лет и запуском нового поколения автомобилей в 2015—2018 гг. наши потребители меняют свое восприятие бренда. А это, в свою очередь, ведет к снижению спроса на «Ладу Приору». Таким образом, мы приняли логичное решение завершить производство данной модели и сконцентрироваться на полном обновлении модельного ряда LADA в ближайшие годы», — сказал Птачек.

Особой славы та машина не снискала, даже несмотря на то, что пилотировал ее известный британский гонщик, победитель этапов мирового туринга Джеймс Томпсон. Фото Morio / wikipedia.org

Всего же с 2007 года было произведено более 850 тысяч автомобилей. Наиболее удачным оказался 2011 год, когда было продано 138 тысяч автомобилей. Некоторое время модель выпускалась в Чеченской Республике на предприятии «Чеченавто».

Автомобиль отметился и на мировой гоночной арене. В 2009 году на трассах чемпионата мира по шоссейно-кольцевым гонкам (туринге) дебютировал болид Lada Priora WTCC. Однако особой славы та машина не снискала, даже несмотря на то, что пилотировал ее известный британский гонщик, победитель этапов мирового туринга Джеймс Томпсон. Успех к гоночной команде АвтоВАЗа пришел в дальнейшем с «Грантой» и особенно с «Вестой». Тем не менее «Приора» заложила основу и по праву заняла место в мировой гоночной истории. Кстати, увидеть гоночную модификацию автомобиля можно в парковом комплексе истории техники им. Сахарова в Тольятти.

Поставщикам без «Приоры» придется туго

В настоящий момент официально так и не объявлено, сменит ли «Приору» новая перспективная модель. Ранее появилась информация, что на Московском автосалоне эту самую модель покажут, но официального подтверждения эти данные не нашли. Генеральный директор Ассоциации предприятий машиностроения «Кластер автомобильной промышленности Самарской области» Андрей Крайнов уверен, что ждать смены в таком скором будущем не стоит. Замена придет в 2021 году, речь идет об автомобиле на новой платформе. По словам Крайнова, именно с этой новой платформой предстоит работать поставщикам, которые ранее снабжали волжский автозавод для сборки «Приоры».

«Тем, кто умеет работать только для «Приоры», скорее всего, придется покинуть автомобильную промышленность», — считает Крайнов. Однако, по его мнению, такая участь ждет только те компании, которые не развивались. «Очень тяжело подтянуть компании фактически с нуля до мирового уровня, как того требует рынок. Но сейчас мы работаем с разными поставщиками, взаимодействуем с правительством области. Могу сказать, что все, кто работает с нами, а таких компаний 16, смогут и дальше производить автокомпоненты», — рассказал Крайнов. Он отметил, что сейчас все в руках самих поставщиков — уже объявляются конкурсы для дальнейшей работы с новой платформой. И победит тот, кто развивает производство и гибко реагирует на потребности современного рынка.

Сергей Черных

ПромышленностьМашиностроениеЭкономикаТранспортБизнес Татарстан

Lada Priora уезжает в историю – Бизнес – Коммерсантъ

В конце июля на АвтоВАЗе завершится производство Lada Priora. На предприятии остановку выпуска связывают с новым восприятием бренда у потребителей, в который не вписывается морально устаревший автомобиль. Эксперты не исключают, что с уходом модели с конвейера на АвтоВАЗе могут последовать сокращения, а ряд производителей автокомпонентов потеряют рынок сбыта.

В конце июля завершится производство автомобилей Lada Priora, эту информацию 16 июля наконец официально подтвердили в автоконцерне. Решение было принято исходя из интереса потребителей к последним моделям АвтоВАЗа и снижающегося спроса на Priora.

В 2017 году, по данным «Автостата», Priora вошла в десятку самых популярных российских автомобилей, было продано 15 тыс. машин. В нынешнем году продажи снижались, и модель не попала в топ-25 самых популярных автомобилей на российском рынке по итогам первого полугодия. Другие модели АвтоВАЗа реализуются значительно лучше. Так, по данным Ассоциации европейского бизнеса, за первое полугодие продано 49,6 тыс. Lada Vesta и 45,7 тыс. Granta, модели заняли второе и третье места в рейтинге продаж, уступив лишь Kia Rio (51,6 тыс. автомобилей). На 11-м месте Lada XRAY — 16,3 тыс. проданных машин, на 16-м — Lada 4X4 (более 15 тыс. автомобилей). При этом Priora продолжает пользоваться популярностью в регионах Северо-Кавказского ФО, где модель находится на третьем месте по продажам, уступая лишь Vesta и Granta. При этом на рынке подержанных машин в регионе Priora лидирует и демонстрирует стабильный рост.

Lada Priora появилась в 2007 году, заменив на рынке ВАЗ 2110 («десятка»). Фактически Priora и является модифицированной «десяткой», в конструкцию было внесено около 1 тыс. изменений и внедрено порядка 2 тыс. новых деталей. Спустя год после дебюта появилась модификация «хэтчбек», еще через год — в кузове «универсал». Были и гоночные Priora, участвовавшие в международной гоночной серии WTCC. Всего было произведено более 850 тыс. автомобилей этой модели. Наибольшей популярности модель достигла в 2011 году, когда было продано 138 тыс. автомобилей. Автомобиль также выпускался в Чечне на заводе «Чеченавто».

«Для своего времени Lada Priora была очень хорошим автомобилем, который помог АвтоВАЗу выжить десять лет назад,— отметил исполнительный вице-президент по продажам и маркетингу концерна Ян Птачек.— В связи с кардинальными изменениями бренда Lada в течение последних трех лет и запуском нового поколения автомобилей 2015–2018 годов наши потребители меняют свое восприятие бренда, это ведет к снижению спроса на Priora». В АвтоВАЗе отмечают, что планируют открыть новые вакансии на производственных и автокомпонентных линиях. На сборочной линии №3, где собирали Priora, продолжится производство Lada 4X4.

Алексей Антонов из ГК «Алор» считает, что вероятность сокращения штатов АвтоВАЗа нельзя исключать, но до массовых сокращений не дойдет. «Производственные мощности будут востребованы как для производства моделей Lada, так и других автомобилей собственника предприятия (Renault-Nissan.— “Ъ”)»,— считает он. Гораздо больше опасений у аналитика вызывают перспективы производителей автокомпонентов. «При новом собственнике число независимых поставщиков АвтоВАЗа сократилось более чем в десять раз, при этом ряд поставщиков в связи со снижением объема закупок вовсе прекратил существование, в том числе и крупнейший “АвтоВАЗагрегат”,— замечает господин Антонов.— Понятно, что новые модели под маркой Lada будут создаваться с учетом уже производимых компонентов и агрегатов, так что, скорее всего, объем закупок у сторонних производителей может в очередной раз упасть».

Гендиректор ассоциации предприятий машиностроения «Кластер автомобильной промышленности Самарской области» Андрей Крайнов считает, что с автопромом расстанутся те производители компонентов, которые работали только для Priora и не развивались: «Мы сейчас работаем над развитием поставщиков, взаимодействуем с региональным правительством. Конечно, сложно подтянуть тех, кто не развивался последние годы, фактически с нуля до мирового уровня. Но сейчас все зависит от самих поставщиков, от того, насколько они хотят развиваться».

По информации господина Крайнова, в 2021 году у АвтоВАЗа появится новая платформа, конкурсы на определение поставщиков пройдут в ближайшее время, и уже сейчас можно заниматься модернизацией производства. На самом АвтоВАЗе информацию о новой платформе пока не подтверждают. По имеющимся данным, вскоре может появиться новая перспективная модель, которая заменит Priora.

Вячеслав Сорокин, Самара


В интернете появилось изображение преемника Lada Priora

В сеть попало новое изображение наиболее вероятного преемника Lada Priora. Седан под кодовым названием Lada B. Опубликованный эскиз практически полностью разработан силами российской компании. Эксперт считает, что новую «Приору» необходимо выпускать как можно быстрее: текущая модель стремительно теряет свои позиции.

В распоряжении портала Carobka.ru оказались первые полноценные изображения разрабатываемого на «АвтоВАЗе» автомобиля под кодовым названием Lada B. Предположительно модель, которую также окрестили ВАЗ-2180, может появиться в 2016 году.

Как следует из названия, будущая модель относится к B-классу. Первое, что бросается в глаза при взгляде на автомобиль, — X-образная решетка радиатора, которая явно указывает на распространение дизайнерской концепции показанного ранее прототипа X-Ray на модельный ряд «АвтоВАЗа». Автором концепции стал главный дизайнер Lada — знаменитый Стив Маттин.

В остальном седан вполне соответствует тем стандартам экстерьера, которые сейчас можно наблюдать на других популярных в России седанах B-класса, таким как Hyundai Solaris или Volkswagen Polo.

Влияние прототипа X-Ray заметно и в другой части машины — хитрых выштамповках в районе колесных арок, заметно добавляющих машине изысканности. В переднем бампере Lada B расположены глубоко посаженные противотуманные фары, делающие переднюю часть машины более детализированной. На уже упомянутой X-образной решетке находится фирменная ладья «АвтоВАЗа».

Вместе с тем машина сохраняет черты «Приоры» и предшествовавшего ей «десятого семейства» — восходящая к задней части линия окон, расположенные в самом верху дверей ручки, а также напоминающая бумеранг с закругленными краями задняя половина задней двери. Фотографии реального прототипа Lada B уже попадали в интернет, но по ним можно было судить лишь о пропорциях автомобиля.

Интернет-пользователи в своем большинстве положительно оценили дизайн нового автомобиля. Но были и те, кто отнесся к новой «Приоре» скептически: якобы серийный автомобиль, скорее всего, не будет иметь ничего общего с изображенным на картинке. Автомобили «АвтоВАЗа» практически всегда встречают подобным образом, что не мешает им оставаться самыми продаваемыми в стране.

По предварительной информации, Lada B будет построена на платформе, полностью разработанной силами «АвтоВАЗа».

Вероятно, в автомобиле найдут применение технические решения, ранее использовавшиеся в проекте Lada C, разработка которого была свернута в 2009 году из-за разыгравшегося финансового кризиса.

Партнерство «АвтоВАЗа» и канадского производителя автокомпонентов Magna должно было привести к появлению линейки автомобилей более престижного C-класса. Планировалось, что будут разработаны 10 автомобилей, выпуск которых начнется в 2009 году. «Ростехнологии» и Magna должны были создать предприятие по выпуску комплектующих для новых машин.

Проектирование автомобиля шло полным ходом — прототипы неоднократно демонстрировались в прессе. Тем не менее сотрудничество с Magna было приостановлено: «АвтоВАЗ» предпочел партнерство с Renault-Nissan. Глава «Ростеха» Сергей Чемезов пообещал, что разработанные в рамках партнерства с Magna технологии найдут применение в последующих автомобилях.

О разработке модели, которая придет на смену нынешней Lada Priora, стало известно еще в середине 2012 года. По словам тогдашнего президента «АвтоВАЗа» Игоря Комарова, новый автомобиль будет принадлежать к B-классу, а по ценовому позиционированию модель расположится выше «Калины» и «Гранты». Дизайн экстерьера и интерьера, по его словам, был утвержден еще в 2012 году — далее разрабатывались только другие аспекты машины.

С учетом того, что машина, вероятнее всего, не выйдет в 2014 году, позиции нынешнего поколения Lada Priora выглядят не лучшим образом: автомобиль покупают все реже и реже. Модель пока находится на восьмом месте по продажам в России, но за год спрос на него сократился со 115 тысяч машин, проданных за 11 месяцев 2012 года, до 52 тысяч в этом году.

Впрочем, падение интереса к «Приоре» сейчас можно объяснить недавним выходом новой «Калины» и стабильной популярностью «Гранты». Эти автомобили переманивают покупателей у Lada Priora, которая представляет собой заметно модернизированную версию «десятого семейства», выпускавшегося с 1996 года.

Примечательно, что новая «Приора» попала в сеть практически одновременно с тем, как с конвейера сошел последний автомобиль некогда популярного семейства автомобилей Lada Samara. Впрочем, будущая «Приора» не будет рассчитана на аудиторию «Самары» — машина будет позиционироваться выше, тогда как снятое с производства семейство заменит хетчбэк на базе популярной Lada Granta.

Генеральный директор «Автостат» Сергей Целиков предположил, что новую Lada Priora покажут на Московском международном автосалоне в 2014 году. «У «АвтоВАЗа» такая традиция. Потом они отладят производственные процессы и запустят модель, — заявил он «Газета.Ru». — Если сейчас ее не выпустить, то продажи «Приоры» вообще сойдут на нет. Это единственный шанс сохранить Lada Priora на рынке, ведь любую модель нужно обновлять, делать фейслифтинг с определенной периодичностью хотя бы раз в 4–5 лет», — заключил он.

«Датсун» или «Лада Приора»? | Статья от Natc Group

09/05/2017

«Датсун» или «Лада Приора»?

Datsun on-DO или Lada Priora — многие делают выбор именно из этих двух автомобилей. Чтобы подобрать наиболее подходящую из них, следует рассмотреть их отличия в технических характеристиках, стоимости и комплектации, а также основные преимущества. Все это представлено в кратком сравнительном обзоре от компании Natc Group.

Сравнение моделей

Datsun on-DO — проект японского концерна Nissan, разработанный специально для российского рынка. Стоит отметить, что это первая машина под иностранным брендом, построенная на платформе отечественного производителя. В качестве основы для новой модели была использована базовая конструкция Lada Granta/Kalina, однако это не означает что on-DO по своим характеристикам тождественен «Гранте».

Японские инженеры увеличили габариты машины, разработали уникальный интерьер и дизайн, а также доработали проблемные моменты в технической «начинке». Несмотря на то, что on-DO и Granta собираются на одной ветке конвейера в Тольятти, автомобили «Датсун» проходят по отдельной системе контроля качества, что гарантирует их более высокую надежность и долговечность.

Таким образом, Nissan сумел создать серьезного конкурента для одного из лидеров сегмента бюджетных седанов в России — модели Lada Priora. Машины сравнимы по стоимости и габаритам, равны по многим техническим и эргономическим показателям. Один из немногих моментов, по которым Priora имеет превосходство — мощность двигателя (модификации ДВС на 98 и 106 л. с. против 82 и 87 л. с. у модели on-DO.). При этом Datsun отвечает наличием автоматической коробки передач в продвинутых вариантах комплектации против менее надежной роботизированной КПП у российской машины.

При идентичном наборе оборудования и опций, «японец» превосходит «Приору» по уровню безопасности (благодаря наличию систем EBD и ESP), качеству шумоизоляции, а также стабильности подвески. Кроме того, в on-DO предлагаются такие преимущества, как более вместительный багажник (530 литров против 444 у Lada), больший диаметр колес (15 дюймов против 14) и, что особенно важно в российских условиях эксплуатации, увеличенный дорожный просвет (174 мм против 165).

Datsun или Lada: итоги

Модели предлагают практически идентичные технические возможности. Тем не менее, «японец» более прогрессивен и удобен, являясь своеобразными мостиком между российскими машинами и полноценными иномарками. Модель on-DO — это выбор для тех, кто перерос отечественный автопром, но пока не готов к покупке дорогостоящего зарубежного автомобиля.

Смотрите также:

Купить Datsun на выгодных условиях можно у официального дилера Natc Group.


Лада Приора - характеристики, комплектации, фото, видео, обзор

Лада Приора является семейством бюджетных машин «малого класса III группы» и представляет «продукты» глубокого усовершенствования «десятого подразделения», которое получило около тысячи изменений, если сравнивать с исходным автомобилем.

Машина за свое существование (более 10 лет) перенесла не одну модернизацию. Последний рестайлинговый седан вышел в 2013-м году. В основном изменения коснулись интерьера новинки, а также ее технической части. Но давайте обо всем поподробнее. Весь модельный ряд Лада.

Содержание: [показать]

История автомобиля

Подготовку к производству данной машины компания начала в далеком 2006-м году. В руководстве «Лады» приняли решение поменять ВАЗ-2110 и все машины 10-го подразделения на нечто новое и в 2007-м году фирма представила первые тысячу транспортных средств нового поколения. Многие называют этот выпуск большим рестайлингом ВАЗ-2110.

Уже в 2007-м компания поставляла свои автомобили на продажу. С самого начала машины продавали лишь в кузове седан. Чуть позже (в 2008-м) на рынок вышла версия хэтчбек. Уже в следующем году вышла новая Приора в кузове универсал. Позднее авторынок пополнился версией купе. Компания даже задумывала выпуск данной машины в кузове кабриолет.

Стоит заметить, что Лада Приора удачно вытеснила из выпуска 2110. Количество продаж мгновенно стало расти. Позже на дороге уже чаще встречалась именно Lada Priora, нежели «десятка». Но Приора уже не производится, потому что ее заменила новая Лада Веста. Дебютный седан Lada Priora 2007 был не таким красивым, как сегодня, однако авто отлично продавалось.

Если перевести название модели с латинского языка на русский, то оно означает «старший, первый».

Когда наступил 2011-й год руководство ВАЗа приняло решение немного улучшить транспортное средство. В результате модель получила обновленный передний бампер, зеркала и рулевое колесо. Во всем же остальном это был «первый» автомобиль Лада Приора. Стандартная комплектация имела 8-клапанный силовой агрегат.

С наступлением 2013-го года компания выпустила новую версию, которая серьезно отличалась от предыдущей. Несведущий человек не сможет отличить новый автомобиль от прошлого, потому что перемены присутствуют, но они не глобального плана. Изменились немного бампера. Новый автомобиль сталь более управляемым и безопасным, чем его предшественник.

Новинка обладает системой курсовой устойчивости, новый салоном, новыми сидениями, рулевым колесом. Многое изменилось во внутренней части машины и в ее функционале. В создании автомобиля кроме итальянских специалистов участвовали немецкие, французские, японские и корейские работники.

Lada Priora I (2007-2013)

От ВАЗ 2110 новинка позаимствовала «тележку», силовую установку и прочие детали. Во внешнем виде от предшественника осталась лишь боковая часть и 4 двери. По словам представителей компании двери, стали шире на 5 мм, поэтому на производственном предприятии пришлось вводить новые штампы.

Исходя из заявлений производителя, были выпущены более тысячи новых деталей, которые так или иначе изменили свою структуру. Можно заметить новую оптику впереди и сзади, новенький капот, багажное отделение, бампера, крылья и прочие элементы внешнего вида. Что касается «катков», то они получили покрышки камского предприятия «Kama Euro» и обладают размером – 14 дюймов.

Чтобы разработать интерьер новинки Лада Приора, решили привлечь итальянскую студию Corcerano. Салон выполняли, используя современную стилистику. Степень эргономики отвечает мировым стандартам. При изготовлении салона применялись современные материалы. Верхнюю часть салона выполнили в светлых, а нижнюю – в более темных тонах. Предусматривается небольшое количество вариаций цветового совмещения отделки салона.

Есть наличие двухцветных обивок дверей с кармашками для мелочевки и тканевых вставок, гармонично вписывающихся в общую стилистику внутренней части Лада Приора 1. Подлокотник водителя обладает кнопками управления стеклоподъемников, джойстиком внешних зеркал и кнопками центрального замка.

Так как салон соответствует международным стандартам, кнопки для поднятия стекол сделали так, чтобы водитель случайно не нажал на них. Посередине салона, между передними сидениями, инженеры установили подлокотник, имеющий две ниши для мелочевки. Подобную деталь в салоне применили в машинах Лада в первый раз.

Обивка потолка передней области обладает консолью, имеющей плафон отдельного освещения водительского места и сидящего рядом с ним пассажира. Не забыли разместить полочку для очков. Что касается органов управления на «приборке», то они получили удобное расположение и выделяются хорошей читабельностью. В центре есть окно для вывода информации «борткомпьютера».

Он имеет одометр электронного типа, выдает показания по среднему и мгновенному расходу бензина, по времени, средней скорости и так далее.

Специалисты решили разместить необычный модуль настройки светотехникой в левой части от «штурвала» и объединить выключатели габаритного огня, ближнего освещения и «противотуманок». Кроме этого есть наличие роликов управления электрическим корректором фар, настройки яркости подсветки приборов. Кнопку отпирания багажного отделения перенесли на тоннель, установленный в центре, рядом с рычагом коробки передач.

Сам багажник обладает 430 литрам полезного пространства, открыть который можно изнутри или с клавиши на блоке управления сигнализацией. Отдельная кнопка для открытия багажной двери на самой крышке отсутствует. Центральную консоль адаптировали под установку «музыки» как формата DIN, так и 2DIN.

Приводила в движение «Ладу Приору» шестнадцатиклапанная силовая версия, рассчитанная на 1.6 л, выдающая 98 л.с. Синхронизирована работа этого двигателя с 5-ступенчатой трансмиссией на «механике», усиленным сцеплением, которое рассчитано на 145 Нм вращающих усилий. Трансмиссия теперь имела закрытые подшипники с более длительным сроком жизни. В качестве тормозной системы применяли вакуумный усилитель увеличенного объема.

Благодаря этому удалось понизить усилие на педаль тормоза и увеличить продуктивность системы тормозов в целом. При помощи новых стоек впереди и сзади, а также скрупулезно подобранным параметрам амортизаторов и стабилизаторов, улучшается управляемость и устойчивость.

Чтобы разогнаться машине от нуля до 100 километров в час, потребуется 11. 5 секунд, а предельный скоростной режим упирается в отметку 183 км/ч. Если говорить за нормы токсичности, то «движок» отвечает нормативам Euro-3 и Euro-4. Этого достигли при помощи перемещению катализатора поближе к мотору. Он стал быстро нагреваться и катализация вредных веществ производится живее. Уже в «базе» версия «Норма» имеет:

  • Airbag для водителя;
  • Электрический усилитель «штурвала»;
  • Подлокотник между креслами, установленными впереди;
  • Центральный замок с дистанционным приводом;
  • Настраиваемую по высоте рулевую колонку;
  • Электрическим привод стеклоподъемников, установленных впереди;
  • Иммобилайзер;
  • «Борткомпьютер» и часами;
  • 2 подголовника для сидящих сзади людей;
  • Подлокотник на заднем диване;
  • Корректор фар.

Также Приора получила наличие современной системы отопления и вентиляции, позволяющей поддерживать внутри автомобиля наиболее благоприятный микроклимат, обеспечивающий быстрое нагревание и отпотевание стекол. На всех машинах данного поколения устанавливают атермальные стекла и электрический обогрев кормового стекла. Порядка 52-х процентов кузовных элементов производили, применяя оцинкованный металл или низколегированную сталь.

Чтобы произвести детали, более подверженные коррозионному воздействию (например, колесные арки, пороги и так далее), конструкторы решили применить сталь с 2-х сторонним горячее цинковым покрытием. В Совокупности с актуальными способами антикоррозионной обработки кузова и покраски предоставляется стойкость от коррозии сквозного типа на протяжении 6-и лет.

Обновленная Priora

Первое усовершенствование седан получил в 2011 году. Лада Приора обладала новым передним бампером и внешними зеркалами. Внутри транспортного средства можно увидеть иной «штурвал», а перечень оснащения пополнили ранее недоступными опциями. Вдобавок ко всему, в версии «Стандарт» применили 8-клапанную силовую установку, получившую облегченную шатунно-поршневую группу.

Экстерьер

Уже через 2 года, осенью 2013-го АвтоВАЗ вновь решил обновить данную модель, однако в этом случае изменения коснулись многих элементов. Внешний вид специалисты компании только немного подретушировали – внесли ДХО в переднее освещение, а задняя часть заполучила фонари светодиодного типа.

Но внутри изменения коснулись многого. Сам салон получил новое оформление, сидения с пересмотренной конфигурацией и другие отделочные материалы. Обновление повлияло и на техническую начинку – улучшили ходовые показатели Lada Priora, доработали шумовую изоляцию и установили систему курсовой устойчивости. Смотрится трехобъемный автомобиль по нынешним критериям довольно современно, но все-таки сходство с «десяточной» моделью можно проследить, преимущественно в профиль.

Носовая область вазовской машины имеет каплевидную оптику (до линзованной дело не дошло) с ДХО, пятиугольную радиаторную решетку с ячейками в виде пчелиных сот и хромированное обрамление. Что касается переднего бампера, то он получил в меру рельефную форму и «пасть» воздухозаборника, а также разнесенные по сторонам противотуманные фары (в более дорогостоящих комплектациях).

Боковая область новой модели «Приоры» лишена любых намеков на спортивный уклон, однако выглядит хорошо при помощи покатого капота, почти ровной линии крыши и выпирающего в задней части багажного отделения. Филейная часть имеет достаточно простое оформление – дизайнерский изысков ждать не стоит. Она обладает фонарями со светодиодным наполнением габаритных огней и стоп-сигналов, а также аккуратным бампером, получившим пластиковую вставку внизу. Высота дорожного просвета составляет 165 миллиметров.

Интерьер

Внутри Lada Priora обладает современным и привлекательным интерьером, хотя качество сборки и отделочных материалов до сих пор желает лучшего. Есть наличие массивного 3-спицевого рулевого колеса, украшенного фирменным шильдиком компании. За рулем расположили приборную панель с 2-мя неглубокими «колодцами» и находящийся между ними экран монохромного типа, выдающий информацию маршрутного компьютера. Визуально все выглядит неплохо, однако страдает читаемость.

Центральная консоль обладает 7-дюймовым экраном мультимедийной системы, который получил сенсорное управление. Под ним расположились два дефлектора вентиляционной системы, получивших прямоугольный вид и аккуратный блок управления музыкальной начинкой. Далее идет панель настройки климатической системы, которая представлена 3-мя круглыми регуляторами.

Во время сборки внутренней части обновленной Лада Приора применяли недорогой, преимущественно жесткий пластик. Центральную консоль оформили в черный лак, а кресла обладают тканевой обивкой. Что касается самой сборки седана, то вопросов не возникает, но между отдельными элементами можно заметить заметные стыки. Топовые модификации получат продвинутую мультимедийную систему (CD, MP3, USB и Bluetooth). Опционально можно установить навигационную систему, распознающую сигналы GPS и ГЛОНАСС.

Внутри есть наличие широких передних «Приоровских» сидений, которые имеют оптимальную длину подушки и почти обделены боковым подпором. Регулировать их можно лишь в продольном направлении на довольно большие диапазоны. Предусмотрели конструкторы и функцию трехступенчатого подогрева сидений. Расположенный сзади диван отформировали для 2-х пассажиров, поэтому третьему человеку будет явно неудобно.

Это отчетливо видно по выступающему трансмиссионному тоннелю и только двоим подголовникам. Над головой предостаточно свободного пространства, а вот перед ногами его не хватает. В качестве удобства предлагают центральный подлокотник. Багажное отделение обновленного седана Лада Приора располагает 430 литрами полезного пространства.

Очень жалко, но увеличение объема не предусмотрено – присутствует только откидывающаяся центральная секция, а вот спинку сложить не получится. Под полом багажника разместили полноразмерную «запаску», однако надстройки арок колес и открытые петли крышки багажного отсека немного сокращают ресурс для транспортировки багажа.

Технические характеристики

Силовой агрегат и трансмиссия

Обновленный вариант получил пару двигателей, работающих на бензине и 2 коробки переключения передач. В роли «младшего» представителя выбрали рядную 1.6-литровую четырехцилиндровую силовую установку ВАЗ-21126, получившую 16-клапанную систему газораспределительного механизма типа DOHC и технологию распределенного впрыска бензина.

Такой «движок» генерирует 98 лошадиные силы и 145 Нм вращающих усилий. Синхронизировали такой двигатель вместе с пятискоростной «механикой», получившей тросовый привод. Чтобы разогнаться до скоростной отметки в 100 км/ч потребуется 11.5 секунды, а максимальная скорость составляет 183 километров в час.

В роли «топового» варианта решили применить 4-цилиндровую 1.6-литровую версию ВАЗ-21127. Мотор получил измененную систему впрыска топлива и динамический наддув. Все это позволяет двигателю выдавать 106 конские силы и 148 Нм. Работает силовой агрегат Лада Приора с механической коробкой, а также с 5-диапазонным «роботом» с опцией ручного переключения скоростей.

С «механикой» автомобиль разгоняется до первой сотни за 11.5 секунды, а вот с роботизированной коробкой эта цифра подымается до 12. 6 сек. Максимальная скорость не превышает 183 километров в час. Две силовые установки отвечают экологическим стандартам Euro-4. Самый слабый «движок» просит 6.9 л бензина, а более мощные двигателя «кушают» от 6.6 до 6.8 л на 100 км в комбинированном цикле.

С началом 2016-го 98-сильную силовую установку обновленного Lada Priora решили не использовать в новых моделях. Ее заменили на новую базовую версию, представляющую бензиновую, четырехцилиндровую атмосферную, 1.6-литровую установку. Мотор имеет 8-клапанный газораспределительный механизм и систему распределенного впрыска бензина.

Все это позволяет выдавать новинке 87 «кобыл» и 140 Нм. Вместе с 5-скоростной механической трансмиссией машина разгоняется до 176 километров в час, а первую «сотню» можно получить за 12.5 сек. Потребляет 87-сильный вариант 7.3 л бензина в смешанном режиме.

В качестве основы решили применить платформу от Лада 110, однако ее немного изменили. Впереди стоит независимая подвеска со стандартными стойками McPherson, а сзади – полунезависимая конструкция с упругой поперечной балкой. Впереди и сзади не обошлось без стабилизаторов поперечной устойчивости.

Тормозная система

Тормозная система имеет дисковые вентилируемые тормозные устройства впереди и барабанные механизмы сзади. Управляется седан при помощи реечного рулевого управления, дополненного электромеханическим усилителем. Самая простая версия имеет гидравлический усилитель.

Безопасность

По словам представителей компании, модель серьезно была доработана в плане безопасности. Автомобиль обладает:

  • Дневными ходовыми огнями, включающимися и выключающимися в автоматическом порядке;
  • Усиленными защитными балками, размещенными в передних дверях;
  • Вкладышами из вспененного полимера между бампером и балкой жесткости;
  • Антиблокировочной системой;
  • Системой помощи при экстренном торможении;
  • Проушинами крепления детских сидений по нормативам ISOFIX;
  • Фарами с функцией дневного света;
  • Усиленным каркасом передних кресел;
  • Подушкой безопасности, предохраняющей здоровье владельца в аварийных ситуациях;
  • Доработанным под стандарты EuroNCap кузовным каркасом.

Цена и комплектации

По состоянию на 2016-й год купить обновленную Лада Приора в 3-объемном кузове можно в 2-х версиях – «Стандарт» и «Норма». Базовая машина оценивается не меньше 389 000 р. Предусматривается только 2 варианта окрашивания кузова – белый и черный. Автомобиль обладает:

  • Водительской подушкой безопасности;
  • Электронными системами ABS и EBD;
  • Маршрутным компьютером;
  • Передними электрическими стеклоподъемниками;
  • Усилителем рулевого колеса;
  • Аудиоподготовкой;
  • 13-дюймовыми стальными «катками»;
  • Креплениями детских кресел Isofix.

Версия «Норма» уже имеет климатическую установку, функцию подогрева сидений, установленных впереди, иммобилазйер, 2 задних подголовника, штампованные 14-дюймовые «катки», наружные зеркала с функцией обогрева и электрического привода, а также передний центральный подлокотник. В том же 2016-м году за такую версию просили от 437 100 – 462 100 р.

Тюнинг

Хотя внешность «Лады» уже давно не выглядит откровенно старой, да и внутри после очередного обновления повысился уровень комфорта, многие владельцы машин стремятся выделить свой автомобиль из толпы. Другие же хотят повысить динамические показатели российского авто.

Тюнинг мотора

Невзирая на то, что машина имеет 16-клапанные двигателя, которые намного динамичнее и мощнее прошлых версий, все-таки хочется сделать свое транспортное средство более быстрым. На выручку приходит компрессор-суперчарджер, увеличивающий мощность и тягу «движка» на 30-50 процентов. Установку можно произвести с помощью крепежных узлов, закрепленным на шкив коленвала. Мощность увеличивается из-за обогощения топливно-воздушной смеси.

Однако не стоит забывать, что после этого, существенно вырастит «аппетит» мотора, поэтому топливная система будет быстрее изнашиваться и накапливать парафин. Можно прибегнуть к турбонаддуву. В таком случае повышается коэффициент полезного действия, но затрачивается больше топлива. Механический нагнетатель (суперчарджер) отбирает часть мощности у двигателя, а турбокомпрессор функционирует только за счет энергии выхлопных газов.

Также есть возможность увеличить расчетный объем цилиндров – получится повысить мощность силового агрегата без каких-то трудностей. Такие работы производят после расточки блоков цилиндра.

Тюнинг внешности

Данное поколение является довольно новым, поэтому во многих случаях авто не требует доработки, но машину можно преобразовать при помощи тюнинга. Некоторые водители решают установить вместо устаревшего капота с «кочергой», капот на упорах, что очень удобно. Многие знают, что весь АвтоВАЗ «болеет» шумоизоляцией, преимущественно в дверях.

Предусматривается замена замков с вибропоглащающей структурой, где в комплекте поставляются болты шумопоглощающего типа. Чтобы усилить эффект, можно использовать материал шумопоглощающего типа, смягчающий удар после закрытия дверей. Владельцы Лада Приора, чтобы украсить свою внешность используют виниловую основу, очень популярную в наше время. Если есть возможность потратить больше средств, можно приобрести аэрографию.

Некоторые владельцы приобретают хромированную основу. Пленка с карбоновым покрытием выглядит хорошо на любом автомобиле, особенно пленка нового поколения. Теперь есть наличие новой карбоновой пленки 3D, имитирующей углепластиковое покрытие по всему кузову. Более молодое поколение прибегает к стильным обвесам своей машины. Сюда можно отнести спойлер, придающий седану спортивного вида и улучшающий аэродинамические показатели.

Любителям качественного звука выхлопной системы можно посоветовать установить новый глушитель, обладающий мощностью и звериным видом. Также можно установить улучшения, касающиеся фар, например, ангельские глазки, реснички и так далее.

Тюнинг внутренней части

Можно поставить более удобные сидения спортивного типа, светодиодное освещение различных частей интерьера, купить новые чехлы и так далее. Некоторые водители устанавливают кнопки на трнасмиссионный тоннель.

Многие автовладельцы недовольны штатным освещением салона, поэтому можно демонстировать стандартные лампы и поместить туда светодиодную ленту. Важно не переусердствовать, иначе весь салон будет в ярких красках и это может даже отвлекать.

Сравнение с конкурентами

Небольшой ценник свидетельствует о том, что машина не имеет обилие серьезных соперников. Однако рынок вместе с российским автомобилем делят Ford Fiesta Sedan, Hyundai Solaris, Nissan Almera, Skoda Rapid, Volkswagen Polo Sedan и «соотечественник» Lada Vesta.

Важно отметить, что Лада Приора является самым доступным вариантом отечественного производителя. Получается, что соперников можно рассматривать лишь при потребности в более комфортабельной и привлекательной с виду машине. На стороне Lada Priora есть только ценовая политика.

Отзывы владельцев

Встретить Lada Priora на наших дорогах можно довольно часто. В основном машину приобретают те, у кого не хватает средств на покупку иномарки. Несмотря на все, авто обладает приятным внешним видом, адекватным расходом топлива, высотой дорожного просвета и электрическим усилителем руля. Проблем с запчастями нет, да и стоят они не так много.

Подвеска неплохо отрабатывает ямы, немного гремит, но это нормально. Оценивают владельцы Lada Priora наличие кондиционера, неплохой печки, неплохого мотора и неплохие динамические характеристики. Не нравится автовладельцам качество сборки, бюджетный интерьер, отсутствие шумовой изоляции, частые поломки, проблемы с дверями и быстрое появление ржавчины.

Внутри автомобиля сидеть неудобно, спасает положение лишь покупка новых кресел с хорошей боковой поддержкой. Свободного места не всегда хватает, тонкий руль очень неудобный.

Плюсы и минусы

Плюсы машины

  • Неплохой дизайн;
  • Большие и удобные внешние зеркала;
  • Подвеска хорошо подходит для наших дорог;
  • Неплохая динамика;
  • Небольшая стоимость;
  • Вместительный багажник;
  • Легко достать различные детали;
  • Неплохой силовой агрегат;
  • Топовая версия имеет 7-дюймовый цветной мультимедийный экран.

Минусы машины

  • Бедный салон;
  • Некачественная сборка;
  • Низкое качество применяемых при отделке материалов;
  • Недостаточно свободного пространства внутри;
  • Нет возможности увеличить багажное отделение;
  • Неудобная приборная панель;
  • Частые поломки.

Итоги

Модель имеет неплохую внешность, приемлемый клиренс, большие передние фары и светодиодное заднее освещение. Внутри пластик далек от идеала. Хромает качество сборки, рулевое колесо тонкое, а приборная панель страдает в плане информативности. Сидения очень неудобные и лишены даже намека на боковую поддержку.

Приятно, что есть электрический усилитель руля, а более дорогие версии получили 7-дюймовый цветной дисплей мультимедийной системы. Уже базовая комплектация имеет водительскую подушку безопасности. Лада Приора оснащена электронными системами, типа ABS, EBD и так далее. Свободного места недостает, особенно это ощущается на заднем ряду. Сидящему в центре будет еще мешать и напольный трансмиссионный тоннель.

Объем багажного отделения приемлемый, поэтому использовать новинки для своих нужд можно легко, только вот огорчило отсутствие увеличения багажника, как у его конкурентов. Динамика неплохая, достать запчасти можно без труда, а подвеска будто создана для наших дорог.

Несмотря на то, что преемник, в лице Лада Веста, уже продается во всю силу, компания АвтоВАЗ решилась на последнее обновление, что очень смело. Ладу Приора можно будет встретить на дорогах еще не один год даже после завершения производства в этом году.

Советуем Вам прочитать статью: История АвтоВАЗа – автомобили LADA

Lada Priora фото

Тест драйв

Видео обзор

LADA Priora — описание модели. Lada Priora – история создания

Обновлено . Как сообщила пресс-служба АвтоВАЗа, в настоящее время производственный график предприятия формируется только с учетом потребностей рынка и заказов, поступающих от дилерской сети. Сентябрьский план по производству «Приоры» был выполнен и поэтому было принято решение о приостановке производства модели.

На «Ладу Приору» устанавливали двигатели объемом 1,6 литра: восьмиклапанный мощностью 81 или 87 л. с. и шестнадцатиклапанный мощностью 98 сил. В 2013 году версии с восьмиклапанником исчезли из продажи, зато появились варианты со 106-сильным двигателем.

На протяжении всех лет выпуска «Приора« неоднократно модернизировалась: появлялись небольшие изменения во внешности и интерьере, новые опции, а в 2013 году . Осенью 2014 года АвтоВАЗ на автомобиль роботизированную коробку передач собственной разработки.

В прошлом году «Лада Приора» стала самой популярной моделью в Казахстане

С момента своего дебюта «Лада Приора» пользовалась отменным спросом: по данным сайта сайт за 2008 год автомобиль разошелся тиражом 128 тысяч экземпляров, уступив по популярности только «Самаре» и «Классике». В 2009 году с результатом 99,5 тысяч экземпляров «Приора» стала лидером рынка, а пик продаж пришелся на 2011 год, когда было реализовано более 138 тысяч автомобилей.

Начиная с 2012 года спрос на «Ладу Приору» начал неуклонно снижаться: сказался и немалый возраст модели, и появление более доступного седана « », и выход на рынок «бюджетных» иномарок вроде « » и « ». За восемь месяцев этого года в России продано всего 18,9 тысяч «Приор».

Ещё больше интересного - в наших сообществах

Как быстро летит время…
Приора, ещё недавно считавшаяся флагманом модельного ряда Lada, сейчас – ближайший кандидат в пенсионеры. НО мы выяснили, что Приоры последних лет выпуска будут реально лучшими за всю историю!

Действительно,
вспомнить хотя бы год 2010-й, всего пятилетку назад: «классика», бывшая Нива – Lada 4x4, ведущая родословную от «восьмёрки» Самара-2, первое поколение Lada Kalina…
Приора воспринималась большинством как флагман , и только у новорождённой Гранты были шансы, пока весьма призрачные, оспорить этот титул в отношении продаж.

Но так получилось, что времена поменялись очень быстро:
«классика» и Самара ушли в историю,
Гранта обзавелась вторым типом кузова и кучей опций,
подоспела смена поколения у Калины,
встал на конвейер и почти мгновенно стал очень популярным лицензионный Largus.
На подходе – принципиально новые модели Vesta и Xray.

Из «ветеранов» в строю остаются только Lada 4x4 (которую обновляют, модернизируют и обещают продержать в производстве минимум до 2021 года) и Priora.
Изначально планировалось, что модель примерит новый фирменный стиль XRAY, но разработанную программу Long Life, включавшую фейслифт, модернизацию и снижение себестоимости, если не закрыли совсем, то серьёзно сократили. В конце 2018 года, если верить опубликованному недавно графику, Priora покинет конвейер. В принципе, это логично, ведь Весту изначально задумывали как смену Приоре, и после вывода в производство всех типов кузова новой модели старушке можно отправляться на покой.
«И правильно, сколько можно выпускать «десятку», – скажет кто-то, и окажется прав. Но только отчасти. Идеология Priora (главным образом, пассивная безопасность и эргономика) действительно родом из 90-х, но на этапе превращения из «десятки» в Приору модель всё же перенесла более сотни серьёзных конструктивных изменений , за годы на конвейере успела получить фейслифт и несколько важных опций (например, боковые подушки безопасности - больше ни на каком ВАЗ-е их НЕТ! как нет и такого багажника в универсале, динамики, максимальной скорости, безопасности, да и много чего…), а сейчас остаётся востребованной в регионах и вместе со всем остальным заводом переживает, по сути, перезапуск «без отрыва от производства».
На АВТОВАЗ пришли новые стандарты, и в оставшиеся три года выпуска от них никак не получится отвертеться. Мы наведались на СКП АВТОВАЗа (сборочно-кузовное производство), прошли по всей технологической цепочке создания Lada Priora и узнали, чем сегодня живут люди, делающие этот автомобиль.
Сварка
В 2014 году и в первом полугодии 2015-го Приора пережила несколько «трансформаций»,
связанных как с конструктивом кузова, так и с процессом его сварки.
Поменялась сама система управления сваркой (то есть, программное обеспечение), в результате чего повысилась надёжность работы оборудования и стабилизировалось качество сварки. А инженеры доработали боковые кронштейны крепления заднего бампера на хэтчбеках и универсалах – теперь он более плотно прилегает к кузову и не выступает за заднее крыло. Похожий дефект – «выступание задних фонарей» у универсала – решили корректировкой фиксирующей оснастки на линии сварки боковин.
Были и доработки, которые можно считать мелкими,
вроде установки на одной из автоматических линий датчика отсутствия клеевой мастики на крышке багажника седана или оптимизации процесса рихтовки дверей. Но вот точечные изменения конструкции кузова, приведшие к 3,5-кратному снижению количества дефектов по течи воды в багажник седана (по проёму лючка бензобака – приороводы поймут) незначительными точно не назовёшь. Или небольшое изменение угла сгиба крыши с правой стороны у хэтчбека, в результате чего существенно снизился риск попадания воды в багажник через несопряжение сточного жёлоба с крышей.
А ещё в каркас кузова ввели пару новых узлов:
изменённый левый верхний кронштейн подвески двигателя и усилитель под коробкой передач – с мая 2014 года на все Приоры стали ставить обновлённую «механику» с тросовым приводом, а с сентября стало возможным купить Приору с роботизированной коробкой АМТ.

Окраска
Нововведений в процессе окраски меньше, но они тоже важные.
Технологам удалось повысить герметичность кузова, внедрив техпроцесс нанесения уплотнительной мастики на некоторые сварные швы. Да и в целом мастика теперь наносится на швы гораздо ровнее, потому что эту операцию проводят не на цепном скоростном конвейере с нежёстким креплением, как раньше, а на напольном низкоскоростном, с жёсткой фиксацией кузова на тележке. Кроме того, на детали и узлы, идущие в запчасти, теперь наносят катафорезный грунт, что положительным образом сказывается на их коррозионной стойкости и качестве.

Сборка
Один из самых распространённых дефектов сборки Lada Priora и один из тех, на которые в первую очередь падает взгляд – неравномерный зазор в районе фары, крыла и капота. Количество таких дефектов на сборке удалось существенно снизить благодаря изменению технологии монтажа фары. А внедрение нового молдинга капота позволило полностью исключить дефекты «контакт с капотом», «ржавчина» и «неравномерный зазор». Теперь по всей цепочке сборки используются пленочные чехлы на пороги, крылья и двери, что уменьшает риск повышения лакокрасочного покрытия автомобиля. И да – в цехах сборки наконец-то сменили напольное покрытие, избавившись от традиционной вазовской «шашки». Это улучшило условия труда, культуру производства, освещённость на рабочих местах. Да и в целом сильно изменило саму атмосферу на сборке. А где хорошая атмосфера, там и качество работы выше – связь косвенная, но она есть.

Культура производства
Всем этим меры по приведению производства к современным нормам, конечно, не ограничиваются.
До цехов Приоры в полной мере добрался стандарт APW,
который внедряет на АВТОВАЗе альянс Renault-Nissan.
В частности, это означает тотальную «перекройку» каждого рабочего места с целью оптимизации трудовых затрат каждого конкретного работника. За соответствием рабочих постов новым стандартам теперь обязаны тщательно следить мастера и начальники цехов.
Во всех цехах СКП внедряется методика Kaizen, изобретенная когда-то Тойотой и привнесённая на Волжский автозавод японцами, коллегами из Nissan. Это целая серия мероприятий, направленных на постоянные улучшения по стоимости, качеству, эргономике, безопасности и времени.
С начала 2014 года в СКП каждое утро наведывается президент Бу Андерссон и проводит быстрые совещания. С этого же времени каждодневные «летучки» проводит директор СКП, выявляя насущные проблемы и сразу же определяя пути их решения. Это так называемые совещания QRQC, которые в 2015 году проводятся уже и на уровне начальников производств (чтобы решать более мелкие вопросы), а во второй половине года такие совещания планируют «спустить» ещё на уровень ниже – до начальников цехов.
Словом, в производство Приоры сейчас активно внедряют всё то, что уже вовсю используют в производстве Kalina, Granta и Datsun, где за пару лет это дало ощутимый результат. И ведь всё это – по сути, большая «тренировка» перед переходом на производство новых моделей, потому что с уходом Приоры жизнь сборочно-кузовного производства не закончится, а в некотором смысле начнётся заново.
Уже сейчас здесь идёт работа по созданию универсальных производственных мощностей для выпуска совершенно других, новых Lada. А кое-что производится уже сейчас – в частности, цеха сборки СКП принимают непосредственное участие в изготовлении навесных деталей кузова для Lada Xray.

До запуска-то ведь осталось всего ничего – 15 декабря 2015 года «ИксРей» стартует на сборочной линии «B0», которая соседствует с той, что производит Приору.








Лада Приора – наиболее популярное на данный момент семейство российских легковых автомобилей в кузове седан, хэтчбек и универсал производства ОАО «АвтоВАЗ». По европейской классификации автомобиль относится к классу «С».

LADA Priora

История создания Lada Priora

Лада Приора - обновленная версия популярной модели семейства ВАЗ 2110, снятого с производства в 2007-м году. В связи с тем, что в конструкцию «десятки» для превращения ее в Ладу Приору внесли около тысячи изменений, ВАЗ-2170, 2171, 2172 и другие модификации можно считать новым семейством. В семейство Приора входят три модели: ВАЗ-2170 - седан, выпускается с марта 2007 года; ВАЗ-2172 - хэтчбек, с февраля 2008 года; ВАЗ-2171 - универсал, производится с мая 2009 года.В результате существенной модернизации семейства 2110 АвтоВАЗа получил новый, комфортабельный и соответствующий основным стандартам современного рынка автомобиль. Даже в базовой комплектации в автомобиле имеется существенный набор опций: подушка безопасности, электропривод стеклоподъемников передних дверей, электроусилитель рулевого управления, центральный замок с дистанционным управлением, регулируемые по высоте крепления ремней безопасности и рулевая колонка, электронные часы, атермальные стекла.Поскольку Priora официально считается продуктом рестайлинга, усмотреть в средней части кузова «десятку» можно, однако нос и корма не имеют ничего общего с аналогичными деталями предыдущей модели.Экстерьер целиком и полностью разработан дизайнерами Волжского завода. Интерьер "Приоры" создавали дизайнеры из итальянской студии Carcerano. Благодаря их помощи передняя панель уже нельзя квалифицировать как "российскую", так как она, скорее, напоминает среднестатистическое торпедо автомобиля иностранного производства. Панель отделана мягким пластиком, козырек над комбинацией приборов имеет изогнутую форму, отлично сочетающуюся с часами овальной формы, встроенными в серебристую накладку в верхней части консоли.

В создании машины помимо итальянцев принимали участие специалисты из Италии, Германии, Франции, Японии и Кореи.В марте 2007 года была выпущена первая небольшая партия седанов Priora. Уже через месяц, в апреля 2007 года, автомобили начали поступать в автосалоны. В 2010 году был проведен небольшой рестайлинг.В 2017 году, по информации пресс-службы Волжского автозавода, планируется выпуск "Приоры" нового поколения, на новой платформе Lada B. Ранее АвтоВАЗ заявлял о том, что Priora-2017 года внешне будет напоминать концепт-кар Lada Xray, автором которого был Стив Маттин, новый шеф-дизайнер завода.

Технические особенности Lada Priora

Силовой агрегат: двигатель ВАЗ-21116 мощностью 90 л. с. (8 клапанов) или ВАЗ-21126 мощностью 98 л. с. (16 клапанов). В двигателе используются детали иностранного производства. В частности, применена значительно облегченная ШПГ зарубежного производства компании Federal Mogul, ремень ГРМ и натяжной ролик фирмы Gates, с заявленным ресурсом в 200 тысяч километров. Установка бензинового мотора 21128 рабочим объёмом 1,8 литра мощностью 120 л. с. производится в качестве тюнинга тольяттинской фирмой «Супер-авто». В числе других усовершенствований: усиленное сцепление, вакуумный усилитель тормозов увеличенного диаметра, механизм привода коробки передач с подшипниками закрытого типа.Ходовая часть: несмотря на модернизацию стоек передней подвески с бочкообразными пружинами, в целом, схема на прямых кованых рычагами с диагональными реактивными тягами на сегодняшний день кажется архаичной.В задней подвеске применены новые амортизаторы. Автомобиль обладает более эффективной, по сравнению с 2110, тормозной системой, оснащенной ABS и BAS (BOSCH 8.1). Помимо переднего появился и задний стабилизатор поперечной устойчивости. Задние тормоза остались неизменными; по мнению производителя они достаточно эффективны и не нуждаются в уходе.В топовых комплектацях «Приору» можно приобрести с кондиционером и климат-контролем, подогром передних сидений, датчиком света и дождя, парктроником, электростеклоподъёмниками всех дверей, зеркалами с электроприводом и подогревом. Lada Priora с навигатором ГЛОНАСС/GPS была показаны на Московском автосалоне в августе 2010 года.

Преимущества и недостатки Lada Priora

Среди преимуществ – в значительной степени обновленный внешний вид, яркие современные фары, функциональная приборная панель, качественная отделка, более надежные двигатели. Значительно улучшена звуко- и шумоизоляция.Особое внимание разработчики уделили системе безопасности. Результаты проведенных тестов подтверждают, что работа проделана не зря. Все модели оснащены подушками безопасности водителя, а кузов разработан с учетом современных требований пассивной безопасности.Есть и некоторые минусы. Прежде всего, неустойчивая работа двигателя, потеря мощностей. Иногда двигатель не запускается. Причинами таких сбоев могут быть неполадки с уровнем давления топлива, нарушение работы ГРМ, неисправность датчиков, подсос воздуха через шланги. Как и в случае с предыдущими моделями, комплектующие, поставляемые на конвейер, не всегда отличаются высоким качеством.Также можно отметить возможность поломки электроусилителя, чаще всего это случалось в автомобилях первых серий. Это связано с несовершенством конструкции. Неисправность устраняется в рамках гарантийного обслуживания

Электромобиль Lada ELLada

Первые электромобили Lada выпущены в 2012 году, а 22 января 2013 года первые пять электромобилей ELLada отправились в Ставропольский край в соответствии с соглашением, подписанным в августе 2012 года..В 2012 году был составлен рейтинг самых угоняемых автомобилей. Лада Приора заняла в этом списке пятое место, что говорит о популярности автомобиля. Это же подтверждает и тот факт, что Приора вошла в список двадцати пяти самых продаваемых авто.Один из автовладельцев решил испытать Приору на прочность, проехав по воде, уровень которой достигал передних зеркал. Надо отметить, что автомобиль отлично справился с поставленной задачей, после чего получил неофициальное название «амфибия».Седаны Лада Приора с августа 2011 года выпускаются на заводе Чеченавто в Аргуне.В 2012 году Лада Приора стала главным призом в конкурсе на звание лучшего участкового страны. Владельцем машины стал Александр Камелин из Верхней Салды.Весной 2012 года Лада Приора стала юбилейный 27-миллионным автомобилем компании АвтоВАЗ. Приоры

Приоры
Далее: АНАЛИЗ ЛИНЕЙНЫХ ФАКТОРОВ И Up: Спецификация модели Предыдущее: Обучение с учителем и обучение без учителя

Подразделы



Приоры

Чтобы применить правило Байеса к обновлению убеждений, необходимо: иметь некоторые предшествующие убеждения для начала. Эти предыдущие убеждения необходимы для переменных, которые находятся в начале причинных цепочек модель.В принципе, априорные вероятности должны суммировать все информация там доступна. На практике выбор структура модели часто бывает практичной и не отражает точную убеждений моделиста, и то же самое верно для предшествующих вероятности.

Иерархическая модель вместо предшествующей.

При рассмотрении априорной вероятности для переменной первое вопрос, который нужно задать: действительно ли переменная находится в начале причинно-следственная цепочка. Часто есть наборы переменных, для которых есть есть основание полагать, что их ценности зависимы.Это убеждение легче выразить в терминах структуры модели, чем в терминах предшествующих вероятность. Можно постулировать скрытую переменную, которая определяет вероятности для набора зависимых переменных. Проблема определение априора упрощается, потому что вместо присвоения отдельный приор для всех переменных в наборе, нужен только один приор для скрытой переменной. Процесс можно повторять и в конце обычно остается только несколько переменных, которым требуется априор.

Неинформативные приоры.

Как только все структурные априорные знания используются, обычно не очень много информации о переменных в начале причинные цепи. Тогда поучительно рассмотреть так называемые малоинформативные приоры. Название относится к принципу в соответствии с которой всем моделям следует `` дать равные шансы '', если нет информация на выбор между ними. Принцип имеет теоретическое оправдание только в тех случаях, когда симметрия проблемы предполагает что модели имеют одинаковую априорную вероятность.В остальных случаях метод можно рассматривать как практический выбор, который гарантирует, что пространство гипотез используется эффективно, а обучающая система изначально был готов поверить в любую из моделей, которые он может представлять.

Для параметров с действительными значениями обычно не рекомендуется просто выбираем форменную приору по параметрам. Проблема снова в том, что Плотность вероятности не имеет значения как таковая . Нелинейный преобразование параметра изменяет плотность по-разному для разные значения параметра.Это означает, что однородная плотность не является однородным после преобразования параметра, хотя повторная параметризация никоим образом не изменяет модель и показывает, что невозможно оценить неинформативный априор для параметра не зная, какова роль параметра в модели.

Поучительно рассмотреть, насколько распределение вероятностей которые модель дает наблюдениям, изменяется, когда параметры изменения модели. Возьмем, например, гауссовский распределение, параметризованное средним и стандартным отклонением .Для этой параметризации относительный эффект изменения зависит от дисперсии: если большая, то изменение должно быть большим до присвоения вероятностей для наблюдения существенно меняются. Если маленький, то маленький изменение вызывает относительно большое изменение вероятности задания. Это изображено на рисунках 4а и 4b. Аналогично, рисунки 4c и 4d иллюстрируют, как относительный эффект изменения дисперсия зависит от дисперсии.

Рисунок 4: Среднее значение распределения изменяет ту же величину в (а) и (б).Точно так же изменения дисперсии равны в (c) и (d). Относительные изменения больше в (а) и (в).

Величина изменения вероятностей наблюдений, вызванная изменение параметров можно измерить с помощью информационной матрицы Фишера чьи элементы может быть определяется как

(24)

Если параметры изменяются на , то Расстояние Кульбака-Лейблера между старым и новым наблюдением вероятность .Это означает, что информационная матрица Фишера индуцирует метрику в пространстве параметров. Это известно как информационная геометрия [1]. В общем, невозможно найти параметризацию, которая сделает константа, потому что информационная геометрия обычно не евклидова.

Равномерная плотность в пространстве информационной геометрии соответствует плотность, которая пропорциональна . Это малоинформативный приор Джеффриса. Для Гауссова плотность, например, соответствует плотности .Это не обеспечивает должной плотности потому что нормализующий коэффициент будет бесконечным. Неинформативный тем не менее, Prior может направлять выбор при выборе. Например, небольшая корректировка с учетом конечного диапазона для и приведет к априорному, который можно нормализовать.

Информационная матрица Фишера это также важно, потому что задняя плотность обычно приблизительно Гауссова и имеют ковариацию, пропорциональную , где N - количество отсчетов.Это свойство можно использовать для модификации оценщика MAP с помощью умножение апостериорной плотности на объем . Это приводит к приближению апостериорной вероятностной массы, максимизация которой имеет более прочную теоретическое обоснование, чем максимизация плотности. это Примечательно, что в моделях без гиперпараметров комбинация Априорная и модифицированная оценка Джеффриса MAP равна ML. оценка.

В пространстве информационной геометрии параметры имеют тенденцию иметь сферически симметричные гауссовские апостериорные плотности и их асимметрия имеет тенденцию быть меньше, чем при других параметризациях.Это свойство полезно для параметрической аппроксимации апостериорных плотностей, поскольку Гауссовское приближение, которое часто бывает математически удобным, имеет вид более действительный. С другой стороны, сферическая симметрия может быть используется в алгоритмах градиентного спуска, потому что это означает, что градиент указывает на минимум. Градиент, вычисленный в информации геометрическое пространство известно как естественный градиент, и это было применяется для обучения нейронных сетей [2].



Далее: АНАЛИЗ ЛИНЕЙНЫХ ФАКТОРОВ И Up: Спецификация модели Предыдущее: Контролируемое vs.обучение без учителя
Харри Вальпола
2000-10-31

Предварительное разрешение на регулярные регулярные перевозки неэкстренной медицинской помощью

Результаты оценки расходов и подтверждения 18.11.2020

Центры услуг Medicare и Medicaid (CMS) публикуют обновленные данные о расходах и нормах подтверждений за первые пять лет использования модели предварительного разрешения для регулярных, регулярных и неэкстренных перевозок скорой помощи. См. Обновление статуса в разделе «Загрузки» ниже.

CMS для расширения модели по всей стране

CMS недавно объявила, что расширит модель предварительного разрешения на регулярную, плановую неэкстренную транспортную помощь (RSNAT) по всей стране, поскольку эта модель отвечает всем критериям расширения в соответствии с разделом 1834 (l) 16 Закона о социальном обеспечении (Закон) ( как добавлено разделом 515 (b) Закона о доступе к Medicare и повторной авторизации CHIP от 2015 г. (Pub. L. 114-10) (MACRA).

CMS также выпустила второй промежуточный отчет об оценке модели.Отчет показал, что модель оказалась успешной в сокращении услуг RSNAT и общих расходов на Medicare при сохранении общего качества и доступа к уровню обслуживания.

Главный актуарий CMS подтвердил в марте 2018 года, что распространение модели по всей стране снизит чистые расходы на программу в рамках программы Medicare.

На основании свидетельства главного актуария и промежуточных отчетов об оценке министр здравоохранения и социальных служб определил, что модель соответствует установленным критериям для расширения в соответствии с разделами 1115A (c) (1) и (c) (3) Закона о социальном обеспечении. (Закон).Таким образом, CMS требуется в соответствии с разделом 1834 (l) (16) Закона, добавленным разделом 515 (b) MACRA (Pub. L. 114-10), для расширения модели по всей стране.

Модель будет работать без перерыва в текущих штатах Делавэр, Округ Колумбия, Мэриленд, Нью-Джерси, Северная Каролина, Пенсильвания, Южная Каролина, Вирджиния и Западная Вирджиния после 1 декабря 2020 года, когда ранее планировалось, что модель будет выпущена в продажу. конец. В связи с чрезвычайной ситуацией в области общественного здравоохранения, связанной с COVID-19, CMS в настоящее время откладывает внедрение расширения в другие штаты.CMS продолжит мониторинг чрезвычайной ситуации в области общественного здравоохранения и будет уведомлять общественность перед внедрением модели в других штатах.

Национальная модель будет следовать той же схеме, что и текущая модель (как это было проверено Центром CMS для Medicare и Medicaid Innovation в соответствии с разделом 1115A Закона). Более подробную информацию см. В уведомлении от 20 ноября.

Обновление возобновления модельной деятельности 07.07.2020

Учитывая важность действий по предварительному разрешению для усилий CMS по обеспечению целостности программы, CMS прекратит осуществление правоприменительной практики в отношении Модели предварительного разрешения на регулярную, плановую и неэкстренную транспортную скорую помощь, начиная с 3 августа 2020 года, независимо от статуса чрезвычайной ситуации в области общественного здравоохранения. (см. дополнительную информацию здесь (PDF)).Начиная с претензий, поданных 3 августа 2020 г.или позднее, CMS возобновит работу в полном объеме, включая проверку предоплаты, если предварительное разрешение не было запрошено до четвертой поездки в оба конца за 30-дневный период.

После возобновления использования модели административные подрядчики Medicare проведут проверку постоплаты по претензиям, подпадающим под действие модели, которые были поданы и оплачены во время паузы без предварительного разрешения. CMS опубликует дополнительную информацию о процессе проверки постоплаты в ближайшем будущем.

Помощь с альтернативными транспортными ресурсами 30.06.2020

Бенефициарам Medicare, которые не имеют права на покрытие повторяющихся, плановых неэкстренных перевозок скорой помощи в рамках программы Medicare, рекомендуется зарегистрироваться в других службах:

  • Бенефициары Medicare, получившие неподтвержденное письмо с решением о предварительном разрешении, могут позвонить в Fed Pro Services, LLC по телефону 1-888-855-0542 для получения помощи до 17 июля 2020 года, когда закончится действие этой услуги Medicare.Пользователям TTY следует звонить по телефону 1-855-200-0763. Представители службы поддержки клиентов обсудят транспортные потребности бенефициаров и направят их к наиболее подходящим транспортным ресурсам в их районе. Для получения дополнительной информации посетите www.FedPro.net.
  • Бенефициары Medicare могут спросить другие программы, участниками которых они могут быть, например, Medicaid или Программы комплексного ухода за престарелыми (PACE), если они имеют право на получение помощи с транспортным покрытием.
  • Бенефициары программы
  • Medicare также могут связаться с Eldercare по телефону 1-800-677-1116 или в свою местную Программу медицинской помощи штата, чтобы узнать о других государственных и местных службах, которые могут помочь.

Обновление о пандемии COVID-19 31.03.2020

30 марта 2020 года CMS объявила о приостановке выполнения определенных требований к обработке требований для модели предварительного разрешения для регулярных регулярных неэкстренных перевозок в модельных штатах Делавэр, округ Колумбия, Мэриленд, Нью-Джерси, Северная Каролина, Пенсильвания, Южная Каролина, Вирджиния и Западная Вирджиния до завершения чрезвычайной ситуации в области общественного здравоохранения из-за пандемии COVID-19. Пожалуйста, смотрите здесь (PDF) для получения дополнительной информации.

Результаты оценки расходов и подтверждения 11.08.2019

CMS публикует обновленные данные о расходах и нормах подтверждений за первые четыре года использования модели предварительного разрешения для регулярных регулярных неэкстренных перевозок. См. Обновление статуса в разделе «Загрузки» ниже.

Обновление с продлением на 1 год 13.09.2019

Тестирование модели предварительного разрешения Medicare для регулярных, регулярных и неэкстренных перевозок скорой помощи в соответствии с разделом 1115A Закона о социальном обеспечении (Закон) расширяется в штатах с нынешней моделью - Делавэр, округ Колумбия, Мэриленд, Нью-Джерси. , Северная Каролина, Пенсильвания, Южная Каролина, Вирджиния и Западная Вирджиния на один дополнительный год, в то время как CMS продолжает работать над общенациональным расширением в соответствии с разделом 1834 (l) (16) Закона.Текущее тестирование модели в соответствии с разделом 1115A в настоящее время планируется завершить во всех штатах 1 декабря 2019 г .; однако уведомление Федерального реестра расширяет модель в соответствии с разделом 1115A Закона до 1 декабря 2020 года.

Результаты рейтинга расходов и подтверждения 26.10.2018

CMS публикует обновленные данные о расходах и подтверждениях за первые три года использования модели предварительного разрешения для регулярных, регулярных и неэкстренных перевозок скорой помощи.См. Обновление статуса в разделе «Загрузки» ниже.

Результаты расходов и оценки 02.12.2018

CMS публикует ставки расходов и подтверждений за первые два года использования модели предварительного разрешения для регулярных регулярных неэкстренных перевозок. См. Обновление статуса в разделе «Загрузки» ниже.

Оценка модели также проводится в соответствии с требованиями раздела 1115A Закона о социальном обеспечении. CMS выпустила первый промежуточный отчет об оценке модели предварительного разрешения Medicare для регулярных регулярных перевозок скорой помощи не для оказания экстренной помощи.См. Отчет о первой промежуточной оценке модели предварительного разрешения для машины скорой помощи в разделе «Ссылки по теме» ниже.

Обновление с продлением на 1 год, 04.12.2017

Модель предварительного разрешения Medicare для регулярных регулярных неэкстренных перевозок скорой помощи расширяется в штатах Делавэр, округ Колумбия, Мэриленд, Нью-Джерси, Северная Каролина, Пенсильвания, Южная Каролина, Вирджиния и Западная Вирджиния. еще один год для дополнительной оценки модели.В настоящее время действие модели планируется завершить во всех штатах 1 декабря 2018 года.

В модельных государствах повторяющиеся, запланированные несрочные заявки на транспорт скорой помощи с датами обслуживания со 2 декабря 2017 г. по 4 декабря 2017 г. не будут остановлены для проверки предоплаты, если предварительное разрешение не будет запрошено до четвертой поездки туда и обратно за 30 дней. -дневной период; однако поставщики могут запросить предварительное разрешение на эти даты предоставления услуг. Все повторяющиеся, запланированные неэкстренные перевозки на машинах скорой помощи в модельных государствах с датой оказания услуг 5 декабря 2017 г. или позднее должны быть завершены процесс предварительного разрешения, в противном случае последующие заявки будут остановлены для рассмотрения предоплаты, если предварительное разрешение не было запрошено ранее. четвертая поездка туда и обратно за 30-дневный период.

Национальное обновление расширения 21.10.2016

Закон о доступе к Medicare и повторной авторизации CHIP от 2015 года (MACRA) расширяет модель предварительного разрешения для регулярных, запланированных неэкстренных перевозок скорой помощи на все штаты, если модель соответствует определенным требованиям. CMS в настоящее время изучает возможность расширения по всей стране, чтобы определить, были ли выполнены все требования, указанные в MACRA.

Если произойдет расширение, в случае необходимости будут предоставлены возможности для предварительного уведомления и обучения.CMS будет продолжать обновлять этот веб-сайт по мере поступления дополнительной информации.

Фон

CMS внедряет модель предварительного разрешения для повторяющихся, запланированных несрочных перевозок на машине скорой помощи, чтобы проверить, помогает ли предварительное разрешение сократить расходы при сохранении или улучшении доступа к медицинской помощи и ее качества. CMS полагает, что использование процесса предварительной авторизации поможет обеспечить предоставление услуг в соответствии с применимыми правилами покрытия, кодирования и оплаты Medicare до оказания услуг и выплаты претензий.

Предварительное разрешение не создает новых требований к клинической документации. Вместо этого требуется та же информация, которая уже требуется для поддержки оплаты Medicare, только ранее в процессе. Предварительное разрешение позволяет поставщикам и поставщикам решать проблемы с претензиями до оказания услуг и подачи претензий на оплату, что может снизить количество апелляций по претензиям, которые в противном случае могут быть отклонены. Это поможет обеспечить выполнение всех соответствующих требований к покрытию, кодированию и оплате до того, как услуга будет предоставлена ​​получателю и до подачи требования к оплате.

Фаза I

Поставщики или бенефициары скорой помощи начали подавать запросы на предварительное разрешение в Южной Каролине, Нью-Джерси и Пенсильвании с 1 декабря 2014 г. для перевозок, происходящих 15 декабря 2014 г. или позднее. Все повторяющиеся, запланированные неэкстренные перевозки в этих штатах с указанием даты обслуживания 15 декабря 2014 г. или позже, должен быть завершен процесс предварительной авторизации, в противном случае претензии будут остановлены для рассмотрения предоплаты, если предварительное разрешение не было запрошено до четвертой поездки туда и обратно за 30-дневный период.

Фаза II

Раздел 515 MACRA включал шесть дополнительных областей в модель, вступившую в силу не позднее 1 января 2016 года: Делавэр, округ Колумбия, Мэриленд, Северная Каролина, Вирджиния и Западная Вирджиния.

Поставщики или бенефициары скорой помощи в Делавэре, округе Колумбия, Мэриленде, Северной Каролине, Вирджинии и Западной Вирджинии начали подавать запросы на предварительное разрешение 15 декабря 2015 года для перевозок, осуществляемых 1 января 2016 года или после этой даты.Все повторяющиеся запланированные неэкстренные перевозки машин скорой помощи в эти районы с датой оказания услуг 1 января 2016 г. или позднее должны быть завершены процесс предварительного разрешения, иначе претензии будут остановлены для проверки предоплаты, если предварительное разрешение не было запрошено четвертая поездка туда и обратно за 30-дневный период.

Полезные учебные документы

  • Письмо, которое поставщики скорой помощи могут передать врачам и другим организациям, чтобы помочь своевременно получить необходимую документацию, можно найти в разделе «Загрузки» ниже.
  • Для получения дополнительных оперативных сведений о модели «Предварительное разрешение на повторную, запланированную неэкстренную транспортировку скорой помощи» см. «Оперативное руководство по предварительной авторизации машины скорой помощи» в разделе «Загрузки» ниже.

Вопросы можно отправлять по адресу: [email protected]

Для получения дополнительной информации перейдите по ссылке и разделам загрузки ниже.

Глава 3 Бета-биномиальная байесовская модель

Каждые четыре года американцы ходят на избирательные участки, чтобы отдать свой голос за президента Соединенных Штатов.Рассмотрим следующий сценарий. «Мишель» решила баллотироваться в президенты, а вы ее руководитель кампании в штате Миннесота. Таким образом, за сезон выборов вы провели 30 различных опросов. Хотя поддержка Мишель колеблется в районе 45%, она набрала около 35% в самые унылые дни и около 55% в лучшие дни кампании (рис. 3.1 (слева)).

РИСУНОК 3.1: Результаты 30 предыдущих опросов о поддержке Миннесотцами Мишель на посту президента (слева) и соответствующей непрерывной априорной модели для \ (\ pi \), ее нынешней поддержки на выборах (справа).

Выборы проходят динамично, поэтому поддержка Мишель постоянно меняется. Тем не менее, эти прошлые опросы предоставляют информацию о до о \ (\ pi \), доле миннесотцев, которые в настоящее время поддерживают Мишель . Фактически, мы можем реорганизовать эту информацию в формальную априорную вероятностную модель \ (\ pi \). Мы работали с похожим примером в разделе 2.3, в котором \ (\ pi \) означала вероятность победы Каспарова над Deep Blue в шахматах. В этом случае мы сильно упростили реальность, чтобы вписаться в рамки вводных байесовских моделей.В основном мы предполагали, что \ (\ pi \) может быть только 0,2, 0,5 или 0,8, соответствующие шансы которого были определены с помощью дискретной вероятностной модели . Однако в реальности поддержки Мишель на выборах и шахматного мастерства Каспарова \ (\ pi \) может быть любым значением от 0 до 1. Мы можем отразить эту реальность и провести более детальный байесовский анализ, построив непрерывную априорную вероятностную модель для \ (\ pi \). Разумный априор представлен кривой на рисунке 3.1 (справа). Мы подробно рассмотрим непрерывные модели в разделе 3.1. А пока просто обратите внимание, что эта кривая сохраняет общую информацию и изменчивость по результатам прошлых опросов - поддержка Мишель \ (\ pi \) может быть где угодно между 0 и 1, но, скорее всего, составляет около 0,45.

Для включения этого более детального, непрерывного обзора поддержки Мишель \ (\ pi \) потребуются некоторые новые инструменты. НО дух байесовского анализа останется прежним. Независимо от того, является ли наш параметр \ (\ pi \) непрерывным или дискретным, апостериорная модель \ (\ pi \) будет объединять идеи из предшествующего и данных.Прямо впереди вы углубитесь в детали и построите модель выборов Мишель. Затем вы обобщите эту работу на фундаментальную байесовскую модель Beta-Binomial . Сила бета-бинома заключается в его широком применении. Поддержка Мишель на выборах \ (\ pi \) - не единственная переменная, представляющая интерес, которая живет на [0,1]. Вы также можете представить себе байесовский анализ, в котором мы заинтересованы в моделировании доли людей, пользующихся общественным транспортом, доли опаздывающих поездов, доли людей, предпочитающих кошек собакам и т. Д.Бета-биномиальная модель предоставляет инструменты, необходимые для изучения процентной доли \ (\ pi \) в каждой из этих настроек.

  • Использовать и настраивать непрерывные априоры. Вы научитесь интерпретировать и настраивать непрерывную априорную бета-модель, чтобы отразить вашу априорную информацию о \ (\ pi \).
  • Интерпретируйте и сообщайте особенности предшествующей и апостериорной моделей , используя такие свойства, как среднее значение, режим и дисперсия.
  • Постройте фундаментальную бета-биномиальную модель для пропорции \ (\ pi \).

Начало работы

Чтобы подготовиться к этой главе, обратите внимание, что на протяжении всего анализа мы будем использовать три греческие буквы: \ (\ pi \) = «пи», \ (\ alpha \) = «альфа» и \ (\ beta \) = «Бета». Далее загрузите пакеты ниже:

библиотека (байесовые правила)
библиотека (tidyverse)

Бета предыдущая модель

При построении байесовской модели выборов поддержки Мишель среди жителей Миннесоты, \ (\ pi \), мы начинаем как обычно: с приора.Наша непрерывная модель априорной вероятности для \ (\ pi \) задается функцией плотности вероятности (pdf) на рисунке 3.1. Хотя это выглядит совершенно по-другому, роль этого непрерывного PDF-файла такая же, как и для дискретной функции масс вероятности (pmf) \ (f (\ pi) \) в таблице 2.7: для определения всех возможных значений \ (\ pi \) и относительная правдоподобность каждого из них. То есть \ (f (\ pi) \) отвечает: какие значения может принимать \ (\ pi \) и какие из них более правдоподобны, чем другие? Кроме того, при учете всех возможных результатов \ (\ pi \), pdf интегрируется в или имеет площадь 1, так же как дискретная pmf суммирует до 1.bf (\ pi) d \ pi \), когда \ (a \ le b \), т.е. область между любыми двумя возможными значениями \ (a \) и \ (b \) соответствует вероятности \ (\ pi \) находясь в этом диапазоне.

Устный перевод \ (f (\ pi) \)

Возможно, что \ (f (\ pi)> 1 \), поэтому непрерывный PDF-файл не может быть интерпретирован как вероятность . Скорее, \ (f (\ pi) \) можно использовать для сравнения правдоподобности двух разных значений \ (\ pi \): чем больше \ (f (\ pi) \), тем более правдоподобно соответствующее значение. из \ (\ pi \).

ПРИМЕЧАНИЕ: Не волнуйтесь, если интегралы для вас впервые. Чтобы продолжить работу с этой книгой, вам не нужно будет выполнять какую-либо интеграцию .

Бета-фундамент

Следующим шагом является преобразование изображения из нашего предыдущего рисунка 3.1 (справа) в формальную вероятностную модель \ (\ pi \). То есть мы должны указать формулу для pdf \ (f (\ pi) \). В мире вероятностей существует множество распространенных «именованных» моделей, PDF-файлы и свойства которых хорошо изучены.Среди них естественно сосредоточить внимание на вероятностной модели Beta . Как и поддержка Мишель \ (\ pi \), бета-случайная величина является непрерывной и может существовать только на [0,1]. В этом разделе вы узнаете о свойствах бета-модели и о том, как настроить бета-версию , чтобы отразить наше предыдущее понимание поддержки Мишель \ (\ pi \). Начнем с общего определения бета-вероятностной модели.

Бета-модель

Пусть \ (\ pi \) будет случайной величиной, которая может принимать любое значение от 0 до 1, т.е.{-y} dx \) и \ (\ Gamma (z + 1) = z \ Gamma (z) \). Интересный факт: когда \ (z \) является положительным целым числом, то \ (\ Gamma (z) \) упрощается до \ (\ Gamma (z) = (z-1)! \).

Гиперпараметр

Гиперпараметр - это параметр, используемый в предыдущей модели.

Эту модель лучше всего понять, поигравшись. На рис. 3.2 показан график Beta pdf \ (f (\ pi) \) с множеством гиперпараметров формы , \ (\ alpha \) и \ (\ beta \). Ознакомьтесь с различными формами, которые может принимать бета-файл pdf. Эта гибкость означает, что мы можем настроить бета-версию , чтобы отразить наше предыдущее понимание \ (\ pi \), настроив \ (\ alpha \) и \ (\ beta \).Например, обратите внимание, что когда мы устанавливаем \ (\ alpha = \ beta = 1 \) (средний левый график), бета-модель представляет собой плоский от 0 до 1. В этом случае бета-модель эквивалентна, возможно, более знакомой модели - стандартной униформе.

Стандартная униформа

Когда одинаково правдоподобно, чтобы \ (\ pi \) мог принимать любое значение от 0 до 1, мы можем смоделировать \ (\ pi \) стандартной Uniform-моделью

.

\ [\ pi \ sim \ text {Unif} (0,1) \]

с pdf \ (f (\ pi) = 1 \) для \ (\ pi \ in [0,1] \).Модель Unif (0,1) является частным случаем Beta (\ (\ alpha, \ beta \)), когда \ (\ alpha = \ beta = 1 \).

РИСУНОК 3.2: Бета (\ (\ alpha, \ beta \)) pdfs \ (f (\ pi) \) при различных гиперпараметрах формы \ (\ alpha \) и \ (\ beta \) (черная кривая). Среднее значение и мода представлены синей сплошной линией и пунктирной линией соответственно.

Найдите минутку, чтобы увидеть, можете ли вы определить другие закономерности того, как гиперпараметры формы \ (\ alpha \) и \ (\ beta \) отражают типичные значения \ (\ pi \) , а также изменчивость в \ (\ пи \).

  1. Как бы вы описали типичное поведение переменной типа Beta (\ (\ alpha, \ beta \)) \ (\ pi \), когда \ (\ alpha = \ beta \)?
    a) Наклон вправо с \ (\ pi \), имеющим тенденцию быть меньше 0,5.
    б) Симметричный с \ (\ pi \), имеющим тенденцию быть около 0,5.
    c) Наклон влево с \ (\ pi \), имеющим тенденцию быть больше 0,5.

  2. Используя те же параметры, что и выше, как бы вы описали типичное поведение переменной Beta (\ (\ alpha, \ beta \)) \ (\ pi \) при \ (\ alpha> \ beta \)?

  3. Для какой модели наиболее изменчивы вероятные значения \ (\ pi \), бета (20,20) или бета (5,5)?

Мы можем подтвердить наши наблюдения за поведением в \ (\ pi \) численными измерениями.Среднее значение (или «ожидаемое значение») и режим из \ (\ pi \) обеспечивают мер центральной тенденции , или то, что типичное значение . Концептуально говоря, среднее фиксирует среднее значение для \ (\ pi \), тогда как режим захватывает наиболее правдоподобное значение для \ (\ pi \), то есть значение \ (\ pi \), при котором pdf \ (f (\ pi) \) максимизируется. Эти меры представлены сплошными и пунктирными вертикальными линиями соответственно на рисунке 3.2. Обратите внимание, что когда \ (\ alpha \) меньше, чем \ (\ beta \) (верхняя строка), бета-файл PDF смещен вправо, поэтому среднее значение превышает режим \ (\ pi \), и оба значения ниже 0.5. Обратное верно, когда \ (\ alpha \) больше, чем \ (\ beta \) (нижняя строка). Когда \ (\ alpha \) и \ (\ beta \) равны (центральная строка), бета-PDF симметричен относительно общего среднего значения и моды 0,5. Эти тенденции отражают формулы для среднего, обозначенного \ (E (\ pi) \), и режим для переменной Beta (\ (\ alpha, \ beta \)) \ (\ pi \):

\ [\ begin {уравнение} E (\ pi) = \ frac {\ alpha} {\ alpha + \ beta} \; \; \ текст {и} \; \; \ text {Mode} (\ pi) = \ frac {\ alpha - 1} {\ alpha + \ beta - 2} \; . \ tag {3.2} \ end {Equation} \]

Например, центральная тенденция переменной \ (\ text {Beta} (5,5) \) \ (\ pi \) может быть описана как

\ [E (\ pi) = \ frac {5} {5 + 5} = 0.5 \; \; \ текст {и} \; \; \ text {Mode} (\ pi) = \ frac {5-1} {5 + 5-2} = 0,5 \; . \]

Рисунок 3. 2 (\ alpha + \ beta + 1)} \ ;.\ tag {3.3} \ end {Equation} \]

Грубо говоря, дисперсия измеряет типичное квадратов расстояния значений \ (\ pi \) от среднего, \ (E (\ pi) \). Поскольку дисперсия, таким образом, имеет квадратные единицы, обычно легче работать со стандартным отклонением , которое измеряет типичное неквадратное расстояние значений \ (\ pi \) от \ (E (\ pi) \):

\ [\ text {SD} (\ pi): = \ sqrt {\ text {Var} (\ pi)} \; . \]

Например, значения переменной \ (\ text {Beta} (5,5) \) \ (\ pi \) имеют тенденцию отклоняться от своего среднего значения 0.2 (20 + 20 + 1)}} = 0,078 \; . \]

Приведенные выше формулы не появляются из ниоткуда. Они получены путем применения общих определений среднего, режима и дисперсии к бета-PDF (3.1). Мы приводим эти определения ниже, но вы можете пропустить их без последствий.

Теория измерения центральной тенденции и изменчивости

Пусть \ (\ pi \) будет непрерывной случайной величиной с pdf \ (f (\ pi) \). Рассмотрим две общие меры центральной тенденции в \ (\ pi \).Среднее значение или ожидаемое значение \ (\ pi \) захватывает средневзвешенное значение \ (\ pi \), где каждое возможное значение \ (\ pi \) взвешивается соответствующим ему значением PDF:
\ [E (\ pi) = \ int \ pi \ cdot f (\ pi) d \ pi \] Режим для \ (\ pi \) захватывает наиболее правдоподобное значение для \ (\ pi \), то есть значение \ (\ pi \), для которого pdf максимален:
\ [\ text {Mode } (\ pi) = \ text {argmax} _ \ pi f (\ pi) \]

Затем рассмотрим две общие меры изменчивости в \ (\ pi \).2 \ cdot f (\ pi) d \ pi \]

Стандартное отклонение в \ (\ pi \) примерно измеряет типичное или ожидаемое расстояние возможных \ (\ pi \) значений от их среднего значения:

\ [\ text {SD} (\ pi): = \ sqrt {\ text {Var} (\ pi)} \; . \]

ПРИМЕЧАНИЕ. Если бы \ (\ pi \) было дискретным с pmf \ (f (\ pi) \), мы бы заменили \ (\ int \) на \ (\ sum \).

Настройка бета-версии до

Имея представление о том, как работает модель Beta (\ (\ alpha, \ beta \)), давайте настроим гиперпараметры формы \ (\ alpha \) и \ (\ beta \), чтобы отразить нашу предыдущую информацию об избрании Мишель. поддержка \ (\ пи \).На Рисунке 3.1 (слева) мы видели, что по 30 предыдущим опросам средняя поддержка Мишель составляла около 45 процентных пунктов, хотя она примерно набрала от 25 до 65 процентных пунктов. Наша бета-версия (\ (\ alpha, \ beta \)) должна иметь похожие шаблоны. Например, мы хотим выбрать \ (\ alpha \) и \ (\ beta \), для которых \ (\ pi \) имеет тенденцию быть около 0,45, \ (E (\ pi) = \ alpha / (\ alpha + \ бета) \ примерно 0,45 \). Или, после некоторой перестановки,

\ [\ alpha \ приблизительно \ frac {9} {11} \ beta \; . \]

В процессе проб и ошибок мы используем plot_beta () в пакете bayesrules для построения бета-моделей с парами \ (\ alpha \) и \ (\ beta \), которые соответствуют этому ограничению (например: Beta (9 , 11), Бета (27,33), Бета (45,55)).Среди них мы обнаруживаем, что бета (45,55) точно отражает типичные результаты и вариабельности в старых опросах:

  # Постройте бета-версию (45, 55) до
plot_beta (45, 55)  

РИСУНОК 3.3: Функция плотности вероятности Бета (45,55).

Таким образом, разумная априорная модель поддержки Мишель на выборах составляет

\ [\ pi \ sim \ text {Бета} (45,55) \]

с предшествующим pdf \ (f (\ pi) \) после подключения 45 и 55 к (3.{54} \; \; \ text {for} \ pi \ in [0,1] \; . \ tag {3.4} \ end {Equation} \]

По (3.2) эта модель определяет, что поддержка Мишель на выборах, скорее всего, составляет около 45 процентных пунктов, с предшествующим средним и предшествующим режимом

\ [\ begin {уравнение} E (\ pi) = \ frac {45} {45 + 55} = 0,4500 \; \; \ текст {и} \; \; \ text {Mode} (\ pi) = \ frac {45 - 1} {45 + 55 - 2} = 0,4490 \ ;. \ tag {3.5} \ end {Equation} \]

Далее, согласно (3.3), потенциальная изменчивость \ (\ pi \) описывается априорным стандартным отклонением , равным 0.2 (45 + 55 + 1)} = 0,0025 \\ \ text {SD} (\ pi) & = \ sqrt {0,0025} = 0,05 \\ \ end {split} \ tag {3.6} \ end {Equation} \]

Биномиальная модель данных и функция правдоподобия

На втором этапе нашего байесовского анализа поддержки Мишель на выборах \ (\ pi \) вы готовы собрать некоторые данные. Вы планируете провести новых опросов \ (n = 50 \) миннесотцев и записать \ (Y \), число, которое поддерживает Мишель. Результаты зависят от \ (\ pi \) и, таким образом, дают представление о \ (\ pi \) - чем больше фактическая поддержка Мишель, тем больше будет \ (Y \).Для модели зависимости \ (Y \) от \ (\ pi \), мы можем сделать следующие предположения относительно опроса: 1) избиратели отвечают на опрос независимо друг от друга ; и 2) вероятность того, что любой опрошенный избиратель поддерживает вашего кандидата Мишель, равна \ (\ pi \). Из нашей работы в разделе 2.3.2 следует, что условное на \ (\ pi \), \ (Y \) биномиально. В частности,

\ [Y | \ pi \ sim \ text {Bin} (50, \ pi) \]

с условным pmf \ (f (y | \ pi) \), определенным для \ (y \ in \ {0,1,2 ,.{50-лет} \; . \ tag {3.7} \ end {Equation} \]

Учитывая его важность для нашего байесовского анализа, стоит еще раз подчеркнуть детали биномиальной модели. Для начала условное pmf \ (f (y | \ pi) \) дает ответы на гипотетический вопрос : , если поддержка Мишель была некоторым заданным значением \ (\ pi \), то сколько из 50 опрошенных избиратели \ (Y = y \) можем ли мы рассчитывать на ее поддержку? Рисунок 3.4 отображает эту PMF в диапазоне возможных \ (\ pi \). Эти графики формализуют наше понимание того, что , если поддержка Мишель \ (\ pi \) была низкой (верхняя строка), результат опроса \ (Y \) также, вероятно, будет низким. Если ее поддержка была высокой (нижний ряд), то \ (Y \) также, вероятно, будет высоким.

РИСУНОК 3.4: Бункер (50, \ (\ pi \)) pmf \ (f (y | \ pi) \) построен для значений \ (\ pi \ in \ {0.1, 0.2, \ ldots, 0.9 \} \). PMF при наблюдаемом значении данных опроса \ (Y = 30 \) выделены черным цветом.

В , на самом деле , мы в конечном итоге видим, что опрос был огромным успехом: \ (Y = 30 \) из \ (n = 50 \) (60%) опрошенных избирателей поддерживают Мишель! Этот результат выделен черным цветом среди pmfs на рисунке 3.4. Чтобы сосредоточиться только на тех результатах, которые соответствуют наблюдаемым данным опроса, мы извлекаем и сравниваем эти черные линии на одном графике (рис. 3.5). Они представляют вероятностей наблюдаемых данных опроса, \ (Y = 30 \), на каждом потенциальном уровне поддержки Мишель \ (\ pi \) в \ (\ {0.1,0.2, \ ldots, 0.9 \} \) . Фактически, этот дискретный набор сценариев представляет собой небольшую горстку точек вдоль полной непрерывной функции правдоподобия \ (L (\ pi | y = 30) \), определенной для любого \ (\ pi \) от 0 до 1 (черный изгиб).

РИСУНОК 3.5: Функция правдоподобия \ (L (\ pi | y = 30) \) поддержки Мишель на выборах \ (\ pi \) с учетом наблюдаемого опроса, в котором \ (Y = 30 \) из \ (n = 50 \) ее поддержали опрошенные миннесотцы. Вертикальные линии представляют вероятность, оцененную в \ (\ pi \) в \ (\ {0.1,0.2, \ ldots, 0.9 \} \).

Напомним, что функция правдоподобия определяется путем переворота биномиальной pmf с ног на голову. Теперь рассматривая \ (Y = 30 \) как наблюдаемые данные и \ (\ pi \) как неизвестное, что соответствует реальности нашей ситуации, биномиальная функция правдоподобия \ (\ pi \) следует из вставки \ (y = 30 \) в биномиальную pmf (3.{20} \ примерно 0,042 \; . \]

Здесь также важно помнить, что \ (L (\ pi | y = 30) \) - это функция от \ (\ pi \), которая дает представление об относительной совместимости наблюдаемых данных опроса \ (Y = 30 \) с разными \ (\ pi \ in [0,1] \). Тот факт, что \ (L (\ pi | y = 30) \) равен , максимальное значение , когда \ (\ pi = 0,6 \), предполагает, что 60% поддержки Мишель среди опрошенных избирателей наиболее вероятно, когда ее лежат в основе . поддержка тоже на 60%. Это имеет смысл! Чем дальше гипотетическое значение \ (\ pi \) от 0.6, тем меньше вероятность того, что мы увидим результат нашего опроса - \ (L (\ pi | y = 30) \) фактически упадет до 0 для значений \ (\ pi \) ниже 0,3 и выше 0,9. Таким образом, крайне маловероятно, что мы наблюдали бы уровень поддержки 60% в новом опросе, если бы на самом деле основная поддержка Мишель составляла всего 30% или даже 90%.

Задняя бета-модель

Теперь у нас есть две части нашей байесовской модели - априорная бета-модель для поддержки Мишель \ (\ pi \) и биномиальная модель для зависимости данных опроса \ (Y \) от \ (\ pi \):

\ [\ begin {split} Y | \ pi & \ sim \ text {Bin} (50, \ pi) \\ \ pi & \ sim \ text {Beta} (45, 55) \\ \ end {split} \]

РИСУНОК 3.6. Предыдущая модель \ (\ pi \) вместе с (масштабированной) функцией правдоподобия \ (\ pi \) с учетом новых результатов опроса, в которых было опрошено \ (Y = 30 \) из \ (n = 50 \) Миннесотцы поддерживают Мишель.

Эти части головоломки показаны вместе на рис. 3.6, где только для целей визуального сравнения с предыдущим , функция правдоподобия масштабируется для интегрирования до 1. Априорность и данные, полученные с помощью вероятности, не полностью совпадают. Построенный на основе старых опросов, априор немного более пессимистичен в отношении поддержки Мишель на выборах, чем данные, полученные в результате последнего опроса.Тем не менее, и идеи ценны для нашего анализа. Точно так же, как мы не должны игнорировать новый опрос в пользу старого, мы также не должны выбрасывать наш банк предварительной информации в пользу новейшего (также отличный жизненный совет). Думая, как байесовцы, мы можем построить апостериорную модель \ (\ pi \), которая объединяет информацию из предшествующих данных с информацией из данных.

Какой график отражает правильную апостериорную модель поддержки Мишель на выборах \ (\ pi \)?

График (b) - единственный график, на котором апостериорная модель \ (\ pi \) обеспечивает баланс между относительным пессимизмом априорных и оптимизмом данных.Вы можете воспроизвести этот правильный апостериор, используя функцию plot_beta_binomial () в пакете bayesrules , подключив предыдущие гиперпараметры \ ((\ alpha = 45, \ beta = 55 \)) и данные (\ (y = 30 \) из \ (n = 50 \) опрошенных избирателей поддерживают Мишель):

  plot_beta_binomial (alpha = 45, beta = 55, y = 30, n = 50)  

РИСУНОК 3.7: Предыдущий PDF-файл, масштабированная функция правдоподобия и апостериорный PDF-файл поддержки Мишель на выборах \ (\ pi \).

В своем уравновешивающем действии задняя часть здесь немного «ближе» к предыдущей, чем к вероятности. (Мы поймем, почему это так, в главе 4.) Апостериорное значение с центром в при \ (\ pi = 0,5 \) предполагает, что поддержка Мишель с равной вероятностью будет выше или ниже 50% порога, необходимого для победы в Миннесоте. Кроме того, объединив информацию из предшествующих и данных, диапазон апостериорных правдоподобных значений сузился: мы можем быть вполне уверены, что поддержка Мишель составляет где-то между 35% и 65%.

Вы также можете узнать кое-что новое: как и предыдущая, апостериорная модель \ (\ pi \) является непрерывной и живет на [0,1]. То есть, как и предыдущая, апостериорная модель выглядит как бета-модель (\ (\ alpha, \ beta \)), где параметры формы были обновлены , для объединения информации из предшествующей модели и данных. Это действительно так. Исходя из наблюдаемых результатов опроса (\ (Y = 30 \)), апостериорной моделью поддержки Мишель на выборах является Бета (75, 75):

\ [\ pi | (Y = 30) \ sim \ text {Beta} (75,75) \]

с соответствующим pdf, который следует из (3.{74} \; \; \ text {for} \ pi \ in [0,1] \; . \ tag {3.9} \ end {Equation} \]

Прежде чем подкрепить это утверждение математикой, давайте рассмотрим эволюцию вашего понимания поддержки Мишель на выборах \ (\ pi \). Функция summarize_beta_binomial () в пакете bayesrules суммирует типичные значения и изменчивость в предшествующей и апостериорной моделях \ (\ pi \). Эти вычисления следуют непосредственно из применения априорных и апостериорных бета-параметров к (3.2) и (3.3):

  summarize_beta_binomial (альфа = 45, бета = 55, y = 30, n = 50)
      модель альфа бета средний режим var sd
1 до 45 55 0,45 0,449 0,002450 0,04950
2 задний 75 75 0,50 0,500 0,001656 0,04069  

Сравнение показывает влияние данных опроса на апостериорную модель. В основном, после наблюдения за опросом, в котором 30 из 50 человек поддержали Мишель, ожидаемая стоимость ее базовой поддержки \ (\ pi \) выросла примерно с 45% до 50%:

\ [E (\ pi) = 0.45 \; \; \ text {vs} \; \; E (\ pi | Y = 30) = 0,50 \; . \]

Кроме того, изменчивость в модели уменьшилась, что указывает на более узкий диапазон апостериорных правдоподобных значений \ (\ pi \) в свете данных опроса:

\ [\ text {SD} (\ pi) \ приблизительно 0,0495 \; \; \ text {vs} \; \; \ text {SD} (\ pi | Y = 30) \ приблизительно 0,0407 \; . \]

Если вы счастливы верить нам на слово, что апостериорной моделью \ (\ pi \) является бета (75,75), вы можете перейти к разделу 3.4 и, тем не менее, быть готовым к следующему материалу в книге.Тем не менее, мы настоятельно рекомендуем вам подумать о магии, из которой построена задняя часть. Прохождение процесса может помочь вам в дальнейшем развить интуицию для байесовского моделирования. Как и в случае с нашими предыдущими байесовскими моделями, апостериорная условная PDF для \ (\ pi \) устанавливает баланс между предыдущим PDF \ (f (\ pi) \) и функцией правдоподобия \ (L (\ pi | y = 30) \ ) через правило Байеса (2.12):

\ [f (\ pi | y = 30) = \ frac {f (\ pi) L (\ pi | y = 30)} {f (y = 30)}. \]

Напомним из Раздела 2.3.6, что \ (f (y = 30) \) - это нормализующая константа , т.е.е. константа в \ (\ pi \), которая масштабирует апостериорную pdf \ (f (\ pi | y = 30) \) для интегрирования до 1. Нам не нужно вычислять нормирующую постоянную, чтобы построить апостериорную модель. Скорее, мы можем упростить апостериорную конструкцию, используя тот факт, что апостериорный PDF-файл на пропорционален произведению предыдущего PDF-файла (3. {2} \)

  • \ (е (\ pi | y) \ propto 1 \)
  • Теперь вместо того, чтобы определять модель по ядру, попрактикуйтесь в определении ядер моделей.2 \) для \ (\ pi \ in [0,1] \)

    Бета-биномиальная модель

    В предыдущем разделе мы разработали фундаментальную бета-биномиальную модель поддержки Мишель на выборах \ (\ pi \). При этом мы исходили из определенного бета (45,55) до и определенного результата опроса (\ (Y = 30 \) из \ (n = 50 \) опрошенных избирателей поддержали вашего кандидата) в определенном контексте. Это был частный случай более общей бета-биномиальной модели:

    \ [\ begin {split} Y | \ pi & \ sim \ text {Bin} (n, \ pi) \\ \ pi & \ sim \ text {Beta} (\ alpha, \ beta) \\ \ end {split} \]

    Эта общая модель имеет широкое применение, применяя к любую настройку , имеющую интересующий параметр \ (\ pi \), который живет на [0,1] с любой настройкой предшествующей бета-версии и любыми данными \ (Y \), который представляет собой количество «успехов» в \ (n \) фиксированных независимых испытаниях, каждое из которых имеет вероятность успеха \ (\ pi \).Например, \ (\ pi \) может быть склонностью монеты к выпаду орлов, а данные \ (Y \) записывают количество голов, наблюдаемых в серии \ (n \) подбрасываний монеты. Или \ (\ pi \) может быть долей взрослых, которые используют социальные сети, и мы узнаем о \ (\ pi \) путем выборки \ (n \) взрослых и записи числа \ (Y \), которые используют социальные сети. Независимо от настройки, после наблюдения \ (Y = y \) успехов в \ (n \) испытаниях апостериорная часть \ (\ pi \) может быть описана бета-моделью, которая выявляет влияние предшествующих (через \ ( \ alpha \) и \ (\ beta \)) и данные (через \ (y \) и \ (n \)):

    \ [\ begin {уравнение} \ пи | (Y = y) \ sim \ text {Beta} (\ alpha + y, \ beta + n - y) \; .2 (\ альфа + \ бета + п + 1)} \\ \ end {split} \ tag {3.11} \ end {Equation} \]

    Важно отметить, что апостериорная модель следует другой параметризации той же вероятностной модели, что и априорная - и априорная, и апостериорная модели являются бета-моделями с разными настройками. В этом случае мы говорим, что бета-модель (\ (\ alpha, \ beta \)) - это , сопряженная с предшествующим для соответствующей модели данных Bin (\ (n, \ pi \)). Наша работа ниже подчеркнет, что сопряжение упрощает построение апостериорной структуры, поэтому может быть желательным свойством в байесовском моделировании.

    Конъюгат предшествующий

    Мы говорим, что \ (f (\ pi) \) является апостериорной сопряженной для \ (L (\ pi | y) \), если апостериорная, \ (f (\ pi | y) \ propto f (\ pi) L (\ pi | y) \), принадлежит к тому же семейству моделей, что и предыдущий.

    Апостериорная конструкция для общей бета-биномиальной модели очень похожа на построение модели для конкретных выборов. Во-первых, бета-априорная pdf \ (f (\ pi) \) определяется формулой (3.1), а функция правдоподобия \ (L (\ pi | y) \) - формулой (2.7), условной pmf корзины (\ ( n, \ pi \)) при наблюдении данных \ (Y = y \).{(\ beta + n - y) - 1}. \]

    Таким образом, мы проверили наше утверждение, что апостериорная модель \ (\ pi \) при наблюдаемых \ (Y = y \) успехах в \ (n \) испытаниях равна \ (\ text {Beta} (\ alpha + y , \ beta + n - y) \).

    Моделирование бета-бинома

    Используя раздел 2.3.7 в качестве руководства, давайте смоделируем апостериорную модель опоры Мишель \ (\ pi \). Мы начинаем с моделирования 10000 значений \ (\ pi \) из бета-версии (45,55) до использования rbeta () и, впоследствии, потенциального результата опроса Bin (50, \ (\ pi \)) \ (Y \) из каждого \ (\ pi \) с использованием rbinom () :

      набор.семя (84735)
    michelle_sim <- data.frame (pi = rbeta (10000, 45, 55))%>%
      mutate (y = rbinom (10000, size = 50, prob = pi))  

    Получившиеся 10 000 пар значений \ (\ pi \) и \ (y \) показаны на рисунке 3.8. В целом, чем больше поддержка Мишель, тем лучше будут результаты ее опроса. Кроме того, выделенные пары иллюстрируют, что возможный наблюдаемый результат опроса, \ (Y = 30 \) из 50 опрошенных избирателей, поддержавших Мишель, скорее всего, возник бы, если бы ее основная поддержка \ (\ pi \) была где-то в диапазоне от 0.4 до 0,6.

      ggplot (michelle_sim, aes (x = pi, y = y)) +
      geom_point (aes (цвет = (y == 30)), размер = 0,1)  

    РИСУНОК 3.8: Диаграмма рассеяния 10 000 смоделированных пар поддержки Мишель \ (\ pi \) и результатов опроса \ (y \).

    Когда мы приближаем только те пары, которые соответствуют результатам нашего опроса \ (Y = 30 \), поведение оставшегося набора значений \ (\ pi \) хорошо приближается к апостериорной модели Beta (75,75) из \ (\ pi \):

      # Оставить только смоделированные пары, которые соответствуют нашим данным
    michelle_posterior <- michelle_sim%>%
      фильтр (y == 30)
    
    # Постройте оставшиеся значения пи
    ggplot (michelle_posterior, aes (x = pi)) +
      geom_de density ()  

    РИСУНОК 3.9: График плотности смоделированных значений \ (\ pi \), которые дали результаты голосования, в которых \ (Y = 30 \) избиратели поддержали Мишель.

    Таким образом, мы также можем использовать нашу смоделированную выборку для аппроксимации задних функций, таких как среднее значение и стандартное отклонение в поддержке Мишель. Результаты очень похожи на теоретические значения, рассчитанные выше, \ (E (\ pi | Y = 30) = 0,5 \) и \ (\ text {SD} (\ pi | Y = 30) = 0,0407 \):

      michelle_posterior%>%
      суммировать (среднее (пи), SD (пи))
      среднее (пи) sd (пи)
    1 0.5055 0,03732  

    При интерпретации результатов моделирования ключевым словом является « приблизительно ». Поскольку только 211 из наших 10 000 симуляций соответствовали нашим наблюдаемым данным \ (Y = 30 \), это приближение могло бы быть улучшенным за счет увеличения наших исходных симуляций с 10 000 до, скажем, 50 000:

    .
      nrow (michelle_posterior)
    [1] 211  

    Пример: поведенческое исследование послушания Милграма

    В выпуске журнала The Journal of Abnormal and Social Psychology за 1963 год Стэнли Милгрэм описал исследование, в котором он исследовал склонность людей подчиняться приказам авторитетных фигур, даже если эти приказы могут причинить вред другим людям (Milgram 1963).В своей статье Милгрэм описывает исследование как:

    .

    состоит из приказа наивному субъекту поразить жертву электрическим током. Используется имитирующий ударный генератор с 30 четко обозначенными уровнями напряжения в диапазоне от IS до 450 вольт. Инструмент имеет словесные обозначения в диапазоне от Легкий шок до Опасность: Сильный шок . Ответы жертвы, которая является обученным соратником экспериментатора, стандартизированы. Приказы о применении шока даются наивному субъекту в контексте "обучающего эксперимента", якобы организованного для изучите влияние наказания на память.По мере того, как эксперимент продолжается, наивный субъект получает команду применять к жертве все более интенсивные электрические разряды, вплоть до достижения уровня, отмеченного как Опасность: серьезный шок .

    Другими словами, участникам исследования была поставлена ​​задача проверить другого участника (который на самом деле был обученным актером) на его способность запоминать факты. Если актер не запомнил факт, участнику приказывали воздействовать на актера электрошоком и повышать уровень шока с каждой последующей неудачей.Участник не знал, что шок был фальшивым, и актеру было всего , притворившихся , чтобы ощутить боль от шока.

    Байесовский анализ

    Мы можем перевести исследование Милгрэма в бета-биномиальную структуру. Здесь интересует параметр \ (\ pi \), вероятность того, что человек подчинится власти (в данном случае - нанесет самый сильный шок), даже если это будет означать причинение вреда другим. Поскольку Милгрэм скончался в 1984 году, у нас нет возможности спросить его о том, как он понимал \ (\ pi \) до до проведения исследования.Таким образом, мы отклонимся от фактического исследования здесь и предположим, что другой психолог помог провести эту работу. Перед сбором данных они указали, что модель Beta (1,10) точно отражает их понимание о \ (\ pi \), разработанное в ходе предыдущей работы. Затем пусть \ (Y \) будет числом из 40 участников исследования, которые могут вызвать самый сильный шок. Предполагая, что каждый участник ведет себя независимо от других, мы можем смоделировать зависимость \ (Y \) от \ (\ pi \) с помощью бинома.Таким образом, мы имеем следующую бета-биномиальную байесовскую модель:

    \ [\ begin {split} Y | \ pi & \ sim \ text {Bin} (40, \ pi) \\ \ pi & \ sim \ text {Beta} (1,10) \; . \\ \ end {split} \]

    Прежде чем продолжить анализ, давайте рассмотрим предыдущую модель психолога.

    Что априорная модель Beta (1,10) на рис. 3.10 показывает предварительное понимание психологом \ (\ pi \)?

    1. У них нет информированного мнения.
    2. Они совершенно уверены, что большая часть людей будет делать то, что им велит власть.
    3. Они совершенно уверены, что лишь небольшая часть людей будет делать то, что им велит власть.
      # Beta (1,10) до
    plot_beta (альфа = 1, бета = 10)  

    РИСУНОК 3.10: Бета (1,10) априорная модель \ (\ pi \).

    Правильный ответ на эту викторину: c. Психолог считает, что \ (\ pi \) обычно принимает значения, близкие к 0, с небольшой изменчивостью. Таким образом, психолог совершенно уверен, что очень немногие люди будут просто выполнять то, что им скажет авторитет.Конечно, понимание психолога изменится после того, как увидит результаты исследования Милгрэма.

    В конце концов, 26 из 40 участников исследования нанесли то, что они считали максимальным шоком. В свете этих данных, какова апостериорная модель психолога \ (\ pi \):

    \ [\ pi | (Y = 26) \ sim \ text {Beta} (\ text {???}, \ text {???}) \]

    Вставка предыдущих гиперпараметров (\ (\ alpha = 1 \), \ (\ beta = 10 \)) и данных (\ (y = 26 \), \ (n = 40 \)) в (3.10) устанавливает апостериорную модель психолога \ (\ pi \):

    \ [\ pi | (Y = 26) \ sim \ text {Beta} (27, 24) \; .\]

    Этот апостериорный результат обобщен и нанесен на график ниже в сравнении с предыдущим pdf и масштабированной функцией правдоподобия. Обратите внимание на то, что понимание психолога немного изменилось по сравнению с предыдущим и последующим. Хотя они начали с понимания, что менее ~ 25% людей вызовут самый сильный шок, учитывая убедительные контрдоказательства в данных исследования, теперь они понимают, что эта цифра находится где-то между ~ 30% и ~ 70%.

      summarize_beta_binomial (альфа = 1, бета = 10, y = 26, n = 40)
          модель альфа бета средний режим var sd
    1 до 1 10 0.09091 0,0000 0,006887 0,08299
    2 задний 27 24 0,52941 0,5306 0,004791 0,06922
    
    plot_beta_binomial (альфа = 1, бета = 10, y = 26, n = 40)  

    РИСУНОК 3.11: Бета-предыдущий PDF-файл, масштабированная функция биномиального правдоподобия и бета-апостериорный PDF-файл для \ (\ pi \), доли субъектов, которые будут следовать данным инструкциям.

    Роль этики в статистике и науке о данных

    Мы надеемся, что при работе с предыдущим примером вы были немного отвлечены своим внутренним голосом - этот эксперимент кажется сомнительным с этической точки зрения.Вы не будете одиноки в этом мышлении. Стэнли Милгрэм - противоречивая историческая фигура. Мы выбрали приведенный выше пример, чтобы не только попрактиковаться в построении бета-биномиальных моделей, но и научиться критически относиться к своей работе и работе других.

    Каждый сбор, визуализация, анализ и обмен данными приносит как прямой, так и косвенный вред отдельным лицам и группам, а также приносит пользу. Статистам и специалистам по обработке данных крайне важно всегда учитывать эти недостатки и преимущества.Мы рекомендуем вам задавать себе следующие вопросы каждый раз, когда вы работаете с данными:

    • Каковы потенциальные преимущества исследования для общества? Участникам?
    • Каковы потенциальные риски исследования для общества? Участникам?
    • Какие этические проблемы могут возникнуть при обобщении наблюдений за участниками исследования на большую популяцию?
    • Кто из включен и исключен из в это исследование? Каковы соответствующие риски и преимущества? Подвергаются ли большему риску лица в группах, которые исторически (и в настоящее время) маргинализированы?
    • Были ли люди, на которых может повлиять ваше исследование , участвовали в исследовании ? В противном случае, возможно, вы не обладаете квалификацией для оценки этих вопросов.
    • Какова личная история или опыт каждого субъекта, представленного рядом данных?

    Невозможно переоценить важность рассмотрения контекста и последствий для вашей работы в области статистики и обработки данных. Как статистики и специалисты по обработке данных, мы несем ответственность за рассмотрение этих вопросов, чтобы не нанести вред отдельным лицам и сообществам людей. К счастью, есть много ресурсов, чтобы узнать больше. Назовем лишь некоторые из них: Race After Technology (Benjamin 2019), Data Feminism (D’Ignazio and Klein 2020), Algorithms of Oppression (Noble 2018), Datasheets for Datasets (Gebru et al.2018), Образцы карточек для модельной отчетности (Залдивар и др., 2019), Автоматизация неравенства: как высокотехнологичные инструменты профилируют, полицейские и наказывают бедных (Eubanks, 2018), Устранение пробелов в подотчетности ИИ (Раджи и др., 2020), и Интеграция этики науки о данных в программу бакалавриата (Baumer et al., 2020).

    Краткое содержание главы

    В главе 3 вы построили основную бета-биномиальную модель для \ (\ pi \), неизвестной пропорции , которая может принимать любое значение от 0 до 1:

    \ [\ begin {split} Y | \ pi & \ sim \ text {Bin} (n, \ pi) \\ \ pi & \ sim \ text {Beta} (\ alpha, \ beta) \\ \ end {split} \; \; \Правая стрелка \;\; \ пи | (Y = y) \ sim \ text {Beta} (\ alpha + y, \ beta + n - y) \; . {ny} \; \; \ text {for} \ pi \ in [0,1] \]

  • Задняя модель
    По правилу Байеса, , сопряженное бета-тестирование , объединенное с биномиальной моделью данных, дает бета-апостериорную модель для \ (\ pi \).{(\ beta + n - y) - 1} \; . \]

    Упражнения

    Практика: бета предыдущих моделей

    Упражнение 3.1 (Настройте свою бета-версию до: Take I) В каждой из приведенных ниже ситуаций настройте модель Beta (\ (\ alpha, \ beta \)), которая точно отражает данную априорную информацию. Во многих случаях нет единого «правильного» ответа, а есть несколько «разумных» ответов.

    1. Ваш друг подал заявление о приеме на работу и говорит вам: «Я думаю, что у меня 40% шансов получить работу, но я не уверен.«При дальнейшем давлении они оценивают свои шансы от 20% до 60%.
    2. Ученый создал новый тест на редкое заболевание. Они ожидают, что тест будет точным в 80% случаев с отклонением 0,05.
    3. Твоя тетя Джо - успешный грибник. Она хвастается: «Я ожидаю найти достаточно грибов, чтобы прокормить себя и своих коллег в автомастерской в ​​90% случаев, но если бы мне пришлось дать вам вероятный диапазон, он был бы от 85% до 100%. время."
    4. Сал (слегка гиперболичный) только что прошел собеседование о приеме на работу и не знает, как описать свои шансы получить предложение.Они говорят: «Я не мог прочитать выражение лица интервьюера! Я либо действительно произвел на них впечатление, и они непременно возьмут меня на работу, либо я произвел ужасное впечатление, и они сжигают мое резюме, пока мы говорим ».
    Упражнение 3.2 (Настройте предварительную бета-версию: Take II) Как и в упражнении 3.1, настройте соответствующую предварительную модель бета-версии (\ (\ alpha, \ beta \)) для каждой приведенной ниже ситуации.
    1. Ваш друг говорит вам: «Я думаю, что у меня есть 80% -ный шанс выспаться сегодня ночью, и я почти уверен.«При дальнейшем давлении они оценивают свои шансы от 70% до 90%.
    2. Ученый создал новый тест на редкое заболевание. Они ожидают, что результат будет точным в 90% случаев с отклонением 0,08.
    3. Макс любит играть в видеоигры Animal Crossing. Они говорят вам: «Вероятность того, что я играю в Animal Crossing утром, составляет от 75% до 95%, но, скорее всего, около 85%».
    4. В пекарне в Ист-Хэмптоне, штат Массачусетс, по воскресеньям часто заканчиваются круассаны.Бен предполагает, что к 10 часам утра с вероятностью 30% они закончатся, но сомневается в этом предположении.

    Упражнение 3.3 (Можно признать, что вы не знаете) Вы хотите указать бета-версию до ситуации, в которой вы не знаете о каком-то параметре \ (\ pi \). Вы думаете, что \ (\ pi \) с одинаковой вероятностью будет где-то между 0 и 1.

    1. Укажите и нанесите соответствующую априорную бета-модель.
    2. Какое среднее значение предшествующей бета-версии, которую вы указали? Объясните, почему это совпадает или не согласуется с незнанием.
    3. Какое стандартное отклонение предыдущего бета-теста вы указали?
    4. Укажите и нанесите на график пример предыдущей бета-версии, стандартное отклонение которой на меньше, чем указанное вами.
    5. Укажите и нанесите на график пример предыдущей бета-версии, стандартное отклонение которой на больше, чем указанное вами.

    Упражнение 3.4 (Какая бета-версия? Пример I) Шесть бета-файлов pdf представлены ниже. Сопоставьте каждую с одной из следующих моделей: Бета (0.5,0,5), бета (1,1), бета (2,2), бета (6,6), бета (6,2), бета (0,5,6).

    Упражнение 3.5 (Какая бета-версия? Take II) Шесть бета-файлов pdf представлены ниже. Совместите каждую с одной из следующих моделей: бета (1,0.3), бета (2,1), бета (3,3), бета (6,3), бета (4,2), бета (5,6) .

    Упражнение 3.6 (бета-свойства) Изучите свойства бета-моделей в упражнении 3.4.
    1. Какая бета-модель имеет наименьшее среднее значение? Самый большой? Предоставьте визуальные доказательства и рассчитайте соответствующие средства.
    2. Какая бета-модель имеет самый маленький режим? Самый большой? Обеспечьте визуальное подтверждение и рассчитайте соответствующие режимы.
    3. Какая бета-модель имеет наименьшее стандартное отклонение? Самый большой? Предоставьте визуальные доказательства и рассчитайте соответствующие стандартные отклонения.

    Упражнение 3.7 (Использование R для бета-версии)

    1. Используйте plot_beta () , чтобы построить шесть бета-моделей в упражнении 3.4.
    2. Используйте summarize_beta () , чтобы подтвердить свои ответы на Упражнение 3.6.
    Упражнение 3.8 (Расчетная задача: установление бета-функций) Пусть \ (\ pi \) следует бета (\ (\ alpha, \ beta \)) модели. Формулы для среднего, моды и дисперсии \ (\ pi \) даются формулами (3.2) и (3.3). Подтвердите эти свойства, применив следующие определения среднего, режима и дисперсии непосредственно к бета-PDF \ (f (\ pi) \), (3. 2 \\ \ end {split} \]

    Упражнение 3.9 (Устный перевод априорной информации) Как вы называете сладкий газированный напиток: поп, газировку, колу или что-то еще? Пусть \ (\ pi \) будет долей жителей США, которые предпочитают термин «поп». Два разных продавца напитков из разных регионов страны имеют разные приоритеты для \ (\ pi \). Первый продавец работает в Северной Дакоте и указывает бета-версию (8,2) до. Второй работает в Луизиане и указывает бета-версию (1,20) до.

    1. Рассчитайте предыдущее среднее значение, режим, стандартное отклонение \ (\ pi \) для обоих продавцов.
    2. Постройте предыдущие PDF-файлы для обоих продавцов.
    3. Сравните, на словах, предыдущие представления продавцов о доле жителей США, которые говорят «поп».

    Практика: бета-биномиальные модели

    Упражнение 3.10 (Разные априорные значения, разные апостериорные). Продолжая упражнение 3.9, мы опрашиваем 50 жителей США, и 12 (24%) предпочитают термин «популярность».
    1. Укажите уникальную апостериорную модель \ (\ pi \) для обоих продавцов. Мы рекомендуем вам создавать эти задние части с нуля.
    2. Постройте предыдущий PDF-файл, функцию правдоподобия и апостериорный PDF-файл для обоих продавцов.
    3. Сравните апостериорное понимание продавцами \ (\ pi \).

    Упражнение 3.11 (Обычные велосипедисты) Университет хочет знать, какая часть студентов регулярно ездит на велосипеде, \ (\ pi \), чтобы они могли установить необходимое количество велосипедных креплений. Поскольку университет находится в солнечной Южной Калифорнии, сотрудники считают, что \ (\ pi \) имеет среднее значение для каждого четвертого студента и режим 5/22.

    1. Задайте и постройте бета-модель, которая отражает предыдущие представления персонала о \ (\ pi \).
    2. Среди 50 опрошенных студентов 15 являются постоянными велосипедистами. Какова апостериорная модель для \ (\ pi \)?
    3. Что такое среднее значение, мода и стандартное отклонение апостериорной модели?
    4. Отражает ли апостериорная модель более точно априорную информацию или данные? Объясните свои рассуждения.
    Упражнение 3.12 (Однополые браки) Опрос Pew Research, проведенный в 2017 году, показал, что 10.2% взрослых ЛГБТ в США были женаты на однополых супругах. Сейчас 2020-е годы, и Баярд предполагает, что \ (\ pi \), процент взрослых ЛГБТ в США, состоящих в браке с однополым супругом, скорее всего, увеличился примерно до 15%, но в разумных пределах может варьироваться от 10% до 25%.
    1. Определите и изобразите бета-модель, которая отражает предыдущие идеи Байярда о \ (\ pi \).
    2. Баярд хочет обновить своего приора, поэтому он случайным образом выбирает 90 взрослых ЛГБТ из США, и 30 из них состоят в браке с партнером того же пола.Какова апостериорная модель для \ (\ pi \)?
    3. Вычислить апостериорное среднее значение, моду и стандартное отклонение \ (\ pi \).
    4. Отражает ли апостериорная модель более точно априорную информацию или данные? Объясните свои рассуждения.
    Упражнение 3.13 (Знать кого-то, кто является трансгендером) Опрос Pew Research, проведенный в сентябре 2016 года, показал, что 30% взрослых в США знают, что знают кого-то, кто является трансгендером. Сейчас 2020-е годы, и Сильвия считает, что текущий процент людей, знающих кого-то, кто является трансгендером, \ (\ pi \), увеличился где-то между 35% и 60%.
    1. Определите и изобразите бета-модель, которая отражает предыдущие представления Сильвии о \ (\ pi \).
    2. Сильвия хочет обновить свою предыдущую информацию, поэтому она случайным образом выбирает 200 взрослых из США, и 80 из них знают, что знают кого-то, кто является трансгендером. Задайте и постройте апостериорную модель для \ (\ pi \).
    3. Что такое среднее значение, мода и стандартное отклонение апостериорной модели?
    4. Опишите сравнение предыдущей и апостериорной бета-моделей.

    Упражнение 3.14 (Подведение итогов бета-бинома: пример I) Напишите соответствующий входной код для вывода summarize_beta_binomial () ниже.

      модель альфа бета средний режим var sd
    1 до 2 3 0,4000 0,3333 0,040000 0.20000
    2 задний 11 24 0,3143 0,3030 0,005986 0,07737  

    Упражнение 3.15 (Подведение итогов бета-бинома: Take II) Напишите соответствующий входной код для вывода summarize_beta_binomial () ниже.

      модель альфа бета средний режим var sd
    1 до 1 2 0,3333 0,0000 0,0555556 0.23570
    2 задний 100 3 0,9709 0,9802 0,0002719 0,01649  

    Упражнение 3.16 (Построение бета-бинома: дубль I) Ниже показан результат функции plot_beta_binomial () .

    1. Опишите и сравните априорную модель и функцию правдоподобия словами.
    2. Опишите апостериорную модель словами. Соответствует ли оно более точным данным (отраженным функцией правдоподобия) или априорным?
    3. Предоставьте конкретный код plot_beta_binomial () , который вы использовали бы для создания аналогичного графика.
    Упражнение 3.17 (Построение бета-бинома: дубль II) Повторите упражнение 3.16 для вывода plot_beta_binomial () ниже.

    Упражнение 3.18 (Подробнее бета-биномиальное)

    1. Патрик имеет априор бета (3,3) для \ (\ pi \), вероятности того, что кто-то в их городе присутствовал на акции протеста в июне 2020 года. В их опросе 40 жителей 30 человек приняли участие в акции протеста. Обобщите анализ Патрика, используя summarize_beta_binomial () и plot_beta_binomial () .
    2. У Гарольда такой же настоятель, как и у Патрика, но он живет в другом городе. Согласно их опросу, 15 из 20 человек пришли на акцию протеста. Обобщите анализ Гарольда, используя summarize_beta_binomial () и plot_beta_binomial () .
    3. Как можно сравнить апостериорные модели Патрика и Гарольда? Кратко объясните, что вызывает эти сходства и различия.

    Баумер, Бенджамин С., Рэнди Л. Гарсия, Альберт Ю. Ким, Кэтрин М. Киннард и Майлз К. Отт.2020. «Интеграция этики науки о данных в программу бакалавриата». arXiv Препринт arXiv: 2001.07649 .

    Бенджамин, Руха. 2019. Гонка после технологий: инструменты отмены смертной казни для нового Кодекса Джима . Джон Вили и сыновья.

    Д’Игнацио, Кэтрин и Лорен Ф. Кляйн. 2020. Феминизм данных . MIT Press.

    Юбэнкс, Вирджиния. 2018. Автоматизация неравенства: как высокотехнологичные инструменты профилируют, полицейские и наказывают бедных . St. Martin’s Press.

    Гебру, Тимнит, Джейми Моргенштерн, Бриана Веккьоне, Дженнифер Вортман Воган, Ханна Уоллах, Хэл Доме III и Кейт Кроуфорд. 2018. «Таблицы данных для наборов данных». arXiv Препринт arXiv: 1803.09010 .

    Милгрэм, Стэнли. 1963. «Поведенческое исследование послушания». Журнал аномальной и социальной психологии 67: 371–78.

    Благородный, Сафия Умоджа. 2018. Алгоритмы подавления: как поисковые системы усиливают расизм . NYU Press.

    Раджи, Иниолува Дебора, Эндрю Смарт, Ребекка Н Уайт, Маргарет Митчелл, Тимнит Гебру, Бен Хатчинсон, Джамила Смит-Лауд, Дэниел Терон и Паркер Барнс.2020. «Устранение разрыва в подотчетности ИИ: определение сквозной основы для внутреннего алгоритмического аудита». In Proceedings of the Conference on Fair of Fairness, Accountability and Transparency 2020 , 33–44.

    Залдивар, Эндрю, Бен Хатчинсон, Елена Спитцер, Иниолува Дебора Раджи, Люси Вассерман, М. Митчелл, Паркер Барнс, Симона Саноян Макклоски Ву и Тимнит Гебру, ред. 2019. Образцы карточек для модельной отчетности . https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3287596.

    Устойчивость к состязательности как предварительная для лучшего трансферного обучения

    Примечание редактора: этот пост и его исследование являются совместными усилиями нашей команды, в которую входят Эндрю Ильяс (аспирант Массачусетского технологического института), Логан Энгстром (аспирант Массачусетского технологического института), Александр Модри (профессор Массачусетского технологического института), Ашиш Капур (менеджер по исследованиям партнеров).

    В практическом машинном обучении желательно иметь возможность переносить полученные знания из некоторой «исходной» задачи в последующие «целевые» задачи. Это известно как трансферное обучение - простой и эффективный способ получения высокопроизводительных моделей машинного обучения, особенно когда для решения целевой задачи доступно мало обучающих данных или вычислительных ресурсов. Трансферное обучение очень полезно на практике. Например, трансферное обучение позволяет обучать модели восприятия на роботе или другой автономной системе на синтетическом наборе данных, созданном с помощью высокоточного симулятора, таком как AirSim, а затем уточнять на небольшом наборе данных, собранном в реальном мире.

    Трансферное обучение также распространено во многих задачах компьютерного зрения, включая классификацию изображений и обнаружение объектов, в которых модель использует некоторое предварительно обученное представление в качестве «инициализации», чтобы изучить более полезное представление для конкретной задачи. В рамках недавнего сотрудничества с Массачусетским технологическим институтом мы прежде всего исследуем устойчивость к состязаниям для улучшения передачи обучения в компьютерном зрении. Мы обнаружили, что устойчивые к противодействию модели превосходят свои стандартные аналоги в различных последующих задачах компьютерного зрения.

    Прочитать бумажный код и модели

    Рисунок 1: Изображение трансфертного обучения.

    В нашей работе мы фокусируемся на компьютерном зрении и рассматриваем стандартный конвейер трансферного обучения: «Предварительное обучение ImageNet». Этот конвейер обучает глубокую нейронную сеть в ImageNet, а затем настраивает эту предварительно обученную модель для другой целевой задачи, начиная от классификации изображений небольших наборов данных и заканчивая более сложными задачами, такими как обнаружение объектов и сегментация изображений.

    Уточнение предварительно обученной модели ImageNet можно выполнить несколькими способами. В своей работе мы ориентируемся на два распространенных метода:

    • Перенос фиксированных функций: мы заменяем последний слой нейронной сети новым слоем, который соответствует целевой задаче. Затем мы обучаем последний слой в целевом наборе данных, сохраняя при этом остальные слои фиксированными.
    • Полная сетевая передача: мы делаем то же самое, что и в фиксированной функции, но вместо тонкой настройки только последнего уровня мы настраиваем полную модель.

    Настройка передачи по всей сети обычно превосходит стратегию фиксированных функций на практике.

    Как мы можем улучшить трансферное обучение?

    Производительность предварительно обученной модели в исходных задачах играет важную роль в определении того, насколько хорошо она передается исходным задачам. Фактически, недавнее исследование, проведенное Корнблитом, Шленсом и Ле, обнаружило, что более высокая точность предварительно обученных моделей ImageNet приводит к лучшей производительности в широком спектре задач последующей классификации.Вопрос, на который мы хотели бы здесь ответить, заключается в том, является ли повышение точности ImageNet предварительно обученной модели единственным способом улучшить ее переносное обучение.

    В конце концов, наша цель - изучить широко применимые функции исходного набора данных, которые можно передавать в целевые наборы данных. Точность ImageNet, вероятно, коррелирует с качеством функций, которые изучает модель, но может не полностью отражать последующую полезность этих функций. В конечном итоге качество усвоенных функций зависит от априорных значений, которые мы им навязываем во время обучения.Например, было проведено несколько исследований априорных факторов, налагаемых архитектурой (например, сверточными слоями), функциями потерь и увеличением данных при обучении сети.

    В нашей статье «Лучше ли передаются модели ImageNet с состязательной системой защиты?» мы изучаем еще одну априорную задачу: состязательная устойчивость , которая относится к инвариантности модели к небольшим незаметным возмущениям ее входных данных, а именно состязательным примерам. К настоящему времени хорошо известно, что стандартные нейронные сети чрезвычайно уязвимы для таких состязательных примеров.Например, на Рисунке 2 показано, что крошечное возмущение (или изменение) изображения свиньи, предварительно обученный классификатор ImageNet ошибочно предсказывает его как «авиалайнер» с очень высокой степенью достоверности:

    Рисунок 2: Противоречивый пример. Свинья слева, которую незаметно потревожили, справа классифицируется как авиалайнер.

    Таким образом, устойчивость к состязательности обычно обеспечивается заменой стандартной цели потерь на надежную цель оптимизации:

    \ [\ min _ {\ theta} \ mathbb {E} _ {(x, y) \ sim D} \ left [\ mathcal {L} (x, y; \ theta) \ right] \ rightarrow \ min _ {\ theta } \ mathbb {E} _ {(x, y) \ sim D} \ left [\ max _ {\ | \ delta \ | _2 \ leq \ varepsilon} \ mathcal {L} (x + \ delta, y; \ theta) \верно].\]

    Эта цель обучает модели быть устойчивыми к искажениям изображения в худшем случае внутри шара \ (\ ell_2 \) вокруг входа. Гиперпараметр \ (\ varepsilon \) определяет желаемую степень инвариантности к соответствующим возмущениям. Обратите внимание, что установка \ (\ varepsilon = 0 \) соответствует стандартному обучению, в то время как увеличение ε приводит к устойчивости ко все более большим возмущениям.

    Изначально устойчивость к состязательности изучалась исключительно через призму безопасности машинного обучения, но недавно была проведена работа по изучению влияния априорной надёжности противоборства на репрезентации изученных функций.В этих работах было обнаружено, что, хотя эти противоборствующие модели имеют тенденцию к достижению более низкой точности, чем их стандартно обученные аналоги, их усвоенные представления функций обладают рядом преимуществ по сравнению со стандартными моделями. Эти преимущества включают улучшенное поведение градиентов (см. Рисунок 3), обратимость представлений и более специализированные функции. Эти желательные свойства могут указывать на то, что надежные нейронные сети лучше обучаются представлениям функций, чем стандартные сети, что может улучшить переносимость этих функций.

    Рисунок 3: Представления, обучающиеся с помощью состязательно устойчивых (вверху) и стандартных (внизу) моделей: устойчивые модели, как правило, изучают более согласованные с точки зрения восприятия представления, которые, по-видимому, лучше переносятся на последующие задачи.

    Сопротивляемость и трансферное обучение

    Итак, у нас есть два варианта предварительно обученных моделей, которые можно использовать для трансферного обучения. Мы можем использовать стандартные модели, которые имеют высокую точность, но малую надежность в исходной задаче; или мы можем использовать противоборствующие модели, которые хуже с точки зрения точности ImageNet, но являются надежными и имеют «хорошие» репрезентативные свойства (см. рисунок 3).Какие модели лучше подходят для трансферного обучения?

    Чтобы ответить на этот вопрос, мы обучили большое количество стандартных и надежных моделей ImageNet. (Все модели доступны для загрузки через наш код / ​​выпуск модели, и более подробную информацию о нашей процедуре обучения можно найти там и в нашем документе.) Затем мы перенесли каждую модель (используя как фиксированные функции, так и настройки всей сети) в 12 нижестоящих задач классификации и оценили производительность.

    Мы обнаружили, что устойчивые к противодействию исходные модели почти всегда превосходят свои стандартные аналоги с точки зрения точности при выполнении целевой задачи.Это отражено в таблице ниже, в которой мы сравниваем точность лучшей стандартной модели и лучшей надежной модели (поиск по одному и тому же набору гиперпараметров и архитектур):

    39
    Набор данных
    Режим Модель Самолет Birdsnap Caltech-101 Caltech-256 Автомобили DTD Цветы Еда Домашние животные SUN397
    Фиксированная функция Надежный стандарт 44.14
    38,69
    50,72
    48,35
    95,53
    81,31
    81,08
    60,14
    92,76
    90,12
    85,08
    70,78

    82,78

    82,78

    70,09
    91,84
    91,90
    69,26
    65,79
    92,05
    91.83
    58,75
    55,92
    Полная сеть Надежный стандарт 86,24
    86,57
    76,55
    75,71
    98,68
    97,6102
    95,62
    94,75
    87,62
    86,55
    91,48
    91,52
    76,93
    75.80
    97,21
    97,04
    89,12
    88,64
    94,53
    94,20
    64,89
    63,72
    Таблица 1: Основной результат робастных моделей —предварительный их стандартные аналоги при передаче на 12 последующих задач классификации.

    На следующем графике для каждой задачи архитектуры и последующей классификации показана производительность лучшей стандартной модели по сравнению с лучшей устойчивой моделью.Как мы видим, устойчивые к противодействию модели улучшают производительность своих стандартных аналогов в каждой архитектуре, и разрыв имеет тенденцию увеличиваться по мере увеличения ширины сети:

    Рисунок 4: Соревновательно устойчивые модели также имеют тенденцию улучшаться по сравнению со стандартными сетями для отдельных архитектур.

    Мы также оцениваем трансферное обучение для других последующих задач, включая обнаружение объектов и сегментацию экземпляров, для которых использование базовых моделей устойчивости превосходит стандартные модели, как показано в таблице ниже:

    работа

    В целом, мы увидели, что устойчивые к противодействию модели, хотя и менее точны в исходной задаче, чем модели со стандартным обучением, могут улучшить переносное обучение для широкого круга последующих задач.В нашей статье мы исследуем это явление более подробно. Там мы анализируем влияние ширины модели и уровней устойчивости на производительность передачи и сравниваем устойчивость к противодействию с другими понятиями устойчивости. Мы также обнаружили несколько загадочных свойств: например, изменение размера изображений, кажется, оказывает нетривиальное влияние на взаимосвязь между надежностью и точностью ниже по потоку.

    Наконец, наша работа предоставляет доказательства того, что устойчивые к противоборству модели восприятия лучше передаются, но точное понимание того, что вызывает это, остается открытым вопросом.В более широком смысле, наблюдаемые нами результаты показывают, что мы еще не до конца понимаем (даже эмпирически) ингредиенты, которые делают трансферное обучение успешным. Мы надеемся, что наша работа откроет путь для новых исследовательских инициатив, направленных на изучение и понимание того, почему трансферное обучение работает хорошо.

    Приор в вероятностном выводе - Ассоциация психологических наук - APS

    В этой последней колонке серии, посвященной Байесу для начинающих, К. Рэнди Галлистель объясняет роль априорных распределений в выборе между конкурирующими выводами, которые могут быть сделаны на основе экспериментальных данных.Дополнительные сведения см. В статьях Байесовский для начинающих 1 и Байесовский для начинающих 2.

    Как объяснялось в предыдущем столбце, априор - это распределение вероятностей возможных значений параметров статистической модели для собственных данных. Априорное распределение позволяет нам включить ранее существовавшие знания и убеждения в наши прогнозы до того, как мы проанализируем наши данные. Байесовское вычисление умножает априорное распределение на функцию правдоподобия, точка на соответствующую точку.Функция правдоподобия, описанная в первом столбце, зависит только от данных. Он выражает неуверенность в данных о том, какими могут быть значения параметров модели. При проверке байесовских гипотез конкурирующие гипотезы представлены конкурирующими априорными распределениями, которые можно рассматривать как конкурирующие «ставки» на то, где функция правдоподобия будет высокой.

    Предположим, мы проверяем способность испытуемого предсказывать результаты 10 последовательных подбрасываний справедливой монеты, и она делает 6 успешных предсказаний.Мы могли бы принять две конкурирующие гипотезы: 1) что ей немного повезло и ее истинный шанс на успешное предсказание этих результатов составляет 0,5, или 2) что она ясновидящая и что ее истинный шанс предсказать эти результаты больше, чем. 5.

    В обычном (небайесовском) подходе мы проверяем только первую гипотезу (нулевая гипотеза). Когда это не удается (когда результат «значительный»), мы заключаем, что вторая гипотеза, вероятно, верна, даже если мы не формулируем ее количественно и не проверяем.Если нулевая гипотеза не ошибается ( p = n. S.), Мы ничего не делаем, потому что мы помним, что незначительные значения p не могут быть предложены в поддержку нулевой гипотезы (даже если они часто так предлагаются).

    В байесовской концептуальной структуре мы точно формулируем обе гипотезы и проверяем их на данных. Наш расчет дает «байесовский фактор», который говорит нам, насколько данные весят в пользу той или иной гипотезы.

    Мы формулируем наши гипотезы как априорные распределения вероятностей. Гипотезу можно рассматривать как ставку на то, куда упадут данные. Чтобы сделать эти ставки, мы назначаем каждой из гипотез одинаковое количество вероятностных «фишек». Эти чипы представляют собой биты вероятности в распределении вероятностей, сумма которых всегда равна 1. Фишки вероятности различных гипотез распределяются по-разному (верхняя панель рисунка 1 на следующей странице).

    Чтобы понять байесовский вывод, он помогает построить конкурирующие априорные распределения вероятностей и функцию правдоподобия по их общей оси - в данном случае возможные значения для p (см.рис.1). Когда мы умножаем различные биты вероятности в априорном приближении на функцию правдоподобия (базовое байесовское вычисление), мы определяем степень, в которой вероятность благоприятствует каждому биту вероятности в этом априорном значении. Фишки, размещенные с высокой вероятностью, являются хорошими ставками; ставка фишек на низкую ставку считается плохой. Гипотеза, поддерживаемая данными, - это та, чьи чипы (например, биты вероятности) имеют наибольшую общую вероятность. Чем более неравны относительные «выигрыши», тем больше вес данных в пользу гипотезы выигрыша.

    Рис. 1. На верхней панели показаны априорные распределения вероятностей, представляющие несколько различных гипотез (против левой оси), и функция правдоподобия при 6 успешных прогнозах из 10 переворотов (против правой оси) по их общей оси (возможные значения для вероятность правильного прогноза). Чтобы определить вес данных, мы умножаем каждый бит вероятности в данном априорном распределении вероятностей на соответствующее значение функции правдоподобия.Те биты, которые соответствуют высокой вероятности, являются удачными ставками; те, которые соответствуют низкой вероятности, являются неудачными ставками. Общая вероятность гипотезы - это сумма произведений. На нижней панели показан вес доказательств в пользу ясновидения (по сравнению со случайностью) в зависимости от того, насколько сильно мы хеджируем гипотезу ясновидения (максимальный прогнозируемый размер эффекта). Когда мы уменьшаем верхний предел возможной степени ясновидения до 0,5, гипотеза ясновидения становится неотличимой от нулевой гипотезы.

    Ставка на простейшую форму гипотезы ясновидения означает равномерное распределение наших фишек по верхней половине оси p (пурпурное распределение на рис.1), тогда как ставка на нулевую гипотезу означает размещение всех наших фишек на. 5 (вертикальная жирная черная стрелка). Чтобы охватить более ограниченные формы гипотезы ясновидения, мы уменьшаем максимальный предполагаемый размер эффекта. Кто-то может возразить, что ни один субъект не обладает ясным ясновидением, поэтому неразумно ставить чипы ясновидения выше, скажем, p =.75 (зеленое распределение) - или даже то, что от субъектов можно ожидать лишь немного ясновидения - так что неразумно ставить чипы ясновидения выше p = 0,6 (синее распределение). Обратите внимание, что при переходе от простой формы гипотезы ясновидения (пурпурный) к хеджированным формам (зеленый и синий) мы перемещаем фишки, которые находились в области плохой ставки, в область хорошей ставки, поэтому хеджирование гипотезы ясновидения повышает его вероятность.

    Вместо того, чтобы размышлять о том, какой может быть подходящая степень хеджирования для гипотезы ясновидения, поучительно вычислить «вес свидетельства» (десятичный логарифм байесовского фактора) как функцию степени хеджирования (нижняя панель рис. .1). Логарифмирование байесовского фактора преобразует байесовские факторы <1 (те, которые поддерживают нуль) в отрицательные числа и приравнивает отрицательные и положительные шансы, так что равные расстояния от веса 0 (горизонтальная пунктирная линия) представляют равные степени благосклонности для одного. гипотеза или другое.

    Из графика на нижней панели видно, что независимо от того, как мы хеджируем гипотезу ясновидения, эти данные в лучшем случае очень слабо отдают ей предпочтение по сравнению с гипотезой случайности, потому что доказательства обычно считаются заслуживающими рассмотрения только тогда, когда абсолютное значение веса доказательств больше, чем.5 (что означает, что байесовский фактор> 3 или <0,33).

    Это противоречит простейшей форме гипотезы ясновидения (0,5 ≤ p ≤ 1), потому что она делает много плохих ставок. Они немного весят в пользу хеджированных форм, потому что они более проницательно размещают свои фишки. В основном, однако, мы видим, что эти данные существенно не отдают предпочтение какой-либо из наших гипотез о ясновидении по сравнению с другими или нулевыми. Однако важно то, что данные могли сильно поддерживать нулевую гипотезу по сравнению с любой формулировкой гипотезы ясновидения , которая нетривиально отличалась от нулевой.Они сделали бы это, если бы, например, она сделала 490 успешных прогнозов за 1000 бросков, что вполне правдоподобный результат, если она просто угадывает. œ

    Страница не найдена | MIT

    Перейти к содержанию ↓
    • Образование
    • Исследовать
    • Инновации
    • Прием + помощь
    • Студенческая жизнь
    • Новости
    • Выпускников
    • О MIT
    • Подробнее ↓
      • Прием + помощь
      • Студенческая жизнь
      • Новости
      • Выпускников
      • О MIT
    Меню ↓ Поиск Меню Ой, похоже, мы не смогли найти то, что вы искали!
    Попробуйте поискать что-нибудь еще! Что вы ищете? Увидеть больше результатов

    Предложения или отзывы?

    Next и Prior: указание в моделях данных

    Нажмите, чтобы узнать больше об авторе Томас Фризендал.

    указателей входили и выходили из моделей данных. С появлением вращающихся дисков в 60-х и примерно до 1990 года указатели были повсюду (вместе с «иерархиями», которые были ранними версиями агрегатов совместно размещенных данных). Но реляционный и SQL заставили их уйти, только чтобы снова появиться примерно в 2000 году как части баз данных Graph.

    Несмотря на то, что лето закончилось, эта публикация легка и популярна. Присоединяйтесь ко мне в, надеюсь, увлекательном путешествии по истории указателей в моделях данных.

    Указывая на предметы

    Указывать - это очень простой жест для людей.

    , автор - Хиллебранд Стив, Служба охраны рыболовства и дикой природы США [общественное достояние], через Wikimedia Commons.

    Никто не сомневается в намерениях, независимо от культуры, языка и обстоятельств. Указатели - один из самых сильных инструментов визуализации, которыми мы располагаем. Вот почему я так сторонник ориентированных графов, например, в концептуальные карты и графы свойств.

    Сейчас показываю на указатели - пожалуйста, вон там!

    Эпизод 1: указатель DMBS

    Одно из самых первых хранилищ данных было от IBM (в 1960 году). Его предшественник, работавший на магнитной ленте, назывался BOMP. Это расшифровывается как Bill of Materials Processor. Он был разработан специально для некоторых крупных производителей, которым необходимо было делать то, что позже стало планированием потребности в материалах.

    После того, как BOMP был адаптирован для новой революционной технологии дискового хранения, он изменил название на DBOMP, на этот раз означающее «Процессор организации и обслуживания базы данных»! Произошло это в 1960 году.Это было несколько обобщено, и оно действительно квалифицируется как одно из первых дисковых хранилищ данных.

    Он был основан на концепции указателей, которая представляла собой новую очень интересную возможность вращения дисков. Также был добавлен некоторый дополнительный здравый смысл - разработчики вскоре перешли от необработанных адресов дисков к схемам с блоками данных и индексными номерами для строк в блоке. Плюс немного свободного места для администрирования. Затем блоки (а вместе с ними и данные) можно было перемещать по диску. (Вначале обычно был только один диск).

    Вот сильно упрощенная структура (дерево) спецификации велосипеда:

    Теперь, когда вы читаете ведомости материалов и манипулируете ими, вам необходимо:

    • Перейти от основной записи продукта (или промежуточного продукта) к элементам, используемым в этом продукте, обычно называемым деревом структуры продукта
    • Перейти к использованной вещи (владелец)
    • Перейти к следующему в структуре
    • Перейти к следующему в наборе записей «где использовалось»
    • Иногда вам нужно пройти априор, также в обоих наборах (структура и где использовались)
    • Иногда вам нужно позиционировать себя с помощью поиска ЧАСТЬ-НОМЕР, а затем продолжить движение вниз (структура) или вверх (если используется) оттуда.

    Для всего этого вам нужно много отношений, которые в то время переводились в указатели.

    Вот упрощенный вид основных структур указателей DBOMP:

    Я показал лишь несколько фактических взаимосвязей, которые материализуют указатели.

    Адресация дисков на основе указателей получила распространение в более поздних продуктах СУБД, включая IDMS и Total. В то время указатели были скорее физическими, а это означало, что вы рискуете серьезно повредить данные в случае e.грамм. кто-то выдергивает шнур питания дисковода.

    Однако указатель по-прежнему живет (нефизическим способом, ключ / значение) во многих СУБД графов.

    Эпизод 2: Программист как навигатор

    Лекция о присуждении премии Тьюринга 1973 г. («Сообщения ACM», том 16, № 11, ноябрь 1973 г.) была прочитана Чарльзу М. Бахману, изобретателю первой системы баз данных (1964 г.), Integrated Data Store, IDS, работающей на мэйнфреймах General Electric (позже Honeywell).Он описал переход от последовательной обработки к новым возможностям, возникающим в результате внедрения дисковых запоминающих устройств с произвольным доступом. Его доклад назывался «Программист как навигатор». Первичные ключи данных были основными идентификаторами записей данных, но также использовались вторичные ключи данных.

    Чарльз Бахман

    Помимо записей и ключей, Чарльз Бахман выбрал контекст множества (для отношений). Не в строгом математическом смысле, а просто на логическом уровне, когда имеется база данных с набором «отдел-сотрудник», который состоит из наборов сотрудников, работающих в отделах.

    Физическая модель была основана на «ключах базы данных», которые были близки к физическим указателям (с использованием одного уровня отображения в структуре страницы / индекса) на целевую запись или исходную запись, если на то пошло. Отношения («наборы») будут реализованы с помощью прямого (NEXT), а также обратного (PRIOR) и восходящего (OWNER) указателей с использованием вышеупомянутых ключей базы данных.

    Отсюда представление о программисте как навигаторе. Перемещение по множествам вперед или назад или восходящие иерархические отношения.В то время эту парадигму называли «сетевой базой данных».

    Чарли Бахман фактически изобрел первый вид моделирования отношений сущностей. Он назвал это диаграммой структуры данных. Версия ниже - это версия, которая использовалась / используется с системой баз данных IDMS, одной из немногих сетевых систем баз данных CODASYL, появившихся примерно в 1970 году.

    «Сетевые» парадигмы баз данных, описанные выше, были стандартизированы комитетом под названием CODASYL (Конференция по языкам систем данных) в 1966 году.

    Основным недостатком IDMS с практической точки зрения является разрыв цепи в случае сбоя питания. Это означало вручную восстанавливать цепочки указателей… иногда посреди ночи. Я знаю - я был в техподдержке IDMS, и мне звонили!

    Эпизод 3: Чен, сущности, атрибуты и отношения

    Сетевые базы данных (такие как IDMS и Total) хорошо вписываются в новую парадигму модели данных Entity-Relationship (Питер Чен, Транзакции ACM в системах баз данных, том 1, выпуск 1, март 1976).

    Чен стал отцом большей части моделирования данных сущностей-отношений.

    На приведенной ниже диаграмме представлена ​​модель данных Entity Relationship для отделов и сотрудников в стиле Чена, основанная на примерах, приведенных в его статье ACM, упомянутой выше. Обратите внимание, что включены не все атрибуты (из соображений экономии места).

    Обратите внимание, что в оригинальном стиле Чена атрибуты в некоторой степени независимы, а отношения между объектами названы и имеют мощности.

    Нет сомнений в том, что Питер Чен хотел, чтобы диаграммы были на верхнем уровне, ориентированы на бизнес (то есть то, что тогда было известно как концептуальные модели). Мне нравится ясность классического моделирования Чена. Атрибуты связаны со своей «таблицей владельцев» в том, что, несомненно, является функциональной зависимостью.

    Фактически, Питер Чен прошел весь путь до «бинарного уровня», прежде чем построить свою парадигму сущности-отношения из этих рисунков нижнего уровня, примерно так:

    Диаграмма

    Чена, приведенная выше, по сути, представляет собой ориентированный граф, представляющий часть модели данных на самом «атомарном уровне».И работа Чена действительно очень похожа на графические модели, которые мы рассмотрим позже. Graph впервые был близок к моделям данных.

    Но затем появился SQL.

    Эпизод 5: SQL и обработка ведомостей материалов

    Тед Кодд, изобретатель реляционной модели, впервые опубликованной в 1970 году, потратил много энергии на возражения против наличия указателей в базах данных. По общему признанию, некоторые физические реализации указателей имели серьезные недостатки («разорванные цепочки»).

    Тем не менее, указатели никуда не денутся. Сегодня они распространяют корпоративные реляционные базы данных под видом «суррогатных ключей».

    «Реляционный» медленно материализовался как SQL, который впервые появился в 1974 году и стал стандартом только в 1986 году. Тед Кодд получил заслуженную награду Тьюринга в 1981 году. Обратите внимание, что SQL был больше чем-то, что разработал Тед Кодд. .

    SQL действительно изменил парадигму. Давайте выполним некоторую обработку спецификации материалов с помощью SQL.

    Обработка спецификаций - это, по сути, обход графа, который является стандартной функцией в базах данных графов. В базах данных SQL обработка спецификаций требует рекурсивного SQL, и это не для слабонервных, как многие из вас знают. Вот примерный пример:

    В лучшей (реляционной) модели данных обход будет основан на суррогатном ключе, который, вероятно, называется «ItemID» или что-то подобное. Суррогатные ключи - это (в принципе) ключи, которые несут только информацию о структуре отношений.По сути, это указатели.

    С появлением SQL именованные отношения больше не именовались. Поскольку отношения внешнего ключа являются ограничениями, и ограничения могут иметь имена в большинстве реализаций SQL. Странно, почему это произошло. С точки зрения бизнес-семантики это очень печальная потеря информации.

    Эпизод 5: Графические модели

    Графы появились как модели данных в конце 1990-х годов. Развитие шло тремя путями:

    • Стандарты семантической паутины (RDF, OWL, SPARQL)
    • Ссылки на документы в базах данных документов (например, в MongoDB и некоторых других продуктах)
    • Технология чистого ориентированного графа (например, Neo4j и другие продукты)

    Не то чтобы графы были новой концепцией даже в то время.Теория графов является частью математики с 1736 года! Первая статья была написана Леонардом Эйлером и касалась известной теперь военной проблемы семи мостов Кенигсберга.

    , Богдан Джушкэ [Общественное достояние (PD)]

    Стремясь решить задачу оптимизации, Эйлер разработал сеть из четырех узлов и семи ребер. Узлы представляют собой «массивы земли» на концах мостов, тогда как края (отношения) представляют собой мосты.Работа с этим конкретным представлением сегодня называется «обходом графа».

    Формальные графики теперь являются частью математики и хорошо изученной областью. Однако в сообществе моделирования данных графики появились значительно позже.

    Предупреждение: мир полон отношений, и они выражают яркую динамику. Это пространство, которое исследуют модели данных графа. Если вы спросите меня, структура (отношения) имеет большее значение, чем содержание (список свойств), если и когда ваша задача состоит в том, чтобы взглянуть на несколько сложный контекст и изучить бизнес-семантику из него.Визуальные эффекты - отличное подспорье, а визуализация структуры - это то же самое, что сказать «нарисовать ее график».

    Давайте посмотрим на бизнес-кейс (заимствованный с www.neo4j.com) и то, как он выглядит на графике:

    «У какого сотрудника больше всего перекрестных продаж« шоколада », а у какого другого продукта»?

    График может выглядеть примерно так:

    Сформулированный на языке запросов Neo4J, Cypher, обход выглядит так:

    Обратите внимание, как путь идет от продукта через заказ к сотруднику, чтобы найти сотрудников, продающих шоколад, а затем обратно через заказ к продукту, чтобы найти эти другие продукты.«O2» - это просто метка (имя переменной) того, что мы позже хотим подсчитать.

    Отношения - это в основном связи, но они также могут нести имя и некоторые свойства.

    Модель данных графа свойств - это простая и мощная модель данных общего назначения. По этим причинам я рекомендую использовать его как общее представление любой модели данных.

    Полный круг: объединение указателей

    Можем ли мы использовать указатели в сегодняшних базах данных Graph? Я провел небольшой эксперимент с Neo4j.И я смог настроить небольшую модель данных, содержащую родительский и дочерний элементы, а также три именованных отношения:

    Затем я добавил немного данных и получил этот график:

    Теперь это дает мне возможность читать небольшой набор данных вперед или назад:

    Но, подождите, сегодня семантика немного другая. «Вперед» и «назад» прошлых десятилетий означали именно это. Набор результатов доставлялся по одной записи за раз в том порядке, в котором записи были связаны вместе.Доставка на основе курсора сегодня используется не так часто; многое было упаковано в механизмы «разбивки на страницы» в коде и на платформах.

    Бизнес-семантика указателей

    Итак, есть ли полезная семантика «следующий», «предыдущий», «первый» и «последний» даже сегодня?

    Думаю, да. Прежде всего, эти концепции очень сильно пахнут временными рядами, упорядоченными по времени событиями и т.п. И, очевидно, вы можете пойти вместе с «связанными» событиями, как описано выше. Но вы тоже можете сделать это, используя ORDER BY с хорошим индексом.Также существуют временные проекты, как есть / как есть, хранилища данных и т. Д.

    Но, если связность высока, графические модели данных являются лучшими исполнителями. Это означает, что для некоторых классов бизнес-контекстов «цепочки» (отношения на основе графов) будут предлагать максимальную производительность на основе интуитивно понятной модели данных.

    Первый и последний предлагают особые возможности. Некоторые варианты использования (например, версионные данные) требуют полной истории версий с отметками времени. Но 90% всего доступа приходится на текущую (последнюю) версию.Быстрый «первый» или «последний» («указатель») превзойдет накладные расходы большого индекса, ответственного за сортировку событий и за выполнение эффективного выбора «max (transaction_date)», чтобы получить последнюю транзакцию в позиции в портфолио, сегодня (например).

    Также есть случаи, когда ORDER BY недостаточно. Порядок потенциально может поддерживаться только бизнес-логикой и не всегда в порядке возрастания. Поздно поступившие факты (например, исправления исторических данных) - хороший тому пример.

    И, конечно же, «следующий» и «предыдущий» - это просто обобщенные случаи определенных типов отношений. Актеры, снимающиеся в фильмах, могут быть сгруппированы по отношениям «действовали в», которые имеют более богатую бизнес-семантику, чем «следующий». В этом заключается реальная сила модели данных с помеченным графом свойств.

    Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

    2019 © Все права защищены.
    Task Box AP Mask AP
    Standard Robust Standard Robust
    VOC Object Detection 52.80 53,87 - -
    Обнаружение объектов COCO 39,61 40,13 - -
    Сегментация экземпляров COCO 40,74 41,04 36.9814 40,74 41,04 Empirical 36.9814 37,23