Приора и приора 2 отличия: Лада Приора 1 и 2

Содержание

Мы сравнили обновленную Lada Priora с дорестайлинговой — журнал За рулем

Сравниваем рестайлинговую «Ладу-Приора» с уходящей.

Было

Было

Было

С обновленной «Приорой» испытатели уже познакомились на дорогах Тольятти (ЗР, 2013, № 10). На сей раз мы привезли рестайлинговую «Приору» на Дмитровский автополигон в паре с прежним вариантом седана образца 2007 года, который с того времени модернизировали лишь незначительно. На фоне его белоснежного кузова изменения должны выглядеть ярче. Тем более что оба автомобиля — в одинаковой комплектации «Норма».

Стало

Стало

Стало

Подтяжка лица

На площадке полигона мы выглядели словно дети, которые ищут различия у двух, казалось бы, одинаковых картинок. Итак, оглядываясь на дорестайлинговую машину, которую мы тут же окрестили старой, начинаем загибать пальцы, подсчитывая обновления. Передний бампер, появившийся на модели в прошлом году, не изменился, так что при первом взгляде обе «Приоры» кажутся одинаковыми.

Было

Было

БЫЛО: в решетке радиатора дорестайлинговой «Приоры» — горизонтальные прорези

Разница лишь в пластиковой решетке радиатора — новая сотовая структура освежила экстерьер. Хотя на расстоянии соты надо еще разглядеть. Фары прежние. Соглашусь с мнениями владельцев на многочисленных форумах: работают они как надо.

Стало

Стало

СТАЛО: внутри хромированной окантовки обновленной «Приоры» — сотовая структура

В корме основное внимание — фонарям. Теперь в их нижней части светодиоды, которые долговечнее обычных ламп, что стоят на белом автомобиле. Очертить габариты помогают и более крупные отражатели на бампере. В сумерках свежая светотехника действительно показала себя лучше — она заметно ярче.

БЫЛО: Просто и без изысков. Часы на передней панели — привет из прошлого века. На центральной консоли нет подстаканников и отделений для мелочи.

БЫЛО: Просто и без изысков. Часы на передней панели — привет из прошлого века. На центральной консоли нет подстаканников и отделений для мелочи.

БЫЛО: просто и без изысков. Часы на передней панели — привет из прошлого века. На центральной консоли нет подстаканников и отделений для мелочи

Омолаживающие процедуры

Стоит завести мотор, как у нового автомобиля вспыхивают фары ближнего света, даже если переключатель стоит в положении «0», — удобно. Сигнализатор писком предупреждает о непристегнутом ремне, а при легком касании подрулевика поворотник мигает трижды.

Дизайн — великое дело. Вроде измени- ли не так уж много, а передняя панель сразу стала выглядеть привлекательнее.

Дизайн — великое дело. Вроде измени- ли не так уж много, а передняя панель сразу стала выглядеть привлекательнее.

СТАЛО: дизайн — великое дело. Вроде изменили не так уж много, а передняя панель сразу стала выглядеть привлекательнее

Последовательно включаю габаритные огни, затем фары… На панели приборов появляется не одна пиктограмма, как в старой машине, а две. Мелочь, но теперь не надо гадать, какая светотехника работает.

БЫЛО: Инструментарий конца девяностых, но претензий к читаемости нет. Единственное замечание — экранчик борткомпьютера слишком мал.

БЫЛО: Инструментарий конца девяностых, но претензий к читаемости нет. Единственное замечание — экранчик борткомпьютера слишком мал.

БЫЛО: инструментарий конца девяностых, но претензий к читаемости нет. Единственное замечание — экранчик борткомпьютера слишком мал

Новая панель приборов интереснее в плане дизайна. К прежней, в общем-то, особых претензий не возникало, но уж слишком она простая и уже примелькалась. А тут широкие белые стрелки, удачно скомпонованные пиктограммы, сразу проникся к новинке симпатией.

СТАЛО: Симпатичная на вид комбинация приборов неплоха и функционально. Подсветка, цифры — все яркое и четкое, так что с восприятием информации в движении проблем не возникает.

СТАЛО: Симпатичная на вид комбинация приборов неплоха и функционально. Подсветка, цифры — все яркое и четкое, так что с восприятием информации в движении проблем не возникает.

СТАЛО: симпатичная на вид комбинация приборов неплоха и функциональна. Подсветка, цифры — все яркое и четкое, так что с восприятием информации в движении проблем не возникает

Обновленное торпедо не только освежило интерьер, но и добавило удобства. В центре поместили экран борткомпьютера. Излишних красивостей на мониторе нет, все просто, зато крупные цифры хорошо видны в движении.

БЫЛО: Новая панель приборов интереснее в плане дизайна. К прежней, в общем-то, особых претензий не возникало, но уж слишком она простая и уже примелькалась. А тут широкие белые стрелки, удачно скомпонованные пиктограммы, сразу проникся к новинке симпатией.

БЫЛО: Новая панель приборов интереснее в плане дизайна. К прежней, в общем-то, особых претензий не возникало, но уж слишком она простая и уже примелькалась. А тут широкие белые стрелки, удачно скомпонованные пиктограммы, сразу проникся к новинке симпатией.

БЫЛО: открыть отделение для мелочи в дорестайлинговом авто — непростая задача. Фиксаторы жесткие, ручка маленькая и неудобная

Посадку водителя хвалят многие владельцы, но мне при росте 190 см в кресле неуютно: места в районе педального узла старой машины крайне мало, продольной регулировки сиденья не хватает. Обновления немного исправили ситуацию: салазки сиденья в новом автомобиле удлинили, благодаря этому не приходится сильно заваливать спинку назад.

БЫЛО: Боксы в передних под- локотниках разные. У прежней модели он более плоский, оттого шире.

БЫЛО: Боксы в передних под- локотниках разные. У прежней модели он более плоский, оттого шире.

БЫЛО: боксы в передних подлокотниках разные. У прежней модели он более плоский, оттого шире

Кресло плотнее, оно лучше фиксирует тело в поворотах. Расстояние между педалями газа и тормоза заметно больше. Отрегулировав под себя водительские кресла в обеих машинах, попытался сесть назад — и не смог. Спинки оказались слишком близко к задним диванам. И если в автомобиль сядут четверо, мне, водителю, придется коленки прижать к ушам.

СТАЛО: У новой  — глубже и объемнее.

СТАЛО: У новой  — глубже и объемнее.

СТАЛО: у обновленной «Приоры» бокс в подлокотнике глубже и объемнее

Перемена цвета

«Первые впечатления: машину нужно раскатывать, не едет. Шумоизоляции нет, замки, ручки дверей требуют доработки. Штатная резина шумная и дубовая. Едешь как на пеньках».

БЫЛО: В преж- нем седане все по-простому.

БЫЛО: В преж- нем седане все по-простому.

БЫЛО: в прежнем седане все по-простому

«За два нелегких месяца автомобиль прошел 18 000 км, но никаких проблем не доставил. Ходовая, на мой взгляд, вполне терпимая, единственное — в правой стойке при прохождении „лежачих полицейских“ раздается стук. Приехал на сервис, посмотрели — все нормально, говорят, это у них болезнь такая. Тормоза неплохие, на четверку»… 

СТАЛО: В рестайлинговой «Приоре» к передней части подушек передних сидений прикручена пластиковая облицовка.

СТАЛО: В рестайлинговой «Приоре» к передней части подушек передних сидений прикручена пластиковая облицовка.

СТАЛО: в рестайлинговой «Приоре» к передней части подушек передних сидений прикручена пластиковая облицовка

Сравниваю впечатления московских владельцев «Приор» со своими. У машин одинаковые 98-сильные моторы, потому в движении кардинальных различий нет. Подвески исправно глотают крупные кочки, но на мелких неровностях потряхивает. Однако серый автомобиль интереснее на уровне нюансов: собраннее в поворотах, чуть стабильнее на выходе, мягче глотает дорожные неровности.

Багажники у нашей пары одинаковые, разница лишь в ковровых покрытиях. Ковер в белой машине понравился тем, что он плотнее.

Багажники у нашей пары одинаковые, разница лишь в ковровых покрытиях. Ковер в белой машине понравился тем, что он плотнее.

Багажники у нашей пары одинаковые, разница лишь в ковровых покрытиях. Ковер в белой машине понравился тем, что он плотнее

Разгонной динамикой новая и старая «Приоры» практически не отличаются друг от друга, при этом салон заполняет ощутимый монотонный гул. Помнится, в первую встречу с машиной нам рассказали о доработке шумоизоляции. Измерили мы уровень шума в салоне (обе «Приоры» обуты в штатную «Кама-Евро») и удивились: новая машина оказалась не такой тихой, как предыдущая версия! Причину нашли в багажнике: оказалось, в дорестайлинговом автомобиле ковер толще.

Было

Было

Было

Рулевое управление одинаково неинформативно, а более острый руль у обновленного авто — только в «Люксе». Ждем его в остальных модификациях.

Стало

Стало

Стало

«Коробка работает нормально, кроме первой передачи. На пониженную перехожу с усилием. Так у меня было на всех „Жигулях“, от „шестерки“ до „десятки“, — продолжаю изучать форум владельцев „Приор“.

У белой «Приоры» поведение схожее, но здесь туго включается пятая. Загоняю рычаг силой, и то получается не с первого раза. В рестайлинговой машине рычагом работать удобнее. Новый агрегат с тросовым приводом? К сожалению, нет: у обеих хорошо знакомые коробки с индексом ВАЗ-2112, к которым без восторга отнесся и мой коллега, когда опробовал новую «Приору» в Тольятти. Потому решили: это особенности конкретных машин. Хочется верить, что лучшая работа транcмиссии — свидетельство улучшившегося качества сборки. Кстати, при работе двигателей на холостых оборотах рычаги коробок у нашей пары вибрируют одинаково сильно.

Тормозам не хватает информативности и цепкости реакций. Механизмы словно мылом смазаны: жму на педаль — и каждый раз недоволен темпом замедления. Педаль хочется продавить сильнее, но ход небезграничен.

Было

Было

Было

Вспоминаю «китайцев» — «Лифан-Солано» и «FAW-Олей», на которых довелось поездить ранее. Эффективность торможения этих бюджетных седанов понравилась много больше. Пожелаю сменщице «Приоры», чтобы ее главная автомобильная система стала понятнее и надежнее.

СТАЛО: В нижней части фонарей разместили све- тодиодные секции габаритных огней и стоп- сигналов. Традиционные фонари проигрывают им в яркости. Да и отклик ламп накаливания не такой быстрый, как у светодиодов.

СТАЛО: В нижней части фонарей разместили све- тодиодные секции габаритных огней и стоп- сигналов. Традиционные фонари проигрывают им в яркости. Да и отклик ламп накаливания не такой быстрый, как у светодиодов.

СТАЛО: в нижней части фонарей разместили светодиодные секции габаритных огней и стоп-сигналов. Традиционные фонари проигрывают им в яркости. Да и отклик ламп накаливания не такой быстрый, как у светодиодов

Ну что же, хоть наша пара и не в самых богатых комплектациях, различий между ними более чем достаточно. А ведь еще есть «Люкс», в котором найдете мультимедийную систему, боковые подушки безопасности и более мощный, 106-сильный мотор. Но и без того старая «Приора» на фоне новой все же бледнеет. Впрочем, глобальные недостатки «Приоры» сможет исправить только новая модель. Совсем новая по конструкции.

Дальше — больше?

Места для ступней ног в «Приорах» совсем мало. В старой, нажимая газ, я часто задевал педаль тормоза. Из-за этого приходится отводить ногу вправо и выворачивать ступню.

Было

Было

Было

О том, что произойдет с ногой в случае аварии, даже не хочется думать. В обновленной машине сидеть лучше благодаря тому, что расстояние между педалями газа и тормоза увеличили примерно на 7 мм (до 47 мм).

Стало

Стало

Стало

ПЛЮС: Хороши светодиодные фонари, машина сделалась заметнее. Экран борткомпьютера четкий и понятный.

МИНУС: Ватные, неинформативные тормоза, и все так же тесно сзади.

Благодарим автосалоны «Темп Авто Балашиха» и «Авторезерв» за предоставленные на тест автомобили.

Рестайлинг проведен малой кровью. Машина явно стала лучше, но от долгожителя российского рынка не стоит ждать чудес. Недостатки, требующие серьезной доработки кузова и ходовой части, остались. Надеемся, их устранят в новой модели, которая придет на смену «Приоре» в конце 2015 года.

Максим Гомянин

Техническая справка от СтартВОЛЬТ об отличиях между датчиками скорости для а/м Калина и а/м Приора/Гранта

к списку всех новостей Уважаемые автовладельцы!
Учитывая Ваши многочисленные вопросы относительно принципиального отличия между датчиками скорости для а/м Калина и а/м Приора/Гранта предлагаем вашему вниманию техническую справку отдела ОКР-ОТК.

Комментарий Константина Афанасьева, инженера-конструктора СтартВОЛЬТ:

Как ни удивительно, на автомобили ВАЗ 1117-1119 «Калина» устанавливались три разных датчика скорости.
Все три предлагаемых нашей Компанией датчика скорости на эти автомобили
невзаимозаменяемы по своим конструктивным особенностям.
Все три типа датчика были разработаны и поставлялись для ОАО «АвтоВАЗ» тремя производителями в трёх разных исполнениях. Как по своим техническим свойствам, так и по конструктивному исполнению данная серия датчиков принципиально отличается друг от друга. В отдельных случаях даже простая установка «неверного» типа датчика скорости в коробку автомобиля, где применяется другой тип, будет невозможна.
Такая же ситуация сложилась и с «Приорой» и «Грантой». Несмотря на то, что датчик скорости для автомобилей ВАЗ 2170-2172 «Приора» применяется также и на ВАЗ 2190, 2191 «Гранта», типов такого датчика также три.
Для потребителей важно учитывать данный момент при приобретении того или иного датчика. Иного способа определить требуемый датчик кроме как по оригинальному коду к сожалению нет. Мы со своей стороны можем предложить лишь таблицу перекодировок и конструктивное описание каждого датчика.

Таблица взаимозаменяемости датчиков СтартВОЛЬТ

Тип 1Датчик скорости VS-SP 0170 – аналог датчика 2170-3843010
(«Электромеханический завод Пегас», г. Кострома).
Датчик скорости VS-SP 0117 – аналог датчика 1118-3843010
(«Электромеханический завод Пегас», г. Кострома).
Тип 2Датчик скорости VS-SP 0171 – аналог датчика 2170-3843010-02
(«Автоэлектроника», г. Калуга).
Датчик скорости VS-SP 0118 – аналог датчика 1118-3843010-02
(«Автоэлектроника», г. Калуга).
Тип 3Датчик скорости VS-SP 0172 – аналог датчика 2170-3843010-04
(«Счетмаш», г. Курск).
Датчик скорости VS-SP 0119 – аналог датчика 1118-3843010-04
(«Счетмаш», г. Курск).

Далее мы представляем конструктивное описание всех 6 датчиков скорости к данной технической справке.

1. Датчик скорости VS-SP 0117 – аналог датчика 1118-3843010 («Электромеханический завод Пегас», г. Кострома).
Применяемость: автомобили ВАЗ 1117-1119 «Калина».
Установочные размеры датчика VS-SP 0117:

2. Датчик скорости VS-SP 0118 – аналог датчика 1118-3843010-02 («Автоэлектроника», г. Калуга).
Применяемость: автомобили ВАЗ 1117-1119 «Калина».
Установочные размеры датчика VS-SP 0118:

3. Датчик скорости VS-SP 0119 – аналог датчика 1118-3843010-04 («Счетмаш», г. Курск).
Применяемость: автомобили ВАЗ 1117-1119 «Калина» до 2010 г.в.
Установочные размеры датчика VS-SP 0119:

4. Датчик скорости VS-SP 0170 – аналог датчика 2170-3843010 («Электромеханический завод Пегас», г. Кострома).
Применяемость: автомобили ВАЗ 2170-2172 «Приора».   
Установочные размеры датчика VS-SP 0170:

5. Датчик скорости VS-SP 0171 – аналог датчика 2170-3843010-02 («Автоэлектроника», г. Калуга).
Применяемость: автомобили ВАЗ 2170-2172 «Приора».
Установочные размеры датчика VS-SP 0171:

6. Датчик скорости VS-SP 0172 – аналог датчика 2170-3843010-04 («Счетмаш», г. Курск).
Применяемость: автомобили ВАЗ 1117-1119 «Калина» с 2010 г.в., ВАЗ 2170-2172 «Приора», ВАЗ 2190-2192 «Гранта».
Установочные размеры датчика VS-SP 0172:

Не упускайте важные события

к списку всех новостей

SS20 — сайт производителя деталей подвески автомобилей

Представляем передние и задние амортизаторы для автомобиля ГАЗель Next с усиленной конструкцией, с газовым подпором. Амортизаторы устанавливаются в штатные места и не требуют никакой доработки. В комплекте поставки имеются все необходимые отбойники и пыльники.

В продажу поступили передние и задние пружины холодной навивки SS20 Gold Progressive для автомобилей LADA Vesta и LADA Vesta SW.

В продажу поступили амортизаторные стойки SS20 для автомобилей Chevrolet Cruze и Opel Astra J.

Предлагаем амортизаторные стойки передней подвески для автомобилей Renault Logan и Renault Sandero первого поколения (фаза 1 и фаза 2) с более доступной по цене комплектацией (без отбойников и пыльников) при сохранении безусловной гарантии 1 год без ограничения пробега.

В продажу поступили передние стойки и задние амортизаторы SS20 для автомобилей Chevrolet Aveo, ZAZ Vida, Ravon Nexia R3.

В продажу поступил универсальный подшипник верхней опоры передней стойки SS20.

В продажу поступили заниженные стойки и амортизаторы SS20 RACING [-30][-50] для LADA VESTA, LADA VESTA SW и VESTA Sport

Мы начали выпускать буферы хода сжатия передней и задней подвески для автомобилей марок Volkswagen, Škoda, Seat, Audi.

Предлагаем вашему вниманию модули передней подвески в сборе на автомобили Лада Приора, Лада Калина, Лада Калина 2 и Лада Гранта.

Модуль подвески в сборе представляет собой собранный на заводе SS20 узел, все составные детали которого оптимально подходят друг к другу.

Компания SS20 предлагает более доступную по цене комплектацию передних амортизационных стоек на автомобили Renault Sandero Stepway (без отбойников и пыльников) при сохранении безусловной гарантии 1 год без ограничения пробега.

В линейке продукции SS20 появилась новинка: модуль в сборе для передней и задней подвески квадроциклов STELS ATV 650/800/850.

Компания SS20 рада предложить владельцам автомобилей Hyundai Solaris первого поколения и KIA Rio III передние стойки и задние амортизаторы.

Амортизаторы SS20 будут достойной и доступной заменой для штатных амортизаторов, при этом, вы можете выбрать вариант настройки амортизаторов подходящий под ваши требования.

В продаже появились задние амортизаторы для автомобилей Nissan Qashqai, X-Trail и Renault Koleos.

Каталог SS20 пополнился подшипниками передней и задней ступицы для автомобилей ВАЗ 2108-2110, LADA Kalina, Granta, Priora, Datsun on-Do/mi-DO.

В продаже появились новые пружины SS20 для передней подвески автомобилей ЛАДА Калина, Приора, Гранта и Datsun.

Передние и задние усиленные амортизаторы для LADA 4x4 Urban в отличие от штатных амортизаторов имеют увеличенное сопротивление на ходе отбоя, увеличенный диаметр корпуса и штока. Увеличенный объем масла в амортизаторах SS20 позволяет длительно двигаться по разбитой дороге без перегрева амортизаторов и без снижения эффективности их работы.

Представляем передние телескопические стойки и задние амортизаторы для автомобиля LADA Vesta. Амортизаторы с газовым подпором, разборной конструкции. Задние амортизаторы имеют усиленную конструкцию и расширенную комплектацию буфером хода сжатия и пыльником.

Стойки и амортизаторы Калина, Приора, Гранта, ВАЗ 2108-2110

Стойки для автомобилей ВАЗ 2108-2110-2115, Калина, Приора, ГрантаЗадние амортизаторы для автомобилей ВАЗ 2108-2110-2115, Калина, Приора, Гранта

Амортизаторы любого автомобиля, будь то отечественный ВАЗ или иномарка, наиболее значимые элементы подвески в обеспечении комфорта и управляемости. Настройки амортизаторов во многом определяют поведение автомобиля на дороге, то насколько он безопасен и комфортен. Выходя с конвейера, автомобили обладают усредненными характеристиками. Соответственно, большое количество водителей недовольны и стремятся усовершенствовать подвеску, чтобы улучшить ходовые качества своего автомобиля.

Со временем из-за состояния дорог и неизбежного износа деталей подвески, каждый владелец автомобиля встает перед необходимостью замены амортизационных стоек. Среди основных причин замены на примере амортизаторов ВАЗ можно привести следующие неисправности:

  • падение характеристик демпфирования из-за износа деталей клапанной системы;
  • ухудшение характеристик амортизаторной жидкости;
  • течь масла из-за износа сальника или дефектов на штоке амортизатора;
  • износ хромированного покрытия штока амортизатора;
  • наличие внутреннего стука в амортизаторе при работе подвески.

Эти неисправности могут проявляться в ухудшении поведения автомобиля на дороге, чрезмерном раскачивании кузова. Появляются характерные удары на отбой и пробои подвески. Также неисправные амортизаторы увеличивают тормозной путь автомобиля, непосредственно влияя на качество сцепления колеса с дорогой.

Для своевременного выявления неисправных амортизаторов необходим регулярный осмотр автомобиля. При визуальном осмотре можно выявить наличие течи амортизаторной жидкости и повреждение покрытия штока. А при раскачивании автомобиля на ровной площадке по наличию стуков, скрипа и прочих звуков, а также по характеру затухания колебаний кузова можно оценить состояние амортизаторов. При обнаружении на своем автомобиле подобных дефектов вам необходимо заменить амортизаторы на исправные, так как использование неисправных амортизаторов отрицательно сказывается на управляемости, общем состоянии автомобиля и ухудшает безопасность движения. Амортизаторы на одной оси рекомендуется менять попарно, чтобы не возникло проблем в работе подвески.

И тут возникает вопрос: как же подобрать важнейшие детали подвески правильно? Ведь настройки амортизаторов — это всегда определенный компромисс между плавностью хода и управляемостью. Мы понимаем, что жесткость подвески — это исключительно индивидуальные предпочтения автовладельца. Желая обеспечить максимальный комфорт вашему движению, компания SS20 предоставляет возможность выбора подвески автомобиля ВАЗ, подходящей именно вам. В настоящее время нашим клиентам доступны 4 варианта настройки амортизаторных стоек.


Модификации амортизаторов SS20 для ВАЗ 2108-2110, ЛАДА Калина, Приора, Гранта

Амортизаторы SS20, выпускаемые для семейства ВАЗ, имеют следующие модификации по степени жесткости: «Стандарт», «Комфорт-ОПТИМА», «Шоссе» и «Спорт», что позволяет каждому водителю выбрать наилучшее сочетание комфорта и безопасности. Все амортизаторы SS20 телескопические, двухтрубной конструкции. При производстве передних стоек и задних амортизаторов SS20 используются комплектующие и материалы только самого высокого качества, со 100% проверкой.

Как видно из скоростной характеристики, передние стойки «Стандарт», «Комфорт-ОПТИМА» и «Шоссе» имеют одинаковые настройки клапана сжатия, чтобы обеспечить высокий уровень плавности движения. Настройки клапана отбоя больше, чем у амортизаторов ВАЗ, устанавливаемых на конвейере — это позволяет обеспечить улучшенный контроль над автомобилем, уменьшить раскачивание кузова и крены в поворотах.

«Стандарт» — наиболее мягкие по настройкам амортизаторы, отличное решение для тех, кто предпочитает мягкую подвеску, плавность хода автомобиля, спокойное передвижение. Данная настройка амортизаторов подходит для повседневной эксплуатации преимущественно в условиях города.

«Комфорт ОПТИМА» — оптимальное решение как для спокойной, так и активной езды по городу и трассе, со сбалансированным сочетанием плавности хода и управляемости (по сравнению со «СТАНДАРТом» увеличена энергоемкость, улучшена управляемость и снижены крены в поворотах).

«Шоссе» — выбор тех, кто предпочитает активный стиль езды, часто и быстро ездит по загородным дорогам, для кого в балансе комфорт-управляемость более важен контроль и безопасность автомобиля при движении на высокой скорости.

«Спорт» — подвеска с максимально жесткими на сжатие и на отбой амортизаторами для тех, кто не приемлет компромиссов и желает даже в экстремальных режимах движения получать максимальную управляемость автомобиля. Отлично подходит для кольцевых гонок, а также гонок в других «асфальтовых» дисциплинах, без уменьшения клиренса.

Рабочая диаграмма амортизаторов (диаграмма Монро)

Четыре модификации амортизаторов SS20 позволяют автовладельцам автомобилей ВАЗ подобрать подвеску под любой стиль вождения, скоростные предпочтения и дорожное покрытие. Ваш автомобиль приобретает новые улучшенные характеристики: превосходную управляемость, четкое прохождение поворотов, надежность и комфорт. А вы испытываете удовлетворенность от правильно сделанного выбора!

Компания SS20 кроме задних амортизаторов ВАЗ стандартной конструкции производит также усиленные задние амортизаторы. Задние амортизаторы SS20 повышенной надежности отличаются от обычных задних амортизаторов увеличенным диаметром корпуса и штока, увеличенным объемом масла и наличием дополнительного скребка, защищающего сальник. Увеличенный объем масла позволяет амортизатору работать длительное время в тяжелых условиях без перегрева масла и без ухудшения демпфирующих характеристик. Кроме того, усиленное крепление нижнего сайлентблока, при котором усилие на отрыв превышает нормативную величину в 2,5 раза. Все эти, а также другие решения позволили увеличить гарантию на усиленные амортизаторы SS20 до 2 лет без ограничения пробега.

Гарантия на стойки и амортизаторы

Гарантия на амортизационные стойки и задние амортизаторы ВАЗ производства SS20 составляет до 2 лет без ограничения пробега.

- Двигатель 1.8 L - ГК ''Супер-Авто''

 

    

 

КОНСТРУКЦИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ

 

Новый мотор (ВАЗ-21128) объемом 1.8 литра  создан на основе 98-ми сильного шестнадцати клапанного двигателя объемом 1.6 литра (ВАЗ-21126), который ставится сегодня на АВТОВАЗе на Приоры, Калины и Гранты.

Изменения  в основном коснулись следующих деталей двигателя:

 

 

Коленчатый вал:

- сохранен диаметр шейки коленвала 47 мм

- уменьшена ширина шейки, применены косые сверления

- заглублена резьба на носке колен вала, чтобы исключить отламывание носка вместе со шкивом

- унифицирован фланец крепления маховика

 

Шатун:

- снижены размеры большой головки шатуна

- уменьшен размер по ширине

- вес менее 400гр

- сохранено отверстие 18 мм под палец, работает в бронзовой втулке с двумя маслоподводящими отверстиями

- высота шатуна – максимально возможная при данном (не измененном) блоке цилиндров

 

Поршень:

- компрессионная высота 25.7мм

- сохранено отверстие под палец 18 мм

- сохранен комплект колец

 

В целом о новом  двигателе:

 

- увеличение хода поршней за счет увеличенного радиуса кривошипа коленчатого вала, внедрение облегченной шатунно –поршневой группы, унифицировано крепление, геометрия блока цилиндров не изменена.

- перепрограммирован блок управления двигателем.
- новые распредвалы увеличили ход клапанов с 7.6 до 8.3 мм как на впуске, так и на выпуске.

 

Коротко о технологии:

Один мотор – один мастер. Моторист заменяет коленчатый вал, шатунно-поршневую группу и распредвалы новыми, заново собирает двигатель и переправляет его на испытательный стенд. Старт, прогрев и работа на разных оборотах без нагрузки. Далее после установки двигателя каждая Приора примерно на час отправляется в 35-километровый пробег.

 

 

        

 

В СРАВНЕНИИ

Сравнительный график зависимости крутящего момента и мощности двигателей ВАЗ-21126, ВАЗ-21127 и ВАЗ-21128 от оборотов коленчатого вала.

Пунктирные линии  - крутящий момент

Сплошные линии – мощность

Красные линии – ВАЗ-21128

Черные линии –ВАЗ-21126

Синие линии – ВАЗ-21127

 

 

 

РЕЗУЛЬТАТЫ

 

- прирост мощности,  особенно ощутим после 2500 об/мин.
- при 2000 об/мин имеем 85% крутящего момента

- у двигателя хорошая эластичность, высокий коэффициент приспособляемости, высокая динамичность, энерговооруженность.

- на ощущениях водителях сказывается как будто машина стала легче, быстрее и охотнее отзывается на нажатие педали газа.

 

 

Настоящий конек приоры не старт с места а ускорение с ходу, особенно на третьей передаче. Уже с 40 км/ч двигатель тянет ровно с едва заметным подхватом ближе к 4000 об/мин. Послушно и резво ускоряется на пятой передаче уже с 60 км/ч.

Новый двигатель ВАЗ-21128 экономнее двигателя ВАЗ-21127 на 0,5л на 100 км пробега.
Партнеры ЗАО "Супер-Авто" из журнала АВТОЕВЮ провели свои тесты, ниже в таблицерезультаты полученные ими:

          

 

 

ЗАПИСАТЬСЯ НА ТЕСТ ДРАЙВ      

 

 СТАТЬЯ АВТОРЕВЮ О СУПЕР-АВТО    

 

 ПОДРОБНЕЕ О LADA PRIORA 1.8

 

Тест драйв лада приора клуб

Cедан и хэтчбек - в чем разница и что лучше

Одна из главных сложностей, с которой приходится сталкиваться при покупке автомобиля, — выбор типа кузова. Единственное правильного или неправильного решения нет, как, собственно, и ответа на вопрос: что лучше — седан или хэтчбек? Будущий автовладелец должен принимать решение, отталкиваясь от предполагаемых условий эксплуатации машины, а также от личных предпочтений и пожеланий. Далее мы подробно рассмотрим, чем отличается хэтчбек от седана и раскроем достоинства каждого из них.

Разница между седаном и хэтчбеком

Принципиальная разница между седаном и хэтчбеком — конструкция кузова, от которой зависит количество свободного пространства для размещения агрегатов, пассажиров и грузов.

Итак, седан — трехобъемный кузов, где моторный отсек, салон и багажник разделены. Хэтчбек — двухобъемный кузов, где у мотора отдельный отсек, а пассажирское и багажное отделения — одно пространство, разделенное перегородкой. Крышку багажника в данном случае принято считать дверью: бывают 3-дверные и 5-дверные вариации.

Седан: достоинства
  • Традиционная форма кузова и, как следствие, представительный, солидный внешний вид.
  • Конструкция кормы седана снижает интенсивность загрязнения заднего стекла грязью, благодаря чему не нарушается обзорность.
  • Холодный воздух не попадает в салон при открывании крышки багажного отделения.
  • Отсутствие в салоне запаха, шумов и прочих раздражителей, создаваемых грузом в багажном отделении.
  • Повышенная безопасность при ударе сзади.
Седан: минусы
  • Слабая возможность трансформации салона — складываемое заднее сиденье. Но при наличии такой функции седан может перевозить габаритные грузы.
  • Меньший, в сравнении с хэтчбеками, геометрический потенциал транспортировки грузов даже при большем объеме багажника.
  • Малый запас высоты над головами задних пассажиров из-за покатой крыши.
Хэтчбек: плюсы
  • Динамичный, спортивный внешний вид.
  • Высокая маневренность благодаря компактности и расположению колес.
  • Отсутствие выступающей задней части, что облегчает парковку.
  • Широкий проем багажника, благодаря чему появляется возможность транспортировки габаритных грузов.
Хэтчбек: недостатки
  • Долгий прогрев зимой и охлаждение летом салона из-за его большого объема.
  • По параметру шумоизоляции в салоне всегда уступают седанам.
  • Доверху загруженный багажник снижает обзорность через заднее стекло.
Наиболее популярные авто, представленные в кузове седан:
  • Ford Mondeo;
  • Ford Focus;
  • Volkswagen Passat;
  • Volkswagen Jetta;
  • Volkswagen Polo;
  • KIA Optima;
  • Volvo S90;
  • Peugeot 408;
  • Renault Logan;
  • SKODA Superb.
Наиболее популярные автомобили, представленные в кузове хэтчбек:
  • Volkswagen Golf;
  • Ford Focus;
  • KIA Ceed;
  • KIA Rio;
  • KIA Picanto;
  • KIA Venga;
  • Renault Sandero Stepway;
  • Renault Sandero;
  • Citroen DS4.

В каталоге группы компаний FAVORIT MOTORS Вы найдете широкий ассортимент автомобилей в кузовах хэтчбек и седан различных классов и во всевозможных комплектациях.


Ближний и дальний свет, Подсветка, Тип ламп

Вступление

Замена ламп в фаре Приоры совсем не сложное занятие, это под силу каждому владельцу данного авто. Если в вашем автомобиле вышла из строя одна из ламп не обязательно ехать на станцию технического обслуживания, достаточно лишь прочитать данную статью и Вы с легкостью справитесь с поставленной задачей.

Фары Лады Приоры отличаются в зависимости от года выпуска, а именно авто, которые выпускались до 2013 г.в. имеют фары без ДХО, после 2013 г.в. фары комплектовались ходовыми огнями. Ниже приведена инструкция с иллюстрациями по замене ламп в каждом типе фар.

Различия фар

Фары получили отличия с выходом второй рестайлинговой Приоры, которая получила как переднюю, так и заднюю обновлённую оптику.

Фара Приоры 1 до 2013 г.в.

1-Крышка закрывающая лампу ближнего света, 2-Регулировочный болт фары по горизонту, 3-Клапан вентиляции, 4-Лампа указателя поворота с патроном, 5-Регулировочный болт фары по вертикали, 6-Крышка закрывающая лампу дальнего света, 7-Разъем питания блок-фары.

 

Фара Приора 2 после 2013 г.в.

1-Разъем питания блок-фары, 2-Регулировочный болт фары по вертикали, 3-Крышка закрывающая лампы ближнего и дальнего света, 4-Лампа указателя поворота с патроном, 5-Регулировочный болт фары по горизонтали.

Как можно заметить по картинам визуальной разницы фары практически не получили. Исключением является лишь защитные крышки, на старой модели их — две, на новой – одна.

Тип ламп

Лампы устанавливаемые в фары Приоры 1 и 2 отличаются из-за ДХО в более новой модели Лады. Ниже приведена таблица с типами ламп.

Модельный год            автомобиля          Тип лампы
Ближний свет Дальний свет Сигнал поворота Габариты
Фара Приоры до 2013 г.в. H7 h2 PY21W W5W
Фара Приоры После 2013 г.в. (с ДХО) H7 h25 PY21W W5W

Замена ламп

Ниже подробно описывается весь процесс замены ламп на автомобилях в зависимости от года выпуска.

Для замена ламп на левой фаре автомобиля, для удобства рекомендуется снять аккумуляторную батарею.

Лампы, устанавливаемые в фары Приоры, являются галогенным, при замене будьте аккуратны и не прикасайтесь голыми руками к цоколю лампы.

Замена в фаре до 2013 г.в.

Сигнал поворота

Начинаем процесс с указателя поворота автомобиля. Для этого поворачиваем патрон против часовой стрелки и вынимаем его вместе с лампой.

Чтобы извлечь лампу из патрона необходимо надавить на нее и повернуть против часовой стрелки до упора, затем извлечь.

Установка новой лампы производиться в обратной последовательности.

Ближний свет

Снимаем резиновую крышку, которая расположена у крыла авто. Затем снимаем разъем с лампы.

Далее необходимо демонтировать саму лампу. Для этого надавливаем на металлическую пружину и выводим ее из зацепления как показано на картинке. После чего извлекаем лампу ближнего света H7 из посадочного места.

Устанавливаем новую лампу в обратной последовательности.

Дальний свет

Снимаем резиновую защитную крышку фары. Затем отключаем разъем черного цвета от лампы.

После чего извлекаем лампу h2 путем разгибания металлической пружины в стороны.

Устанавливаем новую лампу в обратной последовательности.

Габариты

Для замены лампы габаритов необходимо вынуть патрон с лампой из отражателя фары. Для этого тянем его на себя и извлекаем лампы W5W из патрона.

Установка новой лампы производится в обратной последовательности.

Замена в фаре после 2013 г.в.

Сигнал поворота

Для замены лампы необходимо повернуть патрон сигнала поворота против часовой стрелки и вынуть его из фары.

Затем извлекаем лампу из патрона надавливая на нее и поворачивая до упора против часовой стрелки.

Устанавливаем новую лампу PY21W в обратной последовательности.

Ближний свет

Снимаем пластиковую защитную крышу фары и отключаем две фишки с лампы H7.

Освобождаем лампу от пружины и вынимаем ее.

Устанавливаем новую лампу в обратной последовательности.

Дальний свет и ДХО

Снимаем крышку с блок-фары. Поворачиваем лампу h25 против часовой стрелки и извлекаем ее.

Новую лампу h25 необходимо установить в обратной последовательности.

Габариты

Тянем патрон габаритного света на себя и извлекаем его из отражателя фары.

Из патрона извлекаем лампу типа W5W и устанавливаем новую.

Вставляем патрон в обратной последовательности.

Надеемся, наша статья была Вам полезна.

← Подсос воздуха на Приоре Стартер Лады Приоры →

Prior по сравнению с предыдущим - в чем разница?

Когда два слова являются синонимами, как выбрать, какое из них использовать?

Очень редко два слова полностью взаимозаменяемы, но в таких обстоятельствах лучше всего учитывать общую плавность предложения. В некоторых случаях одно слово может казаться более естественным, чем другое в контексте, в то время как его аналог может выделяться.

Есть ли реальная разница между словами до и до ? Продолжайте читать, чтобы узнать.

В чем разница между предыдущим и предыдущим?

В этом посте я сравню до и до . Я буду использовать каждое из этих слов в нескольких примерах предложений, чтобы дать вам представление о том, как они должны выглядеть в контексте.

Плюс, я покажу вам полезный трюк с памятью, который вы можете использовать в качестве напоминания о том, следует ли использовать до или до предыдущего.

Когда использовать Предыдущий

Что означает предыдущий? Предыдущий является синонимом более раннего .Это прилагательное. Можно обсудить что-то, что произошло, например, накануне, за предыдущую неделю, месяц или год.

Предыдущее происходит от латинского слова praevius , а его английская форма впервые была записана в 1621 году.

Вот еще несколько примеров предыдущих в предложениях:

  • Квотербек не спешил со своей предыдущей командой, но гораздо чаще проводил мяч в новом нападении.
  • Многие телешоу, особенно продолжительные и насыщенные сюжетом драмы, такие как «Игра престолов » HBO и «Во все тяжкие» AMC, открываются монтажом, напоминающим зрителям события предыдущих серий.
  • Над всем нависало катастрофическое шестое место России в медальном зачете на предыдущих зимних Олимпийских играх в Ванкувере, Британская Колумбия. - Нью-Йорк Таймс

Ранее было родственным наречием, а иногда это было синонимом до , что означало в более раннее время .

Когда использовать до

Что значит "предыдущий"? Прилагательное до также является синонимом до .

  • Более того, «односторонние» действия, предложенные президентом вчера вечером, намного более узкие и менее проблематичные, чем многие из его предыдущих действий, такие как его широкое иммиграционное неисполнение или его выборочное изменение и отсрочка действия Закона о доступном медицинском обслуживании. - The Washington Post

Согласно большинству источников, до и до взаимозаменяемы.Действительно, в приведенных выше примерах предложений можно заменить предшествующими на предыдущими без изменения их значения.

Однако до нет соответствующего наречия. Некоторые авторы используют конструкцию до как синоним для до , но большинство языковых авторитетов насмехаются над ее использованием. Как отмечает Брайан Гарнер (2016), вы не должны использовать после вместо после , поэтому вам, вероятно, также не следует использовать до вместо до .

Предыдущий также происходит от латыни, где он связан с тем же корнем, что и предыдущий . Merriam Webster фактически регистрирует свое первое использование в 1607 году, на несколько лет раньше, чем предыдущего .

Как запомнить разницу: предыдущие и предыдущие

Это один из редких примеров двух слов, которые действительно взаимозаменяемы. Вы можете использовать как до , так и до как синонимы до , где они становятся прилагательными.

Предыдущий используется немного чаще, по крайней мере, с 1800 года. Если одна из ваших целей состоит в том, чтобы сделать ваш текст как можно более доступным для большинства читателей, предыдущий может быть лучшим выбором, поскольку он более общий.

Поскольку предыдущие и часто оба содержат букву E , вы можете легко вспомнить, что предыдущий встречается чаще, чем предшествующий в опубликованном английском языке.

На самом деле, однако, вам, вероятно, следует просто выбрать то слово, которое лучше всего подходит в контексте вашего предложения.

Сводка

Это предыдущее или предшествующее? Предыдущие и предыдущие - два взаимозаменяемых прилагательных, которые означают ранее .

Предыдущий встречается немного чаще, но любое слово будет работать в любом контексте.

Разница между предыдущим и предыдущим

Главное отличие - Prior vs.Предыдущий

Оба слова, Prior и Previous могут использоваться как синонимы. Однако между ними можно заметить некоторые различия в зависимости от контекстного значения . Основное различие между предыдущим и предыдущим можно отметить в альтернативе , означающей предыдущего , где p rior относится к главе мужского пола дома или группы домов определенных религиозных орденов.

Prior - Значение и использование

Prior вошел в обиход в 18, , веке и происходит от латинского слова до , означающего «бывший» или «пожилой».Предшествующий означает существующий или предшествующий по времени, порядку или важности. Обратите внимание, что предыдущий более предпочтителен в корпоративном письме, хотя он является синонимом предыдущего или бывшего.

«Я не могу прийти на встречу, так как у меня есть предварительная договоренность».

«Когда он вернулся, его восстановили на прежней должности».

«Он получил более мягкий приговор, так как у него не было предыдущих записей».

Мы также используем фразу «до» для обозначения «до» .

«Я был у бабушки за 2 дня до ее смерти».

«До Возрождения человеческое тело считалось тюрьмой для души».

Приора имеет другое значение. Это также относится к главе дома монахов или к человеку, стоящему ниже по рангу аббата .

«Тайзе - это целомудренная монашеская община мужчин, живущих под общим правилом с братом Роджером в качестве настоятеля».

«Мужские монастыри занимали монахи; аббатства возглавлялись настоятелями, монастыри - настоятелями.”

Это их последний контрольный матч перед чемпионатом мира.

Предыдущее - Значение и использование

Предыдущее происходит от латинского слова «praevius», означающего «предшествующий». Это слово пришло в английский язык в начале 17 -го века. Это прилагательное, которое относится к существующим или происходившим раньше во времени или порядке. В большинстве случаев предыдущий можно использовать как синонимы предшествующего. Однако предшествующее имеет значение прихода или существования раньше по важности, и эта ссылка на важность отсутствует в предыдущем.Предыдущий иногда также дает коннотацию предшествующего . Например, если кто-то говорит о предыдущей встрече, мы понимаем, что он или она имеет в виду последнюю встречу. Посмотрите примеры ниже, чтобы лучше понять использование предыдущего.

Мы обсуждали этот вопрос на предыдущем заседании.

Предыдущие владельцы выкрасили машину в томатно-красный цвет.

У него было два сына от предыдущего брака.

Я изучал японский язык в предыдущей школе.

Разница между предыдущим и предыдущим

Значение

Предыдущий относится к существующим или будущим по времени, порядку или важности.

Предыдущий относится к существующим или возникшим ранее во времени или порядке.

Альтернативное значение

Приор также указывает на мужчину-главу дома в религиозном ордене.

Предыдущий дает оттенок предыдущего.

Использование

Предыдущий используется реже по сравнению с предыдущим, но он больше используется в корпоративном контексте.

Предыдущий используется чаще, чем предыдущий.

Неформальное использование

Prior используется для обозначения предыдущих уголовных судимостей в Северной Америке. (Неофициально)

Предыдущее используется как существительное для обозначения предыдущих судимостей в британском английском. (неофициальный)

машинное обучение - различия между предварительным распределением и предварительным прогнозным распределением?

«Прогнозирующий» здесь означает прогнозирование для наблюдений.Априорное распределение - это распределение для параметров, тогда как априорное прогнозирующее распределение - это распределение для наблюдений.

Если $ X $ обозначает наблюдения и мы используем модель (или вероятность) $ p (x \ mid \ theta) $ для $ \ theta \ in \ Theta $, тогда априорное распределение является распределением для $ \ theta $ для пример $ p_ \ beta (\ theta) $, где $ \ beta $ - набор гиперпараметров. Обратите внимание, что для $ \ beta $ нет условий, поэтому гиперпараметры считаются фиксированными, чего нет в иерархических моделях, но не в этом суть.

Предыдущее прогнозируемое распределение - это распределение $ X $, "усредненное" по всем возможным значениям $ \ theta $:

\ begin {align *} p_ \ beta (x) & = \ int_ \ Theta p (x, \ theta) d \ theta \\ & = \ int_ \ Theta p (x \ mid \ theta) p_ \ beta (\ theta) d \ theta \ end {align *}

Это распределение - до , так как оно не основывается на каких-либо наблюдениях.

Мы также можем определить таким же образом апостериорное прогнозирующее распределение , то есть, если у нас есть выборка $ X = (X_1, \ dots, X_n) $, апостериорное прогнозирующее распределение будет:

\ begin {align *} p_ \ beta (x \ mid X) & = \ int_ \ Theta p (x, \ theta \ mid X) d \ theta \\ & = \ int_ \ Theta p (x \ mid \ theta, X) p_ \ beta (\ theta \ mid X) d \ theta \\ & = \ int_ \ Theta p (x \ mid \ theta) p_ \ beta (\ theta \ mid X) d \ theta.\ end {выровнять *} Последняя строка основана на предположении, что предстоящее наблюдение не зависит от $ X $ при условии $ \ theta $.

Таким образом, апостериорное прогнозирующее распределение строится так же, как и предыдущее прогнозирующее распределение, но в то время как в последнем мы взвешиваем с помощью $ p_ \ beta (\ theta) $, в первом мы взвешиваем с помощью $ p_ \ beta (\ theta \ mid X) $ то есть с нашими "обновленными" знаниями о $ \ theta $.

Пример: бета-биномиальное

Предположим, наша модель - это $ X \ mid \ theta \ sim {\ rm Bin} (n, \ theta) $ i.{n-x} $.
Здесь $ \ Theta = [0,1] $.

Мы также предполагаем бета-априорное распределение для $ \ theta $, $ \ beta (a, b) $, где $ (a, b) $ - это набор гиперпараметров.

Предыдущее прогнозирующее распределение , $ p_ {a, b} (x) $, является бета-биномиальным распределением с параметрами $ (n, a, b) $.

Это дискретное распределение дает вероятность получить $ k $ успехов из $ n $ испытаний с учетом гиперпараметров $ (a, b) $ вероятности успеха.

Теперь предположим, что мы наблюдаем, как $ n_1 $ рисует $ (x_1, \ dots, x_ {n_1}) $ с $ m $ успехами.{п_1 + б-м-1} \\ & \ propto \ beta (a + m, n_1 + b-m) \ end {align *}

Таким образом, $ \ theta \ mid X $ следует бета-распределению с параметрами $ (a + m, n_1 + b-m) $.

Тогда $ p_ {a, b} (x \ mid X = m) $ также является бета-биномиальным распределением, но на этот раз с параметрами $ (n_2, a + m, b + n_1-m) $, а не $ ( п_2, а, б) $.

При $ \ beta (a, b) $ априорном распределении и вероятности $ {\ rm Bin} (n, \ theta) $, если мы наблюдаем $ m $ успехов из $ n_1 $ испытаний, апостериорное прогнозирующее распределение будет бета-бином с параметрами $ (n_2, a + x, b + n_1-x) $.Обратите внимание, что $ n_2 $ и $ n_1 $ играют здесь разные роли, поскольку апостериорное прогнозное распределение составляет около:

Учитывая мои текущие знания о $ \ theta $ после наблюдения $ m $ успехов из $ n_1 $ испытаний, то есть $ \ beta (n_1, a + x, n + bx) $, какова вероятность того, что я буду наблюдать $ k $? успехов из $ n_2 $ дополнительных испытаний?

Надеюсь, это будет полезно и понятно.

Приор - Ассоциация психологических наук - APS

В своей инаугурационной президентской колонне президент APS К.Рэнди Галлистель познакомил новичков с байесовским статистическим анализом. В этом месяце он продолжает знакомство с Байесом уроком по использованию априорных распределений для улучшения оценок параметров.

В прошлой колонке я сосредоточился на различии между правдоподобием и вероятностью.

Для обзора, вероятность присоединяется к возможным результатам случайного процесса, такого как подбрасывание монеты (технически известный как процесс Бернулли ). Распределение вероятностей дает вероятности для различных возможных результатов с учетом параметров процесса.Предположим, нам дали 50% -ный шанс на успех (т. Е. Перевернуть голову; p = 0,5) и сказали, что было 10 подбрасываний. С учетом этих параметров вероятность выпадения ровно 5 орлов при подбрасывании монеты 10 раз составляет примерно 0,25.

Вероятность, напротив, связана с нашими оценками параметров и нашими гипотезами. Например, учитывая, что мы наблюдали 9 орлов при 10 бросках монеты, вероятность того, что выпадет орел, составляет 50% (т.е. p =.5) очень низкий. Вероятность того, что p = 0,9 больше почти в 40 раз. Функция правдоподобия сообщает нам относительную вероятность различных возможных значений для p .

Однако функция правдоподобия - это только один из двух компонентов байесовского вычисления. Другой - , предшествующий , который необходим для оценки параметров и для статистических выводов. Использование априорных распределений позволяет улучшить оценки параметров и количественно оценить гипотезы.

Предыдущее распространение может и должно учитывать то, что уже известно. Тем не менее, когда кто-то знает очень мало, можно использовать априор Джеффриса , названный в честь английского математика сэра Гарольда Джеффриса, который помог возродить байесовский взгляд на вероятность. Априорные распределения Джеффриса являются одними из наиболее интересных и полезных априорных распределений, и они вытекают из математических последствий отсутствия абсолютного знания о параметрах, которые нужно оценить, кроме их возможных диапазонов.

Улучшение оценок параметров с помощью предшествующей модели

Априорное распределение присваивает вероятность каждому возможному значению каждого оцениваемого параметра. Таким образом, при оценке параметра процесса Бернулли p априорное распределение по возможным значениям p . Предположим, что p - это вероятность того, что испытуемый сделал X. Предположим, мы изначально не имели представления о том, насколько широко распространена эта практика. Мы спрашиваем первых трех испытуемых, сделали ли они это.Все говорят: «Нет». На этой ранней стадии, какую долю населения мы должны оценить, сделав X? И насколько мы должны быть уверены в нашей оценке?

Сами по себе данные дают p (X) = 0. Это значение определяет распределение без дисперсии; он предсказывает, что каждый последующий предмет также не будет выполнять X. Наша интуиция подсказывает, что неразумно рассматривать опыт трех человек как репрезентативный опыт всех человек. Однако имеющиеся данные дают нам некоторую информацию: мы уже знаем, что p (X) 1 (потому что по крайней мере один испытуемый не выполнил X), и кажется маловероятным, что p (X)>.9 (потому что ни один из трех наших испытуемых не сделал X).

Оценка байесовского параметра рационализирует и количественно оценивает эти интуитивные представления, вводя в расчет предварительное распределение. Априорное распределение представляет собой неопределенность в отношении значений параметров до того, как мы увидим данные. Джеффрис понял, что ничего не зная о параметре, кроме его возможного диапазона (в данном случае 0–1), часто однозначно определяет предварительное распределение для оценки этого параметра.

Априор Джеффриса для параметра p процесса Бернулли имеет форму, называемую бета-распределением.Само бета-распределение имеет два параметра, обозначенных a и b. Для предыдущих моделей Джеффри они принимают значения a = b = 0,5. Следуя общепринятой практике, я называю эти параметры гиперпараметрами , чтобы отличить их от параметра распределения, которое мы пытаемся оценить.

Приняв априор Джеффриса, мы можем рассчитать наилучшую оценку для p и количественно оценить нашу текущую неопределенность около p на каждом этапе сбора данных, от стадии, когда у нас нет данных, до стадии, когда у нас есть n. миллионов.Байесовское вычисление требует умножения функции правдоподобия на априорное распределение и нормализации результата для получения апостериорного распределения (т. Е. Нового распределения вероятностей для различных значений p с учетом данных и априорного распределения). Этот процесс звучит довольно устрашающе.

Однако, когда мы используем априорное распределение Джеффри, апостериорное распределение принимает ту же форму, что и априорное распределение; бета-распределение является априорным, а бета-распределение - апостериорным.(Априорное распределение с этим замечательным свойством называется сопряженным априорным.) Таким образом, единственное, что делает вычисление, - это изменяет значения параметров бета-распределения. Более того, вычисление новых значений для этих параметров очень просто: a post = a previous + n s и b post = b previous + n f , где n s обозначает количество успехов (в данном случае испытуемых, выполнивших X), а n f - количество неудач (испытуемых, которые этого не сделали).Наилучшая оценка p - среднее значение апостериорного распределения - это пост / ( пост + b пост ). Статистические расчеты никогда не могут быть проще.

Лучше всего то, что полученное апостериорное распределение говорит нам, насколько мы должны быть не уверены в истинном значении p . В традиционной статистике это то, что должен делать доверительный интервал. (Это плохо, но это уже другая история.) Оценка доверительного интервала для оценок p , когда выборка низкая, непроста, в то время как вычисление апостериорного распределения с использованием сопряженного априорного значения, как уже объяснялось, само по себе простота .

На рис. 1 показаны функция правдоподобия, априор Джеффри и апостериорное распределение для случая, когда у нас есть три отрицательных результата и нет положительных. Обратите внимание, насколько хорошо байесовская статистика может уловить то, что подсказывает нам наша интуиция, мы можем узнать из этой небольшой выборки.

Объяснение предшествующего конъюгата

. С примерами и доказательствами | Аэрин Ким

Есть две вещи, которые делают апостериорные вычисления дорогостоящими.

Сначала мы вычисляем апостериорное значение для каждого θ .

Почему мы должны вычислять апостериор для тысяч тета? Потому что вы нормализуете заднюю часть (строка 21). Даже если вы решите не нормализовать заднюю часть, конечная цель - найти максимум задних зубов (максимум апостериори). Чтобы найти максимум ванильным способом, нам нужно рассмотреть каждого кандидата - вероятность P (X | θ) для каждого θ.

Во-вторых, если нет формулы апостериорного распределения в замкнутой форме, мы должны найти максимум численной оптимизацией, такой как градиентный спуск или метод Ньютона.

Когда вы знаете, что ваш априор является сопряженным априорным, вы можете пропустить апостериорное вычисление = вероятность * предшествующее вычисление . Более того, если в вашем предыдущем распределении есть выражение в закрытой форме, вы уже знаете, каким будет максимальное апостериорное значение.

В приведенном выше примере бета-распределение является сопряженным до биномиального правдоподобия. Что это значит? Это означает, что на этапе моделирования, мы уже знаем, что апостериорное распределение также будет бета-распределением. Следовательно, после проведения дополнительных экспериментов, вы можете вычислить апостериорное значение, просто добавив количество приемов и отклонений к существующим параметрам α, β соответственно , вместо умножения вероятности на априорное распределение . Это очень удобно! (Доказательство в следующем разделе.)

Как специалист по данным / машинному обучению ваша модель никогда не бывает полной. Вы должны обновлять свою модель по мере поступления новых данных (и поэтому мы используем байесовский вывод).
Как вы видели, вычисления в байесовском выводе могут быть тяжелыми, а иногда даже трудноразрешимыми.Однако, если бы мы могли использовать формулу замкнутой формы сопряженного априора, вычисление стало бы очень легким.

Когда мы используем бета-распределение в качестве априорного, апостериорное значение биномиального правдоподобия также будет следовать за бета-распределением.

Show Beta порождает бета-версию.

Как выглядят PDF-файлы биномиального и бета-тестирования?

Давайте подключим их к известной формуле Байеса.

θ - вероятность успеха.

x - количество успехов.

n - общее количество попыток, поэтому n-x - количество отказов.

Почему последний интеграл становится B (x + α, n-x + β) ? → https://bit.ly/2t1i2KT

Априорное распределение P (θ) было Beta (α, β) и после получения x успехов и nx неудач, апостериорное распределение также становится Бета-распределение с параметрами (x + α, n-x + β).

Что хорошо, так это то, что вы узнаете это аналитически, не выполняя вычислений.

Бета-распределение является сопряженным априорным для распределений Бернулли , биномиальных, отрицательных биномиальных и геометрических (похоже, это распределения, которые включают успехи и неудачи).

  <апостериорная бета>  
априорная бета * Бернулли вероятность → апостериорная бета
априорная бета * биномиальная вероятность → апостериорная бета
априорная бета * Отрицательная биномиальная вероятность → априорная бета-правдоподобность * 3 бета апостериорная вероятность → Задняя бета
<Задняя гамма>
Приоритетная гамма * Вероятность Пуассона → Задняя гамма
Приоритетная гамма * Экспоненциальная вероятность → Задняя гамма <Задняя нормальная>
Априорная нормальная * Нормальная вероятность (среднее) → Нормальная апостериорная вероятность

Вот почему эти три дистрибутива ( Beta , Gamma и Normal ) часто используются в качестве априорных.

Интересно сформулировать это так: даже если вы проведете все эти эксперименты и умножите свою вероятность на предыдущее, ваш первоначальный выбор предыдущего распределения был настолько хорошим, что окончательное распределение будет таким же, как и предыдущее .

Анализ мультивселенной с учетом различных априорных значений для позы случайной силы в HCI


Абхранил Сарма

Мичиганский университет

[email protected]

Ивонн Янсен

CNRS и Университет Сорбонны

jansen @ isir.upmc.fr

Мэтью Кей

Мичиганский университет

[email protected]

Абстрактные

Концепция мощной позы восходит к психологическому исследованию 2010 года, в котором было высказано предположение, что принятие экспансивной позы может изменить уровень гормонов и повысить рискованное поведение. Последующие эксперименты показали, что экспансивные позы, случайно навязанные дизайном окружающей среды, приводят к более нечестному поведению. Янсен и Хорнбек применили эту концепцию в форме случайных силовых поз в рамках HCI и сообщили об очень небольшом эффекте на основе байесовского анализа данных.В этой статье мы повторно анализируем данные их второго эксперимента, чтобы рассмотреть различные априорные значения, различающиеся по двум параметрам: степень информированности и сила веры. Мы обсуждаем надежность выводов Янсена и Хорнбека в свете нашего расширенного анализа.

Автор Ключевые слова

Позы случайной силы; мультивселенная анализ.

Ключевые слова классификации ACM

Пользовательские интерфейсы H5.2: оценка / методология

Общие положения

Человеческий фактор; Дизайн; Экспериментирование; Измерение.

Введение

позы силы присутствовали даже в основных средствах массовой информации с момента их создания Эми Кадди и ее соавторами в 2010 году. Основная предпосылка заключается в том, что, удерживая дорогую позу, позы считаются мощными в течение 1-2 минут, человек, занимающий поза будет казаться более мощной и напористой, и вы с большей вероятностью пойдете на риск, когда предложите азартную игру. В последующей работе концепция была расширена до позы случайной силы , где заявленные эффекты могут быть достигнуты просто помещением человека в окружающую среду, которая обеспечивает экспансивные позы без явного контроля позы, как в предыдущем эксперименте.Концепция позы случайной силы довольно универсальна и может применяться ко многим различным типам сред, включая различные типы пользовательских интерфейсов.

Репликационный проект, опубликованный в специальном выпуске Comprehensive Results in Social Psychology , не обнаружил никаких доказательств того, что показанные выше позы имеют какое-либо влияние на уровень бахвиора или гормонов, как утверждается в оригинальной статье 2010 года. Метаанализ субъективной оценки ощущаемой мощности подтверждает утверждение о небольшом эффекте (d ≈ 0.23). Однако ни в одном из этих исследований репликации не проверялись случайные силовые позы: для всех экспериментов участников явно просили принять определенные позы.

Иллюстрация двух типов силовых поз; Слева: широкие позы, справа: ограничивающие позы. Работа Виктора Бикмана по заказу Эрика-Яна Вагенмакерса.

В статье 2018 года Янсен и Хорнбек сообщили о двух экспериментах по изучению наличия эффектов мощной позы в двух средах пользовательского интерфейса: (i) сенсорное взаимодействие на дисплее размером с стену и (ii) сенсорное взаимодействие на наклонном настольном дисплее.В первом эксперименте использовалась мера силы войлока, а во втором эксперименте использовалась более объективная мера, аналогичный тест на риск с воздушным шаром, предназначенный для измерения рискованного поведения.

В этой статье мы повторно анализируем данные их второго эксперимента, используя аналогичную байесовскую модель, поскольку байесовский анализ позволяет нам использовать имеющуюся информацию или наши убеждения о влиянии условий с помощью априорных значений. Поскольку в разных исследованиях в этой области были получены разные результаты, для этого исследования может быть несколько жизнеспособных вариантов выбора.В результате произвольное соблюдение одного из предыдущих при игнорировании альтернатив может привести к смещенным оценкам. Чтобы проиллюстрировать это, давайте рассмотрим несколько возможных сценариев, в которых автор выполняет анализ репликации.

В первом сценарии, неизвестном автору, результаты оригинального исследования Карни и др. Случайно выбрали очень необычный образец. Осведомленные предварительные знания оказываются плохими. Выборка для второго исследования достаточно репрезентативна.Автор не знает, что делать, поэтому они отказываются от информативной априорной информации в своих исследованиях. Как оказалось, это к счастью, потому что теперь удалось избежать случайного рисования необычного образца.

Во втором примере, неизвестном автору, данные, собранные для первого исследования, очень репрезентативны для данных. Таким образом, использование полученных апостериорных данных в качестве информативных предварительных данных для исследования репликации было бы хорошим решением. К сожалению, когда они проводят второй эксперимент, они случайно получают очень необычный образец.Они сравнивают результаты с двумя априорными и отбрасывают результат с информативным априорным. К сожалению, теперь у них очень предвзятый набор оценок параметров, потому что они не подозревают, что составили странную выборку.

Поскольку мы никогда не сможем узнать, каков истинный эффект силового позирования, или данные, собранные Карни и др. является репрезентативным для реальной популяции, мы исследуем манипулирование предшествующим по двум измерениям: степень информированности и сила веры.Рассматривая априорные значения в этом пространстве, в нашем примере мы показываем влияние выбора априорных значений на результаты и можем оценить надежность исходного анализа.

Две позы, использованные в эксперименте. Слева: жесткие, справа: широкие.

Эксперимент: наклонная столешница

Янсен и Хорнбек изучали один главный фактор: случайную позу с двумя уровнями, расширяющей и сужающей (см. Выше), реализованной как два варианта одного и того же графического пользовательского интерфейса.Они набрали в общей сложности 80 участников (42 женщины, 38 мужчин, средний возраст 26 лет) двумя группами. Участникам сказали, что они участвовали в исследовании удобства использования и не знали о существовании двух макетов интерфейса. В соответствии с протоколом BART участники были проинформированы о том, что они могут увеличить свою компенсацию, набрав больше очков в игре. Результатом эксперимента является среднее количество насосов, сделанных на воздушных шарах, которые не взорвались. Причина этой меры заключается в том, что чем больше участники качают, тем больше они должны рисковать, что воздушный шар взорвется, что приведет к потере баллов для этого шара.Теоретически оптимальным поведением (неизвестным участникам) было бы прокачать каждый воздушный шар 64 раза. Однако такое поведение не наблюдалось в предыдущей работе с использованием меры BART.

Анализ

Мы анализируем данные Янсена и Хорнбэка, используя байесовскую оценку, используя надежную линейную модель, описанную Kruschke et al. который использует в качестве вероятности гетероскедастическое, масштабированное и сдвинутое t-распределение со степенями свободы ν. Нашу модель можно интерпретировать как байесовский t-тест, но без предпосылок нормальности и равных дисперсий, а также с возможностью принятия нулевой гипотезы, если апостериорная достоверность диапазонов параметров попадает в заранее заданную область практической эквивалентности (ROPE ).

Мы предполагаем, что наши данные взяты из двух групп с разными средними значениями: μ = α 0 + βx, где x = 0 для ограничивающего (базового) условия и x = 1 для расширяющего условия. Таким образом, разница между двумя условиями определяется β. Мы используем этот метод для надежного анализа метрических данных в номинальных группах.

Спецификация модели анализа данных

, где

  • y i указывает количество насосов для каждого участника, i
  • x i указывает группу (расширяющую или ограничивающую) для каждого участника, i
  • ν обозначает степени свободы
  • μ указывает среднее значение t-распределения, соответствующего каждой группе
  • σ y указывает дисперсию t-распределения, соответствующего каждой группе
  • β указывает среднюю разницу в количестве насосов между двумя группами

Здесь наш основной интересующий параметр - это β, и мы устанавливаем априор для этого (а также для других) параметров.Априорное распределение, которое в данном случае является нормальным распределением, определяется следующим: (1) степень оптимизма / скептицизма в отношении эффекта путем манипулирования местоположением среднего; установка среднего на ноль указывает на скептическое априорное значение, установка среднего на значение, полученное из предшествующей литературы, указывает на оптимистическое априорное значение. (2) сила веры, которой можно манипулировать с помощью дисперсии нормального распределения; установка узкого априорного значения указывает на сильное убеждение в наличии или отсутствии эффекта, широкое априорное значение указывает на слабое убеждение в наличии или отсутствии эффекта).

Наши априорные значения представляют собой комбинацию скептического (с центром в 0) и оптимистичного (с центром на значении, полученном из предшествующей литературы), узкого (низкая дисперсия, высокая регуляризация) и широкого (высокая дисперсия, слабо регуляризованная), основанная на степени информированность и сила веры. Мы проводим наш анализ, используя смесь, рассчитанную на основе 8 различных априорных значений, что позволяет нам делать интерполяцию между полным скептицизмом и полным оптимизмом. Для оптимистичных априорных значений мы используем размер эффекта из метаанализа (d = ~ 0.6), чтобы вычислить среднее значение для нормального распределения. Мы показываем оценки апостериорного распределения вероятностей β, рассчитанные с использованием этого смешанного распределения априорных вероятностей. Мы позволяем читателю взаимодействовать с априорными весами, чтобы установить свои априорные для основного интересующего параметра, β (средняя разница между двумя условиями).

Анализ по умолчанию использует априорную оценку с учетом размеров эффекта, полученного в результате метаанализа (d = ~ 0,23). Мы позволяем взаимодействию исследовать влияние выбора априори на результат.

Согласно Kruschke et al. , мы также определяем область практической эквивалентности (ROPE) вокруг нулевого значения (средняя разность от нуля), которая «включает те значения параметра, которые считаются незначительно отличными от нулевого значения для практических целей». Поскольку размер эффекта 0,2 считается малым, мы определяем интервал для β, который соответствовал бы размеру эффекта 0,2: [-3,03, 3,03].

Результаты

Четыре набора самых крайних априорных значений для β:

  • Скептический, узкий: N (0, 2)
  • Оптимистичный, узкий: N (9, 2)
  • Скептический, широкий: N (0, 10)
  • Оптимистичный, широкий: N (9, 10)

Результатом нашего анализа являются апостериорные распределения для параметров в нашей модели.Эти распределения указывают на достоверные значения параметров. Ниже мы показываем плотность для апостериорного распределения β, медианы, и выделяем область, которая попадает под ВЕРЕВКУ. Вы можете взаимодействовать с весами для априорных значений, чтобы получить апостериор для смеси этих 4 наборов априорных элементов.

  • Скептик - Оптимистичный
  • Узкий - Широкий
Апостериорная плотность вероятности средней разницы в количестве насосов.Взаимодействуйте с виджетом или текстовыми ползунками, чтобы увидеть, как априорные значения влияют на апостериорные оценки.

Наши результаты показывают, что вероятность того, что наша оценка β находится в пределах ВЕРЕВКИ, при среднем значении составляет.

Обсуждение и заключение

В первоначальной статье Карни и др. Авторы утверждали, что обнаружили сильное влияние силовых поз на принятие риска (d = 0,6). Однако многократные повторения исходного исследования не дали результата. Исследователь, который пытается воспроизвести результаты первоначального исследования с помощью байесовского анализа, сталкивается с вопросом, какие априорные значения использовать.Можно использовать неинформативный априор или информативный априор. Можно также смоделировать веру в силу этих априоров. Однако выполнение анализа только с одним из этих априорных значений может привести к смещенному результату.

Следовательно, в нашем анализе мы исследуем влияние выбора априорных значений на наши апостериорные оценки β. Мы видим, что для большинства априорных значений медианное значение находится в интервале [-1, 1], а вероятность того, что параметр находится в пределах ROPE, близка к 50%. Наши результаты показывают, что они подчеркивают, что большие размеры эффекта вероятны только при наличии уверенного (узкого) априорного значения, сосредоточенного на большом размере эффекта исходного исследования силовой позы и Япа и др.работа. Однако мы полагаем, что использование таких априорных значений приведет к очень необъективным оценкам. Таким образом, использование неосведомленных, скептических или очень слабо информативных априорных значений может быть более подходящим для этого анализа.

Наш эксперимент показал, что случайное положение тела не предсказывало поведение участников, и это согласуется с результатами недавних репликаций, которые явно выявляли позы. Результаты нашей репликации не обнаруживают влияния случайных силовых поз на рискованное поведение, что приводит нас к выводу, что случайные силовые позы вряд ли приведут к измеримым различиям в рискованном поведении при тестировании на разнообразной популяции.

Перцепционные решения смещены в сторону соответствующих предшествующих выборов

Участники

Всего в исследовании приняли участие 115 человек (68 женщин; средний возраст ± стандартное отклонение: 24 ± 3,54, диапазон: 18–37 лет). Все участники были здоровы и имели нормальное или скорректированное зрение. Это исследование было одобрено Комитетом по этике Центра исследований мозга Гонда при Университете Бар-Илан и проводилось в соответствии с руководящими принципами и правилами в рамках данного этического одобрения.Все участники подписали информированное согласие и получили денежное вознаграждение за свое участие. Собранные данные были предварительно проверены для подтверждения понимания задачи и сотрудничества (подробности см. В разделе «Статистический анализ » ниже). Это исключило данные 11 участников, оставив 104 для дальнейшего анализа. Дополнительные сведения об участниках, относящиеся к конкретным экспериментальным условиям, представлены ниже в разделе «Экспериментальные условия».

Схема эксперимента

Стимулы были сгенерированы и представлены с помощью программного обеспечения PsychoPy 30 на ЖК-мониторе с разрешением 1920 × 1200 пикселей и частотой обновления 60 Гц.Эксперименты проводились в темной тихой комнате. Участники сидели перед монитором, положив голову на 45 см от центра экрана и опираясь на подставку для подбородка. Стимулы представляли собой равномерно заполненные круги (угол обзора 6,36 °), представленные вокруг центра экрана на темно-сером фоне. Расположение круга изменялось только по горизонтали. Участники выполнили задачу с двумя альтернативными принудительными выборами (2AFC), в которой они распознавали местоположение представленного круга (слева или справа относительно центра экрана), нажимая соответствующую клавишу со стрелкой на стандартной клавиатуре компьютера.Участникам было предложено сделать свой выбор как можно быстрее и точнее. Они были проинформированы о том, что сложность задачи зависит от близости круга к центру экрана, и проинструктированы делать наиболее точные предположения в случае сомнений.

Каждое испытание включало серию из нескольких «предшествующих» круговых стимулов, за которыми следовал один «тестовый» круговой стимул (каждый из которых выделялся индивидуально, по последовательности). Предыдущие стимулы в данном испытании были взяты из определенного распределения, которое было смещенным (влево или вправо) или беспристрастным.«Тестовый» стимул был беспристрастным. Эта новая парадигма позволила нам изучить быстрые эффекты краткосрочных предубеждений контролируемым и чередующимся образом. На рисунке 1 показана последовательность событий одного испытания. Крест фиксации появлялся на 500 мс в начале каждого испытания. Он был отмечен в центре экрана и отображался в начале каждого испытания, чтобы уменьшить возможные эффекты переноса из предыдущего испытания. Крест фиксации не предъявляли повторно в течение оставшейся части испытания, чтобы не мешать измерению априорного эффекта.Каждый кружок (предыдущий / тестовый) был представлен в течение 250 мс, и ему предшествовала задержка в 250 мс (пустой экран), так что следующий кружок появлялся через 250 мс после предыдущего ответа участника.

Рисунок 1

Последовательность событий в испытаниях и между испытаниями. Каждое испытание начиналось с точки фиксации (в центре экрана), за которой следовала серия различений «предшествующих» стимулов (например, априорные факторы смещены вправо, зеленые пунктирные прямоугольники), а затем различение одного «тестового» стимула ( прямоугольники с черными пунктирными линиями).Черная стрелка отмечает ход эксперимента, в котором испытания различных предшествующих типов чередуются псевдослучайно (справа, слева и в центре, отмечены зеленым, оранжевым и серым прямоугольниками соответственно), каждое из которых заканчивается тестовым стимулом (черный квадрат ). Стимулы представляли собой круги на темно-сером экране и выделялись индивидуально (по порядку). Задача различения для тестовых кругов касалась местоположения: был ли круг слева или справа от центра экрана? Для предыдущих кругов задача распознавания (*) зависела от условий эксперимента.Это было либо распознавание местоположения (как в тестовом задании), либо распознавание цвета (в отличие от тестового задания). Все различия требовали выбора одного из двух вариантов: правый / левый или зеленый / фиолетовый (для определения местоположения и цветовой дискриминации, соответственно). Предыдущие местоположения кругов были взяты из нормального распределения и были либо смещены влево или вправо от центра экрана (оранжевые и зеленые распределения вероятностей, P L и P R , соответственно), либо несмещены (центральное распределение P C , серым цветом).Расположение тестовых кругов следовало беспристрастной лестничной процедуре.

Мы определили расположение стимулов (центр круга) в горизонтальной плоскости (x) по его углу обзора относительно центра экрана (x = 0 °), так что положительные и отрицательные значения представляют местоположения, расположенные справа и слева от центра экрана соответственно. Локации в вертикальной плоскости фиксировались (экран по центру). Предыдущие местоположения кругов были выбраны случайным образом из нормального распределения и были либо (в среднем) смещены влево (среднее ± стандартное отклонение: - 3.82 ± 3,82 °) или вправо (среднее ± стандартное отклонение: 3,82 ± 3,82 °) от центра экрана, или несмещенное (среднее ± стандартное отклонение: 0 ± 3,82 °). Прежний «тип» определялся его предвзятостью: «левый», «правый» и «центр» соответственно. При таком определении предвзятые априорные вероятности все еще могут быть противоположными, хотя и с меньшей вероятностью (~ 16%). Предыдущие местоположения стимулов были определены с высокой точностью: 88,3 ± 5,6% правильных (среднее ± стандартное отклонение; среднее значение для участников и условий # 1B, # 2 и # 3, описанных ниже) - т.е. их было относительно легко различать, за исключением того, когда они (нечасто) лежат близко к x = 0 °.

Положения испытательных кругов были сбалансированы вправо / влево (знак местоположения выбирался случайным образом в каждом испытании), с величиной (абсолютное расстояние от 0 °), установленной с использованием процедуры лестницы 31 . Это началось с магнитуды местоположения | x | = 6,36 ° и следовало правилу лестницы «один вверх, два вниз». А именно, звездная величина | x | увеличилось (то есть стало легче) после одного неправильного ответа и уменьшилось (то есть стало сложнее) после двух последовательных правильных ответов. Это правило лестницы сходится к 70.7% правильное исполнение 32 . Размер ступеньки лестницы следует логарифмическому приращению, так что величина местоположения | x | был умножен на 0,6, чтобы увеличить сложность задачи, и разделен на 0,6, чтобы уменьшить сложность задачи. Величина местоположения была ограничена максимумом | x | = 25,46 °, но на практике этого никогда не было. Для каждого предыдущего типа выполнялись отдельные лестничные процедуры, каждая из которых включала 100 испытаний, которые чередовались случайным образом. Таким образом, тестирование всех трех предыдущих типов (правый, левый и центральный) включало 300 испытаний и занимало ~ 30 минут, а тестирование только правых / левых априорных значений составляло 200 испытаний и занимало ~ 20 минут.После каждых 100 испытаний автоматически давался перерыв, и эксперимент возобновлялся участником, когда он был готов.

Условия эксперимента

Было протестировано шесть экспериментальных условий. В четырех из шести условий (условия № 1–4) одна и та же характеристика стимула (местоположение) выделялась как для предшествующих, так и для тестовых кругов. Следовательно, предыдущие решения считались релевантными для последующего перцептивного решения тестового круга. Напротив, в двух других условиях (условия № 5–6) для предыдущих кругов выделялась другая особенность (цвет), в то время как местоположение все еще определялось для тестовых кругов.Таким образом, предыдущие решения были сочтены не имеющими отношения к перцепционному решению последующего испытательного круга. Результаты каждого такого состояния анализировались отдельно. Эти шесть условий подробно описаны ниже (и суммированы в таблице 1).

Таблица 1 Условия эксперимента.

Условие № 1: «базовый уровень»

В исходном состоянии стимулы предшествующего и тестового кружков были неразличимы (белые кружки). Участников попросили выполнить одно и то же задание в отношении всех кругов - различить расположение каждого круга.Мы протестировали два варианта этого условия: в Baseline A, фиксированное количество априорных факторов ( Q = 5) предшествовало тестовой окружности (параметр Q отражает количество априорных факторов в данном испытании, а N ). количество попыток, которое также является количеством тестовых стимулов). В Baseline B, количество предшествующих кругов в каждом испытании было случайным ( Q был выбран для каждого испытания в соответствии с дискретным распределением вероятностей Гаусса со средним значением ± SD = 5 ± 2, ограниченным в диапазоне 1–9) .Мы протестировали все три предшествующих типа (справа / в центре / слева) в Baseline A , но только два смещенных предшествующих типа (справа / слева) для остальных экспериментальных условий ( Baseline B и условия № 2–6) , со 100 испытаниями на предыдущий тип (т. е. N = 300 для условия № 1 Baseline A и N = 200 для остальных условий). Baseline A и B были выполнены двумя группами по 20 и 19 участников соответственно. В каждом варианте этого условия пять участников были исключены из анализа из-за плохого соответствия критериям (см. Раздел «Статистический анализ » для получения подробной информации о критерии исключения).Группа, принявшая участие в Baseline B , также выполнила Условие № 4 ( Response Inhibition ) во время того же экспериментального сеанса, как отдельный блок, с уравновешенным порядком блоков между участниками.

Условие № 2: «цветовой инвариант»

В этом состоянии одна и та же задача (распознавание местоположения) тестировалась как для предшествующих, так и для тестовых стимулов, но предыдущие круги различались по цвету. Под «инвариантным цветом» мы подразумеваем, что цвет не помогает выполнить задачу (т.е.е., хотя цвет действительно меняется, хорошие характеристики не зависят от этого изменения). Обоснование этого условия состояло в том, чтобы проверить, повлияет ли изменение не относящегося к задаче признака стимула на серийную зависимость. Кроме того, поскольку цвет использовался в следующих условиях для обозначения другой задачи, это условие было необходимо для исключения любых различий из-за цвета как такового. Участникам было предложено различать расположение кругов независимо от их цвета. Это условие было по существу идентичным Baseline B , за исключением того, что предыдущие круги были окрашены (зеленым или пурпурным), а тестовые круги оставались белыми.Все стимулы (априорные и тестовые) имели одинаковую яркость. Цвет был выбран случайным образом для каждого предшествующего стимула (50% зеленого и 50% фиолетового), так что параметр цвета не был смещен во всех испытаниях. Двадцать семь участников выполнили это условие; трое участников были исключены из анализа из-за плохого соответствия.

Условие № 3: «инвариант ответа»

В этом состоянии одна и та же задача (распознавание местоположения) тестировалась как для предыдущих, так и для тестовых кругов, но варианты выбора для предыдущих и тестовых кругов были представлены с использованием разных наборов ключей.Как и в случае условия № 2 ( цветовой инвариант ) предыдущие круги были окрашены (50% зеленого и 50% пурпурного), а тестовые круги были белыми. Участники были проинструктированы сообщать о вариантах выбора вправо и влево, используя клавиши со стрелками «вверх» и «вниз» (уравновешенные) для цветных кругов, но используя клавиши со стрелками «вправо» и «влево» для белых кругов. Участники использовали второй и четвертый пальцы для клавиш со стрелками влево и вправо, а средний палец - для клавиш со стрелками вверх и вниз. Это условие позволило нам проверить, возникает ли серийная зависимость, даже когда действия по сообщению о вариантах выбора диссоциированы, но при этом сохраняется актуальность предыдущего выбора на высоком уровне.Двадцать шесть участников выполнили это условие; четыре были исключены из анализа из-за плохого соответствия. Двадцать пять участников также выполнили Условие № 5 ( Альтернативная характеристика ) в отдельном сеансе, который проходил в другой день (с уравновешиванием порядка задач между участниками), и 15 согласились вернуться также для третьего сеанса, чтобы выполнить Условие. №6 ( Недискриминация, ).

Условие № 4: «ингибирование ответа»

Здесь предыдущие и тестовые стимулы были одинаковыми (белые кружки).Однако участникам было поручено отвечать только на последний (т. Е. Тестовый) круг в каждом испытании. Количество предшествующих кругов следовало случайному распределению (диапазон 1–9, например, , базовый уровень B, и все другие условия, за исключением , базовый уровень A ). Следовательно, последний круг можно было идентифицировать только ретроспективно (когда за ним не последовал другой круг). Следовательно, участникам нужно было различать все круги, но подавлять свои ответы на предыдущие круги и отвечать только на тестовые круги.Это условие позволило нам проверить, будет ли выбор с невыполненными действиями вызывать последовательную зависимость. Это условие выполнялось теми же участниками из условия № 1 (, базовый уровень B ) в уравновешенном порядке. Два участника были исключены из анализа этого состояния из-за плохого соответствия.

Условие № 5: «альтернативная особенность»

Целью этого условия было проверить, не вызовут ли нерелевантные выборы (т. Е. Относящиеся к предыдущим характеристикам стимула, кроме местоположения) со смещенными двигательными реакциями последовательную зависимость.Здесь участникам было предложено указать цвет круга, когда он был зеленым или фиолетовым (предыдущие круги), но различать местоположение белых (тестовых) кругов. Успех в цветной задаче был подтвержден высоким процентом правильных ответов (среднее ± SD = 96,21 ± 2,46%). Предыдущие цвета кружков в данном испытании были смещены с вероятностью 84% для одного цвета (16% для другого). Испытания с предыдущими кружками, смещенными в зеленый или фиолетовый цвет, случайным образом чередовали в блоке. Смещение 84/16 было выбрано, чтобы соответствовать соотношению смещенных вправо / влево предыдущих местоположений из других условий.Каждый цвет был связан с одной из клавиш ответа (стрелка вправо / влево), уравновешивая участников. Участникам было предложено также сообщить местоположение белого круга, используя те же клавиши со стрелками вправо / влево. Расположение предшествующих кругов было беспристрастным и соответствовало распределению предшествующего типа «центр». Таким образом, ответы на предыдущие стимулы были искажены выбором цвета - не относящимся к последующему различению местоположения для тестового круга. Таким образом, эта процедура оказывала влияние на выбор и двигательные действия участников таким образом, что это не имело отношения к последующей дискриминации местоположения.Это условие было выполнено 25 участниками, которые также выполнили Условие № 3 ( Response Invariant ) в другом сеансе (уравновешенном). Трое участников были исключены из-за плохой степени соответствия, а еще двое из-за плохой работы по заданию априорной оценки (оба были правильными ниже 50%, что значительно ниже, чем у остальных участников, у всех которых было более 89% правильных ответов).

Условие № 6: «неразборчиво»

Цель этого условия состояла в том, чтобы проверить, будут ли смещенные местоположения по-прежнему вызывать последовательную зависимость, если они явно не различаются.Это было сделано путем указания участникам указать цвет цветных (предшествующих) кругов и расположение белых (тестовых) кругов. Следовательно, под термином «неразборчивый» мы подразумеваем, что местоположение (представляющая интерес особенность для тестовых кругов) не было выделено для предыдущих кругов. Цвета предыдущих кругов были несмещенными (50% зеленый и 50% фиолетовый). Однако их местоположение было предвзятым (с тем же распределением, что и другие предвзятые условия). Разъединяя выделенные и предвзятые характеристики стимула (цвет и местоположение, соответственно), мы смогли выяснить, влияет ли одна только недискриминационная низкоуровневая сенсорная информация о местоположении на последующие решения о местоположении, или же для последовательного использования необходимо сделать преднамеренный выбор в отношении соответствующей характеристики. возникновение зависимости.Это условие включало 38 участников, которые состояли из двух групп: (i) 15 участников, которые также выполнили Условие № 3 ( инвариант ответа ) и Условие № 5 ( Альтернативный признак ), и (ii) 23 наивных участника, воспроизвести результаты предыдущей группы. Результаты двух групп не различались (в терминах уравнения 2 ниже; t (30) = 1,32, p = 0,197, Cohen d = 0,475), и поэтому были объединены. Шесть участников были исключены из этого состояния из-за неудовлетворительного соответствия.

Данные и статистический анализ

Анализ данных выполнялся с помощью специального программного обеспечения с использованием Matlab версии R2014a (MathWorks) и набора инструментов psignifit для Matlab, версия 4 33 . Графики были подготовлены в Matlab, а рисунки собраны в Corel Draw (версия 17). Психометрические графики определялись долей правых выборов в зависимости от положения круга и рассчитывались путем подгонки данных с кумулятивной функцией распределения Гаусса. Отдельные психометрические функции были построены для каждого предшествующего типа (в центре, слева и справа).{2}} _ {L} = 1- \ frac {{D} _ {fit}} {{D} _ {null}}. $$

(1)

Значения отклонения для подобранной и нулевой модели (\ ({D} _ {fit} \ mathrm \; {\ text {и}} \; {D} _ {null}, \ mathrm {соответственно}) \) были рассчитывается с помощью инструментария psignifit. Для окончательного анализа использовались только психометрические кривые с R 2 L > 0,5. Если какая-либо из психометрических кривых участника не достигает этого уровня, этот участник исключается из дальнейшего анализа в этом состоянии.

Точка субъективного равенства (PSE, то есть уровень стимула с равной вероятностью для выбора вправо / влево) была выведена из среднего ( μ ) подобранной кумулятивной функции распределения Гаусса. Влияние априорных значений на последующее распознавание местоположения тестовых кругов оценивалось путем вычисления разницы в PSE между левым и правым предшествующими типами следующим образом:

$$ \ Delta PSE = {PSE} _ {left} - {PSE} _ { right}, $$

(2)

где знак ΔPSE соответствует направлению эффекта серийной зависимости.Положительные значения ΔPSE указывают на привлекательную предвзятость (т. Е. Последующие перцепционные выборы с большей вероятностью будут такими же, как и предыдущие), а отрицательные значения указывают на отталкивающую (или адаптивную) предвзятость (т.е. последующие перцепционные выборы с большей вероятностью будут отличаться от предыдущих). .

Различия между PSE различных предшествующих типов (в пределах условия) оценивались с использованием двусторонних парных тестов t , за исключением Baseline A, , который включал три типа априорных значений (слева, в центре и справа) и был поэтому оценивали с использованием однофакторного дисперсионного анализа с повторными измерениями с поправкой Бонферрони для парных сравнений.ΔPSE сравнивали между различными экспериментальными условиями с использованием одностороннего ANOVA между субъектами с попарными сравнениями, скорректированными с поправкой Бонферрони. Величина эффекта оценивалась путем расчета d по Коэну и η 2 для t -теста и анализа ANOVA, соответственно.

Модель соответствует

Хотя ΔPSE (описанный выше) отображает совокупные поведенческие эффекты последовательной зависимости, он не отделяет эффекты предшествующих стимулов от предшествующих выборов.Поэтому для дальнейшего анализа того, какие элементы предыдущего опыта влияют на последующий выбор, мы подбираем данные, используя модель логистической регрессии, которая отделяла эффекты предшествующих стимулов от предшествующих выборов (рис. 2). Мы подобрали данные для пяти из шести условий (это не могло быть выполнено для условия № 4, Response Inhibition , потому что не сообщалось о различении местоположения для предыдущих кругов).

Рисунок 2

Схема модели перцептивного решения. Логистическая регрессия использовалась для моделирования выбора различения местоположения на основе четырех предикторов (и их соответствующих подогнанных бета-коэффициентов): (1) текущее местоположение стимула (β стим ), (2) история местоположения стимула (β prior_stim ), ( 3) история выбора (β , предшествующий выбор ) и (4) базовая систематическая ошибка (β 0 ).Черные стержни на осях стимула и выбора отмечают стимул ( S i ) и выбор ( C i ) на временном шаге i для примера испытания, с испытательным стимулом при t (черный пунктирный прямоугольник), а предыдущие стимулы и выборы q отступают (например, априорные факторы смещены вправо, зеленые пунктирные прямоугольники). Испытание началось с центральной точки фиксации ( F.P. ). Сумма произведения предикторов с их соответствующими коэффициентами ( z ) проходит через логистическую функцию, чтобы определить вероятность правильного выбора в ответ на тестовый стимул.

В этой модели каждый оцененный бета-коэффициент отражает ожидаемое изменение логарифмических шансов выбора правильного для единичного увеличения соответствующей переменной-предиктора (например, предшествующие стимулы и предыдущий выбор) при сохранении других переменных-предикторов постоянными на определенном значении. . Соответственно, бета-коэффициенты оценивают конкретный вклад соответствующих параметров в выбор, так что знак и величина соответственно отражают направление и размер эффекта.{- {z} _ {t}}}, $$

(3)

где \ ({z} _ {t} \) - линейная комбинация различных предикторов, которые могут повлиять на текущее перцепционное решение (конкретный \ ({z} _ {t} \), используемый для каждой модели, описан ниже) . Варианты выбора были бинарными (вправо / влево; кодируются цифрами «1» и «-1» соответственно), в то время как местоположения круга (т. Е. Интенсивность стимула) оценивались по континууму (с отрицательными и положительными значениями для местоположений влево / вправо, соответственно). .Чтобы обеспечить лучшее сравнение между весами логистической регрессии этих двух параметров, местоположения кружков были нормализованы среднеквадратическим значением (RMS) фактических значений местоположения, представленных в эксперименте (отдельно для каждого экспериментального условия), так что оба параметра имеют RMS. = 1.

Мы протестировали и сравнили четыре конкурирующие модели (отдельно для каждого экспериментального условия), которые основывались на одной и той же логистической регрессии и различались только входными параметрами:

M

1 : модель «без истории»

Эта модель не включает информацию из предыдущих испытаний и использовалась в качестве основы для оценки добавленной стоимости включения предшествующей информации в следующие модели. {t-1} {S} _ {i} \) - это усредненное местоположение q предшествующих стимулов и \ ({\ beta} _ {Prior \ _stim} \) - вес этого параметра.Установка q = 1 (анализ '1-Back') позволила нам исследовать эффекты только предыдущего стимула и установила q = Q (анализ ' Q -Back'; где Q отражает количество априорных факторов, представленных в данном испытании) позволило нам исследовать совокупный эффект предшествующих стимулов. В этом последнем случае наша цель заключалась не в количественной оценке индивидуальных эффектов каждого предшествующего стимула (как это иногда делается за счет дополнительных параметров), а в количественной оценке их среднего эффекта.{t-1} {C} _ {i} \) - это коэффициент правого выбора для априорных значений q , а \ ({\ beta} _ {Prior \ _choice} \) - вес этого параметра. Как и раньше, q = 1 использовалось для исследования эффектов только предыдущего выбора, а q = Q использовалось для оценки совокупного эффекта предыдущих выборов. {t-1} {C} _ {i}.$$

(7)

Здесь также q = 1 использовалось для исследования эффектов только предыдущего априорного значения, а q = Q использовалось для оценки совокупного эффекта априорных значений.

Сравнение моделей

Мы использовали байесовский информационный критерий (BIC) для сравнения моделей. BIC для данной модели ( M i ) определяется следующим образом:

$$ {BIC} _ {{M} _ {i}} = -2log \ left ({L} _ {i} \ right) + {k} _ {i} log \ left (N \ right), $$

(8)

, где N - количество наблюдений, в данном случае количество испытаний (или «тестовых кружков») в экспериментальных условиях.Количество свободных параметров M i представлено K i , и L i является его максимальной вероятностью. Более низкое значение BIC представляет собой более вероятную модель 36,37 .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *