Ттх приоры: Технические характеристики автомобилей Lada (ВАЗ) 2170 (Priora) / Лада (VAZ) 2170 (Приора)

Содержание

Ттх приоры. Технические характеристики лада приора. Рестайлинг и нововведения

Подготовку к выпуску этого автомобиля АвтоВАЗ начал в 2006 году. Уже через год свет увидела серийная версия. Lada Priora, получившая индекс 2170, создана на базе седана Lada 110, от него Priora заимствовала платформу, двигатель и прочие детали. В экстерьере от «десятки» остались только вид сбоку и четыре двери, причем последние по уверению производителя стали шире на пять миллиметров, для чего понадобились новые штампы на заводе. Вообще, производитель заявил о тысяче с лишним новых деталей, так или иначе изменивших свою конструкцию. Новая оптика спереди и сзади, новый капот, багажник, бампера, крылья и другие элементы экстерьера. Колеса Lada Priora «обуты» в шины камского завода «Кама Euro» размерностью 185/65 R14.

Для разработки интерьера Lada Priora была привлечена итальянская студия Corcerano. Дизайн салона выполнен в современном стиле, уровень эргономики соответствует мировым стандартам. В отделке интерьера применены современные материалы.

При этом верхняя часть интерьера выполнена в светлых, нижняя — в более темных тонах. Предусмотрено несколько вариантов цветового сочетания внутренней отделки. Двухцветные обивки дверей с карманами для мелких вещей и тканевыми вставками гармонично вписываются в общий стиль интерьера. На подлокотнике водительской двери размещены кнопки управления стеклоподъемниками, джойстик электрорегулировки наружных зеркал, кнопки центрального замка. В соответствии с международными стандартами, клавиши стеклоподъемников выполнены таким образом, чтобы исключить случайное нажатие. Между передними сиденьями расположен подлокотник с двумя нишами для мелких предметов. Подобная деталь интерьера применена на автомобилях Lada впервые. На обивке потолка в передней части имеется консоль с плафоном индивидуального освещения мест водителя и переднего пассажира. Также здесь расположена полочка для очков.

Органы управления на приборной панели удобно расположены и хорошо читаются. По центру расположилось окошечко для считывания показаний бортового компьютера. Там можно увидеть электронный одометр, средний и мгновенный расход топлива, часы, среднюю скорость и т.д. Оригинальный модуль управления светотехникой расположен слева от рулевого колеса и объединяет выключатели габаритных огней, ближнего света и противотуманных фонарей, а также ролики управления электрокорректором фар и регулировки яркости подсветки приборов. Кнопка отпирания багажника перекочевала на центральный тоннель поближе к рычагу КПП. Багажное отделение, к слову, больших размеров, целых 430 литров, но открыть его можно либо из салона, либо с кнопки на брелоке сигнализации, отдельной кнопик для отпирания на самой крышке багажника не предусмотрено. Центральная консоль адаптирована к установке аудиосистемы как формата DIN, так и 2DIN.

Под капотом стоит знакомый по ВАЗ-21104 1,6-литровый 16-клапанный двигатель мощностью 98 лошадиных сил. 5-ступенчатая трансмиссия получила усиленное сцепление, рассчитанное на передачу крутящего момента в 145 Нм. В коробке передач стали устанавливать закрытые подшипники с увеличенным сроком службы. Применение вакуумного усилителя тормозов повышенной размерности снижает усилие на педали тормоза и повышает эффективность тормозной системы. Новые стойки передней и задней подвесок в сочетании с тщательно подобранными характеристиками амортизаторов и стабилизаторов позволяют достигнуть высоких показателей управляемости и устойчивости. Максимальная скорость Lada Priora с водителем и одним пассажиром составляет 183 км/час, разгон от 0 до 100 км/ч — 11,5 сек. По нормам токсичности мотор теперь соответствует стандартам Евро 3 и даже Евро 4. Это стало возможным благодаря смещению катализатора ближе к двигателю, теперь он нагревается быстрее и процесс катализации вредных веществ начинает происходит гораздо быстрее.

Базовая комплектации «Норма» включает в себя: подушку безопасности водителя, электроусилитель руля, подлокотник между передними сиденьями, центральный замок с дистанционным приводом, регулируемую по высоте рулевую колонку, электропривод передних стеклоподъемников, иммобилайзер, бортовой компьютер, часы, два подголовника для задних пассажиров, спинку заднего сиденья с подлокотником и корректор фар. Priora получила современную систему отопления и вентиляции, которая позволяет поддерживать в салоне оптимальный микроклимат, обеспечивает быстрое размораживание и отпотевание стекол. Все автомобили данного семейства оснащаются атермальными стеклами и электрообогревом заднего стекла. Активной безопасности в комплектации «Норма» внимание не уделили. Системы ABS и распределения тормозных усилий (EBD) присутствуют только в версии «Люкс», которая появилась в 2008 году. Комплектация «Люкс» дополнена также кондиционером, сервоприводами стеклоподъемников на всех дверях и второй подушкой безопасности для переднего пассажира и ремнями безопасности с преднатяжителями. Богато укомлпектованную версию можно узнать внешне по передним противотуманным фарам, литым дискам, датчикам парктроника, а также корпусам наружных зеркал заднего вида, которые стали окрашивать в цвет кузова и оснастили системой подогрева. Одновременно с новой комплектацией появилась и Lada Priora в кузове хэтчбек.

Более 52% деталей кузова Lada Priora изготавливается из оцинкованного металла или из низколегированных сталей. Для изготовления деталей, наиболее подверженных коррозионному воздействию (такие, как арки колес, пороги, элементы пола кузова), применяется сталь с двухсторонним горячецинковым покрытием. В сочетании с современными методами антикоррозионной обработки кузова и окраски обеспечивается гарантированная стойкость от сквозной коррозии в течение 6 лет.

В 2009 году АвтоВАЗ готовит к выпуску Lada Priora в кузове универсал.

27 сентября 2013 года в рамках автосалона Motor Expo, который проходил в городе Тольятти, компания ВАЗ представила обновленную версию модели Priora.

Рестайлинг не привнес существенных изменений во внешность модели, но новые детали и штрихи присутствуют. Теперь Priora во всех кузовных исполнения оснащается фарами головного света с дневными ходовыми огнями (включаются автоматически при повороте в замке зажигания ключа), задними габаритными фонарями и стоп-сигналами со светодиодами для седана и хэтчбека. Также автомобили получили задний бампер иного дизайна с энергопоглощающей вставкой и сетчатую структуру облицовки решетки радиатора. В остальном обновленная Priora сохранила свой прежний облик, узнаваемые контуры кузова и габаритные характеристики.

Модель выпускается в четырех вариантах кузовного исполнения (универсал, купе, седан и хэтчбек). Длина кузова седана составляет 4350 мм (колесная база – 2492 мм), в свою очередь хэтчбек немного короче – 4210 мм. Ширина у обоих вариантов одинакова и равна 1680 мм, а вот высота снова разнится: седан чуть ниже хэтчбека – 1420 мм против 1435 мм. Ширина колеи передних и задних колес у всех кузовных модификаций одинакова: 1410 мм спереди и 1380 мм сзади. Клиренс составляет 165 мм.

В салоне изменения более заметны. Сотрудники компании поработали основательно – интерьер и функционал салона изменились, причем явно в лучшую сторону. Нововведения не только визуально украсили салон, но и существенно улучшили уровень комфорта пассажиров. Новая передняя панель покрыта пластиком soft-look и отличается повышенной стойкостью к царапинам. Вместо аляповатых вставок «под серебрянку» появились более стильные накладки «под рояльный лак».

Двери автомобиля, помимо новой обивки, получили усиленные брусья безопасности. На вершине центральной консоли появился 7-дюймовый сенсорный дисплей развлекательной системы, который в дешевых версиях заменяется на экран, дублирующий показания бортового компьютера. Новый трехспицевый руль имеет привлекательную форму, а его функциональность расширена за счет иных подрулевых переключателей.

Передние кресла — абсолютно новые: спинка стала на 40 мм выше, так что нагрузка распределяется более равномерно, ход салазок увеличен на 20 мм, подогрев стал трёхдиапазонным. Между передними сидениями появился эргономичный подлокотник.

По заверению разработчиков модели в салоне обновленной Lada Priora стало намного тише (проведены работы по улучшению акустического комфорта).

В качестве дополнительного оборудования для рестайлинговой версии можно заказать круиз-контроль с ограничением скорости, систему курсовой устойчивости, климатическую установку и ряд других опций.

Без изменений остался только багажник, для седана его вместимость сохранена на уровне 430 литров, а у хэтчбека базовый объем составляет 360 литров, но может увеличиваться до 705 литров.

Значительным изменениям подверглись задняя и передняя подвеска автомобиля – теперь ходовая часть значительно меньше подвержена пробоям и стала более собранной. Рулевое управление получило более мощный и современный электромеханический усилитель, а руль стал, что называется, короче (передаточное число уменьшено с 3,9 до 3,1).

Самое важное и интересное обновление в плане технического оснащения — это расширение гаммы доступных моторов, пополнившейся новым флагманом. При этом отметим, что два ранее использовавшихся бензиновых двигателя изменений не претерпели и перекочевали под капоты обновленного семейства в прежнем виде.

Роль младшего силового агрегата, как и ранее, поручено исполнять 4-цилиндровому рядному мотору с поперечной схемой расположения. Совокупный рабочий объем цилиндров данного агрегата составляет 1,6 литра или 1596 см3. Двигатель комплектуется 8-клапанным механизмом ГРМ, а также системой распределенного впрыска топлива с электронным блоком управления. Двигатель соответствует экологическим нормам Евро-3 и в качестве топлива использует бензин марки не ниже АИ-95. Максимальная мощность данного двигателя составляет 87 л.с., развиваемых при 5100 об/минуту. Что касается крутящего момента, то его пик приходится на отметку 140 Нм, достигаемых при 3800 об/минуту. Младший мотор позволяет Priora разгоняться до максимума в 176 км/час, затрачивая при этом порядка 12,5 секунды на стартовое ускорение с 0 до 100 км/час. Расход топлива остался прежним – в смешанном режиме езды автомобиль расходует около 7,3 литра на 100 км пути.

Промежуточным вариантом теперь стал бывший флагман. Этот 4-цилиндровый бензиновый мотор обладает тем же рабочим объемом в 1,6 литра, но за счет оснащения иным механизмом ГРМ, имеющим 16-клапанную систему типа DOHC, и перенастройки системы распределенного впрыска топлива его максимальная мощность увеличена до отметки 98 л.с., развиваемых при 5600 об/минуту. Пик крутящего момента данного силового агрегата доведен до уровня 145 Нм, достигаемых при 4000 об/минуту. Максимальная скорость заявлена производителем на уровне 183 км/час, а время стартового разгона с 0 до 100 км/час сокращено до 11,5 секунды. При этом 98-сильный мотор еще и экономичнее своего младшего собрата – средний расход прогнозируется на уровне 7,2 литра, но может увеличиться до 7,4 литра в случае оснащения автомобиля климатической установкой.

Новый флагман, как и два предыдущих двигателя, имеет рабочий объем 1,6 литра, но при этом оснащен совершенно новой системой впрыска топлива и динамическим наддувом, что позволило увеличить его мощность до 106 л.с., развиваемых при 5800 об/минуту. Крутящий момент флагманского мотора на своем пике достигает отметки 148 Нм при 4000 об/минуту. По данным завода машина с таким движком под капотом разгоняется до 100 км/ч за 11,5 секунд и набирает 183 км/ч максимальной скорости. Средний расход топлива по паспорту всего 6,9 литров.

Коробка передач для всех трех двигателей изначально предлагалась только одна — 5 МКПП. Но осенью 2014 года на Priora начали устанавливать и роботизированную КПП. Пока робот агрегатируется только со 106-сильным мотором.

Priora 2014 доступна в трех различных вариациях: Стандарт, Норма и Люкс. В топовом исполнении модель получила систему стабилизации ESP, мультимедийную развлекательную систему с поддержкой USB и Bluetooth, встроенный навигатор (ГЛОНАСC и GPS), а также круиз-контроль в качестве опции.

Описание

Как только он поступил в продажу, многие захотели понять — новый это или просто переделанный автомобиль? Конечно, можно долго ломать голову, но нам интересны другие характеристики этой модели. Говоря простым языком, Лада Приора седан — это сейчас тот автомобиль, который тянет весь великий и могучий АВТОВАЗ. Это лидер по продажам на российском авторынке. На сегодняшний день ни одна из бюджетных иномарок и близко не может подобраться к цифрам продаж Лада Приора седан в России.

Главные козыри — это вполне современная и спортивная внешность, хорошие тяговитые двигатели объемом 1.6 литра (8- и 16-клапанные) и, конечно, относительно невысокая стоимость по сравнению с иномарками подобного класса. Если бы не ужасное качество сборки, то этот автомобиль вполне смог бы стать лидером в своем классе, в том числе среди бюджетных недорогих иномарок. Но по сравнению со своим предшественником на конвеере — десяткой, Лада Приора седан — это глобальный шаг в развитии отечественного автопрома.

Lada Priora седан (он же ВАЗ 2170) — это оптимальное соотношение цена/качество. Это легкость в эксплуатации и обслуживании, надежность и практическая безопасность. В Самарской области — Лада приора седан по праву возглавляет топ самых популярных машин. И так будет до тех пор, пока на авторынке не появится автомобиль с набором тех же характеристик, но лучший по качеству. Качество сборки остается главным минусом этого автомобиля и всех автомобилей, собираемых в Тольятти.

Технические характеристики ВАЗ 2170 (приора седан)

Двигатель	1.6 л, 8-кл	1.6 л, 16-кл
Длина, мм	4350	4350
Ширина, мм	1680	1680
Высота, мм	1420	1420
База, мм	2492	2492
Колея передних колес, мм	1410	1410
Колея задних колес, мм	1380	1380
Объем багажного отделения, дм 3	430	430
Масса в снаряженном состоянии, кг	1088	1088
Полная масса автомобиля, кг	1578	1578
Допустимая полная масса буксируемого прицепа с тормозами, кг	800	800
Допустимая полная масса буквируемого прицепа без тормозов, кг	500	500
Колесная формула/ведущие колеса	4х2/передние	4х2/передние
Компоновочная схема автомобиля	переднеприводный	переднеприводный
Тип кузова/количество дверей	седан/4	седан/4
Тип двигателя	бензиновый, четырехтактный
Система питания	Распределенный впрыск с электронным управлением
Количество и расположение цилиндров	4, рядное	4, рядное
Рабочий объём двигателя, см 3	1596	1596
Максимальная мощность, кВт/об.мин	59.5 / 5200	72 / 5600
Максимальный крутящий момент, Нм при об/мин	120 / 2700	145 / 4000
Топливо	неэтилированный бензин АИ-95 (min)
Расход топлива по ездовому циклу, л/100 км	7,2	7,2
Максимальная скорость, км/ч	172	183
Коробка передач	С ручным управлением	С ручным управлением
Число передач	5 вперед, 1 назад	5 вперед, 1 назад
Передаточное число главной пары	3,7	3,7
Рулевое управление	типа «шестерня-рейка», рулевой привод с электроусилителем
Шины	185/65 R14 86(H)
Емкость топливного бака	43	43

Фотогалерея Lada Priora

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Выпуск рестайлинговой LADA Priora («Лада Приора») начался с ноября 2013 г. С конвейера ОАО «АВТОВАЗ» сходят следующие автомобили этого семейства: ВАЗ-2170 — с кузовом седан, ВАЗ-2171 — с кузовом универсал, ВАЗ-2172-с кузовом хэтчбек (пятидверный и трехдверный). На автомобили могут устанавливаться два четырехцилиндровых шестнадцатиклапанных двигателя объемом 1596 см3 и мощностью 98 и 106 л.с. Нормы токсичности соответствуют стандарту Евро-4. Автомобили комплектуются пятиступенчатой механической коробкой передач с приводом на передние колеса.

Обновленная LADA Priora соответствует современным требованиям по пассивной безопасности. Передний и задний бамперы изготовлены из ударопрочного материала, что обеспечивает поглощение энергии удара при столкновении. Центральные стойки, крыша и пороги имеют усиленную конструкцию. Во всех дверях для повышения стойкости при боковом ударе установлены металлические усилители.

Информация актуальна для моделей Приора 2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018 года выпуска.

Габаритные размеры

В базовую комплектацию автомобиля входят: регулируемая по углу наклона рулевая колонка, электростеклоподъемники передних дверей, подушка безопасности водителя, наружные зеркала с электроприводом. Фары автомобиля могут работать в режиме дневных ходовых огней, которые не слепят водителей на встречной полосе и значительно снижают энергопотребление.

Для более полного удовлетворения потребностей клиентов в комплектации автомобиля предусмотрены различные опции. К ним относятся: подушка безопасности переднего пассажира, преднатяжители ремней безопасности передних сидений, антиблокировочная система тормозов (ABS), система электронного контроля устойчивости (ESC), круиз-контроль, кондиционер, электростеклоподъемники всех дверей, электрическая регулировка зеркал, современная мультимедийная система, бортовой компьютер, автоматическое управление очистителем ветрового стекла, автоматическое управление внешним освещением, повторители поворотов в боковых зеркалах заднего вида, противотуманные фары, электрообогрев ветрового стекла.

LADA Priora — это компактный, экономичный автомобиль, хорошо адаптированный к условиям нашего климата и особенностям российских дорог.

Общие данные
Тип кузова	Седан	Универсал	Хэтчбек, 5-дверный	Хэтчбек, 3-дверный
Количество дверей	4	5	5	3
Количество мест (при сложенном заднем сиденьи)
Снаряженная масса, кг
Разрешенная максимальная масса, кг	1578	1593	1578	1578
Допустимая полная масса буксируемого прицепа, кг:
оборудованного тормозами
не оборудованного тормозами
Объем багажника (5/2 места), л	430	444/777	360/705	—
Максимальная скорость (двигатель 21126/21127), км/ч
Время разгона до 100 км/ч (двигатель 21126/21127), с
Расход топлива (двигатель 21126/21127), л/100 км: смешанный цикл
Емкость топливного бака, л

Двигатель
Модель	21126	21127
Тип двигателя	Бензиновый, рядный, четырехтактный, четырехцилиндровый
Расположение	Спереди, поперечно
Клапанный механизм	DOHC, 16 клапанов
Диаметр цилиндра х ход поршня, мм
Рабочий объем, см3
Номинальная мощность, кВт (л.с.)	72 (98)	78 (106)
	5600	5800
Максимальный крутящий момент, Н-м	145	148
при частоте вращения коленчатого вала двигателя, мин-1	4000	4200
Система питания	Распределенный впрыск топлива	Распределенный впрыск топлива. Изменяемая длина каналов впускного трубопровода
Топливо	Неэтилированный бензин с октановым числом не ниже 95
Система зажигания	Электронная, входит в состав системы управления двигателем
Нормы токсичности	Евро-4

Ходовая часть
Передняя подвеска	Независимая, типа МакФерсон, с телескопическими амортизаторными стойками, винтовыми пружинами, поперечными рычагами, продольными растяжками и стабилизатором поперечной устойчивости
Задняя подвеска	Полунезависимая, с винтовыми цилиндрическими пружинами, телескопическими гидравлическими амортизаторами и продольными рычагами, соединенными поперечной балкой U-образного сечения и встроенным в нее стабилизатором поперечной устойчивости торсионного типа
Колеса	Дисковые, стальные или легкосплавные (запасное колесо — стальное)
Размер колеса	5,0Jx14h3; 5,5Jx14h3; 6,0Jx14h3; PCD 4×98; DIA 58,6; ET 35
Шины	Радиальные, бескамерные
Размер шин	175/65R14; 185/60R14; 185/65R14

Вид снизу на автомобиль (брызговик силового агрегата для наглядности снят): 1 — ниша для запасного колеса; 2 — основной глушитель; 3 — топливный фильтр; 4 — балка задней подвески; 5 — трос стояночного тормоза; 6 — топливный бак; 7 — дополнительный глушитель; 8 — металлокомпенсатор; 9 — привод переднего колеса; 10 — поддон картера двигателя; 11 — коробка передач

Вид снизу на переднюю часть автомобиля (брызговик силового агрегата для наглядности снят): 1 — тормозной механизм переднего колеса; 2 — растяжка передней подвески; 3 — компрессор кондиционера; 4 — поддон картера двигателя; 5 — поперечина передней подвески; 6 — стартер; 7 — коробка передач; 8 — привод левого колеса; 9 — рычаг передней подвески; 10 — штанга стабилизатора поперечной устойчивости; 11 — тяга управления коробкой передач; 12 — реактивная тяга механизма управления коробкой передач; 13 — труба дополнительного глушителя; 14 — катколлектор; 15 — привод правого колеса

Технические характеристики Лада Приора седан ВАЗ-2170. Лада 217020

В статье Вы найдёте ТТХ всех кузовов автомобиля Lada Priora. Характеристики длины, ширины, веса седан, лонг, универсал и других. Параметры отдельных узлов.

Габаритные размеры Приоры | PrioraPRO

Автомобили Лада Приора разработаны специально для динамичных и стремительных городских дорог. Внешний вид их отличается своей собранностью, универсальностью и резвостью. Габаритные размеры Приоры подчеркивают её индивидуальность – для каждой модели, будь то хетчбек, седан или универсал, разработаны свои собственные габариты:

Хетчбек по своей натуре, автомобиль более молодежный, за счет этого и более легкий и спортивный – его размеры: длина 4210 мм, ширина 1680 мм, высота 1435 мм;

Более увесистый седан имеет размеры: длина 4400 мм, ширина 1680 мм, высота 1420 мм;

Приземистый и солидный универсал соответствует следующим параметрам: длина 4340 мм, ширина 1680 мм, высота 1508 мм;

Красавец Сoupe, быстрый и динамичный, имеет габариты: длина 4243 мм, ширина 1680 мм, высота 1435 мм.

Габаритные размеры Лада Приоры мягко сочетаются со стилем её кузова. Это подчеркивается геометричными линиями, изящно выполненной решеткой радиатора, элегантными фарами как задними, так и передними. Добавляют уникальности открытые передние и задние арки колес, которые подтянуты к колесной арке задним бампером. Такое сочетание делает автомобиль приподнятым, обращающим на себя внимание.

Кроме этого, габаритные размеры на Приоре может уверенно сопоставить прекрасной аэродинамике. При движении на высоких скоростях, в автомобиле обеспечен баланс подъемных и прижимных сил на передней и задней осях, а коэффициент сопротивления воздуха в кузове седан равен 0,34, что соответствует уровню лучших мировых аналогов.

Во время краш-тестов, автомобиль Лада Приора, габаритные размеры которой достаточно невелики, в сравнении с авто её ценового сегмента, показала себя в лучшем виде: он соответствует последним европейским требованиям при боковом и фронтовом ударе. Абсолютная безопасность обеспечивается с помощью ремней безопасности для каждого пассажира, подушкой безопасности водителя, а в комплектации «люкс» еще и переднего пассажира.

Также в Приоре были улучшены боковые стойки, пороги пола, установлены стальные брусья безопасности дверей. В обивку дверей встроены специальные демпфирующие вставки, которые позволяют обеспечить повышенную безопасность при боковом ударе.

При возможном столкновении на невысоких скоростях, безопасность переднего пассажира увеличивается, благодаря мягкой накладке на панели приборов.

priorapro.ru

Аудиосистема для LADA Priora — это головное устройство псевдо 2 DIN, интегрированное в панель приборов, 4 динамика, антенный кабель и внешняя высокочувствительная антенна. На двигателе автомобиля установлен помехоподавляющий конденсатор.

Радиоприёмник работает в AM/FM диапазонах, проигрыватель считывает данные с CD-диска, с USB-носителя и с мобильного телефона через Bluetooth-канал. Гнездо для USB расположено в перчаточном ящике (согласно требованиям ЕЭК ООН по пассивной безопасности). Интегрированный в радиоприёмник контроллер Bluetooth и микрофон позволяют водителю принимать/отклонять приходящие на мобильный телефон вызовы с помощью кнопок на панели радиоприёмника.

После 30-летнего перерыва, начиная с 8 апреля 2010 года штатное радиооборудование предусмотрено в качестве дополнительной опции в комплектациях «норма» и «люкс».

Грузовместимость

Грузовая вместимость (не грузоподъемность!) Приор варьируется в зависимости от типа кузова. Так, багажники имеют разные объемы:

360 литров – у хэтчбека и купе;
430 литров – у седана;
444 литра – у универсала.

Как мы видим, этот объем не сильно отличается от седановского, поэтому говорить о том, что Приора-универсал создана для решения широкого ряда хозяйственных задач (относительно других вариантов этого авто), можно с очень большой натяжкой.Конечно, грузовместимость существенно увеличивается, если сложить спинку заднего дивана, а еще лучше – снять полностью заднее сиденье.

Лада Приора хэтчбек: технические характеристики и особенности модели

Перед покупкой любого авто будущий владелец внимательно изучает основные характеристики. Подбор транспортного средства в первую очередь выполняется по его мощности, экономичности, безопасности.

Весьма важны данные по новым модификациям привычных моделей. Например, для Лады Приора хэтчбек технические характеристики укажут на полученные обновления, доработку автомобиля и преимущества перед аналогами в другом кузове.

Габариты и динамические данные Приоры хэтчбек

Солидный хэтчбек имеет небольшие, но достаточные габариты: длина — 4,21 м, ширина — 1,68 м, высота — 1,43 м. Внутреннее пространство за счет незначительных внешних размеров было уменьшено, но минимально повлияло на комфорт поездок пассажиров второго ряда.

Незначительно отразились технические характеристики Приора хэтчбек и на объеме багажника. В седане объем багажного отделения равен 430 л, а в хэтчбеке составляет 360 л.

Оснащается модель бензиновыми моторами на 1,6 л. Комбинируется силовая установка с коробками механика или автомат на 5 ступеней. Мощность двигателей составляет 87, 98 и 106 л.с., максимально возможная скорость равняется 176 (183) км/ч. Указанные для Лада Приора технические характеристики хэтчбек приводят к следующему расходу топлива в смешанном режиме: от 6,6 до 7,3 л. Максимальный показатель относится к модели с автоматической коробкой.

Особенности эксплуатации Приоры хэтчбек

Важно перед покупкой авто дополнительно изучить внутренние особенности модели. Например, Лада Приора хэтчбек технические характеристики, которой являются довольно неплохими, имеет качественный иммобилайзер, маршрутный компьютер.

Оснащается модель электроусилителем руля, электроподъемниками стекол, обогревом наружных зеркал. К не менее важным установкам автомобиля можно считать:

1. Точную регулировку рулевого колеса по высоте.

2. Наличие передней подушки безопасности, системы экстренного торможения.

3. Современная климатическая установка и аудиосистема.

4. Корректор фар и дневные ходовые огни.

5. Сигнализация и центральный замок.

6. Качественная обтяжка сидений автомобильной тканью.

Приведенные технические характеристики Лада Приора хэтчбек и дополнения относятся к комплектации «норма». В базовой сборке многие из указанных особенностей комфорта и безопасности отсутствуют.

Стоимость обеих модификаций практически одинакова, поэтому при незначительной доплате можно получить качественный и надежный автомобиль. Последующая доработка базового авто может занять чересчур много времени, хотя по конечной цене и не будет отличаться.

Особо важными для отечественного авто являются небольшой расход и дешевое обслуживание. У современной модели ВАЗ Приора хэтчбек технические характеристики обеспечивают минимальные затраты на проведение диагностики и ремонта транспорта: поддерживать в полностью рабочем состоянии автомобиль не составит труда.

При необходимости можно провести доработку интерьера и экстерьера в зависимости от целей эксплуатации. В обычном виде может применяться и для проведения семейных поездок, и для ежедневных поездок на работу, и для безопасных путешествий.

priorapro.ru

Характеристики(ТТХ): коробки передач Приоры

Приора комплектуется двумя коробками передач:

механическая;
роботизированная.

Пятиступенчатая МКПП всегда стабильна. Задача владельца – следить за ней и давать ей должный уход, не уповая на то, что машина «починится сама». Передаточные числа таковы, что заставляют машину с шестнадатиклапанными двигателями достигать «сотни» всего за 11 секунд.

Роботизированная АКПП также идет с пятью ступенями. Она является небольшой доработкой старой надежной японской коробки Jatco. По заявлению автоВАЗа, в разгоне не уступает машинам с МКПП. Могут возникнуть ошибки вроде пинков при разгоне. Убираются при помощи перепрограммирования ЭБУ. Сцепление сухое однодисковое, внутри – диафрагменная нажимная пружина. Привод выключения сцепления тросовый с авторегулировкой.

Варианты исполнения «Приоры» универсал

Для «Лады Приоры» универсал возможны три варианта комплектации:

«Стандарт» — самая дешёвая (не выпускается с 2014 года).
«Норма», в которой предусмотрены подушка безопасности для водителя, система тормозов с вакуумным усилителем, дисковые передние тормоза, усилитель рулевого управления, инерционные ремни безопасности, противоугонная сигнализация, ходовые огни для светлого времени суток, тканевый салон, электропривод обогреваемых наружных зеркал.
«Лада Приора» универсал «Люкс» отличается тем, что в ней есть подушки безопасности для пассажирских сидений первого ряда, датчик дождя, электростеклоподъёмники в задних дверях, литые диски. Отделочный материал салона — алкантара (искусственная замша). Положение передних сидений можно регулировать. В некоторых случаях «Лада Приора» универсал «Люкс» оснащена парктрониками и навигатором.

В 2013 году прошёл рестайлинг автомобиля. Внешне универсал 2013 года и универсал 2014 года мало отличаются. На новом варианте появились обновлённая решётка радиатора, подворотники на боковых зеркалах, изменились передний и задний бамперы, а в фонарях были установлены светодиоды.

Салон «Приоры» универсал 2013 года претерпел серьёзные изменения. Он был модернизирован при участии итальянской дизайн-студии Carcerano. Автомобиль теперь оснащается трехспицевым рулём, в центральной консоли устанавливается цветной монитор для управления стереосистемой и отражения информации навигатора. В старших комплектациях сиденья переднего ряда оснащаются дополнительными подушками безопасности и регулируемым подогревом.

Технические данные модификации

Модификация – это хороший автомобиль бюджетного класса. Он относится к В классу и имеет высокую степень экологичности – Евро4.

Сколько весит кузов Хетчбек? В заводской комплектации, без нагрузки, ее вес составляет всего 1088 килограмм.

В сравнении с другими версиями «Приоры», здесь не была усилена подвеска. Передняя пружина осталась независимой, а задняя частично независимой. Передний тормоз вентилируемый и имеет дисковый тип запора, задние – барабанный. Использование в модификации роботизированной АКПП сделало автомобиль «дружелюбнее» и проще в управлении, даже неопытным водителям.

Во многом была изменена стекла фар, которая лучше распространяют свет. Также незначительно был изменен кузов, салон, руль и приборы мульти-медия.

Кузов

Во всех версиях «Приоры» кузов выполнен посредственно. У водителей и экспертов возникло 2 претензии:

Подверженность ржавчине. Кузов выполнен из обычной стали, без легирующих добавок. По этой причине уже после первой зимы она начинает активно ржаветь и остановить этот процесс не получится.

Плохое лакокрасочное покрытие. Некоторые замечали, что оно начинает отваливаться большими «чипсами». Придется постоянно посещать малярный цех, чтобы закрашивать их, иначе процесс коррозии будет не остановить.

Модификации лада приора до 2020 года

Автомобили ВАЗ 2170 Lada Priora I поколения имеют такие варианты кузова: 4-дверный седан, 5-дверные хэтчбек и универсал, и 3-дверный купе. В зависимости от года выпуска и комплектации, мощность двигателя может быть разной, что выглядит следующим образом.

Модификации

• ВАЗ-2170 — Седан, серийное производство с марта 2007 года;

• ВАЗ-2170 СПГ — Седан, битопливная модификация на сжатом природном газе (СПГ) и бензине. Ожидаемое серийное производство с 2009 года;

• ВАЗ-2172 — Хэтчбек, серийное производство с февраля 2008 года.

• ВАЗ-2171 — Универсал, серийное производство с мая 2009 года.

• ВАЗ-21708 Priora Premier — удлиненная на 175 мм версия седана. Мелкосерийное производство ведется партнером АвтоВАЗа — тольяттинской с осени 2008 года. Оснащается 1,8-литровым двигателем ВАЗ-21128 мощностью 100 л.с. В 2008 году собрано 26 стрейчей, в 2009 планируется собрать 200 «премьеров» [3].

• ВАЗ-2172 Купе — мелкосерийное производство трёхдверной модели на базе хэтчбека планирует организовать .

Модификации
Седан (ВАЗ-2170)	Хэтчбек (ВАЗ-2172)	Универсал (ВАЗ-2171)	«Премьер» седан-стрейч (ВАЗ-21708)
Длина, мм	4350	4210	4330	4525
Ширина, мм	1680
Высота, мм	1420	1480	1420
Колесная база, мм	2492	2667
Колея передняя, мм	1410
Колея задняя, мм	1380

Битопливная Priora CNG на сжатом природном газе

Седан-стрейч LADA 708 Priora Premier производства

Ттх лада приора седан. «Лада Приора»: технические характеристики

Ладовская красавица

LADA Priora — российский автомобиль, выпускаемый компанией «АвтоВАЗ» с 2007 года. Модель построена на платформе ВАЗ-2110, от которой отличается усовершенствованным дизайном, модернизированным салоном и многими другими деталями. К примеру, кузов машины выполнен из более жестких материалов, это улучшило управляемость и безопасность. Значительно увеличен список дополнительного оснащения, в который вошли центральный замок на дистанционном управлении, подушка безопасности переднего пассажира, датчики дождя и света, тормозная система ABS, помощь при экстренном торможении BAS и прочее. Lada Priora продается в нескольких комплектациях, поэтому, в зависимости от уровня оснащения, отличается базовая комплектация.

В 2011 году компания «АвтоВАЗ» провела небольшой рестайлинг Лады Приора. На автомобиле заменили бамперы, рулевое колесо и зеркала заднего вида, а также добавили новые функции.

В сентябре 2013 года произошел следующий рестайлинг Лады Приора. Благодаря модернизации повысилась комфортность, безопасность, улучшился внешний вид. Машина получила новую головную оптику с дневными ходовыми огнями, улучшенную шумоизоляцию, более комфортные передние и задние кресла, а также новую систему курсовой устойчивости. На кузове слегка изменился контур бампера, получила сетчатую структуру. В остальном рестайлинговая Приора сохранила свой привычный вид.

При разработке автомобиля дизайнерам удалось устранить самые грубые ошибки, допущенные при создании «десятки». Значительно «омолодил» облик автомобиля установленный на крышке багажника спойлер. На Lada Priora теперь установлена более современная светотехника. Инженеры существенно усилили антикоррозийную защиту: в строении кузова используют оцинковку, для любого типа кузова предлагается 6-летняя гарантия от сквозной коррозии.

Описание LADA Priora

Интерьер автомобиля разработан с участием дизайнерской итальянской студии Carcerano. Для обивки салона автодизайнеры использовали более качественные материалы, торпедо выполнили из устойчивого к царапинам мягкого пластика «soft-look», на панель приборов установили маршрутный компьютер, а подлокотник оборудовали двумя «карманами» для мелких предметов. Также были установлены мультиплексная система управления электроприводами на зеркалах и дверях, шумоизоляция, уплотнители заднего и ветрового стекол, подушка безопасности водителя в стандартной комплектации, а в люксовой — и для переднего пассажира. Все эти улучшения позволили подтянуть Ладу Приора к современному дизайну интерьера и повысить уровень комфорта, оснащенности и безопасности.

В некоторые комплектации можно дополнительно установить подогрев передних кресел, кондиционер с климат-контролем, подогрев заднего и лобового стекол, датчики света и дождя, электростеклоподъемники на всех дверях, парктроник, зеркала с электроприводом и подогревом.

Внутренне пространство автомобиля сохранилось неизменным от предшествующей модели.

Характеристика Приоры

В задней подвеске автомобиля установили новые амортизаторы, более эффективную тормозную систему с появившимися системами ABS и помощи при экстренном торможении, безредукторный электроусилитель руля (выпускают еще варианты с гидроусилителем). Применили передние и задние стабилизаторы поперечной устойчивости. Передние тормоза на модель установили вентилируемые дисковые, а задние тормоза инженеры «АвтоВАЗ» сохранили барабанными.

К дополнительному оснащению можно отнести сигнализацию с дистанционным управлением, иммобилизатор, аудиоподготовку, в отдельных комплектациях штатная акустическая система. Также можно отметить многие доработки и модернизации. К примеру, вакуумный усилитель тормозов увеличенного диаметра, механизм привода трансмиссии с подшипниками закрытого типа и усиленное сцепление.

Салон новой Лады

Хочется затронуть такие технические , как механическая коробка передач и двигатель.

Для «LADA Priora» предусмотрены две прежние бензиновые силовые установки и новый флагман 2014 модельного года. Первый — 90-сильный двигатель ВАЗ-21116, объемом 1,6 л., максимальным крутящим моментом 140 Нм. занимает 12,5 с. В смешанном режиме двигатель потребляет около 7,3 л. топлива. При стендовых испытаниях выяснилось, что агрегат фактически дает 97-103 л. с.

Второй агрегат — модернизированный ВАЗ-21126 рабочим объемом 1,6 л. и мощностью 98 л. с. При 4000 об/мин выдает максимальный момент 145 Нм. Разгон до «сотни» сокращен до 11,5 с.

Третий двигатель, как и два прежних, имеет объем 1,6 л., но при этом оборудован системой впрыска топлива и наддувом, что увеличило его мощность до 106 л. с. Пиковый момент флагманского двигателя достигает 148 Нм при 4000 об/минуту. Разгон от 0 до 100 км/ч занимает 11 с., а предельная скорость составляет 185 км/ч. В смешанном режиме агрегат потребляет 6,9 л. на 100 км.

Все двигатели LADA Priora соединены с 5-ступенчатой механической трансмиссией.

Механическая коробка передач, которая теперь имеется в Ладе Приора, была усовершенствована и протестирована специалистами и инженерами. Теперь рычаг будет переключать скорости более плавно и мягко. Александр Берехин (руководитель маркетингововй службы АвтоВАЗа) сообщил, что скоро Lada Priora будет оборудована автоматической коробкой передач.

Технические характеристики Приоры

Технические характеристики Приоры лучше, по сравнению с другими моделями

Следующая модель Приоры может выглядеть так

С 2008 года Лада Приора производится , включающей в себя подушку безопасности для переднего пассажира, ABS, преднатяжитель передних ремней безопасности и систему безопасной парковки машины. Кузов автомобиля усилен для повышения пассивной безопасности. Была увеличена жесткость кузова на кручение, особенно во второй фазе кузова.

К безусловным плюсам Лады Приора можно отнести доступность, дизайн, представленный выбор двигателей и устойчивость на российских дорогах.

В минусы пойдет сильный шум двигателя. В 2009 и 2012 годах автомобиль Лада Приора стал бестселлером на российском рынке.

Что касается мнения людей, то отзывы о Ладе Приора ходят абсолютно разные. Многим нравятся ее характеристики. Кто-то считает, что покупка такого авто пустая трата денег, а кто-то все-таки думает, что Lada Priora будет намного лучше других автомобилей, выпускаемых на АвтоВАЗе.

Двигатель Приора 16 клапанов: технические характеристики

Тем, кто интересуется вопросом покупки автомобиля «Лада Приора» универсал, технические характеристики кузова, двигателя и подвески одинаково важны. «Лада Приора» — прямой наследник и продолжатель флагманского семейства моделей ВАЗ 2110 Волжского автозавода. В конструкцию машины было внесено несколько сотен изменений, поэтому модели ВАЗ-2170, ВАЗ-2171 и ВАЗ-2172 (седан, универсал и хэтчбек соответственно) принято считать отдельным семейством. Первые седаны поступили в продажу в 2007 году, а универсалы — в 2009. Lada Priora универсал — это самый практичный и вместительный автомобиль в семействе. В конце 2015 года АвтоВАЗ прекратил выпуск и приём заказов на эту модель.

Варианты исполнения «Приоры» универсал

Для «Лады Приоры» универсал возможны три варианта комплектации:

«Стандарт» — самая дешёвая (не выпускается с 2014 года).
«Норма», в которой предусмотрены подушка безопасности для водителя, система тормозов с вакуумным усилителем, дисковые передние тормоза, усилитель рулевого управления, инерционные ремни безопасности, противоугонная сигнализация, ходовые огни для светлого времени суток, тканевый салон, электропривод обогреваемых наружных зеркал.
«Лада Приора» универсал «Люкс» отличается тем, что в ней есть подушки безопасности для пассажирских сидений первого ряда, датчик дождя, электростеклоподъёмники в задних дверях, литые диски. Отделочный материал салона — алкантара (искусственная замша). Положение передних сидений можно регулировать. В некоторых случаях «Лада Приора» универсал «Люкс» оснащена парктрониками и навигатором.

Кузов и компоновка автомобиля

Тип кузова ВАЗ 2171 — пятиместный пятидверный универсал. Пятая дверь цельная, открывается вверх. Габаритные характеристики «Лада-Приора» универсал (длина кузова, ширина и высота) составляют 4210, 1680 и 1420 мм соответственно. Высота указана с учётом рейлингов, которые не снимаются. Для автомобиля «Лада-Приора» универсал предлагаются 10 вариантов цвета кузова: от чёрного и тёмно-красного до белого и серебристого. «Лада-Приора» универсал цвета «снежная королева» больше всего подходит для южных районов, поскольку меньше нагревается от солнца. Летом в автомобили такого цвета будет не так жарко.

База автомобиля (расстояние между передней и задней осями) составляет 2492 мм. Передняя колея — 1410 мм, задняя несколько больше, ее размер равен 1380 мм. Клиренс (или дорожный просвет) составляет 170 мм. Багажник универсала Priora имеет объем 444 кубических дм, а при сложенных сидениях заднего ряда объем возрастёт до 777 кубических дм, но в ровный пол сидения не складываются. «Лада Приора 2171» имеет переднеприводную компоновочную схему с передним поперечным расположением двигателя. Колёсная формула — 4×2 (автомобиль имеет 4 колеса, из которых 2 являются ведущими).

В линейке моделей АвтоВАЗа «Лада Приора» универсал ближе всего к универсалу «Калина». Что лучше: «Калина» универсал или «Приора» универсал, точно определить нельзя. «Калина» на 30 см короче, и багажник у неё на 30 л меньше. Но «Приору» уже не выпускают, поэтому купить абсолютно новый автомобиль невозможно, как и провести тест-драйв «Лада-Приора» универсал в автосалоне.

Силовой агрегат автомобиля

Возможны три варианта двигателя:

8-клапанный движок ВАЗ-2116, имеющий мощность 90 лошадиных сил;
16-клапанный мотор ВАЗ-21126 мощностью 98 лошадиных сил. Модификация универсала с двигателем 21126 (заводское обозначение ВАЗ 217130) — самая доступная на вторичном рынке;
16-клапанный двигатель ВАЗ-21127, выдающий мощность в 106 лошадиных сил, выигрывает по параметрам экономичности и надёжности.

Базовым двигателем модели «Лада Приора 2171» является бензиновый, четырёхтактный, четырёхцилиндровый (цилиндры расположены в ряд) 16-клапанный двигатель ВАЗ-21127 с распределённым впрыском. Этот двигатель появился после доработки мотора ВАЗ-21126 в части улучшения системы впуска. На ВАЗ 21127 вместо одного датчика массового расхода воздуха установлены два: абсолютного давления и температуры воздуха. Это позволило избавиться от известной проблемы предыдущей модели — колебаний частоты вращения коленвала на малых оборотах.

Объем этого мотора — 1596 кубических см, диаметр каждого из четырёх цилиндров — 82 мм, ход поршня — 75,6 мм, степень сжатия — 11. Октановое число используемого бензина — 95. Этот мотор развивает мощность до 106 лошадиных сил при скорости вращения коленчатого вала 5800 об./мин, а его максимальный крутящий момент составляет 148 Нм при 4200 об./мин. Очевидно, что характеристики ВАЗ «Приора» с двигателем 21127 на 8 лошадиных сил и на 3 Нм выше, чем у автомобиля той же марки с движком 21126.

Предельная скорость «Приоры» универсал с двигателем 21127 составляет 183 км/час, разгон до сотни возможен за 11,5 с при полной массе 1578 кг. Расход топлива в смешанном цикле — 6,8 л на 100 км, а на трассе расход топлива составляет 5,4 л на 100 км. Топливный бак вмещает 43 л горючего. Производитель заявляет ресурс двигателя в 200 тыс. км.

«Лада Приора-2170» — автомобиль, впервые выпущенный компанией «АвтоВАЗ» в 2007 году в кузове седан. Позднее, в 2008-м, в массовое производство пошел хетчбэк, а в 2009-м — универсал. Стоит отметить, что в мелкосерийном производстве присутствовала также модель купе. Автомобили семейства «Приора» зарекомендовали себя как очень надежные и практичные, причем ценник на них был относительно невысок. По состоянию на 2016 год из всего модельного ряда в производстве остался только вариант в кузове седан.

История модели

Сама по себе «Лада-2170» — это практически полный рестайлинг модели-предшественницы, всем известной «десятки» ВАЗ-2110. Благодаря долгой и кропотливой работе дизайнеров, автомобиль получился вполне привлекательным и достаточно современным. От «десятки» остался лишь похожий вид сбоку, в остальном же было использовано более двух тысяч уникальных и совершенно новых деталей экстерьера, интерьера и технической части, а конструкция автомобиля была дополнена почти тысячей изменений. Собственно, разработчики добились желаемого — для незнающих в те годы автомобиль выглядел под стать иномаркам.

Внешний вид

«Приора» получила совершенно новый дизайн. С нуля были разработаны капот, крышка багажника, крылья (передние и задние), молдинги, решетка радиатора, наружные ручки дверей, а также оптика. Передний и 2170-й модели также подверглись изменениям.

В отличие от десятого семейства, «Приора» получила более плавный переход от крыши к остальному кузову, особенно в области задней дверной стойки. Кстати, «десятку» из-за ее несуразного внешнего вида и «горбатого» кузова в шутку называли «беременной антилопой». Соответственно, «Лада Приора-2170» пришлась публике по нраву.

Салон

Если профиль автомобиля чем-то напоминает ВАЗ-2110, но того же нельзя сказать о салоне. Здесь абсолютно каждой мелочи коснулись изменения. Итальянская студия Carcerano, за помощью к которой обратились отечественные дизайнеры, разработала уникальный план. Благодаря ему новая «Лада Приора» еще более «посвежела» в глазах автолюбителей. Главная панель создана из мягкого пластика, центральная консоль имеет накладку серого цвета. На ней — часы достаточно приятной овальной формы. На панели приборов появилось окошко бортового компьютера, а подсветка ее была в корне переработана.

Кроме того, обивка салона стала приятнее на ощупь и качественнее на вид, добавилась система управления стеклоподъемниками на подлокотниках дверей. Активаторы багажника и капота стали электронными, что не могло не обратить на себя внимания. Одной из самых приятных особенностей «Лада-2170» оказалось наличие водителя в базовой комплектации, а также подушки безопасности переднего пассажира в комплектации люкс. Значительно понизился уровень шума, была улучшена тепло- и виброизоляция. Единственное, что осталось без изменений, — это пространство в салоне. Салазки передних сидений очень короткие, что не позволит полностью вытянуть ноги достаточно рослому человеку. Нет регулировки сидений по высоте, что также не очень удобно для водителя.

Силовая установка

«Лада-2170», двигатель которой существенно доработали и обновили, имеет достаточно неплохую динамику. Восьмиклапанный ВАЗ-21116 экономичен и выдает относительно небольшую мощность в 90 л. с. Несмотря на это, агрегат получился практичный и очень надежный.

Более совершенный ВАЗ-21126, с таким же объемом, но уже шестнадцатиклапанный, получил большую мощность и потенциал. Благодаря использованию иностранных компонентов, ресурс которых составляет до 200 тысяч километров, повысилась надежность и выносливость агрегата. Кроме того, при правильной настройке бортового компьютера с ВАЗ-21126 можно «снять» до 110 сил. Существует и вариант двигателя объемом 1.8 л и мощностью 120 л. с., но он устанавливается в «Приоры» только тюнинг-ателье «Супер-авто».

Ходовая часть

При переработке системы подвески автомобиля модернизации подверглись передние стойки с бочкообразными пружинами. Но это практически единственное изменение по отношению к десятому семейству. То есть вместо современных и более практичных L-образных рычагов, в передней подвеске автомобиля «Лада-2170» использованы прямые кованые рычаги и упирающиеся в них диагональные

В остальном «Приора» получила обновленный электроусилитель рулевой колонки без редуктора, который в отдельных модификациях заменялся стандартным ГУРом, новую и более высокоэффективную тормозную систему, дополненную системами BAS и ABS. Все же отдельно следует остановиться на тормозах. Что примечательно, в 2170-й оставили барабанную систему задних тормозов. Как говорят производители, эффективности такой системы вполне хватает при надлежащем соблюдении требований ПДД и скоростного режима. Новая «Лада Приора», прошедшая рестайлинг в 2013 году, никаких изменений по ходовой части не получила.

Системы безопасности

Что примечательно, «Приора» получила обновленный и более широкий спектр средств пассивной безопасности водителя и пассажиров. Сюда можно отнести преднатяжители ремней, ABS, подушку безопасности водителя (а в комплектации люкс — и переднего пассажира). Кроме того, была добавлена система безопасной парковки авто.

«Лада-2170» не осталась без внимания специалистов «Авторевю» — были произведены соответствующие тесты безопасности при лобовом и боковом ударах. Как итог — первая модификация «Приоры» еле дотянула до двух звезд из пяти возможных (в комплектации люкс получилось добиться трех звезд). После этого инженеры «АвтоВАЗа» начали обширную переработку кузова на жесткость и устойчивость. Обновленный автомобиль в 2008 году в присутствии приглашенных журналистов протестировали специалисты «АвтоВАЗа», в результате чего «Приора» с натяжкой сумела достичь четырех звезд по методике ARCAP.

Ремонт «Приоры»

Благодаря тому, что автомобиль производится на территории РФ, а цена его относительно невелика, запасные части и ремкомплекты можно приобрести по всей стране, причем по вполне доступным ценам. Использующиеся в достаточно просты в обращении и легко поддаются ремонту. Соответственно, знающий человек вполне способен самостоятельно произвести ремонт моторного блока. В системе подвески и в кузовных элементах также нет ничего сложного — поломку с легкостью можно устранить вручную, используя оригинальные запчасти с минимальными затратами денежных средств. Ремонт «Приоры» вряд ли обойдется в копеечку, но в случае незнания устройства автомобиля лучше не лезть самостоятельно и отправиться на ближайшую СТО, где квалифицированные специалисты смогут оказать грамотную помощь.

В середине 2016 года «АвтоВАЗ» объявил о намерении закрыть проект «Лада-2170» и прекратить выпуск автомобиля в связи с тем, что после выхода модели на рынок было создано несколько более новых и современных вариантов легковых автомобилей («Гранта», «Калина-2», «Веста»). Под закат существования модели производитель представил рынку две вариации автомобиля — Black Edition и White Edition, которые будут выпущены ограниченными сериями и только в комплектации люкс. Хочется добавить, что за все годы существования «Приора» показала себя как достаточно практичный и относительно недорогой в обслуживании народный автомобиль, который вполне способен заменить старенькую иномарку. Конечно, с современными автомобилями ей тягаться уже сложно, и именно поэтому «Лада-2170» в ближайшем будущем покинет рынок.

Общий рейтинг модели

Доброго дня! Совсем недавно совершил покупку автомобиля лада гранта в автосалоне на каширском шоссе. Это уже второй новый автомобиль который я приобрел в…

Евгений | 26 июн

Приобрела новый автомобиль Лада Гранта, воспользовавшись услугой трейд ин. Впечатления от автосалона и его персонала только самые положительные. Особо хоч…

Светлана | 22 май

Приобрел авто Лада-Гранта в салоне на Каширке 41. Порадовала слаженная работа всех сотрудников салона. Автомобиль оформил быстро. Особенно хочу отметить к…

Павел | 5 май

Дополнение к отзыву(Купил лада гранта 26.01.2019г.)компания Автогермес,руководители отдела продаж,позвонили лично,извенились,за не аккуратные действия сво…

Нестеров Денис | 3 фев

Купил ЛАДА ГРАНТА в автосалоне на Варшавке,56.Остался очень доволен.Цена при звонке по телефону и при приезде оказалась одинаковой.Остался очень доволен с…

Евгений | 9 янв

Всей команде автосалона Большое Спасибо, особенно АЛЬБЕРТУ Амирханяну и ПЕТРУ Вунберову за высокий профессионализм и приятное обслуживание покупателей. 4 …

Алексей | 6 дек

В автосалоне по адресу ул. Сормовская, 21а приобрела новый автомобиль модели LADA GRANTA. Меня обслуживал менеджер Андрей Козлов. О посещении данного авто…

Юлия | 26 ноя Приобрела новый автомобиль Лада Гранта, воспользовавшись услугой трейд ин. Впечатления от автосалона и его персонала только самые положительные. Особо хочу отметить менеджера Ермакова Семена. Очень вежливый, добросовестный и доброжелательный сотрудник. Общение с ним доставило мне удовольствие Результат общения меня полностью устроил. Закрыть Приобрел авто Лада-Гранта в салоне на Каширке 41. Порадовала слаженная работа всех сотрудников салона. Автомобиль оформил быстро. Особенно хочу отметить качество работы продавца-консультанта Рамала. Ответил на все вопросы, подобрал оптимальный вариант комплектации, проконтролировал установку доп.оборудования и выдал авто в срок. Желаю успехов и процветания автосалону. Закрыть Дополнение к отзыву(Купил лада гранта 26.01.2019г.)компания Автогермес,руководители отдела продаж,позвонили лично,извенились,за не аккуратные действия своих сотрудников,и предложили скидку на ТО.Спасибо,за обратную связь,и внимательное отношение к своим клиентам! Закрыть Купил ЛАДА ГРАНТА в автосалоне на Варшавке,56.Остался очень доволен.Цена при звонке по телефону и при приезде оказалась одинаковой.Остался очень доволен скидками и подарками,а так же оперативностью работников салона.06.01.2019 приехал в салон и оставил задаток за авто,а 09.01.2019 забрал авто,хотя готово оно было раньше.Моим персональным менеджером был Александр Литвин.Хочу выразить ему большую благодарность за сотрудничество и пожелать ему дальнейших успехов в работе и адекватных клиентов.Все четко,ясно и по существу,без рассусоливания и самовосхваления.Ребята — МОЛОДЦЫ!Так держать! Закрыть

Описание

Технические характеристики ВАЗ 2170 (приора седан)

Двигатель	1.6 л, 8-кл	1.6 л, 16-кл
Длина, мм	4350	4350
Ширина, мм	1680	1680
Высота, мм	1420	1420
База, мм	2492	2492
Колея передних колес, мм	1410	1410
Колея задних колес, мм	1380	1380
Объем багажного отделения, дм 3	430	430
Масса в снаряженном состоянии, кг	1088	1088
Полная масса автомобиля, кг	1578	1578
Допустимая полная масса буксируемого прицепа с тормозами, кг	800	800
Допустимая полная масса буквируемого прицепа без тормозов, кг	500	500
Колесная формула/ведущие колеса	4х2/передние	4х2/передние
Компоновочная схема автомобиля	переднеприводный	переднеприводный
Тип кузова/количество дверей	седан/4	седан/4
Тип двигателя	бензиновый, четырехтактный
Система питания	Распределенный впрыск с электронным управлением
Количество и расположение цилиндров	4, рядное	4, рядное
Рабочий объём двигателя, см 3	1596	1596
Максимальная мощность, кВт/об.мин	59.5 / 5200	72 / 5600
Максимальный крутящий момент, Нм при об/мин	120 / 2700	145 / 4000
Топливо	неэтилированный бензин АИ-95 (min)
Расход топлива по ездовому циклу, л/100 км	7,2	7,2
Максимальная скорость, км/ч	172	183
Коробка передач	С ручным управлением	С ручным управлением
Число передач	5 вперед, 1 назад	5 вперед, 1 назад
Передаточное число главной пары	3,7	3,7
Рулевое управление	типа «шестерня-рейка», рулевой привод с электроусилителем
Шины	185/65 R14 86(H)
Емкость топливного бака	43	43

Фотогалерея Lada Priora

Лада Приора Хэтчбек технические характеристики 2020-2021 г на Lada Priora Хэтчбек, официальный дилер, Москва

1.6 / 106 л.c.
5MT / FWD

1.6 / 98 л.c.
5MT / FWD

1.6 / 106 л.c.
5AMT / FWD

Кузов

Длина

Высота

Ширина

Колея задняя

Полная масса

Колёсная база

Колея передняя

Количество мест

Дорожный просвет

Грузоподъёмность

Снаряженная масса

Объем багажника минимальный

Объем багажника максимальный

Разрешённая масса автопоезда

Двигатель

Тип впуска

Распределенный впрыск

Тип двигателя

Бензиновый

Объем двигателя

Мощность двигателя

Количество цилиндров

Расположение цилиндров

Рядный

Максимальный крутящий момент

Обороты максимальной мощности

до 5 800

до 5 600

до 5 800

Количество клапанов на цилиндр

Обороты максимального крутящего момента

Ход поршня

Диаметр цилиндра

Подвеска и тормоза

Задние тормоза

Барабанные

Задняя подвеска

Полузависимая, Скручивающаяся балка, Гидравлический элемент, Рычажная, Амортизаторы, Пружинная

Полузависимая, Гидравлический элемент, Рычажная, Амортизаторы, Пружинная

Передние тормоза

Дисковые вентилируемые

Передняя подвеска

Независимая, Стойки МакФерсон, Пружинная, Стабилизатор поперечной устойчивости

Трансмиссия и управление

Привод

Передний

Тип КПП

Механика

Робот

Количество передач

Эксплуатационные показатели

Запас хода

от 480 до 770

от 470 до 780

от 510 до 780

Марка топлива

Разгон до 100 км/ч

Объём топливного бака

Максимальная скорость

Экологический стандарт

Расход топлива в городе на 100 км

Расход топлива на шоссе на 100 км

Расход топлива в смешанном цикле на 100 км

Замена ремня ГРМ Приора

Замена ремня ГРМ на Лада Приора.

Замена ремня ГРМ на Лада Приора можно сказать стандартный, как на всех переднеприводных ВАЗах, если не учесть тот момент что на Лада Приора два распредвала. По этому некоторые различие все таки есть. Ремень газораспределительного механизма синхронизирует взаимное вращение коленчатого вала и распредвалов. Без обеспечения этого процесса невозможна работа двигателя в принципе. Поэтому к процедуре и срокам замены ремня следует подходить ответственно.

Плановая и внеплановая замена ремня ГРМ

В процессе эксплуатации ремень ГРМ растягивается и теряет прочность. При достижении критического износа он может порваться или сместиться относительно правильного положения зубцов шестерен распредвалов. Из-за особенностей 16-клапанника Приоры, это чревато встречей клапанов с цилиндрами и последующим дорогостоящим ремонтом.

Согласно инструкции по сервисному обслуживанию замена ремня производится при пробеге 45000 км. Однако при проведении плановых ТО необходимо осматривать ремень ГРМ для диагностики преждевременного износа. Причины, по которым производится внеплановая замена:

трещины, расслоение резины или появление волн на внешней поверхности ремня;
повреждение зубцов, складки и трещины на внутренней поверхности;
повреждения торцевой поверхности – разлохмачивание, расслоение;
следы технических жидкостей на любой поверхности ремня;
ослабление или чрезмерное натяжение ремня (длительная работа излишне натянутого ремня приводит к микро разрывам структуры).

Процедура замены ремня ГРМ на 16-ти клапанном моторе.

Для правильного выполнения работ применяется следующий инструмент:

торцевики на 10, 15, 17;
ключи накидные и рожковые на 10, 17;
плоская отвертка;
спецключ для натяжения ролика ГРМ;
плоскогубцы для демонтажа стопорных колец (вместо спецключа).

Снятие старого ремня.

Снимаем пластиковый защитный щиток. Открываем смотровое отверстие картера сцепления и выставляем метку маховика. Все метки, включая шестерни распредвалов, устанавливаются в верхнее положение. Для этого крутим коленчатый вал головкой на 17. Есть и другой способ провернуть коленвал. Приподнять домкратом одно их ведущих колес и включить первую передачу. Проворачиваем колесо до правильной установки меток.

Затем помощник фиксирует маховик, заблокировав плоской отверткой его зубья. Откручиваем болт шкива генератора, снимаем его вместе с приводным ремнем. Головкой на 15 отдаем болт крепления натяжного ролика и ослабляем натяжение ремня ГРМ. Снимаем ремень с зубчатых шкивов. Во время всей операции следим за тем, чтобы не сбились метки.

Замена натяжного и приводного роликов

Согласно сервисной инструкции, одновременно с ремнем ГРМ меняются ролики. При установке на резьбу наносится фиксирующий состав. Опорный ролик закручивается до фиксации резьбы, натяжной лишь наживляется.

Установка нового ремня.

Проверяем правильность установки всех меток. Затем надеваем ремень в строгой последовательности. Сначала накидываем его на коленчатый вал снизу вверх. Удерживая натяжение обеими руками, заводим ремень на шкив водяной помпы. После чего одновременно укладываем на ролики натяжения. Растянув ремень вверх и в стороны, аккуратно надеваем на шестерни распределительных валов.

Во время установки ремня напарник контролирует положение меток. В случае смещения хотя бы одной – ремень снимается, и процедура установки повторяется.

Натяжение ремня ГРМ

Специальным ключом или щипцами для снятия стопорных колец проворачиваем натяжной ролик, усиливая натяжение ремня. Для этого в ролике предусмотрены специальные пазы. Натягиваем ремень до совпадения меток на ролике (выточка на обойме и выступ на втулке).

Окончательно затягиваем болт натяжного ролика. После чего, для проверки правильности установки меток, необходимо вручную минимум два раза провернуть коленчатый вал. Процедуру установки следует повторять до полного совмещения меток. Если метки не совпадут хотя бы на один зуб шестерни – деформация клапанов обеспечена. Поэтому при проверке следует быть особенно внимательным. Также необходимо еще раз убедиться в совмещении меток на натяжном ролике.

После совмещения всех меток проверяем натяжение ремня ГРМ. Динамометром прикладываем усилие 100 Н, замеряем прогиб микрометром. Величина прогиба должна быть в пределах 5,2-5,6 мм. Осматриваем ремень и шестерни на предмет отсутствия грязи и крепежных элементов. Очищаем щеткой все поверхности в районе ремня перед тем, как закроем крышку. Не забываем установить заглушку в смотровое окно картера сцепления.

Аккуратно устанавливаем шкив приводного ремня генератора. Натягиваем его ремень, стараясь не зацепить привод ГРМ. Закручиваем крышку, заводим двигатель. Все работы по замене ремня ГРМ можно произвести самостоятельно. Однако если вы сомневаетесь в своей квалификации – обращайтесь в сервис.

Характеристики Лада Приора. Комплектации, вес и модификации

Сводные данные по Ладе Приора (до рестайлинга 2013 года)

ВАЗ 2170 (именно такую индексацию получила Приора) имеет улучшенный по сравнению с «десяткой» салон, 16-клапанный двигатель, объемом 1596 куб. см., и 5-ступенчатую механическую коробку передач во всех комплектациях (в первых комплектациях седана и хэтчбека с двигателем на 80 л.с. устанавливался 8-клапанный мотор). В смешанном режиме езды у Приоры на 100 км. уходит от 6,6 до 7,6 л. топлива за городом (в зависимости от комплектации), а в городе – 9,8 л. Новый двигатель позволяет разгоняться до 180 км/ч, а до «сотни» – за 12 секунд. Это свойство обращает на себя внимание любителей скоростных заездов, ведь поработав над двигателем и проведя тюннинг автомобиля, можно добиться хороших спортивных показателей.

Почему не бывает заводской полноприводной версии

Лада 2170 проектировалась как продолжательница семейства «десятых» — бюджетной городской надежной машины. Полный привод, конечно, даст свои плюсы, но он серьезно завысит расход топлива, что ни в коем случае не вяжется с понятием бюджетного авто. Да и обслуживание полного привода сложнее, чем обслуживание переднего. Колесная формула 4х4 используется далеко не во всех иномарках в кузовах седан, купе, универсал и хэтчбек, потому что он скорее подходит для авто премиум-класса и внедорожников.

Сколько весит Лада Приора

Вес автомобиля до рестайлинга 2013 года был следующим:

3-дверный хэтчбек-купе, 5-дверный хэтчбек и седан имеют снаряженную массу (в которую включается вес полного бака горючего и водителя) 1088 кг. При этом полная масса (т.е. максимально допустимый вес автомобиля, при котором возможна его эксплуатация после полной загрузки) равен 1578 кг;
Универсал, при той же снаряженной массе, способен взять чуть больше груза, и его полная масса достигает 1593 кг.

Таким образом, универсал – самый грузоподъемный из всех типов кузова Приоры.

На сколько хватает бензобака

С максимальным наполнением объема бензобака Лада Приора, питаясь АИ-95 (по паспорту!) проедет:

438 км по городу;
767 км по трассе;
597 км в смешанном цикле.

Однако, дальность езды на полном баке приводится нами по грубой прикидке, поскольку в зависимости от комплектации и модификации она может несколько изменяться, хотя во всех случаях объем бензобака один и тот же: 43 литра.

Узнайте: возможен ли привод 4х4, на автомобиле Приора

Какой была бы Приора, если бы у нее был бы привод 4х4 — была бы повышенной проходимости, вот динамики мотора Лады Приоры, хватило бы на два привода, это вопрос! Вернее осталась бы она такой динамичной как сейчас, или разгон бы стал еще хуже. Ходовка была бы дороже, появилась бы раздатка, возможно она была как на Ниве. А это не надежный узел на ВАЗ 2121. Конечно, в природе существует машина с приводом 4wd, но как бы проще сказать: там вся ходовка переделанная — подругому сделать полноприводную Приору нельзя — проектировалась она так.
Лада Приора – стандартный городской автомобиль с легким управлением, подвластным даже неопытному водителю в непогоду. Какой привод, экономичен и безопасен в городе — правильно передний. Привод Лады Приоры, как и все машины автоВаза после 2107, передний. Но даже такой автомобиль можно сделать еще более управляемым, вот только у этой операции будет обратная, отрицательная «сторона медали».

Лада Приора всегда выпускалась автоВАЗом переднеприводной, а о полноприводной Приоре мечтать автолюбителем не приходилось. Кто-то может скептически покачать головой, а кто-то скажет, что такая формула привода 4х4 автомобиля Приора – это самое то для российских дорог! Да речь не только о сельской местности: в городе на подъемах создается неплохой накат из наледи.

Приора – это передний привод: плюсы и минусы
Почему не бывает заводской полноприводной версии
Бывает ли полноприводная Приора

Грузовместимость

360 литров – у хэтчбека и купе;
430 литров – у седана;
444 литра – у универсала.

Как мы видим, этот объем не сильно отличается от седановского, поэтому говорить о том, что Приора-универсал создана для решения широкого ряда хозяйственных задач (относительно других вариантов этого авто), можно с очень большой натяжкой. Конечно, грузовместимость существенно увеличивается, если сложить спинку заднего дивана, а еще лучше – снять полностью заднее сиденье.

SID, брат Гибрида

Сперва для боковых краш-тестов использовались обычные манекены. Но в 1979 году американцы разработали SID — Side Impact Dummy, «манекен для боковых ударов», отличавшийся иной конструкцией «грудной клетки». Через 15 лет его сменил более совершенный SID II и его разновидность EuroSID, используемый в краш-тестах Euro NCAP. Прогресс заключался в установке датчика нагрузок на «кости таза», а у манекенов с приставкой Euro появились еще и датчики в области «живота».

Внешне SID отличается от «фронтальных» манекенов серии Hybrid культями вместо полноценных рук. Головы с измерителем ускорений по трем направлениям у всех манекенов одинаковы, а вот шея «бокового» манекена проще: там нет датчиков растягивающего усилия и изгибающего момента: измеряется только усилие сдвига «позвонков». Тяжесть удара в «грудь» определяется по деформации трех «ребер». Но SID измеряет боковую нагрузку на «ребра», а Hybrid — фронтальную.

Одежда и обувь манекенов EuroSID — «омологированная», предписанная стандартами

Повреждения живота определяются по показаниям трех датчиков усилия внутри «брюшной полости» (у Гибридов они отсутствуют). Еще одно отличие: SID имеет датчик усилия сжатия в «лобковом симфизе». Проще говоря, датчик зажат у манекена между ног и измеряет нагрузку на эту жизненно важную для любого человека область тела.

Ноги у Евросида не инструментированы — повреждения нижних конечностей при боковых краш-тестах невелики.

Габариты ВАЗ 2170 и других модификаций Приоры

Габариты автомобиля – это то, что нужно учитывать при покупке, поскольку размеры парковочных мест, гаража, поворотов или въездных арок далеко не всегда универсальны. Высота измеряется от крайней точки переднего, до крайней точки заднего бампера. Ширина меряется в самом широком месте, а высота – от поверхности земли до крайней верхней точки крыши. Рейлинги и багажники не входя в высоту кузова. С учетом этого, габариты Приоры следующие:

Самый длинный кузов у автомобилей этого семейства – у седана. Он занимает в длину 4350 мм. Но при этом он ниже всех – 1420 мм. по высоте.
Следующим по длине идет универсал, со своими 4340 мм длины. По высоте он выше всех – 1508 мм.
Пятидверный хэтчбек и трехдверное купе короче всех – 4210 мм. при 1435 мм. по высоте.

Во всех четырех случаях ширина Приоры одна и та же – 1680 мм. Клиренс – 165 мм., хотя в комплектации Приора-спорт он несколько уменьшен, но это уже не так важно, поскольку в таком варианте этот автомобиль больше не производится.

Приора – это передний привод: плюсы и минусы

АвтоВАЗ не сразу постиг все тайны установки переднего привода в свои автомобили, тем не менее, это дало свои плоды: машины стали легче, расход топлива снизился, «хвост» не заносит, а если заносит, то выйти из заноса очень легко. А вот полный привод продвинулся дальше. Есть даже такие системы, которые синхронизируют работу всех колес, чтобы выйти из заноса, сноса или избежать пробуксовки на подъеме.

Установка 4wd не превратит Приору в Лада 2121 «Нива», но, так или иначе, прохождение грязевых препятствий облегчится. Зимой будет проще выехать из «парковочного» сугроба, вот только от попадания днищем на сугроб, передние ведущие колеса все равно не спасут. Полный привод уберет с водителя нагрузку и будет помогать во многих дорожных ситуациях.

У него есть минусы: прежде всего, машина заметно потяжелеет. Из-за этого повысится расход топлива, это всегда воспринимается болезненно, особенно при учете нынешнего состояния экономики. К полному приводу нужно будет привыкать, а еще лучше – с первым обледенением выезжать в безлюдное место и тренироваться управлять им.

В вопросе о том, какая колесная формула будет лучше для этого автомобиля, нет единого верного ответа. Но придется прислушаться к конструкторам и производителям Волжского автозавода и оставить только передние ведущие колеса: весь автомобиль сделан только под него. Народные умельцы, желая сделать Приору 4х4, почти полностью переделывают ее, оставляя машине только родной кузов.

Модификации Лада Приора до 2013 года

Двигатель Лада Приора 2007, седан, 1 поколение

Исходя из комплектации, седаны до рестайлинга 2013 года снабжаются такими двигателями:

80 «лошадок»: 8 клапанов, максимальная скорость движения 172 км/ч., расход бензина – 7,6 л. на каждые 100 км. в смешанном цикле.
16-клапанный двигатель на 89 л.с. развивает скорость до 176 км/ч, расходуя 7,3 л/100 км. пути в смешанном цикле. Как видите, по своим характеристикам этот двигатель не сильно отличается от «младшего брата», хотя и потребляет чуть меньше бензина.
16-клапанный 98-сильный мотор: максимальная скорость 183 км/ч, расход АИ-95 в смешанном цикле – 7,2 л/100 км.

Двигатель Лада Приора 2008, хэтчбек, 1 поколение

5-дверные хэтчбеки выпускаются с 2008 года. В зависимости от комплектации они оснащаются:

80-сильным 8-клапанным двигателем, выдающим те же скоростные и расходные характеристики, что и в случае с седаном, снабженным тем же мотором;
16-клапанным двигателем на 89 л.с., выдающим для хэтчбека ту же скорость и расходуя то же количество бензина, что и седан с таким же самым мотором;
98-сильным 16-клапанным мотором, благодаря которому хэтчбек полностью совпадает по скоростным и расходным характеристикам с седаном с той же силовой установкой.

Двигатель лада приора 2008, универсал, 1 поколение

С универсалом все проще. С самого начала выпуска он имел только один, но зато самый мощный в то время двигатель на 98 л/с, который разгонял автомобиль до 183 км/ч и потреблял 7,2 литра бензина на 100 км. пути в смешанном цикле. Таким образом, несмотря на большую грузовместимость универсала, его паспортная скорость остается такой же, как и у прочих Приор в другом кузовном исполнении, но с тем же двигателем, поскольку снаряженный вес у всех модификаций один и тот же. Должно быть, в полной загрузке универсал покажет чуть меньшие скоростные или большие расходные характеристики.

Двигатель лада приора 2010, купе, 1 поколение

С 2010 года Приора получает еще одну модификацию – трехдверный купе-хэтчбек. С ним тоже все достаточно просто, т.к. оснащается он 98-сильным 16-клапанным мотором, дающим наибольшую скорость 183 км/ч, потребляя в смешанном цикле 7,4 литра бензина на каждые 100 км., т.е. чуть больше, чем все остальные кузовные модификации. Как вы видите, универсал и купе не имеют такой широкой моторной вариации, как 5-дверный хэтчбек и седан, поскольку автомобили такого кузова рассчитаны не на широкую продажу, а для специфических нужд: спорта и автотуризма. Между прочим, у создателей Приоры была идея запустить в серию и кабриолет, но разумно посчитав, что он не найдет своего покупателя, они от этой идеи отказались.

Используемые моторы

В базе Lada Priora получила простой по своей конструкции 1,6-литровый восьмиклапанный мотор, развивающий 87 лошадиных сил. Этот двигатель также использовался на ВАЗ 21114. В последующем на базе этого силового агрегата предложили уже модернизированный двигатель, который получил 16 клапанов. Этот силовой агрегат развивал 98 лошадиных сил, с ним значительно улучшилась динамика автомобиля и его показатели максимальной скорости. При этом расход топлива был на минимальном уровне, с механической коробкой такой мотор потреблял на 100 километров пробега 7,5-8 литра. Также на Ладу Приору устанавливали форсированный 1,6-литровый двигатель, который имел изменяемую геометрию впуска, а его мощность составляла 106 лошадиных сил.

Рестайлинг Лада Приора 2013 года

Рестайлинг 2013 года заключался в некоторых изменениях, касающихся внешнего вида, кое-какого оборудования, интерьера и двигателя. В числе таких изменений у Приор мы назовем:

Несколько измененную экстерьерную геометрию, которую, впрочем, нет смысла описывать, поскольку визуально Приора до и после рестайлинга внешне осталась почти неразличимой;
Замену решетки радиатора на вытянутые «соты», немного склоняющие автомобиль в модный ныне «органический» стиль, характерный биологическими формами;
Улучшенную внешнюю светотехнику, благодаря которой габариты автомобиля стали отчетливее в темное время. В частности увеличена площадь светоотражателей, добавлены светодиодные секции габаритов и стоп-сигналов, которые и ярче, и острее реагируют на включение;
Приборную панель, которая реализована иначе: вместо четырех «циферблатов» стрелки датчиков удалось скомпоновать в двух, без ущерба для функционала. Чисто эстетически это выглядит лучше, а с эргономической точки зрения многое зависит от привычки;
Увеличенное число пиктограмм, вспыхивающих на приборной доске, благодаря чему проще разобраться в том, какая светотехника засбоила;
Добавленную нишу в центре торпедо, в которую помещен бортовой компьютер;
Удлиненные салазки передних сидений, благодаря чему высокий водитель и передний пассажир могут настраивать положение кресел под себя более гибким образом;
Более вместительный по глубине бокс справа от водителя;
Более привлекательное трехспицевое рулевое колесо с подушкой безопасности под треугольной крышкой;
В «люксовой» комплектации – обивку кожи на основе комбинации автоткани с экокожей;
Новый дизайн дверных карт.

Также с 2013 года Приоры выпускаются в другой двигательной комплектации, из которой убрали 80-сильный, но зато добавили новый двигатель на 106 л/с, который, как и все, развивает скорость до 183 км/ч, и сокращает расход топлива до 6,8 – 6,9 литра на каждую сотню км. Этим двигателем оснащаются «люксовые» комплектации Приоры. Конечно, такое уменьшение расхода топлива очень привлекает потребителя. Остается надеяться, что разработчики будут и дальше трудиться в этом направлении. Кроме того, новый двигатель хорошо вписался в экологические нормативы Euro-3 и Euro-4, благодаря близко расположенному катализатору. За счет быстрого нагрева катализация токсичных веществ происходит бодрее, в результате чего в атмосферу попадает уже меньшая их концентрация.

Есть у рестайлинговых Приор и недостаток (по сравнению с прежними выпусками этого автомобиля): ковер в багажнике тоньше, чем у предшественниц, из-за чего уровень шума во время движения выше. Автомобилистам рекомендуется позаботиться о дополнительной шумоизоляции багажника. Кроме того, снаряженный вес автомобиля увеличился, (до 1185 кг), что на целых 100 кг. сократило его грузовые возможности, поскольку максимальная масса осталась прежней – 1593 кг. для универсала, и 1578 кг. для прочих кузовных вариаций.

Интерьер

Значительно изменился салон автомобиля, интерьер стал интереснее и богаче. Известно, что дизайнеры разрабатывали салон авто совместно со специалистами из итальянской студии. На приборной панели появился маршрутный компьютер и полностью переработана передняя торпеда. На центральной панели, где по традиции располагаются овальные часы, имелась серебристая накладка, которая освежала интерьер и делала салон более интересным в восприятии. Также появилась качественная обивка салона, такая ткань долгое время сохраняла свой внешний вид и не изнашивалась.

Комплектации Лады Приора ВАЗ 2170 и других модификаций

ВАЗ 2170 известен в таких комплектациях:

«Стандарт» – самая бюджетная комплектация. В ней отсутствуют: аудиомагнитола, динамики, кондиционер, подголовники заднего дивана, иммобилайзер, центральный замок, обогрев передних сидений, электропривод и обогрев наружных зеркал, противотуманные фары, дистанционное открывание замка багажника. Передние стеклоподъемники – электрические, задние – механические. Двигатель – 81 л.с., который с 2013 года уже не выпускается, и в настоящий момент заказы на такую комплектацию больше не поступают;
«Норма», которая оснащается 87-, а после рестайлинга – только 98 и 106-силовым двигателем. В наличии: аудиподготовка, бортовой компьютер, электрообогрев и электропривод наружных зеркал, иммобилайзер, противоугонная сигнализация и все элементы комплектации «стандарт» плюс кое-какое новое оборудование. Эта комплектация пользуется самым большим спросом из-за своей ценовой ниши. Когда автомобиль нужен «уже вчера», то приходится покупать то, на что хватает денег сейчас, а всем остальным дооборудовать машину уже в процессе.
«Норма+». По сути, это та же норма, на которую установлено одно или несколько наименований оборудования: кондиционер, аудиомагнитола с колонками, ABS+BAS, крепления для детских сидений, обогрев передних сидений и лобового стекла;
«Люкс» – наиболее насыщенная функционалом. Имеет все то же, что и «норма+», а кроме того: боковые подушки безопасности, подушку для переднего пассажира, задние и передние электроподъемники стекол, навигатор, мультимедийную систему, круиз-контроль, парктроник, противотуманные фары, датчик дождя, климатическую систему, литые диски, обогрев передних сидений;
«Спорт» – специальная комплектация увеличивающая «спортивную» составляющую. Это аэродинамический обвес кузова: выраженный бампер со спойлером, боковые пороги, диффузорный задний бампер, и антикрыло на крышке багажника. Отличаются и колесные диски с узкопрофильным покрышками. Уменьшены дорожный просвет, снаряженный (до 1080 кг) и максимальный (до 1500 кг) вес. Интерьер тоже преображен: добавлены боковые поддержки по краям сидений с красным шитым швом, вставки под карбон, кожаный руль. Кондиционер, магнитола, полный набор электрических стеклоподъемников прилагаются. Однако, выпуск спортивных Приор был ограничен и сегодня они сняты с производства, хотя их кое–где можно встретить на трассе, и чаще всего это Приора в кузове купе.

Конечно же, это не полный, а лишь ориентировочный обзор комплектаций Лады Приоры, который в пределах одной статьи вряд ли возможно привести целиком. Кроме того, комплектация несколько отличается также от типа кузова. Например:

У Приор-универсалов имеются рейлинги на крыше, скобы на колесных арках багажника, за которые можно стропить груз;
Для кузова купе разработаны складные спинки и усиленный каркас передних сидений.

Технические характеристики

ВАЗ Приора несёт модернизированный двигатель с рабочим объемом 1,6 литра (с восьми- и шестнадцатиклапанной головками блока цилиндров), без малого сто «лошадей». Шатунно-поршневая группа облегчена до предела, что позволило сократить потери мощности примерно на 9 л.с. При всём при этом двигатель соответствует нормам Евро-3 в стандартной версии, Евро-4 — в «экспортной» версии, а сейчас запущен процесс приведения характеристик мотора в соответствие нормам Евро-5. А вот объявленное было увеличение рабочего объёма двигателя до 1,8 литра так и не произвошло и даже не планируется.

Коробка передач механическая, с оставшимся в наследство от «десятки» проблемным переключением скоростей при разгоне. Безредукторный электроусилитель руля выше всяких похвал: в пробках руль вращается буквально одним пальцем, на скорости помощь усилителя сходит на нет. Механизм привода коробки передач с подшипниками закрытого типа и усиленное сцепление, а также обновлённые стойки передней подвески с бочкообразными пружинами и амортизаторы задней подвески выгодно отличают Приору от «десятки».

Большой и несомненный плюс – то, что при выпуске Приоры наконец-то в базовой комплектации автовазовских моделей появились подушки безопасности водителя и в дополнительной – подушка безопасности пассажира.

Из дополнительных доступных бонусов следует отметить подогрев передних сидений, кондиционер с климат-контролем и датчик света и дождя – мелочь, а приятно. К сожалению, надёжность и качество сборки Приоры оставляют желать лучшего. Опрос, проведённого аналитическим , наглядно показывает, что «Лады» (Приоры и Калины) ломаются в среднем в два раза чаще, чем иномарки той же ценовой категории. В течение гарантийного срока у 10% автомобилей «Лада» возникают проблемы с подвеской (против 3 — 6 % у недорогих иномарок), у 5% — проблемы с КПП. После окончания гарантийного срока у 10% автомобилей «Лада» ломается электроусилитель руля и появляются те ил иные проблемы с двигателем, у 20% обнаруживаются проблемы с подвеской. А если учесть ещё и то, что Лада Приора ломается в среднем чаще, чем Лада Калина, картина становится и вовсе безрадостной.

Автомобиль ВАЗ Приора на фото:

[ngg_images source=»galleries» container_ids=»2″ display_type=»photocrati-nextgen_basic_thumbnails» override_thumbnail_settings=»0″ thumbnail_width=»240″ thumbnail_height=»160″ thumbnail_crop=»1″ images_per_page=»20″ number_of_columns=»0″ ajax_pagination=»0″ show_all_in_lightbox=»0″ use_imagebrowser_effect=»0″ show_slideshow_link=»0″ slideshow_link_text=»[Показать слайдшоу]» order_by=»sortorder» order_direction=»ASC» returns=»included» maximum_entity_count=»500″]Качество сборки остаётся типичным АвтоВАЗовским – то есть ужасным. Хвалёные уплотнители заднего и ветрового стекол не справляются со своей задачей, бардачок открывается и закрывается исключительно по собственному желанию, а не по требованию владельца автомобиля. Дешёвый и сильно пахучий пластик довольно долго отравляет счастье обладания совершенно новой машиной – этот запах ещё несколько месяцев после покупки не выветривается из салона.

цена, технические характеристики Лада Приора Хэтчбек 1.6 MT 98 лс — Все о ремонте авто

Какой вес, двигатель и размер у Лада Приора Хетчбек(ВАЗ 2172)

Лада Приора изначально производилась в четырех вариациях кузова: универсал, седан и хэтчбек (в том числе хэтчбек-купе). Однако наибольшую жизнеспособность, что вполне очевидно, имеют только два типа кузова: седан и хэтчбек, поскольку универсал пользуется не таким потребительским интересом, и в настоящий момент Приоры с таким кузовом больше не производятся. К слову, ВАЗ собирался производить Приору и в кузове кабриолет, но от этой идеи отказались, т.к. в нашей стране эта машина просто не найдет покупателя.
А вот седаны и хэтчбеки – самые востребованные варианты, и вечные конкуренты в деле привлечения покупателя, которые периодически перетягивают на себя канат лидерства продаж в зависимости от модных тенденций, класса автомобиля, марки, практических и эстетических представлений потребителей. Сейчас мы попытаемся разобраться, какими особенностями и преимуществами обладает Лада Приора с кузовом хэтчбек в пяти- и трехдверном (купейном) исполнении.

Двигатели на Ладе Приоре хэтчбек

На 5-дверный хэтчбек ВАЗ 2172, выпускавшийся с 2007 года, устанавливается три двигателя с разной номинальной мощностью, объемом 1596 куб.см:

Восьмиклапанный 81-сильный мотор, выдающий максимальную скорость 172 км/ч при расходе горючего 7,6 литра на каждые 100 км. при езде в смешанном режиме. Это наименее экономичный из всех приоровских двигателей, хотя и самый дешевый. В настоящее время Приоры им больше не комплектуются;
16-клапанный, 89-сильный, способный разогнать машину до 176 км/ч. Потребление топлива в смешанном цикле чуть ниже, а именно – 7,3 л/100 км;
98 лошадиных сил: этот 16-клапанный мотор разгонял хэтчбек до 183 км/ч, а в смешанном цикле потреблял 7,4 л/100 км;
3-дверный хэтчбек-купе до 2013 года снабжался только одним мотором – 98 л/с, который придавал этому автомобилю те же технические характеристики, что и его 5-дверному собрату.

Двигатель Приоры Хэтчбек после рестайлинга 2013 года

В 2013 создатели Приоры решили обновить ее дизайн, улучшить эргономику и дооснастить автомобиль согласно требованиям времени, вследствие чего из комплектации убрали 81-сильный и 89-сильный мотор. Вместо них устанавливаются новые 16-клапанные двигатели, хотя и прежнего объема:

на 98 л/с, дающий максимальную скорость 183 км/ч, разгон до «сотни» – за 11,5 сек, и потребляющий 6,9 литра топлива на 100 км;
106-сильный, обладающий теми же скоростными характеристиками, но незначительно снижающий потребление горючего (до 6,8 литра АИ-95).

Объем багажника лады приора хэтчбек: размер и характеристики

Среди всех Приор хэтчбек имеет самый маленький объем багажника – 360 литров против 430 у седана и 444 в универсальном кузове. Конечно же, багажник любого хэтчбека всегда меньше, чем у того же автомобиля в кузове седан. Однако, 360 литров – это много или мало?
Это число не является предельно малым или предельно большим показателем для хэтчбеков, поэтому придется сопоставить его с аналогичными характеристиками других авто. Например, багажник хэтчбека Приора всего на 10 литров меньше, чем у Hyundai Solaris и на 29 литров меньше, чем KIА Rio, но обладает куда большим объемом, чем багажники Renault Sandero и Ford Fiesta. В этом отношении 360-литровый багажник считается вместительным, и уже по этому признаку хозяйственные качества автомобиля можно считать хорошими.

Вообще, современные легковые автомобили оснащаются багажниками, объемом от 300 до 500 литров, если не учитывать сугубо спортивные или полугрузовые машины с кузовом «универсал», которые пользуются небольшим потребительским интересом. Поэтому багажник хэтчбека Приора можно считать средним по емкости. И если разработчики изначально ставили бы перед собой задачу создать хэтчбек с более вместительным багажником, то им бы пришлось увеличивать габариты авто, выйдя за пределы заданного класса, ценового сегмента, или убрать задний диван.
Если 360 литров кому-то мало, то вместимость Приоры можно увеличить, сложив спинки заднего сиденья или убрав его полностью.

Габаритные размеры Лады Приоры Хэтчбек

Хэтчбек Приора имеет наименьшие габариты по длине против всех остальных кузовных исполнений. Его длина – 4240 мм в 5-дверном кузове, и 4210 – в 3-дверном кузове купе. Высота при этом представляет собой промежуточную позицию между низким седаном и высоким универсалом, и равняется 1435 мм.
Ширина же хэтчбека ничем не отличается от тех же показателей других кузовов, и составляет 1680 мм.
Дорожный просвет – 165 мм, хотя в комплектации Приора-спорт он несколько уменьшен, но в таком варианте этот автомобиль уже снят с производства.

Вес хэтчбека Лада Приора (ВАЗ 21723)

Снаряженная масса хэтчбека ВАЗ 21723 составляет:

1088 кг – выпуска до 2013 года. Здесь учитывается, что автомобиль имеет полное оснащение, заправлен полностью, и управляется водителем, вес которого 75 кг. Пассажиры и груз при этом не перевозятся;
В 2013 году после рестайлинга снаряженная масса стала достигать 1185 кг.

Надо сказать, что полная масса (т.е. максимальный вес автомобиля с полной загрузкой, при котором возможна его эксплуатация) после рестайлинга осталась прежней, а именно – 1578 кг. Это означает, что грузовые возможности хэтчбека после рестайлинга сократились примерно на 100 кг, несмотря на прежний размер багажника.

Чем хорош Лада Приора в кузове хэтчбек?

Ответ на этот вопрос лежит в плоскости того, какими вообще достоинствами обладает такая кузовная вариация.
Во-первых, это более спортивный и динамичный вид, который предпочитает молодой покупатель, даже с учетом того, что седан выглядит солиднее.
Во-вторых, компактный размер и самая короткая колесная база, благодаря которым в городских условиях легче маневрировать и устраиваться на стоянку. Выше мы уже описали габариты хэтчбека.
В-третьих, отсутствие выступающей кормы, которая создает трудности при парковке и движении задним ходом.
В-четвертых, широкий багажный проем (несмотря на то, что у седана Приоры багажник по объему больше), позволяющий уложить габаритные грузы.

Таким образом, хэтчбек Приора – это прекрасный выбор для тех, кто не слишком обременяет себя насущными проблемами, предпочитая уделять время простым жизненным радостям. Это автомобиль для езды, а не для перевозки, которые по достоинству оценят молодые автолюбители, спортсмены, и те, кто не собирается стареть.

Технические характеристики Лада Приора Универсал

1.6
98 л.c.
5MT
2WD

1.6
106 л.c.
5AMT
2WD

1.6
106 л.c.
5MT
2WD

Кузов

Длина

Высота

Ширина

Колея задняя

Полная масса

Колёсная база

Колея передняя

Количество мест

Дорожный просвет

Грузоподъёмность

Снаряженная масса

Объем багажника минимальный

Объем багажника максимальный

Разрешённая масса автопоезда

Двигатель

Тип впуска

Распределенный впрыск

Тип двигателя

Бензиновый

Объем двигателя

Мощность двигателя

Количество цилиндров

Расположение цилиндров

Рядный

Максимальный крутящий момент

Обороты максимальной мощности

до 5 800

до 5 600

до 5 800

Количество клапанов на цилиндр

Обороты максимального крутящего момента

Ход поршня

Диаметр цилиндра

Подвеска и тормоза

Задние тормоза

Барабанные

Задняя подвеска

Полузависимая, Гидравлический элемент, Рычажная, Амортизаторы, Пружинная

Передние тормоза

Дисковые вентилируемые

Передняя подвеска

Независимая, Стойки МакФерсон, Пружинная, Стабилизатор поперечной устойчивости

Независимая, Стойки МакФерсон, Стабилизатор поперечной устойчивости

Трансмиссия и управление

Привод

Передний

Тип КПП

Механика

Робот

Количество передач

Эксплуатационные показатели

Запас хода

от 480 до 770

от 470 до 780

от 510 до 780

Марка топлива

Разгон до 100 км/ч

Объём топливного бака

Максимальная скорость

Экологический стандарт

Расход топлива в городе на 100 км

Расход топлива на шоссе на 100 км

Расход топлива в смешанном цикле на 100 км

Лада Приора технические характеристики ТТХ: размеры и масса, узлы

На чтение 6 мин. Просмотров 338

Лада Приора стала приемником ВАЗ-2110, переняв от нее несколько элементов и получив симпатию отечественных автовладельцев — куда же мы без тазов. Около 400 деталей было переделано. В своем сегменте Лада Приора получает одну из лучших оценок благодаря своей неприхотливости и хорошим показателям. Но что точно стоит сказать о машине, технические характеристики автомобиля Приора вполне приличны для своего класса.

АвтоВАЗ представил модель ВАЗ-2170 в середине нулевых годов, Приора выпускалась с 2007 по 2018 годы, а в 2013 году претерпела рестайлинг с небольшими изменениями. За все время было выпущено большое количество автомобилей ВАЗ, появилось немало идей по улучшению и стилизации машин Лада Приора. Технические характеристики это тот момент по которому опытный водитель выбирает себе машину, не за красивые глаза же ее брать. Хотя посмотрите на рисунок ниже и на ее глаза. 🙂

ТТХ двигателя автомобиля Приора: 126 и 127 сколько лошадиных сил и крутящего момента

Технические характеристики мотора автомобиля Приора показывают на борту 98 и 106 лошадиных сил. Это касается моторов с рабочим объемом 1,6 л.

Мотор — 98 лошадиных сил получил номер 21126. Максимальный крутящий момент– 4000 об/мин при 145 Нм.
Мотор — 106 лошадиных сил значится под номером 21127, крутящий момент – 4 200 об/мин при 148 Км.

Мотор 21127 является модифицированной версией 126 модели, но оба они выпускаются шестнадцатиклапанными. Кроме этого на Приоре есть два восьмиклапанных мотора рабочим объемом 1,6 л, которые выдают 81 и 87 л.с., но они не так распространены, как более новые версии. Что интересно, есть моторы с объемом 1,8 л.

Первый мотор 1,8 л выдает мощность 98 л.с. (также работает 21127), но при этом крутящий момент равен 3000 об/мин при 160 Нм.
Мотор со 123 л.с., который ставился на спортивные версии, выдает 4000 об/мин при 165 Нм.

В сопоставлении с весом автомобиля, шестнадцатиклапанных двигателей достаточно для свободного передвижения.

Что касается технического состояния, ВАЗ-21126 и последующие модели превосходят восьмиклапанные версии движков, поэтому автовладельцы их выбирают чаще. К самой распространенной «компоновке» можно отнести Приору седан с двигателем 21126 и механической коробкой передач.

Характеристики(ТТХ): коробки передач Приоры

Приора комплектуется двумя коробками передач:

механическая;
роботизированная.

Размеры кузова и масса автомобиля Лада Приора — хэтчбэк, универсал, седан, купе, лонг

Идеальная машина для каждого своя – все зависит от того, зачем ее покупают. Приора отлично подходит, как для молодого поколения, так и для старшего. Вес который она может поднять, различается – так, универсал получил объемный багажник, который способен вместить больше вещей. Ширина Приоры остается неизменной – ровно 164 см. Вес машины колеблется от 1578 до 1598 кг.

Хэтчбек

Когда речь заходит про габаритные размеры, Лада Приора не может не радовать – с ней можно проехать даже по самому узкому двору. Снаряженная масса хэтчбека – 1163 кг, максимально допустимая – 1578 кг. Объем багажника – 360 л, а с разложенными сиденьями – 705 л. Высота равна 143,5 см, длина – 421 см.

Седан

Габариты седана немного отличаются, но масса автомобиля остается неизменной. Объем багажника при это равен 430 л. Размеры кузова седана составляют 142 см в высоту, длина равна 435 см.

Универсал

Улучшенные технические характеристики Лада Приора универсал разрешают серьезно нагружать багажник – об усиленной подвеске заранее позаботились. В отличие от хэтчбека у универсала длина на 13 см больше – 434 см. Высота составляет 150,8 см. Объем багажника равен 444 л и 777 л при разложенных сиденьях. Полная масса может быть равна 1598 кг.

Купе

Трехдверный хэтчбек Lada Priora выпускался в спортивной версии и отличался улучшенными характеристиками – после рестайлинга под его капотом оказалось 123 лошади. Кузовные элементы пришлось переделать, что не так сильно сказалось на габаритах. Длина равна 424,3 см, высота 143,5 см.

Лонг кузов

Удлиненная Приора – это версия «Премьер», премиальная. Ее базу удлинили на 17,5 см, сделали заднюю дверь больше, а в стекло добавили дополнительную секцию. Под капотом появилось заметное преимущество – нужно больше «лошадей», чтобы тащить более тяжелую машину. Салон отделан изысканно и стильно.
Ширина осталось той же – 168 см, длина равна 452,5 см, а высота – 142 см. Снаряженная масса равна 1100 кг, а объем багажника остался прежним – 430 л.

Характеристики подвески

Ходовая часть Приоры была создана для спокойного проезда по ухабам и препятствиям, а также проезда по проселочной дороге. Конечно, ВАЗ-2170 – это не внедорожник, но она легко пройдет по многим местам. Передняя часть подвески является независимой, а задняя – полузависимой, за счет чего получается сделать машину мягче.

Рычаги стабилизатора поперечной устойчивости вместе со стойками многие владельцы, почти сразу меняют на спортивный комплект – для того, чтобы машина не шаталась, когда выполняется резкий поворот. Телескопические амортизаторы стабильно гасят колебания при проезде препятствий, так что проблем с ней не возникнет.
ВАЗ-2170 – переднеприводная машина.

Передняя подвеска по типу МакФерсон с продольными растяжками.
Задняя подвеска также с продольными рычагами. В ней установлена поперечная балка U-образного сечения, к которой крепится стабилизатор поперечной устойчивости торсионного типа.

Что касается дорожного просвета, для дорестайлинговой версии он составлял 165 мм, а для рестайлинговой – 170 мм. Колесная база равна 249,2 см, ширина передней колеи – 141 см, задней – 138 см. Подвеску можно занизить или завысить при желании – готовые комплекты для модернизации есть в открытой продаже.

Тормозная система

Тормоза спереди и сзади отличаются. Спереди установлены дисковые вентилируемые тормоза с однопоршневым плавающим суппортом и авторегулировкой зазора между колодками и диском, а сзади – барабанные тормоза. Тормозная система диагональная двухконтурная, гидравлическая. Оснащается вакуумным усилителем.

Возможна работа с антипробуксовочной системой. Также сзади можно самостоятельно установить дисковые тормоза вместо штатных барабанных. Новая тормозная система также будет поддерживать работу ABS. Стояночный тормоз ручной, на тросике с приводом задних колес.

Справочник : Lada Priora 2170 ( каталог 2007г.) (Лада Приора: 2170)- описание, характеристики, история.

Модель	Cедан 1,6 л. 16-кл. (Евро-3)	Хэтчбек 1,6 л. 16-кл. (Евро-3)
Длина, мм	4350	4210
Ширина, мм	1680	1680
Высота, мм	1420	1420
База, мм	2492	2492
Колея передних колес, мм	1410	1410
Колея задних колес, мм	1380	1380
Объем багажного отделения, куб. дм.	430	400
Масса в снаряженном состоянии, кг	1088	1088
Полная масса автомобиля, кг	1578	1578
Допустимая полная масса буксируемого прицепа с тормозами, кг	800	800
Допустимая полная масса буксируемого прицепа без тормозов, кг	500	500
Колесная формула / ведущие колеса	4 х 2 / передние	4 x 2 / передние
Компоновочная схема автомобиля	переднеприводный	переднеприводная, расположение двигателя переднее, поперечное
Тип кузова / количество дверей	седан / 4	хэтчбек / 5
Тип двигателя	бензиновый, четырехтактный	бензиновый, четырехтактный
Система питания	распределенный впрыск с электронным управлением	распределенный впрыск с электронным управлением
Количество и расположение цилиндров	4, рядное	4, рядное
Рабочий объём двигателя, куб. см	1596	1596
Максимальная мощность, кВт / об.мин.	72/5600	72/5600
Максимальный крутящий момент, Нм при об/мин	145/4000	145/4000
Топливо	неэтилированный бензин АИ-95 (min)	неэтилированный бензин АИ-95 (min)
Расход топлива по ездовому циклу, л/100 км	7.2	7,2
Максимальная скорость, км/ч	183	183
Коробка передач	с ручным управлением	с ручным управлением
Число передач	5 вперед, 1 назад	5 вперед, 1 назад
Передаточное число главной пары	3,7	3,7
Рулевое управление	типа »шестерня-рейка», рулевой привод с электроусилителем	типа »шестерня-рейка», рулевой привод с электроусилителем
Шины	185/65 R14 86(H)	185/65 R14 86(H), 175/65 R14 82(H), 185/60 R14 82(H)
Емкость топливного бака, л	43	43

Технические характеристики — LADA Priora — ВАЗ 2172

Нормы токсичности

2011 г.в.

Евро-3

2012 г.в.

Евро-4

Тип кузова (количество дверей)

хетчбек (5)

Количество мест (спереди ; сзади)

5 (2;3)

Колесная формула (ведущие колеса)

4х2 (передние)

Габаритные размеры и масса:

длина

4210

ширина

1680

высота

1435

Объем багажного отделения в пассажирском/грузовом вариантах, л

360/705

База, мм.

2492

Колея колес (передних / задних), мм.

(1410;1380)

Масса в снаряжённом состоянии, кг.

1088

Полная масса автомобиля, кг

1578

Распределение полной массы, кг.:

на переднюю ось

785

на заднюю ось

793

Масса буксируемого прицепа, кг.:

с тормозами

800

без тормозов

500

Емкость топливного бака, л

Двигатель:

Тип

Бензиновый, четырёхцилиндровый, четырёхтакный

Рабочий объём цилиндров, см3; кол-во клапанов

1596; 16-кл.

Топливная система

распределённый впрыск топлива с электронным управлением

Привод дроссельной заслонки

электронный

Система зажигания

электронная

Мощность максимальная, л.с./кВт (при об/мин), ISO

98 / 72,0 ( 5600 )

Максимальный крутящий момент, Нм(при об/мин)

145,0 (4000+/-300)

Максимальная скорость, км/ч

183

Время разгона до 100 км/ч, с

11,5

Расход топлива по ездовому циклу, л/100 км

7,2

Топливо

бензин, октановое число не менее 95

Тормозные системы:

Передние тормоза

дисковые, вентилируемые

Задние тормоза

барабанные

Шины

185/65R14; 175/65R14; 185/60R14

Дополнительная масса на генератор приора

Communities › Лада Приора (Lada Priora Club) › Blog › Доп масса на генератор

Всем привет скажите если смысл делать доп массу на генератор?

Comments 20

это мастхэв, и обязательно через предохранитель.

А минус зачем через пред ?

Я про плюс с аккумулятора писал, он дает самый ощутимый результат. Минус тоже сделал, но, он, если и дает прибавку, то одну, две десятых где-то, и, так как, там расхода провода 65см плюс клеммы, то лишним не будет.

Советую переставить минус от термостата на стартер.Со временем шпилька термостата окисляется в блоке двигателя.На 2114 из за этого терялся 1 вольт напряжения от генератора до АКБ.Провод от термостата достаёт до шпильки крепления стартера без проблем.

лишний провод массы никогда не помешает. а еще сделай перемычку между половинками генератора. Если не понятно, объясню, зачем)

надо, в бж есть вэлкам

Доп. масса не помешает, еще сделай доп. на стартер и мотор, что бы было.

А на стартер зачем?

При плохом контакте может быть большая утечка тока, что не есть гуд.

Если музыка стоит то ставь дубляж +и-

Стоит! Я делал приход есть отличный! Провода покупай гк16!

Сделал от генератора сразу на кузов, кроткий провод могу пожже фото сделать

Не смог сделать его плохо видно

Я кинул от аккумулятора к термосу, и от гены на корпус. Ничего не замерял до и после. Просто пусть будет.

Мне кажется лучше доп массу на кузов и на вторую шпильку термоса кинуть от акб.

От проводки зависит. Я имею в виду конкретное состояние проводки. У меня 115-й гена работает без всяких доп плюшек и напряжение не просаживается. У многих наоборот — просаживается пока доп провода не кинешь. Поэтому смотри по состоянию. Если есть просадки — кидай.

Делал ли кто дополнительные массы генератора и АКБ и будет ли толк

Делал ли кто дополнительные массы генератора и АКБ и будет ли толк??

Добрый вечер дамы и господа

by Adminrive · Published 08.09.2014

Сколько в магазах не искал

by Adminrive · Published 29. 12.2014

Боролся кто-нибудь с системой улавливания паров бензина

by Adminrive · Published 27.01.2017

13 комментариев

Будет. Плюс дублируй.

Будет делай не пожелеешь ! Купи кг 35 или 25

Конечно будет толк. 50кв лучше сразу провод брать.

будет протянул + от гены кабелем кг25 и массу, намного меньше проседает при включении обогрева лобового, раньше на 1 вольт просадка была

Где находится масса c двигателя на кузов на ВАЗ-2114: точные фото расположения

Многие автомобилисты задумывались над тем, где расположена масса двигателя на ВАЗ-2114. Она необходима для того, чтобы замыкать электрическую цепь, которая питает главный силовой агрегат автомобиля. Во всех случаях масса расположена на кузове, откуда и идет электропитание, но не в случае с двигателем.

Расположение массы двигателя

Месторасположение массы двигателя

Для того, чтобы эксплуатировать автомобиль и производить ему ремонтные операции необходимо знать, где расположена масса. Так, почти все приборы и узлы ВАЗ-2114 требуют электрического питания, а самые мощные потребители – это стартер и двигатель.

Мало кто знает, где на двигателе располагается масса, поскольку для проведения ремонтных операций достаточно снять «клемму-минус» с аккумуляторной батареи. Но, при полном демонтаже, а после установки мотора, необходимо знать, куда закрепить питание.

Итак, масса кузова располагается на металлическом брызговике возле аккумуляторной батареи.

Месторасположение массы на кузове

Но, минусовая ветка представляет собой 2 провода: толстый и тонкий . Так вот, именно толстый провод уходит на массу кузова, а тонкий на замыкание цепи двигателя. Конечно, не все автомобилисты знают, куда он уходит.

Минусовый провод двигателя ВАЗ-2114 располагается на головке блока и прикреплен к затяжным болтам, которыми удерживаются заглушки ГБЦ.

Месторасположение массы двигателя ВАЗ-2114

Масса на приборной панели

Также, на автомобилях с двигателем «Самара-2» завод-изготовитель начал устанавливать массу на приваренной шпильке, которая расположена в салоне, под приборной панелью.

Именно она подает питание на двигатель, через монтажный блок. Вследствие этого, многие датчики, работают вне зависимости от того, есть ли масса на самом силовом агрегате.

Месторасположение массы под приборной панелью

Возможные неполадки

Единственной неполадкой в данном случае будет отсутствие или плохая масса. Показателем данной проблемы станет стабильная работа генератора и полный заряд АКБ, но масса на двигателе будет отсутствовать. Панель приборов может начать завышать температуру, при включении источников потребления. Если при включении печки или фар на панели приборов резко начинает расти температура, то следует искать «плохую массу».

Причина данного явления скрыта в обрыве провода или плохих контактных соединениях. Поскольку, на эти детали влияет кислород, то они с легкостью могут окисляться.

Для устранения неполадок, необходимо открутить провод подачи питания (массу) от двигателя, и прочистить контакты. Также, стоит осмотреть и сам провод на наличие обрывов и пробоев. Перед непосредственным монтажом, чтобы улучшить качество соединения и отложить коррозионный срок, необходимо места контактов смазать медной пастой.

Масса шины автомобиля Лада Приора 36,8 кг, а отпечаток шины имеет площадь 0,8 м2.

А)

Помогитееее……………………

эгер Адам 2 саат 10000 кадам жасап анын ар биринде 40ДЖ жумуш аткарса,анын кубаттулугун кандай экенин аныктагыла?

Установите соответствие между техническими устройствами и физическими явлениями, лежащими в основе принципа их действия. К каждой позиции первого стол
…

бца подберите соответствующую позицию из второго столбца. 2. Визначте коефіцент тертя між шинами та дорогою.

СРОООЧНО ДАЮ БАЛЛОВ
С каким ускорением тормозило авто до полной остановки в течение минуты, если торможение началось при 60 м / с2
a.360 м / с2
b.1 м
…

/ с2
c.-1 м / с2
d.-60 м / с2

Яку масу води можна нагріти від 20 0С до кипіння за 2 хв 40 с електричним нагрівачем, ККД якого становить 75 %? Нагрівач, виготовлений з 11 м нікеліно
…

вого дроту з площею поперечного перерізу 0,5мм2, живиться від мережі 220 В. Срочно помогите пожалуйста!!!!!!!

срочно нужно!!!Яку швидкість має штучний супутник Землі, що обертається по коловій орбіті на висоті 600 км над поверхнею Землі? Який період його оберт
…

ання? ________на русском:Какую скорость имеет искусственный спутник Земли, вращающийся по круговой орбите на высоте 600 км над поверхностью Земли? Период его вращения?

СРОООЧНО ДАЮ 100 БАЛОВ
Определить ускорение и время торможения самолета по посадочной полосе, если при посадочной скорости самолета 270 км / ч тормозн
…

ой путь составляет 1 км. (Ответ округлить до десятых
a.- 2,8 м / с2; — 26,8 с
b.2,8 м / с2; 0,27 с
c.- 2,8 м / с2; 26,8 с
d.2,8 м / с2; 26,8 с

Профилирование метаболитов LADA

ставит под сомнение представление о метаболически отличном подтипе

Abstract

Латентный аутоиммунный диабет у взрослых (LADA) обычно относится к аутоантителам GAD65 (GADAb) — положительному диабету с началом после 35 лет и отсутствию лечения инсулином в течение первые 6 месяцев после постановки диагноза. Однако не всегда легко отличить LADA от диабета 1 или 2 типа. В этом исследовании мы изучили, может ли профили метаболитов помочь отличить LADA ( n = 50) от диабета 1 типа ( n = 50) и диабета 2 типа ( n = 50).Из 123 идентифицированных метаболитов 99 различались в зависимости от типа диабета. Однако не удалось идентифицировать уникальный профиль метаболитов ни для одного из типов. Вместо этого метаболом изменялся в зависимости от континуума, управляемого С-пептидом, от диабета 1 типа через LADA до диабета 2 типа. LADA была больше похожа на диабет 2 типа, чем на диабет 1 типа. При анализе основных компонентов пациенты с LADA, у которых частично был диабет 1 типа, прогрессировали на инсулиновую терапию быстрее, чем пациенты с частично совпадающим диабетом 2 типа. В заключение, мы не смогли найти какой-либо уникальный профиль метаболитов, отличающий LADA от диабета 1 и 2 типа.Скорее, LADA метаболически был промежуточным звеном между диабетом 1 и 2 типа, при этом пациенты, близкие к первому, демонстрировали более быстрое прогрессирование к терапии инсулином, чем пациенты, более близкие ко второму.

Введение

В настоящее время диабет делится на два основных типа. Диабет 2 типа (СД2) характеризуется инсулинорезистентностью и особенностями метаболического синдрома, но обычно включает сохраненную функцию β-клеток. Диабет 1 типа (СД1), который возникает в раннем возрасте, развивается в результате аутоиммунного разрушения инсулин-продуцирующих β-клеток.Однако существует также промежуточная форма, называемая латентным аутоиммунным диабетом у взрослых (LADA), которая, несмотря на сходство с T1D, демонстрирует более медленное прогрессирование в направлении потребности в инсулине (1,2). Частота LADA составляет ∼10% пациентов с диабетом (3-5). LADA обычно диагностируется в более старшем возрасте по сравнению с T1D, поэтому у больных часто наблюдаются признаки метаболического синдрома, что затрудняет отличия LADA от T2D (3). Исследования, направленные на анализ генетических причин диабета, показали, что LADA имеет общие генетические особенности как с T1D, так и с T2D (6).LADA обычно определяется как инсулиннезависимый диабет в течение 6 месяцев после постановки диагноза, с началом во взрослой жизни (> 35 лет) с аутоантителами к GAD65 (GADAb). Однако, поскольку решение о начале инсулиновой терапии является очень субъективным, было предложено исключить из определения критерии отсутствия лечения инсулином в течение первых 6 месяцев после постановки диагноза (6). Вместо этого мы предлагаем добавить критерий уровня С-пептида> 0,3 нмоль / л, поскольку абсолютный дефицит инсулина не является характеристикой LADA.

В текущем исследовании мы изучили, будет ли LADA характеризоваться уникальным метаболическим профилем, отличным от T1D и T2D.

Дизайн и методы исследования

Популяция исследования

Проект ANDIS (All New Diabetics In Scania) (http://andis.ludc.med.lu.se/) был запущен в 2008 году с целью набора всех случаев заболевания диабетом. независимо от возраста на момент постановки диагноза в округе Скания на юге Швеции. По состоянию на январь 2014 года, когда для этого исследования были собраны образцы, в ANDIS были включены 8722 человека в возрасте старше 18 лет.Из этих субъектов 7 701 получили диагноз СД2, 193 получили диагноз СД1 и 454 получили диагноз ЛАДА. Еще 581 субъект моложе 18 лет, большинству из которых был поставлен диагноз СД1, были отобраны в рамках исследования Better Diabetes Diagnosis (BBD). Реестр ANDIS связан с национальным реестром рецептов на лекарства. Образцы крови натощак были собраны вскоре после постановки диагноза (в среднем 76 дней) для анализа на GADAb (набор для ELISA GADAb; RSR Ltd, Кардифф, U.K.), C-пептид (Immulite; Siemens Healthcare, Deerfield, IL), HbA _1c (VARIANT TURBO; Bio-Rad, Hercules, CA) и уровень глюкозы в крови. Плазму крови хранили при -80 ° C. Сто пятьдесят субъектов были отобраны случайным образом, из них одинаковое количество субъектов имели LADA, T1D и T2D. СД1 в возрасте 35 лет, положительность GADAb и концентрацию C-пептида> 0,3 нмоль / л. Считалось, что пациенты страдают СД1, если они были положительными по GADAb и имели концентрацию С-пептида P P 1c ( P Пациенты с LADA имели более низкую массу тела ( P P P P P

Таблица 1

Характеристики субъектов в зависимости от типа диабета

Подготовка образца

Метаболиты экстрагировали из 40 мкл плазмы в смеси метанол / вода (80:20, объем для объема), как подробно описано ранее (7,8), но с включение Вал-Тир-Вала, лейцин-энкефалина и резерпина при 0.81 нг / мкл в качестве внутреннего стандарта. После центрифугирования супернатант был разделен на две аликвоты для анализа с помощью газовой хроматографии / времяпролетной масс-спектрометрии (GC / TOF-MS) и сверхвысокопроизводительной жидкостной хроматографии / квадрупольной TOF-MS (UHPLC / QTOF-MS. ).

Профилирование метаболитов с помощью GC / TOF-MS

Образцы для анализа GC / TOF-MS сушили вакуумным центрифугированием, метоксилировали и триметилсилилировали, как подробно описано ранее (8,9). Производные метаболитов анализировали на 30-метровой колонке DB-5MS Ultra Inert (Agilent J&W, Folsom, CA) с использованием газового хроматографа 6890N (Agilent Technologies, Атланта, Джорджия), подключенного к масс-спектрометру с электронным ударом Pegasus III TOF (LECO, St.Joseph, MI), как подробно описано ранее (8,9). Образцы анализировали в рандомизированном порядке. В дополнение к образцам и холостым пробам, которые были приготовлены параллельно с образцами, также была проанализирована гомологическая серия н-алканов для расчета индексов удерживания. Данные были получены с использованием программного обеспечения ChromaTOF (LECO), экспортированы как файлы NetCDF и обработаны с помощью иерархического многомерного разрешения кривой в MATLAB 7.0 (MathWorks, Natick, MA) (10). Идентификация метаболитов проводилась с использованием собственных баз данных.

Профилирование метаболитов с помощью УВЭЖХ / QTOF-MS

Образцы для УВЭЖХ / QTOF-MS сушили вакуумным центрифугированием и растворяли в 40 мкл метанола / воды (1: 1, объем к объему). Метаболиты анализировали на 10-см колонке ACQUITY UPLC CSH C18 (Waters, Milford, MA) с использованием преколонки VanGuard (Waters) на UPLC 1290 Infinity (Agilent Technologies, Санта-Клара, Калифорния), подключенном к 6550 iFunnel Q-TOF ( Agilent) в режиме положительной и отрицательной ионизации электрораспылением (ESI) (ESI ⁺ и ESI ^— соответственно).Вводили 2 мкл образца и хроматографировали, как подробно описано ранее (11). Масс-спектрометр работал в режиме полного сканирования с соотношением масса / заряд от 50 до 1800, капиллярным напряжением 3,5 кВ и напряжением фрагментатора 175 В. Скорость потока сушильного газа была установлена на 14 л / мин при 200 °. C, с давлением распылителя 35 фунтов на квадратный дюйм. Образцы анализировали в рандомизированном порядке. Образец контроля качества, созданный из смеси всех образцов, был проанализирован восемь раз перед первым введением образца, а затем после каждого 10-го введения.Заготовки экстракции анализировали после последнего ввода пробы. Данные были получены с помощью MassHunter B.06.00 Build 6.0.633.0 (Agilent). Метаболиты были идентифицированы тандемной масс-спектрометрией с использованием MassHunter METLIN Metabolite PCDL (Agilent) и введения чистых стандартов, если они доступны. Пакетно-рекурсивное извлечение признаков выполнялось с помощью MassHunter Profinder B.06.00 Build 6.0625.0 (Agilent). Данные были дополнительно отфильтрованы с помощью Mass Profiler Professional 12.6.1-Build 196252 (Agilent) и экспортированы в виде файлов csv для статистического анализа.

Обработка данных и статистический анализ

Площади пиков были нормализованы по внутренним стандартам, как подробно описано ранее (8,9,12). Метаболиты с процентным относительным стандартным отклонением> 40% в образцах контроля качества были исключены, а оставшиеся данные были преобразованы в log2. Метаболиты с отсутствующими значениями> 20% были исключены, а отсутствующие значения для неидентифицированных метаболитов в

Результаты

Целевой анализ низкомолекулярного метаболома

Во-первых, мы исследовали, может ли какой-либо уникальный низкомолекулярный метаболит отличить LADA от T1D и T2D. Всего было измерено 64 метаболита. Две модели OPLS-DA были рассчитаны для сравнения метаболома T2D и LADA с метаболомом T1D. Таким образом, анализ был сосредоточен на вариациях в метаболоме, которые могут быть объяснены типом диабета, с последующим вращением модели для достижения разделения классов по прогностическому компоненту, и таким образом облегчилась интерпретация результатов (13). .Обе модели дали хорошую классификацию образцов на основе типа диабета ( R ² = 0,804, Q ² = 0,689, перекрестно проверенный [CV] ANOVA, P −20 ; и R ² = 0,777, Q ² = 0,521, CV ANOVA, P −9 соответственно) (рис.1 A и B ). Однако OPLS-DA не смог классифицировать LADA и T2D ( R ² = 0. 182, Q ² C ) (14). SUS-график позволяет сравнивать результаты нескольких моделей классификации с использованием общей ссылки, в данном случае T1D. На этом графике можно идентифицировать различия, которые являются общими между классами (находятся рядом с диагональю) или уникальны для определенного класса (за пределами диагонали). Подавляющее большинство метаболитов попало по диагонали ( R ² = 0.79, P −25 ), что указывает на общий профиль метаболитов между LADA и T2D. Из 64 низкомолекулярных метаболитов 51 различались между подгруппами диабета (ANOVA, q P P P

Рисунок 1

Анализ низкомолекулярных метаболитов предполагает наличие метаболического континуума, простирающегося от T1D через LADA до T2D. OPLS-DA точно классифицирует T2D и T1D ( A ), а также LADA и T1D ( B ) на основе низкомолекулярного метаболома. C : Нагрузки, масштабированные как корреляции, из моделей OPLS-DA, объединенные в SUS-графике, выявляют различия между LADA и T1D, а также различия между T2D и T1D, которые необходимо разделить. Следовательно, ни один из низкомолекулярных метаболитов однозначно не различает типы диабета. p (corr) [1], нагрузки для прогнозирующего компонента, масштабированные как корреляции; t [1], прогностический компонент; к [1], первый ортогональный компонент. T1D, n = 50; T2D, n = 50; и LADA, n = 49.

Таблица 2

Низкомолекулярные метаболиты, различающиеся по уровням между LADA, T1D и T2D

Нецелевой анализ липофильного метаболома

Поскольку не было обнаружено низкомолекулярного метаболита, который однозначно отличал бы LADA от двух других типов диабета, мы продолжили изучение липофильного и высокомолекулярного метаболома с помощью УВЭЖХ / QTOF-MS. Данные, полученные из ESI ⁺ и ESI ^—, были объединены, чтобы получить в общей сложности 1204 предполагаемых метаболита.Опять же, OPLS-DA выявил четкую разницу между пациентами с T2D и T1D ( R ² = 0,829 Q ² = 0,755, CV ANOVA, P −24 ) и между ними с LADA и T1D ( R ² = 0,887, Q ² = 0,583, CV ANOVA, P −12 ), но не удалось различить пациентов с T2D и LADA ( R ² = 0,491, Q ² A и B ). SUS-график показал, что большинство метаболитов следовали по диагонали от нижнего левого квадранта к верхнему правому квадранту ( R ² = 0,81, P −25 ), поддерживая общую метаболическую среду среди подгруппы диабета (рис. 2 C ). Из 1204 молекулярных особенностей 106 могут быть идентифицированы тандемным МС. После удаления дубликатов осталось 59 уникальных метаболитов. Из них 46 различались между группами (ANOVA, q

Рисунок 2

Анализ липофильных и высокомолекулярных метаболитов предполагает наличие метаболического континуума, простирающегося от T1D через LADA до T2D: аналогичный анализ, изображенный для низкомолекулярного метаболома на рис. 1, был проведен для липофильного и высокомолекулярного метаболитов. –Метаболом молекулярной массы. Этот анализ выявил идеальную классификацию T2D и T1D ( A ) и LADA и T1D ( B ). C : SUS-график, полученный из этих моделей, показал, что LADA и T2D имеют общие различия с T1D, без уникальных метаболитов, связанных ни с LADA, ни с T2D.Сокращения показаны на рис. 1. T1D, n = 48; T2D, n = 50; и LADA, n = 49.

Таблица 3

Липофильные и высокомолекулярные метаболиты, различающиеся по уровням между LADA, T1D и T2D

Затем мы объединили метаболиты, идентифицированные UHPLC / QTOF-MS, с метаболитами, идентифицированными GC / МС, в результате чего был получен набор данных из 123 метаболитов, и исследована связь между метаболическим континуумом и С-пептидом, глюкозой в крови и уровнями GADAb с использованием линейных моделей.Что касается SUS-графиков, были рассчитаны две модели классов диабета с использованием фиктивных переменных и с T1D в качестве общей ссылки. Самая сильная ассоциация была получена для уровней С-пептида (β = 0,90, P = 2,8 × 10 ⁻⁶⁴ и β = 0,79, P = 2,0 × 10 ⁻⁵², для моделей LADA и T2D, соответственно, по сравнению с T1D).

Прогноз времени до инсулина

PCA, рассчитанный для 123 идентифицированных метаболитов, показал, что T1D и T2D хорошо разделены по первому основному компоненту, а LADA находится между ними (рис.3 А ). Баллы для LADA по первому основному компоненту отличались от баллов для T1D ( P P LADA-T1D = 5.5 и Δscore _LADA-T2D = 3.1). Как и ожидалось, оценки сильно связаны с уровнями глюкозы в крови, HbA _1c, ИМТ и С-пептида ( P 1c и GADAb, показывает аналогичную картину (рис.3 В ). Баллы для LADA отличались от баллов для обоих двух других типов ( P LADA-T1D = 1,1 и Δscore _LADA-T2D = 2,0. ).

Рисунок 3

LADA является метаболическим промежуточным звеном между T1D и T2D: A : График разброса оценок из PCA, рассчитанный для 123 идентифицированных метаболитов, показывает, что LADA группируется между T1D и T2D, со значительным перекрытием с T1D и T2D. кластеры. B : График разброса оценок из PCA, рассчитанный на уровнях C-пептида, HbA _1c и GADAb. L — средний балл по LADA; t [1] и t [2], первая и вторая главные компоненты, соответственно. 1 — средний балл T1D; 2, средний балл T2D. Средние баллы ± SEM показаны справа от графиков баллов. Различия исследовали с помощью дисперсионного анализа с последующим апостериорным тестом Тьюки. ** P P n = 48; T2D, n = 50; и LADA, n = 49.

Однако три типа диабета во многом совпадали. Мы дополнительно обследовали пациентов с LADA, которые отклонились более чем на 1 SD от центра кластера LADA. Шесть пациентов с LADA были обнаружены за пределами -1 SD, что позволяет предположить, что их метаболом более похож на метаболом T1D. Из них пяти пациентам потребовалось лечение инсулином в течение 2 лет после постановки диагноза. Пять пациентов с LADA были обнаружены за пределами +1 SD, что свидетельствует о более похожем на T2D метаболоме. Из них четырех пациентов можно было лечить без инсулина более 2 лет.Следовательно, лечение инсулином в течение 2 лет, как правило, более распространено среди пациентов с LADA, у которых наблюдается более T1D-подобный метаболом (точный тест Фишера, P = 0,081). В то время как оценки, полученные на основе PCA, сильно различались между этими двумя группами ( P = 10 ^-8), ни глюкоза натощак ( P = 0,068), ни C-пептид ( P = 0,19), ни GADAb ( P = 0,77) уровни различались. Однако пациенты, которым требовалось лечение инсулином в течение 2 лет, имели более низкий возраст при постановке диагноза (49 ± 4 vs.61 ± 3 года, P Уровни 69 метаболитов различались между двумя группами пациентов с LADA (дополнительная таблица 1), и среди этих пациентов уровни ароматических аминокислот фенилаланина, тирозина и триптофана ( q q q q

Обсуждение

Идентификация биомаркеров, отличающих подтипы диабета друг от друга, может иметь большое клиническое значение. LADA, который связан с более быстрым прогрессированием до заместительной инсулиновой терапии по сравнению с СД2, может быть трудно отличить от СД2 при постановке диагноза (3). Во многом это связано с гетерогенностью LADA, сочетающей в себе различные метаболические (3) и генетические (6) особенности СД1 и СД2. В этом исследовании мы изучили, может ли профили метаболитов идентифицировать метаболиты с улучшенной способностью отличать LADA от T1D и T2D.

LADA оказалась метаболическим промежуточным звеном между T1D и T2D, значительно перекрываясь с обоими из этих типов. Следовательно, метаболом отражает клиническую неоднородность. Следовательно, не удалось идентифицировать уникальный метаболический маркер, который мог бы различать LADA и другие типы диабета. Вместо этого все три типа диабета были обнаружены в метаболическом континууме, простирающемся от T1D через LADA до T2D. Было обнаружено, что уровни С-пептида в плазме являются сильнейшим фактором, определяющим профиль метаболитов.Это соответствует инсулину, регулирующему метаболизм всех макроэлементов. Все метаболиты, за исключением трех, показали более низкие уровни у пациентов с T1D, чем у пациентов с LADA и T2D.

Двумя сильнейшими различиями между типами диабета были аланин и мочевая кислота. Аланин является центральным компонентом цикла Кэхилла, связывая протеолиз тканей с глюконеогенезом в печени и циклом мочевины. Было высказано предположение, что мочевая кислота отражает истощение тканевого АТФ (15). Однако ожидается, что истощение АТФ будет самым высоким при СД1, что позволяет предположить, что эта связь не может относиться ко всем заболеваниям.Другие метаболиты, различающие типы диабета, включали аминокислоты с разветвленной цепью и ароматические аминокислоты, которые ранее были связаны с инсулинорезистентностью (16) и повышенным риском сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) (17) и СД2 (18) в будущем. Примечательно, что эти метаболиты также были повышены у пациентов с LADA с более медленным прогрессированием до заместительной инсулиновой терапии. Уровни цистеина были выше у пациентов с СД2 и LADA, чем у пациентов с СД1. Уровни цистеина были связаны с повышенным ИМТ (19) и повышенным риском сердечно-сосудистых заболеваний (20).Ацил-карнитины, в частности длинные и промежуточные цепи, также показали большие различия между типами диабета. Эти промежуточные продукты, которые, как предполагается, образуются в результате дисбаланса между липолизом и активностью цикла Кребса (21), связаны с повышенной инсулинорезистентностью и СД2 (22), а ранее были связаны с будущими сердечно-сосудистыми заболеваниями (17).

В заключение, мы не смогли найти какой-либо уникальной сигнатуры метаболита, способной отличить LADA от T2D. Скорее, метаболом показал сильную связь с уровнями С-пептида.Следовательно, метаболом LADA был промежуточным звеном, наблюдаемым при T1D и T2D, со значительным перекрытием с обоими этими типами диабета, но более похожим на последний. Следовательно, наши данные подтверждают, что T1D и T2D представляют собой крайности на континууме (23). Пациенты с LADA, показавшие более высокое метаболическое сходство с пациентами с СД2, имели более медленное прогрессирование до терапии инсулином, чем пациенты с более высоким метаболическим сходством с СД1, несмотря на схожие уровни С-пептида. В целом, наши данные ставят под сомнение представление о метаболически различных подтипах диабета.

Информация о статье

Благодарности. Авторы благодарят пациентов и поставщиков медицинских услуг в Scania за их поддержку и готовность участвовать в этом исследовании. Авторы также благодарят Руководящий комитет ANDIS за поддержку.

Финансирование. Эта работа была поддержана Королевским физиографическим обществом Лунда, Фондом Ново Нордиск, Фондом Полссона, Шведским фондом диабета, Фондом Крафорда, Erasmus Mundus Europe-Asia, Шведским исследовательским советом (включая грант проекта Dnr.521-2010-3490 и инфраструктурные дотации Днр. 2010-5983 и Dnr. 2012-5538 для LG), грант Линнеуса 349-20006-237, грант на стратегические исследования (Exodiab Dnr. 2009-1039) и грант ERC Advanced Researcher (GA 269045) для LG, а также гранты на оборудование от Knut и Фонд Алисы Валленберг (KAW 2009-0243).

Двойственность интересов. L.G. получил гранты от компаний Pfizer, Lilly и Novartis. О других потенциальных конфликтах интересов, относящихся к этой статье, не сообщалось.

Вклад авторов. М.А.-М. и А.А. выполнили профилирование метаболитов и проанализировали данные. Тихоокеанское стандартное время. помогли в анализе данных. A.H.R. и Л. возглавлял исследование ANDIS и помогал в его разработке. P.Sp. задумал исследование, помог в анализе данных и написал первый черновик рукописи. Все авторы участвовали в написании окончательной версии рукописи. P.Sp. является гарантом этой работы и, как таковой, имеет полный доступ ко всем данным в исследовании и берет на себя ответственность за целостность данных и точность анализа данных.

Получено 27 июня 2016 г.
Принято 24 ноября 2016 г.

Lada Vesta: 2 миллиона тестовых километров

Два миллиона километров. Это расстояние, которое прошли тестовые автомобили LADA Vesta, на которых ОАО «АВТОВАЗ» проверил и оптимизировал конструкцию нового автомобиля. На сегодняшний день проведено большинство тестов, включенных в программу валидации. На завершающей стадии испытания на дорогах общего пользования и специализированных полигонах.

Всего более 300 автомобилей LADA Vesta приняли участие в программе предсерийных испытаний и валидации, которая включала весь комплекс необходимых проверок, начиная от проверки геометрии и прочности кузова и заканчивая тонкой настройкой управляемости на разных дорогах и в разном климате. условия. В целом мировые автопроизводители проводят программы испытаний на 1,5 млн км, но АВТОВАЗ решил достичь максимальных 2 млн км, чтобы оптимизировать все элементы и процессы проектирования. Тестирование Автомобили LADA Vesta подвергались различным сериям тестов; некоторые автомобили прошли испытания в лабораториях, некоторые проехали от 80 до 90 километров за несколько месяцев.

Программа испытаний

LADA Vesta построена в полном соответствии с мировыми стандартами. Одна из основных задач — обеспечить высокое качество продукции. В частности, соответствие геометрических параметров кузовов Vesta сегодня составляет стабильные 95%, что соответствует лучшим показателям в мировой автомобильной индустрии.

Особое внимание уделяется безопасности LADA Vesta. В процессе создания автомобиля было проведено несколько сотен виртуальных краш-тестов, результаты которых затем были подтверждены реальными тестами, проведенными по российским и мировым методикам: UN / ECE, ARCAP, EuroNCAP.Большая часть реальных краш-тестов уже проведена. Всего до начала серийного производства будет проведено 35 краш-тестов.

Параллельно с оптимизацией производственных процессов проводится окончательная настройка ходовых качеств, комфорта, эргономики. Узлы и узлы проходят проверку на надежность, долговечность и др. В этой сфере ОАО «АВТОВАЗ» тесно сотрудничает с ведущими мировыми инжиниринговыми компаниями.

Кроме того, в программу испытаний LADA Vesta были включены испытания, направленные на проверку потребительских свойств и надежности автомобилей с учетом российских условий эксплуатации.Один из них — это движение на высокой скорости (60 км / ч) по гравийным дорогам для достижения предельного износа деталей подвески. По заявлению альянса Renault-Nissan, АВТОВАЗ должен утилизировать опытные автомобили, использованные для испытаний. Таким образом гарантируется, что в продаже не появятся изношенные автомобили.

Потребление жирной рыбы и риск латентного аутоиммунного диабета у взрослых

Популяция и дизайн исследования

Результаты основаны на данных ESTRID; (http://www.ki.se/imm/estrid), инициированный в 2010 г. (Рисунок 1).Сбор данных ESTRID подробно описан в другом месте. ¹⁵ Короче говоря, случайные случаи диабета постоянно выявлялись с использованием двух регистров диабета на уровне населения в Швеции (ANDIS; All New Diabetics in Scania http://andis.ludc.med.lu.se/ и ANDiU; All New Диабетики в Уппсале (http://www.andiu.se/), целью которой является характеристика всех новых случаев диабета с учетом клинических и генетических факторов. В ESTRID мы пригласили все новые случаи LADA, выявленные в Сконе (с 2010 г.) и Уппсале (с 2012 г.), вместе со случайной выборкой пациентов с впервые диагностированным диабетом 2 типа (четыре на случай LADA).Для каждого случая LADA шесть контрольных групп без диабета (≥35 лет) были случайным образом выбраны из населения Скании и Уппсалы с использованием шведского реестра населения. Они были сопоставлены со случаями по времени и региону (выборка плотности заболеваемости). ¹⁶ Анализы в данной статье были основаны на данных, собранных в ESTRID в период между его запуском в сентябре 2010 г. и июлем 2013 г., с частотой ответов 80% (случаи) и 67% (контроли). Поскольку настоящее исследование касалось пищевых привычек до постановки диагноза, анализ этой статьи был основан на всех пациентах, принимавших участие в ESTRID в течение 6 месяцев после постановки диагноза, включая 89 случаев LADA, 462 случая диабета 2 типа и 1007 контрольных пациентов.Исследование было одобрено Региональным советом по этике при Каролинском институте, Швеция, и все участники предоставили письменное информированное согласие.

Рис. 1

Схема дизайна исследования ESTRID.

Классификация диабета и клинический анализ

Случаи заболевания диагностировались в рамках системы здравоохранения, и при постановке диагноза образцы крови собирались и анализировались в центральных лабораториях университетских больниц каждого округа. Аутоантитела к декарбоксилазе глутаминовой кислоты были проанализированы с помощью твердофазного иммуноферментного анализа, и уровни представлены в виде значения индекса по отношению к стандартной сыворотке.Метод дает максимальное значение 250 МЕ / мл ^-1. При пороговом значении 10,7 МЕ / мл ^-1 чувствительность составила 84%, а специфичность — 98%. ¹⁷ Для текущего исследования и для минимизации ложноположительных случаев уровни> 20 МЕ / мл ^-1 были расценены как положительные в соответствии с классификацией диабета, используемой в реестре ANDIS. С-пептид измеряли с помощью IMMULITE 2000 (Siemens Healthcare Diagnostics Product Ltd, Лланберис, Великобритания) или анализатора Cobas e 601 (Roche Diagnostics, Мангейм, Германия).¹⁸ LADA был диагностирован, если возраст ≥35 лет, аутоантитела к декарбоксилазе глутаминовой кислоты> 20 Ед. Мл ^-1 и C-пептид ≥0,2 нмоль л ^-1 (Иммулит) или ≥0,3 нмоль л ^-1 (Cobas ). Критерии диабета 2 типа: возраст ≥35 лет, аутоантитела к декарбоксилазе глутаминовой кислоты 0,6 нмоль л ^-1 (Immulite) или> 0,72 нмоль л ^-1 (Cobas). Это соответствовало ранее используемым критериям, ¹³, за исключением уровней С-пептида, которые заменили обычно используемые критерии инсулина для отличия LADA от классического диабета типа 1 с началом у взрослых.Это более прямой индикатор остаточной выработки инсулина и медленного «латентного начала», чем способ лечения, который открыт для субъективной оценки. Инсулинорезистентность (HOMA-IR) и функцию β-клеток (HOMA-β) оценивали с помощью HOMA (оценка гомеостатической модели) на основе взаимосвязи между уровнями глюкозы натощак и С-пептидом. ¹⁹

Оценка воздействий и ковариат

Данные о воздействии были получены из всестороннего опросника по здоровью и образу жизни, включая анкету из 132 пунктов о частоте приема пищи.Этот опросник по частоте приема пищи был проверен на основе дневников питания ^{20, 21, 22, 23} и для некоторых пунктов, включая потребление рыбы, на основе биологических маркеров. ²⁴ Было предложено 11 морепродуктов, четыре из них касались жирной рыбы (сельдь / балтийская сельдь / скумбрия, лосось, сардины, копченая рыба), четверо интересовались нежирной рыбой (треска / минтай / камбала / хек, тунец, щука / судак. / окунь, рыбные палочки), а остальное — о моллюсках, икрах и других видах рыбы (кроме упомянутых выше). Также было задано девять вопросов о продуктах из красного мяса, пять — о свежих фруктах / ягодах и 15 — о овощах.Коэффициенты корреляции Спирмена между этими элементами и четырьмя недельными записями взвешенных диет варьировались от 0,6 до 0,7 для фруктов, от 0,4 до 0,6 для овощей (AW, неопубликованные данные, 1992) и составляли 0,5 для жирной рыбы, 0,4 для нежирной рыбы и 0,6. для других морепродуктов. ²³ Участников спросили, как часто, в среднем за последний год, они потребляли каждый продукт, с восемью заранее определенными вариантами ответа от 0 раз в месяц до ≥3 раз в день. Пациенты были специально проинструктированы предоставить информацию о диетических привычках, поскольку они были за год до постановки диагноза.Среднее ежедневное потребление жирной рыбы оценивалось путем преобразования ответов по каждому продукту в среднесуточное потребление и последующего суммирования их в одну переменную жирной рыбы. Среднесуточное потребление морских n-3 ПНЖК (EPA + DHA) с пищей было рассчитано путем умножения частоты потребления каждого типа рыбы или морепродуктов на данные о питательных веществах из базы данных Национального агентства по пищевым продуктам Швеции. Расчетное потребление n-3 ПНЖК, основанное на анкете, было подтверждено относительно содержания жирных кислот в подкожной жировой ткани с корреляцией Пирсона, равной 0.41. ²³ Анкета также включала информацию о потреблении витаминов, минералов и добавок, включая добавки с рыбьим жиром и витамин D. Участникам было поручено сообщить, употребляли ли они какой-либо из продуктов на регулярной основе в течение минимум 3 месяцев и если да, то указать период использования. Потребление добавок было редким, и поэтому потребление рыбьего жира и витамина D было классифицировано как никогда / никогда в анализе.

Мы также собрали информацию о возможных факторах, влияющих на факторы, включая рост и вес, использованные для расчета ИМТ (кг · м ⁻²), образование, статус курения, физическую активность, семейный анамнез диабета и потребление алкоголя.

Статистический анализ

Отношения шансов (OR) с 95% доверительным интервалом (CI) LADA и диабета 2 типа были рассчитаны в отношении потребления жирной рыбы, добавок рыбьего жира и добавок витамина D с использованием моделей условной логистической регрессии (SAS 9.3; SAS Institute Inc.). Если ДИ не включали 1,0, OR интерпретировались как значимые (это соответствует двустороннему значению P 12 лет в школе), курение (никогда, никогда), потребление алкоголя (трезвенник, бывший пьющий, 0 .1–4,8 г в неделю, ≥4,9 г в неделю), физическая активность (сидячая, умеренная, умеренная регулярная, регулярная), семейный анамнез диабета и ИМТ (кг · м ^–2) (модель 2). Для учета диетических привычек была сделана дополнительная корректировка для потребления продуктов из красного мяса, овощей и свежих фруктов / ягод (модель 3). Результаты модели 3 представлены в тексте, если не указано иное. Значения P были рассчитаны с использованием × ² (пропорции) и критерия Вилкоксона-Манна-Уитни (средние).

Новый окружной прокурор Лос-Анджелеса Джордж Гаскон отменит денежный залог и не будет добиваться смертной казни

ЛОС-АНДЖЕЛЕС (KABC) — Джордж Гаскон был приведен к присяге в понедельник в качестве 43-го окружного прокурора округа Лос-Анджелес, объявив о радикальных изменениях в крупнейшем местном округе страны. прокуратура, в том числе отказывается от денежного залога и смертной казни.

«Мы будем крупнейшим офисом в стране, который избавится от залога наличными», — сказал Гаскон.

Офис окружного прокурора больше не будет добиваться денежного залога за любой проступок, несерьезное или ненасильственное правонарушение, сказал он.

Залог может быть запрошен в небольшом подмножестве дел до 1 января. К тому времени офис Гаскона заявил, что полностью отменит залог.

Как и было обещано во время его кампании, смертная казнь теперь не применяется.

«Не только в будущем. Я намерен повторно приговорить тех, кто в настоящее время находится в камерах смертников, к пожизненному заключению», — сказал он.

Дети не будут переданы во взрослый суд, заявил новый прокурор.

Он объявил, что его офис не будет добиваться каких-либо усовершенствований, таких как усиление банды и три забастовки — по словам Гаскона, политика обратной силы, инициирующая пересмотр более 20 000 дел.

«Массовое содержание под стражей в Калифорнии может быть напрямую связано с усилением и строгими законами о наказаниях 1990-х годов», — сказал он. «Любой, кто отбывает наказание, включая обвинение в улучшении или трех ударах, будет иметь право на пересмотр».
Офис не будет требовать от потерпевших дачи показаний, чтобы получить услуги, и расширит их до семей убитых полицией.

Новая комиссия по рассмотрению применения силы будет рассматривать дела, относящиеся как минимум к 2012 году.

«Клиники по гражданским правам и уголовному правосудию Калифорнийского университета в Ирвине любезно согласились поддержать это беспрецедентное усилие», — сказал Гаскон.

Бывший окружной прокурор Сан-Франциско также сказал, что отдел по обеспечению достоверности обвинительных приговоров значительно расширит свои критерии отбора, чтобы все необоснованные заявления о невиновности и неправомерном осуждении были рассмотрены.

Гаскон сказал, что его офис сосредоточится на утечке и прекратит предъявление обвинений за некоторые мелкие правонарушения, впервые связанные с бедностью, зависимостью, психическими заболеваниями и бездомностью; вместо этого, отвлекая людей на услуги по охране психического здоровья.

«Мы просто не можем продолжать применять решения уголовного правосудия к тому, что является проблемой общественного здравоохранения».

Однако критики не считают изменения прогрессивными.

«Он не собирается преследовать мелкие преступления — пьянство на публике, мелкие кражи — подобные вещи, вероятно, будут вымыты», — сказал адвокат Лу Шапиро. «Вопрос в том, почувствуют ли преступники более низкого уровня больше возможностей для совершения этих преступлений? Повлияет ли это на жителей округа Лос-Анджелес? И вполне может, это всего лишь эксперимент.

Тем временем Лига защиты полиции Лос-Анджелеса, профсоюз, представляющий офицеров полиции Лос-Анджелеса, опровергает несколько предложений Гаскона.

В заявлении профсоюза, в частности, говорится: «Новый окружной прокурор ведет хорошую игру, но его планы ничего не дадут. но еще больше преследуют жителей Лос-Анджелеса, особенно чернокожих и испаноязычных жителей, которые в настоящее время составляют 70% жертв насильственных преступлений ».

Up: ISOCAM наблюдения за скоплением

Недавние наблюдения показывают, что большинство звезд в нашей Галактике и других
галактики
образуют компактные скопления.В частности, исследования близлежащих молекулярных объектов в ближнем ИК-диапазоне.
облачные комплексы показали, что активность звездообразования
обычно концентрируется в нескольких
богатые кластеры, связанные с массивными плотными ядрами, которые составляют
только небольшая часть от общей массы доступного газа
(например, Lada et al. 1993; Zinnecker et al. 1993).
Эти встроенные скопления включают различные типы молодых звездных
объекты (YSO) — от все еще коллапсирующих протозвезд до молодых
звезды главной последовательности — но обычно их количество преобладает
маломассивные звезды предглавной последовательности (ПМС), т.е.э., звезды Т Тельца.
Молодые кластеры предоставляют отличные лаборатории для учебы.
образование и ранняя эволюция звезд
через наблюдательный анализ
больших, генетически однородных образцов встроенных YSO.
Двумя ключевыми характеристиками этого молодого звездного населения являются их
распределение светимости и их масс-спектр,
которые дают важные наблюдательные ограничения на
функция начальной массы звезды (ММП) в Галактике.
Наблюдения за молодыми встроенными кластерами также могут помочь нам понять возможные
связи между свойствами родительского облака и результирующими звездными массами.Однако им мешают: (1)
исчезновение пыли из родительского облака, которое скрывает большую часть вновь образовавшихся
звезды в оптическом диапазоне длин волн, (2) трудность распознавания природы
отдельных источников
(например, протозвезды, звезды Т Тельца или фоновые источники), (3) молодежь
(и, следовательно, плохо известные внутренние свойства) большинства членов кластера.

Из-за этих трудностей,
перепись встроенных YSO, предоставленная IRAS и
исследования в ближнем ИК диапазоне далеки от завершения даже в ближайших облаках.
(е.грамм. Wilking et al. 1989 — далее WLY89).
Благодаря высокой чувствительности и хорошему пространственному разрешению
в среднем ИК-диапазоне — камера ISOCAM на борту ISO (Cesarsky et al. 1996;
Кесслер и др. 1996)
был мощным инструментом для проведения более полных опросов молодых людей в
все основные близлежащие регионы звездообразования
(см. Nordh et al. 1996, 1998;
Olofsson et al. 1999; Persi et al. 2000).

Рядом

облако — один из наиболее активно изучаемых сайтов
маломассивное звездообразование. Его центральный район гавани
богатый встроенный кластер, насчитывающий около 100 членов, признанных ранее
к настоящей работе
(е.грамм. WLY89, Казанова и др. 1995).
В то время как рассредоточенная популяция оптически видимых молодых звезд,
связан с ассоциацией Верхнего Скорпиона OB, имеет типичный возраст
несколько миллионов лет (млн. лет) (например, Preibisch & Zinnecker 1999), центральная вложенная
кластер признан одним из самых молодых кластеров, известных с
ориентировочный возраст порядка 0,3–1 млн лет (например, WLY89,
Грин и Мейер 1995; Luhman & Rieke 1999).
Этот молодой кластер широко изучался в
длины волн от рентгеновского до радиодиапазона.Спутники Einstein и ROSAT выявили 70
очень переменные источники рентгеновского излучения, связанные с магнитоактивными молодыми звездами,
включая глубоко встроенные протозвездные источники
(Montmerle et al. 1983; Casanova et al. 1995;
Grosso et al. 2000).
В ближнем ИК-диапазоне облако было глубоко
обследованы с земли с помощью широкоформатных массивов (Greene & Young
1992; Comerón et al. 1993; Strom et al. 1995; Barsony et al. 1997).
К сожалению, из-за трудностей различения источников фона
и встроенные YSO без выполнения трудоемкой фотометрии в среднем ИК-диапазоне (например,грамм.
Грин и др. 1994) или ближней ИК-спектроскопии
(например, Greene & Lada 1996; Luhman & Rieke 1999),
эти недавние обзоры в ближнем ИК-диапазоне лишь частично
увеличили количество засекреченных, признанных членов.
Наконец, пока только относительно плохое угловое разрешение , данные IRAS
доступны до сих пор в дальнем ИК-диапазоне (например, WLY89), глубокие исследования изображений
при угловом разрешении

или лучше существовать на (суб) миллиметре
длины волн (например, Motte et al. 1998 — далее MAN98 —
Wilson et al.1999).

Благодаря подсветке
пример

встроенный кластер, который сейчас
Первоначально была введена широко используемая эмпирическая классификация YSO.
Первоначально были выделены три класса IR на основе формы
наблюдаемые спектральные распределения энергии (SED) между 2 м
и 25-100 м (Lada & Wilking 1984, WLY89).
Объекты с растущими SED в этом диапазоне длин волн были классифицированы как класс I,
источники с SED шире, чем черные тела, но уменьшаются в
2 м как класс II, а источники с SED совместимы с
(или лишь немного шире) покрасневших звездных черных тел
как класс III.Эти морфологические классы SED интерпретируются с точки зрения
эволюционная последовательность
от (эволюционировавших) протозвезд (Класс I) до звезд Т Тельца с оптически толстыми
ИК околозвездные диски (класс II), слабым звездам типа Т Тельца с at
самые тонкие диски (класс III)
(Lada 1987; Адамс и др. 1987;
André & Montmerle 1994 — далее AM94).
Четвертый класс (класс 0) был впоследствии введен
Андре и др. (1993)
для размещения открытия в радиодиапазоне
источников холода с крупными субмиллиметровыми
болометрические отношения светимости
и мощные струйные истечения, такие как
VLA 1623 в Oph A (e.грамм. Андре и др. 1990; Bontemps
и другие. 1996).
Объекты класса 0,
которые измерили массы околозвездной оболочки больше, чем предполагалось
центральные звездные массы,
интерпретируются как молодые протозвезды в начале основного
фаза аккреции
(например, Андре и др., 2000).
Тот факт, что

центральная область содержит как минимум два класса 0
протозвезды (Андре и др. 1993),
а также многочисленные (

60) дозвездные сгущения
(MAN98), демонстрирует, что в настоящее время он все еще активно формирует звезды.
время.Расстояние до

облако несколько неуверенно.
Обычно принимается значение 160 пк (например, Chini 1981).
Однако недавние результаты Hipparcos по OB Upper-Scorpius
ассоциация (de Zeeuw et al. 1999)
предоставить достаточно точную оценку ПК для среднего
расстояние до звезд ассоциации OB. В
внедренный кластер расположен на внутреннем краю молекулярной
комплекс на окраине ассоциации OB (например, de Geus 1989),
и не очень далеко, в проекции, от ассоциации
центр (меньше чем

отдельно, что соответствует 10 шт .;
см. рис.9 de Zeeuw et al. 1999).
Поэтому в этой статье мы
принять расстояние

ПК
для

ИК-кластер, соответствующий модулю расстояния

Макет статьи выглядит следующим образом.
В Разделе 2 приводятся подробности наблюдений (Раздел 2.2).
и описывает способ обработки данных для получения среднего ИК-диапазона.
изображения и извлечение точечных источников (раздел 2.3) вместе с фотометрическими погрешностями
и уровни чувствительности (раздел 2.4). В разд. 3, идентификация
Обнаруженные источники обсуждаются (разд.3.1) и отбор новой популяции
123 YSO класса II, а также 16 YSO класса I и 77 YSO класса III,
описан (разделы 3.2-3.5). Затем мы выводим
светимости для этих YSO и построить соответствующие
функции светимости в разд. 4.
В разд. 5 мы моделируем
функции светимости для YSO классов II и III с точки зрения лежащих в основе
функция масс и история звездообразования.
В разд. 6 обсудим полученные
ограничения на МВФ

облако вниз,
(Разделы 6.1-6.2)
а также связанные с этим последствия (разд.6.3-6.5).

Up: ISOCAM наблюдения за скоплением

Авторское право ESO 2001

Кубинцы так сильно привязаны к своим автомобилям по нескольким причинам. — EEAbroad

Всего за два года до этого в автомобильной промышленности СССР произошел сдвиг. Советское коммунистическое правительство решило, что пришло время спроектировать автомобиль для масс. Многие дизайны были беззастенчиво скопированы с ведущих западных моделей автомобилей того времени. Эти механически простые и неудобные автомобили были построены с намерением «никогда не умирать» — очень советская идея.

Большая часть этих автомобилей была отправлена на экспорт. Более качественные и дорогие модели отправлялись в западные страны, а остальная продукция — в коммунистический блок. Поскольку Куба провозгласила социалистический характер своей революции, они также получили многие из этих новых автомобилей.

Бюрократия в центре нашей истории любви

В коммунистической Болгарии была распространена шутка, в которой говорилось, что родители должны подавать заявку на новую машину, как только их ребенок родился, чтобы машина прибыла как раз вовремя для их ребенка. 18-летие ребенка.Когда начались массовые продажи автомобилей, от правительства требовалось письмо с разрешением на их покупку — процесс, на который ушли годы.

На Кубе бюрократия встала между машинами и их владельцами. Распространение новых автомобилей было в основном привилегией, предназначенной для высокопоставленных членов коммунистической партии, престижных профессионалов, а также членов или ветеранов вооруженных сил. Если у вашей семьи в то время была машина, это значило, что вы имели большое значение для правительства. В 70-е годы правительство Кубы также дарило автомобили или предлагало их по очень низким ценам врачам, фермерам, спортсменам, инженерам и ученым.

Цена любви

Покупка автомобиля на Кубе — это цена, которая может шокировать многих. Вы должны понимать, что кубинцы очень властно относятся к своим автомобилям из-за времени, которое они вложили в них, и из-за неустанных усилий, которые требуются, чтобы держать их в движении.

Учитывая нехватку запасных частей в целом и сложность приобретения запасных частей для автомобилей, построенных несколько десятилетий назад, ремонт автомобиля может быть очень дорогим. Кубинцы вынуждены импровизировать и искать альтернативные решения.Компоненты всего, от стиральных машин до холодильников, были использованы при ремонте автомобилей. Кроме того, многие автомобильные двигатели были заменены дизельными двигателями для снижения затрат на топливо.

Практически любой кубинец может поменять свечи зажигания, а большинство может поменять тормозные колодки и топливные насосы. Помимо музыки и систем кондиционирования, кузовные изменения происходят очень редко. Иногда единственной оригинальной частью автомобиля является его кузов.

Благодаря этой изобретательности и настойчивости мы видим, как эти старинные автомобили движутся по улице.Поскольку сегодня кубинцам не нужна виза для въезда в Россию, возник неформальный рынок, на котором кубинцы едут в Россию с единственной целью — вернуть запасные части для автомобилей. На самом деле это очень прибыльное предприятие. Эта тенденция немного ослабла, так как недавно были открыты новые государственные магазины с бесплатной конвертируемой валютой (MLC), предлагающие аналогичные автомобильные запчасти для продажи в иностранной валюте.

Никто и не подумает продавать свою Lada менее чем за 15 000 CUC (примерно 15 000 долларов США). Цены могут достигать даже 40 000 CUC за Lada в отличном состоянии.На эту же сумму можно было купить квартиру в Гаване. Еще более впечатляющим является то, что эти транзакции совершаются наличными, потому что нет государственного учреждения, которое выступает посредником в сделке. Кубинское правительство представляет только юридические аспекты сделки, такие как право собственности на автомобиль.

Lada по-прежнему производится автомобильным производителем АвтоВАЗ в сотрудничестве с Renault-Nissan. Похоже, Lada — это бренд, который все еще предпочитает власть. В 2017 году на Кубу были импортированы новые модели Lada для использования в туристическом секторе в качестве такси.Кубинцы обеспокоены возможностью покупки новых современных автомобилей, но эти новые «Лады» недоступны для публики. В 2014 году правительство выставило на продажу новые автомобили, но цены были астрономическими. Цены были посмешищем страны. Peugeot 508 стоит 262 000 канадских долларов, в то время как в Европе он стоит от 25 000 до 40 000 евро. Эта неудача только усилила любовь кубинцев к своим старинным, но крепким советским автомобилям.

Комбинированные факторы образа жизни и риск LADA и диабета 2 типа — Результаты шведского популяционного исследования случай-контроль

Резюме

Цели

Мы исследовали риск латентного аутоиммунного диабета у взрослых (LADA) и типа 2 диабет в связи со здоровым образом жизни, доля пациентов, ведущих нездоровый образ жизни, а также влияние семейного анамнеза диабета (FHD) и генетической предрасположенности.

Методы

Популяционное исследование включало LADA ( n = 571), диабет 2 типа ( n = 1962) и контрольные группы ( n = 2217). Здоровый образ жизни определялся ИМТ 2 , физической активностью от умеренной до высокой, здоровым питанием, отказом от курения и умеренным потреблением алкоголя.

границ | Важность предварительного анализа чувствительности в байесовской статистике: демонстрации с использованием интерактивного блестящего приложения

Введение

Благодаря недавнему систематическому обзору литературы в области психологических наук мы знаем, что использование байесовских методов растет (van de Schoot et al., 2017). Однако этот обзор также выявил тревожный факт: многие прикладные пользователи байесовских методов не применяют их должным образом или не сообщают о них. Целью данной статьи является решение одной из основных проблем, выделенных в этом систематическом обзоре, а именно изучение влияния априорных распределений с помощью анализа чувствительности.Понимание влияния априорных факторов и последующее принятие решений относительно этих априорных факторов, возможно, является самым сложным элементом реализации байесовских методов. Многие пользователи байесовских методов оценки пытаются избежать этой проблемы, используя «диффузные» априорные значения, но это не всегда жизнеспособный подход, поскольку некоторые модели нуждаются в информативных априорных значениях. Влияние априорных значений (диффузных или иных) сильно зависит от проблем, связанных со сложностью модели и структурой данных. В нашей статье основное внимание уделяется тому, как прозрачным образом исследовать влияние предыдущих распределений.

В качестве мотивирующего примера мы провели небольшое имитационное исследование, показывающее влияние различных предшествующих спецификаций на окончательные результаты модели. Это имитационное исследование показывает важность тщательного изучения влияния априорных факторов с помощью анализа чувствительности. Мы также разработали интерактивное веб-приложение (например, Shiny App), чтобы пользователи могли больше узнать о влиянии априорных значений и необходимости анализа чувствительности в эмпирических ситуациях. Это приложение позволяет пользователям исследовать влияние различных настроек предварительного распределения на окончательные результаты модели, гарантируя, что пользователь полностью осознает существенное влияние предварительного выбора.Изучение влияния априорных значений имеет центральное значение для того, насколько байесовские результаты являются жизнеспособными, полностью понятыми и правильно переданными. Наше приложение Shiny помогает еще раз проиллюстрировать эту проблему.

Цели текущей статьи

Настоящая статья предлагает читателям пошаговое представление о байесовской статистике и использовании априорных значений. Априорные распределения оказываются одним из наиболее важных элементов любого байесовского анализа, в значительной степени из-за того, какой вес и влияние они могут иметь в отношении окончательных результатов модели и существенных выводов.Наши цели:

1. Представьте читателям дружеское введение в байесовские методы и использование априорных значений. Мы стремимся сделать статью доступной для людей из самых разных областей статистики, а также из самых разных областей.

2. Проиллюстрируйте тот факт, что изучение влияния априорных значений является невероятно важной задачей при интерпретации окончательных результатов модели в условиях прикладных исследований. Чтобы проиллюстрировать этот момент, мы используем небольшое исследование с моделированием.

3. Представьте новое интерактивное приложение Shiny, которое мы разработали для помощи в визуализации важных элементов предыдущего анализа чувствительности.

4. Продемонстрируйте потенциальное влияние априорных факторов на эмпирическом примере с использованием интерактивного приложения Shiny и предоставленных нами данных, которые предоставляют читателям инструмент для изучения предыдущего влияния на практике.

5. Представьте набор часто задаваемых вопросов относительно априорных значений и предварительного анализа чувствительности, а также откровенных ответов на каждый вопрос.

Целевая аудитория и организация статьи

Эта статья предназначена для начинающих пользователей байесовской методологии. Мы разработали этот документ, чтобы помочь студентам и исследователям, имеющим широкий спектр статистических знаний. Например, студенты бакалавриата могут найти приложение Shiny полезным, чтобы поэкспериментировать с некоторыми основами байесовской статистики и визуализировать, как выглядят различные предыдущие настройки. Более продвинутые аспиранты или исследователи могут найти исследование с помощью моделирования как полезную иллюстрацию для понимания важности предшествующего анализа чувствительности.В свою очередь, они также могут найти приложение, представленное в приложении Shiny, особенно полезным для понимания конкретного влияния априорных факторов на модель, представленную здесь. Документ и приложение Shiny были созданы для студентов и исследователей из самых разных областей социальных и поведенческих наук, и весь материал для реконструкции представленных здесь анализов доступен в Интернете по адресу: https://osf.io/eyd4r /.

Остальная часть этого документа организована следующим образом. В следующем разделе освещаются основные причины, по которым можно было бы использовать байесовские методы в контексте прикладных исследований.Одна из основных причин, которые мы рассмотрим в этом разделе, заключается в том, что некоторые исследователи могут захотеть включить предыдущие знания в процесс оценки. Обычно это делается с помощью так называемого априорного распределения , (или , предшествующего ), и в следующем разделе описывается потенциальное влияние априорного распределения. Этот раздел особенно актуален для приложения Shiny, которое мы разработали, и проблемы, связанные с априорными значениями, в основном остаются в основе распознавания случаев неправильного использования или неверного изображения байесовских методов.

Далее мы представляем информацию о модели множественной регрессии, на которую ссылаются в следующих разделах. Затем мы представляем небольшое исследование с помощью моделирования, целью которого является выявить влияние, которое различные предварительные настройки могут оказать на точность полученных окончательных оценок модели. Эти результаты указывают на важность проведения предварительного анализа чувствительности. В следующем разделе представлена информация о нашем Shiny App, о том, как оно работает и какую пользу читатели могут извлечь из его использования.Мы подчеркиваем, как можно использовать приложение, чтобы узнать больше о важном вопросе предварительного анализа чувствительности в рамках байесовской статистики, а также предоставляем интерактивную платформу для читателей, чтобы они могли глубже понять проблемы, описанные здесь. Наконец, документ завершается обсуждением часто задаваемых вопросов относительно предварительного анализа чувствительности, а также заключительными мыслями о важности прозрачности в исследованиях, проводимых с помощью байесовской системы оценки.

Почему байесовские методы полезны в прикладных исследованиях?

Существует множество причин, по которым исследователь может предпочесть использование байесовской оценки традиционной частотной оценке (например,g., максимальное правдоподобие) оценка. Основными причинами использования байесовских методов являются следующие: (1) модели слишком «сложны» для традиционных методов (см., Например, Depaoli, 2013; Kim et al., 2013; Cieciuch et al., 2014; Depaoli and Clifton, 2015; Zondervan-Zwijnenburg et al., 2019), (2) доступны только относительно небольшие размеры выборки (см., Например, Zhang et al., 2007; Depaoli et al., 2017a; Zondervan-Zwijnenburg et al., 2019 ), (3) исследователь хочет, чтобы включил исходную информацию в процесс оценки (см. E.g., Zondervan-Zwijnenburg et al., 2017) и (4) предпочтение отдается типам результатов, которые дают байесовские методы (см., например, Kruschke, 2013). Важно отметить, что независимо от причин, по которым были реализованы байесовские методы, всегда важно включать анализ чувствительности априорных значений. В следующих разделах мы более подробно обсудим этот вопрос априорной информации.

Что мы знаем о влиянии приора?

Байесовская литература (с использованием моделирования и прикладных данных) обнаружила несколько важных выводов, касающихся потенциального влияния априорных распределений на окончательные результаты модели.В некоторой литературе показано, что априорное влияние сильно зависит от сложности модели, и невероятно важно полностью изучить влияние априорных факторов на окончательные оценки модели. В этом разделе мы подробнее рассмотрим эту проблему, подчеркнув причины, по которым можно было бы изучить их априорные значения.

Приоры могут повлиять на результаты (иногда в большой степени!)

Одной из причин, по которой использование байесовских методов считается спорным, является представление о том, что априорные значения могут (и влияют!) На окончательные результаты модели.В практическом смысле это означает, что исследователь может иметь очень твердое мнение о значениях параметров модели, и это мнение (через априорное) может определять окончательные оценки модели. В байесовском контексте существует множество исследовательских сценариев, в которых информативные (или определяемые пользователем) априорные значения влияют на окончательные оценки модели. Некоторые примеры включают исследования с такими моделями, как модель смеси латентного роста (Depaoli et al., 2017b; van de Schoot et al., 2018), аналитическая модель подтверждающих факторов (Golay et al., 2013) и логистической регрессии (Heitjan et al., 2008).

Верно и обратное, поскольку в литературе показано, что полностью диффузные априорные значения также могут повлиять на окончательные результаты модели. Хотя байесовская теория показывает, что большие размеры выборки могут преодолеть (или скопить) информацию из предшествующей (см., Например, Ghosh and Mukerjee, 1992), некоторые исследования показывают, что диффузные априорные значения могут повлиять на окончательные оценки модели даже при больших размерах выборки — иногда неблагоприятным образом. Примеры ситуаций моделирования, когда при моделировании было показано, что диффузные априорные факторы отрицательно влияют на окончательные оценки модели, включают пробит-регрессионные модели (Натараджан и МакКуллох, 1998), метаанализ (Lambert et al., 2005), теория отклика элементов (Sheng, 2010), моделирование структурным уравнением (van Erp et al., 2018), в том числе рекомендации по анализу чувствительности для моделей структурных уравнений, моделей смеси латентного роста (Depaoli, 2013) и многоуровневые модели структурных уравнений (Depaoli, Clifton, 2015). Во всех этих случаях исследователи обнаружили, что диффузные априорные значения оказали существенное (отрицательное) влияние на полученные оценки.

Точные оценки одних параметров получить труднее, чем других.В частности, более сложные модели (особенно в сочетании с меньшими размерами выборки) могут потребовать дополнительной информации для определенных параметров модели, чтобы дополнить более плоские вероятности. Например, в некоторых из наших собственных исследований дисперсию может быть труднее оценить, чем средние, когда вероятность относительно плоская (и более пиковая для среднего). Модели, которые имеют много параметров, которые трудно оценить, могут потребовать более информативных априорных значений, по крайней мере, по некоторым параметрам модели.Если параметр связан с более плоской вероятностью и реализованы диффузные априорные значения, то информации (из вероятности данных или априорной вероятности) может быть недостаточно для получения точной оценки. Наиболее частые случаи, когда эта проблема возникает, связаны с более сложными моделями (например, смешанными моделями, многоуровневыми моделями или моделями со скрытыми переменными), но проблема достаточно распространена, поэтому влияние априорных значений следует исследовать независимо от информативности предыдущих настроек. . Важный вывод из этого должен заключаться в том, чтобы не полагаться слепо на предыдущие настройки, не понимая их влияния, даже если они предназначены для распространения или являются программно определяемыми по умолчанию приоритетами.

Если априор используется, чтобы помочь учесть степень (не) уверенности в отношении параметра модели, то мы ожидаем, что он будет иметь или влияние. Однако действительно важно понимать это влияние и учитывать его при вынесении существенных выводов. Поэтому байесовские эксперты часто соглашаются, что важным и необходимым элементом байесовской оценки является включение анализа чувствительности , априорных значений.

Что такое анализ чувствительности априорных ценностей?

Анализ чувствительности позволяет исследователю изучить окончательные результаты модели, основанные на исходной (или справочной) априорной, в сравнении с результатами, которые будут получены с использованием других априорных значений.Многие байесовские эксперты (например, Muthén and Asparouhov, 2012; Kruschke, 2015) рекомендуют всегда проводить анализ чувствительности, и даже был разработан контрольный список (Depaoli and van de Schoot, 2017), который помогает в проведении и интерпретировать такие результаты прозрачно. Прикладные статьи, реализующие анализ чувствительности априорных значений, см .: Müller (2012), Depaoli et al. (2017a) или van de Schoot et al. (2018).

Процесс происходит следующим образом:

1.Исследователь заранее определяет набор априорных значений, которые будут использоваться для оценки модели. Эти априорные значения могут быть априорными значениями по умолчанию из статистического программного обеспечения, или они могут быть указаны пользователем на основе предыдущих знаний о параметрах модели (например, на основе простого предположения, метаанализа предшествующей литературы, интервью с экспертами по содержанию и т. Д. ).

2. Модель оценена, и получена сходимость для всех параметров модели.

3. Исследователь придумывает для изучения набор «конкурирующих» априорных точек; мы опишем, как может выглядеть этот набор априорных точек, в примерах ниже.Дело здесь , а не переделывать оригинальные приоры. Скорее, это исследование того, насколько устойчивы исходные результаты при изменении априорных значений и переоценке модели. Это также может быть метод, используемый для определения априорных значений, которые послужили бы плохим выбором для модели или вероятности — вопрос, который мы более подробно рассмотрим в ходе обсуждения.

4. Результаты получены для «конкурирующих» предварительных оценок, а затем сравниваются с исходными результатами посредством серии визуальных и статистических сравнений.

5. Окончательные результаты модели записываются, чтобы отразить результаты исходной модели (полученные в пункте 1 из исходных априорных значений), а также представлены результаты анализа чувствительности, чтобы прокомментировать, насколько надежна (или нет) окончательная модель. результаты относятся к другим предыдущим настройкам.

Последний пункт особенно важен. Систематический обзор байесовской статистики в Психологических науках (van de Schoot et al., 2017) показал, что анализ чувствительности проводился только в 16.2% прикладных исследований в течение 25 лет. Это означает, что большинство прикладных байесовских статей, опубликованных в этой области, не исследовали досконально роль или влияние априорных факторов.

Одним из важнейших помощников для изучения роли или влияния априорных факторов может быть визуальное изучение полученных апостериорных распределений по множеству различных априорных настроек. Мы выделим некоторые важные способы визуализации априорных значений и результатов анализа чувствительности в следующем разделе, представляющем наше интерактивное приложение Shiny.

Наглядные пособия особенно важны здесь, потому что они могут помочь исследователю более легко определить: (1) насколько отличаются или схожи апостериорные распределения, когда формируются разные априорные значения, и настройки) по существу важно. В конце концов, последний пункт действительно важнее всего. Если несколько наборов априорных значений дают несколько разные апостериорные оценки, но результаты по существу сопоставимы, то результаты демонстрируют стабильность (или надежность) для различных априорных настроек.В этом случае исследователь может быть более уверен в том, что предварительные настройки не оказывают большого влияния на существенные выводы.

Эти последние утверждения могут означать, что мы подразумеваем, что противоположные результаты будут как-то отрицательными или плохими. Другими словами, это проблема, если результаты моего анализа чувствительности показывают, что результирующие апостериорные изменения существенно значимы, когда апостериорные изменяются? Ответ — нет. Здесь не обязательно есть «проблема». Для теоретических исследований невероятно информативно обнаружить, что результаты зависят от конкретной теории (т.е., ранее) в процессе реализации. Это совсем не плохой результат . Это просто тот, который требует немного больше внимания при описании. Какими бы ни были результаты анализа чувствительности (например, являются ли результаты стабильными или нет), они должны быть подробно изложены в разделах, посвященных результатам и обсуждению этого документа. Эти результаты могут быть представлены в виде визуального изображения апостериорных зубов из нескольких наборов априорных элементов, как это определено с помощью анализа чувствительности. Аналогичным образом, результаты также могут быть представлены в статистической форме, где процентное «смещение» или отклонение вычисляется для оценок параметров, полученных при различных предшествующих настройках.Другой альтернативой при работе с диффузными априорными значениями может быть сообщение результатов по ряду диффузных априорных значений в качестве основного анализа. Эта тактика может облегчить иллюстрацию неопределенности, окружающей точную априорную спецификацию, особенно если различные диффузные априорные значения дают разные результаты.

Если априорные значения сдвинуты только на небольшую величину в анализе чувствительности, и они дают очень разных результатов, то было бы полезно более внимательно изучить код модели, чтобы убедиться, что все указано правильно.Тем не менее, небольшие или умеренные сдвиги в основных выводах не вызывают беспокойства, и их следует просто сообщать вместе с выводами, а затем рассматривать их в разделе обсуждения, чтобы узнать что-то об устойчивости результатов в различных предшествующих условиях.

Обратите внимание, что исходные предыдущие настройки не изменяются в процессе анализа чувствительности. Вместо этого представлены результаты анализа чувствительности, которые могут использоваться в качестве доказательства того, что априорные значения следует каким-то образом сместить в будущем анализе на другом наборе данных.По соображениям прозрачности важно сохранить оригинал и не изменять его из-за того, что было обнаружено в ходе анализа чувствительности. Это было бы примером байесовского HARKing (выдвижение гипотез после того, как результаты известны; Kerr, 1998), который столь же сомнительный, как и частотный HARKing.

Моделирование доказательства концепции: демонстрация влияния предварительных решений

Далее мы представляем небольшое исследование с помощью моделирования, иллюстрирующее влияние различных предшествующих настроек на окончательные оценки модели.Поскольку невозможно узнать истинное значение параметра совокупности в приложении, невозможно узнать, сколько оценок смещения содержат оценки смещения, если не будет проведено имитационное исследование. Это имитационное исследование создает основу для важности изучения предшествующего воздействия на приложение — концепции, на которой мы сосредоточимся в интерактивном приложении Shiny, представленном в следующем разделе.

Модель

В целях иллюстрации мы использовали модель множественной регрессии, которая является очень распространенной моделью, которая встречается в прикладной психологической литературе.В свою очередь, он также служит основой для многих других продвинутых моделей [например, (многоуровневых) моделей смешанной регрессии или моделей скрытой кривой роста]. Эти причины делают модель множественной регрессии хорошим кандидатом для демонстрации. Кроме того, мы чувствовали, что эту модель, даже если она незнакома читателю, можно концептуально описать и понять, не имея серьезных базовых знаний о модели. Хотя мы ограничиваем наше обсуждение множественной регрессией, продемонстрированные нами ранее принципы анализа чувствительности могут быть широко обобщены на другие формы моделей (например,ж., модели кривой роста, подтверждающий факторный анализ, смешанные модели).

Эта модель использовалась в различных условиях исследований в области социальных и поведенческих наук. Например, его использовали для прогнозирования академической успеваемости (Adeyemo, 2007), уверенности в себе (Kopala-Sibley et al., 2013) и качества сна (Luyster et al., 2011). База модели включает одну (непрерывную) переменную результата, которая предсказывается несколькими различными переменными-предикторами; модель представлена на рисунке 1A.На этом рисунке есть одна переменная результата (называемая «Y») и два коррелированных предиктора (называемых « X ₁ — X ₂») с весами регрессии β ₁ — β ₂.

Рисунок 1. (A) Модель множественной регрессии, используемая в имитационном исследовании, с одной переменной результата, Y , и двумя предикторами, X ₁ — X ₂. (B) Модель множественной регрессии, использованная в прикладном примере, с результатом Цинизм и двумя предикторами.

Байесовские методы могут быть реализованы в этом контексте моделирования относительно просто. Для базовой формы модели, как показано на рисунках 1A, B, исследователь может быть особенно заинтересован в размещении информативных априорных значений для весов регрессии (т. Е. Путей направления на рисунке), которые связывают предикторы с результатом. В этом случае это может означать, что у исследователя есть определенная идея (или теория) о том, как связаны переменные, а также о том, насколько сильным предиктором может быть каждая переменная в модели.

Обычно информативность априора определяется по одной из трех категорий: информативный, малоинформативный и диффузный. Информативные априорные значения обычно концептуализируются как априорные значения с большим объемом информации, относящейся к определенному параметру. Это означает, что большая вероятностная масса колеблется в относительно узком диапазоне возможных значений параметра. Например, на рис. 2А показан информативный априор с суженной вариацией вокруг среднего значения 75.Слабо информативный априор имеет больший разброс или вариацию, чем информативный априор. Рисунок 2B иллюстрирует слабо информативный априор, выделяя более широкий разброс распределения. Наконец, диффузный априор не предлагает практически никакой информации о значении параметра. Один из способов концептуализации этой априорной формы — использовать нормальное априорное значение с очень большим разбросом, что делает его практически равномерным по широкому диапазону значений. На рис. 2С показана предварительная диффузная установка для нормального распределения.На всех трех графиках нормальное априорное значение было сосредоточено на 75, но дисперсия априорных значений отличалась от малого (рисунок 2A) до большого (рисунок 2C).

Рисунок 2. Примеры пред. Распределения, которые являются: (A) информативным, (B) слабоинформативным и (C) диффузным.

Далее мы проиллюстрируем, как априорные значения могут повлиять на окончательные оценки модели, даже для такой простой модели, как модель множественной регрессии. В частности, мы провели небольшое имитационное исследование, иллюстрирующее влияние различных предшествующих настроек.

Моделирование дизайна

В имитационном исследовании использовалась модель множественной регрессии, как показано на рисунке 1A. Он содержал два непрерывных предиктора, параметр корреляции, связывающий эти предикторы, и непрерывный результат. Значения совокупности для этих параметров перечислены в таблице 1. В этом моделировании мы реализовали различные наборы априорных значений для коэффициентов регрессии, связывающих два предиктора с результатом. Эти предварительные условия перечислены в таблице 1. Всего было исследовано 11 предварительных условий для каждого размера выборки.

Таблица 1. Значения совокупности и условия моделирования для модели множественной регрессии.

Условия 1–5 определяют информативные априорные значения параметров регрессии, связывающие каждый из предикторов с результатом. Эти информативные априорные значения не были всеми правильными в том смысле, что некоторые из них имели неточные настройки среднего гиперпараметра для априорного (то есть нормальное априорное значение не было сосредоточено на значении совокупности, скорее, оно было смещено). Условие 3 является правильным информативным предварительным значением, поскольку оно сосредоточено на значении совокупности и имеет относительно суженную дисперсию.Условия 1–2 имели приоры, которые были смещены вниз от значения популяции, а условия 4–5 имели приоры, которые были смещены вверх.

Условия 6–10 представляли малоинформативные априорные значения, поскольку гиперпараметр дисперсии был увеличен по сравнению с информативными условиями (1–5). Такая же картина была продемонстрирована, когда Условие 8 представляло предварительную настройку со средним гиперпараметром, который был точным для значения совокупности. Условия 6–7 имели средние значения гиперпараметров, которые были смещены вниз от истинной совокупности, а условия 9–10 имели средние гиперпараметры, смещенные вверх.

И, наконец, Условие 11 представляет собой предварительную диффузию, в которой реализованы настройки по умолчанию из M плюс (Muthén and Muthén, 1998-2017) для параметров регрессии. Каждое из этих условий представляло собой либо информативные (1–5), либо малоинформативные (6–10), либо размытые априорные значения. В условиях информативности и малоинформативности мы указали (по среднему гиперпараметру) либо точные априорные значения (3 и 8), либо априорные значения, сдвинутые вниз (1–2, 6-7), либо априорные значения, сдвинутые вверх от истины (4–5 , 9–10).Целью этих условий было выделить закономерности отклонения в анализе чувствительности с акцентом на чувствительность результатов к среднему гиперпараметру (т. Е. Точность среднего априорного значения) и гиперпараметру дисперсии (т. Е. Разброс априорных значений). распределение).

Кроме того, мы также изучили результаты трех разных размеров выборки: n = 25, 100 и 1000. Эти размеры выборки варьировались от относительно малых до относительно больших, и они были выбраны для предоставления информации о том, как априорные значения по-разному влияют на результаты. по мере изменения размеров выборки.

Всего в этом моделировании было 33 ячейки, и мы запросили 500 итераций на ячейку. Все анализы проводились в M plus версии 8.4 (Muthén and Muthén, 1998-2017) с использованием байесовской оценки с использованием выборки Гиббса. Для простоты все ячейки были настроены так, чтобы иметь одну цепочку для каждого параметра, при этом 5000 итераций в цепочке, а первая половина отбрасывалась как выгорание (т. Е. 2500 итераций оставалось для формирования оценочной апостериорной оценки). Сходимость отслеживали с помощью потенциального коэффициента уменьшения масштаба (PSRF или R-hat; Гельман и Рубин, 1992a, b), и все цепи сходились для всех ячеек в дизайне при настройке 1.01 для критерия сходимости. Другой показатель, который можно проверить, — это эффективный размер выборки (ESS), который напрямую связан со степенью зависимости (или автокорреляцией , ) внутри цепочки. Zitzmann and Hecht (2019) рекомендуют, чтобы для обеспечения достаточной точности в цепи требовалось более 1000 ESS. Результаты моделирования показали, что, хотя части цепочки после приработки составляли всего 2500 итераций, все параметры в исследованных ячейках превышали минимум ESS = 1000.

Результаты моделирования

Таблица 2 представляет относительную погрешность в процентах для всех параметров модели по размеру выборки и 11 предварительным условиям. Следует отметить, что условия 3 и 8 представляют точные априорные значения (информативные и малоинформативные, соответственно), а условие 11 отражает диффузные априорные настройки. Все остальные априорные значения либо сдвигаются вверх, либо вниз, как было бы реализовано в анализе чувствительности. Значения, выделенные жирным шрифтом в таблице, представляют собой проблемные уровни смещения, превышающие смещение ± 10%.

Таблица 2. Параметр модели оценивает процентное отклонение (MSE) для исследования моделирования.

Наиболее примечательным открытием является то, как влияние априорных значений уменьшается по мере увеличения размера выборки. К тому времени, когда размер выборки был увеличен до n = 1000 (что было бы довольно большим для такой простой модели), предыдущие настройки практически не повлияли на результаты. Однако при меньших размерах выборки, особенно n = 25, мы можем увидеть заметное влияние на результаты.По мере смещения априорных значений для параметров регрессии величина систематической ошибки увеличивалась. Этот эффект имел место в более экстремальных условиях, даже когда n = 100, что не является необоснованным размером выборки, которого можно ожидать в прикладных исследованиях, реализующих такую модель.

Среднеквадратичные ошибки (MSE) также представлены в таблице 2 для каждого параметра. MSE представляет собой меру изменчивости и систематической ошибки. Обратите внимание, что значения MSE довольно высоки для n = 25, но они уменьшаются до относительно меньшего диапазона по мере увеличения размеров выборки до n = 100 и выше.Этот образец указывает на то, что размер выборки играет большую роль в эффективности и точности оценок, измеряемых с помощью MSE. Кроме того, MSE намного больше для априорных значений, центрированных от значения популяции.

Практическое значение этого моделирования показало, что априорные значения могут повлиять на результаты (что неоспоримо в байесовской литературе), даже если размеры выборки — это то, что мы можем считать разумным. Этот факт делает анализ чувствительности незаменимым при изучении влияния априорных значений на окончательные результаты модели, а изучение априорного влияния особенно важно при меньших размерах выборки.На практике исследователи не знают , верны ли субъективные априорные значения истине. Мы утверждаем, что исследователи должны предполагать, что априорные значения имеют хотя бы некоторую степень неточности, и они должны оценивать влияние априорных значений на окончательные оценки модели, имея в виду это понятие. Единственный способ по-настоящему изучить влияние априорного значения при работе с эмпирическими данными — это провести анализ чувствительности.

Это доказательство концептуального моделирования обеспечивает основу для приложения Shiny App, в котором используются эмпирические данные, чтобы дополнительно проиллюстрировать важность проведения анализа чувствительности.В следующем разделе мы представляем приложение Shiny в качестве обучающего инструмента, чтобы подчеркнуть влияние предыдущих настроек. Основная цель приложения — проиллюстрировать процесс проведения анализа чувствительности, а также тип результатов, которые необходимо изучить и сообщить при распространении результатов анализа. В частности, мы описываем, как можно манипулировать настройками, чтобы исследовать влияние априорных значений на окончательные результаты модели. Приложение Shiny можно использовать для более глубокого понимания влияния априорных значений, а также для понимания различных элементов, необходимых для правильного отображения результатов анализа чувствительности.

Анализ чувствительности в действии: интерактивное приложение

Чтобы проиллюстрировать важность и использование предварительного анализа чувствительности, мы создали интерактивное приложение, используя rstan (Stan Development Team, 2020), Shiny (Chang et al., 2020) и RStudio (R Core Team, 2020; RStudio Team, 2020 ). Доступ к приложению можно получить в Интернете по адресу https://ucmquantpsych.shinyapps.io/sensitivityanalysis/. Кроме того, он доступен для загрузки в Open Science Framework. Чтобы запустить приложение на вашем персональном компьютере, откройте ui.Файлы R и server.R в RStudio и нажмите ссылку «Запустить приложение» в правом верхнем углу раздела R Script окна RStudio. Для получения дополнительной информации о блестящих приложениях мы обращаемся к команде RStudio (2020).

Наше приложение состоит из семи различных вкладок, каждая из которых содержит информацию, которая поможет пользователю понять, как оценить существенное влияние предыдущего выбора. При первой загрузке приложения по умолчанию используется первая вкладка. На этой вкладке представлено приложение, описаны основные этапы анализа чувствительности и описаны другие вкладки приложения.На второй вкладке представлены вымышленный исследователь и его исследование. В частности, исследователь собрал выборку из 100 участников, чтобы проверить, является ли пол человека или отсутствие доверия к другим предсказанием цинизма человека (см. Рисунок 1B для иллюстрации модели). На вкладке обсуждаются предыдущие распределения, указанные исследователем. Хотя большинство априорных распределений относительно расплывчатые (т. Е. Плоские), исследователь указывает информативное априорное значение для регрессионного эффекта цинизма при отсутствии доверия.Остальная часть вкладки посвящена оценке апостериорных результатов исходного анализа с использованием графиков кривых, графиков апостериорной плотности и гистограмм, а также соответствующей сводной статистики [например, апостериорное среднее, стандартное отклонение, 90% самый высокий интервал апостериорной плотности (интервал HPD) ].

На следующих четырех вкладках пользователи могут указать альтернативные априорные распределения для каждого параметра в модели: перехват цинизма (третья вкладка), регрессивный эффект цинизма в отношении секса (четвертая вкладка), влияние цинизма на отсутствие доверия ( пятая вкладка) и остаточная дисперсия цинизма (шестая вкладка).На этих вкладках априорные значения для других параметров остаются неизменными. Пользователь может указать и оценить влияние двух альтернативных предшествующих распределений одновременно. Каждый раз, когда указывается новый набор априорных значений, выполняются дополнительные анализы с использованием пакета rstan. Вкладки содержат визуальные и числовые сравнения, которые могут помочь оценить влияние указанных ранее распределений.

На седьмой вкладке пользователи могут комбинировать альтернативные априорные спецификации из предыдущих четырех вкладок, чтобы исследовать комбинированное влияние альтернативных априорных значений на апостериорные оценки.Использование приложения будет продемонстрировано в следующем разделе.

Процесс анализа чувствительности

В этом разделе мы будем использовать приложение Shiny для выполнения анализа чувствительности и составления отчета. Первым шагом является определение исходных (сравнительных) приоритетов, которые должны быть реализованы в расследовании. Затем исследователь будет проводить анализ чувствительности, чтобы проверить надежность результатов при различных предварительных спецификациях. Исследователь должен указать альтернативные априорные факторы для изучения в процессе анализа чувствительности.В этом разделе мы выделим анализ чувствительности для двух параметров модели, каждый из которых может быть получен с помощью нормального распределения. Несмотря на то, что существует множество форм распределения, которые могут принимать априорные значения, нормальное распределение является эффективным местом для начала, поскольку оно наглядно иллюстрирует различные формы, которые может принимать нормальное априорное распределение. В результате мы обсуждаем анализ чувствительности с точки зрения этой априорной задачи, но важно понимать, что проблемы и процессы, которые мы выделяем, могут быть обобщены на другие формы распределения.Например, анализ чувствительности для остаточной дисперсии цинизма также можно проверить через приложение. Априор для этого параметра следует обратному гамма-распределению (IG). В дополнение к сопряженным распределениям (т.е. априорное и апостериорное распределения находятся в одном семействе вероятностных распределений), используемым в Приложении, также можно исследовать несопряженные априорные значения (например, априорную ссылку). Мы не включили альтернативные, несопряженные, дистрибутивы в наше приложение, так как считали, что это отвлекает от его основной педагогической цели.Для получения дополнительной информации о неконъюгированных приорах см. Gelman et al. (2014, с. 36+). Пример описания предыдущего анализа чувствительности можно увидеть в Приложении.

Указание первоочередности для некоторых параметров модели

Приоры указаны по всем параметрам модели. В этом примере мы сосредоточимся только на двух параметрах модели, чтобы проиллюстрировать процесс анализа чувствительности. Эти два параметра являются коэффициентами регрессии, связывающими два предиктора с результатом Cynicism .Отдельный анализ чувствительности может быть проведен по каждому параметру, а другой анализ исследует комбинированную спецификацию априорных факторов. Этот последний комбинированный анализ помогает точно определить комбинированное влияние набора альтернативных априорных факторов на все параметры модели.

Параметр 1:

Цинизм на Секс

Исследователь может изучить конкурирующие предыдущие спецификации на предмет влияния Cynicism на Sex . Например, если эксперты изначально предполагали, что эффекта Sex не было, то можно было бы указать априор, такой как N (0,10), где основная часть распределения сосредоточена вокруг нуля.Обратите внимание, что это априорное значение является слабо информативным вокруг нуля (т.е. оно по-прежнему содержит большой разброс относительно среднего значения, а не является строго информативным). Для этого примера эту предварительную настройку можно рассматривать как исходную предварительную при анализе.

Альтернативные предварительные спецификации могут быть исследованы с помощью анализа чувствительности, чтобы изучить влияние различных априорных значений (возможно, отражающих различные существенные теории) на окончательные результаты модели. Например, другая теория может утверждать, что мужчины (обозначенные цифрой 1) обладают более высоким уровнем цинизма, чем женщины, что предполагает положительный эффект.Информативный априор, сосредоточенный вокруг положительного значения, может быть исследован, чтобы проверить это априорное убеждение: например, N (5, 5). В качестве альтернативы могут проводиться конкурирующие исследования, указывающие на то, что мужчины обладают более низким уровнем цинизма, чем женщины, что предполагает негативный эффект. Информативный априор, сосредоточенный вокруг отрицательного значения, может быть исследован, чтобы изучить влияние этого априорного убеждения на апостериорные результаты: N (-10, 5). Эти предыдущие настройки приведут к исходной предыдущей и двум альтернативным спецификациям, таким как:

• Исходный = N (0, 10)

• Вариант 1 = N (5, 5)

• Вариант 2 = N (−10, 5).

График, иллюстрирующий эти предыдущие различия, можно найти на Рисунке 3.

Рисунок 3. Альтернативные априорные распределения для Пол в качестве предиктора Цинизма .

Параметр 2:

Цинизм на Недоверие

Для этого содержательного примера, предсказывающего цинизм (рис. 1B), мы можем предположить, что исследователи основывали свои предварительные спецификации распределения на предыдущих исследованиях, что указывает на то, что Отсутствие доверия имеет сильную положительную связь с Цинизм .В частности, предположим, что исходный априор (указанный исследователями) был установлен на N (6, 1), где значение 6 представляет средний гиперпараметр (или центр) распределения, а значение 1 представляет дисперсию. Эта априорная плотность с гиперпараметром дисперсии, равным 1, указывает на то, что около 95% плотности попадает между 4 и 8. Это относительно суженное априорное значение предполагает, что у исследователя было относительно сильное ожидание увеличения на один пункт в Отсутствие доверия связан с увеличением на 4-8 пунктов в Цинизм .

Можно представить несколько конкурирующих предшествующих спецификаций для этого коэффициента регрессии Цинизм на Отсутствие доверия , каждая со своей степенью информативности. Влияние этих других предшествующих форм можно изучить с помощью анализа чувствительности. Например, исследователь может изучить диффузное априорное распределение с намерением преуменьшить влияние априорного распределения и в большей степени подчеркнуть закономерности данных. В этом случае в качестве априорного можно использовать нормальное распределение, но распределение будет иметь очень большой разброс, совпадающий с отсутствием знаний о значении параметра.Одним из способов определения этого предшествующего коэффициента регрессии может быть N (0, 100). При таком большом разбросе (сродни рис. 2C) этот априор будет в значительной степени плоским по пространству параметров, что представляет собой диффузное априорное значение для этого параметра.

Другая версия предыдущей спецификации может исходить из альтернативной теории о взаимосвязи между Отсутствие доверия и Цинизм . Возможно, некоторые эксперты по теме цинизма считают, что степень (или отсутствие) доверия к другим не влияет на то, насколько циничен человек.Информативный априор, сосредоточенный вокруг нуля, с более узкой дисперсией по сравнению с априорным, описанным выше, отражает это априорное убеждение: N (0, 5).

Эти предыдущие настройки приведут к исходной предыдущей и двум альтернативным спецификациям, таким как:

• Исходный = N (6, 1)

• Вариант 1 = N (0, 100)

• Вариант 2 = N (0, 5).

График, иллюстрирующий эти предыдущие различия, можно найти на Рисунке 4.

Рисунок 4. Альтернативные априорные распределения для Отсутствие доверия как предиктор Цинизма .

Одновременная проверка приоритетных значений параметра 1 и параметра 2

Наконец, комбинацию каждой из этих альтернативных предшествующих спецификаций также можно сравнить, чтобы изучить, как предыдущие спецификации, согласованные с альтернативными теориями и предыдущими исследованиями, влияют на апостериорные результаты. В общей сложности мы можем использовать приложение для одновременного сравнения шести разных моделей.

Оценка конвергенции

Альтернативная предварительная спецификация может повлиять на сходимость параметров в модели. Таким образом, всегда следует оценивать сходимость модели, даже если не было проблем сходимости с исходной предыдущей спецификацией. Сходящаяся цепочка представляет собой точную оценку истинной формы апостериора.

Например, см. Рисунок 5, на котором представлены два разных графика, показывающих цепочку для одного параметра. Каждый образец, взятый из апостериорной области, представляет собой точку, и эти точки затем соединяются линией, которая представляет собой цепочку.Достижение стабильности или сходимости внутри цепочки является важным элементом, прежде чем результаты можно будет интерпретировать. Среднее значение по оси y на фиг. 5 представляет собой среднее значение апостериорного распределения, а высота цепочки представляет собой величину отклонения в апостериорном распределении. Сходимость определяется стабильностью в среднем (т. Е. По центру по горизонтали по оси y ) и дисперсией (т. Е. По высоте цепочки). Рисунок 5A показывает, что существует большая нестабильность среднего и дисперсии этой цепочки.Цепь не имеет стабильного горизонтального центра, а высота цепи непостоянна по всей длине. Напротив, Рисунок 5B показывает стабильность в обеих областях, визуально указывая на то, что они сошлись. Существуют статистические инструменты, которые могут помочь определить сходимость, и они всегда должны сопровождать визуальный осмотр графиков, подобных тем, что показаны на рисунке 5. Некоторые статистические инструменты для оценки сходимости включают диагностику сходимости Гевеке (Geweke, 1992) и потенциальный коэффициент уменьшения масштаба. или R-hat (Гельман и Рубин, 1992a, b; Гельман, 1996; Брукс и Гельман, 1998).

Рис. 5. Две цепочки, показывающие разные модели (не) конвергенции. Панель (A) демонстрирует значительную нестабильность по всему графику, что указывает на несовпадение. Панель (B) показывает относительно стабильное горизонтальное среднее значение и дисперсию, что указывает на сходимость. Обратите внимание, что оба графика демонстрируют некоторую степень автокорреляции, но это выходит за рамки текущего обсуждения. Более подробную информацию по этой проблеме можно найти здесь: Kruschke (2015) и Depaoli and van de Schoot (2017).

Начальная часть цепочки часто сильно зависит от начальных значений цепочки (которые могут быть произвольно сгенерированы в программе). Поэтому эту раннюю часть цепочки часто отбрасывают и называют фазой приработки . Эта часть цепочки не является репрезентативной для апостериорной, поскольку она может быть нестабильной и сильно зависеть от начального значения, с которого началась цепочка. Только фаза после прижигания (то есть фаза цепи после обозначенной фазы приработки) рассматривается для построения оценки апостериорной части.Пользователь обычно определяет продолжительность выгорания с помощью некоторой статистической диагностики, принимая во внимание сложность модели [например, простая регрессионная модель может потребовать нескольких сотен итераций в выгорании, но смешанная модель (скрытый класс) может требуется несколько сотен тысяч]. Если сходимость не достигается для параметра модели, практикующий может удвоить (или больше) количество итераций, чтобы увидеть, решит ли проблему более длинная цепочка. Если несходимость по-прежнему сохраняется, то, возможно, априор не подходит для модели или вероятности.В случае анализа чувствительности этот результат может указывать на наличие свидетельств против выбора этого конкретного априорного значения с учетом текущей модели и вероятности. Для получения дополнительной информации о сходимости и длине цепи см. Sinharay (2004) или Depaoli and van de Schoot (2017).

В приложении мы оценили сходимость модели визуально, используя графики трассировки апостериорных цепей, и с помощью диагностики, используя R-шляпу и ESS. Рисунок 6 показывает, что графики трассировки, R-шляпа (<1.01) и ESS ( > 1000) для всех параметров в исходном анализе указывает на сходимость.Для этой иллюстрации на рисунке 7 показаны графики трассировки анализа, в котором используются альтернативные предварительные спецификации для обоих эффектов регрессии: N (-10, 5) для Пол в качестве предиктора цинизма и N (0 , 5) для Отсутствие доверия как предиктор Цинизма . На этом рисунке мы можем видеть, что график кривой для эффекта Sex выглядит более изменчивым (хотя и относительно плоским) при использовании этой альтернативной предшествующей спецификации; это наиболее очевидно при рассмотрении разностей осей y- на рисунках 6, 7.В целом кажется, что альтернативные априорные значения не оказывают существенного влияния на сходимость цепи, несмотря на некоторые различия в дисперсии цепочки для коэффициента Cynicism от Sex (т.е. дисперсия для этого параметра шире на рисунке 6).

Рисунок 6. Графики трассировки исходного анализа.

Рис. 7. Графики трассировки анализа с априорным распределением N (–10, 5) для Пол в качестве предиктора цинизма и N (0, 5) для Отсутствие доверия в качестве предсказатель цинизма .

Проверка графиков апостериорной плотности

Следующим шагом в анализе чувствительности является изучение того, как альтернативные априорные спецификации повлияли на апостериорные распределения параметров модели. Если апостериорные распределения очень похожи по диапазону априорных распределений, это означает, что апостериорная оценка устойчива к различным априорным распределениям. Напротив, если апостериорное распределение резко изменилось в результате альтернативного априорного распределения, то это показывает, что апостериорное распределение в большей степени зависит от конкретного используемого априорного распределения.Для этой иллюстрации мы сосредоточим наше обсуждение двух альтернативных предшествующих распределений для Отсутствие доверия как предиктора Цинизма . На рисунке 8 показано, что апостериорное распределение эффекта Отсутствие доверия изменяется в результате альтернативных предшествующих спецификаций. Оба апостериорных распределения сдвигаются в сторону более низкого диапазона значений. Этот результат подразумевает, что апостериорное распределение исходного анализа зависит от выбранного априорного распределения и что альтернативные (более размытые) априорные распределения привели бы к немного другим апостериорным распределениям.Кроме того, апостериорное распределение точки пересечения цинизма смещается к более высокому значению для обоих альтернативных априорных распределений, что указывает на существенно иное определение точки пересечения модели (т.е. среднее значение цинизма , когда предикторы равны нулю). Наконец, апостериорные распределения Пол в качестве предиктора Цинизма , по-видимому, не подвержены влиянию альтернативных априорных значений для эффекта Отсутствие доверия , в то время как остаточная дисперсия Цинизм была затронута.

Рис. 8. Графики апостериорной плотности для исходных и альтернативных априорных точек для Отсутствие доверия как предиктора цинизма .

Сравнение предварительных оценок

Другой способ изучить влияние априорного распределения — вычислить процентное отклонение средней апостериорной оценки между моделями с разными априорными распределениями. Для этой иллюстрации мы снова сосредоточим наше обсуждение на двух альтернативных предшествующих распределениях для Отсутствие доверия как предиктора Цинизма .На рисунке 9 показана сводная статистика анализов с альтернативными предыдущими спецификациями, полученная из приложения. В последних двух столбцах показаны средние апостериорные оценки исходного анализа и процентное отклонение между исходным и каждым альтернативным анализом. В соответствии со смещением вниз апостериорных плотностей эффекта Отсутствие доверия в различных предшествующих спецификациях, процентное отклонение составляет -23,040% или -24,851%, в зависимости от альтернативной предшествующей спецификации.Другой способ зафиксировать влияние предшествующего распределения — сравнить 90% интервалы HPD и посмотреть, изменится ли существенный вывод о существовании эффекта Отсутствие доверия . В этом случае ноль всегда находится за пределами 90% интервала HPD, независимо от предшествующего распределения, используемого в анализе. Таким образом, существенный вывод относительно роли Недостаточного доверия как предиктора цинизма не меняется в предыдущих рассмотренных здесь распределениях.

Рис. 9. Апостериорные оценки альтернативных априорных значений для Отсутствие доверия как предиктора Цинизма .

Дополнительные инструкции по использованию приложения

Мы создали приложение таким образом, чтобы пользователи не могли изучить комбинацию различных априорных значений в модели, прежде чем указывать и рассматривать каждую из них по отдельности. Это дизайнерское решение было принято из педагогических соображений. Мы считаем, что изучение каждого из предшествующих факторов в отдельности полезно при первоначальном изучении предшествующего воздействия.Практика изменения предшествующих настроек и отслеживания последующих изменений обеспечивает визуальный опыт обучения, который улучшает дискуссии, связанные с анализом чувствительности. Однако на практике реализация и изменение априорных порядков более сложны. В окончательной оценке модели комбинация априорных значений является главным аспектом, который имеет значение. Есть исследования, подчеркивающие, что априорные значения в одном месте модели могут повлиять на результаты в другом месте (см., Например, Depaoli, 2012). Из-за этого важно изучить результаты с комбинацией априорных факторов, реализованных сразу.Эти результаты отражают истинное влияние предыдущих настроек (в отличие от изучения одного параметра за раз). Хотя это приложение позволяет пользователю изучать по одному (в качестве обучающего инструмента), мы отмечаем, что это может быть невыполнимой практикой в некоторых контекстах моделирования. Например, некоторые модели теории ответов заданий имеют тысячи параметров, и было бы возможно исследовать только комбинацию априорных факторов (а не по одному за раз).

Приложение было разработано для повышения педагогической эффективности визуальной демонстрации анализа чувствительности.Тем не менее, мы предупреждаем читателя, что именно комбинация предшествующих настроек определяет существенное влияние априорных параметров.

Заключение

Наша цель состояла в том, чтобы представить примеры (с помощью моделирования и приложения), иллюстрирующие важность предварительного анализа чувствительности. Мы представили приложение Shiny, которое помогает проиллюстрировать некоторые важные аспекты изучения результатов анализа чувствительности. Мы отформатировали текущий раздел, чтобы ответить на часто задаваемые вопросы (FAQ), чтобы дать краткий обзор наиболее важных компонентов, на которых прикладные исследователи могут сосредоточиться.

Часто задаваемые вопросы о предварительном анализе чувствительности

(1) Почему анализ чувствительности важен в рамках байесовской модели и что мы можем извлечь из него?

Анализ чувствительности во многих отношениях является одним из наиболее важных элементов , необходимых для полного понимания байесовских результатов в условиях прикладных исследований. Имитационное исследование и демонстрация, представленная в приложении Shiny, показали, что априорные значения могут иметь существенное влияние на апостериорное распределение.Без анализа чувствительности невозможно отделить влияние априорного значения от роли, которую данные играют на этапе оценки модели. Анализ чувствительности может помочь исследователю понять влияние предыдущего по сравнению с влиянием данных. Другими словами, этот анализ может помочь установить, насколько теория [т.е. обоснованная теория или ее недостаток (например, диффузные априорные вероятности)] влияет на окончательные результаты модели и насколько результаты обусловлены закономерностями в выборочных данных.

(2) Сколько различных предварительных условий я должен проверить во время анализа чувствительности? Другими словами, насколько обширным должен быть анализ чувствительности?

В статистике есть ходячая поговорка (или шутка), что ответ на любой статистический вопрос — «это зависит от обстоятельств». Это высказывание, безусловно, справедливо и здесь. В данном случае однозначного ответа на этот вопрос нет, и он действительно зависит от нескольких факторов. Объем анализа чувствительности будет зависеть от сложности модели, предполагаемой роли априорных сторон (например,g., информативный или рассеянный), а также задаваемые вопросы по существу. Мы можем предоставить несколько общих рекомендаций. Например, если в исходном анализе реализованы диффузные априорные значения, то включение информативных априорных значений в анализ чувствительности, вероятно, не будет актуальным. Вместо этого практикующему врачу будет лучше протестировать различные формы диффузных априорных вероятностей. Однако, если информативные априорные значения использовались в первоначальном анализе, тогда было бы рекомендовано изучить различные формы информативных априорных значений, а также диффузные априорные установки в анализе чувствительности.Практикующий специалист должен тщательно взвесить эти различные аспекты и соответственно принять решение об объеме анализа чувствительности. Основная цель здесь — понять влияние и роль, которую играет каждый из предшествующих. Не существует установленных правил для достижения этой цели, поскольку все сценарии исследования будут существенно отличаться.

(3) Как лучше всего отображать результаты анализа чувствительности?

Не буду заимствовать слишком много из предыдущего FAQ, но ответ на этот текущий вопрос зависит от: (1) того, что показывают результаты анализа чувствительности, (2) сложности модели — i.е., количество параметров модели и (3) количество условий, исследуемых при анализе чувствительности. В случае, когда результаты относительно схожи при различных предшествующих условиях, исследователь может выбрать пару предложений, указывающих на объем анализа чувствительности и сопоставимость результатов. Однако в случае, если результаты изменяются, когда априорные значения различаются (например, как в некоторых примерах, представленных в нашем приложении Shiny), исследователь может выбрать более крупное отображение результатов.Это может быть обеспечено с помощью визуальных эффектов, подобных представленным нами графикам Shiny App (например, рисунки 3, 4, 8, 9), или в виде таблицы, указывающей степень расхождения в оценках или интервалах HPD по параметрам. В крайних случаях, когда десятки параметров пересекаются с множеством условий анализа чувствительности, исследователю может потребоваться поместить большую часть результатов в онлайн-приложение и просто изложить результаты в тексте рукописи. Во многом это будет зависеть от степени различий, наблюдаемых при анализе чувствительности, а также от ограничений места в журнале.Важным вопросом является то, что результаты должны отображаться в некоторой ясной форме (в виде текста, наглядных изображений или таблиц результатов), но то, как это будет выглядеть, будет во многом зависеть от характера расследования и полученных результатов.

(4) Как интерпретировать результаты анализа чувствительности?

Результаты анализа чувствительности не предназначены для изменения или изменения представленных окончательных результатов модели. Вместо этого они помогают правильно интерпретировать влияние предыдущих настроек.Это может быть полезно для понимания того, насколько большое влияние имеют априорные значения, а также насколько надежны окончательные оценки модели по отношению к различиям в априорных параметрах — будь то небольшие или большие различия в априорных значениях. Результаты анализа чувствительности следует сообщать вместе с окончательными полученными оценками модели (т. Эти результаты могут быть использованы для поддержки раздела обсуждения, а также для более ясного понимания окончательных оценок. Кроме того, мы обсудили альтернативу выше, касающуюся результатов анализа чувствительности отчета, когда реализованы диффузные априорные значения.В этом сценарии практикующий специалист может выбрать отчет о результатах по ряду диффузных априорных значений в качестве окончательного анализа. Это стратегия, которая может помочь осветить любую неопределенность, связанную с точной априорной спецификацией, если различные формы диффузных априорных значений дают разные результаты. Наконец, если процесс анализа чувствительности дает априорное (или набор априорных значений), которое дает бессмысленные результаты в соответствии с апостериорным (например, апостериорное значение не имеет смысла, см. Depaoli and van de Schoot, 2017), или приводит к цепочкам которые не сходятся, то это может указывать на плохой априорный выбор с учетом модели или вероятности.В этом случае следует описать предыдущие и результаты, и может быть полезно описать, почему эти предварительные настройки могут быть нежизнеспособными, учитывая плохие результаты, которые были получены.

(5) Что произойдет, если существенные результаты будут отличаться от предыдущих настроек, реализованных в анализе чувствительности?

Сначала может показаться неудобным получение результатов анализа чувствительности, которые показывают, что априорные значения имеют сильное влияние на окончательные оценки модели. Однако на самом деле дело не в этом, а в концерне .Предположим, что результаты анализа чувствительности показали, что даже небольшое колебание предыдущих настроек изменило окончательные результаты модели значимым (то есть существенным) образом. Это важный вывод, поскольку он может указывать на то, что точная теория, использованная для определения предшествующей (потенциально), имеет большое влияние на окончательные результаты модели. Обнаружение этого открытия может помочь построить более глубокое понимание того, насколько стабильна модель (или теория). Напротив, если результаты модели относительно стабильны при различных предшествующих настройках, то это указывает на то, что теория (т.е., предыдущий) оказывает меньшее влияние на выводы. В любом случае результаты интересны и должны быть подробно описаны в обсуждении. Понимание той роли, которую играют априорные факторы, в конечном итоге поможет привести к более точным и обоснованным теориям в данной области.

(6) Как записать результаты анализа чувствительности?

Результаты анализа чувствительности должны быть включены в основную часть раздела результатов любой прикладной байесовской статьи. Окончательные оценки модели могут быть представлены и интерпретированы на основе исходных ранее реализованных настроек.Затем анализ чувствительности может быть представлен в контексте построения более глубокого понимания влияния априорных факторов. Байесовские результаты могут быть полностью поняты только в контексте влияния определенных ранее примененных настроек. После сообщения окончательных оценок модели на основе исходных предыдущих настроек к результатам можно добавить раздел, озаглавленный примерно так: «Понимание влияния предварительных оценок». В этот раздел следует включить визуальное или табличное отображение результатов анализа чувствительности.Результаты анализа должны быть описаны, и должно быть рассмотрено некоторое представление об устойчивости (или нет!) Результатов к различным предыдущим настройкам. Затем эти результаты могут быть дополнительно расширены в разделе обсуждения, и могут быть даны рекомендации о том, какие предварительные значения, по мнению исследователя, должны быть дополнительно изучены в последующих исследованиях. Цель состоит в том, чтобы дать подробное описание анализа и предоставить читателям обширную информацию для оценки роли априорных значений в данном конкретном контексте моделирования.

Последние мысли

Как мы продемонстрировали с помощью моделирования и приложения Shiny, априорные значения могут иметь заметное влияние на конечные результаты модели. Крайне важно, чтобы прикладные исследователи тщательно изучили степень этого воздействия и представили результаты в окончательном аналитическом отчете. Наглядные пособия могут быть огромным преимуществом при представлении результатов анализа чувствительности, поскольку они быстро указывают на уровень (несогласованности) результатов в различных предшествующих настройках.

Ключевой проблемой при составлении отчета о любом анализе, особенно таком сложном, как байесовский анализ, является прозрачность. Важно всегда четко понимать, какие анализы проводились, как они проводились и как можно интерпретировать результаты. Эта проблема прозрачности является ключевой в любой статистической структуре, но она особенно актуальна для байесовской структуры из-за того, насколько легко, , манипулировать результатами, изменяя предыдущие настройки. Байесовские методы — очень полезные инструменты, и это зависит от нас (т.д., пользователи, издатели и потребители исследований), чтобы установить приоритет прозрачности и тщательности при сообщении результатов. Мы надеемся, что приложение Shiny сыграет свою роль в повышении важности этой проблемы.

Авторские взносы

SD разработал концепцию и написал рукопись. SW и MV создали приложение Shiny. Все авторы внесли свой вклад в статью и одобрили представленную версию.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Сноски

Список литературы

Адейемо, Д. А. (2007). Модерирующее влияние эмоционального интеллекта на связь между академической самоэффективностью и успеваемостью студентов вузов. Psychol. Dev. Soc. 19, 199–213. DOI: 10.1177 / 097133360701

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брукс, С. П., и Гельман, А. (1998). Общие методы контроля сходимости итерационных расчетов. J. Comput. График. Стат. 7, 434–455. DOI: 10.1080 / 10618600.1998.10474787

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чанг, В., Ченг, Дж., Аллер, Дж. Дж., Се, Ю., и Макферсон, Дж. (2020). shiny: Платформа веб-приложений для пакета R. R версии 1.5.0. Доступно в Интернете по адресу: https://CRAN.R-project.org/package=shiny (по состоянию на 10 сентября 2020 г.).

Google Scholar

Cieciuch, J., Davidov, E., Schmidt, P., Algesheimer, R., and Schwartz, S.Х. (2014). Сравнение результатов точного и приближенного (байесовского) теста на инвариантность измерения: иллюстрация для разных стран со шкалой для измерения 19 человеческих ценностей. Фронт. Psychol. 5: 982. DOI: 10.3389 / fpsyg.2014.00982

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Депаоли, С. (2012). Разделение классов измерительной и структурной модели в смеси-CFA: ML / EM по сравнению с MCMC. Struct. Equat. Модель. 19, 178–203. DOI: 10.1080 / 10705511.2012.659614

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Депаоли, С. (2013). Восстановление классов смеси в GMM при различной степени разделения классов: частотная или байесовская оценка. Psychol. Методы 18, 186–219. DOI: 10.1037 / a0031609

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Депаоли С., Клифтон Дж. (2015). Байесовский подход к моделированию многоуровневых структурных уравнений с непрерывными и дихотомическими результатами. Struct.Equat. Модель. 22, 327–351. DOI: 10.1080 / 10705511.2014.937849

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Депаоли, С., Рус, Х., Клифтон, Дж., Ван де Шут, Р., и Тименсма, Дж. (2017a). Введение в байесовскую статистику в психологии здоровья. Health Psychol. Ред. 11, 248–264. DOI: 10.1080 / 17437199.2017.1343676

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Депаоли, С., и ван де Шут, Р. (2017). Повышение прозрачности и репликации в байесовской статистике: контрольный список WAMBS. Psychol. Методы 22, 240–261. DOI: 10.1037 / met0000065

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Депаоли С., Янг Ю. и Фелт Дж. (2017b). Использование байесовской статистики для моделирования неопределенности в моделях смеси: анализ априорной чувствительности. Struct. Equat. Модель. 24, 198–215. DOI: 10.1080 / 10705511.2016.1250640

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гельман А. (1996). «Вывод и мониторинг сходимости», в Цепь Маркова Монте-Карло на практике , ред.Р. Гилкс, С. Ричардсон и Д. Дж. Шпигельхальтер (Нью-Йорк: Чепмен и Холл), 131–143.

Google Scholar

Гельман А., Карлин Дж. Б., Стерн Х. С., Дансон Д., Вехтари А. и Рубин Д. Б. (2014). Байесовский анализ данных (3-е изд.). Бока-Ратон, Флорида: Чепмен и Холл.

Google Scholar

Гельман А., Рубин Д. Б. (1992a). Вывод из итеративного моделирования с использованием нескольких последовательностей. Stat. Sci. 7, 457–511. DOI: 10.1214 / SS / 1177011136

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гельман, А., и Рубин, Д. Б. (1992b). «Отдельная серия из сэмплера Гиббса дает ложное ощущение безопасности», в Bayesian Statistics 4 , ред. Дж. М. Бернардо, Дж. О. Бергер, А. П. Давид и А. Ф. М. Смит (Oxford: Oxford University Press), 625–631.

Google Scholar

Гевеке, Дж. (1992). «Оценка точности основанных на выборке подходов к вычислению апостериорных моментов», в Bayesian Statistics 4 , ред. Дж. М. Бернардо, Дж. О. Бергер, А. П. Давид и А.Ф. М. Смит (Oxford: Oxford University Press), 169–193.

Google Scholar

Гош, Дж. К., и Мукерджи, Р. (1992). «Неинформативные априорные значения (с обсуждением)», в Bayesian Statistics , 4 Edn, ред. Дж. М. Бернардо, Дж. О. Бергер, А. П. Давид и А. Ф. М. Смит (Oxford: Oxford University Press), 195–210.

Google Scholar

Голей П., Реверте И., Россье Дж., Фавез Н. и Лесерф Т. (2013). Дальнейшее понимание французской факторной структуры WISC-IV с помощью моделирования байесовским структурным уравнением. Psychol. Оценивать. 25, 496–508. DOI: 10.1037 / a0030676

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Густафсон П. и Вассерман Л. (1995). Диагностика локальной чувствительности для байесовского вывода. Ann. Стат. 23, 2153–2167. DOI: 10.1214 / aos / 1034713652

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хейтян Д. Ф., Го М., Рэй Р., Вилейто Э. П., Эпштейн Л. Х. и Лерман К. (2008). Идентификация фармакогенетических маркеров в терапии отказа от курения. Am. J. Med. Genet. B Neuropsychiatr. Genet. 147, 712–719. DOI: 10.1002 / ajmg.b.30669

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хоффман М. Д., Гельман А. (2011). Пробоотборник без разворота: адаптивная установка длины пути в гамильтонианах Монте-Карло. arXiv [Препринт] Доступно в Интернете по адресу: https://arxiv.org/abs/1111.4246 (по состоянию на 10 сентября 2020 г.), Google Scholar

Керр, Н. Л. (1998). HARKing: выдвижение гипотез после того, как результаты известны. чел. Soc. Psychol. Ред. 2, 196–217. DOI: 10.1207 / s15327957pspr0203_4

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Ким, С. Ю., Сух, Ю., Ким, Дж. С., Альбанезе, М., и Лангер, М. М. (2013). Оценка одиночных и множественных способностей в рамках SEM: неинформативный байесовский подход к оценке. Multiv. Behav. Res. 48, 563–591. DOI: 10.1080 / 00273171.2013.802647

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Копала-Сибли, д.К., Зурофф, Д. К., Лейбман, М. Дж., И Хоуп, Н. (2013). Вспомнил опыт взаимоотношений со сверстниками и текущий уровень самокритики и самоуверенности. Psychol. Psychother. 86, 33–51. DOI: 10.1111 / j.2044-8341.2011.02044.x

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Крушке, Дж. К. (2015). Выполнение байесовского анализа: Учебное пособие с R, Jags и STAN. Сан-Диего, Калифорния: Academic Press.

Google Scholar

Ламберт П.К., Саттон, А. Дж., Бертон, П. Р., Абрамс, К. Р., и Джонс, Д. Р. (2005). Насколько расплывчато расплывчато? Имитационное исследование влияния использования неопределенных предшествующих дистрибутивов в MCMC с использованием WinBUGS. Stat. Med. 24, 2401–2428. DOI: 10.1002 / (ISSN) 1097-0258

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Луйстер, Ф. С., Чейзенс, Э. Р., Васко, М. К. М., и Данбар-Джейкоб, Дж. (2011). Качество сна и функциональная инвалидность у пациентов с ревматоидным артритом. J. Clin. Sleep Med. 7, 49–55. DOI: 10.5664 / jcsm.28041

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мюллер, У. К. (2012). Измерение априорной чувствительности и априорной информативности в больших байесовских моделях. Дж. Моне. Экон. 59, 581–597. DOI: 10.1016 / j.jmoneco.2012.09.003

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мутен, Б., Аспарухов, Т. (2012). Моделирование байесовскими структурными уравнениями: более гибкое представление основной теории. Psychol.Методы 17, 313–335. DOI: 10.1037 / a0026802

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мутен, Л. К., и Мутен, Б. (1998–2017 гг.). Руководство пользователя Mplus. Издание восьмое. Лос-Анджелес, Калифорния: Muthén and Muthén.

Google Scholar

Натараджан Р. и Маккаллох К. Э. (1998). Выборка Гиббса с размытыми собственными априорными решениями: действительный подход к логическому выводу, основанному на данных? J. Comput. График. Стат. 7, 267–277. DOI: 10.1080 / 10618600.1998.10474776

CrossRef Полный текст | Google Scholar

R Основная команда (2020). R: язык и среда для статистических вычислений. Вена: Фонд R для статистических вычислений.

Google Scholar

Роос М., Мартинс Т. Г., Хелд Л. и Рю Х. (2015). Анализ чувствительности для байесовских иерархических моделей. Байесовский анал. 10, 321–349. DOI: 10.1214 / 14-ba909

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Команда RStudio.(2020). RStudio: комплексная разработка для R. Boston, MA: RStudio, Inc.

Google Scholar

Шэн Ю. (2010). Анализ чувствительности выборки Гиббса для моделей 3PNO IRT: влияние предшествующих спецификаций на оценки параметров. Behaviormetrika 37, 87–110. DOI: 10.2333 / bhmk.37.87

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Синхарай, С. (2004). Опыт оценки сходимости цепи Маркова методом Монте-Карло на двух психометрических примерах. J. Educ. Behav. Стат. 29, 461–488. DOI: 10.3102 / 1076998602

61

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Stan Development Team (2020). RStan: R-интерфейс для Stan. Пакет R версии 2.21.2. Доступно на сайте: http://mc-stan.org/ (по состоянию на 10 сентября 2020 г.)

Google Scholar

ван де Шут, Р., Сиджбранди, М., Депаоли, С., Винтер, С., Олфф, М., и ван Лой, Н. (2018). Байесовский анализ траектории посттравматического стрессового расстройства с информированной априорной информацией, основанный на систематическом поиске литературы и привлечении экспертов. Multiv. Behav. Res. 53, 267–291. DOI: 10.1080 / 00273171.2017.1412293

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

ван де Шут, Р., Винтер, С., Зондерван-Цвейненбург, М., Райан, О., и Депаоли, С. (2017). Систематический обзор байесовских приложений в психологии: последние 25 лет. Psychol. Методы 22, 217–239. DOI: 10.1037 / met0000100

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

ван Эрп, С., Малдер, Дж., И Оберски, Д. Л. (2018). Предварительный анализ чувствительности при моделировании байесовских структурных уравнений по умолчанию. Psychol. Методы 23, 363–388. DOI: 10.1037 / met0000162

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чжан З., Хамагами Ф., Ван Л., Гримм К. Дж. И Нессельроаде Дж. Р. (2007). Байесовский анализ продольных данных с использованием моделей кривой роста. Внутр. J. Behav. Dev. 31, 374–383. DOI: 10.1177 / 0165025407077764

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цицманн, С., и Хехт, М. (2019). Выходя за рамки конвергенции в байесовской оценке: почему точность тоже важна и как ее оценивать. Struct. Equat. Модель. Многопрофильный. J. 26, 646–661. DOI: 10.1080 / 10705511.2018.1545232

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Зондерван-Цвейненбург, М. А. Дж., Депаоли, С., Петерс, М., и ван де Шут, Р. (2019). Расширяя границы: эффективность машинного обучения и байесовской оценки с небольшими и несбалансированными выборками в модели скрытого роста. Методология 15, 31–43. DOI: 10.1027 / 1614-2241 / a000161

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zondervan-Zwijnenburg, M.A.J., Peeters, M., Depaoli, S., and van de Schoot, R. (2017). Откуда берутся приоры? Применение руководящих принципов для построения информативных априорных точек в небольших выборочных исследованиях. Res. Гм. Dev. 14, 305–320. DOI: 10.1080 / 15427609.2017.1370966

CrossRef Полный текст | Google Scholar

В следующем разделе представлена гипотетическая запись результатов анализа чувствительности, которая имитирует пример, представленный в приложении Shiny.

На первом этапе анализа чувствительности мы рассмотрели параметры, представляющие наибольший интерес в нашем исследовании. В случае нашего примера регрессии нас особенно интересовали коэффициенты регрессии, связанные с Пол как предиктором цинизма и Отсутствие доверия как предиктор цинизма . После четкого определения интересующих параметров мы определили наиболее подходящие априорные факторы для исходных (сравнительных) априорных точек в анализе.Например, мы выбрали N (0,10) в качестве априорного значения для Пол в качестве предиктора цинизма и N (6,1) в качестве априорного значения для Отсутствие доверия в качестве предиктора Цинизм . Априорные значения N (0,10) предполагают, что Цинизм и Пол не связаны, а N (6,1) указывает на положительную связь между Цинизм и Отсутствие доверия . В дополнение к выбору априорных значений для параметров, представляющих существенный интерес, мы также устанавливаем N (41,10) как до точки пересечения и IG (0.5,0.5) как априор для остаточной дисперсии.

Чтобы понять влияние различных априорных значений на апостериорное распределение, мы определили набор альтернативных априорных значений для сравнения с каждым из наших исходных априорных значений. Для нашего примера регрессии мы выбрали альтернативные априорные значения N (5,5) и N (-10,5) для Пол , предсказывая Цинизм . Предварительная альтернатива N (5,5) предполагает, что у мужчин более высокая степень цинизма, чем у женщин, а альтернатива N (-10,5) предшествующая означает, что у мужчин степень цинизма ниже, чем у женщин.Кроме того, мы выбрали альтернативные априоры N (0,100) и N (0,5) для Отсутствие доверия , предсказывающего Цинизм . Альтернатива N (0,100) была гораздо более расплывчатой, чем исходная предыдущая, что свидетельствует об отсутствии знаний об этом параметре. N (0,5) имеет нулевое среднее значение, что указывает на отсутствие связи между Cynicism и Отсутствие доверия . Для перехвата мы выбрали N (0,100) и N (20,10) в качестве альтернативных априорных точек. N (0,100) приор — это диффузный плоский приор, а N (20,10) смещает среднее значение исходного приора вниз. Оба априора предполагают более низкие значения цинизма. Для остаточной дисперсии мы выбрали IG (1,0,5) и IG (0,1,0,1) в качестве альтернативных априорных точек. IG (1,0,5) более информативен, чем исходный предшествующий, а IG (0,1,0,1) более размытый, чем исходный предшествующий. Наконец, мы также указали комбинации этих альтернативных априорных значений, чтобы понять совокупное влияние различных априорных значений на результаты модели.

Выбрав альтернативные априоры, мы оценили ряд моделей с разными априори. Каждая модель была проверена на сходимость путем визуального осмотра графиков трассировки, а также с помощью диагностики R-hat. Кроме того, отслеживались эффективные размеры выборки (ESS), чтобы гарантировать отсутствие проблем с автокорреляцией. Выбранные альтернативные априорные значения дали адекватную сходимость модели и значения ESS. Поэтому мы перешли к следующему этапу анализа чувствительности и изучили графики апостериорной плотности.Визуальный осмотр графиков апостериорной плотности выявил изменение апостериорных распределений для Отсутствие доверия , предсказывающего Цинизм при указании альтернативных априорных значений. В частности, апостериорное распределение для Отсутствие доверия , предсказывающего Цинизм , смещается в сторону более низких значений при обоих альтернативных априорных значениях, предполагая, что предыдущая спецификация влияет на результаты. Апостериорное распределение пересечения и остаточная дисперсия Цинизм изменялось в зависимости от указанных априорных значений, что указывает на существенно различную интерпретацию пересечения в зависимости от априорных значений.Напротив, графики апостериорной плотности для Sex как предиктора цинизма были относительно похожими, независимо от альтернативной предшествующей спецификации.

Мы также проверили надежность результатов, сравнив апостериорные оценки моделей с разными предшествующими спецификациями. Если апостериорные оценки мало влияют на результаты, тогда будет небольшой процент отклонений в апостериорных оценках между моделями. Однако, если априорные значения имеют значительный эффект, мы увидим более высокое процентное отклонение между моделями.Как и ожидалось, учитывая графики апостериорной плотности, мы видим сдвиг вниз в оценке Отсутствие доверия как предиктора Цинизма в различных предшествующих спецификациях. В частности, процентное отклонение составляет -23,040% или -24,851%, в зависимости от альтернативной предыдущей спецификации.

Дальнейшее доказательство влияния априорного распределения на апостериорное распределение может быть получено путем сравнения 90% интервалов наивысшей апостериорной плотности (HPD). Если существенные выводы относительно изменения параметра в зависимости от предшествующего, то есть свидетельства менее надежных результатов.В случае Отсутствие доверия в качестве предиктора Цинизма , ноль всегда находится за пределами 90% интервала HPD, независимо от предшествующего распределения, используемого в анализе. Таким образом, основной вывод относительно роли Недостаточного доверия как предиктора Цинизма не меняется в предыдущих распределениях. Это, пожалуй, самый важный результат анализа чувствительности. Хотя на некоторые параметры в модели более легко повлияли указанные априорные распределения, существенная интерпретация результатов модели не изменилась в зависимости от того, что было указано ранее.”

Переоценка размера выборки с учетом априорной информации о мешающем параметре

Предварительная информация часто неформально включается при планировании клинических испытаний. Здесь мы представляем подход к тому, как включить предварительную информацию, такую как данные исторических клинических испытаний, в переоценку размера выборки на основе мешающих параметров в дизайне с внутренним пилотным исследованием. Мы сосредоточены на исследованиях с непрерывными конечными точками, в которых дисперсия результатов является неприятным параметром.Для планирования и анализа исследования используются частотные методы. Более того, внешняя информация о дисперсии суммируется с помощью байесовского метааналитико-прогнозного подхода. Чтобы включить внешнюю информацию в повторную оценку размера выборки, мы предлагаем обновить предварительную метааналитическую прогнозную оценку на основе результатов внутреннего пилотного исследования и повторно оценить размер выборки с использованием апостериорной оценки. Посредством имитационного исследования мы сравниваем рабочие характеристики, такие как мощность и распределение размера выборки предложенной процедуры, с традиционным подходом к переоценке размера выборки, в котором используется объединенная оценка дисперсии.Имитационное исследование показывает, что при отсутствии конфликта предшествующих данных включение внешней информации в повторную оценку размера выборки улучшает рабочие характеристики по сравнению с традиционным подходом. В случае конфликта предварительных данных, то есть, когда дисперсия текущего клинического исследования не равна предыдущему местоположению, эффективность традиционной процедуры переоценки размера выборки в целом выше, даже если предварительная информация робастированный. При рассмотрении вопроса о включении предшествующей информации в повторную оценку размера выборки следует сопоставить потенциальные выгоды с рисками.

Ключевые слова: внутреннее пилотное исследование; мета-анализ; метааналитико-прогнозные априорные значения; неприятный параметр; переоценка размера выборки.

Повышение производительности моделей глубокого обучения с априорными аксиоматическими атрибутами и ожидаемыми градиентами

Lundberg, S.M. & Lee, S.-I. Единый подход к интерпретации прогнозов модели. В Достижения в системах обработки нейронной информации Vol.30, 4765–4774 (NeurIPS, 2017).

Сундарараджан М., Тали А. и Ян К. Аксиоматическая атрибуция для глубоких сетей. В Proc. 34-я Международная конференция по машинному обучению Vol. 70, 3319–3328 (Journal of Machine Learning Research, 2017).

Штрумбель, Э. и Кононенко, И. Объяснение моделей прогнозирования и индивидуальных прогнозов с использованием функций. Зн. Инф. Syst. 41 , 647–665 (2014).

Артикул Google ученый

Датта, А., Сен, С. и Зик, Ю. Алгоритмическая прозрачность посредством количественного входного влияния: теория и эксперименты с обучающими системами. В 2016 IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 598–617 (IEEE, 2016).

Lundberg, S. M. et al. От локальных объяснений до глобального понимания с объяснимым ИИ для деревьев. Nat. Мах. Intell. 2 , 56–67 (2020).

Артикул Google ученый

Lundberg, S. M. et al. Объяснимые прогнозы машинного обучения для предотвращения гипоксемии во время операции. Nat. Биомед. Англ. 2 , 749–760 (2018).

Артикул Google ученый

Sayres, R. et al. Использование алгоритма глубокого обучения и интегрированного объяснения градиентов для помощи в оценке диабетической ретинопатии. Офтальмология 126 , 552–564 (2019).

Артикул Google ученый

Zech, J. R. et al. Переменная обобщающая производительность модели глубокого обучения для обнаружения пневмонии на рентгенограммах грудной клетки: поперечное исследование. PLoS Med. 15 , e1002683 (2018).

Артикул Google ученый

Росс, А. С., Хьюз, М. К. и Доши-Велес, Ф. Право по правильным причинам: обучение дифференцируемых моделей путем ограничения их объяснений. В Proc. 26-я Международная совместная конференция по искусственному интеллекту 2662–2670 (IJCAI, 2017).

10.

Schramowski, P. et al. Делаем глубокие нейронные сети правильными по правильным научным причинам, взаимодействуя с их объяснениями. Nat. Мах. Intell. 2 , 476–486 (2020).

Артикул Google ученый

11.

Ильяс А. и др. Состязательные примеры — это не ошибки, это особенности. В Достижения в системах обработки нейронной информации Vol. 32 (NeurIPS, 2019).

12.

Лю Ф. и Авчи Б. Включение априорных значений с атрибуцией признаков при классификации текста. В Proc. 57-го Ежегодного собрания Ассоциации компьютерной лингвистики (ACL) 6274–6283 (2019).

13.

Чен, Дж., Ву, X., Растоги, В., Лян, Ю. и Джа, С. Надежная регуляризация атрибуции. В Достижения в системах обработки нейронной информации Vol. 32 (NeurIPS, 2019).

14.

Ригер, Л., Сингх, К., Мердок, В. Дж.& Yu, B. Интерпретации полезны: штрафные объяснения для согласования нейронных сетей с предшествующими знаниями. В Proc. 37-я Международная конференция по машинному обучению (ред. Доме III, Х. и Сингх, А.) 8116–8126 (ICML, 2020).

15.

LeCun, Y., Cortes, C. & Burges, C. База данных рукописных цифр MNIST (лаборатория AT&T) http://yann.lecun.com/exdb/mnist (2010)

Yu, F., Xu, Z., Wang, Y., Liu, C. & Chen, X. К робастному обучению нейронных сетей путем регуляризации состязательных градиентов.Препринт на https://arxiv.org/abs/1805.09370 (2018).

17.

Якубовиц, Д. и Гириес, Р. Повышение устойчивости DNN к состязательным атакам с использованием якобианской регуляризации. В Proc. Европейская конференция по компьютерному зрению (ECCV) (ред. Феррари, В., Хеберт, М., Сминчисеску, К. и Вайс, Ю.) 514–529 (ECCV, 2018).

18.

Рот, К., Лучки, А., Новозин, С., Хофманн, Т. Соревновательное устойчивое обучение посредством структурированной регуляризации градиента.Препринт на https://arxiv.org/abs/1805.08736 (2018).

19.

Selvaraju, R.R. et al. Grad-CAM: визуальные объяснения из глубоких сетей с помощью градиентной локализации. В Proc. Международная конференция IEEE по компьютерному зрению 618–626 (IEEE, 2017).

20.

Росс, А. С. и Доши-Велес, Ф. Повышение состязательной устойчивости и интерпретируемости глубоких нейронных сетей путем регуляризации их входных градиентов. В Тридцать вторая конференция AAAI по искусственному интеллекту Vol.32 1 (AAAI, 2018).

21.

Смилков, Д., Торат, Н., Ким, Б., Виегас, Ф. и Ваттенберг, М. Смутград: удаление шума путем добавления шума. Препринт на https://arxiv.org/abs/1706.03825 (2017).

22.

Фонг Р. К. и Ведальди А. Интерпретируемые объяснения черных ящиков с помощью значимого возмущения. В Proc. Международная конференция IEEE по компьютерному зрению 3429–3437 (IEEE, 2017).

23.

Крижевский А. и др. Изучение нескольких уровней функций из крошечных изображений Технический отчет (Citeseer, 2009).

24.

Симонян К. и Зиссерман А. Очень глубокие сверточные сети для распознавания крупномасштабных изображений. В 3-я Международная конференция по обучающим представлениям (ред. Бенжио, Й. и ЛеКун, Ю.) (ICLR, 2015).

25.

Рехт, Б., Рулофс, Р., Шмидт, Л. и Шанкар, В. Обобщаются ли классификаторы ImageNet на ImageNet? Proc. 36-й Международной конференции по машинному обучению Vol. 97, 5389–5400 (PMLR, 2019).

26.

Ципрас Д., Сантуркар С., Энгстрем Л., Тернер А. и Мадри А. Надежность может противоречить точности. В 7-я Международная конференция по обучающим представительствам (ICLR, 2019).

27.

Zhang, H. et al. Теоретически принципиальный компромисс между надежностью и точностью. В Proc. 36-я Международная конференция по машинному обучению Vol. 97, 7472–7482 (PMLR, 2019).

28.

Cheng, W., Zhang, X., Guo, Z., Shi, Y. & Wang, W.Двойное лассо с графической регуляризацией для надежного отображения eQTL. Биоинформатика 30 , i139 – i148 (2014).

Артикул Google ученый

29.

Tyner, J. W. et al. Функциональный геномный ландшафт острого миелоидного лейкоза. Природа 562 , 526–531 (2018).

Артикул Google ученый

30.

Greene, C. S. et al. Понимание многоклеточной функции и болезней с человеческими тканеспецифическими сетями. Nat. Genet. 47 , 569–576 (2015).

Артикул Google ученый

31.

Кипф Т. Н. и Веллинг М. Классификация с полууправлением со сверточными сетями на графах. В 5-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2017).

32.

Subramanian, A. et al. Анализ обогащения набора генов: основанный на знаниях подход к интерпретации профилей экспрессии в масштабе всего генома. Proc. Natl Acad. Sci. США 102 , 15545–15550 (2005).

Артикул Google ученый

33.

Бенджамини Ю. и Хохберг Ю. Контроль уровня ложных открытий: практичный и эффективный подход к множественному тестированию. J. R. Stat. Soc. B 57 , 289–300 (1995).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

34.

Лю Дж.и другие. Meis1 имеет решающее значение для поддержания клеток острого миелоидного лейкоза человека независимо от перестройки MLL. Ann. Гематол. 96 , 567–574 (2017).

Артикул Google ученый

35.

Valk, P. J. M. et al. Прогностически полезные профили экспрессии генов при остром миелоидном лейкозе. N. Engl. J. Med. 350 , 1617–1628 (2004).

Артикул Google ученый

36.

Фэн Дж. И Саймон Н. Нейронные сети с разреженным входом для многомерной непараметрической регрессии и классификации. Препринт на https://arxiv.org/abs/1711.07592 (2017).

37.

Скардапан, С., Комминиелло, Д., Хуссейн, А. и Унчини, А. Групповая разреженная регуляризация для глубоких нейронных сетей. Neurocomputing 241 , 81–89 (2017).

Артикул Google ученый

38.

Росс, А., Лаге, И. и Доши-Велес, Ф. Нейронное лассо: локальная линейная разреженность для интерпретируемых объяснений. В семинаре по прозрачному и интерпретируемому машинному обучению в критических для безопасности средах, 31-й конференции по системам обработки нейронной информации (2017).

39.

Шрикумар, А., Гринсайд, П. и Кундаже, А. Изучение важных функций путем распространения различий в активации. В Pro. 34-я Международная конференция по машинному обучению Vol.70, 3145–3153 (Journal of Machine Learning Research, 2017).

40.

Херли Н. и Рикард С. Сравнение показателей разреженности. IEEE Trans. Инф. Теория 55 , 4723–4741 (2009).

MathSciNet Статья Google ученый

41.

Zonoobi, D., Kassim, A. & Venkatesh, Y. V. Индекс Джини как мера разреженности для восстановления сигнала из сжатых выборок. IEEE J. Sel.Верхний. Сигнальный процесс. 5 , 927–932 (2011).

Артикул Google ученый

42.

Миллер, Х. У. План и работа Обследования состояния здоровья и питания, США, 1971–1973 гг. Публикация DHEW №. 79-55071 (PHS) (Министерство здравоохранения, образования и социального обеспечения, 1973).

43.

Биндер А., Монтавон Г., Лапушкин С., Мюллер К.-Р. & Самек, В. Послойное распространение релевантности для нейронных сетей с локальными слоями перенормировки.В Международной конференции по искусственным нейронным сетям (ред. Вилла, A.E.P., Масулли, П. и Риверо, A.J.P.) 63–71 (Springer, 2016).

44.

Фридман, Э. Дж. Пути и последовательность в распределении дополнительных затрат. Внутр. J. Теория игр 32 , 501–518 (2004).

MathSciNet Статья Google ученый

45.

Zhang, H., Cisse, M., Dauphin, Y. N. & Lopez-Paz, D. Mixup: за пределами минимизации эмпирического риска.В 6-я Международная конференция по обучающим представлениям (ICLR, 2018).

46.

Бардсли, Дж. М. Распределенные по Лапласу приращения, априор Лапласа и регуляризация с сохранением границ. Дж. Обратная некорректная задача . 20 , 271–285 (2012).

MathSciNet Статья Google ученый

47.

Abadi, M. et al. Tensorflow: система для масштабного машинного обучения. В 12-м симпозиуме USENIX по проектированию и внедрению операционных систем (OSDI ’1 6) 265–283 (2016).

48.

Лу, Й., Зенг, Т., Ошер, С. и Синь, Дж. Взвешенная разница анизотропной и изотропной модели полного изменения для обработки изображений. SIAM J. Imaging Sci. 8 , 1798–1823 (2015).

MathSciNet Статья Google ученый

49.

Shi, Y. & Chang, Q. Эффективный алгоритм для устранения размытости и шумоподавления изотропных и анизотропных общих вариаций. J. Appl. Математика . 2013 , 797239 (2013).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

50.

Liu, S. & Deng, W. Очень глубокая классификация изображений на основе сверточной нейронной сети с использованием небольшого размера обучающей выборки. В 2015 3-я Азиатская конференция IAPR по распознаванию образов (ACPR) 730–734 (IEEE, 2015).

51.

Шривастава Н., Хинтон Г., Крижевский А., Суцкевер И. и Салахутдинов Р. Отсев: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей. J. Mach. Учиться. Res. 15 , 1929–1958 (2014).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

52.

Кингма, Д. П. и Ба, Дж. В 3-я Международная конференция по обучающим представлениям (ред. Бенжио, Ю. и ЛеКун, Ю.) (ICLR, 2015).

53.

Virtanen, P. et al. SciPy 1.0: фундаментальные алгоритмы для научных вычислений на Python. Nat. Методы 17 , 261–272 (2020).

Артикул Google ученый

54.

Preuer, K. et al. DeepSynergy: прогнозирование синергии противораковых лекарств с помощью глубокого обучения. Биоинформатика 34 , 1538–1546 (2018).

Артикул Google ученый

55.

Тибширани Р. Регрессионное сжатие и выбор с помощью лассо. J. R. Stat. Soc. B 58 , 267–288 (1996).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

56.

Pedregosa, F. et al. Scikit-learn: машинное обучение на Python. J. Mach. Учиться. Res. 12 , 2825–2830 (2011).

MathSciNet МАТЕМАТИКА Google ученый

57.

Lundberg, S. M. et al. Объясняемый ИИ для деревьев: от локальных объяснений до глобального понимания. Препринт по адресу https: // arxiv.org / abs / 1905.04610 (2019).

58.

Sturmfels, P., Erion, G. & Janizek, J. D. suinleelab / attributionpriors: Nature Machine Intelligence code. Zenodo https://doi.org/10.5281/zenodo.4608599 (2021 г.).

Предыдущие характеристики связанных и не связанных покупателей

Автор

Abstract

В литературе по диверсификации, исследования, особенно те, которые используют показатели эффективности на основе бухгалтерского учета, показали, что связанные диверсификаторы более прибыльны и что связанные диверсификаторы находятся в более прибыльных отраслях, чем несвязанные диверсификаторы.Однако из-за самого характера этих исследований, основанных на перекрестных данных, причинно-следственная связь между стратегией диверсификации и результатами не была ясна. В этой статье основное внимание уделяется одному событию крупного приобретения, что позволяет нам лучше определить последовательные взаимосвязи между предыдущей прибыльностью фирмы, предыдущей прибыльностью отрасли и последующими стратегиями приобретения. Таким образом, в данной статье проясняются причинно-следственные связи между прибыльностью фирмы, прибыльностью отрасли и стратегиями приобретения.Авторские права © 2003 John Wiley & Sons, Ltd.

Скачать полный текст от издателя

Цитаты

Цитаты извлекаются проектом CitEc, подпишитесь на его RSS-канал для этого элемента.

Цитируется по:

Адриан Лютге, 2020. « Концепция взаимосвязи в исследованиях диверсификации: обзор и синтез ,» Обзор управленческой науки, Springer, vol. 14 (1), страницы 1-35, февраль.
Чжэн, Лу и Ульрих, Клаус и Сендра-Гарсия, Хавьер, 2021 год. « Качественный сравнительный анализ: конфигурационные пути к эффективности инноваций ,» Журнал бизнес-исследований, Elsevier, vol. 128 (C), страницы 83-93.
Сурендранат Джори, Тхань Нго и Юрика Сусняра, 2020.« Слияния акций и риск последующего обвала акций приобретателей », Обзор количественных финансов и бухгалтерского учета, Springer, vol. 54 (1), страницы 359-387, январь.

Исправления

Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc: bla: stratm: v: 24: y: 2003: i: 5: p: 471-480 . См. Общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, заголовка, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь:. Общие контактные данные провайдера: http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/0143-2095 .

Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет привязать ваш профиль к этому элементу. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

У нас нет библиографических ссылок на этот товар. Вы можете помочь добавить их, используя эту форму .

Если вам известно об отсутствующих элементах, цитирующих этот элемент, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылочного элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, так как там могут быть некоторые цитаты, ожидающие подтверждения.

По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: Wiley Content Delivery (адрес электронной почты указан ниже).Общие контактные данные провайдера: http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1111/0143-2095 .

Обратите внимание, что исправления могут отфильтроваться через пару недель. различные сервисы RePEc.

Использование информативных априорных значений в байесовском моделировании возраста смерти; Краткий обзор хронологических и биологических возрастных изменений крестцово-подвздошного сустава у американских мужчин

Краткий отчет

1.
Кафедра социологии / антропологии, Университет Ла Верна, Ла Верн, Калифорния , США
2.
Департамент антропологии, Университет Теннесси, Ноксвилл, Ноксвилл, Теннесси, США

Поступила: 28 марта 2017 г. Принято: 5 июня 2017 г. Опубликовано: 7 июня 2017 г.

Цель этого исследования — изучить, насколько хорошо различные информативные априорные модели моделируют возраст на момент смерти в байесовской статистике, которая прольет свет на то, как стареет скелет, особенно в крестцово-подвздошном суставе.Данные из четырех выборок сравнивались на предмет их эффективности в качестве информативных априорных значений для оценки возраста на момент смерти поверхности ушной раковины: (1) американское население по данным переписи населения США; (2) данные округа из данных переписи населения США; (3) местное кладбище; и (4) коллекция скелетов. Коллекция скелетов и кладбище находятся в округе, где проводился отбор образцов. Модель Гомпертца была применена для сравнения выживаемости в четырех выборках. Параметры анализа переходов вместе с сгенерированными параметрами Гомперца были введены в теорему Байеса, чтобы сгенерировать самые высокие диапазоны апостериорной плотности из апостериорных функций плотности.Переходный анализ описывает возраст, в котором человек переходит из одной возрастной фазы в другую. В результате получаются возрастные диапазоны, которые должны описывать хронологический возраст 90% людей, попадающих в определенную фазу. Кумулятивные биномиальные тесты показывают, что метод выполнялся ниже 90% при фиксировании хронологического возраста, относящегося к биологической фазе, несмотря на широкие возрастные диапазоны в более старшем возрасте. В целом образцы показали одинаковые результаты, несмотря на небольшие различия в выживаемости. В совокупности эти результаты показывают, что с возрастом характер старения становится более изменчивым.Более локальные образцы лучше описывают процесс старения, чем более общие образцы, что подразумевает, что практикующим врачам необходимо учитывать выбор образцов при использовании литературы для диагностики и работы с пациентами с болью в крестцово-подвздошных суставах.

Образец цитирования: Каня Годде.Использование информативных априорных значений в байесовском моделировании возраста смерти; Краткий обзор хронологических и биологических возрастных изменений крестцово-подвздошного сустава у американских мужчин [J]. AIMS Public Health, 2017, 4 (3): 278-288. DOI: 10.3934 / publichealth.2017.3.278

Абстрактные

Список литературы
[1] Godde K, Hens S (2012) Оценка возраста смерти в итальянской исторической выборке: проверка
[2] Сучей-Брукс и методы анализа переходов. Am J Phys Anthropol 149: 9-265.
[3] 2. Hens S, Godde K (2016) Старение поверхности ушной раковины: сравнение двух методов оценки морфологических изменений подвздошной кости с байесовским анализом. Судебная медицина 61S: S-S38.
[4] 3.Кенигсберг Л., Херрманн Н., Вескотт Д. и др. (2008) Оценка и доказательства в судебной антропологии: возраст на момент смерти. J Forensic Sci 53: 5-557. DOI: 10.1111 / j.1556-4029.2008.00710.x
[5] 4. Godde K, Hens S (201 Моделирование изменений старения лобкового симфиза в итальянских популяциях в прошлом: сравнение ростокского и судебно-медицинского подходов к старению с использованием переходного анализа. Am J Phys Anthropol 156: 466-473. DOI: 10.1002 / ajpa.22671
[6] 5. Принц Д., Кенигсберг Л. (2008) Новые формулы для оценки возраста смерти на Балканах с использованием стоматологической техники Ламендина и байесовского анализа. J Forensic Sci 53: 578-587. DOI: 10.1111 / j.1556-4029.2008.00713.x
[7] 6.Prince DA, Kimmerle EH, Konigsberg L (2008) Байесовский подход к оценке возраста скелета на момент смерти с использованием износа зубов. J Forensic Sci 53: 588-593. DOI: 10.1111 / j.1556-4029.2008.00714.x
[8] 7. Hoppa R (2000) Популяционные различия в критериях остеологического старения: пример из лобкового симфиза. Am J Phys Anthropol 111: 1-191. DOI: 10.1002 / (SICI) 1096-8644 (200002) 111: 23.0.CO; 2-4
[9] 8. Schmitt A, Murail P, Cunha E, et al. (2002) Изменчивость модели старения скелета человека: данные по костным показателям и влияние на возраст на момент смерти. Судебно-медицинская экспертиза 47: 1203-120
[10] 9.Баллок М., Маркес Л., Эрнандес П. и др. (2013) Палеодемографические распределения двух мексиканских коллекций скелетов по возрасту на момент смерти: сравнение переходного анализа и традиционных методов старения. Am J Phys Anthropol 152: 67-78. DOI: 10.1002 / ajpa.22329
[11] 10. Лавджой О., Мейндл Р., Призбек Т. и др.(1985) Хронологический метаморфоз ушной поверхности подвздошной кости: новый метод определения возраста скелета взрослого человека на момент смерти. Am J Phys Anthropol 68: 15-28. DOI: 10.1002 / ajpa.1330680103
[12] 11. Bowen V, Cassidy J (1981) Макроскопическая и микроскопическая анатомия крестцово-подвздошного сустава от эмбриональной жизни до восьмого десятилетия. Позвоночник 6: 620-628. DOI: 10.1097 / 00007632-198111000-00015
[13] 12. Бакберри Дж., Чемберлен А. (2002) Оценка возраста по ушной поверхности подвздошной кости: пересмотренный метод. Am J Phys Anthropol 119: 231-239. DOI: 10.1002 / ajpa.10130
[14] 13.Ширли Н., Уилсон Р., Медоуз Джанц Л. (2011) Использование трупа в антропологическом исследовательском центре Университета Теннесси. Clin Anat 24: 372-380. DOI: 10.1002 / ca.21154
[15] 14. R Core Team (2013) R: язык и среда для статистических вычислений . Вена: Фонд R для статистических вычислений.
[16] 15. Falys C, Schutkowski H, Weston D (2006) Старение поверхности ушной раковины: хуже, чем ожидалось? Тестирование обновленного метода на задокументированном историческом скелетном комплексе. Am J Phys Anthropol 130: 508-513.
[17] 16.Стори Р. (2007) Неуловимая палеодемография? Сравнение двух методов оценки возрастного распределения смертей в позднем классическом Копане, Гондурас. Am J Phys Anthropol 132: 40-47.
[18] 17. Rougé-Maillart C., Vielle B., Jousset N, et al. (2009) Разработка метода оценки возраста скелета на момент смерти у взрослых с использованием вертлужной впадины и поверхности ушной раковины у португальцев. Foren Sci Int : 91-95. DOI: 10.1016 / j.forsciint.2009.03.019
[19] 18. Hens S, Belcastro M (2012) Старение поверхности ушной раковины: слепой тест пересмотренного метода на исторических итальянцах из Сардинии. Foren Sci Int 214: 209.e201-209.e205.
[20] 19.Мораитис К., Зорба Э., Элиопулос С. и др. (4) Испытание пересмотренного метода старения поверхности ушной раковины на современной европейской популяции. J Forensic Sci 59: 188-194. DOI: 10.1111 / 1556-4029.12303
[21] 20. Mulhern D, Jones E (2005) Тест обновленного метода оценки возраста по ушной поверхности подвздошной кости. Am J Phys Anthropol 126: 61-65. DOI: 10.1002 / ajpa.10410
[22] 21. Коэн С. (2005) Боль в крестцово-подвздошных суставах: всесторонний обзор анатомии, диагностики и лечения. Anesth Analg 101: 1440-1453. DOI: 10.1213 / 01.ANE.0000180831.60169.EA

Обобщение априорной информации для быстрой байесовской оценки времени

Значимость

Когда сенсорная информация сомнительна, люди полагаются на предварительные знания об окружающей среде при вынесении перцептивных суждений и планировании действий.Люди могут быстро осваивать новые априорные задачи, но правила, регулирующие группировку недавнего опыта, неизвестны. Здесь мы показываем, что наблюдатели изначально формируют одиночные априорные сигналы, обобщая различные сенсорные сигналы, но формируют множественные априорные сигналы, когда они связаны с различными моторными выходами. Таким образом, наши результаты показывают, что внутренние модели временной статистики изначально организованы не в соответствии с природой сенсорного ввода, а в соответствии с тем, как он действует.

Abstract

Чтобы обеспечить эффективное взаимодействие с окружающей средой, мозг сочетает зашумленную сенсорную информацию с ожиданиями, основанными на предыдущем опыте.Существует множество свидетельств того, что люди могут изучать статистические закономерности сенсорного ввода и использовать эти знания для улучшения решений и действий, связанных с восприятием. Однако остаются фундаментальные вопросы относительно того, как изучаются априорные значения и как они распространяются на различные сенсорные и поведенческие контексты. В принципе, поддержание большого набора высокоспецифичных априорных факторов может быть неэффективным и ограничивать скорость формирования и обновления ожиданий в ответ на изменения в окружающей среде.Однако априорные значения, сформированные путем обобщения в различных контекстах, могут быть неточными. Здесь мы используем быстро вызванные контекстуальные искажения при воспроизведении продолжительности, чтобы показать, как эти конкурирующие требования решаются на ранних этапах предшествующего приобретения. Мы показываем, что наблюдатели изначально формируют единый априор путем обобщения распределений продолжительности в сочетании с различными сенсорными сигналами. Напротив, они образуют несколько априорных значений, если распределения связаны с отдельными моторными выходами. В совокупности наши результаты показывают, что быстрое предварительное приобретение облегчается за счет обобщения опыта различных сенсорных входов, но организованных в соответствии с тем, как действует эта сенсорная информация.

Как и все сложные животные, люди полагаются на свои чувства, чтобы извлекать информацию об окружающей среде и руководить процессом принятия решений и поведения. Однако зачастую сенсорная информация неоднозначна. Сигналы, передаваемые органам чувств, могут быть слабыми или ухудшенными, например, образцы отраженного света при слабом освещении или звуки речи в шумной среде. Более того, сенсорные представления даже самых точных сигналов имеют тенденцию быть переменными (1) и недостаточны для полного устранения неоднозначности различных дистальных причин (2).Растущее количество эмпирических данных указывает на то, что при принятии решений и планировании действий мозг сочетает неопределенную сенсорную информацию с ожиданиями, основанными на предварительных знаниях (3–6). Например, было показано, что различные предубеждения в визуальном восприятии согласуются с опорой на предварительные знания о статистических закономерностях в окружающей среде, таких как распределение локальных ориентаций (7) и скоростей (8) в естественных сценах и расположение источники света (9). Во многих исследованиях было показано, что восприятие и поведение хорошо описываются почти оптимальной интеграцией сенсорных данных и предшествующих знаний в соответствии с принципами теории статистических решений.

Предварительные знания можно получить в различные сроки. Приоры, определяющие стабильные статистические характеристики среды, обычно считаются либо врожденными, либо следствием неявного обучения на протяжении всей жизни (5, 7). Однако контекстно-зависимые априорные значения также могут быть сформированы на основе недавнего опыта. Исследования, в которых используются простые сенсомоторные задачи, показывают, что участники-люди умеют изучать распределение наборов стимулов и интегрировать полученные знания с сенсорными данными при принятии решений и планировании действий (4, 10–13).Например, классический результат экспериментов по временному воспроизведению состоит в том, что суждения сходятся к центральной ценности: участники постоянно переоценивают более короткие сроки и недооценивают более длинные (14, 15). Центр конвергенции, в котором нет постоянной ошибки воспроизведения (называемый «точкой безразличия»), не фиксирован, а, скорее, смещается в зависимости от представленного набора длительностей (16, 17). Недавние исследования показали, что эти смещения центральной тенденции можно экономно объяснить путем интеграции зашумленных сенсорных оценок с приобретенными знаниями о распределении стимулов таким образом, чтобы максимизировать точность воспроизведения (17⇓ – 19).

Значительный прогресс был достигнут в понимании того, как априорные значения изучаются и обновляются с течением времени (20⇓⇓ – 23), а также степени сложности в распределениях стимулов, которые могут быть представлены (19, 23⇓ – 25). Однако наше понимание того, как мозг организовывает предшествующие знания, остается ограниченным. Недавние исследования показывают, что участники, прошедшие расширенное обучение, могут выучить несколько априорных значений для стимулов, представленных в разных контекстах. Например, Керриган и Адамс (26) показали, что различные априорные значения положения света могут быть изучены для освещения разного цвета за несколько часов.Аналогичным образом Gekas et al. (24) показали, что различные априорные значения направления движения могут быть изучены для наборов точечных стимулов разного цвета. Множественное предшествующее обучение также было продемонстрировано с использованием наборов стимулов, разграниченных посредством пространственного расположения (27) и символических визуальных сигналов (28), предполагая, что сенсорная специфичность может быть ключевым организующим принципом для репрезентации предшествующего знания.

В принципе, поддержание высоких уровней априорной специфичности должно гарантировать, что ожидания относительно различных объектов и событий во внешней среде остаются точными, даже если они характеризуются различными статистическими свойствами.Однако применение этой стратегии в сложных условиях реального мира создает фундаментальные проблемы. В типичном сенсомоторном эксперименте испытуемым предъявляют стимулы, которые различаются по небольшому количеству измерений, и просят выполнить одно задание. Напротив, люди сталкиваются с широким спектром сенсорных входов за пределами лаборатории и используют эту информацию для взаимодействия с окружающей средой различными способами. Пытаться выучить конкретный априор для каждой комбинации стимула и поведенческого контекста было бы невозможно, потому что никакие две ситуации никогда не бывают идентичными.Более того, повышенная специфичность в предшествующих представлениях имеет негативный побочный эффект, ограничивая скорость, с которой априорные значения могут быть изучены и обновлены в ответ на изменения в окружающей среде.

Здесь мы используем отклонения центральной тенденции при воспроизведении продолжительности, чтобы исследовать, как эти конкурирующие требования решаются на ранних этапах предшествующего приобретения. Сначала мы показываем, что люди могут быстро формировать априорные значения, которые приблизительно соответствуют распределению длительностей стимулов, представленных в течение одного сеанса тестирования.Чтобы выявить правила, управляющие начальным структурированием предшествующих знаний, мы затем чередуем стимулы из распределений продолжительности, которые при представлении на отдельных сессиях приводят к отчетливым смещениям центральной тенденции. В серии экспериментов мы манипулируем сенсорными характеристиками каждого набора стимулов, а также характером требуемой двигательной реакции.

Результаты

Быстро индуцированная центральная тенденция смещения в продолжительности воспроизводства.

Наблюдателей попросили воспроизвести продолжительность простого визуального стимула (изотропного гауссовского пятна), нажав и удерживая клавишу в течение эквивалентного интервала времени.В каждом блоке из 70 испытаний стимулы предъявлялись в течение одной из семи различных длительностей, выбранных из логарифмически однородного распределения. Заштрихованные символы на рис. 1 A показывают среднюю продолжительность воспроизведения для шести различных распределений с изменяющимся диапазоном и центральной тенденцией. По сравнению с пунктирными диагональными линиями на рис. 1 A , обозначающими достоверные характеристики, явное свидетельство смещения при сжатии можно увидеть в каждом состоянии. Чтобы суммировать наблюдаемую картину систематических ошибок, мы аппроксимировали каждый набор данных степенной функцией и получили две статистические данные: величину смещения сжатия (единица минус показатель степени степенной функции) и точку безразличия (продолжительность, при которой подобранная степенная функция пересекает диагональ) (подробности в Вспомогательная информация ).На оба показателя систематически влияли краткосрочные манипуляции с распределением стимулов, хотя и по-разному. Величина сжатия зависела от вариабельности продолжительности, представленной в данном блоке тестирования, при этом большее среднее сжатие наблюдалось для меньших диапазонов продолжительности, чем для больших (рис. 1 B ). Точки безразличия были уменьшены до средней продолжительности, встречающейся в соответствующем блоке тестирования (рис. 1 C ).

Рис. 1.
Быстро индуцированные смещения центральной тенденции у людей и наблюдателей байесовской модели.( A ) Средняя продолжительность воспроизведения как функция длительности стимула (закрашенные символы) для шести распределений стимулов, представленных в отдельных тестовых блоках. Планки погрешностей показывают ± 1 SEM, вычисленное для всех наблюдателей. Сплошные линии показывают наиболее подходящие функции мощности для каждого набора данных, а пунктирные диагональные линии обозначают достоверную (несмещенную) производительность. Открытые символы, показанные здесь и на последующих рисунках, представляют собой оцененные точки безразличия (центр смещения сжатия) вместе с 95% -ными доверительными интервалами (95% доверительных интервалов).( B ) Средняя величина сжатия (1 — показатель степени), построенная как функция диапазона продолжительности (столбики ошибок показывают 95% доверительный интервал). Цвет точек данных указывает на связанные условия в A и B . Правая шкала ординат показывает отношение предшествующего стандартного отклонения к вероятности стандартного отклонения (оба представлены в логарифмической шкале), необходимого для получения эквивалентных уровней смещения в байесовской модели. ( C ) Расчетные точки безразличия как функция средней продолжительности для данного распределения стимулов (планки ошибок показывают 95% доверительных интервалов).Сплошная горизонтальная линия показывает глобальное среднее значение, рассчитанное для всех условий. ( D ) Смоделированные данные для байесовского наблюдателя-актера, которые объединяют сенсорные свидетельства с приобретенными знаниями о распределении стимулов (подробности см. В Вспомогательная информация ). Вставка распределений представляет предполагаемые аппроксимации предыдущего распределения для каждого условия.
В соответствии с недавними предположениями (18, 19), мы обнаружили, что эти предубеждения могут быть хорошо описаны байесовской идеальной моделью наблюдателя, в которой приобретенные знания о распределении стимулов используются для поддержки выводов, сделанных о продолжительности стимула при наличии сенсорной информации. измерения неточные.Вместо того, чтобы изучать дискретное распределение физических стимулов, мы предположили, что наблюдатели получают сглаженное приближение распределения ( Вспомогательная информация ). На рис. 1 D показаны смоделированные наборы данных для каждого условия распределения продолжительности вместе с наиболее подходящими априорными значениями. Различия в величине сжатия между условиями фиксируются изменением ширины предшествующего, что согласуется с предыдущими данными, показывающими, что наблюдатели могут неявно узнать дисперсию распределения стимулов (22, 23, 29).Изменения точки безразличия согласуются с боковым сдвигом в предыдущем распределении в сторону недавно представленных значений стимула. Хотя обширное обучение может привести к априорным значениям, которые точно аппроксимируют распределение стимулов (17), ограниченная возможность, предоставляемая каждым из наших кратких блоков тестирования, привела к частичной предварительной повторной калибровке — обратите внимание, как точки безразличия попадают близко к средней точке между средним значением соответствующей продолжительности распределения и всего набора стимулов.Однако, что важно, тот факт, что поддающиеся количественной оценке изменения в структуре систематической ошибки могут быть вызваны за этот короткий промежуток времени, дает нам возможность исследовать характеристики лежащих в основе механизмов предварительного обновления.
Обобщение между распределениями в сочетании с отчетливыми сенсорными входами.
Чтобы исследовать обобщение во время быстрого предшествующего формирования, мы использовали подход чередования стимулов, взятых из распределений продолжительности, которые производят отчетливые модели смещения воспроизводства, когда они представлены в отдельных блоках.Закрашенные черные символы на рис. 2 A показывают воспроизведение средней продолжительности для двух таких наборов стимулов, которые были перенесены из рис. 1 A , слева . Точки безразличия для этих краткосрочных и долгосрочных (S и L, соответственно, на рис. 2, , ) распределений существенно различаются (открытые черные символы на рис. 2, , ), подтверждая, что предыдущие ожидания различались между блоками тестирования. . Контрастная картина результатов была получена, когда два распределения были случайным образом смешаны в пределах тестового блока (красные символы на рис.2 А ). Чередование увеличивало смещение завышенной оценки при воспроизведении коротких промежутков времени и смещение недооценки при воспроизведении длительных периодов, в результате чего возникали точки безразличия, которые сходятся к точке центральной тенденции для комбинированного диапазона стимулов. Эти результаты согласуются с формированием единого составного априорного распределения и могут быть аккуратно смоделированы с использованием того же априорного распределения, которое ранее было выведено из результатов с широким непрерывным диапазоном продолжительности (рис. 2 B ).Это совпадение точек безразличия является полезным маркером того, когда предшествующее формирование обобщается на два чередующихся набора стимулов; если бы наблюдатели сформировали отдельные априорные факторы для каждого набора стимулов, не ожидалось бы никакой разницы в паттернах систематических ошибок между заблокированными и чередующимися условиями.
Рис. 2.
Обобщение для перемежающихся распределений длительности. ( A ) Длительности стимулов, выбранные из короткого (S) и длинного (L) распределений, были либо представлены блоками (черные), либо случайным образом перемежались (красный).Чередование изменило структуру предубеждений, создав конвергенцию точек безразличия (открытых символов) к общей продолжительности. ( B ) Смоделированные характеристики байесовской модели «наблюдатель – субъект» для условий блокировки (черный) и чередования (красный). В условиях чередования было реализовано единичное априорное распределение путем обобщения для обоих распределений стимулов.
Поскольку у наблюдателей не было средств различать различные наборы стимулов в условиях случайного чередования, возможно, неудивительно, что приобретенные априорные ожидания были сформированы путем обобщения по ним.Интересно, однако, что мы обнаружили, что тот же образец результатов сохраняется, даже если стимулы, используемые для двух чередующихся распределений продолжительности, четко различимы. Рис. 3 A показывает результаты, полученные, когда короткие и длинные визуальные стимулы предъявлялись в разных пространственных положениях (слева и справа от фиксации) и чередовались от испытания к испытанию, чтобы устранить любую пространственную и временную неопределенность относительно принадлежности к набору. Несмотря на эти изменения в последовательности стимулов, точки безразличия в чередующемся состоянии снова сходились к общей центральной продолжительности, предполагая, что предварительные ожидания наблюдателей не делали различий между двумя четко разграниченными наборами стимулов.Еще более убедительные доказательства генерализации по типу стимула были обнаружены, когда наборы визуальных и слуховых стимулов чередовались в течение одного сеанса. Как показано на рис.3 B , воспроизведение короткого визуального (кружки) и длинного слухового (треугольники) приводило к смещению смещения вокруг различных точек безразличия при тестировании в отдельных блоках (черные символы), но сходилось к общей точке при чередовании в пределах одного сессия тестирования (красные символы). Это открытие показывает, что наблюдатели не формируют автоматически отдельные априорные сигналы для стимулов, предъявляемых к различным сенсорным модальностям.
Рис. 3.
Быстро выученные априорные значения обобщаются по распределению в паре с различными сенсорными входами. ( A ) Средняя продолжительность воспроизведения для чередующегося представления, в котором короткие (S) и длинные (L) распределения были представлены в разных местах и чередовались от испытания к испытанию, чтобы устранить пространственную и временную неопределенность (красные символы). Для сравнения черными символами показаны данные, полученные, когда распределения стимулов были представлены в отдельных блоках (перенесено с рис. 1 A ).( B ) Средняя воспроизводимая продолжительность визуального (кружки) и слухового (треугольники) состояния при заблокированных (черный) и чередующихся (красный) условиях представления. Планки погрешностей для средних воспроизведений показывают ± 1 SEM, тогда как планки погрешностей для точек безразличия показывают бутстрэгированные 95% доверительные интервалы.
Для подтверждения статистической устойчивости результатов на рис. 2 и 3, мы вычислили среднее время воспроизведения участников по семи продолжительности в каждом диапазоне продолжительности и выполнили двухфакторный дисперсионный анализ с повторными измерениями.В каждом случае мы обнаружили значительную взаимосвязь между условием представления (заблокировано или с чередованием) и диапазоном продолжительности [короткое или длинное; случайное чередование: F (1,8) = 17,75, P <0,05; пространственная сегрегация / чередование: F (1,8) = 13,84, P <0,05; бимодальное чередование: F (1,8) = 9,47, P <0,05]. Разложение этих значимых взаимодействий на простые эффекты показало, что чередование значительно увеличивает время воспроизведения для условий ближнего действия в каждом эксперименте ( Вспомогательная информация ).Чередование оказывало более скромное, сокращающее влияние на время воспроизведения в большом диапазоне, которое достигало статистической значимости в одном из трех условий. Вместе эти результаты показывают тенденцию для быстро приобретаемых априорных значений длительности к обобщению для разных типов стимулов, даже если они четко различимы и характеризуются четкой временной статистикой.
Наши результаты отличаются от результатов предыдущих исследований, в которых было показано, что участники приобретают специфические для стимула априорные факторы при более обширном обучении (24, 26, 27).Чтобы проверить, что в нашей экспериментальной парадигме можно изучить несколько априорных факторов, мы провели дополнительный эксперимент, в котором наблюдатели завершили повторные сеансы тестирования с альтернативным представлением коротких и длинных наборов стимулов в разных пространственных точках (рис. 4 A ). В ранних сеансах (красные символы на рис. 4 A ) смещения сходились к общей центральной продолжительности, копируя опору на единую обобщенную априорную дату на рис. 3 A . Однако точки безразличия систематически расходились при дополнительном обучении (синие символы на рис.4 A ), что согласуется с постепенным применением априорных факторов, специфичных для стимула. Этот переход четко проиллюстрирован на рис. 4 B , на котором показаны изменения в соотношении точек безразличия для коротких и длинных наборов стимулов в ходе тестирования.
Рис. 4.
Возникновение специфичности стимула при расширенном обучении. ( A ) Наблюдатели должны были вручную воспроизвести продолжительность коротких (S) и длинных (L) зрительных стимулов, предъявляемых попеременно справа и слева от фиксации.Каждый наблюдатель провел восемь сеансов, каждая из которых включала 140 испытаний. Средняя продолжительность воспроизведения в первом сеансе (символы, закрашенные красным) повторяет картину смещения сжатия, показанную на рис. 3 A . Точки безразличия (открытые красные символы) для двух распределений продолжительности сходятся к общей продолжительности, что согласуется с опорой на единственное обобщенное априорное значение. Однако к заключительному сеансу средняя воспроизводимая продолжительность коротких и длинных стимулов (синие закрашенные символы) была сжата вокруг различных точек безразличия (открытые синие символы).Планки погрешностей для средних воспроизведений показывают ± 1 SEM, тогда как планки погрешностей для точек безразличия показывают бутстрэгированные 95% доверительные интервалы. ( B ) Отношение точек безразличия для краткосрочного и долгосрочного распределений, построенное в зависимости от сеанса тестирования. Систематическое расхождение точек безразличия предполагает, что предыдущие ожидания наблюдателей со временем все больше зависят от местоположения. Планки погрешностей указывают на 95% доверительные интервалы начальной загрузки.
Нет обобщения для распределений, связанных с разными двигательными реакциями.
В отличие от результатов, полученных при чередовании различных типов стимулов, мы не обнаружили доказательств предшествующего обобщения, когда наборы стимулов сочетались с разными типами двигательной реакции. Рис. 5 A показывает результаты, полученные, когда от наблюдателей требовалось воспроизвести продолжительность только для одного из двух наборов чередующихся стимулов. Короткие и длинные визуальные стимулы поочередно предъявлялись слева и справа от фиксации, и наблюдателям предлагалось воспроизвести продолжительность стимулов, предъявляемых с одной стороны, при пассивном наблюдении стимулов, предъявляемых в другом пространственном местоположении.Данные о воспроизведении как для краткосрочного, так и для долгосрочного распределения были получены путем обратного сопоставления пространственного местоположения и реакции в разных сеансах. Несмотря на то, что последовательности стимулов идентичны описанным ранее (рис. 3 A ), смещения, полученные в условиях чередования, были неотличимы от смещений, полученных при блокированном представлении [условие × взаимодействие диапазона длительности: F (1,8) = 0,60, P > 0,05] ( Вспомогательная информация ).Этот результат показывает, что предшествующее формирование не является простой функцией сенсорной истории. Скорее, только набор ранее воспроизведенных стимулов определяет предыдущие ожидания наблюдателей в отношении последующих попыток воспроизведения; пассивные испытания не способствуют.
Рис. 5.
Быстро узнаваемые приоры различают распределения, сопряженные с разными моторными ответами. ( A ) Средняя продолжительность воспроизведения для короткого (S) и длинного (L) распределений при представлении отдельными блоками (черные символы) или когда попытки воспроизведения для одного набора стимулов чередовались с пассивным представлением другого набора стимулов (красные символы) .В отличие от данных, представленных на рис. 2, в чередующемся состоянии отсутствует систематическая сходимость точек безразличия (открытых символов). ( B , Left ) Средняя продолжительность воспроизведения для контрольного эксперимента, в котором попытки воспроизведения для одного набора стимулов чередовались с испытаниями, требующими суждений о распознавании двоичной продолжительности для другого набора стимулов (красные символы). Для сравнения черными символами показаны данные воспроизведения, полученные при представлении краткосрочных и долгосрочных распределений отдельными блоками.( B , Right ) Психометрические функции группового среднего для испытаний бинарных суждений вместе с наиболее подходящими логистическими функциями. Доля испытаний, в которых стимулы были признаны более длительными, чем средняя продолжительность набора стимулов, отображается как функция длительности стимула. ( C ) Средняя продолжительность воспроизведения с использованием методов нажатия кнопки (кружки) и вокализации (квадраты), измеренная в отдельных блоках (черные символы) или чередующемся представлении (красные символы).Планки погрешностей для средних воспроизведений и вероятности бинарного выбора показывают ± 1 SEM, тогда как планки ошибок для точек безразличия показывают загрузочные 95% доверительные интервалы.
Потенциальное ограничение при просьбе наблюдателей пассивно просмотреть набор стимулов состоит в том, что трудно с какой-либо уверенностью узнать, насколько хорошо эти стимулы были учтены. Чтобы решить эту проблему, мы провели контрольный эксперимент, в котором наблюдатели делали бинарные суждения о продолжительности стимулов, предъявляемых к одной стороне фиксации («этот стимул короче или длиннее средней продолжительности, наблюдаемой в этом месте?»), Чередуя с репродукциями. длительности стимулов, предъявляемых к другому.Как показано на рис. 5 B , ответы на бинарные суждения были достаточными, чтобы позволить построить систематические психометрические функции для различения продолжительности, подтверждая, что наблюдатели обращали внимание на невоспроизведенные стимулы, формировали оценки продолжительности стимула и поддерживали точное внутреннее представление. среднего. Однако, как и в случае пассивного предъявления, длительность этих стимулов не оказывала систематического влияния на структуру систематических ошибок в испытаниях чередующегося воспроизведения (взаимодействие условия × длительность диапазона: F (1,8) = 0.99, P > 0,05). Таким образом, мы можем быть уверены, что отсутствие обобщения для наборов стимулов отражает тот факт, что они сочетались с разными типами ответов.
Для дальнейшего тестирования пределов специфичности ответа во время быстрого предварительного формирования, мы также исследовали эффекты испытаний воспроизведения продолжительности чередования, требующих различных двигательных реакций. Наблюдателей просили воспроизвести продолжительность некоторых стимулов, произнеся в микрофон голосовое высказывание («ба») в течение соответствующего промежутка времени.Продолжительность речевых сегментов была извлечена из аудиозаписей каждого испытания с использованием алгоритма автоматического обнаружения речи ( Материалы и методы ). Как показано на фиг. 5 C , длительность воспроизведения голоса наблюдателя (квадраты) показывала смещения сжатия в условиях блокировки, сравнимые с наблюдаемыми при ответах на нажатие кнопки (кружки). В условиях чередования (красные символы) наблюдатели воспроизводили продолжительность стимула при каждом испытании, но чередовали голосовые методы и методы нажатия клавиш (в паре со стимулами, предъявляемыми слева и справа от фиксации, соответственно).Опять же, мы не обнаружили систематических различий в паттернах предубеждений, наблюдаемых при блокированном и чередующемся представлении (взаимодействие условия × длительность диапазона: F (1,8) = 0,26, P > 0,05), что указывает на отсутствие обобщения по опыту. стимулов в паре с разными типами репродуктивной реакции. Этот экспериментальный результат важен по двум причинам. Во-первых, это указывает на то, что не только типы суждений наблюдателей имеют решающее значение для специфичности реакции на управление в рамках предшествующих ожиданий, но также и конкретные двигательные действия, участвующие в выполнении этих суждений.Во-вторых, он также обеспечивает убедительную демонстрацию того, что наблюдатели одновременно поддерживают несколько моторно-специфических априорных точек в чередующихся условиях, потому что в отличие от экспериментов с пассивной и бинарной дискриминацией данные о воспроизводстве как для краткосрочного, так и для долгосрочного распределения были собраны в рамках одного сеанса.
Обсуждение
Обобщение — важный ингредиент в формировании предварительных ожиданий в сложных средах. В повседневной жизни мы сталкиваемся с разнообразными сенсорными стимулами, что делает невозможным изучение статистических закономерностей без значимой группировки переживаний.Наши результаты показывают, что недавние переживания продолжительности стимула изначально распределяются по отдельным предшествующим представлениям не в соответствии с типом сенсорного ввода, а в соответствии с тем, как наблюдатели действуют на этот вход. Наблюдатели последовательно формировали единые априорные факторы, обобщая распределения стимулов с разной статистикой, даже если они четко различались по пространственному положению, временной последовательности или сенсорной модальности. Мы предполагаем, что это широкое обобщение сенсорных входных сигналов является режимом по умолчанию, который расширяет «сеть» сбора данных для первоначального предварительного сбора, позволяя быстро изучать и изменять аппроксимации распределений стимулов.Однако эта стратегия не является фиксированной — в соответствии с предыдущими выводами (24, 26, 27) мы обнаружили, что наблюдатели могут изучать специфические для стимула априорные значения с помощью расширенного обучения. В совокупности эта работа указывает на то, что структурирование предшествующих знаний является динамичным и акцент смещается с гибкости на конкретность по мере продвижения обучения. Характеристика динамики этого перехода представляет собой проблему для будущих поведенческих исследований, а также вычислительных моделей, описывающих, как априорные значения изучаются и обновляются с течением времени (20–23).Замечательная идея заключается в том, что мозг выполняет своего рода кластерный анализ, разделяя сенсорные входные данные на группы с различными статистическими свойствами. Появление априорной специфичности может отражать накопление достаточных доказательств, оправдывающих кластеризацию.
В отличие от обобщения, наблюдаемого для различных сенсорных входов, априорные значения длительности интервалов кажутся специфичными для двигательной реакции с самого начала обучения. Мы не нашли доказательств обобщения в пассивных и активных испытаниях, испытаниях, требующих различных форм оценки продолжительности, или испытаниях, требующих суждений о воспроизводстве с участием различных двигательных систем.В этих экспериментах мы были осторожны, чтобы использовать последовательности стимулов, идентичные тем, которые производили обобщение в сочетании с последовательной ответной реакцией ручного воспроизведения. Соответственно, мы можем быть уверены, что диссоциация между стимулом и обобщением ответа не является артефактом изменений в экспериментальном дизайне, таких как сложность распределений продолжительности (19, 23⇓ – 25) или различимость наборов стимулов. Пока не ясно, дает ли эта стратегия какое-либо функциональное преимущество.Одна из возможностей состоит в том, что многомерная природа сенсорного ввода увеличивает вероятность формирования избыточных априорных представлений, основанных на неинформативных различиях между характеристиками стимула. Первоначально группировка предыдущего опыта в соответствии с меньшим набором целенаправленных действий может быть в этом отношении менее проблематичной.
В настоящее время наше понимание нейронных субстратов предшествующих знаний ограничено. Было предложено, чтобы приоры, определяющие долгосрочные структурные закономерности в окружающей среде, неявно кодировались в сенсорных представлениях через неоднородности в количестве, распределении и / или ширине настраиваемых кривых (7, 30) или паттернов спонтанной активности (31, 32). ).Напротив, недавние результаты функциональной нейровизуализации предполагают, что недавно приобретенные априорные точки представлены в различных областях мозга по сенсорной вероятности (33). Однако почему следует использовать действия для разделения предварительной информации о продолжительности интервала?
Появляется все больше свидетельств того, что кодирование временной информации зависит от областей мозга, которые участвуют в моторном контроле, в первую очередь от базальных ганглиев, мозжечка и дополнительной моторной области (SMA) (34, 35). Во многих случаях, кажется, существует тесная связь между сенсорной обработкой и двигательным планированием.Например, было предложено, что SMA может быть подразделена на две структурно и функционально различные области: рострально расположенная пре-SMA, участвующая в кодировании временной структуры, и собственно SMA, расположенная более каудально, которая использует эту информацию для реализации двигательных действий ( 36). Интересно, что группы нейронов в SMA, как было показано, демонстрируют настройку интервала, которая инвариантна к сенсорной модальности (37), и активности, которая является избирательной к действию (38). Рекрутирование популяций нейронов со сходными свойствами во время раннего предшествующего приобретения потенциально может лежать в основе паттерна специфичности и обобщения, обнаруженного в этом исследовании.Чтобы проверить эту гипотезу, в будущих исследованиях можно было бы использовать аналогичный подход для характеристики избирательности быстро приобретенных априорных точек в вневременных задачах. Предубеждения в отношении центральной тенденции представляют собой особенно полезную испытательную площадку для изучения этих вопросов; Сообщалось об устойчивых эффектах в широком диапазоне задач оценки величины, включая длину, расстояние и громкость (16, 39).
Если моторная специфичность окажется общим свойством предшествующего приобретения во временной и вневременной областях, это будет означать более широкую интеграцию сенсорного анализа и моторного контроля в головном мозге.В байесовских моделях оценки величины принятие перцептивных решений и планирование действий обычно реализуются в последовательные этапы: сначала объединяются вероятности и априорные вероятности, чтобы получить апостериорное распределение вероятностей по возможным состояниям мира; затем формируется оценка с учетом относительных затрат и выгод, связанных с альтернативным выбором; и, наконец, планируется и выполняется соответствующее двигательное действие (17, 18, 20). Однако есть альтернативное предположение, что мозг непрерывно обрабатывает сенсорную информацию, чтобы указать несколько возможных действий параллельно (40–42).Согласно этой «преднамеренной» структуре обработки информации принятие перцептивных решений и двигательное планирование неразрывно связаны. В поддержку этой точки зрения активность, соответствующая накоплению доказательств для принятия решения, была идентифицирована в различных популяциях нейронов, настроенных на параметры моторного выхода (42, 43). Более того, было показано, что активность, связанная с принятием решений, происходит параллельно в областях, связанных с различными двигательными реакциями (44–46). Моторная специфичность может возникнуть естественным образом, если сигналы, используемые для формирования и обновления предыдущих представлений, распределяются аналогичным образом.
Материалы и методы
Наблюдатели.
Всего в исследовании приняли участие 27 наблюдателей, в том числе один из авторов (N.W.R.) и 26 участников, которые были наивны по отношению к конкретной цели экспериментов (возрастной диапазон 19–36 лет). У всех была нормальная или скорректированная острота зрения и не было нарушений слуха в анамнезе. От шести до девяти наблюдателей завершили каждый из подэкспериментов ( Вспомогательная информация показывает полную разбивку), собрав как минимум 140 испытаний на комбинацию распределения продолжительности и условия (общее количество испытаний> 30 000).Все эксперименты проводились с письменного согласия каждого наблюдателя и в соответствии с этическим комитетом Школы психологии Ноттингемского университета.
Стимулы.
Визуальные стимулы представляли собой изотропные гауссовские пятна (сигма = 1 °), сгенерированные в Matlab с использованием расширений PsychoPhysics Toolbox (47, 48) и представленные на линеаризованном 22-дюймовом мониторе NEC MultiSync FP1370 (частота кадров 100 Гц, 47 кд / м ² яркости фона). Расстояние обзора фиксировалось через подголовник и составляло 103 см, при этом один пиксель перекрывал угол обзора в одну угловую минуту.В разных экспериментах зрительные стимулы центрировались при фиксации или на 3,33 ° влево или вправо от фиксации. Слуховые стимулы представляли собой тоны с частотой 500 Гц с косинусом включения и выключения 5 мс, генерируемые с частотой дискретизации 44,1 кГц и подаваемые диотически через наушники Sennheiser HD-265 при уровне звукового давления ~ 60 дБ.
Процедура.
Длительности стимула были взяты из дискретных логарифмически однородных распределений, каждое из которых состоит из семи уровней. Для трех распределений, показанных на рис.1 A , медианная длительность (т.е.е., четвертый уровень) составляли 320, 640 и 1280 мс, а уровни длительности были разделены на 0,05 логарифмических единиц. Для рис. 1 B распределения были центрированы на 480 и 960 мс с размером шага 0,1 логарифмической единицы, а на рис. 1 C показано распределение с центром в 640 мс с размером шага 0,15 логарифмических единиц. . Для условий блокировки каждая из семи длительностей стимула предъявлялась 10 раз в псевдослучайном порядке.
Для экспериментов, изображенных на рис. 2–5, только небольшие распределения размера шага (0.05 log единиц) с центром в 320 (короткое) и 1280 мс (длинное). Сеансы с чередованием включали 140 испытаний — по 70 для каждого диапазона продолжительности. Порядок представления был либо псевдослучайным (рис. 2 A ), либо чередовался от испытания к испытанию (все другие эксперименты). Для всех условий задержка между ответом и предъявлением следующего стимула колебалась от 500 до 1200 мс. Наблюдатели не были проинформированы о характере распределения продолжительности, и не было предоставлено никакой обратной связи.
При ручном воспроизведении наблюдателей проинструктировали нажать и удерживать кнопку на клавиатуре указательным пальцем, чтобы указать воспринимаемую продолжительность стимула. Воспроизведение голоса было достигнуто за счет того, что наблюдателей попросили озвучить речевой звук ba, который был записан с помощью ленточного микрофона Coles 4104. Продолжительность воспроизведения голоса была извлечена с использованием алгоритма автоматического определения голосовой активности из VOICEBOX Speech Processing Toolbox (49). В испытаниях на бинарную дискриминацию наблюдатели оценивали, был ли стимул длиннее или короче средней продолжительности, наблюдаемой в этом месте, путем нажатия одной из двух кнопок клавиатуры (метод одиночных стимулов) (50).Чтобы предоставить наблюдателям возможность построить стабильное внутреннее представление среднего значения, первые семь испытаний состояли из одного представления каждого из уровней продолжительности в наборе, и ответы от этих испытаний были отброшены.
Байесовская модель.
Чтобы смоделировать модели смещения воспроизводства, мы предположили, что наблюдатели комбинируют сенсорные оценки продолжительности стимула с усвоенной аппроксимацией распределения стимула. Полное описание модели и процедуры настройки параметров можно найти в Вспомогательная информация .
SI Текст
Подгонка кривой и расчет точек безразличия.
Для каждого эксперимента мы охарактеризовали взаимосвязь между длительностью стимула и воспроизводимой продолжительностью путем подбора степенной функции вида y = axb. Хотя в предыдущих исследованиях для тех же целей использовалось линейное уравнение (17, 18), мы обнаружили, что наши данные последовательно лучше описывались степенной функцией (таблица S4). Чтобы оценить точку безразличия для каждого условия, мы вычислили точку, в которой подобранная степенная функция пересекается с линией единицы, представляющей достоверные характеристики.Решая степенную функцию для x = y, можно показать, что это происходит при длительности I = 10log10a1-b, где I — точка безразличия, а a и b — свободные параметры степенной функции; 95% доверительные интервалы для оцененной точки безразличия были рассчитаны с помощью непараметрического бутстрэппинга, повторной выборки на уровне среднего значения отдельного наблюдателя.
Таблица S1.
Результаты ANOVA для экспериментальных результатов, представленных на рис. 2 и 3
Таблица S2.
Результаты ANOVA для экспериментальных результатов, представленных на рис.5
Таблица S3.
Распределение наблюдателей, выделенных для каждого подэксперимента
Таблица S4.
Сравнение степенной функции и линейной аппроксимации с данными на рис. 1
Байесовская модель.
Наша реализация байесовской модели идеального наблюдателя включала различные стадии восприятия и воспроизведения. В данном испытании наблюдатели модели измерили x длительности стимула D, которая была искажена логарифмически нормально распределенным сенсорным шумом. Функция правдоподобия была указана в пространстве продолжительности журнала, так что p (log⁡x | log⁡D) = normpdf (logD, σlikelihood).Преимущество работы с логарифмическим представлением длительности состоит в том, что модель естественным образом создает хорошо известное скалярное свойство воспринимаемого времени, в результате чего стандартное отклонение оценок времени растет как постоянная доля от среднего (39, 51, 52).
Хотя дискретные логарифмически однородные распределения продолжительности использовались в каждом из экспериментов, мы решили не предполагать, что внутренние предварительные представления наблюдателей соответствуют этим распределениям. Это решение было мотивировано несколькими факторами: ( i ) недавние эксперименты с использованием однородных распределений продолжительности показали, что закономерности смещения лучше улавливаются при использовании гауссовского предшествующего, чем однородного априорного (18), ( ii ) непараметрически реконструированного было показано, что априорные значения однородных распределений длительности являются унимодальными, а не плоскими, и ( iii ) паттерны смещения после чередования представления коротких и длинных длительностей несовместимы с априорными, которые соответствуют составному распределению стимулов (рис.S4). Вместо этого мы смоделировали априорное распределение вероятностей как лог-гауссово: p (logD) = normpdf (logμprior, σprior). Хотя он статистически неоптимален, этот подход имеет дополнительное преимущество, заключающееся в том, что априорное распределение может быть определено двумя терминами (средним и SD), что делает его биологически менее сложным для формирования и обновления, чем внутреннее представление распределения физических стимулов.
Рис. S4.
Сходимость точек безразличия, наблюдаемая при чередующемся представлении, несовместима с использованием обобщенного априорного значения, непосредственно совпадающего с составным распределением стимулов.Примеры функций правдоподобия показаны для сенсорных измерений стимулов, выбранных из короткого (S) и длительного (L) распределений. В отличие от экспериментальных данных (рис. 2 и 3), оценки методом наименьших квадратов Байеса подтягиваются к центрам двух компонентных распределений, в результате чего репродукции сжимаются вокруг двух различных точек безразличия (открытые символы). Эта закономерность сохраняется для всех возможных уровней точности сенсорных измерений (где ширина функции правдоподобия недостаточна, чтобы охватить разрыв между коротким и длинным распределениями).= (1σlikelihood2) (1σlikelihood2) + (1σprior2) logx + (1σprior2) (1σlikelihood2) + (1σprior2) logμprior. После обратного преобразования оптимальных оценок в линейную стимула и нормально распределены с SD σmotor. Прогнозы модели были получены путем запуска проб путем пробного моделирования экспериментальных последовательностей с заменой ответов участников на ответы байесовского наблюдателя-исполнителя. Схематическая иллюстрация того, как в модели возникают смещения центральной тенденции, показана на рис.S1.
Рис. S1.
Иллюстрация возникновения смещений сжатия в модели. Согласно правилу Байеса, апостериорная вероятность длительности d данного измерения m пропорциональна произведению вероятности измерения и априорной вероятности продолжительности. Принятие стратегии, которая минимизирует общую ожидаемую ошибку (например, оценка методом наименьших квадратов Байеса), приводит к систематическому смещению оценок продолжительности в сторону среднего значения предыдущего распределения.
В этой простой формулировке степень систематической предвзятости репродукций определяется исключительно относительной надежностью сенсорного измерения и предшествующего. В частности, можно показать, что величина сжатия (1 — показатель степенной функции, связывающей длительность стимула со средней продолжительностью воспроизведения) формально эквивалентна весу, присвоенному априорному значению во время байесовского вывода: Cmag = (1σprior2) (1σlikelihood2) + (1σprior2) = σlikelihood2σlikelihood2 + σprior2.Центр сжатия или точка безразличия (I) всегда совпадает с априорным средним: I = μprior. Для получения выходных данных модели, показанных на рис. 1 D , мы позволили соотношению σlikelihood2 / σprior2 варьироваться между тремя различными условиями диапазона продолжительности. (соответствует черному, синему и зеленому наборам данных). Наиболее подходящие значения соответствуют положению значений величины сжатия на рис. 1 B на правой оси y . Чтобы зафиксировать частичную перекалибровку предыдущего наблюдаемого среднего, μprior был установлен на полпути между средним арифметическим соответствующего распределения продолжительности и средним арифметическим для всего набора стимулов (фактически один свободный параметр).Моделирование дало средние воспроизводства, которые были в хорошем соответствии с эмпирическим набором данных (нормализованная среднеквадратичная ошибка = 3,41%) (рис. S2). Чтобы еще больше ограничить модель, мы впоследствии подогнали общие значения σlikelihood и σmotor к изменчивости репродукций наблюдателей (рис. S2). Затем мы смогли получить значения для σprior, которые отражены в априорных распределениях модели на рис. 1 D , Вставки .
Рис. S2.
Соответствие между эмпирическими и модельными средними данными воспроизведения для заблокированных условий.Нормализованная среднеквадратичная ошибка = 3,41%. Обозначения цветов такие, как на рис. 1.
Рис. S3.
Коэффициент вариации продолжительности воспроизведения в ( A ) эмпирических и ( B ) модельных наборах данных. Цветовые обозначения такие же, как на рис. 1. В целом, как модельные, так и эмпирические наборы данных придерживаются скалярного свойства, обозначенного постоянным коэффициентом вариации. Обратите внимание, однако, что включение в модель моторного шума, не зависящего от стимула, успешно отражает нарушение этой пропорциональной зависимости при коротких длительностях стимула.Для показанных результатов модели σlikelihood = 0,1 и σmotor = 0,21.
Для простоты мы смоделировали одиночный априор, сформированный в условиях чередования (рис. 2 B ), применив предварительную аппроксимацию к условию наибольшего диапазона длительности на рис. 1 A (зеленые символы). Однако аналогичные результаты можно также получить, установив μprior в соответствии со средним арифметическим двух перемежающихся распределений длительности.
Благодарности
Мы благодарим Томаса Вила за помощь в сборе данных.Эта работа была поддержана исследовательским стипендиатом Wellcome Trust WT097387 (к N.W.R.).
Сноски
Вклад авторов: N.W.R. спланированное исследование; N.W.R., P.V.M., D.J.W. и J.H. проведенное исследование; N.W.R. проанализированные данные; и N.W.R., P.V.M., D.J.W. и J.H. написал газету.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Эта статья представляет собой прямую публикацию PNAS.
Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.1073/pnas.1610706114/-/DCSupplemental.
Определение апостериорной вероятности
Что такое апостериорная вероятность?
Апостериорная вероятность в байесовской статистике — это пересмотренная или обновленная вероятность события, произошедшего после учета новой информации. Апостериорная вероятность вычисляется путем обновления априорной вероятности с использованием теоремы Байеса. С точки зрения статистики, апостериорная вероятность — это вероятность наступления события A при условии, что событие B произошло.
Ключевые выводы
Апостериорная вероятность в байесовской статистике — это пересмотренная или обновленная вероятность события, происходящего после учета новой информации.
Апостериорная вероятность вычисляется путем обновления априорной вероятности с использованием теоремы Байеса.
С точки зрения статистики, апостериорная вероятность — это вероятность наступления события A при условии, что событие B произошло.
Формула теоремы Байеса
Формула для вычисления апостериорной вероятности возникновения A с учетом того, что произошло B:
п ( А ∣ B ) знак равно п ( А ∩ B ) п ( B ) знак равно п ( А ) × п ( B ∣ А ) п ( B ) куда: А , B знак равно События п ( B ∣ А ) знак равно Вероятность появления B при условии, что A правда п ( А ) а также п ( B ) знак равно Вероятности возникновения A и B, встречающиеся независимо друг от друга \ begin {align} & P (A \ mid B) = \ frac {P (A \ cap B)} {P (B)} = \ frac {P (A) \ times P (B \ mid A)} {P (B)} \\ & \ textbf {где:} \\ & A, B = \ text {События} \\ & P (B \ mid A) = \ text {Вероятность возникновения B при условии, что A} \\ & \ text {истинно} \\ & P (A) \ text {и} P (B) = \ text {Вероятности появления A} \\ & \ text {и B, встречающихся независимо друг от друга} \ end {выровнены} P (A∣B) = P (B) P (A∩B) = P (B) P (A) × P (B∣A), где: A, B = События, P (B∣A) = The вероятность появления B при условии, что A истинно; P (A) и P (B) = вероятности появления A и B, независимо друг от друга.
Таким образом, апостериорная вероятность является результирующим распределением P (A | B).
О чем вам говорит апостериорная вероятность?
Теорема Байеса может использоваться во многих приложениях, таких как медицина, финансы и экономика. В финансах теорема Байеса может использоваться для обновления предыдущего убеждения после получения новой информации. Априорная вероятность представляет собой то, во что изначально верили до введения новых свидетельств, а апостериорная вероятность учитывает эту новую информацию.
Распределения апостериорной вероятности должны лучше отражать основную истину процесса генерации данных, чем априорная вероятность, поскольку апостериорная вероятность включает больше информации.Апостериорная вероятность впоследствии может стать априорной для новой обновленной апостериорной вероятности по мере появления новой информации и ее включения в анализ.
.

[1]	Godde K, Hens S (2012) Оценка возраста смерти в итальянской исторической выборке: проверка
[2]	Сучей-Брукс и методы анализа переходов. Am J Phys Anthropol 149: 9-265.
[3]	2. Hens S, Godde K (2016) Старение поверхности ушной раковины: сравнение двух методов оценки морфологических изменений подвздошной кости с байесовским анализом. Судебная медицина 61S: S-S38.
[4]	3.Кенигсберг Л., Херрманн Н., Вескотт Д. и др. (2008) Оценка и доказательства в судебной антропологии: возраст на момент смерти. J Forensic Sci 53: 5-557. DOI: 10.1111 / j.1556-4029.2008.00710.x
[5]	4. Godde K, Hens S (201 Моделирование изменений старения лобкового симфиза в итальянских популяциях в прошлом: сравнение ростокского и судебно-медицинского подходов к старению с использованием переходного анализа. Am J Phys Anthropol 156: 466-473. DOI: 10.1002 / ajpa.22671
[6]	5. Принц Д., Кенигсберг Л. (2008) Новые формулы для оценки возраста смерти на Балканах с использованием стоматологической техники Ламендина и байесовского анализа. J Forensic Sci 53: 578-587. DOI: 10.1111 / j.1556-4029.2008.00713.x
[7]	6.Prince DA, Kimmerle EH, Konigsberg L (2008) Байесовский подход к оценке возраста скелета на момент смерти с использованием износа зубов. J Forensic Sci 53: 588-593. DOI: 10.1111 / j.1556-4029.2008.00714.x
[8]	7. Hoppa R (2000) Популяционные различия в критериях остеологического старения: пример из лобкового симфиза. Am J Phys Anthropol 111: 1-191. DOI: 10.1002 / (SICI) 1096-8644 (200002) 111: 23.0.CO; 2-4
[9]	8. Schmitt A, Murail P, Cunha E, et al. (2002) Изменчивость модели старения скелета человека: данные по костным показателям и влияние на возраст на момент смерти. Судебно-медицинская экспертиза 47: 1203-120
[10]	9.Баллок М., Маркес Л., Эрнандес П. и др. (2013) Палеодемографические распределения двух мексиканских коллекций скелетов по возрасту на момент смерти: сравнение переходного анализа и традиционных методов старения. Am J Phys Anthropol 152: 67-78. DOI: 10.1002 / ajpa.22329
[11]	10. Лавджой О., Мейндл Р., Призбек Т. и др.(1985) Хронологический метаморфоз ушной поверхности подвздошной кости: новый метод определения возраста скелета взрослого человека на момент смерти. Am J Phys Anthropol 68: 15-28. DOI: 10.1002 / ajpa.1330680103
[12]	11. Bowen V, Cassidy J (1981) Макроскопическая и микроскопическая анатомия крестцово-подвздошного сустава от эмбриональной жизни до восьмого десятилетия. Позвоночник 6: 620-628. DOI: 10.1097 / 00007632-198111000-00015
[13]	12. Бакберри Дж., Чемберлен А. (2002) Оценка возраста по ушной поверхности подвздошной кости: пересмотренный метод. Am J Phys Anthropol 119: 231-239. DOI: 10.1002 / ajpa.10130
[14]	13.Ширли Н., Уилсон Р., Медоуз Джанц Л. (2011) Использование трупа в антропологическом исследовательском центре Университета Теннесси. Clin Anat 24: 372-380. DOI: 10.1002 / ca.21154
[15]	14. R Core Team (2013) R: язык и среда для статистических вычислений . Вена: Фонд R для статистических вычислений.
[16]	15. Falys C, Schutkowski H, Weston D (2006) Старение поверхности ушной раковины: хуже, чем ожидалось? Тестирование обновленного метода на задокументированном историческом скелетном комплексе. Am J Phys Anthropol 130: 508-513.
[17]	16.Стори Р. (2007) Неуловимая палеодемография? Сравнение двух методов оценки возрастного распределения смертей в позднем классическом Копане, Гондурас. Am J Phys Anthropol 132: 40-47.
[18]	17. Rougé-Maillart C., Vielle B., Jousset N, et al. (2009) Разработка метода оценки возраста скелета на момент смерти у взрослых с использованием вертлужной впадины и поверхности ушной раковины у португальцев. Foren Sci Int : 91-95. DOI: 10.1016 / j.forsciint.2009.03.019
[19]	18. Hens S, Belcastro M (2012) Старение поверхности ушной раковины: слепой тест пересмотренного метода на исторических итальянцах из Сардинии. Foren Sci Int 214: 209.e201-209.e205.
[20]	19.Мораитис К., Зорба Э., Элиопулос С. и др. (4) Испытание пересмотренного метода старения поверхности ушной раковины на современной европейской популяции. J Forensic Sci 59: 188-194. DOI: 10.1111 / 1556-4029.12303
[21]	20. Mulhern D, Jones E (2005) Тест обновленного метода оценки возраста по ушной поверхности подвздошной кости. Am J Phys Anthropol 126: 61-65. DOI: 10.1002 / ajpa.10410
[22]	21. Коэн С. (2005) Боль в крестцово-подвздошных суставах: всесторонний обзор анатомии, диагностики и лечения. Anesth Analg 101: 1440-1453. DOI: 10.1213 / 01.ANE.0000180831.60169.EA