Экспериментальные данные анализа качества работы фильтра

Более подробно о методике измерений

Для того чтобы быть уверенным, что Ваш фильтр эффективно очищает Вашу воду, воспользуйтесь электронным анализатором качества воды TDS Meter EZ.

Приобрести анализатор качества воды можно через наш интернет-магазин, либо оформить заказ по тел. (495) 150-1600

Если Вы уже приобрели систему очистки питьевой воды и хотите знать эффективность ее работы, то для Вас мы предлагаем электронные устройства он-лайн контроля качества очистки воды Clean Tap Monitor, Dual Monitor 1 и Dual Monitor 2. С помощью этих устройств Вам вовсе не нужно следить за показанием счетчика фильтра, чтобы определить время замены фильтрующего элемента — контроль качества очистки воды осуществляет электроника.

Источник: www.ecounit.ru

Другие статьи по этой теме в Интернет:

Часто задаваемые вопросы – план простого фильтра

Есть вопрос о замене домашнего воздушного фильтра? У нас есть ответ.

Если вы не можете найти здесь то, что ищете, нам достаточно отправить электронное письмо или позвонить по телефону.

866-333-8473

info@simplefilterplan. com

Что такое простой план фильтрации?

Simple Filter Plan — это служба доставки воздушных фильтров. Вместо того, чтобы помнить о замене воздушного фильтра каждые несколько месяцев, мы доставим нужные вам фильтры прямо к вашей двери.

1. Выберите свой фильтр
2. Выберите интервал доставки
3. Получите фильтр в нужное время

Зачем использовать услугу подписки на воздушный фильтр?

Когда вы в последний раз меняли воздушный фильтр? Для многих из нас этот ответ звучит в лучшем случае несколько месяцев назад.

Использование услуги подписки на замену домашнего воздушного фильтра означает, что в вашем списке дел на один пункт меньше. Simple Filter Plan позволяет вам защитить свою семью, сэкономить деньги и улучшить систему кондиционирования воздуха, даже не задумываясь об этом.

Как часто нужно менять воздушный фильтр?

Каждые 30-90 дней. Мы работаем в сфере кондиционеров уже более 20 лет, поэтому с уверенностью можем рекомендовать средней семье менять фильтр раз в три месяца.

Все наши тарифные планы начинаются с 90 дней, но их можно настроить так, чтобы фильтры поставлялись каждые 30 или 60 дней. Если у вас есть домашние животные, если вы курите или страдаете аллергией или астмой, мы рекомендуем чаще менять фильтр. Не знаете, что подходит для вашего дома или семьи? Позвоните нам, и мы сможем дать более личную рекомендацию.

Зачем менять воздушный фильтр?

1. Грязный воздушный фильтр является причиной №1 выхода из строя системы HVAC. Замена воздушного фильтра продлевает срок службы вашего кондиционера.
2. Грязный фильтр заставляет ваш кондиционер работать тяжелее и дольше, а значит, потребляет больше энергии. Замена фильтра — простой способ сократить расходы на электроэнергию.
3. Грязный воздушный фильтр ухудшает качество воздуха в вашем доме. Замена фильтра поможет избежать аллергии и астмы.
4. Грязный воздушный фильтр вреден для окружающей среды. Замена фильтра экономит энергию и снижает выбросы углекислого газа.

Смена фильтра полезна для вашего кошелька, вашей семьи и вашего окружения.

Воздушный фильтр какого размера мне нужен?

Если посмотреть на текущий фильтр, размер обычно указан сбоку фильтра. Если вы не можете найти указанный размер, вы можете измерить свой фильтр или пространство, которое он заполняет.

Большинство фильтров имеют длину или ширину от 8 до 36 дюймов и обычно имеют толщину 1 дюйм. Измерения, как правило, длина х ширина х толщина.

Помните, что если у вас дома несколько фильтров, вам нужно будет проверить или измерить каждый из них.

Где я могу найти свой воздушный фильтр?

Воздушный фильтр можно найти внутри возвратных вентиляционных отверстий в вашем доме.

Обратный клапан обычно находится рядом с печью или устройством обработки воздуха в системе кондиционирования воздуха. Вентиляционная установка втягивает воздух из дома через систему возвратных воздуховодов, а затем нагнетает воздух обратно в дом. Как правило, вы можете найти свой фильтр в точке, где возвратный воздуховод входит в систему обработки воздуха. Ищите откидную или съемную крышку шириной 1 дюйм. Воздушный фильтр будет внутри.

Во многих домах есть несколько обратных вентиляционных отверстий или систем ОВКВ. Каждое вентиляционное отверстие или система обычно имеют по крайней мере один воздушный фильтр. Обязательно проверьте каждое возможное место, чтобы убедиться, что вы нашли все свои воздушные фильтры.

В моем доме более одного фильтра, что теперь?

Во многих домах установлено несколько фильтров, но это не проблема. После того, как вы выберете класс фильтра и частоту доставки, вы сможете выбрать количество фильтров, которые вам понадобятся для вашего дома.

Убедитесь, что вы измерили каждый фильтр, если у вас их больше одного — иногда они бывают разных размеров. Вы сможете выбрать другой размер для каждого фильтра.

Как заменить воздушный фильтр?

Установить новый чистый фильтр очень просто:

1. Найдите и откройте обратный клапан
2. Выньте старый фильтр
3. Надежно вставьте новый фильтр
4. Закрыть вентиляционное отверстие

Вот оно! Убедитесь, что вы вставляете фильтр, следуя стрелкам на фильтре, чтобы обеспечить правильную установку и поток воздуха.

Что такое рейтинг MERV?

MERV означает минимальное значение рейтинга эффективности. Это значение в диапазоне от 1 до 20 показывает, насколько хорошо фильтр улавливает и удерживает частицы разного размера.

Все наши фильтры эффективно удаляют более мелкие частицы и рекомендуются для использования в жилых помещениях.

Какие воздушные фильтры использует Simple Filter Plan?

Наши фильтры производятся здесь, в США, компанией Flanders Corporation, крупнейшим производителем фильтров в Америке.

Сколько стоит доставка?

Доставка абсолютно бесплатна! Вы заплатите меньше, чем за фильтр в магазине товаров для дома, и вам даже не придется беспокоиться о том, чтобы добраться туда.

Как работает возврат?

Мы даем 100% гарантию. Если вы получили фильтр, который каким-либо образом поврежден или имеет неправильный размер, мы вышлем вам новый бесплатно.

Если вы каким-либо образом недовольны своим фильтром или подпиской, свяжитесь с нами для получения полного возмещения в течение 30 дней с момента получения вашего последнего фильтра. Вы можете связаться с нами по телефону 866-333-8473 или [email protected].

11.2 Простые фильтры | Разработка и выбор признаков: практический подход к моделям прогнозирования

Самый простой подход к выбору признаков заключается в проверке предикторов на наличие связи с результатом до включения их в модель. Для этого требуется метод числовой оценки для количественной оценки силы взаимосвязи. Используя оценки, предикторы ранжируются и фильтруются либо с помощью порога, либо путем выбора лучших \(p\) предикторов. Оценка предикторов может выполняться отдельно для каждого предиктора или одновременно для всех предикторов (в зависимости от используемого метода). Если предикторы проверяются отдельно, существует большое разнообразие методов оценки. Ниже приводится краткое изложение некоторых популярных и эффективных методов подсчета очков, которые организованы в зависимости от типа предиктора и результата. Список не претендует на то, чтобы быть исчерпывающим, но должен служить отправной точкой.

Когда предиктор является числовым, существуют следующие варианты:

• Когда результат является категориальным, можно использовать те же тесты, что и в случае выше, когда предиктор является категориальным, а результат числовым. Роли просто меняются местами в t-тесте, вычислениях кривой и \(F\)-тесте. Когда имеется большое количество тестов или предикторы имеют существенную мультиколлинеарность, t-показатели с поправкой на корреляцию Опгена-Рейна и Стриммера (2007) и Зубера и Стриммера (2009)) являются хорошей альтернативой простой статистике ANOVA.

• Если результат является числовым, можно рассчитать простую статистику парной корреляции (или ранговой корреляции). Если связь нелинейная, то можно использовать значения MIC (Reshef et al. 2011) или статистику \(A\) (Murrell, Murrell, and Murrell 2016).

• В качестве альтернативы, обобщенная аддитивная модель (GAM) (Wood 2006) может одновременно подбирать нелинейные гладкие члены к набору предикторов и измерять их важность, используя p-значение, которое проверяет против нулевой гипотезы отсутствие тренда каждого предиктора. Пример такой модели с категориальным исходом показан на рис. 4.15(b).

Краткое описание этих простых фильтров можно найти на рис. 11.1.

Рисунок 11.1: Сравнение простых фильтров, которые можно применять к комбинациям типов признаков и типов результатов: (а) категориальный признак и категориальный результат, (б) непрерывный признак и категориальный результат, (в) категориальный признак и непрерывный результат, и (г) ) непрерывная функция и непрерывный результат.

Генерация сводок о том, насколько эффективны отдельные предикторы при классификации или корреляции с результатом, не представляет сложности, если все предикторы относятся к одному типу. Но большинство наборов данных содержат смесь типов предикторов. В этих условиях может быть сложно получить ранжирование предикторов, поскольку их статистика скрининга находится в разных масштабах. Например, отношение шансов и t-статистика несовместимы, поскольку они находятся в разных масштабах. Во многих случаях каждую статистику можно преобразовать в p-значение, чтобы обеспечить общность всей статистики скрининга.

Напомним, что p-значение вытекает из статистической основы проверки гипотез. В этой структуре мы предполагаем, что нет никакой связи между предиктором и результатом. Затем данные используются для опровержения предположения об отсутствии связи. Тогда p-значение представляет собой вероятность того, что мы наблюдаем значение статистики, если на самом деле не существует связи между предиктором и результатом.

Каждую статистику можно преобразовать в p-значение, но это преобразование проще для одних статистик, чем для других. Например, преобразование \(t\)-статистики в p-значение является хорошо известным процессом при условии, что некоторые основные предположения верны. С другой стороны, преобразовать AUC в p-значение непросто. Решение этой проблемы заключается в использовании 9Метод перестановки 0163 (Гуд, 2013; Берри, Мильке-младший и Джонстон, 2016). Этот подход можно применить к любой статистике для получения p-значения. Вот как работает подход рандомизации: для выбранного предиктора и соответствующего результата предиктор случайным образом переставляется, а результат — нет. Затем интересующая статистика рассчитывается на переставленных данных. Этот процесс разъединяет наблюдаемые отношения предиктора и результата, тем самым не создавая никакой связи между ними. Один и тот же предиктор случайным образом переставляется много раз для создания статистического распределения. Это распределение представляет собой распределение без ассоциации (т. е. нулевое распределение). Затем статистику из исходных данных можно сравнить с распределением отсутствия связи, чтобы получить вероятность или p-значение исхода из этого распределения. Пример этого приведен в Kuhn and Johnson (2013) для оценки рельефа (Robnik-Sikonja and Kononenko 2003). Как упоминалось ранее в разделе 5.6, есть некоторые предостережения при использовании p-значений, но это удобная величина для использования при работе с различными типами предикторов.

Простые фильтры эффективны при идентификации отдельных предикторов, связанных с результатом. Однако эти фильтры очень чувствительны к нахождению предикторов, которые тесно связаны с имеющимися данными, но не показывают никакой связи с новыми данными. В статистической литературе эти выбранные предикторы помечены как ложноположительных . Целый раздел статистики был посвящен разработке подходов к минимизации вероятности ложноположительных результатов, особенно в контексте проверки гипотез и p-значений. Один из подходов к уменьшению числа ложных срабатываний состоит в том, чтобы скорректировать p-значения, чтобы сделать их больше и, следовательно, менее значимыми (как было показано в предыдущих главах).

В контексте прогностического моделирования ложноположительные результаты можно свести к минимуму, используя независимый набор данных для оценки выбранных признаков. Этот контекст точно параллелен контексту определения оптимальных параметров настройки модели. Напомним из раздела 3.4, что перекрестная проверка используется для определения оптимального набора параметров настройки, чтобы модель не соответствовала имеющимся данным. Теперь процесс построения модели должен решить две задачи: определить эффективное подмножество функций и определить соответствующие параметры настройки, чтобы выбранные функции и параметры настройки не соответствовали имеющимся данным. При использовании простых экранирующих фильтров выбор как подмножества признаков, так и параметров настройки модели не может выполняться на одном и том же уровне перекрестной проверки, поскольку фильтрация должна выполняться независимо от настройки модели. Вместо этого мы должны включить еще один уровень перекрестной проверки. Первый слой или внешний слой используется для фильтрации объектов. Затем второй слой («внутренний слой») используется для выбора параметров настройки. Схема этого процесса показана на рис. 11.2.

Рисунок 11.2: Диаграмма внешней и внутренней перекрестной проверки для простых фильтров.

Как видно из этого рисунка, выполнение выбора признаков может потребовать значительных вычислительных ресурсов. Как правило, количество построенных и оцененных моделей равно \(I\times E \times T\), где \(I\) — количество внутренних передискретизаций, \(E\) — количество внешних передискретизаций, а \ (T\) — общее количество комбинаций параметров настройки.

11.2.1 Применение простых фильтров к данным о болезни Паркинсона

Данные о болезни Паркинсона имеют несколько характеристик, которые могут затруднить моделирование. В частности, предикторы имеют высокую степень мультиколлинеарности, небольшой размер выборки и несбалансированный исход (74,6% пациентов имеют заболевание). Учитывая эти характеристики, дискриминантный анализ методом наименьших квадратов (PLSDA, Barker and Rayens (2003)) был бы хорошей первой моделью, которую стоит попробовать. Эта модель создает линейные границы классов, которые могут ограничивать ее от переоснащения до класса большинства. Параметрами настройки модели для PLSDA является количество сохраняемых компонентов.

Второй выбор, который мы должны сделать, — это критерии фильтрации объектов. Для этих данных мы будем использовать площадь под кривой ROC, чтобы определить, следует ли включать функцию в модель. Первоначальный анализ обучающей выборки показал, что было 5 предикторов с площадью под ROC-кривой не менее 0,80, а 21 — в диапазоне от 0,75 до 0,80.

Для внутреннего процесса передискретизации аудиофункция была выбрана, если ее площадь под ROC-кривой была не менее 0,75. Выбранные функции во внутреннем узле повторной выборки затем передаются на соответствующий внешний узел выборки, где проводится процесс настройки модели.

После выбора критериев фильтрации и модели выбираются типы внутренних и внешних методов повторной выборки. В этом примере мы использовали 20 итераций начальной повторной выборки для внутренней повторной выборки и 2 повторения 10-кратной перекрестной проверки для внешней повторной выборки. Окончательные оценки производительности основаны на внешних наборах удержания повторной выборки. Для предварительной обработки данных к каждому предиктору применялось преобразование Йео-Джонсона, затем значения центрировались и масштабировались. Эти операции проводились в рамках процесса передискретизации.

Во время повторной выборки количество выбранных предикторов варьировалось от 2 до 12, в среднем 5,7. Некоторые предикторы выбирались регулярно; 2 из них преодолели порог ROC в каждой передискретизации. Всего для окончательной модели было выбрано 5 предикторов. Для этого набора предикторов модель PLSDA была оптимизирована только с 4 компонентами. Соответствующая расчетная площадь под ROC-кривой составила 0,827.

При более внимательном рассмотрении выбранных предикторов обнаруживается значительная избыточность. На рис. 11.3 показана матрица ранговой корреляции этих предикторов на тепловой карте. Очень мало пар с абсолютной корреляцией менее 0,5 и много экстремальных значений. Как упоминалось в разделе 6.3, частичные модели наименьших квадратов хороши в извлечение признаков путем создания новых переменных, которые представляют собой линейные комбинации исходных данных. Для этой модели эти компоненты PLS создаются таким образом, чтобы суммировать максимальное количество вариаций в предикторах, одновременно сводя к минимуму ошибочную классификацию среди групп. В окончательной модели использовались 4 компонента, каждый из которых представляет собой комбинацию 5 исходных предикторов, переживших фильтр. На рис. 11.3 видно относительно четкое разделение на отдельные блоки/кластеры. Это указывает на то, что в отфильтрованных предикторах, вероятно, содержится лишь несколько базовых фрагментов информации. Для измерения величины корреляций между предикторами использовался отдельный анализ основных компонентов. В этом анализе нам понадобилась только 1 функция, чтобы захватить 90% от общей вариации. Это подтверждает, что в этих предикторах имеется лишь небольшое количество основных эффектов. По этой причине такое небольшое количество компонентов было признано оптимальным.

Рисунок 11.3: Корреляционная матрица предикторов, выбранных в процессе фильтрации на основе порога площади под ROC-кривой. При наведении курсора на график отображаются имена предикторов, а также значение корреляции.

Этот процесс фильтрации помог модели? Если те же повторные выборки используются для подбора модели PLS с использованием всего набора предикторов, модель по-прежнему отдает предпочтение небольшому количеству проекций (4 компонента), а площадь под ROC-кривой оценивается как немного хуже, чем отфильтрованная модель (0,812). против 0,827). Значение p из парного t-теста (\(p = 0,446\)) не показало никаких доказательств того, что улучшение реально. Однако, учитывая, что в этом анализе использовалось только 0,7% исходных переменных, простота новой модели может быть очень привлекательной.

Один апостериорный анализ, который рекомендуется проводить при выборе признаков, состоит в том, чтобы определить, является ли конкретное найденное подмножество лучше, чем случайное подмножество того же размера. Для этого было создано 100 случайных подмножеств из 5 предикторов, и модели PLS были сопоставлены с той же внешней процедурой перекрестной проверки. Как наше конкретное подмножество вписывается в распределение производительности, которое мы видим из случайного подмножества? Площадь под кривой ROC с использованием описанного выше подхода (0,827) была лучше, чем все значения, сгенерированные с использованием случайных подмножеств того же размера. Самая большая AUC из случайной подгруппы составила 0,832. Этот результат дает уверенность в том, что подход к фильтрации и моделированию нашел подмножество с достоверным сигналом.