Определение общего сопротивления в электрической цепи

Расчет электрических цепей представляет собой определение выходных параметров при наличии входных данных и свойств используемых элементов. Изложенный материал предоставит исчерпывающие ответы касательно такого понятия, как сопротивление, особенности его вычисления и применяемые формулы.

Последовательное сопряжение нагрузок

Определение

Под суммарным сопротивлением понимают силу, противодействующую направленному движению частиц в контуре. Единицей измерения электросопротивления принято считать Ом, в честь физика Георга Симона Ома. Согласно международной системе измерений, один Ом равен электросопротивлению проводника при разности потенциалов на клеммах цепи 1 Вольт с силой тока один Ампер.

Способы совмещения элементов

Определяющим критерием при трактовке общего сопротивления принято считать способ совмещения резисторов в контуре.

Виды сопряжений:

• Последовательное;
• Параллельное;
• Смешанное.

Особенности расчетов

Стыковку элементов, при которой они следуют один за другим и не создают узловых соединений, принято считать последовательной.

При таком чередовании общее сопротивление цепи представляется в виде сумм всех сопротивлений, входящих в этот контур:

Rсумм.=R1+R2+R3+…+Rn.

Важно учитывать:

• Сила тока, проходящая через звено, неизменна – I1=I2=I3;
• Общее напряжение, приложенное к схеме, соответствует сумме падений напряжений на каждом из участков – U=U1+U2+U3;
• С увеличением резистивной характеристики изделия увеличивается падение напряжения на нем – U1/U2=R1/R2.

Совмещение резисторов, объединенных друг с другом двумя выводами, принято считать параллельным. Такая стыковка подразумевает, что на каждом участке будет свой индивидуальный электроток. Поскольку его величина обратно пропорциональна сопротивлению устройства, то увеличение количества резистивных нагрузок приведет к уменьшению суммарного импеданса и увеличению проводимости контура.

Параллельное сопряжение

Формула показывает, как найти общее сопротивление цепи:

1/Rвх=1/R1+1/R2+1/R3.

Важно учитывать:

• Входное напряжение соответствует напряжению на любом из звеньев – U=U1=U2=U3;
• Входной электроток представляет собой сумму электротоков, протекающих через каждый отдельный элемент, который необходимо находить по формуле – I=I1+I2+I3;
• Чем выше характеристика резистора, тем меньше протекающий в нем ток – I1/I2=R2/R1.

Стыковку резисторов, при которой встречаются параллельное и последовательное совмещения нагрузок, принято считать смешанной.

Смешанная стыковка

Для вычисления такого общего импеданса нужно:

1. Разбить полный контур на участки с исключительно параллельным либо последовательным совмещением;
2. Рассчитать сопротивление электрической цепи для каждого такого участка;
3. Вычислить полное электросопротивление схемы.

Постулаты Кирхгофа

Важно! Встречаются электрические устройства, на которые не распространяются указанные принципы расчета.

Стыковка резисторов, не являющаяся смешанной

Схемы, имеющие в своем составе несколько блоков питания либо сходные с показанной на иллюстрации выше, просчитывается благодаря законам Кирхгофа. В связи с этим, значительно упрощаются вычисления схемы, в структуре которой находятся разнородные участки.

Первый постулат

Величина токов, поступающих в узел (О), соответствует сумме токов, вытекающих из узла, и представляется в виде выражения:

I1+I2+I3=0, где:

Узел контура

Второй постулат

Общая величина ЭДС, приложенная к схеме, соответствует суммарному падению напряжений на любом из элементов.

В связи с этим вычисление таких схем сводится к решению линейных уравнений. Хотя такие вычисления выходят достаточно громоздкими, однако не оказывают больших затруднений.

Реактивные составляющие нагрузок

Принципиальным отличием электрических цепей переменного электротока является наличие двух составляющих электросопротивления: активного и реактивного.

Активный импеданс элемента зависит от физических особенностей используемого проводника, а именно сечения провода, удельного импеданса проводника, суммарной длины и температуры. Это свойственно резисторам, соединительным проводникам, трансформаторным обмоткам. Для такого импеданса характерно преобразование энергии электричества в другие необратимые виды энергии (механическую, тепловую, химическую и т.д.).

Поскольку для такой нагрузки характерно фазовое совпадение проходящего I и U, то уместен закон Ома: 

R=U/I.

Ключевой особенностью реактивного противодействия есть преобразование энергии переменного электротока в электромагнитную энергию с возможностью обратного действия. Такими свойствами владеют индуктивности и емкости.

Индуктивные свойства характерны, в первую очередь, катушке индуктивности. Электродвижущая сила самоиндукции и есть причина возникновения реактивного противодействия в катушке.

Индуктивное электросопротивление равно:

XL= ωL= 2πfL, где:

• f – частота в герцах,
• L – величина индуктивности катушки.

Исходя из формулы, для катушки свойственен рост реактивного противодействия с увеличением частоты электротока.

Емкостной импеданс обусловлен наличием емкости. Это свойственно конденсатору.

Емкостное сопротивление равно: 

Xc=1/ ωC =1/2πfC, где:

• f – частота в герцах,
• C – величина емкости конденсатора.

Соответственно, с увеличением частоты тока емкостное противодействие уменьшается.

Предоставленный материал раскрывает в полной мере вопросы, касающиеся такого понятия, как общее сопротивление устройства, его смысл и поведение в разных условиях.

Видео

Оцените статью:

Как доехать до Magnusstraße в Adlershof на автобусе, метро, S-Bahn или поезде

Общественный транспорт до Magnusstraße в Adlershof

Как добраться до Magnusstraße в Adlershof, Германия?

С Moovit это очень просто. Напишите название улицы и Moovit покажет вам самый быстрый способ туда доехать! Не уверены, в какой части улицы вам нужно выходить? Скачайте приложение Moovit, чтобы найти инструкции для поездки, включая подсказку о том, где именно вам нужно выйти на Magnusstraße, расписания и ожидаемое время прибытия ваших избранных маршрутов автобуса, метро, S-Bahn или поезда.

Ищете ближайшую станцию или остановку на Magnusstraße? Посмотрите на этот список остановок, ближайших к вашему месту назначения: Magnusstr.; Rudower Chaussee/Wegedornstr.; Albert-Einstein-Str.; Hans-Schmidt-Str.; S Adlershof; Adlershof; Oberspree.

Вы также можете доехать до Magnusstraße на автобусе, метро, S-Bahn или поезде. Ниже приведен список линий и маршрутов, проходящих неподалеку: (Поезд) RB24 (Метро) U7 (Автобус) 160, 162, 164

Скачайте приложение Moovit, чтобы увидеть текущие расписания и маршруты для Adlershof. Вам не нужно скачивать специальное автобусное приложение с расписаниями автобусов, а потом железнодорожное приложение с расписаниями электричек. Moovit — это единственное единое транспортное приложение, которое поможет вам добраться до точки назначения, куда бы вы не ехали.

Мы упростили поездку на общественном транспорте до Magnusstraße, поэтому более 930 млн. пользователей, не исключая жителей Adlershof, доверяют Moovit и считают это приложение лучшим транспортным приложением.

Объясняем p-значения для начинающих Data Scientist’ов / Блог компании SkillFactory / Хабр

Я помню, когда я проходил свою первую зарубежную

стажировку в CERN

в качестве практиканта, большинство людей все еще говорили об

открытии бозона Хиггса

после подтверждения того, что он соответствует

порогу «пять сигм»

(что означает наличие p-значения 0,0000003).

Тогда я ничего не знал о p-значении, проверке гипотез или даже статистической значимости.

Я решил загуглить слово — «p-значение», и то, что я нашел в Википедии, заставило меня еще больше запутаться…

При проверке статистических гипотез p-значение или значение вероятности для данной статистической модели — это вероятность того, что при истинности нулевой гипотезы статистическая сводка (например, абсолютное значение выборочной средней разницы между двумя сравниваемыми группами) будет больше или равна фактическим наблюдаемым результатам.
— Wikipedia

Хорошая работа, Википедия.

Ладно. Я не понял, что на самом деле означает р-значение.

Углубившись в область науки о данных, я наконец начал понимать смысл p-значения и то, где его можно использовать как часть инструментов принятия решений в определенных экспериментах.

Поэтому я решил объяснить р-значение в этой статье, а также то, как его можно использовать при проверке гипотез, чтобы дать вам лучшее и интуитивное понимание р-значений.

Также мы не можем пропустить фундаментальное понимание других концепций и определение p-значения, я обещаю, что сделаю это объяснение интуитивно понятным, не подвергая вас всеми техническими терминами, с которыми я столкнулся.

Всего в этой статье четыре раздела, чтобы дать вам полную картину от построения проверки гипотезы до понимания р-значения и использования его в процессе принятия решений. Я настоятельно рекомендую вам пройтись по всем из них, чтобы получить подробное понимание р-значений:

1. Проверка гипотезы
2. Нормальное распределение
3. Что такое P-значение?
4. Статистическая значимость

Это будет весело.

Давайте начнем!

1. Проверка гипотез

Прежде чем мы поговорим о том, что означает р-значение, давайте начнем с разбора проверки гипотез, где р-значение используется для определения статистической значимости наших результатов.

Наша конечная цель — определить статистическую значимость наших результатов.

И статистическая значимость построена на этих 3 простых идеях:

• Проверка гипотезы
• Нормальное распределение
• P-значение

Проверка гипотез используется для проверки обоснованности утверждения (нулевой гипотезы), сделанного в отношении совокупности с использованием выборочных данных. Альтернативная гипотеза — это та, в которую вы бы поверили, если бы нулевая гипотеза оказалась неверной.

Другими словами, мы создадим утверждение (нулевая гипотеза) и используем пример данных, чтобы проверить, является ли утверждение действительным. Если утверждение не соответствует действительности, мы выберем альтернативную гипотезу. Все очень просто.

Чтобы узнать, является ли утверждение обоснованным или нет, мы будем использовать p-значение для взвешивания силы доказательств, чтобы увидеть, является ли оно статистически значимым. Если доказательства подтверждают альтернативную гипотезу, то мы отвергнем нулевую гипотезу и примем альтернативную гипотезу. Это будет объяснено в следующем разделе.

Давайте воспользуемся примером, чтобы сделать эту концепцию более ясной, и этот пример будет использоваться на протяжении всей этой статьи для других концепций.

Пример. Предположим, что в пиццерии заявлено, что время их доставки составляет в среднем 30 минут или меньше, но вы думаете, что оно больше чем заявленное. Таким образом, вы проводите проверку гипотезы и случайным образом выбираете время доставки для проверки утверждения:

• Нулевая гипотеза — среднее время доставки составляет 30 минут или меньше
• Альтернативная гипотеза — среднее время доставки превышает 30 минут
• Цель здесь состоит в том, чтобы определить, какое утверждение — нулевое или альтернативное — лучше подтверждается данными, полученными из наших выборочных данных.

Мы будем использовать

односторонний тест

в нашем случае, так как нам важно только, чтобы среднее время доставки превышало 30 минут. Мы не будем учитывать эту возможность в другом направлении, поскольку последствия того, что среднее время доставки будет меньше или равно 30 минутам, еще более предпочтительны. Здесь мы хотим проверить, есть ли вероятность того, что среднее время доставки превышает 30 минут. Другими словами, мы хотим посмотреть, не обманула ли нас пиццерия.

Одним из распространенных способов проверки гипотез является использование Z-критерия. Здесь мы не будем вдаваться в подробности, так как хотим лучше понять, что происходит на поверхности, прежде чем погрузиться глубже.

2. Нормальное распределение

Нормальное распределение — это функция плотности вероятности, используемая для просмотра распределения данных.

Нормальное распределение имеет два параметра — среднее (μ) и стандартное отклонение, также называемое сигма (σ).

Среднее — это центральная тенденция распределения. Оно определяет местоположение пика для нормальных распределений. Стандартное отклонение — это мера изменчивости. Оно определяет, насколько далеко от среднего значения склонны падать значения.

Нормальное распределение обычно связано с правилом 68-95-99.7 (изображение выше).

• 68% данных находятся в пределах 1 стандартного отклонения (σ) от среднего значения (μ)
• 95% данных находятся в пределах 2 стандартных отклонений (σ) от среднего значения (μ)
• 99,7% данных находятся в пределах 3 стандартных отклонений (σ) от среднего значения (μ)

Помните

порог «пять сигм»

для открытия бозона Хиггса, о котором я говорил в начале? 5 сигм — это около 99,99999426696856% данных, которые должны быть попасть до того, как ученые подтвердили открытие бозона Хиггса. Это был строгий порог, установленный, чтобы избежать любых возможных ложных сигналов.

Классно. Теперь вы можете задаться вопросом: «Как нормальное распределение относится к нашей предыдущей проверке гипотез?»

Поскольку мы использовали Z-тест для проверки нашей гипотезы, нам нужно вычислить Z-баллы (которые будут использоваться в нашей тестовой статистике), которые представляют собой число стандартных отклонений от среднего значения точки данных. В нашем случае каждая точка данных — это время доставки пиццы, которое мы получили.

Обратите внимание, что когда мы рассчитали все Z-баллы для каждого времени доставки пиццы и построили стандартную кривую нормального распределения, как показано ниже, единица измерения на оси X изменится с минут на единицу стандартного отклонения, так как мы стандартизировали переменную, вычитая среднее и деля его на стандартное отклонение (см. формулу выше).

Изучение стандартной кривой нормального распределения полезно, потому что мы можем сравнить результаты теста с ”нормальной» популяцией со стандартизированной единицей в стандартном отклонении, особенно когда у нас есть переменная, которая поставляется с различными единицами.

Z-оценка может сказать нам, где лежат общие данные по сравнению со средней популяцией.

Мне нравится, как Уилл Кёрсен выразился: чем выше или ниже Z-показатель, тем менее вероятным будет случайный результат и тем более вероятным будет значимый результат.

Но насколько высокий (или низкий) показатель считается достаточно убедительным, чтобы количественно оценить, насколько значимы наши результаты?

Кульминация

Здесь нам нужен последний элемент для решения головоломки — p-значение, и проверить, являются ли наши результаты статистически значимыми на основе

уровня значимости (также известного как альфа)

, который мы установили перед началом нашего эксперимента.

3. Что такое P-значение?

Наконец… Здесь мы говорим о р-значении!

Все предыдущие объяснения предназначены для того, чтобы подготовить почву и привести нас к этому P-значению. Нам нужен предыдущий контекст и шаги, чтобы понять это таинственное (на самом деле не столь таинственное) р-значение и то, как оно может привести к нашим решениям для проверки гипотезы.

Если вы зашли так далеко, продолжайте читать. Потому что этот раздел — самая захватывающая часть из всех!

Вместо того чтобы объяснять p-значения, используя определение, данное Википедией (извини Википедия), давайте объясним это в нашем контексте — время доставки пиццы!

Напомним, что мы произвольно отобрали некоторые сроки доставки пиццы, и цель состоит в том, чтобы проверить, превышает ли время доставки 30 минут. Если окончательные доказательства подтверждают утверждение пиццерии (среднее время доставки составляет 30 минут или меньше), то мы не будем отвергать нулевую гипотезу. В противном случае мы опровергаем нулевую гипотезу.

Поэтому задача p-значения — ответить на этот вопрос:

Если я живу в мире, где время доставки пиццы составляет 30 минут или меньше (нулевая гипотеза верна), насколько неожиданными являются мои доказательства в реальной жизни?

Р-значение отвечает на этот вопрос числом — вероятностью.

Чем ниже значение p, тем более неожиданными являются доказательства, тем более нелепой выглядит наша нулевая гипотеза.

И что мы делаем, когда чувствуем себя нелепо с нашей нулевой гипотезой? Мы отвергаем ее и выбираем нашу альтернативную гипотезу.

Если р-значение ниже заданного уровня значимости (люди называют его альфа, я называю это порогом нелепости — не спрашивайте, почему, мне просто легче понять), тогда мы отвергаем нулевую гипотезу.

Теперь мы понимаем, что означает p-значение. Давайте применим это в нашем случае.

P-значение в расчете времени доставки пиццы

Теперь, когда мы собрали несколько выборочных данных о времени доставки, мы выполнили расчет и обнаружили, что среднее время доставки больше на 10 минут с p-значением 0,03.

Это означает, что в мире, где время доставки пиццы составляет 30 минут или меньше (нулевая гипотеза верна), есть 3% шанс, что мы увидим, что среднее время доставки, по крайней мере, на 10 минут больше, из-за случайного шума.

Чем меньше p-значение, тем более значимым будет результат, потому что он с меньшей вероятностью будет вызван шумом.

В нашем случае большинство людей неправильно понимают р-значение:

Р-значение 0,03 означает, что есть 3% (вероятность в процентах), что результат обусловлен случайностью — что не соответствует действительности.

Люди часто хотят получить определенный ответ (в том числе и я), и именно поэтому я долго путался с интерпретацией p-значений.

Р-значение ничего не *доказывает*. Это просто способ использовать неожиданность в качестве основы для принятия разумного решения.
— Кэсси Козырков

Вот как мы можем использовать p-значение 0,03, чтобы помочь нам принять разумное решение (ВАЖНО):

• Представьте, что мы живем в мире, где среднее время доставки всегда составляет 30 минут или меньше — потому что мы верим в пиццерию (наше первоначальное убеждение)!
• После анализа времени доставки собранных образцов р-значение на 0,03 ниже, чем уровень значимости 0,05 (предположим, что мы установили это значение перед нашим экспериментом), и мы можем сказать, что результат является статистически значимым.
• Поскольку мы всегда верили пиццерии, что она может выполнить свое обещание доставить пиццу за 30 минут или меньше, нам теперь нужно подумать, имеет ли это убеждение смысл, поскольку результат говорит нам о том, что пиццерия не выполняет свое обещание и результат является статистически значимым.
• Так что же нам делать? Сначала мы пытаемся придумать любой возможный способ сделать наше первоначальное убеждение (нулевая гипотеза) верным. Но поскольку пиццерия постепенно получает плохие отзывы от других людей и часто приводит плохие оправдания, которые привели к задержке доставки, даже мы сами чувствуем себя нелепо, чтобы оправдать пиццерию, и, следовательно, мы решаем отвергнуть нулевую гипотезу.
• Наконец, следующее разумное решение — не покупать больше пиццы в этом месте.

К настоящему времени вы, возможно, уже что-то поняли… В зависимости от нашего контекста, p-значения не используются, чтобы что-либо доказать или оправдать.

По моему мнению, p-значения используются в качестве инструмента для оспаривания нашего первоначального убеждения (нулевая гипотеза), когда результат является статистически значимым. В тот момент, когда мы чувствуем себя нелепо с нашим собственным убеждением (при условии, что р-значение показывает, что результат статистически значим), мы отбрасываем наше первоначальное убеждение (отвергаем нулевую гипотезу) и принимаем разумное решение.

4. Статистическая значимость

Наконец, это последний этап, когда мы собираем все вместе и проверяем, является ли результат статистически значимым.

Недостаточно иметь только р-значение, нам нужно установить порог (уровень значимости — альфа). Альфа всегда должна быть установлена ​​перед экспериментом, чтобы избежать смещения. Если наблюдаемое р-значение ниже, чем альфа, то мы заключаем, что результат является статистически значимым.

Основное правило — установить альфа равным 0,05 или 0,01 (опять же, значение зависит от вашей задачи).

Как упоминалось ранее, предположим, что мы установили альфа равным 0,05, прежде чем мы начали эксперимент, полученный результат является статистически значимым, поскольку р-значение 0,03 ниже, чем альфа.

Для справки ниже приведены основные этапы всего эксперимента:

1. Сформулируйте нулевую гипотезу
2. Сформулируйте альтернативную гипотезу
3. Определите значение альфа для использования
4. Найдите Z-показатель, связанный с вашим альфа-уровнем
5. Найдите тестовую статистику, используя эту формулу
6. Если значение тестовой статистики меньше Z-показателя альфа-уровня (или p-значение меньше альфа-значения), отклоните нулевую гипотезу. В противном случае не отвергайте нулевую гипотезу.

Если вы хотите узнать больше о статистической значимости, не стесняйтесь посмотреть эту статью — Объяснение статистической значимости, написанная Уиллом Керсеном.

Последующие размышления

Здесь много чего нужно переваривать, не так ли?

Я не могу отрицать, что p-значения по своей сути сбивают с толку многих людей, и мне потребовалось довольно много времени, чтобы по-настоящему понять и оценить значение p-значений и то, как они могут быть применены в рамках нашего процесса принятия решений в качестве специалистов по данным.

Но не слишком полагайтесь на p-значения, поскольку они помогают только в небольшой части всего процесса принятия решений.

Я надеюсь, что мое объяснение p-значений стало интуитивно понятным и полезным в вашем понимании того, что в действительности означают p-значения и как их можно использовать при проверке ваших гипотез.

Сам по себе расчет р-значений прост. Трудная часть возникает, когда мы хотим интерпретировать p-значения в проверке гипотез. Надеюсь, что теперь трудная часть станет для вас немного легче.

Если вы хотите узнать больше о статистике, я настоятельно рекомендую вам прочитать эту книгу (которую я сейчас читаю!) — Практическая статистика для специалистов по данным, специально написанная для data scientists, чтобы разобраться с фундаментальными концепциями статистики.

Узнайте подробности, как получить востребованную профессию с нуля или Level Up по навыкам и зарплате, пройдя платные онлайн-курсы SkillFactory:

Читать еще

Как считать сопротивление при параллельном соединении

Как правильно соединять резисторы?

О том, как соединять конденсаторы и рассчитывать их общую ёмкость уже рассказывалось на страницах сайта. А как соединять резисторы и посчитать их общее сопротивление? Именно об этом и будет рассказано в этой статье.

Резисторы есть в любой электронной схеме, причём их номинальное сопротивление может отличаться не в 2 – 3 раза, а в десятки и сотни раз. Так в схеме можно найти резистор на 1 Ом, и тут же неподалёку на 1000 Ом (1 кОм)!

Поэтому при сборке схемы либо ремонте электронного прибора может потребоваться резистор с определённым номинальным сопротивлением, а под рукой такого нет. В результате быстро найти подходящий резистор с нужным номиналом не всегда удаётся. Это обстоятельство тормозит процесс сборки схемы или ремонта. Выходом из такой ситуации может быть применение составного резистора.

Для того чтобы собрать составной резистор нужно соединить несколько резисторов параллельно или последовательно и тем самым получить нужное нам номинальное сопротивление. На практике это пригождается постоянно. Знания о правильном соединении резисторов и расчёте их общего сопротивления выручают и ремонтников, восстанавливающих неисправную электронику, и радиолюбителей, занятых сборкой своего электронного устройства.

Последовательное соединение резисторов.

В жизни последовательное соединение резисторов имеет вид:

Последовательно соединённые резисторы серии МЛТ

Принципиальная схема последовательного соединения выглядит так:

На схеме видно, что мы заменяем один резистор на несколько, общее сопротивление которых равно тому, который нам необходим.

Подсчитать общее сопротивление при последовательном соединении очень просто. Нужно сложить все номинальные сопротивления резисторов входящих в эту цепь. Взгляните на формулу.

Общее номинальное сопротивление составного резистора обозначено как R_общ.

Номинальные сопротивления резисторов включённых в цепь обозначаются как R₁, R₂, R₃,…R_N.

Применяя последовательное соединение, стоит помнить одно простое правило:

Из всех резисторов, соединённых последовательно главную роль играет тот, у которого самое большое сопротивление. Именно он в значительной степени влияет на общее сопротивление.

Так, например, если мы соединяем три резистора, номинал которых равен 1, 10 и 100 Ом, то в результате мы получим составной на 111 Ом. Если убрать резистор на 100 Ом, то общее сопротивление цепочки резко уменьшиться до 11 Ом! А если убрать, к примеру, резистор на 10 Ом, то сопротивление будет уже 101 Ом. Как видим, резисторы с малыми сопротивлениями в последовательной цепи практически не влияют на общее сопротивление.

Параллельное соединение резисторов.

Можно соединять резисторы и параллельно:

Два резистора МЛТ-2, соединённых параллельно

Принципиальная схема параллельного соединения выглядит следующим образом:

Для того чтобы подсчитать общее сопротивление нескольких параллельно соединённых резисторов понадобиться знание формулы. Выглядит она вот так:

Эту формулу можно существенно упростить, если применять только два резистора. В таком случае формула примет вид:

Есть несколько простых правил, позволяющих без предварительного расчёта узнать, каково должно быть сопротивление двух резисторов, чтобы при их параллельном соединении получить то, которое требуется.

Если параллельно соединены два резистора с одинаковым сопротивлением, то общее сопротивление этих резисторов будет ровно в два раза меньше, чем сопротивление каждого из резисторов, входящих в эту цепочку.

Это правило исходит из простой формулы для расчёта общего сопротивления параллельной цепи, состоящей из резисторов одного номинала. Она очень проста. Нужно разделить номинальное сопротивление одного из резисторов на общее их количество:

Здесь R₁ – номинальное сопротивление резистора. N – количество резисторов с одинаковым номинальным сопротивлением.

Ознакомившись с приведёнными формулами, вы скажите, что все они справедливы для расчёта ёмкости параллельно и последовательно соединённых конденсаторов. Да, только в отношении конденсаторов всё действует с точностью до «наоборот”. Узнать подробнее о соединении конденсаторов можно здесь.

Проверим справедливость показанных здесь формул на простом эксперименте.

Возьмём два резистора МЛТ-2 на 3 и 47 Ом и соединим их последовательно. Затем измерим общее сопротивление получившейся цепи цифровым мультиметром. Как видим оно равно сумме сопротивлений резисторов, входящих в эту цепочку.

Замер общего сопротивления при последовательном соединении

Теперь соединим наши резисторы параллельно и замерим их общее сопротивление.

Измерение сопротивления при параллельном соединении

Как видим, результирующее сопротивление (2,9 Ом) меньше самого меньшего (3 Ом), входящего в цепочку. Отсюда вытекает ещё одно известное правило, которое можно применять на практике:

При параллельном соединении резисторов общее сопротивление цепи будет меньше наименьшего сопротивления, входящего в эту цепь.

Что ещё нужно учитывать при соединении резисторов?

Во-первых, обязательно учитывается их номинальная мощность. Например, нам нужно подобрать замену резистору на 100 Ом и мощностью 1 Вт. Возьмём два резистора по 50 Ом каждый и соединим их последовательно. На какую мощность рассеяния должны быть рассчитаны эти два резистора?

Поскольку через последовательно соединённые резисторы течёт один и тот же постоянный ток (допустим 0,1 А), а сопротивление каждого из них равно 50 Ом, тогда мощность рассеивания каждого из них должна быть не менее 0,5 Вт. В результате на каждом из них выделится по 0,5 Вт мощности. В сумме это и будет тот самый 1 Вт.

Данный пример достаточно грубоват. Поэтому, если есть сомнения, стоит брать резисторы с запасом по мощности.

Подробнее о мощности рассеивания резистора читайте тут.

Во-вторых, при соединении стоит использовать однотипные резисторы, например, серии МЛТ. Конечно, нет ничего плохого в том, чтобы брать разные. Это лишь рекомендация.

Параллельное соединение резисторов — одно из двух видов электрических соединений, когда оба вывода одного резистора соединены с соответствующими выводами другого резистора или резисторов. Зачастую резисторы соединяют последовательно или параллельно для того, чтобы создать более сложные электронные схемы.

Схема параллельного соединения резисторов показан на рисунке ниже. При параллельном соединении резисторов, напряжение на всех резисторах будет одинаковым, а протекающий через них ток будет пропорционален их сопротивлению:

Формула параллельного соединения резисторов

Общее сопротивление нескольких резисторов соединенных параллельно определяется по следующей формуле:

Ток, протекающий через отдельно взятый резистор, согласно закону Ома, можно найти по формуле:

Параллельное соединение резисторов — расчет

Пример №1

При разработке устройства, возникла необходимость установить резистор с сопротивлением 8 Ом. Если мы просмотрим весь номинальный ряд стандартных значений резисторов, то мы увидим, что резистора с сопротивлением в 8 Ом в нем нет.

Выходом из данной ситуации будет использование двух параллельно соединенных резисторов. Эквивалентное значение сопротивления для двух резисторов соединенных параллельно рассчитывается следующим образом:

Данное уравнение показывает, что если R1 равен R2, то сопротивление R составляет половину сопротивления одного из двух резисторов. При R = 8 Ом, R1 и R2 должны, следовательно, иметь значение 2 × 8 = 16 Ом.
Теперь проведем проверку, рассчитав общее сопротивление двух резисторов:

Таким образом, мы получили необходимое сопротивление 8 Ом, соединив параллельно два резистора по 16 Ом.

Пример расчета №2

Найти общее сопротивление R из трех параллельно соединенных резисторов:

Общее сопротивление R рассчитывается по формуле:

Этот метод расчета может быть использованы для расчета любого количества отдельных сопротивлений соединенных параллельно.

Один важный момент, который необходимо запомнить при расчете параллельно соединенных резисторов – это то, что общее сопротивление всегда будет меньше, чем значение наименьшего сопротивления в этой комбинации.

Как рассчитать сложные схемы соединения резисторов

Более сложные соединения резисторов могут быть рассчитаны путем систематической группировки резисторов. На рисунке ниже необходимо посчитать общее сопротивление цепи, состоящей из трех резисторов:

Для простоты расчета, сначала сгруппируем резисторы по параллельному и последовательному типу соединения.
Резисторы R2 и R3 соединены последовательно (группа 2). Они в свою очередь соединены параллельно с резистором R1 (группа 1).

Последовательное соединение резисторов группы 2 вычисляется как сумма сопротивлений R2 и R3:

В результате мы упрощаем схему в виде двух параллельных резисторов. Теперь общее сопротивление всей схемы можно посчитать следующим образом:

Расчет более сложных соединений резисторов можно выполнить используя законы Кирхгофа.

Ток, протекающий в цепи параллельно соединенных резисторах

Общий ток I протекающий в цепи параллельных резисторов равняется сумме отдельных токов, протекающих во всех параллельных ветвях, причем ток в отдельно взятой ветви не обязательно должен быть равен току в соседних ветвях.

Несмотря на параллельное соединение, к каждому резистору приложено одно и то же напряжение. А поскольку величина сопротивлений в параллельной цепи может быть разной, то и величина протекающего тока через каждый резистор тоже будет отличаться (по определению закона Ома).

Рассмотрим это на примере двух параллельно соединенных резисторов. Ток, который течет через каждый из резисторов ( I1 и I2 ) будет отличаться друг от друга поскольку сопротивления резисторов R1 и R2 не равны.
Однако мы знаем, что ток, который поступает в цепь в точке «А» должен выйти из цепи в точке «B» .

Первое правило Кирхгофа гласит: «Общий ток, выходящий из цепи равен току входящий в цепь».

Таким образом, протекающий общий ток в цепи можно определить как:

Затем с помощью закона Ома можно вычислить ток, который протекает через каждый резистор:

Ток, протекающий в R1 = U ÷ R1 = 12 ÷ 22 кОм = 0,545 мА

Ток, протекающий в R 2 = U ÷ R2 = 12 ÷ 47 кОм = 0,255 мА

Таким образом, общий ток будет равен:

I = 0,545 мА + 0,255 мА = 0,8 мА

Это также можно проверить, используя закон Ома:

I = U ÷ R = 12 В ÷ 15 кОм = 0,8 мА (то же самое)

где 15кОм — это общее сопротивление двух параллельно соединенных резисторов (22 кОм и 47 кОм)

И в завершении хочется отметить, что большинство современных резисторов маркируются цветными полосками и назначение ее можно узнать здесь.

Параллельное соединение резисторов — онлайн калькулятор

Чтобы быстро вычислить общее сопротивление двух и более резисторов, соединенных параллельно, вы можете воспользоваться следующим онлайн калькулятором:

Подведем итог

Когда два или более резистора соединены так, что оба вывода одного резистора соединены с соответствующими выводами другого резистора или резисторов, то говорят, что они соединены между собой параллельно. Напряжение на каждом резисторе внутри параллельной комбинации одинаковое, но токи, протекающие через них, могут отличаться друг от друга, в зависимости от величины сопротивлений каждого резистора.

Эквивалентное или полное сопротивление параллельной комбинации всегда будет меньше минимального сопротивления резистора входящего в параллельное соединение.

При проектировании электрических схем возникает необходимость использования последовательного и параллельного соединений резисторов. Соединения применяются также и при ремонтах электрооборудования, поскольку в некоторых ситуациях невозможно найти эквивалентный номинал резистора. Выполнить расчет просто, и справиться с этой операцией может каждый.

Типы проводников

Проводимость веществом электрического тока связана с наличием в нем свободных носителей заряда. Их количество определяется по электронной конфигурации. Для этого необходима химическая формула вещества, при помощи которой можно вычислить их общее число. Значение для каждого элемента берется из периодической системы Дмитрия Ивановича Менделеева.

Электрический ток — упорядоченное движение свободных носителей заряда, на которые воздействует электромагнитное поле. При протекании тока по веществу происходит взаимодействие потока заряженных частиц с узлами кристаллической решетки, при этом часть кинетической энергии частицы превращается в тепловую энергию. Иными словами, частица «ударяется» об атом, а затем снова продолжает движение, набирая скорость под действием электромагнитного поля.

Процесс взаимодействия частиц с узлами кристаллической решетки называется электрической проводимостью или сопротивлением материала. Единицей измерения является Ом, а определить его можно при помощи омметра или расчитать. Согласно свойству проводимости, вещества можно разделить на 3 группы:

1. Проводники (все металлы, ионизированный газ и электролитические растворы).
2. Полупроводники (Si, Ge, GaAs, InP и InSb).
3. Непроводники (диэлектрики или изоляторы).

Проводники всегда проводят электрический ток, поскольку содержат в своем атомарном строении свободные электроны, анионы, катионы и ионы. Полупроводники проводят электричество только при определенных условиях, которые влияют на наличие или отсутствие свободных электронов и дырок. К факторам, влияющим на проводимость, относятся следующие: температура, освещенность и т. д. Диэлектрики вообще не проводят электричество, поскольку в их структуре вообще отсутствуют свободные носители заряда. При выполнении расчетов каждый радиолюбитель должен знать зависимость сопротивления от некоторых физических величин.

Зависимость сопротивления

Значение электропроводимости зависит от нескольких факторов, которые необходимо учитывать при расчетах, изготовлении элементов резистивной нагрузки (резисторов), ремонте и проектировании устройств. К этим факторам необходимо отнести следующие:

1. Температура окружающей среды и материала.
2. Электрические величины.
3. Геометрические свойства вещества.
4. Тип материала, из которого изготовлен проводник (полупроводник).

К электрическим величинам можно отнести разность потенциалов (напряжение), электродвижущую силу (ЭДС) и силу тока. Геометрией проводника является его длина и площадь поперечного сечения.

Электрические величины

Зависимость величины электропроводимости от параметров электричества определяется законом Ома. Существует две формулировки: одна — для участка, а другая — для полной цепи. В первом случае соотношение определяются, исходя из значений силы тока (I) и напряжения (U) простой формулой: I = U / R. Из соотношения видна прямо пропорциональная зависимость тока от величины напряжения, а также обратно пропорциональная от сопротивления. Можно выразить R: R = U / I.

Для расчета электропроводимости всего участка следует воспользоваться соотношением между ЭДС (e), силой тока (i), а также внутренним сопротивлением источника питания (Rвн): i = e / (R+Rвн). В этом случае величина R вычисляется по формуле: R = (e / i) — Rвн. Однако при выполнении расчетов необходимо учитывать также геометрические параметры и тип проводника, поскольку они могут существенно повлиять на вычисления.

Тип и геометрические параметры

Свойство вещества к проводимости электричества определяется структурой кристаллической решетки, а также количеством свободных носителей. Исходя из этого, тип вещества является ключевым фактором, который определяет величину электропроводимости. В науке коэффициент, определяющий тип вещества, обозначается литерой «р» и называется удельным сопротивлением. Его значение для различных материалов (при температуре +20 градусов по Цельсию) можно найти в специальных таблицах.

Иногда для удобства расчетов используется обратная величина, которая называется удельной проводимостью (σ). Она связана с удельным сопротивлением следующим соотношением: p = 1 / σ. Площадь поперечного сечения (S) влияет на электрическое сопротивление. С физической точки зрения, зависимость можно понять следующим образом: при малом сечении происходят более частые взаимодействия частиц электрического тока с узлами кристаллической решетки. Поперечное сечение можно вычислить по специальному алгоритму:

1. Измерение геометрических параметров проводника (диаметр или длину сторон) при помощи штангенциркуля.
2. Визуально определить форму материала.
3. Вычислить площадь поперечного сечения по формуле, найденной в справочнике или интернете.

В случае когда проводник имеет сложную структуру, необходимо вычислить величину S одного элемента, а затем умножить результат на количество элементов, входящих в его состав. Например, если провод является многожильным, то следует вычислить S для одной жилы. После этого нужно умножить, полученную величину S, на количество жил. Зависимость R от вышеперечисленных величин можно записать в виде соотношения: R = p * L / S. Литера «L» является длиной проводника. Однако для получения точных расчетов необходимо учитывать температурные показатели внешней среды и проводника.

Температурные показатели

Существует доказательство зависимости удельного сопротивления материала от температуры, основанное на физическом эксперименте. Для проведения опыта нужно собрать электрическую цепь, состоящую из следующих элементов: источника питания, нихромовой спирали, соединительных проводов амперметра и вольтметра. Приборы нужны для измерения значений силы тока и напряжения соответственно. При протекании электричества происходит нагревание нихромовой пружины. По мере ее нагревания, показания амперметра уменьшаются. При этом происходит существенное падение напряжения на участке цепи, о котором свидетельствуют показания вольтметра.

В радиотехнике уменьшение величины напряжение называется просадкой или падением. Формула зависимости р от температуры имеет следующий вид: p = p0 * [1 + a * (t — 20)]. Значение p0 — удельное сопротивление материала, взятого из таблицы, а литера «t» — температура проводника.

Температурный коэффициент «а» принимает следующие значения: для металлов — a>0, а для электролитических растворов — a Объединение резистивных радиокомпонентов

Для получения необходимого номинала сопротивления применяются два типа соединения резисторов: параллельное и последовательное. Если их соединить параллельно, то нужно два вывода одного резистора подключить к двум выводам другого. Если соединение является последовательным, то один вывод резистора соединяется с одним выводом другого резистора. Соединения используются для получения необходимых номиналов сопротивлений, а также для увеличения рассеивания мощности тока, протекающего по цепи.

Каждое из соединений обладает определенными характеристиками. Кроме того, последовательно или параллельно могут объединяться несколько резисторов. Соединения также могут быть смешанными, т. е. применяться оба типа объединения радиокомпонентов.

Параллельное соединение

При параллельном подключении значение напряжения на всех резисторах одинаковое, а сила тока — обратно пропорциональна их общему сопротивлению. В интернете web-разработчики создали для расчета величины общего сопротивления параллельного соединения резисторов онлайн-калькулятор.

Рассчитывается общее сопротивление при параллельном соединении по формуле: 1 / Rобщ = (1 / R1) + (1 / R2) + …+ (1 / Rn). Если выполнить математические преобразования и привести к общему знаменателю, то получится удобная формула параллельного соединения для расчета Rобщ. Она имеет следующий вид: Rобщ = (R1 * R2 * … * Rn) / (R1 + R2 + … + Rn). Если необходимо рассчитать величину Rобщ только для двух радиокомпонентов, то формула параллельного сопротивления имеет следующий вид: Rобщ = (R1 * R2) / (R1 + R2).

При ремонте или проектировании схемы устройства возникает задача объединения нескольких резистивных элементов для получения конкретной величины сопротивления. Например, значение Rобщ для определенной цепочки элементов равно 8 Ом, которое получено при расчетах. Перед радиолюбителем стоит задача, какие нужно подобрать номиналы для получения нужного значения (в стандартном ряду резисторов отсутствует радиокомпонент с номиналом в 8 Ом, а только 7,5 и 8,2). В этом случае нужно найти сопротивление при параллельном соединении резистивных элементов. Посчитать значение Rобщ для двух элементов можно следующим образом:

1. Номинал резистора в 16 Ом подойдет.
2. Подставить в формулу: R = (16 * 16) / (16 + 16) = 256 / 32 = 8 (Ом).

В некоторых случаях следует потратить больше времени на подбор необходимых номиналов. Можно применять не только два, но и три элемента. Сила тока вычисляется с использованием первого закона Кирхгофа. Формулировка закона следующая: общее значение тока, входящего и протекающего по цепи, равен выходному его значению. Величина силы тока для цепи, состоящей из двух резисторов (параллельное соединение) рассчитывается по такому алгоритму:

1. Ток, протекающий через R1 и R2: I1 = U / R1 и I2 = U / R2 соответственно.
2. Общий ток — сложение токов на резисторах: Iобщ = I1 + I2.

Например, если цепь состоит из 2 резисторов, соединенных параллельно, с номиналами в 16 и 7,5 Ом. Они запитаны от источника питания напряжением в 12 В. Значение силы тока на первом резисторе вычисляется следующим способом: I1 = 12 / 16 = 0,75 (А). На втором резисторе ток будет равен: I2 = 12 / 7,5 = 1,6 (А). Общий ток определяется по закону Кирхгофа: I = I1 + I2 = 1,6 + 0,75 = 2,35 (А).

Последовательное подключение

Последовательное включение резисторов также применяется в радиотехнике. Методы нахождения общего сопротивления, напряжения и тока отличаются от параллельного подключения. Основные правила соединения следующие:

1. Ток не изменяется на участке цепи.
2. Общее напряжение равно сумме падений напряжений на каждом резисторе.
3. Rобщ = R1 + R2 + … + Rn.

Пример задачи следующий: цепочка, состоящая из 2 резисторов (16 и 7,5 Ом), питается от источника напряжением 12 В и током в 0,5 А. Необходимо рассчитать электрические параметры для каждого элемента. Порядок расчета следующий:

1. I = I1 = I2 = 0,5 (А).
2. Rобщ = R1 + R2 = 16 + 7,5 = 23,5 (Ом).
3. Падения напряжения: U1 = I * R1 = 0,5 * 16 = 8 (В) и U2 = I * R2 = 0,5 * 7,5 = 3,75 (В).

Не всегда выполняется равенство напряжений (12 В не равно 8 + 3,75 = 11,75 В), поскольку при этом расчете не учитывается сопротивление соединительных проводов. Если схема является сложной, и в ней встречается два типа соединений, то нужно выполнять расчеты по участкам. В первую очередь, рассчитать для параллельного соединения, а затем для последовательного.

Таким образом, параллельное и последовательное соединения резисторов применяются для получения более точных значений сопротивлений, а также при отсутствии необходимого номинала радиокомпонента при проектировании или ремонте устройств.

r — Быстрый поиск в data.table или быстром подмножестве

У меня есть DF с 800k + строками с повторяющимися (случайными) значениями. Для каждой строки мне нужно взять значение и найти индекс новой строки (строк) с тем же значением. Например. «asd» — где еще это посмотреть? Индекс текущей строки НЕ нужен.

Мое текущее решение: подмножество DF и создание временного кадра / таблицы, удалив текущую строку. Проблема — на 1000 итераций уходит минута. Таким образом, на выполнение 800 + k строк у меня уйдет 13 часов. Любые идеи? Спасибо!

Запуск в исходном DF (без подмножества) составляет

Изменить: мой реальный DF — это более 1 столбца. Пример ниже упрощен. Мне нужно взять V1[1] и получить номера строк другого V1 со значением V1[1], затем повторить для V1[2] и так далее для каждой строки

library(fastmatch)
library(stringi)
set.seed(12345)
V1 = stringi::stri_rand_strings(800000, 3)
df0 = as.data.table(V1)
mapped = matrix("",nrow=800000)

print(Sys.time())
for (i in 1:1000) {
  tmp_df = df0[-i,] #This takes very long time!!!
  mapped[i] = fmatch(df0$V1[i],tmp_df$V1)
}
print(Sys.time())

View(mapped)

2

Alexey Ferapontov 14 Мар 2018 в 04:30

1 ответ

Лучший ответ

Данных:

library("data.table")
set.seed(12345)
V1 = stringi::stri_rand_strings(80, 3)
df0 <- data.table( sample(V1, 100, replace = TRUE ))

Код:

df0[, id := list(list(.I)), by = V1]  # integer id

Выход:

head(df0, 10)
#     V1          id
# 1: iuR      1,2,21
# 2: iuR      1,2,21
# 3: KXc           3
# 4: LwA           4
# 5: pYn           5
# 6: qoN        6,66
# 7: 5Xt           7
# 8: wBH        8,77
# 9: V9r     9,39,54
# 10: 9ks 10,28,42,48

РЕДАКТИРОВАТЬ — удален текущий индекс:

df0[, id2 := 1:.N ]
df0[, id := list(list(unlist(id)[ unlist(id) != .I  ] )), by = id2 ]
df0[, id2 := NULL ]
df0[ lengths(id) > 0, ]
head( df0, 10 )
#     V1       id
# 1: iuR     2,21
# 2: iuR     1,21
# 3: KXc         
# 4: LwA         
# 5: pYn         
# 6: qoN       66
# 7: 5Xt         
# 8: wBH       77
# 9: V9r    39,54
# 10: 9ks 28,42,48

2

Sathish 18 Мар 2018 в 20:30

Как интерпретировать R-квадрат в регрессионном анализе

R-квадрат — это мера согласия для моделей линейной регрессии. Эта статистика указывает процент дисперсии зависимой переменной, которую независимые переменные объясняют вместе. R-квадрат измеряет силу связи между вашей моделью и зависимой переменной в удобной шкале от 0 до 100%.

После подбора модели линейной регрессии необходимо определить, насколько хорошо модель соответствует данным.Хорошо ли он объясняет изменения в зависимой переменной? Для регрессионного анализа существует несколько ключевых статистических критериев согласия. В этом посте мы рассмотрим R-квадрат ( ² рэндов), выделим некоторые из его ограничений и обнаружим некоторые сюрпризы. Например, небольшие значения R-квадрата не всегда являются проблемой, а высокие значения R-квадрата не всегда хороши!

Связанные сообщения : Когда следует использовать регрессионный анализ? и как выполнить регрессионный анализ с помощью Excel

Оценка согласия в регрессионной модели

Остатки — это расстояние между наблюдаемым значением и установленным значением.

Линейная регрессия определяет уравнение, которое дает наименьшую разницу между всеми наблюдаемыми значениями и их подобранными значениями. Чтобы быть точным, линейная регрессия находит наименьшую сумму квадратов остатков, которая возможна для набора данных.

Статистики говорят, что регрессионная модель хорошо соответствует данным, если различия между наблюдениями и предсказанными значениями небольшие и несмещенные. Беспристрастность в этом контексте означает, что подобранные значения не являются систематически слишком высокими или слишком низкими где-либо в пространстве наблюдения.

Однако, прежде чем оценивать числовые меры согласия, такие как R-квадрат, вы должны оценить графики остатков. Графики остатков могут выявить смещенную модель гораздо более эффективно, чем числовые результаты, за счет отображения проблемных закономерностей в остатках. Если ваша модель предвзята, вы не можете доверять результатам. Если ваши остаточные графики выглядят хорошо, оцените свой R-квадрат и другие статистические данные.

Прочтите мой пост про проверку остаточных участков.

R-квадрат и соответствие

R-squared оценивает разброс точек данных вокруг подобранной линии регрессии.Его также называют коэффициентом детерминации или коэффициентом множественной детерминации для множественной регрессии. Для того же набора данных более высокие значения R-квадрата представляют меньшие различия между наблюдаемыми данными и подобранными значениями.

R-квадрат — это процент вариации зависимой переменной, которую объясняет линейная модель.

R-квадрат всегда находится между 0 и 100%:

• 0% представляет собой модель, которая не объясняет никаких вариаций переменной ответа вокруг ее среднего значения.Среднее значение зависимой переменной предсказывает зависимую переменную, а также модель регрессии.
• 100% представляет собой модель, которая объясняет все отклонения переменной ответа от ее среднего значения.

Обычно, чем больше R ² , тем лучше регрессионная модель соответствует вашим наблюдениям. Однако в этом руководстве есть важные оговорки, которые я рассмотрю как в этой, так и в следующей статье.

Связанное сообщение : Что такое независимые и зависимые переменные?

Визуальное представление R-квадрата

Чтобы наглядно продемонстрировать, как значения R-квадрата представляют разброс вокруг линии регрессии, вы можете нанести на график подобранные значения по наблюдаемым значениям.

R-квадрат для модели регрессии слева составляет 15%, а для модели справа — 85%. Когда регрессионная модель учитывает большую дисперсию, точки данных находятся ближе к линии регрессии. На практике вы никогда не встретите регрессионную модель со 100% R ² . В этом случае подобранные значения равны значениям данных, и, следовательно, все наблюдения попадают точно на линию регрессии.

R-квадрат имеет ограничения

Вы не можете использовать R-квадрат, чтобы определить, смещены ли оценки коэффициентов и прогнозы, поэтому вы должны оценить остаточные графики.

R-квадрат не указывает, обеспечивает ли регрессионная модель адекватное соответствие вашим данным. Хорошая модель может иметь низкую стоимость R ² . С другой стороны, смещенная модель может иметь высокое значение ² !

Всегда ли проблема с низкими значениями R-квадрата?

Нет! Модели регрессии с низкими значениями R-квадрата могут быть отличными моделями по нескольким причинам.

Некоторым областям знаний присуще большее количество необъяснимых вариаций. В этих областях ваши значения R ² обязательно будут ниже.Например, исследования, которые пытаются объяснить поведение человека, обычно имеют значения R ² менее 50%. Людей труднее предсказать, чем такие вещи, как физические процессы.

К счастью, если у вас низкое значение R-квадрата, но независимые переменные статистически значимы, вы все равно можете сделать важные выводы о взаимосвязях между переменными. Статистически значимые коэффициенты продолжают представлять среднее изменение зависимой переменной при сдвиге на одну единицу в независимой переменной.Ясно, что умение делать подобные выводы жизненно важно.

Связанное сообщение : Как интерпретировать модели регрессии, которые имеют значимые переменные, но низкий R-квадрат

Существует сценарий, при котором небольшие значения R-квадрата могут вызвать проблемы. Если вам нужно генерировать относительно точные прогнозы (узкие интервалы прогнозирования), низкий R ² может стать препятствием для шоу.

Насколько высоким должен быть R-квадрат, чтобы модель давала полезные прогнозы? Это зависит от требуемой точности и количества вариаций в ваших данных.Для точных прогнозов необходим высокий R ² , но этого недостаточно, как мы узнаем в следующем разделе.

Связанное сообщение : Понимание точности в прикладной регрессии, чтобы избежать дорогостоящих ошибок

Всегда ли высокие значения R-квадрат хороши?

Нет! Модель регрессии с высоким значением R-квадрата может иметь множество проблем. Вы, вероятно, ожидаете, что высокий R ² указывает на хорошую модель, но изучите графики ниже.Построенный линейный график моделирует связь между подвижностью электронов и плотностью.

Данные на подобранном линейном графике соответствуют соотношению с очень низким уровнем шума, а R-квадрат составляет 98,5%, что кажется фантастическим. Однако линия регрессии постоянно занижает и переоценивает данные вдоль кривой, что является смещением. График остатков и соответствий подчеркивает эту нежелательную закономерность. Несмещенная модель имеет невязки, которые случайным образом разбросаны вокруг нуля. Неслучайные остаточные образцы указывают на плохое соответствие, несмотря на высокий R ² .Всегда проверяйте свои остаточные участки!

Этот тип смещения спецификации возникает, когда ваша линейная модель не определена. Другими словами, в нем отсутствуют важные независимые переменные, полиномиальные члены и условия взаимодействия. Чтобы получить случайные остатки, попробуйте добавить члены к модели или подобрать нелинейную модель.

Связанное сообщение : Спецификация модели: выбор правильной модели регрессии

Ряд других обстоятельств может искусственно завысить ваш R ² .Эти причины включают переоснащение модели и интеллектуальный анализ данных. Любой из них может создать модель, которая выглядит так, как будто она отлично подходит для данных, но на самом деле результаты могут быть полностью обманчивыми.

Модель с переобучением — это та, в которой модель соответствует случайным особенностям выборки. Интеллектуальный анализ данных может использовать случайные корреляции. В любом случае вы можете получить модель с высоким R ² даже для полностью случайных данных!

Связанное сообщение : Пять причин, почему ваш R-квадрат может быть слишком высоким

R-квадрат — не всегда прямолинейно

На первый взгляд R-квадрат кажется простой для понимания статистикой, которая показывает, насколько хорошо регрессионная модель соответствует набору данных.Однако это не говорит нам всей истории. Чтобы получить полную картину, вы должны рассмотреть значения R ² в сочетании с графиками остатков, другой статистикой и глубоким знанием предметной области.

Я продолжу исследовать ограничения ² рэнд в своей следующей публикации и изучу два других типа ² рэнд: скорректированный R-квадрат и предсказанный R-квадрат. Эти две статистики касаются конкретных проблем с R-квадрат. Они предоставляют дополнительную информацию, с помощью которой вы можете оценить соответствие вашей регрессионной модели.

Вы также можете прочитать о стандартной ошибке регрессии, которая представляет собой другой тип меры согласия.

Обязательно прочтите мой пост, где я отвечаю на извечный вопрос: насколько высоким должен быть R-квадрат?

Если вы изучаете регрессию и вам нравится подход, который я использую в своем блоге, посмотрите мою электронную книгу!

Узнай больше об этом!

Примечание: я написал другую версию этого сообщения, которая появилась в другом месте. Я полностью переписал и обновил его для своего блога.

Связанные

Простой трюк: Переключатель (R) — (S)

Сложность присвоения (R) / ( S) стереоцентру может сильно зависеть от способа рисования молекулы. Например, присвоение стереохимии A должно быть легкой прогулкой, если вы хоть немного знакомы с правилами, в то время как B и C немного сложнее. Дело в том, что не всегда будет иметь структуру с заместителем 4-го ранга сзади. Одна вещь, которую я вижу, студенты часто делают в этой ситуации — это пытаются перерисовать структуру, чтобы упростить назначение (R) / (S) Хотя это может быть эффективным, оно может легко привести к ошибкам. Более того, когда вы имеете дело с циклическими системами, такими как морфин [ C], попытка нарисовать зеркальное отображение в разумные сроки может вызвать травму мозга. [Кстати, по Б вы помните, почему группа Ч3Ч3Бр занимает 3 место, верно? [Примечание 1]]

Вместо того, чтобы перерисовывать всю молекулу, просто оставьте водород (или другой заместитель 4-го ранга) впереди и выясните, идут ли заместители 1,2 и 3 по часовой стрелке или против часовой стрелки.Затем переключает (т.е. обратное направление CW на CCW или наоборот), чтобы учесть тот факт, что заместитель с 4-м рангом находится впереди, и назначить (R) или (S) на основе этого. Вы получите тот же ответ без необходимости ничего перерисовывать.

Мы также вносим такие корректировки, когда смотрим в зеркало. Если я смотрю в зеркало на вас, протягивающего правую руку, я учитываю зеркало, «переворачивая» ваше изображение, чтобы понять, что вы действительно держите левую.То же самое и с молекулами.

Этот трюк кажется очевидным, но я встречал достаточно людей, которые этого не делают, поэтому о нем стоит упомянуть. Определение (R) / (S) в конечном итоге становится второй натурой, как и способность переворачивать, вращать и инвертировать химические структуры в вашей голове. Как и в случае с лондонскими таксистами, одним из интересных побочных эффектов становления химика-органика является чрезмерное развитие пространственных способностей вашего мозга.

[примечание 1 — Приоритет определяется в точке первой разницы .Следовательно, из двух атомов углерода, присоединенных к стереоцентрам, Ch3 и C = O, C = O получает приоритет [O> H], независимо от того, находится ли элемент с более высоким рангом дальше по второй цепочке. ]

Формула Спирмена-Брауна — Статистика Как к

Статистические определения> Формула Спирмена-Брауна

Что такое формула Спирмена-Брауна?

Формула Спирмена-Брауна (также называемая формулой пророчества Спирмена-Брауна) является мерой надежности теста. Обычно его используют, когда продолжительность теста изменилась и вы хотите узнать, повысилась ли надежность.
Формула:

r _kk = k (r ₁₁ ) / [1 + (k — 1) * r ₁₁ ]

Где:

• r _kk = надежность теста в «k» раз больше, чем у исходного теста,
• r ₁₁ = надежность исходного теста (например, Alpha Кронбаха),
• k = коэффициент, на который изменяется продолжительность испытания. Чтобы найти k, разделите количество элементов в исходном тесте на количество элементов в новом тесте.Если бы у вас было 10 элементов в оригинале и 20 в новом, k было бы 20/10 = 2.

Пример вопроса: тест, состоящий из 12 элементов, имеет надежность (R ₁₁ ) 0,68. Если количество пунктов удвоится до 24, повысится ли надежность теста?

Решение : Вставьте указанные числа в формулу и решите.
Нам дано:

• r ₁₁ = 0,68.
• к = 24/12 = 2.

Итак:
r _kk = 2 (.68) / [1 + (2 — 1) * 0,68] = 0,81.

Удвоение теста увеличивает надежность с 0,68 до 0,81.

• Чтобы формула работала правильно, два теста должны быть эквивалентны по сложности. Если вы удвоите тест и добавите только простые / плохие вопросы, результаты по формуле Спирмена-Брауна будут недействительными.
• Хотя увеличение количества тестовых заданий — это один из способов повышения надежности, это не всегда возможно. Например, удвоение (и без того длительного) GRE приведет к утомляемости испытуемого.

Тесты двух предметов

Давно признано, что двухэлементные тесты изначально проблематичны. Если вы, , должны, , использовать двухэлементный тест, вы обнаружите дальнейшие разногласия по поводу того, как проверять надежность. Многие исследователи используют критерий Кронбаха для измерения надежности теста по двум пунктам, но другие исследователи утверждают, что его использование бессмысленно и вместо него следует использовать коэффициент корреляции Спирмена-Брауна или даже коэффициент корреляции Пирсона.

В целом Кронбах недооценивает надежность, иногда резко.Коэффициент Спирмена-Брауна всегда выше, чем альфа Кронбаха, и поэтому является более подходящей мерой надежности для тестов с двумя пунктами.

Ссылки :
Brown, W. (1910). Некоторые экспериментальные результаты по соотношению умственных способностей. Британский журнал психологии, 3, 296–322.
Эйсинга, Р. 2012. Надежность шкалы с двумя пунктами: Пирсона, Кронбаха или Спирмена-Брауна. Int J Public Health. Доступна здесь.
Стэнли, Дж. (1971). Надежность. В Р. Л. Торндайке (Ред.), Образовательные измерения. Второе издание. Вашингтон, округ Колумбия: Американский совет по образованию

————————————————— —————————-

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С помощью Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области. Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .

Как рассчитать будущую стоимость ваших финансовых целей?

Паевые инвестиционные фонды и консультанты заняты продвижением целевого инвестирования. Многие инвесторы, кажется, осознали важность наличия цели и инвестирования для ее достижения. Однако большинство инвесторов не могут рассчитывать ценность своих будущих целей.

Многие инвесторы просто выбирают случайное число. Мы видели, как многие инвесторы набирают большие суммы, обычно 50 лакхов или 1 крор, что, по их мнению, будет достаточно для их будущего.(Читать рассказ: Достаточно ли 1 крор рупий, чтобы удовлетворить все ваши потребности через 15 лет? )

Вот сенсация: больших цифр может быть недостаточно для достижения ваших будущих целей. Вы должны знать важный фактор при планировании своих финансовых целей. То, что сегодня кажется большим числом, может не остаться большим в ближайшие годы. Под влиянием годовой инфляции покупательная способность одной и той же суммы с каждым годом будет значительно короче.

Вот почему при планировании финансовых целей целесообразно немного посчитать.Численный вызов? Не волнуйся. Мы упростим вам задачу.

Для начала узнаем, сколько стоит гол сегодня. Например, возьмите у вашего ребенка высшее образование. Предположим, что сегодня это стоит 5 лакхов. Затем узнайте, сколько времени осталось вашему ребенку, чтобы попасть на курс. Или, другими словами, когда вам понадобятся деньги на обучение вашего ребенка.

Давайте снова предположим, что он пойдет в институт через 15 лет. Теперь вам нужно выяснить, сколько будет стоить курс (который сегодня стоит 5 лакхов) через 15 лет.Это означает, что вы должны выяснить, как инфляция повлияла на плату за обучение — или, другими словами, как она была завышена — через 15 лет. Это называется расчетом будущей ценности вашей цели.

Есть несколько способов рассчитать будущую ценность вашей цели. Вы можете либо сесть с ручкой, бумагой и калькулятором, либо использовать лист

.

Если вы не знакомы с Excel, вы можете написать следующую формулу на бумаге и произвести вычисления.

Будущая стоимость (FV) = Текущая стоимость (PV) (1 + r / 100) ⁿ

где;
FV = Будущее значение вашей цели
PV = Текущая стоимость или текущая стоимость вашей цели
r = годовой уровень инфляции
n = время, оставшееся до достижения поставленных целей (в годах)

Подставляя значения из приведенного выше примера в формулу, предполагая, что инфляция в сфере образования составляет 9 процентов, тот же курс обучения будет стоить 18 21 2140 рупий через 15 лет.

При расчете будущей ценности вашей цели очень важно принимать реалистичные значения инфляции. Стандартного показателя инфляции нет. Он может быть разным для разных целей. Например, инфляция в сфере образования не будет такой же, как инфляция в медицине.

Далее, если вы являетесь пользователем Excel, вы можете использовать функцию «Вставить функцию» под Формулы вкладка и выберите Функция FV . Теперь, как показано ниже, начните вводить значения для расчета стоимости обучения ребенка через 15 лет.Мы вставили Pmt как «0», так как периодические платежи или расходы отсутствуют. Рассчитываем на разовые расходы.

ET Онлайн

R и R-кратные

R и R-кратные

R (также известное как R-значение) и R-множители — это концепция, разработанная доктором Ван К. Тарп., Известным профессиональным тренером по трейдингу, написавшим несколько книг по трейдингу, таких как «Trade Your Way to Financial Freedom» или «The Полное руководство по определению размера позиции ».

Так что же такое «R» и «R-кратные»?

R или R-value — это первоначальный риск, принимаемый в сделке, на основе вашего стоп-лосса.
Например: вы покупаете 100 акций XYZ, которые в настоящее время торгуются по цене 100 долларов за штуку, на общую сумму 10 000 долларов. Вы размещаете стоп-лосс на уровне 90 долларов. Таким образом, ваш риск составляет 1000 долларов, если у вас стоп-аут => ваш R равен 1000 долларов.

R-мультипликаторы — как следует из названия — кратны R. В предыдущем примере, если вы получили стоп-аут на уровне 90 долларов, ваш R-мультипликатор по этой сделке будет -1R. Если вы действительно вышли из сделки по цене 120 долл. / Шт., Ваш коэффициент R по этой сделке равен 2R.
Таким образом, R-кратный — это сумма прибыли (или убытка), выраженная как кратное вашему первоначальному риску.
Любая прибыль или убыток могут быть выражены в R-кратных.

Все хорошо. Но в чем смысл использования кратных R и R? Рад, что ты спросил.

Почему полезны R- и R-кратные?

1- Мыслить, ориентируясь на вознаграждение и риск
Умение думать о вознаграждении / риске действительно важно в трейдинге. Возможность зарабатывать на прибыльных сделках больше, чем вы теряете на убыточных сделках, является одним из наиболее важных компонентов долгосрочной прибыльности на рынках.

И, как видите, мышление отношения вознаграждения к риску интегрировано в концепцию R-множественности. Когда вы получаете сделку -1R, вы в основном полностью сокращаете свои потери и теряете только ту сумму R, которую вы определили до входа в сделку. И когда вы, например, получаете сделку 3R, вы знаете, что сделали в 3 раза больше, чем рискнули.

Итак, думая о R-множителях, вы стремитесь сократить свои убытки и позволить победителям расти.

2- Защита обратной стороны и знание того, сколько ставить
Поскольку R-значение — это начальный риск, принимаемый в сделке, как определено вашим начальным стоп-лоссом, у вас не только нет выбора, но и вы точно знаете, где вы выходите. перед тем, как войти, но вы также должны рассчитать размер своей позиции на основе вашего R и стоп-лосса.

Таким образом, при использовании R&R-мультипликаторов существует хороший фокус управления подразумеваемыми рисками.

3- Меньше денежного давления, больше сосредоточенности на процессе
Подавляющее большинство из нас имеет очень сильную эмоциональную привязанность к деньгам, поскольку мы связываем их с выживанием, безопасностью, статусом и властью или, в основном, с большинством наших человеческих потребностей.
Поэтому неудивительно, что торговать сложно, поскольку на кону постоянно находятся деньги, деньги, которыми мы рискуем, или деньги, которые мы не зарабатываем.

Мышление в R&R-множественности создает своего рода буфер между нами и мыслью о деньгах:
Вместо того, чтобы рисковать 1000 долларов, мы рискуем 1R.
Вместо того, чтобы терять 500 долларов, мы упали всего на -0,5 руб.
Вместо того, чтобы думать, что вы уже заработали 500 долларов и не хотите их терять, вы увеличиваете только 0,5R, что намного меньше вашего первоначального риска.
и т. Д.

Это также позволяет думать о серии сделок вместо одной.
Эту серию сделок: 2R, -1R, 1R, -1R, -1R, -1R, 3R легче пройти эмоционально, чем пройти через 2000 — 1000 долларов, 1000 — 1000 долларов — 1000 — 1000 долларов, 3000 долларов.

4- Легче расширить свой счет
Если вы думаете в R и R-множителях и, например, связываете R-значение с 1% своей учетной записи, не будет разницы, является ли ваша учетная запись учетной записью на 10 000 долларов или 1 долларом. Счет M.

1% — это 1% независимо от размера вашего счета.

5- Ожидание и ожидания
С R-мультипликаторами действительно легко рассчитать свое ожидание, то есть, сколько вы можете ожидать в среднем заработать (или проиграть) за сделку.

Рассчитать математическое ожидание с серией R-кратных действительно просто. Это средний показатель.

Например: Среднее значение (-1R, -1R, -1R, 3R, 2R, -1R, 2R, -1R, 3R) = 0,56R
Ожидаемое значение этой серии сделок равно 0.56R, что означает, что вы можете ожидать в среднем 0,56R за сделку.
И если вы знаете частоту своей торговли, вы можете приблизительно оценить, что вы можете ожидать за определенный период времени.
Если предположим, что у вас в среднем 100 сделок в год, а ваше торговое ожидание составляет 0,56R за сделку, вы можете иметь общее представление о том, сколько вы можете ожидать заработать в год, что в этом случае будет 56R.

6- Размер позиции
Размер позиции, вероятно, наименее обсуждаемая тема, но одна из самых важных, поскольку она определит вашу максимальную просадку и риск разорения.Как вы уже догадались, использование множителей R&R упрощает определение того, какой размер позиции подходит для ваших нужд.

Сначала вам понадобится хороший размер выборки ваших прошлых сделок (скажем, 100 сделок), переведенный в серию R-кратных. Мы в основном предполагаем, что образец сделки достаточно репрезентативен для вашей стратегии.

Затем вы запускаете случайное перемешивание этого ряда R-кратных, которое называется моделированием Монте-Карло. Вы можете случайным образом перемешать эти сделки, например, с помощью Excel.На YouTube есть много руководств о том, как рандомизировать список элементов, как этот.

Допустим, вы запускаете 1000 случайных перемешиваний. Затем вы можете узнать из этих 1000 перетасовок, какова была максимальная просадка и какова была максимальная серия проигрышей.

Основываясь на них, вы затем можете определить, какое значение R будет для вас комфортным, чтобы исключить вероятность того, что вы потеряете больше, чем вы можете переварить.

Допустим, максимальная просадка из 1000 симуляций была -31R, и вы не хотите, чтобы просадка превышала 30%.Что ж, теперь вы знаете, что рискуете менее 1% на сделку, то есть ваша R-ценность на сделку должна быть меньше 1%.

Есть много других причудливых вычислений, которые вы можете извлечь, например, процент шансов на достижение определенной просадки на основе количества серий, достигших этой просадки, или проценты изменений при достижении определенной прибыли. Но я надеюсь, вы уловили суть.

R&R-множители могут позволить вам оптимизировать размер вашей позиции в соответствии с вашими потребностями, вместо, например, использования произвольного размера позиции, который потенциально может иметь слишком высокий шанс привести вас к разорению.

(Предупреждение: важно, чтобы вы знали, что образец сделок, которые вы используете, должен не только представлять вашу стратегию, но и представлять вашу стратегию в определенной рыночной среде, поскольку будущие результаты могут быть полностью некоррелированными, если Изменения рыночной среды.Например, различные рыночные условия могут быть высокой волатильностью вверх, высокой волатильностью в боковом направлении, высокой волатильностью вниз, низкой волатильностью вверх, низкой волатильностью в боковом направлении, низкой волатильностью вниз.В идеале следует получить разные образцы сделок для разных рыночных условий.)

Какие ограничения?

1- Приближения
Как и любая другая концепция в трейдинге, R&R-мультипликаторы не являются надежными и не являются Святым Граалем. Это полезный инструмент, который может дать вам приблизительное представление о том, чего вы можете ожидать, и получить психологическое преимущество. Может быть большое несоответствие между полученными вами результатами и тем, что вы можете ожидать, особенно с учетом того факта, что возможно, что мы получим исполнение по гораздо более высокой (или более низкой) цене, чем цена, на которой мы основывали размер нашей позиции.

Также, используя проценты, нужно быть осторожным, чтобы не ожидать оптимального эффекта сложения, поскольку это может оказаться в ситуации, когда у нас не останется достаточно денег.

2- Несколько позиций
Это подводит меня ко второму ограничению коэффициентов R и R, которое заключается в том, что предполагается, что одна сделка совершается за раз, и не учитываются корреляции.

Indian Motorcycle — Первая мотоциклетная компания Америки

Главный

Начинается с 14 499 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Супер Чиф Лимитед

Начинается с 20 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Скаут Боббер

Начинается с 10 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Главный Темный Конь

Начинается с 16 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Разведчик

Начинается с 11 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Главный Боббер Темная Лошадь

Начинается с 18 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

FTR R Карбон

Начинается с 16 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Главный Боббер

Начинается с 15 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Индийский Челленджер Лимитед

Начинается с 27 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Скаут Боббер Шестьдесят

Начинается с 8 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Индийский Спрингфилд Темная Лошадь

Начинается с 22 499 долларов США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Вождь Элита

Начинается с 34 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Roadmaster Темная Лошадь

Начинается с 29 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Вождь

Начинается с 21 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

FTR S

Начинается с 14 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Разведчик шестьдесят

Начинается с 9 499 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Индийский Винтаж Темная Лошадь

Начинается с 19 499 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Roadmaster Elite

Начинается с 38 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Индийский Винтаж

Начинается с 20 499 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Индийский Спрингфилд

Начинается с 21 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Roadmaster

Начинается с 29 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Chieftain Limited

Начинается с 27 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

FTR Rally

Начинается с 13 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Вождь Темная Лошадь

Начинается с 27 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Индийский Челленджер

Начинается с 23 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Скаут Боббер Двадцать

Начинается с 11 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Roadmaster Limited

Начинается с 30 749 долларов США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

FTR

Начинается с 12 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Супер главный

Начинается с 18 499 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

Индийский Челленджер Темная Лошадь

Начинается с 27 999 долл. США Рекомендуемая производителем розничная цена в США

РОДИЛОСЬ НОВОЕ ПОКОЛЕНИЕ ГЛАВНОГО.

ПОТЕРЯТЬСЯ И НАЙДИТЕ
В ЖЕ ВРЕМЯ

УЗНАЙТЕ НОВЫЕ АКСЕССУАРЫ

ОТВЕТ НА КОРОНАВИРУС МОТОЦИКЛОВ ИНДИЙСКИХ МОТОЦИКЛОВ

Узнайте больше о нашем внимании и приверженности нашим клиентам, дилерам, сотрудникам и сообществам.

Следите за нашими социальными сетями, чтобы быть в курсе всех новостей Indian Motorcycle.

R-Health от Everside Health — Everside Health

Мы рады сообщить, что R-Health стала частью Everside Health , объединив двух лидеров в области непосредственной первичной медико-санитарной помощи.12 клиник R-Health в Нью-Джерси и Пенсильвании теперь являются частью растущего присутствия медицинских центров Everside в 33 штатах.

Но одно не изменилось — наше общее стремление всегда ставить пациентов на первое место.

---

Что это значит для меня как пациента R-Health?
Пациенты, использующие текущую практику R-Health, по-прежнему смогут получить доступ к той же значимой, ориентированной на пациента помощи, к которой вы привыкли, от той же группы обслуживания.Объем услуг также останется прежним. По мере продвижения нашего партнерства вы, возможно, начнете видеть развертывание некоторых интересных новых технологических ресурсов.


Могу ли я как пациент R-Health by Everside входить в портал для пациентов таким же образом?
Да, вы можете продолжить доступ к порталу для пациентов Elation Health.

Могу ли я как пациент R-Health by Everside использовать мобильное приложение Spruce?
Да, если у вас уже есть приложение Spruce, продолжайте его использовать.Вы также можете загрузить мобильное приложение Spruce, если у вас его еще нет.

Я пациент R-Health by Everside, как я могу связаться с моей командой по уходу?
Все адреса и контактная информация остались прежними.

Посмотреть R-Health по филиалам Everside

Что это означает для меня как для клиента или партнера R-Health?
Ежедневные услуги и отношения с клиентами останутся неизменными, однако приобретение R-Health компанией Everside позволяет нам углублять и расширять наши отношения с существующими и новыми клиентами, предлагая расширенный национальный охват доступных медицинских центров и еще больший количество услуг.

Я хочу записаться на практику R-Health от Everside, как я могу это сделать?
Есть несколько способов присоединиться к нам и ощутить разницу в R-Health от Everside. Многим нашим пациентам Everside предлагает R-Health в рамках медицинских льгот их сотрудников. Другие участники решают присоединиться к R-Health by Everside напрямую через индивидуальное или семейное членство. Не уверены, к какой категории вы относитесь? См. Варианты ниже для получения дополнительной информации о том, как вы можете присоединиться к R-Health от Everside.

Присоединяйтесь к программе государственных медицинских льгот штата Нью-Джерси

Если вы пользуетесь программой R-Health от Everside через другого работодателя, свяжитесь с нашей командой по работе с участниками по телефону 800-797-1289 .

Присоединяйтесь как частное лицо к члену семьи


Я хочу присоединиться к команде R-Health by Everside, где я могу найти дополнительную информацию?
Мы всегда стремимся расширить нашу команду за счет талантливых и увлеченных сотрудников, которые разделяют нашу миссию — расширять возможности первичной медико-санитарной помощи.