Объем двигателя приоры: Двигатель Приора 16 клапанов: технические характеристики

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

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

Двигатели на Ладе Приоре хэтчбек

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

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

Двигатель Приоры Хэтчбек после рестайлинга 2013 года

В 2013 создатели Приоры решили обновить ее дизайн, улучшить эргономику и дооснастить автомобиль согласно требованиям времени, вследствие чего из комплектации убрали 81-сильный и 89-сильный мотор.

Вместо них устанавливаются новые 16-клапанные двигатели, хотя и прежнего объема:

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

Объем багажника лады приора хэтчбек: размер и характеристики

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

В этом отношении 360-литровый багажник считается вместительным, и уже по этому признаку хозяйственные качества автомобиля можно считать хорошими.

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

Если 360 литров кому-то мало, то вместимость Приоры можно увеличить, сложив спинки заднего сиденья или убрав его полностью.

Габаритные размеры Лады Приоры Хэтчбек

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

Вес хэтчбека Лада Приора (ВАЗ 21723)

Снаряженная масса хэтчбека ВАЗ 21723 составляет:

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

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

Чем хорош Лада Приора в кузове хэтчбек?

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

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

Двигатель Лада Приора 1.8: характеристики, описание, обслуживание, ремонт

На автомобили класса Лада Приора 1.8 устанавливались силовые агрегаты, произведённые ЗАО «Супер Авто». Для Вазовских транспортных средств была установлена маркировка ВАЗ 21128. Мотор имеет высокие технические характеристики, но с этим присутствует ряд недостатков.

Технические характеристики

128 мотор стал прототипом двигателя ВАЗ 21124. Выпускается силовой агрегат с 2003 года и по нынешнее время. Силовой агрегат имеет повышенные технические характеристики, улучшенную конструкцию, а также повышена мощность.

Основные технические характеристики мотора:

Наименование	Описание
Марка	21128
Маркировка	1.8 16V
Мощность	98 лошадиные силы
Тип	Инжекторный
Топливо	Бензин
Клапанный механизм	16 клапанный
Количество цилиндров	4
Расход горючего	7,5 литров
Диаметр поршня	82,5 мм
Ресурс	200 — 250 тыс.  км

Все моторы комплектуются 5-ти ступенчатой коробкой переключения передач. Система охлаждения — жидкостного типа с принудительной циркуляцией. Мощность двигателя может быть увеличена до 123 л.с., без потери ресурса. В случае полой доработки мотору может достаться 400 л.с., но при этом ресурс сократиться в 2-2,5 раза.

Обслуживание

Техническое обслуживание, характерное для автомобилей производства АвтоВАЗ. Основные операции проведения обслуживания являются — замена масла и масляного фильтра. Для смены смазочной жидкости необходимо 3,2 литра моторного масла.

В свою очередь, в мотор влезает 3,5 литра смазки. Рекомендуется заливать полусинтетические моторные масла с маркировкой — 5W-30, 5W-40, 10W-40, 15W40.

Карта технического обслуживания выглядит следующим образом:

ТО-1: Замена масла, замена масляного фильтра. Проводиться после первых 1000-1500 км пробега. Этот этап еще называют обкаточный, поскольку происходит притирка элементов мотора.

ТО-2: Второе техническое обслуживание проводиться спустя 10000 км пробега. Так, Снова меняются моторное масло и фильтр, а также воздушный фильтрующий элемент. На данном этапе также проводится замер давления на двигателе и регулировка клапанов.

ТО-3: На данном этапе, который выполняется спустя 20000 км, проводиться стандартная процедура замены масла, замена топливного фильтра, а также диагностика всех систем мотора.

ТО-4: Четвертое техническое обслуживание, пожалуй, самое простое. Спустя 30000 км пробега меняется только масло и масляный фильтрующий элемент.

ТО-5: Пятое ТО для двигателя, как второе дыхание. На этот раз меняется много чего. Итак, рассмотрим, какие элементы полежат замене в пятом техническом обслуживании:

• Замена масла.
• Замена фильтра масляного.
• Замена воздушного фильтра.
• Замена топливного фильтрующего элемента.
• Меняются ремень ГРМ и ролик.
• При необходимости ремень генератора.
• Водяной насос.
• Прокладка клапанной крышки.
• Другие элементы, которые необходимо заменить.
• Регулировка клапанов, при которой регулируется газораспределительный механизм.

Последующее проведение технического обслуживания проводится согласно карты проведения 2-5 ТО по соответствующему пробегу.

Вывод

Новый движок 21128 для Лада Приора показал себя, как не доработанный, но мощный и простой силовой агрегат. Высокие технические характеристики и простота конструкции позволяет с лёгкостью проводить ремонт и тюнинг двигателя. Спустя 2 года, после модернизации, было решено сделать новый двигатель с маркировкой — 21179, который представили в 2016 году.

Байесовский анализ данных с помощью brms

В этом посте мы рассмотрим байесовский рабочий процесс для анализа данных с использованием пакета R brms . Для начала нам нужно установить Stan и brms . Это включает в себя пару шагов. Вот инструкции для MacOS и Windows, которые вы также можете найти здесь (https://learnb4ss.github.io/learnB4SS/articles/install-brms.html):

Примечание: эта установка займет около 20 минут.

Инструкции по установке MacOS

Чтобы установить brms на MacOS, необходимо выполнить четыре шага:

1. Убедитесь, что у вас установлена ​​последняя версия R (4.0 или выше)
2. Установить rtools
3. Установить Рстан
4. Установить BRMS

1. Установите R v4.0 или более позднюю версию

Перейдите сюда, чтобы установить последнюю версию R: https://cran.r-project.org/mirrors.html

2. Установите

rtools

По порядку установить rtools в MacOS, мы должны установить инструменты командной строки Xcode и gfortran .

Во-первых, давайте установим инструменты командной строки Xcode. Откройте Terminal ( Finder > Applications > Terminal ), затем введите следующую команду и нажмите Enter:

 xcode-select --install 

После завершения (это может занять некоторое время) мы можем установить гфортран . Если у вас есть Intel Mac, загрузите и установите этот файл: https://github.com/fxcoudert/gfortran-for-macOS/releases/tag/8.2. Если у вас Mac с чипом Apple, загрузите и установите этот файл: https://github.com/fxcoudert/gfortran-for-macOS/releases/tag/11-arm-alpha2.

3. Установить

Rstan

 install.packages("rstan", repos = "https://cloud.r-project.org/", dependencies = TRUE) 

Подождите! Вы правильно установили? Запустите для проверки:

 example(stan_model, package = "rstan", run.dontrun = TRUE) 

4. Установите

brms

 install.packages("brms") 

Инструкции по установке Windows

1. Установите R v4.

0 или более позднюю версию

Перейдите сюда, чтобы установить последнюю версию R: https://cran.r-project.org/mirrors.html

2. Установите

rtools

Чтобы установить rtools, перейдите сюда, загрузите файл (.exe) и установите его: https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/

3. Установить

Rstan

 install.packages("rstan", repos = "https://cloud.r-project.org/", dependencies = TRUE) 

Подождите! Вы правильно установили? Запустите для проверки:

 пример(stan_model, package = "rstan", run.dontrun = TRUE) 

4. Установите

brms

 install.packages("brms") 

Для начала нам нужно загрузить пакеты tidyverse и brms R и загрузить данные.

Наша цель — оценить взаимосвязь между объемом двигателя и MPG на шоссе.

 Библиотека (Tidyverse) 

 ## í ─ Прикрепление пакетов ─диимобили ──── tidyverse 1.3.1 ── 

 ## ✓ ggplot2 3. 3.5 ✓ муррр 0.3.4
## ✓ табличка 3.1.6 ✓ dplyr 1.0.7
## ✓ тидыр 1.1.4 ✓ стрингр 1.4.0
## ✓ readr 2.1.1 ✓ forcats 0.5.1 

 ## ─бы конфликты ─диимобили () ──
## x dplyr::filter() маскирует stats::filter()
## x dplyr::lag() маскирует stats::lag() 

 library(brms) 

 ## Загрузка требуемого пакета: Rcpp 

 ## Загрузка пакета 'brms' (версия 2.16.3). Полезные инструкции
## можно найти, набрав help('brms'). Более подробное введение
## в пакет доступен через виньетку('brms_overview'). 

 ##
## Прикрепление пакета: 'brms' 

 ## Следующий объект замаскирован от 'package:stats':
##
## ar 

 данные("миль на галлон")
сводка(миль на галлон) 

 ## производитель модель год выпуска
## Длина: 234 Длина: 234 Мин. :1.600 мин. : 1999
## Класс: персонаж Класс: персонаж 1-й кв.: 2.400 1-й кв.: 1999
## Режим: символ Режим: символ Медиана: 3,300 Медиана: 2004
## Среднее значение: 3,472 Среднее значение: 2004
## 3-й кв.: 4.600 3-й кв.: 2008 г. 
##                                        Максимум. :7.000 Макс. :2008
## cyl trans drv cty
## Мин. :4.000 Длина:234 Длина:234 Мин. : 9.00
## 1-й кв.: 4.000 Класс: персонаж Класс: персонаж 1-й кв.: 14.00
## Медиана: 6.000 Режим: символ Режим: символ Медиана: 17.00
## Среднее значение: 5,889 Среднее значение: 16,86
## 3-й кв.:8.000 3-й кв.:19.00
##  Максимум. :8.000 Макс. :35.00
## hwy fl class
## Мин. :12.00 Длина:234 Длина:234
## 1-й кв.:18.00 Класс :персонаж Класс :персонаж
## Медиана: 24.00 Режим: символ Режим: символ
## Среднее значение: 23,44
## 3 кв.:27.00
##  Максимум. :44.00 

График априорных значений — лучший способ понять, насколько они влиятельны (это особенно верно, когда мы используем функции связи, такие как Logit и log). Есть два способа сделать это. Сначала мы можем просто построить априорные плотности. Во-вторых, мы можем выполнить полное предварительное прогностическое моделирование. Попробуем оба.

Помните, что цель здесь — выбрать априорную оценку влияния объема двигателя на MPG автомобиля по шоссе. Объем двигателя измеряется в литрах, так что звучит разумно? Уменьшится ли объем двигателя на 1 литр на 1000 миль на галлон? Возможно нет. Может быть, больше похоже на 1-3 мили на галлон?

Построение априорных плотностей

 # Некоторые данные MPG
x <- seq(от = 0, до = 50, by = 0,1)
# Часто задаваемые вопросы
кривая(dunif(x, min = -1000000, max = 1000000), from = -1000000, to = 1000000) 

 # Flat Priors
curve(dunif(x, min = -100, max = 100), from = -110, to = 110) 

 # Слабоинформативные априоры
кривая (dnorm (x, среднее = -5, sd = 20), from = -50, to = 50) 

 # Информативные априоры
кривая (dnorm (x, среднее = -3, sd = 2), от = -10, до = 10) 

Моделирование априорных прогнозов

Другим вариантом выбора априорных значений является построение полного априорного прогнозного моделирования. По сути, это означает, что мы запускаем интересующую нас модель без данных. Для этого нам также нужно выбрать априор для перехвата.

Чтобы увидеть, как априорные значения влияют на то, что известно модели, мы рассмотрим априорные значения «частотников», слабоинформативные и очень информативные априорные значения.

Легко выбрать априорное значение для точки пересечения, если мы помним, что точка пересечения — это просто среднее значение переменной результата. Как вы думаете, какой средний MPG на шоссе для автомобилей в США? 1000, -1000, 15, 30? Помните, что частотный анализ использует совершенно неинформативные априорные значения — возможны все значения.

Приоры «Частота»

Модели «Частота» предполагают, что все значения равновероятны. Другими словами, они не дают модели никакой информации для улучшения предсказания.

 # Количество симуляций
образец.размер <- 100
# Приор для перехвата
перехват <- runif(sample.size, min = -10000000, max = 10000000)
# Приора для эффекта объема двигателя
b_1 <- runif(sample.size, min = -10000000, max = 10000000)
# Переменные
x <- mpg$displ
xbar <- среднее (mpg $displ)
# Предварительное прогнозное моделирование
график (NULL, xlim = диапазон (mpg $ displ), ylim = c (-100, 200),
     xlab = «Объем двигателя», ylab = «Шоссе MPG»)
abline(h = 0, lty = 1, lwd = 1,5, col = "черный")
abline(h = 142, lty = 1, lwd = 1,5, col = "черный")
для (я в 1:sample. size) {
  кривая (intercept[i] + b_1[i] * (x - xbar), from = min(mpg$displ),
        to = max(mpg$displ), add = TRUE, col = "серый")
} 

Слабоинформативные априоры

Использование слабоинформативных априорных данных почти всегда является лучшим вариантом. Почти в каждом случае мы по крайней мере знаем что-то о видах эффектов/оценок, которые мы ожидаем найти. В примере с объемом двигателя и MPG увеличение объема двигателя на один литр, вероятно, не повлияет на MPG по шоссе, а на 1000 или даже 100 MPG. это как среднее значение для предыдущего на нашем перехвате. Поскольку я не слишком уверен в этом предположении, я все равно буду использовать большое стандартное отклонение. Что касается влияния размера двигателя, я ожидаю, что эффект будет отрицательным и не слишком большим, поэтому я буду использовать -5 с широким стандартным отклонением.

 # Количество симуляций
образец.размер <- 100
# Приор для перехвата
перехват <- rnorm (sample.size, среднее = 20, sd = 20)
# Приора для эффекта объема двигателя
b_1 <- rnorm(sample. size, mean = -5, sd = 20)
# Переменные
x <- mpg$displ
xbar <- среднее (mpg $displ)
# Предварительное прогнозное моделирование
график (NULL, xlim = диапазон (mpg $ displ), ylim = c (-100, 200),
     xlab = «Объем двигателя», ylab = «Шоссе MPG»)
abline(h = 0, lty = 1, lwd = 1,5, col = "черный")
abline(h = 142, lty = 1, lwd = 1,5, col = "черный")
для (я в 1:sample.size) {
  кривая (intercept[i] + b_1[i] * (x - xbar), from = min(mpg$displ),
        to = max(mpg$displ), add = TRUE, col = "серый")
} 

На этом графике показана прогнозируемая MPG на шоссе, основанная только на нашем выборе априорных значений точки пересечения и наклона. Это не так уж плохо, но определенно есть некоторые отклонения.

Теперь, когда мы знаем, какие априорные значения мы хотим использовать, мы готовы подогнать модель. Мы оценим три разные модели, каждая из которых использует либо «частотные» априорные значения, либо слабоинформативные априорные значения, либо информативные априорные значения. В качестве основы мы оценим частотную модель.

 # Сначала создадим среднецентрированную версию displ
миль на галлон <-
  миль на галлон %>%
  мутировать (displ_c = displ - среднее (displ))
fq.fit <- glm(hwy ~ displ_c,
              семья = гауссова(),
              данные = мили на галлон)
резюме (fq.fit) 

 ##
## Вызов:
## glm(formula = hwy ~ displ_c, family = gaussian(), data = mpg)
##
## Остаточное отклонение:
## Мин. 1 кв. Медиана 3 кв. Макс.
## -7,1039 -2,1646 -0,2242 2,0589 15,0105
##
## Коэффициенты:
## Оценить стандарт. Значение ошибки t Pr(>|t|)
## (Перехват) 23,4402 0,2508 93,47 <2e-16 ***
## displ_c -3,5306 0,1945 -18,15 <2e-16 ***
## ---
## Значение. коды: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 '' 1
##
## (Параметр дисперсии для гауссовского семейства принят равным 14,71478)
##
## Нулевое отклонение: 8261,7 на 233 степенях свободы
## Остаточное отклонение: 3413,8 на 232 степенях свободы
## АИК: 1297.2
##
## Количество итераций оценки Фишера: 2 

Предыдущая модель Frequentist

 bfit. 1 <- brm(hwy ~ displ_c, # формула модели
              family = gaussian(), # функция правдоподобия
              data = mpg, # данные, которые использует модель
              Prior = c(Prior(uniform(-10000000, 10000000), class = "Intercept"),
                        предыдущий (униформа (-10000000, 10000000), класс = "б")),
              тихий = 2,
              Refresh = 0) 

 ## Предупреждение. Похоже, что вы указали нижнюю границу априорной для параметра, который не имеет естественной нижней границы.
## Если это действительно то, что вам нужно, пожалуйста, укажите аргумент 'lb' в 'set_prior' соответствующим образом.
## Предупреждение произошло для предыдущего
## b ~ равномерный(-1e+07, 1e+07) 

 ## Предупреждение. Похоже, что вы указали априорную верхнюю границу для параметра, который не имеет естественной верхней границы.
## Если это действительно то, что вам нужно, пожалуйста, укажите аргумент 'ub' для 'set_prior' соответствующим образом.
## Предупреждение произошло для предыдущего
## b ~ uniform(-1e+07, 1e+07) 

 bfit. 1 

 ## Семейство: гауссово
## Ссылки: mu = identity; сигма = тождество
## Формула: hwy ~ displ_c
## Данные: миль на галлон (Количество наблюдений: 234)
## Розыгрыши: 4 цепочки, каждая с iter = 2000; разминка = 1000; тонкий = 1;
## общее количество розыгрышей после разминки = 4000
##
## Эффекты на уровне населения:
## Оценка Est.Error l-95% ДИ u-95% ДИ Rhat Bulk_ESS Хвост_ESS
## Пересечение 23,44 0,25 22,93 23,92 1,00 3618 2681
## displ_c -3,53 0,20 -3,91 -3,14 1,00 3977 3043
##
## Параметры семейства:
## Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
## сигма 3,86 0,18 3,51 4,24 1,00 4212 3122
##
## Розыгрыши были отобраны с использованием выборки (NUTS). Для каждого параметра Bulk_ESS
## и Tail_ESS являются эффективными показателями размера выборки, а Rhat является потенциальным
## Коэффициент уменьшения масштаба на расщепленных цепях (при схождении Rhat = 1). 

Нам всегда нужно проверять сходимость каждой модели, потому что они оцениваются с помощью MCMC. Есть несколько способов проверить сходимость. Первый способ — проверить сходимость путем визуального осмотра графиков трассировки. Пакет bayesplot упрощает построение графиков трассировки.

 библиотека (bayesplot) 

 ## Это версия байесплота 1.8.1 

 ## - Онлайн документация и виньетки на mc-stan.org/bayesplot0055 
 ## * Не влияет ли _не_ на другие графики ggplot2 
 ## * См. ?bayesplot_theme_set для получения подробной информации о настройке темы 
 mcmc_trace(bfit.2) 
 «Пушистая гусеница» — это то, что мы хотим видеть. Каждая цепочка MCMC — это отдельная линия, и мы хотим, чтобы каждая линия «смешивалась» друг с другом. Если они все разделятся, это будет означать, что каждая цепочка имеет разную оценку.
 Еще один способ проверить сходимость модели — посмотреть на значения Rhat.
 bfit.2 
 ## Семейство: гауссовское
## Ссылки: mu = identity; сигма = тождество
## Формула: hwy ~ displ_c
## Данные: миль на галлон (Количество наблюдений: 234)
## Розыгрыши: 4 цепочки, каждая с iter = 2000; разминка = 1000; тонкий = 1;
## общее количество розыгрышей после разминки = 4000
##
## Эффекты на уровне населения:
## Estimate Est. Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
## Перехват 23,44 0,24 22,97 23,91 1,00 4227 3108
## displ_c -3,53 0,20 -3,92 -3,14 1,00 4033 2920
##
## Параметры семейства:
## Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
## сигма 3,86 0,18 3,52 4,23 1,00 4340 3160
##
## Розыгрыши были отобраны с использованием выборки (NUTS). Для каждого параметра Bulk_ESS
## и Tail_ESS являются эффективными показателями размера выборки, а Rhat является потенциальным
## Коэффициент уменьшения масштаба на расщепленных цепях (при схождении Rhat = 1). 
 # верный участок
rhats <- rhat(bfit.2)
mcmc_rhat(rhats) + xlim(1, 1.001) 
 ## Масштаб для 'x' уже присутствует. Добавление еще одной шкалы для «x», которая
## заменить существующую шкалу. 
 Одной из уникальных особенностей байесовского анализа является тот факт, что мы можем предварительно формировать апостериорные прогностические проверки. Что такое апостериорная прогностическая проверка? Основная идея заключается в том, что если мы сможем создать модель, которая точно предсказывает имеющиеся у нас данные, то мы сможем использовать ту же модель для создания новых точек данных.
 pp_check(bfit.2, type = "dens_overlay", ndraws = 100) 
 \(y\) — это фактические данные, а \(y_{rep}\) — это данные, созданные на основе модели. Точная модель сможет генерировать новые точки данных, которые следуют тому же распределению, что и фактические данные. Основываясь на этом графике, похоже, что нам не хватает некоторых вариаций в середине.
 библиотека(метла.смешанный)
библиотека(трикотаж)
библиотека (kableExtra) 
 ##
## Прикрепление пакета: 'kableExtra' 
 ## Следующий объект маскируется от 'package:dplyr':
##
## группа_рядов 
 результаты.таблица <-
  аккуратныйMCMC(bfit.3,
           надежный = ИСТИНА,
           conf.int = ИСТИНА,
           conf.method = "HPDinterval") %>%
  mutate(conf.int = sprintf("(%.1f, %.1f)", conf.low, conf.high)) %>%
  выберите (термин, оценка, std.error, conf.int)
кабель (результаты.таблица,
      побег = ЛОЖЬ,
      книжные табы = ИСТИНА,
      цифры = 2,
      выровнять = с («л», «р», «р», «с»),
      col. names = c("Параметр", "Оценка точки", "SD",
                    "95% интервал HDI")) %>%
  kable_styling(latex_options = c("полосатый", "hold_position")) 
 Параметр
 Оценка баллов
 SD
 95% интервал HDI
 b_Intercept
 23.44
 0,26
 (23,0, 24,0)
 b_displ_c
 -3,53
 0,20
 (-3,9, -3,1)
 сигма
 3,86
 0,17
 (3.5, 4.2)
 Как и в частотной статистике, мы можем создать график коэффициентов, где мы видим точечную оценку и 95% интервал.
 mcmc_plot(bfit.2, variable = "b_displ_c") 
 Одна из лучших особенностей байесовского анализа заключается в том, что мы не получаем просто оценку по одной точке. Вместо этого мы получаем полное распределение оценок. Это распределение называется апостериорным распределением. Мы можем построить его как гистограмму.
 mcmc_hist(bfit.2, парс = "b_displ_c") 
 ## `stat_bin()` с использованием `bins = 30`. Выберите лучшее значение с помощью `binwidth`. 
 mcmc_areas(bfit.2, pars = "b_displ_c", prob = 0,95) 
 Интерпретация результатов очень проста. Подтянем их вверх:
 bfit.2 
 ## Семейство: гауссовское
## Ссылки: mu = identity; сигма = тождество
## Формула: hwy ~ displ_c
## Данные: миль на галлон (Количество наблюдений: 234)
## Розыгрыши: 4 цепочки, каждая с iter = 2000; разминка = 1000; тонкий = 1;
## общее количество розыгрышей после разминки = 4000
##
## Эффекты на уровне населения:
## Оценка Est.Error l-95% ДИ u-95% ДИ Rhat Bulk_ESS Хвост_ESS
## Перехват 23,44 0,24 22,97 23,91 1,00 4227 3108
## displ_c -3,53 0,20 -3,92 -3,14 1,00 4033 2920
##
## Параметры семейства:
## Estimate Est.Error l-95% CI u-95% CI Rhat Bulk_ESS Tail_ESS
## сигма 3,86 0,18 3,52 4,23 1,00 4340 3160
##
## Розыгрыши были отобраны с использованием выборки (NUTS).  Для каждого параметра Bulk_ESS
## и Tail_ESS являются эффективными показателями размера выборки, а Rhat является потенциальным
## Коэффициент уменьшения масштаба на расщепленных цепях (при схождении Rhat = 1). 
 По умолчанию  brms  показывает нам среднюю точечную оценку, но мы могли бы так же легко использовать медиану или моду.
 Средняя точечная оценка показана в столбце  Оценка .
  Est.Error  — стандартное отклонение апостериорного распределения.
  l-95% ДИ  и  u-95% ДИ  представляют собой оценки нижнего и верхнего 95% достоверного интервала. Помните, что 95-процентный достоверный интервал сообщает нам диапазон значений, которые будут содержать истинное значение с 95% вероятность.
  Rhat  говорит нам о конвергенции. Значение больше 1,1 — это плохо.
  Bulk_ESS  и  Tail_ESS  показывают количество независимых розыгрышей. Чем выше, тем лучше.
 Подробнее об этом читайте здесь: https://mc-stan.org/misc/warnings.html.
 Давайте интерпретируем влияние  displ_c  на  hwy  : Изменение на одну единицу в  displ_c  связано с \(-3,53\) уменьшением MPG транспортного средства на шоссе. Этот эффект имеет стандартное отклонение \(0,19\) и с вероятностью 95% истинное значение находится между \(-3,90\) и \(-3,14\).
 Чтобы увидеть, насколько наш выбор априорных значений повлиял на апостериорное распределение, мы просто сравним два распределения. Для этого мы можем брать выборки из наших априорных значений, когда оцениваем модель с помощью аргумента  sample_prior = "yes"  . Это сохранит предыдущие распределения, чтобы мы могли построить их позже.
 bfit.2 <- brm(hwy ~ displ_c, # формула модели
              family = gaussian(), # функция правдоподобия
              data = mpg, # данные, которые использует модель
              ранее = c (ранее (нормальный (20, 20), класс = «Перехват»),
                        предыдущий (нормальный (-5, 20), класс = "b")),
              тихий = 2,
              обновить = 0,
              sample_prior = "да")
приоры <- Prior_draws(bfit. 2)
голова(приоры) 
 ## Пересечение b сигма
## 1 27,926016 -53,173939 2,927436
## 2 33,417121 -8,934286 4,826794
## 3 7,003081 -7,465716 6,218460
## 4 14.252230 15.807468 8.453561
## 5 28.373259 14.919524 16.521201
## 6 -25.861000 -2.497979 10.068648 
 Здесь показаны все 4000 розыгрышей из априорных значений, которые мы использовали. Если мы суммируем их, мы увидим, что среднее значение равно 90 111, примерно равному 90 112 тому, что мы установили.
 сводка (предыдущие) 
 ## Пересечение b сигма
## Мин. :-490,913 мин. :-70,105 Мин. : 0,00008
## 1-й кв.: 6,766 1-й кв.: -18,831 1-й кв.: 2,67372
## Медиана: 20,292 Медиана: -5,710 Медиана: 5,88203
## Среднее значение: 20,202 Среднее значение: -5,543 Среднее значение: 8,29821
## 3-й кв.: 33,768 3-й кв.: 7,688 3-й кв.: 10,61485
##  Максимум. : 90,531 Макс. : 65,585 Макс. :234.76037 
 Теперь мы можем построить их:
 ggplot() +
  geom_density (данные = априорные значения, aes (x = b)) +
  labs(title = "Предварительное распространение") +
  тема_классика() 
 Мы также можем построить апостериорное распределение:
 апостериорных <- as. data.frame(bfit.2)
ggplot() +
  geom_density (данные = апостериорные, aes (x = b_displ_c), цвет = "синий") +
  labs(title = "Апостериорное распределение") +
  theme_classic() 
 Легко увидеть сравнение априорного распределения с апостериорным, если мы поместим их на один и тот же график. Однако, поскольку оси X настолько разные, нам нужно будет внести некоторые корректировки вручную.
 ggplot() +
  geom_density (данные = априорные значения, aes (x = b)) +
  geom_density (данные = апостериорные, aes (x = b_displ_c), цвет = "синий") +
  labs(title = "Предыдущее и последующее распространение") +
  xlim(-10, 10) +
  тема_классика() 
 ## Внимание: удалено 2542 строки, содержащие неконечные значения (stat_density). 
 Это довольно неинформативно. Как соотносятся априоры из информативной модели?
 bfit.3 <- brm(hwy ~ displ_c, # формула модели
              family = gaussian(), # функция правдоподобия
              data = mpg, # данные, которые использует модель
              Prior = c(Prior(нормальный(25, 5), класс = "Перехват"),
                        предыдущий (нормальный (-3, 2), класс = "b")),
              тихий = 2,
              обновить = 0,
              sample_prior = "да")
приоры <- Prior_draws(bfit. 3)
апостериорные <- as.data.frame(bfit.3)
ggplot() +
  geom_density (данные = априорные значения, aes (x = b)) +
  geom_density (данные = апостериорные, aes (x = b_displ_c), цвет = "синий") +
  labs(title = "Предыдущее и последующее распространение") +
  xlim(-10, 10) +
  тема_классика() 
 Хотите узнать больше обо всех этих байесовских штучках? Я рекомендую следующие ресурсы:
 Статистическое переосмысление и перевод tidyverse/brms
 Регрессия и другие истории
 Байесовский анализ данных и преобразование tidyverse/brms
 Учебники от BayestestR
 Станьте сторонником Байеса с R & Stan
 Обновление: набор байесовских заметок
 Практический Байес, часть I и II
 Предыдущие модели | CASE Строительная техника 
 Страница добавлена ​​в избранное
 Избранное
 ( 
 )
 Быстрые ссылки
 Сменить страну
 Поиск
 Ресурсы 
 org/BreadcrumbList">
 Дом
 Ресурсы
 Предыдущие модели
 Предыдущие модели 
 Найти предыдущие модели 
 Товар
  отфильтровано по: 
 Экскаваторы-погрузчики 
 580Н ЭП (2017-2018) 
 Мощность двигателя
 74 л. с. | 55 кВт
 Глубина копания
 14 футов 11 дюймов (4540 мм)
 Технические характеристики 580N EP
 Размер файла 587,32 КБ
 просмотреть 
 Скачать
 580N EP Брошюра
 Размер файла 5,23 Мб
 просмотреть 
 Загрузить
 Брошюра об обратной лопате серии N
 Размер файла 17,76 Мб
 посмотреть 
 Загрузить
 580N EP Тендерные спецификации
 Размер файла 0 Б
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 210Б 
 Мощность двигателя
 Н/Д
 Глубина копания
 10' | 3,05 м
 210B Технические характеристики
 Размер файла 379,33 КБ
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 580Н (2017-2018) 
 Мощность двигателя
 90 л. с. | 67 кВт
 Глубина копания
 14 футов 8 дюймов (4460 мм)
 580N Технические характеристики
 Размер файла 498,99 КБ
 просмотреть 
 Скачать
 580N Брошюра
 Размер файла 5,21 Мб
 просмотреть 
 Загрузить
 Брошюра об обратной лопате серии N
 Размер файла 17,76 Мб
 вид 
 Скачать
 580N Спецификации предложений
 Размер файла 0 B
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 310 
 Мощность двигателя
 42 л.с.
 Глубина копания
 12' | 3,65 м
 310 Технические характеристики
 Размер файла 1,59 Мб
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 580 Супер Н (2017-2018) 
 Мощность двигателя
 97 л. с. | 72 кВт
 Глубина копания
 14 футов 4 дюйма (4,37 м)
 580SN Технические характеристики
 Размер файла 575,57 КБ
 просмотреть 
 Скачать
 580SN Брошюра
 Размер файла 5,91 Мб
 просмотреть 
 Загрузить
 Брошюра об обратной лопате серии N
 Размер файла 17,76 Мб
 просмотреть 
 Загрузить
 580SN Спецификации предложений
 Размер файла 0 B
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 310Б 
 Мощность двигателя
 Н/Д
 Глубина копания
 12 футов 6 дюймов | 3,81 м
 310B Технические характеристики
 Размер файла 387,76 КБ
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 580 Супер Н ВТ (2017-2018) 
 Мощность двигателя
 97 л. с. | 72 кВт
 Глубина копания
 14 футов 5 дюймов (4,39 м)
 Технические характеристики 580SN WT
 Размер файла 557,03 КБ
 просмотреть 
 Скачать
 580SN WT Брошюра
 Размер файла 5,93 Мб
 просмотр 
 Скачать
 Брошюра об обратной лопате серии N
 Размер файла 17,76 Мб
 просмотреть 
 Скачать
 580SN WT Спецификации ставок
 Размер файла 0 B
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 320 
 Мощность двигателя
 Н/Д
 Глубина копания
 12 футов 6 дюймов | 3,81 м
 320 Технические характеристики
 Размер файла 1,11 Мб
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 590 Супер Н (2017-2018) 
 Мощность двигателя
 110 л. с. | 82 кВт
 Глубина копания
 15 футов 5 дюймов (4,69 м)
 590SN Технические характеристики
 Размер файла 567,25 КБ
 посмотреть 
 Скачать
 590SN Брошюра
 Размер файла 5,92 Мб
 просмотреть 
 Загрузить
 Брошюра об обратной лопате серии N
 Размер файла 17,76 Мб
 просмотреть 
 Загрузить
 590SN Спецификации предложений
 Размер файла 0 B
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 420 
 Мощность двигателя
 Н/Д
 Глубина копания
 12 футов 6 дюймов | 3,81 м
 420 Технические характеристики
 Размер файла 460,86 КБ
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 430 
 Мощность двигателя
 Н/Д
 Глубина копания
 10' | 3,05 м
 430 Технические характеристики
 Размер файла 415,24 КБ
 вид
 Экскаваторы-погрузчики 
 480 
 Мощность двигателя
 34 л. с. | 25 кВт
 Глубина копания
 12' | 3,65 м
 480 Технические характеристики
 Размер файла 635,86 КБ
 посмотреть
 НАЙТИ ДИЛЕРА 
 Дилеры CASE предоставляют оборудование мирового класса и послепродажную поддержку, лучшие в отрасли гарантии и гибкое финансирование.
 Чтобы начать поиск, введите следующую информацию:
 Выберите регионСША
 Что мы можем помочь Вам найти? 
 0 результатов найдено
 близко
 категория
 Оборудование
 Продвижение
 Новости
 Событие
 Промышленность
 Общий
 История
  отфильтровано: 
 Ничего не найдено
 Щелкните этот значок по всему сайту, чтобы добавить страницы в избранное.