В чем отличие вариатора от автомата: Что лучше автомат, робот или вариатор: в чемразница и отличие

Что лучше автомат, робот или вариатор: в чемразница и отличие

Автовладельцы при приобретении автомобиля ищут ответ на следующий вопрос: что лучше автомат, робот или вариатор? Не получится купить автомашину с такой АКПП, которая подешевле, да с минимумом проблем. Так как каждая из трех описанных выше имеет свой ряд минусов, на которые придется обратить внимание автолюбителю.

В статье читатель найдет ответы на вопросы, увидит преимущества и изъяны каждого типа КП. А уже в самом конце он сможет сделать вывод, какая коробка передач больше всего подойдет к его потребностям и возможностям.

Принцип действия КПП

Действие коробки передач заключается в следующем:

• принимает и преобразовывает;
• передает и изменяет направление крутящего момента.

В автомате, вариаторе или роботе этот процесс автоматизирован и не зависит от человека. Но при выборе коробки передач необходимо понимать, что у каждого вида автоматизированной трансмиссии есть свои принципы работы. От них будет зависеть цена самого устройства и его ремонта после эксплуатации.

В следующем блоке будет рассмотрен подробно каждый вид АКПП.

Разновидности

Автоматизированные трансмиссии делятся на:

• роботы. На них передача скоростей меняется за миллисекунды. Ими оснащаются гоночные спорткары;
• вариаторы. Плавный набор скорости;
• классический автомат. Здесь используется гидротрансформатор. В течение нескольких десятков лет автоматы оставались четырех-ступенчатыми. Но в последние годы компании по изготовлению автоматов перешли на выпуск восьми- и девяти-диапазонных автоматов.

Какая же из них лучше автомат, вариатор или робот читатель узнает из следующих блоков.

Робот

Роботы мгновенно переключают скорости, когда автомашина движется. Помимо этого, они удобны, динамичны и экономичны. Однако они обладают большим недостатком: в ремонте это слишком дорогостоящие коробки передач, потому что оборудование и ремкомплекты на них имеют высокую стоимость.

Помимо высокой стоимости, коробка-робот все-таки имеет еще ряд изъянов. О них речь пойдет в блоке, посвященном преимуществам и недостаткам устройства. 

Робот состоит из следующих элементов:

• механическая КП;
• сцепление и привод сцепления;
• сервопривод переключения скоростей;
• электроблок.

Концерн Volkswagen реши

В чем разница между вариатором и автоматом

Преимущественное большинство современных автолюбителей, прекрасно понимают то, чему следовало бы отдать свое предпочтение: обыкновенной механике, ну или автоматической коробке передач. При этом, некоторые вопросы возникают во время того, как они делают выбор между автоматикой и вариатором. Безусловно, неподготовленный автолюбитель вряд ли сможет ответить на вопрос такого характера, поскольку оба этих механизма являются совершенно разными, причем отличаются они не только собственным строением, но также и принципом работы. Возможно некоторым из вас это покажется весьма странноватым, но при всем этом, они выполняют функцию, суть которой, сводится к простому переключению передач. Ввиду этого вопрос: отличается ли вариатор от автомата, вообще, является весьма актуальным.

Отличительные особенности конструкций автоматов и вариаторов?

Любой современный автомат должен состоять из двух, особенно важных компонентов:гидротрансформатора и редуктора. Если вам не известно то, для чего нужен гидротрансформатор, то считаем должным отметить то, что основной его функцией является именно обеспечение сцепления. Кроме этого, отвечает он также и за переключение передач.

Схема автоматический коробки передач

Вариатор являет собой такой механизм, который способен работать без переключения передач. В нем так называемое передаточное число, передается посредством использования двух конусных шкивов. Располагаются они друг против друга, а стягивают их специальными цепями, ну или металлическим трапециевидным ремнем.

Схема работы вариатора

Отличительные особенности вариаторов и автоматов

Помимо того, что благодаря автомату вы сможете существенно увеличить комфорт вождения собственного транспортного средства, в случае с ним, отсутствует необходимость переключать передачи. Таким образом, водитель сможет сосредоточиться на управление своего автомобиля, что особенно актуально в тех случаях, если он использует его именно в городских условиях. Кроме этого, еще одним, не менее важным преимуществом использования автоматов считается то, что они плавно переключают скорости, а также предохраняет двигатель от излишних нагрузок, что позволяет существенно уменьшить износ последнего. Как известно, к настоящему времени, пока еще не было придумано идеального механизма. Такое положение дел, распространяется также и на автоматы, у которых АКПП отличается низким КПД.

Другим их недостатком является недостаточно хорошие динамические показатели

. Если разговаривать об вариаторах, то управляет ими компьютер. С его помощью, можно проанализировать условия движения автомобиля, а после и подобрать единственное хорошее передаточное отношение. Только таким образом, можно будет сделать так, чтобы работа двигателя происходила в щадящем режиме. Разгон с места того автомобиля, внутри которого предусмотрен вариатор, происходит без каких-либо рывков, достаточно плавно. Внимания вашего заслуживает также и переключение скоростей, которое проявляется полным отсутствием толчков и совершенно незаметно.

Вариаторы, имеют возможность похвастаться наличием большого количества передач. Именно с их помощью, двигатель работает в выгодном для себя режиме, что в конечном итоге, приводит к тому, что автомобили с вариаторами, имеют возможность похвастаться наличием высокой экономичности, которая дополняется приличной динамикой. Вариаторы имеют возможность похвастаться наличием большого числа передач, ну а это позволяет двигателю работать в выгодном режиме. Ввиду чего, автомобили с вариаторами отличаются высокой экономичностью, сочетающейся с не менее приличной динамикой. Не стоит переоценивать вариаторы, ведь они требуют наличия специального масла, а также являются достаточно дорогими, в плане своего непосредственного ремонта. В этом плане, автомат выигрывает, так как он является более изученным и по этому, ремонт его осуществляется гораздо дешевле и быстрее.

Выводы

1. В отличие от вариатора, автомат требует намного большего расход топлива.
2. Ремонт автомата является весьма дорогостоящим. Но, в этом плане, вариаторы обгоняют автоматы, ведь помимо большой стоимости, в случае устранения каких-либо проблем в этом механизме, вам потребуется потратить немного больше времени.
3. Использование автоматов требует намного большие объемы трансмиссионного масла, замена которого, происходит у них чаще, чем у вариаторов.
4. В автоматов основным компонентом является гидротрансформатор, который предусмотрен здесь для того, чтобы выполнять функцию переключения скоростей. Вариатор, в свою очередь, работает без переключения передач.

Коробка автомат, вариатор, робот — в чём разница ?

Сегодня автоматические коробки передач устанавливаются на всё большее число новых автомобилей. А на некоторые автомобили, например, так вообще ставят только «автомат», а вариант с «механикой» покупателю даже не предлагается. Ещё до покупки автомобиля, полезно знать, какие бывают автоматические коробки и в чём их отличия.

На сегодняшний день существует три вида «автоматов»

— «Обычный» (гидротрансформаторный),

— Вариатор

— Роботизированный

(робот).

Различия между ними важно знать не только при покупке нового автомобиля, но и подержаного — несведущему покупателю нечестный продавец легко может выдать вариатор или «робот» за классический «автомат». Так давайте узнаем, в чём между ними разница и какую коробку передач лучше выбрать ? Начнём с обычного автомата.

Классический автомат (гидротрансформаторный)

Это самый популярный и распространённый вид автоматических коробок. Главной особенностью этой коробки является то, что она работает с помощью специального трансмиссионного масла. Масло это находится под давлением и постоянно движется по замкнутому кругу. Таким образом оно передаёт крутящий момент от двигателя к колёсам.

За последнее время автоматическая коробка серьёзно усовершенствовалась. Так, если лет 10 назад стандартным считался 4-ступенчатый автомат, то сегодня такая коробка безнадёжно устарела, а её место заняли 6 и 7, а иногда и 8-ступенчатые. Благодаря этим, а также другим нововведениям, уменьшился расход топлива, появились различные режимы работы коробки («Зима», «Спорт» и т.д.), в том числе режим ручного переключения передач (тип-троник). Ну а достоинства у гидротрансформаторного автомата следующие:

— Режим ручного переключения передач

— Отсутствие возможного перегрева двигателя

— удобство управления

Но имеют место и недостатки:

— Высокая цена автомобиля с такой коробкой

— Высокая цена на обслуживание и ремонт

— Невозможность длительной буксировки автомобиля

— Большой расход топлива

Вариатор

Вариатор — разновидность бесступенчатой трансмиссии. Также может встречаться обозначение CVT. Это аббревиатура от Countinuously Variable Transmission. Селектор коробки-вариатор очень похож на селектор обычной автоматической коробки, и поэтому сразу понять, какая коробка на автомобиле установлена, бывает непросто.

Описать схему работы вариатора простыми словами можно так: это два колеса, между которыми натянут ремень или цепь. Колёса эти раздвигаются и сдвигаются — за счёт этого и изменяется передаточное число.

Главная отличительная особенность вариатора — это отсутствие передач. Ступенчатого переключения передач не происходит — передача изменяется непрерывно. Благодаря этому вариатор обеспечивает автомобилю безупречную плавность хода. Плючс вариатор постоянно автомобиль лучше разгоняется, потому что вариатор постоянно поддерживает пик крутящего момента. Ну а в целом, вариатор обладает следующими преимуществами:

— Маленький расход топлива

— Быстрый и плавный разгон

— Комфорт при движении

— Малый вес

Но вариатор также обладает и недостатками, а именно:

— Повышенный шум при работе

— Малый срок службы (до 200 тыс. км.)

— Высокая стоимость обслуживания и ремонта (плюс некоторые автопроизводители сами заявляют, что их вариаторы неремонтопригодны и даже не выпускают к ним запчасти — только замена)

— Ограничение по мощности двигателя (вариатор не выдержит большого крутящего момента)

— Высокая цена

— Плохо переносит резкое трогание и агрессивную езду

Робот

Роботизированная коробка — это что-то среднее между «механикой» и «автоматом». Главное отличие робота от механики — это наличие блока управления, который и занимается переключением передач за водителя. И здесь также присутствует некоторая пауза при переключении.

Помимо вышеописанной паузы, роботу присущи и другие недостатки:

— Рывки и толчки при переключениях

— Медленная реакция

— Необходимость включения режима «N» при остановке с работающим двигателем (иначе можно его перегреть)

— Невозможность буксировки

Как видно, недостатков у робота хватает. Но ведь не спроста на автомобили с роботом есть прос — ведь эта трансмиссия обладает следующими достоинствами:

— Низкая цена в сравнении с «автоматом» или вариатором

— Низкий расход топлива

Но всё же роботы — это уже уходящиее прошлое, и они постепенно вытесняются более современными разработками, а именно…

Переселективная трансмиссия

Переселиктивная трансмисся — это роботизированная трансмиссия второго поколения. Она также имеет название DSG — это аббревиатура от Direct Shift Gearbox (коробка передач с синхронизированнымпереключением).

Такая коробка — самая совершенная в настоящее время. Она имеет два диска сцепления — один переключает чётные передачи, а второй — нечётные.

Ключевая особенность коробки DSG состоит в том, что в этой коробке постоянно включены две передачи. Но только один из двух дисков соединён с двигателем, а второй находится наготове. Как только происходит смена передачи и первый диск отключается, второй мгновенно подключается. На переключение передачи уходит меньше секунды, а по плавности хода DSG можно сравнить с вариатором.

Однако и у DSG есть свои недостатки. Эта трансмиссия обладает очень сложной конструкцией, вследствие чего её обслуживание имеет высокую стоимость. Кроме этого, даже крупный сервис не всегда готов взяться за ремонт такой коробки, да сам ремонт, бывает, просто невозможен. Поэтому при поломках часто единственным выходом остаётся лишь полная замена трансмиссии ну или в лучшем случае замена электронного блока управления. Ещё один минус коробки DSG — это перегрев сцеплений после долгой езды, из-за чего при переключениях передач могут возникнуть рывки автомобиля.

Автомат, вариатор, робот или DSG — что лучше ?

Так какую же коробку лучше выбрать ? Ответить на этот вопрос можно, зная финансовые возможности и манеру езды покупателя автомобиля.

Однако, большинство автомобилистов всё же сходятся во мнении, что классический гидротрансформаторный автомат сегодня является оптимальным решением. Несмотря на плавность хода коробки-вариатора и на экономочность коробки DSG, вариатор обладает низким ресурсом и его устанавливают лишь на автомобили с малообъёмными моторами, а DSG, ввиду новизны технологии, часто оказывается неремонтопригодной.

Ну а в пользу обычного автомат говорит тот факт, что на его конструкция прошла испытание временем и в настоящий момент является наиболее «обкатанной» и надёжной, а многие его недостатки не являются критическими.

Разница между станком и станком

В области машиностроения « Станок » определяется как совокупность механизмов, которые сгруппированы вместе таким образом, что они могут выполнять определенные операции с использованием электрических, механических, гидравлических и / или пневматической энергии, и тем самым снижает потребность в человеческих усилиях и вмешательстве при выполнении задачи. Однако « Machine Tool » не совсем то же самое, что и станок. Термин «машина» включает в себя широкий спектр машин, тогда как «станки» — это такие машины, которые обладают следующими характеристиками.

1. Станки должны иметь механический привод (машины с ручным управлением не являются станками).
2. Станки должны быть непереносными (портативность не зависит от размера). Таким образом, станки всегда плотно прилегают к земле.
3. Станки должны иметь достаточную ценность (ценность с точки зрения возможностей и производительности, а не стоимости).
4. Станки должны иметь возможность выполнять более одного типа операций механической обработки или резки металла. (Примеры операций механической обработки включают прямое точение, точение конуса, внутреннее точение, нарезание резьбы, торцевание, сверление, растачивание, развертывание, нарезание резьбы, фрезерование, формование, строгание, долбление, протяжку, фрезерование, шлифование и т. Д.).
5. Станки должны использовать режущий инструмент для срезания лишних материалов с заготовки в виде стружки.

Если и только если все вышеперечисленные пять условий удовлетворяются конкретным станком, то его можно назвать станком. Следовательно, все станки в основном станки, но не наоборот. Примеры станков включают токарный, фрезерный, формовочный и т. Д. Стоит отметить, что использование фразы «Станок» ограничивается только областью резки металла.

• Он передает мощность от первичного двигателя (например, электродвигателя) в нужное место по мере необходимости для резки или обработки.
• Обеспечивает необходимые движения для выполнения режущего действия. Такие движения включают в себя, помимо прочего, скорость резания, движение подачи, глубину резания и т. Д.
• Он также управляет мощностью и движением, включая преобразование одного типа движения в другой (например, вращение в поступательное движение или колебание), уменьшение или увеличение скорости, изменение направления вращения и т. Д.
• Он поддерживает и удерживает заготовку и другие необходимые устройства, такие как режущий инструмент, трубопровод охлаждающей жидкости и т. Д.
• Он также передает на землю силу резания и вибрацию.
• Как правило, он обеспечивает лучший отвод смазочно-охлаждающей жидкости.
• Наконец, он обеспечивает эргономичную платформу для рабочих, выполняющих обработку.

Любой токарный станок по определению станка можно назвать станком! Однако в области металлообработки или механической обработки его обычно (иногда обязательно) называют станком.Поскольку токарный станок соответствует всем пяти условиям, упомянутым выше, значит, это один станок. Термин «станк» имеет особое значение в области металлообработки, поскольку он указывает на ценность конкретного станка. Традиционно также считается, что работа на токарном станке обязательна для изготовления любого механического изделия, даже для изготовления другого станка. Из-за его исключительных возможностей люди, связанные с металлообработкой, любят называть токарный станок станком. Следовательно, токарный станок — это не станок; это станок.

Вопросы и ответы на собеседовании по оценке (базовый уровень)

В наши дни вам необходимо иметь более глубокое понимание оценки. Забудьте о трех методологиях — вам нужно понять, как и почему они используются, какие из них дают самые высокие или самые низкие значения, а также иметь в виду некоторые исключения из каждого «правила».

1. Каковы 3 основные методологии оценки?

Сопоставимые компании, предшествующие сделки и анализ дисконтированных денежных потоков.

2. Расположите 3 методики оценки в порядке убывания ожидаемого значения.

Вопрос с подвохом — не существует постоянного рейтинга. В целом, количество прецедентных сделок будет выше, чем у компаний-аналогов из-за контрольной премии, встроенной в приобретения.

Помимо этого, DCF может работать в любом направлении, и лучше всего сказать, что он более изменчив, чем другие методологии.Часто он дает наивысшее значение, но может дать и самое низкое значение в зависимости от ваших предположений.

3. Когда бы вы не использовали DCF при оценке?

Вы не используете DCF, если компания имеет нестабильные или непредсказуемые денежные потоки (технологический или биотехнологический стартап) или когда долг и оборотный капитал играют принципиально иную роль. Например, банки и финансовые учреждения не реинвестируют долги, а оборотный капитал составляет огромную часть их балансовых отчетов, поэтому вы не будете использовать DCF для таких компаний.

4. Какие еще существуют методики оценки?

Другие методологии включают:

• Ликвидационная оценка — оценка активов компании в предположении, что они продаются, а затем вычитание обязательств, чтобы определить, какой капитал, если таковой имеется, получают инвесторы в акционерный капитал.

• Стоимость замещения — оценка компании на основе стоимости замены ее активов

• Анализ LBO — определение того, сколько PE-фирма может заплатить компании за достижение «целевой» IRR, обычно в диапазоне 20-25%.

• Сумма частей — оценка каждого подразделения компании отдельно и сложение их вместе в конце

• Анализ премий M&A — анализ сделок M&A и определение премии, которую заплатил каждый покупатель, и ее использование для определения стоимости вашей компании

• Анализ будущей цены акций — прогнозирование цены акций компании на основе коэффициентов P / E сопоставимых компаний публичной компании с последующим ее дисконтированием до ее приведенной стоимости

5.Когда бы вы использовали ликвидационную оценку?

Это наиболее часто встречается в сценариях банкротства и используется, чтобы узнать, получат ли акционеры какой-либо капитал после выплаты долгов компании. Его часто используют, чтобы посоветовать предприятиям, испытывающим трудности, относительно того, лучше ли продать активы по отдельности или попытаться продать всю компанию.

6. Когда вы бы использовали «Сумму частей»?

Это чаще всего используется, когда у компании есть совершенно разные, не связанные между собой подразделения — например, такой конгломерат, как General Electric.

Если у вас есть подразделение по производству пластмасс, подразделение по телевидению и развлечениям, подразделение по энергетике, подразделение по потребительскому финансированию и подразделение по технологиям, вам не следует использовать один и тот же набор Сопоставимых компаний и Прецедентных сделок для всей компании.

Вместо этого вы должны использовать разные наборы для каждого подразделения, оценивать каждый отдельно, а затем складывать их вместе, чтобы получить комбинированное значение.

7.Когда вы используете LBO-анализ как часть вашей оценки?

Очевидно, вы используете его всякий раз, когда смотрите на выкуп с использованием заемных средств, но он также используется для определения суммы, которую может заплатить частная инвестиционная компания, что обычно меньше, чем то, что заплатят компании.

Часто используется для установления «минимального уровня» возможной оценки компании, на которую вы смотрите.

8. Какие мультипликаторы чаще всего используются при оценке?

Наиболее распространенными мультипликаторами являются EV / Выручка, EV / EBITDA, EV / EBIT, P / E (цена акции / прибыль на акцию) и P / BV (цена акции / балансовая стоимость).

9. Каковы некоторые примеры отраслевых мультипликаторов?

Технологии (Интернет): EV / Уникальных посетителей, EV / просмотров страниц

Розничная торговля / Авиакомпании: EV / EBITDAR (прибыль до вычета процентов, налогов, износа, амортизации и аренды)

Энергия: P / MCFE, P / MCFE / D (MCFE = 1 миллион кубических футов в эквиваленте, MCFE / D = MCFE в день), P / NAV (цена акции / стоимость чистых активов)

Инвестиционные фонды в сфере недвижимости (REIT): Цена / FFO, Цена / AFFO (средства от операций, скорректированные средства от операций)

Technology and Energy должна быть простой — вы смотрите на трафик и запасы энергии как на движущие силы, а не на доход или прибыль.

Для розничной торговли / авиалиний вы часто удаляете «Арендную плату», потому что это большие расходы, которые значительно различаются между разными типами компаний.

Для REIT обычно используется показатель «Средства от операций», который добавляет обратно амортизацию и вычитает прибыль от продажи собственности. Амортизация — это неденежный, но чрезвычайно крупный расход в сфере недвижимости, и предполагается, что прибыль от продажи недвижимости является единовременной, поэтому FFO рассматривается как «нормализованная» картина денежного потока, генерируемого REIT.

10. Когда вы смотрите на отраслевые мультипликаторы, такие как EV / Ученые или EV / Подписчики, почему вы используете ценность предприятия, а не стоимость капитала?

Вы используете Enterprise Value, потому что эти ученые или подписчики «доступны» всем инвесторам (как долговым, так и акционерным) в компании. Однако одна и та же логика применима не ко всему — вам нужно продумать множественность и посмотреть, каким инвесторам «доступна» конкретная метрика.

11. Будет ли LBO или DCF давать более высокую оценку?

Технически это может быть любым путем, но в большинстве случаев LBO даст вам более низкую оценку.

Вот самый простой способ подумать об этом: с LBO вы не получаете никакой ценности от денежных потоков компании в период между 1 годом и последним годом — вы оцениваете ее только на основе ее конечной стоимости.

При использовании DCF, напротив, вы принимаете во внимание как промежуточные денежные потоки компании, так и ее конечную стоимость, поэтому значения обычно выше.

Примечание. В отличие от DCF, модель LBO сама по себе не дает конкретной оценки. Вместо этого вы устанавливаете желаемый IRR и определяете, сколько вы могли бы заплатить за компанию (оценку) на основе этого.

12. Как бы вы представили эти методики оценки компании или ее инвесторам?

Обычно вы используете диаграмму «футбольное поле», где показываете диапазон оценки, подразумеваемый каждой методологией.Вы всегда показываете диапазон, а не одно конкретное число.

В качестве примера см. Стр. 10 этого документа (Оценка, проведенная Credit Suisse для выкупа Sungard Data Systems с привлечением заемных средств в 2005 г.):

Что такое дисперсия? | Определение, примеры и формулы

Дисперсия — это мера изменчивости. Он рассчитывается путем взятия среднего квадрата отклонений от среднего.

Дисперсия сообщает вам степень разброса в вашем наборе данных.Чем больше разброс данных, тем больше отклонение от среднего.

Дисперсия против стандартного отклонения

Стандартное отклонение выводится из дисперсии и сообщает вам, в среднем, насколько далеко каждое значение от среднего. Это квадратный корень из дисперсии.

Обе меры отражают изменчивость в распределении, но их единицы различаются:

• Стандартное отклонение выражается в тех же единицах, что и исходные значения (например, в метрах).
• Отклонение выражается в гораздо больших единицах (например, в квадратных метрах)

Поскольку единицы отклонения намного больше, чем у типичного значения набора данных, интуитивно интерпретировать число отклонения труднее. Вот почему стандартное отклонение часто используется в качестве основного показателя изменчивости.

Однако дисперсия более информативна в отношении изменчивости, чем стандартное отклонение, и используется для статистических выводов.

Разница между совокупностью и выборкой

Для вычисления дисперсии используются разные формулы в зависимости от того, есть ли у вас данные от всей генеральной совокупности или от выборки.

Дисперсия населения

Когда вы собрали данные от каждого члена населения, который вас интересует, вы можете получить точное значение дисперсии генеральной совокупности.

Формула дисперсии населения выглядит следующим образом:

Формула	Пояснение
	σ 2 = дисперсия совокупности Σ = сумма… Χ = каждое значение μ = среднее значение по совокупности Ν = количество значений в генеральной совокупности

Выборочная дисперсия

Когда вы собираете данные из выборки, дисперсия выборки используется для оценок или выводов о дисперсии генеральной совокупности.

Формула для дисперсии выглядит так:

Формула	Пояснение
	с 2 = выборочная дисперсия Σ = сумма… Χ = каждое значение x̄ = выборочное среднее n = количество значений в выборке

В случае выборок мы используем в формуле n — 1, потому что использование n даст нам смещенную оценку, которая постоянно недооценивает изменчивость.Дисперсия выборки будет, как правило, ниже, чем реальная дисперсия генеральной совокупности.

Уменьшение выборки n до n — 1 делает дисперсию искусственно большой, давая вам объективную оценку изменчивости: лучше переоценить, чем недооценить изменчивость в выборках.

Важно отметить, что то же самое с формулами стандартного отклонения не приводит к полностью объективным оценкам. Поскольку извлечение квадратного корня не является линейной операцией, такой как сложение или вычитание, несмещенность формулы дисперсии выборки не распространяется на формулу стандартного отклонения выборки.

Какая у вас оценка за плагиат?

Сравните вашу статью с более чем 60 миллиардами веб-страниц и 30 миллионами публикаций.

• Лучшая программа для проверки плагиата 2020 года
• Отчет о плагиате и процентное соотношение
• Самая большая база данных о плагиате

Scribbr Проверка на плагиат

Этапы расчета дисперсии

Дисперсия обычно вычисляется автоматически любым программным обеспечением, которое вы используете для статистического анализа.Но вы также можете рассчитать его вручную, чтобы лучше понять, как работает формула.

Есть пять основных шагов для определения отклонения вручную. Мы будем использовать небольшой набор данных из 6 баллов, чтобы пройти через шаги.

Набор данных
46	69	32	60	52	41

Шаг 1 : Найдите среднее значение

Чтобы найти среднее значение, сложите все баллы, затем разделите их на количество баллов.

Среднее (x̅)
x̅ = (46 + 69 + 32 + 60 + 52 + 41) ÷ 6 = 50

Шаг 2 : Найдите отклонение каждой оценки от среднего

Вычтите среднее значение из каждой оценки, чтобы получить отклонения от среднего.

Поскольку x̅ = 50, отнимите 50 от каждого результата.

Оценка	Отклонение от среднего
46	46-50 = -4
69	69-50 = 19
32	32-50 = -18
60	60–50 = 10
52	52–50 = 2
41	41-50 = -9

Шаг 3 : возвести в квадрат каждое отклонение от среднего

Умножьте каждое отклонение от среднего на само себя.Это приведет к положительным числам.

Квадратные отклонения от среднего
(-4) 2 = 4 × 4 = 16
19 2 = 19 × 19 = 361
(-18) 2 = -18 × -18 = 324
10 2 = 10 × 10 = 100
2 2 = 2 × 2 = 4
(-9) 2 = -9 × -9 = 81

Шаг 4 : Найдите сумму квадратов

Сложите все квадраты отклонений.Это называется суммой квадратов.

Сумма квадратов
16 + 361 + 324 + 100 + 4 + 81 = 886

Шаг 5: Разделите сумму квадратов на n — 1 или N

Разделите сумму квадратов на n — 1 (для выборки) или N (для генеральной совокупности).

Поскольку мы работаем с образцом, мы будем использовать n — 1, где n = 6.

Разница
886 ÷ (6 — 1) = 886 ÷ 5 = 177,2

Почему разница имеет значение?

Разница имеет значение по двум основным причинам:

• Параметрические статистические тесты чувствительны к отклонениям.
• Сравнение дисперсии выборок помогает оценить групповые различия.

Однородность дисперсии статистических тестов

Отклонение важно учитывать перед выполнением параметрических тестов.Эти тесты требуют равных или похожих дисперсий, также называемых однородностью дисперсии или гомоскедастичностью, при сравнении различных выборок.

Неравномерные расхождения между образцами приводят к смещению и перекосу результатов испытаний. Если у вас есть неравные отклонения по выборкам, более подходящими являются непараметрические тесты.

Использование дисперсии для оценки групповых различий

Статистические тесты, такие как дисперсионные тесты или дисперсионный анализ (ANOVA), используют дисперсию выборки для оценки групповых различий.Они используют дисперсию выборок, чтобы оценить, отличаются ли популяции, из которых они происходят, друг от друга.

Пример исследования Как исследователь в сфере образования вы хотите проверить гипотезу о том, что разная частота опросов приводит к разным итоговым оценкам студентов колледжа. Вы собираете окончательные баллы в трех группах по 20 студентов в каждой, которые часто, нечасто или редко в течение семестра проходили тесты.

• Образец A: раз в неделю
• Образец B: один раз в 3 недели
• Образец C: один раз в 6 недель

Чтобы оценить групповые различия, вы выполняете ANOVA.

Основная идея ANOVA состоит в том, чтобы сравнить дисперсии между группами и дисперсии внутри групп, чтобы увидеть, лучше ли результаты объясняются групповыми различиями или индивидуальными различиями.

Если межгрупповая дисперсия выше, чем внутригрупповая, то группы, вероятно, будут отличаться в результате вашего лечения. Если нет, то результаты могут быть получены из индивидуальных различий членов выборки.

Пример исследования Ваш ANOVA оценивает, являются ли различия в средних итоговых баллах между группами разницей в частоте опросов или индивидуальными различиями учащихся в каждой группе.

Для этого вы получите соотношение межгрупповой дисперсии окончательных оценок и внутригрупповой дисперсии окончательных оценок — это F-статистика. Используя большую F-статистику, вы находите соответствующее значение p и делаете вывод, что группы значительно отличаются друг от друга.

Часто задаваемые вопросы о дисперсии

Что такое гомоскедастичность?

Гомоскедастичность, или однородность отклонений, — это предположение об одинаковых или подобных отклонениях в разных сравниваемых группах.

Это важное допущение параметрических статистических тестов, поскольку они чувствительны к любым различиям. Неравномерные расхождения в выборках приводят к смещению и искажению результатов испытаний.

Разница между TO и TOWARDS

Посмотрите на эти 2 предложения:

1) Джейн идет в библиотеку.
2) Сара идет к библиотеке.

к и к — предлоги для описания движения.

Оба эти предложения грамматически правильны. Но есть небольшая разница в смысле. В этом уроке вы узнаете разницу.

в сторону

Давайте посмотрим на предложение:

Сара идет к библиотеке.

В этом предложении «в сторону библиотеки» означает «в направлении библиотеки».

Когда мы используем «по направлению», мы обозначаем , а не , описывающее пункт назначения. Может быть, цель — библиотека.Но мы не уверены.

Может быть, Сара остановится перед библиотекой. Может быть, Сара пройдет мимо библиотеки.

Нам известно только то, что Сара идет в направлении библиотеки.

Нам неизвестен результат движения.

в сторону или в сторону?

Иногда вместо слова «навстречу» можно встретить слово «к». Так в чем разница между навстречу и навстречу?

«навстречу» — британский английский.
«навстречу» — это американский английский.

Примеры:

Сара идет к библиотеке. (Американский английский)
Сара идет к библиотеке. (Британский английский)

Значения «к» и «навстречу» одинаковы.

до

Посмотрите на это предложение:

Джейн идет в библиотеку.

«в библиотеку» означает, что конечным пунктом путешествия является библиотека.

Точное направление Джейн в любой момент путешествия не имеет значения.Когда мы используем «to», мы описываем цель движения. Важен только конечный пункт назначения Джейн.

Описываем результат движения.

Дополнительные уроки

Предлоги места IN, ON и AT
BY и UNTIL — Предлоги времени
Настоящее простое время
Частные уроки английского языка онлайн
Фразы и выражения делового английского

Видеоурок

Что Чем отличаются «Число» и «Число»? — Блог — Библиотека ESL

Помогите студентам выяснить, как правильно согласовать подлежащее и глагол для этих запутанных выражений!

Несколько недель назад кто-то написал нам в ESL-Library.com, чтобы спросить, правильна ли грамматика на нашей домашней странице. В представленном уроке о протестах на Ближнем Востоке это предложение вызвало некоторую путаницу: «За последние несколько лет растет число как мирных, так и насильственных протестов». Человек хотел знать, правильно ли «… , — это растущее число…». Разве это не должно быть «… , а — растущее число…»?

Это вопрос, который часто сбивает с толку наших студентов! Проблема в том, что согласование подлежащего и глагола различно для выражений «число» и «число из».«Вот как я обычно объясняю это своим ученикам:

1) «Число» — глагол множественного числа.

Скажите своим ученикам думать об этом следующим образом: число означает много . Поскольку «многие + существительное во множественном числе» принимает глагол множественного числа, можно сказать: «Многие машины едут по шоссе в час пик». Точно так же вы бы сказали: «Количество машин — на автостраде в час пик».

Важно помнить, что это выражение действует как квантор.Таким образом, даже несмотря на то, что в нем присутствует существительное в единственном числе «число», оно играет в предложении ту же роль, что и количественный показатель, такой как «много», «много», «много», «сотни» и т. Д. скажите: «Некоторые люди начали тест», как вы сказали бы: «Многие люди начали тест».

2) «Число» означает глагол единственного числа.

Вот где это еще больше сбивает с толку. На английском языке «число» не означает «много». Попросите своих учеников воспринимать это как одно число .Таким образом, даже если это число может быть большим, цель этого выражения — сравнить это одно число / количество с другим числом / суммой. Например, мы могли бы сказать: «Количество преступлений в Нью-Йорке увеличилось на в этом году». В этом году может быть совершено на 56 преступлений больше, чем в прошлом году. Другой пример: «Число людей, которые пишут тест сегодня , на больше, чем вчера». Сегодня тест могут написать еще 20 человек.

Для дополнительной практики посмотрите, смогут ли ваши ученики найти эти выражения в Интернете, в газетах или журналах.Кроме того, это очень распространенный вопрос по грамматике в Части 5 теста TOEIC, поэтому убедитесь, что все учащиеся, которые готовятся к написанию этого теста, запомнили правильное согласие подлежащего и глагола для этих выражений.

Надеюсь, это проясняет ситуацию для вас и ваших учеников! Я надеюсь, что количество вопросов, которые они задают по поводу этих выражений , теперь равно нулю . 🙂

Таня

Источник:

• «Число x» — глагол единственного числа; «Число x», глагол множественного числа.(Эйнсон, А., Справочник редактора, стр. 344)

Примеры использования:

• «Даже в обычной прозе ряд из выражений почти всегда сокращен и может использоваться без предварительного написания». (Чикагское руководство по стилю, 16-е изд., Стр. 488)
• «Артикль, предшествующий массовому существительному, указывает, является ли неисчислимое существительное числом существительного в предложной фразе управляет числом глагола.(Чикагское руководство по стилю, 16-е изд., Стр. 205)

Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

Искусственный интеллект позволяет компьютерам и машинам имитировать способности человеческого разума к восприятию, обучению, решению проблем и принятию решений.

Что такое искусственный интеллект?

В информатике термин искусственный интеллект (ИИ) относится к любому человекоподобному интеллекту, проявляемому компьютером, роботом или другой машиной.В популярном использовании искусственный интеллект относится к способности компьютера или машины имитировать возможности человеческого разума — учиться на примерах и опыте, распознавать объекты, понимать язык и реагировать на него, принимать решения, решать проблемы — и сочетать эти и другие способность выполнять функции, которые может выполнять человек, например приветствовать гостя в отеле или управлять автомобилем.

После десятилетий превращения ИИ в научную фантастику сегодня ИИ стал частью нашей повседневной жизни.Стремительный рост развития ИИ стал возможен благодаря внезапной доступности больших объемов данных и соответствующему развитию и широкой доступности компьютерных систем, которые могут обрабатывать все эти данные быстрее и точнее, чем люди. ИИ завершает наши слова, когда мы их набираем, предоставляя маршруты проезда, когда мы просим, ​​пылесосит полы и рекомендует, что нам следует купить или посмотреть дальше. И это ведущие приложения, такие как анализ медицинских изображений, которые помогают квалифицированным специалистам выполнять важную работу быстрее и с большим успехом.

Каким бы распространенным ни был сегодня искусственный интеллект, понимание терминологии ИИ и ИИ может быть трудным, потому что многие из этих терминов используются как синонимы; и хотя в некоторых случаях они фактически взаимозаменяемы, в других — нет. В чем разница между искусственным интеллектом и машинным обучением? Между машинным обучением и глубоким обучением? Между распознаванием речи и обработкой естественного языка? Между слабым ИИ и сильным ИИ? Эта статья попытается помочь вам разобраться в этих и других терминах и понять основы работы ИИ.

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение

Самый простой способ понять взаимосвязь между искусственным интеллектом (ИИ), машинным обучением и глубоким обучением:

• Подумайте об искусственном интеллекте как о всей вселенной вычислительных технологий, которая демонстрирует что-то отдаленно напоминающее человеческий интеллект. Системы искусственного интеллекта могут включать в себя все, что угодно, от экспертной системы — приложения для решения проблем, которое принимает решения на основе сложных правил или логики «если / то», до чего-то вроде эквивалента вымышленного персонажа Pixar Wall-E, компьютера, развивающего интеллект, бесплатно волю и эмоции человека.
• Машинное обучение — это подмножество приложения ИИ, которое обучается само по себе. Он фактически перепрограммирует себя по мере того, как переваривает больше данных, для выполнения конкретной задачи, для выполнения которой он предназначен, со все большей точностью.
• Глубокое обучение — это подмножество приложения машинного обучения, которое самообучается выполнять конкретную задачу со все большей точностью без вмешательства человека.

Давайте подробнее рассмотрим машинное обучение и глубокое обучение и их различия.

Машинное обучение

Приложения машинного обучения

(также называемые моделями машинного обучения) основаны на нейронной сети , — сети алгоритмических вычислений, которые пытаются имитировать восприятие и мыслительный процесс человеческого мозга. По сути, нейронная сеть состоит из следующих элементов:

• Уровень ввода , где данные поступают в сеть.
• По крайней мере один скрытый уровень , на котором алгоритмы машинного обучения обрабатывают входные данные и применяют к ним веса, смещения и пороговые значения.
• Выходной уровень , на котором появляются различные заключения, в которых сеть имеет разную степень уверенности.

Модели машинного обучения

, которые не являются моделями глубокого обучения, основаны на искусственных нейронных сетях с одним скрытым слоем. В эти модели подаются помеченных данных — данные, дополненные тегами, которые идентифицируют их особенности таким образом, чтобы помочь модели идентифицировать и понимать данные. Они способны к обучению с учителем (т.д., обучение, требующее наблюдения человека), например, периодическая корректировка алгоритмов в модели.

Глубокое обучение

Модели

глубокого обучения основаны на глубоких нейронных сетях — нейронных сетей с несколькими скрытыми слоями, каждый из которых дополнительно уточняет выводы предыдущего уровня. Это перемещение вычислений через скрытые слои к выходному слою называется прямым распространением . Другой процесс, называемый обратным распространением , выявляет ошибки в вычислениях, присваивает им веса и возвращает их на предыдущие уровни для уточнения или обучения модели.

Хотя некоторые модели глубокого обучения работают с помеченными данными, многие могут работать с немаркированными данными — и большим их количеством. Модели глубокого обучения также способны к обучению без учителя, — обнаруживать особенности и закономерности в данных с минимальным контролем со стороны человека.

Простая иллюстрация разницы между глубоким обучением и другим машинным обучением — это разница между Apple Siri или Amazon Alexa (которые распознают ваши голосовые команды без обучения) и приложениями для ввода голоса в набор десять лет назад, которые требовали от пользователей « обучить »программу (и пометить данные), произнеся с системой множество слов перед использованием.Но модели глубокого обучения используются в гораздо более сложных приложениях, включая системы распознавания изображений, которые могут идентифицировать повседневные предметы быстрее и точнее, чем люди.

Чтобы глубже погрузиться в нюансы различий между этими технологиями, прочтите «ИИ против машинного обучения против глубокого обучения против нейронных сетей: в чем разница?»

Типы искусственного интеллекта — слабый ИИ против сильного ИИ

Слабый ИИ, также называемый узким ИИ или искусственным узким интеллектом (ANI), — это ИИ, обученный и ориентированный на выполнение определенных задач.Слабый ИИ управляет большей частью ИИ, который нас окружает сегодня. «Узкий» — более точный дескриптор для этого ИИ, потому что он совсем не слабый; он позволяет использовать некоторые очень впечатляющие приложения, в том числе Siri от Apple и Alexa от Amazon, компьютер IBM Watson, который победил человеческих конкурентов на Jeopardy , а также автомобили с автоматическим управлением.

Strong AI, также называемый общим искусственным интеллектом (AGI), — это ИИ, который более полно воспроизводит автономию человеческого мозга — ИИ, который может решать многие типы или классы проблем и даже выбирать проблемы, которые он хочет решить, без вмешательства человека.Сильный искусственный интеллект все еще остается чисто теоретическим, и сегодня он не имеет практических примеров. Но это не значит, что исследователи искусственного интеллекта также не изучают (осторожно) искусственный суперинтеллект (ИСИ), который превосходит искусственный интеллект или способности человека. Примером ASI может быть HAL, сверхчеловеческий (и, в конечном итоге, мошеннический) компьютерный помощник из 2001: A Space Odyssey.

Приложения искусственного интеллекта

Как отмечалось ранее, искусственный интеллект сегодня повсюду, но некоторые из них существуют дольше, чем вы думаете.Вот лишь несколько наиболее распространенных примеров:

• Распознавание речи: Распознавание речи, также называемое преобразованием речи в текст (STT), представляет собой технологию искусственного интеллекта, которая распознает произносимые слова и преобразует их в оцифрованный текст. Распознавание речи — это функция, которая управляет компьютерным программным обеспечением для диктовки, голосовыми пультами телевизора, голосовыми текстовыми сообщениями и GPS, а также голосовыми меню ответа по телефону.
• Обработка естественного языка (NLP): NLP позволяет программному приложению, компьютеру или машине понимать, интерпретировать и генерировать человеческий текст.NLP — это ИИ, стоящий за цифровыми помощниками (такими как вышеупомянутые Siri и Alexa), чат-ботами и другими текстовыми виртуальными помощниками. Некоторые НЛП используют анализ настроений для определения настроения, отношения или других субъективных качеств в языке.
• Распознавание изображений ( компьютерное зрение или машинное зрение ): Технология искусственного интеллекта, которая может идентифицировать и классифицировать объекты, людей, письма и даже действия в неподвижных или движущихся изображениях. Обычно управляемое глубокими нейронными сетями, распознавание изображений используется для систем идентификации отпечатков пальцев, мобильных приложений для внесения чеков, анализа видео и медицинских изображений, самоуправляемых автомобилей и многого другого.
• Рекомендации в реальном времени: Розничные и развлекательные веб-сайты используют нейронные сети, чтобы рекомендовать дополнительные покупки или средства массовой информации, которые могут понравиться покупателю, на основе прошлой активности клиента, прошлой активности других клиентов и множества других факторов, включая время день и погода. Исследования показали, что онлайн-рекомендации могут увеличить продажи от 5% до 30%.
• Защита от вирусов и спама: Сегодняшнее программное обеспечение для обнаружения вирусов и спама, когда-то управляемое экспертными системами на основе правил, использует глубокие нейронные сети, которые могут научиться обнаруживать новые типы вирусов и спама так же быстро, как киберпреступники могут их придумать.
• Автоматизированная торговля акциями: Разработанные для оптимизации портфелей акций, высокочастотные торговые платформы на базе искусственного интеллекта совершают тысячи или даже миллионы сделок в день без вмешательства человека.
• Службы совместного использования: Uber, Lyft и другие службы совместного использования пассажиров используют искусственный интеллект для сопоставления пассажиров с водителями, чтобы минимизировать время ожидания и объездные пути, обеспечить надежное расчетное время прибытия и даже устранить необходимость повышения цен во время высокой загруженности. периоды.
• Бытовые роботы: В пылесосе Roomba iRobot используется искусственный интеллект, чтобы определять размер комнаты, определять препятствия и избегать их, а также определять наиболее эффективный маршрут уборки пола пылесосом. Подобная технология используется в роботизированных газонокосилках и очистителях бассейнов.
• Технология автопилота: Уже несколько десятилетий используется для полетов на коммерческих и военных самолетах. Сегодня автопилот использует комбинацию датчиков, технологии GPS, распознавания изображений, технологий предотвращения столкновений, робототехники и обработки естественного языка, чтобы безопасно направлять самолет по небу и при необходимости обновлять информацию о пилотах-людях.В зависимости от того, кого вы спросите, современные коммерческие пилоты тратят всего три с половиной минуты, управляя полетом вручную.

История искусственного интеллекта: основные даты и названия

Идея «машины, которая думает» восходит к Древней Греции. Но с момента появления электронных вычислений (и относительно некоторых тем, обсуждаемых в этой статье), важные события и вехи в развитии искусственного интеллекта включают следующее:

• 1950: Алан Тьюринг издает Computing Machinery and Intelligence. В своей статье Тьюринг, известный тем, что взломал нацистский код ENIGMA во время Второй мировой войны, предлагает ответить на вопрос «могут ли машины думать?» и вводит тест Тьюринга, чтобы определить, может ли компьютер продемонстрировать тот же интеллект (или результаты того же интеллекта), что и человек. С тех пор ценность теста Тьюринга обсуждается.
• 1956: Джон Маккарти ввел термин «искусственный интеллект» на первой в истории конференции по искусственному интеллекту в Дартмутском колледже. (Маккарти продолжил изобретать язык Лисп.Позднее в том же году Аллен Ньюэлл, Дж.К. Шоу и Герберт Саймон создают Logic Theorist, первую в истории программу искусственного интеллекта.
• 1967: Фрэнк Розенблатт создает Mark 1 Perceptron, первый компьютер, основанный на нейронной сети, которая «училась» методом проб и ошибок. Всего через год Марвин Мински и Сеймур Паперт издают книгу под названием Perceptrons , которая становится одновременно знаковой работой по нейронным сетям и, по крайней мере, на время, аргументом против будущих исследовательских проектов нейронных сетей.
• 1980-е: Нейронные сети с обратным распространением — алгоритмы для обучения сети — широко используются в приложениях искусственного интеллекта.
• 1997: IBM Deep Blue побеждает тогдашнего чемпиона мира по шахматам Гарри Каспарова в шахматном матче (и матче-реванше).
• 2011: IBM Watson побеждает чемпионов Кена Дженнингса и Брэда Раттера на Jeopardy!
• 2015: Суперкомпьютер Minwa от Baidu использует особый вид глубокой нейронной сети, называемой сверточной нейронной сетью, для идентификации и категоризации изображений с более высокой точностью, чем у обычного человека.
• 2016: Программа DeepMind AlphaGo, использующая глубокую нейронную сеть, побеждает Ли Содола, чемпиона мира по игре в го, в матче из пяти игр. Победа важна, учитывая огромное количество возможных ходов по ходу игры (более 14,5 триллионов всего за четыре хода!). Позже Google купил DeepMind за 400 миллионов долларов.

Искусственный интеллект и IBM Cloud

IBM является лидером в продвижении технологий на основе искусственного интеллекта для предприятий и является пионером в области систем машинного обучения будущего для различных отраслей.Основываясь на десятилетиях исследований в области искусственного интеллекта, многолетнем опыте работы с организациями любого размера, а также на опыте более чем 30 000 проектов IBM Watson, компания IBM разработала лестницу искусственного интеллекта для успешного развертывания искусственного интеллекта:

• Collect: Упрощение сбора данных и доступность.
• Analyze: Создание масштабируемых и надежных систем на основе ИИ.
• Infuse: Интеграция и оптимизация систем в рамках всей бизнес-структуры.
• Модернизация: Перенос приложений и систем ИИ в облако.

Продукты и решения IBM Watson предоставляют предприятиям инструменты искусственного интеллекта, необходимые для преобразования их бизнес-систем и рабочих процессов, при этом значительно улучшая автоматизацию и эффективность. Для получения дополнительной информации о том, как IBM может помочь вам завершить ваше путешествие по ИИ, изучите портфель управляемых услуг и решений IBM.

Зарегистрируйтесь в IBMid и создайте свою учетную запись IBM Cloud.

.