Что показывает значение r value

Выбор туристического коврика: основные види и что такое R-value

Как известно, под спиной утеплитель спальника сжимается и греет гораздо хуже, поэтому половину ответственности за комфортный сон несет туристический коврик. До недавнего времени туристы недооценивали этот элемент снаряжения и ограничивались ковриком для йоги, а в лучшем случае – «ижевской» пенкой.

Какие бывают виды туристических ковриков? На какие показатели обратить внимание? Что такое R-value и каким он должен быть? Попробуем разобраться в этой статье.

Виды туристических ковриков

Идеального коврика не существует, поэтому туристу приходится выбирать что-то под необходимые условия, и при этом искать баланс между следующими показателями:

Теплоизоляционные свойства туристического коврика

Это важнейшая функция, которую должен обеспечить коврик. Как известно, наибольший риск получить переохлаждение или простудиться существует во время сна. Чтобы уберечься от этого, необходимо выбрать коврик по сезону.

Производители предлагают летние варианты, 3-сезонные (весна-лето-осень) и 4-сезонные (круглый год). Все коврики имеют разную конструкцию, но один показатель теплоизолирующих свойств – R-Value.

R-Value является мерой теплостойкости: чем выше значение R, тем медленнее материал отдает тепло. Этот показатель применяется не только для измерения характеристик туристических ковриков. Он используется инженерами и учеными для измерения совершенно разных вещей во многих областях науки и техники – от медицины до авиации.

Простыми словами, чем это значение выше, тем «теплее» коврик. Часто, кроме значения R-Value, производители указывают рекомендуемую температуру эксплуатации.

Леонид Александров (автор блога Combrig.net) вывел коэффициент R-Value на единицу толщины для того или иного коврика:

Таким образом, обычный «ижевский» коврик толщиной 0,8 см имеет R-Value 1,2 (0,8х1,5 = 1,2).

Теплоизоляцию двух ковриков можно скомпоновать, используя их вместе. Например, 3-сезонный самонадувающийся коврик можно использовать теплой зимой, подстелив под него «пенку».

Для теплого времени года достаточно показателя R-value 1, для межсезонья – от 2 до 3, а для зимы – от 3 и выше.

Некоторые производители разработали собственные таблицы соответствий R-value и температур. Например:

Вес туристического коврика

Чем легче коврик, тем лучше, ведь именно вам нести его на собственных плечах. Однако, выбирать самый легкий стоит из тех, которые соответствуют требуемому температурному режиму. То есть, в приоритете всегда ложны быть безопасность и комфорт, а уже потом – объем и вес.

На сегодняшний день, лидерами в соотношении вес/теплоизоляция являются надувные утепленные коврики. Это лучший выбор для пешеходного туризма, альпинизма и других видов активного отдыха, где вес снаряжения играет ключевую роль. В среднем они весят меньше 500 граммов.

Немного отстают от них самонадувающиеся коврики. Весят они в среднем от 700 до 1200 граммов, но в несколько раз компактнее, чем обычный коврик и более комфортные для сна. Самонадувающиеся коврики уступили надувным утепленным в весе, но приобрели большую популярность среди поклонников кемпинга благодаря высоким показателям комфорта.

Классические карематы одни из самых легких (в среднем около 450 г). Наименьший же вес имеют неутепленные надувные коврики – от 300г.

Объем коврика при транспортировке

Современные облегченные материалы позволяют производителям снижать вес и объем надувных и самонадувающихся ковриков. Кроме того, чтобы сэкономить объем, производители уменьшают площадь изделия. Если вы невысокого роста и среднего телосложения, НЕ выбирайте коврик длиной 2 метра и шириной метр – выберите оптимальный размер для себя.

Наиболее объемными и одновременно легкими остаются карематы, компактные – надувные коврики. Некоторые модели занимают в рюкзаке меньше места, чем литровая бутылка воды.

Цена туристического коврика

Выбирая коврик, важно понимать, что это составная часть вашей спальной системы, вторым компонентом которой является спальный мешок. Эффективность этой системы примерно на 50% зависит от коврика, поэтому экономить на нем не стоит.

Самый дешевый вариант – «пенка». Его невозможно проколоть, можно цеплять снаружи рюкзака, а теплоизолирующих свойств вполне достаточно для летних походов.

Для ночевок в прохладное межсезонье, а тем более, зимой, как правило, используют надувной утепленный или самонадувающийся коврик с R-value 3 и более. Стоит он, правда, в разы дороже «ижевской» пенки.

Надежность коврика для туризма

Прочность и износостойкость – ключевые параметры, когда речь идет о длительных путешествиях.

Наиболее надежным, без сомнения, является классический «ижевский» коврик – он не боится проколов. Его можно обрезать, придав коврику оптимальный размер и форму, и таким образом, уменьшить вес. «Пенкой» можно раздуть костер, использовать ее в качестве подстилки во время привала.

Если же выбираете надувной или самонадувающийся изомат, то ищите компромисс прочности и веса. Чем легче и компактнее коврик, тем тоньше его материал, а значит, что и сам коврик менее надежный.

Уход и ремонт туристического коврика

Проколоть самонадувающийся или надувной коврик на самом деле не так просто. Но даже если это произошло, можно воспользоваться специальным ремнабором и заклеить место прокола заплаткой. Иногда туристы в комплекте с надувными ковриками используют специальную подстилку – футпринт, который защищает от проколов. Футпринтом также защищают дно палатки.

Надувать коврик лучше не ртом, а специальным мешком-помпой, тогда на внутренних стенках не будет собираться влага и прослужит коврик дольше. Производители часто добавляют в комплект такие мешки. Помимо основной функции, их удобно использовать для хранения одежды.

Выбирайте снаряжение с умом и ярких вам путешествий!

Источник

Что такое p-value?

P-значение (англ. P-value) — величина, используемая при тестировании статистических гипотез. Фактически это вероятность ошибки при отклонении нулевой гипотезы (ошибки первого рода). Проверка гипотез с помощью P-значения является альтернативой классической процедуре проверки через критическое значение распределения.

Обычно P-значение равно вероятности того, что случайная величина с данным распределением (распределением тестовой статистики при нулевой гипотезе) примет значение, не меньшее, чем фактическое значение тестовой статистики. Википедия.

Иначе говоря, p-значение – это наименьшее значение уровня значимости (т.е. вероятности отказа от справедливой гипотезы), для которого вычисленная проверочная статистика ведет к отказу от нулевой гипотезы. Обычно p-значение сравнивают с общепринятыми стандартными уровнями значимости 0,005 или 0,01.

Например, если вычисленное по выборке значение проверочной статистики соответствует p = 0,005, это указывает на вероятность справедливости гипотезы 0,5%. Таким образом, чем p-значение меньше, тем лучше, поскольку при этом увеличивается «сила» отклонения нулевой гипотезы и увеличивается ожидаемая значимость результата.

Интересное объяснение этого есть на Хабре.

Статистический анализ начинает напоминать черный ящик: на вход подаются данные, на выход — таблица основных результатов и значение p-уровня значимости (p-value).

О чём говорит p-value?

Предположим, мы решили выяснить, существует ли взаимосвязь между пристрастием к кровавым компьютерным играм и агрессивностью в реальной жизни. Для этого были случайным образом сформированы две группы школьников по 100 человек в каждой (1 группа — фанаты стрелялок, вторая группа — не играющие в компьютерные игры). В качестве показателя агрессивности выступает, например, число драк со сверстниками. В нашем воображаемом исследовании оказалось, что группа школьников-игроманов действительно заметно чаще конфликтует с товарищами. Но как нам выяснить, насколько статистически достоверны полученные различия? Может быть, мы получили наблюдаемую разницу совершенно случайно? Для ответа на эти вопросы и используется значение p-уровня значимости (p-value) — это вероятность получить такие или более выраженные различия при условии, что в генеральной совокупности никаких различий на самом деле нет. Иными словами, это вероятность получить такие или еще более сильные различия между нашими группами, при условии, что, на самом деле, компьютерные игры никак не влияют на агрессивность. Звучит не так уж и сложно. Однако, именно этот статистический показатель очень часто интерпретируется неправильно.

Примеры про p-value

Итак, мы сравнили две группы школьников между собой по уровню агрессивности при помощи стандартного t-теста (или непараметрического критерия Хи — квадрат более уместного в данной ситуации) и получили, что заветный p-уровень значимости меньше 0.05 (например 0.04). Но о чем в действительности говорит нам полученное значение p-уровня значимости? Итак, если p-value — это вероятность получить такие или более выраженные различия при условии, что в генеральной совокупности никаких различий на самом деле нет, то какое, на ваш взгляд, верное утверждение:

1.Компьютерные игры — причина агрессивного поведения с вероятностью 96%.
2. Вероятность того, что агрессивность и компьютерные игры не связаны, равна 0.04.
3. Если бы мы получили p-уровень значимости больше, чем 0.05, это означало бы, что агрессивность и компьютерные игры никак не связаны между собой.
4. Вероятность случайно получить такие различия равняется 0.04.
5. Все утверждения неверны.

Если вы выбрали пятый вариант, то абсолютно правы! Но, как показывают многочисленные исследования, даже люди со значительным опытом в анализе данных часто некорректно интерпретируют значение p-value.

Давайте разберём все ответы по порядку:

Первое утверждение — пример ошибки корреляции: факт значимой взаимосвязи двух переменных ничего не говорит нам о причинах и следствиях. Может быть, это более агрессивные люди предпочитают проводить время за компьютерными играми, а вовсе не компьютерные игры делают людей агрессивнее.

Это уже более интересное утверждение. Всё дело в том, что мы изначально принимаем за данное, что никаких различий на самом деле нет. И, держа это в уме как факт, рассчитываем значение p-value. Поэтому правильная интерпретация: «Если предположить, что агрессивность и компьютерные игры никак не связаны, то вероятность получить такие или еще более выраженные различия составила 0.04».

А что делать, если мы получили незначимые различия? Значит ли это, что никакой связи между исследуемыми переменными нет? Нет, это означает лишь то, что различия, может быть, и есть, но наши результаты не позволили их обнаружить.

Это напрямую связано с самим определением p-value. 0.04 — это вероятность получить такие или ещё более экстремальные различия. Оценить вероятность получить именно такие различия, как в нашем эксперименте, в принципе невозможно!

Вот такие подводные камни могут скрываться в интерпретации такого показателя, как p-value. Поэтому очень важно понимать механизмы, заложенные в основании методов анализа и расчета основных статистических показателей.

Как найти p-value?

1. Определите ожидаемые в вашем эксперименте результаты

Обычно когда ученые проводят эксперимент, у них уже есть идея того, какие результаты считать «нормальными» или «типичными». Это может быть основано на экспериментальных результатах прошлых опытов, на достоверных наборах данных, на данных из научной литературы, либо ученый может основываться на каких-либо других источниках. Для вашего эксперимента определите ожидаемые результаты, и выразите их в виде чисел.

Пример: Например, более ранние исследования показали, что в вашей стране красные машины чаще получают штрафы за превышение скорости, чем синие машины. Например, средние результаты показывают предпочтение 2:1 красных машин перед синими. Мы хотим определить, относится ли полиция точно так же предвзято к цвету машин в вашем городе. Для этого мы будем анализировать штрафы, выданные за превышение скорости. Если мы возьмем случайный набор из 150 штрафов за превышение скорости, выданных либо красным, либо синим автомобилям, мы ожидаем, что 100 штрафов будет выписано красным автомобилям, а 50 синим, если полиция в нашем городе так же предвзято относится к цвету машин, как это наблюдается по всей стране.

2. Определите наблюдаемые результаты вашего эксперимента

Теперь, когда вы опредили ожидаемые результаты, необходимо провести эксперимент, и найти действительные (или «наблюдаемые») значения. Вам снова необходимо представить эти результаты в виде чисел. Если мы создаем экспериментальные условия, и наблюдаемые результаты отличаются от ожидаемых, то у нас есть две возможности – либо это произошло случайно, либо это вызвано именно нашим экспериментом. Цель нахождения p-значения как раз и состоит в том, чтобы определить, отличаются ли наблюдаемые результаты от ожидаемых настолько, чтобы можно было не отвергать «нулевую гипотезу» – гипотезу о том, что между экспериментальными переменными и наблюдаемыми результатами нет никакой связи.

Пример: Например, в нашем городе мы случайно выбрали 150 штрафов за превышение скорости, которые были выданы либо красным, либо синим автомобилям. Мы определили, что 90 штрафов были выписаны красным автомобилям, и 60 синим. Это отличается от ожидаемых результатов, которые равны 100 и 50, соответственно. Действительно ли наш эксперимент (в данном случае, изменение источника данных с национального на городской) привел к данному изменению в результатах, или наша городская полиция относится предвзято точно так же, как и в среднем по стране, а мы видим просто случайное отклонение? P-значение поможет нам это определить.

3. Определите число степеней свободы вашего эксперимента

Число степеней свободы — это степень изменяемости вашего эксперимента, которая определяется числом категорий, которые вы исследуете. Уравнение для числа степеней свободы – Число степеней свободы = n-1, где «n» это число категорий или переменных, которые вы анализируете в своем эксперименте.

Пример: В нашем эксперименте две категории результатов: одна категория для красных машин, и одна для синих машин. Поэтому в нашем эксперименте у нас 2-1 = 1 степень свободы. Если бы мы сравнивали красные, синие и зеленые машины, у нас было бы 2 степени свободы, и так далее.

4. Сравните ожидаемые и наблюдаемые результаты с помощью критерия хи-квадрат

Хи-квадрат (пишется «x2») это числовое значение, которое измеряет разницу между ожидаемыми и наблюдаемыми значениями эксперимента. Уравнение для хи-квадрата следующее x2 = Σ((o-e)2/e), где «o» это наблюдаемое значение, а «e» это ожидаемое значение. Суммируйте результаты данного уравнения для всех возможных результатов (смотри ниже).

Заметьте, что данное уравнение включает оператор суммирования Σ (сигма). Другими словами, вам необходимо подсчитать ((|o-e|-.05)2/e) для каждого возможного результата, и сложить полученные числа, чтобы получить значение критерия хи-квадрат. В нашем примере у нас два возможных результата – либо машина, получившая штраф красная, либо синяя. Поэтому мы должны посчитать ((o-e)2/e) дважды – один раз для красных машин, и один раз для синих машин.

Пример: Давайте подставим наши ожидаемые и наблюдаемые значения в уравнение x2 = Σ((o-e)2/e). Помните, что из-за оператора суммирования нам необходимо посчитать ((o-e)2/e) дважды – один раз для красных автомобилей, и один раз для синих автомобилей. Мы выполним эту работу следующим образом:
x2 = ((90-100)2/100) + (60-50)2/50)
x2 = ((-10)2/100) + (10)2/50)
x2 = (100/100) + (100/50) = 1 + 2 = 3.

5. Выберите уровень значимости

Теперь, когда мы знаем число степеней свободы нашего эксперимента, и узнали значение критерия хи-квадрат, нам нужно сделать еще одну вещь перед тем, как мы найдем наше p-значение. Нам нужно определить уровень значимости. Говоря простым языком, уровень значимости показывает, насколько мы уверены в наших результатах. Низкое значение для значимости соответствует низкой вероятности того, что экспериментальные результаты получились случайно, и наоборот. Уровни значимости записываются в виде десятичных дробей (таких как 0.01), что соответствует вероятности того, что экспериментальные результаты мы получили случайно (в данном случае вероятность этого 1%).

По соглашению, ученые обычно устанавливают уровень значимости своих экспериментов равным 0.05, или 5%.[2] Это означает, что экспериментальные результаты, которые соответствуют такому критерию значимости, только с вероятностью 5% могли получиться чисто случайно. Другими словами, существует 95% вероятность, что результаты были вызваны тем, как ученый манипулировал экспериментальными переменными, а не случайно. Для большинства экспериментов 95% уверенности наличия связи между двумя переменными достаточно, чтобы считать, что они «действительно» связаны друг с другом.

Пример: для нашего примера с красными и синими машинами, давайте последуем соглашению между учеными, и установим уровень значимости в 0.05.

6. Используйте таблицу с данными распределения хи-квадрат, чтобы найти ваше p-значение

Ученые и статисты используют большие таблицы для вычисления p-значения своих экспериментов. Данные таблицы обычно имеют вертикальную ось слева, соответствующую числу степеней свободы, и горизонтальную ось сверху, соответствующую p-значению. Используйте данные таблицы, чтобы сначала найти число ваших степеней свободы, затем посмотрите на ваш ряд слева направо, пока не найдете первое значение, большее вашего значения хи-квадрат. Посмотрите на соответствующее p-значение вверху вашего столбца. Ваше p-значение находится между этим числом и следующим за ним (тем, которое находится левее вашего).

Таблицы с распределением хи-квадрат можно получить из множества источников (вот по этой ссылке можно найти одну из них).

Пример: Наше значение критерия хи-квадрат было равно 3. Так как мы знаем, что в нашем эксперименте всего 1 степень свободы, выберем самую первую строку. Идем слева направо по данной строке, пока не встретим значение, большее 3, нашего значения критерия хи-квадрат. Первое, которое мы находим это 3.84. Смотрим вверх нашего столбца, и видим, что соответствующее p-значение равно 0.05. Это означает, что наше p-значение между 0.05 и 0.1 (следующее p-значение в таблице по возрастанию).

7. Решите, отклонить или оставить вашу нулевую гипотезу

Так как вы определили приблизительное p-значение для вашего эксперимента, вам необходимо решить, отклонять ли нулевую гипотезу вашего эксперимента или нет (напоминаем, это гипотеза о том, что экспериментальные переменные, которыми вы манипулировали не повлияли на наблюдаемые вами результаты). Если ваше p-значение меньше, чем ваш уровень значимости – поздравляем, вы доказали, что очень вероятна связь между переменными, которыми вы манипулировали и результатами, которые вы наблюдали. Если ваше p-значение выше, чем ваш уровень значимости, вы не можете с уверенностью сказать, были ли наблюдаемые вами результаты результатом чистой случайности или манипуляцией вашими переменными.

Пример: Наше p-значение находится между 0,05 и 0,1. Это явно не меньше, чем 0,05, поэтому, к сожалению, мы не можем отклонить нашу нулевую гипотезу. Это означает, что мы не достигли минимум 95% вероятности того, чтобы сказать, что полиция в нашем городе выдает штрафы красным и синим автомобилям с такой вероятностью, которая достаточно сильно отличается от средней по стране.

Другими словами, существует 5-10% шанс, что наблюдаемые нами результаты – это не последствия смены места (анализа города, а не всей страны), а просто случайность. Так как мы потребовали точности меньше чем 5%, мы не можем сказать что мы уверены в том, что полиция нашего города менее предвзято относится к красным автомобилям – существует небольшая (но статистически значимая) вероятность, что это не так.

Источник

Урок №190. Ссылки r-value

Мы уже ранее рассматривали l-values и r-values. Тогда мы говорили, что вам не нужно слишком беспокоиться о них. И это было правдой до C++11. Сейчас же, для понимания семантики перемещения, нам нужно пересмотреть эту тему.

l-values и r-values

Несмотря на то, что в обоих терминах есть слово «value» (значение), l-values и r-values на самом деле являются не свойствами значений, а скорее свойствами выражений.

Каждое выражение в языке C++ имеет два свойства: тип и категорию значения (определяет, можно ли результат выражения присвоить другому объекту). В C++03 и в более ранних версиях С++ l-values ​​и r-values ​​были единственными категориями значений.

О l-value проще всего думать, как о функции, объекте или переменной (или выражении, результатом которого является функция, объект или переменная), которая имеет свой адрес памяти. Изначально l-values были определены как «значения, которые должны находиться в левой части операции присваивания». Однако позже в язык С++ было добавлено ключевое слово const, и l-values были разделены на две подкатегории:

Модифицируемые l-values, которые можно изменить (например, переменной x можно присвоить другое значение).

Немодифицируемые l-values, которые являются const (например, константа PI ).

О r-value проще всего думать, как «обо всем остальном, что не является l-value». Это литералы (например, 5 ), временные значения (например, x + 1 ) и анонимные объекты (например, Fraction(7, 3) ). r-values имеют область видимости выражения (уничтожаются в конце выражения, в котором находятся) и им нельзя что-либо присвоить. Этот запрет на присваивание имеет смысл, так как присваивая значение мы вызываем в объекта побочные эффекты.

А поскольку r-values имеют область видимости выражения, то, если бы мы присваивали какое-либо значение для r-value, r-value либо выходило бы из области видимости, прежде чем у нас была бы возможность использовать присвоенное значение в следующем выражении (что делает операцию присваивания бесполезной), либо нам пришлось бы использовать переменную с побочным эффектом, который возникал бы больше одного раза в выражении (что, как вы уже должны знать, привело бы к неопределенным результатам!).

Для поддержки семантики перемещения в C++11 ввели 3 новые категории значений:

Их понимание не столь важно в изучении или эффективном использовании семантики перемещения, поэтому в значительной степени мы будем их игнорировать. Однако, если вам интересно, то вы можете изучить их более детально здесь.

Ссылки l-value

До версии C++11 существовал только один тип ссылок, его называли просто — «ссылка». В C++11 этот тип ссылки еще называют «ссылкой l-value». Ссылки l-value могут быть инициализированы только изменяемыми l-values.

Ссылки l-value на константные объекты могут быть инициализированы с помощью как l-values, так и r-values. Однако эти значения не могут быть изменены (константы не изменяют свои значения).

Ссылки l-value на константные объекты особенно полезны, так как позволяют передавать аргументы любого типа (l-value или r-value) в функцию без выполнения копирования аргумента.

Ссылки r-value

В C++11 добавили новый тип ссылок — ссылки r-value. Ссылки r-value — это ссылки, которые инициализируются только значениями r-values. Хотя ссылка l-value создается с использованием одного амперсанда, ссылка r-value создается с использованием двойного амперсанда:

Источник