Одна сплошная: Отличие одинарной от двойной сплошной линии и последствия их пересечения

— Ты в «Динамо» с середины дебютного для клуба сезона в ВХЛ, помнишь, как пришёл в команду?
— Да помню, я расстался с «Молотом-Прикамье», был дома, начал голову пеплом посыпать, мне позвонили из «Динамо», рассказали о планах и сказали, что нужны игроки моего плана, так я оказался здесь.

— Тогда у тебя были длинные волосы, и ты не выглядел таким харизматичным игроком, как все начало меняться?
— На счёт длинных волос, пока ещё не лысею, это дело времени (смеётся). На счёт харизмы не могу чётко сформулировать ответ, наверное, стал развиваться. В моем понимании, я должен играть так — что есть, то есть.

— Быстро понял, что это «Динамо» это твой коллектив?
— Да, я проходил с «Динамо» предсезонную подготовку, но с первого раза не срослось. Когда пришёл снова, увидел, что все друг с другом общаются, шутят, все здорово. Сейчас вообще, когда заходишь в раздевалку, как будто из дома в дом пришёл. Мы одна большая семья, атмосфера внутри команды потрясающая.

— У тебя очень острый юмор, всегда так любишь шутить?
— Смотря какие шутки рассматривать, в раздевалке одно, дома — другое, хотя иногда проскакивает, если это есть, то само вырывается.

— Команда понимает шутки или не всегда?
— Конечно понимает, но чаще я на этих шутках попадаюсь, не один же я так шучу.

— За все это время с командой много чего происходило, что запомнилось тебе больше всего?
— Мы много говорим о том, что нужно забыть тот сезон, когда мы кубок подняли, но забыть в плане работы, но по эмоциям это из памяти никуда не стереть. Те минуты, когда время остановилось, их не передать словами, это нужно пережить.

— Тот день и тот матч помнишь в деталях?
— Я золотой матч не играл, смотрел с трибуны, хотя лучше бы играл, на мне живого места не осталось как я переживал за пацанов, которые бились за эту победу.

— Сейчас у нас впереди плей-офф, как нам выходить из непростой ситуации и побежать сложности?
— Не стоит вешать нос, потому что сам спорт — штука непростая, когда-то больше получается, когда-то меньше, нужно просто делать свою работу. Тебе всегда помогут, если ты это заслужил. Нужно быть честным с собой, с хоккеем, с ребятами, которые стоят с тобой плечом к плечу. У нас хорошая команда, просто фортуна немного отвернулась. Порой до смешного доходит, что шайба не залетает в ворота. Нам нужно найти уверенность, главное не раскисать. Нужно просыпаться, улыбаться и радоваться новому, проламывать все препятствия и преодолевать все недуги.

— Давай о тебе, как пришёл в хоккей и почему выбрал для себя именно этот спорт?
— Отец привёл, ему всегда хоккей нравился, он с самого детства воспитывал во мне мужика. Когда начал что-то понимать, начал считать себя перспективным хоккеистом (смеётся).

— Каково москвичу в Петербурге?
— Все же в курсе о битве двух столиц (смеётся), в первый год думал, что все не нравится, но со временем это прошло. Петербург запал в душу: добрые люди, умеренная обстановка, все приятно, ну и красоту города никто не отменял. Бывает, когда приезжаю в Москву, удивляюсь этой суете. Сейчас для меня Москва — более злой город, более конфликтный.

— Чем занимается Никита Пухов кроме хоккея?
— Хоккей забирает очень много эмоций и сил, времени мало остаётся. Провожу его с любимой девушкой, находим общие интересы. Они самые банальные, а хобби у меня нет, пока не нашёл.

— Пару раз приходилось видеть тебя очень эмоциональным, причём в не очень позитивном ключе, часто даёшь волю эмоциям?
— Если на льду, то я — одна сплошная эмоция, а в жизни стараюсь быть сдержанным.

— Всегда даёшь интервью, вне зависимости от результата, почему?
— Нужно ценить работу других людей, тут все очень просто. Нужно уметь отвечать за то, что ты сделал, не важно, выиграли или проиграли.

— Один матч ты провел на фанатской трибуне, как тебе?
— Ребята позвали — мы пришли, отличный опыт, это огромный прилив эмоций, ребята — заводилы стадиона, без них нам очень тяжело.

— Вообще болельщики у нас действительно лучшие и как они тебя вдохновляют?
— Простой пример: когда мы играли в гостях против «СКА-Невы», мы играли как дома, больше нечего ответить.

— С каким настроением мы начнём игры плей-офф? Как новый турнир?
— Это будет бой, у меня внутри стойкое чувство, что в плей-офф чёрная полоса закончится, все перевернётся. Здесь уже борьба характеров, а с командным духом у нас все в порядке. Я уверен, что в плей-офф нас сломить будет очень тяжело.

— Соперник важен?
— Без разницы, с лидерами будет ещё приятнее. Победу ни в битве, ни в войне мы просто так не отдадим.

— Ну и в конце, своего рода, маска откровения: все, что ты хочешь сказать всем перед важнейшей частью сезона!
— Прежде всего хочу сказать болельщикам, что любить команду, если вы за неё болеете, нужно всегда, даже когда идёт полоса неудач. После общения с теми, кто всегда поддерживает, мурашки бегут по коже — вот это как раз тот заряд, который нам сейчас нужен. Для болельщиков и играем, всегда выигрывать нельзя, но мы стараемся и будем стараться!

Бои на Смоленщине – одна сплошная грандиозная битва…

80 лет назад, 10 сентября 1941 года, завершилось Смоленское сражение

Смоленск. Древний русский город самим провидением был поставлен так, что в него упирался всякий ворог, шедший на Русь с Запада.

Смоленск был щитом Москвы на дальних к ней подступах, тем камнем, о который спотыкался захватчик, уже грезивший видами золотых московских колоколен. В Смутное время в 1609–1611 гг. смоляне выдержали 20-месячную осаду, задержав войско короля Речи Посполитой Сигизмунда III. В августе 1812 г. под стенами города русские дали ожесточенное сражение армии Наполеона.

«…Мы в ночь отступили, и запылал позади нас Смоленск, – вспоминал герой Отечественной войны 1812 года генерал Н. Н. Муравьев-Карский. – Войска шли тихо, в молчании, с растерзанным и озлобленным сердцем. Из собора вынесли образ Божией матери, который солдаты несли до самой Москвы при молитве всех проходящих полков».

Почин мемуариста подхватывает писатель. Откроем «Войну и мир» Льва Толстого: «Из-под горы от Бородина поднималось церковное шествие…

– Матушку несут! Заступницу!.. Иверскую!!

– Смоленскую матушку, – поправил другой.

…За батальоном, шедшим по пыльной дороге, шли в ризах священники, один старичок в клобуке с причтом и певчими. За ними солдаты и офицеры несли большую, с черным ликом в окладе, икону. Это была икона, вывезенная из Смоленска и с того времени возимая за армией. За иконой, кругом ее, впереди ее, со всех сторон шли, бежали и кланялись в землю с обнаженными головами толпы военных…»

Свою историческую роль щита Москвы Смоленск сыграл и в Великую Отечественную. Именно на театре военных действий вокруг него разыгралось 10 июля 1941 г. ожесточенное сражение, имевшее решающее значение для срыва германского блицкрига.

Командующий Западным фронтом маршал С.К. Тимошенко основные усилия сосредоточил на удержании Смоленских ворот – междуречья Западной Двины и Днепра, куда он направил войска трех армий – 16-й (генерал-майор К.К. Рокоссовский), 19-й (генерал-лейтенант М.Ф. Лукин) и 20-й (генерал-лейтенант Ф.А. Ершаков). За войсками Западного фронта, в 100 км восточнее Смоленска, Ставка развернула второй стратегический эшелон из группы войск Фронта резервных армий, объединявшего шесть общевойсковых армий, что повышало устойчивость западного направления.

Противник 15 июля охватил в районе Смоленска с трех сторон 16-ю, 19-ю и 20-ю армии. Для отхода на восток им оставалась единственная переправа через Днепр в районе села Соловьево (15 км южнее Ярцево). Ожесточенные бои не прекращались ни днем, ни ночью. Отход наших войск из Смоленска к переправе (а 19-я армия отходила последней) занял пять дней. Командарм-19 генерал М. Ф. Лукин рассказывал писателю К.М. Симонову: «Эти пять дней – героический подвиг 16-й и 20-й армий, которые кровь проливали и костьми ложились, но держали противника, изматывали его» и в конечном счете обеспечили 19-й армии возможность переправы.

Командующий фронтом маршал С.К. Тимошенко, в свою очередь, доносил начальнику Генерального штаба маршалу Б.М. Шапошникову: «Сковывание 20-й и 16-й армиями столь значительных сил группы армий «Центр» не позволило ей развить успех из района Смоленска в направлении Дрогобужа – Вязьмы и в конечном счете оказало решающее значение в воссоздании сплошного фронта советских войск восточнее Смоленска, который на два с лишним месяца остановил противника на западном направлении».

Между тем советское командование продолжало перебрасывать к Москве свои резервы. На рубеже Старая Русса – Осташков – Белый – Ельня – Брянск, т.е. в тылу Западного фронта, создавал оборону Фронт резервных армий. Всего новый фронт включал четыре армии (29, 30, 31 и 24-ю). На дальних подступах к Москве был образован фронт Можайской линии обороны в составе 32, 33 и 34-й армий. Готовились три оборонительных рубежа, занимаемых войсками на глубине до 300 км.

Боевые действия войск центра и левого крыла Западного фронта разделились на два относительно самостоятельных очага борьбы: один – в районе Смоленска, другой – Гомеля. 25 июля для удобства управления войсками Ставка образовала Центральный фронт (генерал-полковник Ф.И. Кузнецов, с 7 августа – генерал-лейтенант М.Г. Ефремов). Задача этого фронта состояла в том, чтобы прочно прикрыть стык Западного и Юго-Западного фронтов и активными действиями на северо-запад, в направлении Гомеля, Бобруйска, содействовать успеху Западного фронта.

Усиливая оборону на московском направлении, Ставка ВГК 30 июля объединила резервные армии на ржевско-вяземском оборонительном рубеже, создав Резервный фронт во главе с генералом Г.К. Жуковым, незадолго до этого освобожденным от поста начальника Генерального штаба.

Упорные и активные боевые действия советских войск под Смоленском ослабили наступательную мощь группы армий «Центр». Она оказалась скованной на всех участках фронта. В ходе Смоленского сражения наглядно выявился просчет политического и военного руководства Германии, оно явно недооценило способность советских войск к яростному сопротивлению. Главной цели кампании – уничтожения советских армий – достичь не удавалось.

И хотя сил было еще довольно много, вести наступление одновременно на трех главных направлениях вермахт уже не мог. 30 июля Гитлер был вынужден подписать директиву № 34, согласно которой группа армий «Центр» должна была перейти к обороне. Основные усилия немцев были перенесены на фланги. Немецкое командование намеревалось продолжать наступление с целью уничтожения советских войск на Украине, а также совместно с финскими войсками блокировать Ленинград. Танковые группы, входившие в состав группы армий «Центр», выводились из боев для восстановления боеспособности и последующего использования их на флангах восточного фронта.

В августе основные события развернулись в полосе Центрального фронта, куда были повернуты 25 дивизий группы армий «Центр», в том числе шесть танковых и моторизованных. Они наносили удар на юг с целью выхода в тыл Юго-Западному фронту, остановившему наступление группы армий «Юг» на рубеже Днепра. 8 августа при поддержке крупных сил авиации перешли в наступление соединения 2-й танковой группы Г. Гудериана, а 12-го их поддержала 2-я полевая армия.

Войска Центрального фронта не смогли сдержать  мощного танкового удара и под угрозой охвата силами противника начали отходить в южном и юго-восточном направлениях. Тогда Ставка ВГК, чтобы не допустить окружения Центрального фронта и выхода врага в тыл войск, которые обороняли Киев, развернула между Центральным и Резервным фронтами Брянский фронт (генерал-лейтенант А.И. Еременко).

И хотя войска Западного, Резервного, Центрального, Брянского фронтов несли большие потери, их удары не достигли цели, они причинили противнику очень ощутимый урон.

Значительного успеха добились войска Резервного фронта. Под Ельней 24-я армия генерал-майора К.И. Ракутина с 30 августа по 8 сентября провела наступательную операцию по уничтожению вражеской группировки. Командующий фронтом генерал армии Г.К. Жуков выбрал самый решительный способ – двусторонний охват с целью окружения и разгрома немцев по частям. К исходу 8 сентября ельнинский выступ, вдававшийся в оборону Резервного фронта, был срезан – противник лишился выгодного плацдарма для удара по флангам советских войск.

Здесь, под Ельней, родилась советская гвардия. Приказом наркома обороны СССР от 18 сентября 1941 г. четыре стрелковые дивизии – 100-я (генерал-майор И.Н. Руссиянов), 127-я (полковник А.З. Акименко), 153-я (полковник Н.А. Гаген) и 161-я (полковник П.Ф. Москвитин) – были переименованы в 1-ю, 2-ю, 3-ю и 4-ю гвардейские стрелковые дивизии.

10 сентября Смоленское сражение завершилось. «Следует сказать, – вспоминал бывший командующий Западным фронтом маршал С.К. Тимошенко, – что не было на Смоленщине ни одного клочка земли, где бы не стоял до последнего патрона, до последнего дыхания советский солдат. И если отходил он, то лишь по приказу своих командиров… Бои на Смоленщине запомнились как одно сплошное, не прекращавшееся ни на минуту грандиозное сражение. Народ и армия совершили великий подвиг». Неоценимую помощь войскам оказало население Смоленщины. Только на оборонительных работах в полосе Западного фронта участвовало около 300 тыс. жителей Смоленской области.

Главным итогом Смоленского сражения был срыв планов вермахта на безостановочное продвижение к Москве. Впервые с начала Второй мировой войны германские войска вынуждены были перейти к обороне на главном направлении своего удара. Поздней осенью у Москвы им не хватило времени и сил, потраченных под Смоленском, у Соловьевской переправы, в районе Духовщины, под Ярцевом и Ельней.

Если Вы заметите ошибку в тексте, выделите её и нажмите Ctrl+Enter, чтобы отослать информацию редактору.

Одна непрерывная переменная — Environment Computing

Возможность визуализировать свойства данных является критическим шагом в исследовании данных и необходимым для эффективного обмена результатами. На этой странице подробно описаны два распространенных способа отображения данных из одной непрерывной переменной в R: частотные гистограммы и диаграммы в виде прямоугольников.

Образцы данных, используемые ниже, представляют собой длину (см) 80 рыб, пойманных в устье на участках с различными зонами управления (защищенными или незащищенными) и берегами (урбанизированные или здоровые).

Гистограммы частот

Гистограммы частот показывают, как часто значения непрерывной переменной попадают в определенные диапазоны. Это эффективный способ визуализировать диапазон полученных значений и распределение ваших данных (т.е. симметрично оно или искажено?).

Сначала загрузите образец набора данных. Estuary_fish.csv и импортировать в р.

  Рыба <- read.csv (file = "Estuary_fish.csv")  

Частотная гистограмма переменной Length из кадра данных Fish легко создается с помощью функции hist .

  hist (длина рыбы $)  

Сразу видно, что все рыбы были менее 30 см в длину и что эти данные о длине явно искажены - мелкие рыбы встречаются чаще, а крупные - редко.

Вы можете изменить количество ячеек или диапазон каждого ящика с помощью аргумента разрывов . Это изменит ширину и форму гистограммы. Например, если вам нужно 15 ящиков, вы должны использовать:

  hist (длина рыбы $, разрывы = 15)  

Если вы хотите, чтобы каждая ячейка имела диапазон 2 см, вы должны использовать breaks = seq (0,30, by = 2), где числа в скобках - это минимум, максимум и диапазон для каждой ячейки.

Ящики и усы

Ящичковая диаграмма и диаграмма усов, или ящичковая диаграмма, - еще один полезный способ визуализировать распределение одной непрерывной переменной. Их легко сделать с помощью функции boxplot . Аргумент horizontal = TRUE делает единственную ось горизонтальной.

  коробчатая диаграмма (длина рыбы $, горизонтальная = ИСТИНА)  

График показывает распределение переменной с указанием медианы, квартилей, максимума и минимума переменной. Верхние и нижние усы - это максимальное и минимальное значения (исключая любые выбросы, обозначенные кружком). Толстая черная линия - это медиана, прямоугольники по обе стороны от средней линии - это нижний и верхний квартили.

Помните, что медиана - это значение, у которого на 50% больше и на 50% меньше. Точно так же квартили представляют собой значения, у которых 25% значений ниже (нижний квартиль) или 25% значений выше (верхний квартиль).

Ящичковая диаграмма укажет на асимметрию ваших данных, если медиана не одинаково удалена от квартилей или максимального и минимального значений.В этом примере вы можете видеть, что медиана ближе к минимальному значению, чем к максимальному (что указывает на то, что низкие значения более распространены).

Форматирование графиков

Эти простые графики можно отформатировать, используя базовое форматирование R в графическом пакете. Приведенный ниже код дает вам некоторые из наиболее часто используемых команд форматирования, чтобы дать вам более полный контроль над вашими графиками.

Добавить метки или заголовки осей
Метки осей создаются с аргументами xlab и ylab .Заголовки предоставляются с основным аргументом .

  hist (Fish $ Length, xlab = 'Длина рыбы (см)', main = 'Частотная гистограмма длины рыбы')  

  коробчатая диаграмма (Fish $ Length, xlab = 'Длина рыбы (см)', main = 'Коробчатая диаграмма длины рыбы', горизонтальная = ИСТИНА)  

Использование аргумента main = NULL удаляет заголовок, который часто не нужен, поскольку подробности того, что иллюстрирует график, обычно записываются в легенде рисунка под графиком.

Редактировать пределы оси
Пределы оси устанавливаются аргументами xlim и ylim , где требуется вектор минимальных и максимальных пределов. Например, чтобы каждый из них отображал данные от 0 до 40, вы должны использовать:

  hist (Fish $ Length, xlab = 'Длина рыбы (см)', main = 'Частотная гистограмма длины рыбы', xlim = c (0,40))

boxplot (Fish $ Length, xlab = 'Длина рыбы (см)', main = 'Коробчатая диаграмма длины рыбы', ylim = c (0,40), horizontal = TRUE)  

Обратите внимание, что ylim 'необходим для установки диапазона для переменной одиночного ответа (длина рыбы), даже если он заканчивается на горизонтальной оси после того, как мы используем аргумент horizontal = TRUE`.

Выравнивание графика
Используйте аргумент horizontal = TRUE , чтобы выровнять прямоугольную диаграмму по горизонтали - оставьте это значение, если вы хотите выравнивание по вертикали.

Добавление цвета
Цвет можно добавить к любой части графика (оси, шрифты и т. Д.) С помощью аргумента col . Можно отобразить более 600 цветов, введите цветов () для названий всего диапазона.

Здесь мы просто изменим цвет гистограммы.

  hist (Fish $ Length, xlab = 'Длина рыбы (см)', main = 'Частотная гистограмма длины рыбы', col = "red")  

Дополнительная помощь

Введите - hist и - boxplot , чтобы получить справку R для этих функций.

Автор : Стефани Броди
Последнее обновление:

  ## [1] «Пт 20 мая 10:34:09 2016»  

Testing, Software & Process Tutorial

Если вы хотите выпустить продукт очень быстро, вам следует автоматизировать весь рабочий процесс, а не только тестирование. Наличие хорошо спроектированного и бесперебойно работающего решения для непрерывного развертывания (CD) станет связующим звеном между используемыми вами инструментами, особенно между поставщиком / сервером SCM (Source Control Management) и используемой вами средой размещения. Это также поможет вам привлечь новых людей и расширить вашу команду, поскольку они могут полагаться на полностью автоматизированный процесс с первого дня.

Есть много решений.Если вы хотите получить только список инструментов, вы можете посмотреть CloudBees CI, TravisCI, SemaphoreCI, CircleCI, Jenkins, Bamboo, Teamcity или многие другие. Вы также можете найти множество статей и обсуждений по этой теме с ценной информацией. Возможности практически безграничны. Но тогда возникает вопрос: «Как выбрать между ними?»

Ваш выбор будет сильно зависеть:

Обычно это помогает задать пару простых вопросов в Интернете и сначала со своими коллегами и ответить на них , прежде чем выбрать какое-либо решение . Это поможет вам определить, какое решение для лучше всего подходит вам .

Одно из первых решений, которое вам необходимо принять, - это решение «Программное обеспечение как услуга» (SaaS), размещенное на хосте, или решение для самостоятельного размещения.

Если вы предпочитаете автономное решение, вам необходимо администрировать собственный сервер. Решение SaaS не требует этого, но может быть более ограничительным, если вам потребуются некоторые функции крайнего случая.Если вы используете GitHub, Bitbucket, Heroku или другие облачные сервисы, то, скорее всего, вам понадобится решение SaaS, поскольку оно будет соответствовать вашему уже существующему рабочему процессу.

Если безопасность данных очень важна, вам может быть лучше выбрать собственный сервер. Решения SaaS обычно позволяют вам больше сосредоточиться на основном продукте , поскольку вам не нужно тратить время на обслуживание инфраструктуры и обновление всех зависимостей за счет некоторой гибкости.

Если у вас есть проекты с открытым исходным кодом, вы можете протестировать их с помощью любого решения. Будь то хостинг или не хостинг. У обоих есть свои плюсы и минусы. Как уже упоминалось, размещенное (SaaS) решение не требует обслуживания серверов на вашей стороне, что оставляет вам больше времени для работы / кода над вашим продуктом.

Подавляющее большинство решений SaaS следуют модели GitHub, и вы можете бесплатно тестировать свои проекты с открытым исходным кодом. Некоторые проекты с открытым исходным кодом действительно требуют большого контроля над инфраструктурой сборки, поскольку они могут тестировать части операционной системы, недоступные в размещенном решении.В этом случае любой из существующих серверов CI с открытым исходным кодом должен хорошо работать, хотя и с дополнительными необходимыми накладными расходами на обслуживание.

Непрерывная интеграция имеет множество преимуществ. Хорошая настройка CI ускоряет ваш рабочий процесс и побуждает команду продвигать каждое изменение, не боясь ничего сломать. В этом больше преимуществ, чем просто работа с улучшенным процессом выпуска программного обеспечения. Непрерывная интеграция также приносит большие преимущества для бизнеса.

Если вы чаще тестируете и развертываете код, это в конечном итоге снизит уровень риска проекта, над которым вы работаете, поскольку вы сможете раньше обнаруживать ошибки и дефекты кода. Это означает, что их легче исправить, и вы можете исправить их раньше, что делает их дешевле. Это ускорит механизм обратной связи и сделает ваше общение более гладким, как упоминалось в этой статье Даррага Каррана из Intercom: Доставка - это сердцебиение вашей компании.

Если у вас есть процесс непрерывной интеграции, подключенный к рабочему процессу непрерывной доставки, вы легко сможете регулярно делиться своим кодом. Такое совместное использование кода помогает добиться большей видимости и сотрудничества между членами команды. В конечном итоге это увеличивает скорость и эффективность коммуникации в вашей организации, поскольку все всегда находятся на одной странице.

Поскольку вы часто выпускаете код, разрыв между производственным приложением и тем, над которым работает разработчик, будет намного меньше.Ваше мышление о том, как разрабатывать функции, скорее всего, изменится. Поскольку каждое небольшое изменение будет тестироваться автоматически, и вся команда может знать об этих изменениях, вы захотите работать над небольшими, постепенными изменениями при разработке новых функций. Это приводит к меньшему количеству предположений, так как вы можете быстрее создавать функции, тестировать и развертывать их автоматически, чтобы ваши пользователи увидели как можно скорее, тем самым быстрее получая от них ценные отзывы.

Наличие процесса CI выгодно не только для разработчиков программного обеспечения, но и для их менеджеров. Обе стороны могут собирать ценные отзывы и получать информацию намного быстрее. Чем чаще вы продвигаете код, тем больше доступных данных вы можете проанализировать, чтобы проверить, движется ли продукт в правильном направлении. Этот непрерывный поток данных и временная шкала показателей (например, зависимости, модульных тестов, сложности и запаха кода) также могут помочь более часто отражать ход проекта, что позволяет быстрее принимать технологические и бизнес-решения.

• Снижает накладные расходы в процессе разработки и развертывания

• Сокращает время и усилия для интеграции различных изменений кода

• Обеспечивает механизм быстрой обратной связи на каждом этапе. change

• Позволяет раньше обнаруживать и предотвращать дефекты

• Помогает сотрудничать между членами группы, так что последний код всегда используется совместно

• Снижает усилия по ручному тестированию

• Построение дополнительных функций позволяет сэкономить время на отладке, поэтому вы можете сосредоточиться на добавлении функций

• Первый шаг к полной автоматизации всего процесса выпуска

• Предотвращает расхождение в разных ветвях, поскольку они регулярно интегрируются

• Если у вас есть давно работающая функция, над которой вы работаете, вы можете постоянно интегрировать но задержите выпуск с помощью флагов функций.

Если вас интересуют руководства по непрерывной интеграции и передовых практик , мы рекомендуем вам ознакомиться с некоторыми инженерными блогами, упомянутыми ниже. Вы можете найти там очень полезный контент.

Ландшафт CI и CD быстро меняется и формируется с 2006 года. Тем не менее, стоит взглянуть на оригинальные принципы непрерывной интеграции Мартина Фаулера.Мартин объясняет рабочий процесс:

1. Поддержание репозитория кода

2. Автоматизируйте сборку

3. Сделайте самотестирование сборки

4. Ежедневно каждый в команде фиксирует базовый уровень

5. Каждая фиксация (до базовой линии) должна быть построена

6. Поддерживайте быстрые сборки

7. Клонируйте производственную среду и тестируйте в ней

8. Упростите получение последних результатов

9. Каждый член команды может посмотреть результаты своей последней сборки

10. Автоматическое развертывание сборки

В отрасли очень хорошо это реализовано, и команды разработчиков программного обеспечения в значительной степени могут работать с этими принципами. С популярностью контейнеров теперь намного проще клонировать локальную и производственную среду и тестировать в ней.

Принципы Мартина Фаулера - отличная отправная точка для размышлений о том, как лучше организовать процесс разработки программного обеспечения. Джез Хамбл и Дэвид Фарли также указывают в своей книге «Непрерывная доставка: надежные выпуски программного обеспечения с помощью автоматизации сборки, тестирования и развертывания», что следующий список должен быть общим планом и контрольным списком, если вы хотите отправить код.

1. Перед отправкой изменений проверьте, находится ли сборка в статусе «Успешно». В противном случае вам следует помочь исправить сборку перед отправкой нового кода.

2. Если в настоящее время статус «Успешно», вам следует перенастроить вашу личную рабочую область на эту конфигурацию.

3. Выполните сборку и протестируйте локально, чтобы убедиться, что обновление не нарушает функциональность.

4. В случае успеха отметьте новый код.

5. Разрешить CI завершить работу с новыми изменениями.

6. В случае сбоя сборки , остановите и исправьте на вашем компьютере. Вернитесь к шагу 3.

7. Если сборка пройдёт через , продолжит для работы над следующим элементом.

Обратите внимание, что это только общий план. Вы можете найти множество услуг и решений, которые не следуют этим точным шагам (например, шаг 2). Однако хорошо знать об этих шагах. Почему?

Потому что многие разработчики (согласно исследованию DZone в 2014 году до 41%) считают, что они достигают непрерывной доставки, хотя на самом деле это делают менее 10% из них. (Опрос проводился среди более чем 500 ИТ-специалистов. Большая часть респондентов была разработчиками (68%) или руководителями групп (14%) с меньшими частями операций, контроля качества и исполнительным руководством. Большинство респондентов имели штаб-квартиру в США (36%) или Европе (43%). )

Менее 10% этих людей действительно работают с непрерывной доставкой. Позвольте этому осознать. Это одна из причин, почему полезно напоминать нам о необходимости подталкивать себя к тому, чтобы приблизиться к реальной непрерывной доставке .Хороший контрольный список определенно помогает настроить правильный процесс и объяснить его вашей команде и, возможно, руководству.

Это одна из причин, по которой DZone, компания, стоящая за исследованием, составила контрольный список. В контрольном списке сроков непрерывной поставки вы можете фактически проверить методы, которые вы выполняете в настоящее время, чтобы увидеть, насколько вы зрелы в каждой области непрерывной поставки. Чем выше вы наберете балл, тем ближе вы к достижению зрелости компакт-диска. Контрольный список не только полезен при написании кода, но также может помочь вам определить слабые места и области, которые следует улучшить в процессе CD в вашей компании.Основные области процесса CD включают в себя:

• Source Control

• Build Process

• Testing & Q&A

• Deployment

• Visibility

Ранняя версия этого процесса, на которую вы, возможно, захотите взглянуть, была представлена ​​Крисом Шаяном, когда он писал о матрице зрелости непрерывной поставки ниже.

Как я могу объяснить непрерывное взаимодействие непрерывным? (Stata)

Во-первых, давайте начнем с того, что означает значительное непрерывное взаимодействие. Это означает, что наклон одной непрерывной переменной на переменной отклика изменяется по мере того, как значения при втором непрерывном изменении.

Множественные регрессионные модели часто содержат условия взаимодействия. Эта страница часто задаваемых вопросов покрывает ситуацию, в которой есть модератор переменная, влияющая на регресс зависимых переменная от независимой переменной / предиктора.Другими словами, регресс модель, которая имеет значимое двустороннее взаимодействие непрерывных переменных.

Есть несколько подходов, которые можно использовать для объяснить взаимодействие двух непрерывных переменных. Подход, который мы продемонстрируем, заключается в вычислении простых уклонов, т. Е. наклон зависимой переменной от независимой, когда переменная-модератор остается постоянной на различные комбинации значений от очень низкого до очень высокого.

Мы рассмотрим регрессионную модель, которая включает непрерывный непрерывное взаимодействие переменной-предиктора с переменной-модератором.В формуле Y - это переменная ответа, X - предиктор. (независимая) переменная, где Z является переменной-модератором. Термин XZ - это взаимодействие предсказателя с модератором.

  Y = b  0  + b  1  X + b  2  Z + b  3  XZ  

Мы проиллюстрируем простой процесс уклонов с помощью набора данных hsbdemo , который имеет статистически значимый непрерывный за непрерывным взаимодействием.Как показано в коде ниже что читать - это переменная ответа, math - предиктор, а socst - модераторная переменная.

  используйте https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/hsbdemo, очистите

/ * некоторая описательная статистика * /

сумма читать по математике socst 

    Переменная | Obs Mean Std. Dev. Мин Макс
------------- + ------------------------------------ --------------------
        читать | 200 52.23 10,25294 28 76
        математика | 200 52,645 9,368448 33 75
       socst | 200 52,405 10,73579 26 71

  корр читать математику socst 

(набл. = 200)

             | читать по математике socst
------------- + ---------------------------
        читать | 1,0000
        математика | 0,6623 1,0000
       socst | 0,6215 0,5445 1,0000 

Теперь давайте запустим нашу регрессионную модель.

  регрессивное чтение c.math ## c.socst 

      Источник | SS df MS Количество набл. = 200
------------- + ------------------------------ F (3, 196) = 78,61
       Модель | 11424.7622 3 3808.25406 Вероятность> F = 0,0000
    Остаточный | 9494,65783 196 48,4421318 R-квадрат = 0,5461
------------- + ------------------------------ Скорректированный R-квадрат = 0,5392
       Итого | 20919. 42199 105.122714 Корневой MSE = 6.96

-------------------------------------------------- ----------------------------
        читать | Коэф. Стд. Err. t P> | t | [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
        математика | -.1105123 .2916338 -0.38 0.705 -.6856552 .4646307
       socst | -.2200442 .2717539 -0,81 0,419 -.7559812 .3158928
             |
      c.математика # |
     c.socst | .0112807 .0052294 2,16 0,032 .0009677 .0215938
             |
       _cons | 37,84271 14,54521 2,60 0,010 9,157506 66,52792
-------------------------------------------------- ---------------------------- 

Обратите внимание, что взаимодействие c.math # c.socst является статистически значимым с p-значение 0,032.

Затем мы вычисляем наклон для чтения на математике , удерживая значение переменной-модератора, socst , постоянное при значениях от 30 до 75.Для этого мы будем использовать команду margins , представленную в Stata 11, с диапазоном значения для socst с использованием опции at .

  поля, dydx (математика) при (socst = (30 (5) 75)) vsquish 

Средние предельные эффекты Количество наблюдений = 200
Модель VCE: OLS

Выражение: линейное предсказание, предсказать ()
dy / dx w.r.t. : математика
1._at: socst = 30
2._at: socst = 35
3._at: socst = 40
4._at: socst = 45
5._at: socst = 50
6._at: socst = 55
7._at: socst = 60
8._at: socst = 65
9._at: socst = 70
10._at: socst = 75

-------------------------------------------------- ----------------------------
             | Дельта-метод
             | dy / dx Std.Err. z P> | z | [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
математика |
         _at |
          1 | .2279094 .1424924 1.60 0.110 -.0513706 .5071894
          2 | .284313 .1195771 2,38 0,017 .0499463 .5186797
          3 | .3407166 .0982883 3,47 0,001 .1480752 .533358
          4 | .3971202 .0799363 4,97 0,000 .240448.5537924
          5 | .4535238 . 0669803 6,77 0,000 .322245 .5848027
          6 | .5099274 .0628508 8,11 0,000 .3867422 .6331127
          7 | .5663311 .0691477 8,19 0,000 .4308041 .701858
          8 | .6227347 .0835458 7,45 0,000 .4589878 .7864815
          9 | .6791383 .1026924 6,61 0,000 .4778649 .8804117
         10 | .7355419 .1244141 5,91 0,000 .4916947.9793891
-------------------------------------------------- ---------------------------- 

Значения в команде margins дают величину изменения в , прочитанном с изменение на одну единицу в math при сохранении константы socst при различных значениях, т.е. значения представляют собой простые наклоны. Похоже, что простые наклоны для math являются значимо для всех значений socst , за исключением случая, когда socst равно 30.

Затем мы хотели бы построить эти простые наклоны для каждого из значений socst . мы снова будет использовать команду margins , но поместим math внутри на вариант. Нам нужны только два значения math для каждого значения socst , чтобы определить линия регрессии для построения графиков

  поля, при (math = (30 75) socst = (30 (5) 70)) vsquish 

Скорректированные прогнозы Количество наблюдений = 200
Модель VCE: OLS

Выражение: линейное предсказание, предсказать ()
1._at: math = 30
               socst = 30
2._at: math = 30
               socst = 35
3._at: math = 30
               socst = 40
4._at: math = 30
               socst = 45
5._at: math = 30
               socst = 50
6._at: math = 30
               socst = 55
7._at: math = 30
               socst = 60
8._at: math = 30
               socst = 65
9._at: math = 30
               socst = 70
10._at: math = 75
               socst = 30
11._at: math = 75
               socst = 35
12._at: math = 75
               socst = 40
13._at: math = 75
               socst = 45
14._at: math = 75
               socst = 50
15._at: math = 75
               socst = 55
16._at: math = 75
               socst = 60
17._at: math = 75
               socst = 65
18._at: math = 75
               socst = 70

-------------------------------------------------- ----------------------------
             | Дельта-метод
             | Маржа Станд. Err. z P> | z | [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
         _at |
          1 | 38.07867 2.768479 13.75 0.000 32.65255 43.50479
          2 | 38.67056 2,271317 17,03 0,000 34,21886 43,12226
          3 | 39,26245 1,844077 21,29 0,000 35,64812 42,87677
          4 | 39,85433 1,545864 25,78 0,000 36,82449 42,88417
          5 | 40.44622 1.458119 27.74 0.000 37.58836 43.30408
          6 | 41.03811 1.615506 25.40 0.000 37.87177 44.20444
          7 | 41,63 1,959833 21,24 0,000 37,78879 45,4712
          8 | 42.22188 2,412336 17,50 0,000 37,49379 46,94997
          9 | 42,81377 2,923204 14,65 0,000 37,08439 48,54315
         10 | 48,33459 4,100129 11,79 0,000 40,29849 56,3707
         11 | 51,46464 3,459941 14,87 0,000 44,68328 58,246
         12 | 54,59469 2,841761 19,21 0,000 49,02494 60,16444
         13 | 57.72474 2.26369 25.50 0.000 53.28799 62.16149
         14 | 60.85479 1,765578 34,47 0,000 57,39432 64,31526
         15 | 63.98484 1.433357 44.64 0.000 61.17551 66.79417
         16 | 67.11489 1.391418 48.23 0.000 64.38776 69.84202
         17 | 70.24494 1.661882 42.27 0.000 66.98771 73.50217
         18 | 73,37499 2,128836 34,47 0,000 69,20255 77,54743
-------------------------------------------------- ---------------------------- 

Теперь мы можем построить простые уклоны с помощью команды marginsplot , представленной в Stata 12.

  marginsplot, noci x (math) recast (line) xlabel (30 (5) 75) 

 

Этот график хорош, но он выглядел бы еще лучше, если бы мы добавили диаграмму рассеяния наблюдаемых точек данных. Мы можем сделать это в marginsplot , используя опцию addplot .

  marginsplot, noci x (math) recast (line) ///
       addplot (математическое вычисление с разбросом, msym (oh) jitter (3)) xlabel (35 (10) 75) 

 

Это один из способов интерпретации непрерывного взаимодействия с использованием Stata 12 и новее.

Как я могу понять категориальное при непрерывном взаимодействии? (Stata 12)

Прежде всего, давайте начнем с того, что означает значимая категоризация под непрерывным взаимодействием. Это означает, что наклон непрерывной переменной различен для одного или нескольких уровней категориальной переменной.

Мы будем использовать пример из набора данных hsbdemo , который имеет статистически значимую категоризацию путем непрерывного взаимодействия, чтобы проиллюстрировать один из возможных объяснительных подходов.

Категориальная переменная - женщина , переменная ноль / единица, где женщины закодированы как единица (таким образом, мужчины являются контрольной группой). Непрерывная переменная-предиктор, socst , представляет собой стандартизированный тестовый результат для социальных исследований. Мы начнем с запуска регрессионной модели и построения графика взаимодействия. Обратите внимание, что мы используем c.socst , чтобы указать, что socst является непрерывной переменной.

  используйте https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/hsbdemo, очистите

регресс написать женский ## c.socst 


      Источник | SS df MS Количество набл. = 200
------------- + ------------------------------ F (3, 196) = 49,26
       Модель | 7685,43528 3 2561,81176 Вероятность> F = 0,0000
    Остаточный | 10193,4397 196 52,0073455 R-квадрат = 0,4299
------------- + ------------------------------ Корректировка R-квадрат = 0,4211
       Итого | 17878,875 199 89,843593 Корневой MSE = 7.2116

-------------------------------------------------- ----------------------------
       написать | Коэф. Стд. Err. t P> | t | [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
    1. женский | 15,00001 5,09795 2,94 0,004 4,946132 25,05389
       socst | .6247968 .0670709 9,32 0,000 .4925236 .7570701
             |
      женский # |
     c.socst |
          1 | -.2047288 0,0953726 -2,15 0,033 -,3928171 -,0166405
             |
       _cons | 17,7619 3,554993 5,00 0,000 10,75095 24,77284
-------------------------------------------------- ----------------------------

  twoway (scatter write socst, msym (oh) jitter (3)) ///
       (lfit написать socst, если ~ женский) (lfit написать socst, если женский), ///
       легенда (заказ (2 «самец» 3 «самка»)) 

 

Глядя на график, мы видим, что две линии регрессии не параллельны, и что линия для женщин проходит выше линии для мужчин.Как мы могли сказать, что женщины выше мужчин? Коэффициент для женщин положительный (15,00) что говорит нам, что уровень для женщин выше, чем для мужчин.

Давайте интерпретируем коэффициенты для этой модели, начиная с константы (17,76). Это значение точки пересечения для socst , регрессированное на , запись для мужчин. т.е. ожидаемое значение для запишите , когда и socst , и female равны нулю.

Коэффициент для socst равен 0,6247, что представляет собой наклон линии регрессии для мужской группы (т.е. женщина = 0). Значение для женщины по взаимодействию socst составляет -2047, что представляет собой разницу в наклоне между мужской и женской группой, то есть наклон для женской группы будет примерно 0,6248 - 0,2047 = 0,4201.

Мы также можем получить наклоны для двух групп с помощью команды margins .

  поля женские, dydx (socst) 

Средние предельные эффекты Количество наблюдений = 200
Модель VCE: OLS

Выражение: линейное предсказание, предсказать ()
dy / dx w.r.t. : socst

-------------------------------------------------- ----------------------------
             | Дельта-метод
             | dy / dx Std. Err. z P> | z | [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
socst |
      женский |
          0 | .6247968 .0670709 9,32 0,000 .4933403 .7562533
          1 | .420068 .0678044 6,20 0,000.2871739 .5529622
-------------------------------------------------- ---------------------------- 

Разница между мужчинами и женщинами может существенно отличаться или не отличаться для разных значений socst . Что мы Достаточно посмотреть на разницу между мужчинами и женщинами для различных значений socst с помощью команды margins . Мы позволим socst изменяться от 25 до 70 с шагом 5.

  поля, при (женщина = (0 1) socst = (25 (5) 70)) vsquish 

Скорректированные прогнозы Количество наблюдений = 200
Модель VCE: OLS

Выражение: линейное предсказание, предсказать ()
1._at: female = 0
               socst = 25
2._at: female = 0
               socst = 30
3._at: female = 0
               socst = 35
4._at: женский = 0
               socst = 40
5._at: женский = 0
               socst = 45
6._at: female = 0
               socst = 50
7._at: female = 0
               socst = 55
8._at: female = 0
               socst = 60
9._at: female = 0
               socst = 65
10._at: female = 0
               socst = 70
11._at: female = 1
               socst = 25
12._at: female = 1
               socst = 30
13._at: female = 1
               socst = 35
14._at: female = 1
               socst = 40
15._at: female = 1
               socst = 45
16._at: женский = 1
               socst = 50
17._at: female = 1
               socst = 55
18._at: female = 1
               socst = 60
19._at: female = 1
               socst = 65
20._at: female = 1
               socst = 70

-------------------------------------------------- ----------------------------
             | Дельта-метод
             | Маржа Станд. Err. z P> | z | [95% конф.Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
         _at |
          1 | 33,38182 1,94946 17,12 0,000 29,56095 37,20269
          2 | 36,5058 1,645495 22,19 0,000 33,28069 39,73091
          3 | 39,62979 1,356406 29,22 0,000 36,97128 42,28829
          4 | 42.75377 1.094051 39.08 0.000 40.60947 44.89807
          5 | 45,87775 .8825999 51,98 0.000 44.14789 47.60762
          6 | 49.00174.7654688 64.02 0.000 47.50145 50.50203
          7 | 52.12572 .78602 66.32 0.000 50.58515 53.66629
          8 | 55.24971 .9352206 59.08 0.000 53.41671 57.0827
          9 | 58.37369 1.164634 50.12 0.000 56.09105 60.65633
         10 | 61,49767 1,436326 42,82 0,000 58,68253 64,31282
         11 | 43,26361 2,015017 21,47 0.000 39.31425 47.21297
         12 | 45,36395 1,700513 26,68 0,000 42,031 48,69689
         13 | 47.46429 1.397521 33.96 0.000 44.72519 50.20338
         14 | 49,56463 ​​1,115464 44,43 0,000 47,37836 51,75089
         15 | 51.66497 .8748286 59.06 0.000 49.95033 53.3796
         16 | 53.76531 .7185139 74.83 0.000 52.35704 55.17357
         17 | 55,86565 .7050327 79,24 0.000 54,48381 57,24748
         18 | 57.96599 .8412798 68.90 0.000 56.31711 59.61486
         19 | 60.06633 1.071589 56.05 0.000 57.96605 62.1666
         20 | 62.16667 1.348602 46.10 0.000 59.52346 64.80988
-------------------------------------------------- ---------------------------- 

Итак, значение записи для мужчин по адресу socst = 25 равно 33,38182, как показано в строке 1. То же значение для женщин - 43.26361, как показано в строке 11. Вот различия в двух значениях: 43,26361 - 33,38182 = 9,88179. Мы можем получить эту разницу для всех значений socst , используя команду margins с опцией dydx .

  поля, dydx (женский) at (socst = (25 (5) 70)) vsquish 

Условные маргинальные эффекты Количество наблюдений = 200
Модель VCE: OLS

Выражение: линейное предсказание, предсказать ()
dy / dx w.r.t. : 1. женский
1._at: socst = 25
2._at: socst = 30
3._at: socst = 35
4._at: socst = 40
5._at: socst = 45
6._at: socst = 50
7._at: socst = 55
8._at: socst = 60
9._at: socst = 65
10._at: socst = 70

-------------------------------------------------- ----------------------------
             | Дельта-метод
             | dy / dx Std.Err. z P> | z | [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
1. женский |
         _at |
          1 | 9,881789 2,803692 3,52 0,000 4,386654 15,37692
          2 | 8,858145 2,366305 3,74 0,000 4,220273 13,49602
          3 | 7,834501 1,947538 4,02 0,000 4,017396 11,6516
          4 | 6,810857 1,562436 4,36 0,000 3,748538 9.873176
          5 | 5,787213 1,242702 4,66 0,000 3,351562 8,222863
          6 | 4,763569 1,049859 4,54 0,000 2,705882 6,821255
          7 | 3,739925 1,055888 3,54 0,000 1,670423 5,809426
          8 | 2,716281 1,257931 2,16 0,031 0,250782 5,181779
          9 | 1,692637 1,582617 1,07 0,285 -1,409236 4,794509
         10 | .6689926 1,970219 0,34 0,734 -3,192565 4.53055
-------------------------------------------------- ----------------------------
Примечание: dy / dx для уровней факторов - это дискретное изменение от базового уровня. 

Теперь мы можем изобразить эти различия, используя команду marginsplot .

  marginsplot, yline (0) 

 

Мы видим, что различия между мужчинами и женщинами значительны для значений socst ниже примерно 60. Этот график хорош и рассказывает историю, которую мы хотим знать, но это не самый красивый график, который мы можем нарисовать.Изменяя линии и доверительные интервалы, мы получаем гораздо более четкий график.

  marginsplot, recast (line) recastci (redua) yline (0) 

 

А, это намного лучше.

График показывает, что разница между мужчинами и женщинами уменьшается по мере увеличения значения socst . Если 95% доверительный интервал для разницы не включает ноль, это различие можно считать статистически значимым. Это похоже на все значения от socst до примерно 60.Для socst значений больше 60 разница между мужчинами и женщинами несущественна.

Трехуровневая категориальная переменная

Что делать, если у вашей категориальной переменной более двух уровней? Набор данных catcon3l имеет категориальный предиктор, b , с тремя уровнями. Переменная ответа - y, категориальный предиктор - b и взаимодействует с непрерывным предиктором x , указанным в Stata как c.х .

  используйте https://stats.idre.ucla.edu/stat/data/catcon3l, очистите

регресс y b ## c.x 

      Источник | SS df MS Количество набл. = 200
------------- + ------------------------------ F (5, 194) = 32,02
       Модель | 8083,95798 5 1616,7916 Вероятность> F = 0,0000
    Остаточный | 9794.91702 194 50.489263 R-квадрат = 0,4522
------------- + ------------------------------ Корректировка R-квадрат = 0 .4380
       Итого | 17878,875 199 89,843593 Корневой MSE = 7,1056

-------------------------------------------------- ----------------------------
           y | Коэф. Стд. Err. t P> | t | [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
           б |
          2 | -14,56722 7,178201 -2,03 0,044 -28,72455 -4098837
          3 | -20,16644 6,779483 -2.97 0,003 -33,53739 -6,795485
             |
           х | .2728512 .086295 3,16 0,002 .1026544 .4430479
             |
       b # c.x |
          2 | .1349579 .1453856 0,93 0,354 -1517813 .4216972
          3 | .3012428 .1203257 2,50 0,013 .0639282 .5385573
             |
       _cons | 42.03102 4.7 8.56 0.000 32.35134 51.71071
-------------------------------------------------- ----------------------------
 / * тест общей значимости взаимодействия * /
testparm b # c.х 
(1) 2.b # c.x = 0
(2) 3.b # c.x = 0
F (2, 194) = 3,15
Вероятность> F = 0,0453
/* или */
 контраст b # c.x 
Контрасты предельных линейных предсказаний
Маржа: асбалансированная
------------------------------------------------
| df F P> F
------------- + ----------------------------------
b # c.x | 2 3.15 0,0453
|
Остаточный | 194
------------------------------------------------ 

Команды testparm и / или Contrast показывают, что общее взаимодействие статистически значимо.

Затем мы вычислим простые уклоны с помощью команды margins .

  поля b, dydx (x) 

Средние предельные эффекты Количество наблюдений = 200
Модель VCE: OLS

Выражение: линейное предсказание, предсказать ()
dy / dx w.r.t. : Икс

-------------------------------------------------- ----------------------------
             | Дельта-метод
             | dy / dx Std. Err. z P> | z | [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
х |
           б |
          1 | .2728512 .086295 3,16 0,002 .1037161 .4419862
          2 | .4078091 .1170049 3,49 0,000.1784837 .6371345
          3 | .5740939 .0838538 6,85 0,000 .4097435 .7384444
-------------------------------------------------- ---------------------------- 

Наклон для b = 1 кажется отличным от наклона для b , равного 2 или 3.

Теперь давайте изобразим наклоны вместе с диаграммой рассеяния данных. Мы сделаем это, незаметно запустив margins (чтобы подавить большой вывод), а затем команду marginsplot с добавленной диаграммой рассеяния.

  спокойно поля b, при (x = (25 (5) 70))

marginsplot, recast (line) noci addplot (scatter y x, jitter (3) msym (oh)) 

 

Давайте посмотрим, значительно ли отличается наклон для b = 3 от каждого из двух других наклонов. Мы проверим это, используя эталонные контрасты с командой margins . Мы укажем, что наклон 3 является эталоном, используя b3 и контрольную группу кодирование с r , которые объединяются с rb3 .

  поля rb3.b, dydx (x) 

 поля rb3.b, dydx (x)

Контрасты средних предельных эффектов
Модель VCE: OLS

Выражение: линейное предсказание, предсказать ()
dy / dx w.r.t. : Икс

------------------------------------------------
             | df chi2 P> chi2
------------- + ----------------------------------
х |
           б |
   (1 против 3) | 1 6,27 0.0123
   (2 против 3) | 1 1,33 0,2480
      Совместное | 2 6,29 0,0430
------------------------------------------------

-------------------------------------------------- ------------
             | Контраст Дельта-метод
             | dy / dx Std. Err. [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ------------
х |
           б |
   (1 против 3) | -.3012428 .1203257 -.5370769 -.0654086
   (2 против 3) | -1662848 .14395 -.4484217 .115852
-------------------------------------------------- ------------ 

Мы видим, что наклон 3 существенно отличается от наклона 1, но не отличается от наклона 2.

Глядя на три наклона, можно задаться вопросом, где различия между группами статистически значимы. Самый естественный способ сделать это - выбрать контрольную группу, на этот раз b = 1, и посмотреть, где значения для b = 2 отличаются, а затем такие же для b1 по сравнению с b3 .Опять же, на ум приходит команда margins с опцией dydx .

  поля, dydx (b) at (x = (25 (5) 70)) vsquish 


Условные маргинальные эффекты Количество наблюдений = 200
Модель VCE: OLS

Выражение: линейное предсказание, предсказать ()
dy / dx w.r.t. : 2.b 3.b
1._at: x = 25
2._at: x = 30
3._at: x = 35
4._at: x = 40
5._at: x = 45
6._at: x = 50
7._at: x = 55
8._at: x = 60
9._at: x = 65
10._at: x = 70

-------------------------------------------------- ----------------------------
             | Дельта-метод
             | dy / dx Std.Err. z P> | z | [95% конф. Интервал]
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
2.b |
         _at |
          1 | -11.19327 3.704771 -3.02 0.003 -18.45448 -3.93205
          2 | -10,51848 3,055425 -3,44 0,001 -16,507 -4,529954
          3 | -9,843688 2,450055 -4,02 0,000 -14,64571 -5,041668
          4 | -9,168898 1,930483 -4,75 0,000 -12,95258 -5.385221
          5 | -8,494108 1,583543 -5,36 0,000 -11,59779 -5,3

          6 | -7,819319 1,531437 -5,11 0,000 -10,82088 -4,817758
          7 | -7,144529 1,799955 -3,97 0,000 -10,67238 -3,616682
          8 | -6,469739 2,278427 -2,84 0,005 -10,93537 -2,004105
          9 | -5,79495 2,863471 -2,02 0,043 -11,40725 -,1826503
         10 | -5,12016 3,502078 -1,46 0,144 -11,98411 1.743787
------------- + ------------------------------------ ----------------------------
3.b |
         _at |
          1 | -12,63537 3,853374 -3,28 0,001 -20,18784 -5,082896
          2 | -11,12916 3,285978 -3,39 0,001 -17,56956 -4,688757
          3 | -9,622942 2,733264 -3,52 0,000 -14,98004 -4,265844
          4 | -8.116729 2.206291 -3.68 0.000 -12.44098 -3.792477
          5 | -6,610515 1.728765 -3,82 0,000 -9,998831 -3,222199
          6 | -5,104301 1,354048 -3,77 0,000 -7,758187 -2,450415
          7 | -3,598087 1,184137 -3,04 0,002 -5,918953 -1,277221
          8 | -2,091873 1,301856 -1,61 0,108 -4,643464,4597175
          9 | -,5856595 1,64663 -0,36 0,722 -3,812996 2,641677
         10 | .9205543 2,109945 0,44 0,663 -3,214862 5,055971
-------------------------------------------------- ----------------------------
Примечание: dy / dx для уровней факторов - это дискретное изменение от базового уровня.

Первый блок результатов, 2.b сравнивает b1 с b2 и значим для значений x меньше 70. Второй блок, b3 сравнивает b1 с b3 и является значимым. для значений x меньше 60. Давайте изобразим эти поля результатов.

  marginsplot, recast (line) recastci (redua) yline (0) 

 

Заштрихованная синим область - b1 против b2, а заштрихованная красным - b1 против b3.График подтверждает нашу интерпретацию таблицы полей .

- Веб-сайт обзора статистики ENV710 Непрерывное распределение вероятностей

Распределение вероятностей формируется из всех возможных результатов случайного процесса (для случайной величины X) и вероятности, связанной с каждым результатом. Распределение вероятностей может быть дискретным (отдельные / отдельные исходы, например, количество детей) или непрерывным (континуум результатов, например рост).Функция плотности вероятности определяется таким образом, что вероятность значения X между a и b равна интегралу (площадь под кривой) между a и b. Эта вероятность всегда положительна. Кроме того, мы знаем, что площадь под кривой от отрицательной бесконечности к положительной бесконечности равна единице.

Нормальное распределение вероятностей, одно из фундаментальных непрерывных распределений статистики, на самом деле представляет собой семейство распределений (бесконечное количество распределений с разными средними (μ) и стандартными отклонениями (σ).Поскольку нормальное распределение является непрерывным распределением, мы не можем вычислить точную вероятность для результата, но вместо этого мы вычисляем вероятность для диапазона результатов (например, вероятность того, что случайная величина X больше 10).

Нормальное распределение симметрично и сосредоточено на среднем (то же, что и медиана и мода). В то время как ось X находится в диапазоне от отрицательной бесконечности до положительной бесконечности, почти все значения X находятся в пределах +/- трех стандартных отклонений от среднего (99.7% значений), в то время как ~ 68% находятся в пределах +/- 1 стандартного отклонения и ~ 95% находятся в пределах +/- двух стандартных отклонений. Это часто называют правилом трех сигм или правилом 68-95-99,7. Функция нормальной плотности показана ниже (эта формула не будет отображаться в диагностике!)

Как показано в верхней части этой страницы, стандартная нормальная функция вероятности имеет среднее значение, равное нулю, и стандартное отклонение, равное единице. Часто значения x стандартного нормального распределения называют z-оценками.Мы можем рассчитать вероятности, используя таблицу нормального распределения (z-таблицу). Вот ссылка на нормальную таблицу вероятностей. Важно отметить, что в этих таблицах вероятности - это область слева от z-значения. Если вам нужно найти область справа от z-значения (Z больше некоторого значения), вам нужно вычесть значение в таблице из единицы.

Используя эту таблицу, мы можем вычислить p (-1