Проблемы с рса: Часто задаваемые вопросы

автор: alexxlab

Содержание

Не получается оформить ОСАГО — ОСАГО онлайн не работает, что делать в случае ошибок

Оформить полис ОСАГО онлайн проще и быстрее, чем в представительстве страховой компании. Вам не потребуется никуда ходить, оплата также производится через интернет с карты. Дополнительно у вас будет возможность сравнить условия у нескольких страховщиков и выбрать наиболее подходящие. Обычно полис е-ОСАГО можно получить без проблем, но бывает, что оформить документ онлайн не получается. Почему это происходит и что нужно делать, чтобы устранить проблему, читайте ниже.

Содержание

Скрыть
  1. Почему может не получаться оформить полис онлайн
    1. Технические проблемы
    2. Проблемы на стороне страхователя
  2. Пути решения 
    1. В каких случаях купить ОСАГО онлайн не получится
      1. Как оформить ОСАГО онлайн
        1. Ответы на вопросы
          1. Подведем итоги

              Почему может не получаться оформить полис онлайн

              На сайтах многих страховых компаний клиентам предлагают услугу оформления электронного полиса ОСАГО.

              Стандартно процедура занимает несколько минут, и клиент получает полис в электронном виде на свою почту.

              Документ является аналогом полиса, оформленного в офисе страховой компании, имеет ту же юридическую силу.

              Причинами того, что не получается оформить электронный полис ОСАГО могут быть:

              • Технические проблемы на сайте страховой компании или РСА;
              • У страховщика возникли вопросы к страхователю.

              Если раньше страховщик мог отказать клиенту в оформлении документа, когда считал сделку не рентабельной, сегодня это не допустимо. Любая страховая компания, которая имеет лицензию на осуществление своей деятельности, должна исполнять требования Федерального закона № 40 «Об ОСАГО», в числе которых оформление полисов обязательного страхования гражданской ответственности.

              Технические проблемы

              Технические сбои на сайтах крупных страховых компаний происходят очень редко и кратковременно. 

              В некрупных страховых компаниях технические сбои могут происходить из-за наплыва клиентов, например, в конце года, когда у водителей срок действия полиса заканчивается и все начинают оформлять его по новой.

              Согласно указаний ЦБ РФ №4191-У от 14 ноября 2016 г страховые компании обязаны иметь резервные технологические средства, чтобы не допускать длительность перерывов в работе сайтов более 30 минут в сутки. Причем на сайте должно быть размещено соответствующее объявление.

              Проблемой может стать сбои в работе сайта РСА. Страховщик запрашивает данные из базы союза автолюбителей, если там возникли технические проблемы, с оформлением полиса придется немного подождать. Обычно это решается в течение одного часа.

              Проблемы на стороне страхователя

              Причиной отказа системы в оформлении полиса может быть несоответствия или ошибки в заявлении. Заявка подается онлайн, контролирует правильность ее составления сам страхователь. При обнаружении ошибок и неточностей транспортное средство не проходит проверку в РСА, и заявка просто отклоняется.

              Еще причиной, зависящей от клиента, является отсутствие интернета во время подачи заявки.

              Пути решения 

              Если не получается оформить ОСАГО из-за технических сбоев на сайте страховщика или РСА, вы можете повторить попытку через некоторое время. Можно попробовать просто перезагрузить страницу. Если проблема не устранена, обратитесь в службу поддержки страховой компании.

              Если проблема на стороне страхователя – сначала проверьте скорость интернет–соединения, затем качество заполнения вами заявки. Если обнаружены ошибки, система, как правило, не предлагает их исправить, а просто снимает заявление с рассмотрения.

              Внимательно читайте порядок оформления полиса страхования на сайте страховщика. Точно следуйте предлагаемой инструкции и проверяйте вводимую информацию.

              В случае, когда не оформляется ОСАГО онлайн в одной страховой компании, вы всегда можете обратиться к другому страховщику.

              Можно сначала ознакомиться с отзывами пользователей на официальных форумах автомобилистов об оформлении е-ОСАГО на сайтах страховщиков. Затем выбирать компанию, у который не бывает проблем с зависанием сайтов и техническими ошибками. 

              В каких случаях купить ОСАГО онлайн не получится

              Есть несколько причин, когда невозможно оформить ОСАГО онлайн:

              • Сведений о прохождении техосмотра нет в базе ЕАИСТО;
              • Расхождение в данных клиента в паспорте и водительском удостоверении, например, при смене фамилии;
              • У клиента отсутствует банковская карта для оплаты полиса;
              • В случае, когда до окончания срока действия предыдущего договора страхования еще более месяца.

              Страховая предпримет все меры, чтобы не оформлять полис пользователю, который находится в «черном списке» недобросовестных клиентов. Хотя по закону она не может отказать в заключении договора обязательного страхования.

              Как оформить ОСАГО онлайн

              На нашем сайте вы сможете оформить ОСАГО онлайн быстро, без отказа, выбрав лучшие условия. 

              Пошаговая инструкция как купить полис:

              • Откройте сайт сравни.ру и перейдите в раздел «Страхование», выберите «ОСАГО»;
              • На калькуляторе укажите оформляете вы новый полис или продляете, введите гос. номер транспортного средства;
              • Укажите данные о водителях;
              • Мы подберем для вас предложения страховых компаний, сравните условия и выберите лучшее;
              • Оплатите страховку;
              • Получите документ на электронную почту.

              Данные полиса сразу попадают в базы РСА и ГИБДД.

              Ответы на вопросы

              Что делать, если не получается оформить ОСАГО онлайн на сайте страховщика?

              Попробуйте немного подождать или оформить электронный полис в другой страховой компании.

              Куда обращаться, если страховая компания не ответила по заявке на оформление полиса?

              Напишите жалобу в союз автостраховщиков (РСА), можете обращаться в суд или написать заявление в прокуратуру. 

              Почему при попытке оформить полис система выдает ошибку: «К сожалению оформление электронного полиса ОСАГО невозможно».

              Это может быть связано с тем, что вы не точно заполнили заявку, ввели не все необходимые сведения или допустили ошибки.

              Подведем итоги

              Если у вас не получается оформить е-ОСАГО, в первую очередь убедитесь в правильности введения данных в заявление. Проверьте, все ли необходимые документы вы приложили, качество интернет–соединения, срок истекания действующего полиса, нет ли на сайте объявления о проведении технических работ.

              Если все в порядке, перезагрузите сайт и повторите попытку.

              Обычно этого достаточно, чтобы система не давала сбой. 

              В крайнем случае обратитесь в другую компанию.

              Отзывы о страховой компании «Росгосстрах (СК ПАО)», мнения пользователей и клиентов страховой компании

              произошло ДТП, оформили в приложении «ДТП Европротокол» (№ 62286).

              Документы направили в СК «Росгосстрах».
              8октября в Статусе выплатного дела появилась запись: документы рассматриваются и
              запланирован осмотр. Прождав уведомление о месте и времени осмотра более двух
              недель, звоню на горячую линию, сообщили, осмотр запланирован на 28 октября. … Читать далее

              произошло ДТП, оформили в приложении «ДТП Европротокол» (№ 62286).
              Документы направили в СК «Росгосстрах».
              8октября в Статусе выплатного дела появилась запись: документы рассматриваются и
              запланирован осмотр. Прождав уведомление о месте и времени осмотра более двух
              недель, звоню на горячую линию, сообщили, осмотр запланирован на 28 октября.

              Явиласьв назначенное время и место, после осмотра ТС расписалась в Акте. Возвращаюсь, в
              почтовом ящике уведомление. В конверте от Росгосстраха направленные им ранее документы
              и письмо, датированное 25 октября (№ 12611), в котором говорится, что Росгосстрах
              полностью выполнил обязательства по организации осмотра ТС, однако в
              согласованные со страховщиком даты, время и место я не представила его для
              осмотра.
              Ябыла в неописуемом шоке от происходящего. На момент отправки письма Росгосстрах
              никак не уведомил меня о планируемом осмотре и тем более не пытался со мной
              связаться что-либо СОГЛАСОВАТЬ.
              Сотрудникгорячей линии заверил, что все в порядке, дело рассматривается и в ближайшее
              время будет разрешено.
              Прошелеще месяц. Очередной «сюрприз» наступил 25 ноября, в статусе выплатного дела
              появилась запись «Принято ОТРИЦАТЕЛЬНОЕ решение». Очередной звонок, меня заверяют,
              что отрицательного решения нет, документы рассматриваются, звоните 27 ноября.
              27ноября — дело рассматривается, звоните 1 декабря.
              1декабря — звоните 3 декабря.
              Возникаетощущение, что я имею дело не с крупной и авторитетной страховой компанией, а с мелкой
              аферистической конторой, которая всеми силами пытается затянуть решение вопроса.
              С момента как Росгосстрах получил полный пакет документов прошло 2 месяца. Напомню
              сотрудникам Росгосстраха, которые с большим удовольствием ссылаются на правила
              ОСАГО, когда им необходимо затянуть время или по формальным поводам отказать в
              его рассмотрении, что согласно п. 21 ст. 12 Законаоб ОСАГО страховщик обязан произвести страховую выплату либо направить
              мотивированный отказ в течение 20 дней со дня принятия заявления о выплате страхового
              возмещения.
              Росгосстрахсоздает клиенту максимальное количество препятствий и ищет любой предлог, чтобы
              отказать в возмещении убытков.
              Иэто при том, что в моем случае пострадала только дверь автомобиля. Могу
              представить если бы урон был значительнее, какие сложности бы мне устроили.
              Еслиу кого-то еще возникает иллюзия, что заключив договор с такой крупной страховой
              компанией, как Росгосстрах, при наступлении страхового случая получите от них
              консультативную помощь, профессиональное и оперативное разрешение Вашего дела,
              можете напрочь об этом забыть. Кроме расшатанной нервной системы, отсутствия
              всякого содействия и потраченного времени ничего ожидать не стоит.
              №дела 0018679469

              РСА запустит механизм перестрахования в «автогражданке» — Российская газета

              Сделать полисы ОСАГО доступными для таких высокоубыточных автовладельцев, как собственники такси и автобусы, решил Российский союз автостраховщиков. Это не означает, что полисы для них станут дешевле. Просто убытки будет нести не одна страховая компания, а все, участвующие в рынке ОСАГО. РСА запускает механизм перестрахования в автогражданке.

              Сейчас некоторые страховые компании всеми правдами и неправдами стараются не продавать полисы ОСАГО на автобусы и такси. Хотя по закону прямо отказать в таком страховании они не имеют права. Между тем волокитой и всякими уловками, затягивающими заключение договора, страховщики в некоторых регионах ставят под угрозу существование общественного транспорта. Без ОСАГО ни один автобус на линию не выйдет. Но связанно это не с тем, что страховщики такие плохие, а с огромной убыточностью страхования такого транспорта. Причем с каждым годом проблема только усугубляется.

              Так, по данным ГИБДД, количество смертей в результате аварий с участием машин такси в России в 2020 году увеличилось на 20% по сравнению с 2019 годом — при том, что количество аварий в целом по стране осталось на прежнем уровне. По данным РСА, частота ДТП с такси составляет 32,19%, тогда как средняя по стране — 5%. Аналогичная проблема наблюдается с автобусами: частота ДТП с ними составляет 11,91%, что более чем в два раза превышает среднюю по РФ. Кроме того, существенно более высокую убыточность и частоту ДТП по сравнению с общероссийской демонстрирует и ряд регионов.

              Решать эту проблему необходимо комплексно, считают в РСА. Необходимы более гибкие подходы к тарификации, в том числе за счет расширения «тарифного коридора». А также требуется добиваться снижения аварийности там, где она зашкаливает. Так, аварийность у разных таксопарков отличается в разы. Там, где система допуска и контроля водителей построена хорошо, частота ДТП находится практически на уровне среднероссийской, в районе 5%. Там же, где эта система не построена, аварийность может легко составлять 100%. Аналогичная разница заметна между регионами, власти которых ведут комплексную работу по снижению аварийности на дорогах и теми, где эта работа не входит в число приоритетных.

              РСА создает механизм, который позволит сделать ОСАГО доступнее для высокоубыточных категорий транспортных средств. Риски по таким сегментам будут распределяться на все компании пропорционально их доле рынка в рамках перестраховочного пула.

              — Это позволит гарантировать потерпевшим в ДТП от автовладельцев, относящихся к категориям высокого риска, получение денежных компенсаций за причинение вреда их имуществу, а также жизни и здоровью. В то же время мы считаем, что такое решение может быть лишь временным: ведь транспорт, который генерирует повышенное количество ДТП, не только является убыточным по ОСАГО для страховщиков, но и более опасным для других участников дорожного движения, — сказал исполнительный директор РСА Евгений Уфимцев.

              Но вот прям завтра перестраховочный механизм не заработает. Не все страховые компании, имеющие лицензии на ОСАГО, имеют также лицензию на перестраховочную деятельность. Сейчас идут переговоры с Центробанком, а также готовятся поправки в законодательство, которые позволят всем страховщикам, входящим в РСА, заниматься перестрахованием по ОСАГО.

              Таким образом, финансовая нагрузка от убыточных такси и автобусов перераспределится на всех участников рынка. И отказ в продаже полисов потеряет смысл.

              РСА выступил за комплексный подход к решению проблемы снижения аварийности… – 15 апреля 2021 г. | СТРАХОВАНИЕ СЕГОДНЯ

              РСА выступил за комплексный подход к решению проблемы снижения аварийности такси

              Российский союз автостраховщиков (РСА) предложил рассмотреть комплексный подход к решению проблемы снижения аварийности и страхования по ОСАГО высокоубыточных и высокоаварийных сегментов рынка — в частности, такси.

              По данным ГИБДД, количество смертей в результате аварий с участием машин такси в России в 2020 году увеличилось на 20% по сравнению с 2019 годом — при том, что количество аварий осталось на прежнем уровне. «Такая статистика свидетельствует: такси сейчас — очень аварийный и опасный вид транспорта как для его пассажиров, так и для других участников дорожного движения. И эту проблему необходимо срочно решать», — убежден президент РСА Игорь Юргенс.

              Он подчеркнул, что в первую очередь необходимо добиться усовершенствования системы подготовки и допуска водителей такси со стороны таксопарков. «Мы видим, что аварийность у разных таксопарков отличается в разы. Там, где система допуска и контроля водителей построена хорошо, частота ДТП находится практически на уровне среднегородской — в районе 5%. Там же, где эта система не построена, аварийность может легко составлять 100%», — сказал Игорь Юргенс.

              Очевидно, что разумным способом решения проблемы является повышение тарифа для убыточных сегментов — это же будет и экономическим стимулом для таксопарков для снижения убыточности. Однако если поднять тарифы для такси на действительно необходимый уровень, это может оказаться неподъемным для аварийных таксопарков и с большой вероятностью приведет к тому, что они перестанут покупать полисы ОСАГО вовсе.

              В этом случае их пассажиры и другие участники дорожного движения пострадают еще сильнее, потому что получить компенсацию от таксоспарка непросто и далеко не всегда реалистично. Если же оставить тарифы на уровне, не компенсирующем убыточность страховщику, страховые компании будут экономически не заинтересованы в таком страховании.

              Чтобы обеспечить переходный период, когда таксопарки смогут усовершенствовать свои системы допуска и проверки водителей, а страховые компании смогут позволить себе страховать риски такси и других высокоубыточных сегментов рынка, страховщики ОСАГО обсуждают возможность создания дополнительных механизмов, позволяющих распределить повышенную убыточность аварийных сегментов рынка на всех страховщиков обязательной «автогражданки» за счет создания перестраховочного пула. «На наш взгляд, такое решение вкупе с разумным повышением верхней границы тарифного коридора для такси позволит максимально решить проблему с повышенной аварийностью этого вида транспорта. С одной стороны, у такси появится серьезный экономический стимул для снижения собственной аварийности, с другой — повысит доступность полисов ОСАГО для таксопарков. В конечном итоге это спасет немало жизней», — сказал Игорь Юргенс.

              Работа автоматизированной системы РСА по ОСАГО дает сбои — Экономика и бизнес

              МОСКВА, 22 января. /ТАСС/. В работе автоматизированной информационной системы (АИС) Российского союза автостраховщиков(РСА) наблюдаются сбои, что вызывает у страховых компаний определенные сложности при оформлении полисов ОСАГО. Об этом ТАСС в сообщили в ряде страховых компаниях и подтвердили в РСА.

              Как пояснил представитель РСА, во второй половине дня 21 января появились затруднения с работой сервиса проверки КБМ (коэффициент «бонус-малус» ) для страховых организаций, что было связано с временной проблемой с серверами Единой автоматизированной информационной системы технического осмотра МВД (ЕАИСТО).

              К вечеру 21 января эта проблема была устранена, однако в пятницу решить все технические вопросы не удалось, и в настоящий момент заключать договоры электронных полисов ОСАГО невозможно.

              «Заключить е-ОСАГО стало невозможным, так как по процедуре необходимо загрузить договор е-ОСАГО в базу КБМ, а она зависает в этой гигантской очереди. То есть все проверки проходят, формируется проект договора и дальше идет ожидание обработки в этой базе», — сообщил представитель РСА, добавив, что пока не удалось решить проблему с КБМ.

              «Из-за нестабильной работы на стороне сервисов РСА на данный момент у страховых компаний отсутствует возможность получения сведений об истории страхования ОСАГО и техническом осмотре автомобилей (данные по КБМ и ЕАИСТО). В связи с этим оформление ОСАГО временно недоступно по причинам, не зависящим от нас», — говорится, в частности, на официальной странице СК «Тинькофф страхование» в Фейсбуке.

              О том, что проблемы в работе АИС РСА сохраняются и в пятницу, подтвердили ТАСС в еще одной страховой компании.

              Ее представитель, пожелавший остаться неназванным, сообщил ТАСС, что сейчас есть трудности с передачей данных по заключенным договорам ОСАГО в базу данных РСА.

              По мнению страховщика, проблемы в работе базы данных РСА могут быть вызваны продолжающейся модернизацией самой системы.

              При возникновении сбоев в работе АИС РСА страховые компании начинают испытывать трудности с продажей полисов ОСАГО, поскольку не имеют возможности получить историю клиента, в частности, сведения о техосмотре автомобиля, информацию по КБМ и тд.

              Побывали на конференции RSA: делимся инсайтами и расска

              Конференция RSA — международная конференция по информационной безопасности. На ней обсуждаются проблемы безопасности и современные технологии защиты информационных систем. Конференция проводится в США, Европе и Азии. Ключевая тема в 2020 году — человеческий фактор как главный объект внимания ИБ-сообщества.

               

              Юрий Бармотин,
              руководитель SOC

               



              На конференции рассказывают, как правильно доносить необходимость информационной безопасности языком экономики и бизнеса. В том числе о том, что все проблемы в ИБ происходят в результате непонимания со стороны бизнеса.

               

               

              Тенденции в сфере кибербезопасности

               

              Внимание к конечным точкам

              На конференции представили много решений класса Endpoint Security — защита конечных точек, вроде корпоративных компьютеров или смартфонов. Такие разработки показали 120 вендоров. По заявлениям представителей компаний их предприятия используют решения Endpoint Security, внедряют многофакторную аутентификацию и обучают сотрудников информационной безопасности.

              Рассказываем о том, как мы обучали сотрудников ID Logistics информационной безопасности.

              Читать кейс

               

              Миграция SIEM-решений в облако

              Системы анализа и управления ИБ-инцидентами поддерживают интеграцию с публичными облачными платформами или позволяют внедрить SIEM-функциональности в персональные облачные решения. Microsoft продемонстрировали работу технологии Fusion. Fusion в режиме реального времени выбирала из большого массива информации косвенные сигналы и формировала по их совокупности значимые события.

               

              Беспарольная аутентификация

              Десятки поставщиков сертифицировали свои решения на соответствие стандарту FIDO2 — набору спецификаций FIDO Alliance для беспарольной аутентификации. Такая аутентификация появилась в продуктах Centrify, MobileIron, Thales, Entrust Datacard, HID Global, Idaptive, ImageWare.

              Новые уязвимости

               

              Реверс-инжиниринг вредоносного ПО

              По словам исследователя Патрика Уордла, киберпреступники используют реверс-инжиниринг вредоносного ПО. Изучая кибератаки на компьютеры Apple, он нашел примеры, когда злоумышленники берут чужой вредоносный код и адаптируют его под свои нужды.

               

              Уязвимости в устройствах IoT

              Представители Checkmarx рассказали об уязвимостях в умном роботе-пылесосе. Благодаря камере на пылесосе мошенники могут наблюдать за его владельцами и, управляя пылесосом, менять точку наблюдения при необходимости. В другом исследовании на тему IoT обратили внимание на уязвимости в мониторе для наблюдения за ребенком.

               

              Уязвимость в WiFi-модулях на телефонах, ноутбуках и роутерах

              В компании ESET нашли уязвимость Kr00k в модулях Wi-Fi. С этой уязвимостью можно частично дешифровать трафик, передаваемый между устройствами. Ей подвержены модули Broadcom и Cypress — эти модули используют в мобильных телефонах, ноутбуках и роутерах.

               

              Критическая уязвимость в NAS-устройствах и брандмауэрах Zyxel

              Эксплойт обнаружили в открытой продаже на черном рынке. Устройство доступно из сети. Из-за бага на нем можно выполнять произвольный код, получая над устройством полный контроль. Для части NAS-устройств Zyxel выпустила патч, но некоторые серверы уже не поддерживаются.

               

              Android-троян

              Компания ThreatFabric обнаружила новую версию Android-трояна Cerberus. Троян извлекает коды для аутентификации из приложения Google Authenticator.

              Гид по межсетевым экранам

              Как фаервол нового поколения может помешать злоумышленникам эксплуатировать уязвимости.

              Читать статью

              Распределение бюджетов на ИБ с помощью матрицы

              Различные институты в формате воркшопов знакомили с методологиями по управлению кибербезопасностью. Эти методологии показывают, как правильно распределить бюджеты, чтобы закрыть уязвимости на разных уровнях.

              Например, директор OWASP (Open Web Application Security Project) представил Cyber Security Matrix. Матрица показывает, как правильно расставить активы в соответствии с методологией NIST.

              NIST — это методология Национального института технологий США, которая показывает, как поддерживать кибербезопасность на высоком уровне. А OWASP накладывает матрицу на эту методологию — матрица добавляет активы и показывает, насколько у компании закрыт периметр.

              Слева направо — какие функции нужно выполнять, чтобы поддерживать ИБ на высоком уровне. В рамках функций есть свои меры. Например, на уровне идентификации мы прорабатываем риски, на уровне восстановления продумываем планы восстановления систем, на уровне обнаружения продумываем меры для быстрого выявления инцидента. Цвета показывают, какие вопросы закрываются скорее с помощью технологий, а какие — с помощью людей

               

              Как использовать матрицу в SOC
              Юрий Бармотин рассказывал о том, как пользоваться Cyber Security Matrix в рамках создания SOC для своей компании.

              Смотреть вебинар

              Жители каких регионов наиболее «несговорчивы» на дороге – данные страховой компании «Согласие»

              Водители, ответственность которых застрахована в страховой компании «Согласие» по ОСАГО, в 42% случаев оформляют документы о ДТП в упрощенном порядке, без вызова ГИБДД (система «Европротокол»).

              В Москве автовладельцы, застраховавшие ответственность в «Согласии», решают проблемы на дороге между собой в 38% случаев, а в северной столице этот показатель составляет 35%. В Московской области он находится на уровне 44%, в Ленинградской – 41%.
              Наибольшей «несговорчивостью» отличаются водители Оренбургской и Мурманской областей – в этих регионах доля ДТП, оформленных по европротоколу, составляет 19%.

              Чаще всего на дороге без вызова сотрудника ГИБДД договариваются попавшие в аварию водители в Тверской области – здесь доля ДТП по европротоколу составляет 61%. В Волгоградской области и Республике Марий Эл она чуть меньше – 60% и 57% соответственно. В Курской Новосибирской и Орловской областях этот показатель находится на уровне 56%. В целом, в 21 регионе доля ДТП, оформленных в упрощенном порядке, превышает 50%.

              Стоит отметить, что Волгоградская область и Новосибирская область, а также Республика Марий Эл относятся к так называемым «токсичным» регионам. Эти регионы находятся в красной зоне рейтинга Российского союза автостраховщиков (РСА) по токсичности – 7, 14 и 22 места, соответственно.

              «Недобросовестные автоюристы зачастую используют доверие потерпевших для того, чтобы потом через суд с помощью различных уловок взыскать со страховой компании суммы гораздо выше тех, что они выплачивают пострадавшему в ДТП при заключении договоров цессии и оформлении доверенности для автоюриста, – комментируют эксперты страховой компании «Согласие». – Стоит иметь в виду, что автомобилисту затем, возможно, придется платить налог с той суммы, которую получил посредник, в отличие от самой страховой выплаты, с которой налог не платится. Таким образом, подписав, например, для автоюриста доверенность на право получения выплаты, человек не только получает меньше положенного, но и должен платить налоги с суммы, которая ему не досталась. Советуем быть осторожными при поступлении подобных предложений от недобросовестных “помощников”».

              Эксперты страховой компании «Согласие» также напоминают, что при оформлении европротокола обязательно нужно убедиться, что у обоих участников ДТП есть полис ОСАГО, не причинен вред жизни, здоровью людей и имуществу, за исключением транспортных средств участников ДТП. Виновник ДТП и потерпевший обязаны передать извещение о ДТП в свои страховые компании в течение 5 рабочих дней. Извещение можно оформить в электронном виде через приложение «ДТП. Европротокол» при условии передачи некорректируемых данных в РСА. Необходимо сфотографировать машины и их повреждения на месте ДТП, с помощью приложения отправить фото в АИС ОСАГО, откуда они поступят в страховую компанию.

              Данные страховой компании «Согласие» по европротоколу в ряде регионов

              Регион

              Доля европротокола

              Число урегулированных страховых случаев, всего

              Тверская область

              60,5%

              425

              Новосибирская область

              55,9%

              726

              Смоленская область

              52,4%

              1655

              Кемеровская область

              50,0%

              472

              Новгородская область

              48,2%

              2721

              Тюменская область*

              48,2%

              731

              Самарская область

              45,5%

              409

              Удмуртская Республика

              45,2%

              1344

              Свердловская область

              45,1%

              506

              Московская область

              43,5%

              5150

              Костромская область

              42,8%

              1222

              Тульская область

              42,0%

              1861

              Ленинградская область

              40,5%

              383

              Вологодская область

              39,7%

              751

              Москва

              38,4%

              13951

              Красноярский край

              37,6%

              996

              Нижегородская область

              34,8%

              676

              Санкт-Петербург

              34,5%

              1422

              Владимирская область

              31,0%

              210

              Республика Татарстан

              27,5%

              1843

              Архангельская область

              23,3%

              900

              Иркутская область

              20,4%

              398


              *без данных по Ханты-Мансийскому автономному округу-Югре и Ямало-Ненецкому автономному округу

              Риски и меры предосторожности при применении PCA для задач контролируемого обучения | Сурадип Чакраборти

              Соавторы: Амлан Джиоти Дас, Сай Ясвант

              Ссылка

              Пространство высоких измерений и его проклятие

              Проклятие размерности — очень важная проблема при работе с реальными наборами данных, которые, как правило, многомерны. данные. По мере увеличения размерности пространства признаков количество конфигураций может расти экспоненциально, и, таким образом, количество конфигураций, охватываемых наблюдением, уменьшается.

              В таком сценарии анализ главных компонентов играет важную роль в эффективном уменьшении размерности данных, сохраняя при этом как можно больше вариаций, присутствующих в наборе данных.

              Давайте дадим очень краткое введение в анализ главных компонентов, прежде чем углубляться в реальную проблему.

              Определение основных компонентов

              Основная идея P rincipal Component Analysis (PCA) состоит в том, чтобы уменьшить размерность набора данных, состоящего из большого количества коррелированных переменных, при сохранении максимально возможных вариаций, присутствующих в набор данных.

              Давайте определим симметричную матрицу A,

              , где X — это матрица независимых переменных размера m × n, где m — количество столбцов, а n — количество точек данных. Матрица A может быть разложена в виде

              , где D — диагональная матрица, а E — матрица собственных векторов A, расположенных в виде столбцов.

              Главные компоненты (PC) X являются собственными векторами XX ᵀ , что указывает на тот факт, что направление собственных векторов / главных компонентов зависит от вариации независимой переменной (X).

              Почему применение PCA вслепую — это проклятие в контролируемых задачах ????

              Использование анализа главных компонент в регрессии привлекло много внимания в литературе и широко использовалось как метод обработки мультиколлинеарности.

              Но наряду с использованием регрессии главных компонентов было много неправильных представлений относительно объяснимости переменной ответа главными компонентами и их соответствующим порядком важности.

              Распространенное заблуждение, которое было сделано несколько раз даже в различных статьях и книгах, что в рамках контролируемой регрессии главных компонентов главные компоненты независимой переменной, имеющие низкие собственные значения, не будут играть никакой роли в объяснении переменной отклика, которая приводит нас к Сама цель этого блога — продемонстрировать, что компоненты с низкими собственными значениями могут быть такими же важными или даже намного более важными, чем основные компоненты с большими собственными значениями, при объяснении переменной отклика.

              Ниже перечислены некоторые из таких примеров, указанных в

              [1]. Mansfield et al. (1977, стр. 38) предполагают, что если исключены только компоненты с небольшой дисперсией, то в регрессии будет очень небольшая потеря предсказуемости.

              [2]. В книге Gunst and Mason (1980) 12 страниц посвящены регрессии главных компонентов, и большая часть обсуждения предполагает, что удаление главных компонентов основано исключительно на их дисперсии.(стр.327–328).

              [3]. Мостеллер и Тьюки (1977, стр. 397–398) аналогичным образом утверждают, что компоненты с малой дисперсией вряд ли будут важны в регрессии, по-видимому, на том основании, что природа «хитрая», но не «откровенно скупая».

              [4]. Hocking (1976, стр. 31) еще более твердо определяет правило сохранения главных компонентов в регрессии, основанной на дисперсии.

              Теоретическое объяснение и понимание

              Во-первых, позвольте нам дать вам правильное математическое обоснование вышеприведенной гипотезы, а затем мы сможем объяснить интуицию, используя геометрическую визуализацию и моделирование.

              Допустим,

              Y — Переменная ответа

              X — Матрица проекта — Матрица пространства признаков

              Z — Стандартизированная версия X

              Пусть 𝜆₁≥𝜆₂>…. ≥ 𝜆p — собственные значения Z ᵀ Z (корреляционная матрица), а V — соответствующие собственные векторы, тогда в W = ZV столбцы в W будут представлять главные компоненты Z. Стандартный метод, который выполняется в основном Компонентная регрессия предназначена для регрессии первых m ПК на Y, и проблема может быть увидена через приведенную ниже теорему и ее объяснение [2].

              Теорема:

              Пусть W = (W₁,…, Wp) будет PC X. Теперь рассмотрим модель регрессии

              Если истинный вектор коэффициентов регрессии 𝛽 находится в направлении j ᵗʰ собственный вектор Z ᵀ Z, тогда, когда Y регрессирует на W, только j ᵗʰ PC Wⱼ будет вносить все в соответствие, в то время как остальные ПК не будут вносить никакого вклада.

              Доказательство: Пусть V = (V₁,…, Vp) — матрица, содержащая собственные векторы Z ᵀ Z.Тогда

              Если 𝛽 находится в направлении j ᵗʰ собственного вектора Vⱼ, то Vⱼ = a𝛽 , где a — ненулевой скаляр. Следовательно, 𝜃j = Vⱼᵀ𝛽 = a𝛽ᵀ𝛽 и 𝜃ᴋ = Vᴋᵀ𝛽 = 0 , если k ≠ j . Следовательно, коэффициент регрессии , соответствующий Wᴋ , равен нулю, для k ≠ j, , следовательно,

              Потому что переменная Wᴋ не приводит к уменьшению суммы квадратов, если ее коэффициент регрессии равен ноль, тогда только Wj внесет все необходимое, в то время как остальные ПК ничего не внесут.

              Геометрическая значимость и моделирование

              Давайте теперь проведем моделирование и получим геометрическое понимание математической интуиции. Объяснение было проиллюстрировано с использованием моделирования для двумерного пространства признаков (X) и одной переменной отклика, так что гипотезу легко понять визуально.

              Рис. 1: Одномерные и двумерные графики для моделируемых переменных X1 и X2

              На первом этапе моделирования пространство конструктивных особенностей моделировалось из многомерного нормального распределения с очень высокой корреляцией между переменными и реализован PCA.

              Рисунок 2: Тепловая карта корреляции для ПК1 и ПК2

              Из графика очень ясно, что нет абсолютно никакой корреляции между ПК. Второй шаг — смоделировать значения переменной отклика y таким образом, чтобы направление коэффициента Y на ПК было в направлении второго главного компонента.

              После моделирования переменной отклика корреляционная матрица выглядит примерно так.

              Рисунок 3: Тепловая карта корреляции для моделируемой переменной Y и PC1 и PC2

              Из графика очень ясно, что существует высокая корреляция между y и PC2, а не PC1, что демонстрирует нашу гипотезу.

              Рисунок 4: Дисперсия в пространстве признаков, объясненная ПК1 и ПК2

              Поскольку на рисунке указано, что ПК1 объясняет 95% дисперсии в X, поэтому, если мы будем следовать приведенной выше логике, мы должны полностью игнорировать ПК2 при выполнении регрессии.

              Давайте проследим за этим и посмотрим, что произойдет !!!

              Рисунок 5: Сводка регрессии с Y и PC1

              Таким образом, R², равный 0, указывает на то, что даже несмотря на то, что PC1 объясняет 95% вариации X, все же не может объяснить переменную ответа.

              Теперь давайте попробуем то же самое с PC2, который объясняет только 5% вариации X, и посмотрим, что произойдет !!!!

              Рисунок 6: Сводная таблица регрессии с Y и PC2

              Whooo !!!! Вы, должно быть, думаете, что только что произошло. Главный компонент, который объясняет около 5% дисперсии X, объяснил 72% дисперсии Y.

              Есть несколько реальных сценариев для проверки гипотезы, как указано в

              [1] . Смит и Кэмпбелл (1980) привели пример из химической инженерии, где было девять регрессионных переменных и когда изменчивость восьмого главного компонента составляет 0,06% от общей вариации, которая была бы удалена на основе критерия низкой вариации.

              [2] . Второй пример предоставлен Кунг и Шариф (1980) .В исследовании прогноза даты начала муссонов на основе десяти метеорологических переменных значимые основные компоненты были восьмым, вторым и десятым в этом порядке. Он показывает, что даже главный компонент с наименьшим собственным значением является третьим по значимости с точки зрения объяснения изменчивости переменной отклика.

              Заключение : Приведенные выше примеры показывают, что не рекомендуется удалять главные компоненты с низкими собственными значениями, поскольку это указывает только на объяснимость в пространстве признаков, а не в переменной ответа.Следовательно, мы должны сохранить все компоненты и проводить обучение с учителем, иначе мы должны использовать методы уменьшения размерности с учителем, такие как частичная регрессия наименьших квадратов, регрессия наименьшего угла , которые мы будем объяснять в следующих блогах.

              Ссылки:

              [1] Джоллифф, Ян Т. «Примечание об использовании основных компонентов в регрессии». Журнал Королевского статистического общества. Серия C (Прикладная статистика), т. 31, вып. 3, 1982, с. 300–303. JSTOR, www.jstor.org/stable/2348005.

              [2] Хади, Али С. и Роберт Ф. Линг. «Некоторые предостережения по использованию регрессии основных компонентов». Американский статистик, т. 52, нет. 1. 1998. С. 15–19. JSTOR, www.jstor.org/stable/2685559.

              [3] ХОКИНС, Д. М. (1973). Об исследовании альтернативных регрессий методом главных компонент. Прил. Statist., 22, 275–286

              [4] МАНСФИЛД, Э. Р., УЕБСТЕР, Дж. Т. и ГАНСТ, Р. Ф. (1977). Метод аналитического выбора переменных для регрессии главных компонент.Прил. Статист., 26, 34–40.

              [5] МОСТЕЛЛЕР Ф. и ТЮКИ Дж. У. (1977). Анализ данных и регрессия: второй курс статистики. Ридинг, Массачусетс: Addison-Wesley

              [6] ГАНСТ Р. Ф. и МЕЙСОН Р. Л. (1980). Регрессионный анализ и его применение: подход, ориентированный на данные. Нью-Йорк: Марсель Деккер.

              [7] ДЖЕФФЕРС, Дж. Н. Р. (1967). Два тематических исследования по применению анализа главных компонентов. Прил. Statist., 16, 225 — 236. (1981). Исследование альтернативных регрессий: некоторые практические примеры.Статистик, 30, 79–88.

              [8] КЕНДАЛЛ М.Г. (1957). Курс многомерного анализа. Лондон: Гриффин.

              Если у вас есть какие-либо мысли, комментарии или вопросы, оставьте комментарий ниже или свяжитесь с нами в LinkedIn

              Следите за обновлениями. Приятного чтения !!! 🙂

              Какие плюсы и минусы у PCA?

              Каковы плюсы и минусы СПС?

              Преимущества анализа главных компонентов

              1. Удаляет коррелированные признаки:

              В реальном сценарии очень часто в набор данных входят тысячи функций.Вы не можете запустить свой алгоритм для всех функций, так как это снизит производительность вашего алгоритма, и будет нелегко визуализировать эти многие функции на любом виде графика. Таким образом, вы ДОЛЖНЫ уменьшить количество функций в вашем наборе данных.

              Вам необходимо выяснить корреляцию между функциями (коррелированными переменными). Найти корреляцию вручную в тысячах функций практически невозможно, утомительно и отнимает много времени. PCA сделает это за вас эффективно.

              После реализации PCA в наборе данных все основные компоненты не зависят друг от друга.Между ними нет корреляции.

              2. Повышает производительность алгоритма:

              При таком большом количестве функций производительность вашего алгоритма резко ухудшится. PCA — очень распространенный способ ускорить алгоритм машинного обучения за счет избавления от коррелированных переменных, которые не влияют на принятие каких-либо решений. Время обучения алгоритмов значительно сокращается с меньшим количеством функций.

              Итак, если входные размеры слишком велики, то использование PCA для ускорения алгоритма является разумным выбором.

              3. Уменьшает переобучение:

              Переобучение обычно происходит, когда в наборе данных слишком много переменных. Таким образом, PCA помогает преодолеть проблему переобучения за счет уменьшения количества функций.

              4. Улучшает визуализацию:

              Очень сложно визуализировать и понять данные в больших измерениях. PCA преобразует данные большой размерности в данные низкой размерности (2 измерения), чтобы их можно было легко визуализировать.

              Мы можем использовать 2D-график, чтобы увидеть, какие основные компоненты приводят к высокой дисперсии и имеют большее влияние по сравнению с другими основными компонентами.

              Даже простейший набор данных IRIS является четырехмерным, что трудно визуализировать. Мы можем использовать PCA, чтобы уменьшить его до двухмерного изображения для лучшей визуализации.

              Недостатки анализа главных компонентов

              1. Независимые переменные становятся менее интерпретируемыми:

              После реализации PCA в наборе данных ваши исходные характеристики превратятся в основные компоненты. Основные компоненты — это линейная комбинация ваших исходных характеристик. Основные компоненты не так удобочитаемы и интерпретируемы, как оригинальные функции.

              2. Стандартизация данных необходима перед PCA:

              Вы должны стандартизировать свои данные перед внедрением PCA, иначе PCA не сможет найти оптимальные основные компоненты.

              Например, если набор функций содержит данные, выраженные в килограммах, световых годах или миллионах, масштаб дисперсии в обучающем наборе огромен. Если PCA применяется к такому набору функций, результирующие нагрузки для функций с высокой дисперсией также будут большими. Следовательно, основные компоненты будут смещены в сторону характеристик с высокой дисперсией, что приведет к ложным результатам.

              Кроме того, для стандартизации все категориальные признаки необходимо преобразовать в числовые признаки, прежде чем можно будет применить PCA.

              PCA зависит от масштаба, поэтому вам необходимо масштабировать функции в ваших данных перед применением PCA. Используйте StandardScaler от Scikit Learn для стандартизации функций набора данных в единичном масштабе (среднее значение = 0 и стандартное отклонение = 1), что является требованием для оптимальной производительности многих алгоритмов машинного обучения.

              3. Потеря информации:

              Хотя основные компоненты пытаются покрыть максимальное расхождение между функциями в наборе данных, если мы не выберем количество основных компонентов с осторожностью, он может упустить некоторую информацию по сравнению с исходным. список возможностей.

              Все, что вы знали и не знали о PCA · Его нейронные

              27 марта 2016 г.

              Содержание

              Введение

              Многие ученые знакомы с организацией и обработкой данных в 2D-таблицах. Например, мы можем записать уровень экспрессии мРНК $ p $ генов в $ n $ образцах тканей. Мы могли бы хранить эти данные в матрице $ n \ times p $, где каждая строка соответствует выборке, а каждый столбец соответствует гену. Анализ основных компонентов (PCA) — это стандартный способ уменьшить размерность $ p $ (которая может быть довольно большой) до чего-то более управляемого.

              Хотя биологи довольно часто применяют PCA к своим данным, они реже понимают механику и предположения, подразумеваемые в этом анализе. Открытие черного ящика для статистической техники само по себе стоит того, но настоящая причина, по которой я мотивирован написать это, — это количество действительно крутых и суперполезных расширений / вариантов PCA (например, неотрицательная матричная факторизация, Sparse PCA, Tensor Decompositions), который будет иметь все большее влияние на современную нейробиологию и биологию.Я хочу рассказать о методах этого аромата в следующих нескольких публикациях.

              Если вы совершенно не знакомы с PCA, в Интернете есть несколько замечательных объяснений, на которые вы должны ссылаться одновременно с чтением этого сообщения. Хотя эти материалы довольно хороши, многие из них не объясняют PCA таким образом, который, естественно, поддается более сложным (но интересным и полезным!) Расширениям.

              Я стремился быть максимально педагогическим в этом посте, но вам нужно будет немного познакомиться с линейной алгеброй, чтобы продолжить.Вам не нужно знать, что такое собственное значение (хотя это поможет вам глубже понять определенные результаты), но необходимы базовые матричные операции. Кроме того, научитесь, что такое собственное значение, это хорошо для вас.

              Если вы думаете, что уже являетесь специалистом по PCA и не заботитесь о фоновых материалах, вы можете пропустить некоторые вещи, которые вы, возможно, не знали о PCA, или просто прочтите tl; dr.

              Обозначение

              • Полужирные заглавные буквы = матрицы (например, $ \ mathbf {X} $)
              • Полужирные строчные буквы = векторы-столбцы (например,T $)
              • Нижние индексы = позиция элемента (например, $ x_ {ij} $ — это скаляр в строке $ i $ столбец $ j $ матрицы $ \ mathbf {X} $)

              На всем протяжении мы предполагаем, что у нас есть матрица данных $ \ mathbf {X} $ с размерностями $ I \ times J $, где $ I $ — количество наблюдений, а $ J $ — количество характеристик, которые измерены и связаны с каждым наблюдением. Например, мы могли бы записать $ I $ нейронов и оценить их частоту срабатывания в $ J $ временных точках; или мы можем измерить экспрессию генов $ J $ в клетках $ I $.

              Мы индексируем в $ \ mathbf {X} $, используя переменную индекса в нижнем регистре, то есть $ x_ {ij} $, где $ i $ и $ j $ соответственно находятся в диапазоне от $ 1 $ до $ I $ и от $ 1 $ до $ J $.

              Все, что вы знали (или делаете сейчас)

              PCA пытается найти «компоненты», улавливающие максимальную дисперсию данных. Для трехмерных данных это базовое изображение, с которым вы могли столкнуться:

              Классический вид PCA. Каждая синяя точка соответствует наблюдению (строка $ \ mathbf {X} $).Есть $ n = 20 $ наблюдений, каждое с $ p = 3 $ характеристиками. На этой схеме PCX уменьшает размерность с трех до $ r = 2 $. В частности, он находит пару ортогональных векторов (красные стрелки), которые определяют пространство меньшей размерности (серая плоскость), которое захватывает как можно больше отклонений от исходного набора данных.

              Теперь давайте математически выразим эту картину. Предположим, что из каждого столбца $ \ mathbf {X} $ было вычтено среднее, так что точки данных центрированы вокруг начала координат.T \ mathbf {X} $ (ковариационная матрица с размерностями $ p \ times p $) и установите $ \ mathbf {c} $ на собственный вектор, связанный с наибольшим собственным значением. [2] Это более или менее то, что происходит под капотом, когда вы вызываете pca () в MATLAB или python — собственное разложение ковариационной матрицы вычисляется с помощью разложения по сингулярным значениям (SVD). Оказывается, этот подход не работает для тензоров, матриц с неполными данными или многих других интересных случаев.

              Предположим, что мы решаем задачу оптимизации (1) каким-либо методом.T \ mathbf {X} $ и ранжирование их по собственным значениям. Это можно визуализировать с помощью осыпной диаграммы , которая отображает дисперсию, объясняемую каждым последующим главным компонентом. Т \]

              Пример реконструкции данных с 3 главными компонентами.г W_ {ik} C_ {jk} \]

              Альтернативная задача оптимизации

              Как обсуждалось выше, классическая перспектива состоит в том, что PCA находит набор направлений (технически, линейное подпространство), который максимизирует дисперсию данных после их проецирования в это пространство. Оказывается, это эквивалентно поиску линейного подпространства, которое минимизирует расстояние проекции в смысле наименьших квадратов. [3]

              Два эквивалентных представления анализа главных компонент.2_2 $. Применение теоремы Пифагора показывает, что эта общая дисперсия равна сумме потерянной дисперсии (квадрат остатка) и оставшейся дисперсии. Таким образом, поиск основных компонентов эквивалентен максимальному увеличению оставшейся дисперсии или минимизации потерянной дисперсии. На рисунке ниже это показано для двух измерений:

              Максимизация дисперсии в пространстве главных компонентов эквивалентна минимизации ошибки восстановления методом наименьших квадратов. Рассмотрим точку данных $ \ mathbf {a} _i $ (строка $ i $ матрицы данных $ \ mathbf {X} $). Предполагая, что данные центрированы по среднему, проекция $ \ mathbf {a} _i $ на главные компоненты связывает оставшуюся дисперсию с квадратом невязки по теореме Пифагора. Выбор компонентов для максимизации дисперсии аналогичен их выбору для минимизации квадратов остатков.

              Обобщения PCA: разреженные признаки, функции потерь

              Рассмотрение PCA как минимизации ошибки реконструкции полезно, потому что оно позволяет установить связь со статистической регрессией. [5] Простая линейная регрессия методом наименьших квадратов была расширена и адаптирована к широкому кругу статистических задач ( см. GLMs ), и мы можем использовать эту исследовательскую структуру и перспективу для разработки более специализированных версий PCA. Эта общая структура была разработана в ряде статей (Collins, 2001; Gordon, 2004; Udell, 2015). Ниже представлен вихревой тур:

              Мы начнем с квадратично регуляризованного PCA , который похож на регрессию гребня. 2 \\ \ end {выровнен} \ конец {уравнение} \]

              Тезис Мадлен Уделл показывает, что ответ на эту проблему очень похож на классический PCA и может быть решен аналитически с помощью разложения по сингулярным числам (SVD).

              Интересно, что остальные варианты PCA, перечисленные в этом посте, не могут быть решены аналитически. Фактически, PCA и квадратично-регуляризованный PCA — это довольно частных случаев невыпуклых задач оптимизации, которые мы можем решить ровно . На практике мы все еще можем подогнать остальные модели, используя стандартные методы, такие как градиентный спуск.{(n + 1)} $ константа.
              6 $ n \ leftarrow n + 1 $
              7 конец, а

              Опять же, идея здесь в том, что подзадачи (4) и (5) легко оптимизировать, потому что они выпуклые. Нет необходимости сводить к минимуму подзадачи до завершения, на самом деле может работать лучше, если просто предпринять чередующиеся шаги градиента для каждой подзадачи.

              Sparse PCA. p \ lVert \ mathbf {c} _j \ lVert_1 \\ \ end {выровнен} \ конец {уравнение} \]

              Эта задача аналогична LASSO и эластичной чистой регрессии.Как правило, этот выбор штрафа / регуляризации приводит к тому, что лучшие $ W $ и $ C $ становятся разреженными (т.е. имеют много нулевых записей). Это может быть полезно для интерпретации. Например, если у нас есть набор данных по экспрессии генов, мы можем захотеть ограничить себя так, чтобы каждый компонент — столбец $ C $ — содержал только несколько генов, а не большую комбинацию всех генов (которая может быть довольно большой). . Это показано на рисунке ниже от D’Aspremont et al. (2007):

              Sparse PCA дает результаты, аналогичные PCA, но с более простыми и более интерпретируемыми компонентами. Для большого количества образцов было измерено 500 генов. Факторы $ f_1 $, $ f_2 $, $ f_3 $, полученные традиционным PCA, каждый использует все 500 генов ( осталось ). Редкие факторы $ g_1 $, $ g_2 $ и $ g_3 $ справа вместе включают только 14 генов, которые могут быть полезны для разработки экономных гипотез и будущих экспериментов. 2 \\ & \ text {при условии} & & W_ {ik} \ geq 0, ~ C_ {jk} \ geq 0 \ end {выровнен} \ конец {уравнение} \]

              Обычно это имеет смысл только тогда, когда ваши данные также неотрицательны, $ x_ {ij} \ geq 0 $, поскольку восстановленная оценка для каждой точки данных явно неотрицательна, когда и $ W $, и $ C $ неотрицательны.Подобно разреженному PCA, NMF может привести к более интерпретируемому снижению размерности, поскольку он вынуждает только аддитивные, а не вычитающие комбинации компонентов. (PCA восстанавливает набор данных с помощью как аддитивных, так и вычитающих комбинаций компонентов.) NMF является центральной частью конвейера анализа изображений кальция, недавно опубликованного группой Лиама Панински (Pnevmatikakis et al., 2016).

              Логистический PCA. Мы также можем заменить квадрат ошибки другими функциями потерь. Например, предположим, что вы секвенируете геномы $ n $ пациентов и проверяете $ p $ нуклеотидные сайты на наличие мутаций ($ x_ {ij} = 1 $, если у пациента $ i $ есть мутация в сайте $ j $, и $ x_ {ij } = -1 $, если мутации нет). T_i \ mathbf {c} _j $ может быть намного больше или меньше этих границ. Чтобы получить более подробное объяснение, прочитайте, когда и почему использовать логистическую регрессию вместо линейной регрессии — рассуждения в точности аналогичны. Также информативно сравнить классический PCA с логистическим на смоделированных двоичных данных, как показано на графике ниже:

              Logistic PCA может превзойти классический PCA по двоичным данным. См. Здесь код Джулии, чтобы воспроизвести этот рисунок.

              Есть много других вариантов, которые вы можете придумать, каждая из которых адаптирована к разным типам данных и характеристикам:

              Надежный PCA. Если в наборе данных есть выбросы, используйте сумму абсолютных значений остатков (потери L1) или функцию потерь Хубера (Kwak, 2008). Есть несколько альтернативных формулировок надежного PCA, см., Например, Candes et al. (2009) и Netrapalli et al. (2014).

              Пуассоновский PCA и PCA для порядковых данных. См. Rennie & Srebro (2005) для обсуждения подходящих функций потерь.

              Уменьшение размерности без завышения нуля. Некоторые наборы данных, например из одноклеточной RNAseq, содержат больше нулевых записей, чем можно было бы ожидать в рамках модели пуассоновского шума. Это может происходить из-за технической изменчивости — мРНК хрупка, а гены с низкой экспрессией имеют меньше исходного материала, что приводит к «выпадению» генов с низкой экспрессией до нуля. Пирсон и Яу (2015) разрабатывают модель для учета этого аромата шума, и их работа может быть отображена на платформе оптимизации, описанной в этом посте.T $, чтобы их продукт воссоздал данные как можно лучше.

            1. Задача оптимизации двояковыпуклая (если члены или ограничения регуляризации не являются выпуклыми), предлагая альтернативную минимизацию как разумную процедуру оптимизации.

              В следующем посте мы увидим, что эта базовая процедура довольно хорошо распространяется на другие структуры данных. Например, иногда наши данные более естественно представлены в трехмерном массиве (т. Е. Тензор ), а не в матрице.В этом случае мы можем применить аналогичные схемы оптимизации, чтобы уменьшить размерность данных.

              Некоторые сведения о PCA

              , о которых вы, возможно, не знали
              PCA перекрывает шум, если $ p> n $ (т.е. это несовместимая оценка подпространства максимальной дисперсии).

              При решении линейных систем уравнений количество уравнений должно быть больше, чем количество неизвестных переменных. В линейной регрессии это означает, что нам нужно больше наблюдений, чем неизвестных переменных ($ n> p $).Мы видели, что PCA тесно связана с регрессией, поэтому неудивительно, что PCA сталкивается с проблемами, когда $ p> n $. Интуитивно понятно, что с каждым измерением / функцией связан некоторый шум, и нам нужно больше наблюдений, чем параметров, чтобы надежно отделить сигнал от шума.

              Один из способов потенциально обойти эту проблему — использовать разреженный PCA (Johnston & Lu, 2009), хотя при этом предполагается, что ваш набор данных хорошо представлен на разреженной основе. Более того, не следует слепо предполагать, что регуляризация L1 приведет к правильному шаблону разреженности (Su et al., 2015; Адвани и Гангули, 2016).

              Существует очень хорошая и простая процедура определения количества основных компонентов, которые необходимо сохранить.

              Основная цель PCA — использовать как можно меньше компонентов, чтобы уменьшить размерность данных, с которыми мы работаем, . Таким образом, нас часто интересует усечение PCA — оставьте только верхние $ k $ компоненты и выбросьте остальные. Для этого есть как минимум две причины:

              • Усечение дает нам представление о сложности набора данных.Если два верхних основных компонента улавливают большую часть дисперсии, то набор данных является более или менее двумерным. [6]

              • Усечение снижает уровень шума в данных. Здесь снова оказывается полезной концептуальная связь PCA с регрессией — PCA аналогична подгонке гладкой кривой через зашумленные данные. Похожая интуиция дается на рисунке 2 в этом сообщении в блоге, в котором приближение ранга 1 дает гладкое, менее шумное представление данных.

              Тогда возникает вопрос: как выбрать место для усечения? Раньше это был один из тех классических вопросов, на который не давали удовлетворительного ответа … В общем, посмотрите на него.

              Gavish & Donoho (2014) представляют давно назревший результат по этой проблеме, и их ответ на удивление прост и конкретен. По сути, оптимальная процедура [7] сводится к оценке шума в наборе данных, $ \ sigma $, а затем отбрасыванию всех компонентов, сингулярные значения которых ниже заданного порога. Для квадратной матрицы размером $ n \ times n $ этот порог равен:

              \ [\ lambda = \ frac {4 \ sigma \ sqrt {n}} {\ sqrt {3}} \]

              Существует аналогичный порог для неквадратных наборов данных, описанный в документе.Как и любое теоретическое исследование, результат сопровождается несколькими предположениями и оговорками, [8] , но их работа кажется надежной и полезной на практике.

              Редактировать: Спасибо Джонатану Пиллоу за указание на байесовскую альтернативу, изложенную здесь: Minka (2000). Автоматический выбор размерности для PCA

              PCA становится нетривиальным решением, когда отсутствуют записи данных

              Поразмыслив над этими темами, я обнаружил невероятное, что PCA вообще работает.Во-первых, это особенный случай, когда вы можете доказуемо и аналитически решить задачу невыпуклой оптимизации.

              Специфика PCA ломается даже при довольно умеренных возмущениях. Илин и Райко (2010) обсуждают прекрасную иллюстрацию этого момента. Рассмотрим случай, когда некоторое подмножество записей данных не наблюдается. $ X_ {ij} = \ text {NA} $. Даже если сохранить обычную целевую функцию PCA, возникает ряд проблем:

              • Аналитического решения нет, потому что ковариационная матрица данных нетривиальна для оценки
              • Целевая функция содержит локальные минимумы (в отличие от классического PCA, где есть только седловые точки и один глобальный минимум). Таким образом, трудно подтвердить, что результат вашей задачи оптимизации является истинным решением проблемы.
              • Нет аналитического решения даже для члена смещения, в отличие от классического PCA, где смещение равно среднему столбцу матрицы данных.

              Последний особенно раздражает. Кажется настолько естественным центрировать данные в центре, что легко забыть о том, что это не всегда оправдано. Задача оценки недостающих записей данных известна как завершение матрицы и является важной проблемой в сообществе машинного обучения (см. Netflix Prize , Candes & Recht, 2008).Попеременная минимизация — распространенный подход к решению этих проблем (например, Jain et al., 2013).

              TL; DR

              • PCA находит низкоразмерные проекции, которые максимально сохраняют дисперсию данных
              • Это эквивалентно поиску проекции, которая минимизирует расстояние проецирования по методу наименьших квадратов
              • Эта вторая формулировка аналогична регрессии методом наименьших квадратов. Такой подход к PCA помогает, потому что действительно умные статистики потратили десятилетия на описание, обобщение и робастизацию регрессии.Естественные расширения PCA в этой структуре включают:
              • PCA — это не всегда просто:
                • Когда количество реплик / выборок меньше, чем измеренных характеристик / переменных ($ p> n $), PCA является несовместимым оценщиком. Вам нужно как-то урегулировать проблему.
                • При отсутствии записей данных PCA оказывается NP-трудным.
              • Как выбрать количество основных компонентов, которые нужно оставить?
                • Это не так сложно, как вы думаете.T $, где $ \ mathbf {\ Lambda} $ — это просто диагональная матрица собственных значений, которые представляют собой просто квадраты сингулярных значений в $ \ mathbf {S} $. Таким образом, выполнение SVD на необработанных данных напрямую дает вам собственное разложение ковариационной матрицы.

                  Проблемы безопасности с PCA Часть I — Как возникают ошибки

                  Обезболивание, контролируемое пациентом (PCA), имеет значительный потенциал для улучшения лечения боли у пациентов, позволяя им самостоятельно вводить более частые, но меньшие дозы анальгезии. При использовании по назначению PCA фактически снижает риск чрезмерной седации, что является непреднамеренным следствием более традиционного метода обезболивания, проводимого медсестрой, в больших и менее частых дозах. Фактически, с помощью PCA пациенты часто развивают синергизм с устройством и могут быстро научиться справляться со своей болью, избегая при этом чрезмерного умственного помутнения. Тем не менее, благодаря программе отчетов об ошибках лекарств USP-ISMP, программе USP MEDMARX и значительному ответу, который мы получили от читателей, ответивших на наш призыв предоставить информацию о проблемах PCA, становится ясно, что ошибки случаются часто, иногда с трагическими последствиями.

                  Буквально на прошлой неделе мы встретились с сотрудниками Центра устройств и радиологического здоровья FDA (CDRH), чтобы обсудить ошибки в лечении, связанные с PCA. На встрече мы представили подробную информацию о следующих факторах, которые часто способствовали возникновению проблемы.

                  PCA по доверенности . У PCA есть несколько функций безопасности, чтобы гарантировать, что пациенты не получат слишком много анальгезии. К ним относятся интервал блокировки, который определяет минимальное время между каждой дозой и максимально допустимое количество в течение 1- или 4-часовых интервалов.Еще одна «встроенная» функция безопасности, о которой часто забывают, — это то, что устройство предназначено для использования пациентами . Пациент, находящийся под седативным действием, не будет нажимать кнопку для введения большего количества опиатов, что позволяет избежать токсичности. Однако члены семьи и медицинские работники вводили дозы для пациента по доверенности, надеясь, что они будут чувствовать себя комфортно. Эти благие намерения привели к чрезмерной седации, угнетению дыхания и даже смерти.

                  Неправильный выбор пациента .Поскольку важная функция безопасности с PCA заключается в том, что пациент вводит каждую дозу, кандидаты на PCA должны обладать умственной активностью, а также когнитивными, физическими и психологическими способностями управлять собственной болью. Однако преимущества PCA привели к тому, что провайдеры расширили его использование на менее чем идеальных кандидатов, таких как младенцы, маленькие дети и сбитые с толку пожилые пациенты. Это облегчило опасную практику PCA по доверенности. Использование PCA у этих типов пациентов также вызвало этические дебаты о возможности недостаточного лечения, вызванного плохо скоординированными усилиями членов семьи (которые не находятся постоянно у постели больного) и врачей, а также неспособностью этих пациентов четко сообщить об уровне боли. .Кроме того, чрезмерная седация наблюдалась у менее чем идеальных кандидатов с риском угнетения дыхания из-за сопутствующих состояний, таких как ожирение, астма, апноэ во сне или одновременного приема препаратов, усиливающих действие опиатов.

                  Недостаточный мониторинг . Даже в терапевтических дозах опиаты могут подавлять дыхание, частоту сердечных сокращений и артериальное давление. Таким образом, медсестры или другие лица, осуществляющие уход, обычно через частые промежутки времени наблюдают за пациентами, пока они используют АКП. Однако эти действия по мониторингу могут не предупреждать лиц, осуществляющих уход, о токсичности опиатов.Во-первых, пациенты могут не наблюдаться достаточно часто, особенно в течение первых 24 часов и ночью, когда может возникнуть ночная гипоксия. Но чаще всего корень проблемы может быть в том, как опекуны оценивают пациентов. Пациентов, страдающих угнетением дыхания или чрезмерной седацией, вызванным опиатами, можно легко стимулировать к более высокому уровню сознания и увеличению частоты дыхания. Таким образом, если пациентов беспокоят для проведения оценки, наблюдаемый уровень сознания и частота дыхания не помогают при обнаружении токсичности.Как только стимул устранен, пациенты быстро впадают в состояние чрезмерной седации. Также слишком много полагаются на показания пульсоксиметрии, которые могут дать ложное чувство безопасности, поскольку насыщение кислородом обычно сохраняется даже при низкой частоте дыхания, особенно если есть дополнительный кислород.

                  Неадекватное образование пациентов. Большинство пациентов, которые являются подходящими кандидатами для PCA, могут быть обучены успешному использованию устройства. Однако пациенты, которых научили пользоваться устройством в ближайшем послеоперационном периоде, часто были слишком слабыми, чтобы полностью понять его использование, и часто сообщали о плохом контроле боли в течение первых 12 часов после операции.Бдительные, умные пациенты также неправильно поняли инструкции по применению, чаще всего полагая, что они должны нажимать кнопку каждые 6 минут или около того, даже когда они хотят спать и чувствовать себя комфортно. Иногда члены семьи будили пациентов, чтобы они могли часто нажимать кнопку, или они могут нажимать кнопку для пациента, если они не были предупреждены, чтобы избежать PCA по доверенности.

                  Смешивание лекарственных препаратов. Некоторые из опиатов, используемых для PCA, имеют похожие названия и упаковку, что приводит к ошибкам при выборе лекарств.Предварительно заполненные шприцы меперидина и морфина были упакованы в коробки аналогичного вида. Морфин доступен в предварительно заполненных шприцах в двух концентрациях, но упаковка может не помочь быстро дифференцировать дозу. Различия между опиатами с консервантами и без них не различаются на этикетках. Все этикетки, наклеенные в аптеке, могут выглядеть так же, как на шприцах или пакетах, приготовленных для немедленного изготовления. Сходство названий также привело к непреднамеренному смешиванию морфина и гидроморфона или ошибочному мнению, что гидроморфон является родовым названием морфина.Поскольку опиаты обычно есть в единичных запасах, эти ошибки выявляются редко и чаще всего приводят к значительным передозировкам; реже они приводят к недостаточному лечению боли или к аллергической реакции на лекарство.

                  Проблемы, связанные с практикой. Ошибочное программирование насоса PCA, безусловно, является наиболее часто встречающейся проблемой, связанной с практикой. Проблемы конструкции насоса, которые привели к ошибкам программирования, описаны в следующем разделе. Другие связанные с практикой проблемы, которые способствовали ошибкам PCA, включают неправильную транскрипцию рецептов в аптечные компьютеры или записи о приеме лекарств (часто связанные с похожими названиями продуктов), ошибки в расчетах при определении дозы или скорости инфузии для пациента и ошибки внутривенной смеси. .Отсутствие гидроморфона в предварительно заполненных шприцах или предварительно приготовленных пакетах требует внутривенного введения этого опиата. Нехватка лекарств, особенно фентанила, также потребовала использования менее знакомых продуктов, таких как суфентанил, что привело к серьезным ошибкам дозирования.

                  Недостатки конструкции устройства. Программирование насоса PCA требует нескольких шагов, но конструкция насоса часто далека от интуитивно понятного. Фактически, две модели устройств (Abbott Lifecare PCA II и APM Infusers) в течение многих лет находились под пристальным вниманием из-за частых ошибок программирования, многие из которых привели к смерти пациентов. Большинство этих программных ошибок возникло из-за того, что настройки концентрации для опиатов, таких как морфин, по умолчанию равны 0,1 мг / мл или 1 мг / мл, но доступна и используется более высокая концентрация. К другим недостаткам конструкции, которые способствовали ошибкам программирования, относятся насосы, которые не требуют от пользователей проверять все настройки перед началом инфузии, и насосы, которые требуют, чтобы пользователи программировали дозу в миллилитрах, а не в миллиграммах, что заставляет операторов упускать из виду количество лекарства, которое принимает пациент. фактически получаю. Сообщалось также о сифонировании (свободном потоке) после попадания воздуха в систему из-за разбитого стеклянного шприца.Это также может произойти, когда кассета сломается и отсоединится от насоса CADD, у которого нет прикрепленной антисифонной трубки. Механические проблемы, такие как короткое замыкание, возможны, но довольно редки.

                  Другие конструктивные недостатки связаны с использованием помпы пациентом и являются общими для многих насосов PCA, представленных в настоящее время на рынке. Во-первых, кнопка активации выглядит так же, как звонок медсестры, поэтому пациенты непреднамеренно дали себе дозу анальгетика, полагая, что нажимали кнопку, чтобы вызвать медсестру.Другая проблема заключается в том, что с установленными интервалами блокировки, если помпа не обеспечивает визуальную или слуховую обратную связь, пациенты не могут определить, привело ли нажатие кнопки к фактической доставке лекарства. В результате некоторые пациенты нажимают кнопку чаще, чем при должной обратной связи, а другие разочаровываются и сдаются, что приводит к недостаточному лечению боли. Хотя производители насосов обязаны проводить испытания на человеческий фактор, это положение строго соблюдается, и эти типы конструктивных проблем не могут быть выявлены заранее, поскольку практикующие врачи и пациенты не принимают непосредственного участия в процедурах испытаний.

                  Недостаточная подготовка персонала. Для ввода рецепта PCA в помпу необходимо выполнить ряд шагов. Однако медсестры не всегда могут получать адекватную подготовку по программированию помп или они могут не сохранять свои навыки после обучения, если используется несколько помп или если PCA встречается нечасто. Кроме того, лица, выписывающие рецепты, не могут проходить процедуру аттестации, предназначенную для проверки их владения этой формой обезболивания. Это привело к ошибкам в рецептах, включая неправильные лекарства или дозы.

                  Ошибки предписания. Сам заказ PCA может быть источником ошибки. Врачи допустили ошибки при переводе пероральной дозы опиатов на внутривенный (наиболее проблематичным является гидроморфон, у которого диапазон преобразования перорального опиата в внутривенный составляет от 3: 1 до 5: 1). Они прописали лекарство, на которое у пациента аллергия, и выбрали опиат, который ему не подходит (меперидин для пациентов с почечной недостаточностью). Иногда прописывали один опиат, но сопутствующая доза подходила для другого опиата.Известно, что даже при правильных предписаниях PCA клиницисты неправильно слышали или неправильно читали устные или письменные распоряжения, что иногда приводило к серьезным ошибкам. Одновременное назначение других опиатов (пероральных или парентеральных) во время использования PCA также привело к токсичности опиатов. На данный момент ни один из насосов PCA не имеет функций безопасности, доступных в новых «умных насосах» общего назначения, которые предупреждают о превышении максимальной дозы или скорости потока.

                  Еще раз благодарим наших читателей за отзывы об ошибках PCA.Предоставленная информация позволила нам поделиться содержательными примерами, описывающими, как происходили ошибки PCA. В части II нашего следующего информационного бюллетеня мы расскажем о стратегиях уменьшения ошибок, которые были переданы FDA, которые включают сбалансированный подход к практическим, системным, продуктам, устройствам и нормативным требованиям. Пришло время работать вместе, чтобы снизить риски, связанные с этой замечательной технологией.

                  Вычислительная стойкость удостоверяющих границ для задач PCA с ограничениями

                  Бандейра, Афонсу С.⊤ 𝑾 𝒙 по всем векторам 𝒙 в множестве ограничений 𝒮 ⊂ ℝⁿ. Для определенного класса нормализованных множеств ограничений мы показываем, что при условии определенной гипотезы теории сложности никакой алгоритм с полиномиальным временем не может подтвердить лучшую верхнюю границу, чем наибольшее собственное значение. Примечательным частным случаем, включенным в наши результаты, является гиперкуб 𝒮 = {± 1 / √n} ⁿ, который соответствует проблеме подтверждения границ гамильтониана модели спинового стекла Шеррингтона-Киркпатрика из статистической физики. Наши результаты указывают на огромный разрыв между оптимизацией и сертификацией для этой проблемы.Наше доказательство состоит из двух этапов. Во-первых, мы сокращаем проблему обнаружения в модели Уишарта с отрицательными пиками до указанной выше проблемы сертификации. Затем мы показываем, что эта проблема обнаружения Уишарта вычислительно сложна ниже классического спектрального порога, показывая, что никакой многочлен низкой степени не может (в ожидании) различить модели с добавлением и без него. Этот метод прогнозирования вычислительных порогов был предложен в серии недавних работ по иерархии суммы квадратов и считается правильным для большого класса задач.Наше доказательство можно рассматривать как построение распределения по симметричным матрицам, которое кажется вычислительно неотличимым от GOE, но поддерживается на матрицах, максимальная квадратичная форма которых по 𝒙 ∈ 𝒮 намного больше, чем у матрицы GOE.

                  BibTeX — Запись 

                   @InProceedings {bandeira_et_al: LIPIcs: 2020: 11763,
  author = {Афонсу С. Бандейра, Дмитрий Куниский и Александр С. Вейн},
  title = {{Вычислительная сложность сертификации границ для задач PCA с ограничениями}},
  booktitle = {11-я Конференция по инновациям в теоретической информатике (ITCS 2020)},
  pages = {78: 1–78: 29},
  series = {Международные слушания по информатике им. Лейбница (LIPIcs)},
  ISBN = {978-3-95977-134-4},
  ISSN = {1868-8969},
  год = {2020},
  объем = {151},
  editor = {Томас Видик},
  publisher = {Schloss Dagstuhl - Leibniz-Zentrum fuer Informatik},
  адрес = {Дагштуль, Германия},
  URL = {https: // выпадает.dagstuhl.de/opus/volltexte/2020/11763},
  URN = {urn: nbn: de: 0030-drops-117633},
  doi = {10.4230 / LIPIcs.ITCS.2020.78},
  annote = {Ключевые слова: сертификация, модель Шеррингтона-Киркпатрика, модель Уишарта с пиками, отношение правдоподобия низкой степени}
}
                  06.01.2020
                  Ключевые слова: Сертификация, модель Шеррингтона-Киркпатрика, модель Уишарта с шипами, отношение правдоподобия низкой степени
                  Семинар: 11-я конференция по инновациям в теоретической информатике (ITCS 2020)
                  Дата выдачи: 2020 год
                  Дата публикации: 06. 01.2020

                  Задняя корковая атрофия

                  Что такое задняя корковая атрофия?

                  Задняя атрофия коры головного мозга, или PCA, чаще всего является атипичным клиническим проявлением болезни Альцгеймера. Люди с PCA часто приходят в клинику, потому что у них возникают проблемы с интерпретацией информации, которую они видят своими глазами (известной как «визуальная информация»). нарушение обработки »), а не с симптомами потери памяти. Поскольку потеря памяти является наиболее частым симптомом болезни Альцгеймера, PCA называют «атипичной болезнью Альцгеймера».”

                  Какой визуальный вариант болезни Альцгеймера? Это то же самое, что и PCA?

                  Визуальный вариант болезни Альцгеймера, или VVAD, — это термин, который может быть соответствующим образом применен к PCA в определенных обстоятельствах, например, когда человек страдает деменцией из-за болезни Альцгеймера, и преобладающим симптомом является визуальная обработка обесценение. Однако диагностический термин VVAD теряет популярность, потому что у нас есть новые критерии для поддержки диагноза PCA, который будет включать VVAD.

                  Всегда ли PCA возникает из-за болезни Альцгеймера?

                  Нет. По оценкам, примерно в 15% случаев PCA возникает не только из-за болезни Альцгеймера, но и из других причин. Другие причины PCA включают деменцию с тельцами Леви и кортикобазальную дегенерацию.

                  Как и почему нарушается зрение при PCA?

                  Сами глаза не подвержены PCA, но людям с PCA трудно видеть и интерпретировать визуальную информацию. Симптомы различаются у каждого человека, но наиболее частым проявлением в начале является просто проблемы со зрением без объяснения причин.По мере прогрессирования заболевания симптомы становятся более очевидными и часто включают трудности с восприятием глубины, проблемы с поиском предметов, которые находятся на виду, трудности с чтением, проблемы с вождением и проблемы с распознаванием лиц. Необходимо отметить, что формирование некоторых новых воспоминаний зависит от нашей способности обрабатывать визуальную информацию. Следовательно, PCA может способствовать проблемам с запоминанием визуальной информации из-за того, что мозг неправильно ее обрабатывал.

                  Причина нарушения зрения у людей с PCA заключается в том, что по крайней мере 25% человеческого мозга выполняет зрение и визуальную обработку как свою главную ответственность.Области в задней части мозга (известные как задние области) — это то место, где большая часть зрительного обработка происходит, отсюда и слово «апостериорный» в PCA. Пораженная часть мозга — это «кора», которая представляет собой слоистую и морщинистую часть мозга, обрабатывающую информацию на очень высоком уровне. Поскольку мозг клетки в задней части коры головного мозга теряются из-за болезни, используется термин «атрофия», который относится к потере или сокращению, которое происходит, когда клетки мозга умирают. Хотя PCA был назван из-за характерной атрофии корковых областей в задней части мозга, наблюдаемой с помощью МРТ, атрофия задних отделов коры может не проявляться при первых симптомах.

                  Как диагностируется PCA?

                  Не существует одного теста, который можно было бы использовать для диагностики PCA. Вместо этого необходимо полное глазное и неврологическое обследование, чтобы убедиться, что нет других причин визуальных симптомов, а также важны базовые лабораторные тесты и визуализация головного мозга. компоненты оценки. Часто тесты поля зрения, которые измеряют зрительную чувствительность всего поля зрения, могут выявить проблемы, не объясненные МРТ головного мозга или исследованием самого глаза, и могут привести к открытию. СПС.Тесты поля зрения часто заказываются офтальмологами или оптометристами при попытке определить причину проблемы со зрением человека, когда осмотр глаза не позволяет поставить диагноз. Также важны для диагностики: когнитивные тесты внимания, памяти, речи и исполнительных функций, которые помогают дифференцировать PCA от других проблем.

                  Есть ли лечение PCA?

                  В настоящее время не существует лечения PCA, но могут помочь поддерживающие меры и симптоматические лекарства, такие как те, которые используются при лечении болезни Альцгеймера, а также другие методы лечения. CU Alzheimer’s and Cognition Center at Медицинский факультет Университета Колорадо имеет информацию о болезни Альцгеймера в режиме онлайн. Доктор Виктория Пелак каждые два месяца проводит собрания группы поддержки пациентов для людей с PCA, и вы можете узнать об этом больше, нажав здесь: Поддержка Colorado PCA. Другой важный он-лайн сайт с записанными на пленку лекциями о PCA, а также информацией и поддержкой можно найти по адресу http://pca-vision.org/. Если у вас есть дополнительные вопросы, посетите наши веб-страницы поддержки PCA в Колорадо, где вы найдете ссылка на напишите нам со своими вопросами.

                  Анализ основных компонентов


                  Анализ главных компонентов

                  Анализ главных компонентов, PCA, представляет собой универсальный метод, который не только позволяет просматривать многомерные наборы данных (с более чем тремя переменными), но также показывает некоторые специальные математические свойства, которые поддерживают расчет моделей полилинейной регрессии даже в случай сильно коррелированных переменных.

                  Одна из проблем с многомерными наборами данных заключается в том, что они не могут отображаться на двухмерной бумаге или экранах компьютеров.Чем больше переменных (измерений) в наборе данных, тем сложнее и непрозрачнее становится ситуация. В конечном итоге это приводит к неспособности вообще распознавать какие-либо отношения.

                  Основная идея анализа главных компонентов состоит в том, чтобы спроецировать многомерное пространство данных на двумерную плоскость таким образом, чтобы стали видны любые интересные особенности данных. Поскольку структура проецируемых данных зависит от направления проекции, можно задать вопрос, как найти «наилучшее» вращение данных (или осей, что совершенно то же самое).

                  Если мы предположим, что информация может быть получена из набора данных только в направлениях, которые показывают максимальное отклонение, нам просто нужно найти те направления, которые демонстрируют максимальное изменение, и выровнять повернутые оси по этим направлениям. Кроме того, эти новые оси снова должны быть ортогональны друг другу.

                  Чтобы найти новые оси, сначала необходимо найти направление максимального экстента набора данных. Это направление будет направлением первой оси.После этого мы используем другую ось, перпендикулярную первой, и вращаем ее вокруг первой оси до тех пор, пока отклонение вдоль новой оси не станет максимальным. Затем мы добавляем третью ось, снова ортогональную двум другим и в направлении максимального оставшегося отклонения, и так далее. Эта процедура будет повторяться до тех пор, пока все размеры не будут «израсходованы».

                  Описанный выше процесс называется анализом главных компонентов (PCA) и приводит к вращению системы координат с осями, показывающими максимальное отклонение в своих направлениях.Эта несколько упрощенная картина может быть математически сжата до так называемой проблемы собственных значений. Собственные векторы ковариационной матрицы составляют главные компоненты. Соответствующие собственные значения дают представление о том, сколько «информации» содержится в отдельных компонентах.

                  No related posts.

                  Похожие записи

                  Добавить комментарий

                  Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

                  ООО "СКРТ-Урал" © 2005-2019