Контрасты: Контрасты, артикул: 333004985, с доставкой в город Москва — Главная

Содержание

Контрасты | Иван Русев | ArtWizard

Контрасты | Иван Русев | ArtWizard — digital art space

Детали произведения

Год произведения 2019
Размеры произведения 55,00 (H) x 50,00 (W) cm /
21,65 (H) x 19,69 (W) inch
Стиль произведения Экспрессионизм
Техника произведения Масло на холсте
Дополнительная информация
Оригинал, Подписано

Цена: 900 EUR Купить Сделать запрос

Бесплатная глобальная* доставка

14-дн. гарантия возврата денег

Безопасный платеж

3361
показа

#380009

Иван Русев, другие произведения

NEW

В горах

Ранчо в деревни, в которое меня пригласили посетить во время пасхальных праздников.

Цена: 640 EUR

Иван Русев Болгария, Горна Оряховица

NEW

Солнечный день в Родопах

Игра солнца над землей и краски солнечного света.

Цена: 960 EUR

Иван Русев Болгария, Горна Оряховица

NEW

Волшебная зима

Любовь в воздухе.

Цена: 650 EUR

Иван Русев Болгария, Горна Оряховица

NEW

Летние страсти

Полдень в морском саду в Бургасе.

Цена: 1 200 EUR

Иван Русев Болгария, Горна Оряховица

E-mail:

Новый пароль:

Я забыл свой пароль

Создать учетную запись

E-mail:

Create new account

Создать учетную запись

E-mail:*

Новый пароль:*

Повторить новый пароль:*

Registration type:* CustomerArtistGallery

Принимаю условия использования

У меня уже есть профиль

Fast purchase

Name:*

Country:* AfghanistanAland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua and BarbudaArgentinaArmeniaArtWizardArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia and HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Indian Ocean TerritoryBritish Virgin IslandsBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman Islands Central African RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Keeling) IslandsColombiaComorosCongoCongo (Brazzaville)Cook Islands Costa RicaCote d’IvoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland Islands (Malvinas) Faroe IslandsFijiFinlandFranceFrench GuianaFrench PolynesiaFrench Southern TerritoriesGabonGambiaGeorgiaGermanyGhanaGibraltar GreeceGreenlandGrenadaGuadeloupeGuamGuatemalaGuernseyGuineaGuinea-BissauGuyanaHaitiHeard Island and Mcdonald IslandsHoly See (Vatican City State)HondurasHong Kong, Special Administrative Region of ChinaHungaryIcelandIndiaIndonesiaIran, Islamic Republic ofIraqIrelandIsle of Man IsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKuwaitKyrgyzstanLao PDRLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedonia, Republic ofMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesiaMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiue Norfolk IslandNorth KoreaNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian Territory, OccupiedPanamaPapua New GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarReunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint HelenaSaint Kitts and NevisSaint LuciaSaint Pierre and Miquelon Saint Vincent and GrenadinesSaint-Martin (French part)SamoaSan MarinoSao Tome and PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Georgia and the South Sandwich IslandsSouth KoreaSouth SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard and Jan Mayen Islands SwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab Republic (Syria)Taiwan, Republic of ChinaTajikistanTanzaniaThailandTimor-LesteTogoTokelau TongaTrinidad and TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks and Caicos Islands TuvaluUgandaUkraineUnited Arab EmiratesUnited KingdomUnited States Minor Outlying IslandsUnited States of AmericaUruguayUzbekistanVanuatuVenezuela (Bolivarian Republic of)Viet NamVirgin Islands, USWallis and Futuna Islands Western SaharaYemenZambiaZimbabwe

City:*

Address:*

Phone:*

E-mail:*

Comment:

TIP: If you want to save your details for future purchase please sign up

— OR —

Confirm order

ARTWORK

Contrasts
380009

PURCHASE DETAILS

Name:

Country:

City:

Address:

Phone:

E-mail:

Comment:

DELIVERY TERMS

Free deliveries for EU countries

Worldwide delivery (delivery outside EU is not included in the price)

TOTAL:

900 EUR

Контрасты Камчатки

Отзыв в ВК о туре Контрасты Камчатки 9-20 августа 2022

Хочу поблагодарить компанию Край Земли за незабываемый отдых на Камчатке с 09. 08.22 по 20.08.22. По совету своей подруги которая путешествовала с этой компанией в 2020г ,выбрала тур под названием Контрасты Камчатки ,без первого и последнего дня и не разу не пожалела!….

Отзыв в ВК о туре Контрасты Камчатки 18-29 июля 2022

Наш тур по Камчатке проходил с 18.07-29.07.22г. И это,несомненно, был мой лучший отпуск!Природа Камчатки никого не оставит равнодушным-вулканы,сопки,горные реки, океан.. В нескольких метрах от себя увидеть медведя-непередаваемые чувства!….

Отзыв в ВК о туре Контрасты Камчатки 15-26 августа 2022

Тур «Контрасты Камчатки» с 15.08.2022. Камчатка удивительная! Впечатления великолепные. Красивейшая природа, яркие впечатления, замечательные люди! Контрасты погоды подчеркивают красоту этого края. Выражаю огромную благодарность нашим гидам Сергею, Сергею, Александру, Андрею, водителям и поварам…..

Отзыв в ВК о туре Контрасты Камчатки 12-23 июля 2022

В этом году у нас было шикарное путешествие на Камчатку с 11. 07-23.07, тур «Контрасты Камчатки». Хочется выразит огромную благодарность Вашей организации в целом, за отличную организацию и прекрасный маршрут и в частности нашим гидам-героям…..

Очерк в инстаграм о туре Контрасты Камчатки 10-21 августа 2021

После поездки на Алтай мы загорелись трекингом в горах. Хотелось какого-то нового опыта и полной перезагрузки. Пересмотрев десяток вариантов мы нашли ЕГО! Тур «Контрасты Камчатки» — 3 ночи в палатках на сплаве, восхождение на 3 вулкана, термальные источники и тихий океан. …

Отзыв в инстаграм о туре Контрасты Камчатки 19-30 июля 2021

Самый частый вопрос про отдых на Камчатке, который мне задавали, когда я вернулась из отпуска, — сколько же я заплатила за это путешествие. Некоторые даже не спрашивали, а сразу сказали, что я нашла богатого спонсора (спойлер: не нашла!)…

Отзыв в инстаграм о туре Контрасты Камчатки 16-27 августа 2021

Я мечтала побывать на Камчатке, увидеть Вулканы, медведей и Тихий Океан! Но я даже представить не могла, что медведей увижу в таком количестве, что буду рыбачить с ними на соседних берегах и кровь в жилах будет стынуть от величия этих животных. Я даже не могла подумать, что не просто увижу вулканы, но и поднимусь на некоторые из них и прогуляюсь по краю кратера!…

Отзыв в инстаграм о туре Контрасты Камчатки 6-17 июля 2020

Камчатка это так Дорого‼️ Миф или реальность? Сидя дома на карантине, я поняла что все, я так больше не могу. Надо срочно купить билеты. И засела изучать варианты. Очнулась в 3 часа ночи и поняла, что сижу за компом больше 6 часов Но на руках у меня было 3 презентации с подсчётами на 3 направления — Камчатка, Байкал, Карелия. …

Отзыв в инстаграм о туре Контрасты Камчатки 28.07-08.08.2020

Мои девчонки @demidetanew и @tati_baklanova бронировали тур на Камчатку аж в ноябре 2019. Тогда мне и представить было трудно, что обстоятельства могут сложится таким образом, что я окажусь здесь ! За три недели до вылета я внесла предоплату, за неделю купила билеты, за пару дней все снаряжение и одежду. …

Отзыв в инстаграм о туре Контрасты Камчатки 3-14 августа 2020

Вот и закончился мой отпуск на Камчатке. Мои друзья, родные и знакомые поделились на 2 группы: одни говорили «Камчатка? Нафига тебе это надо, что ты там забыла?» и другие «Ооо, прикольно, приедешь — обязательно расскажи.» …

Отзыв в инстаграм о туре Контрасты Камчатки в августе 2020

Трёхдневный сплав на рафтах по реке Быстрая. Погода от жаркой солнечной до холодной ветреной с дождем. На рафтах жизнь разнообразная: гребля, прохождение порогов, рыбалка, загорание на борту…

Отзыв о туре Контрасты Камчатки 19-30 июля 2019

Контрасты Камчатки — идеальное название тура, полностью передающее и то, что мы увидели, и настроение, и погоду, и условия. Я много путешествую, сама организую и вожу группы, поэтому понимаю, как непросто грамотно спланировать тур и все предусмотреть, тем более в таких сложных условиях ..…

Отзыв о туре Контрасты Камчатки 13-24 августа 2019

Ездили компанией 5 человек, все остались довольны. Хочу написать свою оценку всему мероприятию. Толковый сайт, с подробной информацией по маршруту и необходимому снаряжению. Оперативная связь с руководством по всем интересующим вопросам. Отличная логистика тура, со всеми перемещениями и постепенным увеличением нагрузки ..…

Отзыв о туре Контрасты Камчатки 05 августа 2019

Нет слов для того чтобы описать красоты Камчатки, людей, живущих в таком красивом и переменчивом крае. Мне очень повезло с туром, с компанией и гидами. Такого замечательного отпуска у меня еще не было. Столько разных впечатлений, сменяющих друг друга изо дня в день ..…

Отзыв о туре Контрасты Камчатки 05.08.2019

Это было что-то невероятное! Спасибо огромное «Краю земли», то показали душу Камчатки. За 12 дней мы столько мест посетили. Красоту природы не описать словами и даже не показать на фотографиях. За это время мы успели увидеть больше 20 медведей. Восхождения на вулканы были чем-то нереальным. Но тот вид, который открывается с вершин просто головокружительный ..…

Отзыв о туре Контрасты Камчатки 30.07.2019

Огромное спасибо компании «Край земли» за наше путешествие. Что хочется отметить — очень грамотное построение маршрута. Физическая нагрузка дозировалась, нас потихоньку готовили к восхождению на Авачу, продуманно чередовались ночевки в палатках и тур.приютах с цивилизованными условиями, была возможность и вымыться, и высушиться, что не менее важно ..…

Отзыв о туре Контрасты Камчатки 22.07.2019

Хотелось бы сказать слова благодарности, за прекрасно спланированный и проведённый тур. Это были незабываемые 11 дней. Восхождения и сплавы. Песни и пляски у костра. И даже суровый климат Камчатки, не смог испортить впечатления о туре, а скорее стал вишенкой на торте ..…

Отзыв о туре Контрасты Камчатки 23 августа 2018

Решили поехать на Камчатку с подругой с компанией «Край земли». И остались очень довольны! Выбирали туроператора по следующим критериям: интересный маршрут + рюкзаки не надо таскать. Опять же таки, доступная цена и регулярные положительные отзывы от туристов. Я считаю, что нам очень повезло и все сложилось просто великолепно. Наша команда была самой лучшей. Отличные гиды, Александр и Евгений. Мои кнут и пряник ..…

Отзыв о туре Контарсты Камчатки с 10 июля 2017

Основное — это было потрясающе!!! Теперь, по делу: Если Ваш гид — Григорий, Вы просто счастливчик, баловень судьбы! Он замечательный!!!!! Во-первых, это настоящий профессионал, во-вторых очень душевный человек. У нас была группа большая, 14 человек, у всех разная физ. подготовка. Григорий выбирал темп, в котором дойдут все и все увидят. Это очень важно, чтобы гид ориентировался на всю группу, ведь мы приезжаем за впечатлениями. …..

Отзыв о туре Контарсты Камчатки с 20 июля 2017

Я хочу выразить огромнейшую благодарность Михаилу и Олегу (менеджерам и организаторам «Края Земли») за потрясающие ощущения и воспоминания от Камчатки. Теперь моё сердце принадлежит ей. Всё было отлично , вовремя и правильно организованно. Уставать было некогда и незачем)) Спасибо Борису за Авачинский вулкан- это на всю жизнь! …..

Отзыв о туре Контарсты Камчатки с 17 июля 2017

Взяли тур «Контрасты Камчатки» и остались в диком восторге! Даже не знаю, с чего начать. .. Начну с начала 🙂 В аэропорту нас встретил Олег. Замечательный позитивный молодой человек, который сразу же нас зарядил бодростью, рассказал и о полуострове, и о городе, и о людях, и о том куда сходить, где поесть и т.д. и т.п. В общем, начало было приятное 🙂 Теперь о туре. …..

Отзыв о туре Контарсты Камчатки в сентябре 2017

Вулканы меня зачаровывали с детства, еще с тех пор, как я их увидела в школьном учебнике младших классов. Мне они казались такими загадочными и таинственными, что я настойчиво просила родителей свозить меня к ним. Так что, первым увиденным мною вулканом был крымский Кара-даг во время летних каникул. …..

Отзыв о туре Контарсты Камчатки в августе 2017

Хотим сказать огромное спасибо компании Край Земли за тур «Контрасты Камчатки» или как его еще называют «Тур без рюкзаков». За 12 дней (09.08-20.08) мы успели покорить несколько поразительной красоты вулканов, водопадов, пейзажей с борта рафта на сплаве по реке Быстрой. …..

Отзыв о туре Контарсты Камчатки с 28 июля 2017

Мы с мужем долго не решались на дикий отдых. Побывав в 35 странах, мы очень хотели посмотреть на красоты нашей страны. Главная красота нашей страны — это Камчатка. Но нам было очень сложно решиться на такой шаг, так как с рюкзаками мы бы не смогли пойти никакой маршрут (не те силы и возраст). А здесь предложили тур без рюкзаков. И мы решились, выбрав маршрут на 12 дней. …..

Очерк о туре Контрасты Камчатки 2016

Идея побывать на Камчатке пришла спонтанно и, честно признаться, была спровоцирована картинками красной икры, которые активно, с предложениями отправиться в камчатское приключение, начала присылать наша подруга. Команда собралась проверенная, дружная и весёлая. В таких путешествиях большое значение имеет ещё и принимающая сторона. …..

Отзыв о туре Контрасты Камчатки в августе 2016

Хочу поделиться своими впечатлениями о нашем первом путешествии на Камчатку. Много приятных воспоминаний осталось, новых ощущений от соприкосновения с тайнами этого удивительного края вулканов и медведей. Раньше имели опыт активных туров только на Алтай и искренне думали, что это единственное место, куда хочется возвращаться снова и снова. Но Камчатка поразила нас своей дикой красотой и суровой природой настолько, что следующее лето мы планируем приехать вновь. …..

Отзыв о туре Контрасты Камчатки в августе 2016 (2)

Спасибо большое за организацию тура Контрасты Камчатки с 5.08 по 13.08.2016. Все очень понравилось не смотря на непредсказуемость погоды. Валерию Васильевичу — за интересные истории и восхождение в непогоду на вулкан Авачинский. Но особенно было здорово и интересно с Олегом Климовым! Большой ему привет и благодарность! Большая молодец повар Лина! Спасибо за решение организационных вопросов Ирине и Олегу! Им также привет.

Отзыв из соцсетей о туре Контрасты Камчатки в июне 2016

Я и моя подруга Анюта, хотим сказать большое спасибо команде «КРАЙ ЗЕМЛИ» за наше путешествие по Камчатке, которое мы осуществили с 26.06.2016 по 04.07.2016, тур «Контрасты Камчатки». Мы, как настоящие романтики, за один миг приняли решение полететь на самый край нашей большой страны, чтобы увидеть все красоту природы и забыть о шумном мегаполисе г. Москва. …..

CONTRASTS Synonyms: 85 Synonyms & Antonyms for CONTRASTS

See definition of contrasts on Dictionary.com

noun difference
verb compare, differ

synonyms for contrasts

сравнение
противоречие
несогласие
несоответствие
различие
расхождение
разнообразие
opposition
variation
antithesis
contradistinction
contrariety
converse
differentiation
dissimilarity
dissimilitude
foil
heterogeneity
incompatibility
incongruousness
inconsistency
inequality
inverse
противоположность
противоположность
непохожесть
variance
adverse
contraposition

contradict
vary
diverge
mismatch
depart
separate
disagree
hang
bracket
oppose
differentiate
distinguish
weigh
баланс
отклоняться
конфликт
подборка
выделяться
быть фольгой до
Будьте противоречить
быть разнородным
Будьте разнообразны
Будьте в отличие от
. для контрастов
САМОЕ ВАЖНОЕ
- согласие
- гармония
- сходство
- мир
- сходство
- сходство
- equality
- same
- conformity
- copy
- facsimile
- homogeneousness
- uniformity
- unity
- conform
- accord
- help
- join
- stay
- agree
- concur
- совпадают
- помогают
- согласовывают
Тезаурус Роже 21-го века, третье издание Copyright © 2013, Philip Lief Group.
ПОПРОБУЙТЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ контрасты
Посмотрите, как выглядит ваше предложение с разными синонимами.
Символов: 0/140
ВИКТОРИНА
Что такое Wanderwort? Это в викторине «Слово дня»!
НАЧНИТЕ ТЕСТ
Как использовать контрасты в предложении
В таблице на следующей странице показаны характерные изменения крови при наиболее распространенных состояниях.
РУКОВОДСТВО ПО КЛИНИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ ДЖЕЙМСА КЭМПБЕЛЛА ТОДДА
Ничто из развлечений не позабавило меня больше, чем бал, на котором я стал свидетелем самых поразительных контрастов искусства и природы.
ЖЕНСКОЕ ПУТЕШЕСТВИЕ ВОКРУГ МИРА
Весь эпизод заметно контрастирует с подвигом епископа Синклера в Файфе.
КОРОЛЬ РОБЕРТ БРУС. Ф. МУРИСОН
Портленд пользовался популярностью, которая странным образом контрастировала с крайней непопулярностью, которую он приобрел в Англии.
ИСТОРИЯ АНГЛИИ СО ВСТРЕЧИ ДЖЕЙМСА II. ТОМАСА БАБИНГТОНА МАКОЛЕЯ
Вот дневник, доказывающий, как мелочи стали казаться важными, потому что дни не отличались контрастами.
КАБИННАЯ ЛИХОРАДКА. М. БОУЭР
Подмалевок есть, цветовые отношения и контрасты масс, но все более или менее грубо и неразработано.
ХУДОЖНИК В ОИЛДЭНИЭЛ БЕРЛИ ПАРКХЕРСТ
С поэтической любовью к теплым цветам и поразительным контрастам малиновый и черный контрастируют друг с другом в ее ковре и занавесках.
ALONEMARION HARLAND
В отличие от того, что Хоторн лучше проявил характер торговца Apple?
АНГЛИЙСКИЙ ЯЗЫК: СОСТАВ И ЛИТЕРАТУРА. Ф. (УИЛЬЯМ ФРАНКЛИН) ВЕБСТЕР
Возможно, в странных контрастах, представленных нам, заключается его главное чудо.
ВЛИЯНИЕ И РАЗВИТИЕ АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА ГИЛДСФРАНСИС ЭЙДЕН ХИББЕРТ
Это добавило еще один ко многим поразительным контрастам, которые окружали их повседневную жизнь.
ВЛИЯНИЕ И РАЗВИТИЕ АНГЛИЙСКОГО ЯЗЫКА GILDSFRANCIS AIDEN HIBBERT
Методы контраста
Введение
Целью пакета контраста является предоставление стандартизированного интерфейса для тестирования линейных комбинаций параметров из общих моделей регрессии. Синтаксис имитирует функцию convert.Design из библиотеки Design . В этом пакете класс контрастности расширен на линейные модели, созданные с использованием функций lm , glm , gls , lme и гусей . Другие функции R с аналогичным назначением существуют в R , но интерфейсы разные, и многие требуют, чтобы пользователь задавал контраст с точки зрения вектора коэффициента контрастности параметра. Этот пакет призван упростить процесс для пользователя.
Контрасты
Во-первых, некоторые обозначения:
\[\begin{align} n &= \text{количество образцов} \notag \\ p &= \text{количество параметров модели, связанных с фиксированными эффектами (исключая перехват)} \notag \\ q &= \text{количество параметров ковариации со случайными эффектами или корреляциями } \notag \\ Y &= \text{$n\times 1$ вектор отклика} \notag \\ X &= \text{$n\times (p+1)$ матрица модели} \notag \\ \beta &= \text{параметры модели, связанные с фиксированными эффектами} \notag \\ \Sigma &= \text{ковариационная матрица, связанная с фиксированными эффектами} \notag \\ \конец{выравнивание}\] 92\) и $\шляпа{\Sigma}$.

Учитывая $(p+1)\times 1$ вектор констант, $c$, мы можем оценить линейную комбинацию параметров $\lambda = c’\beta$, заменив оцененные векторы параметров: $\ шляпа {\ lambda} = c ‘\ шляпа {\ бета} $. Используя базовую линейную алгебру, $Var[\lambda] = c’\Sigma c$. Статистика, сгенерированная для контрастов, равна

\[ S = \ frac {c ‘\ hat {\ beta}} {\ sqrt {c ‘\ hat {\ Sigma} c}} \]
Для линейных моделей с нормальными ошибками $S\sim T_{n-p-1}$ и нет неопределенности в отношении распределения тестовой статистики и степеней свободы. В других случаях это не так. Асимптотики вступают в игру для нескольких моделей, и существует некоторая двусмысленность в отношении того, следует ли использовать $t$ или нормальное распределение для вычисления значений p (см. Harrell, 2001, Раздел 9)..2 для обсуждения). Мы следуем правилам каждого пакета: модели glm , gls и lme используют распределение $t$, а для моделей gee используется нормальное распределение. Для моделей, в которых есть дополнительные параметры ковариации или корреляции, мы снова следуем примеру пакета. Для модели gls степени свободы равны $n-p$, а для моделей
lme — $n-p-q$.
Оставшаяся часть этого документа показывает два примера и то, как 9Функция контраста 0268 может применяться к различным моделям.
Линейные модели
В качестве примера был проведен эксперимент по экспрессии генов для оценки эффекта соединения при двух разных диетах: с высоким содержанием жира и с низким содержанием жира. Основное сравнение, представляющее интерес, — это разница между обработанными и необработанными группами в рамках диеты. Эффект взаимодействия был вторичной гипотезой. Для иллюстрации мы включаем значение экспрессии только одного из генов.
Краткое описание конструкции:
```
 библиотека (контраст)
библиотека (dplyr)
two_factor_crossed %>%
  group_by(диета, группа) %>%
  считать()
#> # Буквы: 4 × 3
#> # Группы: диета, группа [4]
#> группа диеты n
#> <фкт> <фкт> <инт>
#> 1 процедура с высоким содержанием жира 6
#> 2 жирный автомобиль 6
#> 3 уход с низким содержанием жира 6
#> 4 автомобиль с низким содержанием жира 6 
```
План исследования представлял собой двусторонний факториал с $n=24$:
```
 #> `geom_smooth()` с использованием формулы 'y ~ x' 
```
Клеточные средства могут быть обозначены как:
Транспортное средство А Б
Соединение С Д
Эталонная ячейка, используемая R, представляет собой ячейку $D$: обработанные образцы на диете с высоким содержанием жиров.
Используется модель
\[\begin{align} \log\text{Выражение}_2 &= \beta_0 \notag \\ & + \beta_1\text{Группа транспортных средств} \notag \\ & + \beta_2\text{Диета с низким содержанием жиров} \notag \\ & + \beta_{3}\text{Группа диеты с низким содержанием жиров и транспортных средств} \конец{выравнивание}\]

так что $p=3$. Подстановка соответствующих коэффициентов в каждую ячейку дает параметры:
Автомобиль $\бета_0 + \бета_1 + \бета_2 + \бета_{3}$ $\бета_0 +\бета_1$
Соединение $\бета_0 + \бета_2$ $\бета_0$
Это означает, что
- $\beta_2$ проверяет влияние диеты на обработанные образцы ($C-D$)
- $\beta_1$ тесты на влияние соединений в образцах рациона с высоким содержанием жиров ($B-D$) 92, данные = two_factor_crossed) #> #> Остатки: #> Мин. 1 кв. Медиана 3 кв. Макс. #> -0,2452 -0,0467 -0,0145 0,0275 0,2928 #> #> Коэффициенты: #> Оценить стд. Значение ошибки t Pr(>|t|) #> (Перехват) 8,0308 0,0522 153,90 < 2e-16 *** #> групповое транспортное средство -0,5687 0,0738 -7,71 2.1e-07 *** #> диета с низким содержанием жира -0,4463 0,0738 -6,05 6,5e-06 *** #> группа: диета с низким содержанием жира 0,2815 0,1044 2,70 0,014 * #> — #> Обозначение. коды: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 » 1 #> #> Остаточная стандартная ошибка: 0,128 на 20 степенях свободы #> Множественный R-квадрат: 0,845, скорректированный R-квадрат: 0,821 #> F-статистика: 36,3 на 3 и 20 DF, p-значение: 2,79e-08
  Чтобы проверить эффект лечения диетой с высоким содержанием жиров, $D-B = -\beta_1$. Этот коэффициент и проверка гипотезы о разнице между обработанными и необработанными в группе с диетой с высоким содержанием жиров находится в строке, помеченной как groupvehicle в выходных данных summary.lm() .
  Чтобы сравнить данные о соединении и данные о носителе в группе диеты с низким содержанием жиров, приведенную выше информацию можно использовать для получения следующего:
  \[\begin{align} C — A &= \beta_0 + \beta_2 -(\beta_0+\beta_1+\beta_2+\beta_{3}) \notag \\ &= -\beta_1 — \beta_{3} \notag \конец{выравнивание}\]
  Эта гипотеза преобразуется в проверку $\beta_1 + \beta_{3} = 0$ или сравнение с использованием $c=(0, 1, 0, 1)$. Чтобы получить результаты разницы между обработанными и необработанными в группе диеты с низким содержанием жиров, мы (наконец) используем функцию контраста:
```
                     список (диета = «с низким содержанием жира», группа = «транспортное средство»),
                     список(диета = "с низким содержанием жира", группа = "лечение"))
печать (высокий_жир, X = ИСТИНА)
#> контраст параметров модели lm
#>
#> Контраст S.E. Нижний Верхний t df Pr(>|t|)
#> -0,287 0,0738 -0,441 -0,133 -3,8920 9е-04
#>
#> Коэффициенты контраста:
#> (Перехват) группасредство диеты с низким содержанием жира группасредство:диета с низким содержанием жира
#> 0 1 0 1 
```
  В то время как эффект лечения значительно отличается по сравнению с носителем для обеих диет, разница более заметна в диете с высоким содержанием жиров.
  В качестве альтернативы, оба теста могут быть выполнены в одном и том же вызове convert() :
```
 trt_effect <-
  контраст(
    лм_фит_1,
    список (диета = уровни (two_factor_crossed $ диета), группа = «транспортное средство»),
    список (диета = уровни (two_factor_crossed $ диета), группа = «лечение»)
  )
печать (trt_effect, X = ИСТИНА)
#> контраст параметров модели lm
#>
#> Контраст S. E. Нижний Верхний t df Pr(>|t|)
#> -0,5690,0738 -0,723 -0,415 -7,71 20 0е+00
#> -0,287 0,0738 -0,441 -0,133 -3,89 20 9e-04
#>
#> Коэффициенты контраста:
#> (Перехват) группасредство диеты с низким содержанием жира группасредство:диета с низким содержанием жира
#> 0 1 0 0
#> 0 1 0 1 
```
  Кроме того, мы можем использовать аргумент типа типа для вычисления усреднения одного лечебного эффекта по уровням другого фактора:
```
 mean_effect <-
  контраст(
    лм_фит_1,
    список (диета = уровни (two_factor_crossed $ диета), группа = «транспортное средство»),
    список (диета = уровни (two_factor_crossed $ диета), группа = «лечение»),
    тип = "средний"
  )
  
печать (средний_эффект, X = ИСТИНА)
#> контраст параметров модели lm
#>
#> Контраст S.E. Нижний Верхний t df Pr(>|t|)
#> 1 -0,428 0,0522 -0,537 -0,319-8,2 20 0
#>
#> Коэффициенты контраста:
#> (Перехват) группасредство диеты с низким содержанием жира группасредство:диета с низким содержанием жира
#> 1 0 1 0 0. 5 
```
  Кроме того, для обычных моделей линейной регрессии можно использовать сэндвич-оценки для ковариационной матрицы параметров. См. упаковку сэндвича для более подробной информации. Возвращаясь к нашему сравнению обработанных и контрольных образцов с низким содержанием жира, мы можем использовать оценку HC3 для контраста.
```
 high_fat_sand <-
  контраст(
    лм_фит_1,
    список (диета = «с низким содержанием жира», группа = «транспортное средство»),
    список(диета = "с низким содержанием жира", группа = "лечение"),
    ковтипе = "HC3"
  )
печать (high_fat_sand)
#> контраст параметров модели lm
#>
#> Контраст S.E. Нижний Верхний t df Pr(>|t|)
#> -0,287 0,0447 -0,38 -0,194 -6,43 20 0
#>
#> Использовалась ковариационная оценка HC3. 
```
  Статистика $t$, связанная с многослойной оценкой, составляет -6,427 по сравнению с -3,891 при использовании традиционной оценки ковариационной матрицы.
  Обобщенная линейная модель
  В этом классе моделей предположения о распределении расширены за пределы нормального распределения до общего экспоненциального семейства. Кроме того, эти модели являются линейными в том смысле, что они линейны в заданном масштабе. Функция связи, обозначаемая как $\eta$, представляет собой функцию, которая определяет, как линейный предиктор $x’\beta$ входит в модель. Хотя существует несколько подходов к проверке статистических различий между моделями, таких как тесты отношения правдоподобия или оценки, тест Вальда является еще одним методом оценки статистической значимости линейных комбинаций параметров модели. Базовый тест типа Вальда использует знакомую статистику, показанную выше, для оценки гипотез. Распределительные свойства точны для нормального распределения и асимптотически верны для других распределений в экспоненциальном семействе. Есть некоторые проблемы с тестом Вальда (см. Hauck and Donner, 19).2, семья = гауссова (ссылка = «журнал»), #> данные = two_factor_crossed) #> #> Остаточное отклонение: #> Мин. 1 кв. Медиана 3 кв. Макс. #> -31,52 -6,36 -2,12 3,40 38,18 #> #> Коэффициенты: #> Оценить стд. Значение ошибки t Pr(>|t|) #> (Перехват) 5,5693 0,0277 201,36 < 2e-16 *** #> групповое транспортное средство -0,3884 0,0493 -7,88 1,5e-07 *** #> диета с низким содержанием жира -0,3110 0,0468 -6,65 1,8e-06 *** #> groupvehicle: диета с низким содержанием жира 0,1893 0,0773 2,45 0,024 * #> — #> Обозначение. коды: 0 ‘***’ 0,001 ‘**’ 0,01 ‘*’ 0,05 ‘.’ 0,1 » 1 #> #> (Параметр дисперсии для гауссовского семейства принят равным 316) #> #> Нулевое отклонение: 43574,7 на 23 степенях свободы #> Остаточное отклонение: 6312,5 на 20 степенях свободы #> АИК: 211,8 #> #> Количество итераций оценки Фишера: 4 высокий_жир <- контраст (glm_fit_1, список (диета = «с низким содержанием жира», группа = «транспортное средство»), список(диета = "с низким содержанием жира", группа = "лечение") ) печать (высокий_жир, X = ИСТИНА) #> контраст параметров модели glm #> #> Контраст S.E. Нижний Верхний t df Pr(>|t|) #> -0,199 0,0596 -0,323 -0,0749 -3,34 20 0,0032 #> #> Коэффициенты контраста: #> (Перехват) группасредство диеты с низким содержанием жира группасредство:диета с низким содержанием жира #> 0 1 0 1
  Коэффициенты и p-значения не сильно различаются, учитывая, что масштаб немного отличается (т. е. log$_2$ против log$_e$).
  Обобщенные методы наименьших квадратов
  Во втором примере экспрессии генов стволовые клетки дифференцировали с использованием набора факторов (таких как типы сред, распространение клеток и т. д.). Эти факторы были объединены в одну переменную конфигурации среды ячейки. Линии клеток анализировали в течение трех дней. Две конфигурации были запущены только в первый день, а две другие были базовыми.
  Для получения материалов три донора предоставили материалы. Эти доноры обеспечивали (почти) равную репликацию по двум экспериментальным факторам (день и конфигурация). Резюме дизайна.
```
 библиотека(тидыр)
two_factor_incompl %>%
  group_by(тема, конфигурация, день) %>%
  количество() %>%
  разгруппировать() %>%
  pivot_wider(
    id_cols = c(конфигурация, день),
    имена_из = с (тема),
    значения_от = с (п)
  )
#> # Тиббл: 8 × 5
#> день конфигурации донор1 донор2 донор3
#>     
#> 1 А 1 1 1 1
#> 2 В 1 1 1 1
#> 3 С 1 1 1 1
#> 4 C 2 1 NA 1
#> 5 С 4 1 1 1
#> 6 Д 1 1 1 1
#> 7 Д 2 1 1 1
#> 8 Д 4 1 1 1 
```
  Одной из целей этого эксперимента была оценка заранее заданных различий в конфигурации в каждый момент времени. Например, интерес представляют различия между конфигурациями A и B в первый день. Кроме того, важны различия между конфигурациями C и D в каждый момент времени.
  Поскольку в схеме отсутствуют ячейки, это не полный двусторонний факториал. Одним из способов анализа этого эксперимента является дальнейшее сведение данных о времени и конфигурации в одну переменную, а затем указание каждого сравнения с использованием этого фактора.
  Например:
```
 two_factor_incompl %>%
  group_by(группа) %>%
  считать()
#> # Буквы: 8 × 2
#> # Группы: группа [8]
#> группа п
#> <фкт> <число>
#> 1 1:А 3
#> 2 1:В 3
#> 3 1:С 3
#> 4 1:D 3
#> 5 2:С 2
#> 6 2:D 3
#> 7 4:С 3
#> 8 4:D 3 
```
  Используя этот новый фактор, мы подгоняем линейную модель к этому одностороннему плану. Мы должны учитывать возможную внутридонорскую корреляцию. Обобщенный метод наименьших квадратов может сделать это, когда мы указываем структуру корреляции для остатков. Структура корреляции сложной симметрии (также известная как обменная) предполагает, что корреляция внутри донора постоянна.
  Соответствие mdoel:
```
 gls_fit <- gls(expression ~ group,
               данные = two_factor_incompl,
               corCompSymm (форма = ~ 1 | тема))
сводка (gls_fit)
#> Обобщенный метод наименьших квадратов, соответствующий REML
#> Модель: выражение ~ группа
#> Данные: two_factor_incompl
#> AIC BIC logLik
#> -6,19 0,889 13,1
#>
#> Структура корреляции: составная симметрия
#> Формула: ~1 | предмет
#> Оценка(и) параметров:
#> Ро
#> 0,882
#>
#> Коэффициенты:
#> Значение Std. Error t-value p-value
#> (Перехват) 90,30 0,0981 94,8 0,0000
#> группа 1:В 0,19 0,0477 4,1 0,0010
#> группа 1:С -0,14 0,0477 -2,9 0,0105
#> группа1:D 0,04 0,0477 0,8 0,4536
#> группа2:С 0,06 0,0540 1,2 0,2656
#> группа2:D -0,01 0,0477 -0,3 0,8046
#> группа 4:С 0,14 0,0477 2,9 0,0103
#> группа 4:D 0,03 0,0477 0,7 0,5122
#>
#> Корреляция:
#> (Intr) grp1:B grp1:C grp1:D grp2:C grp2:D grp4:C
#> группа1:B -0,243
#> группа 1:С -0,243 0,500
#> группа1:D -0,243 0,500 0,500
#> группа2:С -0,214 0,441 0,441 0,441
#> группа2:D -0,243 0,500 0,500 0,500 0,441
#> группа 4:C -0,243 0,500 0,500 0,500 0,441 0,500
#> группа4:D -0,243 0,500 0,500 0,500 0,441 0,500 0,500
#>
#> Стандартизированные остатки:
#> Мин. Q1 Ср. Q3 Макс.
#> -1,581 -0,727 0,430 0,6091,155
#>
#> Остаточная стандартная ошибка: 0,17
#> Степени свободы: всего 23; 15 остаток 
```
  В этом примере $n=23$ и $p=8$. Эта модель оценивает остаточную дисперсию и внутрисубъектную корреляцию, поэтому $q=2$. Оценки параметров по умолчанию сравнивают каждую группу с эталонной ячейкой (день 1, конфигурация A). В сводной таблице представлено одно из интересующих нас p-значений (конфигурация A и B в первый день). Пример получения других p-значений показан ниже:
```
 печать(
  контраст(
    gls_fit,
    список (группа = "4: C"),
    список (группа = "4: D")
  ),
  Х = ИСТИНА)
#> контраст параметра модели gls
#>
#> Контраст S.E. Нижний Верхний t df Pr(>|t|)
#> 1 0,108 0,0477 0,00608 0,209 2,26 15 0,0392
#>
#> Коэффициенты контраста:
#> (Перехват) группа1:B группа1:C группа1:D группа2:C группа2:D группа4:C группа4:D
#> 1 0 0 0 0 0 0 1 -1 
```
```
 #> Предупреждение: `fun.y` устарело. Вместо этого используйте «весело». 
```
  Линейные смешанные модели с помощью
  lme
  Аналогичную модель можно подобрать, используя линейную смешанную модель с помощью функции lme() . В этом случае мы можем добавить случайный перехват, относящийся к донорам. Это может привести к описанной выше модели сложной симметрии, но здесь корреляция внутри донора должна быть положительной.
```
 lme_fit <- lme(выражение ~ группа, данные = two_factor_incompl, random = ~1|тема)
резюме (lme_fit)
#> Линейная модель со смешанными эффектами, подобранная REML
#> Данные: two_factor_incompl
#> AIC BIC logLik
#> -6.190,889 13,1
#>
#> Случайные эффекты:
#> Формула: ~1 | предмет
#> (Перехват) Остаток
#> Стандартное отклонение: 0,16 0,0584
#>
#> Фиксированные эффекты: выражение ~ группа
#> Value Std.Error DF t-value p-value
#> (Перехват) 9,30 0,0981 13 94,8 0,0000
#> группа 1:В 0,19 0,0477 13 4,1 0,0013
#> группа 1:С -0,14 0,0477 13 -2,9 0,0119
#> группа 1:D 0,04 0,0477 13 0,8 0,4555
#> группа 2:С 0,06 0,0540 13 1,2 0,2683
#> группа 2:D -0,01 0,0477 13 -0,3 0,8051
#> группа 4:С 0,14 0,0477 13 2,90,0117
#> группа 4:D 0,03 0,0477 13 0,7 0,5137
#> Корреляция:
#> (Intr) grp1:B grp1:C grp1:D grp2:C grp2:D grp4:C
#> группа1:B -0,243
#> группа 1:С -0,243 0,500
#> группа1:D -0,243 0,500 0,500
#> группа2:С -0,214 0,441 0,441 0,441
#> группа2:D -0,243 0,500 0,500 0,500 0,441
#> группа 4:C -0,243 0,500 0,500 0,500 0,441 0,500
#> группа4:D -0,243 0,500 0,500 0,500 0,441 0,500 0,500
#>
#> Стандартизированные внутригрупповые остатки:
#> Мин.  Q1 Ср. Q3 Макс.
#> -1,484 -0,462 0,038 0,171 1,580
#>
#> Количество наблюдений: 23
#> Количество групп: 3
Распечатать(
  контраст(
    lme_fit,
    список (группа = "4: C"),
    список (группа = "4: D")
  ),
  Х = ИСТИНА)
#> контраст параметров модели lme
#>
#> Контраст S.E. Нижний Верхний t df Pr(>|t|)
#> 1 0,108 0,0477 0,0047 0,211 2,26 13 0,0417
#>
#> Коэффициенты контраста:
#> (Перехват) группа1:B группа1:C группа1:D группа2:C группа2:D группа4:C группа4:D
#> 1 0 0 0 0 0 0 1 -1 
```
  Сравнивая это с результатами модели gls , коэффициенты по умолчанию имеют идентичные оценки параметров, стандартные ошибки и статистику тестов, но их значения $p$ немного отличаются. Это связано с разницей в том, как рассчитываются степени свободы между этими моделями. То же самое верно и для примера контраста для двух моделей (15 против 13 степеней свободы).
  Обобщенные оценочные уравнения
  Еще одним способом подгонки модели к этим данным может быть использование обобщенной линейной структуры типа модели с использованием нормальных ошибок и логарифмической связи (по основанию 2). Для учета внутридонорской изменчивости можно использовать подход с обобщенным оценочным уравнением. Мы используем 9выражение ~ группа, id = тема, данные = two_factor_incompl, #> family = gaussian(link = «log»), corstr = «exchangeable») #> #> Средняя модель: #> Средняя ссылка: журнал #> Отношение отклонения к среднему: гауссово #> #> Коэффициенты: #> оценка san.se wald p #> (Перехват) 6.45772 0.02639 5.99e+04 0.00e+00 #> группа1:B 0,13579 0,05026 7,30e+00 6,89e-03 #> группа1:C -0,10870 0,02107 2,66e+01 2,49e-07 #> группа1:D 0,02970 0.03896 5.81э-01 4.46э-01 #> группа2:C 0,04652 0,00956 2,37e+01 1,13e-06 #> группа2:D -0.01977 0.02398 6.80e-01 4.10e-01 #> группа4:C 0,08521 0,02097 1,65e+01 4,83e-05 #> группа4:D 0,00784 0,01492 2,76e-01 5,99e-01 #> #> Масштабная модель: #> Масштаб Ссылка: идентификатор #> #> Расчетные параметры шкалы: #> оценка san.se wald p #> (Перехват) 3634 1393 6,8 0,0091 #> #> Модель корреляции: #> Структура корреляции: взаимозаменяемая #> Связь корреляции: личность #> #> Расчетные параметры корреляции: #> оценка san. se wald p #> альфа 0,608 0,234 6,77 0,00925 #> #> Возвращаемое значение ошибки: 0 #> Количество кластеров: 6 Максимальный размер кластера: 7 Распечатать( контраст( gee_fit, список (группа = «4: C»), список (группа = «4: D») ), Х = ИСТИНА) #> контраст параметров модели гусей #> #> Контраст S.E. Нижний Верхний Z df Pr(>|Z|) #> 1 0,0774 0,0295 0,0195 0,135 2,62 н/п 0,0088 #> #> Коэффициенты контраста: #> (Перехват) группа1:B группа1:C группа1:D группа2:C группа2:D группа4:C группа4:D #> 1 0 0 0 0 0 0 1 -1
  Для этой модели рассчитан простой критерий Вальда. Контраст показывает более значительное значение p, чем в других моделях, частично из-за масштаба и частично из-за предположений о распределении тестовой статистики.
  Изменения кратности
  Метод convert() также вычисляет изменения кратности, используя следующий процесс:
  - Для двух групп, определенных аргументами a и b , вычисляются прогнозируемые результаты. Когда объекты модели создаются либо glm или гусей вычисляется линейный предиктор.
  - Два предсказанных значения дополнительно преобразуются аргументом fcFunc . Для нашего примера экспрессии генов мы могли бы использовать , а для обобщенных линейных моделей мы могли бы использовать функцию обратной связи из объекта семейства .
  - Прогнозируемое значение для группы a делится на прогнозируемое значение для группы b .
  - Если fcType 9Аргумент 0269 равен "простому" , соотношение возвращается как кратное изменение. fcType = "log" возвращает логарифм (по основанию $e$) соотношения. Если тип "signed" , используется другое вычисление. Если простое отношение меньше единицы, возвращается отрицательное обратное отношение; в противном случае кратное изменение равно простому отношению
  Результаты кратного изменения содержатся в выходных данных как foldchange .
  Контрасты: Контрасты, артикул: 333004985, с доставкой в город Москва

Автомобиль	\(\бета_0 + \бета_1 + \бета_2 + \бета_{3}\)	\(\бета_0 +\бета_1\)
Соединение	\(\бета_0 + \бета_2\)	\(\бета_0\)

Транспортное средство	`А`	`Б`
Соединение	`С`	`Д`

Контрасты | Иван Русев | ArtWizard

Детали произведения

3361

Иван Русев, другие произведения

В горах

Солнечный день в Родопах

Волшебная зима

Летние страсти

Создать учетную запись

Fast purchase

Confirm order

ARTWORK

PURCHASE DETAILS

DELIVERY TERMS

TOTAL:

900 EUR

Контрасты Камчатки

CONTRASTS Synonyms: 85 Synonyms & Antonyms for CONTRASTS

ПОПРОБУЙТЕ ИСПОЛЬЗОВАТЬ контрасты

Как использовать контрасты в предложении

Методы контраста

Введение

Контрасты

Линейные модели

Обобщенная линейная модель

Обобщенные методы наименьших квадратов

Линейные смешанные модели с помощью

Обобщенные оценочные уравнения

Изменения кратности

Добавить комментарий Отменить ответ

`Добавить комментарий Отменить ответ`