Русский язык 8 класс упражнение 97: Номер №97 — ГДЗ по Русскому языку 8 класс: Ладыженская Т.А.

Содержание

Русский язык. Поурочные разработки. 8 класс. (Тростенцова Л. А., Запорожец А. И.)

%PDF-1.6 % 1155 0 obj > endobj 1162 0 obj > endobj 1163 0 obj > endobj 1164 0 obj >stream Acrobat Distiller 7.0 (Windows)PScript5.dll Version 5.2.22015-06-15T11:22:21+03:002013-11-19T12:36:46+03:002015-06-15T11:22:21+03:00application/pdf

Русский язык. Поурочные разработки. 8 класс. (Тростенцова Л. А., Запорожец А. И.)

АО «Издательство «Просвещение»

uuid:d0662ea5-7657-4e30-95b4-a41aa9585d5euuid:43a274a9-bfa4-4432-af53-64161137521aspeclit — 100% 11.01.13 (2)Enfocus PitStop Pro 11111.0SuccessNo errors or warnings, 2 fixes2013-11-19T13:44:49+04:006ae0ddf6085ae0b72a25d515e953143c

12013-11-19T13:43:13+04:002013-11-19T13:44:49+04:00755692com.enfocus.cp2xmp-toolkit1com.enfocus.statuscheck211

/All/PDF/DocumentEncoding

/All/PDF/Metadata/CertifiedPDF

/All/PDF/PageProperties/PageBoxes

Enfocus CertifiedPDF2XMP Toolkit v1

Enfocus StatusCheck 11

Preflightcom.

enfocus.preflight1.0com.enfocus.pitstop-pro111Success6ae0ddf6085ae0b72a25d515e953143c2013-11-19T13:44:49+04:00

Enfocus Preflight Certificate v1.0

Enfocus PitStop Pro 11

Conforms to Preflight Profile speclit — 100% 11.01.13 (2)

No errors or warnings, 2 fixes

/All/PDF/Metadata

/All/PDF/PageProperties/PageBoxes

/All/PDF/PageProperties/PageContent/RenderingContent

Legacytrue

speclit — 100% 11.01.13 (2)

endstream endobj 1152 0 obj > endobj 1171 0 obj > endobj 1172 0 obj > endobj 533 0 obj > endobj 65 0 obj > endobj 1175 0 obj > endobj 585 0 obj > endobj 1072 0 obj > endobj 1069 0 obj > endobj 1075 0 obj > endobj 1080 0 obj > endobj 1085 0 obj > endobj 1090 0 obj > endobj 1095 0 obj > endobj 1098 0 obj > endobj 1101 0 obj > endobj 1102 0 obj >stream H|VnEbkٞxǉvY(JrR gvf׎»K3gw~sfR,~t{_Z(`Pjۅ =Vj|~{{doN.

=D.5-dPhƷOxߡ)dA%Ls?.+@KĨӉ

ГДЗ упражнение 97 русский язык 6 класс Ладыженская, Баранов – Telegraph

➡➡➡ ПОДРОБНЕЕ ЖМИТЕ ЗДЕСЬ!

ГДЗ упражнение 97 русский язык 6 класс Ладыженская, Баранов

ГДЗ (готовое домашние задание из решебника) на Номер №97 по учебнику Русский язык . 6 класс . Учебник для общеобразовательных организаций . 1, 2 части . М . Т . Баранов , Т .А . Ладыженская, Л . А . Тростенцова и др .; — 5-е изд — М . : Просвещение, -2020

Подробное решение упражнение № 97 по русскому языку для учащихся 6 класса , авторов Ладыженская , Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба 2008-2020 . ГДЗ по русскому языку 6 класс Ладыженская упражнение — 97 .

ГДЗ 6 класс Русский язык Ладыженская , Баранов , Тростенцова Упражнение №97 .

ГДЗ по русскому языку 6 класс Баранов , Ладыженская номер 97 . Учебник — часть 1, 2 . ГДЗ (готовые домашние задания ), решебник онлайн по русскому языку за 6 класс авторов Баранов , Ладыженская задание(номер) 97 — вариант решения упражнения 97 .

Решение задания номер 97 . ГДЗ по алгебре 7 класс Мордкович — онлайн решебник . ГДЗ по русскому языку , 6 класс , Баранов , Ладыженская .

Упражнение 97, В каких предложениях слово кизный употребляется в переносном значении? Мы долго не могли завести кизный лодочный мотор . ГДЗ решебник и ответы 6 класс , Русский язык , Ладыженская , Баранов, Тростенцова, Григорян, Кулибаба, Учебник, 1 . .

Главная 6 класс Русский язык Баранов , Ладыженская (Учебник) . Норматив по русскому языку в 6 классе . В шестом классе на изучение русского языка Сборник разбит на сто пять параграфов, которые в общей сложности насчитывают шестьсот двадцать одно упражнение .

Учебник «Русский язык . 6 класс » М .Т . Баранова , Т .А . Ладыженской , Л .А . Тростенцовой, Н .В . Ладыженской, Л .Т . Григорян, И .И . Кулибабы новый Русский язык является инструментом многонационального общения, элементом, который объединяет народы России, образовывает . .

Авторы: М .Т . Баранов , Т .А . Ладыженская , Л .А . Тростенцова . Издательство: Просвещение год . Тип: Учебник . Подробный решебник (ГДЗ ) по Русскому языку за 6 (шестой ) класс — готовый ответ упражнение — 97 . Авторы учебника: Баранов , Ладыженская, Тростенцова .

Смотри решения других разделов Русский язык 6 класс (Ладыженская , Баранов , Тростенцова): Все Задания . Описание задания 97 . Для выполнения 97 упражнения вам понадобится объяснить, в каких предложениях слово «кизный» употребляется в . .

Избежать этого поможет решебник «Русский язык 6 класс » М .Т . Баранова , Т .А . Ладыженской, .А . Тростенцовой . ГДЗ к учебнику авторов: М .Т . Баранов , Т .А . Ладыженская, Л .А . Тростенцова ФГОС полностью Упражнения также соответствуют оригинальной литературе .

ГДЗ учебник по русскому языку 6 класс Т .А .Ладыженская , М .Т .Баранов в 2 ч . Культура речи . Имя существительное . §44 . Повторение изученного в 5 классе . §96 . Морфологический разбор глагола . 576 . §97 . Рассказ на основе услышенного .

6 класс . Учебник . Часть 1 . Ладыженская Т . А ., Баранов М . Т ., Тростенцова Л . А ., Григорян Л Часть 1 . Ладыженская Т . А ., Баранов М . Т ., Тростенцова Л . А ., Григорян Л . Т . 95 Упражнение 194, с . 95 Контрольные вопросы и задания , с . 96 Упражнение 195, с . 96 — 97 Упражнение 196 . .

На домашнюю тратится много времени, а оценки при этом не радуют? Тогда попробуйте делать уроки вместе с ГДЗ по русскому языку 6 класс Ладыженская , Баранов . Именно в этих материалах упражнения расписаны подробно; даны корректные ответы на вопросы . .

Убедись в правильности решения задачи вместе с ГДЗ по Русскому языку за 6 класс М .Т . Баранов , Т .А . Ладыженская, Л .А . Тростенцова часть 1, 2 . Ответы сделаны к книге 2019 ГДЗ к рабочей тетради по русскому языку за 6 класс Ефремова Е .А . можно посмотреть тут . 97 . 98 .

ГДЗ 6 класс Русский язык Ладыженская , Баранов , Тростенцова Упражнение №97 .

ГДЗ часть №1 / о главном 93 русский язык 3 класс Желтовская, Калинина
ГДЗ страница 5-60 / Стр. 6-20. Wer ist das? 1 немецкий язык 10‐11 класс Воронина, Карелина
ГДЗ параграф 18 2 алгебра 8 класс рабочая тетрадь Мерзляк, Полонский
ГДЗ самостоятельные работы / СР-4 / вариант 4 2 алгебра 9 класс дидактические материалы Потапов, ШевкинВ
ГДЗ вариант 1 25 алгебра 8 класс дидактические материалы Мерзляк, Полонский
ГДЗ контрольная работа / контрольная работа №2 / вариант 1 1 алгебра 7 класс дидактические материалы Феоктистов
ГДЗ §13 13.4 алгебра 10‐11 класс Учебник, Задачник Мордкович, Семенов
ГДЗ номер 422 алгебра 7 класс Макарычев, Миндюк
ГДЗ упражнение 280 русский язык 4 класс Нечаева, Яковлева
ГДЗ упражнение 250 русский язык 8 класс практика Пичугов, Еремеева
ГДЗ тест 1. вариант 1 русский язык 6 класс контрольные измерительные материалы Аксенова
ГДЗ обучающие работы / О-21 9 математика 5 класс дидактические материалы Кузнецова, Минаева
ГДЗ вариант 2 176 математика 5 класс дидактические материалы Мерзляк, Полонский
ГДЗ часть 2. упражнение 36 русский язык 2 класс Полякова
ГДЗ номер 149 алгебра 7 класс Макарычев, Миндюк
ГДЗ страница 53 английский язык 3 класс Spotlight Быкова, Эванс
ГДЗ номер 281 русский язык 2 класс Соловейчик, Кузьменко
ГДЗ страница 18 английский язык 9 класс рабочая тетрадь New Millennium Гроза, Дворецкая
ГДЗ часть 1 / страница 4 4 математика 3 класс Моро, Бантова
ГДЗ тест 6. вариант 1 алгебра 9 класс тематические тесты ОГЭ Дудницын, Кронгауз
ГДЗ часть 1. задание 160 математика 3 класс рабочая тетрадь Захарова, Юдина
ГДЗ тесты / тест 5 / вариант 2 5 алгебра 8 класс дидактические материалы Феоктистов
ГДЗ unit 6 / lesson 1 1 английский язык 7 класс Кузовлев, Перегудова
ГДЗ часть №1 / номер 67 русский язык 2 класс Канакина, Горецкий
ГДЗ задача 241 геометрия 9 класс рабочая тетрадь Дудницын
ГДЗ номер 7 математика 6 класс Мерзляк, Полонский
ГДЗ упражнения 826 алгебра 9 класс Макарычев, Миндюк
ГДЗ основные тесты / тест 7. вариант 3 алгебра 7 класс тематические тесты ОГЭ Ткачева
ГДЗ вариант 2 / С-20 4 алгебра 9 класс дидактические материалы Звавич, Дьяконова
ГДЗ номер 154 математика 6 класс Мерзляк, Полонский
ГДЗ часть 2. страница 15 английский язык 3 класс рабочая тетрадь Starlight Баранова, Эванс
ГДЗ номер 947 математика 6 класс Мерзляк, Полонский
ГДЗ чему вы научились / глава 7 2 математика 5 класс Дорофеев, Шарыгин
ГДЗ § 21 10 алгебра 7 класс дидактические материалы Ткачева, Федорова
ГДЗ страница 48 окружающий мир 4 класс проверочные и контрольные работы Вахрушев, Бурский
ГДЗ задания. параграф 33 физика 9 класс Перышкин, Гутник
ГДЗ параграф 21 5 алгебра 8 класс рабочая тетрадь Миндюк, Шлыкова
ГДЗ страница 74 география 9 класс тетрадь-тренажер Ходова, Ольховая
ГДЗ страница 74 английский язык 3 класс рабочая тетрадь Кузовлев, Лапа
ГДЗ unit 2 / раздел 7 1 английский язык 10‐11 класс Student’s book Кузовлев, Лапа
ГДЗ часть 1 / упражнение 117 русский язык 2 класс Чуракова
ГДЗ §21 10 химия 10 класс Рудзитис, Фельдман
ГДЗ вопрос / § 10. Виды горных пород 10 география 6 класс Домогацких, Алексеевский
ГДЗ тест 6. вариант 2 русский язык 10 класс контрольно-измерительные материалы Егорова
ГДЗ упражнение 252 русский язык 5 класс Быстрова, Александрова
ГДЗ страница 21 математика 3 класс проверочные работы Волкова
ГДЗ § 9 2 алгебра 7 класс рабочая тетрадь Журавлев, Перепелкина
ГДЗ упражнение 123 английский язык 5‐9 класс ГолицынскийБ
ГДЗ страница 148 английский язык 5 класс Кузовлев, Лапа
ГДЗ упражнение 787 алгебра 9 класс Мерзляк, Полонский

ГДЗ По Татарскому Языку 8 Класс Хайдарова

Гдз Математика 4 Рабочая Тетрадь 2

Немецкий 5 Учебник Решебник

ГДЗ 4 Класс Страница 74

ГДЗ По Геометрии 7 Класс 1 Задание

Русский язык 8 класс быстровчанка упражнение 97 (2,3,4,5)

Глаза одного мальчика видят,то, что ему хочется. тоесть один мальчик хочет видеть, то , что это дерево кривое. но другой мальчик смотрит с другой точки зрения.

ему кажется,что дерево прямое.
надеюсь, что я объяснила нормально.

Мамаево побоище — большая ссора, драка; коломенская верста- человек очень высокого роста; как швед под Полтавой- быть разбитым, сокрушительное поражение; садится не в свои сани- браться не за свое дело; на лбу написано- очевидно; отложить в долгий ящик- откладывать дело или решение на долгое время; красный угол- почётное место в доме, угол в котором стояли иконы и стол у крестьян; ободрать как липку- обокрасть дочиста; лесть на рожон- рискованное решение, обречённое на неудачу; без счка и без задоринки- без проблем, затруднений, казанская сирота- тот кто прикидывается несчастным; во всю ивановскую- очень громко шуметь; тёртый калач-бывалый человек; метать перуны-сердиться; подвести под монастырь-ставить в безвыходное положение; ломать шапку-унижаться

-привет Кристина!
-привет Настя!
-как дела Кристина?
-очень хорошо.
-правда?
-правда.
-а почему?
-потому что мне купили игрушку.
-о! мне тоже купили игрушку!
-классно ну ладно пака Кристина.
-пока Настя.

6 месяцев назад

В. вовсе (не) подготовленный к уроку, (не)подготовленный сегодня к уроку

6 месяцев назад

Сосновка — это мое село. Оно очень красивое и светлое. Село стоит на берегу реки Белой. По берегам реки растут высокие сосны. Около села просторные луга. На лугу утка..Глаша ..с утенком и корова….Зорька..А вот боровок…Пятачок….да свинка….Дуська…. А в доме кот Тимка. Он любит сметанку. Тимка у нас лакомка.
Кроме вставленных «Глаша»,»Зорька»,»Пятачок» и «Дуська»,в тексте еще есть имена собственные «Сосновка»,»Белой»,»Тимка»
1.Село называется Сосновка.
2.Оно стоит на берегу реки Белой
3.На лугу пасутся утка Глаша с утенком и корова Зорька
4.В доме живет кот Тимка

Глава 2 Основы R | Введение в науку о данных

В этой книге мы будем использовать программную среду R для всех наших анализ. Вы одновременно изучите R и методы анализа данных. Поэтому для продолжения вам потребуется доступ к R. Мы также рекомендуем использовать интегрированную среду разработки (IDE), такую как RStudio, для сохранения вашей работы. Обратите внимание, что в рамках курса или семинара обычно предлагается доступ к среде R и IDE через ваш веб-браузер, как это делает облако RStudio.Если у вас есть доступ к такому ресурсу, вам не нужно устанавливать R и RStudio. Однако, если вы собираетесь стать опытным аналитиком данных, мы настоятельно рекомендуем установить эти инструменты на свой компьютер.

И R, и RStudio бесплатны и доступны в Интернете.

Пример: убийства с применением огнестрельного оружия в США

Представьте, что вы живете в Европе, и вам предлагают работу в американской компании с офисами во всех штатах. Это отличная работа, но новости с заголовками типа « Уровень убийств с применением огнестрельного оружия в США выше, чем в других развитых странах

», вызывают у вас беспокойство.Такие графики могут вас заинтересовать еще больше:

Или, что еще хуже, эта версия с everytown.org:

Но тогда вы помните, что США — большая и разнообразная страна с 50 очень разными штатами, а также округом Колумбия (округ Колумбия).

В Калифорнии, например, население больше, чем в Канаде, а в 20 штатах США проживает больше населения, чем в Норвегии. В некотором отношении изменчивость по штатам США сродни изменчивости по странам Европы.Более того, хотя это и не включено в таблицы выше, уровень убийств в Литве, Украине и России превышает 4 на 100 000 человек. Так что, возможно, сообщения новостей, которые вас беспокоят, слишком поверхностны. У вас есть выбор, где жить, и вы хотите определить безопасность каждого конкретного штата. Мы получим некоторую информацию, изучив данные, связанные с убийствами с применением огнестрельного оружия в США в течение 2010 года с использованием R.

Прежде чем мы начнем с нашего примера, нам нужно охватить логистику, а также некоторые из самых основных строительных блоков, которые требуются для получения более продвинутых навыков R.2 + x -1 = 0 \), то определяем:

, в котором хранятся значения для последующего использования. Мы используем <- для присвоения значений переменным.

Мы также можем присвоить значения, используя = вместо <- , но мы не рекомендуем использовать = , чтобы избежать путаницы.

Скопируйте и вставьте приведенный выше код в консоль, чтобы определить три переменные. Обратите внимание, что R ничего не печатает, когда мы выполняем это присваивание. Это означает, что объекты были определены успешно.Если бы вы сделали ошибку, вы бы получили сообщение об ошибке.

Чтобы увидеть значение, хранящееся в переменной, мы просто просим R оценить a , и он показывает сохраненное значение:

Более явный способ попросить R показать нам значение, хранящееся в a , использует print следующим образом:

Мы используем термин объект для описания того, что хранится в R. Переменные являются примерами, но объекты также могут быть более сложными объектами, такими как функции, которые описаны позже.

Рабочее пространство

Когда мы определяем объекты в консоли, мы фактически меняем рабочее пространство . Вы можете увидеть все переменные, сохраненные в вашем рабочем пространстве, набрав:

  лс ()
#> [1] "a" "b" "c" "dat" "img_path" "убийства"

В RStudio вкладка Environment показывает значения:

Мы должны увидеть a , b и c . Если вы попытаетесь восстановить значение переменной, которой нет в вашей рабочей области, вы получите сообщение об ошибке.2-4 * а * в)) / (2 * а) #> [1] -1,62

Функции

После определения переменных процесс анализа данных обычно можно описать как серию из функций , применяемых к данным. R включает в себя несколько предопределенных функций, и большинство построенных нами конвейеров анализа широко их используют.

Мы уже использовали функции install.packages , library и ls . Мы также использовали функцию sqrt для решения квадратного уравнения выше.Есть еще много готовых функций, и еще больше можно добавить с помощью пакетов. Эти функции не отображаются в рабочей области, потому что вы не определили их, но они доступны для немедленного использования.

Как правило, нам нужно использовать круглые скобки для оценки функции. Если вы наберете ls , функция не будет оцениваться, и вместо этого R покажет вам код, определяющий функцию. Если вы наберете ls () , функция будет оценена, и, как показано выше, мы увидим объекты в рабочей области.

В отличие от ls , большинству функций требуется один или несколько аргументов . Ниже приведен пример того, как мы назначаем объект аргументу функции log . Помните, что ранее мы определили как как 1:

  журнал (8)
#> [1] 2,08
журнал (а)
#> [1] 0

Вы можете узнать, что функция ожидает и что она делает, просмотрев очень полезные руководства, включенные в R. Вы можете получить помощь, используя функцию help следующим образом:

Для большинства функций мы также можем использовать это сокращение:

Страница справки покажет вам, какие аргументы ожидает функция.Например, log требует для запуска x и base . Однако некоторые аргументы являются обязательными, а другие - необязательными. Вы можете определить, какие аргументы являются необязательными, отметив в справочном документе, что значение по умолчанию присвоено = . Их определение необязательно. Например, основание функции log по умолчанию равно base = exp (1) , что делает log естественным логарифмом по умолчанию.

Если вы хотите быстро просмотреть аргументы, не открывая справочную систему, введите:

  args (журнал)
#> function (x, base = exp (1))
#> ПУСТО

Вы можете изменить значения по умолчанию, просто назначив другой объект:

  журнал (8, основание = 2)
#> [1] 3

Обратите внимание, что мы не указывали аргумент x как таковой:

  журнал (x = 8, основание = 2)
#> [1] 3

Приведенный выше код работает, но мы можем сэкономить на вводе: если имя аргумента не используется, R предполагает, что вы вводите аргументы в порядке, указанном в файле справки, или args .Поэтому, не используя имена, предполагается, что аргументы - x , за которыми следует основание :

Если использовать имена аргументов, мы можем включать их в любом порядке:

  журнал (основание = 2, x = 8)
#> [1] 3

Чтобы указать аргументы, мы должны использовать = и не можем использовать <- .

Есть некоторые исключения из правила, согласно которому функции нуждаются в скобках для оценки. Среди них наиболее часто используются арифметические и реляционные операторы.Например:

Вы можете увидеть арифметические операторы, набрав:

или

и реляционные операторы, набрав:

или

Готовые объекты прочие

Есть несколько наборов данных, которые можно использовать для практики и тестирования функций. Вы можете увидеть все доступные наборы данных, набрав:

Здесь отображается имя объекта для этих наборов данных. Эти наборы данных представляют собой объекты, которые можно использовать, просто введя имя. Например, если вы наберете:

R покажет вам данные о концентрации CO2 в атмосфере на острове Мауна-Лоа.

Другие готовые объекты представляют собой математические величины, например константу \ (\ pi \) и \ (\ infty \):

  пи
#> [1] 3.14
Inf + 1
#> [1] Inf

Имена переменных

Мы использовали буквы a , b и c в качестве имен переменных, но имена переменных могут быть практически любыми. Некоторые основные правила в R заключаются в том, что имена переменных должны начинаться с буквы, не могут содержать пробелов и не должны быть переменными, предопределенными в R.2-4 * а * в)) / (2 * а)

Чтобы получить дополнительные советы, мы настоятельно рекомендуем изучить руководство по стилю Хэдли Уикхэм.

Сохранение рабочего места

Значения остаются в рабочей области до тех пор, пока вы не завершите сеанс или не удалите их с помощью функции rm . Но рабочие места также можно сохранить для дальнейшего использования. Фактически, когда вы выходите из R, программа спрашивает вас, хотите ли вы сохранить рабочее пространство. Если вы все же сохраните его, при следующем запуске R программа восстановит рабочее пространство.

На самом деле мы не рекомендуем сохранять рабочее пространство таким образом, потому что, когда вы начнете работать над разными проектами, будет труднее отслеживать, что сохраняется.Вместо этого мы рекомендуем вам присвоить рабочему пространству конкретное имя. Вы можете сделать это с помощью функции save или save.image . Для загрузки используйте функцию load . При сохранении рабочего пространства мы рекомендуем суффикс rda или RData . В RStudio вы также можете сделать это, перейдя на вкладку Session и выбрав Save Workspace as . Позже вы можете загрузить его, используя параметры Load Workspace на той же вкладке. Вы можете прочитать справочные страницы на сохранить , сохранить.2-4 * а * в)) / (2 * а)

Создав и сохранив скрипт с приведенным выше кодом, нам не нужно каждый раз вводить все заново, а вместо этого просто менять имена переменных. Попробуйте написать приведенный выше сценарий в редакторе и обратите внимание, как легко изменить переменные и получить ответ.

Упражнения

1. Какова сумма первых 100 натуральных чисел? Формула суммы целых чисел от \ (1 \) до \ (n \) равна \ (n (n + 1) / 2 \). Определите \ (n = 100 \), а затем используйте R, чтобы вычислить сумму от \ (1 \) до \ (100 \), используя формулу.Какая сумма?

2. Теперь используйте ту же формулу для вычисления суммы целых чисел от 1 до 1000.

3. Посмотрите на результат ввода следующего кода в R:

  п <- 1000
х <- seq (1, n)
сумма (x)

На основании результата, что, по вашему мнению, выполняют функции seq и sum ? Вы можете использовать справку .

sum создает список чисел, а seq складывает их.
seq создает список чисел, а сумма складывает их.
seq создает случайный список, а sum вычисляет сумму от 1 до 1000.
сумма всегда возвращает одно и то же число.

4. В математике и программировании мы говорим, что вычисляем функцию, когда заменяем аргумент заданным числом. Итак, если мы введем sqrt (4) , мы оценим функцию sqrt . В R вы можете оценивать функцию внутри другой функции. Оценки происходят изнутри. Используйте одну строку кода, чтобы вычислить журнал квадратного корня из 100 по основанию 10.10)

журнал (exp (x))

exp (журнал (x, основание = 2))

Типы данных

Переменные в R могут быть разных типов. Например, нам нужно отличать числа от символьных строк, а таблицы от простых списков чисел. Функция class помогает нам определить, какой у нас тип объекта:

  а <- 2
класс (а)
#> [1] "numeric"

Для эффективной работы в R важно изучить различные типы переменных и то, что мы можем с ними делать.

Кадры данных

До сих пор переменные, которые мы определили, представляют собой только одно число. Это не очень удобно для хранения данных. Наиболее распространенный способ хранения набора данных в R - это фрейм данных . Концептуально мы можем думать о фрейме данных как о таблице со строками, представляющими наблюдения, и различными переменными, сообщаемыми для каждого наблюдения, определяющего столбцы. Фреймы данных особенно полезны для наборов данных, потому что мы можем объединять разные типы данных в один объект.

Большая часть задач анализа данных начинается с данных, хранящихся во фрейме данных. Например, мы сохранили данные для нашего мотивирующего примера во фрейме данных. Вы можете получить доступ к этому набору данных, загрузив библиотеку dslabs и загрузив набор данных убийств с помощью функции data :

  библиотека (dslabs)
данные (убийства)

Чтобы увидеть, что это на самом деле фрейм данных, мы набираем:

  класс (убийства)
#> [1] "данные.рама "

Осмотр объекта

Функция str полезна для получения более подробной информации о структуре объекта:

 ул.  (убийства)
#> 'data.frame': 51 набл. из 5 переменных:
#> $ state: chr "Алабама" "Аляска" "Аризона" "Арканзас" ...
#> $ abb: chr "AL" "AK" "AZ" "AR" ...
#> $ region: множитель с 4 уровнями «Северо-восток», «Юг», ..: 2 4 4 2 4 4 1 2 2
#> 2 ...
#> $ Population: num 4779736 710231 6392017 28 37253956...
#> $ total: num 135 19 232 93 1257 ...

Это говорит нам гораздо больше об объекте. Мы видим, что в таблице 51 строка (50 состояний плюс DC) и пять переменных. Мы можем показать первые шесть строк с помощью функции head :

  головы (убийства)
#> штат абб область население всего
#> 1 Алабама Аль-Южный 4779736 135
#> 2 Аляска АК Запад 710231 19
#> 3 Аризона, Аризона, Запад 6392017 232
#> 4 Арканзас Южный 28 93
#> 5 Калифорния Западная Калифорния 37253956 1257
#> 6 Колорадо Колорадо Запад 5029196 65

В этом наборе данных каждое состояние считается наблюдением, и для каждого состояния сообщается пять переменных.

Прежде чем мы продолжим отвечать на наш исходный вопрос о различных состояниях, давайте узнаем больше о компонентах этого объекта.

Аксессуар:

$

Для нашего анализа нам потребуется доступ к различным переменным, представленным столбцами, включенными в этот фрейм данных. Для этого используем оператор доступа $ следующим образом:

  убийств $ населения
#> [1] 4779736 710231 6392017 28 37253956 5029196 3574097
#> [8] 897934 601723 19687653 9920000 1360301 1567582 12830632
#> [15] 6483802 3046355 2853118 4339367 4533372 1328361 5773552
#> [22] 6547629 9883640 5303925 2967297 5988927 989415 1826341
#> [29] 2700551 1316470 87 2059179 19378102 9535483 672591
#> [36] 11536504 3751351 3831074 12702379 1052567 4625364 814180
#> [43] 6346105 25145561 2763885 625741 8001024 6724540 1852994
#> [50] 5686986 563626

Но как мы узнали об использовании населения ? Ранее, применяя функцию str к объекту убийств , мы раскрыли имена для каждой из пяти переменных, хранящихся в этой таблице.Мы можем быстро получить доступ к именам переменных, используя:

  имен (убийств)
#> [1] "государство" "абб." "Регион" "население" "всего"

Важно знать, что порядок записей в строке убийств $ Население сохраняет порядок строк в нашей таблице данных. Позже это позволит нам манипулировать одной переменной на основе результатов другой. Например, мы сможем упорядочить названия штатов по количеству убийств.

Подсказка : R поставляется с очень хорошей функцией автозаполнения, которая избавляет нас от необходимости вводить все имена.Попробуйте ввести убийств $ p , а затем нажмите клавишу tab на клавиатуре. Эта функция и многие другие полезные функции автозаполнения доступны при работе в RStudio.

Векторы: числа, символы и логические

Объект убийств $ - это не одно число, а несколько. Мы называем эти типы объектов векторами . Одно число технически является вектором длины 1, но обычно мы используем термин векторы для обозначения объектов с несколькими элементами.Функция length сообщает вам, сколько записей находится в векторе:

  поп <- убийства $ население
длина (поп)
#> [1] 51

Этот конкретный вектор - числовой , поскольку численность населения - числа:

  класс (поп)
#> [1] "numeric"

В числовом векторе каждая запись должна быть числом.

Для хранения символьных строк векторы также могут иметь класс символов . Например, названия штатов - это символы:

  класс (состояние $ убийств)
#> [1] "персонаж"

Как и в случае с числовыми векторами, все записи в векторе символов должны быть символами.

Другой важный тип векторов - логических вектора . Это должно быть ИСТИНА или ЛОЖЬ .

  г <- 3 == 2
z
#> [1] ЛОЖЬ
класс (z)
#> [1] "логический"

Здесь == - это оператор отношения, спрашивающий, равно ли 3 2. В R, если вы просто используете один = , вы фактически назначаете переменную, но если вы используете два == , вы проверяете равенство .

Вы можете увидеть другие реляционных операторов , набрав:

В следующих разделах вы увидите, насколько полезными могут быть реляционные операторы.

Мы обсудим более важные особенности векторов после следующего набора упражнений.

Advanced : математически значения в pop являются целыми числами, а в R. есть целочисленный класс. Однако по умолчанию числам присваиваются числовые классы, даже если они являются круглыми целыми числами. Например, class (1) возвращает числовое значение. Вы можете превратить их в целые числа класса с помощью функции as.integer () или добавив L следующим образом: 1L .Отметьте класс, набрав: class (1L)

Факторы

В наборе данных убийств мы можем ожидать, что регион также будет вектором символов. Однако это не так:

  класс (убийства $ регион)
#> [1] "коэффициент"

Это коэффициент . Факторы полезны для хранения категориальных данных. Мы можем видеть, что есть только 4 региона, используя функцию уровней :

  уровней (область $ убийств)
#> [1] "Северо-восток" "Юг" "Север-Центр" "Запад"

В фоновом режиме R сохраняет эти уровней как целые числа и ведет карту для отслеживания меток.Это более эффективно с точки зрения памяти, чем хранение всех символов.

Обратите внимание, что уровни имеют порядок, отличный от порядка появления в факторном объекте. По умолчанию в R уровни следуют в алфавитном порядке. Однако часто мы хотим, чтобы уровни располагались в другом порядке. Вы можете указать порядок с помощью аргумента level при создании фактора с помощью функции factor . Например, в наборе данных об убийствах регионы упорядочены с востока на запад.Функция переупорядочения позволяет нам изменять порядок уровней факторной переменной на основе итога, вычисленного на числовом векторе. Мы продемонстрируем это на простом примере и увидим более сложные в части книги «Визуализация данных».

Предположим, нам нужны уровни региона по общему количеству убийств, а не в алфавитном порядке. Если есть значения, связанные с каждым уровнем, мы можем использовать устройство переупорядочения и указать сводку данных для определения порядка.Следующий код берет сумму всех убийств в каждом регионе и меняет порядок множителя после этих сумм.

  регион <- убийства $ регион
значение <- убийства $ всего
region <- переупорядочить (регион, значение, FUN = сумма)
уровни (регион)
#> [1] "Северо-восток" "Север-Центр" "Запад" "Юг"

Новый порядок согласуется с тем фактом, что на северо-востоке меньше всего убийств, а на юге больше всего.

Предупреждение : Факторы могут быть источником путаницы, поскольку иногда они ведут себя как персонажи, а иногда нет.В результате сбивающие с толку факторы и символы являются частым источником ошибок.

Списки

Кадры данных являются частным случаем списков . Списки полезны, потому что вы можете хранить любую комбинацию разных типов. Вы можете создать список, используя функцию list , например:

  запись <- list (name = "John Doe",
             student_id = 1234,
             оценки = c (95, 82, 91, 97, 93),
             final_grade = "A")

Функция c описана в разделе 2.6.

Этот список включает символ, число, вектор с пятью числами и еще один символ.

  запись
#> $ name
#> [1] "Джон Доу"
#>
#> $ student_id
#> [1] 1234
#>
#> $ grades
#> [1] 95 82 91 97 93
#>
#> $ final_grade
#> [1] "А"
класс (запись)
#> [1] "список"

Как и в случае с фреймами данных, вы можете извлечь компоненты списка с помощью метода доступа $ .

  запись $ student_id
#> [1] 1234

Мы также можем использовать двойные квадратные скобки ( [[), например:

  запись [["student_id"]]
#> [1] 1234

Вам следует привыкнуть к тому, что в R часто есть несколько способов сделать то же самое, например, получить доступ к записям.

Вы также можете встретить списки без имен переменных.

  запись2 <- список ("Джон Доу", 1234)
запись2
#> [[1]]
#> [1] "Джон Доу"
#>
#> [[2]]
#> [1] 1234

Если список не имеет имен, вы не можете извлечь элементы с помощью $ , но вы все равно можете использовать метод скобок и вместо указания имени переменной вы указываете индекс списка, например:

  запись2 [[1]]
#> [1] "Джон Доу"

Мы не будем использовать списки до конца, но вы можете встретить один в своем собственном исследовании R.По этой причине мы покажем вам некоторые основы здесь.

Матрицы

Матрицы - это еще один тип объектов, которые распространены в R. Матрицы похожи на фреймы данных в том, что они двумерны: они имеют строки и столбцы. Однако, как и числовые, символьные и логические векторы, записи в матрицах должны быть одного типа. По этой причине фреймы данных гораздо более полезны для хранения данных, поскольку в них могут быть символы, множители и числа.

Тем не менее, у матриц есть главное преимущество перед фреймами данных: мы можем выполнять операции матричной алгебры - мощный тип математической техники.Мы не описываем эти операции в этой книге, но многое из того, что происходит в фоновом режиме, когда вы выполняете анализ данных, связано с матрицами. Мы рассмотрим матрицы более подробно в главе 33.1, но кратко опишем их здесь, так как некоторые функции, которые мы изучим, возвращают матрицы.

Мы можем определить матрицу, используя функцию matrix . Нам нужно указать количество строк и столбцов.

  мат <- матрица (1:12, 4, 3)
мат
#> [, 1] [, 2] [, 3]
#> [1,] 1 5 9
#> [2,] 2 6 10
#> [3,] 3 7 11
#> [4,] 4 8 12

Вы можете получить доступ к определенным записям в матрице, используя квадратные скобки ( [).Если вам нужна вторая строка, третий столбец, используйте:

Если вам нужна вся вторая строка, оставьте место столбца пустым:

Обратите внимание, что это возвращает вектор, а не матрицу.

Аналогично, если вам нужен весь третий столбец, оставьте место строки пустым:

  мат [, 3]
#> [1] 9 10 11 12

Это тоже вектор, а не матрица.

При желании вы можете получить доступ к более чем одному столбцу или более чем одной строке. Это даст вам новую матрицу.

  мат [, 2: 3]
#> [, 1] [, 2]
#> [1,] 5 9
#> [2,] 6 10
#> [3,] 7 11
#> [4,] 8 12

Вы можете подмножество строк и столбцов:

  мат [1: 2, 2: 3]
#> [, 1] [, 2]
#> [1,] 5 9
#> [2,] 6 10

Мы можем преобразовать матрицы в кадры данных с помощью функции as.data.frame :

  as.data.frame (мат)
#> V1 V2 V3
#> 1 1 5 9
#> 2 2 6 10
#> 3 3 7 11
#> 4 4 8 12

Вы также можете использовать одиночные квадратные скобки ( [) для доступа к строкам и столбцам фрейма данных:

  данных («убийства»)
убийства [25, 1]
#> [1] "Миссисипи"
убийства [2: 3,]
#> штат абб область население всего
#> 2 Аляска АК Запад 710231 19
#> 3 Аризона, Аризона, Запад 6392017 232

Упражнения

1.Загрузите набор данных об убийствах в США.

  библиотека (dslabs)
данные (убийства)

Используйте функцию str , чтобы изучить структуру объекта убийств . Что из следующего лучше всего описывает переменные, представленные в этом фрейме данных?

51 штат.
Количество убийств во всех 50 штатах и округе Колумбия.
Название штата, аббревиатура названия штата, регион штата, численность населения штата и общее количество убийств за 2010 год.
str не содержит соответствующей информации.

2. Какие имена столбцов используются фреймом данных для этих пяти переменных?

3. Используйте средство доступа $ , чтобы извлечь аббревиатуры состояний и назначить их объекту и . Какой класс у этого объекта?

4. Теперь используйте квадратные скобки, чтобы извлечь аббревиатуры состояний и назначить их объекту b . Используйте функцию идентичный , чтобы определить, являются ли a и b одинаковыми.

5. Мы видели, что в столбце региона хранится коэффициент. Вы можете подтвердить это, набрав:

В одной строке кода используйте функцию , уровни и длиной , чтобы определить количество регионов, определенных этим набором данных.

6. Функция table принимает вектор и возвращает частоту каждого элемента. Вы можете быстро увидеть, сколько состояний находится в каждом регионе, применив эту функцию. Используйте эту функцию в одной строке кода, чтобы создать таблицу состояний для каждого региона.

Векторы

В R наиболее простыми объектами, доступными для хранения данных, являются векторов . Как мы видели, сложные наборы данных обычно можно разбить на компоненты, которые являются векторами. Например, во фрейме данных каждый столбец является вектором. Здесь мы узнаем больше об этом важном классе.

Создание векторов

Мы можем создавать векторы, используя функцию c , которая означает concatenate . Мы используем c для объединения записей следующим образом:

  коды <- c (380, 124, 818)
коды
#> [1] 380 124 818

Мы также можем создавать векторы символов.Мы используем кавычки, чтобы обозначить, что записи являются символами, а не именами переменных.

  страна <- c («италия», «канада», «египет»)

В R вы также можете использовать одинарные кавычки:

  страна <- c ('италия', 'канада', 'египет')

Но будьте осторожны, чтобы не путать одинарную кавычку 'с обратной кавычкой `.

К настоящему времени вы должны знать, что если наберете:

  страна <- c (италия, канада, египет)

вы получаете сообщение об ошибке, потому что переменные italy , canada и egypt не определены.Если мы не используем кавычки, R ищет переменные с этими именами и возвращает ошибку.

Имена

Иногда полезно давать имена элементам вектора. Например, при определении вектора кодов стран мы можем использовать имена для соединения двух:

  коды <- c (италия = 380, канада = 124, египет = 818)
коды
#> италия канада египет
#> 380 124818

Объект с кодами продолжает быть числовым вектором:

  класс (коды)
#> [1] "numeric"

, но с именами:

  наименований (кодов)
#> [1] "италия" "канада" "египет"

Если использование строк без кавычек выглядит запутанным, знайте, что вы также можете использовать кавычки:

  коды <- c ("italy" = 380, "canada" = 124, "egypt" = 818)
коды
#> италия канада египет
#> 380 124818

Нет разницы между вызовом этой функции и предыдущим.Это один из многих отличий R от других языков.

Мы также можем назначать имена, используя имена функций:

  коды <- c (380, 124, 818)
страна <- c («италия», «канада», «египет»)
имена (коды) <- страна
коды
#> италия канада египет
#> 380 124818

Последовательности

Еще одна полезная функция для создания векторов генерирует последовательности:

  последовательность (1, 10)
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Первый аргумент определяет начало, а второй - конец, который включается.По умолчанию увеличивается с шагом 1, но третий аргумент позволяет нам сказать, на сколько прыгнуть:

  последовательность (1, 10, 2)
#> [1] 1 3 5 7 9

Если нам нужны последовательные целые числа, мы можем использовать следующее сокращение:

  1:10
#> [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Когда мы используем эти функции, R производит целые числа, а не числа, потому что они обычно используются для индексации чего-либо:

  класс (1:10)
#> [1] целое число

Однако, если мы создадим последовательность, включающую нецелые числа, класс изменится:

  класс (seq (1, 10, 0.5))
#> [1] "numeric"

Подгруппа

Мы используем квадратные скобки для доступа к определенным элементам вектора. Для вектора с кодами , которые мы определили выше, мы можем получить доступ ко второму элементу, используя:

  коды [2]
#> канада
#> 124

Вы можете получить более одной записи, используя вектор с несколькими записями в качестве индекса:

  коды [c (1,3)]
#> италия египет
#> 380 818

Определенные выше последовательности особенно полезны, если мы хотим получить доступ, скажем, к первым двум элементам:

  коды [1: 2]
#> италия канада
#> 380 124

Если у элементов есть имена, мы также можем получить доступ к записям, используя эти имена.Ниже приведены два примера.

  коды ["канада"]
#> канада
#> 124
коды [c ("египет", "италия")]
#> египет италия
#> 818 380

Принуждение

В общем, приведение - это попытка R быть гибкой с типами данных. Когда запись не соответствует ожидаемой, некоторые из предварительно созданных функций R пытаются угадать, что имелось в виду, прежде чем выдает ошибку. Это тоже может привести к путанице. Неспособность понять принуждение может свести с ума программистов при попытках кодирования на R, поскольку в этом отношении оно ведет себя совершенно иначе, чем большинство других языков.Давайте узнаем об этом на нескольких примерах.

Мы сказали, что все векторы должны быть одного типа. Поэтому, если мы попытаемся объединить, скажем, цифры и символы, вы можете ожидать ошибку:

Но мы не получаем ни одного предупреждения, даже предупреждения! Что случилось? Посмотрите на x и его класс:

  х
#> [1] «1» «канада» «3»
класс (x)
#> [1] "персонаж"

R преобразовал данных в символы. Он предположил, что, поскольку вы помещаете строку символов в вектор, вы имели в виду, что 1 и 3 на самом деле были строками символов "1" и " 3 ".Тот факт, что не выдается даже предупреждения, является примером того, как принуждение может вызвать множество незамеченных ошибок в R.

R также предлагает функции для перехода от одного типа к другому. Например, вы можете превратить числа в символы с помощью:

  х <- 1: 5
y <- as.character (x)
y
#> [1] "1" "2" "3" "4" "5"

Вы можете повернуть его обратно с помощью as.numeric :

  как числовой (y)
#> [1] 1 2 3 4 5

Эта функция на самом деле весьма полезна, поскольку наборы данных, содержащие числа в виде символьных строк, являются обычным явлением.

Недоступно (NA)

Когда функция пытается преобразовать один тип в другой и встречает невозможный случай, она обычно выдает предупреждение и превращает запись в специальное значение, называемое NA для «недоступно». Например:

  x <- c ("1", "b", "3")
as.numeric (x)
#> Предупреждение: НП введены принуждением
#> [1] 1 NA 3

R не догадывается, какой номер вы хотите, когда вы набираете b , поэтому он не пытается.

Как специалист по данным, вы часто будете сталкиваться с NA , поскольку они обычно используются для пропущенных данных, что является распространенной проблемой в реальных наборах данных.

Упражнения

1. Используйте функцию c , чтобы создать вектор со средними высокими температурами в январе для Пекина, Лагоса, Парижа, Рио-де-Жанейро, Сан-Хуана и Торонто: 35, 88, 42, 84, 81 и 30 градусов по Фаренгейту. Назовите объект temp .

2. Теперь создайте вектор с названиями городов и назовите объект city .

3. Используйте функцию names и объекты, определенные в предыдущих упражнениях, чтобы связать данные температуры с соответствующим городом.

4. Используйте операторы [ и : , чтобы получить доступ к температуре первых трех городов в списке.

5. Используйте оператор [, чтобы узнать температуру Парижа и Сан-Хуана.

6. Используйте оператор : , чтобы создать последовательность чисел \ (12,13,14, \ точки, 73 \).

7. Создайте вектор, содержащий все положительные нечетные числа меньше 100.

8. Создайте вектор чисел, который начинается с 6, не проходит 55 и складывает числа с шагом 4/7: 6, 6 + 4/7, 6 + 8/7 и так далее. Сколько номеров в списке? Подсказка: используйте seq и длину .

9. Каков класс следующего объекта a <- seq (1, 10, 0.5) ?

10. Каков класс следующего объекта a <- seq (1, 10) ?

11.Класс class (a <-1) является числовым, а не целым. По умолчанию R имеет числовое значение, а чтобы ввести целое число, вам нужно добавить букву L . Подтвердите, что класс 1L является целым числом.

12. Определите следующий вектор:

и заставить его получить целые числа.

Сортировка

Теперь, когда мы освоили некоторые базовые знания R, давайте попробуем получить представление о безопасности различных государств в контексте убийств с применением огнестрельного оружия.

сорт

Допустим, мы хотим расположить штаты от наименее к числу убийств с применением огнестрельного оружия.Функция sort сортирует вектор в порядке возрастания. Таким образом, мы можем увидеть наибольшее количество убийств с применением огнестрельного оружия, набрав:

  библиотека (dslabs)
данные (убийства)
сортировка (убийств всего $)
#> [1] 2 4 5 5 7 8 11 12 12 16 19 21 22
#> [14] 27 32 36 38 53 63 65 67 84 93 93 97 97
#> [27] 99 111 116 118 120 135 142 207 219 232 246250 286
#> [40] 293 310 321 351 364 376 413 457 517 669 805 1257

Однако это не дает нам информации о том, в каких штатах указано количество убийств.Например, мы не знаем, в каком штате было 1257.

заказать

Функция порядка ближе к тому, что мы хотим. Он принимает вектор в качестве входных данных и возвращает вектор индексов, которые сортируют входной вектор. Это может показаться запутанным, поэтому давайте рассмотрим простой пример. Мы можем создать вектор и отсортировать его:

  х <- с (31, 4, 15, 92, 65)
sort (x)
#> [1] 4 15 31 65 92

Вместо сортировки входного вектора функция order возвращает индекс, сортирующий входной вектор:

  индекс <- заказ (x)
x [индекс]
#> [1] 4 15 31 65 92

Это тот же результат, что и возвращаемый функцией sort (x) .Если мы посмотрим на этот индекс, мы увидим, почему он работает:

  х
#> [1] 31 4 15 92 65
заказ (x)
#> [1] 2 3 1 5 4

Вторая запись x является наименьшей, поэтому порядок (x) начинается с 2 . Следующая наименьшая - это третья запись, поэтому вторая запись - 3 и так далее.

Как это помогает нам упорядочивать штаты убийствами? Во-первых, помните, что записи векторов, к которым вы обращаетесь с помощью $ , следуют в том же порядке, что и строки в таблице.Например, эти два вектора, содержащие названия состояний и аббревиатуры, соответственно, соответствуют их порядку:

  убийств $ state [1: 6]
#> [1] «Алабама» «Аляска» «Аризона» «Арканзас» «Калифорния»
#> [6] "Колорадо"
убивает $ abb [1: 6]
#> [1] "AL" "AK" "AZ" "AR" "CA" "CO"

Это означает, что мы можем упорядочить названия штатов по количеству их убийств. Сначала мы получаем индекс, который упорядочивает векторы согласно общему количеству убийств, а затем индексируем вектор названий штатов:

  ind <- заказ (всего $ убийств)
убивает $ abb [ind]
#> [1] "VT" "ND" "NH" "WY" "HI" "SD" "ME" "ID" "MT" "RI" "AK" "IA" "UT"
#> [14] "WV" "NE" "OR" "DE" "MN" "KS" "CO" "NM" "NV" "AR" "WA" "CT" "WI"
#> [27] "DC" "OK" "KY" "MA" "MS" "AL" "IN" "SC" "TN" "AZ" "NJ" "VA" "NC"
#> [40] "MD" "OH" "MO" "LA" "IL" "GA" "MI" "PA" "NY" "FL" "TX" "CA"

Согласно вышесказанному, в Калифорнии было больше всего убийств.

макс и макс

Если нас интересует только запись с наибольшим значением, мы можем использовать max для значения:

  макс (всего $ убийств)
#> [1] 1257

и which.max для индекса наибольшего значения:

  i_max <- which.max (всего $ убийств)
убивает $ state [i_max]
#> [1] "Калифорния"

Для минимума мы можем использовать мин. и , что.min таким же образом.

Означает ли это, что Калифорния - самый опасный штат? В следующем разделе мы утверждаем, что нам следует рассматривать ставки, а не итоги. Перед тем, как сделать это, мы вводим одну последнюю функцию, связанную с порядком: rank .

рейтинг

Хотя функция rank используется не так часто, как order и sort , она также связана с порядком и может быть полезна. Для любого заданного вектора он возвращает вектор с рангом первой записи, второй записи и т. Д.входного вектора. Вот простой пример:

  х <- с (31, 4, 15, 92, 65)
ранг (х)
#> [1] 3 1 2 5 4

Подводя итог, давайте посмотрим на результаты трех введенных нами функций:

оригинал	Сортировать	заказывать	классифицировать
31 год	4	2	3
4	15	3	1
15	31 год	1	2
92	65	5	5
65	92	4	4

Остерегайтесь переработки

Другой частый источник незамеченных ошибок в R - использование повторного использования .Мы видели, что векторы складываются поэлементно. Поэтому, если векторы не совпадают по длине, естественно предположить, что мы должны получить ошибку. Но мы этого не делаем. Обратите внимание, что происходит:

  х <- с (1,2,3)
у <- с (10, 20, 30, 40, 50, 60, 70)
х + у
#> Предупреждение в x + y: более длинная длина объекта не кратна меньшей
#> длина объекта
#> [1] 11 22 33 41 52 63 71

Предупреждение появляется, но ошибки нет. Для вывода R переработал числа в формате x . Обратите внимание на последнюю цифру чисел в выводе.

Упражнения

Для этих упражнений мы будем использовать набор данных об убийствах в США. Убедитесь, что вы загрузили его перед запуском.

  библиотека (dslabs)
данные («убийства»)

1. Используйте оператор $ для доступа к данным о размере населения и сохраните их как объект pop . Затем используйте функцию sort , чтобы переопределить pop , чтобы он был отсортирован. Наконец, используйте оператор [, чтобы указать наименьший размер популяции.

2. Теперь вместо наименьшего размера совокупности найдите индекс записи с наименьшим размером совокупности. Подсказка: используйте для порядка вместо для сортировки .

3. Фактически мы можем выполнить ту же операцию, что и в предыдущем упражнении, используя функцию which.min . Напишите одну строку кода, которая сделает это.

4. Теперь мы знаем, насколько маленьким является наименьшее состояние, и какая строка его представляет. Какой это штат? Определите переменную состояния как имена состояний из фрейма данных убийств .Сообщите название штата с наименьшим населением.

5. Вы можете создать фрейм данных с помощью функции data.frame . Вот быстрый пример:

  темп <- c (35, 88, 42, 84, 81, 30)
city <- c («Пекин», «Лагос», «Париж», «Рио-де-Жанейро»,
          «Сан-Хуан», «Торонто»)
city_temps <- data.frame (name = city, temperature = temp)

Используйте функцию rank для определения ранга населения каждого штата от наименьшего до наибольшего.Сохраните эти ранги в объекте с именем ranks , затем создайте фрейм данных с именем состояния и его рангом. Назовите фрейм данных my_df .

6. Повторите предыдущее упражнение, но на этот раз закажите my_df , чтобы состояния были упорядочены от наименее населенных к наиболее многонаселенным. Подсказка: создайте объект ind , который хранит индексы, необходимые для упорядочивания значений заполнения. Затем используйте оператор скобок [, чтобы изменить порядок каждого столбца во фрейме данных.

7. Вектор na_example представляет собой серию отсчетов. Быстро осмотреть объект можно с помощью:

  данные ("na_example")
str (na_example)
#> int [1: 1000] 2 1 3 2 1 3 1 4 3 2 ...

Однако, когда мы вычисляем среднее значение с помощью функции mean , мы получаем NA :

  среднее (na_example)
#> [1] NA

Функция is.na возвращает логический вектор, который сообщает нам, какие записи являются NA .Назначьте этот логический вектор объекту с именем ind и определите, сколько NA s имеет na_example .

8. Теперь снова вычислите среднее значение, но только для записей, отличных от NA . Подсказка: помните ! оператор.

Векторная арифметика

В Калифорнии было больше всего убийств, но означает ли это, что это самый опасный штат? Что, если в нем намного больше людей, чем в любом другом штате? Мы можем быстро подтвердить, что в Калифорнии действительно самое большое население:

человек.

  библиотека (dslabs)
данные ("убийства")
убивает $ state [который.макс (убивает население $)]
#> [1] "Калифорния"

с населением более 37 миллионов человек. Поэтому несправедливо сравнивать итоги, если мы заинтересованы в том, чтобы узнать, насколько безопасно это государство. Что нам действительно нужно вычислять, так это количество убийств на душу населения. В отчетах, которые мы описываем в разделе «Мотивы», в качестве единицы использовались убийства на 100 000 человек. Чтобы вычислить это количество, пригодятся мощные возможности векторной арифметики R.

Изменение масштаба вектора

В R арифметические операции над векторами выполняются поэлементно .Для быстрого примера предположим, что у нас есть высота в дюймах:

  дюймов <- c (69, 62, 66, 70, 70, 73, 67, 73, 67, 70)

и хотите преобразовать в сантиметры. Обратите внимание, что происходит, когда мы умножаем дюймов на 2,54:

  дюймов * 2,54
#> [1] 175 157 168 178 178 185 170 185 170 178

В строке выше мы умножили каждый элемент на 2,54. Точно так же, если для каждой записи мы хотим вычислить, на сколько дюймов выше или меньше 69 дюймов, средний рост мужчин, мы можем вычесть это из каждой записи следующим образом:

  дюймов - 69
#> [1] 0-7-3 1 1 4-2 4-2 1

Два вектора

Если у нас есть два вектора одинаковой длины, и мы суммируем их в R, они будут добавляться запись за записью следующим образом:

\ [ \ begin {pmatrix} а \\ б \\ с \\ d \ end {pmatrix} + \ begin {pmatrix} е \\ f \\ грамм\\ час \ end {pmatrix} знак равно \ begin {pmatrix} а + е \\ б + е \\ с + г \\ д + ч \ end {pmatrix} \]

То же самое верно и для других математических операций, таких как - , * и /.

Это означает, что для вычисления количества убийств мы можем просто ввести:

  murder_rate <- убийств $ всего / убийств $ населения * 100000

Как только мы это сделаем, мы заметим, что Калифорния больше не находится в верхней части списка. Фактически, мы можем использовать то, что мы узнали, чтобы упорядочить штаты по количеству убийств:

  убийств $ abb [заказ (murder_rate)]
#> [1] "VT" "NH" "HI" "ND" "IA" "ID" "UT" "ME" "WY" "OR" "SD" "MN" "MT"
#> [14] "CO" "WA" "WV" "RI" "WI" "NE" "MA" "IN" "KS" "NY" "KY" "AK" "OH"
#> [27] "CT" "NJ" "AL" "IL" "OK" "NC" "NV" "VA" "AR" "TX" "NM" "CA" "FL"
#> [40] "TN" "PA" "AZ" "GA" "MS" "MI" "DE" "SC" "MD" "MO" "LA" "DC"

Упражнения

1.2/6 \).

3. Вычислите коэффициент убийств на 100 000 для каждого штата и сохраните его в объекте murder_rate . Затем вычислите средний уровень убийств в США, используя функцию mean . Что в среднем?

Индексирование

R предоставляет мощный и удобный способ индексирования векторов. Мы можем, например, выделить вектор на основе свойств другого вектора. В этом разделе мы продолжаем работать с нашим примером убийств в США, который мы можем загрузить следующим образом:

  библиотека (dslabs)
данные («убийства»)

Подмножество с логическими элементами

Теперь мы рассчитали уровень убийств, используя:

  murder_rate <- убийств $ всего / убийств $ населения * 100000

Представьте, что вы переезжаете из Италии, где, согласно новостному сообщению ABC, количество убийств составляет всего 0.71 на 100 000. Вы бы предпочли переехать в штат с аналогичным уровнем убийств. Еще одна мощная особенность R - то, что мы можем использовать логику для индексации векторов. Если мы сравниваем вектор с одним числом, он фактически выполняет проверку для каждой записи. Ниже приведен пример, связанный с вопросом выше:

  ind <- скорость_ убийств <0,71

Если вместо этого мы хотим узнать, меньше или равно значение, мы можем использовать:

  ind <- скорость_убийств <= 0,71

Обратите внимание, что мы возвращаем логический вектор с ИСТИНА для каждой записи, меньшей или равной 0.71. Чтобы увидеть, какие это состояния, мы можем использовать тот факт, что векторы можно индексировать с помощью логики.

  убийств $ state [ind]
#> [1] "Гавайи" "Айова" "Нью-Гэмпшир" "Северная Дакота"
#> [5] "Вермонт"

Чтобы подсчитать, сколько из них ИСТИНА, функция sum возвращает сумму элементов вектора, и логические векторы получают , приведенное к к числовому, при этом ИСТИНА, кодируется как 1, а ЛОЖЬ, - как 0. Таким образом, мы можем подсчитайте состояния, используя:

Логические операторы

Предположим, нам нравятся горы, и мы хотим переехать в безопасное государство в западном регионе страны.Мы хотим, чтобы количество убийств было не больше 1. В этом случае мы хотим, чтобы были правдой две разные вещи. Здесь мы можем использовать логические операторы и , которые в R представлены как и . Эта операция приводит к ИСТИНА только тогда, когда оба логических значения ИСТИНА . Чтобы убедиться в этом, рассмотрим следующий пример:

  ИСТИНА И ИСТИНА
#> [1] ИСТИНА
ИСТИНА И ЛОЖЬ
#> [1] ЛОЖЬ
ЛОЖЬ И ЛОЖЬ
#> [1] ЛОЖЬ

В нашем примере мы можем сформировать две логические схемы:

  запад <- убийства $ region == "Запад"
безопасный <- murder_rate <= 1

, и мы можем использовать и , чтобы получить вектор логических значений, который сообщает нам, какие состояния удовлетворяют обоим условиям:

  ind <- сейф и запад
убийства $ state [ind]
#> [1] «Гавайи» «Айдахо» «Орегон» «Юта» «Вайоминг»

который

Предположим, мы хотим узнать количество убийств в Калифорнии.Для этого типа операций удобно преобразовывать векторы логических чисел в индексы вместо того, чтобы хранить длинные векторы логических чисел. Функция , которая сообщает нам, какие записи логического вектора являются ИСТИННЫМИ. Итак, мы можем ввести:

  ind <- который (убивает $ state == "Калифорния")
murder_rate [ind]
#> [1] 3.37

соответствие

Если вместо одного штата мы хотим узнать количество убийств для нескольких штатов, например, Нью-Йорка, Флориды и Техаса, мы можем использовать функцию match .Эта функция сообщает нам, какие индексы второго вектора соответствуют каждой из записей первого вектора:

  ind <- match (c («Нью-Йорк», «Флорида», «Техас»), $ state)
инд
#> [1] 33 10 44

Теперь мы можем посмотреть на количество убийств:

  процент убийств [ind]
#> [1] 2,67 3,40 3,20

% в%

Если вместо индекса нам нужна логика, которая сообщает нам, находится ли каждый элемент первого вектора во втором, мы можем использовать функцию % в% .Представим, что вы не уверены, являются ли Бостон, Дакота и Вашингтон штатами. Узнать можно так:

  c («Бостон», «Дакота», «Вашингтон»)% в% убийств $ штат
#> [1] FALSE FALSE TRUE

Обратите внимание, что мы будем часто использовать % в% на протяжении всей книги.

Advanced : существует связь между match и % в% с по , что . Чтобы убедиться в этом, обратите внимание, что следующие две строки производят один и тот же индекс (хотя и в разном порядке):

  совпадение (c («Нью-Йорк», «Флорида», «Техас»), штат $ убийств)
#> [1] 33 10 44
который (убивает $ state% в% c ("Нью-Йорк", "Флорида", "Техас"))
#> [1] 10 33 44

Упражнения

Начните с загрузки библиотеки и данных.

  библиотека (dslabs)
данные (убийства)

1. Вычислите коэффициент убийств на 100 000 для каждого штата и сохраните его в объекте с именем murder_rate . Затем используйте логические операторы для создания логического вектора с именем low , который сообщает нам, какие записи murder_rate ниже 1.

2. Теперь используйте результаты предыдущего упражнения и функцию which для определения индексов murder_rate , связанных со значениями ниже 1.

3. Используйте результаты предыдущего упражнения, чтобы сообщить названия штатов, в которых уровень убийств ниже 1.

4. Теперь расширите код из упражнений 2 и 3, чтобы сообщить о штатах на северо-востоке с уровнем убийств ниже 1. Совет: используйте ранее определенный логический вектор low и логический оператор и .

5. В предыдущем упражнении мы вычислили уровень убийств для каждого штата и среднее значение этих чисел. Сколько штатов ниже среднего?

6.Используйте функцию сопоставления, чтобы идентифицировать состояния с помощью сокращений AK, MI и IA. Подсказка: начните с определения индекса записей убийств $ abb , которые соответствуют трем аббревиатурам, затем используйте оператор [ для извлечения состояний.

7. Используйте оператор % в% , чтобы создать логический вектор, который отвечает на вопрос: какие из следующих сокращений являются действительными: MA, ME, MI, MO, MU?

8. Расширьте код, который вы использовали в упражнении 7, чтобы указать одну запись, которая представляет собой , а не , как фактическое сокращение.Подсказка: используйте ! , который превращает FALSE в TRUE и наоборот, затем который для получения индекса.

Земельные участки

В главе 7 мы описываем дополнительный пакет, который обеспечивает мощный подход к созданию графиков в R. Затем у нас есть целая часть по визуализации данных, в которой мы приводим множество примеров. Здесь мы кратко опишем некоторые функции, доступные в базовой установке R.

участок

График Функция может использоваться для построения диаграмм рассеяния.6 y <- убийств $ всего участок (x, y)

Для быстрого построения графика, избегающего двойного доступа к переменным, мы можем использовать с функцией :

  с (убийства, заговор (население, всего))

Функция с позволяет нам использовать имена столбцов убийств в функции plot . Он также работает с любыми фреймами данных и любыми функциями.

история

Мы опишем гистограммы, поскольку они связаны с распределениями, в части книги «Визуализация данных».Здесь мы просто отметим, что гистограммы представляют собой мощную графическую сводку списка чисел, которая дает вам общий обзор типов значений, которые у вас есть. Мы можем составить гистограмму наших показателей убийств, просто набрав:

  x <- с (убийства, всего / население * 100000)
hist (x)

Мы видим, что существует широкий диапазон значений, большинство из которых находится в диапазоне от 2 до 3, а в одном очень крайнем случае коэффициент убийств превышает 15:

  убийств $ state [который.макс (х)]
#> [1] "Округ Колумбия"

коробчатый участок Коробчатые диаграммы

будут также описаны в части книги «Визуализация данных». Они обеспечивают более краткое изложение, чем гистограммы, но их легче сочетать с другими коробчатыми диаграммами. 6 total_gun_murders <- убийств $ всего участок (население_в_миллионах, общее_пушечное_ убийство)

Имейте в виду, что во многих штатах население составляет менее 5 миллионов человек, и они являются скученными.Мы можем получить больше информации, сделав этот график в логарифмической шкале. Преобразуйте переменные, используя преобразование log10 , а затем постройте их.

2. Создайте гистограмму населения штата.

3. Создание диаграмм населения штата по регионам.

Совместное международное консенсусное заявление для прекращения стигмы ожирения

Распространенность предвзятого отношения к весу, стигмы и дискриминации

Обширные исследования показали, что стигма и дискриминация в связи с лишним весом являются повсеместными и глобальными проблемами ^7,8.Стигма из-за веса была документально подтверждена во многих социальных сферах, включая рабочее место, образование, медицинские учреждения и семьи ^9,10. Стигма сохраняется, несмотря на заметно возросшее распространение ожирения в последние десятилетия. Среди взрослых с ожирением распространенность дискриминации по весу составляет 19–42%, с более высокими показателями среди людей с более высоким индексом массы тела (ИМТ) и среди женщин по сравнению с мужчинами ^11,12,13.

По оценкам исследования 2018 года, примерно 40–50% взрослых в США с избыточной массой тела и ожирением испытывают интернализованную предвзятость в отношении веса, а около 20% взрослых в США испытывают это на высоких уровнях ¹⁴.Интернализованная систематическая ошибка веса присутствует у людей из разных категорий веса, но особенно у людей с более высоким ИМТ, которые пытаются похудеть ¹⁴.

Факты свидетельствуют о том, что СМИ являются повсеместным источником предвзятости в отношении веса и могут усиливать стигму за счет использования неточного изображения ожирения и ненадлежащих изображений, языка и терминологии, которые полностью связывают ожирение с личной ответственностью ¹⁵. Было подсчитано, что более двух третей изображений, сопровождающих сообщения средств массовой информации США об ожирении, содержат стигматизацию веса, и экспериментальные исследования показывают, что просмотр таких изображений приводит к увеличению систематической ошибки веса ¹⁶.

Смещение веса было зарегистрировано среди медицинских работников в США и во всем мире, в том числе среди поставщиков первичной медико-санитарной помощи, эндокринологов, кардиологов, медсестер, диетологов, специалистов в области психического здоровья, стажеров-медиков и специалистов, занимающихся исследованиями и клиническим лечением ожирения ^17,18.

Последствия стигмы, связанной с лишним весом, для физического и психического здоровья

Дети с избыточным весом и ожирением часто подвергаются в школе насмешкам и издевательствам на основе веса.По сравнению со студентами с более низкой массой тела подростки с избыточным весом или ожирением значительно чаще испытывают социальную изоляцию ^19,20,21 и подвергаются повышенному риску относительной, вербальной, кибернетической и физической виктимизации ²². Они также более подвержены развитию психических расстройств, особенно тревожности и депрессии, в дополнение к ожирению, диабету 2 типа и сердечно-сосудистым заболеваниям в более старшем возрасте ²³.

Стигма из-за веса, а не само ожирение, может быть особенно вредным для психического здоровья и связана с депрессивными симптомами, более высоким уровнем тревожности, низкой самооценкой, социальной изоляцией, воспринимаемым стрессом, употреблением психоактивных веществ ^24,25,26, нездорово пищевое поведение и контроль веса, например переедание и эмоциональное переедание ²⁷.Как это ни парадоксально, экспериментальные исследования также показывают, что подвергание людей стигматизации из-за веса может привести к увеличению потребления пищи, независимо от ИМТ ^3,28. Корреляционные и рандомизированные контролируемые исследования также показывают, что стигматизация веса связана с более низким уровнем физической активности, более высоким отказом от упражнений ^29,30,31, нездоровой диетой и повышенным малоподвижным поведением ^1,2,3, а также увеличение ожирения и увеличение веса с течением времени ³² и повышенный риск перехода от избыточного веса к ожирению как у взрослых, так и у подростков ^33,34,35.

Лица с избыточным весом и ожирением, которые испытывают дискриминацию по весу, демонстрируют более высокие уровни циркулирующего С-реактивного белка ³⁶, кортизола ³⁷, долгосрочный кардио-метаболический риск ³⁸ и повышенную смертность ³⁹ по сравнению с теми, кто не испытывали дискриминации по весу.

Качество ухода и использование медицинских услуг

Данные свидетельствуют о том, что врачи тратят меньше времени на приемы и предоставляют меньше информации о здоровье пациентам с ожирением по сравнению с более худыми пациентами ¹⁷ и пациентами, которые сообщают о предвзятости по весу в медицинских учреждениях имеют плохие результаты лечения ⁴⁰ и могут с большей вероятностью избежать лечения в будущем ⁴¹.Ожирение также отрицательно влияет на соответствующий возрасту скрининг рака, что может привести к задержкам в выявлении рака груди, гинекологического и колоректального рака ⁴².

Тематический анализ 21 исследования изучал восприятие систематической ошибки веса и ее влияние на взаимодействие с службами первичной медико-санитарной помощи. ⁴³. Было оценено негативное влияние на участие в первичной медико-санитарной помощи, и были определены десять тем: презрительное, покровительственное и неуважительное обращение, отсутствие обучения, двойственность, отнесение всех проблем со здоровьем к избыточному весу, предположения о прибавке в весе, препятствия для обращения за медицинской помощью, ожидания дифференцированного медицинского обслуживания, низкого доверия и плохого общения, уклонения от оказания медицинских услуг или задержки с ними, а также обращения за медицинской консультацией к множеству медицинских работников.

Широко распространенное, но недоказанное предположение о том, что вес тела полностью контролируется выбором образа жизни и что самостоятельные усилия могут обратить вспять даже тяжелые формы ожирения или диабета 2 типа ⁴⁴ может объяснить низкий уровень общественной поддержки охвата антибиотиками. -вмешательства по борьбе с ожирением, помимо диеты и физических упражнений ⁴⁵, независимо от их доказательной базы. Например, многие государственные и частные медицинские страховые компании либо не предоставляют покрытие, либо имеют существенные ограничения в покрытии метаболической хирургии, включая выполнение ряда критериев, по которым имеются ограниченные или отсутствующие клинические данные ^46,47.Такое отношение резко контрастирует с охватом лечением других хронических заболеваний (например, рака, болезней сердца и остеоартрита), которые не обусловлены аналогичными ограничениями и для которых использование аналогичных произвольных критериев охвата было бы социально незащищенным и этически нежелательным. .

Стигматизация хирургического лечения ожирения

Метаболическая хирургия (также известная как бариатрическая хирургия) представляет собой убедительный пример того, как стигматизация веса может также распространяться на лечение ожирения.По сравнению с людьми, которые худеют только с помощью диеты и упражнений, те, кто худеет с помощью метаболической хирургии, могут подвергаться более сильному стигматизации, потому что их считают ленивыми и менее ответственными за свою потерю веса ^48,49. Неудивительно, что многие скрывают свой хирургический статус ⁴⁹.

Несмотря на доказательства эффективности и рентабельности ^50,51 хирургических вмешательств по поводу ожирения, только 0,1–2% кандидатов на хирургические вмешательства во всем мире в настоящее время проходят такую операцию ⁵².Исследование, проведенное в США, показало, что только 19,2% респондентов поддержали страхование метаболических операций ⁴⁵.

Стигма по весу и политика общественного здравоохранения

Исторические примеры болезней, социальная конструкция которых включала моральные суждения о роли действий людей в заражении болезнью (например, чума, холера, сифилис, ВИЧ / СПИД), демонстрируют, что стигма может вмешиваться в общественное здравоохранение по борьбе с эпидемиями ⁵³.Эти примеры также подчеркивают важность инициатив, направленных на борьбу со стигмой и социальной изоляцией (например, Специальная сессия Генеральной Ассамблеи Организации Объединенных Наций по ВИЧ / СПИДу и Всемирная кампания против СПИДа 2002–2003 гг.) ⁵⁴.

До настоящего времени в рамках усилий общественного здравоохранения стигма не рассматривалась как препятствие на пути борьбы с ожирением. Напротив, некоторые стратегии общественного здравоохранения открыто предусматривают стигматизацию людей с ожирением, исходя из предположения, что стыд побудит их изменить поведение и добиться потери веса с помощью самостоятельной диеты и увеличения физических упражнений ⁵⁵.Как наблюдательные, так и рандомизированные контролируемые исследования показывают, что эти стратегии могут приводить к противоположному эффекту и вместо этого могут вызывать отказ от упражнений, нездоровое питание и усиление малоподвижного поведения ^1,2,3, что приводит к ухудшению метаболизма и увеличению веса прирост ^56,57 и снижение качества жизни ⁵⁷.

В некоторых сообщениях общественного здравоохранения и поддерживаемых правительством кампаниях по борьбе с ожирением также описываются достоинства профилактики ожирения как предпочтительной альтернативы методам лечения установленного ожирения, таким как фармакотерапия или хирургическое вмешательство, которые часто считаются более дорогостоящими.Это заблуждение, поскольку в нем профилактика и лечение рассматриваются как взаимоисключающие, тогда как эти подходы, как правило, должны быть направлены на две разные группы населения с разными потребностями.

Дискриминация в сфере занятости

Дискриминация на рабочем месте в отношении лиц с избыточным весом и ожирением распространена в странах с высоким уровнем доходов ⁵⁸. Люди с ожирением сообщают, что получают более низкую начальную зарплату, могут быть оценены как менее квалифицированные и могут работать дольше, чем более худые сотрудники ⁵⁹.Лица с ожирением могут считаться менее подходящими для работы и с меньшей вероятностью будут приглашены на собеседование ⁶⁰, или, если они будут приняты на работу, будут считаться менее успешными по сравнению с более худыми сверстниками ⁶¹. Особенно маловероятно, что будут приняты на работу женщины с ожирением ⁶².

Исследование, проведенное в Великобритании с участием 119 669 человек в возрасте 37–73 лет, обнаружило сильную связь между более высоким ИМТ и более низким социально-экономическим статусом, особенно у женщин ⁶³. Аналогичным образом, исследование, проведенное в США, показало, что женщины с избыточным весом с большей вероятностью будут работать на низкооплачиваемой работе и зарабатывать меньше денег по сравнению с женщинами среднего роста и всеми мужчинами ⁶⁴.

Для подавляющего большинства людей с ожирением, которые сталкиваются с дискриминацией при приеме на работу или на рабочем месте, как правило, нет защиты в соответствии с действующим законодательством ⁶². Хотя некоторые штаты США недавно приняли закон, защищающий от дискриминации по росту и весу ⁶⁵, Закон о гражданских правах 1964 года не определяет вес как защищенную характеристику, и только в некоторых случаях условие очень высокого ИМТ может соответствовать определению. инвалидности в соответствии с поправкой 2008 года к Закону об американцах с ограниченными возможностями ⁶⁶.Эта поправка, однако, не распространяется на лиц, не являющихся инвалидами, даже если они также могут быть жертвами дискриминации по весу.

Аналогичным образом, в 2014 году Европейский суд постановил, что сильный избыточный вес может считаться инвалидностью, если это состояние нарушает трудоспособность работника. Однако ожирение само по себе обычно не указывается как инвалидизирующее состояние в действующем трудовом законодательстве ЕС; следовательно, большинство антидискриминационных законов требует толкования того, имеет ли человек с ожирением инвалидность.Закон Великобритании о равенстве (2010) ⁶⁷ конкретно запрещает дискриминацию по признаку возраста, инвалидности, смены пола, брака и гражданского партнерства, беременности, материнства, расы, этнической принадлежности, религии или убеждений, пола и сексуальной ориентации, но не по признаку пола и сексуальной ориентации. ожирение.

Погрешность в весе и исследования

Исследования ожирения и диабета недостаточно финансируются по сравнению с другими заболеваниями по сравнению с их бременем и расходами для общества. Например, прогнозируемые бюджеты Национального института здравоохранения США на борьбу с раком, ВИЧ / СПИДом и болезнями пищеварения в 5–10 раз превышают бюджет на ожирение, несмотря на то, что последнее затрагивает значительно больше американцев.

Среди 5623 участников недавнего международного исследования (исследование ASK) более высокая стигма по весу была связана с более низким приоритетом расходов на исследования ожирения ⁴⁴. Есть также несколько причин, по которым стигма может препятствовать поддержке исследований и научных достижений. Например, чрезмерно упрощенное представление о том, что ожирение вызвано слишком большим количеством еды и слишком малым количеством физических упражнений, подразумевает, что причины ожирения и его эпидемии хорошо изучены, а не сложны.В этом контексте исследования, направленные на выяснение этиологических механизмов ожирения, не могут рассматриваться как приоритетные. Кроме того, финансирование может быть смещено в сторону проектов, которые, как ожидается, будут эффективными (то есть реализации вмешательств в отношении поведения и образа жизни), что снизит поддержку исследований новых методов профилактики и лечения или внедрения доступных методов лечения, основанных на доказательствах (т. или хирургические подходы).

Причины и факторы стигмы веса

Данные из нескольких стран ^68,69,70,71 показывают, что, когда люди связывают причины ожирения в первую очередь с внутренними контролируемыми факторами или личным выбором, они демонстрируют более высокую предвзятость в отношении веса, в то время как признавая Комплексные причины ожирения (включая такие элементы, как генетика, биология и факторы окружающей среды) связаны с более низким уровнем предвзятости по весу и меньшим количеством обвинений.Эти результаты показывают, что преобладающее повествование об ожирении в новостях, кампаниях общественного здравоохранения и политическом дискурсе - в значительной степени сосредоточенное на представлениях о личной ответственности ^72,73 - может сыграть важную роль в выражении стигматизации веса и укреплении основанного на весе стереотипы ⁷⁴.

Отсутствие национальных законов, запрещающих дискриминацию по весу, также может способствовать выражению стигмы по весу, поскольку оно передает обществу сигнал о том, что стигма по весу является приемлемой и терпимой.Однако данные из Северной Америки, Европы, Австралии и Исландии свидетельствуют о том, что может быть значительная общественная поддержка для принятия и принятия закона, запрещающего дискриминацию по весу ^75,76.

Разрыв между научными доказательствами и заблуждениями в публичной истории

Представление о том, что причины избыточного веса и ожирения зависят от недостатков человека, таких как лень и обжорство, основано на предположении, что вес тела полностью находится под контролем воли.Это предположение и многие его следствия в настоящее время расходятся с окончательной совокупностью биологических и клинических данных, полученных за последние несколько десятилетий.

1. Масса тела = калории на входе - калории на выходе

Это уравнение часто упрощается в публичном описании ожирения и даже медицинскими специалистами, как если бы две переменные (калории на входе и калории на выходе) зависели только от двух факторов, количество потребляемой пищи и выполняемых упражнений, что означает, что вес тела полностью контролируется добровольными решениями меньше есть и больше заниматься спортом.

Однако обе переменные уравнения зависят от дополнительных факторов, помимо еды и физических упражнений. Например, потребление энергии зависит от количества потребляемой пищи, а также от количества энергии, полученной из пищи, поглощаемой через желудочно-кишечный тракт, что, в свою очередь, зависит от множества факторов, таких как пищеварительные ферменты, желчные кислоты, микробиота, гормоны кишечника. , и нейронные сигналы, ни один из которых не находится под произвольным контролем. Точно так же выработка энергии не полностью объясняется физической активностью, которая составляет лишь ~ 30% от общего ежедневного расхода энергии.Скорость метаболизма составляет 60–80% от общего дневного расхода энергии, при этом термический эффект кормления составляет примерно 10% ⁷⁷. Таким образом, даже когда люди расходуют энергию посредством упражнений, за исключением профессиональных спортсменов, общий вклад в расход энергии относительно невелик ⁷⁸.

Существование мощной и точной гомеостатической системы, которая поддерживает массу тела в относительно узком индивидуальном диапазоне, подтверждается научными данными.Эта регулирующая система может противодействовать добровольным усилиям по снижению массы тела, активируя мощные компенсаторные биологические реакции (например, повышенный аппетит и снижение скорости метаболизма), которые способствуют восстановлению веса. Клинические данные показывают, что потеря веса на 10% вызывает компенсирующие изменения в расходе энергии ⁷⁹ и модификации сигналов аппетита, которые усиливают чувство голода и уменьшают чувство сытости. Эти метаболические и биологические адаптации могут сохраняться долгое время после похудания и продолжаться даже после частичного восстановления веса ⁸⁰.

2. Ожирение в первую очередь вызвано добровольным перееданием и малоподвижным образом жизни.

Хотя эта концепция может показаться прямым выводом, учитывая общий личный опыт колебаний массы тела в периоды избыточного потребления энергии или сидячий образ жизни, доказательства поддерживает более тонкую ситуацию. Например, в канадском исследовании, в котором для измерения физической активности использовались акселерометры, девушки с ожирением делали больше шагов в день, чем девушки с нормальным весом ⁸¹.Подобные результаты наблюдались для взрослых ⁸². Несмотря на существенно более высокий уровень физической активности, общие ежедневные затраты энергии среди охотников-собирателей в африканских саваннах сегодня во многом аналогичны таковым у взрослых, живущих в современных городах Европы или США, где распространенность ожирения высока ⁸³. Эти результаты противоречат общепринятым взглядам, которые в первую очередь связывают причину ожирения с малоподвижным образом жизни и предполагают, что компенсаторные метаболические адаптации поддерживают относительно постоянный общий расход энергии среди людей и при различных уровнях физической активности.

В настоящее время также доступны дополнительные доказательства, указывающие на другие возможные причины и факторы ожирения, включая генетические ⁸⁴ и эпигенетические факторы ⁸⁵, факторы пищевого происхождения ⁸⁶, лишение сна и циркадную дисритмию ⁸⁷, психологический стресс, эндокринные нарушения, лекарства, внутриматочные и межпоколенческие эффекты. Эти факторы не требуют переедания или отсутствия физической активности для объяснения лишнего веса ^88,89,90.Доминирующая роль генетических факторов в патогенезе ожирения также была продемонстрирована в исследованиях, сравнивающих соответствие массы тела разнояйцевых и однояйцевых близнецов ⁹¹, например, а также исследований взрослых, усыновленных в младенчестве, по сравнению с их биологическими и приемными родителями ^77,92. Следовательно, переедание и снижение физической активности могут быть симптомами, а не первопричинами ожирения ⁹³. Наконец, частые неудачи терапевтических стратегий и стратегий общественного здравоохранения, сфокусированных на рекомендации «меньше есть и больше двигаться», должны поставить под сомнение причинную роль добровольного переедания и малоподвижного образа жизни как основных причин ожирения.

3. Ожирение - выбор образа жизни

Люди с ожирением обычно считают ожирение серьезной проблемой для здоровья, а не сознательным выбором. Более двух третей из 3 008 человек с ожирением, опрошенных в исследовании ACTION, считали ожирение таким же или более серьезным, чем другие состояния здоровья, включая высокое кровяное давление, диабет и депрессию ⁹⁴. Принимая во внимание негативное влияние ожирения на качество жизни, хорошо известные риски серьезных осложнений и связанное с этим сокращение продолжительности жизни, определение ожирения в качестве альтернативы является неправильным.

4. Ожирение - это состояние, а не болезнь

Обозначение ожирения как заболевания, фактора риска или состояния имеет значение для лечения и разработки политики и может способствовать продвижению или смягчению стигматизирующих взглядов в отношении затронутых лиц. Аргумент, который часто используется против обозначения ожирения как болезни, заключается в том, что это дает обществу сигнал о том, что индивидуальная ответственность не имеет отношения к ожирению, что снижает приверженность более здоровому образу жизни. Однако определение ожирения как заболевания должно основываться на объективных медицинских и биологических данных, а не на социологических последствиях.

Критерии, обычно используемые для распознавания статуса болезни, явно выполняются у многих людей с ожирением в общепринятом понимании, хотя и не у всех. Эти критерии включают специфические признаки или симптомы (например, повышенное ожирение), снижение качества жизни и / или повышенный риск дальнейшего заболевания, осложнений и отклонения от нормальной физиологии - или хорошо охарактеризованную патофизиологию (например, воспаление, инсулинорезистентность, и изменения гормональных сигналов, регулирующих чувство насыщения и аппетита).

Как указано в заявлении Всемирной федерации ожирения ⁹⁵, многие медицинские общества, а также Всемирная организация здравоохранения, Ассоциация пищевых продуктов и медикаментов США, Национальные институты здравоохранения США и Нагойская декларация теперь определяют ожирение как заболевание или болезненный процесс.

Однако общепризнанно, что определение ожирения как заболевания, но измерение его только с помощью пороговых значений ИМТ (как в современной медицинской практике), сопряжено с риском признания заболевшими некоторых людей, которые, несмотря на возможный риск заболевания в будущем, не имеют текущих доказательств болезни. - например, в случаях, когда высокий ИМТ является следствием особенно мускулистости или небольшого роста.Этот потенциальный риск ошибочного диагноза подчеркивает неадекватность текущих диагностических критериев ожирения и необходимость определения более значимых клинических и биологических критериев для диагностики заболевания, чем просто ИМТ.

5. Тяжелое ожирение обычно обратимо, если добровольно меньше есть и больше заниматься спортом.

Это предположение также не подтверждается доказательствами. Во-первых, известно, что масса тела и жировая масса регулируются многочисленными физиологическими механизмами, помимо добровольного приема пищи и физических упражнений.Большой объем клинических данных показал, что добровольные попытки меньше есть и больше заниматься спортом оказывают лишь незначительное влияние на массу тела у большинства людей с тяжелым ожирением ^96,97. Когда жировая масса уменьшается, организм реагирует снижением расхода энергии в состоянии покоя ^79,80 и изменениями сигналов, которые усиливают чувство голода и снижают чувство сытости ⁹³ (например, лептин, грелин) ⁹⁸. Эти компенсаторные метаболические и биологические адаптации способствуют восстановлению веса и сохраняются до тех пор, пока человек находится в состоянии пониженной энергии, даже если он немного набирает вес назад ⁹⁸.

Метаболическую хирургию часто называют легким выходом из положения, исходя из предположения, что эти вмешательства механически ограничивают прием пищи таким образом, что люди недостаточно дисциплинированы, чтобы достичь их самостоятельно. Однако данные показывают, что хирургические вмешательства вызывают многочисленные метаболические эффекты, противоположные компенсаторным физиологическим реакциям, обычно вызываемым снижением веса, вызванным диетой, тем самым способствуя значительному и долгосрочному снижению веса ⁹⁹. Такие механизмы включают парадоксальное снижение аппетита и увеличение скорости метаболизма, которые адаптивно изменяются в противоположных направлениях по сравнению с теми, которые происходят после большей безоперационной потери веса ⁷⁷.Также наблюдаются благоприятные послеоперационные изменения в желудочно-кишечных гормонах, передаче сигналов желчных кислот, микробиоте кишечника, абсорбции и утилизации глюкозы в кишечнике, модуляции передачи сигналов питательных веществ в желудочно-кишечном тракте, которые влияют на чувствительность к инсулину, и др. ¹⁰⁰.

образование | Определение, развитие, история, типы и факты

Образование , дисциплина, которая касается методов преподавания и обучения в школах или школьной среде, в отличие от различных неформальных и информальных средств социализации (например,g., проекты развития сельских районов и образование через отношения между родителями и детьми).

Что такое образование?

Образование относится к дисциплине, которая связана с методами преподавания и обучения в школах или подобной школе, в отличие от различных неформальных и информальных средств социализации.

Каким было образование в древних Афинах?

Примерно с конца 7-го или в течение 6-го века Афины стали первым городом-государством в Древней Греции, отказавшимся от образования, ориентированного на будущие солдатские обязанности.Эволюция афинского образования отражала эволюцию самого города, который двигался в сторону все большей демократизации.

Как социальный класс влияет на уровень образования?

Исследования показали, что образование является самым сильным фактором, определяющим профессиональный статус человека и шансы на успех во взрослой жизни. Однако корреляция между социально-экономическим статусом семьи и успеваемостью или неуспеваемостью в школе, по-видимому, увеличилась во всем мире. Долгосрочные тенденции предполагают, что по мере индустриализации и модернизации общества социальный класс становится все более важным в определении результатов образования и профессиональной подготовки.

Когда образование стало обязательным?

Какие существуют альтернативные формы обучения?

Альтернативные формы обучения появились с конца 20 века, такие как дистанционное обучение, домашнее обучение и многие параллельные или дополнительные системы образования, часто обозначаемые как «неформальные» и «популярные». Религиозные учреждения также обучают молодых и старых в равной степени священным знаниям, а также ценностям и навыкам, необходимым для участия в местных, национальных и транснациональных обществах.

Предлагают ли школьные ваучеры учащимся доступ к лучшему образованию?

Школьные ваучеры - горячо обсуждаемая тема в Соединенных Штатах. Некоторые родители получателей ваучеров сообщили о высоком уровне удовлетворенности, и исследования показали, что количество выпускников ваучеров увеличилось. Однако некоторые исследования показали, что учащиеся, использующие ваучеры для посещения частных школ вместо государственных, не показывают значительно более высоких уровней академической успеваемости. Узнайте больше на ProCon.орг.

Образование можно рассматривать как передачу ценностей и накопленных в обществе знаний. В этом смысле это эквивалентно тому, что социологи называют социализацией или инкультурацией. Дети - независимо от того, рождены ли они среди племен Новой Гвинеи, флорентийцев эпохи Возрождения или среднего класса Манхэттена - рождаются без культуры. Образование предназначено для того, чтобы направлять их в изучении культуры, формировании их поведения в соответствии с образами взрослой жизни и ориентации на их возможную роль в обществе.В самых примитивных культурах формального обучения часто мало - мало того, что обычно называют школой, классами или учителями. Вместо этого вся среда и все виды деятельности часто рассматриваются как школа и классы, и многие или все взрослые действуют как учителя. Однако по мере того, как общества становятся более сложными, количество знаний, передаваемых от одного поколения к другому, становится больше, чем может знать любой человек, и, следовательно, должны развиваться более избирательные и эффективные средства культурной передачи.Результатом является формальное образование - школа и специалист вызывают учителя.

По мере того, как общество становится все более сложным, а школы становятся все более институционализированными, образовательный опыт становится все менее напрямую связанным с повседневной жизнью, меньше является вопросом демонстрации и обучения в контексте повседневного мира и все больше абстрагируется от практики, в большей степени извлекать, рассказывать и изучать вещи вне контекста. Такая концентрация обучения в формальной атмосфере позволяет детям узнать больше о своей культуре, чем они могут сделать, просто наблюдая и подражая.По мере того как общество постепенно придает все большее значение образованию, оно также пытается сформулировать общие цели, содержание, организацию и стратегии образования. Литература наполняется советами по воспитанию подрастающего поколения. Короче говоря, развиваются философии и теории образования.

В этой статье обсуждается история образования, прослеживается эволюция формального обучения знаниям и навыкам с доисторических и древних времен до наших дней, а также рассматриваются различные философии, которые вдохновили возникшие системы.Другим аспектам образования посвящен ряд статей. Для рассмотрения образования как дисциплины, включая организацию образования, методы преподавания, а также функции и подготовку учителей, см. преподавание; педагогика; и педагогическое образование. Описание образования в различных специализированных областях, см. В историографии; юридическое образование; медицинское образование; наука, история. Для анализа философии образования, см. образование, философия.Для изучения некоторых из наиболее важных вспомогательных средств в образовании и распространении знаний, см. Словарь ; энциклопедия; библиотека; музей; печать; издательство, история. Некоторые ограничения свободы образования обсуждаются в цензуре. Для анализа характеристик зрачка, см. интеллект, человек; теория обучения; психологическое тестирование.

Получите подписку Britannica Premium и получите доступ к эксклюзивному контенту. Подпишитесь сейчас

Образование в примитивных и ранних цивилизованных культурах

Термин образование может применяться к примитивным культурам только в смысле инкультурации, то есть процесса культурной передачи.Первобытный человек, культура которого представляет собой совокупность его вселенной, имеет относительно фиксированное чувство культурной преемственности и безвременья. Модель жизни относительно статична и абсолютна, и она передается от одного поколения к другому с небольшими отклонениями. Что касается доисторического образования, то его можно сделать вывод только из образовательных практик в сохранившихся примитивных культурах.

Таким образом, цель примитивного образования состоит в том, чтобы научить детей становиться хорошими членами своего племени или группы.Особое внимание уделяется обучению гражданственности, потому что первобытные люди очень озабочены развитием индивидов в качестве членов племени и глубоким пониманием их образа жизни во время перехода от препубертатного возраста к постпубертатному.

Из-за разнообразия бесчисленных тысяч примитивных культур трудно описать какие-либо стандартные и единообразные характеристики препубертатного образования. Тем не менее некоторые вещи обычно практикуются в культурах.Дети фактически участвуют в социальных процессах взрослой деятельности, и их совместное обучение основано на том, что американский антрополог Маргарет Мид назвала сочувствием, идентификацией и подражанием. Первобытные дети до достижения половой зрелости учатся, выполняя и соблюдая основные технические приемы. Их учителя не чужие, а их непосредственное сообщество.

В отличие от спонтанных и довольно нерегулируемых имитаций в доубертатном образовании, постпубертатное образование в некоторых культурах строго стандартизировано и регулируется.Преподавательский состав может состоять из полностью посвященных мужчин, часто неизвестных посвященному, хотя они являются его родственниками в других кланах. Посвящение может начаться с того, что посвященного внезапно отделяют от его семейной группы и отправляют в уединенный лагерь, где он присоединяется к другим посвященным. Цель этого разделения - отвлечь глубокую привязанность посвященного от его семьи и установить его эмоциональную и социальную якорь в более широкой паутине его культуры.

Начальный курс обучения обычно не включает практических предметов.Вместо этого он состоит из целого набора культурных ценностей, племенной религии, мифов, философии, истории, ритуалов и других знаний.

Русский язык. Поурочные разработки. 8 класс. (Тростенцова Л. А., Запорожец А. И.)

ГДЗ упражнение 97 русский язык 6 класс Ладыженская, Баранов – Telegraph

Русский язык 8 класс быстровчанка упражнение 97 (2,3,4,5)

Глава 2 Основы R | Введение в науку о данных

Пример: убийства с применением огнестрельного оружия в США

Рабочее пространство

Функции

Готовые объекты прочие

Имена переменных

Сохранение рабочего места

Упражнения

Типы данных

Кадры данных

Осмотр объекта

Аксессуар:

2059179 19378102 9535483 672591 #> [36] 11536504 3751351 3831074 12702379 1052567 4625364 814180 #> [43] 6346105 25145561 2763885 625741 8001024 6724540 1852994 #> [50] 5686986 563626

Векторы: числа, символы и логические

Факторы

Списки

Матрицы

Упражнения

Векторы

Создание векторов

Имена

Последовательности

Подгруппа

Принуждение

Недоступно (NA)

Упражнения

Сортировка

Остерегайтесь переработки

Упражнения

Векторная арифметика

Изменение масштаба вектора

Два вектора

Упражнения

Индексирование

Подмножество с логическими элементами

Логические операторы

Упражнения

Земельные участки

Совместное международное консенсусное заявление для прекращения стигмы ожирения

Распространенность предвзятого отношения к весу, стигмы и дискриминации

Последствия стигмы, связанной с лишним весом, для физического и психического здоровья

Качество ухода и использование медицинских услуг

Стигматизация хирургического лечения ожирения

Стигма по весу и политика общественного здравоохранения

Дискриминация в сфере занятости

Погрешность в весе и исследования

Причины и факторы стигмы веса

Разрыв между научными доказательствами и заблуждениями в публичной истории

1. Масса тела = калории на входе - калории на выходе

2. Ожирение в первую очередь вызвано добровольным перееданием и малоподвижным образом жизни.

3. Ожирение - выбор образа жизни

4. Ожирение - это состояние, а не болезнь

5. Тяжелое ожирение обычно обратимо, если добровольно меньше есть и больше заниматься спортом.

образование | Определение, развитие, история, типы и факты

Что такое образование?

Каким было образование в древних Афинах?

Как социальный класс влияет на уровень образования?

Когда образование стало обязательным?

Какие существуют альтернативные формы обучения?

Предлагают ли школьные ваучеры учащимся доступ к лучшему образованию?

Образование в примитивных и ранних цивилизованных культурах

Добавить комментарий Отменить ответ

Рубрики