Параметры идеальные фигуры: Идеальная фигура женщины — объемы и пропорции идеалов женской красоты и телосложения в таблицах и на фото: какая фигура девочек и девушек по стандартам считается самой нормальной и женственной

как вычислить свои идеальные параметры

Даже не будучи зацикленными на своей внешности, идеальную фигуру были бы не прочь получить как мужчины, так и женщины. Но именно прекрасная часть человечества чаще всего озабочена тем, как довести тело до параметров моделей. Однако мы заблуждаемся, считая, что идеальная девушка должна без труда умещаться в любую женскую одежду, представленную на подиумах. В вопросах красоты гораздо важнее пропорциональность, чем откровенная худосочность. Если вы понимаете, что ваша фигура далеко не совершенна, и хотите это исправить, то сперва нужно понять, каких параметров вам желательно достичь. В их определении помогут таблицы пропорциональности женской фигуры.

Идеальная фигура

Вопрос о том, чье тело красиво, а чье не очень, весьма спорный. Главное, чтобы человеку нравилось его собственное отражение в зеркале! Но есть среди дам особо дотошные, кому просто необходимо иметь идеальную фигуру, чтобы спать спокойно.

В основу многих наук легло правило «золотого сечения», выведенное древними математиками: У пропорционально сложенного человека большинство частей тела имеет такие пропорции «золотого сечения»: меньшая часть так относится к большей, как большая к их общей величине.

Например, локтевой сгиб делит руку в «золотом сечении» так же, как колено делит ногу. Всем известны квадрат и круг Леонардо да Винчи: силуэт пропорционально сложенного человека, стоящего ноги врозь, руки в стороны, можно вписать в квадрат; не меняя положения центра тяжести, силуэт человека вместе с квадратом можно вписать в окружность.

Итак, пропорциональная фигура та, у которой все части тела соразмерны между собой:
– окружность кисти, сжатой в кулак, равна длине стопы;
– окружность шеи в два раза меньше окружности талии;
– окружность запястья в два раза меньше окружности шеи;
– длина стопы равна длине предплечья;
– ширина плеч равна 1/4 длины тела.

Если обратиться к первой таблице, то можно не только определить пропорциональное соотношение запястья и голени, но и определить тип вашего телосложения. По этой таблице можно понять, насколько идеальны ваши икры. Например, при росте 1,7 м и обхвате запястья 16 см, идеальным будет обхват икр 32,5 см.

Довольно часто можно слышать, как кто-то списывает огрехи фигуры и собственную лень на тип фигуры: «Я не толстая. У меня кость широкая!». На самом деле, обхват запястья довольно точная зона измерения для определения ширококостности – ведь на запястье очень мало жира и измеряется практически одна кость.

Если мы установили, к какому все-таки типу относится ваша фигура (тонкокостная, нормальная кость, ширококостная), то можно перейти к формуле определения идеального веса:

Вес тела = рост (в сантиметрах) /1000*k, где k – весо-ростовой коэффициент (г/см).

• Рекомендуемый весо-ростовой коэффициент (г/см) определим по таблице:

Расчет идеальной массы тела

Наиболее популярен индекс Кетле:

Содержание жира % = вес (кг)/рост2(м)

Например, если ваш вес 60 кг, рост 1,70 м, то индекс Кетле составляет 20,76.

Можно сформулировать и по-другому: масса тонкокостной женщины должна составлять 315–335 г на каждый сантиметр роста; с нормальной шириной кости – 340–360 граммов; ширококостной – 365–385 г.

Т.е. если у вас нормально-костное телосложение и рост 170 см, то в идеале вы должны весить: 0,340 (0,360)*170=58(61) кг, иными словами 60кг +/– 1 кг.

Нормальным считается индекс в пределах 19–25. Индекс около 19 – идеальный вес, больше 25 – уже ожирение (если вы только не девушка-пауэрлифтер).

Эта формула обладает достаточной степенью точности для обычных людей, но не подходит для спортсменов, так как не дает точного соотношения жира и мышц в теле. Бывает, что худые на вид девушки имеют приличные жировые складки и почти не развитую мускулатуру.

Другие показатели идеальной фигуры:

• Окружность груди, рассчитанная в зависимости от роста, возраста и типа телосложения:

• Окружность талии, рассчитанная в зависимости от роста:

• Окружность бедер, рассчитанная в зависимости от роста, возраста и типа телосложения:

Автор: Наталья Русинова
По материалам: La-vida.ru

Просмотров: (478930)

Идеальная фигура для девушки глазами мужчины :: SYL.ru

У каждого мужчины в подсознании есть определенная картина, и она являет собой портрет идеальной дамы, конечно же, в полный рост и с минимумом одежды. Все в жизни основано на взаимном притяжении двух полов, поскольку иначе бы жизнь человеческая прекратилась. Попросту говоря, идеальная фигура для девушки — это ее мощное оружие в борьбе за лучшего самца. Только вот для одних идеальны одни параметры, для других — иные, и, конечно, о вкусах не спорят. Но, что ни говори, в мире есть стандартные каноны женской красоты, определенные мужской половиной человечества.

Волшебное соотношение 0,7 талии и бедер — это не просто цифра. Социологи доказали, что подавляющее большинство мужчин останавливают свой взор на дамах именно с такими пропорциями тела. Попробуем все же более конкретно ответить на вопрос о том, какая идеальная фигура для девушки будет безоговорочно привлекать мужское внимание.

Грудь

Если в ваших головах процветает стереотип о том, что мужчины с ума сходят от большой груди, что дама должна напоминать Буренку или Зорьку с местной фермы, постарайтесь избавиться от этого клише и не думать об увеличении бюста. Мужчины восторгаются лишь от упругости самой волнующей части женского тела, а ее размер должен быть естественным. На картинке изображена, в общем-то, идеальная фигура для девушки – фото, тем не менее, демонстрирует не очень большой бюст. Не печальтесь, если грудь невелика – покупайте бюстгальтеры специальной формы, благо сейчас существует огромное количество вариантов с силиконовыми наполнителями и вставками.

Ах, эти ножки…

Мужчина может простить женщине многое (но только не предательство, ложь и нелюбовь), если дама является счастливой обладательницей длинных ног. Поэтому даже если фигура «песочные часы» – это не ваш козырь, но ножки длинные и стройные – не беда, потому что идеальная фигура девушки для мужчин должна характеризоваться ногами приличной длины. Среди сильного пола бытует мнение, что коренастые и короткие ноги — это прямой признак того, что дама еще не сформировалась, и по своей сути является подростком, соответственно, интереса для мужчины она представлять не может. Вообще какой длины должны быть ноги дамы – это понятие сугубо индивидуальное. Мужчины, которые обожают женские ноги, растущие «от ушей», встречаются часто, но если парень невысокого роста, такой вариант исключается.

Девушки, запомните: даже если мужчина клянется всеми святыми, что только есть на земле, утверждая, что ваш высокий по сравнению с ним рост — не помеха, не верьте ему — это обман. Он лжет самому себе, убеждая в том, что ничего страшного, что вы смотрите поверх его головы.

Пусть у вас идеальная фигура, но для девушки немаловажен рост: парень никогда не примет и не простит даму, выше его, чтобы гордость мужскую оставить в покое. Строгое правило по поводу ног касается только двух вещей: на них никогда не должно быть целлюлита и волос. Это незыблемо.

Талия

Совсем без жировой прослойки нельзя, поэтому идеальная фигура для девушки, по мнению мужчин, может иметь небольшой аккуратный животик. Парни стопроцентно не любят торчащие ребра, русские сказки доходчиво рассказали, что Кощей Бессмертный – это отрицательный персонаж, и мужчины, скорее всего, просто боятся скелетов с гремящими костями. Время анорексичек прошло, девушки, не голодайте, не изнуряйте себя жестокими диетами и берегите свое здоровье!

Спина

Идеальная фигура для девушки глазами мужчин – это тот беспроигрышный вариант, когда дама прямо ходит и умеет себя держать. Ровная спина приковывает внимание людей любого возраста. Вспомните Скарлетт О’Хара или персонажей исторических сериалов. Любо-дорого посмотреть на царскую осанку и дам, и господ.

Ягодицы

Тут работает правило: лучше выпуклость, чем худоба. Но жир на ягодицах мало привлекателен для представителей сильного пола. Так или иначе, идеальная фигура для девушки должна содержать подтянутую мускулистую пятую точку, обвислая же попа не порадует никого, и саму девушку тоже. Забудьте о том, что если вышли замуж, значит, можно махнуть на себя рукой. Это заблуждение, ведущее к разладу в семье, а в некоторых случаях доходит до разводов. Тренировать ягодицы нужно и дома, и в спортклубе: разные виды зарядки, силовые упражнения, йога, пилатес, растяжка помогут подтянуть то, что вам кажется безнадежным.

«Песочные часы»

Это идеальная женская фигура, по данным множества соцопросов. Такой тип наиболее гармоничен и симметричен, вызывает у мужчин приятные ассоциации. Вообще парням необходимо всего 10 минут, чтобы оценить женскую фигуру. Дама с фигурой «песочные часы» может быть и худенькой, и пышнотелой. Главное, чтобы соблюдались пропорции тела. На картинках в статье вы видите, что – это способ подчеркнуть, какая идеальная фигура для девушки. Фото не только в купальнике может подчеркнуть ее красоту.

Сегодня мы любим делиться нашими сокровенными снимками со всем миром, забывая о том, что фотография – это документ и оружие, которое может быть использовано против нас самих. Тем не менее, фигура «песочные часы» приятна мужскому взору на уровне подсознания: такая дама с легкостью продолжит род, этот тип фигуры словно несет в себе сообщение о женственности и обещание выносить и родить младенца (широкие бедра тому способствуют). Поэтому парень на подсознательном уровне считывает информацию с женского тела, а не просто получает визуальное удовлетворение. Почему некоторые представители сильного пола любят худеньких? Стройность – это признак молодого организма, данный стереотип заложен в мужском подсознании. Как правило, молодые выносливые и крепкие. Вот так зачастую и делается выбор спутника жизни.

Фрукты — так ли они сладки и желанны?

Фигура «груша» – массивные бедра и хрупкие плечи – нравится далеко не всем представителям мужского пола. Некоторые предпочитают прямоугольные, подростковые фигуры, присущие многим дамам, и при умело подобранной одежде такое тело может заиграть новыми красками. Фигура «яблоко», в которой нет талии – это досадное обстоятельство, и у мужчин такая дама вряд ли вызовет желание и восторг. Но и с этим можно бороться, если использовать правильную физическую нагрузку.

Какой бы ни была ваша фигура, бессменное правило одно: мужчины любят фигуры подтянутые. Поэтому занимайтесь спортом, давайте себе любую физическую нагрузку и питайтесь правильно.

Некоторые исследования и советы дамам

Исследователи из Британии выяснили, что любимое тело женщины в мужском сознании – это Бейонсе. Идеальная фигура для девушки важна в совокупности с прочими качествами ее обладательницы. Спутница-мечта должна быть голубоглазой блондинкой, с квартирой и работой, хотя неважно, какая она хозяйка. Главное, чтобы она была доброй, любвеобильной, неравнодушна к природе и животным, обладала таинственностью и магнетизмом. Курить спутница не может ни в коем случае, алкоголь иногда допустим. Зато должна обладать хорошим аппетитом и любить мясо. И самое основное, чтобы зарабатывала меньше, чем ее мужчина.

Худеть или набираться ума?

Если у вас лишний вес, вы проконсультировались с врачом и решили сесть на диету во имя красоты и придания уверенности себе, помните не столько о желанных выпирающих коленях и локтях, сколько о пропорциях вашего худеющего тела. Комично смотрятся тощие ручки и отсутствие груди при упитанных бедрах и ягодицах. Помните, что диета без физической нагрузки малоэффективна и не приносит быстрого результата, который еще надо постараться зафиксировать. Посоветуйтесь с грамотным фитнес-тренером, он поможет скорректировать вашу фигуру по вашему вкусу.

Идеальные параметры женской фигуры

Телосложение человека у каждого свое, но природа устроила все так, что при взгляде на женщину мужчина сразу определяет ее конституцию, и четко видит, насколько она соответствует параметрам своей комплекции. А вот и стандарты, по которым может быть подсчитана идеальная фигура для девушки: параметры основных типов телосложения приведены ниже.

Если кость широкая

Для девушек среднего роста идеальными параметрами будут следующие окружности. Талия – от 70 до 75 см, бедра – от 95 до 105 см. Если говорить об окружности грудной клетки, то она должна составлять половину роста плюс 10 см, что фактически равно приблизительно 90 см, а объем груди – порядка 100 см. Что касается длины ног, то здесь исчисление также ведется от роста, и, рассматривая различные типы фигур, ноги должны быть больше половины роста примерно на 4 см и составлять около 87 см.

Среднекостные мадам

Если взять даму со средней шириной кости, то идеальной, с мужской точки зрения, будет та, которая отвечает таким параметрам: талия и бедра – 65 и 95 см соответственно, окружность грудной клетки должна превышать половину роста на 5 см и составлять около 92 см. Обхват груди больше грудной клетки на 8 см и составляет около 100 см. Ноги по длине должны быть около 90 см – больше половины роста на 5 сантиметров.

Девушки-астеники, или тонкокостные леди

Для этих фей идеальными станут следующие параметры фигуры: талия – 60-64 см, бедра – 85-92 см, грудная клетка в обхвате больше половины роста на 2 см – 86 см, объем груди больше объема грудной клетки примерно на 5 сантиметров (подсчитать легко). Ноги по длине должны быть больше половины роста девушки на 10 см и могут достигать около 92 см.

Идеальная мужская фигура — принцип золотого сечения и параметры » Спортивный Мурманск

Как достичь идеальных параметров

Простые чередования различных тренировочных сплитов не подойдут. Это требует более глубокого понимания того, что именно создает этот образ, и что вам нужно сделать с вашим телом, чтобы достичь подобного телосложения.

И это не зависит от генетики.

У нас нет генетики Стива Ривза и мы не можем сделать себе фигуру по примеру каких-либо образцов для подражания, потому что точки прикрепления, длина и форма мышц варьируются от человека к человеку. Но вполне можно достичь тех же пропорций и значительно улучшить свою фигуру в целом.

Построение эстетического телосложения подчиняется формулам, и поэтому каждый может это сделать.

В этой статье сначала мы обсудим, как оценить ваше нынешнее телосложение, а затем как определить, над какими участками тела нужно поработать, чтобы достичь такой фигуры, при виде которой люди непроизвольно говорят: «Вау».

Начнем с теории идеальных физических размеров и пропорций, которая является наукой в большей степени, чем считает большинство людей.

На самом деле, она основывается на удивительном соотношении, лежащем в основе красоты и симметрии в окружающем нас мире.

Именно в этих частях тела больше всего накапливаются жировые отложения.

Чтобы быстрее добиться необходимого результата, нужно регулярно тренироваться. В интернете существует множество таблиц и методик для мужчин и женщин для улучшения своего тела и поддержания его в тонусе. Приведем основные правила, которых вы должны придерживаться во время занятий спортом:

1. Не перегружайте себя. Излишнее переутомление не даст желаемых результатов, а только навредит вашему телу.
2. Занимайтесь интенсивными тренировками не каждый день. Ежедневные плотные занятия спортом не будут давать своих плодов, так как мышечная масса нарастает во время отдыха.
3. Для увеличения объема грудной клетки самыми простыми способами являются отжимания, подтягивание на турнике.
4. Чтобы подтянуть ягодичные мышцы, больше занимайтесь бегом и приседаниями по утрам.

Знайте, что регулярные тренировки помогут вам не только набрать мышечную массу или сжечь калории, но и укрепят здоровье, иммунитет, уменьшат риск развития большинства заболеваний.

Правильное питание

Немаловажным критерием для получения идеального тела является правильное питание.

Дадим вам несколько полезных советов:

1. Питайтесь четыре раза в день, но небольшими порциями. Так вы снизите риск отложения жиров и улучшите пищеварение.
2. Не ешьте жирную и жареную пищу.
3. Употребляйте продукты, которые богаты белком. Именно он способствует более быстрому росту мышц после тренировок.
4. Для поддержания талии у женщин, больше ешьте «зеленых» и «красных» продуктов.
5. Следите за нормой калорий в день.
6. Не пейте газировку и постарайтесь употреблять минимальное количество сахара.

Как достичь идеальных параметров

В современном мире существуют свои понятия и идеальные параметры тела. Каждый из нас хоть раз в жизни задумывался о том, а подходят ли его характеристики под эти значения? Ниже мы представим вашему вниманию классические идеальные пропорции тела человека в современном фитнессе и бодибилдинге.

Данный критерий люди привыкли считать наиболее важным, чем другие, хотя это в корне неверно. Однако в быту сложилось такое мнение, что чем выше человек, тем он сильнее, мужественнее и опаснее в конфликтах.

Стандартные параметры роста для жителей России и стран СНГ:

• люди с ростом ниже 170 см считаются маленькими;
• 175-185см считается средним и оптимальным ростом;
• люди с ростом выше 190 см считаются высокими.

Стоит заметить, что люди разных народов и национальностей имеют различные средние показатели, и вышеприведенные цифры для них не будут считаться нормой. Если вы хотите стать выше, то для этого нужно приложить немало усилий в определенных тренировках по увеличению роста. Также необходимо знать, что данный параметр после 25 лет скорректировать невозможно.

Рост каждого человека индивидуален, исходя из этого, каждый для себя может подсчитать идеальные пропорции роста и веса. Существует способ это проверить – индекс Кетле.

Он актуален для мужчин и женщин в возрасте от 20 до 60 лет. Чтобы определить свои пропорции тела и узнать их показатель относительно нормы, необходимо решить простое арифметическое уравнение. Но результат может оказаться неправильным, если вы профессиональный спортсмен, беременная женщина или юноша.

Измерьте свой рост, возведите его во вторую степень. После этого массу тела нужно разделить на полученную цифру. Пример: 175 см, 70 кг; 70:(1,75*1,75) =  22,8. Ответ в уравнении будет считаться правильным индексом пропорции тела.

• норма у мужского пола – 19,5-25,5;
• норма у женского пола – 19,5-24,5;
• дефицит массы – до 18,5;
• избыток – 25,5-29,5;
• ожирение первой степени – 30-35;
• второй степени – 35-40;
• третьей степени – 40 .

Исходя из таблицы идеальных пропорций, приведем оптимальные соотношения талии к росту у мужчин и женщин:

• рост 150-155 см: минимальное – 55 см, максимальное – 60 см;
• 155-160 см: 60, 65;
• 160-170 см: 63, 69;
• 170-180 см: 69, 73.

Для того чтобы определить объем вашей талии, измерьте ее сантиметром в месте, где начинаются ребра.

Стандартом длины ног принято считать 50-56% от роста человека, в зависимости от пола. Данный замер вы должны делать стоя, выпрямив спину. Обхваты лодыжек, бедер и голеней должны быть пропорциональны длине всего тела. К примеру, идеальное соотношение этих частей тела при росте 175-180 см – 59,38 и 21 см.

Чтобы узнать объем своих бедер, необходимо провести замер их окружности немного выше паха.

Стандартные показатели объема бедер для мужчин и женщин разного роста:

• рост 150-155 см: 83- 90 см;
• 155-160 см: 85-100 см;
• 160-170 см: 85-106 см;
• 170-180 см: 90-110 см.

Для того чтобы измерить грудную клетку, необходимо провести замер окружности грудных мышц при опущенных вдоль тела руках .

Средней нормой для мужчин и женщин считаются размеры:

• рост 150-155 см: 73-85 см;
• 155-160 см: 80-88 см;
• 160-170 см: 85-95 см;
• 170-180 см: 89-99 см.

Учитываем возраст

Выше были приведены примеры для мужчин и женщин от 25 до 35 лет. С возрастом идеальные пропорции будут изменяться, так как человек с этого момента уже начнет стареть. Длина туловища, рук, ног со временем будут уменьшаться. Для того чтобы максимально замедлить процесс старения, необходимо систематически заниматься физическими упражнениями.

Если вы недовольны своим ростом, длиной конечностей, то после того, как вы усердно поработаете над собой, эти показатели можно привести близкими к идеалу. Но стоит учитывать тот факт, что после 25 лет это сделать будет уже невозможно, так как процесс роста и развития тела остановится.

Золотое сечение и телосложение

В первом веке до нашей эры, на заре римской империи, архитектор Маркус Витрувий опубликовал один из важнейших трудов, ставший источником современных знаний о римских методах строительства, планировании и дизайне.

Он охватывает почти все аспекты архитектуры в Древнем Риме, от городского планирования до строительных материалов, строительства храмов, гражданских и жилых зданий, тротуаров, акведуков и многого другого.

Публикация Витрувия также описывает то, что он считал идеальными пропорциями человеческого тела. Фактически, он полагал, что человеческое тело отображает скрытую геометрию самой Вселенной и, таким образом, является микрокосмическим отражением физического мира.

Спустя полторы тысячи лет, примерно в 1487 году, Леонардо да Винчи нарисовал фигуру человека в соответствии с наблюдениями Витрувия и назвал ее Витрувианский Человек. Он, как и Витрувий, восхищался человеческой анатомией и впоследствии пришел к убеждению, что «человек — это модель мира».

История этого загадочного утверждения подводит нас к так называемой божественной пропорции или Золотому Сечению. На протяжении более двух тысяч лет уважаемые ученые всего мира изучали, анализировали и обсуждали эти соотношения и их повсеместное распространение в природе, математике, архитектуре и искусстве.

Итак, что это за соотношения? Евклид впервые определил их в своих знаменитых «Элементах», опубликованных в 300 году до нашей эры.

две величины входят в Золотое сечение, если отношение суммы величин к большему количеству равно отношению большего количества к меньшему.

Визуально это выглядит так: идеальная мужская фигура – формула золотого сечения

1 : 1,618 (1 к 1,618).

В случае вышеприведенного изображения длина BC равна 1 единице, а длина AB составляет 1,618 единиц.

И что самое поразительное — это насколько принцип Золотого сечения распространен в окружающем нас мире.

Ученые нашли его выражение в расположении ветвей и стеблей вдоль ствола растений и деревьев, в жилках (венах) листьев, в скелетах животных и расположении сосудов и нервов, а также в составе химических соединений и геометрии кристаллов.

Исследователи недавно сообщили, что эти же пропорции обнаружены даже на атомном уровне.

Однако нигде Золотое сечение не проявляется более наглядно, чем в чел

Типы женских фигур — описания, примеры и фото

Почему одно и то же платье смотрится по-разному на вас и вашей подруге, даже если вес и рост одинаковы? Оказывается, у вас просто разные типы женских фигур. Конкретный тип фигуры будет зависеть от особенностей развития/строения различных тканей организма (мышечной, жировой, костной), что обуславливается в большей мере генетикой, хотя и может корректироваться посредством физических упражнений и режимов питания.

Определив свой тип фигуры, вы сможете правильно подобрать одежду

Все женщины красивы и индивидуальны. Тело каждой имеет свои плюсы и минусы. А потому, чтобы тренироваться с большей эффективностью, правильно подбирать наряды и выглядеть более привлекательно, нужно знать свой тип фигуры. Как его определить? Сегодня мы это выясним.

Содержание

• 1 Разбираемся с типами женских фигур
• 2 Как определить свой тип фигуры?
• 3 №1. «Песочные часы» (другие названия: «гитара», «фигура Х», «восьмерка»)
• 4 №2. «Прямоугольник» (другие названия: «квадрат», «банан», «стройная колонна», Н-образная фигура)
• 5 №3. «Груша» (другие названия: «треугольник», «ложка», «трапеция», А-образная фигура)
• 6 №4. «Перевернутый треугольник» (другие названия: Т-образная фигура, «морковка», Y-фигура)
• 7 №5. «Яблоко» (другие названия: О-фигура, «овал», «круг», «ромб»)
• 8 Метаболическая типизация женских форм
• 9 Как определить тип фигуры по запястью?
• 10 О новых типах женских фигур
• 11 В качестве заключения

Разбираемся с типами женских фигур

Фигура – это изначальное телосложение, которое дано вашими родителями («наследство», если можно так выразиться), ведь оно больше предопределяется генетикой, чем образом жизни. Упражнениями и правильным питанием можно только поддерживать фигуру, в то время как метаболизм, распределение жира и строение мышц без агрессивных мер изменить крайне сложно.

Нет идеальных типов фигуры, но вы можете приблизиться к идеалу, используя различные способы – спорт и, опять же, правильное питание. Хотя большую роль играет и правильный подбор одежды.

На заметку! Представления об идеальной женской фигуре постоянно меняются. Так, в доисторические времена привлекательными считались очень большие женщины. В античные времена эталоном красоты была стройная и грациозная женщина, имеющая длинные ноги и маленькую грудь.

Античный эталон женской красоты

Средневековая красавица – это, в первую очередь, мать. А потому идеальная фигура того времени предусматривала наличие округлого живота, не очень выраженной талии и бедер – словом, ничего женственного. Это продолжалось долгое время, но в ХХ веке представление об идеальной фигуре кардинально изменилось. Красивыми стали считаться женщины, имеющий плоский живот и длинные стройные ноги. Тогда, собственно, появился и стереотип «90/60/90». Но в действительности важны не столько отдельные параметры, сколько их пропорция.

Узнайте как сделать талию тонкой в нашей расширенной статье!

По этой причине начали классифицировать типовые признаки женских фигур. Эта классификация базируется как раз на пропорциональном соотношении плеч, талии и бедер. Честно говоря, она не единственная (детальнее о других классификациях читайте дальше), но начинать все же будем с классики. По традиции, женские фигуры сравниваются или с овощами/фруктами, или с геометрическими фигурами, или с буквами латинского алфавита.

Почему 90/60/90 – это стандарт идеальной фигуры?

Как определить свой тип фигуры?

По упомянутым выше признакам выделяют 5 основных типов женских фигур:

• «яблоко»;
• «песочные часы»;
• «треугольник»;
• «прямоугольник»;
• «перевернутый треугольник».

Основные типы женских фигур

Если хотите узнать, к какому из типов принадлежите, то должны подготовить сантиметровую ленту и выполнить всего 3 замера.

1. Бедра. Определите объем бедер по самой широкой их части, следя за тем, чтобы сантиметровая лента располагалась параллельно полу.
2. Талия. Ее объем определяйте по самой узкой части (немного выше пупка), при этом живот ни выпячивать, ни втягивать нельзя.
3. Грудь. Определяйте объем поверх обычного лифчика без пуш-апа, ориентируясь на самую выступающую точку. Ленту при этом держите параллельно полу.

Персональные замеры тела

После этого можете приступать к оценке полученных результатов.

1. Если объем бедер и груди примерно одинаковый, а талия на 20-30 см меньше, значит, у вас фигура «песочные часы».
2. Если ваши ноги стройные, а живот, талия и грудь выделяются больше всего, то у вас «яблоко» («круг»).
3. Если объем бедер и груди примерно одинаковый, а талия не очень на их фоне выделяется, то вы – самый настоящий «прямоугольник».
4. Если плечи выглядят шире бедер, а грудь объемнее нижней части тела, то вы – обладательница Т-образной фигуры (т. е. «перевернутого треугольника»).
5. Наконец, если талия видимая, а объем груди меньше объема бедер, то вы – «груша» («треугольник»).

Теперь ознакомимся с особенностями каждого из типов женских фигур более детально.

№1. «Песочные часы» (другие названия: «гитара», «фигура Х», «восьмерка»)

Классические тип фигуры, пресловутые «90/60/90» – это как раз про него. Такие женщины отличаются равным объемом плеч и бедер, четко очерченной талией. Словом, параметры пропорциональны. Излишний жир, если он и появляется, распределяется по бедрам и груди, хотя здесь есть свои минусы. Так, «гитары» с лишним весом могут страдать от «ушей» (это еще называют «полными песочными часами»). Однако и в таком случае женщина не лишается своей тонкой талии.

Фигура «песочные часы»

На заметку! Х-образная фигура считалась идеалом во времена Античности. И если вы относитесь к группе «восьмерок», то спешим обрадовать: главное в вашем случае – не нарушать гармоничные пропорции бедер, талии и груди.

Подбор гардероба

Главная задача – это сохранение гармонии низа и верха, подчеркивание изгибов.

Х-образная фигура хороша тем, что для нее подойдет практически любая одежда, но чтобы максимально выгодно подчеркнуть изгибы тела, рекомендуем отдавать предпочтение:

• приталенным силуэтам;
• поясу на талии как дополнительному аксессуару;
• пальто, блузкам и плащам с поясами и запахом;
• брюкам/джинсам с высокой посадкой;
• платьям и кофтам с круглым или V-образным вырезом;
• юбке-карандашу.

Одежда, которая не подходит для этого типа фигуры:

• брюки/джинсы с низкой посадкой;
• мешковатые наряды, которые скрывают силуэт;
• блузки/платья, имеющие заниженную/завышенную талию;
• верхняя одежда прямого покроя.

Блузки, футболки и свитера для фигуры «песочные часы»

Как рассчитать свои идеальные объемы фигуры

Если человек решил твердо худеть, то обычно начинают с веса и параметров. Если вес можно узнать по специальным таблицам соотношения роста, но что, же делать с параметрами тела? Ведь это сугубо индивидуальная особенность. Обычно человек склонен сравнивать свое тело с идеальными параметрами. Обнаруживается, что в разные годы, были разные идеалы красоты, соответственно и параметры тоже. Естественно, что подгонять параметры своего тела под шаблоны красоты не хочется, важно обеспечить себе комфорт с точки зрения здоровья.

Как произвести замеры:

• все параметры должны быть измерены при помощи мягкой ленты. Только в таком случае все данные будут точными. Со временем лента имеет свойство растягиваться, что искажает результат замеров. Проверить точность ленты можно при помощи обычной линейки.
• при замере лента должна быть в строгом перпендикулярном положении.
• не стоит измерять себя ежедневно, замеры рекомендовано проводить единожды в неделю.
• каждый месяц рекомендовано делать фото во весь рост
• ведут дневник, записывают все успехи и контролируют себя

Идеальные пропорции тела современного человека

Чтобы рассчитать идеальные параметры собственного тела необходимо знать как минимум три основных параметра: рост, объем запястья и возраст человека. Параметр объема запястья даст возможность определить тип фигуры. Это даст понять, какие параметры тела свойственны фигуре. Ведь, чем объемнее кость, тем упитаннее человек. Существуют следующие типы:

• легкий тип. Объем запястья женщины составляет 14 сантиметров, а мужчины 18 сантиметров.
• средний тип. Объем запястья женщины составляет 15-18 сантиметров, а мужчины 18-20 сантиметров.
• тяжелый тип. Объем запястья женщины составляет 18,5-20,5 сантиметров, а мужчины более 20-ти сантиметров.

Идеальный вес

На сегодняшний день можно найти огромное количество разнообразных формул, которые помогут вычислить идеальный вес. От веса зависят и пропорции тела человека. Определяя свои параметры, стоит учитывать вес, чтобы сделать более подробный анализ.

Идеальные параметры с точки зрения науки

На сегодняшний день в интернете можно найти таблицы, по которым не сложно определить свои идеальные параметры. При помощи физических упражнений можно добиться желаемого результата.

 

Для женщины невероятно важен такой параметр как грудь. Однако существует и здоровый параметр, которым тоже следует поинтересоваться. К сожалению, корректировать размер груди можно только в сторону уменьшения, увеличить грудь можно только при хирургическом вмешательстве.

Что ж, вопрос идеальных параметров достаточно спорный. В любом случае, следует отталкиваться из интересов собственного здоровья. Модные тенденции ежегодно корректируют параметры, и, гонясь за ними можно серьезно навредить собственному здоровью. Узнать свои идеальные параметры можно с помощью диетолога. Именно этот человек поможет все правильно рассчитать и замерить.

Список идеальных параметров фигуры девушки. Стандарты красоты

2 декабря 2014 | просмотры: 13 196

Как правильно определить идеальные параметры фигуры?

Идеальная фигура — понятие довольно растяжимое. Хотя модные журналы настойчиво навязывают стройность и чрезмерную худобу, но в глазах мужчин это может выглядеть не презентабельно.

Слегка пышные формы или сексуальная полноватость, может вызвать не меньший восторг, чем внешность американской фото-модели. Однако, стремиться к идеальной внешности — задача похвальная.

Идеальные параметры фигуры девушки складываются из стандарта 90-60-90, но не нужно стремиться конкретно к этим цифрам, всё зависит конкретно от твоего телосложения и стиля. Поэтому здесь параметры могут слегка расходиться, но при этом выглядеть красиво.

90-60-90 — это почти идеальный стандарт фигуры девушки, однако, не стоит гнаться и пытаться его преодолеть. Например 80-50-80 — уже смотрится как настоящая анорексия, а это вовсе не красота. Нормальные мужчины (не избалованные мажоры), на такое будут смотреть только с сожалением.

А новый стандарт красоты — “фигура песочные часы”, как показывают опросы,  нравятся лишь 10-15% мужской половины.

Давайте отойдём от “глянцевых стандартов красоты” и посмотрим на реальный мир. Что и кому нравится.

Конечно, девушки, заплывшие жиром с целлюлитом на ногах, мало кому нравятся, поэтому стремиться к красивому телу стоит, но нет необходимости делать это целью жизни и главным приоритетом.

Итак, разберём по частям тела:

• Ноги. Здесь всё сложнее. Если природа с рождения дала кривые ноги, то тут остаётся только их скрывать, правильно подбирая одежду в свой гардероб. Стандарт красоты — “Ноги от ушей” — ушёл в прошлое и слишком длинные ножки уже не особо вызывают восторг, всё-таки природные параметры красоты, заложенные в психологии, всегда возьму вверх, над навязанными журналами. * Если говорить о параметрах ноги, то идеальная длинна ног — половина общего роста + 2 см.
• Средний рост — от 161 до 175 см. Слишком миниатюрные девушки, конечно нравятся мужчинам, но с ними они не совсем чувствуют себя уверено, но и слишком высокие тоже не вызывают чувства красоты.
• Ягодицы. Больших ягодиц нет смысла стеснятся — наоборот — это большой плюс. Плоские девушки мало кому нравятся (откроем мужскую тайну), но ягодицы должны быть в хорошей форме. Обвисший бесформенный зад не понравится ни кому. Их просто необходимо поддерживать в хорошей форме. Прочтите 2-е наши статьи на эту тему: ”За сколько можно накачать ягодицы” и её продолжение ”Как правильно приседать для ягодиц”. Сексуальность ягодиц можно измерить в сантиметрах, то есть, если они выпирают на 15-20 см от изгиба талии — это очень нравится мужчинам.
• Талия. Должна быть равна 65-85% от окружности бедёр. Почему такой разброс? Всё зависит от вашей комплекции.
• Мышцы. А вот это совсем мужчинам не нравится. Девушка должна быть женственной, а выпирающие или выделяющиеся мускулы — вовсе не предмет эстетической красоты. Тело должно быть подтянутым и упругим, но не накаченным, как у бодибилдера.
• Бёдра. Тонкая талия и широкие бедра — вот настоящий идеал красоты. Худощавость мало кому нравятся, тут очень важны пропорции.

Если от природы у тебя широкие бёдра, то с ними ты уже ничего не сделаешь, максимум уменьшить их на пару сантиметров, и то это не спасёт. При такой комплекции нет смысла стремиться к очень тонкой талии. Красиво смотреться это будет только в ваших глазах.

Вот такие идеальные параметры фигуры девушки мы выделили в нашей статье.

Не стремитесь к гламурной красоте, и чрезмерной худобе. Просто следите за своим телом и не подгоняйте себя ни под какие стандарты.

Учитесь правильно одеваться и оставаться собой, развивайте собственное чувство стиля, и тогда вы всегда будете ловить тысячи заворожённых взглядов.

 

Метод пунктов и цифр для прогнозирования движения цен акций

---

Эту книгу порекомендовала Доун Болтон-Смит в журнале Your Trading Edge, апрель 2010 года. Рассвет — матриарх технического анализа в Австралии, его карьера насчитывает 43 года. Мы очень гордимся ее рекомендацией. Пожалуйста, закажите печатную копию книги ЗДЕСЬ!

ТОЧЕЧНЫЙ МЕТОД
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ДВИЖЕНИЯ АКЦИЙ
—
Том 1

---

ПРЕДИСЛОВИЕ К ОНЛАЙН-ИЗДАНИЮ

Поскольку в 2009 году мы публикуем эту классическую книгу о фондовом рынке в Интернете, я не могу помочь, но провести параллели между предисловием ДеВилье и Тейлора и рынок, с которым мы сталкиваемся сегодня.Когда книга была впервые опубликована в начале 20 века, мир недавно стал свидетелем краха фондового рынка 1929 года и последующей Великой депрессии. Сегодня, 80 лет спустя, мы снова в разгар мировой рецессии, после «финансового кризиса», когда цены на акции рухнула с рекордного уровня 2007 года.

Опять же, многие инвесторы и трейдеры теперь обращаются к литературе по экономике и рынку. техники, чтобы лучше понять принципы, лежащие в основе акций движение цен.

Мы рады представить этот метод построения графиков и торговли акциями более широкой аудитории, чем когда-либо. по Интернету. Метод, который мы представляем, актуален сегодня, как десять лет назад, так и столетие назад. К сожалению, с сегодняшним программным обеспечением и методами построения графиков акций лежат в основе принципы движения цены акций. забыли. Вместо этого трейдеры и инвесторы по глупости склоняются к убеждению, что навороты некоторых из программное обеспечение для составления графиков акций сделает их прибыльными в их кампаниях на фондовом рынке.Вместо этого мы бы как вы забыли о мигающих огнях, цветных индикаторах и линиях, а вместо этого сосредоточились на Сама цена акций нравится профессионалам. Силы спроса и предложения определяют движение цены акций — позвольте тем же силам направлять ваш путь.

В отличие от времен великих трейдеров, таких как Джесси Ливермор, Р. Кин, В.П. Гамильтон, Чарльз Генри Доу и другие кто должен был отслеживать цены акций вручную или в их памяти, теперь у нас есть возможность следить за их методы заработка миллионов, используя мощность компьютера.Вместе с этой книгой мы доставляем и программное обеспечение для построения графиков. Это означает, что мы сочетаем проверенные методы торговли с современными методами работы. с компьютерами для упрощения утомительных повторяющихся задач. Мы явно публикуем два типа компьютерного программного обеспечения. предназначен для торговли точками и фигурами. Первый называется «Брокер Bull’s-Eye», а второй — «Point и рисунок для Microsoft Excel ».

Мы призываем вас присоединиться к группе профессионалов фондового рынка.Прочтите эту классическую книгу, ее учения актуальны сегодня, как никогда. Скачать бесплатную пробную версию программного обеспечения, которое мы публикуем. Позвольте методу торговли по меткам и цифрам стать вашим собственным способом успешно спекулировать акциями, товары, валюты и форекс.

Щелкните здесь, чтобы заказать копию книги в обоих томах.

pointandfigure.com

Уолл-стрит, Нью-Йорк

Октябрь 2009 г.

---

СОДЕРЖАНИЕ:

ПРЕДИСЛОВИЕ К ОНЛАЙН-ИЗДАНИЮ
ПРЕДИСЛОВИЕ К ПЕРВОМУ ИЗДАНИЮ
ВВЕДЕНИЕ К ПЕРВОМУ ИЗДАНИЮ
Глава 1 — ПРИНЦИПЫ МЕТОДА ТОЧКИ И ИЗОБРАЖЕНИЯ
Глава 2 — ВЕС 3 — ВЕС ВЛАСТИ
ПРЕИМУЩЕСТВА ДАННОГО МЕТОДА НАД ДРУГИМИ
Глава 4 — ВАЖНЕЙШИЕ ТОЧКИ
Глава 5 — УТВЕРЖДЕННЫЙ МЕТОД СБОРКИ И ПОДДЕРЖКИ ДАННЫХ
Глава 6 — НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ
Глава 7 — Глава 8 ПРИНЦИПЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ
— ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ ДЕЙСТВИЯ У.S. STEEL
Глава 10 — АНАЛИЗ КАМПАНИИ В ЗАПАДНОМ СОЮЗЕ
Глава 11 — ОЦЕНКА МАЛЕНЬКИХ СВИНГОВ
Глава 12 — ТЕХНИКА ПОЛУПОЧКА В ATLAS TACK
Глава 13 — ОСНОВНАЯ ТЕНДЕНЦИЯ И ОСНОВНЫЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ЦИКЛА
ПОКАЗАТЕЛЬ Глава 14 — ТЕХНИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ТОЧКА ПОВОРОТА

ПРЕДИСЛОВИЕ К ПЕРВОМУ ИЗДАНИЮ

Опыт Недавний медвежий рынок, прекратившийся в июле 1932 г., вызвал у многих бывшим инвесторам и трейдерам обратиться к литературе по экономике и рыночная техника, чтобы лучше понять принципы базовые движения цен акций.Многие осознали тщетность полагаться на советы, слухи и сплетни, чтобы вести их на своем рынке обязательства.

Бесчисленное множество других пришли к выводу, что статистика и основы служат только для помочь манипуляторам, банковским спонсорам и инсайдерам разгрузить акции на неосторожных. Все согласятся, что правильный анализ технического положение акций и рынка в целом — единственный ключ к последовательной прибыль от спекулятивных и торговых обязательств.До публикации оригинального издания этой работы, это была привилегия немногих кто нажил состояния на спекуляциях, чтобы получить от этого преимущество, наиболее логичный и прагматичный из всех методов, используемых для построение графика курса акций и товаров. Этот метод имеет были краеугольным камнем и оплотом планов самых успешных американских спекулянтов и комментаторов от Чарльза Генри Доу, отца искусство предвидеть движения цен на акции, включая те, кто получил наибольшую прибыль в 1929 году и впоследствии.Мы предлагаем вам принципы этого испытанного и проверенного метода, потому что мы чувствуем, что широкое распространение этой информации сделает многое для предотвращения превышения пиков бычьего рынка, а также помогают избежать необоснованной дефляции ценностей, а также порочные циклы принудительных продаж и, как следствие, страдание от депрессии, которая обязательно должна последовать.

Желаем выразить наша признательность г-ну Дж. Мартини из технического персонала издательства за множество полезных советов и его заботу в подготовке графиков, использованных в данной работе.

Мы с благодарностью признаем мы в долгу перед Чарльзом Генри Доу, Уильямом Питером Гамильтоном, Джеймсом Р. Кин и другие, чьи работы и достижения были источником вдохновения и гид.

Виктор ДеВилье

Оуэн Тейлор

Нью-Йорк

Январь 1934 г.

ВВЕДЕНИЕ К ПЕРВОМУ ИЗДАНИЮ

Точка и фигура Метод зародился шестьдесят лет назад и впоследствии использовался некоторыми из чрезвычайно успешных операторов в их важных запасах рыночные кампании.С годами Метод стал доработаны, улучшены и адаптированы к изменившимся рыночным условиям. Базовый принципы метода, однако — основанные на неизменном законе предложения и Спрос — неизменны и постоянно действуют.

Теория и практика Методики полностью рассмотрены в Vol. 1 Метод точки и фигуры прогнозирования движения цен на акции (написано в 1933 г. — переработано в 1934) Т. 2 Продвинутая теория и практика метода точек и фигур (написано в 1933 г. — переработано в 1934 г.) Т.3 Техника, проверенная временем метода «точка-и-фигура» (написано в 1939 г., дополнено в 1940 г. и 1941).

Первые два из них три текста были написаны с точки зрения индивидуального фонда трейдер в то время, когда операторы пула давали сильный толчок движению рынка. Такая операция вводила манипулятивный или искусственный элемент в отношения спроса и предложения на рынке. Но спрос и предложение — будь то искусственный или подлинный, манипулятивный или иной, и что угодно их причины — это силы, создающие изменение цен.Дело и Метод рисунков измеряет эти силы и позволяет получить звук и надежные выводы относительно последующего ценового действия.

Этот метод, поколение назад он в основном использовался для получения прибыли за счет рыночных операций. Cегодня его используют некоторые из крупнейших и высокопоставленных управляющих фондами чьи цели — сохранение и рост капитала и доходов. В Метод также используется переработчиками товаров для руководства при закупке. и хеджирование их обширных потребностей в инвентаризации.

При размещении этих текстов в ваших руках мы осознаем их литературные и технические ограничения. Если некоторые принципы трактуются догматически, то это делается с целью прочно закрепляя их в своем уме. Если некоторые из многих принципов появятся перекрывать друг друга или создавать видимость конфликта с другими, мы просим вас игнорировать это с самого начала и просто усвойте каждый принцип, как он изложен. Взвешивание и согласование этих принципов — жизненно важный фактор в Point и анализ рисунка. Развитие навыков в этой технике будет достигнуто и ускорено практикой с вашей стороны.

Экстраординарных успех в управлении инвестиционным счетом и работе на товарном рынке, исключительно средствами Point and Figure, постоянно приходят к наше внимание. Такой успех объясняется умелым использованием принципы, изложенные в этих скромных текстах. Мы упоминаем это как вдохновение вам и подчеркнуть, что эта работа имеет далеко идущую ценность и важность.

ГЛАВА 1
ПРИНЦИПЫ МЕТОДА ТОЧКИ И ИЗОБРАЖЕНИЯ

Логика — основа этого метода

Несущественные колебания исключено

Как появился метод его название

Графики логические и научный

Вводное резюме важных принципов

Необходимые аксессуары мало

График курса акций движение

Одноточечный график Основа Методики

Принадлежности и рабочие инструменты

Пятнадцать лет назад На рубеже прошлого века Чарльз Х.Доу, студент, ученый и философ, блестящий экономист и уважаемый финансовый писатель, начал наблюдать и изучать явления Движения цен на акции. Он был основателем Wall Street Journal . Однако его сочинения не плодотворны, являются началом всего комментария о движении цен, его наблюдает фундамент, лежащий в основе всех технических методов, и его исследования и графические записи семян, из которых Метод вырос.

Работа Dow была умело продолженный его протеже и преемником Уильямом Питером Гамильтоном, который редактировал Wall Street Journal до своей смерти в 1929 году.Сочинения Гамильтона образуют основной источник, из которого Теория Дау Изменения цен стали доступны для изучения. См. Страницы 36 и 153, Барометр фондового рынка, У. П. Гамильтон.

В начале или около начала нынешнего века, когда эра экспансии была в самом разгаре, группа спекулянтов увидела в исследовании Доу наглядную иллюстрацию ценовых движений, изображенных с помощью цифр, показывающих повторение рисунка, когда он разворачивал свои начертания на графике Доу записи.Образованные таким образом паттерны часто повторялись и устанавливались прецедент и руководство по будущим движениям цен. Итак, вот начало действительно научного и логического метода прогнозирования запасов движение цен. Пятьдесят лет опыта, миллионы долларов прибыли сняты с фондового рынка, и тысячи часов изучения и развития, Это исторические события, которые хвалят вас на этот раз испробованный Метод.

При объяснении основных принципов метода точки и фигуры, мы покажем, что полная точечные колебания и колебания полной суммы переменных акций, будь то товары или акции — это важная статистика, которая является ключом к техническим позиция и будущий ценовой путь.

Профессионалы и другие кто добился успеха в своих суждениях и ожиданиях рынка действия, пришли к своим выводам с помощью записанных данных одного вид или другой. Практически во всех сферах деятельности, будь то быть в искусстве или науке, в индустриальном мире или в акциях и товарные рынки, полные и подробные записи прошлых и текущих важные данные должны быть сохранены. Не имеет особого значения, записи ведутся в виде цифр в таблицах или с помощью журналов или диаграмм, которые являются просто графическими изображениями и изображениями тех основных записи.

Графики курсов акций движения жизненно важны. Существует древняя китайская аксиома, датируемая Конфуцианская эпоха, которая гласит: «Картинка лучше тысячи слов». Само собой разумеется, что изображение передает более четкое и детальное изображение. сообщение, чем масса слов или столбцов табличных чисел. поскольку мгновенное сравнение и максимальная конденсация жизненно важны для искусства предвидя движение цен акций, мы поддерживаем практику сохранения и поддержание актуальных графиков. Графические изображения колебаний цен на акции жизненно важны для критического анализа технических позиции и являются краеугольным камнем метода точки и фигуры.

ЛОГИКА ОСНОВА ДАННОГО МЕТОДА

Немногие будут оспаривать факт, что старомодный обычай полагаться исключительно на опубликованные статистика продаж и доходов по рыночным обязательствам теперь должна быть отошли в прошлое. Все согласятся, что к тому времени эта статистика становятся доступными для общественного потребления, другие лица, в основном инсайдеры, спонсоры и манипуляторы уже получили от этого огромную прибыль и готовы выполнить свои обязательства, как только новости станут общедоступными свойство.Поэтому мы должны найти метод, который покажет нам, когда инсайдеры покупают, а также указывают, когда они начинают продать. Учитывая способность распознавать их действия в наших графиках, следует логично, что мы сможем покупать, когда инсайдеры покупают и продают когда они продают.

Изображенные узоры на наших графиках и применении принципов Point and Figure Метод покажет нам, когда покупка преодолевает продажу, и наоборот. Если вы готовы согласиться с тем, что нынешнее движение цен акций, как записано на тикерной ленте, это лучший и самый надежный показатель вероятное направление будущего ценового тренда, то этот Метод может использоваться, чтобы указать путь.Нам не нужно утверждать, что некоторое интенсивное изучение и глубокое понимание принципов необходимы, прежде чем вы сможете извлечь выгоду из этих знаний. однажды заложен прочный фундамент, ваше суждение разовьется в логическом таким образом, и вы быстро начнете осознавать множество выгодных возможностей. Вы будете более уверены в себе, и в смелости своих убеждений существенно увеличит ваш капитал.

НЕЗАВИСИМО КОЛЕБАНИЯ ИСКЛЮЧЕНЫ

Рынок колеблется в бесчисленных дробных транзакциях, которые, в конечном итоге, мало или совсем не влияет на будущую динамику цен.Один из основных принципов метода «Пунктир и фигура» состоит в том, чтобы исключить неуместное и только важные движения, на которых основаны наши выводы. Только учитываются полные изменения точки, а дробные изменения полностью игнорируется.

КАК У МЕТОДА НАЗВАНИЕ

Точка и фигура Метод получил свое название от того факта, что мы записываем цифрами все полные изменения точки. Этот план или система построения и записи движения рынка в целом и отдельных отдельных акций, является основным принципом этого конкретного метода.В этой характеристике он полностью отличается от любого другого плана, метода или системы предвидения движение цен на акции.

ГРАФИКОВ ЛОГИЧЕСКИЕ И НАУЧНЫЕ

Случайный взгляд на иллюстрации в этой работе покажут новый вид диаграммы, которая, в отличие от всех других, имеет научное обоснование, чтобы рекомендовать его использование. Графические записи «Точка и фигура» иногда состоят из серии символов, состоящих из X, пятерок и нулей. Или — сейчас чаще — X, O для изменения цены, и цифры 1-9 и A, B, C для представляют месяц года.Специальная конструкция миллиметровой бумаги, которая мы предлагаем для использования с этим методом показывает взаимосвязь этих символы друг друга и прошлого и вероятного будущего движения цены. Ознакомьтесь с формой и стилем этих важных вспомогательных средств, а именно, диаграммы, на которые мы полагаемся в своих выводах. Точка и Графики на рисунках конденсируют колебания цен таким образом, чтобы вы скоро научитесь распознавать накопление, наценку и распределение и таким образом вы сможете сделать свои обязательства более прибыльными.

ВВЕДЕНИЕ РЕЗЮМЕ ВАЖНЫХ ПРИНЦИПОВ

Метод будет полностью объяснены в каждой детали по мере продвижения. Каждый шаг будет тщательно разработаны и уточнены, прежде чем мы перейдем к следующему. Все будет проиллюстрирован примерами из недавних событий на рынке, демонстрируя приложение принципов. Чтобы вы могли видеть прицел с высоты птичьего полета работы, мы перечисляем краткое изложение важных принципов, лежащих в основе Метод точки и фигуры.

1.Метод развивается способность распознавать техническое положение отдельных акций и рынка в целом.

2. Метод согласован и логичный, определенный и позитивный, устраняющий, насколько это возможно, догадки и эмоциональные влияния.

3. Данные записываются таким образом, чтобы создать и стимулировать развитие истинных геометрических и симметричные узоры, которые легко различить и классифицировать, и которые повторяются в продолжении ценового пути.

4. Образцы таким образом создают прецеденты, благодаря которым последующие движения цен легко судили.

5. Метод игнорирует фракции, возникающие в результате незначительных и несущественных колебаний. Это также игнорирует громкость. Метод прост и закончен сам по себе.

6. Метод отпускает с новостями, фундаментальными показателями, статистикой и причинами движения цен. В первую очередь это касается причины и следствия.

НЕОБХОДИМО ПРИНАДЛЕЖНОСТЕЙ НЕСКОЛЬКО

Данные, которые мы записываем чтобы создать основу для применения этого метода, в первую очередь, все изменения на одну точку движения цены по мере ее колебания.Этот принцип остается неизменным независимо от того, применяем ли мы его к движению цен акций, рыночные индексы или товары. Фактически, Point and Figure Метод прогнозирования движения цен может применяться к любой форме капитал, для которого существует свободный и открытый рынок, и на котором есть колебания цен. Когда полные точечные вариации движения цены известны, они записаны цифрами. Наши записи не похожи на обычные вертикальные линейные или гистограммы в том смысле, что они создаются с помощью использование символов.Символ «X» используется для записи цены. изменения в восходящем тренде и символ «O» используется для записи цены изменяется при понижении цены. Цифры 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, A, B, C используются для записи месяца в году. На это точки, вам было бы хорошо изучить иллюстрации, использованные в эту книгу, чтобы вы могли лучше понять это Элементарный принцип, используемый при составлении наших диаграмм.

Полная цифра точечные изменения распознаются колебаниями цен, когда они достигают каждое новое полное изменение на одно очко.Отмеченное таким образом изменение записывается независимо от того, это будет следующая более высокая или следующая более низкая цифра, и изменение должно записываться каждый раз, когда это отображается на ленте. В этот момент, подчеркнем тот факт, что в этом заключается огромное превосходство этого Метод выше всех остальных. Когда мы записываем все изменения цифр, мы лучше способен обнаруживать накопление, распределение и характеристики присущи конкретной акции или наблюдаемому товару. Заметка, здесь, что мы игнорируем все движения на семь восьмых или меньше, когда колебания в восьмых.В случаях, когда колебания десятых долей или долларов, мы должны определить, будем ли мы строить график полной однодолларовой изменения или изменения в десятых долях лучше послужат нашей цели.

УЧАСТОК ДВИЖЕНИЕ АКЦИОНЕРНЫХ ЦЕН на

После получения полное изменение фигуры, мы приступаем к созданию нашей графической записи из этого данные. Для этого нам потребуется диаграмма или диаграмма, предназначенная для быстрое и удобное использование. Идеальная бумага для этой цели — «Идеальная диаграмма. Лист № 5001.»Эта бумага разлита с вертикальной и горизонтальной столбцы, расположенные с затемненными символами «0» и «5» и с подчеркнутыми горизонтальными столбцами этих важных цифр.

Вертикальные колонны на наших графиках используются для ограничения построений движения цены пока он продолжается в одном направлении без разворота. Как только когда происходит разворот, и мы обнаруживаем, что необходимая площадь уже занята, мы переходим к следующему правому вертикальному столбцу. Этот жизненно важный принцип должен прочно закрепиться в вашем сознании, поскольку это единственное, что может дать у вас возникнут трудности позже, когда вы перейдете к созданию собственных диаграмм.

Точка и фигура Метод основан только на изменении цен, а миллиметровая бумага предназначена для чтобы правильно записать эти изменения. Повседневный временной фактор и ежедневный объем игнорируется. Колонны квадратов разработаны с научной точки зрения чтобы позволить построить истинные линии тренда и заставить развитие истинных геометрических и симметричных узоров, которые способствуют точному сравнения и надежный диагноз.

В случае наличия акций продавая по 20 долларов за акцию, мы записали бы ноль в квадрате на 20 строка.Следующий рекорд будет сделан, когда акции будут продаваться без изменений. цена 21, или по фиксированной цене 19. Если она опустится до 19,22 или до 21.11, никаких изменений не будет.

ОДИН ТОЧЕЧНЫЕ ДИАГРАММЫ ОСНОВЫ МЕТОДА

Когда серия полна зафиксированы изменения цен на один пункт, они создать научную основу, на которой можно делать выводы. Из-за тот факт, что похожие причины обычно вызывают похожие эффекты, наши выводы иметь надежную основу, недоступную при использовании других методов.Помимо одноточечных диаграмм, из них легко приготовить либо трех- или пятибалльные диаграммы, либо и то, и другое. Это полезно для измерения техническая позиция любых проблем, нестабильных или иных, и для выявления более широких промежуточных движений акций и рынка.

АКСЕССУАРЫ И РАБОЧИЕ ИНСТРУМЕНТЫ

В дополнение к графику бумаге, требуется запись фактических полных изменений цифр, полученных из наиболее точного источника — тикерной ленты. При использовании этого особенно разработанная бумага и ежедневное обслуживание, которое доступно, это относительно простой вопрос, чтобы держать в курсе необходимые изменения на сотне акций и важные популярные средние значения или индексы примерно за тридцать минут ежедневно.Сформируйте эту привычку, так как это даст вам возможность анализировать паттерны по мере того, как они разворачиваются на ваших графиках и, таким образом, преимущество последствий, которые развиваются, сначала в одном вопросе и потом в другом. Небольшие усилия, затраченные на сохранение этих диаграмм обновленный скоро будет хорошо платить вам, потому что вы будете тренироваться сами на фондовом рынке способом, недоступным никаким другим методом.

ГЛАВА 2
ВЕС ПОЛНОМОЧИЯ ЭТОГО МЕТОДА

Уточнено по согласованию с сегодняшними рынками

Тайна и сложности выяснены

Дорогой финансовый и экономические отчеты ненужные

Определенные факторы приняты как должное

Аналитическая техника легко освоить

Убытки ограничены пока Начисление прибыли

Метод взвешивания сил купли-продажи

Точка и фигура Метод вырос из грубого начала, с которого началось более одного сто лет назад.Чарльз Х. Доу, основоположник искусства предвидения движения цен на акции, которые во многом привели к развитию техника этого метода. Доу в своих исследованиях интересовался в первую очередь в распознавании основной, широкой, долгосрочной тенденции, которая является следствием движение основного капитала в обыкновенные акции или из них. Этот основной тренд по праву получил название «тренд движения капитала» г-на Эдвина Л. Эйреса в его книге «Ключ к динамике цен на акции». В вторичные корректировки основного тренда, хотя и представляют интерес для Доу, не были целью его усилий.Он считал второстепенные движения вводит в заблуждение и пришел к выводу, что более короткие ежедневные колебания неважно.

Однако мы должны терпеть имея в виду, что после завершения работы Доу фондовый рынок и американские финансовые структуры претерпели революционные изменения. Обыкновенные акции акции американских корпораций привлекли спекулятивных инвесторов во всем мире. следующее, беспрецедентное в истории финансов и спекуляций.

В эпоху Доу движение от 20 до 30 баллов в Индексе промышленности или железнодорожного транспорта, выполнив период в несколько лет считался полным бычьим циклом.В настоящее время дневных условиях, мы отмечаем, что иногда движение на 10-20 пунктов в любом или оба индекса завершены за несколько недель. Три, девять или шестнадцать миллионов совместные дни, такие как недавно были свидетелями, были невозможны в время, когда десять или дюжина акций были активными торговыми средами, и объем был ограничен несколькими сотнями тысяч акций в день. Можно, Следовательно, поймите, почему Доу легкомысленно прошел мимо второстепенных и второстепенных движения и стремились только выяснить главную тенденцию.Эти второстепенные и второстепенные движения теперь стали очень важными. Их изучение, анализ и понимание того, как их использовать, составляют основу большинства успешный метод прогнозирования курса акций.

Намекнули что этот Метод был впервые успешно использован Джеймсом Р. Кином во время слияние United States Steel Corporation в 1901 году. Г-н Кин был нанят спонсорами Steel Corporation для распространения публике оригинальные акции корпорации, которые основатель, Эндрю Карнеги, отказался принять оплату за свой капитал и прибыль от слияния.Мистер Кин, изначально выходец из вестерна промоутером добычи полезных ископаемых, умелым читателем магнитной ленты, проницательным наблюдателем и успешный оператор рынка. Его способности никогда не были превзойдены и редко, если вообще, равняется. Об этом заявили его ближайшие соратники. что метод «точки и фигуры» был известен ему и использовался им во время все его успешные кампании.

ПЕРЕРАБОТАННЫЙ ДЛЯ СООТВЕТСТВИЯ ДНЯМ РЫНКА

Как все знания, Метод развивался с годами и совершенствовался, улучшены и адаптированы к постоянно меняющимся условиям запасов рыночное действие.Научная основа фундаментальных принципов, лежащих в основе Только метод учитывает его выживаемость, в то время как большинство других методов были отнесены в прошлое. Вы можете с уверенностью полагаться на Метод точек и фигур, зная, во-первых, что он опирается на здравый научный во-вторых, что он намного превосходит любой другой план прогнозирование движения цен на акции. Как в прошлом, так и в настоящее время на него полагаются и на него полагаются многие из самых успешных интересы.

Данные, которые должны быть сохранено будет описано очень подробно. Имейте в виду, что там является весомым авторитетом, стоящим за этими данными, и мы просим вас уважайте его последствия. Мы нашли методом проб и ошибок те уточнения, необходимые для соответствия основным принципам сегодняшнего дня рынки. Было установлено, что тщательная проверка и перепроверка выводы, сделанные с помощью этого метода, имеют жизненно важное значение. и нельзя переоценить.

ТАЙНА И ОСЛОЖНЕНИЯ БЫЛИ РАЗЪЯСНЕНЫ

Точка и фигура Представленный здесь метод лишен тайны и сложностей. зарекомендовал себя как неоценимую помощь вашим авторам.Начнем с сокращения огромное количество транзакций, включающих рыночные действия в важные и актуальные ходы, нанесенные на графики. От них графики, показывающие текущее поведение рынка, мы можем судить о вероятных будущее направление и степень движения акции.

Точка и фигура Метод позволяет рассматривать торговлю на фондовом рынке как серьезный бизнес. с научным, существенным и определенным фоном, основанным на реальные факты, а не догадки.Как и любой другой бизнес, он требует создание и хранение определенных простых и важных записей. Это требует чтобы вы внимательно изучали эти записи и позволяли основанные на убедительных фактах. Никто не станет отрицать старую максиму из тетради «Практика делает совершенным «. Метод» точка и фигура «действительно требует практики и обширное обучение, которое вскоре становится привычкой, а также увлекательным хобби.

ДОРОГОЙ ФИНАНСОВЫЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ ОТЧЕТЫ НЕОБХОДИМЫЕ

Этот метод отпускает полностью за счет затрат и труда, затраченных на покупку и обслуживание объемных отчетов, статистики, балансов, отчетов о прибылях и убытках и другие громоздкие атрибуты, до сих пор связанные с торговлей и инвестирование.Замена простых записей, требуемых этим методом сам по себе является важным соображением и долгожданным облегчением.

НЕКОТОРЫЕ ПРИНЯТЫЕ ФАКТОРЫ ДЛЯ ВЫДАЧИ

Следующие факты считаются само собой разумеющимся методом «точки и цифры»:

(а) Это правильный оценка акции в любой момент времени — это цена, уплаченная за нее в время завершенной продажи. Это потому, что силы, лежащие в основе закон спроса и предложения и единство мнений покупателей и продавцы определили стоимость на момент продажи.

(b) Последний опубликованный цена акции отражает все, что известно широкой публике на время, когда установлено, в результате купли-продажи, которая завершает сделку.

(c) инсайдеры, Предполагается, что они знают о какой-либо конкретной акции больше, чем публика, не могут полностью скрыть свои будущие намерения по этому поводу.

(d) Что планы инсайдеров будет выявлено в свое время техническим действием самого приклада.Метод точек и фигур не предназначен для «обыгрывая фондовый рынок». Это результат рационализации логических принципов, успешно используемых важными рыночными интересами.

АНАЛИТИЧЕСКИЙ ТЕХНИКА, ЛЕГКАЯ ОСНОВИТЬ

Предполагая, что студент будет вести необходимые записи, остается только необходимость понимания техники их чтения и интерпретации. На следующих страницах подробно и наглядно проиллюстрируем технику устного перевода паттерны, которые развиваются на ваших Точечно-Фигурных диаграммах.Пока умение может не прийти сначала, но через короткое время через изучение, практику, и наблюдательность, привычка к правильному мышлению в терминах Точки и метод рисунка станут очевидными, и в результате получится здравое суждение. скоро сменит неуверенность и растерянность.

Уверенно ожидаемо что в результате этого исследования, наблюдения и практики читатель научится правильно оценивать движение цены, анализировать технические условие, и делать из него правдоподобные выводы, правильность из которых вскоре превысит количество ошибок, которые вы склонны делать.Со знанием дела достигнутая, ваши рыночные операции не могут не привести к прибыли.

УБЫТКОВ ОГРАНИЧЕННАЯ ПРИБЫЛЬ НАЧИСЛЕННАЯ

Успех в трейдинге и инвестирование, будь то методом или случайно, происходит не в результате быть совершенным, но в результате выполнения достаточного количества успешных транзакций, приносящих существенную прибыль для компенсации несколько ошибок, которые могут показать ограниченные потери.

Для ограничения убытков и для проверки возможных ошибок мы используем простые технические помощь, известная как «стоп-приказы».»Нам не нужно идти подробнее здесь, поскольку теория и применение стоп-приказов полностью описано во многих других работах.

Ни на каком другом предприятии или бизнес, можно ли защитить прибыль или проверить убытки с помощью такая же легкость и удобство, какие возможны на фондовых или товарных рынках, через простой прием стоп-приказов. Мы решительно поддерживаем использование стоп-приказов, кроме случаев «усреднения» или «пирамидирования» прибегает к. Было дано много предупреждений против усреднения и пирамидирование, но этот метод не только терпит, но и иногда представляет идеальные точки, в которых могут быть использованы оба, по той причине, что каждый обязательство является независимым и основано на его собственных достоинствах.Это будет полностью объяснено в следующей главе.

Создана пирамида когда прибыль, начисленная по позиции, используется для покупки дополнительных обязательств. Эта практика обычно превращается в перевернутую пирамиду, когда к ней прибегают. в связи с кредитом — заемные средства — используются для финансирования маржи Счет. Перевёрнутая пирамида чрезвычайно опасна, потому что нагрузка становится тяжелым, поскольку человеческая слабость — получать огромную и быструю прибыль предлагает чрезмерно расширенные обязательства, которые, как правило, стираются вышел на первую техническую реакцию.

Усредняем позицию путем покупки дополнительных количеств акций, поскольку они продаются по более низкой цене спектр. Этот метод указывает идеальные точки для дополнительных обязательства с целью усреднения своих затрат.

МЕТОД МАССА ПОКУПКИ-ПРОДАЖИ

Точка и фигура Метод фактически измеряет силы спроса и предложения и фиксирует поддержки и сопротивления во всех точках. Позволяет производить широкий спектр визуализации через его четкие графические записи, которые позволяют быстро и готовое сравнение одних акций с другими и с рынком в в целом, о чем свидетельствует хороший индекс и, самое главное, его предыдущее техническое действие.Эти записи, если они правильно составлены из надежные источники, укажут на истинную тенденцию рынка и акции и укажут на лучшие торговые и инвестиционные возможности.

Метод указывает когда и что покупать. Он также предупреждает, когда нужно выйти, в первую очередь, через четкие сигналы к действию, то есть через определенные указания для логического размещение стоп-приказов. Учит профессиональному подходу к вашим рыночным сделкам. Профессионалов можно считать инсайдеры, пулы, независимые операторы, спонсоры акций, банкиры и другие обычно называются «они» многими обозревателями рынка.

ГЛАВА 3
ПРЕИМУЩЕСТВА ЭТОГО МЕТОДА НАД ДРУГИМИ

Скорость и простота записи данные

Метод игнорирует том

Изменение цен по сравнению с том

Предложение против спроса

Легко регулируемый объем

Возможность данного метода

Абсолютная простота записей

Легко манипулировать обнаружено

Использовать всю цифру полностью изменения в составлении графиков

Метод лучше к инсайдерской информации

Изоляция развивается лучшие результаты

Наши графики раскрывают планы от большинства

Как начинается ход

Торговля на фондовом рынке это бизнес

Инсайдерская информация ненужный

Одноточечные диаграммы показывают все

Есть определенные определенные и неотъемлемые преимущества метода точки и фигуры, которыми не обладают любым другим способом.Этими преимуществами являются: (а) устранение ненужных вещей, (б) легкость конденсации и (в) скорость, с которой результаты могут быть достигнутым. Эти превосходные качества снова подчеркиваются, чтобы Обратите внимание, что простота этого метода не снижает его точности. и надежность. Простая машина с несколькими хорошо сконструированными деталями будет работать намного эффективнее, чем сложный механизм с громоздкие аксессуары. То же самое и с методом «точка и фигура».

СКОРОСТЬ И ПРОСТОТА ЗАПИСИ ДАННЫХ

Метод обеспечивает, помимо прочего, ясность и простота в сохранении графических записи.Это приводит к созданию логичных и четких шаблонов. на графиках и более высокая скорость построения необходимых данных. Это позволит вам вести учет большего количества акций и быть источник проверки и сопоставления всех фактов с целью прийти к правильной интерпретации рыночной активности и прибыли оттуда.

THE МЕТОД ИГНОРИРУЕТ ТОМ

Точка и фигура Метод полностью обходится без учета объема продаж.Многие считали это явным недостатком, полагая, что объем является доминирующим фактором. Мы не желаем уступать этот объем жизненно важное влияние, которое, в конечном итоге, определяет цену движение. Однако признается, что объем оказывает влияние, когда используется как вспомогательное средство в других методах. На наш взгляд, Point and Figure Метод зарекомендовал себя намного надежнее, что мы довольны на основании наших исследований и опыта можно сделать вывод , что количество цен изменения и способ, в котором они сочетаются, имеют больше научное обоснование, чем влияние объема в ожидании движения цен.

ЦЕНА ИЗМЕНЕНИЯ ОТ ОБЪЕМА

Проанализируем эффект влияния объема по сравнению с эффектом изменения цены только. Какова цель всех методов прогнозирования запасов? ценовые движения? Хотим ли мы узнать, сколько акций обменивается? Или, хотим ли мы определить, переходят ли акции от слабых держателей? в сильные руки и наоборот? Все согласятся, что это ответ на последний вопрос, который позволит нам извлечь максимальную пользу из наших знания.Принимая как должное известный факт, а именно, что каждая транзакция напечатанный на ленте — это одновременно покупка по одному и продажа с другой стороны, не имеет большого значения знать точное количество эти транзакции. Мы хотим выяснить, где в цене масштабы их возникновения и их отношения друг к другу.

Подойдем к проблема логическим образом, принимая во внимание точно известные элементы, чтобы определить, имеют ли наибольшее влияние изменение цен или объем.

На спекулятивном рынке, там, где действуют законы спроса и предложения, у нас должны быть колебания в ценах. Эти колебания в основном вызваны расхождениями во мнениях. которые вызывают то, что технически известно как спред спроса и предложения. Опыт научил нас, что большое количество колебаний в скоплении Площадь обычно указывает либо на накопление, либо на распространение. Когда акции выставляются на продажу на рынке, мы должны выбрать ближайший цена предложения; и когда кто-то хочет купить акции и предлагает возьми его на рынке, он должен заплатить ближайшую запрашиваемую цену.Цена изменения акции, когда она движется с одной цены на другую, вызываются по разнице мнений тех, кто покупает и продает. Эти колебания оказались более информативными для нашей цели чем объем.

ПОСТАВКА ПРОТИВ СПРОСА

Кроме того, позвольте нам учитывать влияние спроса и предложения на любой продукт или товар, будь то акции, акции или подковы. Когда спрос превышает предложение, цены движутся вверх. Если предложение превышает спрос, тогда цены вынуждены вниз.Когда спрос поглотил все предложение в любой момент при заданной цене он начнет поглощать имеющееся предложение на следующем более высокая цена, по которой доступны предложения. По мере увеличения спроса цены соответственно увеличиваются. Цены снижаются из-за отсутствия спроса или избытка. Эти факторы показывают, что цена как таковая, является ключом к объему предложения, а также к объему спроса. Эти колебания или изменения цен, если они построены в соответствии с принципами, изложенными для Вы в этой книге точнее укажете техническое состояние, отношение предложения к спросу, чем любой другой известный метод, который можно использовать для этой цели.

ОБЪЕМ ЛЕГКО МАНИПУЛИРУЕМЫЙ

Объем, а также колебания цен можно искусственно манипулировать. Манипуляции с объем на любом заданном уровне цен обманчив и не может выявить разница между истинным и искусственным спросом. В отличие от этого в принципе, подумайте, насколько легко обнаружить искусственную поддержку с целью распространения, когда много изменений в цене акции показывают, что они не могут поглотить предложение на верхнем регистре уровень, или этот спрос недостаточен для перехода на следующий уровень поставка.Этот принцип становится более очевидным при сравнении эти условия в одной конкретной акции с рынком и другими акциями. Показания объема имеют тенденцию сильно изменяться в зависимости от изменений. в плавающем предложении запасов, а также изменения из-за открытого короткий интерес к рынку. Таким образом, мы делаем вывод, что изменение цен самих себя, их отношения друг к другу и к рынку и другие акции для сравнения, намного превосходят объем, используется с любой другой комбинацией.Таким образом, в этом заключается жизненно важная и обширная превосходство использования ценовых изменений и метода точек и цифр.

ОБЪЕКТ ЭТОГО МЕТОДА

Этот метод позволяет и облегчает запись основных данных, а также простой и логический метод анализа. Направление тренда, протяженность движения и разумное приближение к его кульминации, все легко определить. С помощью одного, трех и пятибалльных графиков, можно с достаточной уверенностью сказать, что ближайший колебания и более прибыльные промежуточные движения тренда, а также основные широкие колебания циклов бычьего и медвежьего рынка — Капитал Тенденция движения.

Мы можем визуализировать на беглый взгляд через вспомогательные средства, предоставляемые этим методом, а именно: трех- и пятиточечные диаграммы, широкие зоны накопления и распределения в основных колебаниях, а также в более близких областях спроса и предложения более узких и более спекулятивных промежуточных трендовых движений. Наши данные показывает, с первого взгляда, движения по важным областям, по месяцам, по дням, всеми важными дивидендными периодами, сезонными влияниями и влияние основного цикла деловой активности.Он также показывает результаты умозрительных влияет, а также последствия покупки долгосрочных инвестиций и продажа.

THE ПОЛНАЯ ПРОСТОТА ЗАПИСЕЙ

Просмотреть диаграмму 3.1. Это иллюстрация гипотетического движения с самого начала и минимум 50, максимум 55 и закрытие на 54. Здесь мы проиллюстрируем однодневное движение, которое другими методами невозможно провести технический анализ, тем не менее, с помощью метода точки и фигуры нам дается две возможные цены дорожек, каждый из которых будет означать свое техническое состояние.

Рис. 3.1 Одноточечные диаграммы. Щелкните изображение, чтобы открыть увеличенную версию. Щелкните здесь, чтобы открыть в новом окне.

Обратите внимание на верхнюю половину иллюстрации, который мы диагностируем как медвежий. Внимательно изучите три отдельных и различных метода, с помощью которых данные могут быть записаны, когда используя этот метод. Первый план — запись цифрами. Проследить двигаться, 50, 51, 50, 51, 52, 51, 52, 53, 52, 53, 52, 51, 52, 53, 54, 55, 54, 53, 52, 53, до 54, конец. Образец справа от Фигурная диаграмма называется схемой тренда и изображается так же переехать.В крайнем правом углу вы можете увидеть геометрическую схему тот же ход. Обратите внимание, что все это действие может быть записано одним дневные колебания рынка в достаточно активном выпуске на обычных рынках. Этот рисунок является медвежьим, потому что он указывает на запасы в предложении около 52 и 53, уровни с временным проталкиванием до 55, около близко.

Теперь рассмотрим нижнюю половина нашей иллюстрации Рисунок 3.1. Проследите движение, 50, 51, 52, 53, 52, 53, 54, 55, 54, 53, 54, 55, 54, 55, 54, 53, 54, 55, 54.Этот ход диагностируется как бычий, поскольку указывает на нехватку предложений ниже 55, и его способность удерживать рост выше 53.

Анализ выше производится по фактическому движению выпуска, как показано. Если немедленное предыдущее действие было нанесено на карту и доступно для сравнения, наш диагноз может измениться.

МАНИПУЛЯЦИЯ ГОТОВНО ОБНАРУЖЕНО

Записи колебаний, при внимательном анализе выявить манипуляции. Вы видели в в предыдущем абзаце, как действие происходит на любом рынке день разбит на его важные колебания, а именно на его составляющую детали, чтобы мы могли обнаружить, что манипуляторы, операторы пула и инсайдеры могут заниматься проблемой.Нет метода еще не изобретенный, покажет манипуляции так же ясно и точно, как диаграмма составлена ​​по принципам метода «точка-фигура».

фондовых спонсоров и операторы меняют свои планы кампании. Некоторые предпочитают понижать акции и сделать его очень слабым, хотя их цель — разметить его к существенно более высоким ценам. Другие, чья тактика смелее и более открытый, не бойтесь очень быстро повышать цену акций, взяв все блоки, предлагаемые на пути вверх, и таким образом создав впечатляющую переехать.Последний метод смелый, но очень эффективный, потому что эффектный шаги привлекают широкую общественную поддержку благодаря помощи трейдеров в зале заседаний совета директоров и другие, кто смотрит действие ленты, а также комментарии в газетах которые обычно следуют за захватывающими движениями по мере их развития на ленте.

Когда прибегают операторы до такой эффектной манипуляции, живое действие ленты будоражит сплетни в залах заседаний и, таким образом, привлекает большое количество сторонников этого вопроса. Нет независимо от того, какая процедура выбрана инсайдерами на любой акции, наша Точечные диаграммы покажут области, в которых они накапливаются. акции и с одинаковой точностью покажут зоны распространения.

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ВСЕ ПОЛНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ РИСУНОК В ДИАГРАММАХ

Заработайте свою точку зрения и данные рисунка внимательно, usi

Frontiers | Анализ на уровне заданий для выявления фальсификаций в тестах личности: соответствие идеальных моделей теории ответов заданий

Введение

На протяжении многих лет фальсификация личностных показателей воспринималась как искажение реакции или преднамеренное притворство. С теоретической точки зрения хорошо известно, что на достоверность измерений тестов может значительно повлиять подделка, которая может негативно повлиять на качество потенциальных личностных показателей (Топпинг и О’Горман, 1997; Старк и др., 2001; Паулс и Крост, 2004, 2005; Холден, 2008; Комар и др., 2008; Buehl et al., 2019). В практическом контексте типичный случай состоит в том, что кандидаты, которые хотят повысить свои шансы на то, чтобы быть принятым на работу, с большей вероятностью фальсифицируют, даже если без какой-либо помощи они все равно пытаются найти способ приблизить ответы к ожиданиям. организаций. Однако решение принимается, когда значительная часть соискателей будет ошибочно признана как увеличивающая вероятность того, что организация наймет мошенников (Rosse et al., 1998; Донован и др., 2014; Niessen et al., 2017). Кроме того, даже ненастоящие соискатели в экспериментальных условиях также могут подделывать, когда им дают указание сделать это (Thumin and Barclay, 1993; Dalen et al., 2001; Mueller-Hanson et al., 2003; Nguyen et al., 2005). ; Griffith et al., 2007; Day and Carroll, 2008; Berry and Sackett, 2009; Buehl et al., 2019). Таким образом, существует значительный исследовательский интерес, сфокусированный на обнаружении подделок с использованием различных методов и процедур.

За прошедшие годы было разработано множество методологий и техник для обнаружения искажения отклика, например, модели машинного обучения, время реакции, регрессионный анализ и т. Д.(Dunn et al., 1972; Sellbom, Bagby, 2010; Jiménez Gómez et al., 2013; Monaro et al., 2018; Roma et al., 2018; Mazza et al., 2019). Тем не менее, существует озабоченность по поводу восприятия и интерпретации изменения пунктов из-за намеренного притворства. С точки зрения уровня предмета парадигма изменяющегося предмета (Zickar and Robie, 1999) утверждает, что при подделке индивида меняется не положение на скрытой характеристике, а положение предмета в континууме, которое изменяется. Другими словами, когда происходит искажение реакции, уровень скрытой черты индивида фиксируется без воздействия фальсификации, но предметы будут располагаться в латентном континууме выше или ниже, чем то, что есть на самом деле.В этом случае, когда разница в расположении элементов между ложной ситуацией и честной ситуацией фиксируется (т. Е. Оценивается на уровне элемента), подделка будет выявлена.

В исследованиях, следующих за парадигмой изменяющихся элементов, часто использовались методы дифференциального функционирования элементов (DIF) для решения проблемы изменений элементов. Поскольку теория ответа элемента (IRT) обеспечивает формальную статистическую модель для взаимосвязи между реакцией элемента и скрытой характеристикой, DIF на основе IRT заслуженно подходит для моделирования изменения местоположения элемента в различных условиях реагирования (Zickar and Robie, 1999; Stark и другие., 2001). Чтобы описать, как люди реагируют на показатели личности, идеальный процесс точечного реагирования предполагает, что люди с большей вероятностью поддержат элемент, который ближе к их «истинным» скрытым уровням (Roberts, 1996; Roberts and Laughlin, 1996). В частности, функция ответа элемента (IRF) показана на рисунке 1 (Stark et al., 2006). Например, по показателю добросовестности (т. Е. Θ) вероятность согласия (т. Е. По вертикальной оси) по утверждению будет максимальной, когда элемент находится ближе всего к истинному уровню добросовестности (т.е., горизонтальная ось). Когда расстояние между уровнем сознательности и местонахождением предмета увеличивается, человек с меньшей вероятностью поддержит предмет. Обобщенная модель постепенного разворачивания (GGUM) использовалась в качестве идеальной точечной модели в прошлые годы (Roberts and Laughlin, 1996; Roberts et al., 2000). Уже было проведено множество предыдущих исследований, которые выявили преимущества GGUM при работе с данными о личности и отношении, включая использование понимания фальсификации (Stark et al., 2006; Chernyshenko et al., 2007; Уикерс и Мейер, 2008; Тай и др., 2009; Картер и Далал, 2010; О’Брайен и ЛаХьюис, 2011 г .; Speer et al., 2016).

Рисунок 1. Пример функции ответа элемента для идеального процесса ответа точки.

В этом исследовании мы выполнили анализ на уровне элементов, чтобы изучить валентность идеальных точечных моделей IRT, которые фокусируются на том, как меняется восприятие элементов личности, когда люди отвечают честно или притворяются. Дизайн внутри субъектов использовался для формирования групп сравнения, в которых участники заполняли шкалы как сознательности, так и невротизма.Таким образом, можно ожидать, что существует общая тенденция к искажению отклика, которая отражается в различных условиях реагирования. Гипотеза касается того, что разные группы испытуемых различаются по своей модели выбора вариантов в отношении проинструктированных сеансов фальсификации и честного ответа. Предполагается, что не только изменение результатов теста может быть в значительной степени идентифицировано с ложным условием, но также и расположение элементов будет изменяться в соответствии с шаблоном нечестной реакции, и эти изменения могут быть исследованы.Наконец, следует с осторожностью рассмотреть вопрос о том, подходит ли GGUM для обнаружения подделок.

Методы

Участники

респондентов — 568 студентов из четырех китайских колледжей. Они вызвались участвовать в исследовании и получили дополнительный балл в обмен на свое участие. Примерно 78,4% участников были женщины, средний возраст 19,84 года (SD = 1,11 года), и студенты, не изучающие психологию. Всего в факторе сознательности осталось 499 валидных случаев, в факторе невротизма — 547.Субъекты были исключены из анализа данных по двум причинам: (а) только один или два варианта ответа были выбраны для всех пунктов (т.е. ответы в прямой колонке), и (б) попарно удалены данные без идентификационного номера.

Типовой дизайн

Ответные инструкции были фактором внутри субъектов в обеих экспериментальных сессиях. В момент времени 1 около половины выборки было случайным образом распределено, чтобы честно ответить на анкеты, а другой половине было поручено заполнить анкеты с поддельными инструкциями.Во время 2 респонденты получили противоположный набор инструкций.

Процедура

Исследование было одобрено институциональным наблюдательным советом Юго-Западного университета Китая. Все участники предоставили письменное информированное согласие после того, как были полностью проинформированы о процедуре исследования.

Анкеты заполнялись карандашом и бумагой в классах. Инструкции по честному состоянию были следующие:

Пожалуйста, заполните эту опись личности как можно честно.По пунктам нет хороших или плохих ответов. Очень важно, чтобы вы ответили на этот опрос, описав себя таким, какой вы есть на самом деле, а не таким, каким вы хотите быть или каким вы хотите, чтобы другие видели вас.

Инструкции по условно-исправному состоянию были следующие:

Представьте, что вы подаете заявление на работу, которую действительно хотите. Пожалуйста, заполните этот список личностей, чтобы увеличить ваши шансы на работу. Чтобы попытаться произвести хорошее впечатление на организацию, вы должны представить себя так, как кандидаты считают, что организация хотела бы, независимо от вашего правдивого мнения.

После трехнедельного интервала повторного тестирования второй сеанс был таким же, как и первый, за исключением того, что участники получили другой набор инструкций по ответам.

Меры

Международный пул элементов личности (IPIP) — это общедоступная мера пятифакторной модели личности. Факторы добросовестности и невротизма IPIP — это две основные характеристики личности, которые с большей вероятностью связаны с фальсификацией (Топпинг и О’Горман, 1997; МакФарланд и Райан, 2000; Мюллер-Хансон и др., 2006; Комар и др., 2008). В этом исследовании два фактора оценивались по 20 пунктам IPIP, соответственно (всего 40 пунктов). Таким образом, шкала сознательности и шкала невротизма были построены для измерения степени, в которой каждый пункт описывал респондента по пятибалльной шкале оценок в диапазоне от 0 (очень неточно) до 4 (очень точно). Каждая шкала состоит из 10 пунктов с обратной кодировкой, и более высокие составные баллы указывают на более высокие уровни черт. Для перевода шкал с английского на китайский язык применялась процедура перемотки вперед-назад.Участники заполнили финальную китайскую версию двух шкал.

Аналитики

Во-первых, чтобы проверить достоверность предположения об одномерных данных, параллельный анализ и матрица полихорических корреляций были выполнены отдельно для каждого условия реакции на факторы сознательности и невротизма. Затем тест хи-квадрат (Drasgow et al., 1995) с программой MODFIT (Stark, 2001) использовался отдельно для каждого условия реакции на оба личностных фактора, чтобы проверить соответствие GGUM данным.

Во-вторых, программа GGUM2004 (Робертс и др., 2006) использовалась для получения параметров элемента и человека, полученных из метода оценки предельного максимального правдоподобия и метода ожидаемой апостериорной оценки , соответственно. Затем была выполнена программа GGUMLINK (Робертс и Хуанг, 2003) для приравнивания оценок параметров путем преобразования метрики группы ложных условий в ту же метрику группы честных условий.

Наконец, чтобы изучить влияние искажения ответа на каждый элемент, проведено статистическое сравнение, основанное на (Scherbaum et al., 2013) ‘было проведено между оценками параметров GGUM, полученными отдельно при честных и ложных условиях. Затем мы использовали анализ кривых рабочих характеристик приемника (ROC) для оценки диагностической точности оценок модели при обнаружении изменений, вызванных подделкой.

Результаты

Описательная статистика

Описательная статистика оценок ряда двух личностных шкал для каждого состояния представлена ​​в таблице 1. Количество фальсификаций означает изменение внутри субъектов в рядах оценок между двумя экспериментальными сессиями.Коэффициент внутриклассовой корреляции трехнедельного теста-ретеста составил 0,74 (0,70–0,79) по шкале добросовестности и 0,75 (0,70–0,79) по шкале невротизма. В условиях ложного ответа мы наблюдали значительно более высокие баллы по добросовестности ( t (498) = 5,85, p <0,05, d = 0,24) и значительно более низкие баллы по невротизму ( t (546) = -3,36, p <0,05, d = -0,13), по сравнению с условием честного ответа, что указывает на эффективность фальшивой манипуляции.Влияние порядка выполнения инструкций ответа не было статистически значимым для сознательности ( t (497) = 0,04, p > 0,05, d = 0,04) или невротизма ( t (545) = 0,72, p > 0,05, d = 0,06).

Таблица 1. Описательная статистика и надежность показателей исследования.

Корреляция между фальшивыми оценками и изменениями оценок

Согласно результатам корреляционной матрицы (см. Дополнительную таблицу 1 в дополнительном материале), оценки личностных факторов в условиях фальсификации достоверно коррелировали с величиной изменения оценки от фальшивого контекста к честному, но с умеренными коэффициентами корреляции.Для добросовестности r = 0,50 (0,43–0,56, p <0,05), а для невротизма r = 0,46 (0,41–0,52, p <0,05). Этот вывод свидетельствует о том, что общая тенденция изменения повышения оценки согласуется с оценками теста, связанными с имитацией состояния, что подтверждает гипотезу относительно тенденции.

Проверка допущений GGUM и соответствия модели

Одним из допущений GGUM является моделирование данных, полученных в ходе личностных тестов на одномерность (Roberts et al., 2000). Результаты параллельного анализа и коэффициенты полихорической корреляции показали, что данные как о сознательности, так и о невротизме соответствуют этому предположению. Как показано в таблице 2, результаты подбора модели GGUM были достаточно хорошими, за исключением нескольких пунктов. Следовательно, эти четыре пункта («Я всегда готов»; «Делай работу по дому немедленно»; «Делай ровно столько, сколько нужно»; «Делай дела по плану») в шкале Сознательности в обоих двух условиях были парными. исключены из последующего анализа на предмет надежной правдивости предположений модели, а также элемента невротизма («чувствовать себя комфортно с собой») в условиях фальсификации, хотя большинство процедур оценки IRT обычно терпимы к незначительным или умеренным нарушениям предположения об одномерности ( Hulin et al., 1983).

Таблица 2. Результаты подгонки модели ГГУМ по масштабам и условиям.

Оценка параметров модели и сдвиги в параметре элемента

Параметры местоположения элемента (т. Е. Δ) были оценены с помощью GGUM, чтобы указать местоположение каждого элемента в континууме скрытых признаков. Все значения δ были положительными, поскольку отрицательные элементы были перекодированы и переоценены в положительном направлении. Был проведен тест, чтобы определить различия между параметрами местоположения из двух групп ответа, чтобы оценить сдвиги.Поскольку различия между параметрами элементов из модели IRT можно рассматривать как величину эффекта (Steinberg and Thissen, 2006), показатель размера эффекта (т.е. d ) в этом случае был однозначным различием δ ( Таблица 3).

Таблица 3. Параметры позиции для условий и смен для каждой позиции.

Из таблицы, около 20% заданий на сознательность и более 50% пунктов невротизма продемонстрировали статистически значимые сдвиги в параметре местоположения пункта.Эти значительные изменения произошли в противоположных направлениях в двух личностных факторах. Поскольку δ также помогает индексировать уровень θ респондента выше или ниже местоположения предмета, а также расстояние между местоположением человека и предмета, с учетом положительных сдвигов, люди, которые фактически находились на более низких уровнях этой черты, имели тенденцию выбирали варианты более высокого порядка и выглядели так, как если бы они действительно находились на положительной стороне континуума скрытых признаков. Соответственно, последствия для отрицательных сдвигов показали, что люди с высоким уровнем этого фактора вряд ли выберут вариант более высокого порядка и будут выглядеть так, как если бы они имели более низкий показатель, чем на самом деле.Эти результаты подтвердили гипотезу о том, что расположение элемента может быть изменено из-за изменения модели ответа, и эти изменения можно смоделировать с использованием идеальной точечной модели IRT.

Анализ ROC для диагностической точности

Анализ рабочих характеристик получателя оценивал сдвиги параметра местоположения предмета для обнаружения поддельных предметов по сравнению с честными предметами (см. Дополнительную таблицу 2 в дополнительных материалах). Площадь под кривой (AUC) ROC составляла 0,74 (SE = 0,12) и 0.64 (SE = 0,13) для фактора сознательности и фактора невротизма соответственно. Хотя эти AUC указывают на умеренную диагностическую точность, они оцениваются без статистической значимости ( p > 0,05), что позволяет предположить, что эффективность сдвигов параметров предмета для исследования изменения паттерна ответа предмета, вызванного имитацией, была недостаточно сильной.

Обсуждение

В текущем исследовании использовалась идеальная точечная модель IRT для выявления нечестных ответов на уровне заданий.Мы обнаружили, что величина изменения оценки положительно коррелировала с оценками теста группы мотивированного фальсификации. Части параметров местоположения предметов, полученные из GGUM, показали статистически значимые сдвиги между честными и фальшивыми условиями в образце ответов внутри субъектов, что указывает на то, что в некоторой степени сдвиги параметров предметов играют роль индикаторов фальсификации. Более того, точность индикаторов была умеренно низкой для подтверждения пригодности идеальных точечных IRT-моделей, используемых для обнаружения подделок.

Примечательно, что дельты существенно различались в двух условиях ответа для некоторых элементов. Это демонстрирует, что использование инструкций ответа может привести к изменению положения элементов в континууме скрытых черт, а идеальная модель IRT может дать некоторое представление о том, как подделка влияет на восприятие людьми элементов личности. В частности, почти по всем пунктам, касающимся сознательности, произошли положительные сдвиги. В этом случае люди с более низким уровнем личностных характеристик, вероятно, одобрили варианты более высокого порядка и, по-видимому, имели более высокий фактор, чем они были на самом деле.Все задания со значительными сдвигами по показателю добросовестности показали одинаковую картину. С другой стороны, однако, не все значимые элементы невротизма следовали одной и той же схеме в направлении сдвигов (т. Е. Негативных сдвигов). Значительные обратные сдвиги демонстрируют, что образцы ответа сложны и чувствительны к характеристике, оцениваемой элементом, даже если такая характеристика не рассматривается как желаемое поведение в условиях имитации.

Мы также обнаружили, что величина сдвигов была большой для многих вопросов, связанных с сознательностью, в то время как она была универсально небольшой для вопросов, связанных с невротизмом.Учитывая, что однозначное различие дельт рассматривается как величина эффекта, эти значения могут продемонстрировать, насколько далеко друг от друга находятся параметры элемента в распределении стандартизованного скрытого признака. Может случиться так, что невротизм обычно не рассматривается как желательная характеристика и, следовательно, может не быть единообразного восприятия этих предметов, когда респонденты фальсифицируют, так что направление искажения менялось для получения меньшего значения величины эффекта. Кроме того, предметы могут быть поддельными с обеих сторон (т.е.е., положительный или отрицательный), что приводит к противодействию между возможными сдвигами, таким образом, менее значительным сдвигам в параметре элемента и отрицательно влияет на точность процедуры на основе IRT.

Последствия

Идеальные точечные модели IRT (например, используемый здесь GGUM) обеспечивают эффективное средство для расширения исследований искажения отклика на уровне элемента. Эти процедуры могут количественно моделировать влияние поведения реакции на элементы личности и, следовательно, обнаруживать изменение моделей реакции при различных условиях реакции.Положительные сдвиги указывают на то, что расположение элемента в континууме было выше в состоянии подделки, тогда как отрицательные значения указывают на то, что параметр δ был ниже в состоянии подделки. Эти результаты основаны на гипотезе о том, что в отношении разных групп испытуемых различаются модели выбора вариантов для разных экспериментальных сессий. Не только изменение результатов теста в значительной степени идентифицируется с инструктированием подделки, но также и изменение местоположения элементов с нечестным шаблоном ответа, и, следовательно, изменения исследуются с помощью модели IRT.

Учитывая, что диагностическая точность показала неожиданные результаты, валентность IRT item-анализа может быть рассмотрена с вопросами соответствия идеальным точечным моделям. Предполагается, что если респонденты сравнивают свое самовосприятие с определенным порогом, а не с местоположением утверждения, при ответе на вопросы не следует использовать идеальные точечные модели (Brown and Maydeu-Olivares, 2010). Во-вторых, сосредоточьтесь на точности оценок элементов, по сути, сложнее восстановить истинные параметры элементов для идеальных точечных моделей с моделью нормальной функции плотности вероятности по сравнению с моделями доминирования, которые получают оценки элементов с нормальной моделью оживления (Браун и Майдеу-Оливарес, 2010).Учитывая математическую сложность GGUM для трудностей с оценкой, в некоторых исследованиях, связанных с обнаружением фальсификации, использовались другие методы, например, методы, основанные на времени реакции, и шкалы оценки недействительности (Sellbom and Bagby, 2010; Monaro et al., 2018; Roma et al., 2018; Mazza et al., 2019), как правило, давали превосходные точные результаты. Наконец, с практической точки зрения, использование идеальных точечных моделей, похоже, не приводит к какому-либо улучшению предсказательной достоверности по сравнению с моделями доминирования (Zhang et al., 2019). Следовательно, все еще существуют некоторые проблемы с идеальными точечными моделями, когда они используются для моделирования поддельных данных ответа.

Результаты настоящего исследования также указывают на некоторые области для дальнейших исследований. Во-первых, нам нужно лучше понять различные направления сдвигов параметров в зависимости от личностных факторов. Хотя сдвиги показали картину, аналогичную той, что была обнаружена в предыдущем исследовании, нет однозначного объяснения противоположного направления по сравнению с предполагаемым. Затем, как отметили (Ferrando and Anguiano-Carrasco, 2013), эффективность смешанных процедур выше, чем у предыдущей одиночной процедуры.Для исследования фальсификации могут быть полезны традиционные модели IRT в сочетании с другими недавними подходами, основанными на моделях, такими как многоуровневый анализ IRT или смешанные модели IRT в качестве отправной точки.

Ограничения

Одним из потенциальных ограничений этого исследования является недостаточная доля двуствольных предметов и нечетких количественных показателей. Если используются только крайние элементы, модели доминирования и идеальных точек с большей вероятностью приведут к аналогичному соответствию почти монотонным IRF элементов личности (Drasgow et al., 2010). В этом случае промежуточные утверждения следует использовать чаще для получения большего эффекта, что позволит исследователям точно определить положение объекта в скрытом континууме, лежащем в основе подделки.

Мы видим дополнительное ограничение в отношении мер последующих результатов для валидности исследований в смоделированных ситуациях соискателя. Как правило, эти следующие критерии измерения масштабов или производительности труда в реальном контексте более точно предсказывают или оценивают количество или процент «улучшенных» элементов и респондентов из-за имитации поведения.Вполне возможно, что он предоставляет доступный способ проверить внутреннюю точность и внешнюю обобщаемость.

Заключение

В совокупности мы находим, что результаты тестов в условиях подделки соответствовали количеству подделки, более того, идеальные точечные модели IRT в некоторых случаях могли быть адекватной мерой для обнаружения подделки на уровне заданий. Сдвиг параметров местоположения предметов предлагает прямую поддержку изменения модели реакции людей из-за мотивированной подделки.Однако диагностическая точность обнаружения не столь идеальна, поэтому к использованию идеальных точечных моделей следует подходить с осторожностью. В целом это исследование представляет собой возможный полезный метод, заслуживающий дальнейшего изучения.

Заявление о доступности данных

Необработанные данные, подтверждающие выводы этой статьи, будут предоставлены авторами без излишних оговорок любому квалифицированному исследователю.

Заявление об этике

Это исследование с участием людей было рассмотрено и одобрено Институциональным наблюдательным советом Юго-Западного университета Китая.Пациенты / участники предоставили письменное информированное согласие на участие в этом исследовании.

Взносы авторов

Оба автора внесли свой вклад в концепцию, дизайн исследования, отредактировали рукопись, прочитали и одобрили представленную версию. JZ организовал экспериментальные сессии и руководил сбором данных. JL провела анализ данных и написала первоначальный черновик рукописи.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Авторы благодарят Яньцинь Ли, Вэй Чен, Чэнхай Янь и Юнпин Чжао за помощь в сборе данных, Стивена Старка за поддержку компьютерного программного обеспечения и Вэньцзю Ду за помощь в обработке моделирования.

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2019.03090/full#supplementary-material

Сноски

Список литературы

Берри, К.М. и Сакетт П. Р. (2009). Фальсификация при отборе персонала: компромисс между производительностью и честностью в результате двух стратегий сокращения оценок. Человек. Psychol. 62, 833–863. DOI: 10.1111 / j.1744-6570.2009.01159.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Браун А. и Майдеу-Оливарес А. (2010). Вопросы, которые не следует упускать из виду в споре о преобладании и идеальной точке. Indus. Орг. Psychol. 3, 489–493. DOI: 10.1111 / j.1754-9434.2010.01277.х

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бюль, А.-К., Мельчерс, К.Г., Макан, Т., и Кюнель, Дж. (2019). Скажи мне сладкую ложь: как фальсификация во время интервью влияет на баллы и достоверность интервью? J. Bus. Psychol. 34, 107–124. DOI: 10.1007 / s10869-018-9531-3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Картер, Н. Т., и Далал, Д. К. (2010). Идеальная балльная оценка шкалы удовлетворенности работой JDI. чел. Индивидуальный. Отличаются. 49, 743–748. DOI: 10.1016 / j.paid.2010.06.019

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чернышенко, О.С., Старк, С., Драсго, Ф., и Робертс, Б.В. (2007). Построение личностных шкал на основе допущений об идеальном процессе точечной реакции: в направлении увеличения гибкости личностных показателей. Psychol. Оцените. 19, 88–106. DOI: 10.1037 / 1040-3590.19.1.88

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дален, Л.Х., Стэнтон Н.А. и Робертс А.Д. (2001). Поддельные анкеты личности при подборе персонала. J. Manag. Dev. 20, 729–742. DOI: 10.1108 / 02621710110401428

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дэй, А. Л., и Кэрролл, С. А. (2008). Подделка эмоционального интеллекта (EI): сравнение искажения ответа по способностям и критериям EI на основе черт. J. Org. Behav. 29, 761–784. DOI: 10.1002 / job.485

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Донован, Дж.Дж., Дуайт, С. А., и Шнайдер, Д. (2014). Влияние подделки соискателя на меры отбора, решения о найме и производительность сотрудников. J. Bus. Psychol. 29, 479–493. DOI: 10.1007 / s10869-013-9318-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Драсго Ф., Чернышенко О. С., Старк С. (2010). 75 лет спустя после Лайкерта: Терстон был прав! Indus. Орг. Psychol. 3, 465–476. DOI: 10.1111 / j.1754-9434.2010.01273.x

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Драсгоу, Ф., Левин, М. В., Цзян, С., Уильямс, Б., и Мид, А. Д. (1995). Подгонка теоретических моделей политомического ответа к тестам с множественным выбором. Заявл. Psychol. Измерьте. 19, 143–165. DOI: 10.1177 / 014662169501

3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Данн, Т. Г., Лушен, Р. Э., и О’Нил, Х. Ф. (1972). Полная автоматизация MMPI и изучение задержек ответа. J. Consult. Clin. Psychol. 39, 381–387. DOI: 10,1037 / h0033855

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Феррандо, П.Дж., И Ангиано-Карраско, К. (2013). Оптимальная процедура выявления подделки на основе структурной модели. Educ. Psychol. Измерьте. 73, 173–190. DOI: 10.1177 / 0013164412460049

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гриффит, Р. Л., Хмеловски, Т., и Йошита, Ю. (2007). Соискатели подделывают? Изучение частоты мошенничества соискателя. Человек. Ред. 36, 341–355. DOI: 10.1108 / 00483480710731310

CrossRef Полный текст |

idealstan: пакет R для моделирования идеальных точек с помощью Stan

Это статья, представленная на конференции StanCon2018 по байесовскому выводу с использованием метода Стэн-гамильтоновой цепи Маркова Монте-Карло (MCMC).Видео моего выступления доступно здесь.

Введение

Этот ноутбук представляет idealstan , новый интерфейсный модуль R для Stan , который позволяет гибко моделировать класс моделей со скрытыми переменными, известный как модели идеальных точек. Идеальное точечное моделирование — это форма уменьшения размерности, которая имеет общие черты с многомерным масштабированием, факторным анализом и теорией отклика элементов. В то время как параметризация, используемая в idealstan , является производной, основанной на теории ответа элемента, важно отметить, что возможны несколько других параметризаций (Carroll, Lewis, Lo, Poole, and Rosenthal, 2013; Armstrong, Bakker, Carroll, Hare , Poole, and Rosenthal, 2014).

То, что отличает идеальное точечное моделирование от других моделей скрытого пространства, заключается в том, что латентный фактор двунаправлен: другими словами, ненаблюдаемая скрытая конструкция, лежащая в основе данных, может увеличиваться или уменьшаться по мере увеличения или уменьшения наблюдаемых стимулов. Этот тип скрытой переменной очень полезен, когда цель состоит в том, чтобы сгруппировать единицы вокруг поляризующего измерения, такого как ось влево-вправо в политике или споры о \ (p \) -ценностях в статистике. Хотя многие применения идеальных точечных моделей находятся в политической науке и экономике, они, безусловно, могут применяться более широко, особенно в связи с тем, что этот подход связан с моделями скрытого пространства в более общем плане, например, в работе Хоффа, Рафтери и Хэнкока (2002).

Существуют хорошо зарекомендовавшие себя частотно-частотные ( emIRT ) и байесовские ( pscl и MCMCpack ) пакеты для идеального точечного вывода с R. сводится к включению предикторов в скрытое пространство. Пакет R idealstan имеет три особенности, которые отличают его от существующих подходов:

1. Stan предлагает значительную гибкость по сравнению с существующими подходами в использовании несопряженных априорных значений и более понятный интерфейс программирования.Такая гибкость дает конечным пользователям больше возможностей в идеальном точечном моделировании, которое можно использовать для проверки новых теорий и гипотез, вместо того, чтобы ограничиваться диапазоном и типом доступных моделей. В частности, Стэн упрощает добавление иерархических и временных рядов к параметрам, что открывает двери для дальнейшего анализа динамических и изменяющихся во времени социальных явлений.
2. Stan хорошо масштабируется с количеством параметров, что является атрибутом большинства методов уменьшения размерности.Достижения в гамильтонианской оценке методом Монте-Карло, включая использование вариационного вывода и вскоре параллельные вычисления внутри цепочек, обещают сделать полный байесовский вывод этих моделей практичным даже с очень большими наборами данных.
3. Стэн все чаще использует полезные и мощные диагностические пакеты, включая bayesplot , shinystan и loo , которые расширяют возможности idealstan для обеспечения не только передовых байесовских выводов, но и все более сложных инструментов для графический анализ полученных оценок.Учитывая сложную природу моделей со скрытыми переменными, диагонистика чрезвычайно важна для определения того, когда модель ведет себя должным образом (и что модель должна делать в первую очередь).

idealstan — это попытка развить предыдущие усилия, но также предложить новые модели, удовлетворяющие все возрастающему разнообразию приложений, в которые ставятся идеальные точечные модели. И pscl , и MCMCpack были разработаны для идеального точечного моделирования двоичных (логит) данных законодательных органов, в котором результат складывается из голосов за и против, поданных законодателями (Clinton, Jackman, and Rivers, 2004; Martin and Quinn , 2002).Совсем недавно ученые начали применять идеальные точечные модели к данным Twitter (Barberá, 2015), массивным наборам данных о финансировании избирательных кампаний (Bonica, 2014) и манифестам партийных кампаний (Slapin and Proksch, 2008). Этот пакет предлагает как традиционные формы идеальных точечных моделей, так и новые расширения, включая версию идеальных точек, которая может учитывать определенные формы отсутствующих данных.

В этой записной книжке я сначала представляю модели идеальных точек и сравниваю их с «традиционной» теорией отклика элементов (IRT), а затем демонстрирую пакет idealstan посредством моделирования.Затем я провожу два эмпирических анализа: первый — рейтингов кофейных продуктов от Amazon, а второй — данных голосования, взятых из 114-го Сената. Во втором примере я также показываю, как idealstan позволяет новую оценку отсутствия стратегического законодателя, тип данных, который обычно кодируется как отсутствующий в наборах данных голосования.

Модели идеальных точек как подмножество статистических измерений

Модели ошибок измерений имеют долгую историю в прикладной статистике и пользуются все большим спросом по мере того, как количество зашумленных данных наблюдений растет вместе с цифровой революцией.Канонические статистические модели, в частности линейная регрессия, предполагают, что предикторы измеряются без ошибок, но во многих ситуациях в социальных науках интересующая переменная фактически не может быть измерена. Скорее, вместо скрытой конструкции используются прокси или индикаторы. Модели измерения предлагают способ сопоставить индикаторы со скрытой конструкцией, делая соответствующие предположения о взаимосвязи.

Другими словами, мы предполагаем, что матрица предикторов регрессии \ (X \) сама является функцией определенных индикаторов \ (I \ _c \ in \ {1… C \} \):

\ [ Х = е (\ forall I \ _c \ in \ {1 … C \}) \]

С помощью функции \ (f (\ cdot) \) можно выделить различные модели скрытых переменных, скрытого пространства и измерений. По сути, \ (f (\ cdot) \) должен оговаривать, как \ (X \) будет меняться при изменении индикаторов. Можно поставить очень точные условия для этой связи, что является методом, применяемым в подтверждающем факторном анализе и моделировании структурных уравнений. Также возможно позволить \ (f (\ cdot) \) делать только минимальные предположения об этой связи, что является методом, принятым в исследовательском факторном анализе и теории отклика элементов (IRT), в дополнение к другим моделям скрытого пространства в литература.Конечно, также возможны модели, которые находятся где-то между действительно исследовательскими и действительно подтверждающими моделями.

Хотя много написано о различных детях \ (f (\ cdot) \), которые можно использовать в моделях измерения, в этой статье я сосредоточен на метрике, относящейся к идеальным точечным моделям: значениям \ (I \ _c \) увеличивается, увеличивается ли \ (X \), так что \ (f (\ cdot) \) всегда не убывает? Если это так, то модель можно рассматривать как относящуюся к области теории ответов на вопросы и традиционного факторного анализа (фактически, IRT сама по себе является нелинейной версией факторного анализа, согласно Такане и де Лиу (1986). ).Напротив, идеальные точечные модели основаны на другом наборе допущений, в которых \ (X \) может увеличиваться или уменьшаться по мере увеличения или уменьшения показателей \ (I \ _c \); другими словами, отношения биполярны, а не однополярны.

Идеальное точечное моделирование возникло из анализа общей ситуации в исследованиях политики, в которой разные законодатели выбирают из числа конкурирующих политических альтернатив на основе полезности, предлагаемой каждой политикой (Enelow and Hinich, 1984; Poole, Lewis, Lo, and Carroll, 2008). .Предположим, что политика оценивается в одномерном пространстве, если полезность позиции «Да» в отношении политики больше, чем полезность позиции «Нет» для конкретного законодателя, тогда этот законодатель выберет эту политику. Хотя эта модель очень проста, она имеет требование, которое отличается от большей части традиционной оценки IRT: результаты политики могут иметь различное значение в зависимости от их положения по отношению к законодателю в политическом пространстве. Например, если законодатель очень либерален (высоко ценит скрытую конструкцию), то этот законодатель, скорее всего, проголосует «за» по законопроектам, которые также являются либеральными, например, в отношении здравоохранения с одним плательщиком.Но если законопроект консервативный, например, о национальной обороне, то этот законодатель с большей вероятностью проголосует против. Другими словами, значение позиций банкнот в скрытом пространстве зависит от идеальной точки законодателя, и, таким образом, отображение в скрытое пространство \ (f (\ cdot) \) не всегда может быть неубывающим. Для некоторых голосов позиция «да» может означать высокое значение скрытого пространства, а для других — более низкое значение.

Для сравнения: в традиционной IRT ответы на стимулы (индикаторы \ (I \ _c \)) отражают правильные или неправильные ответы, например, учащийся, сдающий тест.Правильные ответы, которые в контексте законодательства означают голоса «да», всегда равны большей способности, в то время как неправильные ответы, которые были бы отсутствием голосов, всегда являются признаком меньшей способности. В этой ситуации \ (f (\ cdot) \) всегда не убывает. Таким образом, хотя идеальные точечные модели имеют много общего с IRT, они требуют различных допущений.

Краткий обзор математических обозначений прояснит разницу. Модель 2-PL IRT имеет следующий вид:

\ [ Y \ _ {ij} = \ alpha \ _j x \ _i — \ beta \ _j \]

, где \ (Y \ _ {ij} \) может быть результатом любого типа (двоичный, порядковый, пуассоновский и т. Д.)), который включает правильные или неправильные ответы \ (I \) тестируемых на \ (J \) элементы теста, \ (\ alpha \ _j \) — это параметры дискриминации, которые контролируют узость, а следовательно, и дискриминацию каждого элемента \ ( j \) в тесте в скрытом пространстве, \ (x \ _i \) — параметры способностей тестируемого, которые отражают способность человека правильно ответить на вопрос, а \ (\ beta \ _j \) — сложность или средняя вероятность / значение правильного ответа (перехват). В традиционном формате IRT параметры дискриминации \ (\ alpha \ _j \) всегда положительны, потому что более высокое значение (правильный ответ) всегда связано с более высокой способностью \ (x \ _i \), а более низкое значение (неправильный ответ) ассоциируется с меньшей способностью.

Однако, если требование, чтобы параметры дискриминации \ (\ alpha \ _j \) были положительными, было удалено, то эту модель также можно использовать для моделирования идеальной точки. Для большинства приложений моделирование идеальной точки с использованием IRT построено на стандартной модели 2-PL (Clinton, Jackman, and Rivers, 2004; Bafumi, Gelman, Park, and Kaplan, 2005), с одним заметным исключением: параметры дискриминации должны быть свободным, в то время как в традиционном IRT параметры дискриминации могут быть либо положительными, либо отрицательными.Ограничение положительных параметров дискриминации также является подходом, принятым в пакете edstan , который предлагает полный набор стандартных моделей IRT с использованием Stan.

Если оставить параметры дискриминации несвязанными, то большее или меньшее значение \ (Y \ _ {ij} \) может быть связано либо с «правильным», либо с «неправильным» ответом, как это необходимо в идеальной точечной модели. Это происходит потому, что скрытое пространство в идеальной точечной модели — это, по сути, евклидово расстояние, инвариантное относительно вращения.Следующий рисунок поясняет это, показывая версию идеальной точечной модели, в которой идеальная точка (параметр способности) \ (x \ _i \) представлена ​​нормальным распределением, а точки «Да» и «Нет» предлагаемой политики представляют собой вертикальные линии. .

Если \ (x \ _i \) находится справа от линии безразличия, законодатель проголосует за предложение, а если он слева, он проголосует нет. Однако другая политика (пункт) может иметь позиции «Да» и «Нет» поменялись местами, так что голос «Да» соответствовал -2.5 и наоборот при голосовании «Нет». Таким образом, бинарные результаты не имеют той же интерпретации, что и стандартная модель IRT, поскольку взаимосвязь между результатами и баллами способностей является условной.

Если параметры дискриминации не ограничены, Клинтон, Джекман и Риверс (2004) показали, что средняя точка параметра политики / элемента, обозначенная на графике как линия безразличия, определяется как \ (- \ frac {\ alpha \ _j} {\ beta \ _j} \) в исходной модели IRT. Эта средняя точка важна, потому что она представляет собой точку в латентном пространстве, в которой актер безразличен или имеет 50% -ный шанс проголосовать за или против.К сожалению, IRT-параметризация идеальной точечной модели не возвращает фактическое положение «Да» или «Нет» купюры / предмета, но этих средних точек достаточно, чтобы характеризовать положение предметов в скрытом пространстве.

Хотя это различие между идеальными точечными моделями и стандартной IRT может показаться тривиальным, оно имеет серьезные последствия для моделирования. Основная проблема заключается в неидентифицируемости модели IRT, которую только усложняет переключение полярности параметров дискриминации.В конечном итоге становится необходимым ограничить полярность некоторых параметров способности или дискриминации для идентификации модели. Однако необходимо выбрать параметры, которые позволят избежать «разделения вероятности», например, ограничение законодателя, истинная идеальная точка которого близка к нулю (Bafumi, Gelman, Park, et al., 2005).

idealstan использует вариационный байесовский (VB) вывод (Kucukelbir, Ranganath, Gelman, and Blei, 2015) для помощи в поиске параметров для идентификации. idealstan сначала оценивает модель IRT с параметрами, не определенными вращением, что не является проблемой для одного прогона VB. Затем idealstan может выбрать те параметры, которые показывают самые высокие или самые низкие значения, и эти параметры затем ограничиваются с точки зрения их полярности. Этот подход может быстро ускорить иногда болезненный процесс определения конкретной идеальной точечной модели IRT, хотя также возможно ограничить параметры перед оценкой на основе априорной информации.

Отсутствующие данные в идеальных точечных моделях

Благодаря гибкости Stan, idealstan не ограничивается реализацией стандартной модели идеальной точки IRT. Одна из предлагаемых модификаций — это модель, которая может учитывать одностороннюю цензуру данных, или так называемая модель идеальной точки с раздутым отсутствием (Kubinec, 2017a). Эта модель была мотивирована применением идеальных точечных моделей к законодательным органам, в которых действия законодателей более разнообразны, чем просто голоса «да» или «нет».Законодатели также могут отсутствовать при голосовании, а в парламентских системах, как и в Европе, воздержание также является обычным явлением. Воздержавшиеся происходят, когда законодатель голосует за политику, но отказывается голосовать «за» или «против», в результате чего возникает запись о воздержании, которую традиционные модели будут рассматривать как отсутствующие данные. Однако, если эти два дополнительных результата голосования — «отсутствие» и «воздержание» — исключены из оценки путем кодирования их как отсутствующих данных, то дополнительная информация о поведении законодателя, содержащаяся в этих данных, теряется.

В качестве решения проблемы воздержавшихся я предложил в Kubinec (2017a) моделировать воздержавшиеся как среднюю категорию между голосами «да» и «нет», рассматривая \ (Y \ _ {ij} \) как упорядоченный логистический результат \ (Y \ _ {ijk } \) за \ (k \) из трех возможных вариантов голосования: \ (\ {1,2,3 \} \) (нет, воздержаться, да).

В то время как переход от логит-модели к упорядоченной логистической модели прост, моделирование цензуры, вызванной отсутствием законодателя, требует оценки дополнительных параметров. Для этого я моделирую отсутствие как бинарный результат в отдельном уравнении как модель препятствий.Интуитивно понятно, что законодатели приходят на голосование только в том случае, если они могут преодолеть препятствия присутствия. Поскольку в идеальной точечной модели мы хотим оценить только один набор параметров человека (идеальные точки), я включаю дополнительный набор параметров элемента (счета) в компонент барьера, который показывает, каким образом отсутствие в предложении политики является связано с идеологической ценностью законодательства.

Результатом является двухэтапная модель, в которой идеальные баллы завышаются вероятностью того, что законодатель отсутствует на конкретном законопроекте.{J} \ begin {case} 1 — \ zeta (x \ _ {i} ‘\ beta \ _j — \ alpha \ _j — c \ _1) & \ text {if} K = 0 \\ \ zeta (x \ _ {i} ‘\ beta \ _j — \ alpha \ _j — c \ _ {k-1}) — \ zeta (x \ _ {i}’ \ beta \ _j — \ alpha \ _j — c \ _ {k}) & \ text {if} 0

За исключением добавления точек разделения голосов, эта модель идентична стандартной форме IRT 2-PL, с параметрами способностей \ (x \ _i \), различениями \ (\ beta \ _j \) и трудностями \ (a \ _j \). {j = 1} \ begin {case} \ zeta (x \ _ {i} ‘\ gamma \ _j — \ omega \ _j) & \ text {if} r = 0, \ text {и} \\ (1- \ zeta ({x \ _ {i} ‘\ gamma \ _j — \ omega \ _j})) L (\ beta, \ alpha, X | Y \ _ {k1}) & \ text {if} r = 1 \ end {case} \]

Чтобы модель препятствий могла повлиять на идеальные точки законодателя, включена отдельная модель IRT 2-PL для прогнозирования двоичного результата отсутствия или присутствия.В этой вторичной модели параметры дискриминации \ (\ gamma \ _j \) и \ (\ omega \ _j \) представляют значимость конкретного законодательного акта для отдельного законодателя \ (x \ _i \). Только если законопроект преодолеет препятствие для заметности, законодатель выберет голосование по закону, то есть достигнет модели результатов голосования \ (L (\ beta, \ alpha, X) \). Это устройство позволяет использовать идеальные точки \ (x \ _i \) для корректировки того факта, что решение законодателя явиться на голосование по конкретному законопроекту может быть стратегическим, а не случайным.Кроме того, эта модель более широко применима к ситуациям, в которых используется идеальная точечная модель, а недостающие данные могут быть функцией идеальных точек людей.

Моделирование модели

Чтобы идентифицировать модель, я поместил параметры \ (N (0,1) \) в идеальные точки \ (x \ _i \) и дополнительные ограничения полярности либо на идеальных точках \ (x \ _i \), либо на параметры дискриминации. \ (\ gamma \ _j \) и \ (\ alpha \ _j \). В качестве дополнительного ограничения я ограничиваю одно из значений \ (\ beta \ _j \) равным нулю.Это стандартный набор ограничений, включенных в idealstan , хотя масштабы параметров можно изменять. Полный комплект приоры следующий:

\ [ c \ _k — c \ _ {k-1} \ sim N (0,5) \\ \ gamma \ _j \ sim N (0,2) \\ \ omega \ _j \ sim N (0,5) \\ \ beta \ _j \ sim N (0,2) \\ \ альфа \ _j \ sim N (0,5) \\ х \ _i \ sim N (0,1) \]

Параметры \ (c \ _k \) являются точками разделения для порядковых результатов \ (K-1 \). Они получают малоинформативную информацию о различиях между точками отсечения (см. Предыдущий файл справки на сайте Stan Development Github).Остальные априорные значения произвольны, поскольку масштаб скрытых переменных фиксируется только в самих априорных значениях.

Чтобы продемонстрировать пакет, я сначала генерирую данные из этого процесса генерации данных, используя функцию id_sim_gen () , встроенную в idealstan :

В этой матрице законодатели (лица) представлены строками, а законопроекты (статьи) — столбцами. Порядковые результаты голосования пронумерованы от 1 до 3 (1 = Нет, 2 = Воздержался, 3 = Да), а 4 означает отсутствие.

Затем я могу взять эти смоделированные данные и поместить их в функцию id_estimate . Я также использую истинные значения идеальных точек законодателя \ (x \ _i \) для ограничений полярности, чтобы иметь возможность возвращать «истинные» скрытые переменные. Функция id_estimate загружает предварительно скомпилированный стандартный код как rstantools , а затем возвращает объект R, содержащий скомпилированную модель станка.

  true_legis <- ord_ideal_sim @ simul_data $ true_person
high_leg <- sort (true_legis, по убыванию = T, index.return = T)
low_leg <- sort (true_legis, index.return = T)

ord_ideal_est <- id_estimate (idealdata = ord_ideal_sim,
                             model_type = 4,
                             fixtype = 'ограниченный',
                             restrict_type = 'constrain_twoway',
                             restrict_ind_high = high_leg $ ix [1: 2],
                             restrict_ind_low = low_leg $ ix [1: 2],
                             обновить = 500)  

Для результатов моделирования тестирования пакет содержит остаточный график для поиска различий между истинными и оценочными значениями, которые хранятся в объекте R:

Восстановление истинных параметров не идеально, но обычно сумма ошибок по параметрам равна нулю.Восстановление истинных параметров обычно не представляет большого интереса в модели скрытых переменных, поскольку масштаб и поворот истинных значений довольно произвольны. Однако это упражнение является базовой проверкой соответствия модели Стэна смоделированным данным.

Эмпирический пример: поляризация кофе

Чтобы продемонстрировать функциональность модели, я сначала использую набор данных порядковых рейтингов, взятых из обзоров продуктов питания Amazon. McAuley и Leskovec (2013) собрали более 500000 обзоров продуктов питания Amazon с 1999 по 2012 год, все они закодированы по шкале от 1 до 5, которую пользователи могут публиковать для каждого продукта.Я сосредотачиваюсь на подмножестве этих данных, собирая все обзоры, в которых слово «кофе» упоминается хотя бы несколько раз.

  just_coffee <- readRDS ('just_coffee.rds')  

Идеальные точечные модели используют различия между продуктами и пользователями в обзорах, чтобы определить скрытое пространство. По этим причинам мало информации предоставляется продуктами и / или пользователями, у которых очень мало отзывов, и мы можем сначала удалить их из данных, чтобы уменьшить размерность данных.Поскольку idealstan является полной байесовской моделью, эти пользователи и продукты не вызывают каких-либо статистических проблем, но они значительно замедляют оценку, поскольку большое количество пользователей просматривает только один или два продукта.

  coffee_count_prod <- group_by (just_coffee, ProductId)%>% summarize (tot_unique = length (unique (UserId)))%>%
  фильтр (tot_unique <30)
coffee_count_user <- group_by (just_coffee, UserId)%>% summarize (tot_unique = length (unique (ProductId)))%>%
  фильтр (tot_unique <3)
just_coffee <- anti_join (just_coffee, coffee_count_prod, by = 'ProductId')%>%
  anti_join (coffee_count_user, by = 'UserId')  

В настоящее время данные имеют длинный формат.Чтобы перенести данные в idealstan , их сначала нужно перевести в широкий формат, в котором каждый элемент (продукт) представляет собой столбец, а каждый человек (пользователь) - это строка. В этой модели мы отбросим недостающие данные, так как сосредоточимся исключительно на порядковых рейтингах модели, не принимая во внимание тот факт, что у пользователей нет обзоров для всех продуктов.

Даже с удалением неактивных пользователей из данных эта модель довольно велика: 11269 пользователей и 429 продуктов. Однако мы можем воспользоваться вариационным выводом в Стэне, чтобы получить приблизительные апостериорные оценки за разумное время.Мы также воспользуемся преимуществом использования вариационного вывода idealstan для автоматической идентификации модели, запустив сначала неидентифицированную (то есть без ограничений) модель, определив, у кого из пользователей есть очень высокая идеальная точка, а затем ограничив это идеальная точка в окончательно подогнанной модели.

  coffee_model <- id_estimate (idealdata = coffee_data,
                            model_type = 3,
                            fixtype = 'vb',
                            restrict_ind_high = 1,
                            restrict_params = 'человек',
                            auto_id = F,
                            use_vb = T)  

  ## ---------------------------------------------- --------------
## ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ:
## Эта процедура не была тщательно протестирована и может быть нестабильной.
## или глючит.Возможны изменения в интерфейсе.
## ------------------------------------------------ ------------
##
##
##
## Оценка градиента заняла 0,042 секунды
## 1000 переходов с использованием 10 шагов чехарда на переход займут 420 секунд.
## Соответственно измените свои ожидания!
##
##
## Начать эту адаптацию.
## Итерация: 1/250 [0%] (адаптация)
## Итерация: 50/250 [20%] (Адаптация)
## Итерация: 100/250 [40%] (адаптация)
## Итерация: 150/250 [60%] (адаптация)
## Итерация: 200/250 [80%] (адаптация)
## Успех! Лучшее значение [eta = 1] найдено раньше, чем ожидалось.##
## Начать стохастический градиентный подъем.
## iter ELBO delta_ELBO_mean delta_ELBO_med примечания
## 100 -6e + 004 1.000 1.000
## 200 -5e + 004 0,642 1.000
## 300 -5e + 004 0,441 0,284
## 400 -5e + 004 0,346 0,284
## 500 -5e + 004 0,277 0,059
## 600 -5e + 004 0,234 0,059
## 700 -5e + 004 0.200 0,040
## 800 -5e + 004 0.176 0,040
## 900 -5e + 004 0,157 0,014
## 1000 -5e + 004 0,142 0,014
## 1100 -5e + 004 0,042 0,006 СРЕДНИЙ ЭЛБО ПРЕОБРАЗОВАННЫЙ
##
## Рисование образца размером 1000 из приблизительного заднего ...
## ЗАВЕРШЕНО.
## ------------------------------------------------ ------------
## ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ:
## Эта процедура не была тщательно протестирована и может быть нестабильной.
## или глючит. Возможны изменения в интерфейсе.## ------------------------------------------------ ------------
##
##
##
## Оценка градиента заняла 0,035 секунды
## 1000 переходов с использованием 10 шагов чехарда на переход займет 350 секунд.
## Соответственно измените свои ожидания!
##
##
## Начать эту адаптацию.
## Итерация: 1/250 [0%] (адаптация)
## Итерация: 50/250 [20%] (Адаптация)
## Итерация: 100/250 [40%] (адаптация)
## Итерация: 150/250 [60%] (адаптация)
## Итерация: 200/250 [80%] (адаптация)
## Успех! Лучшее значение [eta = 1] найдено раньше, чем ожидалось.##
## Начать стохастический градиентный подъем.
## iter ELBO delta_ELBO_mean delta_ELBO_med примечания
## 100 -5e + 009 1.000 1.000
## 200 -1e + 008 22.582 44.164
## 300 -9e + 010 15.388 1.000
## 400 -4e + 009 17.796 25.020
## 500 -2e + 007 58.526 25.020
## 600 -2e + 006 49.788 25.020
## 700 -1e + 006 42.834 6.097
## 800 -5e + 004 40.303 22,581
## 900 -5e + 004 35.826 6.097
## 1000 -5e + 004 32.244 6.097
## 1100 -5e + 004 32.146 6.097 МОЖЕТ БЫТЬ ОТКЛЮЧЕН ... ПРОВЕРЬТЕ ELBO
## 1200 -5e + 004 27.730 1.114 МОЖЕТ БЫТЬ ОТКЛЮЧЕН ... ПРОВЕРЬТЕ ELBO
## 1300 -5e + 004 27.630 1.114 МОЖЕТ БЫТЬ ОТКЛЮЧЕН ... ПРОВЕРЬТЕ ELBO
## 1400 -5e + 004 25,128 0,016 МОЖЕТ БЫТЬ ОТКЛЮЧЕН ... ПРОВЕРЬТЕ ELBO
## 1500 -5e + 004 2.984 0,015 МОЖЕТ БЫТЬ ОТКЛЮЧЕН ... ПРОВЕРЬТЕ ELBO
## 1600 -5e + 004 2,374 0,005 СРЕДНИЙ ЭЛБО ПРЕОБРАЗОВАННЫЙ МОЖЕТ БЫТЬ ОТКЛОНЕННЫМ ...
##
## Рисование образца размером 1000 из приблизительного заднего ...
## ЗАВЕРШЕНО.  

В данной модели в первую очередь интересны параметры дискриминации продуктов. Дискриминация подскажет нам, какие кофейные продукты имеют тенденцию сильнее всего разделять потребителей на два полюса, поскольку модель является одномерной.Сначала мы можем посмотреть на распределение различий с помощью гистограммы:

  id_plot_all_hist (coffee_model, params = 'regular_discrim')  

Чтобы понять, насколько поляризованы эти продукты, мы можем построить среднюю точку продукта или точку, в которой пользователь безразличен между одной оценочной оценкой и более высокой оценочной оценкой, относительно идеального распределения точек. Я раскрашиваю баллы пользователей по их реальным рейтингам:

  id_plot_legis (coffee_model, group_color = F, group_overlap = T,
              person_labels = F, person_ci_alpha =.05,
              item_plot = 429,
              group_labels = F,
              point_size = 2,
              show_score = c ('1', '2', '3', '4', '5'),
              text_size_group = 4)  

Как видно, средние точки продукта почти идеально сегментируют пользовательскую базу. Мы также имеем большое количество 1 и 5 в наблюдаемых рейтингах. Это распределение показывает, что пользователи, как правило, очень разделены по поводу этого продукта, а также что их разногласия по поводу продукта сами по себе являются отражением основного аспекта, их идеальных точек зрения.

Наконец, я включаю сюда 10 наиболее поляризационных (высоко различимых) продуктов с каждого конца спектра идеальных точек.

Во-первых, 10 самых позитивных различий:

Во-вторых, 10 наименее положительных отрицательных различий:

Хотя полная интерпретация этих результатов потребует значительной работы по изучению всего спектра продуктов и их соответствующих оценок дискриминации, очевидно, что положительная дискриминация имеет тенденцию иметь более крупные бренды кофе, включая Starbucks и Illy, в то время как отрицательная дискриминация продукты, как правило, представлены более мелкими брендами, такими как Melitta Cafe и Equal Exchange Organic Coffee.Самый интересный результат этого анализа заключается в том, что продукты Ghirardelli находятся на обоих концах шкалы: один тип порошкообразного напитка Ghirardelli, шоколад Ghirardelli, имеет высокую положительную дискриминацию, а Ghirardelli White Mocha имеет высокую отрицательную дискриминацию. Интуитивно понятно, что эти продукты нравятся разным обозревателям с очень разными предпочтениями.

В следующем разделе я применяю идеальную точечную модель к более традиционной области - Конгрессу США - а также исследую роль включения недостающих данных через инфляцию.

Эмпирический пример: 114-й сенат

В качестве эмпирического примера модели я использую данные с сайта http://www.voteview.com о протоколе голосования в 114-м Сенате США. Этот набор данных поставляется с пакетом idealstan , и затем я перекодирую данные, чтобы они соответствовали стандартной матрице R. Однако, поскольку воздержания редко случаются в Конгрессе США, я не включаю воздержавшиеся в эту модель и вместо этого оцениваю стандартную двоичную IRT 2-PL с инфляцией для недостающих данных (пропусков).Затем я передаю матрицу записей голосов в функцию id_make , чтобы создать объект, подходящий для запуска модели.

Для подходящего объекта из id_make функция id_estimate может оценивать различные модели идеальных точек IRT, включая 2-PL, порядковые, иерархические и динамические IRT (с использованием априорных значений случайного блуждания). Для этого прогона мы устанавливаем параметр model_type равным 2 , который представляет модель 2-PL с отсутствием инфляции.Поскольку этот набор данных имеет значительный размер, я использую вариационный вывод вместо полного сэмплера, чтобы продемонстрировать его использование. Я, однако, не использую опцию автоматической идентификации auto_id , потому что относительно легко ограничить определенные идеальные точки законодателя для Сената. В данном случае я ограничиваю Бен Сассе, Марко Рубио, Берни Сандерс, Тед Круз, Гарри Рид и Элизабет Уоррен, всех сенаторов с ярко выраженными идеологическими взглядами.

После оценки модели я могу посмотреть на графическое отображение идеальных точек с помощью функции id_plot .Функция id_plot создает объект ggplot2 , который может быть дополнительно изменен. Законодатели получают цвета в зависимости от их партийной принадлежности. Общая форма идеального точечного распределения отражает природу поляризации в Конгрессе США, с относительно небольшим количеством умеренных точек вблизи центра распределения.

  ## ---------------------------------------------- --------------
## ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЙ АЛГОРИТМ:
## Эта процедура не была тщательно протестирована и может быть нестабильной.
## или глючит.Возможны изменения в интерфейсе.
## ------------------------------------------------ ------------
##
##
##
## Оценка градиента заняла 0,026 секунды
## 1000 переходов с использованием 10 шагов чехарда на переход займет 260 секунд.
## Соответственно измените свои ожидания!
##
##
## Начать эту адаптацию.
## Итерация: 1/250 [0%] (адаптация)
## Итерация: 50/250 [20%] (Адаптация)
## Итерация: 100/250 [40%] (адаптация)
## Итерация: 150/250 [60%] (адаптация)
## Итерация: 200/250 [80%] (адаптация)
## Успех! Лучшее значение [eta = 1] найдено раньше, чем ожидалось.##
## Начать стохастический градиентный подъем.
## iter ELBO delta_ELBO_mean delta_ELBO_med примечания
## 100 -2e + 004 1.000 1.000
## 200 -2e + 004 0.509 1.000
## 300 -2e + 004 0,341 0,018
## 400 -2e + 004 0,256 0,018
## 500 -2e + 004 0.205 0.003 СРЕДНИЙ ЭЛБО СБРОС.
##
## Рисование образца размером 1000 из приблизительного заднего ...
## ЗАВЕРШЕНО.  

Мы также можем построить средние точки счета (позиции) как линию безразличия, которую мы наложим поверх идеальных точек.

  id_plot (sen_est, person_ci_alpha = .1, item_plot = 205,
        group_labels = Т,
        abs_and_reg = 'Очки голосования') + scale_colour_brewer (type = 'qual')  

Для этого конкретного законодательного акта средняя точка находится прямо посередине идеального распределения баллов, показывая, что законопроект имеет очень высокую дискриминацию. Кроме того, линии коврика в нижней части графика, которые показывают HPD для средней точки, указывают на то, что модель не уверена в голосах лишь горстки сенаторов по этому законопроекту.

Аналогичным образом мы можем исследовать отсутствие середины для того же законопроекта, что означает место в идеальном спектре точек, в котором законодателю безразлично явиться на голосование. В данном случае только очень консервативные республиканцы предпочли не участвовать в голосовании.

Мы можем использовать параметры отсутствия законопроектов, чтобы также увидеть, какие законопроекты продемонстрировали наибольшую дискриминацию с точки зрения отсутствия, или, другими словами, для каких законопроектов отсутствие законодателей означало, что они преднамеренно не появились? Для этого я сортирую параметры дискриминации из нижележащего объекта Stan, а затем объединяю их с метками счетов из voteview.орг.

Во-первых, мы можем взглянуть на 10 лучших законопроектов с дискриминацией отсутствия либералов / демократов:

Интересно, что демократы чаще всего стратегически отсутствовали в законопроектах об изменении климата и в проекте Keystone XL.

Для согласования векселя имеют следующий вид:

Для республиканцев, с другой стороны, кажется, что кибербезопасность и обмен информацией между ведомствами были законами, в соответствии с которыми они предпочли не появляться по идеологическим (или политическим) причинам.Это могло быть связано с опасениями консервативной базы относительно чрезмерного охвата правительства и сбора информации.

Заключение

idealstan - это попытка передать современные идеальные точечные модели вместе с мощью полного байесовского анализа в руки прикладных исследователей социальных наук. Хотя представленные эмпирические примеры были взяты из Конгресса США, модель может использоваться в любой ситуации, в которой применяются допущения идеальной точечной модели (неограниченное идеальное точечное пространство), т.е.е., ситуации, в которых скрытое пространство принципиально поляризует людей. Хотя пакет idealstan аналогичен по функциям и форме пакету edstan , ему приходится использовать более сложные формы идентификации из-за сложности не ограничивать параметры дискриминации.

Двигаясь вперед, я намерен добавить больше функций для бесперебойной работы с shinystan и bayesplot , а также добавить дополнительные типы поясняющих моделей IRT.Намерение состоит в том, чтобы иметь пакет, в котором прикладные исследователи могут запускать различные модели идеальных точек, а затем изучать, как различные варианты моделирования влияют на результаты. Кроме того, я продолжу создавать больше вариантов визуализации, чтобы результаты были легко усваиваемыми и опубликованными.

Список литературы

’[1] Дж. М. Энелов и М. Дж. Хинич. Пространственная теория голосования: введение . Издательство Кембриджского университета, 1984.

[2] Ю. Такане и Дж.де Леу. «О взаимосвязи между теорией ответа на вопрос и факторным анализом дискретных переменных». В: Psychometrika 52.3 (1986), стр. 393-408.

[3] П. Д. Хофф, А. Э. Рэфтери и М. С. Хэнкок. «Скрытые космические подходы к анализу социальных сетей». В: Журнал Американской статистической ассоциации 97.460 (2002), стр. 1090-1098.

[4] А. Д. Мартин и К. М. Куинн. «Оценка динамической идеальной точки с помощью цепи Маркова Монте-Карло для Верховного суда США, 1953–1999».В: Политический анализ 10.2 (2002), стр. 134-153.

[5] Дж. Клинтон, С. Джекман и Д. Риверс. «Статистический анализ данных Rollcall». В: Обзор американской политической науки 98.2 (2004), стр. 355-370.

[6] Дж. Бафуми, А. Гельман, Д. К. Парк и др. «Практические вопросы реализации и понимания байесовской оценки идеальной точки». В: Политический анализ 13.2 (2005), стр. 171-187.

[7] К. Т. Пул, Дж. Б. Льюис, Дж. Ло и др. Масштабирование голосов по перекличке с W-NOMINATE в рэндов. Рабочий документ. Сеть исследований в области социальных наук, 6 октября 2008 г. URL: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1276082.

[8] J. B. Slapin, S. Proksch. «Масштабная модель для оценки позиций партий во временном ряду по текстам». В: Американский журнал политических наук 52.3 (2008), стр. 705-722.

[9] Р. Кэрролл, Дж. Б. Льюис, Дж. Ло и др. «Структура полезности в пространственных моделях голосования».В: Американский журнал политических наук 57,4 (2013), стр. 1008-1028.

[10] Дж. Маколи и Дж. Лесковец. «От любителей к знатокам: моделирование эволюции опыта пользователей с помощью онлайн-обзоров». В: WWW (2013).

[11] Д. А. Армстронг, Р. Баккер, Р. Кэрролл и др. Анализ пространственных моделей выбора и суждения с R . CRC Press, 2014.

[12] А. Боника. «Картографирование идеологического рынка». В: Американский журнал политических наук 58.2 (2014), стр. 367-386.

[13] П. Барбер. «Птицы одного пера пишут твиты вместе: оценка байесовской идеальной точки с использованием данных Twitter». В: Политический анализ 23 (2015), стр. 76-91.

[14] A. Kucukelbir, R. Ranganath, A. Gelman, et al. «Автоматический вариационный вывод в Stan».