Соответствие веса и возраста: рост – вес ребенка до года

Можно выбрать несколько:

OK

любой

любая

любой

не выбраны

7 таблиц правильного соотношения веса, роста и возраста человека

Таблицы соотношения веса и роста, которые используют профессионалы. Но учитывайте, показатели веса немного варьируются в зависимости от пола, возраста и физиологических особенностей человека

Существуют разные формулы для определения оптимального соотношения веса и роста. Но все они весьма и весьма условны, так как не учитывают многие факторы: возраст, пол и физиологические особенности человека. Поэтому избыток жира нужно оценивать не только по условным соотношениям, представленным в этой таблице, но и по внешнему виду, толщине кожных покровов и целому ряду иных факторов. При одном и том же росте и весе один человек может выглядеть полным, другой — совершенно нормальным.

Объективный параметр идеального тела – это процентное соотношение жира и костно-мышечной ткани. Для мужчин нормой является 9 — 15% жира от общей массы тела, а для женщин — от 12 до 20%.

1.Индекс Кетле

Зная Индекс массы тела (ИМТ), можно судить об ожирении или недостатке веса. Индекс рассчитывается для взрослых мужчин и женщин от 20 до 65 лет. Результаты могут оказаться ложными для беременных и кормящих женщин, спортсменов, престарелых и подростков (до 18 лет). Среди множества разных методов подсчета идеального веса, наиболее популярным методом является росто-весовой показатель, индекс массы тела — индекс Кетле.

ФОРМУЛА: МАССА ТЕЛА В КГ РАЗДЕЛИТЬ НА РОСТ В МЕТРАХ В КВАДРАТЕ В/(Р*Р)
НАПРИМЕР: РОСТ 170 СМ, ВЕС 65 КГ. ЗНАЧИТ, 65 : (1.7 * 1.7) = 22.5

Норма для мужчин — 19-25. Для женщин — 19-24.

Индекс Кетле неплохо показывает количество жира в организме, но не указывает, как распределяется жир, иначе говоря, не дает зрительной- эстетической картины. Но можно проверить своё тело на идеальность ещё по одной формуле.

Распределение жира по телу определяется соотношением: объем талии (на уровне пупка) делённый на объем ягодиц.

Норма для мужчин: 0,85
Для женщин: 0,65 — 0,85.

2.Влияет ли возраст на соотношение рост-вес?
Ответ однозначный. Да, конечно влияет. Доказано, что вес мужчины и женщины с возрастом должен постепенно увеличиваться — это нормальный физиологический процесс. Килограммы, которые некоторые люди считают «лишними», на самом деле такими могут и не являться. Можно использовать для определения оптимального веса формулу в зависимости от возраста.

Р — в данном случае рост, а В — возраст в годах. Масса тела = 50 + 0,75 (Р — 150) + (В — 20) : 4

3.Формула Брока: выявления отношений рост-возраст-вес
Одним из наиболее популярных методов расчета идеального веса является формула Брока. Она учитывает соотношение роста, веса, типа телосложения и возраста человека.
ФОРМУЛА БРОКА ДЛЯ ЛЮДЕЙ МОЛОЖЕ 40 ЛЕТ РАВНА «РОСТ (В СМ) МИНУС 110″, ПОСЛЕ 40 ЛЕТ — «РОСТ (В СМ) МИНУС 100″.

При этом людям имеющим астенический (тонкокостный) тип телосложения — из результата необходимо вычесть 10%, а людям имеющим гиперстенический (ширококостный) тип телосложения — должны прибавить к результату 10%.

4.Как определить свой тип телосложения?
Телосложение обычно делят на ТРИ типа: нормостеническое, гиперстеническое и астеническое. Для того чтобы узнать, какой твой тип телосложения, достаточно измерить сантиметром окружность самого тонкого места на запястье. Полученная окружность в сантиметрах и будет необходимым показателем (индекс Соловьева).

5.Формула Наглера для соотношения роста и веса
Существует формула Наглера, которая позволяет вычислять идеальное соотношение веса и роста. На 152,4 см роста должно приходиться 45 килограммов веса. На каждый дюйм (то есть 2,45 см) сверх 152,4 см должно быть ещё по 900 граммов, Плюс ещё 10% от полученного веса.

6.Формула Джона Маккаллума по соотношению обхватов
Одна из лучших формул, создана экспертом-методистом Джоном Маккаллумом. Формула Маккаллума основывается на измерении обхвата запястья.

1,6,5 обхвата запястья равны обхвату груди.

2,85% обхвата груди равны обхвату бедер.

3,Чтобы получить обхват талии, нужно взять 70% от обхвата груди.

4,53% от обхвата груди равны обхвату бедра.

5,Для обхвата шеи нужно взять 37% от обхвата груди.

6,Обхват бицепса составляет около 36% от обхвата груди.

7,Для голени обхват чуть меньше 34%.

8,Обхват предплечья должен быть равен 29% от обхвата груди.

Но не у всех физические данные будут точно соответствовать данным соотношениям, цифры имеют усреднённое, среднестатистическое значение.

7.Ещё несколько вариантов соотношений роста и веса

Телосложение считается идеальным, если обхват талии на 25 см меньше обхвата бедер, а обхват бедер примерно равен обхвату груди.

Обхват талии должен быть равен «рост в сантиметрах — 100″. То есть женщина ростом 172 см будет сложена пропорционально, если обхват талии будет 72 см, обхват бедер и талии — около 97 см, то есть если она носит размер одежды 48.

Если обхват бедер меньше обхвата груди, а обхват талии меньше обхвата бедер на 20 см, то такая фигура называется «яблоко». Если обхват груди меньше обхвата бедер, а обхват талии меньше обхвата бедер на 30 см и более – это фигура типа «груша».

Для женщин и девушек среднего роста — от 165 до 175 см — такое наблюдение оказалось справедливым. Обхват их талии в сантиметрах приблизительно равен весу в килограммах. Один килограмм похудения дает убавление в талии на один сантиметр.

От редакции

Как видите, существует масса способов вычислить оптимальное соотношение своего роста и массы тела, в зависимости от самых разных факторов. Но каким бы способом вы не совершали вычисления, главное — чтобы ваш вес был КОМФОРТНЫМ для вас самих. Чтобы вы легко и свободно чувствовали себя в собственном теле, любили себя и наслаждались жизнью по полной программе! — не впадая в депрессию от того, что при вычислениях у вас (а вдруг!) обнаружился «переизбыток» или «недостаток» килограммов.

Источник

Сколько должна весить здоровая женщина после 50 лет и почему | Жизнь пышки

С возрастом многие женщины набирают вес. Некоторые смиряются с этим, другие же тратят массу усилий на возвращение фигуры, которая была в 20 летнем возрасте. А между тем, необходимо понять, что главное – это не точеная фигурка, а здоровье. Поэтому если вес не превышает возрастную норму, то не стоит истязать себя диетами.

Почему с возрастом вес растет

Многие женщины с сожалением вспоминают, что в юности могла запросто съесть на ночь пару порций жареной картошки и дополнить свой ужин пирожным, а фигура оставалась стройной, и вес не увеличивался ни на грамм. Но с возрастом все меняется, и любые излишества в еде моментально откладываются дополнительным жирком на бедрах и животе.

Дело в том, что метаболизм с возрастом меняется, он становится медленнее и, если женщина сохранит свой прежний стиль питания, то она неизбежно наберет вес.

Еще одной причиной набора килограммов становится меньшая подвижность. Это в 20 лет, можно всю ночь танцевать, а после 50 все больше хочется спокойных развлечений.

Не стоит забывать и о том, что в возрасте около 50 лет каждая женщина переживает гормональную перестройку организма. Яичники начинают вырабатывать меньшее количество эстрогенов. А это гормоны очень важны для сохранения молодости кожи.

Женщины должна знать, что жировая ткань частично возмещает дефицит половых гормонов, вырабатывая. Поэтому не стоит экстремально худеть, это самым негативным образом отразится на внешности.

Норма веса

Для определения нормального веса разработаны специальные таблицы, а также созданы формулы для расчета. Причем диапазон веса, который считается здоровым, достаточно широк. Нет никакой необходимости стремиться к нижней границе нормы, но и допускать, чтобы масса тела значительно превышала верхнюю тоже не стоит.

Можно самостоятельно рассчитать свой вес по формуле:

(рост (см) – 110)*1,15.

Для получения более точного результат используют коэффициенты. Но сначала нужно определить тип своего телосложения. Для этого необходимо сантиметровой лентой замерить объем запястья. Мерить нужно в самом узком месте. В зависимости от полученного результата определяют тип телосложения и коэффициент для подставки в формулу:

• астенический – объем до 14 см, коэффициент 0,8
• нормостенический – 14-18 см, коэффициент – 1;
• гиперстенический – свыше – 18 см, коэффициент – 1,1.

Кроме того, если возраст женщины превысил 50 лет, необходимо будет увеличить полученное по формуле значение на 7%.

Для примера, посчитаем сколько должна весить женщина, которой уже исполнилось 50 при астеническом типе телосложения и росте 170 см:

(170 – 110) * 1,15 * 0,9 +7% = 66,4 кг. Этот вес является нормой, отклонение в меньшую сторону более чем на 10% не рекомендуется. Если же вес существенно превышает указанное значение, то можно немного похудеть.

Как худеть

Если лишний вес все же есть, то мириться с ним не стоит. Ожирение повышает риск развития различных заболеваний. Да и «носить» свое тяжелое тело непросто.

Решив похудеть после 50 лет, важно избегать жестких диет и чрезмерных физических нагрузок. Ни в коем случае нельзя голодать или придерживаться монодиеты. В возрасте за 50 не стоит ставить подобные эксперименты на своем здоровье.

Рекомендуется придерживаться сбалансированной диеты, уменьшив рекомендованную суточную калорийность на 300-400 ккал. Умеренные физические нагрузки приветствуются. При таком способе похудения килограммы будут уходить медленно, но зато после похудения вес будет намного проще удержать.

Если же похудеть резко, придерживаясь жесткой диеты, то велика вероятность, что потерянные ценой невероятных усилий килограммы быстро вернуться вновь.

<< Ставьте 👍 если понравилась статья. >>>

<<< Подписывайтесь на канал. >>>

< — Спасибо, что читаете мой канал. —>

Вот как вы можете рассчитать свой идеальный вес в соответствии с вашим ростом и возрастом

Как рассчитать свой ИМТ:
ИМТ = Вес в килограммах / квадраты вашего роста в метрах
Вы также можете рассчитать свой ИМТ здесь: https: // timesofindia.indiatimes.com/life-style/bmi-calculator

Идеальный ИМТ
ИМТ колеблется от низкого до высокого и попадает в разные категории. После того, как вы рассчитали свой ИМТ, вы можете проверить здесь, что относятся к вашим цифрам:

19 до 24: нормально
от 25 до 29: избыточный вес
от 30 до 39 лет: ожирение
40 и выше: крайнее (патологическое) ожирение

Проблема с ИМТ
Хотя ИМТ является наиболее распространенным методом, он не принимает во внимание несколько факторов.Измерение ИМТ не рассчитывает:

Размеры талии или бедер
Распределение жира в организме
Мышечная масса
По всем этим причинам ИМТ не считается идеальным способом определения массы тела. Скорее всего, это очень приблизительная цифра, чтобы оценить, здоровы вы или нет.

Метод 2: Отношение талии к росту
Измерение отношения веса к росту – еще один способ подсчитать наличие избыточного жира в теле. Этот метод очень простой, и вы можете сделать его самостоятельно в домашних условиях.
Измерьте свой рост и вес. Если ваша талия составляет более половины вашего веса, вы, вероятно, страдаете от проблем, связанных с ожирением.
Например, если ваш рост 5 футов и 4 дюйма, ваша талия должна быть ниже 32 дюймов.
Согласно исследованию, опубликованному в Plos One в 2014 году, отношение талии к росту является лучшим показателем ожирения по сравнению с ИМТ.

Метод 3: Процент телесного жира
Настоящая проблема с увеличением веса – это отложение нездорового жира в организме.В нормальном человеческом организме есть два типа жиров: незаменимый и запасной.
Незаменимый жир – это подкожный жир, который важен для выживания человека. Этот тип жира не так опасен.
Накопительный жир: Накопительный жир – это жировые ткани, присутствующие во внутренних органах, которые могут вызывать беспокойство.
Согласно Американскому совету по физическим упражнениям, для мужчин полезно иметь от 2 до 4 процентов состава тела в виде незаменимого жира. Для женщин он должен составлять от 10 до 13 процентов.

Однако идеальное количество жира, присутствующего в организме человека, зависит от типа тела или уровня активности человека.

Вы можете использовать прибор для измерения кожной складки, чтобы вычислить содержание жира в организме в домашних условиях. Но для аккуратности следует посетить врача. У врачей есть более точные методы оценки жировых отложений.

Метод 4: Отношение талии к бедрам
Этот метод измерения идеального веса человека позволяет сравнить размер его талии с размером бедер. Согласно различным исследованиям, состав тела, вес и часть, в которой хранится жир, могут иметь большое влияние на здоровье.Исследования показывают, что люди, у которых на талии больше жира, подвержены более высокому риску развития сердечно-сосудистых заболеваний и диабета.

Обычно талия человека должна иметь меньшую окружность, чем бедра.

Как рассчитать соотношение талии и бедер
Чтобы измерить соотношение талии и бедер, измерьте самую узкую часть талии, то есть чуть выше пупка. Теперь измерьте самую широкую часть бедра. Разделите размеры талии и бедер.
Например, если талия человека 28 дюймов, а бедра 36 дюймов, тогда должно быть 28 на 36. Результат будет 0,77. Результат показывает, что человек гораздо менее подвержен сердечно-сосудистым заболеваниям.

Результат
Согласно исследованиям, это то, что показывает соотношение вашей талии к бедрам:

У мужчин
Ниже 0,9: риск сердечно-сосудистых заболеваний низкий.
От 0,9 до 0,99: риск умеренный.
1,0 или более: риск высокий.

1. Как работают разные методы взвешивания – Pew Research Center Methods

Исторически опросы общественного мнения полагались на возможность корректировать свои наборы данных с использованием основного набора демографических данных – пола, возраста, расы и этнической принадлежности, уровня образования и географического региона – для исправления любых дисбалансов между выборкой обследования и населением. Все эти переменные коррелируют с широким спектром взглядов и поведения, интересующих исследователей опроса. Кроме того, они хорошо измеряются крупными высококачественными государственными исследованиями, такими как American Community Survey (ACS), проведенным U.S. Census Bureau, что означает, что надежные эталонные показатели населения легко доступны.

Но достаточны ли они для уменьшения систематической ошибки отбора в онлайн-опросах? Два исследования, в которых сравнивали взвешенные и невзвешенные оценки из выборок онлайн-подписки, показали, что во многих случаях демографический вес лишь минимально уменьшал смещение, а в некоторых случаях даже усиливал смещение. В предыдущем исследовании Pew Research Center, в котором сравнивались оценки из девяти различных выборок онлайн-согласия и основанной на вероятности American Trends Panel, выборка, которая показывала самую низкую среднюю систематическую ошибку по 20 контрольным показателям (образец I), использовала ряд переменных в своей процедуре взвешивания. это выходит за рамки базовой демографии и включает такие факторы, как частота использования Интернета, регистрация избирателей, идентификация партии и идеология.В выборке I также использовался более сложный статистический процесс, включающий три этапа: сопоставление с последующей корректировкой склонности и, наконец, сгребание (методы подробно описаны ниже).

Настоящее исследование основывается на этом предыдущем исследовании и пытается определить, в какой степени включение различных корректировочных переменных или более сложных статистических методов может улучшить качество оценок из выборок онлайн-опросов. Для этого исследования исследовательский центр Pew Research Center провел три крупных опроса, в каждом из которых приняли участие более 10 000 респондентов, в июне и июле 2016 года.В каждом опросе использовалась одна и та же анкета, но они проводились у разных поставщиков онлайн-панелей с опцией. Каждого поставщика попросили создать образцы с одинаковым демографическим распределением (также известным как квоты), чтобы до взвешивания у них был примерно сопоставимый демографический состав. Опрос включал вопросы о политических и социальных взглядах, потреблении новостей и религии. Он также включал ряд вопросов, взятых из высококачественных федеральных обследований, которые можно было использовать либо для целей сравнительного анализа, либо в качестве переменных корректировки.(См. Приложение A для полной методологической информации и Приложение F для анкеты.)

В этом исследовании сравниваются два набора корректирующих переменных: основные демографические данные (возраст, пол, уровень образования, раса и латиноамериканская этническая принадлежность и раздел переписи) и более широкий набор переменных, который включает как основные демографические переменные, так и дополнительные переменные, которые, как известно, связаны с политическими взглядами и поведением. Эти дополнительные политические переменные включают партийную идентификацию, идеологию, регистрацию избирателей и идентификацию как евангельского христианина, и предназначены для корректировки более высоких уровней гражданской и политической активности и демократических тенденций, наблюдаемых в предыдущем исследовании Центра.

Анализ сравнивает три основных статистических метода взвешивания данных обследования: сгребание, сопоставление и взвешивание по склонности. Помимо тестирования каждого метода в отдельности, мы протестировали четыре метода, в которых эти методы применялись в различных комбинациях, всего семь методов взвешивания:

• Грабли
• Соответствие
• Взвешивание склонности
• Соответствие + взвешивание склонности
• Соответствие + грабли
• Взвешивание склонностей + грабли
• Соответствие + взвешивание склонности + грабли

Поскольку различные процедуры могут быть более эффективными при больших или меньших размерах выборки, мы смоделировали выборки обследований разных размеров.Это было сделано путем случайного отбора подвыборок респондентов из каждого из трех (n = 10 000) наборов данных. Размеры подвыборки варьировались от 2000 до 8000 с шагом 500. Каждый из методов взвешивания применялся дважды к каждому смоделированному набору данных обследования (подвыборке): один раз с использованием только основных демографических переменных и один раз с использованием как демографических, так и политических показателей. Несмотря на использование разных поставщиков, эффекты каждого протокола взвешивания в целом были одинаковыми для всех трех выборок. Поэтому для упрощения отчетности результаты, представленные в этом исследовании, усредняются по трем выборкам.

Часто исследователи хотят взвешивать данные, используя целевые показатели численности населения, поступающие из нескольких источников. Например, исследование американского сообщества (ACS), проведенное Бюро переписи населения США, обеспечивает высококачественные демографические показатели. Приложение «Текущее обследование населения» (CPS) по голосованию и регистрации предоставляет высококачественные меры по регистрации избирателей. Никакие правительственные опросы не измеряют пристрастие, идеологию или религиозную принадлежность, но они измеряются с помощью таких обследований, как Общее социальное обследование (GSS) или Исследование религиозного ландшафта (RLS) исследовательского центра Pew Research Center.

Для некоторых методов, таких как сгребание, это не представляет проблемы, потому что они требуют только сводных измерений распределения населения. Но другие методы, такие как сопоставление или взвешивание склонности, требуют набора данных на уровне случая, который содержит все корректировочные переменные. Это проблема, если переменные взяты из разных опросов.

Чтобы преодолеть эту проблему, мы создали «синтетический» набор данных о населении, в котором были взяты данные из ACS и добавлены переменные из других контрольных обследований (например,г., СПС и СБН). В этом контексте «синтетический» означает, что некоторые данные получены в результате статистического моделирования (вменения), а не непосредственно из ответов участников опроса.

Первым шагом в этом процессе было определение переменных, которые мы хотели добавить в ACS, а также любых других вопросов, которые были общими для разных эталонных опросов. Затем мы взяли данные для этих вопросов из различных наборов контрольных данных (например, ACS и CPS) и объединили их в один большой файл, в котором кейсы или записи интервью из каждого опроса буквально накладывались друг на друга.Некоторые вопросы, такие как возраст, пол, раса или штат, были доступны во всех контрольных опросах, но у других есть большие пробелы в недостающих данных для случаев, которые были получены из опросов, в которых их не задавали.

Следующим шагом было статистическое заполнение дыр в этом большом, но неполном наборе данных. Например, во всех записях ACS отсутствовала регистрация избирателей, которую этот опрос не измеряет. Мы использовали метод, называемый множественным вменением с помощью связанных уравнений (MICE), чтобы заполнить такую ​​недостающую информацию.MICE подставляет вероятные значения на основе статистической модели с использованием общих переменных. Этот процесс повторяется много раз, и модель становится более точной с каждой итерацией. В конце концов, все случаи будут иметь полные данные для всех переменных, используемых в процедуре, при этом условно исчисленные переменные будут следовать тому же многомерному распределению, что и обследования, в которых они фактически измерялись.

Результатом является большой набор данных на уровне случая, который содержит все необходимые корректировочные переменные.Для этого исследования этот набор данных был затем отфильтрован до только тех случаев из ACS. Таким образом, демографическое распределение в точности совпадает с демографическим распределением ACS, а другие переменные имеют значения, которые можно было бы ожидать с учетом этого конкретного демографического распределения. Мы называем этот окончательный набор данных «синтетической популяцией», и он служит шаблоном или масштабной моделью всего взрослого населения.

Этот синтетический набор данных населения использовался для выполнения сопоставления и взвешивания склонности.Он также использовался в качестве источника для распределения населения, используемого при сгребании. Такой подход гарантировал, что все взвешенные оценки обследования в исследовании основывались на одной и той же информации о населении. См. Приложение B для получения полной информации о процедуре.

Грабли

Для опросов общественного мнения наиболее распространенным методом взвешивания является итеративная пропорциональная подгонка, чаще называемая сгребанием. При сгребании исследователь выбирает набор переменных, для которых известно распределение совокупности, и процедура итеративно корректирует вес для каждого случая, пока распределение выборки не согласуется с генеральной совокупностью для этих переменных.Например, исследователь может указать, что в выборке должны быть 48% мужчин и 52% женщин, 40% со средним или меньшим образованием, 31% с окончанием колледжа и 29% с выпускником колледжа. Процесс скорректирует веса так, чтобы соотношение полов для взвешенной выборки обследования соответствовало желаемому распределению населения. Затем веса корректируются так, чтобы образовательные группы находились в правильном соотношении. Если поправка на образование нарушает выравнивание распределения полов, то веса снова корректируются, чтобы мужчины и женщины были представлены в желаемой пропорции.Процесс повторяется до тех пор, пока взвешенное распределение всех весовых переменных не будет соответствовать их указанным целям.

Raking популярен, потому что он относительно прост в реализации и требует только знания предельных пропорций для каждой переменной, используемой при взвешивании. То есть можно отдельно взвесить пол, возраст, образование, расу и географический регион без необходимости сначала знать долю населения для каждой комбинации характеристик (например, долю мужчин в возрасте от 18 до 34 лет). , белые выпускники колледжей, живущие на Среднем Западе).Рейкинг – это стандартный метод взвешивания, используемый Pew Research Center и многими другими общественными социологами.

В этом исследовании весовые переменные были ранжированы в соответствии с их предельным распределением, а также с помощью двусторонней перекрестной классификации для каждой пары демографических переменных (возраст, пол, раса и этническая принадлежность, образование и регион).

Соответствие

Matching – это еще один метод, который был предложен в качестве средства корректировки онлайн-выборок. Он включает в себя выборку случаев (т.д., опросные интервью), который является репрезентативным для населения и содержит все переменные, которые будут использоваться при корректировке. Эта «целевая» выборка служит шаблоном того, как могла бы выглядеть выборка обследования, если бы она была выбрана случайным образом из совокупности. В этом исследовании целевые выборки были отобраны из нашего набора синтетических данных о населении, но на практике они могут быть получены из других источников высококачественных данных, содержащих желаемые переменные. Затем каждый случай в целевой выборке сопоставляется с наиболее похожим случаем из онлайн-выборки.Когда будет найдено наиболее близкое совпадение для всех случаев в целевой выборке, любые несоответствующие случаи из онлайн-выборки отбрасываются.

Если все пойдет хорошо, набор оставшихся совпадающих случаев должен быть очень похож на целевую совокупность. Однако всегда существует риск того, что в целевой выборке будут случаи, не совпадающие с данными обследования – случаи, когда наиболее похожий случай имеет очень мало общего с целевым. Если таких случаев много, подобранная выборка может в конечном итоге не очень походить на целевую совокупность.

Существует множество способов как измерить сходство между отдельными случаями, так и выполнить само сопоставление. Используемая здесь процедура использовала целевую выборку из 1500 случаев, которые были случайным образом отобраны из синтетического набора данных о населении. Чтобы выполнить сопоставление, мы временно объединили целевую выборку и данные онлайн-опроса в единый набор данных. Затем мы подбираем статистическую модель, которая использует корректировочные переменные (либо только демографические данные, либо демографические + политические переменные), чтобы предсказать, какие случаи в объединенном наборе данных были получены из целевой выборки, а какие – из данных опроса.

В качестве модели использовалась процедура машинного обучения, называемая случайным лесом. Случайные леса могут включать большое количество весовых переменных и могут обнаруживать сложные взаимосвязи между регулирующими переменными, о которых исследователь может не знать заранее. В дополнение к оценке вероятности того, что каждый случай принадлежит либо целевой выборке, либо обследованию, случайные леса также дают меру сходства между каждым случаем и любым другим случаем. Мера случайного сходства лесов учитывает, сколько общих характеристик имеют два случая (например,g., пол, раса и политическая партия) и придает больший вес тем переменным, которые лучше всего различают случаи в целевой выборке и ответы из набора данных обследования.

Мы использовали эту меру сходства в качестве основы для сопоставления.

Окончательная подобранная выборка выбирается путем последовательного сопоставления каждого из 1500 случаев в целевой выборке с наиболее похожим случаем в наборе данных онлайн-опроса. Каждое последующее совпадение ограничивается теми случаями, которые ранее не совпадали.После определения 1500 лучших совпадений оставшиеся варианты опроса отбрасываются.

Для всех размеров выборки, которые мы смоделировали для этого исследования (n = от 2 000 до 8 000), мы всегда соответствовали целевой выборке в 1 500 случаев. В моделировании, которое началось с выборки из 2000 случаев, 1500 случаев были сопоставлены, а 500 были отброшены. Точно так же для моделирования, начинающегося с 8000 случаев, 6500 были отброшены. На практике это было бы очень расточительно. Однако в этом случае это позволило нам сохранить размер окончательного сопоставленного набора данных постоянным и измерить, как меняется эффективность сопоставления, когда отбрасывается большая часть случаев.Чем больше исходная выборка, тем больше потенциальных совпадений для каждого случая в целевой выборке – и, надо надеяться, тем ниже шансы некачественных совпадений.

Взвешивание склонности

Ключевой концепцией вероятностной выборки является то, что, если респонденты опроса имеют разные вероятности выбора, взвешивание каждого случая с помощью , обратного вероятности выбора, устраняет любое смещение, которое может возникнуть из-за того, что разные типы людей представлены в неправильной пропорции. .Тот же принцип применяется к образцам онлайн-подписки. Единственное отличие состоит в том, что для вероятностных опросов вероятности выбора известны из плана выборки, тогда как для опросов по выбору они неизвестны и могут быть только оценены.

Для этого исследования эти вероятности были оценены путем объединения выборки онлайн-согласия со всем синтетическим набором данных о населении и подбора статистической модели для оценки вероятности того, что случай исходит из синтетического набора данных о популяции или онлайн-выборки.Как и в случае сопоставления, для вычисления этих вероятностей использовались случайные леса, но это также можно сделать с помощью других типов моделей, таких как логистическая регрессия. Каждому случаю онлайн-согласия был присвоен вес, равный расчетной вероятности того, что он поступил от синтетической совокупности, деленной на расчетную вероятность того, что он поступил из выборки онлайн-согласия. Случаи с низкой вероятностью попадания в выборку онлайн-подписки были недопредставлены по сравнению с их долей населения и получили большой вес.Случаи с высокой вероятностью были перепредставлены и получили более низкий вес.

Как и в случае сопоставления, использование модели случайного леса должно означать, что взаимодействия или сложные отношения в данных автоматически обнаруживаются и учитываются в весах. Однако, в отличие от сопоставления, ни один из кейсов не выбрасывается. Потенциальным недостатком подхода предрасположенности является возможность сильно варьирующихся весов, что может привести к большей изменчивости оценок (например, большей погрешности).

Комбинации регулировок

Некоторые исследования показали, что первый этап корректировки с использованием сопоставления или взвешивания склонностей, за которым следует второй этап корректировки с использованием сгребания, может быть более эффективным в снижении смещения, чем любой отдельный метод, применяемый сам по себе. Ни сопоставление, ни взвешивание склонности не заставят выборку точно соответствовать генеральной совокупности по всем измерениям, но модели случайного леса, используемые для создания этих весов, могут улавливать взаимосвязи между переменными корректировки, которые не учитываются при сгребании.Последующее сгребание может сохранить эти взаимосвязи, в то же время приведя выборку в полное соответствие с полями населения.

Эти процедуры работают за счет использования выходных данных более ранних этапов в качестве входных данных для последующих этапов. Например, для сопоставления с последующим сгребанием (M + R) сгребание применяется только к 1 500 сопоставленным случаям. Для сопоставления с последующим взвешиванием склонностей (M + P) 1500 сопоставленных наблюдений объединяются с 1500 записями в целевой выборке. Затем модель склонности соответствует этим 3000 случаям, и полученные оценки используются для определения весов для согласованных случаев.Когда за этим следует третий этап сгребания (M + P + R), веса склонности обрезаются и затем используются в качестве отправной точки в процессе сгребания. Когда за весами склонности на первом этапе следует сгребание (P + R), процесс остается таким же: веса склонностей обрезаются, а затем вводятся в процедуру сгребания.

Неспособность процветать | Johns Hopkins Medicine

Что такое неудача?

У детей диагностируется нарушение развития, когда их вес или скорость набора веса значительно ниже, чем у других детей того же возраста и пола.Младенцы или дети, которые не могут развиваться, кажутся значительно меньше или ниже, чем другие дети того же возраста. Подростки могут иметь невысокий рост или не обладать обычными изменениями, которые происходят в период полового созревания. Однако существуют большие различия в том, что считается нормальным ростом и развитием.

Симптомы

В целом скорость изменения веса и роста может быть важнее фактических измерений.

Младенцы или дети, которые не могут нормально развиваться, имеют рост, вес и окружность головы, которые не соответствуют стандартным графикам роста.Вес человека падает ниже третьего процентиля (как указано в стандартных диаграммах роста) или на 20 процентов ниже идеального веса для его роста. Рост мог замедлиться или остановиться после ранее установленной кривой роста.

Следующие элементы развиваются с задержкой или медленно:

• Физические навыки, такие как переворачивание, сидение, стояние и ходьба

• Психические и социальные навыки

• Вторичные половые признаки (задерживаются у подростков)

Диагностика

Важно определить, является ли потеря роста результатом медицинских проблем или факторов окружающей среды, таких как жестокое обращение или пренебрежение.

Отсутствие нормального роста может быть вызвано множеством медицинских причин. К ним относятся:

• Хромосомные аномалии, такие как синдром Дауна и синдром Тернера

• Дефекты в основных системах органов

• Проблемы с эндокринной системой, такие как дефицит гормона щитовидной железы, дефицит гормона роста или дефицит других гормонов

• Повреждение головного мозга или центральной нервной системы, которое может вызвать затруднения при кормлении у младенца

• Проблемы с сердцем или легкими, которые могут повлиять на то, как кислород и питательные вещества перемещаются по телу

• Анемия или другие заболевания крови

• Желудочно-кишечные проблемы, приводящие к мальабсорбции или недостатку пищеварительных ферментов

• Долгосрочный гастроэнтерит и гастроэзофагеальный рефлюкс (обычно временный)

• Церебральный паралич

• Долгосрочные (хронические) инфекции

  Нарушения обмена веществ

9010 8

Осложнения беременности и низкая масса тела при рождении

Другие факторы, которые могут привести к нарушению нормального развития:

• Эмоциональная депривация в результате ухода, неприятия или враждебности родителей

• Экономические проблемы, влияющие на питание, жизнь условия и отношение родителей

• Воздействие инфекций, паразитов или токсинов

• Плохие пищевые привычки, такие как прием пищи перед телевизором и отсутствие формального обеда

Часто причину невозможно определить.

Лечение

Лечение зависит от причины задержки роста и развития. Задержку роста из-за факторов питания можно решить, обучив родителей сбалансированному питанию.

Если речь идет о психосоциальных факторах, лечение должно включать улучшение семейной динамики и условий жизни. Отношение и поведение родителей могут способствовать возникновению проблем у ребенка, и их необходимо изучить. Во многих случаях может потребоваться сначала госпитализация ребенка, чтобы сосредоточить внимание на выполнении комплексного плана медицинского, поведенческого и психосоциального лечения.

Не давайте ребенку пищевые добавки без предварительной консультации с врачом.

/ * Код для сопоставления эффектов ra, ipw, ipwra и aipw Код мог бы быть более эффективным, но эффективный код сложнее читать Марсело Кока Перрайон – [email protected] * / *CD “” войти, используя “сопоставление teffects code.txt”, заменить текст набор веб-использования “https://perraillon.com/s/” webuse “help_1_stata12.dta “, ясно /// – перекодировать вары и т. Д. переименовать i1 ndrinks переименовать бездомное вмешательство пометьте вар вмешательство “1 если получено вмешательство” перекодировать вмешательство (0 = 1) (1 = 0) * не пропустить все переменные qui reg чп вмешательство возраст женщина нпит наркотик риск сохранить, если е (образец) /// — teffect ra – корректировка регрессии после определения причинных эффектов * См. Wooldridge (2010), глава 21. qui reg pcs возраст женщина не пьет наркотики, если вмешательство == 1 предсказать двойной yhat_t qui reg количество женщин, употребляющих наркотики, если вмешательство == 0 предсказать двойной yhat_c сумма yhat_t местный pom_t = r (средний) сумма yhat_c местный pom_c = r (среднее) ди `пом_т ‘-` пом_с’ * аналогично действию РА влияет на ра (возраст женщины, не пьет наркотики) (вмешательство) * то же, что и полностью взаимодействующая модель, с усреднением по другим варам qui reg шт. i.вмешательство ## (c. возраст i. женщина c. пьет c. наркотический риск) маржа, dydx (вмешательство) * АТЕТ qui reg количество женщин, употребляющих наркотики, если вмешательство == 0 предсказать двойной yhat_atet, если вмешательство == 1 * сравнить POM сумма шт, если вмешательство == 1 местный pom_t = r (средний) сумма yhat_atet местный pom_c = r (среднее) ди `пом_т ‘-` пом_с’ * то же, что и teffects ra с опцией ATET влияет на ра (возраст женщины, употребляет наркотики, риск) (вмешательство), съел ** Логистика сохранять используйте https: // www.stata-press.com/data/r16/cattaneo2, очистить logit lbweight mage medu mrace если mbsmoke == 1 предсказать двойной phat_t logit lbweight mage medu mrace если mbsmoke == 0 предсказать двойной phat_c сумма phat_t местный pom_t = r (средний) сумма phat_c местный pom_c = r (среднее) ди `пом_т ‘-` пом_с’ teffects ra (lbweight mage medu mrace, logit) /// (mbsmoke) восстановить /// — воздействует на IPW захватить падение yhat_t yhat_c * Оценка склонности Вмешательство qui logit ndrinks age женский наркотический риск предсказать pscore, если e (образец) * веса ipw gen ipw = 1 / pscore, если вмешательство == 1 замените ipw = 1 / (1-pscore), если вмешательство == 0 * Регрессия, взвешенная по ipw, без ковариат рег шт. i.вмешательство [pweight = ipw], надежный * те же эффекты ipw teffects ipw (шт.) (женщина в возрасте вмешательства, не пьет наркотический риск) /// — воздействует на IPWRA захватить падение pom_t pom_c рег. шт. возраст вмешательства женщина употребляет наркотики [pweight = ipw] если вмешательство == 1 предсказать двойной pom_t рег. шт. возраст вмешательства женщина употребляет наркотики [pweight = ipw] если вмешательство == 0 предсказать двойной pom_c значит пом_с пом_т * Соответствует teffects ipwra teffects ipwra (возраст женщины, не пьет наркотики) /// (вмешательство снижает риск наркомании у женщин), пом /// — воздействует на AIPW * Нужны два отдельных груза ген двойной ipw0 = 0.вмешательство / (1 балл) gen double ipw1 = 1. вмешательство / pscore * В модели результатов нет весов qui reg pcs возраст женщина не пьет наркотики, если вмешательство == 1 предсказать двойной pom1 * Используйте вес, чтобы исправить прогноз (отметьте наблюдаемый результат) заменить pom1 = pom1 + ipw1 * (шт – pom1) qui reg количество женщин, употребляющих наркотики, если вмешательство == 0 предсказать двойной pom0 заменить pom0 = pom0 + ipw0 * (шт – pom0) сумма пом0 пом1 * соответствует teffects aipw teffects aipw (возраст женщины не пьет наркотиков риск) /// (вмешательство снижает риск наркомании у женщин), пом журнал закрыть

Соответствие типу скота и производительности откормочной площадки

Вес

Тейлор и др.В 1986 г. сравнили крупный рогатый скот 25 различных мясных и молочных пород. Они обнаружили, что на вес приходится 88 процентов различий в потреблении корма в пределах одной породы, но только от 14 до 33 процентов между породами.

Для молодняка растущего крупного рогатого скота потребление корма внутри породы не было пропорционально массе тела. Таким образом, группы крупного рогатого скота одной породы будут иметь одинаковое потребление корма, которое можно предсказать по весу. Крупный рогатый скот другой породы может быть совершенно разным даже при одинаковом весе.

Эти исследователи также обнаружили, что генетически более крупные породы ели относительно больше корма в молодом возрасте.Это может частично объяснить влияние стартовой массы на потребление корма, поскольку крупный рогатый скот с более высокой начальной массой, вероятно, принадлежал к более крупным породам. Данные Pamp за 1981 год подтверждают это. Памп обнаружил низкую, незначительную связь между стартовой массой и скоростью прироста при сравнении пород с данными исследований Университета Миннесоты.

Требуется техническое обслуживание

Коровы

Феррелл и Дженкинс 1984 обнаружили, что энергия, необходимая для поддержания веса коровы, различается до 30 процентов между породами.Это также верно, когда коровы не растут, не беременны или не кормят.

Работа с коровами показывает, что потребности в содержании (на единицу веса) сильно связаны с потенциальной продуктивностью молока, даже если коровы сухие. Это происходит из-за того, что жизненно важные органы имеют большую массу и более высокую потребность в энергии у высокомолочных пород.

Рулевое управление

Вероятно, потребности в содержании бычков разных пород различаются.

Размер печени относится к внутрипородным характеристикам растущих бычков и, вероятно, также различается между породами.В таком случае бычки двух пород, которые едят одинаковое количество корма, могут отличаться по ADG и F / G из-за различных потребностей в содержании. 15-процентная разница в потребностях в содержании между двумя типами пород приводит к примерно 9-процентной разнице в корме, необходимом для одинаковых ADG. Кроме того, различия в составе прироста могут вызывать различия в эффективности прироста без разницы в скорости набора веса.

Считается, что бычки молочной породы нуждаются в содержании примерно на 12 процентов больше, чем бычки мясных пород.У бычков от более высоких пород говядины, вероятно, также более высокие потребности в содержании. Вы можете управлять бычками молочных пород, чтобы получить столько же или немного меньше, чем бычки мясных пород. Но они будут съедать примерно на 8 процентов больше корма и, таким образом, перерабатывать корм менее эффективно, чем бычки мясных пород.

Подходящие команды для игры на NYFC

Подбор команд для игры в настоящем национальном событии с командами, поддерживающими разные возрастные ограничения, правила лиг, географические границы и более десятка других факторов, требует многих вещей, но в основном глубокие знания футбола и забота о безопасности и конкурентоспособности игрового матча. взлеты участвующих команд.Слишком часто лиги или другие игроки открывают веб-сайт, выставляют максимальные возрастные и весовые параметры, а затем, когда команды падают, они падают. Хотя это звучит справедливо, конечным результатом часто бывает катастрофа. Игры 60: 0 стали обычным явлением, а это для всех пустая трата времени и денег. Почему? Тот факт, что две команды имеют одинаковые МАКСИМАЛЬНЫЕ ПРЕДЕЛЫ, не означает, что они должны играть друг с другом в равном матче. Если бы это было так, тогда Университет Алабамы играл бы против Норфолк Стэйт каждую неделю (и когда они иногда делают это сейчас, вы часто можете ВИДЕТЬ результаты – ОЙ!).

Чтобы правильно подбирать команды для игры, составы NYFC разбиты, и многие факторы учитываются, когда мы решаем, «кто с кем будет играть». Самыми крупными из этих факторов являются: максимальный возраст команды, максимальный вес команды (для ограниченных весовых категорий), размер сообщества, из которого составлена ​​команда, средний вес на линии и заднем поле, историческая лига и сила команды, а также разброс по возрасту. списка сверху вниз. Затем команды подбираются для участия в различных конференциях по возрасту и весу. Эти конференции позволяют командам одного возраста, одинакового веса и аналогичного РАЗМЕРА И ТАЛАНТА играть друг против друга (опять же, для создания более соревновательных футбольных игр).Почему подобное? Не все команды используют ТОЧНЫЕ даты окончания. ПОМНИТЕ, NYFC ИЗВЕСТНО об этой способности, и она позволяет отличным играм быть ПРАВИлом, а не ИСКЛЮЧЕНИЕМ!

Конференциям даны названия, такие как Национальные, Американские, Центральные, Объединенные и т. Д., Чтобы лучше идентифицировать и находить игры в большом расписании игр NYFC. Если группы привозят несколько команд из одного и того же парка, прилагаются все усилия для обеспечения того, чтобы игры были размещены в одном или близлежащих местах, чтобы родители и, возможно, тренеры с несколькими игроками в ОБЕИХ командах могли легко увидеть, как участвуют оба брата и сестры.

Все подразделения NYFC поддерживают возраст соревнований от 7 и 8 лет до 14 лет с участием команд со всех частей Америки. Игроки, играющие в школьный футбол, НЕ ПРИНИМАЮТСЯ к участию в NYFC почти во всех дивизионах (свяжитесь с SNI напрямую для любых исключений).

Большинство лиг регулируют МАКСИМАЛЬНЫЙ возраст и даже МАКСИМАЛЬНЫЙ вес своих команд. Это потому, что все остальные важные переменные контролируются лигой. Хотя регулирование только МАКСИМАЛЬНОГО возраста и МАКСИМАЛЬНОГО веса является приемлемым для игры в лиге (даже если вы ВСЕГДА играете в футбол со счетом 40: 0), это, к сожалению, неадекватно в качестве единственного критерия для любой игры вне лиги, такой как пригласительный, пост-сезонный юношеский футбол. турнир и почему он не был частью NYFC более 25 лет.

Соревновательные подразделения NYFC формируются на основе команд, которые выбирают участие в мероприятии каждый год. В каждом дивизионе отобранных вручную , чтобы обеспечить наиболее равноправные, конкурентоспособные и безопасные футбольные матчи, которые можно было бы завершить до конца сезона. NYFC НЕ СОБИРАЕТ заранее установленных максимальных возрастных / весовых категорий. По статистике, они уступают командам, подбирающим вручную по соревновательным дивизионам, и по своей сути не обеспечивают безопасных, конкурентоспособных футбольных матчей, что остается целью NYFC. Все крупнейшие компании по страхованию молодежи в Соединенных Штатах обращали внимание на NYFC, и ни одна из них никогда не отменяла возможность участия команды – в первую очередь из-за дополнительных усилий и заботы, предпринятых для обеспечения безопасных футбольных игр между командами. Фактически, в NYFC и серьезность, и количество травм ниже, чем показывает большинство статистических данных лиги для их собственной игры.

Большинство небольших постсезонных турниров по-прежнему придерживаются устаревших и опасных стандартов возраста и / или веса, которые часто отдают предпочтение местным командам.Благодаря нашей концепции матча окончательные результаты всех футбольных матчей стали ближе; статистика травм в целом улучшилась; а команды из небольших городов имеют более равные шансы на победу в своих играх на NYFC.

И снова, поскольку SNI не имеет принадлежности к лиге, которая влияет на подбор команд ИЛИ формулирование соревновательных дивизионов, матчи проводятся честно и беспристрастно и не предназначены для поддержки какой-либо конкретной команды или ассоциации.

Как и в любом спортивном состязании, никто не может предсказать исход игры. Однако история показывает, что при использовании метода сопоставления основных целей NYFC продвигаются вперед. Это еще одна причина, по которой так много команд решают вернуться в NYFC.

Влияние детей, рожденных с низкой массой тела при рождении, на задержку роста и истощение в провинции Синд в Пакистане: подход, основанный на оценке склонности