Откоряки що таке

0 Comments

Откоряки що таке

Всі словники 199 760

Всі словники Тлумачний он-лайн словник української мови «СЛОВНИК.УКРЛІТ.ORG» об’єднує слова та словосполучення з різних словників.

Знаки етнокультури Жайворонка Жайворонок. Знаки української етнокультури

докоряти

ДОКОРЯ́ТИ, я́ю, я́єш, недок., ДОКОРИ́ТИ, рю́, ри́ш, док., кому, чому, розм. кого, що і без додатка. Виражати своє незадоволення з приводу чого-небудь, звинувачувати когось у чому-небудь; дорікати. Й не чула того вечора Маруся-наймичка, як хазяйка сварилася на неї за гаяння, як дорікала й докоряла (Вовчок, I, 1955, 353); Вона подивилась на мене повними зненависті очима, але не лаялась і не докоряла мені (Сміл., Сашко, 1957, 44); Мати жахалася, докоряла хтозна-кого (Горд., II, 1959, 188); — Ти плачеш? Цить, дитино моя! Я ж не хотів тебе нічим докорити (Фр., III, 1950, 61); Одна бабуся поставила [богунцям] мисочку вареної нечищеної картоплі, і ніхто потім в селі не докорив їй і не посміявся з неї (Довж., Зач. Десна, 1957, 147).

Докоря́ти, ря́ю, єш, сов. в. докори́ти, рю́, ри́ш, гл. Укорять, укорить, упрекать, упрекнуть. Як будеш ти мені сими словами докоряти, не зарікаюсь я тобі самому з пліч голову як галку зняти. Мет. 390. Прийшов докорити світові за гріх. Єв. І. XVI. 8.

Що таке сквірт, як виникає та скільки жінок до нього схильні

Попри те, що згадки про сквірт є в працях Аристотеля, древніх китайців і “Камасутрі”, наукових даних про нього як і раніше вкрай мало, а деякі вчені й зовсім сумніваються в його існуванні. Але останні дослідження стовідсотково підтвердили, що це не міф.

Сквірт або сквіртінг – це виділення певної кількості прозорої або злегка забарвленої рідини з жіночої уретри, що відбувається під час сексу.

Як виникає сквірт?

Проаналізувавши склад “жіночого еякуляту”, вчені з’ясували багато цікавого.

  • По-перше, що це не тільки сеча (цей факт довго ставився наукою під сумнів, тому відкриття важливе).
  • По-друге, в ньому містяться білкові компоненти такі ж, як і в чоловічій спермі: зокрема, там знайшли креатинін і ПСА – білок, що виробляється чоловічою простатою.
  • По-третє, обсяг рідини, за даними одного з досліджень, може становити 0,3 до 150 мілілітрів. Відомо, що в еякуляту солодкуватий смак, його запах не схожий на запах сечі.

Явищу рясного сквірту присвячений один з небагатьох експериментів. Сім жінок, які повідомили про свою здатність до сквіртінгу, пройшли УЗД і зайнялися сексом. УЗД перед сексом підтвердило, що сечовий міхур кожної жінки був порожній. Друга серія УЗД була зроблена перед наближенням оргазму – і показала, що сечові міхури жінок наповнені.

При третьому УЗД, проведеному після оргазму зі сквіртом, сечовий міхур кожної знову був порожній. Рідину, що виділилася при сквірті, дослідники зібрали, щоб проаналізувати склад. Сквірт-рідина містила урину, креатинін, а у п’яти учасниць – вже згаданий білок. При цьому у звичайних зразках сечі цих жінок ніякого ПСА не було.

Як багато жінок схильні до сквірту?

За даними досліджень, хоча б раз в житті сквірт переживали до 54% жінок. Багато досліджень робилися методом опитування, і часто з дуже невеликим числом учасниць. У будь-якому випадку говорити, що “ніякого сквірта не існує”, стає все складніше, а саме явище може виявитися набагато поширенішим, ніж припускали вчені.

Сквірт – доволі поширене явище

За даними опитування трьохсот двадцяти жінок, здатних до сквірту, 78,8% з них вважають, що ця особливість збагачує їх сексуальне життя, а 90% партнерів і партнерок респонденток вважають сквірт привабливим.

Чи всі жінки здатні до сквірту? Хоча деякі секс-коучі запевняють, що так, для науки це як і раніше питання відкрите.

Як себе поводити?

Для жінок, які мають сквірт, не так важливо знати склад і механіку виділень, як побудувати комфортні відносини зі своїми особливостями та бути впевненою, що з тілом все в порядку. Про сквірт можна попереджати партнера або партнерку, а поруч з ліжком тримати кілька рушників або серветок.

Міжнародне товариство фахівців з сексуальної медицини вказує, що сквірт – норма, про нього не слід хвилюватися та немає сенсу його соромитися.

Важливо! Цей матеріал має винятково загальноінформаційний характер і не може бути основою для встановлення діагнозу або медичних висновків. Публікації на сайті засновані на останніх актуальних і науково обґрунтованих дослідженнях у сфері медицини. Але якщо Вам потрібні встановлення діагнозу або медична консультація, обов’язково зверніться до лікаря.

Кореляція

У цій статті пояснюється значення кореляції між двома змінними, як обчислити коефіцієнт кореляції та різні типи кореляцій, які існують. Крім того, показано, як інтерпретувати значення кореляції між двома змінними.

Що таке кореляція?

Кореляція – це статистичний показник, який вказує на ступінь зв’язку між двома змінними. Більш конкретно, лінійна кореляція використовується для визначення ступеня лінійної кореляції між двома різними змінними.

Дві змінні пов’язані, коли зміна значень однієї змінної також змінює значення іншої змінної. Наприклад, якщо збільшення змінної A також збільшує змінну B, існує кореляція між змінними A і B.

Види кореляції

Залежно від зв’язку між двома випадковими величинами розрізняють такі види лінійної кореляції :

  • Пряма кореляція (або позитивна кореляція) : одна змінна збільшується, коли інша також збільшується.
  • Зворотна кореляція (або негативна кореляція) : коли одна змінна зростає, інша зменшується, і навпаки, якщо одна змінна зменшується, інша збільшується.
  • Нульова кореляція (кореляція відсутня) : між двома змінними немає зв’язку.

Майте на увазі, що існують різні типи лінійної кореляції, але також може статися так, що математичний зв’язок між двома змінними не можна представити прямою лінією, натомість потрібно використовувати більш складну функцію, наприклад притчу. або логарифм. У цьому випадку це буде нелінійна кореляція .

Коефіцієнт кореляції

Розглядаючи визначення кореляції та різні типи кореляції, які існують, давайте подивимося, як обчислюється це статистичне значення.

Коефіцієнт кореляції , також званий лінійним коефіцієнтом кореляції або коефіцієнтом кореляції Пірсона , є значенням кореляції між двома змінними.

Коефіцієнт кореляції двох статистичних змінних дорівнює частці між коваріацією змінних і квадратним коренем із добутку дисперсії кожної змінної. Отже, формула для розрахунку коефіцієнта кореляції має такий вигляд:

При розрахунку коефіцієнта кореляції на сукупності символом кореляції є грецька літера ρ. Але коли коефіцієнт обчислюється відносно вибірки, як символ зазвичай використовується буква r.

Значення індексу кореляції може бути від -1 до +1 включно. Нижче ми побачимо, як інтерпретується значення коефіцієнта кореляції.

Конкретний приклад розрахунку коефіцієнта кореляції можна побачити за посиланням:

Майте на увазі, що існують інші типи коефіцієнтів кореляції, наприклад, коефіцієнт кореляції Спірмена або Кендалла. Але найпоширенішим, безсумнівно, є коефіцієнт кореляції Пірсона.

Інтерпретація кореляції

  • r=-1 : дві змінні мають ідеальну негативну кореляцію, тому ми можемо намалювати лінію з негативним нахилом, у якій усі точки пов’язані.
  • -1 : кореляція між двома змінними негативна, тому коли одна змінна зростає, інша зменшується. Чим ближче значення до -1, тим більше негативно пов’язані змінні.
  • r=0 : кореляція між двома змінними дуже слабка, фактично лінійна залежність між ними дорівнює нулю. Це не означає, що змінні є незалежними, оскільки вони можуть мати нелінійний зв’язок.
  • 0 : кореляція між двома змінними позитивна, чим ближче значення до +1, тим сильніший зв’язок між змінними. У цьому випадку одна змінна має тенденцію до збільшення свого значення, коли інша також збільшується.
  • r=1 : дві змінні мають ідеальну позитивну кореляцію, тобто вони мають позитивну лінійну залежність.

Як ви можете бачити на діаграмах розсіювання вище, чим сильніша кореляція між двома змінними, тим ближче одна до одної точки на графіку. З іншого боку, якщо точки розташовані дуже далеко одна від одної, це означає, що кореляція слабка.

Пам’ятайте, що навіть якщо існує кореляція між двома змінними, це не означає, що між ними існує причинно-наслідковий зв’язок, тобто кореляція між двома змінними не означає, що зміна однієї змінної є причиною зміни іншої. змінна.

Наприклад, якщо ми виявимо, що існує позитивний зв’язок між виробленням організмом двох різних гормонів, це не обов’язково означає, що підвищення рівня одного гормону призводить до збільшення рівня іншого гормону. Цілком можливо, що організм виробляє обидва гормони, оскільки йому потрібні обидва для боротьби з хворобою, і тому підвищується рівень обох одночасно, у такому випадку причиною буде хвороба. Щоб визначити, чи існує причинно-наслідковий зв’язок між двома гормонами, необхідно провести більш детальне дослідження.

Кореляція і регресія

Кореляція та регресія — це дві загалом пов’язані концепції, оскільки обидві використовуються для аналізу зв’язку між двома змінними.

Кореляція — це статистичний показник, який кількісно визначає зв’язок між двома змінними, однак регресія передбачає створення рівняння (якщо це лінійна регресія, це буде пряма лінія), яке дозволяє зв’язати дві змінні.

Таким чином, кореляція просто надає числове значення зв’язку між змінними, тоді як регресію можна використовувати, щоб спробувати передбачити значення однієї змінної відносно іншої.

Як правило, ми спочатку аналізуємо, чи змінні корельовані, обчислюючи коефіцієнт кореляції. І якщо кореляція є значною, ми виконуємо регресію набору даних.

Коефіцієнт кореляції прийнято плутати зі значенням нахилу лінії, отриманої в лінійній регресії, однак вони не еквівалентні.

Кореляційна матриця

Кореляційна матриця – це матриця, яка містить у позиції i,j коефіцієнт кореляції між змінними i та j .

Таким чином, кореляційна матриця – це квадратна матриця, заповнена одиницями на головній діагоналі, а елемент рядка i і стовпця j складається зі значення коефіцієнта кореляції між змінною i і змінною j .

Таким чином, формула для кореляційної матриці виглядає наступним чином:

– коефіцієнт кореляції між змінними

Кореляційна матриця дуже корисна для узагальнення результатів і порівняння кореляції між декількома змінними одночасно, оскільки ви можете швидко побачити, які зв’язки сильні.

Про автора

Редакція

Привіт, я Бенджамін, професор статистики на пенсії, який став викладачем статистики. Маючи великий досвід і знання в галузі статистики, я готовий поділитися своїми знаннями, щоб розширити можливості студентів через Statorials. Дізнайтеся більше