Шел подбор: Shell Market | Официальный интернет-магазин смазочных материалов «Шелл»

Shell lubematch подбор масла

Выбор подходящего моторного масла для двигателя – это большая ответственность, поскольку от правильности масла зависит длительность «жизни» автомобиля. Качественное масло, подходящее конкретному авто сможет улучшить характеристики его работы и продлить период эксплуатации техники.

Современное моторное масло компании Shell отличается высоким качеством и пользуется популярностью среди российских потребителей. Так, согласно данным компании, 20% производимого масла «Шелл» поставляется в Россию. Потребители в отзывах отмечают положительные особенности, которыми обладает масло Shell, в том числе возможность подобрать его под конкретную марку автомобиля. Для производства этого продукта «Шелл» использует собственные технологии и присадки, улучшающие качество продукции.

Ассортимент моторных масел Shell

Shell Helix Ultra: топовые, полностью синтетические автомасла, разработанные на основе технологии GTL. Данная группа смазочных материалов создана для безупречной работы как бензиновых, так и дизельных высокотехнологичных двигателей.

Большинство продуктов этой линейки созданы из природного газа, благодаря чему, работают в экстремальном диапазоне температур и имеют низкую испаряемость. Такие масла отмечены специальным стикером в каталоге

• способствует повышению мощи двигателя и отдаче в пять раз;
• защита от шлама с помощью сбалансированного пакета присадок с высокими моющими характеристиками;
• отличная защита против окислов любого происхождения;
• пролонгированное действие от износов;
• минимизация шума и вибрации двигателя.

Shell Helix HX8: смазочные материалы этой серии также изготовлены на 100% из синтетики. В этой линейке применена технология Flexi Molecule, что позволяет адаптироваться к изменяющимся нагрузкам и помочь продлить срок службы двигателя даже в экстремальных условиях эксплуатации автомобиля. Подходят для бензиновых, газовых и дизельных двигателей.

• повышенная моющая формула с длительным действием;
• препятствие всем видам отложений на высоких и низких температурах;
• отличная защитная пленка масла, которая не разрушается под воздействием окислов;
• дополнительные защитные присадки, увеличивающие эффект на 35% по сравнению с аналогами такого качества;
• пониженная вязкость в комплекте высокой текучестью, обеспечивают защиту при максимальных рабочих нагрузках с высокими температурами;
• мгновенное образование пленки при холодном запуске в морозы.

Shell Helix HX7 (только для бензинового топлива с повышенным содержанием серы и парафинов): данная линейка продуктов создана на основе полусинтетической технологии. В их состав входят активные моющие присадки, которые обеспечивают ультраочищение и долговечность двигателей.

• увеличенная эффективность двигателя;
• формула борьбы со шрамом работает на 39% лучше, чем у Helix HX5;
• повышенная устойчивость к окислам различной природы;
• обеспечение максимальной защиты на всем рабочем отрезке.

Shell Diesel HX7 (только при наличии допусков, указанных автопроизводителем в сервисной книжке):

• пакет специально подобранных присадок для дизельных двигателей;
• эффективный контроль сажевых отложений;
• предотвращение увеличения вязкости масла при использовании;
• высвобождение дополнительных мощностей мотора.

Shell Helix HX6:

• обеспечение бесшумной работы силовых агрегатов;
• отсутствие отложений и загрязнений благодаря модифицированному пакету присадок;
• пролонгированное действие защиты от окислов;
• наращивание мощности двигателя при его полной защите;
• низкие свойства вязкости при отличной текучести, что позволяет образовывать защитную пленку независимо от среды;
• формула экономии топливных ресурсов.

Shell Helix HX5:

• хорошие показатели очистки двигателя вместе с его защитой;
• минимальный расход масла на всем сроке без доливов;
• устойчивость к окислению;
• сохранение всех первоначальных свойств при рабочих нагрузках с удлиненной дистанцией;
• антисажевая формула.

Shell Helix HX3 для моторов с большим пробегом:

• отличные очистные качества старого мотора;
• активная формула пакета присадок позволяет работать двигателю больший срок без ремонтов;
• защита от окисления;
• стабильная масляная формула;
• всесезонное использование;
• отличный показатель запуска на холодную в морозы;
• высокая вязкость без загустения.

Shell: подбор масла по марке автомобиля

Компания побеспокоилась о своих покупателей и разработала уникальный инструмент — Shell LubeMatch. Поэтому подбор масла Шелл по автомобилю проще всего произвести на официальном сайте компании.

Для того чтобы осуществить подбор нужно выполнить несколько последовательных шагов:

1. Определиться для какого вида техники вы хотите подобрать масло. Потребуется выбрать среди легковых автомобилей, мотоциклов, фургонов, грузовых автомобилей и автобусов, сельскохозяйственной техники и т.д.
2. Осуществить поиск по марке и модели своего автомобиля. Потребуется ввести марку и модель автомобиля, выбрать объем и тип двигателя, а также год выпуска.
3. Получить рекомендованную марку моторного масла и альтернативные варианты.

Подбор оптимальных смазочных материалов Shell LubeMatch — это бесплатная онлайн-услуга, с помощью которой вы легко подберете правильный смазочный материал для своего транспортного средства и/или оборудования.

Информация, которая изначально была создана для личного пользования технического персонала «Шелл», теперь доступна для клиентов во всем мире — вы получаете мгновенный доступ к огромному объему данных о двигателях, смазках и маслах, включая количества, периодичность замены и т. д.

Услуга отличается скоростью и легкостью применения: достаточно войти в систему на сайте Shell LubeMatch и выбрать свое транспортное средство или тип оборудования и марку или модель. Вы получаете мгновенный отчет с рекомендациями относительно оптимального смазочного материала, который обеспечит бесперебойную работу оборудования.

Правильно подобранный смазочный материал не только защищает оборудование и продлевает срок его службы, но способен помочь вам в экономии средств на обслуживание и покупку топлива. Поэтому LubeMatch является бесценным инструментом, с помощью которого вы сделаете свой бизнес более эффективным и прибыльным.

Shell настоящий гигант в областе обработки нефтепродуктов и является одним из лидеров рынка масел. Подбор включает в себя масла практически для всех видов техники. Чтобы подобрать масло Shell вам необходимо выбрать соответствующую категорию ниже и найти там марку и модель Вашего авто.

Подбор присадок к маслам Shell — maslomotors.

ru

Содержание

1. Пробил час
2. Вспомогательные составы Shell к автомобильным маслам

Shell

Немало автомобилистов, использующих моторные и трансмиссионные масла Shell в своих автомобилях, всерьез интересуются тем, что им предпринять, если тот или иной смазочный материал перестал справляться с заявленными производителем функциями. Ведь если смазка теряет свои свойства, то это сказывается на состоянии деталей двигателя и механизмов трансмиссии. Но не каждый располагает достаточными средствами для осуществления капитального ремонта. Конечно, практически все автомобилисты знают о том, что для продления службы вышеупомянутых агрегатов можно использовать и специальные вспомогательные добавки для эластичных жидкостей.

Но стоит ли добавлять присадки в масло шелл?

Экспериментировать с присадками на маслах данного производителя, конечно же, можно, но прежде чем сделать это, следует запомнить, что использование защитных средств оправдает себя лишь в том случае, если минеральная или синтетическая основа, использующаяся в конкретном средстве передвижения, действительно стала сдавать позиции. Добавлять составы, стабилизирующие действие смазок, в новый продукт не рекомендуется. Все потому, что базовое изделие и без того является носителем различных присадок.

Практически каждая фирма-изготовитель вводит в масла подобные вещества с целью нормализации их функциональности и повышения их смазочных свойств.

Данная особенность производства объясняется тем, что современное строение двигателей и коробок передач подразумевает дальнейшее обеспечение достойной защиты этих агрегатов от различных проявлений износа. Таким образом, общее содержание присадок в масле Shell, как и в любом другом, достигает показателей равных 20% от общего состава смазывающего вещества, а иногда и больше. Именно поэтому добавлять в новый подобный продукт дополнительные средства защиты ДВС и АКПП или МКПП не следует, ведь передозировка масла присадками ни к чему хорошему не приведет.

Исследования показали, что в рассматриваемой продукции компании Shell содержатся следующие вспомогательные примеси:

• детергенты;
• присадки, стабилизирующие температурные свойства смазки;
• дисперсанты;
• противоизносные соединения;
• антикоррозионные ингибиторы и окислительные;
• противопенные составы;
• депрессоры;
• модификаторы трения.

Масла Shell изначально содержат присадки

Любая из этих смесей является качественно проработанной, что позволяет ей гармонично сочетаться с остальными. Подобного результата практически невозможно достичь в домашних условиях, поэтому специалисты советуют добавлять в масла одну, но универсальную присадку, в которой уже все сбалансировано, и только тогда, когда прежние присадки в еще не отработанном масле Shell уже окончательно выдохлись. Это факт в любом случае отобразится на процессе езды, следовательно, автомобилист гарантированно почувствует, что время пришло.

Пробил час

И вот действительно настало время обновить истощившиеся функции смазки. Но прежде следует знать, что далеко не каждая присадка будет хорошо сочетаться с самой эластичной смазкой. Какое средство можно добавлять в этом случае? На сегодняшний день таких составов для «воскрешения» смазки достаточно много, так что сориентироваться в том, какой выбрать, на первый взгляд нелегко.

Первое правило успешного выбора «именно той» присадки — следовать инструкциям производителя используемого масла.

Но! Чаще всего подобная информация на этикетках отсутствует, да и сам продавец может не знать этих нюансов. Так или иначе, можно воспользоваться универсальными присадками, предназначенными для любых типов масел. Такие каждый сможет найти среди продукции компаний Супротек и Hi-gear. Все дело в том, что обе фирмы специализируются на разработке и реализации всевозможных защитных средств для трансмиссии и двигателей, которые могут идеально подойти к составу любого известного масла: смазки — но не оборудования — об этом очень важно не забыть.

Иным вариантом решения проблемы с восстановлением смазки марки Shell является применение добавок, производимых этой же фирмой.
Вернуться к содержанию

Вспомогательные составы Shell к автомобильным маслам

Shell антигель

Немногие знают, что сегодня данная компания выпускает присадки в чистом виде, а не только в составе смазывающих жидкостей. Как правило — это комплексные смеси высокого качества. Среди наиболее популярных и употребляемых продуктов такого плана следует выделить тройку основных продуктов:

• универсально средство для очистки топливной системы — бензин Shell;
• то же самое, но для использования в маслах, применяющихся в дизельных ДВС;
• Shell Diesel Depressor — депрессорный концентрат антигель.

Конечно, не густо, но для обеспечения основных типов защиты механизмов двигателя от износов — достаточно. И все же, для трансмиссионных масел на российском рынке пока ничего от данного производителя выпущено не было. В целом, для коробок передач можно использовать присадки упоминавшегося изготовителя Hi-gear, по крайней мере, он располагает и комплексными средствами для АКПП, а не только для механики.
Вернуться к содержанию

Технический сервис «Шелл» в Екатеринбурге на сайте официального дистрибьютора – incur66.

ru

Технические сервисы

Мы предлагаем не только высококачественные смазочные материалы «Шелл», но и технические сервисы Shell Product Plus. Они позволяют увеличить конкурентные преимущества и эффективность Вашего бизнеса.

В разделе  «Технические сервисы «Шелл»» вы найдете подробное описание технических сервисов, порядок, а также все необходимые сопутствующие материалы для использования данных инструментов.

 

   

 

 

 

 

Shell LubeEquipment помогает осуществить закупку и установку оборудования для хранения и дозирования материалов.

 

 

 

 

 

Shell LubeAdvisor предоставляет технические консультации, дает рекомендации по подбору и применению смазочных материалов, а также

позволяет оптимизировать процесс смазки.

Брошюра в формате PDF [273,32 Kb] (cкачиваний: 333)

 

Shell LubeClinic — экспресс-анализ масла, быстрый
и простой способ проверки и оценки состояния
смазочных материалов на месте.  

 

 

 

 

 

Shell LubeAnalyst представляет собой мониторинг
состояния узлов вашего оборудования через глубокий анализ смазочных материалов.
Более подробно о Shell LubeAnalyst Вы можете узнать на сайте.

Брошюра в формате PDF [273,32 Kb] (cкачиваний: 333)  

 

 

 

Shell LubeVideoCheck позволяет производить оценку технического состояния внутренних деталей двигателя;

при этом не возникает необходимости глубоко разбирать двигатель.

Брошюра в формате PDF [273,32 Kb] (cкачиваний: 333)

 

 

Shell LubeExpert — это профессиональные консультации
в области смазочных материалов, особенности применения, экспертная оценка эффективности применения смазочных материалов в конкретных областях. 

 

 

 

 

Shell LubeCoach предоставляет тренинги по таким вопросам, как обзор и применение смазочных материалов, хранение
и обращение с ними, процессы смазывания и особенности эксплуатации оборудования и смазочных материалов.

Брошюра в формате PDF [273,32 Kb] (cкачиваний: 333)  

Масло Шелл Хеликс характеристики Shell Helix, подбор масла по марке автомобиля

Популярные линейки масел Шелл

В качестве примера можно рассмотреть наиболее популярные линейки масел Шелл с основными характеристиками, на основании которых, среднестатистический автолюбитель пытается осуществить подбор масла под свой автомобиль.

Моторное масло ШЕЛЛ Helix Ultra:

• способствует повышению мощи двигателя и отдаче в пять раз;
• защита от шлама с помощью сбалансированного пакета присадок с высокими моющими характеристиками;
• отличная защита против окислов любого происхождения;
• пролонгированное действие от износов;
• минимизация шума и вибрации двигателя.

Моторная смазка ШЕЛЛ Helix HX8:

• повышенная моющая формула с длительным действием;
• препятствие всем видам отложений на высоких и низких температурах;
• отличная защитная пленка масла, которая не разрушается под воздействием окислов;
• дополнительные защитные присадки, увеличивающие эффект на 35% по сравнению с аналогами такого качества;
• пониженная вязкость в комплекте высокой текучестью, обеспечивают защиту при максимальных рабочих нагрузках с высокими температурами;
• мгновенное образование пленки при холодном запуске в морозы.

Смазка для двигателей ШЕЛЛ Helix HX7, созданная только для бензинового топлива с повышенным содержанием серы и парафинов:

• увеличенная эффективность двигателя;
• формула борьбы со шрамом работает на 39% лучше, чем у Helix HX5;
• повышенная устойчивость к окислам различной природы;
• обеспечение максимальной защиты на всем рабочем отрезке.

Моторное масло ШЕЛЛ Diesel HX7 показано к применению только при наличии допусков, указанных автопроизводителем в сервисной книжке:

• пакет специально подобранных присадок для дизельных двигателей;
• эффективный контроль сажевых отложений;
• предотвращение увеличения вязкости масла при использовании;
• высвобождение дополнительных мощностей мотора.

Масло для моторов ШЕЛЛ Helix HX6:

• обеспечение бесшумной работы силовых агрегатов;
• отсутствие отложений и загрязнений благодаря модифицированному пакету присадок;
• пролонгированное действие защиты от окислов;
• наращивание мощности двигателя при его полной защите;
• низкие свойства вязкости при отличной текучести, что позволяет образовывать защитную пленку независимо от среды;
• формула экономии топливных ресурсов.

Моторная смазка ШЕЛЛ Helix HX5:

• хорошие показатели очистки двигателя вместе с его защитой;
• минимальный расход масла на всем сроке без доливов;
• устойчивость к окислению;
• сохранение всех первоначальных свойств при рабочих нагрузках с удлиненной дистанцией;
• антисажевая формула.

Масла для моторов с большим пробегом ШЕЛЛ Helix HX3:

• отличные очистные качества старого мотора;
• активная формула пакета присадок позволяет работать двигателю больший срок без ремонтов;
• защита от окисления;
• стабильная масляная формула;
• всесезонное использование;
• отличный показатель запуска на холодную в морозы;
• высокая вязкость без загустения.

Этот неполный перечень обрисовал характеристики не отдельно взятого масла, а линейки, выпускаемой продукции. Поэтому, чтобы точно подобрать масляную смазку именно для вашего авто, производитель настоятельно рекомендует, осуществлять подбор масла Shell именно по марке автомобиля.

Химические характеристики Шелл и Мобил

Анализируя химический состав моторного масла, прежде всего, обращают внимание на щелочное число, которое определяется разнообразием применяемых присадок. Их расчетное количество вносится в состав продукта и выражается в миллиграммах на один килограмм масла

В состав присадок входят ионы таких химических элементов как:

• Цинк;
• Бор;
• Кальций;
• Фосфор;
• Магний.

Моторная смазка Мобил имеет в своем составе наибольшее среди конкурентов число ионов кальция, их уровень составляет 2000 мг/кг. Хотя продукция компании Кастрол так же приравнивает заявленное наличие ионов кальция к этому уровню. У Шелл этот показатель скромнее и не превышает 1355 мг/кг. Соотношение остальных присадочных элементов примерно сопоставимо, с небольшим преимуществом Мобил. Однако масла Шелл в два раза опережают аналоги по количеству в своем составе бария, его содержание примерно 15 мг/кг.

По общей оценке химического состава, щелочное число в масле Мобил значительно выше, чем у конкурентов из Шелл или ЗИК:

• Мобил – 9,5 мг КОН/г;
• Шелл – 5,4 мг КОН/г.

Кроме того что Мобил опережает Шелл по количеству основных присадочных элементов, в продукции этой компании присутствует молибден, он значительно улучшает функциональность моторной смазки. Его главным назначением считается защита рабочих узлов от износа в результате трения. Во время работы в образующиеся микротрещины проникают частицы молибдена, этот металл обладает высокими прочностными качествами и продляет работу деталей. Его содержание в продуктах Мобил приравнивается к 150 мг/кг.

Хотя преимущество по химическому составу присадок и существенно, однако на общую работу двигателя оно влияет лишь косвенно, масла Шелл продемонстрировали такие же высокие показатели, как и Мобил на испытательных стендах. Отличие наблюдается только на деталях, выполненных из мягких металлов, таких как алюминий. Однако масло Шелл на несколько пунктов опередило конкурентов при испытаниях на стальных двигателях.

Известность бренда

Многие автолюбители не особо разбираются в хитросплетениях работы при различных температурах или в химическом составе масла, а предпочитают выбирать товар, находящийся на слуху, и имеющий положительные отзывы среди знакомых и специалистов. Обе компании имеют глубокие исторические корни и хорошо зарекомендовали себя на рынках всего мира.

Мобил – североамериканская корпорация, находящаяся на рынке смазочных материалов на протяжении 125 лет, за годы своего существования она поглотила несколько компаний с меньшим капиталом, а в 1999 году объединилась с английским гигантом «Эксон». На сегодняшний день объемы продаж продукции этой компании занимают второе место в Америке и входят в пятерку мировых лидеров;

Шелл – это самая крупная корпорация занимающаяся выпуском автомобильных смазок различного типа, она основана Великобританией и Нидерландами, объемы продаж уверенно держат первую строчку в мире. Создана Шелл была в далеком 1907 году.

Подводя итоги можно сказать, что обе компании, выпускающие моторные масла достойны уважения, и производят качественную продукцию, заострите свое внимание на том, что смазки Мобил имеют лучший химический состав и их расход немного ниже. Среди плюсов Шелл можно отметить хорошую защиту двигателя в жару и наличие в линейки продуктов GTL масла

Требования к моторным маслам

Среди задач, которые выполняют смазочные материалы, наиболее важны:

1. Охлаждение – в процессе работы двигателя все его детали сильно нагреваются, масло обеспечивает их охлаждение, до температуры при которой процессы закаливания стали не наблюдаются;
2. Антикоррозийные качества – большинство деталей двигателя выполнены из металлов склонных к ржавлению, находясь в смазке, они защищены от контакта с окружающей средой тонкой пленкой масла;
3. Сопротивление трению – подвижные части двигателя во время работы непрерывно движутся, вследствие трения их поверхность срабатывается, масло замедляет процесс выработки.

Что бы понимать какое масло Шелл или Мобил лучше подойдет для вашего автомобиля, следует понимать, как классифицируются смазки для двигателей. Их различают по составу:

• Минеральные масла – это продукт, полученный по средствам первичной (селективной) очистки материала для смазки от парафинов;
• Минеральные масла с улучшенными характеристиками – после гидрообработки качество смазочного материала увеличивается, в них наблюдается минимальный уровень загрязнения;
• Особо вязкие смазки – это большая подгруппа масел, которые получаются в процессе каталитического гидрокрекинга. Могут встречаться как в линейке Шелл, так и Мобил, бывают минеральными, синтетическими и полусинтетическими;
• Стабильные к окислению смазки – такие масла характеризуются отсутствием вредных примесей, а так же отличаются хорошей вязкостью;
• GTL масла – самый качественный продукт для смазки двигателя, у корпорации Мобил в линейке товаров для двигателя пока нет масел подобного уровня, а в Шелл есть.

Кроме перечисленных различий смазочные материалы Шелл и Мобил бывают как для бензиновых, так и для дизельных двигателей, к тому же есть продукты одинаково подходящие для любого мотора.

При покупке моторного масла следует обращать внимание на его кинетическую вязкость, продукция, имеющая более вязкую структуру, годится для использования в летний период времени. В каждом виде моторной смазки присутствует определенное количество разнообразных присадок улучшающих свойства, обычно оно не превышает 20%

В последнее время наибольшей популярностью пользуются синтетические смазки, так как они состоят из химических элементов и имеют наилучшие рабочие характеристики.

Список источников

Половой отбор | Изучайте науку в Scitable

Бейтман, А. Дж. Межполовый отбор в Дрозофила. Наследственность 2 , 349-368 (1948).

Биркхед, Т. Р. и Моллер, А. П. Конкуренция сперматозоидов и половой отбор . Сан-Диего, Калифорния: Academic Press, 1998.

Калхим, С. и Биркхед, Т. Р. Тестес размер птицы: качество по сравнению с количеством — допущения, ошибки и оценки. Поведенческая экология 18 , 271-275 (2007).

Chapman, T., Arnqvist, G. et al. Сексуальный конфликт. Тенденции в экологии и эволюции 3 , 41-47 (2003).

Клаттон-Брок, Т. Х. и Паркер, Г. А. Сексуальное принуждение в обществе животных. Животные Поведение 49 , 1345-1365 (1995).

Кронин Х. Муравей и павлин . Кембридж, Великобритания: Кембриджский университет Пресс, 1991.

Дарвин, К. Происхождение мужчины и отбор по признаку пола .Лондон, Великобритания: Мюррей, 1871 г.

Эберхард, W. Женский контроль: половой отбор посредством загадочного женского выбора . Принстон, Нью-Джерси: Принстон Университет Press, 1996.

Эмлен Д. Дж. Эволюция Оружие животных. Ежегодный обзор экологии , Систематика, и Evolution 39 , 387-413 (2008).

Фишер Р. А. Генетическая теория естественного отбора . Оксфорд, Великобритания: Clarendon Press, 1930.

Гамильтон, W.Д. и Зук, М. Наследие настоящий фитнес и яркие птицы: роль паразитов? Наука 218, 384-387 (1982).

Келлер, Л. и Рив, Х. К. Почему женщины спариваться с несколькими самцами? Гипотеза сперматозоидов, отобранных половым путем. Продвинутые исследования поведения , 24 , 291-315 (1997).

Киркпатрик М. Половой отбор и эволюция женского выбора. Evolution 82, 1-12 (1982).

Ланде, Р.Модели видообразования по половому признаку селекция по полигенным признакам. Поступления Национальной академии наук, США 78, 3721-3725 (1981).

LeBoeuf, B. Соревнования между мужчинами и репродуктивный успех морских слонов. Американский Зоолог 14 , 163-176 (1974)

Паркер, Г. Конкуренция спермы и ее эволюционные последствия у насекомых. Биологический Обзоры 45, 525-567 (1970).

Паркер, Г.Половой отбор и половой конфликт. В Половой отбор и Репродуктивная конкуренция насекомых . ред. Блюм, М. С., Блюм, Н. А. (Нью-Йорк: Academic Press, 1979): 123-166.

Prum, R.O. Филогенетический анализ эволюции демонстрационного поведения неотропических манакинов (Aves: Pipridae). Этология 84 , 202-231 (1990).

Штутт, А. Д., Шива-Джоти, М. Т. Травматик осеменение и половой конфликт у постельного клопа Cimex lectularius. Proceedings of the National Academy of Sciences , USA, 98 , 5683-5687 (2001)

Trivers, R.L. Родительские инвестиции и половой отбор. В Половой отбор и Происхождение человека 1871–1971 . изд. Кэмпбелл, Б. (Лондон: Heinemann 1972): 136-179.

Захави, A. Выбор партнера: выбор для гандикапа. Журнал теоретической биологии 53, 205-214 (1975).

Естественный отбор — определение и примеры

Определение

Естественный отбор — это давление, заставляющее группы организмов со временем меняться. Животные наследуют свою генетику от родителей или предков, а окружающая среда постоянно меняется. Итак, ни один организм не идеально приспособлен к окружающей среде. Таким образом, естественный отбор постоянно влияет на эволюцию видов.

Объяснение естественного отбора

Даже если родитель был идеально адаптирован к окружающей среде, среда изменится, оставив потомство неадаптированным к окружающей среде. Поскольку животных много, а ресурсов мало, воспроизводятся только самые лучшие и наиболее приспособленные организмы. Естественный отбор работает против всех организмов, и его можно рассматривать как среду и силы, препятствующие выживанию и размножению организмов. Следовательно, организмы, способные выжить, также могут передавать свою ДНК следующему поколению. Это «отбирает» эти последовательности ДНК.

К счастью для всех организмов, генетическая изменчивость заставляет каждого человека немного отличаться. Эти незначительные различия в характеристиках могут привести к различию в количестве, воспроизводимом каждым человеком. Размножая больше, человек создает больше генетических вариаций, которые помогли ему добиться успеха. Потомство этих особей также выиграет от генетических вариаций, которые позволили их родителям добиться успеха. Организмы без этих генетических приспособлений не будут воспроизводить столько же, и, таким образом, их линии когда-нибудь перестанут существовать. Природа постоянно применяет силу отбора к различным генетическим комбинациям, которые пытаются воспроизвести, и, таким образом, естественный отбор является главной движущей силой эволюции.

Примеры естественного отбора

Пример выбора стабилизации

Для стабилизации отбора представьте популяцию мышей, живущих в лесу. Некоторые из мышей черные, некоторые белые и некоторые серые. Если бы у мышей не было хищников и других сил, действующих на цвет их шерсти, у них не было бы причин для изменений, и они бы изменялись только случайным образом в ответ на определенные мутации в ДНК. Однако с этими мышами дело обстоит иначе. У них много хищников.

Лисы и домашние кошки охотятся на мышей в течение дня. Ночью совы и другие хищники рыщут в темноте в поисках обеда. В любом случае, мыши находятся в тяжелом положении. Но не все мыши постоянно подвергаются одинаковому риску. В дневное время черных мышей гораздо легче обнаружить, а хищники едят больше черных мышей. Белые мыши выделяются ночью. Это означает, что на ночь совы едят больше белых мышей. Серые мыши — единственные, кто выживает больше как днем, так и ночью. К следующему поколению черных и белых мышей будет намного меньше.

После нескольких поколений сильного избирательного давления все население могло стать серым. Это полностью зависит от генетического состава признака, но в некоторых случаях выбирается один признак, а остальные теряются из популяции. В других случаях черный и белый окрас шерсти могут стать редкостью. Сохранение черт может быть преимуществом при смене хищников. Например, если бы исчезли все совы и ночные хищники, было бы выгоднее быть черным. Затем черные мыши взлетят и станут более частыми в популяции.

Выбор стабилизации

Пример выбора направления

Важно учитывать разные черты одной и той же популяции животных. Представьте себе снова популяцию мышей, живущих в лесу. Вместо их цвета рассмотрите черту, которая имеет непрерывную шкалу. Представьте себе, что мыши различаются по размеру от мыши нормального размера до чего-то намного большего, чем крыса. Хотя мыши принадлежат к одному виду, они вырастают до самых разных размеров.Однако хищники ужасно переживают, пытаясь поймать и съесть самую большую из мышей. Большие мыши не только весят больше, но и могут сопротивляться. Мыши меньшего размера в большинстве своем беззащитны и обеспечивают идеальный перекус.

Если бы это было так, и ничто не сдерживало бы их, мыши стали бы намного больше. Это направленный выбор. Вероятно, именно это и произошло в случае с капибарой , гигантским южноамериканским грызуном. Как и у наших вымышленных грызунов, давление окружающей среды привело к тому, что они стали намного крупнее любых других грызунов, известных человеку. Многие грызуны находят в своем маленьком размере различные преимущества, поэтому большинство грызунов остались определенного размера. Эти преимущества могут быть столь же простыми, как возможность прятаться или доступность пищи, но животные определенных размеров чувствуют себя лучше по разным причинам, и популяции могут со временем меняться.

Выбор направления

Пример диверсификации отбора

Ладно, последний раз с мышами. Но на этот раз рассмотрим новую черту популяции. Представим, что у некоторых мышей между передними и задними ногами начинают расти лоскуты кожи.По сути, это парашют, который позволяет им ускользать от хищников. Мыши, у которых полностью покрыта кожа, очень хорошо себя чувствуют и почти всегда могут убежать от хищников. Точно так же мыши без откидных створок избегают деревьев и открытых пространств, в которые рискуют попасть мыши с откидными створками, и гораздо лучше прячутся от хищников. Наибольшая селективная сила направлена ​​против мышей посередине.

Без способности ускользать, мыши где-то посередине не могут убежать от хищников со скоростью, которая может помочь им пожинать плоды деревьев.В то же время полукрылки мешают им убегать и прятаться от хищников. Из-за этой слабости съедается гораздо больше мышей из середины спектра. Это начинает делить популяцию на две отдельные черты. В конце концов, это может привести к тому, что мыши станут совершенно другим видом.

Возможно, так летучие мыши стали единственными летающими грызунами. Как и в описанном воображаемом сценарии, есть настоящие грызуны, которые не летают, некоторые могут летать, и летучие мыши.Хотя общего предка всех этих животных нельзя было назвать грызуном, все они млекопитающие. Как и в нашем воображаемом сценарии, диверсификация отбора могла привести к изменению и разделению популяции общего предка. В реальном мире давление отбора намного сложнее, и мы можем только догадываться о точных исторических отношениях между животными.

Диверсифицирующий отбор

Пример полового отбора

Посмотрите на павлина. Попробуйте представить себе функциональное использование этого нелепого хвоста. В тупике? Ученые тоже, пока не был объяснен механизм полового отбора. Эта форма естественного отбора иногда позволяет выбрать функциональную адаптацию, но часто приводит к причудливым адаптациям, которые служат только для привлечения партнеров. В случае павлина цветной хвост используется в демонстрации, предназначенной для привлечения самок. Самцы с более крупными хвостами и более яркой окраской предпочитают самцов с маленькими хвостами. Это своеобразное предпочтение, кажется, не имеет реального отношения к тому, насколько успешными могут быть самцы в сборе пищи и размножении, но из-за предпочтений самок у всех самцов павлинов большие красочные хвосты.

Половой отбор

Интересно, что эта картина, согласно которой самцы становятся более украшенными из полов, верна для многих видов птиц. Утки-самцы, многие тропические птицы-самцы и даже обыкновенный домашний воробей-самец украшены гораздо больше, чем их коллеги-самки. Это также наблюдается у некоторых рептилий. На самом деле, многие животные приспособили странные экспонаты или методы украшения своего гнезда, чтобы привлечь партнеров. Выбор может работать обоими способами и в основном зависит от того, какой пол может быть более разборчивым при выборе партнера.

Пример выбора хищника и жертвы

Самый быстрый наземный хищник — гепард. Гепарды не стали очень быстрыми без причины. Основная добыча гепарда, антилопа, тоже быстрая. Кто из них стал первым, навсегда останется загадкой, но факт в том, что эти два вида заставляют друг друга быть быстрее.

Выбор хищника-жертвы

Более быстрые гепарды получают преимущество перед другими гепардами в том, что они ловят больше антилоп и могут прокормить гораздо большую семью.В конце концов, медленные гепарды вымрут, а популяция быстрых гепардов взорвется, ловя антилопу. Популяция антилоп, реагирующая на новый отбор, также более успешна, когда они достаточно быстрые, чтобы избегать гепардов. Таким образом, популяция антилоп также целенаправленно отбирается для более быстрых животных.

Ученые предполагают, что взаимные уступки между популяциями хищников и жертв ответственны за формирование многих из их определяющих черт. На самом деле, ученые были сбиты с толку, почему американский вилорог, вид, который по размеру и скорости напоминает антилопу, может существовать, учитывая отсутствие гепардов в Северной Америке.Без хищника, достаточно быстрого, чтобы поймать вас, в определенный момент дополнительная скорость не имеет большого преимущества. Ученые были сбиты с толку, пока в Северной Америке не нашли окаменелости хищника, похожего на гепарда. В отличие от гепардов Африки, гепарды Северной Америки не пережили экспансию человека, и вилорог остался без хищника.

Принципы естественного отбора

В мире природы существует невероятное разнообразие сил отбора, начиная от межвидовой конкуренции и заканчивая динамикой хищник-жертва и половым отбором между представителями разных полов. Определяющей характеристикой естественного отбора является то, что это сила, позволяющая одним организмам воспроизводить больше, чем другим. Естественный отбор не всегда приводит к «правильному» ответу, как некоторые думают.

Естественный отбор — несовершенный процесс. Он не может спонтанно создавать новую ДНК или значимым образом изменять полученную ДНК. Он может только замедлить или остановить воспроизведение одной ДНК, позволяя при этом сохраняться другой ДНК. У каждой популяции есть возможность адаптироваться, мигрировать в разные условия или вымереть перед лицом естественного отбора.

Естественный отбор

Процесс естественного отбора проверяет предоставленную ДНК на наличие незначительных мутаций и рекомбинации, которые происходят во время репликации, и просто не пропускает часть ДНК. Иногда экран случайный, как при ударе молнии, убивающем одно дерево. В других случаях экран смещен в сторону определенных типов организмов, вызывая выбор. Это можно увидеть в нашествии сосновых жуков в Северной Америке. Отбирают сосновых жуков, потому что они используют богатый источник пищи.С другой стороны, сосны отбираются из-за отсутствия адекватной защиты от жуков.

Типы естественного отбора

По мере того, как животные диверсифицируются и заполняют разные ниши, давление, оказываемое на них, может меняться во многих отношениях. Функциональные требования к птице сильно отличаются от требований к рыбе. У них другая пища, другая среда, в которой они существуют, и они должны получать кислород по-другому. Таким образом, естественный отбор отбирает очень различающихся по внешнему виду животных для заполнения различных ниш экосистемы.

Независимо от признака естественный отбор имеет тенденцию делать с популяцией одно из трех. Он может оставить признак неизменным, , стабилизирующий выбор, , переместить признак в одном направлении, , направленный выбор, , или выбрать крайние значения признака, , диверсифицирующий выбор, . Естественный отбор можно классифицировать не только по вызываемым им эффектам, но и по взаимоотношениям организмов, вызывающих естественный отбор, а иногда и по абиотическим факторам.

Тип 1: Стабилизирующий выбор

Большинство черт животного мира можно описать колоколообразной кривой с точки зрения их распределения. Большинство животных определенного вида, как правило, демонстрируют одни и те же черты или особенности относительно одинакового размера. Всегда есть некоторые исключения больших или меньших черт у определенных людей, но, как правило, большинство людей находится где-то посередине.

Стабилизирующий отбор — это форма естественного отбора, которая фильтрует выбросы или исключения из признака. Экран не позволяет этим животным воспроизводить столько же, сколько «нормальные» или более обычные особи. Из-за этой предвзятости в каждом последующем поколении рождается больше детей, которые являются «нормальными», и меньше выбросов. Таким образом, виды могут сильно отличаться от других видов, но все члены одного вида будут выглядеть совершенно одинаково.

Тип 2: Направленный выбор

Направленный отбор — это тип естественного отбора, который происходит, когда одна сторона спектра определенной черты предпочтительнее другой. Например, если самые маленькие организмы будут съедены, а более крупные организмы будут полностью защищены, популяция будет иметь тенденцию к значительному увеличению. Если верно обратное, популяция со временем будет уменьшаться в размерах.

Кроме того, искусственно используя направленный отбор, люди могут создавать «миниатюрные» породы животных, которые выглядят как крошечные копии своих более крупных собратьев. Однако искусственный отбор фокусируется только на одном признаке. Это позволяет появиться в популяции многим отрицательным чертам, которые, естественно, были бы выбраны против.

Тип 3: Диверсификация выбора

Подобно направленному отбору, диверсифицирующий отбор подталкивает популяцию к крайним проявлениям признака. Этот тип отбора также называется подрывным отбором. Диверсифицирующий отбор, в отличие от направленного отбора, сдвигает черту в обоих направлениях. Это может происходить по-разному, но часто приводит к видообразованию, потому что популяции могут сильно различаться. Однако, если диверсифицироваться только на короткое время, отбор может привести к появлению множества черт, которые могут быть общими для одного вида.

Тип 4: Половой отбор

Хотя вы можете классифицировать естественный отбор с точки зрения воздействия, которое он оказывает на популяцию, вы также можете рассматривать его как взаимодействие между организмами с различными отношениями. Половой отбор — это своего рода естественный отбор, при котором представители разных полов одного вида оказывают друг на друга силу, изменяющую их внешний вид или черты. Людям эти черты часто кажутся произвольными, например ярко окрашенные перья, способность исполнять ритуальный танец или определенные черты гнездования, такие как украшение, которые, кажется, не выполняют функции воспроизводства.

У многих организмов половое размножение — это процесс с высокой конкуренцией. Таким образом, организмы тратят значительное количество времени, пытаясь выбрать себе пару, которая увеличит успех их потомства. У некоторых организмов все сводится к самому сильному или самому большому. Однако многие организмы адаптировали сложные брачные ритуалы для выявления потенциальных партнеров. Половой отбор у этих организмов может дать некоторые причудливые черты, как это наблюдается у многих птиц.

Тип 5: Выбор хищника-жертвы

Там, где половой отбор является примером специфического отбора внутри , часто несколько видов могут оказывать давление отбора друг на друга, также известное как внутри специфического отбора.Хотя это существует во многих формах, одной из наиболее распространенных является динамика хищник-жертва. Хищники всегда будут пытаться съесть самый простой источник пищи, из-за чего добычу становится труднее поймать. В свою очередь, хищник становится быстрее и проворнее. Этот цикл непрерывен, и хищники и жертвы постоянно меняют друг друга.

Другие виды естественного отбора

Естественный отбор может принимать бесконечное множество форм. Каждый организм будет более или менее успешным в зависимости от того, какие гены он несет и как эти гены взаимодействуют с окружающей средой. Гены могут создавать новые способы обработки питательных веществ, позволять формировать различные структуры и допускать изменение назначения старых структур. Совершенно разные организмы, занимающие одну и ту же нишу, часто имеют сходные структуры. Эти структуры были получены не от общего предка, а только в результате естественного отбора. Естественный отбор — это основная движущая сила всех форм и функций жизни на Земле.

История естественного отбора

До Дарвина

В 1809 году мир биологии был совсем другим.В этом году родился Чарльз Дарвин, создатель теории естественного отбора. Дарвин родился в мире, где трансмутация была доминирующей теорией эволюции. Согласно этой теории, животные менялись на протяжении всей своей жизни и передавали эти изменения своему потомству. Например, жирафы получили длинные шеи, потому что каждое поколение тянулось как можно дальше, чтобы дотянуться до листьев.

Чарльз Дарвин

Эта теория не устраивала Дарвина, который уже сделал несколько ранних наблюдений о том, как организмы передают свои черты.К 1831 году Дарвину представилась возможность всей жизни. На борту H.M.S Beagle, Дарвин путешествовал по земному шару почти 5 лет, собирая образцы и документируя огромное разнообразие жизни. К 1838 году у Дарвина было почти полностью сформированное представление о естественном отборе.

Теория Дарвина

В этой идее эволюция двигалась по четырем принципам. Между отдельными людьми разница составила . Организмы могут получить признаки только через наследование .Сила, естественный отбор , пусть наиболее приспособленные животные воспроизводят больше всего. Наконец, все эти действия происходят в течение времени , что является важным аспектом эволюции. Вместе эти принципы приводят к изменениям со временем.

Однако Дарвин опубликовал эти идеи не сразу. Следующие 20 лет он провел, собирая новые доказательства и укрепляя свои аргументы. Этот процесс был прерван, когда с Дарвином связался Альфред Рассел Уоллес, молодой ученый, который наткнулся на те же принципы.Вместе два ученых опубликовали свои теории, подтвержденные тем фактом, что они независимо друг от друга основали теорию естественного отбора.

Тест

Естественный отбор | Национальное географическое общество

Английский естествоиспытатель Чарльз Дарвин разработал идею естественного отбора после пятилетнего путешествия по изучению растений, животных и окаменелостей в Южной Америке и на островах в Тихом океане. В 1859 году он обратил внимание всего мира на идею естественного отбора в своем бестселлере « О происхождении видов» .

Естественный отбор — это процесс адаптации и изменения популяций живых организмов. Люди в популяции по своей природе изменчивы, а это означает, что все они в некотором роде разные. Это изменение означает, что некоторые люди обладают чертами, которые лучше подходят для окружающей среды, чем другие. Лица с адаптивными чертами — чертами, дающими им некоторое преимущество — с большей вероятностью выживут и будут воспроизводиться. Затем эти особи передают адаптивные черты своему потомству.Со временем эти полезные черты становятся более распространенными среди населения. Благодаря этому процессу естественного отбора благоприятные черты передаются из поколения в поколение.

Естественный отбор может привести к видообразованию, когда один вид порождает новый, совершенно другой вид. Это один из процессов, который движет эволюцией и помогает объяснить разнообразие жизни на Земле.

Дарвин выбрал название «естественный отбор», чтобы противопоставить его «искусственному отбору» или селекционному разведению, контролируемому людьми. Он указал на разведение голубей, популярное хобби в его время, в качестве примера искусственного отбора. Выбирая, каких голубей вязать с другими, любители создали разные породы голубей с причудливыми перьями или акробатическим полетом, которые отличались от диких голубей.

Дарвин и другие ученые его времени утверждали, что процесс, очень похожий на искусственный отбор, происходит в природе без какого-либо вмешательства человека. Он утверждал, что естественный отбор объяснил, как большое количество форм жизни развивалось с течением времени от одного общего предка.

Дарвин не знал, что гены существуют, но он видел, что многие черты передаются по наследству — передаются от родителей к потомству.

Мутации — это изменения в структуре молекул, составляющих гены, называемые ДНК. Мутация генов — важный источник генетической изменчивости в популяции. Мутации могут быть случайными (например, когда реплицирующиеся клетки совершают ошибку при копировании ДНК) или происходить в результате воздействия чего-то в окружающей среде, например, вредных химикатов или радиации.

Мутации могут быть вредными, нейтральными, а иногда и полезными, приводя к появлению новой полезной черты. Когда мутации происходят в половых клетках (яйцеклетках и сперматозоидах), они могут передаваться потомству.

Если окружающая среда меняется быстро, некоторые виды не смогут достаточно быстро адаптироваться посредством естественного отбора. Изучая летопись окаменелостей, мы знаем, что многие организмы, которые когда-то жили на Земле, теперь вымерли. Динозавры — один из примеров. Инвазивный вид, болезненный организм, катастрофическое изменение окружающей среды или очень успешный хищник — все это может способствовать исчезновению видов.

Сегодня человеческие действия, такие как чрезмерная охота и разрушение местообитаний, являются основной причиной исчезновения. Как видно из летописи окаменелостей, вымирание сегодня происходит гораздо быстрее, чем в прошлом.

Систематическая ошибка отбора

Большинство научных исследований нацелены на то, чтобы точно определить влияние чего-либо, например, влияние состояния на развитие проблемы (болезнь, травма) или влияние вмешательства (лечения, программы) на преодоление проблемы . Ученые обычно определяют эффект, беря две похожие группы — единственная разница заключается в том, что группы подвержены этому условию или вмешательству — и измеряя разницу в результатах, полученных ими.

Но что происходит, когда две выбранные группы изначально не были похожи? Что, если ключевые характеристики, отличающие их, могли сыграть роль в получении разных результатов? Это пример того, что называется смещением выборки.

Смещение — это тип ошибки, которая систематически искажает результаты в определенном направлении.Смещение отбора — это своего рода ошибка, которая возникает, когда исследователь решает, кого будет изучать. Обычно это связано с исследованиями, в которых отбор участников не является случайным (то есть с обсервационными исследованиями, такими как когортные, случай-контроль и перекрестные исследования).

Например, предположим, вы хотите изучить влияние рабочих ночей на частоту возникновения определенных проблем со здоровьем. Вы собираете информацию о здоровье группы из 9-5 рабочих и группы рабочих, выполняющих одинаковый вид работы, но в ночное время. Затем вы измеряете частоту, с которой члены обеих групп сообщали о проблеме со здоровьем. Вы можете сделать вывод, что ночная работа связана с увеличением этой проблемы.

Проблема в том, что две группы, которые вы изучали, с самого начала могли сильно отличаться. Люди, которые работали по ночам, могли быть менее квалифицированными и иметь меньше возможностей трудоустройства. Их более низкий социально-экономический статус также будет связан с большим риском для здоровья из-за менее здорового питания, меньшего количества времени и денег на досуг и так далее.Таким образом, ваш вывод может быть связан не с работой в ночное время, а с отражением влияния социально-экономического статуса.

Ошибка отбора также возникает, когда люди добровольно участвуют в исследовании. Те, кто решает присоединиться (то есть сами выбирают участие в исследовании), могут иметь общие черты, которые с самого начала отличают их от неучастников. Допустим, вы хотите оценить программу улучшения пищевых привычек сменных рабочих. Вы развешиваете листовки, где многие работают в ночную смену, и приглашаете их поучаствовать.Однако те, кто регистрируется, могут сильно отличаться от тех, кто этого не делает. Возможно, они с самого начала более заботятся о своем здоровье, поэтому их интересует программа по улучшению пищевых привычек.

Если бы это было так, было бы несправедливо заключать, что программа была эффективной, потому что здоровье тех, кто принимал участие в программе, было лучше, чем здоровье тех, кто не участвовал. Из-за самостоятельного выбора другие факторы могли повлиять на здоровье участников вашего исследования больше, чем программа.

Минимизация смещения выбора

Хорошие исследователи будут искать способы преодоления систематической ошибки отбора в своих наблюдательных исследованиях. Они постараются сделать свое исследование репрезентативным, включив в него как можно больше людей. Они будут максимально соответствовать людям в их исследовательской и контрольной группах. Они будут «приспосабливаться» к факторам, которые могут повлиять на результаты. Они будут говорить о предвзятости отбора в своих отчетах и ​​признают степень, в которой их результаты могут применяться только к определенным группам или при определенных обстоятельствах.

Другой способ, которым исследователи пытаются минимизировать систематическую ошибку отбора, — это проведение экспериментальных исследований, в которых участников случайным образом распределяют по исследуемым или контрольным группам (т. Е. Рандомизированным контролируемым исследованиям или РКИ). Однако в рандомизированных контролируемых исследованиях все же может иметь место смещение отбора. Например, может случиться так, что группа людей, случайным образом отнесенных к группе вмешательства, не очень репрезентативна для более широкой популяции. Или это может быть не так случайна методика распределения исследователем (например,грамм. когда врачи, часто руководствуясь добрыми намерениями, манипулируют методом распределения, чтобы поместить своих пациентов в лечебную группу, а не в контрольную группу).

Часто смещение выбора неизбежно. Вот почему для исследователей важно изучить дизайн своего исследования на предмет такого рода предвзятости и найти способы исправить это, а также указать на это в своем отчете об исследовании.

Источник: At Work , выпуск 76, весна 2014 г .: Институт труда и здоровья, Торонто

Эволюция: часто задаваемые вопросы

Основы 1.Что такое эволюция? Биологическая эволюция относится к кумулятивным изменениям, происходящим в популяции с течением времени. Эти изменения производятся на генетическом уровне, поскольку гены организмов мутируют и / или рекомбинируют разными способами во время воспроизводства и передаются будущим поколениям. Иногда люди наследуют новые характеристики, которые придают им выживание и репродуктивное преимущество в их местной среде; эти характеристики имеют тенденцию к увеличению частота в популяции, в то время как те, которые невыгодны, уменьшаются в частоте.Этот процесс дифференциации выживание и воспроизводство известно как естественный отбор. Негенетические изменения, происходящие в течение жизни организма, такие как увеличение мышечной массы в результате упражнений и диеты, не могут быть переданы следующему поколению и не являются примерами эволюции. 2. Разве эволюция не остаётся недоказанной теорией? В науке теория — это строго проверенная формулировка общих принципов, объясняющая наблюдаемые и записанные аспекты мира. Следовательно, научная теория описывает более высокий уровень понимания. что связывает «факты» вместе. Научная теория стоит до тех пор, пока ее ошибочность не будет доказана — она ​​никогда не окажется верной.Дарвиновский теория эволюции выдержала проверку временем и тысячами научных экспериментов; ничто не опровергло это с тех пор, как Дарвин впервые предложил это более 150 лет назад. Действительно, многие научные достижения в ряде научных дисциплины, включая физику, геологию, химию и молекулярную биологию, поддержали, уточнили и расширили теория эволюции намного превосходит все, что мог вообразить Дарвин. 3.Все ли виды связаны между собой? Да. Как показывает дерево жизни, все организмы, как живые, так и вымершие, связаны между собой. Каждая ветвь дерева представляет собой вид, а каждая ветвь, отделяющая один вид от другого, представляет общий предок, общий для этих видов. В то время как бесчисленные развилки и далеко идущие ветви дерева ясно показывают, что родство между видами сильно различается, также легко увидеть, что у каждой пары видов есть общие предок с определенного момента эволюционной истории.Например, по оценкам ученых, общий предок был у люди и шимпанзе жили от 5 до 8 миллионов лет назад. Очевидно, что у людей и бактерий есть гораздо более далекий общий предок, но наши отношения с этими одноклеточными организмами не менее реальны. Действительно, анализы ДНК показывают, что хотя люди разделяют гораздо больше генетического материала с нашими собратьями-приматами, чем мы с одноклеточными организмами, у нас все еще есть более 200 общих генов с бактериями. Важно понимать, что описание организмов как родственников не означает, что один из них организмов является предком другого, или, если на то пошло, что любой живой вид является предком любые другие живые виды. Человек может быть связан с кровными родственниками, такими как двоюродные братья, тети и дяди, потому что у нее с ними один или несколько общих предков, например, дедушка или бабушка или прадедушка. Но эти кузены, тети и дяди не ее предки.Таким же образом люди и другие живые приматы связаны между собой, но ни один из этих ныне живущих родственников не является предком человека. 4. Что такое вид? Представители одного вида обычно не скрещиваются с представителями другого вида. виды в природе.Иногда представители разных видов, например, львы и тигры, могут скрещиваться, если держали вместе в неволе. Но в природе, географическая изоляция и различия в поведении, например, выбор среды обитания, держите эти виды близкородственных видов животных отдельно друг от друга. Точно так же близкородственные виды Иногда садоводы могут гибридизировать растения, но эти гибриды редко встречаются в природе. Вид, затем определяется наукой как группа скрещивающихся или потенциально скрещивающихся популяций, которая является репродуктивно изолирован от других подобных групп. 5. Какое отношение гены имеют к эволюции? Гены — это части ДНК организма, несущие код, отвечающий за построение этот организм очень специфическим образом.Гены — и, следовательно, признаки, которые они кодируют — передаются от родителя к потомству. Из поколения в поколение меняются хорошо изученные молекулярные механизмы, дублировать и изменять гены таким образом, чтобы это приводило к генетической изменчивости. Эта вариация — сырье для эволюции. 6.Какую роль играет секс в эволюции? Половое размножение позволяет организму сочетать половину своих генов с половиной. генов другого человека, что означает, что новые комбинации генов производится каждым поколением. Кроме того, когда производятся яйцеклетки и сперма, генетический материал перетасовывается и рекомбинируется таким образом, что образуются новые комбинации генов.Таким образом, половое размножение увеличивает генетическую изменчивость, что увеличивает сырой материал, на котором действует естественный отбор. Генетическая изменчивость внутри вида — также известное как генетическое разнообразие — увеличивает возможности вида для смены поколений. 7. Является ли эволюция случайным процессом? Эволюция — это не случайный процесс. Генетическая вариация, на которую действует естественный отбор может происходить случайным образом, но сам по себе естественный отбор вовсе не случаен. Выживание и репродуктивный успех человека напрямую зависит от того, каким образом он унаследовал функционировать в контексте своей локальной среды. Выживет ли человек и размножение зависит от того, есть ли у него гены, которые производят признаки, хорошо адаптированные к окружающей среде. 8.Являются ли эволюция и «выживание наиболее приспособленных» одним и тем же? Эволюция и «выживание сильнейшего» — не одно и то же. Эволюция относится к совокупные изменения популяции или вида во времени. «Выживание сильнейшего» — это популярный термин, который относится к процессу естественного отбора, механизму эволюционных изменений.Естественный отбор работает, давая людям, которые лучше приспособлены к данному набору окружающей среды. обуславливает преимущество перед теми, которые не так хорошо адаптированы. Выживание наиболее приспособленных обычно заставляет кто-то думает, что победителями являются самые большие, сильные или умные люди, но в биологическом смысле эволюционная приспособленность относится к способности выжить и размножаться в определенной среде. Популярный интерпретации «выживания наиболее приспособленных» обычно игнорируют важность как воспроизводства, так и сотрудничества.Выжить, но не передать свои гены следующему поколению — значит быть биологически непригодным. И многие организмы являются «наиболее приспособленными», потому что они сотрудничают с другими организмами, а не конкурируют с ними. 9. Как работает естественный отбор? В процессе естественного отбора хорошо адаптированные особи популяции к определенному набору условий окружающей среды имеют преимущество перед теми, кто не так хорошо адаптирован.Преимущество заключается в выживании и репродуктивном успехе. Например, люди, которые лучше умеют находить и использовать пищевые ресурсы, будут в среднем живут дольше и производят больше потомства, чем те, кто менее успешен в поиске пищи. Унаследованные черты, которые повышают физическую форму человека, затем передаются их потомству, тем самым давая у отпрыска те же преимущества. 10.Как развиваются организмы? Отдельные организмы не развиваются. Популяции развиваются. Потому что отдельные лица в популяции различаются, некоторые в популяции лучше способны выжить и размножаться с учетом определенного набора условий окружающей среды. Эти особи обычно выживают и производят больше потомства, таким образом передавая свои полезные черты следующему поколению.Со временем популяция меняется. 11. Доказывает ли эволюция, что Бога нет? Нет. Многие люди, от биологов-эволюционистов до важных религиозных деятелей, таких как Папа Иоанн Павел II, утверждают, что проверенная временем теория эволюции не опровергает наличие Бога.Они признают, что эволюция — это описание процесса, который управляет развитие жизни на Земле. Как и другие научные теории, включая теорию Коперника, атомная теории и микробной теории болезней, эволюция имеет дело только с объектами, событиями и процессами. в материальном мире. Науке нечего сказать так или иначе о существовании Бога или о духовных убеждениях людей.

Как исправить ошибку отбора? | Адам Келлехер

Если вы следили за этой серией статей, то знаете, что анализ, который вы проводите в науке о данных, может стать предвзятым по многим причинам. Один из способов — это распространенная проблема, заключающаяся в том, что корреляция не подразумевает причинной связи. Вы можете обнаружить, например, отрицательный эффект лечения или политики, когда реальный эффект будет положительным! Мы подробно обсуждали, как исправить этот тип предвзятости, в статье о критерии бэкдора «Технический учебник по причинно-следственной связи».

Эта статья будет о другом источнике смещения: смещении выборки. Мы будем развивать интуицию, лежащую в основе обобщения критерия задней двери, называемого критерием задней двери выбора , критерием задней двери , или критерием задней двери s .Во-первых, давайте подробно рассмотрим, что означает систематическая ошибка выбора.

Также: набираем! И младшие (AVP), и ведущие (VP) специалисты по данным!

О смещении выбора

Смещение выбора бывает разных форм. Вот пример. Политические социологи могут провести опрос о предпочтениях людей при голосовании на выборах путем случайной выборки телефонных номеров. Такой подход не представляет людей, которые отказываются от наземных линий связи в пользу сотовых телефонов (примечание: современные социологи также звонят на мобильные телефоны именно из-за этой проблемы!).Если эти предпочитающие сотовые телефоны пользователи также склонны отдавать предпочтение одному кандидату над другим, отличным от остального населения, то такое недопредставление приведет к предвзятости. Нам нужен способ тщательно исправить эту проблему. Как правило, выборки опросов не совсем точно отражают генеральную совокупность.

Вот еще один немного другой пример. Возможно, вы изучаете набор навыков в колледже. В этот колледж будут приняты студенты, если у них есть сильные математические или социальные навыки (или и то, и другое).Если вы допустите людей с этой политикой, вы обнаружите отрицательную взаимосвязь между математикой и социальными навыками среди студентов колледжа, даже если они не связаны с общей популяцией. Это строго связано с процессом приема. Интуитивно, если я знаю, что кого-то допустили, и я знаю, что у него нет сильных математических навыков, у него должны быть сильные социальные навыки. Другими словами, при условии поступления математические и социальные навыки статистически зависимы. Если вы отбираете только студентов (людей, которые были приняты), то ваша выборка неявно определяет условия приема!

В оставшейся части этого поста я более подробно остановлюсь на технических вопросах, чтобы вы поняли систематическую ошибку выбора.Затем я кратко объясню использование взвешивания после стратификации в опросах потребителей Google в качестве практического примера и в качестве ориентира для технологии взвешивания после стратификации. Наконец, я подробно расскажу о некоторых мощных и относительно новых результатах Барейнбойма, Тиана и Перла по общему подходу к исправлению систематической ошибки отбора. Они ответили на вопросы «Когда присутствует смещение выбора?», «Что мне нужно скорректировать, чтобы исправить смещение выбора?» И, наконец, «Как мне сделать корректировку, чтобы исправить смещение выбора?».Я продемонстрирую это на реальном примере и приведу код в записных книжках Jupyter.

Общие сведения о предвзятости отбора

Если вы не читали о критерии «черного хода», вернитесь и прочтите техническое руководство по причинно-следственной связи! Это предварительное условие для этой статьи. В частности, вам нужно будет понять статистическую и причинную зависимость, d-разделение и то, как d-разделение связано с графиками.

Когда происходит смещение выборки? Случай из учебника такой же, как в приведенном выше примере: мы выбираем совокупность, не осознавая, что совокупность выбирает по некоторым характеристикам.В нашем примере поступление в колледж означает высокие достижения по математике или социальным навыкам. После этого выбора вы обнаружите, что математические и социальные навыки отрицательно связаны, даже если они не связаны между собой в общей популяции! Если вы построите для этого причинно-следственный график, он будет выглядеть, как на рисунке ниже.

Здесь вы можете разложить совместное распределение, например, P (A | M, S) = P (A | M, S) P (M) P (S), и использовать это разложение, чтобы показать P (M, S | A) ) не разлагается на P (M | A) P (S | A)! Другими словами, M и S не являются условно независимыми при поступлении в колледж. Почему мы тренируемся?

Когда мы говорим, что изучаем контингент колледжа, мы говорим, что A = true (студент был принят). В общей популяции есть много студентов, которые не принимаются (A = false), но мы их не видим, например потому что мы проводим исследование в исследовательской лаборатории колледжа и набираем по кампусу с помощью листовок. Наша выборка необъективна.

Индикаторы выборки и интуиция

В общем, вы можете добавить индикатор двоичной выборки к графу, подобному этому.В реальном исследовании мы бы добавили к приведенному выше графику индикатор выборки, например

, цифру слева, где проводимость управляет процессом выборки. Теперь мы обусловливаем S = 1 (они были в исследовании), который является потомком коллайдера в A, и поэтому имеет тот же эффект, что и кондиционирование непосредственно на A: оно вызывает статистическую зависимость между M и So (социальная навыки) с условием S. Использование коллайдера или потомка коллайдера приводит к смещению выбора!

В общем, проблема смещения выбора может быть более тонкой, чем эта.Рассмотрим случай, показанный на рисунке ниже. Здесь процесс выборки управляется переменной X, а Y (интересующий результат) также определяется X. Давайте конкретизируем: X может означать, насколько усердно вы готовитесь к тесту, а Y может быть результатом вашего теста. Кто-то может проводить исследование влияния учебы на результаты тестов и набирать его, расспрашивая в школьной библиотеке. Тогда у вас будет больше шансов быть завербованным, если вы будете усерднее учиться, поэтому X также управляет S.

В этом примере мы склонны выбирать студентов, которые учатся усерднее.У нас есть смещенная выборка по отношению к генеральной совокупности, и мы обнаружим, что P (Y | S = 1), распределение Y в изучаемой совокупности, отличается от P (Y), распределения Y в общей популяции. Население. Люди, которых мы выбрали, потому что они были отобраны, — это люди, которые склонны усерднее учиться. (Спасибо Алану О’Доннеллу за разъяснение этого объяснения!)

Эта проблема может возникнуть в более общих случаях: каждый раз, когда существует статистическая зависимость между S и Y. Вы можете увидеть особенно странную версию этого в следующем примере, который на самом деле имеет интерпретацию как смещение коллайдера! Здесь мы рассмотрим смещение в условных распределениях P (Y | D), которое не равно P (Y | D, S = 1).

Как правило, мы хотели бы знать, когда нам не нужно иметь дело с систематической ошибкой выбора. Прежде чем продолжить, мы должны ввести некоторые обозначения.

Обозначение: выборки и совокупности

Величины, которые мы обычно хотим оценить, — это распределения вероятностей и статистика случайных величин, таких как средние, дисперсии и т. Д. Мы запишем распределение Y, когда мы будем знать X как P (Y | Х = х). Это то, что вы бы измерили в общей популяции, если бы оценили распределение Y по всем точкам данных, где X = x.Сравните это с версией с выборкой: если выполняется выборка точки данных, индикатор выборки принимает значение S = 1. Если нет, то S = 0. Это означает, что версия условного распределения, которую мы получаем для Y с учетом X в нашем примере, на самом деле является P (Y | X, S = 1).

Все количества образцов оцениваются при условии S = ​​1. Примером, который мы часто будем рассматривать, является выборочное среднее Y, E [Y | S = 1] и условное выборочное среднее E [Y | X = x, S = 1].

Иногда количества выборки соответствуют количествам генеральной совокупности.Для среднего это будет означать E [Y] = E [Y | S = 1]. Другими словами, среднее значение генеральной совокупности E [Y] равно среднему значению выборки E [Y | S = 1].

Некоторые полезные теоремы

Возвращаясь к нашему примеру, мы видим, что наша выборочная оценка для P (Y | X, S = 1) соответствует нашей оценке населения P (Y | X) всякий раз, когда P (Y | X) = P (Y | X, S = 1), или Y не зависит от S при данном X. Барейнбойм, Тиан и Перл формализовали эту интуицию в виде красивой простой теоремы:

Gs — это причинный граф, необходимый для включить индикатор выборки S.Здесь есть приятный вывод: выборка всегда вызывается чем-то . Вы должны иметь возможность добавить переменную выборки в свой причинно-следственный график. [РЕДАКТИРОВАТЬ: как указывает один из комментаторов, стоит отметить удостоенную нобелевской премии работу Джеймса Хекмана по этому вопросу, цитируемую в статье Барейнбойма и др.].

Мы можем рассмотреть пример того, как вы попали в выборку, потому что вы учитесь, и хорошо сдаете тест, потому что вы учитесь. Мы говорим здесь, что, поскольку изучение учитывает как получение выборки, так и успешное прохождение теста, это все, что нам нужно знать, чтобы учесть тот факт, что мы склонны отбирать слишком много людей, которые упорно учатся.Мы просто смотрим на подгруппы, которые с одинаковой вероятностью попадут в выборку, и смотрим, насколько вероятно, что они преуспеют в тесте. Это как раз субпопуляции равных X! Другими словами, в этой системе P (Y | X, S = 1) = P (Y | X).

В этой теореме s-восстанавливаемость имеет точное определение. Мы не будем здесь подробно останавливаться. Мы просто скажем это интуитивно, это означает, что вы можете восстановить количество P (Y | X) на уровне генеральной совокупности из выборки. Другими словами, можно избавиться от систематической ошибки отбора! В целом это не будет правдой, так что приятно знать, когда это правда.

Этот результат верен для любого причинного графа G. Этот критерий очень строгий: он требует, чтобы переменные, на которые вы хотите поставить условие, X, делают S и Y условно независимыми. Обычно это неправда. Когда это условие не выполняется, мы просто не можем восстановить P (Y | X) из смещения выбора (без более общего результата). То есть, статистический вывод даже невозможен (не говоря уже о причинном выводе, восстановлении P (Y | do (X = x))!).

К счастью, если мы допустим некоторые другие критерии, мы сможем добиться большего! Этот результат применяется только в том случае, если у вас есть данные только из выборки (все распределения условны при S = ​​1).Если у вас есть или данных на уровне населения (без условия S = 1), вы можете добиться большего!

Более общее решение: использование внешних данных

В общем, мы можем добавить некоторые дополнительные данные из набора переменных C. Мы бы хотели, чтобы S не зависела от Y, заданного X вместе с C. Если мы можем достигнув этого, мы можем сказать P (Y | X, C, S = 1) = P (Y | X, C), и мы сможем восстановить это новое условное распределение. Если мы воспользуемся этим законом полной вероятности, мы сможем восстановить P (Y | X)! Сложность заключается в том, что закон полной вероятности потребует от нас P (X, C), который является величиной на уровне популяции (не зависит от S = 1).Все это дает нам следующую теорему:

Это важный результат! Это общий инструмент для использования некоторых данных на уровне совокупности со смещенными данными из выборки и восстановления несмещенных условных распределений на уровне совокупности. Давайте посмотрим на некоторые приложения, чтобы все это конкретизировать.

Пост-стратификация и взвешивание при обследовании: пример

Оказывается, эта формула сводится к пост-стратификационному взвешиванию, когда X = {}. Постстратификация используется в опросах потребителей Google для повышения точности за счет того, что их выборка опроса более репрезентативна для целевой группы.Если в вашей выборке 25% женщин, а в общей популяции — 50%, вы можете попытаться скорректировать свои оценки, поставив женщин более высоко в своей выборке. Вы можете сделать это, используя закон полной вероятности (вы можете показать это как упражнение, если хотите обновить свои навыки вероятности!),

Для страты C = женский, мы бы оценили 25% для P (C = female | S = 1) — пропорция нашей выборки. Если мы просто заменим это значение долей населения (50%) и предположим, что Y не зависит от S при данном C, мы сможем получить новую оценку E [Y], которая лучше отражает значение населения.Это основная идея пост-стратификационного взвешивания. Это дает нам новую оценку для среднего значения Y,

, используя наши выборочные знания о среднем значении Y в каждой страте, E [Y | C = c, S = 1] и известную долю популяции для C.

Стратификация имеет несколько хороших побочных эффектов. Если C учитывает некоторую дисперсию в Y, дисперсия оценки среднего генеральной совокупности может быть меньше, чем если бы вы не стратифицировали! Вы можете найти оценку дисперсии в классах статистики, и у Penn State действительно есть хороший онлайн-курс с учебником по взвешиванию после стратификации, на который я люблю ссылаться!

В целях оценки вы можете превратить это выражение в сумму по точкам данных, а не в страты, как

, которое представляет собой просто средневзвешенное значение по Y, с весами, заданными этим отношением вероятностей.Вот почему это называется взвешиванием после стратификации. Для опросов вы можете взвесить ответы опроса, используя выборочную долю различных демографических характеристик (возраст, пол, местоположение) и долю этих же черт на уровне населения (например, по данным переписи населения США). Именно такой подход используется в опросах потребителей Google.

Чтобы теоретически обосновать всю эту интуицию, если мы возьмем формулу из приведенной выше теоремы s-восстановления, установим X = {}, умножим обе части на Y и просуммируем по Y, мы сможем получить результат для математического ожидания Y с учетом выборочных данных.

, и мы видим, что оценка результата на уровне популяции, когда Y не зависит от S при заданном C, дается пост-стратификационной оценкой! Более общий результат хорошо сводится к знакомой формуле взвешивания после стратификации.

Теперь давайте применим эту теорему к более общей проблеме, где X не является нулевым множеством.

Пример машинного обучения

Когда я работал в BuzzFeed, у нас возникла сложная проблема с отсутствием данных. Мы хотели переводить статьи на другие языки, если думали, что они будут хорошо работать.В прошлом люди делали это субъективно, основываясь на своей интуиции, в отношении того, какие статьи могут быть эффективными. Я предложил обучить модель машинного обучения прогнозировать эффективность статей, если они переведены, Yt (просмотры страниц переведенных статей), на основе набора атрибутов X. Проблема в том, что мы перевели только подмножество статей, поэтому измеряли Yt только для переведенных статей, а не для всей совокупности статей! Наш индикатор выбора — «переведена статья или нет».

Что еще хуже, мы переводили статьи, потому что ожидали, что производительность будет хорошей, поэтому мы были уверены, что Yt не будет независимым от перевода. Мы ожидали, что определенно будет некоторая предвзятость отбора. Как мы можем решить эту проблему с помощью нашей новой теоремы?

Мы можем начать с построения причинно-следственного графика для этой проблемы.

Здесь Y — эффективность исходной статьи. X — это некоторый набор известных атрибутов статьи, которые влияют на ее производительность, а также могут влиять на производительность переведенной статьи.Эти атрибуты вместе с прошлой эффективностью определяют, переводим ли мы статью S. Существует набор неизвестных атрибутов U, которые также влияют на производительность до и после перевода. Таким образом, проблема состоит в том, чтобы оценить P (Yt | X, Y) в генеральной совокупности, учитывая данные только для выборки. С этим мы сможем оценить E [Yt | X, Y]. Без коррекции смещения мы оценили бы что-то потенциально другое: P (Yt | X, Y, S = 1) или E [Yt | X, Y].

Возвращаясь к теореме, нам нужно найти набор переменных в графе, которые будут d-разделить Yt и S (условно на X и Y).Есть несколько путей, которые вызывают статистическую зависимость между ними. Yt ← U → Y → S, Yt ← X → Y → S. Кроме того, поскольку мы хотим поставить условие на Y, мы открываем коллайдер в Y, поэтому есть путь Yt ← U → Y ← X → S, о котором тоже нужно беспокоиться . Нам нужно найти набор, чтобы заблокировать все эти пути, отделяя Yt от индикатора выборки. Набор {X, Y} заблокирует все эти пути!

Эта блокировка действительно зависит от того, сможем ли мы полностью измерить все переменные X. Мы всегда можем потерпеть неудачу, и это приведет к тому, что нам не удастся исправить некоторую систематическую ошибку выбора.Мы всегда можем надеяться, что проделали достаточно хорошую работу, но у нас нет никаких гарантий. Это общая проблема при работе с данными наблюдений. Общее решение — это обычно вопрос типа «не хотите ли вы вообще использовать данные?». Вы всегда должны рассматривать эти оценки как предварительную лучшую оценку и относиться к ним с недоверием.

Продолжая, мы предполагаем, что хорошо поработали с учетом смешивающих факторов. Это означало бы, что мы действительно понимаем факторы, которые являются общими факторами производительности оригинальных и переведенных статей, а также процесса отбора.Вот здесь-то и появляется интерпретация «предположения».

Отсюда мы можем использовать формулу корректировки.

Где Y → Yt, X → {X, Y} и C = {}. Этот случай упрощает оценку P (Yt | X, Y). В этом случае мы можем использовать первую теорему — нет необходимости вносить какие-либо изменения в P (Yt | Y, X)!

Вместо этого мы могли бы предпочесть оценку P (Yt | X), когда нам не нужно ждать, пока статья начнет работать, чтобы знать, следует ли ее переводить. Мы могли бы также использовать эту модель, чтобы исследовать, какие статьи лучше всего работают при переводе.

В этом случае нам все еще нужно контролировать, чтобы Y отображал Yt условно независимым от S. В этом случае Y → Yt, X → {X}, C → {Y}. Затем процедура заключается в использовании модели машинного обучения для P (Yt | X, Y, S = 1) и другой модели для P (Y | X). Первый оценщик просто использует данные на уровне выборки, а второй требует данных на уровне совокупности. К счастью, у нас есть данные на уровне населения для Y и X вместе! Это просто характеристики оригинальной статьи с учетом их атрибутов. Мы можем оценить эти две величины и объединить их, как того требует формула.Вы можете оценить это, изменив последний пример, следующий за следующим разделом.

Причинный вывод со смещением выбора

Теперь, когда мы знаем, как оценить P (Y | X) в контексте смещения выбора, мы можем понять, как мы оцениваем P (Y | do (X))! Ключевой уловкой будет использование формулы корректировки черного хода,

, но при этом требуется, чтобы регрессии на уровне страт корректировались смещением выборки. Это будет означать, что, если Z является допустимым набором лазейки для причинного воздействия X на Y, нам нужно, чтобы Y был условно независимым от S, заданных X и Z.Тогда P (Y | X, Z, S = 1) = P (Y | X, Z)! Вот что странно, если у вас есть опыт проведения регрессионного анализа: в общем, это может потребовать определения потомков X! Это было запрещено критерием черного хода, что является достаточным условием для корректировки. Дополнительное пространство для маневра (предлагалось не обусловливать потомков причинного состояния!) Проистекает из того факта, что это не является необходимым условием!

Есть хорошая интуиция, почему вы обычно не должны обусловливаться потомками причинного состояния, X.Вы можете заблокировать механизмы причинного эффекта или случайно обусловить коллайдеры или потомки коллайдеров. И то, и другое приведет к предвзятости. Уловка здесь будет в том, что мы должны явно потребовать, чтобы набор, на который мы ставим условие, не вносил этого смещения. Критерий s-backdoor делает именно это. Он гласит:

Из книги Барейнбойм, Тиан и Перл (2014). http://ftp.cs.ucla.edu/pub/stat_ser/r425.pdf

Z — это набор вещей, которые мы хотели бы обусловить корректировкой черного хода и убедиться, что мы вносим поправку на смещение выборки. .Теперь нам нужно убедиться, что мы не добавляем смещения из-за обусловливания потомков причинного состояния, поэтому мы должны добавить дополнительные ограничения для всех потомков причинного состояния. Это Z-переменные.

Дополнительным ограничением является то, что переменные Z блокируются от Y набором переменных, которые удовлетворяют критерию задней двери! Это гарантирует, что они не лежат на причинном пути между причинным состоянием X и Y. Это также гарантирует, что они не являются потомками коллайдера с информацией о Y.

После того, как эти дополнительные ограничения удовлетворены, у нас есть новый критерий лазейки, который корректирует смещение выборки. Это требовало обусловливания потомков причинного состояния, поэтому мы позаботились о том, чтобы этим не допустить дополнительной систематической ошибки. Новая формула корректировки:

. Обратите внимание, что если Y не зависит от S, заданного {X, Z}, то вы можете удалить S из условия! Затем это сводится к исходной формуле корректировки «черного хода».

Вернемся к предыдущему примеру с выбором переведенных статей.Мы хотим оценить P (Yt | X). P (Yt | do (X)) сообщает нам, какие типы статей мы могли бы захотеть создать больше, чтобы повысить эффективность переведенных статей, а P (Yt | X) сообщает нам, какие статьи имеют тенденцию к успеху. Я бы сделал и то, и другое, но эта статья достаточно длинная! С нетерпением ждем будущей публикации об этом, а также о других методах коррекции смещения выбора.

Заключение

Таким образом, мы можем оценить условные распределения и ожидания на уровне совокупности, если мы удовлетворяем определенным предположениям независимости.Мы показали, что пост-стратификационный подход — это просто частный случай более общей формулы для коррекции смещения выборки. Мы использовали эту интуицию, чтобы понять причинный вывод при наличии систематической ошибки отбора.

Эти теоремы — мощные инструменты. Вы можете превратить все эти формулы в статистические и причинные оценки машинного обучения, используя модели машинного обучения для оценки P (Y | X, Z), P (Y | X, Z, S = 1) (и аналогичные для математического ожидания) шт.

Самым большим ограничением, вероятно, является то, что эти подходы требуют совместных данных на уровне популяции для переменных X и Z (или C).Вы всегда можете начать с простейшей версии, где X пуст, и применить подход в стиле пост-стратификации!

Есть ли предвзятость отбора в лабораторных экспериментах? Авторы: Блэр Ллевеллин Клив, Никос Никифоракис, Роберт Слоним :: SSRN

Univ. Рабочий документ Мельбурнского департамента экономики № 1106

35 стр. Размещено: 29 августа 2010 г.

См. Все статьи Блэра Ллевеллина Клив

Университет Мельбурна — Центр актуарных исследований

Нью-Йоркский университет (NYU) — Нью-Йоркский университет Абу-Даби

Сиднейский университет; ИЗА Институт экономики труда

Дата написания: 10 августа 2010 г.

Аннотация

Отражают ли социальные предпочтения и предпочтения участников лабораторных экспериментов предпочтения популяции, из которой они набраны? Чтобы ответить на этот вопрос, мы провели эксперимент в классе с 1173 студентами, используя игру доверия и задачу выбора лотереи для измерения индивидуальных предпочтений.Отдельно все 1173 студента были приглашены для участия в лабораторном эксперименте. Чтобы определить, существует ли систематическая ошибка отбора, мы сравниваем предпочтения людей, которые в конечном итоге участвовали в лабораторном эксперименте, с предпочтениями в популяции.