Порог в доме приметы


Почему нельзя стоять на пороге. Приметы и суеверия

Суеверные люди говорят, что стоять на пороге нельзя. С порогом дома связано много народных примет, которые и объясняют сакральное значение порога и его силу.

Порог в доме считается границей между двумя мирами — миром дома и миром улицы. Находясь между двумя этими мирами опасно для своего энергетического состояния. Именно так считают эзотерики. А в народе порог символизировал границу между миром живых и миром мертвых. Если вспомнить старинные обычаи и традиции, то под порогами часто закапывали прах своих предков. А для защиты домов под порогом закапывали труп курицы. Именно поэтому порог считается местом, к которому необходимо проявлять уважение.

Приметы и суеверия, связанные с порогом

  • Нельзя разговаривать через порог, нельзя что-то передавать через порог, нельзя сидеть на пороге, нельзя стоять на пороге — можно потревожить обитателей мира мертвых и навлечь на себя неприятности. Конечно, сегодня при постройке дома никто не закапывает курицу и уж тем более никто не хоронит своих родственников под порогом. Но смысл и значение порога осталось тем же — это границы между двум мирами.
  • Если вы вышли из дома, но вам пришлось вернуться (вы что-то забыли), то переходя обратно через порог ваша сила теряется. Тогда дороги не будет — говорят суеверные люди. В таких случаях обычно смотрятся в зеркало и показывают своему отражению язык — это вновь удваивает вашу силу и привлекает удачу.
  • Есть еще одна примета, связанная с порогом. Нельзя передавать деньги через порог — это приведет к финансовым проблемам.
  • Если к вам пришел гость, то нужно либо пригласить его в дом, либо выйти к нему на улицу, так как разговаривать через порог нельзя. Это приводит к ссорам, недопониманию между людьми. И тут действительно все сходится: какое может быть взаимопонимание между людьми, которые общаются, находятся в разных мирах?
  • Стоять на пороге, согласно народным суевериям, все же иногда можно, и даже нужно. Если вы хотите избавиться от негативных эмоций. Тоски, печали грусти, то встаньте на порог и постойте пару минут, думая о своей проблеме. Плохое настроение снимет как рукой!

Порог может помочь вам привлечь удачу. Есть народная примета, согласно которой, монетка под порогом привлекает достаток в дом. Положите пятак под порогом входной двери и проверьте правдивость этого суеверия сами!

10 признаков того, что в вашем доме есть привидения

Странные шумы среди ночи. Озноб на тяжелом воздухе. Это ощущение, что кто-то наблюдает за вами в пустой комнате. Верите вы в призраков или нет, но дом с привидениями - это предмет ужасов, фольклора и, возможно, даже реальности.

Вот всего десять признаков того, что в вашем доме могут появляться привидения, в произвольном порядке.

10. Электронные помехи

Изображение: Рауль Петри / Unsplash

Включается свет.Или выкл. Возможно, ваш телевизор сам переключает каналы, или возникают странные помехи в вашем радио или телефоне. Трудно сказать, могут ли такие вещи быть вызваны непреднамеренными гостями дома, но если вы когда-нибудь обнаружите, что тостер танцует на вашей столешнице, вы знаете, кому позвонить.

На самом деле, многие считают, что паранормальные сущности могут быть привлечены к участкам аномальных электрических структур - лей-линиям, вихрям и другим подобным странным явлениям. Или, возможно, эти аномалии вызваны духами.

По данным Ассоциации научных исследований аномальных явлений, некоторые утверждают, что призраки и духи могут «производить изменения статического электрического поля» или даже отрицательные аэроионы. Если это правда, возможно, это объяснит, почему во время многих сообщений о привидениях возникают электрические нарушения.

9. Исчезающие предметы

Исчезающие предметы - в другом мире? Изображение: Álvaro Serrano / Unsplash

Вы когда-нибудь теряли что-то - ключи от машины, пульт, мобильный телефон - только потому, что это снова оказывалось в самых странных местах? Или, что еще хуже, там, где вы знаете, вы его оставили?

Это может быть результатом чего-то, что называется феноменом исчезающего объекта.Куда деваются предметы? Я не знаю. Параллельная вселенная, скольжение во времени. Это может быть просто случай, когда вы пропустили это в первый раз ... или это может быть озорной дух, играющий шутки.

Всегда трудно сказать, когда вы имеете дело с паранормальными явлениями. Для многих, кто сообщал о наблюдениях, исчезающие объекты - это долговременное явление. В одном отдельном сообщении на Reddit, например, это описывалось просто: «В этом доме так много всего происходит, что мы шутим:« Он пропал в пустоте »».

«Обычно объекты просто исчезают.Вы бы поклялись, что потеряли его, или он мог упасть, но у меня были вещи, которые пропадали прямо с моего стола, когда я сидел, и позже оказывались посреди комнаты ". - shadowlilliium / Reddit

Иногда товары возвращаются. Иногда они этого не делают. Если они это сделают, вы можете только задаваться вопросом: где они были?

8. Странные шумы

Шумы извне? Изображение: Фил Генри / Unsplash

Призраки могут проявляться в виде слабого шепота или ворчания, или таинственного постукивания по стене.Звук шагов в коридоре. Фантомная музыка. Были даже сообщения о гортанных, животных звуках в случае с демонами и имуществом.

Если вы когда-нибудь услышите что-то вроде , или то, что звучит как маленькая кукла, бегающая по лестнице, возможно, подумайте о новом месте.

Не верите? Рассмотрим случай, когда один человек и ее семья переехали в старый дом - бывшая церковь, - который когда-то принадлежал эксцентричной старухе. Старуха собирала всякие странные и оккультные книги и прочие странности.А также зеркала, которые, как они думали, она могла использовать как «порталы для духов». Самое странное, что когда они переехали, многие вещи старухи все еще были там, например, ее зубная щетка, какая-то одежда и другие вещи. Как будто она ушла в спешке.

Короче говоря, в этом доме произошло много необъяснимых вещей, кульминацией которых стал демонический голос, кричащий в ухо свидетелю, кричащий, что он «хочет ее вернуть». Это был звук «чистой ненависти» и зла.

«Он был жестоким и жестоким, и он сказал это так быстро, так громко.Я вскочил со стула, и моя собака теряла его, стояла на вершине кресла, лая на что-то, чего я не могла видеть… »- bunnyrose9 / Reddit

В конце концов они переехали. Я уверен, вы понимаете почему.

7. Разбойные тени

Теневые люди бывают разных форм и размеров, по крайней мере, я слышал. Темные призраки, очертания, черные массы, грозные силуэты в человеческих очертаниях. Некоторые, возможно, более ясны, например, Человек в шляпе. Будь то демоны или простые призраки или, ну, мелькающие глаза , тени в уголках вашего глаза могут быть признаком того, что в вашем доме есть привидения.

6. Аномальное поведение животных

Говорят, животные и даже маленькие дети особенно чувствительны к происходящему в паранормальном мире.

Однажды я даже видел шоу, где кролики - да, кроликов - переживали сценарий паранормальной активности (который, я признаю, мне показался немного странным). Но это правда: собаки и кошки реагируют на то, что мы не видим, даже если это просто инфразвук от дребезжащих труб. Если ваши домашние животные ведут себя странно - например, собака лает в определенных местах дома или кошка глазами следит за невидимой силой - возможно, что-то происходит.

5. Странные сны и ночные кошмары

Сонный паралич, или гипнагогия, может объяснить множество различных и ужасающих ощущений - пробуждение от чувства ужаса или присутствия в вашей комнате, слышание шагов и даже ощущение тяжести злой ведьмы, давящей на вашу грудь. Но странные сны с участием незнакомых людей и повторяющиеся ночные кошмары считаются признаком того, что может произойти что-то еще. Духи пытаются связаться с вами с другой стороны?

4.Необъяснимые чувства

Мечты - это одно, но чувствовали ли вы когда-нибудь, что за вами наблюдают? Что с вами в комнате кто-то, даже если вы знаете, что вы один? Вы также можете почувствовать озноб в воздухе или, что еще более тревожно, ощущение прикосновения невидимой руки. Если эти ощущения регулярно возникают в определенных частях вашего дома, возможно, вы живете в доме с привидениями.

3. История тьмы

У каждого дома есть история, одни темнее других.Если ваш дом более старый, возможно, стоит изучить его историю, хотя бы по той простой причине, как удовлетворить ваше любопытство. Но вы можете обнаружить, что ваш дом сыграл роль в более темном прошлом - убийстве, самоубийстве, сильных эмоциональных потрясениях. Считается, что все это увеличивает вероятность того, что в вашем доме могут появиться привидения или что остаточная духовная энергия может остаться. Особенно плохие новости - строительство дома на вершине древнего индийского могильника.

2. Психокинетическая активность

Психокинетическая активность - это модное слово для вещей, перемещающихся без видимой причины .Разлетающиеся шкафы, распахивающиеся двери или выпадающие со столов стаканы могут быть признаком того, что призрак или полтергейст дает о себе знать. И если вся ваша кухня взорвется потоком открытых шкафов и столового серебра а-ля Paranormal Activity 2 … Я не знаю. Вы в этом сами по себе.

1. Призрачные явления

Призрачные Явления - Вы видели такое? Изображение: Джесси Баузер / Unsplash

И последнее, но не менее важное: всегда есть один верный способ узнать, что в вашем доме есть привидения.Ну, обычно. Они могут быть редкими, но видения всего тела и призрачные лучи света - явные признаки того, что происходит что-то необычное. Сделайте снимок, если у вас будет возможность.

Ну, во всяком случае, это то, что я слышал. Меня никогда не преследовали, я никогда не испытывал слишком много паранормальных явлений. Может, мне повезет. Или неудачник . Во всяком случае, знаете ли вы какие-нибудь другие характеристики дома с привидениями? Когда-нибудь жили в одном? Оставляйте свои комментарии ниже…

.

способов обнаружения и удаления выбросов | Наташа Шарма

Что вы ищете, работая над проектом Data Science? Что является наиболее важной частью фазы EDA? Есть определенные вещи, которые, если они не будут выполнены на этапе EDA, могут повлиять на дальнейшее статистическое моделирование / моделирование машинного обучения. Один из них - поиск «выбросов». В этом посте мы попытаемся понять, что такое выброс? Почему важно идентифицировать выбросы? Какие есть методы для выбросов? Не волнуйтесь, мы не будем проходить только теоретическую часть, мы также займемся кодированием и построением графиков данных.

Определение Википедии,

В статистике выброс - это точка наблюдения, удаленная от других наблюдений.

Приведенное выше определение предполагает, что выброс - это что-то отдельное / отличное от толпы. Многие мотивационные видео предлагают отличиться от толпы, особенно Малькольма Гладуэлла. Что касается статистики, это тоже хорошо или нет? мы собираемся найти это в этом посте.

Google Image - Wikihow

Вы видите что-нибудь по-другому на изображении выше? Все числа в диапазоне 30, кроме числа 3.Это наш выброс, потому что он не где-то рядом с другими числами.

Теперь мы знаем, что такое выброс, но задаетесь ли вы вопросом, как выброс представил население?

Проект Data Science начинается со сбора данных, и именно тогда выбросы впервые представлены населению. Однако на этапе сбора данных о выбросах вы вообще не узнаете. Выбросы могут быть результатом ошибки во время сбора данных или могут быть просто показателем расхождения в ваших данных.

Давайте посмотрим на несколько примеров. Предположим, вас попросили понаблюдать за выступлениями индийской команды по крикету, т. Е. Пробегом каждого игрока, и собрать данные.

Собранные данные

Как видно из собранных выше данных, все остальные игроки набрали 300+, кроме Игрока 3, который набрал 10. Эта цифра может быть просто ошибкой ввода или дисперсией в ваших данных и указанием, что Player3 работает очень плохо, поэтому требует улучшений.

Теперь, когда мы знаем, что выбросы могут быть либо ошибкой, либо просто отклонением, как бы вы решили, важны они или нет. Что ж, это довольно просто, если они являются результатом ошибки, тогда мы можем их игнорировать, но если это просто расхождение в данных, нам нужно подумать немного дальше. Прежде чем мы попытаемся понять, игнорировать выбросы или нет, нам необходимо знать способы их выявления.

Большинство из вас может подумать: «О! Я могу просто получить пик данных, чтобы найти выбросы, как мы это сделали в ранее упомянутом примере крикета.Давайте представим файл с 500+ столбцами и 10k + строками. Как вы думаете, выбросы можно найти вручную? Чтобы облегчить обнаружение выбросов, у нас есть множество методов статистики, но мы будем обсуждать только некоторые из них. В основном мы будем стараться рассматривать методы визуализации (самые простые), а не математические.

Итак, приступим. Мы будем использовать набор данных Boston House Pricing Dataset, который включен в API набора данных sklearn. Мы загрузим набор данных и разделим функции и цели.

 boston = load_boston () 
x = boston.data
y = boston.target
columns = boston.feature_names # создать фрейм данных
boston_df = pd.DataFrame (boston.data)
boston_df.columns = columns
boston_df.head ()
Boston Housing Data

Характеристики / независимая переменная будет использоваться для поиска любых выбросов. Глядя на данные выше, кажется, что у нас есть только числовые значения, то есть нам не нужно выполнять какое-либо форматирование данных. (Вздох!)

Есть два типа анализа, которым мы будем следовать, чтобы найти выбросы - Uni-variate (анализ выбросов с одной переменной) и многомерный (анализ выбросов с двумя или более переменными).Не запутайтесь, когда вы начнете кодировать и строить график данных, вы сами убедитесь, насколько легко было обнаружить выброс. Для простоты мы начнем с основного метода обнаружения выбросов и постепенно перейдем к более продвинутым методам.

Обнаружение выбросов с помощью инструментов визуализации

Коробчатая диаграмма-

Определение Википедии,

В описательной статистике прямоугольная диаграмма - это метод графического изображения групп числовых данных через их квартили.Коробчатые диаграммы также могут иметь линий, идущих вертикально на из прямоугольников ( усов, ) , указывающих на изменчивость , за пределами верхнего и нижнего квартилей, отсюда термины прямоугольник и усы и диаграмма прямоугольник и усы. Выбросы могут быть , нанесенными на график как отдельных точек.

Приведенное выше определение предполагает, что если есть выброс, он будет отображаться в виде точки на прямоугольной диаграмме, а другая совокупность будет сгруппирована вместе и отображаться в виде прямоугольников.Давайте попробуем и увидим сами.

 import seaborn as sns 
sns.boxplot (x = boston_df ['DIS'])
Boxplot - Distance to Employment Center

На графике выше показаны три точки от 10 до 12, это выбросы, поскольку они не включены в рамку другое наблюдение, т. е. не где рядом с квартилями.

Здесь мы проанализировали однозначный выброс, т.е. мы использовали столбец DIS только для проверки выброса. Но мы также можем проводить многомерный анализ выбросов. Можем ли мы провести многомерный анализ с помощью прямоугольной диаграммы? Ну, это зависит от того, если у вас есть категориальные значения, вы можете использовать их с любой непрерывной переменной и выполнять многомерный анализ выбросов.Поскольку у нас нет категориального значения в нашем наборе данных Boston Housing, нам, возможно, придется забыть об использовании ящичной диаграммы для многомерного анализа выбросов.

Диаграмма рассеяния -

Определение в Википедии

Диаграмма рассеяния - это тип графика или математической диаграммы, использующей декартовы координаты для отображения значений обычно двух переменных для набора данных. Данные отображаются как набор из точек , каждая из которых имеет значение , одна переменная , определяющая положение на горизонтальной оси , , и значение , другая переменная , определяющая положение на вертикальной оси , . .

Как следует из определения, диаграмма рассеяния - это набор точек, который показывает значения двух переменных. Мы можем попытаться построить диаграмму рассеяния для двух переменных из нашего набора данных о жилищном строительстве.

 fig, ax = plt.subplots (figsize = (16,8)) 
ax.scatter (boston_df ['INDUS'], boston_df ['TAX'])
ax.set_xlabel ('Доля акров, не связанных с розничной торговлей на город ')
ax.set_ylabel (' Полная ставка налога на имущество на $ 10 000 ')
plt.show ()
Точечная диаграмма - Доля некоммерческих коммерческих площадей на город по сравнению с полной стоимостью налога на недвижимость

На графике выше мы видим, что большинство точек данных находятся внизу слева, но есть точки, которые далеки от населения, например, в правом верхнем углу.

Обнаружение выбросов с помощью математической функции

Z-Score-

Определение Википедии

Z-score - это стандартное отклонение со знаком, на которое значение наблюдения или точки данных превышает среднее значение того, что наблюдается или измеряется.

Интуиция за Z-оценкой состоит в том, чтобы описать любую точку данных, найдя их связь со стандартным отклонением и средним значением группы точек данных.Z-оценка находит распределение данных, где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1, то есть нормальное распределение.

Вам должно быть интересно, как это помогает в выявлении выбросов? Итак, при вычислении Z-оценки мы повторно масштабируем и центрируем данные и ищем точки данных, которые слишком далеки от нуля. Эти точки данных, которые слишком далеки от нуля, будут рассматриваться как выбросы. В большинстве случаев используется порог 3 или -3, то есть, если значение Z-оценки больше или меньше 3 или -3 соответственно, эта точка данных будет идентифицирована как выбросы.

Мы будем использовать функцию Z-score, определенную в библиотеке scipy, для обнаружения выбросов.

 из scipy import stats 
import numpy as npz = np.abs (stats.zscore (boston_df))
print (z)
Z-score of Boston Housing Data

Глядя на приведенный выше код и выходные данные, трудно сказать какая точка данных является выбросом. Давайте попробуем определить порог для выявления выброса.

 порог = 3 
print (np.where (z> 3))

Это даст результат, как показано ниже -

Точки данных, где Z-оценка больше 3

Результаты вас не смущают.Первый массив содержит список номеров строк, а второй массив номеров соответствующих столбцов, что означает, что z [55] [1] имеют Z-оценку выше 3.

 print (z [55] [1]) 3.375038763517309 

Итак , точка данных - 55-я запись в столбце ZN является выбросом.

Оценка IQR -

Ящичковая диаграмма использует метод IQR для отображения данных и выбросов (форма данных), но для того, чтобы получить список идентифицированных выбросов, нам нужно будет использовать математическую формулу и получить выброс данные.

Определение Википедии

Межквартильный диапазон ( IQR ), также называемый средним или средним 50% , или технически H-разбросом , является мерой статистической дисперсии, равной разница между 75-м и 25-м процентилями или между верхним и нижним квартилями, IQR = Q 3 - Q 1.

Другими словами, IQR - это первый квартиль, вычитаемый из третьего квартиля; эти квартили можно четко увидеть на прямоугольной диаграмме данных.

Это мера дисперсии, аналогичная стандартному отклонению или дисперсии, но гораздо более устойчивая к выбросам.

IQR в некоторой степени похож на Z-оценку с точки зрения определения распределения данных и последующего сохранения некоторого порога для выявления выброса.

Давайте выясним, что мы можем использовать коробчатый график с использованием IQR и как мы можем использовать его для поиска списка выбросов, как мы это делали при вычислении Z-показателя. Сначала мы рассчитаем IQR,

 Q1 = boston_df_o1.quantile (0.25) 
Q3 = boston_df_o1.quantile (0,75)
IQR = Q3 - Q1
print (IQR)

Здесь мы получим IQR для каждого столбца.

IQR для каждого столбца

Поскольку теперь у нас есть оценки IQR, пора зафиксировать выбросы. Приведенный ниже код даст результат с некоторыми истинными и ложными значениями. Точка данных, где у нас есть False, означает, что эти значения действительны, тогда как True указывает на наличие выброса.

 print (boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR)) 
Обнаружение выбросов с помощью IQR

Теперь, когда мы знаем, как обнаруживать выбросы, важно понимать, нужны ли они быть удаленным или исправленным.В следующем разделе мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов и, при необходимости, подстановки новых значений.

Во время анализа данных, когда вы обнаруживаете выброс, одним из самых сложных решений может быть то, как поступить с выбросом. Должны ли они их удалить или исправить? Прежде чем говорить об этом, мы рассмотрим несколько методов удаления выбросов.

Z-Score

В предыдущем разделе мы видели, как можно обнаружить выбросы, используя Z-оценку, но теперь мы хотим удалить или отфильтровать выбросы и получить чистые данные.Это можно сделать с помощью всего одного строчного кода, поскольку мы уже вычислили Z-оценку.

 boston_df_o = boston_df_o [(z <3) .all (axis = 1)] 
С и без размера выброса набора данных

Итак, приведенный выше код удалил около 90+ строк из набора данных, т.е. выбросы были удалены.

Оценка IQR -

Так же, как Z-оценка, мы можем использовать ранее рассчитанную оценку IQR для фильтрации выбросов, сохраняя только действительные значения.

 boston_df_out = boston_df_o1 [~ ((boston_df_o1 <(Q1 - 1.5 * IQR)) | (boston_df_o1> (Q3 + 1.5 * IQR))). Any (axis = 1)] boston_df_out.shape 

Приведенный выше код удалит выбросы из набора данных.

Существует несколько способов обнаружения и удаления выбросов, но методы, которые мы использовали для этого упражнения, широко используются и просты для понимания.

Следует ли удалять выбросы. Эти мысли могут возникать у каждого аналитика / специалиста по данным хоть раз при каждой проблеме, над которой он работает. Я нашел несколько хороших объяснений -

https: // www.researchgate.net/post/When_is_it_justifiable_to_exclude_outlier_data_points_from_statistical_analyses

https://www.researchgate.net/post/Which_is_the_best_method_for_removing_outliers_in_a_best_method_for_removing_outliers_in_a_a_data_set 9000-data_set 9000-data-data_set

Подводя итог их объяснения - неверные данные, неправильный расчет, их можно определить как выбросы, и их следует отбросить, но в то же время вы можете захотеть исправить и их, поскольку они изменяют уровень данных i.е. означают, что вызывает проблемы при моделировании данных. Например, 5 человек получают зарплату 10К, 20К, 30К, 40К и 50К, и вдруг один из людей начинает получать зарплату 100К. Рассмотрим эту ситуацию, поскольку, если вы являетесь работодателем, новое обновление зарплаты может быть воспринято как необъективное, и вам может потребоваться увеличить зарплату и другим сотрудникам, чтобы сохранить баланс. Итак, может быть несколько причин, по которым вы хотите понять и исправить выбросы.

На протяжении этого упражнения мы видели, как на этапе анализа данных можно столкнуться с некоторыми необычными данными i.е выброс. Мы узнали о методах, которые можно использовать для обнаружения и удаления этих выбросов. Но был поднят вопрос о том, можно ли удалить выбросы. Чтобы ответить на эти вопросы, мы нашли дополнительные материалы для чтения (эти ссылки упоминаются в предыдущем разделе). Надеюсь, этот пост помог читателям узнать о выбросах.

Note- Для этого упражнения использовались инструменты и библиотеки, указанные ниже.

Framework- Jupyter Notebook, Language- Python, Libraries - библиотека sklearn, Numpy, Panda и Scipy, Plot Lib- Seaborn и Matplot.

  1. Boston Dataset
  2. Github Repo
  3. KDNuggets выбросы
  4. Обнаружение выбросов
.

НА ПОРОГЕ STH

НА ПОРОГЕ STH | Определение в кембриджском словаре английского языка

Переводы на пороге

$ prefTransDatasetText