homyrouz.ru — Банкетный зал Хоми Роуз

Коврик из помпонов своими руками- мастер-класс,советы

Изготовленный своими руками коврик из помпонов создает домашний уют в любом интерьере: от комнаты малыша до гостиной. Он не только мягкий и пушистый, но и стильный предмет, хранящий частицу души мастерицы. Практичная и нужная вещь — защита ножек от холодного пола.

Выполняются изделия в разных формах: от геометрических до фигурок животных. Деткам нравятся половички, напоминающие любимых героев из сказок. Какой бы формы не был коврик, техника изготовления одинаковая – разного размера помпоны крепятся к общей канве.

Самодельный коврик — не только модный элемент спальни, детской или ванной комнаты, но и оригинальный презент на любой праздник.

1 Из каких материалов делают коврики

2 Виды ковриков

3 Как сделать помпоны

3.1 Классический способ — помпон на кольцах

3.2 Методика изготовления помпона на «прямоугольнике»

3.3 Небольшие помпончики на вилке

3. 4 Линейный способ изготовления шариков-помпонов

4 Советы для изготовления помпонов

5 Как сделать коврик из помпонов

6 Как сделать коврик для комнаты

7 Мастер класс коврика из помпонов для детской

8 Как сделать коврик из помпонов для кухонных стульев

9 Как ухаживать за ковриком

Из каких материалов делают коврики

Основа изделия — строительная сетка для штукатурных работ. Удобна и практична, не осыпается при разрезании. Сохраняет форму долгое время. Можно купить специальную пластиковую канву в магазинах хобби и рукоделия или сплести из прочной бечевки.

Помпончики для коврика делают из различных материалов:

• остатков разноцветных мотков пряжи;
• старых вязаных вещиц;
• трикотажных тканевых полосок;
• полиэтиленовых пакетов.

Если в качестве материала используется вязаное изделие — его нужно распустить, намочив водой. Высохнув, пряжа распрямится – ниточки в бумбонах не будут кудрявыми.

Виды ковриков

• Квадратные или прямоугольные коврики собираются на соответствующей геометрической форме.
• Круглое изделие создается закреплением помпонов по кругу, спирали основания.
• Подстилки из полиэтиленовых пакетов пышные и легкие, необходимы для комнат с высокой влажностью: ванная, коридор.
• Для украшения стульев подходят разнообразные накидки по размеру и форме сидений.
• В детской комнату хорошо вписываются коврики из яркого трикотажного полотна.

Как сделать помпоны

Бубоны для коврика делаются несколькими методами. Любая рукодельница подберет оптимальный вариант их изготовления. Стоит попробовать смастерить один шарик для оценки простоты и скорости действий.

Классический способ — помпон на кольцах

Необходимые инструменты и материалы:

• лист картона,
• циркуль,
• иголка с большим ушком,
• пряжа,
• ножницы.

Сначала нужно определиться с размером помпона. На картонке циркулем начертить две окружности разного радиуса с одним центром. Вырезать два кольца-заготовки. Соединить кольца. Равномерно намотать нитки, пропуская через отверстие.

Когда середина заполнится — по краю круга ножницами разрезать пряжу. Следует придерживать середину, чтобы не распался будущий помпон. Между кольцами оставить нитку для крепления к основе (длиной 25 – 30 см), туго завязать узел. Удалить картонки. Помпон подравнять ножницами для эстетичности.

Методика изготовления помпона на «прямоугольнике»

Что понадобится:

• картон,
• ножницы,
• нити.

Из картона вырезать прямоугольник или сложить несколько раз до нужного размера. Плотно намотать нитки до нужной толщины. Вытащить прямоугольную картонку. Нитью, сложенной вдвое, перевязать витки посередине. Оставить кончик для крепления к канве. Распушить помпон.

Если картона нет под рукой, то нитки можно наматывать на сложенные вместе пальцы руки. Можно сделать помпоны разного размера. Чем больше витков, тем пышнее помпон.

Небольшие помпончики на вилке

Метод изготовления помпона схож с первыми двумя вариантами. Обмотать нитью вилку поперек зубцов, оставив длинный конец для соединения помпонов с основой.

Перевязать веревочкой середину моточка. Снять заготовку с вилки. Разрезать острыми ножницами с двух сторон. Распределить нитки для пышности.

Линейный способ изготовления шариков-помпонов

Можно сделать много помпонов с помощью стула. На спинку стула накрутить пряжу до нужного объема. Линейкой отмерить одинаковые расстояния и перевязать нитками. В серединках разрезать. Встряхнуть помпоны.

На выходе все способы хороши – получается качественный, упругий элемент. Проверка качества: помпон смять в руке и отпустить — должен мгновенно принять исходную форму.

Советы для изготовления помпонов

1. Чтобы изготовить разноцветный шарик, нужно переплетать нити разного цвета.
2. Если под руками нет картона, то сгодятся ненужными компакт-диски.
3. Чем больше окружность, тем крупнее получится изделие.
4. Из помпонов можно сделать забавные игрушки малышам.

Как сделать коврик из помпонов

Начинать любую работу следует с разработки проекта будущего изделия. Вычерчивается схема узора, рассчитывается сколько нужно помпонов и какого размера. Бумбоны сделать с запасом — на практике может не хватить шариков.

В процессе изготовления коврика из помпонов импровизировать с размерами шариков: для оригинальности нужны все виды. Перед началом работы произвести оценку качества, как держат объем вместе помпоны большие и маленькие.

Если для сборки коврика использовать многообразие цветных помпонов, то схема переносится на основу цветными маркерами. Распределить заготовки на сетке по рисунку, привязать в шахматном порядке. Между элементами коврика не должно оставаться просветов. От плотности расположения зависит объем и пышность.

Обратную сторону изделия оформить плотной тканью. Коврик красив с двух сторон. Придаст завершенность готовому половичку – окантовка.

Коврик, приятный на ощупь, делают из вязаной детской одежды. Она гипоаллергенна – в готовом продукте не заведутся насекомые.

Как сделать коврик для комнаты

Чтобы сделать коврик из помпонов своими руками, нужны следующие материалы:

• разноцветные помпоны,
• сетка-основа из пластика,
• ножницы.

Процесс изготовления начинается с помпонов. Их нужно сделать любым способом. От количества зависит размер изделия. Для оригинального коврика сделать шарики разного размера. Их число должно соответствовать отверстиям в основе.

Согласно цветовой схеме привязать помпоны к канве плотно друг к другу. Удобно завязывать узелки, если при изготовлении бомбонов оставлены нити от перетяжки середины примерно по 10 см.

Чтобы помпоны не оторвались, завязать узлы крепко. Обратную сторону изделия закрыть материей по размеру.

Мастер класс коврика из помпонов для детской

Детишек радуют вещи, напоминающие зверей. Восторгу не будет предела, если украсит комнату красивый коврик-овечка.

Половичок впишется гармонично в интерьер, если будет сочетаться с цветовой гаммой дизайнерского декора детской комнаты. Его можно положить у кровати, в центре помещения или у игрального столика.

Для изготовления коврика понадобятся:

• картонные кольца (диаметры 3 см и 7 см) для помпонов,
• пряжа бежевого цвета.

Нужно сделать 43 шарика-помпона. Соединить их между собой, чтобы получился прямоугольник 6 на 7. Помпоны зафиксировать на максимальной близости, чтобы тело овечки было пушистым. Один шарик оставить для хвоста.

Мордочку, ушки и ноги нужно связать спицами или крючком из серых толстых ниток. Размер деталей должен соответствовать планируемому изделию. В конце прикрепляются элементы к бежевому прямоугольному тельцу в форме овечки.

По такому же принципу, применив смекалку, можно сделать разнообразные половички, например, напоминающие медвежонка, сердечко или цветочную полянку.

 

Как сделать коврик из помпонов для кухонных стульев

Необычные вещи своими руками способны украсить не только спальню, но и кухню. Накидки на стулья могут быть не только квадратными или круглыми, но и свисающими. Для ковриков нужны небольшие помпончики, изготовленные при помощи вилки.

На основе, вырезанной по размеру сиденья, без промежутков закрепить мягкие шарики с помощью кончика нити. Распушить готовое изделие.

Как ухаживать за ковриком

Содержать в чистоте коврик из помпонов очень легко. Периодически отряхивать от пыли и при сильных загрязнениях — стирать в машинке (выставить режим деликатная стирка) или на руках.

Коврик из помпонов своими руками: мастер-классы с пошаговыми фотографиями

Этот коврик было очень приятно и легко изготовить, но не буду вам врать, на него потребовалось немного больше времени, чем предполагалось. Как оказалось, это даже не однодневный проект. Я бы рекомендовала учесть это как один из его минусов.

Этот коврик было очень приятно и легко изготовить, но не буду вам врать, на него потребовалось немного больше времени, чем предполагалось. Как оказалось, это даже не однодневный проект. Я бы рекомендовала учесть это как один из его минусов.

Что Вам понадобится:

1. Ткань — 2 квадрата размерами 50 см;
2. Плотная вата для набивки;
3. Швейная машинка и нитки;
4. Пряжа в большом количестве, разного размера, структуры и цвета;
5. Хорошо наточенные ножницы;
6. Иголка с большим ушком.

Сделаем основу коврика. Это самый простой сэндвич из ткани и ваты. Слой из двух квадратиков ткани накладываются правой стороной и края выравниваются. Слой из этих двух лоскутков набивается ватой, распределяемой по центру, затем сшиваются вокруг по периметру, оставляя 10 сантиметровое отверстие открытым для того, чтобы изделие можно было вывернуть.

Делаем помпоны

Изготовим помпоны. Я делала 100 мотков (вращений) вокруг двух пальцев, только изменила количество мотков и пальцев в зависимости от пряжи: большее количество мотков для тонкий пряжи и большее количество пальцев для толстой пряжи. Вы скоро сами это почувствуете. Хвостики длиной в 15 см используйте для их связывания. Ниже приведена еще одна инструкция по более быстрому изготовлению помпонов.

А теперь начинаем их пришивать. Вденьте хвостик в ушко уголки и проденьте ее через основание (я рекомендую начать с центра коврика). Протяните другой хвостик через 1-2 см дальше от первого конца.

Завяжите двойной (или тройной) узел с обратной стороны коврика и затем обрежьте хвостики пряжи.

Продолжайте добавлять помпоны таким же образом. Если вы хотите, чтобы коврик действительно был пышным, добавьте их как можно больше и пришейте их близко друг к другу.

Вы можете пришить их в любом порядке, как вам нравится. Чтобы разбавить этот процесс, я сделала около 10 помпонов, пришила их, затем опять вернулась к их созданию. Помпоны надо пришивать до краев так, чтобы не был виден коврик.

Как только все помпоны будут закреплены, вы можете сделать несколько финальных штрихов, чтобы убрать неровности. Я очень довольна конечным результатом: коврик великолепен, приятен и супер мягок для босых ног. И также он помог мне значительно сократить мои запасы пряжи.

Еще один мастер-класс

Перед вами прекрасный способ добавить цвета и текстуры в интерьер комнаты при помощи коврика из помпонов.

Создание помпонов – это быстрое и легкое занятие. Для того чтобы сделать огромное множество красочных помпонов вы можете купить шерсть или использовать её остатки, либо вы можете выбрать какой-то один цвет.

Для создания основы вам понадобится плетеный коврик. Вам следует постараться найти что-то подобное в местном магазине тканей. С помощью острых ножниц вырежьте из плетеной основы коврик нужного вам размера. Вы можете скрыть линию среза – для этого пришейте по периметру полоску ткани.

Используйте достаточное количество шерсти для создания разноцветных помпонов чтобы заполнить весь ваш коврик. Вам нужно, чтобы он выглядел мягким, пушистым, и в то же время аккуратным и компактным.

На каждом из помпонов оставьте хвостик нитки для того чтобы иметь возможность прикрепить его к плетеному коврику. Вязальный крючок идеально подходит для протаскивания шерстяной нити и завязывания узла с обратной стороны.

Инструкция по созданию помпонов

Они такие милые, приятные и вы можете использовать их разными способами.

Вырежьте два картонных «пончика». У нас получились «пончики» размерами примерно 8 см в диаметре, но можете поэкспериментировать с другими размерами. Само собой разумеется, чем больше «пончик» — тем больше помпон. Сложите «пончики» вместе и начинайте обматывать вокруг них шерстяные нитки.

Продолжайте обматывать. Можете поменять цвет нити если хотите.

Просуньте ножницы между двумя частями картона и обрежьте по краю. Будьте осторожны в этот момент – не позволяйте частям распадаться.

Отрежьте длинную шерстяную нить и поместите её между двумя частями картона. Завяжите узел и сильно затяните. Завяжите еще раз.

Уберите картон и распушите помпон.

И вот какие разнообразные вещи можно сделать:

И несколько идей для вдохновения:

Бубон Настольная лампа | Крытый Открытый | Дизайн Фабио Ротелла

Сейчас: 226,99–414,99 долларов США

(пока отзывов нет) Написать обзор

Дизайн слайдов

Настольная лампа Bubo | Крытый Открытый | Дизайн Фабио Ротелла | Слайд

Рейтинг Обязательно Выберите рейтинг1 звезда (худший)2 звезды3 звезды (средний)4 звезды5 звезд (лучший)

Имя Обязательно

Электронная почта Обязательно

Тема обзора Требуется

Комментарии Обязательно

Наличие:

Обычно отгружается в течение 4 недель.

• Описание

Bubo — настольная лампа, созданная Фабио Ротелла, с забавным дизайном в форме совы. Сова была священным животным в старину, а сегодня бубон — это уникальный красочный аксессуар, идеально подходящий для интерьера или дома.

Сделано в Италии

______________________________________________________________________________________________________

ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ

Размеры продукта: 24 см x 26 см x 44 см, вес: 1,4 кг
Материал: полиэтилен
Цвета освещения: белый, желтый, оранжевый, зеленый, синий, красный, розовый, фуксия

Тип освещения: лампа накаливания

 

• сопутствующие товары
• Клиенты также просмотрели

Выбор модели и вывод нескольких моделей

В D-RUG на этой неделе Розмари Хартман представила действительно полезный кейс исследование выбора моделей, основанное на ее работе над средой обитания лягушек. Вот она код запускается через «knitr». Исходный код и данные размещены здесь.

(да, я просто делаю это для летающей обезьяны)

Примечание редактора: мы раздаем кукол летающих обезьян от нашего спонсора, Revolution Analytics, всем нашим D-RUG ведущие.

Итак, предположим, вы хотите узнать, где находятся вещи и почему они там. Но есть много причин, по которым кто-то может быть где-то

Допустим, это рыбаки, И мы не уверены, что причины пока.

Начните с хороших предположений. Может быть, они все идут к большим озерам. Может быть, все они ходят в озера, в которых CDFW зарыбляет рыбу. Может быть, они идут к озерам с большим количеством лягушек (маловероятно, но почему бы не попробовать?) Однажды у вас есть все ваши догадки, вам нужно выяснить, какая из них верна. Есть два основных метода (или два, которые я изучал)

Способ №1: Кухонная мойка

пакет загрузки «glmulti»

библиотека

 (glmulti)
 

загрузить данные

 lakes. df2 <- read.csv("lakes.df2.csv")
 

создайте модель, в которой есть все переменные-предикторы, которые вы хотели бы тест

 global.model <- glm(fish~ # количество рыбаков
                       зарыбленное+ # CDFW рыбное зарыбление y/n
                       коровы+ # крупный рогатый скот, пасущийся в районе д/н
                       herp.rich+ # разнообразие видов амфибий
                       fish.rich+ # разнообразие видов рыб
                       посетителей+ # общее количество посетителей
                       logsize, # лог площади
                     data=lakes.df2) # кадр данных, из которого мы получили это
 

Теперь воспользуемся функцией «glmulti», чтобы найти лучшую модель; это идет перебирает все возможные модели и находит лучшую.

 fish.model <- glmulti(global.model, # использовать модель с построенным в качестве отправной точки
                      level = 1, # просто посмотрите на основные эффекты
                      crit="aicc") # используйте AICc, потому что он работает лучше, чем AIC, для небольших размеров выборки
 

 ## Инициализация.
  ..
## ЗАДАЧА: Полная проверка набора кандидатов.
## Подгонка...
##
## После 50 моделей:
## Лучшая модель: fish~1+cows+herp.rich+visitors+logsize
## Крит= 201.820969266156
## Средний критический = 355,848076682524
 

 ## Завершено.
 

резюме(рыба.модель)
 

 ## $имя
## [1] "glmulti.analysis"
##
## $метод
## [1] "ч"
##
## $подгонка
## [1] "глм"
##
## $крит
## [1] "айкк"
##
## $уровень
## [1] 1
##
## $маргинальность
## [1] ЛОЖЬ
##
## $confsetsize
## [1] 100
##
## $лучший
## [1] 201,8
##
## $icvalues
## [1] 201,8 203,4 204,7 205,0 206,4 206,5 206,5 208,3 225,4 227,7 230,6
## [12] 231,2 232,7 233,2 233,5 235,1 236,0 236,4 238,2 238,3 238,4 238,8
## [23] 240,7 240,9258,2 259,3 260,2 261,0 261,1 261,7 262,0 262,6 265,1
## [34] 267,6 268,1 270,5 276,0 277,4 278,3 279,8 310,2 311,5 313,6 314,0
## [45] 315,4 316,2 319,0 319,7 500,6 502,0 502,5 503,0 503,8 504,8 511,3
## [56] 513,2 599,7 601,4 610,5 614,9 615,3 624,1 629,2 638,6
##
## $лучшая модель
## [1] "рыба ~ 1 + коровы + herp.
 
  rich + посетители + размер журнала"
##
## $модели
## [1] 4.485e-01 2.024e-01 1.075e-01 9.285e-02 4.464e-02 4.343e-02 4.310e-02
## [8] 1.767e-02 3.399e-06 1.065e-06 2.477e-07 1.895e-07 8.849э-08 6.754э-08
## [15] 6.011e-08 2.630e-08 1.704e-08 1.404e-08 5.716e-09 5.287e-09 4.990e-09
## [22] 4.134e-09 1.618e-09 1.436e-09 2.540e-13 1.465e-13 9.334e-14 6.306e-14
## [29] 5.969e-14 4.361e-14 3.790e-14 2.885e-14 8.119e-15 2.304e-15 1.837e-15
## [36] 5.540e-16 3.542e-17 1.739e-17 1.096e-17 5.151e-18 1.300e-24 7.003e-25
## [43] 2.397e-25 1.957e-25 9.964e-26 6.413e-26 1.594e-26 1.123e-26 5.852e-66
## [50] 2.976e-66 2.260e-66 1.801e-66 1.220e-66 7.203e-67 2.847e-68 1.069e-68
## [57] 1.836e-87 7.713e-88 8.222e-90 9.195e-91 7.394e-91 9.070e-93 7.028e-94
## [64] 6.396e-96
##
## $includeobjects
## [1] ИСТИНА
 

Это показало нам лучшую модель, теперь давайте посмотрим на некоторые другие

 утяжелитель(рыба.модель)
 

 ## модель
## 1 рыба ~ 1 + коровы + herp.rich + посетители + logsize
## 2 рыбы ~ 1 + коровы + herp. rich + fish.rich + посетители + logsize
## 3 рыбы ~ 1 + зарыбленные + коровы + herp.rich + посетители + logsize
## 4 рыбы ~ 1 + коровы + посетители + логарифм
## 5 рыб ~ 1 + коровы + fish.rich + посетители + размер логарифма
## 6 рыб ~ 1 + зарыбленные + коровы + посетители + логарифм
## 7 рыб ~ 1 + зарыбленные + коровы + herp.rich + fish.rich + посетители + logsize
## 8 рыб ~ 1 + зарыбленные + коровы + fish.rich + посетители + размер логарифма
## 9рыба ~ 1 + зарыбленные + коровы + herp.rich + logsize
## 10 рыб ~ 1 + зарыбленные + коровы + herp.rich + fish.rich + logsize
## 11 рыба ~ 1 + коровы + herp.rich + logsize
## 12 рыб ~ 1 + зарыбленные + коровы + размер бревна
## 13 рыба ~ 1 + коровы + бревно
## 14 рыба ~ 1 + коровы + herp.rich + fish.rich + logsize
## 15 рыб ~ 1 + зарыбленные + коровы + fish.rich + logsize
## 16 рыб ~ 1 + коровы + fish.rich + размер логарифма
## 17 рыб ~ 1 + herp.rich + посетители + logsize
## 18 рыб ~ 1 + посетители + логарифм
## 19fish ~ 1 + herp.rich + fish.rich + посетители + logsize
## 20 рыб ~ 1 + fish.  rich + посетители + logsize
## 21 рыба ~ 1 + заселено + herp.rich + посетители + logsize
## 22 рыбы ~ 1 + заселенные + посетители + размер логарифма
## 23 рыбы ~ 1 + зарыблено + herp.rich + fish.rich + посетители + logsize
## 24 рыбы ~ 1 + заселено + fish.rich + посетителей + размер логарифма
## 25 рыба ~ 1 + коровы + herp.rich + fish.rich + посетители
## 26 рыб ~ 1 + коровы + herp.rich + посетители
## 27 рыб ~ 1 + зарыбленные + коровы + herp.rich + fish.rich + посетители
## 28 рыба ~ 1 + коровы + рыбка + посетители
## 29рыба ~ 1 + зарыбленные + коровы + герп.богатые + посетители
## 30 рыб ~ 1 + коровы + посетители
## 31 рыба ~ 1 + зарыбленные + коровы + fish.rich + посетители
## 32 рыбы ~ 1 + зарыбленные + коровы + посетители
## 33 рыбы ~ 1 + зарыбленный + herp.rich + logsize
## 34 рыбы ~ 1 + зарыбленный + herp.rich + fish.rich + logsize
## 35 рыб ~ 1 + зарыбленный + бревно
## 36 рыб ~ 1 + зарыбленный + fish.rich + размер логарифма
## 37 рыб ~ 1 + логарифм
## 38 рыба ~ 1 + herp.rich + logsize
## 39рыба ~ 1 + fish.
  rich + logsize
## 40 рыб ~ 1 + herp.rich + fish.rich + logsize
## 41 рыба ~ 1 + зарыбленные + коровы + herp.rich + fish.rich
## 42 рыбы ~ 1 + зарыбленные + коровы + fish.rich
## 43 рыба ~ 1 + коровы + рыба.богатая
## 44 рыбы ~ 1 + коровы + herp.rich + fish.rich
## 45 рыб ~ 1 + зарыбленные + коровы + herp.rich
## 46 рыб ~ 1 + зарыбленные + коровы
## 47 рыб ~ 1 + коровы
## 48 рыб ~ 1 + коровы + herp.rich
## 49рыба ~ 1 + herp.rich + fish.rich + посетители
## 50 рыб ~ 1 + зарыблено + herp.rich + fish.rich + посетители
## 51 рыба ~ 1 + herp.rich + посетители
## 52 рыбы ~ 1 + fish.rich + посетители
## 53 рыбы ~ 1 + зарыблено + herp.rich + посетители
## 54 рыбы ~ 1 + зарыблено + fish.rich + посетители
## 55 рыб ~ 1 + посетители
## 56 рыб ~ 1 + зарыблено + посетители
## 57 рыб ~ 1 + зарыбленный + herp.rich + fish.rich
## 58 рыб ~ 1 + зарыбленный + fish.rich
## 59рыба ~ 1 + зарыбленная + богатая
## 60 рыб ~ 1 + fish.rich
## 61 рыба ~ 1 + herp.rich + fish.rich
## 62 рыбы ~ 1 + в наличии
## 63 рыбы ~ 1 + herp.  rich
## 64 рыбы ~ 1
## веса aicc
## 1 201.8 4.485э-01
## 2 203,4 2.024э-01
## 3 204,7 1.075э-01
## 4 205,0 9.285э-02
## 5 206,4 4.464э-02
## 6 206,5 4.343э-02
## 7 206,5 4.310э-02
## 8 208,3 1.767э-02
## 9 225,4 3.399э-06
## 10 227,7 1.065э-06
## 11 230,6 2.477э-07
## 12 231,2 1.895e-07
## 13 232,7 8.849e-08
## 14 233,2 6.754э-08
## 15 233,5 6.011э-08
## 16 235,1 2.630э-08
## 17 236,0 1.704e-08
## 18 236,4 1.404э-08
## 19 238,2 5.716э-09
## 20 238,3 5.287э-09
## 21 238,4 4.990e-09
## 22 238,8 4.134э-09
## 23 240,7 1.618э-09
## 24 240,9 1.436э-09
## 25 258,2 2.540э-13
## 26 259,3 1.465e-13
## 27 260,2 9.334э-14
## 28 261,0 6.306э-14
## 29 261,1 5.969e-14
## 30 261,7 4.361e-14
## 31 262,0 3.790e-14
## 32 262,6 2.885e-14
## 33 265,1 8.119e-15
## 34 267,6 2.304e-15
## 35 268,1 1.837e-15
## 36 270,5 5.540э-16
## 37 276,0 3,542e-17
## 38 277,4 1.739e-17
## 39 278,3 1.096e-17
## 40 279,8 5.151e-18
## 41 310,2 1.300e-24
## 42 311,5 7.003e-25
## 43 313,6 2.397e-25
## 44 314,0 1,957e-25
## 45 315,4 9. 964e-26
## 46 316,2 6.413e-26
## 47 319,0 1,594e-26
## 48 319,7 1.123e-26
## 49 500,6 5.852e-66
## 50 502,0 2,976е-66
## 51 502,5 2.260e-66
## 52 503.0 1.801e-66
## 53 503,8 1.220e-66
## 54 504,8 7.203e-67
## 55 511,3 2.847e-68
## 56 513,2 1.069e-68
## 57 599,7 1.836e-87
## 58 601,4 7.713e-88
## 59 610,5 8.222e-90
## 60 614,9 9.195e-91
## 61 615,3 7.394e-91
## 62 624,1 9.070э-93
## 63 629,2 7.028э-94
## 64 638,6 6.396e-96
 

Так что это лучшая модель

 f <- glm(рыба ~ 1 + коровы + herp.rich + посетители + logsize, данные = lakes.df2)
резюме (е)
 

 ##
## Вызов:
## glm(formula = fish ~ 1 + коровы + herp.rich + посетители + logsize,
## данные = lakes.df2)
##
## Остаточное отклонение:
## Мин. 1 кв. Медиана 3 кв. Макс.
## -4,744 -1,350 -0,243 0,986 10,483
##
## Коэффициенты:
## Оценить стандарт. Значение ошибки t Pr(>|t|)
## (Перехват) -0,5262 0,8914 -0,59 0,559
## ковси -1,5214 1,2088 -1,26 0,217
## herp.rich 0,7614 0,3219 2,37 0,024 *
## посетителей 0,1799 0,0277 6,49 1,8e-07 ***
## размер журнала 1,0498 1,1590 0,91 0,371
## ---
## Значение.  коды: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 '' 1
##
## (Параметр дисперсии для гауссовского семейства принят равным 7,225)
##
## Нулевое отклонение: 791.60 на 39 степенях свободы
## Остаточное отклонение: 252,87 на 35 степенях свободы
## (79 наблюдений удалены из-за отсутствия)
## АИК: 199,3
##
## Количество итераций оценки Фишера: 2
 

Я ненавижу попытки интерпретировать модели на основе таблиц коэффициентов. Давайте посмотрите на некоторые графики

библиотека

 (visreg)
висрег(ф)
 

Но по теории модели с АПК в пределах двух точек друг от друга в основном равны. Так что насчет других моделей? Должны ли мы полностью выбросить их? Глядя на таблицу весов aicc, можно увидеть довольно большой скачок между моделью 8 и моделью 9. Итак, давайте попробуем усреднить топ-8 модели, если мы хотим использовать это, чтобы делать прогнозы, оценивать переменную важность и т. д.

библиотека

 (MuMIN)
 

запустить топ 8 моделей

 f2 <- glm(fish ~ 1 + коровы + herp. rich + fish.rich + посетители + logsize, данные = lakes.df2)
f3 <- glm(рыба ~ 1 + зарыбленные + коровы + herp.rich + посетители + logsize, данные = lakes.df2)
f4 <- glm(рыба ~ 1 + коровы + посетители + логарифм, данные = озера.df2)
f5 <- glm(fish ~ 1 + коровы + fish.rich + посетители + logsize, данные = lakes.df2)
f6 <- glm(рыба ~ 1 + поголовье + коровы + посетители + размер логарифма, данные = lakes.df2)
f7 <- glm(рыба ~ 1 + зарыбленные + коровы + богатые овцами + богатые рыбой + посетители + логарифм,
    данные = озера.df2)
f8 <- glm(рыба ~ 1 + запасы + коровы + рыба.богатые + посетители + логарифм, данные = озера.df2)
 

усреднить модели вместе

 f.ave <- model.avg(f, f2, f3, f4, f5, f6, f7, f8)
резюме (f.ave)
 

 ##
## Вызов:
## model.avg.default(object = f, f2, f3, f4, f5, f6, f7, f8)
##
## Модели компонентов:
## df logLik AICc Delta Weight
## 1346 6 -93,64 201,8 0,00 0,45
## 12346 7 -92,96 203,4 1,59 0,20
## 13456 7 -93,59 204,7 2,86 0,11
## 146 5 -96,60 205,0 3,15 0,09
## 1246 6 -95,95 206,4 4,61 0,04
## 1456 6 -95,97 206,5 4,67 0,04
## 123456 8 -92,93 206,5 4,68 0,04
## 12456 7 -95,39 208,3 6,47 0,02
##
## Коды терминов:
## коровы fish. rich herp.rich logsize населенные посетители
## 1 2 3 4 5 6
##
## Коэффициенты, усредненные по модели:
## Оценить стандарт. Скорректированное значение ошибки SE z Pr(>|z|)
## (Перехват) -0,5422 1,2363 1,2673 0,43 0,669
## ковси -1,3751 1,2596 1,3019 1,06 0,291
## herp.rich 0,7523 0,3274 0,3393 2,22 0,027 *
## посетителей 0,1841 0,0305 0,0316 5,83 <2e-16 ***
## размер журнала 0,7763 1,26891,3119 0,59 0,554
## богатые рыбой 0,7784 0,7245 0,7512 1,04 0,300
## стокеди -0,7316 1,6009 1,6539 0,44 0,658
## ---
## Значение. коды: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 '' 1
##
## Полные усредненные по модели коэффициенты (с усадкой):
## (Перехват) cosy herp.rich посетителей logsize fish.rich stockedy
## -0,542 -1,375 0,603 0,184 0,776 0,240 -0,155
##
## Относительная важность переменной:
## коровы logsize посетители herp.rich fish.rich зарыблены
## 1,00 1,00 1,00 0,80 0,31 0,21
 

Теперь мы знаем относительную важность переменной, все усредненные коэффициенты и т. д., и может использовать функцию «предсказать», чтобы предсказать, сколько рыбаки будут на следующем озере. Графически это сложнее, поэтому мы пока пропустим это. Спроси меня позже, если ты действительно хочешь знать.

Метод выбора модели № 2: используйте свой мозг Мы часто можем отбросить (или выбирать) некоторые модели априори на основе наших знаний о системе. Его обычно лучше сделать так, если у вас есть несколько сотен возможных комбинацию переменных или хотите ввести некоторые условия взаимодействия. я использовал этот метод для моих данных лягушки. загрузить пакет bbmle

библиотека

 (bbmle)
 

загрузить данные

 рыбные озера <- read.csv("fishlakes.csv")
 

Решите, какой набор моделей вы хотите использовать. Это трудно. А так мне сказал статистик, который знает намного больше меня. я долго время, играющееся с различными преобразованиями, переменными-предикторами, и комбинации, прежде чем я придумал набор гипотез (моделей), которые Я был доволен.

 м1 <- glm(лечение ~ 1 + logveg + берег.уклон, family = binomial("logit"), data = fishlakes)
m2 <- glm(обработка ~ 1 + logveg + il. total + берег.уклон, family = binomial("logit"),
    данные = рыбные озера)
m3 <- glm(лечение ~ 1 + raca.basin + logveg + bank.slope, family = binomial("logit"),
    данные = рыбные озера)
m4 <- glm(лечение ~ 1 + BUBO.разведение + logveg + берег.уклон, family = binomial("logit"),
    данные = рыбные озера)
m5 <- glm(обработка ~ 1 + БУБО.разведение + логвег + берег.склон + рак.бассейн,
    семья = биномиальный ("логит"), данные = рыбные озера)
m6 <- glm(лечение ~ 1 + raca.basin * BUBO.breeding, family = binomial("logit"),
    данные = рыбные озера)
m7 <- glm(лечение ~ 1 + травянистый + raca.basin + lakes.basin, family = binomial("логит"),
    данные = рыбные озера)
m8 <- glm(обработка ~ 1 + BUBO.breeding, family = binomial("logit"), data=fishlakes)
м9<- glm(лечение ~ BUBO.размножение + травянистое + берег.уклон + логвег, семейство = биномиальное("логит"),
    данные = рыбные озера)
m10 <- glm(лечение ~ BUBO.разведение * рак.бассейн + трав.+озер.бассейн,
    семья = биномиальный ("логит"), данные = рыбные озера)
m11 <- glm(лечение ~ 1 + берег. уклон + логвег + BUBO.breeding:raca.basin, family = binomial("logit"),
    данные = рыбные озера)
 

Теперь ранжируем их с помощью AICc

 AICctab(m1, m2, m3, m4, m5, m6, m7, m8, m9, m10, m11, основание = T, веса = T,
    nobs = длина (рыбные озера))
 

 ## AICc df dAICc вес
## m11 35,9 5 0,0 0,79445
## м4 40,5 4 4,6 0,08072
## м9 40,9 5 5,1 0,06336
## м1 42,9 3 7,0 0,02424
## м5 43,0 5 7,1 0,02275
## м2 45,3 4 9,4 0,00734
## м3 45,3 4 9,4 0,00708
## m8 56,6 2 20,7 < 0,001
## м10 57,1 6 21,2 < 0,001
## м6 57,3 4 21,4 < 0,001
## m7 62,1 4 26,2 < 0,001
 

Модель m11 немного впереди, но мы усредним два лучших модели, просто чтобы показать вам, как это делается.

 m.ave <- model.avg(m4, m11)
резюме (m.ave)
 

 ##
## Вызов:
## model.avg.default(object = m4, m11)
##
## Модели компонентов:
## df logLik AICc Delta Weight
## 134 5 -12,09 35,84 0,00 0,91
## 123 4 -15,68 40,43 4,59 0,09
##
## Коды терминов:
##берег.склон БУБО.разведение логвег
## 1 2 3
## BUBO. breeding:raca.basin
## 4
##
## Коэффициенты, усредненные по модели:
## Оценить стандарт. Скорректированное значение ошибки SE z Pr(>|z|)
## (Перехват) -1,356 3,575 3,694 0,37 0,714
## берег.уклон -19,935 8,233 8,503 2,34 0,019
## logveg 1,783 1,366 1,409 1,26 0,206
## БУБО.разведение:рака.бассейн -0,965 0,973 1,006 0,96 0,337
## BUBO.breedingy:raca.basin 1,313 0,699 0,722 1,82 0,069
## БУБО.разведение 2,077 1,055 1,090 1,91 0,057
##
## (Перехват)
## берег.наклон *
## логвег
## BUBO.breedingn:raca.basin
## BUBO.breedingy:raca.basin .
## БУБО.разведение .
## ---
## Значение. коды: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 '' 1
##
## Полные усредненные по модели коэффициенты (с усадкой):
## (Перехват) bank.slope logveg BUBO.breedingn:raca.basin
## -1,356 -190,935 1,783 -0,877
## BUBO.breedingy:raca.basin BUBO.breedingy
## 1,193 0,190
##
## Относительная важность переменной:
## берег.склон logveg BUBO.breeding:raca.basin
## 1,00 1,00 0,91
## БУБО.разведение
## 0,09
 

 # Хорошо, предсказательная модель есть, но насколько она хороша?
 

Сначала попробуем перекрестную проверку. Если бы это была единственная модель, мы могли бы попробуйте использовать функцию cv.glm из «загрузочной» библиотеки следующим образом:

 библиотека ("загрузочная")
cost <- function(r, pi = 0) mean(abs(r - pi) > 0.5) ## функция стоимости, необходимая для биномиальных данных
m11.cv <- cv.glm(data = fishlakes, m11, cost, K = 42) # использовать перекрестную проверку с пропуском по одному (можно использовать перекрестную проверку в K-кратном размере для больших наборов данных)
 

 ## Предупреждение: glm.fit: подогнанные вероятности численно равны 0 или 1.
 

Теперь давайте посмотрим, какова была наша частота ошибок:

 m11.cv$дельта
 

 ## [1] 0,2381 0,2438
 

Не так уж и плохо.

ЕСЛИ мы хотим проверить частоту ошибок усредненной модели, вам нужно получить более творческий. Я написал некоторый код, чтобы сделать это для усредненных моделей. которые имеют только двухкомпонентные модели. Не должно быть слишком сложно адаптироваться это для большего количества моделей.

Функция для перекрестной проверки усредненных моделей с исключением одного

 Крест <- функция (модель1, модель2, данные, стоимость) {
    библиотека (MuMIN)
    nobs <- nrow(данные)
    model.ave <- model.avg(model1, model2)
    значения <- матрица (NA, nrow = nobs, ncol = 5)
    значения [ 1] <- обработка данных $
    значения [ 2] <- прогнозировать (model.ave, тип = "ответ")
    CV = 0
    для (я в 1: nobs) {
        data2 <- data[-i, ] # пропустить одно наблюдение
        model12 <- glm(model1$formula, family = model1$family, data = data2)
        model22 <- glm(model2$formula, family = model2$family, data = data2)
        model.ave2 <- model.avg(model12, model22)
        значения [i, 3] <- прогнозировать (model.ave2, новые данные = данные [i,], тип = "ответ")
        значения [i, 4] <- раунд (значения [i, 3])
        если (значения [i, 4] == значения [i, 1])
            (значения [i, 5] = 1) иначе значения [i, 5] = 0
        
    }
    cv = среднее (абс (значения [ 3] - значения [ 1])> 0,5)
    возврат (резюме)
}
 

Используйте функцию на моделях компонентов

 Крест(м11, м4, рыбные озера, стоимость)
 

 ## Предупреждение: glm.