Категория а и а1 в чем разница


особенности обучения и получения – PROFI.RU — За профи говорят дела

Раньше, если вы не планировали садиться за руль автомобиля, а намеревались передвигаться налегке, на двух- или трёхколёсном транспортном средстве, нужны были права категории А.

Однако с ноября 2013 года ситуация изменилась: были выделены новые категории и подкатегории прав, более чётко регламентирующие типы средств передвижения и соответствующих им водительских удостоверений.

Категории А и А1: в чём разница?

Взамен единой категории А теперь выделены две: собственно А и А1. Они позволяют управлять мотороллерами, мотоциклами и прочими видами мототранспортных средств.

Права А1 получить проще — их выдают водителям, достигшим 16 лет. Однако развить большую скорость на дорогах те не смогут: данная классификация рассчитана на средства передвижения с довольно скромной мощностью, менее 11 кВт. Объём двигателя внутреннего сгорания такой конструкции колеблется в диапазоне от 50 до 125 куб. см.

Категория А включает в себя мотоциклы — то есть механические транспортные средства с двумя колёсами, могущие иметь боковой прицеп. Сюда же относятся и мотоколяски с тремя или четырьмя колёсами и массой в снаряжённом состоянии в пределах 400 кг (сейчас они встречаются довольно редко). Получить водительское удостоверение такой категории можно не ранее 18 лет.

Каким транспортом можно управлять с правами категории А

Если у вас есть права, где указана буква А, дополнительный экзамен на А1 сдавать не потребуется — эта подкатегория у вас открыта уже автоматически. Но если вы, наоборот, собираетесь перейти с А1 на А, придётся пройти дополнительное обучение у инструкторов.

Вас ожидают теоретические занятия в объёме 6 часов, практические — в объёме 4 часов, а также вождение в объёме, зависящем от вида трансмиссии: 6 часов для автоматики и 8 часов для механики.

Наличие прав А и А1 автоматически разрешает управлять транспортными средствами из категории М — то есть мопедами, скутерами и лёгкими квадрициклами.

Удостоверение А даёт право управлять средствами подкатегории В1 в том случае, если для них характерна мотоциклетная посадка или руль мотоциклетного типа. Если же вас интересуют транспортные средства другого типа из классификации В1 и при этом у вас есть права с буквой А, будьте готовы к 8 часам теории в автошколе, 4 часам практики и 6 часам вождения на автомате или 8 часам на механике. Обладатели прав В1 могут ездить на трициклах и квадрициклах (обычных, не лёгких). Переход с А1 напрямую на В1, минуя А, невозможен.

Иными словами, при наличии прав категории А вы сможете смело садиться за руль практически любых транспортных средств с двумя, тремя или четырьмя колёсами, чья мощность и скорость меньше, чем у легковых автомобилей — за исключением трициклов и обычных, не лёгких квадрициклов.

категорий против тегов - SEO рекомендации по сортировке контента

Читатели часто спрашивают нас, что лучше для SEO: категории против тегов?

Возможно, вы не уверены, какие категории и тэги WordPress на самом деле и чем они отличаются. Знание этого может помочь вам правильно их использовать.

В этой статье мы расскажем о различиях между категориями и тегами для организации вашего контента и о том, как они могут повлиять на рейтинг SEO.

В чем разница между категориями и тегами?

Категории предназначены для широкой группировки ваших сообщений.Думайте об этом как общие темы или оглавление для вашего сайта WordPress. Категории являются иерархическими, что означает, что вы можете создавать подкатегории.

Теги предназначены для описания конкретных деталей ваших сообщений. Думайте о них как об индексных словах вашего сайта. Они позволяют вам микрокатегоризировать ваш контент. Теги не являются иерархическими.

Например, этот пост в блоге на WPBeginner находится в нашей категории «Руководство для начинающих». Вы можете увидеть все сообщения в этой категории, перейдя на Блог »Руководство для начинающих в нашем меню навигации.

В этом посте есть теги: категории, категории против тегов, пользовательская таксономия, SEO, рекомендации SEO, сортировка контента и теги.

Вы не увидите этих тегов в нашей статье. Тем не менее, они помогают пользователям найти эту статью в релевантных поисках в нашем блоге.

Одно из самых больших различий между тегами и категориями заключается в том, что все сообщения WordPress должны быть зарегистрированы в категории, но они не обязательно должны иметь теги.

Если вы не указали категорию своего сообщения, WordPress автоматически назначит его категории по умолчанию.Это называется «Без категории», но часто бывает полезно переименовать категорию «без категории» в нечто вроде «Другое» или «Разное».

Примечание: По умолчанию только сообщения блога имеют категории и теги в WordPress. Тем не менее, вы можете добавлять категории и теги на свои страницы WordPress с помощью плагина.

Как вы можете добавлять категории и теги в WordPress?

Вы можете добавлять категории и теги в WordPress при создании или редактировании поста. Вы найдете их справа в настройках «Документ».

Вы также можете перейти к сообщениям »Категории сообщений и » Теги для добавления новых категорий и тегов.

Для получения дополнительной информации о процессе добавления категорий и тегов, ознакомьтесь с нашими объяснениями Что такое категория? и что такое тег? за помощь и руководство.

Сколько категорий WordPress вы должны иметь?

Нет определенного количества категорий, которые вы должны иметь. В большинстве случаев вам понадобится от 5 до 10, чтобы правильно классифицировать ваши сообщения и сделать ваш сайт легким для просмотра.

Категории предназначены для охвата большой группы сообщений. Вы можете использовать подкатегории и теги, чтобы разделить ваши сообщения на более мелкие группы.

Если вы только начинаете блог, не беспокойтесь, пытаясь найти идеальный список категорий. Просто выберите 3 - 5 широких категорий и добавляйте больше со временем.

Нужно ли использовать подкатегории?

Вам не нужно использовать подкатегории, и многие крупные блоги (включая WPBeginner) этого не делают.Тем не менее, подкатегории полезны, если у вас есть большая категория с большим количеством сообщений, которые можно сгруппировать в более мелкие разделы.

Например, у вас может быть категория «Рецепты», которая содержит растущее число рецептов без глютена.

Вы можете поместить эти посты в свою подкатегорию, чтобы читатели могли легко их найти. Вы создаете новую дочернюю категорию для «Рецептов» под названием «Без глютена» и перемещаете эти посты в эту категорию.

Использование категорий в URL-адресах ваших сообщений

Некоторые сайты используют имя категории в постоянных ссылках (почтовых URL-адресах), которые можно настроить в разделе Настройки »Постоянные ссылки .

Если это так на вашем сайте, то ваш пост изначально будет иметь URL-адрес примерно такой:
/ recipes / без глютена-блинов /

После переноса записи в дочернюю категорию, она будет иметь новый URL:
/ recipes / без глютена / блинов без глютена /

Обычно WordPress пытается перенаправить старый URL-адрес на новый. Определенно стоит проверить, что ваши ссылки все еще работают. При необходимости вы можете создать перенаправление 301 со старого URL на новый.

Другой вариант - сохранить сообщение в родительской категории, а также присвоить его дочерней категории, но это может иметь недостатки.

Хотя на веб-сайте WPBeginner есть категории в URL, мы всегда рекомендуем пользователям использовать более короткую структуру URL, которая содержит только «Имя публикации».

Это даст вам максимальную гибкость при реорганизации контента, не беспокоясь о настройке перенаправлений.

Все наши новые веб-сайты используют современную структуру URL-адреса имени почты.WPBeginner более 10 лет, поэтому он имеет устаревшую структуру URL, и изменение структуры URL не рекомендуется для SEO, поэтому мы придерживаемся его.

Можно ли назначить одну запись нескольким категориям?

WordPress позволяет размещать посты в нескольких категориях. Это может быть несколько родительских категорий или родительская категория плюс подкатегория или подкатегории.

Наличие нескольких категорий не принесет пользы вашему SEO. Вы должны назначать посты только нескольким категориям, если это наиболее удобно для ваших читателей.

Возможно, что ваше сообщение в нескольких категориях может вызвать некоторые проблемы с SEO из-за дублирования контента.

Если вы используете несколько категорий, постарайтесь не размещать одно сообщение в двух или более основных (родительских) категориях. Каждый пост должен входить в одну основную категорию.

Есть ли ограничение на количество тегов, которые может иметь сообщение?

У самого WordPress нет ограничений на количество тегов, которые вы можете иметь в каждом сообщении. Вы можете назначить 1000 или более тегов для сообщения!

Однако мы определенно не рекомендуем этого.

Цель тегов - помочь связать вместе посты. Думайте о них как об указателе в книге. Каждый тег похож на ключевое слово в индексе.

Теги полезны для пользователей, которые ищут ваш сайт. Некоторые плагины, которые отображают похожие сообщения, используют теги, чтобы помочь им определить, какие темы сообщений связаны.

Мы рекомендуем вам придерживаться максимум 10 тегов на пост.

Категории против Теги: что лучше для SEO?

Есть ли в WordPress SEO преимущества использования категорий перед тегами или наоборот?

Короткий ответ - нет.

Категории и теги имеют разные цели. Вы должны использовать категории, но вам не нужно использовать теги, если вы не хотите. Тем не менее, мы рекомендуем использовать оба, соответственно, чтобы помочь читателям перемещаться по вашему сайту.

В конечном счете, вы должны разработать свой сайт с учетом пользователей. Все поисковые системы хотят показать пользователям контент, который будет для них наиболее полезным.

Это означает, что организация вашего контента для наилучшего юзабилити также поможет вам получить лучший рейтинг в SEO.

Мы надеемся, что эта статья помогла вам понять категории по сравнению с тегами и лучшие SEO-методы для сортировки вашего контента. Вам также может понравиться наша статья о том, как отслеживать аналитику категорий и тегов WordPress, а также наше сравнение лучших инструментов исследования ключевых слов для SEO.

Если вам понравилась эта статья, подпишитесь на наш видео-учебник YouTube для WordPress. Вы также можете найти нас в Twitter и Facebook.

,

1040 против 1099 форм - разница между

Обновлено 20 февраля 2018 г.

Если вы не можете определить разницу между формой 1040 и формой 1099, вы не единственный. Каждый, кто платит налоги, особенно в первый раз, становится немного запутанным между этими двумя. Вы должны знать, как и когда использовать различные виды налоговых форм IRS. Если вы не используете правильную форму при первой подаче налогов, вы можете совершить дорогостоящую ошибку. Чтобы помочь вам, вот разница между 1040 и 1099 налоговых форм.

Определения

Форма 1099

Форма 1099 - это форма, которую компания отправляет налогоплательщику для какой-то оплаты, которую они сделали налогоплательщику. Примерами таких платежей являются дивиденды, проценты, продажа акций или деньги, выплаченные за работу, выполненную, когда налогоплательщик работает в качестве независимого подрядчика, и многие другие. Каждый из них имеет свою собственную форму 1099, в которой он сообщается.

Форма 1040

Форма 1040 , с другой стороны, является формой налоговой декларации, которую заполняет налогоплательщик.Налогоплательщик, наряду с перечислением других источников дохода, включает доход, который заполняется в 1099 формах, полученных этим лицом. Затем рассчитывается налог, и форма 1040 отправляется в IRS.

Сравнительная таблица

1040 форм 1099 форм
Используется для подачи налоговой декларации в IRS. Используется компанией для отражения прочих расходов отдельного лица (которое является доходом для человека за оказанные услуги или выполненную работу).
Сведения о форме 1099 относятся к перечисленным пунктам Не включает сведения о форме 1040. ,

1040 форм против 1099 форм

В чем разница между 1040 и 1099 формами? Разница между этими двумя формами заключается в их использовании.

Форма 1099 отправляется людям компанией, чтобы показать разные доходы, полученные ими от компании за оказанные услуги или выполненную работу. Эти разные доходы варьируются от дивидендов от компании, в которой эти люди владеют акциями, банковскими процентами или деньгами, полученными в качестве оплаты за работу, которую эти люди выполняли для компании, выпускающей форму.Человек может получить несколько 1099 форм, в зависимости от количества разных доходов, которые он получает в течение этого налогового года.

Форма 1040, однако, используется для подачи индивидуальных налоговых деклараций, включая все 1099 полученных форм. Он используется для перечисления всех доходов, которые имеет физическое лицо, всех отчислений, на которые он претендует, любых кредитов на различные расходы и так далее. В форме указывается сумма налога, который физическое лицо должно уплатить IRS или должен вернуть IRS. Любые полученные 1099 форм указаны в форме 1040 как доход.

статистических тестов - когда использовать какие? | by vibhor nigam

Для человека, имеющего нестатистическое происхождение, наиболее запутанным аспектом статистики всегда являются фундаментальные статистические тесты, и когда их использовать. Этот пост в блоге является попыткой выделить разницу между наиболее распространенными тестами, использованием гипотезы с нулевым значением в этих тестах и ​​изложением условий, при которых следует использовать конкретный тест.

Прежде чем мы решимся на разницу между различными тестами, нам нужно сформулировать четкое понимание того, что такое нулевая гипотеза. Нулевая гипотеза предполагает, что в наборе данных наблюдений нет существенных различий. Для целей этих тестов в целом

Null : заданные два выборочных средних равны

альтернативных : заданные два выборочных средних не равны

Для отклонения нулевой гипотезы рассчитывается статистика теста. Затем эта тест-статистика сравнивается с критическим значением, и, если установлено, что оно превышает критическое значение, гипотеза отклоняется.« В теоретических основах проверки гипотез основаны на понятии критических областей: нулевая гипотеза отклоняется, если статистика испытаний попадает в критическую область . Критические значения являются границами критической области. Если тест односторонний (например, тест χ2 или односторонний t-тест), тогда будет только одно критическое значение, но в других случаях (например, двусторонний t-тест) будет два ». [1]

Критическое значение - это точка (или точки) на шкале статистики теста, за пределами которой мы отвергаем нулевую гипотезу, и выводится из уровня значимости α теста. Критическое значение может сказать нам, какова вероятность того, что два выборочных средства принадлежат одному и тому же распределению. Чем выше критическое значение, тем ниже вероятность двух выборок, принадлежащих к одному распределению . Общее критическое значение для двустороннего теста составляет 1,96, , что составляет , исходя из того факта, что 95% от площади нормального распределения находится в пределах 1,96 стандартных отклонений от среднего.

Критические значения могут использоваться для проверки гипотез следующим образом

1.Рассчитать статистику теста

2. Рассчитать критические значения на основе уровня значимости альфа

3. Сравнить статистику теста с критическими значениями.

Если статистика теста ниже критического значения, примите гипотезу или отклоните гипотезу . Чтобы проверить, как рассчитать критическое значение в деталях, пожалуйста, проверьте

Прежде чем мы перейдем к различным статистическим тестам, необходимо понять разницу между выборкой и популяцией.

В статистике «население» относится к общему набору наблюдений, которые могут быть сделаны. Например, если мы хотим рассчитать среднюю высоту людей, присутствующих на земле, «населения», будет «общим числом людей, фактически присутствующих на земле».

Образец , с другой стороны , представляет собой набор данных, собранных / выбранных из заранее определенной процедуры. Для нашего примера выше, это будет небольшая группа людей, случайно выбранных из некоторых частей земли.

Чтобы сделать выводы из выборки путем проверки гипотезы, необходимо, чтобы выборка была случайной .

Например, в нашем примере выше, если мы выбираем людей случайным образом из всех регионов (Азии, Америки, Европы, Африки и т. Д.) На земле, наша оценка будет близка к фактической оценке и может быть принята в качестве выборочного среднего значения, тогда как если мы делаем выбор, скажем, только из Соединенных Штатов, то наша оценка средней высоты не будет точной, а будет представлять только данные конкретного региона (Соединенные Штаты).Такая выборка тогда называется смещенной выборкой и не является представителем «населения».

Другим важным аспектом, который необходимо понимать в статистике, является «распределение» . Когда «популяция» бесконечно велика, маловероятно проверить какую-либо гипотезу путем расчета среднего значения или тестовых параметров для всей популяции. В таких случаях предполагается, что популяция имеет некоторый тип распределения.

Наиболее распространенными формами распределения являются биномиальные, пуассоновские и дискретные. Тем не менее, есть много других типов, которые подробно описаны в

Определение типа распределения необходимо для определения критического значения и выбора теста для проверки любой гипотезы

Теперь, когда мы ясно Население, выборка и распределение Мы можем двигаться вперед, чтобы понять различные виды тестов и типы распределения, для которых они используются.

Как мы знаем, критическое значение - это точка, за которой мы отвергаем нулевую гипотезу.Значение P, с другой стороны, определяется как вероятность справа от соответствующей статистики (Z, T или chi). Преимущество использования p-значения состоит в том, что он вычисляет оценку вероятности, которую мы можем проверить на любом желаемом уровне значимости, сравнивая эту вероятность непосредственно с уровнем значимости.

Например, предположим, что значение Z для конкретного эксперимента составляет 1,67, что больше критического значения на 5%, которое составляет 1,64. Теперь, чтобы проверить другой уровень значимости в 1%, необходимо рассчитать новое критическое значение.

Однако, если мы вычислим p-значение для 1,67, получится 0,047. Мы можем использовать это значение p, чтобы отклонить гипотезу на уровне значимости 5%, так как 0,047 <0,05. Но с более строгим уровнем значимости 1% гипотеза будет принята с 0,047> 0,01. Важно отметить, что здесь не требуется двойной расчет.

В z-тесте выборка считается нормально распределенной. Z-показатель рассчитывается с использованием параметров популяции, таких как «среднее значение по населению», и «стандартное отклонение по совокупности», и используются для проверки гипотезы о том, что выбранная выборка принадлежит к той же популяции.

Null : среднее значение выборки совпадает со средним значением совокупности

альтернативное : среднее значение выборки отличается от среднего значения совокупности

Статистика, используемая для проверки этой гипотезы, называется z-статистикой, оценка для которой равна рассчитывается как

z = (x - μ) / (σ / √n), , где

x = среднее значение по выборке

μ = среднее значение по населению

σ / √n = стандартное отклонение по населению

Если тест статистика ниже критического значения, принять гипотезу или отклонить гипотезу

С помощью t-критерия сравнивается среднее значение двух данных выборок .Как и z-тест, t-тест также предполагает нормальное распределение образца. T-критерий используется, когда параметры популяции (среднее и стандартное отклонение) неизвестны.

Существует три версии t-теста

1. Независимый выборочный t-тест, который сравнивает среднее значение для двух групп

2. Парный выборочный t-тест, который сравнивает средние значения из одной и той же группы в разное время

3. Один выборочный критерий Стьюдента, который проверяет среднее значение одной группы по отношению к известному среднему.

Статистика для проверки этой гипотезы называется t-статистикой, оценка для которой рассчитывается как

t = (x1 - x2) / (σ / √n1 + σ / √n2), , где

x1 = среднее значение выборки 1

x2 = среднее значение выборки 2

n1 = размер выборки 1

n2 = размер выборки 2

Существует несколько вариантов t-критерия, которые подробно описаны здесь

ANOVA, также известный как дисперсионный анализ, используется для сравнения нескольких (трех или более) выборок с одним тестом .Существует два основных варианта ANOVA

1. Односторонний ANOVA: используется для сравнения разницы между тремя или более образцами / группами одной независимой переменной.

2. MANOVA: MANOVA позволяет нам проверять влияние одной или нескольких независимых переменных на две или более зависимых переменных. Кроме того, MANOVA может также обнаружить разницу в взаимосвязи между зависимыми переменными, учитывая группы независимых переменных.

Гипотеза, проверяемая в ANOVA:

Нуль : все пары образцов одинаковы i.е. все значения выборки равны

Альтернатива : по крайней мере одна пара выборок существенно отличается

Статистика, используемая для измерения значимости, в данном случае называется F-статистикой. Значение F рассчитывается по формуле

F = ((SSE1 - SSE2) / m) / SSE2 / nk , где

SSE = остаточная сумма квадратов

m = количество ограничений

k = количество независимые переменные

Доступно несколько инструментов, таких как SPSS, пакеты R, Excel и т. д.выполнить ANOVA по заданному образцу.

Критерий хи-квадрат используется для сравнения категориальных переменных. Существует два типа критерия хи-квадрат

1. Проверка пригодности, которая определяет соответствие выборки совокупности.

2. Тест подбора хи-квадрат для двух независимых переменных используется для сравнения двух переменных в таблице сопряженности с целью проверки соответствия данных.

а. Небольшое значение хи-квадрат означает, что данные соответствуют

б. Высокое значение хи-квадрат означает, что данные не соответствуют.

Гипотеза, проверяемая на хи-квадрат:

Нуль-: переменная A и переменная B независимы

альтернатива : переменная A и переменная B не являются независимыми.

Статистика, используемая для измерения значимости, в данном случае называется статистикой хи-квадрат. Формула, используемая для расчета статистики:

Χ2 = Σ [(Or, c - Er, c) 2 / Er, c] , где

Or, c = наблюдаемый подсчет частоты на уровне r переменной A и уровень c переменной B

Er, c = ожидаемый подсчет частоты на уровне r переменной A и уровень c переменной B

Примечание. Как видно из приведенных выше примеров, во всех тестах статистика сравнивается с критическим значением для принятия или отклонения гипотезы.Однако статистика и способ ее расчета различаются в зависимости от типа переменной, количества анализируемых выборок и известных параметров популяции. Таким образом, в зависимости от таких факторов выбирается подходящая проверка и нулевая гипотеза.

Это наиболее важный момент, который я отметил, в моих попытках узнать об этих тестах и ​​найти его полезным для моего понимания этих основных статистических концепций.

Отказ от ответственности

Этот пост в основном посвящен нормально распределенным данным.Z-критерий и критерий Стьюдента могут использоваться для данных, которые также распределяются ненормально, если размер выборки превышает 20, однако в такой ситуации есть и другие предпочтительные методы. Пожалуйста, посетите http://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/non-normal-distributions/ для получения дополнительной информации о тестах для ненормальных дистрибутивов.

  1. https://math.stackexchange.com/questions/281940/what-is-a-critical-value-in-statistics
  2. http: // www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/t-test/

2. http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics-2/understanding-analysis-of-variance-anova-and -the-f-test

3. http://www.statisticshowto.com/p-value/

4. http://www.statisticshowto.com/probability-and-statistics/chi-square/

5. http://stattrek.com/chi-square-test/independence.aspx?Tutorial=AP

6. https://www.investopedia.com/terms/n/null_hypothesis.asp

7.https://math.stackexchange.com/questions/1732178/help-understanding-difference-in-p-value-critical-value-results

.

Смотрите также