Коэффициент к2: Коэффициент К2 для енвд на 2021 год: таблица, ставка

Содержание

Ольга Горелова защищает права предпринимателей по вопросу увеличения К2 · Новости Архангельска и Архангельской области. Сетевое издание DVINANEWS

В адрес бизнес-уполномоченного Ольги Гореловой поступают многочисленные обращения по вопросу существенного увеличения корректирующего коэффициента базовой доходности К2. Подписи под обращением поставили 270 предпринимателей, арендующие торговые места в центрах Архангельска: «Титан Арена», «Европарк», «Гранд Плаза», центральный универмаг, «Светлана», «Панда», «Мир детства».

Корректирующий коэффициент базовой доходности К2 используется для расчета ЕНВД. Муниципалитеты вправе его корректировать, балансируя между задачами пополнения бюджета и поддержкой для малого бизнеса. В Архангельске коэффициенты не менялись с 2006 по 2016 годы. Но сегодня резкое повышение стало для многих предпринимателей неожиданностью.

Бизнес-уполномоченный Ольга Горелова отметила, что в связи с увеличением коэффициента К2 (в два раза!) большая часть предпринимателей попала в вынужденные условия закрытия бизнеса. Широкого обсуждения с предпринимательским сообществом о введении новых значений коэффициента К2 не было. Предприниматели получили уведомления от налоговой инспекции по применяемым в 2019 году значениям коэффициента К2 лишь в конце января текущего года.

Вчера состоялось совместное совещание с участием автора проекта решения от 25.04.2018 №648 «О внесении изменений в приложение к решению Архангельского городского Совета депутатов от 29.11.2005 №67 «О системе налогообложения в виде единого налога на вмененный доход для отдельных видов деятельности, осуществляющих на территории муниципального образования «Город Архангельск».

Участие в заседании приняли представители департамента экономического развития администрации МО «Город Архангельск», профильных комитетов Архангельской городской Думы, депутаты областного Собрания, бизнес-уполномоченный, представители налоговой инспекции, общественники и предприниматели.

Защищая права бизнеса, Ольга Горелова во время выступления подчеркнула, что предприниматели несут существенную финансовую нагрузку: ЕНВД с каждым годом растет (повышается коэффициент К1), кроме того, предприниматели, арендующие торговые места, несут долгие и отягощающие обязательства со стороны арендодателей.

— Попытка увеличить доходную часть городского бюджета приведет к закрытию субъектов предпринимательства и снижению текущего объема налоговых поступлений в городской бюджет, – заключила бизнес-уполномоченный.

Ольга Горелова предложила пересмотреть решение Архгордумы от 25.04.2018 № 648 в части снижения значений коэффициента К2. А также сформировать оперативную рабочую группу для создания системы коэффициентов К2 в зависимости от площади торгового места, вида и рентабельности продаж товаров с учетом взаиморасчетов на уплату страховых взносов.

По итогам заседания представители власти и бизнеса высказали несколько Совещание по вопросу изменений в систему налогообложения в части корректирующего коэффициента базовой доходности К2 состоялось вчерапредложений, но точка в этом вопросе не поставлена. Бизнес-уполномоченный держит ситуацию на контроле.

Пресс-служба уполномоченного при Губернаторе Архангельской области по защите прав предпринимателей

Расчёт коэффициентов К1, К2 ЕНВД в 2018 году: формула, таблица значений

Автор Андрей Измаилов На чтение 4 мин. Просмотров 1 Опубликовано

Что это такое

Коэффициент К2 для ЕНВД позволяет местным властям регулировать экономику района, стимулируя за счет понижения налога различные виды деятельности.

При принятии решения о его величине, муниципалитет учитывает:

  • Нюансы ведения бизнеса на данной территории;
  • Его отраслевую направленность;
  • Подверженность сезонным колебаниям;
  • Уровень заработной платы и многие другие факторы, оказывающее влияние на экономику района.

Показатель не имеет установленного законом срока действия, но обычно муниципалитеты принимают его на каждый календарный год.

К2 может быть разделен местными властями на несколько подкоэффициентов:

  1. По виду и месту ведения деятельности;
  2. Площади помещения;
  3. Ассортименту и т.п.

Для получения итогового значения, необходимо перемножить все эти показатели между собой. Итоговый результат округляется до числа с 3-мя знаками за запятой. Должно получиться число от 0,005 до 1, именно такой диапазон значений установлен НК РФ.

Как рассчитать коэффициент К1 на ЕНВД

Формула расчёта коэффициента-дефлятора К1 учитывает изменение потребительских цен на товары (работы, услуги) в России в году, предшествующем текущему календарному году.

Расчёт коэффициента К1 производится каждый год Министерством экономического развития Российской Федерации. Предприниматели и организации самостоятельно этот коэффициент не рассчитывают.

Коэффициент-дефлятор К1 устанавливается Минэкономразвития России на каждый календарный год и подлежит опубликованию не позднее 20 ноября года, предшествующего году, на который определяется его значение.

На 2018 год коэффициент-дефлятор К1 установлен в размере 1,868 (приказ Минэкономразвития 30 октября 2017 года № 579).

Роль коэффициента

Значение К2 для экономики зависит от установленной муниципальными властями величины этого показателя.

Он может никак не сказываться на налогообложении при размере, равном единице. Если же показатель установлен в меньшем размере, он может оказывать существенное влияние на величину ЕНВД.

Роль К2 заключается в 2-х основных функциях:

  1. Повышение привлекательности условий налогообложения, за счет чего происходит приток предпринимателей в сферы деятельности, для которых применим ЕНВД;
  2. Снижение налоговой нагрузки на предпринимателей и организации, уже находящихся в данной нише.

Таким образом, К2 является эффективным инструментом регулирования муниципалитетами экономической ситуации в районе.

Узнайте, куда пожаловаться, если возник конфликт с учителем в школе.

Нужен срочный займ наличными без проверок онлайн? Смотрите здесь.

Коэффициент К2 для ЕНФД на 2021 год

Помимо корректировки единого налога, базовую доходность также умножают на коэффициент К2. Данный корректирующий коэффициент К2 учитывает особенности ведения коммерческой деятельности. К таким особенностям относят сезонность, режим рабочего времени, ассортимент продукции (работ и услуг), место ведения деятельности и т.д.

Значение данного коэффициента утверждается местными органами самоуправления на календарный год (или больший срок) в размере от 0,005 до 1. Если до начала календарного года властями не был утвержден новый размер коэффициента К2, то в течение следующего года действует то же значение, что и было установлено на предыдущий год.

Читайте также статью ⇒ НАЧИСЛЕНИЕ ЕНВД ПРОВОДКИ

Когда, зачем и как часто пользуются данным значением

Данный показатель используется в том случае, если ИП или ООО, подав заявление о постановке на учет как плательщика ЕНВД, получили уведомление, что процесс произошел успешно и плательщик поставлен на учет налоговых органов в рамках данной системы.

Используется он непосредственно в момент произведения расчетов по данному налогу. Например, при предоставлении отчетных документов в налоговую службу для того, чтобы их правильно заполнить.

Не учитывать данный коэффициент при заполнении декларации по ЕНВД никак нельзя, так как в этом случае сумма налога будет рассчитана неправильно, что может послужить поводом для наложения штрафа от налоговой службы. Неправильно поданная документация служит просрочке уплаты налога, и тогда на него растет пеня.

Отчетность по данному режиму следует подавать в налоговую службу 1 раз в квартал. Именно тогда производится расчет суммы налога. Исходя из этого, каждому предпринимателю, а также организации, осуществляющим деятельность под ЕНВД, предстоит пользоваться К2 как минимум 4 раза в году.

Нужно знать заранее значение данного коэффициента еще и в том случае, если вы собираетесь перейти на данную систему или осуществляете выбор между ею и другой системой налогообложения. В таком случае можно будет заранее просчитать суммы, которые предстоит платить в бюджет в качестве налога.

Коэффициент-дефлятор К2 используется в формуле вычисления суммы ЕНВД. На него умножают произведение налоговой базы, физического показателя и К1. Делают это для того, чтобы скорректировать сумму налога согласно местным уставам. Без коэффициента К2 сумму налога нельзя считать правильной, если коэффициент К2 не равен 1.

Такое явление инода возникает на местном уровне по отношению к некоторым видам деятельности. В этом случае К2 не будет влиять на сумму налога, который предстоит уплатить, и поэтому может не учитываться.

Но при произведении расчетов для заполнения декларации данное значение лучше все равно отображать в общей формуле, как и в расчетах.

К2 в населенных пунктах Республики Татарстан для расчета ЕНВД

№ п/п

Муниципальное образование
Виды деятельности, в отношении которых можно применять ЕНВД. Значение коэффициента К2
1 город Казань
2 город Набережные Челны
3 Агрызский муниципальный район
4
Азнакаевский муниципальный район
5 Аксубаевский муниципальный район
6 Актанышский муниципальный район
7

Алексеевский муниципальный район

8 Алькеевский муниципальный район
9 Альметьевский муниципальный район
10 Апастовский муниципальный район
11 Арский муниципальный район
12 Атнинский муниципальный район
13 Бавлинский муниципальный район
14 Балтасинский муниципальный район
15 Бугульминский муниципальный район
16 Буинский муниципальный район
17 Верхнеуслонский муниципальный район
18 Высокогорский муниципальный район
19 Дрожжановский муниципальный район
20 Елабужский муниципальный район
21 Заинский муниципальный район
22

Зеленодольский муниципальный район

в июне 2014 года внесены изменения, действуют с 01.01.2014

23 Кайбицкий муниципальный район
24 Камско-Устьинский муниципальный район
25 Кукморский муниципальный район
26 Лаишевский муниципальный район
27 Лениногорский муниципальный район
28 Мамадышский муниципальный район
29 Менделеевский муниципальный район
30 Мензелинский муниципальный район
31 Муслюмовский муниципальный район
32 Нижнекамский муниципальный район
33 Новошешминский муниципальный район
34 Нурлатский муниципальный район
35 Пестречинский муниципальный район
36 Рыбно-Слободский муниципальный район
37 Сабинский муниципальный район
38 Сармановский муниципальный район
39 Спасский муниципальный район
40 Тетюшский муниципальный район
41 Тукаевский муниципальный район
42 Тюлячинский муниципальный район
43 Черемшанский муниципальный район
44 Чистопольский муниципальный район
45 Ютазинский муниципальный район

Корректирующий коэффициент базовой доходности К2 в Алтайском крае

Название населенного пункта

Закон

Г. Алейск

 

Алтайский район

 

РЕШЕНИЕ АЛТАЙСКОГО РАЙОННОГО СОБРАНИЯ ДЕПУТАТОВ от 25 октября 2011 г. N 184

 

Г.Барнаул

 

(в ред. Решений Барнаульской городской Думы от 25.11.2005 № 245, от 09.06.2006 № 391, от 24.11.2006 № 465, от 22.12.2006 № 484, от 15.11.2007 № 658, от 26.08.2008 № 807, от 26.09.2008 № 829, от 19.02.2009 № 55, от 03.06.2011 № 539, от 09.10.2012 № 840, от 25 октября 2013 г. № 196)

Г.Белокуриха

 

Г.Бийск

 

Бийский район

 

РЕШЕНИЕ БИЙСКОГО РАЙОННОГО СОВЕТА НАРОДНЫХ ДЕПУТАТОВ от 26 февраля 2010 г. N 86-сд

(в ред. Решения Бийского районного Совета народных депутатов от 25.10.2011 N 30-сд)

Г.Заринск

Г.Змеиногорск

ЗАТО «Сибирский»

 

г. Камень-на-Оби РЕШЕНИЕ КАМЕНСКОЙ ГОРОДСКОЙ ДУМЫ от 5 июля 2005 г. N 115

(в ред. Решений Каменской городской Думы от 27.09.2005 N 162, от 27.11.2007 N 148, от 18.09.2008 N 128, от 28.12.2011 N 149)

 

Крутихинский район

Решение Крутихинского районного Совета депутатов от 27.04.2012 N 31 «О системе налогообложения в виде единого налога на вмененный доход для отдельных видов деятельности на территории муниципального образования Крутихинский район»

 

Г.Новоалтайск

 

 

Первомайский район

 

РЕШЕНИЕ ПЕРВОМАЙСКОГО РАЙОННОГО СОВЕТА НАРОДНЫХ ДЕПУТАТОВ от 27 октября 2009 г. N 139 «О СИСТЕМЕ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ В ВИДЕ ЕДИНОГО НАЛОГА НА ВМЕНЕННЫЙ ДОХОД ДЛЯ ОТДЕЛЬНЫХ ВИДОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ НА ТЕРРИТОРИИ
ПЕРВОМАЙСКОГО РАЙОНА АЛТАЙСКОГО КРАЯ»

(в ред. Решений Первомайского районного Совета народных депутатов от 25.10.2011 N 116, от 23.10.2012 N 104, Решения Первомайского районного Собрания депутатов от 25.02.2014 N 6)

Ребрихинский район

 

 

Г.Рубцовск

 

с.Родино Решение районного Совета депутатов от 30.10.2012 №39

«ПОЛОЖЕНИЕ о системе налогообложения в виде единого налога на вмененный доход для отдельных видов деятельности на территории Родинского района»
 

Г.Славгород

 

Тюменцевский район

Решение Тюменцевского районного Собрания депутатов от 23.04.2009 N 94 «Об установлении системы налогообложения в виде единого налога на вмененный доход для отдельных видов деятельности на территории муниципального образования Тюменцевский район Алтайского края»

(в ред. Решения Тюменцевского районного Собрания депутатов от 25.12.2012 N 65)

 

Усть-Пристанский район

РЕШЕНИЕ Совета депутатов от 10 ноября 2008 года № 16 «О системе налогообложения в виде Единого налога на вмененный доход для отдельных видов деятельности На территории Усть-Пристанского района»

(в ред. Решений Усть-Пристанского районного Совета депутатов от 24.11.2010 N 46 (ред. 26.08.2011), от 21.11.2012 N 51)

Г. Яровое

 

Мы запретили увеличение коэффициента К2 во избежание хаотичного строительства в городе, которое было разрешено в прошлом Единым национальным движением

Во время своего выступления на заседании городского совета Тбилиси мэр Тбилиси Давид Нармания обвинил Единое национальное движение в использовании порочной практики и заявил, что плата за повышение коэффициента интенсивности строительства К2 была установлена ​​в 2007 году при исполнении служебных обязанностей Единое национальное движение. По информации господина Нармания, с 2009 по август 2014 года было выдано около 2000 разрешений на увеличение коэффициента интенсивности строительства К2.«Мы запретили увеличение коэффициента К2, чтобы избавить город от хаотичного строительства и уродливых построек, которые разрешили вы (Единое национальное движение). В 2007 году именно вы установили эту порочную практику повышения коэффициента интенсивности строительства, и она Вы также установили плату за выдачу специальных (зональных) договоров, по результатам которых сегодня страдают наши граждане », — сказал мэр Тбилиси.

FactCheck

подтвердил точность заявления Давида Нармании.

Коэффициент интенсивности строительства К2 — это отношение общей площади этажей здания на данном земельном участке к общей площади участка. Повышение коэффициента интенсивности строительства за счет уплаты определенного сбора означает, что строительная компания может увеличить этажность здания.

Изменение предельных показателей основных параметров строительства регулируется Законом Грузии «О территориальном устройстве и основах градостроительства».Повышение коэффициента интенсивности строительства за счет уплаты определенной платы происходило в результате специального (зонального) соглашения с мэрией Тбилиси. Этот сбор был установлен в 2007 году. 13 апреля 2007 года были внесены изменения в статью 5 Закона Грузии «О местных сборах» с добавлением сборов за заключение специальных (зональных) договоров.

В соответствии с Распоряжением городского совета Тбилиси от 24 мая 2016 года, повышение коэффициента интенсивности строительства К2 в центральных частях города было временно приостановлено.

Что касается статистики выдачи разрешений на увеличение коэффициента К2, то, согласно информации Службы архитектуры мэрии Тбилиси, с 2009 по август 2014 года было выдано 1948 разрешений на увеличение коэффициента интенсивности строительства К2, в то время как это число с августа 2014 года по сегодняшний день составляет 1037 человек. Как показывают данные, в среднем за год выдавалось 336 разрешений на увеличение коэффициента К2 во время пребывания в офисе Объединенного национального движения (с 2009 по август 2014 года, как указано в заявлении), в то время как среднегодовое значение выросло до 518. после изменений в правительстве мэрии Тбилиси (с августа 2014 г. по настоящее время).Следовательно, контекст заявления Давида Нармания, в котором он говорит только об увеличении количества разрешений, выданных предыдущей властью города, неуместен.

Следует также отметить, что в январе 2016 года City Institute Georgia, который работает над новым Генеральным планом развития Тбилиси, предложил пакет изменений мэрии Тбилиси в отношении правил регулирования строительства (см. Статью FactCheck

). по этому вопросу). Согласно этому пакету, плотность застройки в Тбилиси (которая является коэффициентом К2) будет ограничена.Несмотря на то, что на заседании Кабмина 17 февраля 2016 года господин Нармания заявил, что пакет изменений будет представлен в Тбилисский городской совет в ближайшее время, это произошло только через четыре месяца, 24 мая 2016 года.

Заключение

Плата за повышение коэффициента интенсивности строительства К2 действительно была установлена ​​во время офиса Единого национального движения в апреле 2007 года. Предыдущее правительство Тбилиси выдало меньше разрешений на повышение коэффициента К2 (в среднем 336 в год), чем текущий (в среднем 517 в год).

Следует также отметить, что действующему правительству Тбилиси потребовалось два года, чтобы искоренить «ошибочную практику» (как заявил г-н Нармания) выдачи разрешений на увеличение коэффициента интенсивности строительства К2. Кроме того, рост К2 приостановлен только в центральной и исторической частях города. Можно с уверенностью сказать, что и предыдущее, и действующее правительство Тбилиси внесли свой вклад в происходящее в городе «хаотичное» строительство.

Следовательно, с учетом контекста, заявление Давида Нармания «Мы запретили увеличение коэффициента К2 во избежание хаотичного строительства в городе, которое было разрешено в прошлом Единым национальным движением», — ПОЛНОСТЬЮ ЛОЖНО .

K2 представляет новую систему крепления на плоской крыше, опорную площадку с более высоким коэффициентом трения — pv magazine International

Во время предстоящего вебинара pv magazine компания K2 Systems представит две последние разработки фотоэлектрических систем, разработанных для плоских крыш: Аэродинамически оптимизированный монтаж системы D-Dome V и S-Dome V .V-образная геометрия системы крепления восток-запад была спроектирована с учетом расширения и сжатия в ориентации рельсов, что может произойти в результате нагрева и охлаждения крыши, в то время как недавно разработанная опорная площадка из EPDM — «Мат V» — может компенсировать отклонения в ортогональном направлении.

Mat V служит заменой традиционно используемого защитного мата для монтажной конструкции и защищает кровельное покрытие без типичной ламинированной фольги нижней стороны.Следствием этого, по словам Марко Стифеля, менеджера по продукции в K2, является то, что у статическое трение выше по сравнению с другими системами. Если массив установлен с использованием этой системы, потребует значительно меньше балласта . Кроме того, опорная подушка допускает больший разрез между верхней и нижней стороной. Это позволит системе справиться с температурным расширением алюминиевого рельса .

Во время этого вебинара мы обсудим новые системы и посмотрим на результаты тестирования новых материалов.

Часть обсуждения будет сосредоточена на , что следует учитывать при выборе кровельной мембраны . Гюнтер Фишер, профессор Эсслингенского университета прикладных наук, поделится с нами своим опытом по этой теме.

Содержание:

  • Последние разработки в системах плоских крыш S- и D-Dome V
  • Новая опорная площадка «Mat V» для монтажных систем K2
  • Уникальные особенности материала EPDM и его влияние на крышу

Вопросы можно отправлять заранее или во время вебинара через окно чата.2 «. Еще 3 аналогичные замены.

Шаг 1:

 k  2  - 10k + 24
 Упростить —————————————
            к  2  - 13 тыс. + 42
 
Попытка разложить на множители путем разделения среднего члена

1.1 Факторинг k 2 — 10k + 24

Первый член, k 2 , его коэффициент равен 1.
Средний член, -10k, его коэффициент равен -10.
Последний член, «константа», равен +24

Шаг 1: Умножьте коэффициент первого члена на константу 1 • 24 = 24

Шаг 2: Найдите два множителя 24, сумма которых равна коэффициенту среднего члена, который равен -10.

-24 + -1 = -25
-12 + -2 = -14
-8 + -3 = -11
-6 + -4 = -10 Вот и все


Шаг 3: Перепишите полином, разделяя средний член, используя два фактора, найденные на шаге 2 выше, -6 и -4
k 2 — 6k — 4k — 24

Шаг 4: сложите первое 2 члена, вычитая одинаковые множители:
k • (k-6)
Сложите последние 2 члена, извлекая общие множители:
4 • (k-6) 900 69 Шаг 5: сложите четыре члена из шага 4:
(k-4) • (k-6)
Какое желаемое разложение на множители

Попытка разложить на множители путем разделения среднего члена

1.2 Факторинг k 2 -13k + 42

Первый член k 2 , его коэффициент равен 1.
Средний член, -13k, его коэффициент равен -13.
Последний член, «константа», равен +42

Шаг 1: Умножьте коэффициент первого члена на константу 1 • 42 = 42

Шаг 2: Найдите два множителя 42, сумма которых равна коэффициенту среднего члена, который равен -13.

-42 + -1 = -43
-21 + -2 = -23
-14 + -3 = -17
-7 + -6 = -13 Вот и все


Шаг 3: Перепишите полином, разделяя средний член, используя два фактора, найденные на шаге 2 выше, -7 и -6
k 2 — 7k — 6k — 42

Шаг 4: сложите первое 2 члена, извлекая одинаковые множители:
k • (k-7)
Сложите последние 2 члена, извлекая общие множители:
6 • (k-7) 90 069 Шаг 5: Сложите четыре члена шага 4:
(k-6) • (k-7)
Какое будет желаемое факторизация

Отмена:

1.3 Отмените (k-6), который появляется по обе стороны от дробной линии.

Уравнение в конце шага 1:
 (((k  2 ) + k) -20) (k-4)
  —-----
  (((к  2 ) + 10к) +21) к-7
 

Шаг 2:

 k  2  + k - 20
 Упростить —————————————
            к  2  + 10 к + 21
 
Попытка разложить на множители путем разделения среднего члена

2.1 Факторинг k 2 + k — 20

Первый член, k 2 , его коэффициент равен 1.
Средний член, + k, его коэффициент равен 1.
Последний член, «константа», равен -20

Шаг-1: Умножьте коэффициент первого члена на константу 1 • -20 = -20

Шаг-2: Найдите два множителя -20, сумма которых равен коэффициенту среднего члена, равному 1.

-20 + 1 = -19
-10 + 2 = -8
-5 + 4 = -1
-4 + 5 = 1 Вот и все


Шаг- 3: Перепишите полином, разделяя средний член, используя два множителя, найденных на шаге 2 выше, -4 и 5
k 2 — 4k + 5k — 20

Шаг 4: сложите первые 2 члена, вытащив как коэффициенты:
k • (k-4)
Сложите последние 2 члена, вытащив общие множители:
5 • (k-4)
Step-5 : Сложите четыре члена из шага 4:
(k + 5) • (k-4)
Что является желаемой факторизацией

Попытка разложить на множители путем разделения среднего члена

2.2 Факторинг k 2 + 10k + 21

Первый член, k 2 , его коэффициент равен 1.
Средний член, + 10k, его коэффициент равен 10.
Последний член, «константа», равен +21

Шаг-1: Умножьте коэффициент первого члена на константу 1 • 21 = 21

Шаг-2: Найдите два множителя 21, сумма которых равна коэффициенту среднего члена, который равен 10.

-21 + -1 = -22
-7 + -3 = -10
-3 + -7 = -10
-1 + -21 = -22
1 + 21 = 22
3 + 7 = 10 Вот и все


Шаг 3: перепишите полином разделение среднего члена с использованием двух факторов, найденных на шаге 2 выше, 3 и 7
k 2 + 3k + 7k + 21

Шаг 4: сложите первые 2 члена, вычитая одинаковые множители:
k • (k + 3)
Складываем последние 2 члена, вычитая общие множители:
7 • (k + 3)
Шаг 5: сложите четыре члена шага 4:
(k + 7) • (k + 3)
Какое будет желаемое разложение на множители

Уравнение в конце шага 2:
 (k + 5) • (k - 4) (k - 4)
  —-----
  (k + 7) • (k + 3) k - 7
 

Шаг 3:

 (k + 5) • (k-4) k-4
 Поделить на  -----
         (k + 7) • (k + 3) (k-7)
 


3.1 Деление дробей

Чтобы разделить дроби, запишите деление как умножение на обратную величину делителя:

 (k + 5) • (k - 4) k - 4 (k + 5) • (k - 4) k - 7
———————————————— ÷ ———————— = —————————————————— • —————— -
(k + 7) • (k + 3) (k - 7) (k + 7) • (k + 3) (k - 4)
 
Отмена:

3.2 Отмена (k — 4), которая появляется по обе стороны от линии дроби.

Окончательный результат:

 (k + 5) • (k - 7)
  —————————————————
  (к + 7) • (к + 3)
 

Платформы для разработки автономных транспортных средств | Документы NVIDIA

Диспетчер SDK NVIDIA

Универсальный инструмент, который объединяет программное обеспечение разработчика и предоставляет решение по настройке среды разработки для NVIDIA SDK.

Руководство по установке программного обеспечения NVIDIA DRIVE для разработчиков NVIDIA

Руководство по установке программного обеспечения DRIVE и настройке системы DRIVE AGX с помощью SDK Manager для пользователей NVIDIA Developer.

ОС NVIDIA DRIVE 5.1 Linux SDK Developer Guide

Руководство по созданию программных приложений для DRIVE OS для развертывания на аппаратных платформах на базе NVIDIA DRIVE ™ AGX.

Системы NVIDIA Nsight ™

Общесистемный инструмент анализа производительности, предназначенный для визуализации алгоритмов приложения.

Графика NVIDIA Nsight ™

Автономное приложение для отладки, профилирования и анализа графических приложений.

NVIDIA DriveWorks SDK 2.2

Обширная библиотека модулей, инструментов разработчика и справочных приложений, использующих вычислительную мощность платформы NVIDIA DRIVE.

NVIDIA CUDA ® Набор инструментов

Платформа параллельных вычислений и модель программирования, разработанная NVIDIA для общих вычислений на графических процессорах (GPU).

TensorRT 6.3.1

Высокопроизводительный оптимизатор логических выводов глубокого обучения и среда выполнения, которые обеспечивают низкую задержку и высокую пропускную способность логических выводов для приложений глубокого обучения.

у.е.DNN 7,6

Библиотека примитивов для глубоких нейронных сетей с ускорением на GPU.

NVIDIA ДИСК ® AV

Предоставляет возможности для восприятия, отображения и планирования с использованием DriveWorks SDK.

NVIDIA DRIVE ® AR / IX / концентратор

Программное обеспечение с дополненной реальностью для автомобильной кабины и интеллектуальные возможности для помощи водителю.

МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНКУРЕНЦИЯ

МЕЖСПЕЦИАЛЬНАЯ КОНКУРЕНЦИЯ МЕЖСПЕЦИФИЧЕСКИЕ КОНКУРС: ЛОТКА-ВОЛЬТЕРРА

Введение: Межвидовое соревнование относится к соревнованию между двумя или более видами для некоторого ограничивающего ресурса. Этот ограничивающий ресурс может быть пища или питательные вещества, пространство, товарищи, места гнездования — все, для чего спрос больше предложения. Когда один вид является лучшим конкурентом, межвидовая конкуренция отрицательно влияет на другие виды, сокращая размер и / или темпы роста населения, что, в свою очередь, влияет на население динамика конкурента.Модель межвидовой конкуренции Лотки-Вольтерры это простая математическая модель, с помощью которой можно понять, насколько разные факторы влияют на результаты конкурентных взаимодействий.

Значение: Конкурентные взаимодействия между организмами могут иметь большое влияние на эволюцию видов, структурирование сообществ (какие виды сосуществуют, а какие нет, относительная численность и т. д.), и распространение видов (где они встречаются). Моделирование этих взаимодействий обеспечивает полезную основу для прогнозирования результатов.

Вопрос: При каких обстоятельствах могут сосуществовать два вида? Под при каких обстоятельствах один вид превосходит другой?

Переменные:

Численность населения
т раз
К грузоподъемность
r внутренняя скорость прироста
а коэффициент конкуренции

Методы: Логистическое уравнение под моделями темп прироста популяции, ограниченный внутривидовой конкуренцией (я.е., конкурирующие друг с другом представители одного вида).

Первый член в правой части уравнения ( rN , внутренняя скорость роста [ r ], умноженная на популяцию size [ N ]) описывает рост населения в отсутствие конкуренции. Второй член ([ K N ] / K ) включает внутривидовой конкуренция, или зависимость от плотности, в модель и принимает значение между 0 и 1. По мере приближения численности населения ( N ) к пропускной способности ( K ), числитель ( K N ) становится меньше, но знаменатель ( K ) остается прежним, а второй член уменьшается.Добавление этого термина описывает скорость роста населения, которая замедляется по мере увеличения численности населения. увеличивается, пока популяция не достигнет своей вместимости. В других Словом, кривая роста, описываемая логистическим уравнением, является сигмоидальной, а скорость роста зависит от плотности населения.

Логистическое уравнение можно изменить, чтобы включить эффекты межвидовой конкуренции , а также внутривидовой конкуренция. Модель межвидовой конкуренции Лотки-Вольтерры состоит из следующих уравнений для популяции 1 и популяции 2 соответственно:


Большая разница (кроме нижних индексов, обозначающих популяции 1 и 2) — это добавление термина, связанного с конкуренцией коэффициент, а.В коэффициент конкуренции представляет собой эффект, который один вид оказывает на другое: a 12 представляет влияние вида 2 на вид 1, а 21 представляет влияние вида 1 на вид 2 (первая цифра нижнего индекса всегда относится к поражаемым видам). В первом уравнении модель межвидовой конкуренции Лотки-Вольтерры, эффект, который вид 2 имеет вид 1 (a 12 ) умножается на размер популяции вида 2 ( N 2 ).Когда 12 <1 влияние вида 2 на вид 1 меньше, чем влияние вид 1 на своих собственных членах. И наоборот, когда 12 > 1 влияние вида 2 на вид 1 больше, чем влияние вид 1 на своих собственных членах. Произведение коэффициента конкуренции, а 12 , и размер популяции вида 2, N 2 , следовательно, представляет эффект эквивалентного количества особей вида 1, и включены во внутривидовую конкуренцию, или термин зависимости от плотности.А 21 N 1 срок во втором уравнении интерпретируется точно так же.

Чтобы понять предсказания модели, полезно взглянуть на графики, которые показывают, как размер каждой популяции увеличивается или уменьшается когда мы начинаем с различных комбинаций численности видов (т. е. низкий N 1 низкий N 2, высокий N 1 низкий N 2 и т. д.). Эти графы называются графами пространства состояний, в которых изобилие видов 1 нанесен на ось x , а численность вида 2 нанесена на график. на оси и .Каждая точка на графе в пространстве состояний представляет собой комбинацию численности двух видов. Для каждого вида есть прямая Линия на графике называется нулевой изоклиной. Любая заданная точка, например, нулевая изоклина вида 1 представляет собой комбинацию численности два вида, у которых популяция вида 1 не увеличивается и не уменьшается (нулевая изоклина для вида рассчитывается путем установки dN / dt , скорость роста, равная нулю и решающая для N ). Два графика ниже показаны нулевые изоклины для вида 1 (слева, сплошная желтая линия) и вид 2 (справа, розовая пунктирная линия).(Все графики адаптированы из Begon et al. al. [1996] и Gotelli [1998])


Обратите внимание, что нулевые изоклины делят каждый график на две части. Ниже а слева от изоклины размер популяции увеличивается, потому что совокупная численность обоих видов меньше допустимой одного, а вверху и справа размер популяции уменьшается потому что совокупное изобилие больше, чем пропускная способность. Для графика изоклины вида 1 изоклина пересекает график на оси x , когда N 1 достигает своей грузоподъемности ( K 1 ), а особей вида 2 нет.В изоклина пересекает график по оси y в точке K 1 / a 12 , когда грузоподъемность вида 1 заполнена эквивалентным числом особей вида 2 и нет особей вида 1. Пересечения изоклины для вида 2 практически такие же, но по разным осям.

Эти два графика показывают, что происходит с популяцией, когда она ниже или выше его изоклины, но они учитывают только одну изоклину на время.Следующие четыре графика включают изоклины обоих видов и проиллюстрировать возможные результаты межвидовой конкуренции в зависимости от от того, где находится изоклина каждого вида по отношению к другому. В каждом На графике сплошная желтая линия представляет изоклину вида 1, а пунктирная розовая линия представляет изоклину вида 2. Толстая черная стрелки представляют собой совместную траекторию двух популяций, а более тонкие цветные стрелки указывают траектории отдельных популяций.

Интерпретация: Первый сценарий — это тот, в котором изоклина для вида 1 находится выше и правее изоклины для вида 2. Для любой точки в левом нижнем углу графика (т. Е. Любой комбинации численности видов), обе популяции находятся ниже своих соответствующих изоклин. и оба увеличиваются. Для любой точки в правом верхнем углу графика оба вида находятся выше своих соответствующих изоклин и оба уменьшаются. Для в любой точке между двумя изоклинами вид 1 все еще находится ниже своей изоклины и увеличивается, в то время как вид 2 находится выше своей изоклины и уменьшается.В совместное движение двух популяций (толстые черные стрелки) вниз и вправо, так что вид 2 вымирает, а вид 1 увеличивается до достижения грузоподъемности ( K 1 ). Открытый круг в этой точке представляет собой устойчивое равновесие. В этом сценарии виды 1 всегда превосходит вид 2 и называется конкурентным исключением. видов 2 по видам 1.

Второй сценарий противоположен первому; изоклина видов 2 выше и правее изоклины для вида 1.Этот график может интерпретироваться во многом так же, как и предыдущий, за исключением того, что совместная траектория двух популяций при старте между изоклинами вверх и влево. В этом случае вид 2 всегда побеждает виды. 1, а вид 1 конкурентно исключается видом 2.

В третьем сценарии изоклины двух видов пересекают друг друга. Здесь грузоподъемность вида 1 ( K 1 ) выше. чем грузоподъемность вида 2, деленная на коэффициент конкуренции ( К 2 / а 21 ), а грузоподъемность вида 2 ( K 2 ) выше чем грузоподъемность вида 1, деленная на коэффициент конкуренции ( К 1 / а 12 ).Ниже обеих изоклин и выше обеих изоклин численность населения увеличивается. или уменьшение, как в первых двух сценариях, и имеется неустойчивое равновесие точка (замкнутый круг), где пересекаются изоклины. Для точек выше пунктирная розовая линия (изоклина вида 2) и ниже сплошной желтой линии (виды 1 изоклина) результат такой же, как и в первом сценарии: соревновательный исключение вида 2 по виду 1. С другой стороны, для пунктов выше сплошная желтая линия (изоклина вида 1) и ниже пунктирной розовой линии (изоклина вида 2) результат такой же, как и во втором сценарии: конкурентное исключение вида 1 видами 2.Два стабильных равновесия точки снова представлены открытыми кружками. В этом сценарии результат зависит от исходной численности двух видов.

Наконец, в четвертом сценарии мы видим, что изоклины пересекаются друг друга, но в этом случае грузоподъемность обоих видов ниже чем пропускная способность другого, деленная на коэффициент конкуренции. Опять же, ниже обеих изоклин популяция увеличивается, а выше обеих изоклин. население уменьшается. Однако в этом случае, когда популяции два вида находятся между изоклинами, их совместные траектории всегда направляйтесь к пересечению изоклин.Вместо того, чтобы побеждать друг друга, два вида могут сосуществовать в этом стабильном равновесии точка (открытый кружок). Это результат независимо от начального изобилия.

Выводы: Модель межвидовой конкуренции Лотки-Вольтерры была полезной отправной точкой для биологов, размышляющих о результатах конкурентных взаимодействий между видами. Допущения модели (например, не может быть миграции, а пропускная способность и конкуренция коэффициенты для обоих видов являются константами) могут быть не очень реалистичными, но необходимы упрощения.Множество факторов, не включенных в модель может влиять на результат конкурентного взаимодействия, влияя на динамика одной или обеих популяций. Изменение окружающей среды, болезни, и шанс — лишь некоторые из этих факторов.

Дополнительный вопрос:

1. Модель Лотки-Вольтерра предсказывает, что стабильное сосуществование двух вид возможен только тогда, когда внутривидовая конкуренция имеет большее эффект, чем межвидовая конкуренция . Почему это так?

Источники: Бегон, М., Дж. Л. Харпер и К. Р. Таунсенд. 1996 г. Экология: Отдельные лица, население и сообщества , 3-е издание. Blackwell Science Ltd. Кембридж, Массачусетс.

Gotelli, N.J. 1998. A Primer of Ecology , 2-е издание. Синауэр Associates, Inc. Сандерленд, Массачусетс.


, авторское право 1999, М. Билс, Л. Гросс, С. Харрелл


Коэффициент детерминации (R в квадрате): определение, расчет

Содержание :

Коэффициент детерминации (R в квадрате)

Коэффициент детерминации R 2 используется для анализа того, как различия в одной переменной могут быть объяснены разницей во второй переменной.Например, , когда человек забеременеет, имеет прямое отношение к тому, когда он рожает.

Более конкретно, R-квадрат дает вам процентное изменение y, объясняемое переменными x. Диапазон составляет от 0 до 1 (т.е. от 0% до 100% вариации y можно объяснить переменными x).

Посмотрите это видео, чтобы получить краткое определение r в квадрате и узнать, как его найти:


Не можете посмотреть видео? Кликните сюда.

Коэффициент детерминации, R 2 , аналогичен коэффициенту корреляции , R.Формула коэффициента корреляции покажет вам, насколько сильна линейная связь между двумя переменными. R в квадрате — это квадрат коэффициента корреляции, r (отсюда и термин r в квадрате).

Нахождение R в квадрате / Коэффициент детерминации

Нужна помощь с домашним заданием? Посетите нашу страницу обучения!
Шаг 1: Найдите коэффициент корреляции r (он может быть указан вам в вопросе). Пример, r = 0.543 .

Шаг 2: Возвести коэффициент корреляции в квадрат.
0,543 2 = ,295

Шаг 3: Преобразуйте коэффициент корреляции в проценты .
.295 = 29,5%

Вот и все!

Значение коэффициента детерминации

Коэффициент детерминации можно представить как процент. Это дает вам представление о том, сколько точек данных попадает в результаты линии, образованной уравнением регрессии.Чем выше коэффициент, тем больший процент точек проходит линия при построении точек данных и линии. Если коэффициент равен 0,80, то 80% точек должны попадать в линию регрессии. Значения 1 или 0 будут означать, что линия регрессии представляет все или никакие данные соответственно. Более высокий коэффициент является показателем лучшего соответствия наблюдениям.

CoD может быть отрицательным , хотя обычно это означает, что ваша модель плохо подходит для ваших данных.Он также может стать отрицательным, если вы не установили перехват.

Полезность R

2

Полезность R 2 заключается в его способности находить вероятность будущих событий, попадающих в пределы прогнозируемых результатов. Идея состоит в том, что если добавить больше выборок, коэффициент будет показывать вероятность падения новой точки на линии.
Даже если существует сильная связь между двумя переменными, определение не доказывает причинно-следственную связь. Например, исследование дней рождения может показать, что большое количество дней рождения происходит в течение одного или двух месяцев.Это не означает, что беременность наступает по прошествии времени или смене времен года.

Синтаксис

Коэффициент детерминации обычно записывается как R 2 _p. «P» указывает количество столбцов данных, что полезно при сравнении R 2 различных наборов данных.

Вернуться к началу

Что такое скорректированный коэффициент детерминации?


Скорректированный коэффициент детерминации (скорректированный R-квадрат) — это поправка для коэффициента детерминации, которая учитывает числа переменных в наборе данных. Он также наказывает вас за очки, не соответствующие модели.

Возможно, вы знаете, что небольшое количество значений в наборе данных (слишком маленький размер выборки) может привести к вводящей в заблуждение статистике, но вы можете не знать, что слишком много точек данных также может привести к проблемам. Каждый раз, когда вы добавляете точку данных в регрессионный анализ, R 2 будет увеличиваться. R 2 никогда не уменьшается. Следовательно, чем больше очков вы добавите, тем лучше будет казаться, что регрессия «соответствует» вашим данным.Если ваши данные не совсем умещаются в строке, может возникнуть соблазн продолжить добавление данных, пока вы не найдете более подходящего.

Некоторые из добавленных вами баллов будут значительными (соответствовать модели), а другие — нет. R 2 не заботится о незначительных пунктах. Чем больше вы добавите, тем выше коэффициент детерминации .

Скорректированный R 2 можно использовать для включения более подходящего числа переменных, что избавит вас от соблазна продолжать добавлять переменные в ваш набор данных.Скорректированный R 2 увеличится только в том случае, если новая точка данных улучшит регрессию в большей степени, чем вы могли бы ожидать случайно. R 2 не включает все точки данных, всегда меньше, чем R 2 и может быть отрицательным (хотя обычно положительным). Отрицательные значения вероятны, если R 2 близок к нулю — после настройки значение немного опустится ниже нуля.

Подробнее см .: Скорректированный R-квадрат.

Посетите мой канал на Youtube, чтобы получить больше советов по статистике и помощи!


Список литературы

Гоник, Л.(1993). Мультяшный справочник по статистике. HarperPerennial.
Kotz, S .; и др., ред. (2006), Энциклопедия статистических наук, Wiley.
Vogt, W.P. (2005). Словарь статистики и методологии: нетехническое руководство для социальных наук. МУДРЕЦ.

————————————————— —————————-

Чувствуете себя обманутым в статистике? Ознакомьтесь с нашим справочником по статистике практического мошенничества , который дает вам сотни простых ответов в формате PDF.Рекомендуемая литература в лучших университетах!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .


Ichise MRTM с фиксированным k2 ‘

BPnd (Ichise MRTM2 Ref): Ichise MRTM с фиксированным k2 ‘

BPnd (Ichise MRTM2 Ref): Ichise MRTM с фиксированным k2′

Исходя из рабочего уравнения графика Логана на основе крови, Ichise et al. получили три варианта полилинейной эталонной модели ткани MRTM0, MRTM и MRTM2 [1].Все они предполагают начальное время установления равновесия t *, начиная с которого выполняется производное полилинейное соотношение. Однако, если кинетика в целевой ткани может быть описана моделью с одним отделением ткани (предположение, требуемое для SRTM), все данные могут быть использованы для подгонки (t * = 0). В противном случае необходимо определить адекватное значение t *.

Предполагая наличие референсной области без рецептора TAC C T ‘(t), TAC C T (t) целевой ткани наносят на график как функцию TAC трансформированной ткани, как показано ниже.Для расчета BP ND предполагается, что несмещаемые объемы распределения в тканевой и эталонной областях идентичны.

При применении к зашумленным данным, таким как однопиксельные ТАС в параметрическом отображении, метод MRTM по-прежнему страдает большой изменчивостью. Предполагая известное значение эталонной скорости клиренса ткани k 2 ‘, операционное уравнение MRTM может быть переформулировано как операционное уравнение MRTM2:

только с двумя коэффициентами регрессии V T / (V T ‘b) и 1 / b для T> t *.Приведенная выше полилинейная зависимость может быть установлена ​​с использованием полилинейной регрессии, что дает три коэффициента регрессии. Затем потенциал связывания рассчитывается из отношения двух коэффициентов регрессии как

.

Для рецепторных лигандов с 1-тканевой кинетикой, таких как [11C] DASB, полилинейное уравнение верно при t * = 0, а константа скорости клиренса из ткани в плазму k 2 равна отрицательному значению второй коэффициент регрессии, — (1 / b).Кроме того, R 1 = K 1 / K ‘ 1 , относительная доставка радиолиганда, равна первому коэффициенту регрессии, деленному на k 2 ‘.

Для пиксельных приложений применяется тот же двухэтапный подход, что и в модели SRTM2:

  1. Рассчитайте на этапе предварительной обработки модели коэффициент зазора k 2 ‘эталонного TAC методом MRTM с данными VOI, которые имеют ограниченный уровень шума.
  2. Fix k 2 ‘: используйте оценочное значение k 2 ‘ для пиксельных вычислений MRTM, уменьшив количество подбираемых параметров с 3 до 2.

В качестве альтернативы, k 2 ‘может быть определен извне (например, в PKIN), введен и зафиксирован вручную.

Требования к сбору и данным

Данные изображения

Набор динамических данных, собранных достаточно долго, чтобы соотношение равновесия приблизительно соблюдалось.

TAC 1

ТАС из богатой рецепторами области (например, базальных ганглиев для рецепторов D2).

TAC 2

ТАС из области, лишенной рецепторов (такой как мозжечок или лобная кора для рецепторов D2).

Предварительная обработка модели

Два региональных TAC ( TAC1 и TAC2 ) необходимы для предварительной обработки модели .

т *

Оценка методом наименьших квадратов должна быть ограничена диапазоном после времени уравновешивания. t * отмечает начало диапазона, используемого в полилинейном регрессионном анализе. Может быть установлен на базе Max. Err. критерий.

Макс. Err.

Максимально допустимая относительная погрешность, если подходит t * .

к2 ‘

Скорость очистки эталонной ткани без рецепторов. Если установлен флажок соответствия, k 2 ‘оценивается в Предварительная обработка модели с использованием MRTM, в противном случае MRTM2 применяется с фиксированным k 2 ‘, который вводится пользователем.Значение k 2 ‘, полученное в результате предварительной обработки модели , будет использоваться для пиксельного анализа MRTM2.

Обратите внимание на рекомендацию доктора Ичисе определять k 2 ‘как среднее значение k 2 ‘, определенное с помощью MRTM в нескольких регионах с высоким АД. Однако для удобства k 2 ‘может быть оснащен одним TAC в Model Preprocessing .

Порог

Порог дискриминации для маскировки фона.

BPnd

Связывающий потенциал богатой рецепторами области ТАС ( BPnd = k 3 / k 4 ).

Результат мультилинейной подгонки во время предварительной обработки модели показан на панели Результат для проверки. Начальные точки, которые не учитываются (до времени t * ) устанавливаются на 0.

Параметры карты

BPnd

Связывающий потенциал BPnd = k 3 / k 4 .

R1

R1 = K 1 / K 1 ‘относительная доставка лиганда (для кинетики 1-ткани). Расчетное изображение часто похоже на изображение перфузии и иногда может использоваться для целей сопоставления. Рекомендуется ограничить диапазон подбираемых значений.

к2

Степень очистки в пикселе (для 1-тканевой кинетики).

Ссылка

1. Ichise M, Liow JS, Lu JQ, Takano A, Model K, Toyama H, Suhara T, Suzuki K, Innis RB, Carson RE: Линейные эталонные параметрические методы визуализации тканей: применение к исследованиям позитронно-эмиссионной томографии [11C] DASB переносчика серотонина в головном мозге человека. J Cereb Blood Flow Metab 2003, 23 (9): 1096-1112. DOI

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *