Как узнать тип фигуры по параметрам: Как определить свой тип фигуры и как с ним жить

Содержание

Как определить свой тип фигуры и как с ним жить

3 ноября 2016

Ликбез

Жизнь

Лайфхакер рассказывает, что такое тип фигуры, как определить его самостоятельно, что делать с получившимся результатом, и приводит советы по выбору одежды для женщин любой комплекции.

Почему один и тот же наряд на вашей подруге и на вас смотрится совершенно по-разному, даже если рост и вес одинаковы? Всё дело в разных типах фигуры.

Тип фигуры зависит от особенностей строения и развития костной, жировой и мышечной тканей. Большей частью он обусловлен генетикой, но может корректироваться режимом питания и физическими упражнениями.

Любой человек красив и неповторим. Тело каждого имеет свои достоинства и недостатки. Знать свой тип фигуры важно для того, чтобы эффективнее тренироваться и научится подбирать одежду так, чтобы выглядеть наиболее привлекательно.

Женские типы фигуры

По общим признакам можно выделить пять типов женской фигуры: «песочные часы», «прямоугольник», «треугольник», «перевёрнутый треугольник» и «яблоко». Чтобы определить, к какому типу принадлежите вы, достаточно вооружиться сантиметровой лентой и сделать три замера.

Объём груди: поверх привычного бюстгальтера без пуш-апа, по самой выступающей точке, держа сантиметр параллельно полу.
Объём талии: по наиболее узкой части тела (чуть выше пупка), не втягивая и не выпячивая живот.
Объём бёдер: по самой широкой части бёдер, держа ленту параллельно полу.

Теперь оцениваем результаты.

Если грудь и бёдра примерно равны по объёму, а талия ощутимо меньше (на 20–30 сантиметров), то ваш тип фигуры — «песочные часы».
Если грудь и бёдра примерно равны по объёму, а талия не сильно выделяется на их фоне, то вы — «прямоугольник».
Если грудь меньше бёдер в объёме при видимой талии, то ваш тип фигуры — «треугольник» («груша»).
Если грудная клетка объёмнее низа тела, а плечи внешне шире бёдер, то ваша фигура — «перевёрнутый треугольник» (Т-образная фигура).
Если больше всего выделяется талия, живот и грудная клетка, а ноги стройные, то ваш тип фигуры — «круг» («яблоко»).

Uaua.info

Песочные часы

Пресловутые 90/60/90 — про этот тип фигуры. Такие дамы могут гордиться хорошо выраженной талией и выделяющимися плечами и бёдрами. Причём такие пропорции сохранятся даже при наборе веса, что не может не радовать.

X-образный силуэт женского тела является негласным идеалом, воспеваемым со времён Античности. Если вы счастливая обладательница подобного типа фигуры, обрадуем. Главное в вашем случае — не нарушать гармоничные пропорции груди, талии и бёдер.

Основная задача

Подчеркнуть изгибы фигуры, сохраняя гармонию верха и низа.

Подойдёт

Практически всё. Наиболее выгодно подчеркнут фигуру:

Приталенные силуэты.
Блузки, пальто и плащи с запáхом и поясами.
V-образный или круглый вырез на кофточках и платьях.
Юбка-карандаш, трапеция или солнышко.
Джинсы и брюки с высокой посадкой.
Пояс на талию в качестве аксессуара.

Не подойдёт

Мешковатая одежда, скрывающая силуэт.
Верхняя одежда прямого покроя.
Платья или блузки с завышенной или заниженной талией.
Джинсы или брюки с низкой посадкой.

Обладательницы фигуры «песочные часы»: Софи Лорен, Элизабет Тейлор, Дита фон Тиз, Ким Кардашьян

Прямоугольник

Женщины с подобным типом фигуры обладают равными по объёму грудью и бёдрами, а талия у них выражена слабо или не выражена совсем (например, если при объёме груди в 92 сантиметра талия больше 70 сантиметров).

Такое телосложение более атлетично и спортивно, чем, например, «песочные часы», а недостаточный изгиб талии можно визуально увеличить. Для того, чтобы подчеркнуть особенности подобной фигуры, надо всего лишь сохранить гармонию плеч и бёдер, визуально сузив талию. Этого эффекта можно добиться, создав дополнительный объём в другой части тела.

Основная задача

Сделать акцент на талии и красивых ногах, сохранив равновесие верхней и нижней частей тела.

Подойдёт

Приталенная верхняя одежда, пальто с поясом.
Топы на тонких лямках, кофточки с рукавами фонариком.
Пиджаки или верхняя одежда с прямой линией плеч.
Платья без лямок или с запáхом.
Юбка-трапеция, солнышко или с разрезом.
Облегающие брюки или джинсы со средней или низкой посадкой.
Классические прямые брюки или капри.

Не подойдёт

Мешковатая или oversized-одежда.
Одежда, чрезмерно открывающая область живота.
Прямые фасоны верхней одежды или платья.
Майки, топы без рукавов или с вырезом под горло, водолазки.
Легинсы, юбки-карандаш.

Звёзды с «прямоугольной» фигурой: Николь Кидман, Кира Найтли, Кэмерон Диаз, Анна Курникова

Треугольник (груша)

Обладательницы такого телосложения могут гордиться своими изящными узкими плечами и талией, а также аппетитными бёдрами. Стоит учесть, что с такими параметрами изнурять себя строгими диетами, пытаясь сделать пятую точку меньше, чем она может быть, бессмысленно.

Тип фигуры «груша» сохраняется при модельном и при избыточном весе. Лучше больше внимания привлечь к красивым шее, ключицам и рукам, что легко можно сделать с помощью подходящей одежды.

Основная задача

Уравновесить бёдра акцентом на верхнюю часть тела.

Подойдёт

Приталенная верхняя одежда, пальто-трапеция.
Любая приталенная одежда с накладными плечами (пальто, пиджаки, жакеты).
Блузки, топы и майки с открытыми плечами, без рукавов или с широким вырезом.
Юбка-трапеция или карандаш.
Тёмные брюки или джинсы прямого покроя.
Брюки или джинсы, расширяющиеся книзу.

Не подойдёт

Мешковатая верхняя одежда, длинные пальто прямого покроя.
Топы или блузки с вырезом под горло, водолазки.
Яркие массивные ремни на бёдра.
Облегающие брюки или брюки-дудочки, особенно светлых цветов или с ярким принтом.
Брюки или джинсы с декоративными элементами на карманах или поясе, пышные юбки, юбки клёш.
Брюки или юбки с большим количеством утяжеляющих элементов: кружева, рюши, складки.

Знаменитости с типом фигуры «груша»: Рианна, Бейонсе, Дженнифер Лопес, Дженнифер Лав Хьюитт

Перевёрнутый треугольник (Т-образная фигура)

Для такого типа телосложения характерны широкие плечи и относительно узкие бёдра (например, по 95 и 90 сантиметров соответственно). Зачастую у обладательниц этой фигуры ноги длиннее и стройнее остальных женщин, с чем их можно поздравить.

Чтобы добавить больше гармонии «перевёрнутому треугольнику», воспользуемся ухищрениями стилистов. С помощью подходящей одежды визуально уменьшим плечи, увеличим бёдра и подчеркнём талию. Для этого больше всего подойдёт прямой покрой, минимальное количество деталей в районе груди, максимальное — на бёдрах.

Основная задача

Уравновесить верх и низ, не забыв о талии.

Подойдёт

Пальто-трапеция.
Квадратные, V- или U-образные вырезы на платьях, топах или блузках.
Брюки или джинсы с низкой посадкой.
Платья или топы с баской (оборкой ниже уровня талии).
Широкие массивные ремни на бёдра.
Юбки-трапеции, с запáхом, со складками или объёмными карманами.

Не подойдёт

Длинные прямые пальто, мешковатая верхняя одежда.
Топы или кофточки с широким вырезом лодочкой.
Яркие объёмные свитеры или джемперы.
Одежда с накладными плечами.
Блузы или пиджаки с пышными рукавами.
Тёмные прямые брюки или джинсы, легинсы.
Юбка-карандаш или с длиной до лодыжек.

Знаменитые «перевёрнутые треугольники»: Анджелина Джоли, Деми Мур, Кэтрин Макфи, Кэйт Босуорт

Круг (яблоко)

У обладательниц этого типа фигуры прямой силуэт без выраженной талии, но с выдающейся грудью. Основная часть объёма фигуры находится в верхней части тела (зато ноги дольше всех остаются стройными).

Женщинам-«яблочкам» стоит внимательно следить за лишним весом: он имеет тенденцию откладываться на животе.

Основные задачи

Визуально вытянуть фигуру, обозначить талию и подчеркнуть красивые декольте и ноги.

Подойдёт

Пальто-трапеция, верхняя одежда с А-силуэтом (узкая в груди и расширяющаяся книзу).
Блузки или топы с V-образным вырезом.
Платья с А-силуэтом или запáхом.
Брюки и джинсы клёш с объёмными карманами.
Одежда с крупными деталями (оборки, узоры, драпировки) ниже линии бёдер.
Однотонная одежда с вертикальными вытачками.

Не подойдёт

Сильно обтягивающая или мешковатая одежда.
Топы и блузки без рукавов, с вырезом под горло или завязками через шею.
Водолазки, короткие топы.
Одежда с ярким принтом, оборками, декоративными элементами на плечах и животе.
Узкие брюки, брюки и джинсы без карманов или с низкой посадкой.
Обтягивающие юбки, юбка-карандаш.

Популярные «яблоки»: Кэтрин Зета-Джонс, Бритни Спирс, Джессика Джонс, Эми Шумер

Любая фигура красива и привлекательна, особенно если выгодно её подчеркнуть. А как одеваетесь вы, чтобы выглядеть ещё лучше?

Определение типа фигуры по параметрам у девушек и женщин, как определить

Эксперты в разных областях стремятся все подогнать под стандарты, дать название всему — особенностям характера, уровню интеллекта, внешности. Не ускользнули от их внимания и индивидуальные особенности женского телосложения. Изучая конституцию тела и его параметры, эксперты разделили всех представительниц слабого пола по типам фигур. Описали внешние данные, преимущества и недостатки конкретного вида телосложения. Полученными знаниями пользуются в разных областях:

моде — корректное определение типа фигуры по параметрам позволяет подобрать идеально сидящую на ней модную и красивую одежду, которая будет не просто хорошо сидеть, но и подчеркивать достоинства телосложения, скрывая недостатки;

питания — подбор рациона по типу фигуры позволяет скорректировать параметры, легко держать в тонусе тело, не переживая о весе;

спорте — отталкиваясь от типа фигуры, проще выявить и начать работать над «проблемными зонами», подбирать график тренировок.

Точно определить тип строения скелета, пропорции тела «на глаз» достаточно сложно. Нужны замеры и простые математические расчеты. О том, как правильно снять мерки, рассчитать пропорции, поговорим детальнее.

Определения типа фигуры по параметрам запястья

Системой пользуются фитнес-тренеры, диетологи и врачи. Ответить на вопрос, как определить тип фигуры у девушки, — несложно. Потребуется измерить метром запястье. Далее подставить цифры:

До 15 см — конституция тела астеническая.

Признаки: вытянутая шея, худоба скелета, длинные конечности и тонкие черты лица, грудная клетка узкая и маленькая грудь, узкие плечи, высокий рост. Особенности: мускулатура плохо развита, мгновенная утомляемость, плохая выносливость, ускоренный метаболизм. Астеники энергичны, подвижны, легки.

В диапазоне 15–17 см — конституция тела нормостеническая.

Признаки: размеры тела очень пропорциональны, выраженная талия, худые ноги, рост средний. Особенности: с возрастом появляется склонность к полноте (при наборе веса жировая масса распределяется равномерно). Нормостеники очень активны и подвижны, отлично скоординированы, резки.

Свыше 18 см — конституция тела гиперстеническая.

Признаки: низкий рост, широкая кость, массивная грудная клетка, непропорциональность, объемные развернутые плечи, укороченные конечности. Особенности: медленный метаболизм (очень склоны к набору веса), слабая гибкость скелета. Гиперстеники выносливы, обладают отличной мышечной силой.

Для каждого типажа разработаны диетологами и тренерами специальные программы и режимы питания, чтобы без опасных диет и изнуряющих занятий в зале бороться с «проблемными» зонами.

Определение типа фигуры по фруктам и геометрическим параметрам

В мире моды действуют «фруктовые» и «геометрические» тесты. Чтобы выяснить, как определить тип фигуры по параметрам у женщины, надо первоначально снять мерки с тела — талии (ОТ), обхват груди (ОГ), ширину плеч (ШП) и бедер (ОБ). Записать параметры на листик и сверить данные:

Песочные часы (X-силуэт) — ОБ=ОГ (разница не более 10%) и ОТ<ОБ (свыше 25%).

Прямоугольник (H-силуэт) — ОБ=ОГ (разница не более 10%) и ОТ<ОБ (не более 20%).

Стройная колонна (I-силуэт) — ОБ=ОГ=ОТ (разница не более 10%).

Яблоко (O-силуэт) — ОТ=ОБ, присутствует выступающий вперед живот.

Груша (А-силуэт) — ОБ>ОГ (разница свыше 12%), зауженные плечи.

Треугольник перевернутый (T-силуэт) — ШП>ОБ (более чем на 10%).

Отталкиваясь от типа фигуры проще выбирать фасоны вещей и ткани, чтобы скрадывать ее недочеты, подчеркивая преимущества.

Авторские права на статью принадлежат интернет-сайту 101da.ru. Копирование материала запрещено!

Как рассчитать параметры и оценщики

В эконометрике, когда вы собираете случайную выборку данных и вычисляете статистику с этими данными, вы получаете точечную оценку, , которая является единственной оценкой параметра совокупности.

Описательная статистика — это измерения, которые можно использовать для обобщения данных выборки и последующего прогнозирования интересующей вас совокупности. Когда описательные показатели рассчитываются с использованием данных о населении, эти значения называются p a рамы. При расчете описательных показателей с использованием выборочных данных значения называются e s tim a tors (или статистика ).

Вы можете оценить многие параметры генеральной совокупности с помощью выборочных данных, но здесь вы вычисляете самые популярные статистические данные: среднее значение, дисперсию, стандартное отклонение, ковариацию и корреляцию. В следующем списке показано, как рассчитывается каждый параметр и соответствующая ему оценка.

Среднее (среднее): Среднее — простое среднее случайной величины, X. Среднее значение генеральной совокупности для X равно
, где X _i представляет собой индивидуальные измерения, а N представляет собой размер популяции. Среднее значение выборки равно
.
Разница между средним значением выборки и генеральной совокупности заключается в том, что среднее значение выборки использует размер выборки n вместо размера совокупности Н.
Дисперсия: Дисперсия представляет собой среднее квадратов отличий от среднего. Дисперсия населения для случайной величины X равна
, где X _i представляют отдельные измерения,
— среднее значение популяции, а N — размер популяции. Выборочная дисперсия
Обратите внимание, что знаменатель выборочной дисперсии использует не только размер выборки n , но также вычитает 1 из этого числа. Это изменение известно как корректировка степеней свободы . Корректировка степеней свободы обычно важна для доказательства беспристрастности оценок.
Стандартное отклонение: Стандартное отклонение измеряет, насколько случайная величина в среднем отличается от среднего значения. Стандартное отклонение представляет собой квадратный корень из дисперсии, поэтому стандартное отклонение генеральной совокупности для случайной величины х это
, а стандартное отклонение выборки равно
.
Ковариация: Ковариация измеряет, насколько две случайные величины изменяются вместе. Ковариация генеральной совокупности между двумя случайными величинами X и Y равна
.
где X _i представляют отдельные значения X , Y _i представляют отдельные значения Y значений, а N – общее количество измерений в популяции. Выборочная ковариация
где
— среднее значение выборки X ,
— выборочное среднее Y , а n — размер выборки.
Корреляция: Корреляция относится к взаимосвязи между двумя случайными величинами или наборами данных. Коэффициент корреляции генеральной совокупности между двумя случайными величинами X и Y равно
где
— ковариация населения,
— это стандартное отклонение совокупности X и
.
— стандартное отклонение генеральной совокупности от Y . Коэффициент корреляции выборки равен
.
, где s _XY — выборочная ковариация, s _X — выборочное стандартное отклонение X и 4 s 0003 _Y — стандартное отклонение выборки Y .

Теперь попробуйте поработать с некоторыми числами. В таблице представлены пять наблюдений за продажами и ценами на гамбургеры. Используйте формулы для вычисления среднего значения, дисперсии, стандартного отклонения, ковариации и корреляции.

Цены и продажи гамбургеров
Продажа гамбургеров (в шт.), Y	Цена гамбургера (в $), X
100	1
80	2
63	3
45	4
21	5

Вы можете использовать компьютерное программное обеспечение, такое как STATA, для расчета описательной статистики на основе данных. Введя «сумма» в командной строке, вы получите описательную статистику для всех переменных в вашем наборе данных. Если вам нужна корреляция между двумя переменными, выберите Статистика→Сводки, таблицы и тесты→Сводная и описательная статистика→Корреляции и ковариации из строки меню.

Или вы можете ввести «corr variable1 vari a ble2 » в командной строке. В вашей команде замените переменная1 и переменная2 фактическими именами, которые вы дали переменным в своем наборе данных. Вы можете получить ковариацию, добавив опцию в команду корреляции; введите «corr var i способный1 переменный2 , cov» в командной строке.

Вы должны убедиться, что ваши ручные расчеты этих показателей согласуются с выходными данными STATA.

Суммирование данных с помощью описательной статистики — относительно простая процедура, но внимательно изучите значения. Вы можете использовать описательные меры, чтобы убедиться, что ваша выборка содержит реалистичные измерения. Например, если вас интересуют выпускники колледжей, вы не ожидаете, что средний возраст вашей случайной выборки из этой группы будет 21 год.

Пристальное внимание к этим деталям повышает доверие к вашим данным и последующим выводам, которые вы делаете.

Эта статья взята из книги:

Эконометрика для чайников,

Об авторе книги:

Роберто Педаче, доктор философии, доцент кафедры экономики колледжа Скриппса. Его опубликованные работы были опубликованы в Economic Inquiry, Industrial Relations, , Southern Economic Journal , Contemporary Economic Policy , Journal of Sports Economics и других изданиях.

Эту статью можно найти в категории:

Экономика ,

машинное обучение — Как найти распределение вероятностей и параметры для реальных данных? (Python 3)

установщик обеспечивает процесс итерации по возможным распределениям фитинга.
Также выводит график и сводную таблицу со статистическими значениями.

Пакет
installer предоставляет простой класс для идентификации дистрибутива
из которого генерируются выборки данных. Он использует 80 дистрибутивов
от Scipy и позволяет отображать результаты, чтобы проверить, что
наиболее вероятное распределение и наилучшие параметры.

Таким образом, в основном та же итеративная процедура проверки на соответствие, что описана в других ответах, но удобно выполняемая модулем.

Результат для вашей серии SR_y :

Код:

 из sklearn.datasets import load_diabetes
из установщика импорта установщика, get_common_distributions
#Получить данные - из вопроса
данные = load_diabetes()
X, y_ = данные.данные, данные.цель
#Организовать данные - из вопроса
SR_y = pd.Series(y_, name="y_ (Распределение целевого вектора)")
# слесарь
Distributions_set = get_common_distributions ()
распределения_set. extend(['арксинус', 'косинус', 'экспон', 'weibull_max', 'weibull_min',
                          'dweibull', 't', 'парето', 'экспоннорм', 'логнорм',
                         "норма", "exponweib", "weibull_max", "weibull_min", "pareto", "genextreme"])
f = Fitter (SR_y, распределения = распределения_набор)
f.fit()
f.резюме()

Параметры этих подобранных распределений в виде dict :

 f.fitted_param

 {'экспон': (25.0, 127.13348416289594),
 «коши»: (132,95536663886972, 52,62243313109789),
 «гамма»: (2,496376511103246, 20,737715299081657, 52,63462302106953),
 «норма»: (152.13348416289594, 77.00574586945044),
 'чи2': (4,9927545799818525, 20,737731375230684, 26,317289176495912),
 «релей»: (14.700761411215545, 111.3948791009951),
 «униформа»: (25,0, 321,0),
 «степенной закон»: (1.0864390359784966, -6.82376066691087, 352.82376073752073),
 'косинус': (159.01669793410446, 65.6033963343604),
 «арксинус»: (-6,99037533558757, 352,9903753355876),
 'exponpow': (0. 15440493125261756, 24.999999999999996, 16.00571403929016),
 'weibull_max': (0.168196678837625, 346.0000000000001, 1.6686318895897978),
 'weibull_min': (0.2750237375428041, 24.999999999999996, 6.9980988461),
 'dweibull': (1.6343449438402855, 157.0247145542748, 73.64165822064473),
 «парето»: (0,6022461735477798, -0,06169932009129858, 25.06169863339018),
 'exponnorm': (6.298770105099791, 53.6065309642624, 15.642251691931591),
 'т': (127967.50529392948, 152.12481045573628, 76.98521783304597),
 'exponweib': (0.9662752277542657, 1.60238468133, 24.142487003378918, 150.25955880342326),
 «логарифмическая норма»: (0,44469088248930166, -29,00650970868123, 164,71283014005542),
 'genextreme': (0,029317_{6728702, 116,52312667345038, 63,454691756821106)}}

Чтобы получить список всех доступных дистрибутивов:

 от сборщика импорта get_distributions
получить_распределения()

Тестирование для всех из них занимает много времени, поэтому лучше всего использовать реализованный get_common_distributions() и потенциально расширить их с помощью вероятного распределения, как это сделано в приведенном выше коде.