Таблица коэффициента: Таблица коэффициентов УЕФА на сегодня, онлайн-рейтинг стран и футбольных клубов 2022-2023, место России

Таблица коэффициентов УЕФА на сегодня, онлайн-рейтинг стран и футбольных клубов 2022-2023, место России

1

Англия

101.855

7/7

22.642

18.571

24.357

21.000

15.285

2

Испания

87.141

6/7

19.571

18.928

19.500

18.428

10.714

3

Германия

78.231

7/8

15.214

18.714

15.214

16.214

12.875

4

Италия

71.069

7/7

12.642

14.928

16.285

15.714

11.500

5

Франция

58.164

5/6

10.583

11.666

7.916

18.416

9.583

6

Нидерланды

54.900

4/5

8. 600

9.400

9.200

19.200

8.500

7

Португалия

53.716

4/6

10.900

10.300

9.600

12.916

10.000

8

Бельгия

37.200

4/5

7.800

7.600

6.000

6.600

9.200

9

Шотландия

36.400

0/5

6.750

9.750

8.500

7.900

3.500

10

Австрия

33.600

1/5

6.200

5.800

6.700

10.400

4.500

11

Сербия

31.625

1/4

6.000

6.000

5.500

9.500

4.625

12

Турция

29.300

4/5

5.500

5.000

3.100

6.700

9.000

13

Чехия

29. 050

0/4

6.500

2.500

6.600

6.700

6.750

14

Швейцария

28.925

1/4

3.900

6.400

5.125

7.750

5.750

15

Норвегия

28.750

1/4

5.375

3.750

6.500

7.625

5.500

16

Украина

28.300

2/5

5.600

7.200

6.800

4.200

4.500

17

Дания

27.225

1/5

4.875

5.125

4.125

7.800

5.300

19

Хорватия

25.400

0/4

5.750

4.375

5.900

6.000

3.375

20

Греция

25.225

0/4

5.100

4.900

5.100

8.000

2. 125

21

Израиль

25.000

0/4

2.625

2.375

7.000

6.750

6.250

22

Кипр

23.875

1/5

6.125

5.125

4.000

4.125

4.500

23

Швеция

23.250

1/4

4.125

5.750

2.500

5.125

5.750

24

Румыния

20.000

1/4

2.375

5.875

3.750

2.250

5.750

25

Болгария

19.500

1/4

4.000

4.125

4.000

3.375

4.000

26

Венгрия

19.375

1/4

3.250

4.500

4.250

2.750

4.625

27

Словакия

18. 750

1/4

5.125

3.000

1.500

4.125

5.000

28

Польша

18.250

1/4

2.250

2.125

4.000

4.625

5.250

29

Азербайджан

16.125

1/4

2.375

3.375

2.500

4.375

3.500

30

Казахстан

12.625

0/4

4.250

3.375

1.000

2.875

1.125

31

Словения

12.500

0/4

3.125

2.000

2.250

3.000

2.125

32

Молдавия

11.750

1/4

1.125

0.750

1.375

5.250

3.250

33

Косово

11.208

0/4

2.500

1.500

1.833

2. 500

2.875

34

Лихтенштейн

11.000

0/1

1.500

2.500

0.500

0.000

6.500

35

Латвия

10.625

0/4

1.625

2.250

1.375

2.625

2.750

36

Ирландия

10.375

0/4

1.000

1.250

1.875

2.875

3.375

37

Финляндия

10.250

0/4

0.875

1.625

1.375

3.750

2.625

38

Литва

10.000

0/4

2.625

1.625

1.625

1.750

2.375

39

Армения

9.875

0/4

1.500

2.750

1.375

1.875

2.375

40

Белоруссия

9. 875

0/4

5.000

2.500

1.500

0.250

0.625

41

Босния и Герцеговина

9.750

0/4

2.000

1.500

2.625

1.625

2.000

42

Люксембург

9.000

0/4

2.625

3.000

1.000

1.250

1.125

43

Фарерские острова

8.750

0/4

1.125

1.125

2.750

1.500

2.250

44

Северная Ирландия

8.583

0/4

0.500

2.375

2.833

1.625

1.250

45

Мальта

8.250

0/4

1.500

0.750

1.500

1.875

2.625

46

Грузия

8.000

0/4

1.625

2. 250

1.750

1.250

1.125

47

Эстония

7.582

0/3

0.500

0.875

1.375

3.666

1.166

48

Исландия

7.416

0/3

1.500

0.625

0.625

1.500

3.166

49

Албания

6.250

0/4

1.000

0.750

2.000

1.625

0.875

50

Уэльс

6.166

0/3

1.000

1.000

1.500

1.500

1.166

51

Гибралтар

5.791

0/4

1.000

1.000

1.666

1.250

0.875

52

Северная Македония

5.500

0/4

1.000

0.500

1.750

0.625

1.625

53

Андорра

5. 498

0/3

0.833

1.500

0.666

1.666

0.833

54

Черногория

4.750

0/4

0.375

1.000

1.625

0.750

1.000

55

Сан-Марино

1.999

0/3

0.500

0.000

0.500

0.166

0.833

? Условные обозначения

Коэф. — Коэффициент   
оВ — Основной турнир: Выигрыш   
оН — Основной турнир: Ничья   
оП — Основной турнир: Поражение   
кВ — Квалификация: Выигрыш   
кН — Квалификация: Ничья   
кП — Квалификация: Поражение   

* — осталось / было клубов

Таблица коэффициентов формируется следующим образом. По окончании евротурниров для каждой страны подсчитывается так называемый «коэффициент сезона». Для этого сумма очков, набранных всеми клубами этой страны в еврокубках данного сезона, делится на количество клубов (коэффициент считается до тысячных долей без округления). В отборочных раундах за победу дается 1 очко, за ничью 0,5. В основных раундах — за победу 2 очка, за ничью — 1. За попадание в групповой турнир Лиги чемпионов (через квалификацию или автоматически) клуб получает 4 бонусных очка. За выход в 1/8 финала — 5 бонусных очков, в 1/4 финала, 1/2 финала и финал Лиги чемпионов или 1/4 финала, 1/2 финала и финал Лиги Европы — по 1 бонусному очку (за победу в финалах бонус не дается). Таблица коэффициентов составляется путем суммирования коэффициентов за последние пять сезонов.

C сезона-2021/22 национальные квоты в еврокубках будут следующие:

1-4 места — по четыре клуба в Лиге чемпионов, по два в Лиге Европы и по одному в Лиге конференций.

5 — три в Лиге чемпионов, два в Лиге Европы и один в Лиге конференций.

6 — три в Лиге чемпионов, один в Лиге Европы и два в Лиге конференций.

7-15 — по два в Лиге чемпионов, по одному в Лиге Европы и по два в Лиге конференций.

16-50* — по одному месту в Лиге чемпионов и по три в Лиге конференций.

51-55 — по одному месту в Лиге чемпионов и по два в Лиге конференций.

*Лихтенштейн — одно место только в Лиге конференций.

Рейтинг УЕФА | UEFA.com

Клубный рейтинг ассоциаций

Клубы, продолжающие борьбу/всего клубов участвовало

Клубы



Как считается рейтинг

О


1

Англия

7/7103,141

2

Испания

7/788,855

3

Германия

7/879,106

4

Италия

7/771,497

5

Франция

6/659,497

Рейтинг стран за сезон 2022/23

Клубы, продолжающие борьбу/всего клубов участвовало

Клубы



Как считается рейтинг

О

Сред.


1

Англия

7/7116,00016,571

2

Германия

7/8110,00013,750

3

Испания

7/787,00012,428

4

Италия

7/783,50011,928

5

Франция

6/665,50010,916

Клубный рейтинг

Страна


<a href=’/nationalassociations/uefarankings/club/about/’>Как считается рейтинг</a>

О



Рейтинг национальной ассоциации влияет на коэффициент каждого клуба

НА


1

Ман Сити

ENG131,00020,628

2

Бавария

GER130,00015,821

3

Ливерпуль

ENG123,00020,628

4

Челси

ENG123,00020,628

5

ПСЖ

FRA112,00011,899

Клубный рейтинг за сезон 2022/23

Страна


<a href=’/nationalassociations/uefarankings/club/about/’>Как считается рейтинг</a>

О



Рейтинг национальной ассоциации влияет на коэффициент каждого клуба

НА


1

Бавария

GER21,0002,750

2

Ливерпуль

ENG19,0003,314

3

Наполи

ITA19,0002,385

4

Бенфика

POR19,0002,000

5

ПСЖ

FRA19,0002,183

Клубный рейтинг за 10 лет

Страна


Суммарный коэффициент клуба

О



Коэффициент ассоциации используется, только если он выше коэффициента клуба

НА


1

Реал

ESP372,00040,713

2

Бавария

GER324,00030,749

3

Барселона

ESP301,00040,713

4

Челси

ENG247,00035,370

5

Атлетико

ESP246,00040,713

Рейтинг сборных по футзалу (мужчины)

Как считается рейтинг

О


1

Португалия

2693,758

2

Россия*

2547,159

3

Испания

2488,909

4

Казахстан

2367,187

5

Хорватия

2051,042

• Рейтинг клубных коэффициентов УЕФА составляется на основании результатов всех европейских клубов в еврокубках.
• При подсчете клубного рейтинга ассоциации или рейтинга страны учитываются результаты всех ее клубов. Он используется для определения числа представителей ассоциации в еврокубках на будущий сезон.
• Клубный рейтинг учитывает результаты каждого клуба в еврокубках и используется для определения посева клубов при жеребьевке.
• Таблицы рейтингов составляются на основании коэффициентов за пять лет. Коэффициенты обновляются после завершения очередного раунда в клубных турнирах УЕФА.
• Коэффициенты мужских сборных УЕФА по футзалу рассчитываются по алгоритму Эло на базе результатов первой мужской сборной во всех матчах квалификаций и финальных стадий. Коэффициенты используются для определения посева сборных при жеребьевке турниров УЕФА.

Клубный рейтинг ассоциаций (женщины)

Как считается рейтинг

О


1

Франция

79,833

2

Германия

73,332

3

Испания

66,499

4

Англия

59,166

5

Италия

35,000

Рейтинг ассоциаций за сезон (женщины) 2021/22

Клубы, продолжающие борьбу/всего клубов участвовало

Клубы



Как считается рейтинг

О

Сред.


1

Италия

2/225,00012,500

2

Англия

2/332,00010,666

3

Германия

2/332,00010,666

4

Франция

2/327,0009,000

5

Испания

2/325,0008,333

Клубный рейтинг (женщины)

СтранаИтого

1

Лион

FRA115,966

2

Барселона

ESP114,299

3

ПСЖ

FRA95,966

4

Вольфсбург

GER95,666

5

Бавария

GER93,666

Клубный рейтинг за сезон (женщины) 2021/22

СтранаИтого

1

Челси

ENG18,133

2

Вольфсбург

GER17,133

3

Бавария

GER17,133

4

Барселона

ESP16,666

5

Рома

ITA16,500

Как интерпретировать P-значения и коэффициенты в регрессионном анализе

P-значения и коэффициенты в регрессионном анализе работают вместе, чтобы сообщить вам, какие отношения в вашей модели являются статистически значимыми, и характер этих отношений. Коэффициенты линейной регрессии описывают математическую связь между каждой независимой переменной и зависимой переменной. Значения p для коэффициентов показывают, являются ли эти отношения статистически значимыми.

После подбора регрессионной модели сначала проверьте остаточные графики, чтобы убедиться, что у вас есть несмещенные оценки. После этого пришло время интерпретировать статистический вывод. Линейный регрессионный анализ может дать много результатов, с которыми я помогу вам сориентироваться. В этом посте я расскажу об интерпретации p-значений и коэффициентов линейной регрессии для независимых переменных.

Похожие сообщения : Когда я должен использовать регрессионный анализ? и Как выполнить регрессионный анализ с помощью Excel

Интерпретация значений P в регрессии для переменных

Регрессионный анализ — это форма логической статистики. Значения p в регрессии помогают определить, существуют ли отношения, которые вы наблюдаете в своей выборке, в большей совокупности. Значение p линейной регрессии для каждой независимой переменной проверяет нулевую гипотезу о том, что переменная не имеет корреляции с зависимой переменной. Если корреляции нет, то нет связи между изменениями независимой переменной и сдвигами зависимой переменной. Другими словами, недостаточно доказательств, чтобы сделать вывод о наличии эффекта на уровне популяции.

Если p-значение для переменной меньше вашего уровня значимости, ваши выборочные данные предоставляют достаточно доказательств, чтобы отклонить нулевую гипотезу для всей совокупности. Ваши данные подтверждают гипотезу о том, что равно , что является ненулевой корреляцией. Изменения в независимой переменной связаны с изменениями в зависимой переменной на уровне генеральной совокупности. Эта переменная является статистически значимой и, вероятно, является полезным дополнением к вашей регрессионной модели.

С другой стороны, когда значение p в регрессии превышает уровень значимости, это указывает на то, что в вашей выборке недостаточно доказательств, чтобы сделать вывод о наличии ненулевой корреляции.

В приведенном ниже примере выходных данных регрессии показано, что переменные-предикторы South и North являются статистически значимыми, поскольку их p-значения равны 0,000. С другой стороны, Восток не является статистически значимым, поскольку его значение p (0,092) выше обычного уровня значимости 0,05.

Стандартной практикой является использование p-значений коэффициента для принятия решения о включении переменных в окончательную модель. Для приведенных выше результатов мы бы рассмотрели возможность удаления East. Сохранение переменных, которые не являются статистически значимыми, может снизить точность модели.

Похожие сообщения : F-тест общей значимости в регрессии и что такое независимые и зависимые переменные?

Интерпретация коэффициентов линейной регрессии

Что означает этот коэффициент? Знак коэффициента линейной регрессии говорит вам, существует ли положительная или отрицательная корреляция между каждой независимой переменной и зависимой переменной. Положительный коэффициент указывает на то, что по мере увеличения значения независимой переменной среднее значение зависимой переменной также имеет тенденцию к увеличению. Отрицательный коэффициент предполагает, что по мере увеличения независимой переменной зависимая переменная имеет тенденцию к уменьшению.

Значение коэффициента показывает, насколько изменится среднее значение зависимой переменной при смещении независимой переменной на одну единицу при сохранении других переменных в модели постоянными. Это свойство сохранять неизменными другие переменные имеет решающее значение, поскольку оно позволяет вам оценивать влияние каждой переменной в отрыве от других.

Коэффициенты линейной регрессии в ваших статистических выходных данных являются оценками фактических параметров населения. Чтобы получить несмещенные оценки коэффициентов с минимальной дисперсией и иметь возможность доверять p-значениям, ваша модель должна удовлетворять семи классическим предположениям линейной регрессии МНК.

Статистики считают коэффициенты линейной регрессии нестандартизированной величиной эффекта, поскольку они показывают силу взаимосвязи между переменными, используя значения, которые сохраняют натуральные единицы зависимой переменной. Величина эффекта поможет вам понять, насколько важны выводы в практическом смысле. Чтобы узнать больше о нестандартных и стандартизированных размерах эффектов, прочитайте мой пост о размерах эффектов в статистике.

Похожие сообщения : Объяснение уравнений линейной регрессии и линейной регрессии

Графическое представление коэффициентов линейной регрессии

Простой способ понять интерпретацию коэффициентов регрессии — представить их в виде линейных наклонов. Подогнанная линейная диаграмма иллюстрирует это, изображая зависимость между ростом человека (IV) и весом (DV). Числовой вывод и график отображают информацию из одной и той же модели.

Коэффициент высоты в уравнении регрессии равен 106,5. Этот коэффициент представляет собой среднее увеличение веса в килограммах на каждый дополнительный метр роста. Если ваш рост увеличивается на 1 метр, средний вес увеличивается на 106,5 килограмма.

Линия регрессии на графике визуально отображает ту же информацию. Если сдвинуться вправо по оси x на один метр, линия увеличится на 106,5 килограмма. Имейте в виду, что безопасно интерпретировать результаты регрессии только в пределах области наблюдения ваших данных. В этом случае данные о росте и весе были получены от девочек средней школы и варьировались от 1,3 м до 1,7 м. Следовательно, по этим данным мы не можем сместиться по линии на целый метр.

Предположим, что линия регрессии была плоской, что соответствует нулевому коэффициенту. В этом сценарии средний вес не изменится независимо от того, как далеко вы продвинетесь по линии. Вот почему коэффициент, близкий к нулю, говорит об отсутствии эффекта — и вы увидите высокое (незначительное) значение p, соответствующее этому.

Сюжет действительно воплощает это в жизнь. Однако на графиках могут отображаться только результаты простой регрессии — один предиктор и ответ. Для множественной линейной регрессии интерпретация остается прежней.

Контурные графики могут отображать две независимые переменные и зависимую переменную. Для получения дополнительной информации прочитайте мой пост «Контурные графики: использование, примеры и интерпретация».

Использование полиномиальных терминов для моделирования кривизны в линейных моделях

Предыдущая линейная зависимость относительно проста для понимания. Линейная зависимость указывает на то, что изменение остается неизменным по всей линии регрессии. Теперь давайте перейдем к интерпретации коэффициентов для криволинейной зависимости, где эффект зависит от вашего положения на кривой. Интерпретация коэффициентов для криволинейных отношений менее интуитивна, чем для линейных отношений.

Напомню, что в линейной регрессии вы можете использовать кривые полиномиальной модели в ваших данных. Важно помнить, что мы по-прежнему используем линейную регрессию для моделирования кривизны, а не нелинейную регрессию. Вот почему я имею в виду криволинейные отношения в этом посте, а не нелинейные отношения. Нелинейность имеет очень специальное значение в статистике. Чтобы узнать об этом различии, прочитайте мой пост: Разница между моделями линейной и нелинейной регрессии.

В этом примере регрессии используется квадратичный (возведенный в квадрат) член для моделирования кривизны в наборе данных. Вы можете видеть, что p-значения статистически значимы как для линейных, так и для квадратичных членов. Но что, черт возьми, означают коэффициенты?

График данных для регрессии с полиномиальными терминами

График данных действительно помогает визуализировать кривизну и понять модель регрессии.

На диаграмме показано, как влияние настроек машины на среднее потребление энергии зависит от того, где вы находитесь на кривой регрессии. По оси x, если вы начнете с настройки 12 и увеличите ее на 1, потребление энергии должно уменьшиться. С другой стороны, если вы начнете с 25 и увеличите настройку на 1, вы должны испытать повышенное потребление энергии. Около 20, и вы не ожидаете больших изменений.

Регрессионный анализ, использующий полиномы для моделирования кривизны, может усложнить интерпретацию результатов. В отличие от линейной зависимости влияние независимой переменной изменяется в зависимости от ее значения. Глядя на коэффициенты, картина не станет яснее. Вместо этого нарисуйте данные в виде графика, чтобы по-настоящему понять взаимосвязь. Экспертные знания в области исследования также могут помочь вам понять результаты.

Связанный пост: Аппроксимация кривой с использованием линейной и нелинейной регрессии

Коэффициенты регрессии и отношения между переменными

Регрессионный анализ заключается в определении того, как изменения в независимых переменных связаны с изменениями в зависимой переменной. Коэффициенты говорят вам об этих изменениях, а p-значения сообщают вам, значительно ли эти коэффициенты отличаются от нуля.

Все эффекты в этом посте были главными эффектами, то есть прямыми отношениями между независимой переменной и зависимой переменной. Однако иногда отношения между IV и DV меняются в зависимости от другой переменной. Это условие является эффектом взаимодействия. Узнайте больше об этих эффектах в моем посте: Понимание эффектов взаимодействия в статистике.

В этом посте я не упомянул постоянный термин. Обязательно прочитайте мой пост о том, как интерпретировать константу!

Статистические данные, которые я привожу в посте, говорят вам, как интерпретировать уравнение регрессии, но они не говорят вам, насколько хорошо ваша модель соответствует данным. Для этого вы также должны оценить R-квадрат.

Если вы изучаете регрессию и вам нравится подход, который я использую в своем блоге, ознакомьтесь с моей книгой «Интуитивное руководство по регрессионному анализу»! Вы можете найти его на Amazon и других розничных магазинах.

Примечание. Я написал другую версию этого поста, которая появилась в другом месте. Я полностью переписал и обновил его для своего блога.

Таблица общего коэффициента теплопередачи Графики и уравнение

Таблица общего коэффициента теплопередачи Графики и уравнение

Справочник по термодинамике | Каталог теплопередачи

Таблица общего коэффициента теплопередачи Таблица:

Коэффициент теплопередачи – это коэффициент пропорциональности между тепловым потоком и термодинамической движущей силой потока тепла (т. е. разностью температур, ΔT):

h = q / (Ts – K)

где:

q: количество требуемого тепла (тепловой поток), Вт/м2, т. е. тепловая мощность на единицу площади, q = d\dot{Q}/dA
h: коэффициент теплопередачи, Вт/(м ² K)
Ц =
Температура поверхности твердого тела
K =
Окружающая жидкость Температура

Он используется при расчете теплопередачи, как правило, путем конвекции или фазового перехода между жидкостью и твердым телом. Коэффициент теплопередачи имеет единицы СИ в ваттах на квадратный метр-кельвин: Вт/(м ² К). Коэффициент теплопередачи обратно пропорционален теплоизоляции. Это используется для строительных материалов (значение R) и для изоляции одежды.

Связанные ресурсы:

• Общий коэффициент теплопередачи — теплопередача
• Общий коэффициент теплопередачи Термодинамика
• Уравнение конвекции и калькулятор конвективной теплопередачи
• Преобразование теплопроводности
• Теплопроводность газов
• Теплопроводность обычных металлов и сплавов

Таблица общего коэффициента теплопередачи Трубы и трубки

Таблица общего коэффициента теплопередачи Теплообменники

Таблица общего коэффициента теплопередачи Промышленные испарители

Таблица общего коэффициента теплопередачи Промышленные охладители

Таблица общего коэффициента теплопередачи Промышленные конденсаторы

Таблица общего коэффициента теплопередачи Различные жидкости

Таблица общего коэффициента теплопередачи.