Генератор б/у BMW 3 (G20) БМВ 3 (Г20) с доставкой в Симферополь

Купить генератор на BMW 3 (G20) (БМВ 3 (Г20)) в Симферополе:

Товар в наличии по состоянию на 21.07.2023 17:36:

отсортировать товар по
релевантностиценегоду выпусканазванию детали

17 990 р.
На складеКУПИТЬ

20 850 р.
На складеКУПИТЬ

	BM1985671	генератор	BMW 3 G20/G21	OEM: 8634166	17 990 р. На складеКУПИТЬ
	BM1996375	Генератор	BMW 3 G20, G21 2018-		20 850 р. На складеКУПИТЬ

Технические характеристики генератора:
Тех. характеристики:

Ищете генератор?

Подберём и доставим запчасти для а/м 3 (Г20)
в Симферополь

Доставка от 2 до 6 дней

Наложенный платеж. Оплата при получении.

Большой ассортимент

более 400 000 запчастей

Лидеры на рынке

крупнейшая компания

Высококлассные специалисты

профессиональный подход

Ответственность

перед клиентами

Быстрая доставка

в любой город России

Гарантия на детали

30 дней на ДВС, 14 на остальное

Мы работаем уже 5 лет на рынке запчастей BMW, и нашими клиентами стали тысячи довольных покупателей.
На нашей разборке BMW в Санкт-Петербурге и Симферополе работают только профессионалы.
Если вам нужны оригинальные запчасти на а/м BMW 3 (G20) хорошего качества по невысокой цене, ваш выбор — FINNAUTOPARTS.
Мы разбираем автомобили БМВ 3 (Г20), не имеющие пробега по РФ.
У нас очень широкий ассортимент запчастей, включая контрактные двигатели (ДВС),
пункт выдачи заказов в Симферополе.

Отзывы о компании FINNAUTOPARTS:

В основе философии нашей компании лежит индивидуальный подход к каждому клиенту.
Именно поэтому наши клиенты всегда остаются довольны работой с нами.
Если вам нужны запчасти для а/м BMW,
позвоните по телефону +7 499 110-18-75 — наши специалисты подберут
для вас лучший вариант по оптимальной цене.

FINNAUTO

Клиент:

05.10.2017 MSK

всё пришло как и было описано, спасибо!

Администрация:

09.10.2017 MSK

Спасибо за Ваш отзыв. Было приятно с Вами сотрудничать!

Клиент:

02.02.2019 MSK

Ручка подошла! Соответствовала картинке. Спасибо!
Вместе с тем ее доставка за 500 р. это дорого!
Понимаю, что это уже не вопрос самой компании, но косвенно этот вопрос затрагивает и ее.
Предлагаю оптимизировать ваш договорные отношения с перевозчиками. Другими словами договориться с ними о скидках. Я имею сейчас ввиду компанию CDEK. Может пересмотреть сотрудничество именно с этим перевозчиком.

Клиент:

25.10.2019 MSK

Ребята молодцы! Перезвонили уточнили помогли с выбором нужной детали.

Клиент:

02.04.2016 MSK

Товар получил.Все работает.Большое Вам спасибо.Работают профессионалы.Буду всем советовать вашу фирму.Будем сотрудничать.Еще раз спасибо.

Клиент:

23.03.2017 MSK

Здравствуйте домкрат пришёл ,в отличном состоянии. Я очень доволен но есть маленький нюанс он не подходит по креплению в штатное место в багажнике БМВ е65. он может от БМВ е66. А вот первый который был за 930 руб именно то ,что надо для полного счастья

Все отзывы

Озонатор воздуха промышленный 20 г/ч (генератор озона) GI03020 GIKRAFT G.

I.Kraft GI03020

Озонатор воздуха промышленный 20 г/ч (генератор озона) GI03020 GIKRAFT

Артикул: GI03020

Рейтинг товара:

7 623 грн.

• Описание
• Характеристики
• Комплектация
• Инструкции
• Видео
• Отзывы

  0

Описание

Работающий кондиционер создаёт температурные перепады, в результате чего образуется конденсат. Пыль и влага в системе кондиционирования – благоприятная среда для развития микроорганизмов. Резкий и неприятный запах в салоне автомобиля – признак образования бактерий, грибков и плесени. Так же автомобиль – место обитания пылевых клещей. Автомобильные кондиционеры, как и стационарные, требуют периодического обслуживания. Озонирование – технология очистки, при которой используется газ озон (O₃), позволяет уничтожить микроорганизмы, как следствие – избавиться от неприятных запахов и насекомых. 

Основные преимущества озонирования:

• Уничтожает все известные микроорганизмы: вирусы, бактерии, грибки, их споры, цисты простейших и т. д.;
• Удаляет неприятные запахи;
• Не придаёт дополнительных запахов;
• Не оставляет токсичных элементов, в отличие от химической обработки;
• При проветривании озон быстро превращается в кислород (O₂);
• Действует быстро — в течение секунд, в сотни раз быстрее, чем любые другие дезинфекторы.

Характеристики

Комплектация

Инструкции

Видео

Отзывы

Без першого внеску. Можливість включити в кредит додаткові витрати (доставка, сервіс і т. д.).

Онлайн анкета. Заповнення в зручний для Вас час в режимі 24/7

Швидкість прийняття рішення. Зручність підписання договору. Кредитний договір можна підписати на міні-відділенні банку або замовити адресну доставку

Имя:

Фамилия:

Контактный телефон:

Электронная почта:

Код ИНН:

Город и адрес доставки заказа:

Наименование товара:

Артикул:

Количество:

Генератор случайных чисел в R

Обновлено 20 марта 2023 г. для генерации случайных чисел и управления процессом генерации, чтобы пользователь мог использовать сгенерированные таким образом случайные числа в контексте реальных жизненных задач.

Ниже приведен пример создания и печати 50 значений от 1 до 99 с помощью функции runif().

Код

RandomNum <- runif(50, 1, 99)
RandomNum

Вывод:

900 03

Генератор случайных чисел помогает генерировать последовательность цифр, которую можно сохранить как функцию для последующего использования в операциях. Генератор случайных чисел на самом деле не генерирует случайные значения, поскольку ему требуется начальное значение, называемое SEED. Генерацией случайных чисел можно управлять с помощью функций SET.SEED(). Команда SET.SEED() использует целое число для запуска случайного числа поколений. Кроме того, сгенерированную последовательность случайных чисел можно сохранить и использовать позже.

Например, мы будем использовать код для выборки 10 чисел от 1 до 100 и повторить его пару раз.

В первый раз SET.SEED() запустится с начальным числом 5, а во второй раз с начальным числом 12. Для каждой итерации было сгенерировано десять случайных чисел.

Код:

set.seed(5) # будет сгенерировано случайное число из 5
TenRandomNumbers <- sort(sample.int(100, 10))
TenRandomNumbers

9 0011 Выход:

Код:

set.seed(12) # генерируется случайное число из 12
TenRandomNumbers <- sort(sample. int(100, 10))
TenRandomNumbers

Вывод:

Функции генератора случайных чисел

В R есть встроенные функции для генерации набора случайных чисел из стандартных распределений, таких как нормальное, равномерное, биномиальное распределение и т. д. В следующем разделе мы увидим различные функции, такие как runif(), rnorm(), r binom() и rexp() для генерации случайных чисел.

1. Равномерно распределенные случайные числа

Для генерации равномерно распределенных случайных чисел используется runif(). Диапазон по умолчанию 0 – 1. Во-первых, нам потребуется указать число, которое необходимо сгенерировать. Кроме того, диапазон распределения можно указать с помощью аргументов max и min.

Код

# Для получения 5 равномерно распределенных случайных чисел
runif(5)

2 Код

# Получить 5 случайных чисел от 5 до 99 Код

# Генерация целых чисел без замены
sample(1:100, 5, replace=FALSE)

Вывод:

2.

Нормально распределенные случайные числа

Для генерации чисел из нормального распределения используется rnorm(). Где среднее значение равно 0, а стандартное отклонение равно 1. Во-первых, нам потребуется указать число, которое необходимо сгенерировать. Кроме того, в качестве аргументов можно указать среднее значение и SD (стандартное отклонение).

Код:

rnorm(5)

Выход:

Код:

# с использованием другого среднего значения и стандартного отклонения
rnorm(4, mean=70, sd=10)

Вывод:

Код:

9 0015 # гистограмма чисел для проверки распределения
X <- rnorm(400, mean=70, sd=10)
hist(X)

Вывод:

Использование rnorm() для генерации нормально распределенного случайного числа

900 67 3. Биномиальные случайные числа

Биномиальные случайные числа представляют собой дискретный набор случайных чисел. Для получения биномиального числа значение n изменяется на желаемое количество испытаний. Например, испытание 5, где n = 5

Код:

n= 5
p=.5
rbinom(1 ,n, p)
# 1 успех в 5 трассах
n= 5
p=.5
rbinom (19, n, p) # 10 биномиальных чисел

Выход:

4. Экспоненциально распределенные случайные числа

Экспоненциальное распределение используется для описания срока службы электрических компонентов. Например, средний срок службы электрической лампы составляет 1500 часов.

Код:

x=rexp(100, 1/1500)
hist(x, вероятность=TRUE, col=grey(.9), main="exponential mean=1500")
кривая(dexp(x, 1/1500), add= T)

Вывод:

Генерация целых чисел и чисел с плавающей запятой

Теперь мы узнаем о генерации случайных чисел для двух типов чисел, доступных в R. Это целые числа и числа с плавающей запятой или числа с плавающей запятой. R автоматически обнаружит две категории и будет перемещаться между ними по мере необходимости. Целое число в R состоит из целого числа, которое может быть положительным или отрицательным, тогда как число с плавающей запятой включает в себя действительные числа. Он состоит из значения, указывающего самую дальнюю цифру от десятичной точки. Значение находится в двоичном формате, и доступна индикация количества двоичных разрядов для перемещения. Для генерации случайных целых чисел встроенная функция sample() надежна и быстра. Бизнес-потребности требуют от вас анализа выборки данных. Для выбора образца в R есть функция sample(). Чтобы генерировать случайные целые числа от 5 до 20 ниже, используется пример кода функции.

Код:

rn = выборка (5:20, 5)
rn

Выход:

Создание случайной выборки из 5 9000 3

В приведенном выше примере пять значений были сгенерированы в качестве указанного аргумента. Мы видели, как в R можно выбрать подмножество случайных значений. В ситуации реального времени вам потребуется сгенерировать случайную выборку из существующего фрейма данных. Выбор выборки данных для наблюдения из большого набора данных — одна из задач, которую инженеры данных выполняют в своей повседневной жизни.

Код:

Height_Weight_Data <- read.csv("test.csv") # для проверки загрузите CSV-файл
Height_Weight_Data
# Height_Weight_Data образец кадра данных; выбор случайного подмножества в r
Sample <- Height_Weight_Data[sample(nrow(Height_Weight_Data), 5), ] # выбрать 5 случайных строк из набора данных
Sample

Вывод:

Генерация случайной выборки из имен фреймов данных как Height_Weight_Data 9 0003

Несколько вещей, которые следует помнить о числах с плавающей запятой.

• Они бинарны по своей природе.
• Ограничено реальными представленными номерами.

Теперь давайте посмотрим, как может быть сгенерировано случайное число с плавающей запятой в диапазоне от -10 до 10

Код:

Random <- runif(n=10, min=-10, max=10)
Random

Вывод: 

Генерация случайных чисел с плавающей запятой

Runif() относится к случайному униформе. В приведенном выше примере мы получили 10 случайных распределенных чисел между [-10:10]

Заключение

В этой статье мы обсудили генератор случайных чисел в R и увидели, как функция SET.SEED используется для управления генерацией случайных чисел. Мы видели, как SEED можно использовать для воспроизводимых случайных чисел, способных генерировать последовательность случайных чисел, и настроить генератор начальных чисел случайных чисел с помощью SET.SEED(). Иногда при анализе используется статистический метод, требующий генерации случайных чисел. R оснащен несколькими функциями, такими как равномерная, нормальная, биномиальная, функция Пуассона, экспоненциальная и гамма-функция, которая позволяет моделировать наиболее распространенное распределение вероятностей.

Рекомендуемые статьи

Это руководство по генератору случайных чисел в R. Здесь мы обсудим введение и функции генератора случайных чисел в R вместе с соответствующим примером. Вы также можете ознакомиться с другими рекомендуемыми статьями, чтобы узнать больше:

1. Линейная регрессия в R
2. Биномиальное распределение в R
3. Логистическая регрессия в R
4. Линейный график в R

Как выбрать случайное число в R (Revolutions)

« R2jags: байесовское иерархическое моделирование в R |
Основной
| Найдите информацию о R на Rseek.org »

Как выбрать случайное число в R

В качестве языка статистического анализа R имеет обширную библиотеку функций для генерации случайных чисел из различных статистических распределений. В этом посте я хочу сосредоточиться на самых простых вопросах: как сгенерировать случайное число?

Ответ зависит от того, какое случайное число вы хотите сгенерировать. Проиллюстрируем на примере.

Сгенерировать случайное число от 5,0 до 7,5

Если вы хотите сгенерировать десятичное число, где любое значение (включая дробные значения) между указанным минимумом и максимумом равновероятно, используйте функцию runif. Эта функция генерирует значения из равномерного распределения. Вот как сгенерировать одно случайное число между 5.0 и 7.5:

> x1 <- runif(1, 5.0, 7.5)
> x1
[1] 6,715697

Конечно, при запуске вы получите другое число, но оно будет определенно быть между 5,0 и 7,5. Вы также не получите точно значения 5.0 или 7.5.

Если вы хотите сгенерировать несколько случайных значений, не используйте цикл. Вы можете сгенерировать несколько значений одновременно, указав необходимое количество значений в качестве первого аргумента для runif. Вот как сгенерировать 10 значений от 5,0 до 7,5:

> x2 <- runif(10, 5,0, 7,5)
> x2
 [1] 6,339188 5,311788 7,099009 5,746380 6,720 383 7,433535 7,159988
 [8] 5,047628 7,011670 7,030854

Создать случайное целое число от 1 до 10

Это похоже на то же упражнение, что и предыдущее, но теперь нам нужны только целые числа, а не дробные значения. Для этого мы используем функцию примера:

> x3 <- sample(1:10, 1)
> x3
[1] 4

Первый аргумент — это вектор допустимых чисел для генерации (здесь числа от 1 до 10), а второй аргумент указывает, что одно число должно быть возвращено. Если мы хотим сгенерировать более одного случайного числа, мы должны добавить дополнительный аргумент, чтобы указать, что повторы разрешены:

> x4 <- sample(1:10, 5, replace=T)
> x4
[1] 6 9 7 6 5

Обратите внимание, что число 6 появляется дважды в 5 сгенерированных числах. (Вот забавное упражнение: какова вероятность выполнения этой команды и отсутствия повторений в 5 сгенерированных числах?)

Выберите 6 случайных чисел от 1 до 40 без замены

от 1 до 40), вы снова использовали бы функцию примера, но на этот раз без замены:

> x5 <- sample(1:40, 6, replace=F)
> x5
[1] 10 21 29 12  7 31

При запуске вы получите 6 разных чисел, но все они будут от 1 до 40 (включительно), и ни один номер не будет повторяться. Кроме того, на самом деле вам не нужно включать опцию replace=F — выборка без замены используется по умолчанию — но включить ее для ясности не помешает.

Выберите 10 элементов из списка из 50

Эту же идею можно использовать для создания случайного подмножества любого вектора, даже если он не содержит чисел. Например, чтобы выбрать 10 различных штатов США случайным образом:

> sample(state.name, 10)
 [1] «Вирджиния»     «Оклахома»     «Мэриленд»       «Мичиган»                
 [5] «Аляска»       «Южная Дакота» «Миннесота»     «Айдахо»      
 [9] «Индиана»      «Коннектикут» 

Вы не можете выбрать больше значений, чем у вас есть, без разрешения замены:

> sample(state.name, 52)
Error in sample(state.name, 52) :  9032 6   нельзя взять выборку, превышающую генеральную совокупность, если ‘replace = FALSE’

… но выборка именно того числа, которое у вас есть, — отличный способ рандомизировать порядок вектора. Вот 50 штатов США в случайном порядке:

> sample(state.name, 50)
 [1] «Калифорния»     «Айова»           «Гавайи»          
 [4] «Монтана»        «Южная Дакота» «Северная Дакота»
[7] «Луизиана» «Мэн»          «Мэриленд»        
[10] «Нью-Гемпшир» «Род-Айленд»   «Северная Каролина» «Миннесота»     
[16] «Арканзас»       «Пенсильвания»   «Колорадо»                         
[25] «Нью-Джерси»       «Индиана»        «Висконсин»     
[28] «Миссисипи»      «Мичиган»       «Вайоминг»       
[31] «Западная Вирджиния» «Аляска»        «Джорджия»       
[34] «Вермонт»        «Вирджиния»       «Оклахома»                
[37] «Вашингтон»       «Нью-Мексико»                                       Невада»         «Алабама»       
[43] «Кентукки»       «Миссури»       «Орегон»                    
[46] «Теннесси»       «Аризона»          «Массачусетс»
[49] «Канзас»         «Небраска» 

Вы также могли просто использовать sample(state.