Где именно находится диагностический разъем на Приоре

Автомобили современного поколения оснащены специальным электронным блоком управления, который сокращенно называется ЭБУ. Именно этот блок запоминает любые неисправности, которые могут проявить себя как в автомобильном двигателе, так и в различных электрических системах. Чтобы подключить блок к оборудованию, для диагностики используется специальный разъем. Автомобили ВАЗ оснащены коннектором европейского стандарта OBD-II. Каждый владелец ВАЗ обязательно должен знать, где именно в Приоре находится диагностический разъем, если, конечно, он самостоятельно следит за технической исправностью своей машины.

Содержание

Расположение разъема для подключения к диагностическому оборудованию

Найти месторасположения разъема, с помощью которого Лада Приора подключается к диагностическому оборудованию, довольно просто. Данный элемент располагается сразу за автомобильным бардачком, на задней левой стенке. Чтобы можно было получить доступ к разъему, нужно сделать следующее:

  • вещевой бардачок открыть;
  • убрать фиксаторы крепления бардачка;
  • произвести его демонтаж.

Ориентиром для поиска места расположения разъема является печное сопло, которое обогревает ноги пассажира.

Проведя условную параллельную линию по внутренней части панели Лады Приоры, можно увидеть искомый элемент, который необходим для подключения к диагностическому оборудованию.

Читайте также: Что лучше: Приора хэтчбек или ВАЗ-2112

Для чего нужен диагностический разъем

Зная, где именно располагается диагностический разъем, автовладельцы смогут в любое время самостоятельно проверить техническую исправность собственного четырехколесного друга и своевременно заменить вышедшие из строя комплектующие. К такой проверке можно приступать после активации тест-программы. С помощью последней впору решить следующие проблемы:

  • отрегулировать подачу топлива;
  • найти причину неисправности в трансмиссии;
  • своевременно выявить неполадки в прошивке ЭБУ.

Чтобы проверка работы была сделана верно, нужно не только знать месторасположения разъема, но и правила использования прибора для диагностики. Поэтому перед приобретением тестирующего элемента специалисты рекомендуют тщательно изучить его особенности, чтобы точно понимать полученные результаты диагностики и своевременно устранять любые, пусть даже незначительные неисправности.

Возможно ли переместить в другое место диагностический разъем на Приоре

Довольно часто автовладельцы задаются вопросом: можно ли выбрать другое место для расположения диагностического прибора и возможно ли осуществить такое мероприятие самостоятельно? Почему этот вопрос интересует автовладельцев, да потому, что угонщики авто, знающие, где именно находится на Приоре диагностический разъем, довольно просто отключают машину от сигнализации и без проблем ее угоняют. А вот если перенести этот элемент в другое место, то можно в несколько раз усложнить процесс угона и тем самым предотвратить возможное преступление.

Переместить разъем, конечно же, можно, но специалисты рекомендуют обратиться за такой услугой на СТО, чтобы профессиональные сотрудники сделали перенос этого элемента правильно и аккуратно. Если же автовладелец решит осуществить данное мероприятие самостоятельно, то выполнять его нужно поэтапно и только тем водителям, которые разбираются в подключении и отключении автомобильного электрооборудования:

  1. Провода аккуратно отсоединяются от разъема.
  2. Устройство не спеша вынимается из так называемого гнезда.
  3. Разъем переносится в другое место.
  4. Соединительные провода вновь подключаются.

Читайте также: Как поменять ремень ГРМ на Приоре

Специалисты рекомендуют самостоятельно установить коннектор вблизи ручки для переключения передач или слева от рулевой колонки. Выбрав новое место для разъема и сделав эту операцию самостоятельно, которая, кстати говоря, довольно простая и понятная, только водитель будет точно знать, где именно располагается коннектор, а вот угонщикам о новом месте узнать будет очень проблематично.

 

 

Как вам статья?

Диагностика подвески (ходовой) ВАЗ ВАЗ Priora в Омске ➤ БЕСПЛАТНО в CARVIN55

Поделиться с друзьями

Выберите модификацию автомобиля

Выберите модификациюЛада Приора (10. 2013 — 02.2015)Лада Приора (10.2013 — 12.2015)Лада Приора (10.2013 — 12.2015)Лада Приора (10.2013 — 12.2015)Лада Приора (10.2013 — 07.2018)Лада Приора (03.2010 — 09.2013)Лада Приора (03.2010 — 09.2013)Лада Приора (10.2008 — 09.2013)Лада Приора (02.2008 — 08.2014)Лада Приора (03.2007 — 07.2014)

Лада Приора

10.2013 — 02.2015

1 поколение
рестайлинг
21728
Купе

ещё

Лада Приора

10.2013 — 12.2015

1 поколение
рестайлинг
2172
Хэтчбек

ещё

Лада Приора

10.2013 — 12.2015

1 поколение
рестайлинг
2171
Универсал

ещё

Лада Приора

10.2013 — 12.2015

1 поколение
рестайлинг
2171
Универсал

ещё

Лада Приора

10. 2013 — 07.2018

1 поколение
рестайлинг
2170
Седан

ещё

Лада Приора

03.2010 — 09.2013

1 поколение
21728
Купе

ещё

Лада Приора

03.2010 — 09.2013

1 поколение
21728
Купе

ещё

Лада Приора

10.2008 — 09.2013

1 поколение
2171
Универсал

ещё

Лада Приора

02.2008 — 08.2014

1 поколение
2172
Хэтчбек

ещё

Лада Приора

03.2007 — 07.2014

1 поколение
2170
Седан

ещё

Сколько стоит диагностика ходовой и подвески Лада Приора

Опишите симптомы неисправности

Например:
  • стук при проезде неровностей
  • скрип при торможении
  • машину тянет/уводит в сторону
  • что-то гудит при движении
  • я не знаю что, но точно что-то не то

Опишите симптомы неисправности

Например:
  • стук при проезде неровностей
  • скрип при торможении
  • машину тянет/уводит в сторону
  • что-то гудит при движении
  • я не знаю что, но точно что-то не то

Лада Приора

Бесплатная диагностикой ходовой части. Вы получите: консультацию специалиста, чек лист состояния ходовой части, расчет стоимости ремонтных работ и запчастей. С помощью инструментального и органолептического контроля, наши сотрудники точно определят неполадки ходовой части, найдут причины стука, скрипа и прочих неприятных проявлений. Диагностика проводится ежедневно.
По времени диагностика займет не более 20 минут. После прохождения диагностики Вы получите полную информацию о состоянии ходовой части Вашего автомобиля. Если в ходе диагностики будут выявлены какие либо недостатки и неисправности их можно будет устранить (при Вашем желании) сразу на месте.
Мы готовы обеспечить Вашу безопасность на дорогах.

Также данный автомобиль называют: ВАЗ Priora, ВАЗ Преора

Полезные статьи

Замена топливного насоса на автомобиле Great Wall Hover H6

Ремонт рулевой рейки автомобиля Nissan Qashqai 2016 года

5 вещей, которые должны быть в багажнике у каждого автомобилиста

Замена тормозных колодок на автомобиле Nissan X-trail

Почему при замере компрессии масло — не показатель?

Как облегчить жизнь водителя в непогоду — водоотталкивающее средство своими руками

Нужно ли включать аварийку, когда вас останавливают сотрудники ДПС?

Простой ремонт выхлопа без сварки

Как определить причину стука в рулевой рейки

Как проверить опорные подшипники?

Замена масла на автомобиле Lexus LX

Проточка тормозных дисков на автомобиле Hyundai Tucson

Нажмите для звонка

Априорная точность, априорная точность и оценка распространенности заболевания с использованием несовершенных диагностических тестов

. 2018 11 мая; 5:83.

doi: 10.3389/fvets.2018.00083.

Электронная коллекция 2018.

Дженни Л Макдональд
1
 , Дэйв Джеймс Ходжсон
1

принадлежность

  • 1 Центр экологии и охраны природы, Колледж наук о жизни и окружающей среде, Эксетерский университет, Пенрин, Соединенное Королевство.

  • PMID:

    29868615

  • PMCID:

    PMC5958675

  • DOI:

    10.3389/fvets.2018. 00083

Бесплатная статья ЧВК

Дженни Л. Макдональд и др.

Передняя ветеринарная наука.

.

Бесплатная статья ЧВК

. 2018 11 мая; 5:83.

doi: 10.3389/fvets.2018.00083.

Электронная коллекция 2018.

Авторы

Дженни Л Макдональд
1
 , Дэйв Джеймс Ходжсон
1

принадлежность

  • 1 Центр экологии и охраны природы, Колледж наук о жизни и окружающей среде, Эксетерский университет, Пенрин, Соединенное Королевство.

  • PMID:

    29868615

  • PMCID:

    PMC5958675

  • DOI:

    10.3389/фвец.2018.00083

Абстрактный

Оценки распространенности заболевания в любой принимающей популяции осложняются неопределенностью результатов диагностических тестов на отдельных людях. В отсутствие золотого стандарта диагностики (тесты, которые не дают ни ложноположительных, ни ложноотрицательных результатов), байесовский вывод о латентном классе может применяться к батареям диагностических тестов, обеспечивая апостериорные оценки чувствительности и специфичности каждого теста, наряду с апостериорными оценками распространенности заболевания. . Здесь мы исследуем влияние точности и точности априорной информации на точность и достоверность апостериорных оценок этих ключевых параметров. В наших симуляциях используются три диагностических теста, что дает восемь возможных диагностических результатов для каждого человека. Семь степеней свободы позволяют оценить семь параметров: чувствительность и специфичность каждого теста, а также распространенность заболевания. Мы показываем, что априорная точность порождает апостериорную точность, но только тогда, когда априорные значения точны. Мы также показываем, что анализы без золотого стандарта могут использовать неточные априорные значения, если они инициализированы с точностью. Неточные априорные значения могут привести к расхождению цепочек MCMC в сторону неточных апостериорных оценок, если используются неточные начальные значения. Мы отмечаем, что неточные априорные предположения могут привести к неточным и неточным выводам. Ограниченные априорные значения, безусловно, не следует использовать, если их точность не установлена. Неточные оценки чувствительности или специфичности могут привести к крайне неточным оценкам распространенности заболевания. Наши анализы мотивированы исследованиями туберкулеза крупного рогатого скота в популяции диких барсуков.


Ключевые слова:

байесовский вывод; точность; туберкулез крупного рогатого скота; диагностика; точность; распространенность; чувствительность; специфика.

Цифры

Рисунок 1

Распределения на чувствительность и специфичность…

Рисунок 1

Распределения по чувствительности и специфичности диагностических тестов, наряду с оценками распространенности от…


Рисунок 1

Распределения чувствительности и специфичности диагностических тестов наряду с оценками распространенности из постоянной модели. Показаны точные априорные распределения (красная пунктирная линия), апостериорное распределение (черные сплошные линии) и смоделированное среднее значение (серая пунктирная линия).

Рисунок 2

Распределения на чувствительность и специфичность…

Рисунок 2

Распределения по чувствительности и специфичности диагностических тестов, наряду с оценками распространенности от…


фигура 2

Распределения чувствительности и специфичности диагностических тестов наряду с оценками распространенности из постоянной модели. Показаны расплывчатые априорные распределения (красная пунктирная линия), апостериорное распределение (черные сплошные линии) и смоделированное среднее значение (серая пунктирная линия).

Рисунок 3

Эффект неправильного указания…

Рисунок 3

Влияние неправильного указания априорных значений на оценки распространенности болезни по сравнению со средним…


Рисунок 3

Влияние неправильного указания априорных значений на оценки распространенности болезни по сравнению со средней распространенностью (серая пунктирная линия). Наряду с преобладанием полученных неинформативных и информативных априорных значений по всем параметрам.

См. это изображение и информацию об авторских правах в PMC

Похожие статьи

  • Оценка распространенности и точности тестов в экологии болезней: как байесовский анализ латентных классов может улучшить или исказить несовершенные результаты тестов.

    Helman SK, Mummah RO, Gostic KM, Buhnerkempe MG, Prager KC, Lloyd-Smith JO.

    Хелман С.К. и др.
    Эколь Эвол. 2020 15 июня; 10 (14): 7221-7232. doi: 10.1002/ece3.6448. электронная коллекция 2020 июль.
    Эколь Эвол. 2020.

    PMID: 32760523
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Последствия ковариантной зависимости теста от диагностической точности анализа латентного класса при туберкулезе легких.

    Кетер А.К., Линен Л., Ван Херден А., Гетгебер Э., Джейкобс Б.К.М.

    Кетер А.К. и др.
    J Clin Tuberc Другое Mycobact Dis. 2022 6 сент.; 29:100331. doi: 10.1016/j.jctube.2022.100331. электронная коллекция 2022 дек.
    J Clin Tuberc Другое Mycobact Dis. 2022.

    PMID: 36111071
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Байесовская оценка диагностической точности нового теста на обнаружение антител на основе шариков для выявления инфекции Toxoplasma gondii в популяциях свиней.

    Боккен Г.К., Портенген Л., Корнелиссен Дж.Б., Бергверф А.А., ван Кнапен Ф.

    Боккен Г.С. и соавт.
    Вет Паразитол. 2015 15 января; 207 (1-2): 1-6. doi: 10.1016/j.vetpar.2014.11.020. Epub 2014 2 декабря.
    Вет Паразитол. 2015.

    PMID: 25529142

  • Полимеразная цепная реакция крови для диагностики инвазивного аспергиллеза у людей с ослабленным иммунитетом.

    Круциани М., Менголи С., Леффлер Дж., Доннелли П., Барнс Р., Джонс Б.Л., Клингспор Л., Мортон О., Мартенс Дж.

    Кручиани М. и др.
    Cochrane Database Syst Rev. 7 сентября 2015 г.; (9): CD009551. doi: 10.1002/14651858.CD009551.pub2.
    Кокрановская система базы данных, ред. 2015 г.

    PMID: 26343815

    Обновлено.
    Обзор.

  • Полимеразная цепная реакция крови для диагностики инвазивного аспергиллеза у людей с ослабленным иммунитетом.

    Круциани М., Менголи С., Леффлер Дж., Доннелли П., Барнс Р., Джонс Б.Л., Клингспор Л., Мортон О., Мартенс Дж.

    Кручиани М. и др.
    Cochrane Database Syst Rev. 1 октября 2015 г.; (10): CD009551. doi: 10.1002/14651858.CD009551.pub3.
    Кокрановская система базы данных, ред. 2015 г.

    PMID: 26424726

    Обзор.

Посмотреть все похожие статьи

Цитируется

  • Подсчет кошек: интеграция экспертных и гражданских научных данных для непредвзятого вывода о численности популяции.

    McDonald JL, Ходжсон Д.

    Макдональд Дж.Л. и др.
    Эколь Эвол. 2021 2 апреля; 11 (9): 4325-4338. doi: 10.1002/ece3.7330. Электронная коллекция 2021 май.
    Эколь Эвол. 2021.

    PMID: 33976813
    Бесплатная статья ЧВК.

  • Оценка силы заражения по серологическим исследованиям с несовершенными тестами.

    Александр Н., Карабали М., Лим Дж.К.

    Александр Н и др.
    ПЛОС Один. 2021 4 марта; 16 (3): e0247255. doi: 10.1371/journal.pone.0247255. Электронная коллекция 2021.
    ПЛОС Один. 2021.

    PMID: 33661951
    Бесплатная статья ЧВК.

Рекомендации

    1. Грэм Дж., Смит Г.К., Делахей Р.Дж., Бейли Т., Макдональд Р.А., Ходжсон Д. Моделирование с несколькими состояниями выявляет передачу в зависимости от пола, прогрессирование и тяжесть туберкулеза у диких барсуков. Epidemiol Infect (2013) 141(7):1429–36. 10.1017/С0950268812003019

      —

      DOI

      —

      пабмед

    1. Лачиш С. , Гопаласвами А.М., Ноулз С.Л., Шелдон Б.К. Моделирование занятости участка как новая основа для оценки чувствительности тестов и оценки распространенности болезней диких животных на основе несовершенных диагностических тестов. Методы Ecol Evol (2012) 3(2):339–48. 10.1111/j.2041-210X.2011.00156.x

      —

      DOI

    1. Грир А.Л., Коллинз Дж.П. Чувствительность диагностического теста на ранавирус амфибий зависит от протокола отбора проб. Дж. Уайлдл Дис (2007) 43 (3): 525–32. 10.7589/0090-3558-43.3.525

      —

      DOI

      —

      пабмед

    1. Доннелли К. А., Хоун Дж. Есть ли связь между уровнями туберкулеза крупного рогатого скота в стадах крупного рогатого скота и барсуками? Stat Commun Infect Dis (2010) 2(1). 10.2202/1948-4690.1000

      —

      DOI

    1. Боаделья М., Гортасар С., Асеведо П., Карта Т., Мартин-Эрнандо М.П., ​​де Ла Фуэнте Х. и др. Шесть рекомендаций по улучшению мониторинга заболеваний, распространяющихся среди диких животных: примеры микобактериальных инфекций в Испании. Eur J Wildl Res (2011) 57 (4): 697–706. 10.1007/s10344-011-0550-х

      —

      DOI

Диагноз байесовской болезни с неопределенными априорными вероятностями

Стандартный хрестоматийный пример правила Байеса рассматривает апостериорную вероятность заболевания при условии, что диагностический тест показывает положительный результат. Ключевое предположение стандартного примера состоит в том, что априорная вероятность или базовая частота заболевания очень точно известна. Такое предположение подходит для простых иллюстраций правила Байеса, но что, если есть неопределенность в априорной вероятности заболевания? Не работает ли тогда байесовский подход? Нет. На самом деле байесовский подход особенно подходит для приложений, в которых присутствует неопределенность. В этом суть байесовского подхода: описание неопределенности и перераспределение неопределенности при появлении новых данных. В этом посте показан один из способов использования байесовского анализа для диагностики заболевания, когда априорная вероятность (т. е. базовая частота) заболевания неопределенна.

Этот пост был спровоцирован недавним блогом в New Yorker Гэри Маркуса и Эрнеста Дэвиса. Темой их блога была критика книги Нейта Сильвера «Сигнал и шум ». В ходе своей критики Маркус и Дэвис рассматривают стандартный пример из учебника, включающий диагноз рака молочной железы. Они предполагают, для целей примера, что существует хорошо известная априорная вероятность рака молочной железы. Говорят,

Байесовский подход особенно полезен при прогнозировании результатов.
вероятности в тех случаях, когда кто-то имеет сильное априорное знание
ситуация. … Но байесовский подход гораздо менее полезен, когда нет единого мнения о том, какими должны быть априорные вероятности.

Я думаю, что второе предложение выше совершенно неверно. Байесовский подход также полезен, возможно, исключительно полезен, когда есть неопределенность в априорной вероятности. Все, что нам нужно сделать, это выразить неопределенность в математической модели, а затем позволить байесовскому выводу сказать нам, как перераспределить неопределенность с учетом данных. Настоящий пост в блоге является явной иллюстрацией одного из способов сделать это.

Обратите внимание, что этот пост не защищает и не критикует книгу Нейта Сильвера. Этот пост о том, что Маркус и Дэвис говорят о байесовских методах, особенно на примере диагностики заболеваний. Этот пост не о том, что Сильвер говорит или не говорит о байесовских или небайесовских методах. Моя цель — прояснить, на что способны байесовские методы, и, в частности, один из способов выражения неопределенности в случае диагностики болезни.

Во-первых, стандартный пример из учебника, предоставленный Маркусом и Дэвисом в их блоге:

Предположим, например (заимствуя старый пример, что Сильвер оживает),
что женщина лет сорока идет на маммографию и получает плохие новости:
«положительная» маммография. Однако, поскольку не каждый положительный результат является реальным,
какова вероятность того, что у нее действительно рак молочной железы? К
рассчитать это, нам нужно знать четыре числа. Доля женщин в
сорокалетним больным раком молочной железы составляет 0,014 [выделено жирным шрифтом], что составляет примерно один в
семьдесят. Таким образом, доля тех, у кого нет рака молочной железы, равна 1 —
0,014 = 0,986. Эти дроби известны как априорные вероятности.
вероятность того, что женщина, больная раком молочной железы, получит положительный результат
результат на маммограмме 0,75. Вероятность того, что женщина, не
при раке молочной железы будет получен ложноположительный результат на маммограмме, равный 0,1.
Они известны как условные вероятности. Применение Байеса
теоремы, можно сделать вывод, что среди женщин, получивших положительный результат,
доля тех, у кого действительно есть рак молочной железы, составляет (0,014 x 0,75) / ((0,014
х 0,75) + (0,986 х 0,1)) = 0,1, приблизительно. То есть, как только мы
видели результат теста, вероятность того, что это
ложно положительный.

В приведенном выше случае предполагается, что априорная вероятность (выделена жирным шрифтом) равна точно 0,014. Эта вероятность, по-видимому, исходит из какого-то гигантского предыдущего опроса женщин с использованием чрезвычайно точного анализа болезни, так что априорная вероятность понимается как не имеющая неопределенности.

Но что, если существует неопределенность в отношении априорной вероятности заболевания? Что, если вместо гигантского предыдущего опроса будет только небольшой опрос или вообще не будет предыдущего опроса? Байесовские методы хорошо справляются с этой ситуацией. Я должен ввести здесь небольшое математическое обозначение, но идеи просты. Обозначим истинную вероятность заболевания в популяции символом θ (греческая буква тета). В приведенном выше стандартном примере указано, что θ=0,014. Но в байесовских методах мы можем распределить относительную достоверность по всему диапазону значений θ от 0 до 1. Вместо предположения, что мы верим только в точное значение θ = 0,014, мы говорим, что существует спектр возможностей, и предварительное знание выражает, насколько мы уверены в различных возможных значениях θ. Распределение по диапазону значений θ может быть очень широким — так мы выражаем и определенность. Или распределение может иметь резкий пик выше θ=0,014 — так мы выражаем уверенность.

Вот стандартный пример, в котором существует высокая уверенность в том, что θ=0,014, а положительный результат теста математически обозначается как y=1 .

На левой панели показан резкий всплеск значения θ=0,014, что указывает на то, что все остальные значения практически не вызывают доверия. (Не обращайте внимания на беспорядочные цифры под «95% ИЧР». Они не имеют отношения к нынешним целям.) Это «скачковое» распределение можно рассматривать как основанное на предыдущем опросе 20 000 женщин. Вот почему в заголовке левой панели написано «Предварительная уверенность: 20000». Правая панель выше показывает апостериорную вероятность заболевания при положительном результате теста (y = 1). Правая полоса с центром на заболевании = 1,0 имеет высоту 0,09.7, что является апостериорной вероятностью заболевания. Этот результат близко соответствует результату, указанному Маркусом и Дэвисом в их примере .

Мы можем беспрепятственно использовать байесовский вывод, когда априорное значение менее определено. Предположим, например, что в предыдущем опросе участвовало всего 20 женщин. Тогда априорное значение представляет собой более широкое распределение возможных исходных вероятностей заболевания, и результат выглядит следующим образом:

На левой панели показано распределение, разбросанное по θ, а это означает, что мы не очень уверены, каково значение θ. (Отображаемое распределение на самом деле является апостериорным распределением θ с учетом результата теста; априорное распределение выглядит аналогично.) В частности, считается возможным множество значений θ, превышающих 0,014. Правая панель вверху показывает апостериорную вероятность заболевания при положительном результате теста. Обратите внимание, что байесовский вывод указывает на то, что вероятность заболевания составляет около 0,336, что намного больше, чем результат 0,09.7, когда настоятель был весьма уверен. Это имеет смысл; в конце концов, предварительное знание является неопределенным, поэтому результат теста должен иметь больший вес.

Мы можем беспрепятственно использовать байесовский вывод, даже если априорная вероятность крайне неопределенна. Предположим, что в предыдущем опросе участвовали только 2 женщины, что абстрактно означает, что мы просто знаем, что болезнь может возникнуть, но это все, что мы знаем. Тогда предварительное распределение выглядит так:

Априор, показанный выше, показывает, что любое значение θ равно возможно, и вероятность заболевания, согласно этому априору, составляет 50-50. Апостериорное распределение при положительном результате теста выглядит так:

Обратите внимание, что апостериорная вероятность заболевания составляет 0,882. Почему так высоко? Потому что у нас есть очень неопределенные предварительные знания о болезни, и все, что нам нужно, это результат диагностического теста. (Байесовский вывод также автоматически обновляет распределение правдоподобия по θ, как показано на левой панели выше. Он показывает, что, учитывая единственный положительный результат теста, мы должны сместить наши убеждения о лежащей в основе вероятности болезни в сторону более высоких значений.

Posted inПопулярное