Пикап –искусство соблазнения мифы и реальность.

Основная идея создания РМЭС состоит в том, что мы ее создавали для русских девочек и русских мальчиков. В условиях нашего времени и нашего российского менталитета, в условиях разговора на русском языке и общения с русскими людьми. Можно было взять за основу труды Джеффриса или ДиАнжело (оба из Штатов), но методы, которые проповедуют эти уважаемые люди, без адаптации все равно не работают. А после адаптации становятся очень похожими на то, до чего мы дошли сами.

Модель. Идея модели состоит в том, что мы не придумываем многочисленные теории и проверяем их на крысах (как часто делают клинические психологи), а берем человека, который что-то делает и начинаем думать, почему у него это получается. Грубо говоря, берем навык и начинаем его разбирать по мелким винтикам, добавляя новые детали и наблюдая за результатом. А таких навыком в общении с девушкой может быть у одного человека штук эдак пять. А у другого человека этих навыков нет, но женщины ему все равно дают. Почему? Как? И получается, что к постели можно придти разными путями. И тут начинается самое интересное. Какие навыки более полезные? Как что больше – килограмм или свет? Да еще и не у каждой женщины есть восприятие того навыка, который есть. И что получается в конце концов? Большой, офигительный сундук с отвертками, но к каждой конкретной женщине подойдет только своя. Поэтому основная идея модели состоит в том, что ты и только ты решишь, какая из идей и фишек, описанных в этой книге, будет у тебя работать. Попробуй применить: понравится, возьмешь себе. Не понравится – оставишь в книге. Ты сам можешь построить любой дом из той машины кирпича, что тут есть.

Эффективного. Ну конечно. Одну женщину можно пять лет упрашивать стать твоей женой, а можно одну женщину пять лет упрашивать прекратить тебя знакомить с новыми подругами, потому что твой график забит на пару месяцев вперед. Эффективность – это достижение результата с меньшими затратами, чем ранее. И какой будет результат – решать тебе. Хочешь ты найти жену, или соблазнить конкретную женщину, или натрахаться на двадцать лет вперед, решать только тебе. Я тут объясняю и преподаю приемы, которые помогут тебе с одинаковой легкостью соблазнить любую, я повторяю любую женщину. Вопрос только в затрате твоих сил, времени и денег именно на нее.

Соблазнения. Да, именно так. По большому счету, что хочет мужчина от женщины? Конечно, но стирка и уборка после соблазнения, а если до, то это называется «приходящая домохозяйка». Существует много людей, которые предлагают научить тебя чему угодно, потому что это помогает и в соблазнении женщин тоже. Одна только «сексуальная магия» стоит добродушного подтрунивания, а что говорить о более примитивных вещах? О тех ребятах, которые считают себя «пикаперами», то есть они умеют знакомиться с девушками. Делают это классно, весело, здорово. И очень редко когда звонят по телефону, который она ему дала. Мы знаем, что знакомство – это маленький, короткий шаг на пути к соблазнению, а не самоцель общения. Мы расставляем акценты в нужном нам направлении, и мы учим достигать целей. Соблазнять женщин.

Коммуникация
Коммуникация 2
Эффективность структуры коммуникации
Эффективность структуры коммуникации 2
Эффективность структуры коммуникации 3
Убеждения и правила эффективного соблазнителя
Убеждения и правила эффективного соблазнителя 2
Убеждения и правила эффективного соблазнителя 3
Убеждения и правила эффективного соблазнителя 4
Убеждения и правила эффективного соблазнителя 5
Что есть НЛП?
Что есть НЛП? 2
Что есть НЛП? 3
Что есть НЛП? 4
Базовые предположения НЛП
Базовые предположения НЛП 2
Базовые предположения НЛП 3
Базовые предположения НЛП 4
Рамка цели
Рамка цели 2
Рамка цели 3
Рамка цели 4
Рамка цели 5
Рамка цели 6
Рамка цели 7
Рамка цели 8
Где можно и нужно знакомиться с девушками
Где можно и нужно знакомиться с девушками 2
Где можно и нужно знакомиться с девушками 3
Где можно и нужно знакомиться с девушками 4
Разные тонкости
Разные тонкости 2
Поиск девушек на просторах русского Интернета
Поиск девушек на просторах русского Интернета 2
Письмо незнакомке для сайта знакомств
Письмо незнакомке для сайта знакомств 2
Письмо незнакомке для сайта знакомств 3
Письмо незнакомке для сайта знакомств 4
Письмо незнакомке для сайта знакомств 5
Письмо незнакомке для сайта знакомств 6
Письмо незнакомке для сайта знакомств 7
Письмо незнакомке для сайта знакомств 8
Первый подход
Первый подход 2
Первый подход 3
Первый подход 4
Первый подход 5
Первый подход 6
Первый подход 7
Первый подход 8
Шаблоны
Шаблоны 2
Шаблоны 3
Шаблоны 4
Шаблоны 5
Шаблоны 6
Шаблоны 7
Шаблоны 8
Динамо
Динамо 2
Динамо 3
Как важно и нужно трогать девушку
Как важно и нужно трогать девушку 2
Как важно и нужно трогать девушку 3
Как важно и нужно трогать девушку 4
Методика общения со скучными людьми
Методика общения со скучными людьми 2
Методика общения со скучными людьми 3
Признаки заинтересованности и симпатии у девушки
Признаки заинтересованности и симпатии у девушки 2
Значимость партнера
Значимость партнера 2
Увеличение своей привлекательности
Увеличение своей привлекательности 2
Увеличение своей привлекательности 3
Игры, основанные на методике Ближе - Дальше
Игры, основанные на методике Ближе - Дальше 2
Игры, основанные на методике Ближе - Дальше 3
Игры, основанные на методике Ближе - Дальше 4
Игры, основанные на методике Ближе - Дальше 5
Бредогенератор
Бредогенератор 2
Бредогенератор 3
Бредогенератор 4
Бредогенератор 5
Бредогенератор 6
Снос Крыши
Снос Крыши 2

Регрессионный анализ

Глава 16. Регрессионный анализ
Глава 16. Регрессионный анализ Регрессионный анализ 16.1 Простая линейная регрессия 16.1.1 Расчёт уравнения регрессии 16.1.2 Сохранение новых переменных 16.1.3 Построение регрессионной прямой 16.1...
Регрессионный анализ
Регрессионный анализ Если расчёт корреляции характеризует силу связи между двумя переменными, то регрессионный анализ служит для определения вида этой связи и дает возможность для прогнозирования...
Вспомогательное меню Regression (Регрессия)
Вспомогательное меню Regression (Регрессия) Для проведения линейного регрессионного анализа зависимая переменная должна иметь интервальную (или порядковую) шкалу. В то же время, бинарная логистиче...
16.5 Мультиномиальная логистическая регрессия
16.5 Мультиномиальная логистическая регрессия Этот метод является вариантом логистической регрессии, при которой зависимая переменная не является дихотомической, как при бинарной логистической рег...
Рис. 16.17: Диалоговое окно Multinomial Logistic Regression (Множественная логистическая регрессия)
Рис. 16.17: Диалоговое окно Multinomial Logistic Regression (Множественная логистическая регрессия)...
Рис. 16.18: Диалоговое окно Multinomial...
Рис. 16.18: Диалоговое окно Multinomial Logistic Regression: Statistics (Множественная логистическая регрессия: Статистики) Содержание таблицы результатов расчёта, выглядит следующим образом. Для...
Рис. 16.19: Диалоговое окно Multinomial...
Рис. 16.19: Диалоговое окно Multinomial Logistic Regression: Model (Множественная логистическая регрессия: Модель) Постройте самостоятельно ещё одну логистическую регрессию, в которой Вы можете вз...
16.6 Порядковая регрессия
16.6 Порядковая регрессия В то время как, мультиномиальная регрессия, представленная в разделе 16.5, предназначена для зависимой переменной, относящейся к номинальной шкале, то порядковая регресси...
Рис. 16.20: Диалоговое окно Ordinal Regression (Порядковая регрессия)
Рис. 16.20: Диалоговое окно Ordinal Regression (Порядковая регрессия) Переменной plan (план) присвойте статус зависимой переменной, а переменным alter (возраст), g, kdauer (продолжительность болез...
Рис. 16.21. Диалоговое окно Ordinal Regression: Output (Порядковая регрессия: Вывод)
Рис. 16.21. Диалоговое окно Ordinal Regression: Output (Порядковая регрессия: Вывод) Отображение результатов в окне просмотра начинается с вывода предостережения. В 66,2% всех ячеек, которые образ...
16.7 Пробит-анализ
16.7 Пробит-анализ Этот метод известен также под именем Дозаторный анализ кривых воздействия и находит применение преимущественно в области токсикологии. В большинстве случаев речь идёт о том, как...
Рис. 16.22: Диалоговое окно Probit Analysis (Пробит-анализ)
Рис. 16.22: Диалоговое окно Probit Analysis (Пробит-анализ) Поочерёдно перенесите переменные п в поле частоты отклика, переменную nges в поле наблюдаемого общего количества, переменную gruppe в по...
Рис. 16.23: Отклики, трансформированные пробитом
Рис. 16.23: Отклики, трансформированные пробитом Для обеих кривых определяется уравнение регрессионных прямых, причём для обеих прямых вычисляется общий угол наклона: Regression Coeff. Standard Er...
16.8 Приближение с помощью кривых
16.8 Приближение с помощью кривых При помощи этого пункта меню можно строить графики реального течения наблюдаемых процессов и приближать их при помощи аппроксимационных кривых. Для этого в ваше р...
Рис. 16.24: Диалоговое окно Curve Estimation (Подгонка кривых)
Рис. 16.24: Диалоговое окно Curve Estimation (Подгонка кривых) Откроется диалоговое окно Curve Estimation (Подгонка кривых), в котором можно выбрать одну из одиннадцати различных моделей. Предлага...
16.9 Взвешенное оценивание (оценка с весами)
16.9 Взвешенное оценивание (оценка с весами) В линейном регрессионном анализе, рассмотренном до настоящего времени, все наблюдения входят в модель равнозначно. При этом, исходной предпосылкой явля...
Рис. 16.26: Диаграмма рассеяния
Рис. 16.26: Диаграмма рассеяния Отметьте и постройте простую диаграмму рассеяния с переменной alter по оси абсцисс и переменной staedte пo оси ординат. Вы увидите, что с ростом возраста растёт не...
Рис. 16.27: Диалоговое окно Weight Estimation (Весовая цепка)
Рис. 16.27: Диалоговое окно Weight Estimation (Весовая цепка) Перенесите переменную staedte в поле зависимых переменных, а переменную alter в поля для независимых и для весовых переменных. Согласн...
16.10 Двухступенчатый метод наименьших квадратов
16.10 Двухступенчатый метод наименьших квадратов При помощи этого метода, используемого в эконометрии, производится анализ переменных, представленных в виде временных рядов. Примером может здесь п...
16.1 Простая линейная регрессия
16.1 Простая линейная регрессия Этот вид регрессии лучше всего подходит для того, чтобы продемонстрировать основополагающие принципы регрессионного анализа. Рассмотрим для этого диаграмму рассеяни...
16.1.1 Расчёт уравнения регрессии
16.1.1 Расчёт уравнения регрессии Откройте файл hyper.sav. Выберите в меню Analyze... (Анализ) Regression...(Регрессия) Linear... (Линейная) Появится диалоговое окно Linear Regression (Линейная ре...
Рис.16.2: Диалоговое окно Линейная регрессия
Рис.16.2 : Диалоговое окно Линейная регрессия Coefficients (Коэффициенты) а Model (Модель) Unstan- dardized Coefficients (Не стандарти-зированные коэф-фициенты) Standa-rdized Coef- ficients (Станд...
16.1.2 Сохранение новых переменных
16.1.2 Сохранение новых переменных Многочисленные вспомогательные значения, рассчитываемые в ходе построения уравнения регрессии, можно сохранить как переменные и использовать в дальнейших расчёта...
Диалоговое окно Линейная регрессия: Сохранение
Диалоговое окно Линейная регрессия: Сохранение Щёлкните в диалоговом окне Linear Regression: Save (Линейная регрессия: Сохранение) в поле Predicted values (Прогнозируемые значения) на опции Unstan...
16.1.3 Построение регрессионной прямой
16.1.3 Построение регрессионной прямой Чтобы на диаграмме рассеяния изобразить регрессионную прямую, поступите следующим образом: Выберите в меню следующие опции Graphs ... (Графики) Scatter plots...
Диалоговое окно Scatter plots... (Диаграмма рассеяния)
Диалоговое окно Scatter plots... (Диаграмма рассеяния)...
Диалоговое окно Simple Scatterplot (Простая диаграмма рассеяния).
Диалоговое окно Simple Scatterplot (Простая диаграмма рассеяния). Перенесите переменную chol1 в поле оси Y, а переменную chol0 в поле оси X. Подтвердите щелчком на ОК. В окне просмотра результатов...
Диаграмма рассеяния в окне просмотра
Диаграмма рассеяния в окне просмотра...
Диалоговое окно Scatterplot Options (Опции для диаграммы рассеяния)
Диалоговое окно Scatterplot Options (Опции для диаграммы рассеяния)...
Диалоговое окно Scatterplot Options: Fit Line (Опции для диаграммы рассеяния:
Диалоговое окно Scatterplot Options: Fit Line (Опции для диаграммы рассеяния: Теперь в диаграмме рассеяния отображается регрессионная прямая (см. рис. 16.9)....
16.1.4 Выбор осей
16.1.4 Выбор осей Для диаграмм рассеяния часто оказывается необходимой дополнительная корректировка осей. Продемонстрируем такую коррекцию при помощи одного примера. В файле raucher.sav находятся...
Диаграмма рассеяния с регрессионной прямой
Диаграмма рассеяния с регрессионной прямой После соответствующей обработки данных в окне просмотра появится диаграмма рассеяния, изображённая на рисунке 16.10....
Рис. 16.10: Диаграмма рассеяния с регрессионной прямой до коррекции осей
Рис. 16.10: Диаграмма рассеяния с регрессионной прямой до коррекции осей Так как никто не выкуривает минус 10 сигарет в день, точка начала отсчёта оси X является не совсем корректной. Поэтому попр...
Рис. 16.11: Диалоговое окно Axis Selection (Выбор оси)
Рис. 16.11: Диалоговое окно Axis Selection (Выбор оси)...
Рис. 16.12: Диалоговое окно X-Scale Axis (Ось X)
Рис. 16.12: Диалоговое окно X-Scale Axis (Ось X) Выберите вновь в меню редактора диаграмм опции Chart... (Диаграмма* Axis... (Оси) Активируйте в диалоговом окне Axis Selection (Выбор оси) опцию Y...
Рис. 16.13: Диаграмма рассеяния с регрессионной прямой после корректировки осей
Рис. 16.13: Диаграмма рассеяния с регрессионной прямой после корректировки осей Что дает следующее уравнение регрессии: pids = 0,145-konsum + 2,871 Мы видим, что константа в вышеприведенном уравне...
16.2 Множественная линейная регрессия
16.2 Множественная линейная регрессия В общем случае в регрессионный анализ вовлекаются несколько независимых переменных. Это, конечно же, наносит ущерб наглядности получаемых результатов, так как...
Рис. 16.14: Гистограмма остатков
Рис. 16.14: Гистограмма остатков...
16.3 Нелинейная регрессия
16.3 Нелинейная регрессия Многие связи по своей природе, то есть в реальной жизни, либо являются строго линейными, либо их можно привести к линейному виду. Один пример линейной связи из области ме...
Рис. 16.15: Диалоговое окно Nonlinear Regression (Нелинейная регрессия).
Рис. 16.15: Диалоговое окно Nonlinear Regression (Нелинейная регрессия). Поступите таким же образом с двумя другими параметрами бис (начальные значения —0,3 и 200 соответственно). Покиньте диалого...
16.4 Бинарная логистическая регрессия
16.4 Бинарная логистическая регрессия С помощью метода бинарной логистической регрессии можно исследовать зависимость дихотомических переменных от независимых переменных, имеющих любой вид шкалы....
Рис. 16.16: Диалоговое окно -Ogistic Regression (Логистическая регрессия).
Рис. 16.16: Диалоговое окно -Ogistic Regression (Логистическая регрессия). В качестве метода использования переменных в вычислениях предварительно установлен метод Enter (Вложение), при котором в...

Дискриминантный анализ

Глава 18. Дискриминантный анализ
Глава 18. Дискриминантный анализ Дискриминантный анализ 18.1 Пример из области медицины 18.2 Пример из области социологии 18.3 Пример из области биологии 18.4 Пример из области биологии (три групп...
Дискриминантный анализ
Дискриминантный анализ С помощью дискриминантного анализа на основании некоторых признаков (независимых переменных) индивидуум может быть причислен к одной из двух (или к одной из нескольких) зада...
18.1 Пример из области медицины
18.1 Пример из области медицины Обратимся ещё раз к примеру, который уже приводился при рассмотрении логистической регрессии. В этом примере приводятся выборочные данные о пациентах с нарушениями...
Диалоговое окно Discriminant Analysis (Дискриминантный анализ).
Диалоговое окно Discriminant Analysis (Дискриминантный анализ). Поместите переменную out в поле, предназначенное для групповых переменных. После щелчка по выключателю Define Range... (Определить п...
Распределение значений дискриминантной функции для группы «скончался»
Распределение значений дискриминантной функции для группы «скончался»...
Распределение значений дискриминантной функции для группы «выжил»
Распределение значений дискриминантной функции для группы «выжил» Classification Results 3 (Классификационные результаты) Outcome (Исход) Predicted Group Membership (Предсказанная принадлежность к...
18.2 Пример из области социологии
18.2 Пример из области социологии В своём исследовании Культурный прорыв. Изменение ценностей в западном мире (см. дополнительную литературу) Рональд Инглехарт (Ronald Inglehart) приводит тезис, ч...
Диалоговое окно Discriminant Analysis (Дискриминантный анализ).
Диалоговое окно Discriminant Analysis (Дискриминантный анализ). Щёлкните по выключателю Statistics... (Статистики) Откроется диалоговое окно Discriminant Analysis: Statistics (Дискриминантный анал...
Диалоговое окно Discriminant Analysis: Statistics (Дискриминантный анализ: Статистики)
Диалоговое окно Discriminant Analysis: Statistics (Дискриминантный анализ: Статистики) Активируйте опции: Means (Средние значения), Univariate ANOVAs (Одномерные тесты AN OVA), Unstandardized Func...
Диалоговое окно Discriminant Analysis: Classification (Дискриминантный анализ: Классификация)
Диалоговое окно Discriminant Analysis: Classification (Дискриминантный анализ: Классификация) Сделайте здесь запрос на Summary table (Сводную таблицу). Щёлкните на выключателе Save... (Сохранить)....
Диалоговое окно Discriminant Analysis: Save (Дискриминантный анализ: Сохранить)
Диалоговое окно Discriminant Analysis: Save (Дискриминантный анализ: Сохранить) Видно, что в 10 версии появилась возможность сохранения информации о модели в так называемом, XML-файле (см. примеча...
18.3 Пример из области биологии
18.3 Пример из области биологии Дискриминантный анализ очень часто применяется для обработки данных из области биологии. В следующем типичном примере для некоторого количества индивидуумов принадл...
18.4 Пример из области биологии (три группы)
18.4 Пример из области биологии (три группы) В предыдущих примерах дискриминантный анализ всегда проводился при наличии лишь двух групп. В этой главе рассматривается пример, в котором групповая пе...