Tips Menghadapi Cuaca/Suhu Udara Panas

• AC

Penyejuk udara adalah senjata terbaik melawan panas. Jika hal ini tidak di tangan, kipas atau Dehumidifier (sisi gelap) dapat membantu mengurangi kelembaban dan menyegarkan udara. Jika itu tidak pergi ke mal, perpustakaan atau tempat lain di mana pendingin udara.

• Tinggal di tempat teduh
• Tidur Sendirian

• Makan dan minim makanan yang dingin
• jika keluar ruangan menggunakan topi
• jika anda keluar ruangan carilah tempat teduh seperti pepohonan yang rindang
• cobalah untuk berenang
• coba mandi air dingin
• gunakan pakaian dari kapas yang tipis

semoga membantu anda untuk mengatasi suhu yang makin panas..ahir-ahir ini

michael jackson this is it picture

Custom Exponential Smoothing Models

Custom Exponential Smoothing Models Model Type. Exponential smoothing models (Gardner, 1985) are classified as either seasonal or nonseasonal. Seasonal models are only available if a periodicity has been defined for the active dataset (see "Current Periodicity" below). • Simple. This model is appropriate for series in which there is no trend or seasonality. Its only smoothing parameter is level. Simple exponential smoothing is most similar to an ARIMA model with zero orders of autoregression, one order of differencing, one order of moving average, and no constant. • Holt's linear trend. This model is appropriate for series in which there is a linear trend and no seasonality. Its smoothing parameters are level and trend, which are not constrained by each other's values. Holt's model is more general than Brown's model but may take longer to compute for large series. Holt's exponential smoothing is most similar to an ARIMA model with zero orders of autoregression, two orders of differencing, and two orders of moving average. • Brown's linear trend. This model is appropriate for series in which there is a linear trend and no seasonality. Its smoothing parameters are level and trend, which are assumed to be equal. Brown's model is therefore a special case of Holt's model. Brown's exponential smoothing is most similar to an ARIMA model with zero orders of autoregression, two orders of differencing, and two orders of moving average, with the coefficient for the second order of moving average equal to the square of one-half of the coefficient for the first order. • Damped trend. This model is appropriate for series with a linear trend that is dying out and with no seasonality. Its smoothing parameters are level, trend, and damping trend. Damped exponential smoothing is most similar to an ARIMA model with 1 order of autoregression, 1 order of differencing, and 2 orders of moving average. • Simple seasonal. This model is appropriate for series with no trend and a seasonal effect that is constant over time. Its smoothing parameters are level and season. Simple seasonal exponential smoothing is most similar to an ARIMA model with zero orders of autoregression, one order of differencing, one order of seasonal differencing, and orders 1, p, and p + 1 of moving average, where p is the number of periods in a seasonal interval (for monthly data, p = 12). • Winters' additive. This model is appropriate for series with a linear trend and a seasonal effect that does not depend on the level of the series. Its smoothing parameters are level, trend, and season. Winters' additive exponential smoothing is most similar to an ARIMA model with zero orders of autoregression, one order of differencing, one order of seasonal differencing, and p + 1 orders of moving average, where p is the number of periods in a seasonal interval (for monthly data, p = 12). • Winters' multiplicative. This model is appropriate for series with a linear trend and a seasonal effect that depends on the level of the series. Its smoothing parameters are level, trend, and season. Winters' multiplicative exponential smoothing is not similar to any ARIMA model. Current Periodicity. Indicates the periodicity (if any) currently defined for the active dataset. The current periodicity is given as an integer--for example, 12 for annual periodicity, with each case representing a month. The value None is displayed if no periodicity has been set. Seasonal models require a periodicity. You can set the periodicity from the Define Dates dialog box. Dependent Variable Transformation. You can specify a transformation performed on each dependent variable before it is modeled. • None. No transformation is performed. • Square root. Square root transformation. • Natural log. Natural log transformation.

Bahaya kerokan

Bahaya kerokan

Mungkin semua orang Indonesia pernah merasakan apa yang disebut dengan masuk angin. Tahukah anda (saya soktahu hehe) bahwa penyakit tersebut hanya ada di Indonesia. Sedangkan diluar negeri tidak ada istilah "masuk angin" kalau di ingriskan “wcatch a cold” . Orang luar negeri biasa mendiagnosa penyakit yang kalau di Indonesia ini disebut dengan “masuk angin”  dengan  istilah “daya tahan tubuh yang menurun”.


sebab masuk angin

ada beberapa penyebab  gejala masuk angin . Diantaranya adalah cuaca dan masuknya udara ke dalam tubuh.

Cuaca yang dingin dapat menimbulkan mekanisme “vasoconstricion“ dimana terjadi penyempitan pembuluh darah . Akibatnya mekanisme untuk menghambat pengeluaran kalori berlebihan dari tubuh, sehingga tidak terjadi hipotermi. vasokonstriksi (penyempitan) pembuluh darah ini dapat mengakibatkan peredaran darah di tubuh kita kurang lancar, sehingga hasil metabolisme, dan asam laktat terakumulasi pada otot-otot . Akibatnya pegal-pegal dan seluruh tubuh kita tidak enak.

penyebab lain adalah masuknya udara dan tertelan melalui rongga mulut atau istilah kedokterannya aerophagi. Gejala umum yang ditimbulkan adalah perut kembung akibat akumulasi gas dan udara yang masuk terkumpul secara berlebihan di organ lambung. Penderita akan mengalami dyspepsia, yaitu nyeri atau rasa tidak nyaman pada perut bagian atas atau dada yang mengakibatkan perut terasa penuh, sakit bahkan terasa terbakar. Bisa juga disebabkan oleh kebiasaan merokok.

Kalau orang Indonesia ada yang terkena masuk angin maka akan segera untuk mendapatkan kerokan/kerik. Cara mengerik yaitu minyak kayu putih atau balsam/ krim tertentu dioleskan pada bagian tubuh yang dirasa tidak enak. Kemudian dengan sebuah alat kerik biasanya uang logam yang ujungnya terdapat garis-garis digosokan pada kulit, Setelah digosok dan timbul warna kemerah-merahan maka kerokan dianggap berhasil.

Memang hasil yang didapatkan memuaskan bagi orang yang sudah dikerok, karena biasanya tubuhnya akan merasa lebih enteng . Apalagi dilanjutkan dengan tidur maka tidur pun akan menjadi lebih nyaman dan lebih puas.

Sebenarnya bahaya yang ditimbulkan oleh kegiatan mengerik yaitu pada saat alat yang digunakan untuk mengerik mengenai pori-pori kulit maka pori-pori tersebut akan membesar dan ini akan memudahkan  terkena masuk angin yang berikutnya atau kuman/virus/bakteri mudah masuk kedalam tubuh karena pori-pori kulit yang semakin membesar tersebut.

Efek dari ketagihan/kecaduan kerokan kemungkinannya sangat besar. Hal ini biasanya dilakukan oleh orang yang sejak pertama mendiagnosa penyakitnya dengan masuk angin di atasi dengan kerik  tanpa mencoba cara-cara yang lain. 

Nah semakin banyak dikerok maka semakin besar kemungkinannya untuk terkena masuk angina. atua penyakit yang lain. Maka cara yang tepat untuk mengatasi masuk angin agar tidak datang menyerang adalah dengan cara meningkatkan daya tahan tubuh. Berolahraga secara teratur seperti jogging, senam, berenang, main tenes, badminton, dan lain sebagainya. Istirahat yang cukup, makan-makanan yang sehat yang seimbang, serta menjaga pola hidup sehat seperti menjaga kebersihan lingkungan dan menjaga kesehatan diri. Buktikanlah….

diolah dari berbagai macam sumber