![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
Гаус на сторожі
Dec. 9th, 2011 10:33 pmДивовижна річ: вперше на моїй пам’яті статистику не тільки не звинувачують у тому, шо вона бреше, а й використовують її, аби довести брехню. Перший графік за посиланням в принципі self-explanatory, тоді як другий вимагає додатковго коментаря:
Всі впізнали нормальний розподіл у залежності кількості виборчих дільниць, на яких та чи інша партія отримала якийсь конкретний відсоток. Відтак, слід задати два питання:
— чому ця залежність описується нормальним розподілом?
— чому вона не описується нормальним розподілом у однієї з партій? Про що це свідчить?
Вихідні дані: ітак, ми знаємо, що партія «Хуєсоси Нарнії» набрала на виборах 5% голосів. Або здогадуємось про це з ексіт- чи інших соціологічних опитувань. Припустимо, у Нарнії 1000 виборчих дільниць. Що ми можемо сказати про результат на конкретних дільницях? Абсолютно нічого, він може бути від 0 до 99%: у певних районах Нарнії можуть мешкати більше фанатів Партії Хуєсосів, а в певних — не мешкати взагалі. Однак, логічно, що дільниць, де партія набрала плюс мінус 5% буде дохуя, а дільниць, де 1% чи 95% — пиздець як мало. Я написав «логічно», а звідки це випливає? З центральної граничної теореми. Ця теорема стосується будь-якого набору випадкових і незалежних один від одного величин. Похуй, яких: можете порахувати частоти у якійсь пісні System of a Down, можете поміряти свою ранкову ерекцію протягом року, чи то пак просто підкидати кубик і порахувати, скіки разів випадатимуть конкретні цифри — в будь-якому випадку ви отримаєте гаусіану.
Отже, нормальний розподіл на графіку, про який мова — свідчення того, що кількості дільниць, на яких Партія Хуєсосів отримала конкретний відсоток — це:
а) випадкові величини,,
б) незалежні величини,,
в) у них визначене є середнє значення — результат партії по району, місту етц.
Відхилення залежності від нормального розподілу означає, що одну з цих умов було порушено. Зокрема, це означає, що ці величини не є випадковими. Ні, я зараз не вживаю слова «фальсифікація», це міг бути і флешмоб, чи будь-яка інша організована акція, в якій рендом став суттєво керованим :)
Всі впізнали нормальний розподіл у залежності кількості виборчих дільниць, на яких та чи інша партія отримала якийсь конкретний відсоток. Відтак, слід задати два питання:
— чому ця залежність описується нормальним розподілом?
— чому вона не описується нормальним розподілом у однієї з партій? Про що це свідчить?
Вихідні дані: ітак, ми знаємо, що партія «Хуєсоси Нарнії» набрала на виборах 5% голосів. Або здогадуємось про це з ексіт- чи інших соціологічних опитувань. Припустимо, у Нарнії 1000 виборчих дільниць. Що ми можемо сказати про результат на конкретних дільницях? Абсолютно нічого, він може бути від 0 до 99%: у певних районах Нарнії можуть мешкати більше фанатів Партії Хуєсосів, а в певних — не мешкати взагалі. Однак, логічно, що дільниць, де партія набрала плюс мінус 5% буде дохуя, а дільниць, де 1% чи 95% — пиздець як мало. Я написав «логічно», а звідки це випливає? З центральної граничної теореми. Ця теорема стосується будь-якого набору випадкових і незалежних один від одного величин. Похуй, яких: можете порахувати частоти у якійсь пісні System of a Down, можете поміряти свою ранкову ерекцію протягом року, чи то пак просто підкидати кубик і порахувати, скіки разів випадатимуть конкретні цифри — в будь-якому випадку ви отримаєте гаусіану.
Отже, нормальний розподіл на графіку, про який мова — свідчення того, що кількості дільниць, на яких Партія Хуєсосів отримала конкретний відсоток — це:
а) випадкові величини,,
б) незалежні величини,,
в) у них визначене є середнє значення — результат партії по району, місту етц.
Відхилення залежності від нормального розподілу означає, що одну з цих умов було порушено. Зокрема, це означає, що ці величини не є випадковими. Ні, я зараз не вживаю слова «фальсифікація», це міг бути і флешмоб, чи будь-яка інша організована акція, в якій рендом став суттєво керованим :)
