Forwarded from Qetzal ad libitum, ad infinitum
Есть вещи вокруг, которые очень контринтуитивны. Cамый известный пример, это наверное Парадокс Монти Холла — не буду про него рассказывать, каждая книжка о статистике его упоминает. Если не слышали — поищите, очень поражает. Я до сих пор, понимая что к чему, не могу этот парадокс полностью осознать.
Еще одна похожая штука: закон Бе́нфорда.
Допустим вы взяли толстый глянцевый журнал. Вот если в этом журнале взять все-все числа, которые встречались во всех статьях, какая будет вероятность что первая цифра у этих чисел это например 1 или 2?
Первое, что приходит в голову, что так как цифр 10 и первая не может быть нулем, то вероятность ⅑. Это не так. Вероятность единицы — ~30%, двойки — ~17.6%, тройки — ~12.5% и вероятности потом постепенно убывают для каждой цифры. Минимальное значение у девятки — 4.6%. Это очень неожиданный результат.
Это правило справедливо для массивов чисел, основанных из данных из реальной жизни. Длина рек (причем не важно в чем измеряная), цены на акции, ваши расходы, смертность и так далее — для всего этого закон будет работать.
Эта штука работает для очень многих данных (особенно если темп роста величины пропорционален её текущему значению), но не для всех. Не сработает, если:
— У данных есть ограничения сверху или снизу
— Данных мало или же они покрывают только один-два порядка (например IQ)
— Числа назначаются искусственно: например индексы или номера заказов или маркетинговые цены в магазине ($9.99)
— В данных нет нормального распределения
Но если перемешать много таких разных данных, то результат уже будет подчинятся этому закону.
Интересно то, что эту штуку используют для нахождения мошенничества с финансами. Числа в финансовых отчетах как правило соотвествуют закону Бенфорда, поэтому если не соответствуют — скорее всего их подгоняли вручную с мыслью "надо сделать их похожими на случайные числа", что как раз приводит к обратной ситуации.
Еще одна похожая штука: закон Бе́нфорда.
Допустим вы взяли толстый глянцевый журнал. Вот если в этом журнале взять все-все числа, которые встречались во всех статьях, какая будет вероятность что первая цифра у этих чисел это например 1 или 2?
Первое, что приходит в голову, что так как цифр 10 и первая не может быть нулем, то вероятность ⅑. Это не так. Вероятность единицы — ~30%, двойки — ~17.6%, тройки — ~12.5% и вероятности потом постепенно убывают для каждой цифры. Минимальное значение у девятки — 4.6%. Это очень неожиданный результат.
Это правило справедливо для массивов чисел, основанных из данных из реальной жизни. Длина рек (причем не важно в чем измеряная), цены на акции, ваши расходы, смертность и так далее — для всего этого закон будет работать.
Эта штука работает для очень многих данных (особенно если темп роста величины пропорционален её текущему значению), но не для всех. Не сработает, если:
— У данных есть ограничения сверху или снизу
— Данных мало или же они покрывают только один-два порядка (например IQ)
— Числа назначаются искусственно: например индексы или номера заказов или маркетинговые цены в магазине ($9.99)
— В данных нет нормального распределения
Но если перемешать много таких разных данных, то результат уже будет подчинятся этому закону.
Интересно то, что эту штуку используют для нахождения мошенничества с финансами. Числа в финансовых отчетах как правило соотвествуют закону Бенфорда, поэтому если не соответствуют — скорее всего их подгоняли вручную с мыслью "надо сделать их похожими на случайные числа", что как раз приводит к обратной ситуации.
Распределение Бенфорда. По горизонтали — первые значащие цифры, по вертикали — вероятность их появления
Диаграмма из Вики-статьи
Диаграмма из Вики-статьи
Рациональные числа pinned «Теперь есть чатик, в котором можно обсудить посты этого канала, или предложить идеи для постов. Присоединяйтесь: https://t.me/rationalchat»
Forwarded from Maps&Data: Карты и инфографика 🗺
Кто владеет госдолгом США?
Общий госдолг США составляет $22,4 трлн. Топ-5 иностранных кредиторов (на конец апреля 2019 года):
1. 🇨🇳 Китай – 1113 млрд
2. 🇯🇵 Япония – 1064 млрд
3. 🇧🇷 Бразилия – 306,7 млрд
4. 🇬🇧 Британия – 300,8 млрд
5. 🇮🇪 Ирландия – 269,7 млрд
🇷🇺 Россия – $12,1 млрд
Источник
Общий госдолг США составляет $22,4 трлн. Топ-5 иностранных кредиторов (на конец апреля 2019 года):
1. 🇨🇳 Китай – 1113 млрд
2. 🇯🇵 Япония – 1064 млрд
3. 🇧🇷 Бразилия – 306,7 млрд
4. 🇬🇧 Британия – 300,8 млрд
5. 🇮🇪 Ирландия – 269,7 млрд
🇷🇺 Россия – $12,1 млрд
Источник
Число людей, уехавших из Венесуэлы, превысило 4 млн человек, 3,2 млн из которых — в другие страны Южной Америки.
За какой период эти данные, не указывается, но предполагаю, что с начала кризиса, с 2016 года.
Сколько это в процентах? На июль 2018 года население страны составляло 32 млн человек, то есть уехал примерно каждый десятый житель.
За какой период эти данные, не указывается, но предполагаю, что с начала кризиса, с 2016 года.
Сколько это в процентах? На июль 2018 года население страны составляло 32 млн человек, то есть уехал примерно каждый десятый житель.
👍1
Карта религиозности
Показан процент населения, которое молится ежедневно (согласно опросам в 2008–2017 годах).
Источник
Показан процент населения, которое молится ежедневно (согласно опросам в 2008–2017 годах).
Источник
Корреляция между ВВП и религиозностью
По горизонтали ВВП по ППС на душу населения в 2015 году, по вертикали процент населения, которое молится ежедневно (согласно опросам в 2008–2017).
Напомню, что корреляция не означает причинно-следственной связи.
Источник
По горизонтали ВВП по ППС на душу населения в 2015 году, по вертикали процент населения, которое молится ежедневно (согласно опросам в 2008–2017).
Напомню, что корреляция не означает причинно-следственной связи.
Источник
Иногда хочется просто процитировать Википедию:
Экзопланета (др.-греч. exō — вне, снаружи), или внесолнечная планета, — планета, находящаяся вне Солнечной системы. Долгое время задача обнаружения планет возле других звёзд оставалась неразрешённой, так как планеты чрезвычайно малы и тусклы по сравнению со звёздами, а сами звёзды находятся далеко от Солнца (ближайшая — на расстоянии 4,24 световых года). Первые экзопланеты были обнаружены в конце 1980-х годов.
Сейчас такие планеты стали открывать благодаря усовершенствованным научным методам, зачастую на пределе их возможностей. По состоянию на 20 июня 2019 года, достоверно подтверждено существование 4086 экзопланет в 3048 планетных системах, из которых в 662 имеется более одной планеты. Следует отметить, что количество надёжных кандидатов в экзопланеты значительно больше. Так, по проекту «Кеплер» на март 2019 года числилось ещё 2423 кандидата, однако для получения ими статуса подтверждённых планет требуется их повторная регистрация с помощью наземных телескопов.
Общее количество экзопланет в галактике Млечный Путь в настоящее время оценивается не менее чем в 100 миллиардов, из которых ~ от 5 до 20 миллиардов, возможно, являются «землеподобными». Также, согласно текущим оценкам, около 34 % солнцеподобных звёзд имеют в обитаемой зоне планеты, сравнимые с Землёй. Общее количество планет вне Солнечной системы, напоминающих Землю и обнаруженных к настоящему времени (август 2016 года), составляет 216.
Экзопланета (др.-греч. exō — вне, снаружи), или внесолнечная планета, — планета, находящаяся вне Солнечной системы. Долгое время задача обнаружения планет возле других звёзд оставалась неразрешённой, так как планеты чрезвычайно малы и тусклы по сравнению со звёздами, а сами звёзды находятся далеко от Солнца (ближайшая — на расстоянии 4,24 световых года). Первые экзопланеты были обнаружены в конце 1980-х годов.
Сейчас такие планеты стали открывать благодаря усовершенствованным научным методам, зачастую на пределе их возможностей. По состоянию на 20 июня 2019 года, достоверно подтверждено существование 4086 экзопланет в 3048 планетных системах, из которых в 662 имеется более одной планеты. Следует отметить, что количество надёжных кандидатов в экзопланеты значительно больше. Так, по проекту «Кеплер» на март 2019 года числилось ещё 2423 кандидата, однако для получения ими статуса подтверждённых планет требуется их повторная регистрация с помощью наземных телескопов.
Общее количество экзопланет в галактике Млечный Путь в настоящее время оценивается не менее чем в 100 миллиардов, из которых ~ от 5 до 20 миллиардов, возможно, являются «землеподобными». Также, согласно текущим оценкам, около 34 % солнцеподобных звёзд имеют в обитаемой зоне планеты, сравнимые с Землёй. Общее количество планет вне Солнечной системы, напоминающих Землю и обнаруженных к настоящему времени (август 2016 года), составляет 216.
Forwarded from Maps&Data: Карты и инфографика 🗺
Все ядерные взрывы с 1945 по 2019 год
Наиболее крупные ядерные полигоны (ярко выделяются на карте):
1. 🇺🇸 Невадский испытательный полигон (США) – 928 испытаний,
2. 🇰🇿 Семипалатинский испытательный полигон (Казахстан, СССР) – 456,
3. 🇷🇺 Ядерный полигон на Новой Земле (Россия, СССР) – 224,
4. 🇨🇳 База ядерных испытаний Лобнор (Китай) – 45.
Наиболее крупные ядерные полигоны (ярко выделяются на карте):
1. 🇺🇸 Невадский испытательный полигон (США) – 928 испытаний,
2. 🇰🇿 Семипалатинский испытательный полигон (Казахстан, СССР) – 456,
3. 🇷🇺 Ядерный полигон на Новой Земле (Россия, СССР) – 224,
4. 🇨🇳 База ядерных испытаний Лобнор (Китай) – 45.
Сеть биткоина потребляет 0,28% от мирового потребления электроэнергии
Это больше, чем такие страны, как Швейцария, Греция или Израиль :–)
Источник
Это больше, чем такие страны, как Швейцария, Греция или Израиль :–)
Источник
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как «дышит» Земля: изменение в течение года снежного покрова, растительности, облачности и инсоляции
Источник
Источник
Где у вас почта?
Anonymous Poll
68%
Gmail
12%
Mail Ru
11%
Yandex
1%
Rambler
1%
Yahoo
3%
Свой домен
5%
Другое
Динамика популярности специализаций высшего образования в США, 1995—2017
Показаны специальности с самыми большими изменениями популярности, как в большую, так и в меньшую сторону.
Источник
Показаны специальности с самыми большими изменениями популярности, как в большую, так и в меньшую сторону.
Источник