Визуальная линейная аппроксимация с помощью Gnuplot

[@Timursan]

А где девушки-то?

[@OlegUV]

Огромным усилием воли удержал себя от добавления фото моделей, и подробного визуального анализа характеристик Bust, Waist, Hips и т.п.

[@OlegUV]

Это Rosemarie Hillcrest, Октябрь 1964, крупная девушка: www.playboy.com/rosemarie-hillcrest

[@Color]

Можно тогда и с BMI ≈ 15 в 1977 году? Чисто научный интерес

[@OlegUV]

Это который минимальный? Вот он:
1978 Июль, Karen Morton
BMI=15.24 Бюст=81, Талия=56, Бёдра=81, Рост=168, Вес=43
www.playboy.com/karen-morton
www.playmates.com/photo/classic-photos-of-miss-july-1978

… на самом деле, разглядывая фото, не замечаешь очень уж большой разницы, как например, между обычными людьми и подиумными моделями.

[@bachin]

> Многие, наверно, помнят, что самый простой и довольно точный метод
> построения прямых МНК — это «прозрачной линейкой на глазок».

Не знаю про какие тут наименьшие квадраты идет речь, но индекс массы тела девушек-моделей плейбоя лучше всего определять старым дедовским способом: прозрачной (!) линейкой на глазок. Гарантирую — только этот способ даёт правильную аппроксимацию (не знаю что такое аппроксимация, но точно какая-то похабщина).

[@HomoLuden]

Присоединяюсь (не в смысле «девушек-моделей плейбоя»).

Многие, наверно, помнят, что самый простой и довольно точный метод построения прямых МНК — это «прозрачной линейкой на глазок».

МНК — это группа алгоритмов или методик, один из способов вычисления отклонения результатов измерения от какой-то величины или функциональной зависимости. Аналогично в обратном направлении.

МНК не строится и не является «прямой», «кривой» либо иным «геометрическим местом точек». Например, Фильтр Калмана по сути является оберткой над МНК, приложением его к случаю нестационарного случайного процесса.

Описанные «прямые» — это тренды, построенные с использованием МНК в качестве функционала приближения. можно вместо МНК использовать какой-либо иной критерий приближения (тот же глазомер сквозь прозрачную линейку) и таких трендов получится несколько.

PS: и на мой взгляд применять фразу «довольно точный» к графикам аппроксимации некорректно. «Достаточно точный» или «приемлемо точный» мне кажется корректнее.

[@OlegUV]

Да, да, со всем согласен, но если всё расписывать, то выходит довольно занудно. Про МНК «на глазок» — не знаю, насколько это точно, проверял ли кто или нет, но по моему опыту (не маленькому и не только личному) если человек проводит на глаз линию аппроксимации, то её параметры ближе всего к линии МНК, не минимум по модулям, не ещё что-то а обычные МНК. Объяснений не знаю, просто занятный и иногда полезный факт.

[@HomoLuden]

Ну смотря до каких разрядов сравнивать.
Во-первых, сдается мне, если проведенный «на глазок» тренд сравнивать, опять же, «на глазок» по параметрам с чем-либо, то «совпадений» может быть не одно (о чем выше написал).
Во-вторых, очень может быть, что средне-квадратическое отклонение как раз и является для нас (органики) самым привычным мерилом, т.к., видимо, является (почти?) самым простым статистическим индикатором. А индикаторы более высокого порядка малости уже не дают профита.

Может кто-то исследовал этот вопрос? Тут следует ставить «чистый эксперимент», чтобы доказать или опровергнуть.

[@OlegUV]

О таком эффекте глаза я слышал еще от людей, которые прямые строили когда и калькуляторов не было, потом неоднократно убеждался сам, но сам специально не проверял…

[@McKinseyBA]

имеет смысл посмотреть, не появляется ли опять в моде тенденция на более худых моделей

не появляется. Манагеры фотостудии, интернет-магазина одежды в котором работаю, сидят рядом со мной и регулярно от них слышу (и вижу сам в сети) о растущем спросе на моделей Size+. У нас их пока нет, но не удивлюсь, если через год-два начнут привлекать… Я лично — за худеньких))

Спасибо автору за простоту изложения

[@OlegUV]

Интересно! Спасибо!

[@netto]

А я лично — за здоровых и веселых. А когда девушка 80% времени бодрствования банально хочет есть, но, видите ли, не может, потомучто «я буду толстая», то, сами догадываетесь, какое у нее настроение. Попробуйте не поесть сутки, и посмотрите, как вы будете на всех кидаться и на стену лезть от раздражительности.
И это я сейчас ничего не говорю о том, что еще и секс сам по себе штука «энергозатратная», и чего в нем можно ждать от хронически недоедающей, тяжелее сумочки в руках не носящей?

Так что — за здоровых и веселых. Шоб сиська быля ядреная и упругая! Я так считаю :)

[@HomoLuden]

И я за здоровеньких, но лишь в смысле здоровья. Девушка любого «размера» может быть привлекательна. Привлекательность — это больше вопрос женственности, а не сантиметровости, если не рассматривать «нездоровые крайности».

[@CeyT]

Судя по графику, имеет смысл посмотреть, не появляется ли опять в моде тенденция на более худых моделей.

Не появляется, это очевидная ошибка интерполяции на краях, когда прибитый к крайним точкам полином прыгает, чтобы уравновесить свою форму в центре. С этим сталкивался, наверное, любой пытавшийся по-быстрому построить временной тренд по каким-то данным за какой-то период подручными средствами: вместо последних данных рисуется чепуха.

[@OlegUV]

Да, последняя картинка — явный оверфиттинг, чем больше степень полинома — тем меньше степень доверия к его аппроксимации, хотел привести пример «зацепки» на следующую стадию, но, наверно, не очень удачно получилось, данные слишком простые.

[@iHun]

Иногда интереснее иследовать не тенденции, а выбросы. Что это там за две модели такие были в 64 и 78 гг? :)

[@OlegUV]

Сам хотел написать про выбросы, как их выявлять таким же образом, визуально, но потом победила динамика — эта тема показалась «подинамичнее». А выбросы с предельными BMI такие:

1964 Октябрь, Rosemarie Hillcrest
BMI=23.38 Бюст=104, Талия=64, Бёдра=97, Рост=168, Вес=66
www.playboy.com/rosemarie-hillcrest

1978 Июль, Karen Morton
BMI=15.24 Бюст=81, Талия=56, Бёдра=81, Рост=168, Вес=43
www.playboy.com/karen-morton
www.playmates.com/photo/classic-photos-of-miss-july-1978

[@SwampWalker]

Кстати, интересно, что произошло в районе 1985 года, что в моду стали входить девушки с более высоким BMI?

Предположу что дело в обвале цен на нефть)

[@OlegUV]

Интересная идея… Бывает, и некоррелирующее показывает высокую корреляцию.

[@SwampWalker]

Склонен думать, что тут она не такая уж и ложная)

[@OlegUV]

тогда надо строить корреляцию по всем временным точкам, для моделей их 580 штук, и смотреть что там происходит

[@BubaVV]

Спасибо за цитирование. Видимо, скоро к стандартному набору данных для машинного обучения и всего такого к ирисам Фишера и винам добавятся еще и дамы. Базу можно дополнить всякой антропологией типа национальности и цвета глаз/волос.

[@OlegUV]

Мне в вашей статье очень понравился выбор эээ… «предмета анализа». Характер анализируемых объектов позволяет постоянно держаться на «лёгкой волне», даже в довольно занудных вычислениях. Ну и конечно, там есть, на что посмотреть, вот не только тренды обнаружились, но и их перемены. Жаль только кластеры нигде не появляются, но и так нормально. Чтобы показать кластеризацию я думал рассматривать совместно мужские и женские модели, но модели-мужчины это уже из другой оперы, может оказаться ложкой дёгтя.