Comments 29
Мы предполагаем, что люди рождаются равномерно и случайно
Вот в этом месте есть логическая ошибка — рождение связано с зачатием, а последнее не является случайным в статистическом смысле.
См. количество заключаемых браков по месяцам.
которые не так предсказуемы
То что они не так предсказуемы, не делает их распределение равномерным.
Заключение брака может быть с этим вообще не связано — это просто выбранная дата
Надо статистику смотреть.
Если же опираться на свой жизненный опыт — пик рождаемости приходился на май-июнь-июль. Что можно было заметить* при работе с любым коллективом (в школе, ВУЗе, в армии и на работе). И мало у кого день рождения был в декабре )
*поскольку была традиция отмечать ДР в коллективе.
thedailyviz.com/2016/09/17/how-common-is-your-birthday-dailyviz
Видимо, автор убрал ее в следующей редакции.
Мне кажется, что социальные факторы влияют гораздо сильнее.
Незадолго до принятия ФЗ-152 (о защите перс данных), была у меня по работе база с данными о днях рождения примерно в 11 тысяч человек из одного населенного пункта в России, разного возраста, но все советского периода. Построил распределение по дням года, получилось почти равномерно — 30 ± 2 человека в день с несколькими непонятными выбросами. Вычел из даты рождения 280 дней (средняя продолжительность беременности) и пики легли на вполне понятные даты:
1 января — падение до 2 (7% от среднего);
23 февраля — падение до 3 (10% от среднего);
8 марта — падение до 0;
31 августа — рост до 300 (1000% от среднего);
Но при большой выборке биологические ритмы людей довольно равномерно распределены по году.
Они разные в разных странах и в разные периоды времени.
Я уже отмечал, что на это влияют различные факторы, включая экономические, политические и религиозные.
Например, были сообщения о том, что во времена антиалкогольной кампании в СССР в 1986 году рождаемость резко выросла.
Рождаемость 100 лет назад зависела совсем от других факторов, чем сейчас.
У моего деда, например, было 7 человек детей, а аборты тогда некоторое время вообще были запрещены законодательно. Война тоже внесла свою лепту.
Сейчас же люди сами решают — когда и сколько.
Т.е. процесс перестал быть стихийным и все в большей степени становится запланированным и осознанным.
Это называется не логической ошибкой, а допущением, об этом в статье написано. Модель реальности всегда является лишь приближением.
Реальная вероятность совпадения дней рождения, конечно будет чуть выше из-за этой неравномерности, но принципиально цифры не изменятся.
Это называется не логической ошибкой, а допущением
В данном случае — это ошибочное допущение (типа: «допустим, что все люди умеют летать»)
Реальная вероятность совпадения дней рождения, конечно будет чуть выше из-за этой неравномерности, но принципиально цифры не изменятся.
Все же хотелось бы взглянуть на статистику, в виде графика «количество родившихся / дата рождения».
Потому как без нее ваше «конечно будет чуть выше… но принципиально цифры не изменятся» будет всего лишь вашим предположением.
В данном случае — это ошибочное допущение
Интересное мнение. Почему вы так считаете? Почему, по-вашему, нельзя считать распределение примерно равномерным?
А материальная точка в физике — это тоже неверное допущение? (Материальных точек не бывает).
Интересное мнение. Почему вы так считаете? Почему, по-вашему, нельзя считать распределение примерно равномерным?
Потому что оно неравномерное (см. приведенную Alexandr0202 ссылку)
Причем этот факт можно легко проверить в любом отделе кадров крупного предприятия или учебного заведения.
Разумеется неравномерное. А Земля — не материальная точка. И на весах взвесить килограмм практически невозможно. Только примерно килограмм.
Вы ушли от ответа на второй вопрос. Почему вы говорите "ошибка", если что-то приблизительное?
Почему вы говорите «ошибка», если что-то приблизительное?
Там ошибка логическая, свойственная людям, долгое время работающим с абстрактными понятиями.
В реальности же «приблизительное» может иметь ключевое значение.
Например:
Масса всех участвовавших в этой реакции частиц равнялась 7,0182 (ядро лития-7) + 1,0081 (протон) = 8,0263 а.е.м., а масса получившихся двух отдельных альфа-частиц в сумме давала всего лишь 4,004 X 2 = 8,008 а.е.м. Неизвестно, куда исчезала масса вещества, равная 8,0263 — 8,008 = 0,0183 а.е.м.
Но «приблизительно» ведь все нормально, разница ведь крайне мала? :)
Вот я вас и спрашиваю, когда приблизительно — это приблизительно, а когда приблизительно — это логическая ошибка? Почему в данном случае это логическая ошибка, вы можете обосновать?
Сейчас вы просто третий раз повторили свое мнение, опять уйдя от вопроса "почему вы так считаете".
может иметь ключевое значение
Может иметь, а может не иметь. Большая просьба всё же понять суть вопроса. Не приводите аналогий, пожалуйста. Почему вы считаете, что именно в данном случае "приблизительное" имеет ключевое значение?
Вот я вас и спрашиваю, когда приблизительно — это приблизительно, а когда приблизительно — это логическая ошибка?
«Приблизительно — это приблизительно» тогда, когда речь идет об абстрактных вещах.
Или тогда, когда точные данные получить невозможно.
Когда речь идет о совершенно конкретных вещах (типа обнаружения дефекта массы ), причем о вещах, точные данные по которым получить можно (в данном случае — вообще элементарно) — это «приблизительно»будет логической ошибкой.
Ясно, спасибо за ответ. Отмечу, что он не совпадает со стандартным подходом в статистике. Даже если можно получить "точные" данные, многие методы матстатистики и теории вероятности можно использовать (= можно получить результат) только с uniform или normal distribution.
При этом большинство распределений, для которых эти методы используются на практике, такие лишь приблизительно и это известно заранее. На курсе матстатистики это не будет считаться именно логической ошибкой.
В данном случае я прикинул реальный процент (немного меньше 55% для 23 человек), от расчетного он отличается не сильно.
Впрочем, ваше право считать это именно логической ошибкой, которая полностью опровергает расчеты и представить свои. Какой процент получился у вас, для 23 человек в комнате?
методы матстатистики и теории вероятности
Эти методы хорошо работают в теории.
На практике же чисто случайных событий происходит крайне мало. То, что на первый взгляд кажется чисто случайным — при внимательном рассмотрении оказывается связанным с каким-то исходным набором параметров, не замечаемым в первом приближении.
Какой процент получился у вас, для 23 человек в комнате?
У меня был совершенно конкретный отдел, состоявший из людей разных национальностей, вероисповеданий, возраста, и мест рождения.
Тем не менее, у 5 из 25 — день рождения приходился на вторую половину мая )
А два месяца, январь и февраль — вообще были без дней рождения.
Причем результат этот вполне поддается прямому анализу и объяснению.
У меня был совершенно конкретный отдел
Приводить единичный пример в качестве ответа на общий вопрос, это какой-то позор, извините.
Приводить единичный пример в качестве ответа на общий вопрос, это какой-то позор, извините.
Для проведения множественных примеров для ответа на ваш единичный вопрос — либо надо иметь доступ к базам данных отделов кадров множества предприятий, либо проводить массовый соцопрос.
Последнее вполне возможно, при наличии соотв. финансирования.
Я же ответил в меру своих возможностей.
Не понимать такие простые вещи — вот это действительно позор.
Как раз под новый год совершается тот самый процесс.
В разных странах по-разному.
На процесс, например, может влиять пост в месяц Рамадан, время начала которого постоянно смещается относительно григорианского календаря.
Все инженеры знают, что сферических коней в вакууме не бывает, но у математиков совершенно другой подход.
А что у них происходит в середине-конце месяца не совсем ясно.
Boomburum опять слетели формулы(. Xiaomi Redmi Note 4X, Chrome (last v)
Что связывает парадокс дней рождения и уязвимости электронных подписей?