Комментарии 76
Рождество Христово - это христианский ежегодный праздник. Автор, видимо, имел в виду "от рождения Христа" вместо "от Рождества Христова". В любом случае, принято писать до н.э., после н.э., чтобы не принижать другие религии. Странно, что было написано так, а не иначе, при виде фамилии автора.
Мне кажется, для событий, отстоящих не более чем на порядок семи тысяч лет, удобнее пользоваться еврейским календарем- это позволит избежать субъективно неудобного перехода через ноль в отрицательные годы.
Весьма странная интерполяция религии по фамилии. Что же касается записи, то автор вполне корректен.
От Рождества Христова (Anno Domini или A. D.), сокращённая запись от Р. Х. — запись текущей эры
В любом случае, принято писать до н.э., после н.э.Это в светском Советском Cоюзе, делавшем ставку на рациональное мышление — так было принято.
Сейчас с мешаниной в головах людей из российского православия, западного католицизма и протестантства и остатков критического мышления — даже и трудно сказать, как именно принято. Сначала нужно уточнить хотя бы — где именно принято ))
чтобы не принижать другие религииАга, спросите у китайца или иудея: что такое «до нашей эры» или «после нашей эры» — удивитесь ответам. А про «рождество христово» они вообще не слышали, и точно не оскорбятся — этого понятия для них просто нет.
Странно, что было написано так, а не иначе, при виде фамилии автора«Восточные» корни в фамилии человека обязывают его придерживаться определённой религии?
Кто-нибудь скажет вообще причём тут религия? Я использовал это понятие, чтобы будущая эра не перебила понятие "нашей эры". Что по основной теме вопроса?
Влияние количества пиратов на глобальное потепление?
Hidden text
Да, автору видимо не ведомо, что корреляцию нужно доказывать. То что графики ведут себя одинаково, еще ничего не значит.
Совершенно верно, просвятите пожалуйста!
Идешь, например, на сайт какого-то статистического ведомства какой-то страны (США, например. Слышал, что у них с этим все очень хорошо). Ищешь случайные графики, которые ведут себя похожим образом. При больших объемах статистической информации это не составит труда.
И пишешь статью, как популяция калифорнийских аллигаторов зависит от урожая кукурузы на ферме дядьки Джо из штата Монтана. И подтверждаешь это графиками популяции калифорнийских аллигаторов и урожайности кукурузы на ферме.
Вы не ответили на вопрос - как доказывать? Словами? По вашему похоладния и засухи не влиют на человечество?
Как доказывать - это задача исследователя.
Я нигде не утверждал, что погодные условия не влияют на человечество. Я, всего лишь, указал на то, что причинно-следственные связи требуют доказательства.
Если, вдруг окажется, что дядька Джо кормит аллигаторов своей кукурузой, и кукуруза составляет 86,7% рациона аллигаторов, то урожайность на ферме вполне может оказывать влияние на популяцию. В противном случае - это просто два похожих, но никак не связанные между собой, графика.
Ну так, как по-Вашему погодные условия влияют на человечество?
Не хотите поисследовать? Вам всем нужны уже готовые результаты, как я смотрю, - из 51 комментария ни один не сказал, спасибо, интересно - буду исследовать, все только критикуют - что это не готовая пища, а полуфабрикат, который ещё, видите ли, надо приготовить!
Пусть у нас есть случайный процесс вида x(t), где t-время. Все, что мы знаем про этот процесс — это то, что для почти любой его реализации спектр полученного временного ряда (ведь реализация случайного процесса — это временной ряд) имеет степенной вид. То есть, спектральная мощность W в первом приближении зависит от частоты f, как W(f) =Cf^(-b), где C - это некоторая константа, а степенной параметр b лежит в диапазоне от 0.5 до 2.0. То есть, чем выше частота, тем меньше спектральная мощность, и наоборот. Так вот, теперь возьмем две реализации такого случайного процесса (два временных ряда), определенные на интервале времени T. Обозначим их, как Х1 и Х2. (Задача со звёздочкой - если взять не две реализации одного процесса, а много двух разных случайных процессов Х1 и Х2, также удовлетворяющих требованиям - спектр имеет степенной вид, C - константа, b ∈ [0.5,2.0]) И посчитаем формально в пределах интервала T статистику, ПОХОЖУЮ на коэффициент корреляции: R12=cov(x1,x2)/(s1s2), где cov(x1,x2) — это аналог ковариации, а s1 и s2 — аналоги стандартных отклонений для Х1 и Х2.
Вопросы такие:
1) Можно ли найти функцию распределения R12(b1,b2), зная только степенные параметры исходных случайных процессов b1 и b2? Если да, то какая она будет? Или хотя бы для случая b1 = b2? Или зная ещё и константы C?
2) Если этих знаний недостаточно, то какие еще ограничения на случайные процессы надо наложить, чтобы вычисление этой функции распределения стало возможным?
3) Еще интересный вопрос — доказать, что функция распределения случайной величины R12 не зависит от T. Я подозреваю, что в силу автомодельности случайных процессов зависимости быть не должно. Но это надо доказывать. Или все же зависит?Можете помочь?
Но согласитесь, будет интересно если кто-то найдёт достойную корреляцию любых графиков за несколько тысяч лет, но лучше конечно за полный период - это да
Да, автору видимо не ведомо, что корреляцию нужно доказывать. То что графики ведут себя одинаково, еще ничего не значит.
SA: Совершенно верно, просвятите пожалуйста!
Если Вам действительно интересно, вот тут можно найти небольшое введение в проблему оценки значимости корреляций
UPD. Кстати, высказанные в этой статье (см. ссылку выше) замечания в полной мере применимы и к рядам длиной несколько тысяч лет и более. Не все так просто, как кажется...
Очень интересно, но пока нет второй статьи, получается, по крайней мере для меня, Я не математик, - бросьте даже пытаться, выкиньте все данные всех процессов, где у вас нет 100 штук клонов, все бессмысленно. Хорошо, не все просто. Делать то что по пунктам, чтобы доказать или опровергнуть связь? Я могу разложить на ряды Фурье - дальше то что пишите статью быстрее, очень интересно )
Это мне поможет? https://ekonometrik.ru/%D0%B4%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%BE%D0%B2%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D1%8C-%D0%BA%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0-%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86/#:~:text=%D0%94%D0%BB%D1%8F%20%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B8%20%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D1%87%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8%20%D0%BA%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82%D0%B0%20%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%B8,%D0%B0%20%D1%81%D0%B2%D1%8F%D0%B7%D1%8C%20%D0%BC%D0%B5%D0%B6%D0%B4%D1%83%20%D0%BF%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%BC%D0%B8%20%D1%81%D1%83%D1%89%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%B9. или для временных рядов это тоже не работает?
Это нормальный сайт и хороший критерий, но как обычно, все эти формулы выведены и доказаны для случайных величин. Для временных рядов они будут работать, только если ряд эргодический. Но на практике подавляющее большинство временных рядов таким свойством совершенно точно не обладают. Во всяком случае, если это долговременные наблюдения за природными или социальными процессами (в эконометрике все еще хуже).
Что же касается второй статьи, то пока что я уперся в свой потолок. Не получается даже эмпирически вывести аналогичные формулы для случая, когда на входе вместо случайной величины имеем случайный процесс со степенным спектром. А надо ведь не просто вывести, но еще доказать. Для этого всего-то надо придумать некоторую статистику (или взять готовую) и построить ее теоретическую функцию распределения. Но математики, к которым я обращался с таким вопросом, либо говорят, что это не их специализация, либо обещают подумать... но ответ пока не дают. Да и я их
не слишком активно дергаю...
у меня же ведь тоже своя работа интересная есть... А в свободное время то велосипед, то байдарка, то лыжи, или вообще в горы зовут. Остается надеяться на удачно подстроенную аварию, чтобы ногу сломать, а голова при этом не пострадала. Забью на работу, завернусь в гипс, лягу в больницу и буду обдумывать формулы. А пока что не получается :-(
..
https://habrastorage.org/r/w1560/getpro/habr/upload_files/0b0/411/f8c/0b0411f8ccebb80d2cdbbf13ff0226a4.png это тоже ничего не значит и не работает на временных рядах? Интересные у Вас претензии - автору видимо не ведомо, что корреляцию нужно доказывать - как доказывать сам не знаю
А есть кто-нибудь из Big Data анализа здесь?
Странная Global Average Temperature - в 1980 было 14 градусов
На определённом промежутке времени (с января по июль) можно найти корреляцию между прибавление светового дня в северном полушарии и расширением вселенной и сделать далеко идущие выводы. Например, что осенью вселенная будет сжиматься)
Поздравляю, вы приняты в финансовые аналитики!
Опровергните мои выводы - здесь же есть данные и по "осени"
Опровергните мои выводы - здесь же есть данные и по "осени"
Опровержение есть вот здесь. К сожалению, оно было написано полтора года назад, поэтому именно Ваши данные там не задействованы. Но все сделанные в процитированной статье выводы к ним вполне применимы. Ключевое слово - нестационарность. Если мы рассматриваем нестационарный временной ряд (читай - случайный процесс), то любые коррреляционные статистики будут грубо лажать. Наличие в сигнале значимых периодичностей (в число которых входит и сезонный цикл, разумеется) или трендов (привет, многолетние наблюдения!) фактически гарантирует, что ряд нестационарный. Увы, но считать корреляцию между такими рядами практически бесполезно. В одной древней, но умной книжке есть очень удачная формулировка, что выводы из такого анализа "...особенно опасны тем, что придают видимость научной значимости и строгости совершенно бессмысленным результатам" (цитата неточная, но смысл именно такой).
Только не подумайте, что корреляционные методы и критерии чем-то плохи. Просто они построены для случайных величин, и именно в этом случае работают превосходно. А мы их часто пытаемся применять для случайных процессов. Разница в том, что для случайной величины все значения извлекаются из одного и того же пространства событий. Накапливая измерения, мы получаем все больше информации об этом конкретном пространстве элементарных событий. По сути, вся базовая статистика - об этом. Как узнать характеристики пространства событий и как оценить, с какой точностью мы их знаем.
В случае же случайного процесса это условие не выполняется: в каждый новый момент времени пространство элементарных событий может быть разным. А если наш ряд (процесс) нестационарный, как в обсуждаемой здесь статье, то оно обязательно будет разным. Да, на первый взгляд, это кажется мелочью и занудством матестарперов. Ведь в обоих случаях у нас есть массив измерений, который можно подставить в формулы и получить результат. Однако в действительности это ключевое отличие! Для случайной величины мы изучаем совершенно конкретное пространство событий (при корреляционном анализе чаще всего двумерное), а для случайного процесса что? К чему, с математической точки зрения, относится выведенный результат? Именно отсюда и растут все проблемы с интерпретацией таких корреляций (равно как и многих других статистик). Как ни смешно, но коррелируя два случайных процесса с тысячами измерений, мы не можем утверждать, что даже корреляция 0.90 и выше является значимой. На практике очень высокая корреляция может запросто наблюдаться (и очень часто действительно наблюдается), даже когда измеряемые показатели гарантированно независимы. Например, один из рядов развернут во времени задом наперед и т.п. Почему - подробно написано все в той же статье.
вот наглядный пример ФОМЕНКОВЩИНЫ - то есть, использования математического инструментария в социологии вне специфически СОЦИАЛЬНЫХ законов.
Проводить корелляцию между климатом и количеством населения ВНЕ ЭКОНОМИКИ - ну, все равно что пытаться найти связь между количеством кошек и урожаем яблок.
Социология сначала выдвигает СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКУЮ ГИПОТЕЗУ (то есть, определяет степень связи конкретных факторов в общем, выясняет. какие факторы воздействуют на эту связь, в чем эта связь состоит, в какой мере эти связи реализуются, и в каких процессах они статистически видны. И только после этого начинаются компаративные исследования с прямыми корреляциями.
То есть, если мы предпложили взаимосвязь между урожаем яблок и поголовьем кошек, то мы должны найти КАЧЕСТВЕННУЮ закономерность, связь между явлениями - наподобие того, что кошки едят того, кто ест яблоки (например, грызуны), обилие корма ведет к увеличению популяции грызунов, обилие грызунов ведет к росту популяции кошек.
В данном случа я не увидел кникаких обоснований качества связи между средними температурами и ростом населения. Так, как описано в статье, можно сравнивать все что угодно - пьянство и металловыработку из тонны железной руды, аборты и урожайность киви, массу зеленого планктона и добычу апатитов.
Автор пока что продемонстрировал умение собрать информацию и наделать красивых графиков и табличек. Но научная ценность работы - нулевая. Так научная социология не работает. Так работают фрики.
Хорошо, я фрик. Но объяснение качественной закономерности тоже можно придумать любую - чем выше температура, тем активнее гормоны, влияние на урожай - вляние на прирост населения - кошки едят того, кто ест яблоки (например, грызуны), обилие корма ведет к увеличению популяции грызунов, обилие грызунов ведет к росту популяции кошек - чем больше пьянство, тем меньше дисциплиннированности, больше аварий - меньше металловыработку из тонны железной руды - абортивный материал выбрасывается в океан, откуда разносится по землям, где растёт киви - Исследования зоопланктонных организмов помогают определить экологические особенности определённой области, при вымирании оставляют кальций, который привлекает добытчиков апатитов, ТАК ЧТО ДОЛЖНО БЫТЬ ЧТО-ТО ЕЩЁ.
Чем Вам не влияние на экономику древнего мира, где основной деятельностью является земледелие - температура, засухи?
Отдельное спасибо за оценку красоты табличек) Мне тоже нравится - хоть что-то получилось хорошее!
ну, натягивайте, натягивайте сову на глобус. Социально-экономическое обоснование должно быть до, а не после, и не гаданием "а может, так, а может. сяк закономерность", а достаточно точным обоснованием. Я, с высоты педагогической практики, попытался объяснить как ребенку, в чем именно недостаток, но судя по вашему комментарию, вы это и восприняли как ребенок. Вы и после сейчас ничего не изобразили, а только порадовались, что вас за таблички похвалили.
Ну, серьезно, приятно) Как Вам обоснование ниже?
То есть нельзя сначала найти закономерность, а потом пытаться всё лучше и лучше её объяснить как делают физики?
вы вообще ничего не поняли. Возьмите любой ВУЗовский учебник по социологии, прочитайте, что такое социальные законы и как они количественно и качественно проявляются, после этого приходите.
Очень трудно в комментарии написать пособие по статистическим методам в компаративной социологии для чайников.
до - было обоснование в начале статьи "погода влияет на урожай, а голод и резкое повышение затрат вынуждают людей искать радикальные выходы"
детский сад, извините, но когда технари лезут в социальные науки, это всегда примерно так же смешно, как и профессор лингвистики начинает говорить о ядерной энергетике.
Да зачем разводить холивары? Просто покажите - есть связь (если есть, то какая) или нет математическим инструментарием. Я не утверждаю, что мои предположения (находки) - истина в последней инстанции. Я прошу помощи у профессионалов в области анализа данных
Эль-Ниньо вызывает экстремальные погодные условия, связанные с циклами частоты возникновения эпидемических заболеваний. Эль-Ниньо связан с повышенным риском развития заболеваний, передающихся комарами: малярия, лихорадка денге и лихорадка долины Рифт. Циклы возникновения малярии связаны с Эль-Ниньо в Индии, Венесуэле и Колумбии. Наблюдается связь со вспышками австралийского энцефалита (энцефалит долины Муррей — MVE), проявляющегося на юго-востоке Австралии после сильных дождей и наводнений, вызванных Ла-Нинья. Ярким примером является тяжелая вспышка лихорадки долины Рифт, произошедшая из-за Эль-Ниньо после экстремальных осадков в северо-восточной части Кении и южной части Сомали в 1997—98 гг. Также считается, что Эль-Ниньо может быть связан с цикличностью войн и возникновением гражданских конфликтов в странах, климат которых зависит от Эль-Ниньо. Изучение данных с 1950 по 2004 год показало, что Эль-Ниньо связан с 21 % всех гражданских конфликтов этого периода. При этом риск возникновения гражданской войны в годы Эль-Ниньо в два раза выше, чем в годы Ла-Нинья. Вероятно, связь между климатом и военными действиями опосредована неурожаями, которые часто приходятся на жаркие годы[21][22]. Эль-Ниньо наблюдалось с сентября 2006 года[23] до начала 2007 года[24]. В результате засуха 2007 года вызвала скачок в ценах на продовольственные товары и связанные с этим общественные беспорядки в Египте, Камеруне и Гаити[25]. Повышенная температура поверхности воды наблюдалась до мая 2010 года, перейдя затем в пониженное значение (Ла-Нинья) и вернувшись к нормальным значениям к апрелю 2012 года. Этот приход Эль-Ниньо вызвал самую суровую за последние четыре десятилетия засуху в Индии[25].
Вероятно, связь между климатом и военными действиями опосредована неурожаями, которые часто приходятся на жаркие годы[21][22].
А других причин войн, само собой. не существует? Вы вообще, понимаете, что военная операция в условиях неурожая крайне рискована в настоящее время, и еще более рискована была при более примитивном земледелии? Вы вообще, хотя бы знаете тот факт, что основная масса войн в Западной Африке наиболее населенной) 17-19 веков была спровоцирована европейской работорговлей? Вы понимаете, какого рода погрешность при этом у вас возникает? Или, например - массовый голод в Индии на протяжении всего 19 века был вызван разрушением традиционного сельского хозяйства в силу активной экспансии английского капитала. У вас есть поправки на этот фактор? Если пройтись по деталям, то все ваши корреляции будут с такими адскими ошибками и допусками, что все развалится. Не надо оезть ни в какие статистические дебри и штудировать некоего Эль-Ниньо, чтобы узнать некоторые хрестоматийные факты и ГРАМОТНО ПОСТРОИТЬ КОНЦЕПЦИЮ ИССЛЕДОВАНИЯ.
Вы берете количественные данные, сравниваете другие количественные данные, а потом придумываете возможную связь. Знаете, ваша подготовка в гуманитарных науках толкает вас к столь же безосновательным выводам. как и Вольтера, который на полном серьезе считал, что воинственность мусульман определяется жарким климатом и темпераментом и выводил из этого целую теорию климатического детерминизма.
Вы опустились на уровень социологии 18 века, но с аналитическими свистоперделками 21-го
Хорошо. Ну так опровергните меня или Вольтера не словами, а мат. анализом
вы даже не понимаете. насколько это смешно.
Дискуссии с Фоменко так и происодили - историки ссылались на исторические источники, на фиксаци археологии, на свод письменных и иных материальных источников, что император Нерон, например, реально существовал. и существовал именно в I векен.э., а Фоменко вопил "опровергните мои расчеты".
Еще раз - сначала объясните, вот вы берете фактор связи войн и климата по корреляции количества и температур. Какие еще факторы статистически могут влиять на кривую количества войн, как эта погрешность представлена в вашей кривой, как вы ее вычисляли. Банально - если привести, например, кривую кризисов перепроизводства и войн, то они точно так же хорошо лягут друг на друга. Причем у вас это будет также корретировать с нарастанием среднегодовых температур, но такая корреляция будет случайной, так как рост масштабов войн связано с общим ростом экономик и масштабом накопленных ошибок баланса экономик, в то время как рост температур может быть связан с длинными циклами солнечной активности. Вы банально не представляете сложности всей фигни, в которую вписались, но продолжаете упорстовать в этой фоменковщине.
Я понимаю архисложность вопроса, который ещё даже не смел озвучить, и не продолжаю упорствовать на случайных совпадениях (но ведь и они имеют место быть и не стоит их сразу списывать со счетов), но ПРОШУ! - помогите! - не убеждениями, но реальными коррелляциями или доказательством их отсутствия - в чем больший промежуток времени - тем лучше!
Если Вы настаиваете, что только в двух показателях копаться Вы не намерены - хорошо, используйте и другие - уровень технологий, средняя продолжительность жизни, частота и мощность эпидемий, средний процент верующих, прозелетизм наиболее распространенной веры, размер внешнеторговых отношений, индекс человеческого развития, наиболее распространенная форма экономики, правления, уровень налогов, ВВП, среднегодовая влажность, годовое количество осадков - как в конкретном регионе, так и в среднем по планете - напишите свою статью - дайте ссылку - что нашли, что возможно. Я ищу связи - покажите (НЕ СЛОВАМИ, А МАТЕМАТИЧЕСКИ), где они есть (какие), где их нет. Прошу понять
но ПРОШУ! - помогите! - не убеждениями, но реальными коррелляциями
вы предлагаете углубиться в расчеты с целью исследовать откровенную шизофрению, не имеющую никакого шанса повлиять на общество?
Мы почитали. помсмеялись, что в очередной раз сапоги начал тачать пирожник, и забыли.
К вопросу - я вам реально помог советом. Возьмите и наложите на вашу кривую кривую того же явления, но по другому фактору - например, по кризисам перепроизводства. Или наложите на график войн в Западной Африке график цен на работв в Латинской Америке. И вам оно покажет опровержение вашей фоменковской ахинеи.
Хорошо. Ну так опровергните меня или Вольтера не словами, а мат. анализом
Прошу прощения за занудство, но для тех, кто читает комментарии выборочно, дам ссылку на опровержение именно матанализом в ветке чуть выше.
В первом вашем комментарии ответил, действительно спасибо ещё раз за статью, если вдруг вы читаете выборочно
Простите, пожалуйста... я не хотел никого обидеть и грубоватый намек у меня получился совершенно непреднамеренно. И, тем более, к Вам это абсолютно точно не относится (чтобы в этом убедиться, достаточно просто пролистать ветки). Я имел в виду, что кто-то из "заглянувших на огонек", возможно, просматривает комментарии по диагонали, и поэтому для них продублировал ссылку.
Мне стыдно, что формулировка вышла очень двусмысленная... но отредактировать уже не могу - время вышло :-(((
Вы вообще, понимаете, что военная операция в условиях неурожая крайне рискована в настоящее время, и еще более рискована была при более примитивном земледелии?Как это ни цинично звучит, но чем меньше население, тем проще его прокормить имеющимися запасами, поэтому стратегия развязать войну, чтобы уменьшить население и риск голода и внутренних волнений, мне кажется вполне могла быть жизнеспособной в древние времена.
о, мамкины эксперты прибыли. Возможность прокормить армию определяется величиной производимого прибавочного продукта. Без этого армия просто не дойдет до границ.
В 4-м веке н.э. готы, находившиеся в условиях голода, заключили с Феодосием федерат, а вовсе не стали дружною толпой ломиться войной, потому что даже переселение без военных действий унесло более половины численности готских племен. Военные действия начались позже, когда ситуация со снабжением стабилизировалась на некотором приемлемом уровне.
На временных рядах корреляция это очень обманчивая штука. Закономерность точно работает на уровне отдельных регионов. Пытаться ее натянуть на историю земли в среднем так себе задача. Население мне кажется растет ровно на столько на сколько есть еды в мире. За счет удобрений и вырубки лесов еды стало в 10 раз больше.
В далёких годах основное население жило +- в одном регионе - Месопотамия/Египет
это в насколько далеких годах? Сколько примерно тысяч лет тому назад?
из какой книги вы вычитали эту глупость? На территории Китаяи ЮВА, по вашему, была пустыня В Америках тоже никто не жил. :) В Индии тоже пустыня.
"Плодородный треугольник" был не самым населенным, а самым экономически развитым. Возьмите учебник для 5 класса, дилетант, и почитайте его внимательно.
Признаю, а подскажите был этап в истории когда большинство населения реально жилов одном регионе? Когда это было? -40000 год?
вы схватились за социологию человечества, даже умудрившись ни разу не погуглить :)
Невозможно одному человеку прогуглить всё, поэтом моей первоначальной целью статьи был призыв к исследованиям в этом и похожих направлениях, а не холивары. Насчёт одного региона в статье не было - поэтому тут я признаюсь не гуглил.
гуманитарий не зря 5 лет учится. За 1 год гуманитерий должен прочитать порядка 10-20 тысяч страниц текстов, в хороших ВУЗах больше - но не менее 50 страниц в день. Плюс иметь навык в статистических, математических, естественнонаучных и иных негуманитарных методах. Это дает БАЗУ. То есть, нормальному гуманитарию не приходится задавать детских вопросов по демографиеской статистике населения древности. Он как минимум, имеет общую картину, и знает, где брать конкреттику. Гуманитарий попутно нахватывается массы разных фактов из различных областей гуманитарных наук.
А попытки технарей вломиться туда же без базы, но с статистическими методами ведет только к фричеству.
Ну пусть гуманитарий поисследует - Я буду только рад
а они и исследуют. Только не так. Но вы об этом не знаете, потому что серьезных работ по демографии не читаете.
Где их поискать?
Где люди научную литературу ищут? В научных библиотеках, конечно. Странно, что человеку с высшим образованием приходится рассказывать, как собирать материал для научного исследования. Вам это как минимум должен был научный руководитель перед дипломом рассказать.
Для начала прочтите учебники по социологии и демографии. Потом пойдите в научную библиотеку и там поищите что-нибудь про географические факторы демографической статистики. Потом, освоив материал, беритесь за цифры.
Что это делает на главной хабра?
Мне кажется это в любом случае круто что автор статьи находит интерес в исследовании различных данных. У каждого может быть своя интерпретация субьективная, не может быть единства мнений во всем. Я бы наверно поискал хакатоны по климатическим данным, если интересно искать подобные закономерности.
То, что такая связь есть, это понятно. Но мне не совсем ясно, какую гипотезу вы хотите выдвинуть и доказать? Чем выше температура, тем больше население (условия жизни стали лучше)? Или чем больше население, тем выше температура (привет, парниковый эффект)? Приведенные несколько графиков, которые еще и выбраны странно (почему именно Черский, а не остров Фиджи какой-нибуль? что по оси ординат в циклах Бонда?), которые даже и коррелируются, ничего не доказывают. Нужны некие более веские аргументы для подтверждения гипотез. Ну и нельзя забывать, что все данные о температуре и численности населения древнее последних 200 лет - косвенные, и надо учитывать доверительный интервал..
Вообще этими вопросами много десятителетий занимаются климатологи, экологи, антропологи, с огромным научным аппаратом и суперкомпьютерами, но до сих пор, насколько я понимаю, ни к каким окончательным выводам не пришли...
Взаимосвязь температуры и населения