Данная статья является ответом на вот эту статью (Анализ результатов президентских выборов 2018 года. На федеральном и региональном уровне).

В той статье меня удивила фраза автора:

Вместо нормального или логнормального распределения мы видим интересную кривую, с очень странными пиками на круглых значениях (70%, 75%, 80% и т.д.), возрастающую на около-100% явке и уходящей далеко вверх на 100%.

Сразу возникают вопросы:

• Почему автор считает, что вместо «странных» пиков должно быть нормальное или логнормальное распределение?
• Почему вообще пики считаются «странными»?
• Откуда могут появиться «естественные» пики на круглых значениях?

Та статья сильно политизирована и комментарии в ней соответствующие. В этой статье мы будем обсуждать только математику, поэтому политические взгляды попрошу держать при себе.

А в качестве бонуса, в конце статьи будет выложен ключ к решению загадки «круглых чисел» на графике выборов 2018.

Появились первые правильные данные по смертности от коронавируса. Это статистика Центра по контролю и профилактике заболеваний США (CDC). Пожалуйста, посмотрите на таблицу ниже: левый столбик с количеством умерших среди подтверждённых на коронавирус — 13 130 человек; третий справа с количеством умерших с пневмонией при наличии COVID-19 — 5902 человека. Разница более чем в 2 раза! То есть количество смертей от коронавируса в США минимум в 2 раза меньше, чем принято считать большинством.



Я уже месяц твержу о том, смерть от коронавируса и смерть при коронавирусе — это разные вещи. Для того, чтобы это понять не нужно быть вирусологом или эпидемиологом. Достаточно было просто прочитать отчёт ВОЗ и увидеть памятку про crude mortality ratio и infection mortality rate. Несмотря на то, что две моих предыдущих статьи собрали более полутора миллионов просмотров только на Хабре, многие со мной не согласились.

Меня обзывали, оскорбляли, говорили о том, что такие как я должны быть в тюрьме и прочие гадости. Коллеги, я не жалуюсь, не упрекаю и не хвастаюсь. Я не первый год занимаюсь аналитикой и за последнее время потратил сотни часов на изучение данных пандемии. Это мой последний манифест по теме. Призываю вас либо вдумчиво прочитать последующий текст, либо полностью проигнорировать его.

Мне нравятся разговоры на тему «мне раньше в школе/институте/родители говорили, а теперь я узнал». Если по счастливой случайности я оказываюсь хоть немного компетентен в обсуждаемом вопросе, то такие разговоры обычно сводятся к одному из трех вариантов: «где вообще ты раньше слышал такую чушь?» (если собеседник прав), «а с чего ты взял, что это так?» (если он не прав) и «ты прав, только это не противоречит тому, что тебе говорили раньше» (в подавляющем большинстве случаев). Нравятся такие разговоры мне по следующей причине: обычно их инициатор не обременен излишним предварительным знанием вопроса, что в некоторых случаях позволяет ему указать на некоторые моменты, которые принимались как очевидные, на самом деле таковыми не являясь. И одной из тем для подобных бесед оказалось функциональное программирование.

Вообще про ФП написано и сказано столько, что вроде бы все вопросы о его применимости, крутости, производительности и т.п. обглоданы до костного мозга. И все-таки такого рода вопросы поднимаются снова и снова, и всегда найдется желающий рассказать о том, что вы все неправильно поняли, а на самом деле оно эвона как. Пожалуй, сегодня я примерю на себя эту неблагодарную роль, поскольку недавно попались на глаза несколько постов на эту многострадальную тему. В первом и втором в очередной раз рассказано, что ФП — дрянь и изучать его — только портить свою карму будущего специалиста. Другие (раз и два) куда более адекватны, в них автор ставит целью объяснить, что все эти ваши лямбды, комбинаторы, категории — не более, чем пыль в глаза, а само ФП — штука простая, понятная и приятная в быту.

Насколько это соответствует истине?