Здравствуйте, Evgeniy Skvortsov, Вы писали:
V>>А потом мы просто возьмем эту модель и проверим ее на выборах которые были за 3 месяца до этого. Ведь за 3 месяца социальные параметры не очень сильно должны были измениться, так?
ES>А ничего, что в прошлых выборах и нынешних совершенно разные кандидаты? Ты считаешь это одно и то же?
Ну почему же разные, довольно схожие.
И выборы одинаковые — губернатора.
Да что самое интересное, и результат одинаков, за полновластного проголосовало столько же, сколько и на прошлых, правда за исключением нескольких аномальных участков на которых процент был расчитан по формуле https://www.newsvl.ru/vlad/2018/12/19/176542/
И вот тебе придется доказать что это можно объяснить и естесственным путем)
Правда не знаю, с какой целью, но, как говорится, чем бы дитя не тешилось.
Будешь делать модель? Мне просто забавно как она будет выглядеть. будут ли это простые формулы, или без условных конструкций не обойтись. Типа, "если тут номера домов такие, такие, и улица такая, то вероятность за кандидата 90%, а если номера домов другие и улица другая, то 10%".
Ну как-то так она, твоя модель будет выглядеть
Ну че, будешь модель делать? Данные я все предоставлю. Ссылку на статистику голосования, номера и адреса участков, и дома которые к ним относятся.
Здравствуйте, Evgeniy Skvortsov, Вы писали:
ES>Здравствуйте, vl690001x, Вы писали:
ES>Не устраивай тут политику, я ничего доказывать не собирался. ES>Перечитай первое сообщение, там написано о чем речь.
Я прочитал. Речь о выборах. Или не?
Не собираешься доказывать, ну и не доказывай, проблем-то... Хочешь чтобы тебе что-то доказывали?
Здравствуйте, koenig, Вы писали:
K>а распределения, из которых складывается общее, могут быть любыми
Нет, конечно. Распределение должно быть одинаковым, а с.в. независимыми. В противном случае возможноы горбы, т.е. о нормальности говорить не придется.
Не даром там всюду используется аббревиатура iid.
K>в частности, не требуется чтобы хотя бы одно из них было нормальным
Здравствуйте, Evgeniy Skvortsov, Вы писали:
ES>Навеяно взрывом одинаковых тем в политике.
ES>Только здесь прошу избегать обсуждения ЕР, честности выборов и прочей политоты, речь о чистой математике. ES>Да, и никакого верю / не верю, только доказательства.
ES>Первое, когда упоминают нормальное распределение, часто опускают последнее слово — нормальное распределение вероятностей. ES>В свою очередь, распределение вероятностей — это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их исхода. ES>Далее, случайная величина — это численное выражение результата случайного события.
Неверно, случайная величина -- это функция на вероятностном пространстве. По определению.
ES>Ну и поскольку речь все таки о результатах голосования — где там случайность?
Теория вероятностей изучает математическую случайность. Как и любой математический объект, математическая случайность -- это чисто воображаемая вещь,
не имеющая прямого отношения к реальному миру. Применения теории вероятности к объектам реального миря требует специального обоснования
в каждом конкретном случае. Например в физике применимость тер-вера объясняется теоремой Лиувилля и эргодической теорией.
ES>Если любого человека попросить проголосовать не 1 раз, а 10, результат разве изменится? ES>Это же не стрельба из ружья, когда пули попадают в цель, с неким отклонением. И как не стреляй, все точно в яблочко не лягут. ES>А если меня 10 раз спросить за кого голосовать, я 10 раз отвечу одно и то же. Как и любого другого человека в трезвом уме и здравой памяти. ES>Более того, эксперимент проводился 1 раз, и мы не знаем какой результат будет в другой раз, кроме как предположить. ES>Так как выборы не позволяют этого сделать, это ключевое свойство.
ES>Все дальнейшие выкладки являются бессмысленными, так как сперва нужно доказать, что процент голосов на выборах — случайная величина. ES>Про распределение можно говорить уже потом. И кстати, распределения не только нормальные бывают.
ES>И напоследок, я не пытаюсь доказать что математика не права и ТО не работает. Я пытаюсь выяснить применима ли ТО для такого процесса как голосование.
Для ответа на этот вопрос неплохо бы описать, как именно вы собираетесь применять тер-вер к выборам.
ES>Иначе получается что мы пытаемся измерить давление градусником, а потом удивляемся — что за хрень выходит.
У свидетелей секты Гаусса именно так и получается.
K>>а распределения, из которых складывается общее, могут быть любыми
S>Нет, конечно. Распределение должно быть одинаковым, а с.в. независимыми.
ну прям про совсем любые я сгоряча, но одинаковость необязательна
Здравствуйте, Evgeniy Skvortsov, Вы писали:
ES>Здравствуйте, Tourist, Вы писали:
T>>Здравствуйте, Evgeniy Skvortsov, Вы писали:
T>>Стороников партии А: 40%. Стороников партии Б: 60%. Но, они распределены нормально случайно по разным участкам для голосования. Будем ли мы видеть это в результатах голосования по участкам. Я думую, что да.
ES>Почему твоя модель не работает на участках где голосуют вояки? Или квартал заселен работягами завода.
Скорее требует уточнения и оговорок. Что процент поддержки партии А и Б разный в разных социальных слоях и расматриваем участки для голосования преимущественно должны быть заселенными представителями одного социального слоя. Поэтому, вояки отдельно, работяги с завода отдельно.
A>Ни-хре-на. A>Гауссиана гораздо лучше получается на неслучайных процессах, чем на случайных. A>Если ты возьмёшь обычный счетчик километража на автомобиле, A>и посчитаешь сумму всех видимых цифр (сумму шести видимых цифр в каждый момент) A>за всё время работы счётчика, то получишь абсолютно чёткую гауссиану.
A>И таким свойством обладает любой процесс (не обязательно случайный), A>у которого число факторов в сумме больше трёх.
Вы бредите! Точную формулировку утверждения в студию плиз. Со ссылкой на публикацию, где это доказано.
Была такая задача на вступительных экзаменах на ФизТех:
Есть студент Вася. Живет, скажем, в районе м. Университет (Красная линия).
У Васи есть мама, живет в районе м. Юго-Западная (та же Красная линия).
Еще у Васи есть девушка Маня. Живет в районе м. Парк Культуры (та же Красная линия).
Т.е. Вася обретается посредине между Юго-Западная и Парк Культуры на одной ветке.
Чтобы не обижать ни маму ни Маню Вася решает что он будет посещать маму и Маню по принципу как "карта ляжет" — по науке Статистике.
Его алгоритм: когда он спускается в м. Университет, то выбирает первый пришедший поезд в любую сторону.
Вводная: Вася ведет спорадический образ жизни и появляется на станции м. Университет абсолютно случайно.
Через месяц такой практики от Васи ушла Маня. Ибо за весь месяц он у неё появился пару раз только.
Вот такая грустная история.
Вопрос в студию: почему Васе так редко удавалось попадать к Мане?
Здравствуйте, koenig, Вы писали:
K>>>>>как обычно доказывают случайность? K>>>>>как выглядит доказательство для ружья? K>>>>>ружье тот же, ты тот же, что именно дает случайность?
ES>>>>Я собственно именно этот вопрос и задал.
A>>>Ну вот и подумай. A>>>Общепризнано, что стрельба из ружья — случайный вероятностный процесс. A>>>Хотя полётом пули управляют хорошо известные законы физики. A>>>Даже когда ружьё закреплено в тисках. W>>Вот только модель у тебя не полная. В любом измерение есть +-х отклоений, вот все эти +- и дают вероятность отклонения.
K>тогда придется рассмотреть модель ошибки измерения K>какая там ошибка? систематическая? вводи поправку или меняй линейку K>случайная? померяй много раз и бери среднее
Считаем что там как раз нормально распределение отклонений.
K>или под отклонением измерения ты имел ввиду отклонение самого выстрела? (т.е. выстрел == измерение)
Нет. Если иметь полную модель, то теория вероятности идет лесом. Но как правило модели не полные, часть факторов или не известны или задаются диапазонами, с некоторыми вероятностями получения значения из диапазона.
Для выстрела мы никогда не знаем точную форму ствола, форму очередной пули, ее массу, распределение массы по объему и т.д. Мы используем усредненные показатели, что пуля весит 7 грамм, имеет определенную форму, ствол ровный, с максимальным отклонением не больше Х секунд, диаметр ствола тоже всегда вилкой дается. Так все эти параметры еще и не хило меняются от температуры и влажности+скорости ветра (когда ствол начинает отдавать тепло, на танках сверху орудия ставят экран, иначе в дождь стволы ведет наверх).
Здравствуйте, koenig, Вы писали:
W>>Нет, этот тот кто заявляет что на всех участках должны быть +- одинаковые доли по кандидатам пусть это докажет.
K>на такие смелые утверждения, кажется, еще никто не сподобился K>желающих доказать найти будет сложно
Тогда обсуждать не чего.
Если хотя бы один фактор не обладает нормальным распределением то итоговая вероятность не будет с нормальным распределением. Это вроде даже по остаточным знаниям тервера понятно.
Здравствуйте, Sharov, Вы писали:
S>Здравствуйте, c-smile, Вы писали:
CS>>Вопрос в студию: почему Васе так редко удавалось попадать к Мане?
S>Какой-то из поездов ходил чаще, т.е. тот который к маме.
Нет. Метро-поезда ходят в трубе — сколько в одну сторону — столько и в другую (в основном)
Здравствуйте, Sharov, Вы писали:
S>Здравствуйте, c-smile, Вы писали:
CS>>Нет. Метро-поезда ходят в трубе — сколько в одну сторону — столько и в другую (в основном)
S>Значит не так уж и случайно в метро спускался, т.е. неравнозначно подбрасыванию справедливой монеты.
Абсолютно случайно. Считай время события захода в метро это чистое и незамутненное равномерное распределение.
ES>Первое, когда упоминают нормальное распределение, часто опускают последнее слово — нормальное распределение вероятностей.
Норма́льное распределение, также называемое распределением Гаусса или Гаусса — Лапласа — распределение вероятностей, которое в одномерном случае задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса.
ES>В свою очередь, распределение вероятностей — это закон, описывающий область значений случайной величины и вероятности их исхода.
Нормальное распределение и распределение вероятностей — это совершенно разные вещи. Почувствуйте сэр разницу. Распределение вероятностей может быть нормальным, а может и не быть в силу каких-то причин.
ES>Далее, случайная величина — это численное выражение результата случайного события.
Если распределение вероятностей не совпадает с нормальным распределением, то процесс является не случайным.
ЗЫ: Простой пример из физики — вы меряете одну и туже величину, но много раз, а потом строите график — по оси X измеряемую величину, а по оси Y кол-во результатов соответсвующих данному x.
В идеальном мире должна получится дельта функция Дирака отцентрированая по X согласно измеряемомму значению. В реальном мире измереные значения будут различаться.
Вот если профиль измерений совпадает с нормальным распределением (с соотвествующим среднеквадратичным отклонением) то вы померили то что надо,
а вот если нет — то при всем уважении сэр, вы намеряли полную херню. Ищите дополнительные факторы влиящие на измерения.
ЗЫ2: ES>А если меня 10 раз спросить за кого голосовать, я 10 раз отвечу одно и то же. Как и любого другого человека в трезвом уме и здравой памяти.
Безусловно ты ответиш все 10 раз одно и то же. Но это совсем не значит что все твои ответы будут услышаны, записаны и подсчитаны все 10 раз одинаково верно, тем более когда ты не один, а сотни тысяч.
Причем здесь нормально распределение?
Вспомни выборы 2011 года, когда не соседних участках в Москве было 20 и 80% за ЕДРО, а также инфа от наблюдателей (которых было три, только из моих личныхьзнакомых), что были вбросы и массовые нарушения.
Конечно, графики голосов выглядят в таких случаях дико. Тут можно развивать науку, защищать докторские, но ситуация такая, что массовые вбросы показали себя на графиках определенным образом.
Вот с тех пор народ наблюдает за графиками, и правильно делает.
Здравствуйте, sharpcoder, Вы писали:
S>Причем здесь нормально распределение? S>Вспомни выборы 2011 года, когда не соседних участках в Москве было 20 и 80% за ЕДРО, а также инфа от наблюдателей (которых было три, только из моих личныхьзнакомых), что были вбросы и массовые нарушения. S>Конечно, графики голосов выглядят в таких случаях дико. Тут можно развивать науку, защищать докторские, но ситуация такая, что массовые вбросы показали себя на графиках определенным образом. S>Вот с тех пор народ наблюдает за графиками, и правильно делает.
При фальсификациях, видимо, возможно аномальные пики, несвойственные гауссиане.
