А от вам математико-статистична задачка, в якій я загубився

Aug 30, 2023 15:51

У вас є магазин з мільйоном (грубо кажучи, насправді, більше) найменувань товарів. Всіх найрізноманітніших видів. І ось ви взяли, і за кожним найменуванням порахували продажі протягом двох тридцятиденних періодів один за одним: X0 і X1. Розподіл кожного з іксів -- приблизнно power-law, p ~ x-α. І ото вирішив я побудувати гістограму того, що називається "lift" -- відносна зміна продаж від місяця до місяця:
(X1 - X0) / (X0 + ε)
Епсилон там для того, аби не було ділення на нуль. (Десь 20% кожного з іксів -- нулі, але пари, де нулями є і X0, і X1, в популяцію не входять). Гістограма, як ви розумієте, тягнеться від -1 до безмежної асимптоти. І ось що я спостерігаю, і що мені абсолютно незрозуміло, звідки таке береться:
  1. Гістограма очікувано має максимума в нулі, плюс, великий пік в мінус одиниці, це ясно
  2. Але, крім того, є дуже чітко проявлені максимуми в 1, 2, 3, 4, ...
  3. Більше того, менш чітко проявлені, але видимі максимуми в 0.5, 1.5, 2.5 ...
  4. То було з позитивного боку, а зліва від нуля там є конкретні піки такі на 1/2, 2/3, 3/4, 4/5...
Що це, блін, таке? Моє єстество протестує проти того, що це може бути якийсь бізнесовий ефект. Це щось числове, чиста арифметика. З корінням або в статистиці, або в програмуванні (тобто, як воно все в таблички записується) Але що?
Графіків не покажу, бо, то не можна, таємниця слідства, вотетовотвсьо.

UPDATE: Сам дотумкав. Ефект, насправді, бізнесовий, а я просто не подумав. Ці ікси -- місячні продажі. Розподіл продаж щомісяця має купу локальних максимумів в різних "круглих" числах: пропорційних 10, особливо 20, сотня, півтораста... Цього виявилося достатньо, щоби сумарний розподіл відносноі різниці проріс максимумами в особливо раціональних точках

UPDATE 2: Я тормоз. Круглі числа ні при чому, це банальний ефект постійної ціни на одиницю товару, тому для невеликих кількостей проданих юнітів що дельта, що Х0 в знаменнику, будуть пропорційними цілим числам. Дякую ichthuss за відповідь.

Crosspost from https://malyj-gorgan.dreamwidth.org/179985.html

educational, lament, data science

Previous post Next post
Up