Тогда для Вас сразу же ответ на приведенную агитку: http://lleo.me/dnevnik/2011/12/13.html, статья,в которой достаточно подробно доказывается, что Вас развели, рассказывая, что развели нас.
Кстати, очень рекомендую также почитать комменты в приведенной Вами ссылке.
Каганов слишком глубоко наступил в эту грязь, чтобы сдаваться. Гордость не позволяет, поэтому он и уперся, как баран.
Вкратце, эти графики означают лишь то, что если вы напишите функцию, рисующую нормальное распределение - она будет рисовать нормально распределение. А если нет, то не будет.
Главная проблема в построении его гистограммы в том, что "случайный фактор" там явление случайное. Опять же, подкидывается монетка. Тогда как мнение людей далеко не случайно и напрямую зависит от территории.
Что касается моделирование вброса. То я тоже могу смоделировать вброс бюллетеней на выборах в Польше, объяснив таким образом корявый график. Я скажу - допустим, что на половине избирательных участков дорисовывали количество голосов до ~50%, чтобы обеспечить свою победу. Таким образом возникло два топа - реальное голосование людей на 24% и топ вброшенных голосов.
Понимаете, придумать как именно происходил вброс можно очень по разному, получив при этом моделировании гистограмму любой формы. Все это не имеет смысла, а Каганова жаль.
"Тогда как мнение людей далеко не случайно и напрямую зависит от территории." - и в этом случае у Вас возникает график с несколькими пиками. А если Вы прорисуете тренд, то получите график нормального распределения с увеличенной дисперсией.
Территориальные особенности безусловно отражаются в количестве пиков, НО: 1.) не меняют в целом логику нормального распределения (общий тренд); 2.) пики не приходятся на круглые величины (я не имею в виду артефакт на 50%).
Спасибо, читал :-)) И то, и другое. Цена и одинакова - ноль. Говоря попросту, "графики подтасовок" полностью игнорируют выборы как таковые, трактуя неслучайный, сознательный процесс по той же методологии, что и случайные события. Собственно, это было ясно с самого начала. А комментаторы исходят из той же предпосылки, поэтому цена их рассуждениям соответствующая.
Сознательный процесс выбора может быть представлен как функция очень многих переменных. И чем больше этих переменных, тем ближе распределение функции к гаусиане. Это основы социологии, если что, ты не можешь этого не знать в силу профессии. Ты, конечно, хороший пиарщик, Юр, но хватит манипулировать френдами.
Это абсолютно не факт; будет ли график похож на гауссиану или нет, зависит от многих факторов, которые в данном графике не описываются. Например, при анализе продаж различных конкурирующих товаров (где работает схожая модель выбора, тоже многофакторная, с большим количеством детерминант) графики как раз редко принимают форму именно гауссианы. Попробуй сделать простую вещь: назови весь график "данные по продажам мобильных телефонов middle-сегмента", переименуй ось ординат в "количество дилерских салонов", ось абсцисс - в "количество продаж, шт.", а вместо партий подставь названия марок (напр., филипс, нокиа, самсунг, лж, сименс). Если тебе после этого распределение покажется странным, напишу пост, почему ничего странного в этом нет. .................. И хорош уже затыкать френдам рот, ладно?
Comments 15
Кстати, очень рекомендую также почитать комменты в приведенной Вами ссылке.
Reply
Вкратце, эти графики означают лишь то, что если вы напишите функцию, рисующую нормальное распределение - она будет рисовать нормально распределение. А если нет, то не будет.
Главная проблема в построении его гистограммы в том, что "случайный фактор" там явление случайное. Опять же, подкидывается монетка. Тогда как мнение людей далеко не случайно и напрямую зависит от территории.
Что касается моделирование вброса. То я тоже могу смоделировать вброс бюллетеней на выборах в Польше, объяснив таким образом корявый график. Я скажу - допустим, что на половине избирательных участков дорисовывали количество голосов до ~50%, чтобы обеспечить свою победу. Таким образом возникло два топа - реальное голосование людей на 24% и топ вброшенных голосов.
Понимаете, придумать как именно происходил вброс можно очень по разному, получив при этом моделировании гистограмму любой формы. Все это не имеет смысла, а Каганова жаль.
Reply
Территориальные особенности безусловно отражаются в количестве пиков, НО:
1.) не меняют в целом логику нормального распределения (общий тренд);
2.) пики не приходятся на круглые величины (я не имею в виду артефакт на 50%).
2.)
Reply
Цена и одинакова - ноль.
Говоря попросту, "графики подтасовок" полностью игнорируют выборы как таковые, трактуя неслучайный, сознательный процесс по той же методологии, что и случайные события.
Собственно, это было ясно с самого начала.
А комментаторы исходят из той же предпосылки, поэтому цена их рассуждениям соответствующая.
Reply
Ты, конечно, хороший пиарщик, Юр, но хватит манипулировать френдами.
Reply
Например, при анализе продаж различных конкурирующих товаров (где работает схожая модель выбора, тоже многофакторная, с большим количеством детерминант) графики как раз редко принимают форму именно гауссианы.
Попробуй сделать простую вещь: назови весь график "данные по продажам мобильных телефонов middle-сегмента", переименуй ось ординат в "количество дилерских салонов", ось абсцисс - в "количество продаж, шт.", а вместо партий подставь названия марок (напр., филипс, нокиа, самсунг, лж, сименс).
Если тебе после этого распределение покажется странным, напишу пост, почему ничего странного в этом нет.
..................
И хорош уже затыкать френдам рот, ладно?
Reply
Leave a comment