Если бы в США могли голосовать только женщины или только мужчины

[kireev]

По опросам перед президентских выборах в США 2012 г. разница в голосовании между мужчинами и женщинами была рекордная на тот момент 15%. Казалось бы куда уже больше. Но кандидатуры Трампа и Клинтон все равно обещают побить эту разницу. Сейчас по сумме опросов Клинтон лидирует с отрывом в 15% среди женщин, а Трамп с отрывом в 5% среди мужчин, то есть разница составляет 20%. Но после пуссигейта разница по идее должна стать еще больше.

Если бы на выборах голосовали женщины, то карта была бы такой:



А если бы только мужчины - то такой:

Источник

Comments

[misha-b.livejournal.com]

1) Утверждение, чистая математика - при слабо отличающихся дисперсиях, имеем сильное доминирование на краях спектра тех, у кого дисперсия больше.

Это утверждение неверно даже чисто математически, т.к. предполагает нормальное распределение. Какие причины считать, что интеллект (что бы это слово ни значило) распределен нормально?

[sergey brener (from livejournal.com)]

как все запущено-то :)
А что, дисперсия она только у нормального распределения бывает? Утверждение верно для любого распределения с экспоненциальным хвостом. Изменения могут быть количественные, но не качественные.

[misha-b.livejournal.com]

Дисперсия есть не только у нормального распределения, конечно, но в общем случае по дисперсии нельзя ничего сказать о скорости убывания хвостов хвостов.

Если вы хотите сделать какое-то точное математическое утверждение, то сфомулируйте его математически.

[sergey brener (from livejournal.com)]

Вопрос, конечно, интересный. Строго говоря речь, конечно, идет не о дисперсии, а о поведении распределения в районе хвоста. exp(-(x/a)^b). Но учитывая то, что интеграл функции распределения фиксирован единицей, сложно себе представить какие-то разумные функции, которые отличаются дисперсией, но ведут себя одинаково в области хвоста.
Строгое же математическое утверждение состоит в том, что отношение вышеуказанных хвостов для двух распределений с близкими а равно exp(-(x/a)^b*(b*d)) (d - относительное различие параметров а). Иными словами, если нас интересует это отношение в области, где само значение хвоста равно с, то оно равно с^(bd), т.е. стремится к нулю с уменьшением с. Эффект станосится заметен, начиная с с порядка exp(-1/bd). А теперь сюда можно цифры по вкусу подставлять.

[misha-b.livejournal.com]

Я могу построить сколько угодно примеров распределений p_1 и p_2, где диспресия больше у первого, но хвосты -- наоборот у второго.
Причем я могу даже сделать хвосты Гауссоыми (за счет изменения распределения в районе среднего).

В качестве примера, подумайте о равномерном распределении на интервале. Дисперсию можно сделать какую угодно, изменяя размер интервала, но хвосты равны нулю.

[sergey brener (from livejournal.com)]

в природе не бывает нулевых хвостов, если нет принципиальных ограничений. Вероятность выбросов вообще всегда экспоненциальна мала, показатель степени в экспоненте может меняться только. Могут, конечно, быть степенные хвосты (в экспоненте нулевая степень, а точнее логарифм), но для этого очень специфические причины нужны.

Человеческие же достижения всегда распределены по экспоненте. Т.е. при изменении достижения на одну и ту же величину, количество тех, кто этого достигает, падает в геометрической прогрессии. По-моему это настолько очевидно, что обсуждать какие-то абстрактные распределения неинтересно. Ну мне по крайней мере. И тут такой обширный экспериментальный и, уверен, теоретический материал, что бремя научного доказательства того, что какой-то параметр ведет себя иначе должно лежать на том, кто это предполагает. Впрочем, я повторяюсь, Уже раз хз какой.

[misha-b.livejournal.com]

Пустые разглогольствования. Хвосты можно сделать любыми, какие вам нравятся, в том числе и экспоненциальными.

[irbis-s.livejournal.com]

Насколько мне известно, по измерениям IQ получалось именно так - нормальное распределение.

[misha-b.livejournal.com]

IQ тест так подобран, чтобы получалось примерно нормальное распределение. Среднее и дисперсия фиксиуются. Но это только приближение, конечно.

[sergey brener (from livejournal.com)]

ыыы :)) Какая жесть :)))
Ой, а можно прильнуть к источнику мудрости? Как вы себе представляете процесс подбора теста так, чтоб фиксировать среднее(!!) и дисперсию(!!!!!)? Ну т.е., я так, осторожно спрошу, не надо ли для такого процесс иметь хотя бы эмпирические данные о том, какое распределение людей по, условно говоря, времени, которое требуется на решение определенного типа задач?

[misha-b.livejournal.com]

В IQ тесте среднее 100, а дисперсия 15, и все дела. Достигается элементарной калибровкой. Google вам в помощь.

Как делается, чтобы распределение было близко к нормальному точно не знаю, тут надо разбираться в методологии. Надо подбирать задачи так, чтобы ответы были достаточно незаисимы друг от друга. Напимер если все задачи очень близки, то будет бимонадльное распределение -- либо решил все, либо не одной.