正态漫衍为什么常见?:亚博yabo88vip

作者:亚博yabo888vip官网发布时间:2021-11-20 04:26

本文摘要:以前我认为中间状态是事物的常态过高和过低都属于少数这导致了正态漫衍的普遍性。最近读到了 John D. Cook 的文章才知道我的这种想法是错的。 教育 ... 家庭 家庭 教育 ... 家庭 这就是说财富的对数值满足正态漫衍。如果平均财富是10,000元那么1000元~10,000元之间的穷人(比平均值低一个数量级宽度为9000)与10,000元~100,000元之间的富人(比平均值高一个数量级宽度为90,000)人数一样多。因此财富曲线左侧的规模比力窄右侧泛起长尾。

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以前我认为中间状态是事物的常态过高和过低都属于少数这导致了正态漫衍的普遍性。最近读到了 John D. Cook 的文章才知道我的这种想法是错的。

教育

...

家庭

家庭

教育

...

家庭

这就是说财富的对数值满足正态漫衍。如果平均财富是10,000元那么1000元~10,000元之间的穷人(比平均值低一个数量级宽度为9000)与10,000元~100,000元之间的富人(比平均值高一个数量级宽度为90,000)人数一样多。因此财富曲线左侧的规模比力窄右侧泛起长尾。

上图中随着统计量个数的增加它们和的平均值越来越切合正态漫衍。

许多事物都受到多种因素的影响这导致了正态漫衍的常见。

统计学内里正态漫衍(normal distribution)最常见。

男女身高、寿命、血压、考试结果、丈量误差等等都属于正态漫衍。

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正态漫衍为什么常见?真正原因是中心极限定理(central limit theorem)。

泉源:阮一峰的日志

好比财富的漫衍就是差池称的富人的有钱水平(可能比平均值横跨上万倍)远远超出穷人的贫穷水平(平均值的十分之一就是赤贫了)即财富漫衍曲线有右侧的长尾。相比来说身高的差异就小得多最高和最矮的人与平均身高的差距都在30%多。

统计学家发现如果种种因素对效果的影响不是相加而是相乘那么最终效果不是正态漫衍而是对数正态漫衍(log normal distribution)即x的对数值log(x)满足正态漫衍。

原来正态漫衍只适合种种因素累加的情况如果这些因素不是相互独立的会相互增强影响那么就不是正态漫衍了。一小我私家是否能够挣大钱由多种因素决议:

运气

泉源:阮一峰的日志

好比财富的漫衍就是差池称的富人的有钱水平(可能比平均值横跨上万倍)远远超出穷人的贫穷水平(平均值的十分之一就是赤贫了)即财富漫衍曲线有右侧的长尾。相比来说身高的差异就小得多最高和最矮的人与平均身高的差距都在30%多。

统计学家发现如果种种因素对效果的影响不是相加而是相乘那么最终效果不是正态漫衍而是对数正态漫衍(log normal distribution)即x的对数值log(x)满足正态漫衍。

原来正态漫衍只适合种种因素累加的情况如果这些因素不是相互独立的会相互增强影响那么就不是正态漫衍了。一小我私家是否能够挣大钱由多种因素决议:

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这些因素都不是独立的会相互增强。

如果出生在上层家庭那么你就有更大的时机接受良好的教育、找到高薪的事情、遇见好时机反之亦然。也就是说这不是 1 + 1 = 2 的效果而是 1 + 1 > 2。

举例来说人的身高既有先天因素(基因)也有后天因素(营养)。每一种因素对身高的影响都是一个统计量不管这些统计量自己是什么漫衍它们和的平均值切合正态漫衍。

(注意:男性身高和女性身高都是正态漫衍但男女混淆人群的身高不是正态漫衍。)

事情

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