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はてなキーワード: べき分布とは
| 時間 | 記事数 | 文字数 | 文字数平均 | 文字数中央値 |
|---|---|---|---|---|
| 00 | 88 | 7718 | 87.7 | 38 |
| 01 | 60 | 11660 | 194.3 | 55.5 |
| 02 | 27 | 1584 | 58.7 | 50 |
| 03 | 15 | 4531 | 302.1 | 80 |
| 04 | 25 | 3386 | 135.4 | 55 |
| 05 | 10 | 1771 | 177.1 | 90.5 |
| 06 | 23 | 1517 | 66.0 | 40 |
| 07 | 45 | 1918 | 42.6 | 24 |
| 08 | 70 | 2651 | 37.9 | 28 |
| 09 | 92 | 9461 | 102.8 | 43.5 |
| 10 | 183 | 13538 | 74.0 | 53 |
| 11 | 214 | 20982 | 98.0 | 50.5 |
| 12 | 228 | 20500 | 89.9 | 42 |
| 13 | 206 | 20244 | 98.3 | 56.5 |
| 14 | 155 | 21569 | 139.2 | 50 |
| 15 | 145 | 14691 | 101.3 | 66 |
| 16 | 172 | 22693 | 131.9 | 56.5 |
| 17 | 164 | 15143 | 92.3 | 50 |
| 18 | 180 | 14600 | 81.1 | 37 |
| 19 | 173 | 12964 | 74.9 | 46 |
| 20 | 172 | 15025 | 87.4 | 38.5 |
| 21 | 207 | 19611 | 94.7 | 39 |
| 22 | 234 | 27651 | 118.2 | 45.5 |
| 23 | 183 | 12910 | 70.5 | 37 |
| 1日 | 3071 | 298318 | 97.1 | 46 |
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いや、単に確率分布の性質の話をしただけで、知能の指標がべき分布に従っていることを「証明」なんてしてないぞ。
常識的・経験的に考えてガウス分布のわけないよね、というだけ。IQ（WAISだのWISCだの）も極めて単純化した知能の一側面を切り取るテストでしかないし、身の回りにいる異常に脳が優れた連中と大学受験の模試かなんかで偏差値50出す奴との知能の差がガウス分布の2σとかその程度のわけないじゃんねという話。
「結果がガウス分布になるように調整」というのは本質的にできないよ。その意味は「データからガウス分布をフィッティングした」という意味でしかない。例えば範囲付きで直線状になる分布関数が得られてしまった場合や一様分布になってしまった場合を考えてみればよい（一様分布と言うとBox-Muller変換を思い浮かべてしまうかもしれないけど、あれはサンプリングの話なので）。
モーメントというのは、確率分布関数があったらそのz変換のようなものとしてモーメント母関数というものを定義することができて、モーメント母関数のn回微分をn次のモーメントと言ってx^nの期待値に一致することから来ている。だから平均を1次モーメント、分散を2次モーメントと言う。
あとべき分布とコーシー分布は別物だよ。べき分布はp(x) ~ x^{-a}となるような分布のことで、他のレスにも書いたけどx>>1でのp(x)の挙動がそれに従うという意味で言うことが多い。コーシー分布もそうだけど1次や2次のモーメントが発散するような分布に従う変数については中心極限定理が成立しないんだけど、それでも一般化中心極限定理というのが成立する場合があってそのような変数の和は安定分布という分布に従うことがある。安定分布の裾はべき分布になってる。
「知力の度合い」が何を指しているのか分からないが、学力偏差値ならそれを測るテストの内容次第だし、IQならそれを調べるテストは結果がガウス分布になるように調整されていたはず
あと、「べき分布」っていうのはコーシー分布か何かを指しているのだと思うが、モーメントのくだりは何を言いたいのか分からないので補足してほしい
ツリーにされると読みにくい。リンクが多すぎるから分けてるのだと思うけど、アマゾンへのリンクならisbnとかasin貼り付けるでよかったんじゃないか。
例えば、isbn:4478103755 って感じ。ただこれも大量に書くと投稿できなくなるかもしれない。
ファイナンス理論全史とかウォール街の物理学者はおれも読んだことある。投資そのものより相場を科学的に見る話が好きで読んでる。中公新書の「統計分布を知れば世界が分かる」を挙げているのは意外だな。これは投資とは全然関係ない本だけど、相場を科学的に見ようと思った時にはヒントになるかもしれない。正規分布、対数正規分布、そしてべき分布、それらの確率分布を形成する現象の背後には、加算過程、乗算過程、そして複雑系がある。こういうのは、相場を科学的に見るうえでは役に立つ知識であると思う。ただ、これを投資に活かすのは難しくないか。
なるほど。500件の俺程度の人間も、数百人ぐらいいるんじゃないか。
いわゆるべき乗分布的な感じになってる可能性とかはあるな。
こんな感じの分布とか。
5000～15000件の書き込み
：3割ぐらいの書き込みを生産。合計20万件ぐらいの書き込みをしている。
■ヘビーユーザー層：50人
1000～4999件の書き込み
：2割ぐらいを生産。合計15万件程度
■定期的に使う層：100人
100～999件の書き込み
：2割ぐらいを生産。合計15万件程度
■ライトユーザー層：500人
10件～99件程度の書き込み
：1割ぐらいを生産。合計5万件程度
■試しにつかってみた層：1000人程度
1件～9件程度の書き込み
：2割ぐらいを生産。15万人程度
http://anond.hatelabo.jp/20101022005433#tbの増田だが私見で回答します。
ご批判はなぜＡＫＢやモー娘が想起されてほかのアイドルグループも
ごく凡庸な顔立ちなのに想起されないんだ、と解釈した。
これは「●●と聞いて思い浮かべるものはなんですか」という
質問に対して人々の回答は極端に偏る傾向がある、いうものだ。
たとえば「車の買い取りをするなら」という質問に対して、
大半の人が「ガリバー」と答えるようなことをいう。
ある現象に対する人々の認知度合がべき分布しているといっていいかもしれない。
上記のアイドルグループ達の想起率もこれと同様な解釈ができるのではないか。
多くの人々にリーチができる一方、差別化がしにくいコモディティ商品でもある。
そうした状況の中では、人々の想起はごく一部のグループに偏る、というわけだ。
批判は歓迎する。
外部からうんこかそうじゃないかを判定するのはまぁ不可能だし。
「いかにうんこじゃないように見せるか」の技術が現状以上に発達するだけで何も変わらない気がする。
過当競争を煽る形にすると優秀な人も疲弊して研究やめちゃったりするだろうし。
短期的にはうんこでも長期的には違った、っていうケースも往々にしてあるだろうし。
大学が成り立つか成り立たないかは、うんこ判別システムとは関係なく単に全体の助成金の規模で決まる気がする。
どうせ構造的には自己相似的なべき分布になってるんだろうから、規模を縮小したところでスケール変換された相似なべき構造（上位層しか役に立たない）が発生するだけなんだろうなーと思う。
