はてなキーワード: 正規分布とは
知能や才能が人口間でガウス分布することはよく知られているが、資産分布は典型的なべき乗則(パレート則)に従う。このように入力の正規分布と出力のスケール不変分布の不一致は、その背後に何らかの隠された成分が働いていることを示唆している。この論文では、非常に単純なエージェントベースモデルを用いて、そのような成分が単なるランダムネスであることを示唆する。特に、人生で成功するためにはある程度の才能が必要であることが事実である場合、最も才能のある人が成功の頂点に立つことはほとんどなく、平凡だが感覚的に幸運な人に追い越されてしまうことを示す。私たちの知る限り、この直感に反する結果は、膨大な文献の行間に暗黙のうちに示唆されていましたが、今回初めて定量的に示された。この結果は、到達した成功のレベルに基づいて功績を評価することの有効性に新たな光を当てるとともに、結局のところ単に他の人より運が良かっただけかもしれない人々に過剰な栄誉や資源を配分することの危険性を強調するものである。
つまりいくら努力しても意味はないし、俺が童貞なのも運が悪いからであり俺が努力しなかったからではないんだよかった
そういえば上野千鶴子も似たようなこと言ってたな
一般とは
であり「普通」とは
特に変わっていないこと。ごくありふれたものであること。それがあたりまえであること。また、そのさま。「今回は―以上の出来だ」「―の勤め人」「朝は六時に起きるのが―だ」「目つきが―でない」
である。異常とは集団の5%未満を指すため、「普通」は集団の95%に属すると解釈することができる。
ここで年収分布を考えた場合、上位2.5%及び下位2.5%は「普通ではない」となる。偏差値でいうと30-70は「普通」となり、それ以外は「普通でない」となる。
実際の年収分布と当てはめてみると年収分布は正規分布ではないが概ね年収100万ー1000万は普通ということになる。
つまり一般男性とは少なくとも年収において100万ー1000万の範囲にある必要がある。弘中綾香は年収1000万超えているだろうから下方婚することになるが、女が本能に逆らって下方婚をするのは相当難しいので「一般男性と結婚」という報道が間違っているのではないかと思う
昔は俺も「共産主義はいずれ実現可能だろうけど、今ではない」くらいに思ってたけど、今は「永遠に実現不可能なのでは?」とも考え始めている。
というのも、共産主義の平和的な実現には全国民の教養レベルの向上が必要不可欠だと思うんだよね。
(暴力的な実現を肯定するのであれば、単にロシアか中国が世界征服して独裁政権を樹立すればいいだけだろうが、それはいくらなんでもねぇ。)
ともかく平和的な共産主義というのは、全ての国民が、自らの責務と役割を理解して、主体的に労働に従事できる必要があるんだよね。
そんなことできるだろうか?
昔の俺は「まあ今は無理でも、何百年後か何万年後かわからんけど、理論的には不可能ではないでしょ」くらいに考えていたけど、根本的なところで間違っていたような気もする。
結局、知性というのは、教育や環境が全てではなく、生まれつきの部分というのも無視できないんだよね。
一般化線形モデルは基本中の基本なので、「暗に仮定」も何も、知ってて当然現れたらスッと解釈できて当然の内容だと思うんだけど。
いや、だからy=aφ(x)+b型の回帰なんて一般化線形モデルに限らないのになんで「知ってて当然現れたらスッと解釈できて当然の内容だと思うんだけど」なの?
俺は一般化線形モデルを普通に勉強したことがあるし解釈できるが、俺のコメントはモデルが明示された後にそれを解釈できるかどうかを問うているのではなく「何も言及されていないのにφと書かれた関数だけをみて一般化線形モデルだと判断できないだろう」ということを言っている
なおあなたがそれしか知らないから「基本中の基本だしわかるだろ」って言ってるだけで基本中の基本でこの形の関数なんていくらでもあるからな
ガウス過程回帰かもしれないし、カーネル回帰かもしれないしスプライン回帰かもしれないし最近ならニューラルネットを使ってるかもしれない それこそどれも基本中の基本だ どれを想定しているかなんて神にしか分からんだろう
例えばX~Pって書かれたときに「Pは正規分布。これは基本中の基本なので、「暗に仮定」も何も、知ってて当然現れたらスッと解釈できて当然の内容だと思うんだけど。」とか言われたらあなた納得するの?
(書かれている文章のレベル感的に本当に納得しそうだから怖いんだよな・・・)
俺は一般化線形モデルの解説を求めているわけではなく断りなしに一般化線形モデルをいきなり持ち出してくるのがおかしいって言ってる。
上にも書いたけど、X~Pって書かれたときに何も言及なくPは正規分布を想定するって言われたらそりゃ文句を言うでしょ 候補は他にもいくらでもあるんだから
「相関を持ち出すなんて平均しか考慮していない!外れ値や分散を考慮していない!」とかご高説を垂れておきながらy=aφ(x)+bでは一般化線形モデル以外の候補は想定しなくてよい、みたいなこと言っちゃうのダブルスタンダードなんじゃないかぁ
一般化線形モデルの非線形部分は決定論的な項の話なので、加法的ガウスノイズを仮定しているならば非線形部分がどんな関数だろうと相関の強さは一意に定まる。
問題点がわかってないな・・・偉そうに上から目線でご高説を垂れてきた割にこのレベル感とか頼むよマジで
この人は専門ではないけど修論で一般化線形モデル周りだけ勉強して統計を使ってましたくらいのレベル感か?多分
リンク関数を一つ定めれば相関が定まるのはあなたがいうところの「当たり前」の話 その程度の話は問題にすらしていないことを文章から読み取れてほしい
読み取れてないならあなたの勉強不足だよもう 単語の使い方も雑だし
ただ一般化線形モデルでリンク関数にどれを使うかで相関が変わるの。線形相関を使う場合ならリンク関数はφ(x)=xで定まっていて特に議論なく終えることができるけど、非線形を許容し始めると「どのリンク関数を使うのか?」で相関が変わってしまうのにいったいどうやってリンク関数を定めて、そのうえで「相関が強い」ということを示すつもりなんだということを聞いている。リンク関数の選び方によっては同じデータでも非線形相関を0にもほぼ1にもできたりするんだけど。
夜遅くまで返信返してくれてありがたいことだけど返信されていない俺のコメントを再度貼っておこう
他の都合悪そうなコメントについても何一つ返信ないですよ? 頼むでホンマ
純粋に統計的な話をするなら、正規分布p(x) ~ N(μ, σ)に従うサンプルxをx≧αみたいな条件で切断したものは正規分布には従わないわな。
中心極限定理は根本的には確率的に振る舞う量を沢山和を取ると高次モーメントの効果が消えて正規分布に近づくという話なので、1サンプルである個体について何か言うものではないと思う。
知能とか学校とか社会階層みたいな話では、適当な条件で切断して集めてきた小集団に対してはその集団特有の基準で評価がなされるので、その評価の下ではその集団の分布は正規分布になるというのはあるだろうと思う。
東大入試問題をFラン大受験生に解かせたらほぼ全員0点だろうけど、東大生に解かせたらおおよそ正規分布になるだろう。それは条件付き集団に対して結果が正規分布になるように基準自体が設計されているからだ。
その場合「サンプル」とはテストの各問題のことであって、総合得点は当然各問題の得点の和なので、各問題の正当率が適度に確率的に揺らいでいれば和は正規分布に従う可能性が高い。
男性は平均的な女性を平均的、魅力的な女性を魅力的と評価し、正規分布カーブを描くのに対して、女性は大部分の男性を下位に判定し異様に下に偏った分布を作る
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/YS_GPCR/status/1287628759529484288
tinderの「いいね」を分析したところ、男性の下位80%は女性の下位22%にも“いいね”するが、女性の上位78%は男性の上位20%しか“いいね”しない事が分かったという。
また男性は女性の6.2倍頻繁に“いいね”するが、この魅力格差により平均的男性がマッチする確率は0.87%になるもよう
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/rei10830349/status/1156824567869927424
男性は平均的な女性を平均的、魅力的な女性を魅力的と評価し、正規分布カーブを描くのに対して、女性は大部分の男性を下位に判定し異様に下に偏った分布を作る
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/YS_GPCR/status/1287628759529484288
tinderの「いいね」を分析したところ、男性の下位80%は女性の下位22%にも“いいね”するが、女性の上位78%は男性の上位20%しか“いいね”しない事が分かったという。
また男性は女性の6.2倍頻繁に“いいね”するが、この魅力格差により平均的男性がマッチする確率は0.87%になるもよう
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/rei10830349/status/1156824567869927424
男性は平均的な女性を平均的、魅力的な女性を魅力的と評価し、正規分布カーブを描くのに対して、女性は大部分の男性を下位に判定し異様に下に偏った分布を作る
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/twitter.com/YS_GPCR/status/1287628759529484288