Гипотеза
С самой середины сезона не давал мне покоя факт настолько различающейся конкуренции у мужчин и у женщин. И вот вчера сидела я утром с чашечкой кофе, пытаясь проснуться. И вдруг мне пришла мысль сопоставить, а видела ли я где-либо подобное. Посмотрела со стороны на всю ситуацию и меня осенило. Однако я понимаю, что это всего навсего гипотеза, в которой я и сама не уверена. И доказать ее можно только проведя глубокое медицинское исследование. Гипотеза эта называется распределением Гаусса.
Нормальное распределение, также называемое гауссовским распределением или распределением Гаусса – это распределение вероятностей, которое играет важнейшую роль во многих областях знаний. Можно сказать, что из всех распределений в природе чаще всего встречается именно нормальное распределение – отсюда и произошло одно из его названий.
Нормальное распределение зависит от двух параметров – смещения и масштаба, то есть является с математической точки зрения не одним распределением, а целым их семейством. Значения параметров соответствуют значениям среднего (математического ожидания) и разброса (стандартного отклонения)
В графическом виде оно выглядит примерно как симметричная параболическая кривая, иногда возникающая при изображении серии результатов на частотном графике:
Многие переменные образуют нормальное распределение, когда измерения проводятся в целой популяции. Считается, что рост человека и коэффициент умственного развития подчиняются принципу нормального распределения при достаточно большом количестве участников. На кривой Гаусса большинство результатов концентрируется вокруг центра, а наиболее высокие и низкие результаты встречаются гораздо реже. Эти «хвосты» нормального распределения вытягиваются в обоих направлениях вдоль оси абсцисс и теоретически никогда не соприкасаются с нею.
По статистике если по ординате - колличество особей, по абсциссе - IQ, кривая Гаусса у женщин получится более крутой, у мужчин более сглаженной или даже вогнутой. То есть среди мужчин больше как сильно умных, так и ужасно глупых, среди женщин - наоборот в основном средние показатели (преобладают особи средних способностей, очень мало случаев крайне низкого интеллекта и крайней интеллектуальной продвинутости). Это объясняется наличием у самцов Y половинки ДНК, и, как следствие, большей изменчивостью генотипа. У женщин - цель фиксировать признак (средний и слегка лучший), у мужчин - вносить максимальную изменчивость.
На грфике красным цветом - женщины, зеленым - мужчины:
Все выше описанное доказанный факт. Однако почему бы такой же разнице в нормальном распределениипо гендеру не быть и в показателях лыжного хода? Ведь теоретически физические способности подчиняются тем же законам, что и интеллектуальные. А Что Вы думаете по этому поводу?
-----------------------------------
Нехило так для еще не проснувшейся Smile!
---
О, всегда так считала, но чисто интуитивно, теперь есть научное обоснование )))
Но как быть с такими выбивающимися из графика феноменами как Резцова?
Если не научно, а чисто лирически рассуждать, то мне кажется, что у русских женщин просто накопилась глобальная усталость. За новейшую историю, так сказать. И вот этот демографический провал мы сейчас наблюдаем.
В глобальную усталость я не верю. Тем более получается, что устали не только русские женщины, но и все сборные Мира акромя трех звезд?
Но тогда можно задаваться вопросом, а почему лет десять назад у женщин были Куклева-Ишмуратова-Ахатова-Пылева и т.д., а у мужиков один Ростовцев? ))
Вы написали , что ось абсцисс кол-во особей, а ордината IQ. Я из-за этого запутался. А на самом деле всё наоборот. Ну ладно ничего страшного.
Разве кто-нибудь возьмется помочь.
--------------------
В этом сезоне и наши мужчины оказались непредсказуемыми)))
ну в смысле из поста? просто предложение попробовать сделать такие же графики для лыжного хода и проанализировать их?
я просто гуманитарий)))))и у меня еще вопросы в силу непонимания сложных математических вещей:
во-первых, как будем выбирать данные для анализа? у биатлонистов ведь очень варьируется лыжный ход от гонки к гонке, от трассы к трассе. ну допустим, возьмем только спринты. иначе можно вообще погрязнуть. и тут нужно будет проанализировать хренову тучу данных, исключить все выбросы, как,например, высокая скорость аутсайдеров в хохфильценовском спринте и вообще. данные все равно придется преобразовывать, т.к. один и тот же спортсмен может один спринт пробежать за условных 26 минут и быть первым по скорости, а другой за 23 и быть, к примеру третьим. анализ какой-то одной гонки не репрезентативен в любом случае.
а вообще действительно, подойдет ли сюда нормальное распределение, и насколько оно будет репрезентативно, и что мы хотим увидеть в конце??? в смысле КАКУЮ ГИПОТЕЗУ будем проверять)?
мне правда интересно, и если игра стоит свеч, можно этим заняться,я поможу, чем сможу своими хрупкими гуманитарными силами. но ведь это немаленький анализ будет. а потом вдруг окажется, что мы проверяли среднюю температуру по больнице. так-то на глаз все равно можно преположить, что среди женщин, если делать все-таки нормальное распределение, то будет длинный правый хвост. и что из этого следует??? кароче я в смятении.
И сравнивать время действительно некорректно, а вот место по скорости - дело абсолютно другое. В биатлоне и лыжах не существует понятия мировой рекорд, даже нет понятия рекорд сезона, однако спорить с тем, что и в лыжах и в биатлоне в этом сезоне есть сильнейшие женщины, которых можно пересчитать по пальцам, а есть все остальные невозможно.
мыслями поделиться можно и нужно) вот только гипотеза не понятна. само распределение гаусса ведь не гипотеза,а только инструмент для подтверждения/опровержения какого-то предположения. а что проверять-то будем?
я так и не поняла, можно ли тут гауссовское распределение использовать, но если допустить. что можно, что мы берем за исходную гипотезу? что у женщин будет ассиметрия,а у мужчин будет распределение близкое к нормальному? и как будем считать? брать места по скорости и смотреть сколько человек за сезон заезжало в места с 1 по 5, с 5 по 10 и тд?