К-консистентность

[leo_sosnine]

Ггг! "Even the modest shifts in the average lead to huge increases in the frequency of rare extreme ... events". Интересно, где ещё такое встречается?



Или



Но, котаны, это НЕВАЖНО, является ли типовой либеральный клоун дураком или сволочью. Консистентность и честность мировоззрения, как и языка, является доминирующей чертой характера мёртвого белого мужчины. Поэтому в сегодняшнем политическом дискурсе лицемерие неважно. Также как и факты неважны.

Comments

[chaource]

1) Ошибочный выводъ, что увеличится частота любыхъ extreme temperature events. Увеличится лишь частота high-temperature extreme events, а частота low-temperature extreme events должна понизиться. Но мы не наблюдаемъ этого пониженiя. Наблюдаемъ суперъ-холодную зиму и суперъ-жаркое лето.

2) Для мужчинъ и женщинъ, главный вкладъ отъ разницы въ standard deviation, а не отъ средняго значенiя.

[leo_sosnine]

2) В т.ч. и от среднего и вполне значимо. Подавляющее большинство IQ тестов на сегодня искусственно поднимают общую оценку IQ женщин через баланс субтестов отвечающих за болтовню. Разумеется, большая часть труда вносящего наибольший вклад в развитие цивилизации требует иных умений, которые тестриуются субтестами, например, на mental rotation, однако, их роль занижается. Это видно через детализацию тестов или через разбивку на math vs verbal.

Подробнее, например, здесь:

https://emilkirkegaard.dk/en/2021/06/hiding-sex-differences-not-a-myth/

[glocka]

Ошибочный вывод, что увеличится частота любых extreme temperature events везде.

Холоднее океан => cлабее ветра от океана внутрь континентов => континентальный климат еще континентальнее

В связи с начавшимся в 1998 году глобальным похолоданием на 200 лет, перебираемся все быстренько на побережья!

и суперъ-жаркое лето.

[rotbar]

Не наблюдаем. Холодина, и пц.

[sobriquet9]

Если распределение нормальное, то да. Например, берём нормальное распределение со средним 100 и сигмой 15, сдвигаем на полсигмы вправо, на трёх сигмах видим разницу в 4.6 раза:

> 1-pnorm(100+3*15, mean=100, sd=15)
[1] 0.001349898
> 1-pnorm(100+3*15, mean=100+15/2, sd=15)
[1] 0.006209665

Но откуда уверенность, что распределение нормальное? Потому что если другое распределение взять, то можно получить другой результат:

> 1-pcauchy(100+3*15, location=100, scale=15)
[1] 0.1024164
> 1-pcauchy(100+3*15, location=100+15/2, scale=15)
[1] 0.1211189