/ смешные картинки, мемы и приколы на SafeReactor

alisher1

Комиксыматематиканаукагрубостьс пикабу

,Смешные комиксы,веб-комиксы с юмором и их переводы,математика,наука,грубость,с пикабу

Отличный комментарий!

FroloV

16.03.2019, 18:48

ссылка

+37,7

Nyyrikki

математиканаукачисло пида такой тег существуетSpiderManMarvelфэндомы

vy'jij
!
' !,математика,наука,число пи,да такой тег существует,SpiderMan,Человек-Паук, Спайди, Твой дрюжелюбный сосед, Питер Паркер,Marvel,Вселенная Марвел,фэндомы

alisher1

offthemarkКомиксыматематиканаука

com ?-•* M Andrew» ji,offthemark,Смешные комиксы,веб-комиксы с юмором и их переводы,математика,наука

dadv

назад было четыредевочкаматематиканаукапедагогикавертикальное видео

8l8i8

РаскадровкаРоберт Дауни МладшийАктеры и АктрисыЗнаменитостиматематиканаука

се. что я знаю -^яо конча тел ьно'з а путал ся, когда в примерах появились буквы.
•• ]
• » * ^ • Я # * ш 1 : * < 1

1
ВЯС^ КГ - ИЬц а ^ I Ч"*' V ; »С .. м М „ ». ■« иД V ;' V ^ ДЬ ■ н„1/ ' я^Ш Ч ^иь- ^
«■ • . А«ь#Нгч-:/_; ДУУ* > Д 1В* - чШВёяКц ЛЯШШШШЩ ■* Ш - 11 я Г *1 Р I и В г

Вождь

реакторматематиканаукакомментыматематика реактора

Количественные измерения стадных чуйств

В преддверии замечательного праздника 14 ляляля вопрос "Поддаются ли чуйства количественным измерениям?" может беспокоить ум пытливого реакторчанина.

Помните, Вождь затеял эксперимент с сокрытием рейтинга комментариев? Для анализа были выбраны 2 месяца - октябрь 2018-го ("до") и январь 2019-го ("после"). Январь закончился, созрели результаты эксперимента по измерению стадных чуйств.

Если цифры утомительны, можно сразу перейти к подразделу "Короче".

Общая статистика

	окт 18	янв 18
кол-во оцененных комментариев	134814	137180
кол-во заминусованных комментов	32036	34266
средняя оценка комментов	2.17	1.79

Распределение рейтингов комментариев

Синее - октябрь 18, оранжевое - январь 19. Только по комментам, за которые хоть раз проголосовали.

рейтинг больше 6
16,30%
рейтинг (3; 6]
12,46%
рейтинг (0; 3]
рейтинг О
Г 2,65% 1,61%
53,93%
рейтинг [-3; 0)
рейтинг [-6; -3)
рейтинг меньше-6
2,87%
I 5,09%
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%,реактор,математика,наука,комменты,математика реактора

Заметнее всего сокращение комментов в группах [-6; -3) и (-∞; -6) - их стало в 2 раза меньше.

Также уменьшилось количество сильно заплюсованных комментов, но не так явно.

Влияние первого голоса

1) Какова вероятность того, если коммент заминусован, первая оценка у него была минус?

Рассматриваем срез отрицательных комментов, а конкретно сколько из них получили первую оценку минус.

	окт 18	янв 19
отрицательные комменты	32036	34226
первая оценка за коммент - минус	21670	19877
процентное соотношение	67.6%	58.1%

Можно уточнить срез, добавив условие, что голосов за коммент больше 1. А то бывает, мимокрокодил пройдет и проголосует разок, или двое устроили в уголке срач и минусуют друг друга.

	окт 18	янв 19
отриц. комменты с кол-вом оценок больше 1	27719	30123
первая оценка - минус	17353	15774
процентное соотношение	62.6%	52.4%

Давайте посмотрим по заплюсованным комментам - точно так же, с количеством оценок больше 1.

	окт 18	янв 19
плюсовые комменты с кол-вом оценок больше 1	89318	88443
первый голос - плюс	81771	79535
соотношение	91.6%	89.9%

2) Какова вероятность, что если первый голос - минус, коммент в конце концов заминусуют?

Возьмем данные по отрицательным комментам с количеством голосов больше 1 и применим теорему Байеса (не пользы ради, а потому что математики дрочат на теорему Байеса).

A - коммент заминусован

B - первый голос за коммент - минус

P(B|A) мы выяснили в предыдущем вопросе - это 62.6% и 52.4% соотвественно (берем срез отрицательных комментов с кол-вом голосов больше 1).

P(A) = кол-во отрицательных комментов с числом оценок >1 / кол-во комментов с числом оценок >1.

P(B) = кол-во комментов с первой оценкой минус с числом оценок >1 / кол-во комментов с числом оценок >1.

P(A|B) = P(B|A)*P(A)/P(B) - теорема Байеса

	окт 18	янв 19
кол-во комментов с числом оценок больше 1	117949	119903
кол-во комментов с первой оценкой минус, голосов больше 1	25365	25084
кол-во заминусованных комментов, голосов больше 1	27719	30123
P(A)	23.5%	25.1%
P(B)	21.5%	20.9%
P(B\|A)	62.6%	52.4%
P(A\|B)	68.4%	62.8%

P(A|B) в нашем случае - искомая вероятность того, что коммент заминусуют, если первая, но не единственная оценка у него минус.

3) Какова вероятность того, что если первый голос - минус, то второй голос тоже минус?

Берем данные по всем комментам, у которых более одной оценки.

	окт 18	янв 19
комменты, у которых первый голос - минус, оценок больше 1	25365	25084
первый голос - минус и второй голос - минус	14153	9439
процентное соотношение	55.8%	37.6%

Вообще, вероятность того, что какой-то абстрактный голос - минус, осталась прежней - 16% (количество минусов делим на общее количество голосов). Удивительно стабильная цифра. Вероятность того, что первый голос у коммента минус - 21% (см. предыдущий пункт, P(B)).

Но в случае, если первый голос - минус, вероятность второго минуса явно выше, потому что коммент с бОльшей вероятностью говно.

Короче - результаты эксперимента

Рейтинг коммента скрывается, пока его величина не станет меньше -3 или больше 3. Результаты:

1) Кол-во сильно и средне заминусованных комментов с оценкой меньше -3 сократилось примерно в 2 раза.

2) Вероятность того, что если первый, но не единственный голос за коммент - минус, то коммент в итоге будет заминусован, упала на 5.6% - с 68.4% до 62.8%.

Казалось бы, 5-6% разницы фигня, но если 5 комментов из 100 уходили в большИе или бОльшие минуса из-за стадных чувств, то это неприятно.

3) Вероятность того, что если первый голос - минус, то и второй голос за коммент - минус, упала на 18.2% с 55.8% до 37.6%.

То есть до этого пользователи на 18% больше следовали за первым минусом и повторяли его.

Такие дела, товарищи.

,реактор,математика,наука,комменты,математика реактора

Wailt

Украинаматематиканауканейросетипесочницаполитика

Влияние политических настроений на результаты экзаменов абитуриентов

Привет, реактор.

Я - математик. Занимаюсь статистикой и машинным обучением. Затрону весьма холиварную тему: "Влияние политического окружения на результаты экзаменов абитуриентов" (Украина). Никаких формул и выкладок тут не будет - только результаты исследования.

Представим среднего абитуриента Васю Пупкина с Украины, например, проживающего во Львовской области. Вася поступал в университет в 2016 году и сдавал кучу предметов на ЗНО (аналог ЕГЭ ), но основные предметы, которые нас интересуют: Математика и Украинский язык. Результаты экзаменов представляют из себя 2 числа, каждое из которых от 100 до 200 (для удобствая сжал их на отрезок от 0 до 1). Так как Вася из Львовской области, он жил в характерном политическом окружении той области: родители, друзья, знакомые, которые поддерживали те либо иные партии. Политическое окружение Василия описывается пятью числами (весами, которые в сумме дают 1) - то, сколько набрали политические течения на парламентских выборах Украины 2014 года. А именно:

- Проукраинская, партии: БПП, Батьківщина, Народний фронт, Самопоміч.

- Радикальная, партии: Свобода, Радикальна партія Олега Ляшка.

- Оппозиционная: Опозиційный блок.

- Малые партии - те, которые не преодолели барьер.

- Не пришли на выборы.

В результате мы получили первый объект - Васю из Львовской области, которого мы описываем числами: (Математика, Украинский язык, плотность проукраинского окружения, радикального, оппозиционного, малых партий, не посещавших выборы)

Дальше педставим, что у нас около 200 000 таких абитуриентов из разных областей, с разными балами ЗНО и разными весами, так как все из разных областей.

Теперь сама задача: Вот есть у на таких 200 000 счастливцев, которые пробовали поступать в университет в 2016 году. А теперь мы хотим построить кривые зависимостей знаний Украинского языка от математики, но с учётом политических настроений 2014 года. Более проще - кто более заинтересован в изучении языка - оппозиционеры или радикалы? У кого больше средний бал по математике - у проукраинцев или у тех, кто не ходил на выборы. И кто пасёт задних? Как видите, тематика весьма холиварная. Обратите внимания, я не говорю: "Кто тупее?".

Дальше считаем что результаты по математике - то, что описывает интерес к обучению, а кривая зависимости математика-язык (которые я построю) - только лишь интерес к изучении украинского языка.

Важно заметить, что нам не обязательно точно знать в каком окружении воспитывался абитуриент. Достаточно знать только пропорции настроений его окружения.

Немного про модель - я использовал многослойную нейронную сеть и минимизировал квадрат средней ошибки (MSE). В результате подбора оптимальных кривых для описания данных MSE будет уменьшаться.

И самое главное - результаты моделирования:

• 4

y
•!
• •
l*r.
Radicals
Opos
Little
Don't attend,Украина,страны,математика,наука,нейросети,песочница,политика,политические новости, шутки и мемы

Перед вами: много голубых точек - это абитуриенты, разноцветные линии - это зависимости знания языка от математики и политических убеждений, разноцветные точки внизу- это средние результаты по математике.

Жёлтые - проукраинцы, Красные - радикалы, Синие - оппозиционеры, Серые - малочисленные партии, чёрные - не ходили на выборы.

По оси х - знания по математике от 0 до 1 (слева на право). По у - знание языка от 0 до 1 (снизу вверх).

Как оказалось - лучше всего знают язык те, кто настроен на украинскую позицию. Дальше - оппозиционеры, они визуально только лишь немного ниже. Средние результаты у тех, кто не ходил на выборы или голосовал за малочисленные партии. И в самом низу (неожиданно!) - радикалы.

Кто же лучше всего знает математику? Абитуриенты из оппозиционно настроенных слоёв населения. Дальше - проукраинцы, и те, кто не голосовал. И левее всех - не посещавшие и радикалы.

И небольшая вишенка на торт: заметьте, в правом нижнем углу мало точек - это абитуриенты, которы знают хорошо математику, но плохо сдали язык. Оказывается, что если человек понимает сложную науку - математику, то выучить язык для него не проблема.

Теперь посмотрим в левый верхний угол. Это - те, кто знает отлично язык, но плохо - математику. И да, их много. Вывод: знание языка слабо влияет на знание математики.

Если есть вопросы - пишите в коментарии

Спасибо за внимание.