#月莲[超话]#
我是世界上最快乐的人！
透卡和噗噗太太和米子太太的本子都是好久之前买的了，徽章和钥匙扣是茶会上太太们送的[偷乐]还有其他的一些周边都在家里
虽然在手机壳到之前早就换了手机，但是手机壳真太可爱啦！！贴纸也太可爱了[泪]拆开了拍了个照又放进了袋子里好好收藏
赞美各位大佬[good]！
月莲大法好！！ ！
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果壳这回真的压中高考作文题了！全国Ⅱ卷：机身弹孔分布
二战期间，为了降低伤亡率，盟军试图增加轰炸机的装甲。但是装甲会让飞机更重，重的飞机就更不灵活，需要燃料更多。要怎么办呢？
海军分析中心的工作人员研究了飞机上的【弹孔分布】，得到了这样一组数据：
引擎：1.11个/平方英尺
机身：1.73个/平方英尺
燃料系统：1.55个/平方英尺
其余部分：1.8个/平方英尺
军官们看到了提升飞机效率的机会：如果你把装甲装在最重要的地方，也就是被打中最多的地方，那么这些装甲就能发挥最大的作用。他们带着数据来找统计学家亚伯拉罕·沃德，请他给出一个计算。
沃德没有给出计算。相反，他提出了一个问题：【失踪的那些弹孔呢？】如果射来的子弹无法瞄准——谁也无法精确瞄准高速飞行的飞机——那么子弹应该均匀分布在整架飞机上。但是引擎的子弹孔明显偏少。它们去了哪里呢？
答案：【失踪的弹孔在失踪的飞机上】。研究者只能研究成功返回机场的飞机。返回的飞机引擎上弹孔少，是因为被打中引擎的飞机很少能回来；而被打成筛子的机身恰好证明了机身并不需要更多的加固。
沃德的建议迅速被采纳了，这个路线不但持续了整个二战，还一直沿用到了今天。没人知道他的这一洞见拯救了多少飞机——也许只有军方自己掌握着数据——但是它依然在全社会的所有领域发挥着威力。死掉的数据不会开口讲话，这被人们称作“幸存者偏差”。
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【幸存者偏差】
“幸存者偏差”是统计学的一种逻辑谬误，它是指我们忽略了【数据筛选】过程的逻辑陷阱，从而得出了一个错误的结论。
假设一所高中的一个班级在几年内考试成绩稳步上升。无论用什么评价标准，这批学生每一年都比前一年做得更好：平均数、中位数、学生在年级水平的百分比等等。我们能不能以此肯定校长的工作，甚至提名这所学校的领导为“年度最佳校长”呢？
恰恰相反，这些数据值得质疑。如果你有一屋子高矮不齐的人，强迫最矮的那个离开房间也会使整个房间的平均身高上升，但这样做并不会使任何人的身高变高。这就是幸存者偏差的猫腻，在这种情况下，样本中去掉了一些观测数据，那么对于剩余数据的分析也势必会产生变化。
假设我们的校长真不是个好人：他学校里的学生啥也没学到，每年都有半数人辍学，没有任何一名学生实际上考得更好，但这所学校的考试分数反而看上去很漂亮。因为学得最差的学生（也是考试分数最低的学生）最有可能辍学，那么考试分数的平均分会随着更多学生辍学而稳步上升。
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【选择偏倚】
“幸存者偏差”背后更值得深究的问题是：我们如何选择评估样本？在进行统计调查特别是抽样调查时，我们必须确认，接受评估的群体中，每一个成员都有均等的机会入选样本，否则最终得出的结论就会有偏颇。
1936年的美国总统选举就是个很好的例子。《文学文摘》于事前进行了大规模的民调。他们向读者邮寄了1000万份问卷，回收230万份。根据读者的反馈，《文学文摘》预测阿尔夫·兰登将会以绝对优势战胜罗斯福，顺利当选总统。结果事实恰好相反，罗斯福成功连任，实力打脸。
这么大的统计样本，为什么还会产生这种误差呢？其原因就是【样本选择的失误】，又叫做“选择偏倚”。回收的230万份问卷是受访者的自愿选择，他们对此议题有着强烈的兴趣，根本算不上随机样本。《文学文摘》杂志社还通过电话调查的方式对自己的读者进行了抽样调查，但在当时，能订购杂志、安装电话的家庭大多很富裕，他们的观点并不能代表全美民众。
选择偏倚还有其他很多种形式。在机场做消费者问卷调查很可能造成偏倚，因为坐飞机的人大体上会比一般人更富裕；而在一些贫穷街区做同样的调查，问卷结果又会偏向另一端。这类调查所共同面对的问题是，收到的反馈都来自那些愿意在公共场合接受问卷调查的人，而他们同那些不愿意被打扰的人又大不相同。如果你在公共场合问100个人做一份简短的调查，其中只有60人愿意，剩下40个看都不看你一眼就走开。那么这60个人的数据显然就有失偏颇。
每项重要的研究背后都离不开好的数据，是它们使分析成为可能。错误选用的数据，往往会使我们得出完全相反的结论。如果说统计学家是侦探，那么数据就是线索。用正确的方法找到好的数据，永远是侦探心中的第一要务。
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作者：Charles Wheelan
来源：Medium，Garbage In, Garbage Out
翻译：ccyou
图1来自wikipedia.com；图2，“好多科技大佬都退过学，所以我也要退学”就是典型的幸存者偏差，来自dazeinfo.com；图3中的飞机弹孔为示意图。
本文来自果壳少年。
二战期间，为了降低伤亡率，盟军试图增加轰炸机的装甲。但是装甲会让飞机更重，重的飞机就更不灵活，需要燃料更多。要怎么办呢？
海军分析中心的工作人员研究了飞机上的【弹孔分布】，得到了这样一组数据：
引擎：1.11个/平方英尺
机身：1.73个/平方英尺
燃料系统：1.55个/平方英尺
其余部分：1.8个/平方英尺
军官们看到了提升飞机效率的机会：如果你把装甲装在最重要的地方，也就是被打中最多的地方，那么这些装甲就能发挥最大的作用。他们带着数据来找统计学家亚伯拉罕·沃德，请他给出一个计算。
沃德没有给出计算。相反，他提出了一个问题：【失踪的那些弹孔呢？】如果射来的子弹无法瞄准——谁也无法精确瞄准高速飞行的飞机——那么子弹应该均匀分布在整架飞机上。但是引擎的子弹孔明显偏少。它们去了哪里呢？
答案：【失踪的弹孔在失踪的飞机上】。研究者只能研究成功返回机场的飞机。返回的飞机引擎上弹孔少，是因为被打中引擎的飞机很少能回来；而被打成筛子的机身恰好证明了机身并不需要更多的加固。
沃德的建议迅速被采纳了，这个路线不但持续了整个二战，还一直沿用到了今天。没人知道他的这一洞见拯救了多少飞机——也许只有军方自己掌握着数据——但是它依然在全社会的所有领域发挥着威力。死掉的数据不会开口讲话，这被人们称作“幸存者偏差”。
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【幸存者偏差】
“幸存者偏差”是统计学的一种逻辑谬误，它是指我们忽略了【数据筛选】过程的逻辑陷阱，从而得出了一个错误的结论。
假设一所高中的一个班级在几年内考试成绩稳步上升。无论用什么评价标准，这批学生每一年都比前一年做得更好：平均数、中位数、学生在年级水平的百分比等等。我们能不能以此肯定校长的工作，甚至提名这所学校的领导为“年度最佳校长”呢？
恰恰相反，这些数据值得质疑。如果你有一屋子高矮不齐的人，强迫最矮的那个离开房间也会使整个房间的平均身高上升，但这样做并不会使任何人的身高变高。这就是幸存者偏差的猫腻，在这种情况下，样本中去掉了一些观测数据，那么对于剩余数据的分析也势必会产生变化。
假设我们的校长真不是个好人：他学校里的学生啥也没学到，每年都有半数人辍学，没有任何一名学生实际上考得更好，但这所学校的考试分数反而看上去很漂亮。因为学得最差的学生（也是考试分数最低的学生）最有可能辍学，那么考试分数的平均分会随着更多学生辍学而稳步上升。
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【选择偏倚】
“幸存者偏差”背后更值得深究的问题是：我们如何选择评估样本？在进行统计调查特别是抽样调查时，我们必须确认，接受评估的群体中，每一个成员都有均等的机会入选样本，否则最终得出的结论就会有偏颇。
1936年的美国总统选举就是个很好的例子。《文学文摘》于事前进行了大规模的民调。他们向读者邮寄了1000万份问卷，回收230万份。根据读者的反馈，《文学文摘》预测阿尔夫·兰登将会以绝对优势战胜罗斯福，顺利当选总统。结果事实恰好相反，罗斯福成功连任，实力打脸。
这么大的统计样本，为什么还会产生这种误差呢？其原因就是【样本选择的失误】，又叫做“选择偏倚”。回收的230万份问卷是受访者的自愿选择，他们对此议题有着强烈的兴趣，根本算不上随机样本。《文学文摘》杂志社还通过电话调查的方式对自己的读者进行了抽样调查，但在当时，能订购杂志、安装电话的家庭大多很富裕，他们的观点并不能代表全美民众。
选择偏倚还有其他很多种形式。在机场做消费者问卷调查很可能造成偏倚，因为坐飞机的人大体上会比一般人更富裕；而在一些贫穷街区做同样的调查，问卷结果又会偏向另一端。这类调查所共同面对的问题是，收到的反馈都来自那些愿意在公共场合接受问卷调查的人，而他们同那些不愿意被打扰的人又大不相同。如果你在公共场合问100个人做一份简短的调查，其中只有60人愿意，剩下40个看都不看你一眼就走开。那么这60个人的数据显然就有失偏颇。
每项重要的研究背后都离不开好的数据，是它们使分析成为可能。错误选用的数据，往往会使我们得出完全相反的结论。如果说统计学家是侦探，那么数据就是线索。用正确的方法找到好的数据，永远是侦探心中的第一要务。
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作者：Charles Wheelan
来源：Medium，Garbage In, Garbage Out
翻译：ccyou
图1来自wikipedia.com；图2，“好多科技大佬都退过学，所以我也要退学”就是典型的幸存者偏差，来自dazeinfo.com；图3中的飞机弹孔为示意图。
本文来自果壳少年。
#我的生活态度##扑通扑通少女心# 一大早就收到了各位大佬对我的的破壳祝福，感觉还是很开❤的，祝福已收到[可爱][可爱]还有不辞辛劳给我寄来精心挑选的[礼物]的老友，讲真，被感动到了[泪][泪][泪]还 搞的那么煽情。惊喜和感动，唯有一句谢谢你们了[作揖][作揖][作揖]。转眼又过了一年了，感谢这一年里你们都还在，我们还很好[太开心][太开心][太开心]也愿我们的友情恒古天长 https://t.cn/z8qbhum
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