Вчера я имел удовольствие общаться с группой населения этой страны с которой я пересекаюсь в жизни минимально, поэтому мало что о ней знаю. Внезапно для себя я узнал, что просить доказательства чужой точки зрения и объективного опровержения данных источников, типа отчетов демографической группы ООН, это показатель узости моего кругозора, общей необразованности и непонимания банальных вещей, которые должен знать любой нормальный человек, который не необразованное чмо.
В общем, таких людей, видимо, почему-то ко мне близко никогда не подпускали и тут я прозрел, что они есть.
Вопрос, как всегда, был предельно важный. Оценка населения Китая. Граждане, наплевав на все возможные статистические службы говорили - "Не больше 800 млн. Это к гадалке не ходи. Любой образованный человек это должен знать."(Официальные цифры 1380 млн.)
Ну я, не будь у мамки статистик, предложил промонтекарлить по гугл-картам население Китая по такой схеме:
1. Вы открываете в случайном месте страны карту на самом максимальном приближении.
2. Там вы можете посчитать домики, общую ухоженность и вообще прикинуть, сколько человек там живет.
3. Вы записываете результат и делите его на площадь, которая показывается у вас на картах на максимальном приближении. Получаете плотность населения на этой конкретной площади
4. Вы все повторяете эти действия 1-3 еще много раз, параллельно считая среднюю плотность населения, пока она не сойдется к какому-то числу.
5. Умножаете плотность на площадь страны на эту плотность и получаете численность населения. Приблизительно.
Естественно, такого рода вещи высказываемые мной тоже показывают исключительно мою глубокую необразованность. Нахуй никому эти методы монте-карло не сдались.
Но я у мамки не только статистик, но еще и не пиздобол(да и делать мне нечего), поэтому я решил сам проверить, как это работает.
Я написал скрипт на питоне, который открывает карту в случайном месте Китая(приложен). Дальше я считал домики, этажи и примерно прикидывал, сколько народу там может жить на этой площади на карте. Нижнюю и верхнюю оценки. Естественно, в ебучем китае в 90% случаев в случайном месте карты нет никаких домиков вообще (хотя очень часто домики где-то рядом).
В общем, в итоге я сделал 800 итераций и меня немного заебало, хотя для сходимости надо еще повоевать. Результат на картинке.
С такой степенью неравномерности населения, 800 это маловато. Но тренд восходящий у всей этой штуки, поэтому финальные оценки для нижней и верхней границы я сделал выше, чем предполагает среднее из данных. В реальности, скорее всего, еще больше, потому что нули уже не имеют такого значения, а дисперсия оценок населенных кусков очень большая. Где-то в районе 1300 верхняя и 800 нижняя. В общем, в среднем, точно больше миллиарда, хотя это я еще только один раз попал на густо населенный кусок чего-нибудь.
В целом, если кто-то хочет, может поразвлекаться с Китаем или любой другой страной, скачав скрипт. А если он туда еще ML часть допилит, которая бы считала домики с этажами автоматически, ваще было бы круто.
В общем, таких людей, видимо, почему-то ко мне близко никогда не подпускали и тут я прозрел, что они есть.
Вопрос, как всегда, был предельно важный. Оценка населения Китая. Граждане, наплевав на все возможные статистические службы говорили - "Не больше 800 млн. Это к гадалке не ходи. Любой образованный человек это должен знать."(Официальные цифры 1380 млн.)
Ну я, не будь у мамки статистик, предложил промонтекарлить по гугл-картам население Китая по такой схеме:
1. Вы открываете в случайном месте страны карту на самом максимальном приближении.
2. Там вы можете посчитать домики, общую ухоженность и вообще прикинуть, сколько человек там живет.
3. Вы записываете результат и делите его на площадь, которая показывается у вас на картах на максимальном приближении. Получаете плотность населения на этой конкретной площади
4. Вы все повторяете эти действия 1-3 еще много раз, параллельно считая среднюю плотность населения, пока она не сойдется к какому-то числу.
5. Умножаете плотность на площадь страны на эту плотность и получаете численность населения. Приблизительно.
Естественно, такого рода вещи высказываемые мной тоже показывают исключительно мою глубокую необразованность. Нахуй никому эти методы монте-карло не сдались.
Но я у мамки не только статистик, но еще и не пиздобол(да и делать мне нечего), поэтому я решил сам проверить, как это работает.
Я написал скрипт на питоне, который открывает карту в случайном месте Китая(приложен). Дальше я считал домики, этажи и примерно прикидывал, сколько народу там может жить на этой площади на карте. Нижнюю и верхнюю оценки. Естественно, в ебучем китае в 90% случаев в случайном месте карты нет никаких домиков вообще (хотя очень часто домики где-то рядом).
В общем, в итоге я сделал 800 итераций и меня немного заебало, хотя для сходимости надо еще повоевать. Результат на картинке.
С такой степенью неравномерности населения, 800 это маловато. Но тренд восходящий у всей этой штуки, поэтому финальные оценки для нижней и верхней границы я сделал выше, чем предполагает среднее из данных. В реальности, скорее всего, еще больше, потому что нули уже не имеют такого значения, а дисперсия оценок населенных кусков очень большая. Где-то в районе 1300 верхняя и 800 нижняя. В общем, в среднем, точно больше миллиарда, хотя это я еще только один раз попал на густо населенный кусок чего-нибудь.
В целом, если кто-то хочет, может поразвлекаться с Китаем или любой другой страной, скачав скрипт. А если он туда еще ML часть допилит, которая бы считала домики с этажами автоматически, ваще было бы круто.
Yesterday I had the pleasure of communicating with a group of the population of this country with which I intersect in life is minimal, so I know little about it. Suddenly, for myself, I learned that asking for evidence of someone else's point of view and objective denial of these sources, such as reports from the UN demographic group, is an indicator of my narrow horizons, general lack of education and lack of understanding of commonplace things that any normal person who is not uneducated schmuck should know.
In general, such people, apparently, for some reason, have never been allowed close to me, and then I saw that they were.
The question, as always, was extremely important. Estimated population of China. Citizens, having spat on all possible statistical services said - “No more than 800 million. Don't go to a fortuneteller. Any educated person should know this.” (Official figures are 1380 million)
Well, I, do not be a statistician at the nurse, suggested that the population of China should be promoted by Google Maps according to this scheme:
1. You open a map at the highest possible approximation in a random place in the country.
2. There you can count the houses, the general grooming and generally estimate how many people live there.
3. You record the result and divide it by the area that you have on the maps at the maximum approximation. Get population density on this particular area
4. You all repeat these steps 1–3 many more times, in parallel assuming the average population density, until it converges to a certain number.
5. Multiply the density by the area of the country by this density and get the population. About.
Naturally, this kind of things expressed by me also show only my deep ignorance. Fuck anyone, these Monte Carlo methods have not given up.
But I have not only a statistician at the nurse, but also not a pizdobol (and I have nothing to do), so I decided to check how it works.
I wrote a python script that opens a map in a random place in China (attached). Then I counted the houses, the floors, and roughly wondered how many people there could live on this square on the map. Lower and upper ratings. Naturally, in fucking China, in 90% of cases, there are no houses at all in a random place on the map (although very often the houses are somewhere nearby).
In general, in the end, I did 800 iterations and I got a bit of a bummer, although for convergence I still have to go to war. The result is in the picture.
With such a degree of uneven population, 800 is not enough. But the trend is upward for this whole thing, so I made the final estimates for the lower and upper limits higher than the average of the data suggests. In reality, most likely, it is even more, because the zeros no longer have such a value, and the variance of estimates of populated pieces is very large. Somewhere in the region of 1300 upper and lower 800. In general, on average, there are definitely more than a billion, although it was me who only once got on a densely populated piece of something.
In general, if someone wants, he can have fun with China or any other country by downloading the script. And if he goes there another ML part, which would count the houses with the floors automatically, finally it would be cool.
In general, such people, apparently, for some reason, have never been allowed close to me, and then I saw that they were.
The question, as always, was extremely important. Estimated population of China. Citizens, having spat on all possible statistical services said - “No more than 800 million. Don't go to a fortuneteller. Any educated person should know this.” (Official figures are 1380 million)
Well, I, do not be a statistician at the nurse, suggested that the population of China should be promoted by Google Maps according to this scheme:
1. You open a map at the highest possible approximation in a random place in the country.
2. There you can count the houses, the general grooming and generally estimate how many people live there.
3. You record the result and divide it by the area that you have on the maps at the maximum approximation. Get population density on this particular area
4. You all repeat these steps 1–3 many more times, in parallel assuming the average population density, until it converges to a certain number.
5. Multiply the density by the area of the country by this density and get the population. About.
Naturally, this kind of things expressed by me also show only my deep ignorance. Fuck anyone, these Monte Carlo methods have not given up.
But I have not only a statistician at the nurse, but also not a pizdobol (and I have nothing to do), so I decided to check how it works.
I wrote a python script that opens a map in a random place in China (attached). Then I counted the houses, the floors, and roughly wondered how many people there could live on this square on the map. Lower and upper ratings. Naturally, in fucking China, in 90% of cases, there are no houses at all in a random place on the map (although very often the houses are somewhere nearby).
In general, in the end, I did 800 iterations and I got a bit of a bummer, although for convergence I still have to go to war. The result is in the picture.
With such a degree of uneven population, 800 is not enough. But the trend is upward for this whole thing, so I made the final estimates for the lower and upper limits higher than the average of the data suggests. In reality, most likely, it is even more, because the zeros no longer have such a value, and the variance of estimates of populated pieces is very large. Somewhere in the region of 1300 upper and lower 800. In general, on average, there are definitely more than a billion, although it was me who only once got on a densely populated piece of something.
In general, if someone wants, he can have fun with China or any other country by downloading the script. And if he goes there another ML part, which would count the houses with the floors automatically, finally it would be cool.
У записи 74 лайков,
4 репостов,
4310 просмотров.
4 репостов,
4310 просмотров.
Эту запись оставил(а) на своей стене Александр Беспалов
![Роман Кочетов [голый мужик]](https://sun9-62.userapi.com/s/v1/if1/CgfOUr5XtEC0dlwWjxF89XOXPRIGcalK2k292a_z0kylqt8C03vONpYNoOmAVRkdbB0I0yp4.jpg?quality=96&crop=906,186,717,717&as=32x32,48x48,72x72,108x108,160x160,240x240,360x360,480x480,540x540,640x640&ava=1&cs=200x200 "Роман Кочетов [голый мужик]")
