स्टीव हू की चीन में प्रतिभाओं की गणना


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अपने ब्लॉग पर , भौतिक विज्ञानी स्टीव ह्सु ने निम्नलिखित लिखा:

एक सामान्य वितरण की मानें, तो अमेरिका में लगभग 10,000 लोग हैं जो + 4SD और यूरोप में एक समान संख्या में प्रदर्शन करते हैं, इसलिए यह काफी चुनिंदा आबादी है (मोटे तौर पर, हर साल अमेरिका में शीर्ष कुछ सौ उच्च विद्यालय वरिष्ठ)।

यदि आप NE एशियाई नंबरों को चीन की 1.3 बिलियन आबादी तक पहुंचाते हैं, तो आपको इस स्तर पर 300,000 व्यक्तियों की तरह कुछ मिलता है, जो बहुत भारी है।

क्या आप सादे अंग्रेजी में स्टीव के बयान की व्याख्या कर सकते हैं - गैर-सांख्यिकीविदों को , और - जैसे केवल सामान्य अंकगणितीय ऑपरेटरों का उपयोग करके ?+


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क्या गुणा और भाग की अनुमति है?
गूँग - मोनिका

3
यह किसके लिए चिंता का विषय हो सकता है: इस सवाल के बारे में कुछ भी मुझे अस्पष्ट लगता है। मुझे नहीं लगता कि इसे बंद करने की आवश्यकता है।
गंग - मोनिका

@Dimitriy वी। मास्टरोव की टिप्पणी देखें। मुझे लगा कि हम स्व-निहित सवालों की तलाश कर रहे हैं, न कि बाहरी लिंक पर निर्भर रहने वाले। ब्लॉग पोस्ट को पढ़े बिना इसका जवाब देने का कोई तरीका नहीं है।
जॉन

4
इस तर्क के साथ कई समस्याएं हैं: (1) IQ स्कोर का वितरण सामान्य रूप से सामान्य नहीं है (विशेषकर पूंछ में), (2) स्कोर को प्रभावित करने वाले सांस्कृतिक और सामाजिक कारक हैं, इसलिए वे तुलनीय नहीं हो सकते हैं, (3) परीक्षण हैं बल्कि "औसत" लोगों की बुद्धि को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है, न कि जीनियस (अन्यथा गैर-जीनियस के लिए बहुत अधिक अचूक प्रश्न होंगे) इसलिए वे वितरण के "पूंछ" (यानी जीनियस और बौद्धिक रूप से अक्षम) के बारे में सटीक अनुमान प्रदान नहीं करते हैं । मैं कहूंगा कि इस तरह का अनुमान एक बहुत मोटा अनुमान है (किसी भी दिशा में)।
टिम

जवाबों:


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स्टीव हू सामान्य माध्य के 4 मानक विचलन के भीतर जनसंख्या का कौन सा अंश निहित है, यह गणना करने के लिए 68-95-99.7 नियम का उपयोग कर रहा है, यह मानते हुए कि आईक्यू का सामान्य वितरण है।

σ100

100415=40100+415=160

10.999936657516334=0.00006334
0.000031670.5(10.999936657516334)322,000,000=10,198

0.5107.5

σ

0.5(10.999534741841929)1,300,000,000=302,418

हालांकि अपने 300,000 चीनी प्रतिभाओं को नहीं मिलता है। लेख से अधिक जानकारी को प्रश्न में शामिल किया जाना चाहिए।
जॉन

4
@ जॉन पीआईएसए परिणामों के आधार पर, वह मान रहा है कि उनके पास समान मानक विचलन है, लेकिन इसका मतलब यह है कि .5SD उच्चतर है (इसलिए 107.5)। इसका मतलब है कि इसे 160 से अधिक बनाने के लिए, आपको केवल 4. के बजाय 4. (160-107.5) / 15=3.5 मानक विचलन की आवश्यकता है। यह .5 * (1-0.999534741841929) * 1,300,000,000 = 302,418 है, जो एसएच के अनुमान के करीब है।
दिमित्री वी। मास्टरोव

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यह संभवतः आपके उत्तर में होना चाहिए क्योंकि ए) यह प्रश्न में नहीं है; और बी) यह बहुत संभावना है कि प्रश्नकर्ता वास्तव में बड़ी विसंगति के बारे में जानना चाहता था।
जॉन

1
धन्यवाद ढेर। मैं सांख्यिकीविदों तक पहुंच के बिना उत्तरी थाईलैंड के बाहरी इलाके में फंस गया हूं।
गॉडफ्री रॉबर्ट्स

@GodfreeRoberts मदद के लिए खुशी। यदि यह आपके प्रश्न का उत्तर देता है, तो कृपया उत्तर के रूप में इसका चयन करें।
दिमित्री वी। मास्टरोव
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