ओलंपिक - हंगरी में गोल्ड में डबल डिजिट लीड है? (जनसंख्या सापेक्ष)


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मैंने एक वेब पेज बनाया जो थॉम्पसन रॉयटर्स से लाइव ओलंपिक पदक परिणामों में खींचता है और दुनिया भर में आबादी सीआईए से गिना जाता है।

मेरे लिए परिणाम दिलचस्प हैं - हंगरी में बाकी दुनिया के स्वर्ण पदकों में दोहरे अंकों की बढ़त है। इसके अलावा, संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन बस हर श्रेणी के बारे में नीचे के पास हैं।

मेरा सवाल है - क्या मैं निष्पक्ष तरीके से डेटा प्रस्तुत कर रहा हूं? मैंने बस सबसे बड़ी आबादी ली और उसके आधार पर प्रत्येक देश के लिए एक कारक बनाया। सापेक्ष पदक गणना कॉलम उस कारक पर आधारित होते हैं।

मैं क्या कॉलम जोड़ सकता / सकती हूं? निष्पक्ष दृश्य प्रस्तुत करने के लिए मैं और कौन से कारक जोड़ सकता हूं? पूर्ण दृश्य आसान है - रायटर ऐसा करता है। निष्पक्ष दृष्टि कैसे बनाएं?

https://rack.pub/rio

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फिलहाल यह सवाल काफी अस्पष्ट है। "सोने में दोहरे अंक का नेतृत्व" का क्या अर्थ है? जब आप कहते हैं कि "उस आधार पर प्रत्येक देश के लिए एक कारक बनाया गया", तो कारक कैसे बनाया गया था? क्या यह अभ्यास अनिवार्य रूप से केवल "प्रति व्यक्ति पदक" के रूप में काम कर रहा है, संभवतः किसी तरह से फिर से तैयार किया गया है?
सिल्वरफिश

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यही प्रतिक्रिया मुझे हर किसी से मिलती है जिसे मैं देखने के साथ साझा करता हूं। शायद मैं इसे अच्छी तरह से नहीं समझा रहा हूँ। आबादी चीन 1,367,485,388, यूएसए 321,368,864, हंगरी 9,897,541 है, इसलिए कारक चीन के लिए 1, यूएसए के लिए 4.26 और हंगरी के लिए 138.16 होगा। डबल डिजिट लीड का मतलब है कि वह क्या कहता है - रिश्तेदार गोल्ड मेडल की गिनती अगले निकटतम देश से दोगुनी है।
रॉनी रोइस्टन

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मुझे नहीं लगता कि किसी देश की आबादी के सापेक्ष पदक संख्या का आकलन बहुत मायने रखता है। क्या आपको लगता है कि चीन और भारत को सभी पदक के 1/3 भाग जीतने चाहिए? किसी भी दर पर, यह विषय वस्तु विशेषज्ञों के लिए एक प्रश्न जैसा लगता है; यह एक सांख्यिकीय सवाल नहीं लगता है।
गंग - मोनिका

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@RonRoyston संदेह करने का एक कारण यह उचित नहीं है कि ओलंपिक प्रतियोगिता प्रत्येक देश के एथलीटों की संख्या को सीमित करती है। खेल के बीच विवरण भिन्न होते हैं, लेकिन 90% वैश्विक जनसंख्या वाले देश के लिए गणितीय रूप से यह असंभव होगा कि उस कारण से 90% पदक प्राप्त हों - कई पोडियम पर वे एक या अधिकतम दो पदक तक सीमित होंगे। इतना सख्त आनुपातिकता पकड़ नहीं सकता।
सिल्वरफिश

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एक पदक प्रतियोगिता पर विचार करें जहां केवल एक टीम या व्यक्तिगत प्रति देश में प्रवेश किया जा सकता है। माना जाता है कि प्रतिभा और प्रशिक्षण को समान रूप से वितरित किया गया था, कोई भी उम्मीद कर सकता है कि चीनी एथलीट उस खेल में दुनिया के शीर्ष 100 में एक स्थान पर छठे स्थान पर होंगे, लेकिन ओलंपिक प्रतियोगियों का अनुपात बहुत कम है!
सिल्वरफिश

जवाबों:


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आप पदक जीतने के लिए किसी भी व्यक्ति के मौके का अनुमान लगाने की कोशिश कर रहे हैं, यह जानकर कि हमारे पास जो "डेटा" है, वह देश का नंबर है। यह एक महान सवाल है कि एक निष्पक्ष समाधान ओलंपिक की भावना के करीब है।

मूल रूप से, यह एक सांख्यिकीय समस्या है जो जनसंख्या के सापेक्ष पदक (प्रत्येक रंग के लिए) की औसत संख्या (आवृत्ति) के रूप में आपकी विधि द्वारा अच्छी तरह से अनुमानित है। लेकिन यह तरीका कितना विश्वसनीय है? यह अलग-अलग संख्या के थ्रो से द्विपदीय टॉस की विश्वसनीयता का अनुमान लगाने की समस्या के बहुत करीब है, जिसमें विभिन्न प्रतिक्रिया संख्याओं के आधार पर अमेज़ॅन में पुनर्विक्रेताओं की गुणवत्ता की तुलना करने के लिए आवेदन हैं ( इसे पूरी तरह से देखें )।

इस विशेष मामले में, जनसंख्या संख्या हमेशा बीटा वितरण के सन्निकटन को सामान्य बनाने के लिए पर्याप्त होती है - जैसे कि प्रत्येक देश के लिए प्रत्येक अनुमान की महत्वपूर्णता की तुलना करना निश्चित रूप से संभव है।


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पदक की गणना स्वतंत्र नहीं है (जैसा कि आपके मॉडल द्वारा माना जाता है)। सबसे गहरा प्रभाव व्यक्तियों द्वारा कई पदकों के संचय के कारण होता है।
whuber

ठीक है, इसका मतलब यह होगा कि मुझे लगता है कि रैंक के आंकड़ों का उपयोग करना आवश्यक होगा।
मेडुज
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