Kotelok

Контакт
Карл Саган Contact 1985

Крутой учёный и легенда научпопа пишет художественное произведение? Фантастика? От названия прямо веет инопланетянами?

Хм, кажется, с этим текстом вообще всё понятно: чётко, в лучших традициях "старой школы", немного нудно, но читабельно.

Будет подвох? Будет!

Ну как подвох. Это действительно хорошая, качественная фантастика, без косяков, без суперобобщений, написанная нормальным языком.

Кроме основных вещей, которые ожидаешь в таком тексте, тут достаточно много поднимается социальных вопросов. Это, конечно, не производственный роман, но быт учёных, поиск грантов, кадровая война показаны достаточно подробно.
Эпоха (США, середина 1980-х) проявляется в виде зарисовок, каких-то небольших деталей. И проявляется удивительно ярко. Возможно, господин Саган недооценивал своё мастерство в этом аспекте.

Но главный сюрприз - это тема религии. Во-первых, она есть. Во-вторых, с самых первых страниц к религии и её представителям в целом относятся уважительно. С учётом того, каким Саган воспринимается скептиком, это прям сюрприз. Нормальная дискуссия между учёным и богословом - отличная тема, почитать её в исполнении автора шикарно, но в тексте, который называется "Контакт"? Название заиграло новыми красками.

А дальше вообще разрыв шаблона. Обойдёмся без спойлеров, но дальнейшее движение этой сюжетной линии и общее авторское обобщение максимально далеко от того, которое лично я ожидал. При этом никаких разочарований: всё мощно, логично, обоснованно и грамотно сформулировано.

Я не буду отвечать на вопрос, есть ли вообще инопланетяне в этом тексте. Но скажу, что точно есть космос. Хороший, правильный романтичный космос. Очарование им на уровне "Город и звёзды" А. Кларка, не меньше. Это вдохновляет.
Науки много, научпоп тоже есть. В умеренных дозах, всё максимально вплетено в сюжет и совершенно не страшно.

Язык повествования отличный. Ну кто бы мог подумать 😀

Сюжет сочетает быстрое и медленное развитие. Флешбеки бывают, к этому нужно привыкнуть. Да, по критерию читабельности сильно ближе к А. Кларку, чем к Дж. Роулинг.
Чего в тексте нет? Боёвки, попаданцев, прогрессоров. Да вообще никаких штампов нет, я бы сказал.

А ещё по книге сняли кино. Оно тоже норм. Хотя я так ждал сцены с маятником Фуко, а её не показали.

Кому может понравится этот текст?
- Любителям научпопа. Это ваш человек, читайте, будет хорошо.
- Любителям классической hard sci-fi. Всё в духе А. Азимова и А. Кларка. Взгляд в небо, бесконечные страсть и упорство.
- Любителям реализма в стиле "у нас везде всё плохо". Фантастические допущения, конечно, есть, но на фоне перечисляемых социальных проблем вы можете спокойно их пропустить.
- Агностикам и верующим. Да, внезапно.
- Желающим ощутить дух 80-х. А время-то интересное. Вроде уже не пик холодной войны, расцветает всякое международное партнёрство, не без фиги в кармане, но что поделать. Вырастает первое поколение, которому постоянно доступен телевизор. И это поколение начинает думать не так, как раньше. Традиционные религии переживают кризис, а новая волна уже прошла свой расцвет. Возможно, фактов будет немного, но "на вкус" эпоху точно почувствуете.

А вот оно как вышло.

На самом деле, и скорость, и расход сил бегунов - это очень хорошо изученная область. Вот смотрите, какая тут бывает серьёзная наука. И датасет есть подробный, можно попробовать что-то вытащить. Было бы это интересно?

На первый (и второй, и даже третий) взгляд зависимость близка к линейной, никаких вам точек перегиба. ну и пройти марафон пешком - не достижение. Жаль, я верил 😀

Профессиональные атлеты бегают быстрее простого смертного - вот это инсайт! Но как вам то, что средняя скорость футболистов ближе к хотьбе, чем к бегу, как вам? Разумеется, это немного читерство. Ну как, честная средняя скорость: пройденное за матч расстояние, делённое на всё время на поле. То есть это с учётом пауз и остановок. Зато без учёта вратарей 😊

Не, а правда, какая скорость у бегунов на разных дистанциях? Там же миллион сложных процессов, разные мышцы, разные механизм расхода сил. Наверное, есть какая-то грань, где один тип бега переходит в другой? А где она?

Я слышал, что самая жестокая дистанция для спорсмена - это 400 метров. Это оно? Или вообще направда?

Есть бегуны на канале? Что скажете?

Я тут рассказывал выше, что неожиданно провёл семинар по тому, из чего складывается сложность вопросов спортивного "Что? Где? Когда?".

Было много народу, мы крутили вопросы, играли разные их модификации, обсуждали. Было интересно.
Многие запрашивали материалы с него. Но, на мой взгляд, большого смысла в них самих материалах нет, важна совместаня работа группы.

Может быть, стоит повторить это онлайн?

Если вам нравится идея, заполните форму с выбором удобного времени.
Если наберётся 8 человек на один врменнОй слот, то проведём.

Игра "в A/B-тест"

Парадоксально, но когда мы работаем с данными, мы часто вынуждены многое оценивать "на глаз".

Если мы хотим проверить, есть тренд на рост или нет, гораздо проще построить график и посмотреть на него, чем считать скользящие средние, выбирать нужное окно и заниматься другими "увлекательными" действиями.

Особенно часто "метод пристального взгляда" мы используем, когда данные однородные, широкие, а метрика проста в интепретации. A/B-тесты, например. Но коварство в том, что как раз в этих условиях если тонкости. В реальной жизни всегда есть шумы. А наш мозг очень любит искать закономерности в случайных шумах.

Для проверки нашего глаза я тут сделал игру. В ней всё просто. Вам показывают два графика. Ваша задача: посмотреть на них и сказать навскидку, есть между ними статистически значимая разница.

Пробуйте, проходите сами, делитесь с друзьями, коллегами, продактами!

Игра сделана для браузера, должна запускаться откуда угодно без всяких VPN. С десктопа, конечно, будет чуть-чуть проще, при навежении можно увидеть числа. Но и с мобильного браузера кнопки тоже вполне нажимаются.

Стандартная игра - это 20 графиков, то есть около 5 минут. Но можно закончить в любой момент. У игры есть три уровня сложности. Они отличаются величиной шумов и разницей между средними значениями.

Выкладывайте в комментариях ваши успехи, баги. Оособенно жду скриншота, когда кто-то выбьет результаты, которые статзначимо хуже рандома 😄😄😄

Я знаю, что во многих платных курсах по аналитике есть похожие тренажёры. Только там не кнопочки тыкать, а реально статистику считать надо. Эта игрушка сделана полностью for fun, ничего и никого не продаёт и не покупает. В конце только реклама этого канала.

Бот спрашивает ваше имя, но тут же его забывает. Потому что нет никаких кук, никакие персональные данные не хранятся. Это легко проверить, так как исходный код открыт. Можно смотреть, можно делать форки, развернуть у себя, можно отдать код своей LLM и попросить его улучшить.

Но обезличенные логи пишутся, так что, когда будут данные, покажу вам зависимости сложности графиков от p-value. Также, спеиально для вас, галерея самых простых и самых сложных графиков.

Интерактивы на этом канале


Спросить про ненапряжное фентези - посмотрели 70% от числа подписчиков, 10 человек в диалоге, 7 крутых неочевидных рекомендаций.


Спросить про астрологию - посмотрели 52% от числа подписчиков, 29 человек попробовали угадать, 43% точности при доступных гугле и прочих внешних источниках информации.


Вы - отличная аудитория! ❤️

Островок Бесконечности-2025: апрель
Говоря о том, что общего у него со Стивеном Хокингом, сыгравший Хокинга актёр Эдди Редмэйн отметил: «Мы коллеги». Это замечание учёному не понравилось. Напишите в исходном виде восьмибуквенное слово, которое мы изменили.


Ответ: Козероги.
Комментарий: однажды Эдди Редмэйн, сыгравший Стивена Хокинга в фильме «Теория всего», в разговоре с Хокингом отметил, что они оба Козероги. Этот факт не слишком впечатлил Хокинга, который затем саркастично подметил: «Я астроном, а не астролог».
Источники: https://www.independent.co.uk/arts-entertainment/films/news/stephen-hawking-eddie-redmayne-theory-of-everything-film-tribute-a8255466.html
Автор: Антон Саксонов

Хотел сделать пару графиков про футбол, про чемпионат мира.

Нашёл хороший датасет, по 500 скачиваний в день. Посмотрел на него глазами, вроде норм.
Выгрузил к себе. Решил зафиксировать одного игрока и посмотреть структуру от игры к игре. И... опешил. Посмотрите на скрины.

Вот испанцы. Ансу Фати? Его взяли в сборную? Что? А остальные? Честно признаться, я подумал, что что-то не так со мной. Может, на футболках прозвища игроков, а в паспорте у них вот это вот. Хотя, по позициям, по клубам тоже не получается никого восстановить.

Второй скрин. Оказывается, на турнире играет Италия! Как вам? Смотрите: итальянские фамилии, такие игроки есть, но не те имена, не те позиции.. не то всё.

Да, этот датасет сгенерирован LLM. Он должен выглядеть правдоподобно, но задачи соответствовать фактам никто не ставил.

Зачем? Я не знаю.

Какой урок для нас? Смотрим датасеты глазами, крутим различные срезы, проверяем на здравый смысл. Всегда, никаких исключений.

Иначе сюрприз может вылезти в самый неожиданный момент.

Звёзды не ездят в метро (продолжение)

В текущих условиях всё настолько плохо, что гипотезу можно и правда "на глаз" опровергать.
Но вообще это не дело. Нам же надо всякие крутые стат критерии использовать и p-value рассчитать.

У нас есть группы из значений, есть положительный и отрицательный сигнал, поэтому я выбираю простой метод: односторонний тренд-тест.

И по нему выходит ожидаемый разгором. У миллиардеров и нобелиатов просто без шансов, у артистов p-value хотя бы помещаеится в разрядную сетку 😄.

Вердикт везде один и тот же: оставляем нулевую гипотезу.

Наверняка в комментариях мне скажут, что я не прав, что надо делать какие-то сложные тесты с именами известных учёных. И, конечно, каждый первый аналитик скажет, что у нас же три выборки, то есть множественное сравнение и нужна поправка Бонферрони

Я не настроен сильно спорить. В данной ситуации результат можно получить "как угодно". Наверняка высокая наука знает много специализированных тестов, или, наоборот, простой крестьянский z-тест можно через поправки развернуть в правильную сторону.

В практической жизни, если условия теста выполняются и здравый смысл на вашей стороне, то используйте и не переживайте.

Что касается поправки на множественное сравнение. Я считаю, что эти три выборки - три независимых теста, проверка трёх независимых гипотез. Если бы вдруг астрологи смогли предсказать успех в науке, это не был бы поводом пересматривать гипотезу с актёрами. Поэтому поправка в данном случае не нужна.

Звёзды не ездят в метро (продолжение)

Итак, как же у нас распределены успешные люди про знакам зодиака?

Выборки маленькие, доверительный интервал добавил.

Учёные имеют разброс от 6% до 10% при интервале 1,5%, то есть как будто эффект есть. Только вот он близок к противоположному! 3 из 4 "благоприятных" знаков замыкают "турнирную таблицу". Так что, даже "на глаз" видно, что эффекта нет.

С миллиардерами такая же ерунда. Доверительный интервал уже, "благоприятные" знаки имеют меньшую долю, "неблагоприятные" - большую. Можно было бы проверить противоположную гипотезу, но нет, мы не "переобуваемся" на ходу. У "хороших" знаков должен быть позитивный эффект, у "плохих" - негативный.

У актёров просто гигантский доверительный интервал, который покрывает разницу между первым и последним местом. Увы, совсем игрушечная выборка. И снова "плохие" знаки наверху, "хорошие" распределены примерно случайно.

Закапываем гипотезу?

Звёзды не ездят в метро (продолжение)

Итак, у нас есть данные, у нас есть датасеты.

Что делаем дальше?

Понятно, что данные надо чуть-чуть почистить. К сожалению, не всегда дата рождения известна, точна или записана в приятном формате.

Но вообще жить с этим можно.

У нас есть
- 906 миллиардеров (79% изначальной выборки)
- 717 лауреатов нобелевских премий (95% изначальной выборки)
- 100 крутых актёров (100% изначальной выборки)

С учётом того, что знаков 12, размеры выборок на грани, но вообще какой-то сигнал можно попробовать увидеть. Можно начинать думать.

Какая у нас нулевая гипотеза?
Дата рождения не влияет на успех в этих сферах. Распределение нобелиатов, миллиардеров и актёров не должно отличается от распределения обычных людей.

А какое оно, это распределение обычных людей? В феврале, наверное, меньше людей рождается (потому что дней меньше). А в славянских странах реже женятся в мае (чтобы "не маяться"), тоже как-то влияет.
Но никакого подобного датасета на весь мир на 150 лет у меня нет. Но по тому, что я видел и читал по другим выборкам, размеры этой неоднородности завышаются. Гипотеза о том, что дни рождений распределены равномерно по году, достаточно сильна. Так что не усложняем. Шанс того, что успешный человек попадёт в конкретный знак - это 1/12 = 8,3%.

Что дальше?
Сначала просто посмотрим на графики, потом включим "серьёзную статистику".

Звёзды не ездят в метро (продолжение)

Что же не так со спортсменами?

В детском и юношеском возрасте спортсмены соревнуются со своими сверстниками, которых собирают, как правило, по году рождения. Это значит, что спортсмены, родившиеся в январе, имеют значительный бонус в физическом развитии по сравнению со спорсменами, родившимся в декабре.

Понятно, что чем спортсмен старше, тем менее важным будет этот фактор. Но кто откажется от небольшого бонуса на самом старте?

У остальных групп подобное не кажется критичным преимуществом. Если у вас есть основания считать, что это не так, напишите.

Какой план проверки?

Для начала, надо узнать, какие знаки зодиака, с точки зрения астрологии, дают бонус своим носителям к науке, бизнесу и актёрству, а какие - наоборот, штраф.

Кстати, я думал, что тут будут какие-то противоречия. Но нет, если брать европейскую классическую астрологию, ответы из разных источников (в том числе LLM, само собой) дают удивительно последовательные и непротиворечивые ответы.
Хотите проверить свои представления?