На вопрос, почему CNN постоянно сообщает "Россия то, Россия это...", продюсер ответил, что это происходит из-за рейтингов. "Прямо сейчас наши рейтинги невероятны", — сказал снятый на скрытую камеру Бонифилд. Продюсер добавил, что "это бизнес" и кабельным телесетям необходимо таким способом зарабатывать деньги. Этические нормы, о которых "раньше говорили в школе журналистики", сотрудник CNN со смехом назвал "умилительными", признавшись в цинизме. "Прямо сейчас для бизнеса хорош Трамп", — добавил продюсер.

Вьюрки научились использовать сигаретные окурки в лечебных целях

Жители Екатеринбурга нашли десять килограммов банковских кредиток, многие из которых еще действуют. Полиция пообещала нашедшим проблемы из-за того, что они сообщили о находке спустя четыре дня

ВМФ России запланировал строительство нового авианосца, сообщил журналистам заместитель главкома по вооружению Виктор Бурсук.

В мае же прошлого года американские солдаты — in God they trust — вообще сорвали литовский флаг со здания прокуратуры в Каунасе, а после осквернили его. Уже другие американские военные, напившись, устроили в аквапарке Друскининкай настоящий погром. Любопытно, что наказание для всех этих удалых парней, скажем так, было весьма мягким или его не было вовсе.

А о скольких подобных случаях мы не знаем? Ведь они тщательно камуфлируются и выносятся в публичное поле только если резонанс настолько громок, что его уже нельзя "замылить". Все эти случаи четко характеризуют, как "удалые молодцы" относятся к местному населению, особенно к девушкам. И главное — как в принципе воспринимают Литву. В русском языке такому хамскому поведению есть простое описание: "Не свое — не жалко". Тому имеются прекрасные описания в мировой литературе. Будь то у Ремарка, Цвейга или того же Гашека. Солдаты на территории чужого государства, говоря современным языком, уходят в отрыв. И местность вокруг для них — не форпост, не предмет защиты и благоустройства, а полигон возможностей и соблазнов. Такое поведение возможно, только если ты считаешь себя лучше, выше окружающих. Вот ты идешь такой гордый, в ладно скроенной форме бундесвера, а девушки вокруг "в воздух чепчики бросают".

Полтора столетия успешного применения гауссовой математической статистики на гауссовых генеральных совокупностях (см. определение в § 3), характерных для естественных наук, а также для социальных наук при использовании закрытых шкал, породили у исследователей и практиков (экономистов, социологов, демографов, статистиков и т.д.) интуитивно питаемую убежденность в том, что получаемые ими результаты не зависят от объема выборки, изменяясь от выборки к выборке только случайно. При вычислении среднего, дисперсии и других моментов распределения никто не оглядывается сегодня на объем выборки, который фигурирует только при оценке случайной ошибки выборочного значения данной величины.

При работе с длиннохвостыми (негауссовыми) распределениями этот стереотип подводит самым серьезным образом, потому что на негауссовых генеральных совокупностях моменты растут с объемом выборки. Поскольку в разных расчетах объемы выборок берутся разными, постольку при использовании моментов не просто результаты «гуляют», не выказывая должной воспроизводимости, но и вносится систематическая ошибка. Скажем, при совпадении формы распределения жителей данного города по доходам с формой такого распределения для всей страны расчетный средний доход жителя страны оказывается бóльшим среднего дохода горожанина. Этот эффект имеет чисто математическую природу, не означая, что город беднее страны в целом, медианные значения доходов для города и страны окажутся равными. Трудно представить, сколько неверных выводов было сделано экономистами и политиками, пропитанными стереотипом, о котором мы здесь говорим.

В социальных науках встречаются самые разные аппроксимации эмпирических распределений. При этом господствует убеждение, что никакие критерии проверки статистических гипотез о форме распределения в принципе не позволяют остановиться на какой-то одной аппроксимации. Это не совсем так, в хаосе аппроксимаций может быть наведен определенный порядок.

А именно, если на данной генеральной совокупности среднее и дисперсия зависят от объема выборки, то эта совокупность является негауссовой, а гауссовые аппроксимации на ней некорректны, корректны лишь негауссовые. Последние же все поголовно в области больших значений переменной имеют форму распределения Ципфа, порукой чему служит предельная теорема Гнеденко-Дёблина (см. § 2). Если же на негауссовой генеральной совокупности все же используется гауссовая аппроксимация, то ее выборочные параметры направленно изменяются с ростом объема выборки.

Таким образом, выбирая аппроксимацию эмпирического распределения, в общем случае следует думать обо всей генеральной совокупности, а не только о том, чтобы выбранная нами кривая легла максимально близко от эмпирических точек данной выборки из этой совокупности. Работая с данной выборкой, следует принимать во внимание всю генеральную совокупность – такова новая статистическая идеология, к которой, представляется, нам всем предстоит перейти.