
導(dǎo)讀:描述“富者愈富,窮者愈窮”的馬太效應(yīng),以及經(jīng)濟(jì)學(xué)中的帕累托法則,其背后的數(shù)學(xué)模型是什么?在統(tǒng)計學(xué)中,它們可以被抽象成冪律分布。
作者:帕諾斯·盧里達(dá)斯(Panos Louridas)
來源:大數(shù)據(jù)DT(ID:hzdashuju)
內(nèi)容摘編自《真實(shí)世界的算法:初學(xué)者指南》
我們在城市規(guī)模中看到的模式:大多數(shù)人類居住地區(qū)的規(guī)模達(dá)不到以百萬來計數(shù),但少數(shù)地區(qū)能達(dá)到數(shù)百萬人規(guī)模。在數(shù)字王國里,大多數(shù)網(wǎng)站的訪問量很低,但少數(shù)網(wǎng)站的訪問量非常龐大。在文學(xué)領(lǐng)域,大多數(shù)書籍幾乎無人閱讀,但少數(shù)書籍暢銷異常。
所有這些都讓我們回憶起“富者愈富,窮者愈窮”的現(xiàn)象。
在語言學(xué)中,這種現(xiàn)象被稱為Zipf定律,以哈佛的語言學(xué)家George Kingsley Zipf的名字命名,他觀察到在一種語言中第i位最常見的單詞出現(xiàn)的頻率正比于1/i。Zipf定律指出,在一個n個單詞的語料庫中,遇到第i位最常見單詞的概率為
其中
數(shù)Hn在數(shù)學(xué)領(lǐng)域出現(xiàn)非常頻繁,值得為它起一個名字——第n位調(diào)和數(shù)(harmonic number)。這個名字源自何處?它源于音樂中的泛音或稱和聲。一根弦以一個基波長震動,同時還以1/2,1/3,1/4,…的諧波長震動:這對應(yīng)一個無窮和,當(dāng)n=∞時,它被稱為調(diào)和級數(shù)(harmonic series)。
由于Zipf定律給出了一個事件的概率,因此也用它命名了對應(yīng)的概率分布。
在表11-1中,你可以看到一個英語語料庫(布朗語料庫,包含981716個單詞,其中有40234個不同單詞)中最常見的20個單詞,其經(jīng)驗(yàn)概率是通過統(tǒng)計它們在語料庫中出現(xiàn)的次數(shù)來計算的,而它們的理論概率則是根據(jù)Zipf定律/分布計算的。簡言之,我們給出了排名、單詞、經(jīng)驗(yàn)分布和理論分布。
在圖11-4中,我們繪制了表11-1中的數(shù)據(jù)。注意,分布只是為整數(shù)值定義的。我們增加了一條差值線來顯示總體趨勢。另外注意,理論概率和經(jīng)驗(yàn)概率并不是完全重疊。這是我們將一個數(shù)學(xué)模型應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)世界時必須要面對的情況。
▲圖11-4 布朗語料庫中最常見的20個單詞的Zipf分布
當(dāng)我們發(fā)現(xiàn)一個快速下降的趨勢時,如圖11-4中的趨勢,就有必要檢查一下,如果我們將熟悉的x和y坐標(biāo)軸替換為對數(shù)坐標(biāo)軸會發(fā)生什么。在對數(shù)坐標(biāo)軸中,我們將所有值轉(zhuǎn)換為它們的對數(shù)后繪制出來,圖11-5給出了與圖11-4等價的對數(shù)坐標(biāo)圖:對每個y我們使用log y,對每個x,我們使用log x。
▲圖11-5 對數(shù)坐標(biāo)軸下布朗語料庫中最常見的20個單詞的Zipf分布
如你所見,理論分布的趨勢現(xiàn)在變?yōu)橐粭l直線,經(jīng)驗(yàn)分布看起來位于理論預(yù)測值上方一點(diǎn)。在大多數(shù)情況下,理論分布與我們實(shí)際觀測的結(jié)果會有一些不同,而且,兩個圖只顯示了包含前20個最常見單詞的子集,因此,基于它們我們不能真正判斷是否吻合。
為了觀察真正發(fā)生了什么,請查看顯示了布朗語料庫中所有40234個不同單詞的完整分布的圖11-6和圖11-7。有兩個現(xiàn)象凸顯出來:首先,除非我們使用對數(shù)刻度,否則圖是無用的,這很好地說明了分布有多么不均勻,我們必須使用對數(shù)值,否則任何趨勢都不可見;第二,一旦我們使用了對數(shù)坐標(biāo)軸,理論值和經(jīng)驗(yàn)觀察結(jié)果的吻合要好得多。
▲圖11-6 布朗語料庫的經(jīng)驗(yàn)分布和Zipf分布
▲圖11-7 對數(shù)坐標(biāo)軸下布朗語料庫的經(jīng)驗(yàn)分布和Zipf分布
在對數(shù)刻度下,我們能看清所有東西,因?yàn)閆ipf定律是冪率(power law)的一個特例。冪率是指一個值出現(xiàn)的概率正比于此值的負(fù)指數(shù),用數(shù)學(xué)語言描述就是:
P(X=x) ∝ cx-k,其中 c > 0,k > 0
在此公式中,符號∝表示“正比于”?,F(xiàn)在我們可以解釋為什么對數(shù)圖是一條直線了。如果有y=cx-k,我們可得y=log(cx-k)=log c-klog x。最后一部分就是一條直線y,截距等于log c,斜率等于-k。因此當(dāng)我們遇到在對數(shù)圖里成一條直線的數(shù)據(jù)時,就是其理論分布可能是冪率的明顯信號。
經(jīng)濟(jì)學(xué)中冪率的一個例子是帕累托法則,它指出80%的結(jié)果源自20%的起因。在管理學(xué)和流行的大眾理解中,其含義通常變?yōu)?0%的人做了80%的工作。在帕累托法則中可以證明P(X=x)=c/x1-θ,其中θ=log 0.80/log 0.20。
冪率是如此普遍,以至于在過去二十年間產(chǎn)生了一個研究相關(guān)現(xiàn)象的完整領(lǐng)域似乎任何事情都有冪率現(xiàn)象隱藏在背后。
除了在介紹馬太效應(yīng)時已經(jīng)提到的例子外,我們還發(fā)現(xiàn)冪率出現(xiàn)在如科技論文的引用、地震震級和月球隕石坑的直徑等如此不同的領(lǐng)域中,還有生物物種隨時間推移而增多、分形學(xué)、食肉動物的覓食模式以及太陽耀斑的射線峰值強(qiáng)度,其中也都有冪率現(xiàn)象存在。
這個列表還能繼續(xù)增加:一天中長途電話的數(shù)量、停電影響的人群數(shù)量、姓氏出現(xiàn)的頻率等。
這種規(guī)律有時似乎是憑空冒出來的。例如,一個相關(guān)的定律是Benford定律(Benford's law),因物理學(xué)家Frank Benford的名字而命名,也被稱為第一位法則(First-Digit law)。它指出了在很多種類的數(shù)據(jù)中數(shù)字頻率的分布。
具體地,它指出,一個數(shù)的第一位數(shù)字是1的概率是30%,從2到9每個數(shù)字出現(xiàn)在第一位的頻率逐漸降低。用數(shù)學(xué)語言表達(dá),這個定律指出,一個數(shù)的首位數(shù)字是d=1,2,…,9的概率是
如果我們計算每個數(shù)字的概率,就會得到表11-2中的結(jié)果。表中的數(shù)值告訴我們,如果數(shù)據(jù)庫中有一組數(shù),其首位數(shù)字為1的概率約為30%,大約有17%的數(shù)會以2開頭,大約有12%的數(shù)會以3開頭,依此類推。
圖11-8中給出了Benford定律的一個圖示。看起來和齊普夫分布沒有太大不同,因此我們可能想知道如果用對數(shù)坐標(biāo)軸繪制的話圖會變成什么樣子。圖11-9給出了結(jié)果,幾乎就是一條直線,意味著Benford定律與冪率相關(guān)。
▲圖11-8 Benford定律
▲圖11-9 對數(shù)坐標(biāo)軸下的Benford定律
Benford定律的廣度令人震驚。它適用于如物理常量、世界上最高建筑物的高度、人口數(shù)、股票價格、街道地址等如此不同的數(shù)據(jù)集,還有很多。
實(shí)際上,它看起來如此普遍,以至于一種檢測偽造數(shù)據(jù)的方法就是檢查包含的數(shù)值是否不服從Benford定律。欺詐者會修改真實(shí)值或用隨機(jī)值替代真實(shí)值,他們不會注意得到的數(shù)值是否服從Benford定律。因此如果我們遇到一個看起來可疑的數(shù)據(jù)集,最好先檢查首位數(shù)字是否服從Benford概率。
如果我們的搜索模式反映了數(shù)據(jù)分布模式,即如果記錄的關(guān)鍵字服從Benford定律,且我們正在搜索的關(guān)鍵字也服從Benford定律的話,Benford定律可能影響我們的搜索。如果是這種情況,會有更多的記錄具有以1開頭的關(guān)鍵字,對這些關(guān)鍵字的搜索也會更多,以2開頭的關(guān)鍵字少一些,依此類推。
關(guān)于作者:帕諾斯·盧里達(dá)斯(Panos Louridas),曼徹斯特大學(xué)軟件工程博士,現(xiàn)為雅典經(jīng)濟(jì)與商業(yè)大學(xué)管理科學(xué)與技術(shù)系副教授。在加入高校之前,曾在投資銀行擔(dān)任高級軟件工程師。
本文摘編自《真實(shí)世界的算法:初學(xué)者指南》,經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。
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