8 Пауков в Год⁠⁠

> Вам в школе давали задачу про выехавшие машины из пункта б и а ? Вы тоже отвечали зачем мне нужно знать сколько км проехали, какая скорость, какое расстояние ?

Давали. В тех задачах не нужно было рефлексировать, а нужно было просто посчитать по формуле. Аналогией было бы "Вася ест 5 пауков в день, Петя - 3 паука в день, сколько они едят в среднем?". Для решения такой задачи достаточно подставить числа в формулу, и получится ответ - точно так же, как и в школьной задаче про выехавшие из пункта а в пункт б машины.

Мы же здесь обсуждаем совершенно другой вопрос - а именно, формализацию задачи из реальной жизни в виде подобной задачи. Не "как подставить числа в формулу?", а "какую выбрать формулу?". И для ответа на этот вопрос, разумеется, нужно знать, какую именно задачу из реального мира мы пытаемся решить.

> Не грозит ли это вымиранию пауков ? Не изменилась ли кухня у людей? Не уменьшилось ли кол-во съедаемых пауков потому что они вымирают ?

1. Чтобы определить, грозит ли поедание людьми пауков их вымиранием, нам нужно знать суммарное количество съедаемых в единицу времени пауков. Суммарное количество можно получить из среднего, умножив его на количество людей. То есть, в этом случае нам нужно именно среднее.

2. Для определения изменения кухни у людей никакой одной величины нам не будет достаточно. Например, если смотреть медиану, то может оказаться, что она не изменилась, но топ-45% стали есть в пять раз больше пауков по причине изменения рецептов. А если смотреть среднее, то может оказаться, что оно не изменилось, но те, кто раньше клал в блюда очень много пауков, стали класть меньше, а те, кто клал мало, стали класть больше - то есть, расслоение изменилось. Пожалуй, если бы мне нужно было понять, изменилась ли кухня, я бы смотрел на форму распределения количества съеденных пауков, причем по отдельности для разных групп людей (в разбивке по возрасту, полу, доходу, профессии, географическому положению, вероисповеданию и другим потенциально влияющим признакам).

3. Статистика в принципе не способна определить причины событий, никак. Можно найти корреляцию между изменением количества пауков и изменением количества съеденных людьми пауков - для этого, опять же, удобнее всего будет брать общее количество съеденных пауков (которое можно получить, взяв среднее и умножив на количество людей). Изменение этого количества съеденных пауков нужно посмотреть в разбивке по локациям и соотнести с изменением популяции пауков в тех же локациях в то же время - так можно будет определить наличие корреляции.

Но корреляция не означает наличия причинно-следственной связи! Если окажется, что корреляция есть, это может означать как минимум следующие варианты:

- Совпадение. Поедание пауков и вымирание пауков никак не связаны, но нам не повезло, в наших данных они всегда происходят одновременно.

- Вымирание пауков является причиной снижения их поедания. Ну типа реже в рот лезут.

- Снижение поедания пауков является причиной их вымирания. Раньше люди ели слабых и старых пауков, а теперь, из-за уменьшения этой фильтрации, они выживают и распространяют по популяции пауков болезни, из-за которых пауки вымирают.

- Снижение поедания пауков и вымирание пауков оба вызваны какой-то третьей причиной. Например, пауки вымирают каждый день миллионами из-за глобального потепления, и из-за того же самого глобального потепления людям чаще сносит крышу и они едят больше пауков (единицы в день, то есть, все равно очень мало по сравнению с темпами вымирания)

Заметьте, подход "всегда берём медиану" в этих случаях использовать нежелательно. Медиана, равно как и среднее, и другие метрики - это инструменты. Какой инструмент использовать, определяется задачей. Нет хороших или плохих инструментов