Через шервудские очки: от Колмогорова к Робин Гуду
Наслышанным о больших данных, выборах или доходах населения и соискателям наград школьных олимпиад.

Освежить память можно в Википедиях и здесь:
1 Экономика для школьников: Робин Гуд. — https://iloveeconomics.ru/z/6961
2 Rafał Kucharski. GiniindexandRobinHoodindex.
https://web.ue.katowice.pl/rkucharski/data/uploads/inne/robin_hood_slides.pdf
3 Barry C. Arnold, José María Sarabia. Majorization and the Lorenz Order with Applications
in Applied Mathematics and Economics.
https://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-319-93773-1
Парадигму Худа разделяет до сих пор Лондонская школа экономики и политических наук (LSE). А интерес к подходу Гуда на рубеже тысячелетий возродил Джон Брэди Кислинг (JBK), магистр в области древней истории и средиземноморской археологии, будущий почётный доктор права.

Нет, не отменяйте у себя иероглифы, писал японскому издателю Николай Конрад в 1960-х. Иероглифы дают, мол, информацию, о чём тут говорится, а захочу узнать что именно, такую информацию даст катакана.
Вот и я сначала покажу толику иероглифов в шпаргалке 3. Где трефовое распределение доходов — это бубновое распределение, увиденное через шервудские очки. А червовое — это трефовое, но через те же очки, иначе говоря, бубновое распределение, увиденное через двое шервудских очков.
УЧТИТЕ! У меня в шп. 3 и далее параметрические PDFзадаются не стандартными параметрами масштаба, формы и т.п., а всем знакомыми м.о. и с.к.о. ДОМАШНЕЕ ЗАДАНИЕ. Восстановить для всех примеров скрытые стандартные параметры.

В шп.
3 неравенство доходов по шкале RH получилось ненамного меньшим, чем для США–2007, и ненамного большим, чем для РФ–2007, если считать при параметрах гамма-распределённых доходов со с. 1017 статьи японских авторов, упомянутой в шп. 4.

Тех, кто по шп. 3 решил, будто неравенство по шкале Худа всегда выше, чем неравенство по шкале Гуда, разочарует логнормальное распределение в шп. 5.





Робин Бобин Барабек из «Ноттингемских новостей», не сомневался, что читатель не дорос до CDFи кривых Лоренца разных мастей. И в газете каждый раз публиковал только PDFтрефовой масти.
Против чего не возражала ни школа Гуда, верившая в истинность трефовой метрологии, ни школа Худа, верившая в истинность бубновой. Ведь обе запросто могли определить своё неравенство доходов или явки по трефовой PDF, как в шп. 10.
И даже независимые калькуляторы из Мертон-колледжа не возражали. Так как думали, что оба ноттингемских показателя неравенства всегда равны или близки, как в оксфордских шп. 5-6.
Однако археологи-медиевисты, откопавшие верхний фрагмент шп. 10, решили: он показывает, как бароны принца Джона перебрасывали голоса пассивных избирателей в пользу активных выше средней бубновой явки. А вы как думаете?
Комментарии
Значит, в такой-то стране - 10, в РФ - 20. И даже 30. А откуда ряды данных? Когда в правительстве, администрации президента удивляются, что люди получают 10-15 тыс. р., у прорвы народа пенсии по 10 тыс. р., а в 2005-м у Алекперова месячный доход 200 тыс. долл. + дивиденды, бонусы и пр., у топ-менеджера МДМ-банка - 3 млн. р./мес. А сумму взяток учли? Что дал индекс Джини для анализа ситуации перед убийством негра? Ничего. И ведь науку на это дерьмо наводят, примитивные кривуьки Лоренца рисуют.
1. После каждых выборов все наши СМИ показывают инфографику не в истинной бубновой, а во вспомогательной трефовой метрологии.
Где у PDF искусственно задран правый хвост, а средняя явка по ним получается выше, чем у Памфиловой, считающей в оксфордской парадигме.
Что "экспертам" как бы даёт право конфисковать лимоны "переброшенных" и (или) "вброшенных" голосов.
ЭТО ДАЖЕ В СЛУЧАЕ АБСОЛЮТНО ЧЕСТНЫХ ВЫБОРОВ!!!
2. Я не в восторге и от нашей метрологии доходов, но она себе не позволяет путать МАСТИ, а то бы сразу получила по лбу канделябром.
Ведь люди понимают, что зарплату получают работники, а не рубли.
А вот применительно к явке на выборы читатели газет не могут понять разницу
между левой и правой картинкой шп.2.
Которую я здесь разжёвывал на примерах.
1.Графики в СМИ фальсифицируют явку на выборы.
2. "Эксперты" как бы очищают графики от фальсификаций.