拼手气红包不是随机分配金额？有一类人最容易抢到小皇冠_心连心2号A类63天032期(gdce2119)股吧_东方财富网股吧
拼手气红包不是随机分配金额？有一类人最容易抢到小皇冠
“拼手气红包”最大包或者说小皇冠被谁抢了？新用户还是老用户？与使用苹果、三星、小米等手机类型有关吗？　　近日，北京大学师生通过研究发现，人们经常玩的抢红包游戏，用户抢到的金额可能并非随机分配，而与用户注册时间有一定关联。　　这一想法萌生于2016年暑假期间的一个偶然。在北京大学-普林斯顿大学“当代中国社会”研讨课中，作为课程的插曲，普林斯顿大学教授、美国科学院院士谢宇不时邀请一名学员共进午餐。邀请方式就是在课程的群中发红包，领到金额最高的学生与教师共进午餐。　　红包游戏进行了10次后，出现了一个有趣的现象：在15名普林斯顿大学本科生和12名北大本科生中，领到金额最高者绝大多数都是北大学生；只有两位普林斯顿大学的学生领到过最高金额。　　领到最高金额者的共同点是，他们的注册时间都较早。大多数北大学生注册账号的时间较早，而大部分普林斯顿学生都是7月初抵达北京之后才注册的账号，只有几名华人学生是之前就注册过，而那两位幸运儿正是在华人学生中诞生。　　所以，非常巧合，“最大包”都被注册时间较长的黄皮肤学生夺走。　　在谢宇的指导下，北京大学元培学院经济学专业大三学生李星宇对数据展开收集和整理，并进行了统计分析。　　研究结果表明，平均而言，新注册的用户和使用年限很长的用户，领到的红包金额较低；注册时间在30到40个月之间的用户，则能领到更大的红包。同时，研究结果还发现，用户是否使用苹果手机，与领到红包的金额没有显著影响。　　研究人员绘制出领取到的“标准化金额”与用户经历之间的趋势线。由这条趋势线可以看出，标准化金额与用户经历之间是一个先增后减的关系，大致以35个月为转折点。转折点之前，用户经历越长，领到的红包金额倾向于变多；转折点之后，用户经历越长，领到的红包金额倾向于变少。图片截取自李星宇的论文，下同　　9月29日，在北京大学第二教学楼，澎湃新闻记者见到了李星宇。这个用着Hello Kitty头像的小男生有不错的人缘，在校园中不时和同学打招呼，不过他也比较低调，不愿留下个人照片。　　“我不算那种秒回的。”李星宇说，自己平时不太喜欢用社交软件，碎片化的信息有点浪费时间，而且很多群聊信息是无用的。但毕竟是一款通用社交软件，“如果我不用，但周围的人都在用，那么会给我带来很高的交往成本。”　　不过，李星宇认为，红包是便捷的转账和支付工具，同学之间借钱还钱都可以通过进行，在群里发红包又是一种娱乐化的体验。　　几天前，他在“思考者iThink”公众号上发表了这篇名为《红包的分配秘密》文章，发布了研究论文的全文。如果没有统计学的基本知识，读者很难完全读懂这篇文章，但这丝毫不妨碍这篇研究论文获得很大反响，尤其是在学术圈。　　留言中有拍案叫绝的，有质疑的，也引发了更多人思考。　　“我觉得还有一个应该注意的变量，就是抢红包的先后顺序，会不会存在先来的抢得多或者后面的抢得多的问题&SPAN style=&”WORD-SPACING: & p 0px“”网友“LASTEXILE”写道。& -webkit-text-stroke-: 0px； TEXT-INDENT: #ffffff； : LETTER-SPACING: ！important； inline DISPLAY: 1； WIDOWS: sans-serif； yahei’， ‘microsoft gb’， sans ‘hiragino 30px 16px FONT: #333333； COLOR: none； FLOAT: TEXT-TRANSFORM:& 　　“和个人发红包和收红包的活跃度有没有关系呢？”网友“长行”说。　　群聊数据源有一个优势在于，红包领取活动的参与者的用户经历差异很大：最短的只有0.5月，最长的有58.5月(其注册账号的时间已经接近腾讯公司推出软件的时间)。这有助于发现其中可能存在的规律。　　实际上，腾讯公司也注意到了这篇论文。腾讯对澎湃新闻回应称，“腾讯欢迎各界对的研究。抢红包的分配采用随机原则，希望用户拆开时获得意外惊喜。”　　也就是说，腾讯在鼓励学生创新的同时，依然坚称，红包的分配机制是随机的。　　李星宇说，因为是抽样调查，所以与总体的真实情况可能存在偏差。他表示，在对于这一问题的检验当中，采用的是假设检验的思路。首先建立虚拟假设：“红包金额完全随机分配”，在此基础上得到一个总体的分布；接下来将收集到的数据代入，发现得到的结果是一个小概率事件(对于“小概率”的界定，有一些经验上的规定)；那么就可以以较大的把握认为虚拟假设是错误的，从而得到“红包金额不是随机分配”这一结果。以上所说是分析问题时候的逻辑，在统计软件的帮助下其实可以轻松地得到结果。　　至于具体的步骤，首先是在“用户经历-金额”的散点图中添加趋势线，发现是一个先增后减的趋势，所以在后面的回归分析中采用了二次函数的模型。最终的结果也表明，红包金额与用户经历之间的关系确实可以用一个开口向下的抛物线去拟合。　　腾讯公司和李星宇尚未接触。　　广东外语外贸大学金融学院教授易行健和青年学者边文龙，从专业角度撰文建议，该实验设计有两方面可以改进：　　一，每次红包被领取的顺序可能比较稳定。对红包越热情、越熟悉，网速越快，有辅助应用的同学，可能最早领到。这可能导致由计算机产生的“随机数”，其实只是“伪随机数”。　　二，样本量不够大，而且10次实验之间是高度相关的，无法满足基本回归中独立同分布的假设。　　但易行健认为，该实验设计的红包实验，很好体现了统计学领域的逆否命题。并且至少表明红包金额大小与用户使用注册时间长短之间存在非线性的关系。　　在回归模型中，用户经历以一次项和平方项的形式出现，而“是否使用苹果设备”作为控制变量。结果还发现，“是否使用苹果设备”对于领到的红包金额没有显著影响。　　作为指导教师，谢宇进一步向澎湃新闻解释称，大多数人对统计分析不是太理解，猜测不一定是对的。现在的结论只能说没有推翻假设。　　“没有想证明红包一定不是随机分配，证明的话要更多数据。”谢宇说。　　据北大官网介绍，谢宇是国际学术界享有盛名的华人社会学家，普林斯顿大学社会学教授、当代中国研究中心主任，北京大学千人计划讲座教授。美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、台湾中央研究院院士。主要著作有《回归分析》《社会学方法与定量研究》《科学界的女性》《美国的科学在衰退吗》等。　　谢宇认为，红包可以反映出中国文化，相当有意义。“中国文化讲究感情、关系、投机、运气，而红包恰恰满足了这几点，它的意义不在钱，而是能联络感情；它的钱不多，有不确定因素。红包在中国很受欢迎是有道理的。”　　“这是一个基于兴趣的有趣实验，不是严肃的社会学研究。我在课上偶然发现某种规律，并提出了假设，说哪位同学感兴趣可以深入研究一下。没想到北大元培学院的李星宇同学十分主动、认真。”谢宇说。　　上述广东外贸学院的教授表示，希望腾讯研究院能够提供大数据给实验小组验证。“如果依然得到这一结论，那么需要怀疑红包产生随机数的技术是否存在bug或更深层次的原因了。”　　“毕竟产品的最终解释权是在腾讯，我们只是提出了现象，后面的原因不得而知。”李星宇说。“希望更多人来检验一下我们的猜测是不是站得住脚，无论对错，都没关系。”谢宇表示。
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403 Forbidden
You don't have permission to access the URL on this server.Powered by Tengine扇贝在线背单词可以按照书本的顺序而不是随机出现吗
没有加入小组
您好！我有个小问题，比如我学《新概念英语2》，学到25课，但是我用扇贝时，背新概念2，单词是随机出现的。这样的话，我都不知道那个单词是哪课的，根本没学过。请问可以让背单词出现有顺序的，一课课单词背下去吗？谢谢！主要我要练习发音，模仿发音，顺序的才可以，随机的我都没有学到就出现了。
这个帖子太久没有人回复啦，你还是开个新帖吧
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关于药物筛选号、随机号与药物编号的汇总
页码直达：
一些战友经常询问一些关于药物筛选号、随机号、药物编号的区别等等问题，闲暇之余稍微总结了一下，同战友共分享，如果有写的不对的地方，希望战友指出：
现在先只讲述关于区组随机
①药物筛选号就是受试者签署知情同意书，进入筛选的过程，会有一个筛选编号。这时候要等待化验结果等等。成功了就入组，失败了就排除。
②随机号：统计专家使用统计软件产生随机表，随机表必须具有可重新产生的能力，即当产生随机数的初值、分层、分段长度决定后能使这组随机数重新产生。申办者根据统计专家产生的随机表对试验药品编码，经过编码后的药品已达到了处理的随机分配要求，研究者应严格按照试验用药品编号的先后顺序入组，不得随意变动。
③药物编号：如果分三个中心，随机区组长度为8，一共144例受试者，三个中心分配例数相等，三个中心分别得编号1～48,49～96,97～144。一般情况药物编号和受试者编号是一致的。比方第一个中心第一个入组的受试者，药物编号001。但是，如果是对于这三个中心，每个中心第一个入组的受试者编号分别为1,1,1，对应的药物编号为001,049,097。
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第一个和第二个没有原则性错误。第三个，属于国内所有统计专家都犯的一个错误，他们知道自己搞错了但不肯承认，其实药物编号是毫无规律的，国际多中心FDA水准的，完全是打乱后，根据随机盲底结果计算机从运输到site的编号的药物中对应抽取的。不是你想象的这样。
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第三个，属于国内所有统计专家都犯的一个错误，他们知道自己搞错了但不肯承认，其实药物编号是毫无规律的，国际多中心FDA水准的，完全是打乱后，根据随机盲底结果计算机从运输到site的编号的药物中对应抽取的。不是你想象的这样。
国内统计专家没有你想象的这么不堪. 你所描述的只能是基于中央随机的,且多用于一个随机号对应多个药物编号的情况.如果没有中央随机, 一个随机号又只对应一个药物编号, 完全就没法做到如你所说的这样.
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第一个和第二个没有原则性错误。 第三个，属于国内所有统计专家都犯的一个错误，他们知道自己搞错了但不肯承认，其实药物编号是毫无规律的，国际多中心FDA水准的，完全是打乱后，根据随机盲底结果计算机从运输到site的编号的药物中对应抽取的。不是你想象的这样。谢谢版主的指导。版主说的方法是不是中央随机和区组随机的区别？正常来说药物编号应该是无规律的。但是目前国内现在都是按顺序来的吧？希望随着国内临床试验的发展，对我们刚刚入行的后来者有更好的指导、借鉴作用。
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国内统计专家没有你想象的这么不堪. 你所描述的只能是基于中央随机的,且多用于一个随机号对应多个药物编号的情况. 如果没有中央随机, 一个随机号又只对应一个药物编号, 完全就没法做到如你所说的这样. 我和兄台的想法可能类似。统计专家应该也有自己考量。
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国内统计专家没有你想象的这么不堪. 你所描述的只能是基于中央随机的,且多用于一个随机号对应多个药物编号的情况. 如果没有中央随机, 一个随机号又只对应一个药物编号, 完全就没法做到如你所说的这样. 确实，很多人都没有FDA新药申报上市的经验，却大谈如何做临床，并开展培训，直到有一天撑不住，失业了。我都说过了，筛选号，随机号，和药物编号，是三个号。
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问一个小白的问题，同一个临床试验，不同中心的筛选号可以相同么？还是有唯一性要求啊？
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中央随机和中心随机产生药物编号的方式不同而已
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217lydia 问一个小白的问题，同一个临床试验，不同中心的筛选号可以相同么？还是有唯一性要求啊？一般前面的中心代号加自然顺序号，所以不会是完全相同的，例如，你的site 01 和 site 02，第一个受试者不同中心分别可以是0，你肯定要用以区别这个。否则如何实现可识别要求的。
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你还在北京吗？后悔转行了没，我也想转，苦于北京没户口
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天涯之草 你还在北京吗？后悔转行了没，我也想转，苦于北京没户口一直在啊，打算定居了。加油！
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确实，好多概念都很模糊，那受试者编号呢？非常感谢大侠。 illiterate
国内统计专家没有你想象的这么不堪. 你所描述的只能是基于中央随机的,且多用于一个随机号对应多个药物编号的情况. 如果没有中央随机, 一个随机号又只对应一个药物编号, 完全就没法做到如你所说的这样.确实，很多人都没有FDA新药申报上市的经验，却大谈如何做临床，并开展培训，直到有一天撑不住，失业了。我都说过了，筛选号，随机号，和药物编号，是三个号。
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zhumengling edited on
illiterate
国内统计专家没有你想象的这么不堪. 你所描述的只能是基于中央随机的,且多用于一个随机号对应多个药物编号的情况. 如果没有中央随机, 一个随机号又只对应一个药物编号, 完全就没法做到如你所说的这样.确实，很多人都没有FDA新药申报上市的经验，却大谈如何做临床，并开展培训，直到有一天撑不住，失业了。我都说过了，筛选号，随机号，和药物编号，是三个号。
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