Статистика пар гороскопов рождения

Из того, что существующих баз данных не достаточно для обоснования элементарных гипотез астрологии, вовсе не следует, что сама астрология не может быть использована как система для получения информации о человеке по его карте рождения. Ведь основная задача астрологии может быть сведена к распознаванию образов в пределах ограниченного множества карт рождения, с которыми работает астролог. Тем не менее, с точки зрения развития астрологии как науки, полезно будет сформулировать круг задач, которые можно решать статистическими методами. Сразу заметим, что в этом направлении не сделано еще никаких исследований. Во всех работах, связанных с поиском корреляций в астрологии, молчаливо предполагается, что статистика распределения карт рождения такова, что можно применить стандартные критерии проверки гипотез, принятые в биологии, медицине и психологии. В тоже время никто не изучал эту статистику. Более того, очевидно, что гипотеза о том, что карта рождения однозначно связана с некоторыми особенностями судьбы, не имеет смысла без априорной информации о субъекте. Это означает, что все высказывания в астрологии являются условными и могут быть сведены к условным вероятностям. Таким образом, поиск корреляций на заданном множестве карт рождения может осуществляться только по относительным критериям, характеризующим данное множество. Но тогда карта рождения как единица множества теряет свой смысл. С другой стороны, из пары карт рождения всегда можно образовать "разность", которая при должном определении сводится к расстоянию между элементами множества и может быть использовано как его мера. В данной работе исследована статистика двух миллионов пар гороскопов рождения, выбранных из известной базы данных Астрологической Ассоциации Великобритании [2].

Каждой карте рождения можно сопоставить вектор A, состоящий из 3xN компонентов, где N - число планет, положение каждой из которых характеризуется широтой, долготой и расстоянием от центра земли до планеты. База данных была подготовлена Владимиром Шашиным в виде одного массива, в котором наряду с данными рождения и описанием профессии и ключевых событий судьбы были введены 3xN компонентов астрономических параметров, характеризующих карту рождения. Эта же БД была использована Евгением Луценко для моделирования астрологических признаков профессиональных групп, см. дискуссию на форуме The World Astrology Review .

Для двух карт рождения всегда можно определить неотрицательную норму разности векторов, , которая характеризует степень близости карт рождения. Для некоторого множества карт рождения мощности число независимых пар составляет . Следовательно, для множества состоящего из 2000 карт рождения общее число независимых пар равно 2000*1999/2=1999000, т.е. приблизительно 2 миллиона. Такое число пар при статистической обработке позволяет получить сравнительно гладкое статистическое распределение числа пар в зависимости от нормы разности векторов астрономических параметров, которое является характеристикой исходного множества. При исследовании было отобрано два равномощных множества по 2000 карт в каждом, одно из которых было случайным, а второе составлено из карт профессионалов. Генерация пар, вычисление нормы и нахождение статистических распределений осуществлялось на основе программы Model (Neurone-net computer application for Microsoft Excel). Результаты моделирования представлены на рис. 1-9.

Во всех случаях и для всех планет было получено статистическое распределение, плотность которого с точностью до нормировки описывается функцией . Так, в случае Юпитера, уравнение линии тренда с большой степенью точности представляется при малых значениях аргумента в виде степенной функции с показателем степени b=1.4964 - см. рис.9, а соответствующая функция плотности имеет вид .

Функция распределения такого типа имеет локальный максимум в точке x=b/a. Этот параметр является мерой расстояния между картами в пределах заданного множества. Отметим, что функция распределения расстояний между парами гороскопов рождения описывается гладкой кривой. Это означает, что в пределах множества пар гороскопов можно указать взаимные корреляционные связи с заданной вероятностью их реализации. Такого рода связи являются характеристикой данного множества и не могут быть прямо экстраполированы на другие множества. Тем не менее, есть общие закономерности, присущие всем множествам или профессиональным группам. Так, если сформировать группу без выраженных профессиональных признаков, в которой представлены ВСЕ профессии, и вторую группу, в которой представлена одна профессия, тогда функции распределения расщепляются. Особенно это заметно при влиянии только Плутона или Урана - рис. 1-3. Интересно, что функции распределения для профессионалов и для всех расщепляются и в том случае, если в качестве параметра расстояния использовать время - рис. 6. Для всех планет, кроме Урана и Плутона, расщепление является довольно слабым - рис. 4-5, 8. Однако если суммировать влияние всех планет, тогда расщепление является заметным на глаз - рис. 7, и по порядку величины является таким же, как и при расщеплении во времени. В области малых расстояний между картами рождения расщепление резко возрастает и достигает по величине одного порядка - рис. 9. Скорее всего это и есть область приложения астрологии. Относительное число таких коррелированных карт мало и составляет 100/2000000=0.5*10^-5 . Видимо, этим объясняется неудача, постигшая всех исследователей статистических закономерностей в астрологии.

Благодарности: авторы выражают благодарность редактору журнала The World Astrology Rev. Владимиру Шашину за подготовку рабочей БД, и профессору Евгению Луценко за инициацию исследований.

1. Nick Kollerstrom. How Ertel Resqued the Gauquelin Effect/ Correlation 23 (1), 2005.
2. AA Online Chart Database/ http://astrologicalassociation.com