24 tiết khí trong năm

24 tiết khí thực chất chính là 24 điểm đặc biệt trong quỹ đạo của Trái Đất. Khi Trái Đất quay quanh Mặt Trời thì sẽ có 24 điểm đặc biệt, mỗi điểm cách nhau đúng 15 độ. Những ngày mà mặt trời ở các kinh độ chia hết cho 15, bao gồm: 0⁰, 15⁰, 30⁰, 45⁰, 60⁰, 75⁰, 90⁰, 105⁰, 120⁰, 135⁰, 150⁰, 165⁰, 180⁰, 195⁰, 210⁰, 225⁰, 240⁰, 255⁰, 270⁰, 285⁰, 300⁰, 315⁰, 330⁰, 345⁰ sẽ gọi là tiết khí, tương ứng với 24 tiết.

Nguồn: https://thanhnien.vn/hom-nay-la-xuan-phan-chuyen-thu-vi-ve-cac-tiet-khi-ngay-phan-va-chi-185230320133431037.htm

Nguồn: Internet

Có 4 tiêu chí để phân loại 24 tiết khí.

• 8 tiết khí đại diện cho nóng và lạnh thay đổi: Xuân Lập, Xuân phân; Lập Hạ, Hạ chí; Thu gom và thu gom phân bón; Lập Đông, Đông Chí.

• 5 tiết khí thể hiện sự thay đổi nhiệt độ: Xuân Lập, Xuân phân; Lập Hạ, Hạ chí; Thu gom và thu gom phân bón; Lập Đông, Đông Chí.

• 7 tiết khí liên quan đến nước, thủy, mưa: Vu Thủy, Cốc Vũ, Bạch Lộ, tiết Hàn Lộ, tiết Sương Giáng, Tiểu Tuyết, tiết Đại Tuyết.

• 4 tiết khí đại diện cho các hiện tượng: Kinh Bẫy, Thanh Minh, Tiểu Man, Mang Chung.

Để ghi nhớ thứ tự các tiết khí trong năm người Trung Quốc có bài "Nhị thập tứ tiết khí" dịch thơ như sau:

Xuân Vũ Kinh Xuân Thanh Cốc thiên

Hạ Mãn Mang Hạ Thử tương liên

Thu Xử Lộ Thu Hàn Sương giáng

Đông Tuyết Tuyết Đông Tiểu Đại hàn

Dịch nghĩa:

Lập xuân, Vũ thủy, Kinh trập, Xuân phân, Thanh minh, Cốc vũ

Lập hạ, Tiểu mãn, Mang chủng, Hạ chí, Tiểu thử, Đại thử

Lập thu, Xử thử, Bạch lộ, Thu phân, Hàn lộ, Sương giáng

Lập đông, Tiểu tuyết, Đại tuyết, Đông chí, Tiểu hàn, Đại hàn.

Tài liệu tham khảo

https://www.bachhoaxanh.com/kinh-nghiem-hay/24-tiet-khi-la-gi-cach-tinh-24-tiet-khi-trong-nam-2022-1449812

https://pctt.hatinh.gov.vn/cac-tiet-khi-trong-nam-1669343542.html 

Ngậm ngùi

(Nguồn: Internet)

 Nắng chia nửa bãi; chiều rồi...

Vườn hoang trinh nữ xếp đôi lá rầu.

Sợi buồn con nhện giăng mau;

Em ơi! hãy ngủ... anh hầu quạt đây.

Lòng anh mở với quạt này;

Trăm con chim mộng về bay đầu giường.

Ngủ đi em, mộng bình thường!

Ru em sẵn tiếng thuỳ dương mấy bờ...

Cây dài bóng xế ngẩn ngơ...

- Hồn em đã chín mấy mùa thương đau?

Tay anh em hãy tựa đầu,

Cho anh nghe nặng trái sầu rụng rơi...

(Nguồn: Huy Cận, Lửa thiêng, NXB Đời nay, 1940)

The necktie paradox

  

Nghịch lý cà vạt – the necktie paradox - là một biến thể của nghịch lý hai phong bì trong lý thuyết xác suất thống kê.

Hai người đàn ông mỗi người được vợ của họ tặng một chiếc cà vạt như một món quà Giáng sinh. Sau khi uống rượu, họ bắt đầu tranh cãi xem ai có chiếc cà vạt rẻ hơn. Họ đồng ý cá cược về nó. Họ sẽ hỏi ý kiến vợ và xem chiếc cà vạt nào đắt hơn. Các điều khoản của cuộc cá cược là người đàn ông có chiếc cà vạt đắt tiền hơn phải trao nó cho người kia như một giải thưởng.

Người đàn ông đầu tiên lý luận như sau: thắng và thua đều có khả năng xảy ra như nhau. Nếu tôi thua, thì tôi mất giá trị chiếc cà vạt của mình. Nhưng nếu tôi thắng, thì tôi thắng nhiều hơn giá trị chiếc cà vạt của tôi. Vì vậy, cuộc cá cược là lợi thế của tôi. Người đàn ông thứ hai có thể xem xét cuộc cá cược theo cách chính xác như vậy; do đó, nghịch lý là  có vẻ như cả hai người đàn ông đều có lợi thế trong vụ cá cược.

 

(Nguồn: https://www.paradoxparkway.com/titles-posts/the-necktie-paradox-97054/)

 

Bạn lý giải nghịch lý này như thế nào?

 

 

Tài liệu tham khảo:

https://www.paradoxparkway.com/titles-posts/the-necktie-paradox-97054/

https://davidgraeber.org/articles/dickheadsthe-paradox-of-the-necktie-resolved/

https://archive.nytimes.com/wordplay.blogs.nytimes.com/2014/02/10/tie/

https://mindyourdecisions.com/blog/2009/12/15/the-necktie-paradox/  

 

 

Littlewood’s Law

 

Littlewood’s Law  được phát biểu bởi Giáo sư John Edensor Littlewood của Đại học Cambridge trong tác phẩm Littlewood's A Mathematician's Miscellany của ông năm 1953.  Theo định luật Littlewood, một sự kiện kỳ diệu (miracles) với tỷ lệ một phần triệu sẽ xảy ra với mỗi người chúng ta khoảng mỗi tháng một lần.

 

(Nguồn: http://serheephilfinal.blogspot.com/2012/04/2-explain-littlewoods-law-of-miracles.html)

 

Lý giải cho nhận định này, Littlewood giả định rằng trong những giờ con người tỉnh táo và cảnh giác, con người sẽ nhìn thấy hoặc nghe thấy một "sự kiện" mỗi giây, có thể là ngoại lệ hoặc không ngoại lệ. Ngoài ra, Littlewood cho rằng con người tỉnh táo trong khoảng tám giờ mỗi ngày. Kết quả là trong 35 ngày, con người sẽ trải qua khoảng một triệu sự kiện. Do đó, trung bình người ta có thể mong đợi quan sát thấy một sự kiện kỳ diệu cứ sau 35 ngày.

Littlewood was joking, but he makes a good point.

 

Tài liệu tham khảo:

https://science.howstuffworks.com/science-vs-myth/unexplained-phenomena/littlewood-law-miracles.htm

https://gwern.net/littlewood-origin

https://conversational-leadership.net/blog/littlewoods-law/

 

Ellsberg paradox

  

Nghịch lý Ellsberg được Daniel Ellsberg phát triển trong bài báo “Risk, Ambiguity, and the Savage Axioms” năm 1961. Nó liên quan đến lý thuyết xác suất chủ quan, lý thuyết này không tuân theo lý thuyết hữu dụng kỳ vọng, và xác nhận công thức trước đó của Keynes năm 1921. Nghịch lý này thường được minh họa bằng thí nghiệm như sau:

Một người được cho biết rằng một chiếc bình chứa 90 quả bóng trong đó có 30 quả màu đỏ và 60 quả còn lại có màu đen hoặc vàng.

Anh ta được yêu cầu lựa chọn một trong số những khả năng sau:

 

·      Game A: – thắng $100 nếu bóng màu đỏ

·      Game B: – thắng $100 nếu bóng đen

Hoặc chọn một trong hai khả năng sau:

 

·      Game C: – thắng $100 nếu bóng không đen

·      Game D: – thắng $100 nếu bóng không đỏ

 

 Trong hầu hết các trường hợp, người ta thích chọn A hơn so với B; và thích chọn D hơn so với C.

Tâm lý người tham gia trò chơi này thường cho rằng đặt cược cho hoặc chống lại thông tin đã biết (quả bóng đỏ) sẽ an toàn hơn so với đặt cược cho hoặc chống lại điều chưa biết chắc chắn (quả bóng đen).

 

 

(Nguồn: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0304406818300193) -  một phiên bản khác của nghịch lý Ellsberg

 

Kết quả thí nghiệm về nghịch lý Ellsberg cho thấy sự biểu lộ của trạng thái tâm lý ác cảm với sự mơ hồ. Kết luận chính mà người ta rút ra từ thí nghiệm này là mọi người luôn thích thông tin xác định hơn là thông tin không xác định

 

Tài liệu tham khảo:

https://psychology.fandom.com/wiki/Ellsberg_paradox

https://www.cairn.info/revue-d-economie-politique-2001-1-page-7.htm

https://policonomics.com/ellsberg-paradox/

 

Boy Or Girl Paradox

  

Hãy tưởng tượng rằng một gia đình có hai người con, chúng ta biết một trong số đó là con trai. Vậy xác suất để đứa trẻ kia là con trai là bao nhiêu? Câu trả lời hiển nhiên là nói rằng xác suất là 1/2—xét cho cùng, đứa trẻ kia chỉ có thể là con trai hoặc con gái, và cơ hội sinh ra con trai hay con gái về cơ bản là ngang nhau.

 

Tuy nhiên, trong một gia đình có hai con, thực tế có bốn cách kết hợp trẻ em có thể xảy ra: hai trai (MM), hai gái (FF), một trai lớn và một gái nhỏ (MF), một gái lớn và một trai nhỏ ( FM). Chúng ta đã biết rằng một trong những đứa trẻ là con trai, nghĩa là chúng ta có thể loại bỏ tổ hợp FF, nhưng điều đó khiến chúng ta có ba tổ hợp con có thể bằng nhau, trong đó ít nhất một là con trai—đó là MM, MF và FM. Điều này có nghĩa là xác suất để đứa trẻ kia là con trai—MM—phải là 1/3 chứ không phải 1/2.

 

Nghịch lý này được Martin Gardner - một toán học giải trí nổi tiếng - xây dựng vào năm 1959, trong mục Trò chơi toán học của tạp chí Khoa học Mỹ.

 

 

(Nguồn: https://www.mathgoespop.com/2010/07/a-new-birthday-problem.html)

 

 

 

Tài liệu tham khảo:

https://community.ptc.com/t5/Mathcad/Boy-Girl-Paradox/td-p/16904

https://timelessideas.net/paradoxes/the-boy-or-girl-paradox/

https://www.definitions.net/definition/boy+or+girl+paradox  

https://www.omnicalculator.com/statistics/boy-or-girl-paradox

https://www.joesadow.com/interestingmath/sysd9b6n272rtm3xebf364pxmlm6yc

 

Simpson’s paradox

 

Nghịch lý Simpsons - Simpson’s paradox - là một hiện tượng thống kê xảy ra khi bạn kết hợp các nhóm con thành một nhóm lớn. Quá trình tổng hợp dữ liệu có thể làm thay đổi hướng rõ ràng và sức mạnh của mối quan hệ giữa hai biến.

 

(Nguồn: https://skewthescript.org/data-projects/simpsons-paradox)

 

Hiện tượng này lần đầu tiên được chỉ ra trong các bài báo của Karl G. Pearson (1899) và George U. Yule (1903), nhưng chính bài báo ngắn của Simpson “Việc giải thích sự tương tác trong các bảng dự phòng” (1951), mới thực sự thảo luận về việc giải thích sự liên kết đảo ngược như vậy, dẫn đến hiện tượng được gọi là “Nghịch lý của Simpson”.

Một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về nghịch lý của Simpson là sự phân biệt giới tính đáng ngờ của UC Berkley. Vào đầu năm học 1973, trường sau đại học của UC Berkeley đã nhận khoảng 44% ứng viên nam và 35% ứng viên nữ. Nhà trường lo sợ một vụ kiện nên họ đã nhờ nhà thống kê Peter Bickel xem xét dữ liệu. Những gì ông phát hiện ra thật đáng ngạc nhiên: có sự thiên vị giới tính có ý nghĩa thống kê nghiêng về phụ nữ ở 4 trong số 6 phòng ban và không có sự thiên vị giới tính đáng kể nào ở 2 phòng ban còn lại. Nhóm của Bickel phát hiện ra rằng phụ nữ có xu hướng nộp đơn vào các phòng ban có tỷ lệ tiếp nhận thấp hơn. Tổng số người đăng ký và biến ẩn này ảnh hưởng đến các giá trị biên cho tỷ lệ phần trăm người đăng ký được chấp nhận theo cách đảo ngược xu hướng tồn tại trong toàn bộ dữ liệu.

Nghịch lý của Simpson rất quan trọng vì các lý do sau:

·      Thứ nhất, mọi người thường mong đợi các mối quan hệ thống kê là không thay đổi. Nhưng thực tế không như vậy. Mối quan hệ giữa hai biến có thể tăng, giảm hoặc thậm chí thay đổi hướng tùy thuộc vào tập hợp các biến được kiểm soát.

·      Thứ hai, nghịch lý Simpson không chỉ đơn giản là một hiện tượng mơ hồ chỉ được một nhóm nhỏ các nhà thống kê quan tâm. Nghịch lý Simpson thực sự là một trong số nhiều nghịch lý liên kết mà xảy ra khá phổ biến.

·      Thứ ba, nghịch lý Simpson nhắc nhở các nhà nghiên cứu rằng các suy luận nhân quả, đặc biệt là trong các nghiên cứu phi thực nghiệm, có thể nguy hiểm. Có thể tồn tại các biến không được kiểm soát và thậm chí không được quan sát có thể loại bỏ hoặc đảo ngược mối liên hệ được quan sát giữa hai biến.

Hiểu được Nghịch lý của Simpson là rất quan trọng vì nó có thể đảo ngược hoàn toàn kết quả của bạn. Nếu không cẩn thận, bạn có thể vô tình báo cáo những kết quả hoàn toàn không chính xác!

Tại sao Nghịch lý của Simpson lại xảy ra?

Nghịch lý Simpson xảy ra vì một biến thứ ba có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa một cặp biến. Các nhà thống kê gọi loại biến thứ ba này là biến gây nhiễu hoặc gây nhiễu. Để hiểu đúng mối quan hệ giữa hai biến, bạn phải tính đến ảnh hưởng của các yếu tố gây nhiễu.

 

Tài liệu tham khảo:

https://plato.stanford.edu/entries/paradox-simpson/

https://www.britannica.com/topic/Simpsons-paradox https://brilliant.org/wiki/simpsons-paradox/

https://statisticsbyjim.com/basics/simpsons-paradox/