昨天一篇《湖北，你的大米呢？你的大米在哪里？》在朋友圈里成了热门，喜欢当围观群众的我自然也找来看看了。
看完后我哑然失笑，该文文锋犀利，颇有站在公义上发出振聋发聩声音的意味，文中抓住《湖北日报》引用湖北省政府的说法、《中国青年报》引用中储粮公司的说法及新闻报道里黑龙江赠送3000吨大米驰援孝感等三篇文章中数字不同的点来大做文章。但从专业的角度来说，文中漏洞百出，全然不理解什么是中央事权，丝毫不知道地方粮食行政管理部门的管辖范围，简单粗暴地将“陈”与“差”相提并论，选择性将驰援的原因从献爱心变成不够吃。
中央事权的粮食储备主要是中央储备粮。中央储备粮，指中央政府储备的用于调节全国粮食供求总量，稳定粮食市场，以及应对重大自然灾害或者其他突发事件等情况的粮食和食用油。国家实行中央储备粮垂直管理体制，地方各级人民政府及有关部门应当对中央储备粮的垂直管理给予支持和协助。出现下列情况之一的，可以动用中央储备粮：（一）全国或者部分地区粮食明显供不应求或者市场价格异常波动；（二）发生重大自然灾害或者其他突发事件需要动用中央储备粮；（三）国务院认为需要动用中央储备粮的其他情形。未经国务院批准，任何单位和个人不得擅自动用中央储备粮[1]。
这么看就明了了，中储粮公司说的吃半年是从自己管理的中央事权粮食角度来说的，而湖北省政府说的吃一年是从地方事权的省市县三级储备粮和协助管理的中央事权粮食之和来说的，统计范畴是不同的，自然就得出了不同的可消耗时限，这是统计学里最基本的概念——“样本规模”之间的差异，切忌不搞调查一刀切。
既然说起了统计，就深入地说说统计学的谬误吧。举个例子来说，亚马逊创始人贝索斯与妻子麦肯齐离婚，根据公开披露的离婚协议，麦肯齐分得4%的亚马逊股票，市值逾350亿美元，那么我和麦肯齐拥有的财富平均值逾175亿美元，通过这样的数字操作，我完全可以把我最喜爱的AC米兰队买下来当玩具了，可事实上我只能坐在电脑前敲键盘，为每天几百块的日薪忙碌。这样的谬误即辛普森谬误，从财富积累的角度讲麦肯齐是有优势的一方，但错误地将两类样本叠加后，使弱势群体得到不应该的增益，而使优势群体遭受不公正的对待。
在统计学里还有一个很有趣的现象：假设有六人，年龄分别为40、50、60、70、80和90，若将40和50岁的两人分为组一，其余四人分为组二，那么组一的平均年龄为45岁，而组二的平均年龄为75岁；现将60岁的人分入组一，则组一的平均年龄变为50岁，而组二的平均年龄变为80岁。这一仅调整一个数字，可以使两组的平均年龄都提高的现象被称之为罗杰斯现象。我们无法认定两次的分组是否有错误，但也无法认定两次分组是否都有意义，不同的样本分组得出的统计学分析是差之千里的。
不管是辛普森谬误还是罗杰斯现象，我们发现其中起决定性作用的是样本。在数字的世界里，不同的数字归类，所表达的意义是相去甚远的，样本的代表性意义、样本的规模、样本的分类、样本的真实性可以主导我们统计分析的方向。遑论统计分析的模型不同、模型参数的不同带来的千差万别？
近来，热议的非洲沙漠蝗体量不可谓不大，给我们的影响似乎迫在眉睫！但蝗虫迁徙的条件也是有据可循的，温度、风力风向及蝗虫自身的耐饿程度都会影响迁徙，我们不能简单的认为千亿数量级的短期趋势就可以延伸为千亿数量级的长期趋势。再说回钻石公主号，超级传播者在船上出现，隔离失败导致大规模传染，船舶就像培养皿，病毒就像在培养皿里滋生，但我们可以把船舶隔离封闭简单的类比为城市的封闭吗？三岁看老、以小见大是朴素的简单归纳法，简单归纳法是不完全归纳法，《世说新语》里有言：管中窥豹，时见一斑，大抵就是在说这种情形。
从统计学角度来说，湖北的大米就在那里，不多不少！所谓去哪儿了，只是因为样本变了，代表的意义变了，围观群众看不到了而已。
来源：西安国家粮食交易中心；作者：XXX；农产品期货网转载本文仅为传播更多信息为目的，并不表示本网认可文中作者观点。若转载文章作者有认为本网有不妥之处，请致电本网010-51289506联系，本网将立即与您磋商并解决相关事宜。
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