通过数学学习历史。

数学和历史,全息

数学是功能强大的工具,可以帮助我们解释过去的信息,从而预测趋势,预测未来。通过数学学习历史可能会令人着迷。

统计是与数据收集和分析有关的数学分支。

信息正在收集,组织,比较,绘图和分析。正在观察趋势并建立了异常值(异常)。

每当我们想要在某些数量和现象之间建立关系时,我们都可以创建此关系表并对其进行图形化。

例如,我们要查看学生花多少时间学习数学评估与他们的学习成绩之间的关系。我们收集数据并将其放在表中,如下所示:

考试成绩统计

然后,我们使用散点图以图形方式表示数据–将每组关系绘制为点上的点的有序对 二维笛卡尔平面, 像这样:

测试成绩散点图

通过查看散点图(或通过点绘制最佳拟合线),我们可以观察到一个相当明显的积极趋势:学生学习的越多,他们在测试中的得分就越高。这种关系并没有形成一条完美的直线,这意味着学习时间可能会略有变化,但仍会观察到积极的趋势。趋势也没有明显的明显偏差–异常值(例如,不学习的异常值可以帮助学生在测试中得分最高)。

现在,所有这些与历史有什么关系???它与通过数学学习历史有什么关系?

可以根据许多不同的关系来研究历史。我们可以查看历史上不同时期人们在不同国家/地区赚多少钱,并讨论为什么会这样。我们还可以比较教育与工业化之间的关系。

或者,我们如何考虑预期寿命与收入之间的关系,并观察这种关系在不同国家加班时如何变化?

借助在线统计工具 Gapminder世界 我们将能够看到人们过去生活了多长时间,以及他们在世界不同地区赚了多少钱。

让我们回到1900年。

差距统计数据

上面的Gapminder World散点图显示了1900年各国根据其预期寿命和收入排名的情况。人们在挪威生活时间最长(53.5岁),在瑞士的人均年收入最高(9,630美元)。该年最低预期寿命是在印度(18.4岁)。

现在,我们选择一个国家– Ukraine –并在1900年至1944年之间的相同预期寿命和人均GDP范围内观察其趋势:

Gap Minder乌克兰数据

我们可以看到,在1932年–33乌克兰的预期寿命已降至“ 0”。

然后,在恢复了一点之后,它又下降了。这些点称为“离群值”,因为它们不属于总体趋势,而是脱颖而出。但是为什么会发生呢?

这是一个很好的机会,可以查看可能导致这种急剧下降的历史事件。

1932年–33苏维埃政权在苏维埃乌克兰领土上没收了农村人口的小麦和粮食。由于这种人为的饥荒–种族灭绝使数百万乌克兰人丧生(其中许多是儿童)。这种人为的饥饿也因乌克兰语“Holodomor”(意思是“故意饥饿”)。

1932年World War 2 started and many Ukrainians were killed fighting the German invasion, thus the life expectancy went dropped significantly again.

数量和现象之间关系的数字和图形表示有助于我们确定过去事件的起因和影响,并且如果进行了适当的分析,可以防止将来发生悲剧性事件。数学与许多学科并驾齐驱,为无法建立或证明的事物提供了可靠的基础。通过数学学习历史可以帮助避免将来犯错误。

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