本人96年的,solo了快23年目前国外本科在读,然后继续读研。家里北京有多余房子,但是不打算回去了,然后谈谈自己的看法。
我的择偶标准非常简单,就四个字:
喜欢就好
感觉各种条件真的太nb,试着去匹配。但是发现各位大神的criteria,真的,我必须服。能不能真诚一点儿?选个另外一半,拿着一下条件去找,和北京大爷大妈在相亲角,举着牌,有什么区别?
就拿其中一个来说
不知道这位女生有没有试着去匹配,本人理工专业,还是希望用数据说话。
1.身高180+,这个数据在中国成年男子中属于顶尖省份,也算比较高的人了。中国人均168.90, 由于北京外来人口比较多,假设身高服从中国整体身高正态分布。
我的计算思路如下,假设全国各省平均值简化代表一个人,例如x0=174.17,x1=174.15 ...... x30=166.68
以下code使用python,就用这个,然后可视化。
运行结果如上,很直观,以上是各省的平均身高分布,我们可以看一下,真正能满足180+的人,绝对是所有省份平均数以上。我们按照5%来算吧。
2.第二项体重,180-105=75kg,这个是标准体重,然后我们来查一下,
胖子肯定不符合题主条件,所以11/14=78%,就算正常体重占八成好了
3.第三项学历,每年211录取率,人数,全国112所211,下图可以看到,几个人口大省的211录取率也不过5%,广东,河南,山东,四川等人口大省都在4%左右,这还是参加高考,初高中不上的,尤其农村地区,平均起来跟多,我由于大学扩招和硕士博士生,不好统计,就算5%的国人是211以上学历好了。
4.第四项工作稳定
一下是城镇人口失业率,5%左右,农村不统计,肯定更高,所以,有工作95%的人满足,稳定的话,是想要国企,公务员吗?这才招多少人,假设一半人吧,OK?
95%,50%
5.情商在线不要太直男癌
像我这样的,估计就会被人家化为直男癌行列吧?
所以,还剩60%
6.家庭合睦
185/558=33% 当然,近几年离婚率高,并不代表每三对家庭,就有一个离婚的。我们可以降低一点,20%来算,这个我们看离婚率,更何况不离婚并不代表家庭和睦,这个比较合理吧,。每5个男生就有一个是家庭不和睦。
so,80%
7.打算在北京发展,
留在北京的除了一部分学生都满足。
95%
8.不吸烟
*50%
9.不脱发
1.3/7= 18%
剩下82%
10.对游戏不上瘾
这么说吧,据我所知,国内不玩游戏的男生是极少数,或多或少会有人打游戏,而上瘾的话,就算1%好了,剩下99%
11.适龄人口
看了下,多数人都是90后,所以适龄人口,为
2/14=14%
最后,算一下,期望的概率是
P0-P11:
0.性别男 50%
1.身高 5%
2.体重 80%
3.学历 5%
4.有工作且稳定 95% 50%(假设个一半稳定)
5.情商在线不要太直男癌 60%
6.家庭合睦 80%
7.打算在北京发展 95%
8.不吸烟 50%
9.不脱发 82%
10.对游戏不上瘾 99%
11.适龄人口 14%
下面是不好量化的:
孝心善良上进
做事有条理不幼稚
不油腻
我就不算了,这个没有数据,就都满足了
全国范围内,有多少男生符合题主的想法?
1.4b*from p1 to p11 =17231人。
如果按照平均分布:
能在北京遇见的满足题主条件的人数为:
17231*0.023/1.4=283人
如果有的题主算上家庭背景,算能在北京立足的,会更少,
OK,最后能不能找到自己想去吧。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
heightData = [174.17,174.15,174.13,173.61,173.03,
172.50,172.48,172.22,171.91,171.80,
171.64,171.61,171.59,171.17,171.03,
171.01,170.35,169.24,169.00,168.90,
168.89,168.83,168.67,168.34,168.31,
167.55,167.48,167.25,167.16,167.09,
166.68]
mean=np.mean(heightData)
std = np.std(heightData)
def normfun(x,mu,sigma):
pdf = np.exp(-((x - mu)**2) / (2* sigma**2)) / (sigma * np.sqrt(2*np.pi))
return pdf
x = np.arange(150,190,1)
y = normfun(x, mean, std)
plt.plot(x,y, color='g',linewidth = 3)
plt.hist(heightData, bins =7, color = 'r',alpha=0.5,rwidth= 0.9, normed=True)
plt.title('the height of Chinese male')
plt.xlabel('cm')
plt.ylabel('Probability')
plt.show()References:
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