關於法輪功的三退人數引出的一道簡單的數學題
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關於法輪功的三退人數引出的一道簡單的數學題
前段時間,我突然想起法輪功的三退(退黨、退團、退隊),網路上來自中共五毛水軍的質疑聲音非常多;但我也注意到,還有眾多數量的反共人士也存有這樣的質疑。大體上在說「三退人數已經遠超中共黨員人數了,太假了,鬧出笑話了,大紀元是撒謊媒體」云云。【版主注:大紀元三退人數包括退共青團和退少先隊人數,不僅僅是退黨人數,超過中共黨員人數很正常】
那麼據此我也來用數學手段剖析一下其中的邏輯,來看看上述質疑到底正不正確。
來看這道數學題,從2004年到2019年已經快要過去了15年了,那麼這15年中國大陸會持續產生多少中共黨員、團員、少先隊員呢?具體數字我不得而知,但可肯定的說是數量巨大的。而且還像產業一樣,在不斷的產生著。而從中共的官方媒體得到的信息是「2019年,中國共產黨黨員人數已經突破9000萬」,我們暫時假定為1億。那麼大紀元網站上體現的退黨人數截至目前的統計數字是340,718,077,為了計算方便,我們暫時假定為3.4億。我們看到3.4億是的確是超過了1億很多倍了。問題來了,這難道就是質疑的根據了?不是的,我們接著談。
從中共的官方媒體得到的另一個信息是「2019年1月21日統計,2018年全年出生人口1523萬人,人口出生率為10.94‰;死亡人口993萬人,人口死亡率為7.13‰;人口自然增長率為3.81‰」。
說的狠一點,地球上的人是有不斷的出生的,也是有不斷的死亡的。那麼2014~2019這15年的時間中,中國大陸會出生多少人口?會死亡多少人口?出生的人口在這15年中有多少會成為中共黨員?死亡的人口在這15年中有多少曾是中共黨員?黨員也不能不死吧?中共統計的黨員肯定是活的、在世的啊。
說了這麼多,我以數學概念來拋出問題的根本所在:
三退人數是個持續累計值,而中共的黨員人數則是某一年的某個時段統計的瞬時值。
那麼,一個某一年內的某個時段統計的瞬時值,怎麼能和更大時段統計的持續累計值來同等對比呢?答案是顯然的,不能同等對比。
三退的持續累計值是永遠遞增的,不會因為有的人死了而使得這個數字減少。
而每次的中共黨員人數的統計,其實是等於每次刷新了它這個瞬時值,那這15年來死了的中共黨員就不會計算在內了(只能統計活的,不可能連死了的也算上)。因此,這個人數,不是黨員人數的持續累計值。再加上團員(先不計少先隊員)人數遠大於黨員人數,而且也是不斷的隨著人口的增加和中共的製造,也在不斷的有人成為黨員。
所以,即使三退人數遠遠超過黨員人數,也非常合理,因為人口在不斷增加著,也就意味著黨員也不斷的被中共製造著,黨員也是在不斷有死亡了的。即黨員統計值只是當前的一小階段的統計結果不是全部過程,只是個一小階段的瞬時值而不是持續累計值。
我想我說明了這個問題。
這又讓我想到另一個數學題,有一年和別人說起毛共時期國人累計被迫害致死大約8000萬時,對方激動的說「胡說!當時中國才幾億人,8000萬是什麼概念?你在造謠!」
其實這也和三退人數的問題核心是一致的。
因為毛共時期被迫害致死的人數是永遠遞增的,而每次的人口統計數值則是人口的一小階段的瞬時刷新值,卻不是那幾十年的累計值(每次的人口統計,不能把死的也統計上吧,當然了,計算死亡率是可以統計死亡人數的)。
還有一種情況就是人口增加值。
舉例:人有生也有死,假設1949年中國人口5億、1980年人口8億,則:
這段時期的人口增加值=8-5=3=出生的累計值-正常死亡的累計值-不正常死亡的累計值;
那麼真實的數據就藏在裏面,也就是說,人口的增加值不能說明被迫害致死的是「一小部分」,其實都被出生的人數抵消了。
說到這裏,有的五毛又會說「這不正是共產黨鼓勵生育么?」我說不是,這是當時一個自然家庭自己的事情和中共無關,而中共開始干預生育是1980年左右的事情了。
又有五毛會說「如果不是共產黨搞得好,你這多出來的3億人口怎麼活的、怎麼來的?」我說不是,那是屈辱的活得、凄慘的活得、被洗腦著活的、被奴役著活的。而且這3億人,是因為有更多人出生導致的,表面上看這個數據掩蓋了已死的那麼多人,但它只是一個差值結果,卻忽略了過程之中的不斷死亡的,實質就如上述那條計算式所描述的,真實情況隱藏在其中。說到底,8000萬是個總累計值,而人口普查的結果只是一個動態的瞬時值。
說了這麼多,如果還有人不清楚概念的話,我們舉個簡單例子說明一下吧:
假設一個小學校當前總學生為1000人,且當地人口增長率平穩,那麼15年過去了,你現在再統計一下這個小學校當前總學生人數,還是會在1000上下波動,但從小學畢業升入初中的累計值則是大約15*1000=15000人。因為不斷的有小孩子上小學,也不斷的有小學生上初中。那麼1000是不能和15000人同等對比的,不是一個概念。1000是個瞬時值,雖然時有變動;而15000是個累計值,永遠遞增。
懂了吧?還不懂?關燈!睡覺!
那麼據此我也來用數學手段剖析一下其中的邏輯,來看看上述質疑到底正不正確。
來看這道數學題,從2004年到2019年已經快要過去了15年了,那麼這15年中國大陸會持續產生多少中共黨員、團員、少先隊員呢?具體數字我不得而知,但可肯定的說是數量巨大的。而且還像產業一樣,在不斷的產生著。而從中共的官方媒體得到的信息是「2019年,中國共產黨黨員人數已經突破9000萬」,我們暫時假定為1億。那麼大紀元網站上體現的退黨人數截至目前的統計數字是340,718,077,為了計算方便,我們暫時假定為3.4億。我們看到3.4億是的確是超過了1億很多倍了。問題來了,這難道就是質疑的根據了?不是的,我們接著談。
從中共的官方媒體得到的另一個信息是「2019年1月21日統計,2018年全年出生人口1523萬人,人口出生率為10.94‰;死亡人口993萬人,人口死亡率為7.13‰;人口自然增長率為3.81‰」。
說的狠一點,地球上的人是有不斷的出生的,也是有不斷的死亡的。那麼2014~2019這15年的時間中,中國大陸會出生多少人口?會死亡多少人口?出生的人口在這15年中有多少會成為中共黨員?死亡的人口在這15年中有多少曾是中共黨員?黨員也不能不死吧?中共統計的黨員肯定是活的、在世的啊。
說了這麼多,我以數學概念來拋出問題的根本所在:
三退人數是個持續累計值,而中共的黨員人數則是某一年的某個時段統計的瞬時值。
那麼,一個某一年內的某個時段統計的瞬時值,怎麼能和更大時段統計的持續累計值來同等對比呢?答案是顯然的,不能同等對比。
三退的持續累計值是永遠遞增的,不會因為有的人死了而使得這個數字減少。
而每次的中共黨員人數的統計,其實是等於每次刷新了它這個瞬時值,那這15年來死了的中共黨員就不會計算在內了(只能統計活的,不可能連死了的也算上)。因此,這個人數,不是黨員人數的持續累計值。再加上團員(先不計少先隊員)人數遠大於黨員人數,而且也是不斷的隨著人口的增加和中共的製造,也在不斷的有人成為黨員。
所以,即使三退人數遠遠超過黨員人數,也非常合理,因為人口在不斷增加著,也就意味著黨員也不斷的被中共製造著,黨員也是在不斷有死亡了的。即黨員統計值只是當前的一小階段的統計結果不是全部過程,只是個一小階段的瞬時值而不是持續累計值。
我想我說明了這個問題。
這又讓我想到另一個數學題,有一年和別人說起毛共時期國人累計被迫害致死大約8000萬時,對方激動的說「胡說!當時中國才幾億人,8000萬是什麼概念?你在造謠!」
其實這也和三退人數的問題核心是一致的。
因為毛共時期被迫害致死的人數是永遠遞增的,而每次的人口統計數值則是人口的一小階段的瞬時刷新值,卻不是那幾十年的累計值(每次的人口統計,不能把死的也統計上吧,當然了,計算死亡率是可以統計死亡人數的)。
還有一種情況就是人口增加值。
舉例:人有生也有死,假設1949年中國人口5億、1980年人口8億,則:
這段時期的人口增加值=8-5=3=出生的累計值-正常死亡的累計值-不正常死亡的累計值;
那麼真實的數據就藏在裏面,也就是說,人口的增加值不能說明被迫害致死的是「一小部分」,其實都被出生的人數抵消了。
說到這裏,有的五毛又會說「這不正是共產黨鼓勵生育么?」我說不是,這是當時一個自然家庭自己的事情和中共無關,而中共開始干預生育是1980年左右的事情了。
又有五毛會說「如果不是共產黨搞得好,你這多出來的3億人口怎麼活的、怎麼來的?」我說不是,那是屈辱的活得、凄慘的活得、被洗腦著活的、被奴役著活的。而且這3億人,是因為有更多人出生導致的,表面上看這個數據掩蓋了已死的那麼多人,但它只是一個差值結果,卻忽略了過程之中的不斷死亡的,實質就如上述那條計算式所描述的,真實情況隱藏在其中。說到底,8000萬是個總累計值,而人口普查的結果只是一個動態的瞬時值。
說了這麼多,如果還有人不清楚概念的話,我們舉個簡單例子說明一下吧:
假設一個小學校當前總學生為1000人,且當地人口增長率平穩,那麼15年過去了,你現在再統計一下這個小學校當前總學生人數,還是會在1000上下波動,但從小學畢業升入初中的累計值則是大約15*1000=15000人。因為不斷的有小孩子上小學,也不斷的有小學生上初中。那麼1000是不能和15000人同等對比的,不是一個概念。1000是個瞬時值,雖然時有變動;而15000是個累計值,永遠遞增。
懂了吧?還不懂?關燈!睡覺!
當初與君相識,一見便要永莫離,有誰料到一朝風雨,共君相會何期.
Re: 關於法輪功的三退人數引出的一道簡單的數學題
的狠一點,地球上的人是有不斷的出生的,也是有不斷的死亡的。那麼2014~2019這15年的時間中,中國大陸會出生多少人口?
其中的時間,應改為「2004」,而不是2014.
其中的時間,應改為「2004」,而不是2014.
當初與君相識,一見便要永莫離,有誰料到一朝風雨,共君相會何期.
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