關於 เมือง อินเดีย ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

❗️#ไฮไลท์โควิด 4 เมือง (28 กย)
🇸🇬 สิงคโปร์ - เคสรายวันพุ่งเกิน 2,000 คนแล้ว
🇭🇰 ฮ่องกง - ปิดตึกตรวจที่ North Point เมื่อคืนนี้
🇲🇴 มาเก๊า - พบผู้ติดเชื้อในท้องถิ่นเพิ่มอีก 4 คน
🇺🇸 สหรัฐ - เพิ่มระดับเสี่ยงโควิดให้สิงคโปร์และฮ่องกง
.
เมื่อวานไฮไลท์เยอะจริงๆ ขอสรุปรวบตึงให้ดังนี้ค่า
.
===================
🇸🇬 #สิงคโปร์ ผู้ติดเชื้อโควิดรายวันพุ่งเกิน 2,000 คนแล้ว
===================
จากรายงานโควิดโดย สธ สิงคโปร์ 🇸🇬 เมื่อคืนนี้ พบว่า
.
ผู้ติดเชื้อในท้องถิ่นเพิ่มขึ้นในวันที่ 28 กย ถึง 2,226 คน ซึ่งแม้จะเป็นไปตามคาดของรัฐบาล แต่ก็สร้างความเดือดดาลให้ชาวเนตสิงคโปร์เป็นอย่างยิ่ง โดยเฉพาะเมื่อมีผู้เปรียบเทียบกับญี่ปุ่น 🇯🇵 ที่มีขนาดของประเทศใหญ่กว่ามาก แต่กลับมีจำนวนผู้ติดเชื้อรายวันทั้งประเทศราว 1,700+ คน
.
นอกจากนี้ สิงคโปร์ยังพบผู้เสียชีวิตจากโควิดเพิ่มขึ้นอีก 5 คน รวม 85 คน
.
ทั้งหมดเป็นผู้สูงอายุและมีโรคประจำตัว มีจำนวน 2 รายที่ฉีดวัคซีนโควิดครบแล้ว ทำให้สถิติผู้เสียชีวิตจากโควิดแม้จะฉีดวัคซีนครบแล้วในสิงคโปร์ มีจำนวน 11 คนแล้ว ทั้งหมดคือผู้สูงอายุและมีโรคประจำตัว
.
อนึ่ง ข้อมูลการฉีดวัคซีนโควิดในสิงคโปร์ล่าสุด (27 กย) พบว่า จากประชาการทั้งหมด
85% ฉีดวัคซีนอย่างน้อย 1 เข็มแล้ว
82% ฉีดครบ 2 เข็มแล้ว
โดยจำนวนวัคซีนที่ฉีดทั้งหมดราว 9.13 ล้านโดส 98% คือ วัคซีนชนิด mRNA (ไฟเซอร์และโมเดอร์น่า) ส่วน 2% ที่เหลือ คือ ซิโนแวคและซิโนฟาร์ม
.
===================
🇭🇰 #ฮ่องกง ปิดตึกที่ North Point เพื่อตรวจโควิดเมื่อคืนนี้
===================
พบผู้ติดเชื้อโควิดรายหนึ่ง เป็นชายวัย 22 ปี เดินทางออกจากฮ่องกงราวกลางเดือน เม.ย. 64 และเพิ่งกลับมาฮ่องกงจากเซอร์เบียในวันที่ 12 กย
.
เค้าได้เข้ากักตัวและตรวจหาเชื้อตามกระบวนการผลเป็นลบ จากนั้นเมื่อสิ้นสุดระยะเวลากักตัว 14 วันในวันที่ 26 กย เค้าได้เข้าสู่กระบวนการเฝ้าระวังตัวเองในบ้านพัก และตรวจหาเชื้อในวันที่ 27 กย คราวนี้ผลตรวจเป็นบวก พร้อมค่าระดับไวรัสไม่สูงนัก (ct value มากกว่า 30) และไม่แสดงอาการ
.
ตามประวัติของเค้า เคยได้รับวัคซีนโควิชีลด์ครบ 2 เข็มแล้วในเดือน กค จากอินเดีย และเคยติดเชื้อโควิดมาก่อนในอินเดียในเดือน เม.ย, สธ ฮ่องกงระบุเบื้องต้นให้เป็นเคสติดเชื้อซ้ำจากต่างประเทศ
.
เนื่องจากเค้าตรวจพบเชื้อในฮ่องกงระหว่างเฝ้าระวังตัวในที่พัก สธ จึงทำการล็อคดาวน์ตึกที่พัก คือ Two Island Place, 55 Tanner Road, North Point เมื่อคืนนี้ และตรวจหาเชื้อผู้พักอาศัยทั้งหมด
.
===================
🇲🇴 #มาเก๊า พบผู้ติดเชื้อในท้องถิ่น เพิ่มขึ้นอีก 4 ราย
===================
หลังจากพบผู้ติดเชื้อคนที่ 65 และ 66 เมื่อวันศุกร์และเสาร์ที่ผ่านมา (24 และ 25 กย) ซึ่งทั้งสองเป็นเจ้าหน้าที่รักษาความปลอดภัยของโรงแรมกักตัว Golden Crown China Hotel จนทำให้มาเก๊าตัดสินใจปูพรมตรวจโควิดทั้งเมืองอีกครั้งเป็นเวลา 3 วัน และเพิ่งสิ้นสุดไปเมื่อวานนี้ (28 กย)
.
ล่าสุด ในวันที่ 28 กย สธ มาเก๊าประกาศพบผู้ติดเชื้อในท้องถิ่นเพิ่มอีก 4 คน โดย 3 คน ยังคงเป็น จนท รักษาความปลอดภัยของ รร Golden Crown China Hotel ส่วนอีกคนหนึ่ง ก็เป็น จนท รักษาความปลอดภัยในโรงแรมเช่นกัน แต่เป็น รร Treasure Hotel
.
ทำให้ขณะนี้ มาเก๊าพบผู้ติดเชื้อสะสมแล้วทั้งหมด 71 คน
.
=================
🇺🇸 #สหรัฐอเมริกา ยกระดับความเสี่ยงโควิดให้ฮ่องกงและสิงคโปร์
=================
เป็นข่าวที่สร้างเครื่องหมายคำถามให้ชาวเน็ตในฮ่องกงเมื่อวานนี้ค่ะ
.
สิงคโปร์ 🇸🇬 ถูกยกระดับประเทศเสี่ยงโควิดจากระดับ 2 เป็นระดับ 3
ส่วนฮ่องกง 🇭🇰 ถูกยกระดับจากระดับ 1 เป็นระดับ 2
.
สำหรับประเทศในระดับ 2 หรือ เสี่ยงโควิดปานกลาง (อาทิ เกาหลีใต้ อินเดีย ฮ่องกง 🇭🇰 กัมพูชา ฯลฯ) มีคำแนะนำจากทางการสหรัฐให้ฉีดวัคซีนก่อนเดินทางไป และผู้ที่ยังไม่ได้ฉีดและมีความเสี่ยงป่วยหนัก ถูกแนะนำให้หลีกเลี่ยงเดินทางหากไม่จำเป็น
.
ส่วนกลุ่มประเทศระดับ 3 หรือ เสี่ยงโควิดสูง (อาทิ สิงคโปร์ 🇸🇬 ญี่ปุ่น ออสเตรเลีย ฟิลิปปินส์ ฯลฯ) ทางการสหรัฐแนะนำให้ฉีดวัคซีนก่อนไป และผู้ที่ยังไม่ได้ฉีดควรหลีกเลี่ยงการเดินทางหากไม่จำเป็น
.
ส่วนประเทศไทย 🇺🇸 สหรัฐจัดอยู่ในกลุ่มระดับ 4 หรือ กลุ่มเสี่ยงสูงมาก ซึ่งเป็นระดับสูงที่สุด คำแนะนำคือควรหลีกเลี่ยงการเดินทางไป หากจำเป็นควรฉีดวัคซีนก่อนเดินทาง
.
Source:
https://www.moh.gov.sg/news-highlights/details/update-on-local-covid-19-(28-september-2021)
.
https://www.info.gov.hk/gia/general/202109/28/P2021092800639.htm
.
https://www.macaubusiness.com/treasure-hotel-security-staff-confirmed-as-71st-covid-19-case/?fbclid=IwAR2j0y1teinaJBJiwj1N8afgbA0HAPinsT1LLooeAX9km9UpK0F0MIB8JTo
.
https://www.macaubusiness.com/breaking-news-another-two-covid-19-cases-reported/?fbclid=IwAR2NRzDsKAnGj81hs6f2B_wqc28bT2mZOaGVQ5FqXVs4tjrvFsnjMvB9Bm8
.
https://www.cdc.gov/coronavirus/2019-ncov/travelers/map-and-travel-notices.html#travel-4
.
#EatwithPalLi #พี่แป๋วกินเที่ยวเม้าเล่าข่าวสิงคโปร์ฮ่องกง 🇸🇬🇭🇰

❗️ #รายงานโควิดวันนี้ (20 เม.ย.)
🇭🇰 [HK] ติดเชื้อใหม่ทั้งหมด +8, ติดในฮ่องกง +4
🇸🇬 [SG] ติดเชื้อใหม่ทั้งหมด +20, ติดในสิงคโปร์ +1
.
#ไฮไลท์ฮ่องกง
- ล็อคดาวน์ Fu Yung Building และ Block 4, Belvedere Garden Phase 2 เมือง Tsuen Wan เมื่อคืนนี้ เพื่อตรวจผู้อาศัยในตึก หลังจากพบเคสที่ไม่ทราบต้นตอ
- เงินเดือนผู้ช่วยแม่บ้าน (Domestic Helper) ที่เข้างานใหม่ในช่วงนี้ อาจเพิ่มเป็น HK$5,500 (จาก HK$4,630) อันเป็นผลพวงมาจากการแบนไฟลท์ทั้งหมดจากฟิลิปปินส์เป็นเวลา 2 สัปดาห์ ซึ่งคาดว่า กระทบผู้โดยสารที่จะเข้ามาทำงานเป็นผู้ช่วยแม่บ้านราว 1,000 คน
- สธ แถลง ชายที่พบเชื้อกลายพันธุ์เป็นคนแรกในฮ่องกง เป็นสายพันธุ์แอฟริกาใต้
- พบไฟลท์จากอินเดีย สายการบินวิสทาร่า (UK6395) วันที่ 4 เม.ย. ติดเชื้อไฟลท์เดียว 53 คน
.
🇭🇰 #สถานการณ์โควิดในฮ่องกง
#เคสต่างประเทศ (3 คน)
- อินเดีย(2) - 1 คน ตรวจพบจากไฟลท์ UK6395 (วันที่ 4 เม.ย) รวมไฟลท์นี้พบผู้ติดเชื้อแล้ว 53 คน
- ฟิลิปปินส์(1) - พบเชื้อกลายพันธุ์ พบในวันกักตัวที่ 12
.
===============
#เคสในฮ่องกง (4 คน)
- ทั้งหมดไม่ทราบต้นตอ
- หญิงวัย 57 ปี อาศัยอยู่ที่ Tsuen Wan
- หญิงวัย 46 ปี อาศัยอยู่ที่ Tsuen Wan เพิ่งกลับจาก Dongguan (จีน) ทำงานเป็นแม่บ้านทำความสะอาดห้อง รร Nina Hotel (Tsuen Wan)
- ชายวัย 42 ปี เป็นคนงานก่อสร้าง อาศัยอยู่ที่ Tai Wai
- ผู้ช่วยแม่บ้านจากอินโดนีเซีย เดินทางเข้าฮ่องกงผ่านสิงคโปร์ กักตัวอยู่ที่เดียวกับชายคนที่พบเชื้อกลายพันธุ์ คือ รร Ramada Tsim Sha Tsui แต่อยู่คนละชั้น ตอนนี้พ้นกักตัวแล้ว และทำงานอยู่ที่ Yau Tong
.
#อื่นๆ
- 1 คน สธ ยังไม่คอนเฟิร์มว่า เป็นเคส import หรือ local เข้าฮ่องกงจาก Shenzhen Bay อาศัยอยู่ในห้องแบ่งเช่าในเมือง Tsuen Wan
- รักษาหาย 12 คน, ไม่มีผู้เสียชีวิต
- สถานที่ที่ต้องถูกบังคับตรวจตามกฎหมาย
1. Sin Ching Building, 201-207 Castle Peak Road Tsuen Wan, Tsuen Wan
2. Mei Ting House of Mei Tin Estate, Tai Wai
3. New Generation English Kindergarten & Nursery (Tuen Mun), L3/F, Sun Tuen Mun Centre, 55-65 Lung Mun Road, Tuen Mun
4. Joyful World International Nursery & Kindergarten (Yuen Long), 1/F, Lin Fat Building, No. 2 Fung Kwan Street, Yuen Long
5. Tung Wah Group of Hospitals Fong Shu Chuen Nursery School, G/F, Home Affairs Department Causeway Bay Community Centre, 7 Fook Yum Road, North Point
.
=================
🇭🇰 #สถิติฉีดวัคซีนโควิดในฮ่องกง
.
- วันที่ 19 เม.ย.
Sinovac (เข็มแรก) ~ 5,000 คน
SinoVac (เข็มที่ 2) ~ 10,300 คน
BioNTech (เข็มแรก) ~ 16,400 คน
BioNTech (เข็มที่ 2) ~ 700 คน
.
- รวมทั้งโครงการ (53 วัน)
Sinovac (เข็มแรก) ~ 380,500 คน
BioNTech (เข็มแรก) ~ 360,800 คน
รวม (เข็มแรก) ~ 741,300 คน
.
SinoVac (เข็มที่ 2) ~ 233,300 คน
BioNTech (เข็มที่2) ~ 148,800 คน
รวม (เข็มที่ 2) ~ 382,200 คน
.
- ผู้ได้รับวัคซีนและต่อมาเสียชีวิต (16 คน)
SinoVac 14 คน
BioNTech 2 คน
.
- อัตราผู้มีอาการรุนแรงหลังได้รับวัคซีน = 0.076%
Sinovac = 0.075%
BioNTech = 0.166%
(หมายเหตุ: ตัวเลข ณ วันที่ 7 มีค)
.
- ผู้เข้ารับการรักษาใน รพ หลังจากได้รับวัคซีน (18 เม.ย.)
จำนวน 10 คน
ชาย 7 คน หญิง 3 คน อายุ 20-67 ปี
อาการ:
- SinoVac (เข็มแรก) ผื่นขึ้นมือทั้งสองข้าง แน่นหน้าอก คลื่นไส้ หายใจลำบาก อาเจียน เจ็บหน้าอก
- BioNTech (เข็มแรก) ใจสั่น ความดันขึ้น วิงเวียน หมดสติ ชัก ความดันลดจนหมดสติและบาดเจ็บที่ศีรษะและกล้ามเนื้อเกร็ง
.
================
🇸🇬 #สถิติฉีดวัคซีนในสิงคโปร์ (ณ วันที่ 18 เม.ย 64)
.
จำนวนผู้ได้รับวัคซีน(ทั้งหมด) 1,364,124
จำนวนผู้ได้รับวัคซีนครบโดสแล้ว(ทั้งหมด) 849,764
.
================
#สรุปผู้ติดเชื้อโควิด
.
🇭🇰 #ฮ่องกง
ติดเชื้อสะสมทั้งหมด 11,704 (+8)
เสียชีวิต 209 (1.79%)
รักษาหาย 11,287 (96.44%)
.
🇸🇬 #สิงคโปร์ (ข้อมูลเมื่อวานนี้)
ติดเชื้อสะสมทั้งหมด 60,851 (+20)
เสียชีวิต 30 (0.05%)
รักษาหาย 60,503 (99.43%)
.
🇹🇭 #ไทย
ติดเชื้อสะสมทั้งหมด 45,185 (+1,443)
เสียชีวิต 108 (0.24%)
รักษาหาย 28,958 (64.09%)
.
🌎 #ทั่วโลก
ติดเชื้อสะสมทั้งหมด 142,800,263 (+735,407)
เสียชีวิต 3,045,849 (2.13%)
รักษาหาย 121,333,246 (84.97%)
.
#eatlike852 #covid19hongkong

คณิตศาสตร์ของ "หวย"

"หวย" น่าจะเรียกได้ว่าเป็น "กิจกรรมประจำชาติ" ของไทยอย่างหนึ่งที่เรามาร่วมกันโอดครวญกันเป็นประจำกับการถูกหวยแ-ก หวยไม่เพียงแต่เป็น national pastime ประจำชาติเพียงเท่านั้น แต่ยังมีอิทธิพลเป็นอย่างมากต่อวัฒนธรรม ศาสนา และความเชื่อของเรา และเนื่องจากนี่เป็นเพจวิทยาศาสตร์จึงไม่สามารถปฏิเสธได้ว่าหวยนั้นมีส่วนที่เหนี่ยวรั้งความพัฒนาสู่ scientific literacy ในประเทศเราไม่มากก็น้อย ดั่งที่เราทุกคนน่าจะคุ้นเคยกันดีกับลูกหมูพิการ ต้นกล้วยงอกกลางต้น รวมไปถึงท่อน้ำทิ้งจากส้วมที่แตกและผุดขึ้นมาบนดิน ที่แทบทุกเหตุการณ์ ทุกอุบัติเหตุ ทุกข่าว ทุกปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นในบ้านเมืองนี้จะถูกตีความไปเป็น "ตัวเลข" เสียทั้งหมด

ในวันนี้เราจะมาลองดู "หวย" จากในแง่มุมของคณิตศาสตร์กันดูบ้าง โดยเฉพาะในเรื่องของรางวัล "เลขท้ายสองตัว"

รางวัลเลขท้ายสองตัวนั้นมีความเป็นไปได้ทั้งหมดอยู่ด้วยกัน 100 แบบ โอกาสที่จะถูก จึงมีเพียงแค่หนึ่งในร้อย (ในขณะที่โอกาสที่จะถูกแดกกลับมีถึง 99%) ทั้งนี้ทั้งนั้น นี่มาจากสมมติฐานว่าหวยทุกเลขนั้นมีโอกาสออกเท่ากันหมด ว่าแต่ว่าสมมติฐานนี้เป็นจริงหรือไม่?

จากกราฟบนในภาพ แสดงถึงการกระจายตัวของหวยเลขท้ายสองตัวตลอด 20 ปีที่ผ่านมา[1] ทั้ง "ตัวบน" และ "ตัวล่าง" รวมกันทั้งสิ้น 477 งวด จากการดูคร่าวๆ เราจะพบว่ารางวัลนั้นมีการกระจายตัวที่ค่อนข้างสม่ำเสมอ ไม่มีตัวเลขใดที่เด่นกว่าอย่างเห็นได้ชัดอาจจะมีบางตัวเลขที่ออกเยอะกว่าเลขอื่นบ้างเล็กน้อย แต่ก็ดูเหมือนจะไม่ได้มากจนเกินไป

ในทางสถิตินั้น หากเราต้องการจะทราบว่าข้อมูลชุดหนึ่งมีการกระจายตัวที่สอดคล้องกับการกระจายตัวอย่างสม่ำเสมอ (uniform distribution) หรือไม่ เราสามารถทำได้โดยการคำนวณค่า Pearson's chi-squared test ซึ่งหากเรานำข้อมูลรางวัลเลขท้ายสองตัวตลอด 20 ปีนี้มาคำนวณดู เราจะพบว่า ข้อมูลที่ได้นั้น มีค่า chi-squared อยู่ต่ำกว่า Upper-tail critical values of chi-square distribution ทั้งที่ 95% และ 99% confidence interval สำหรับทั้งตัวบนและตัวล่าง นี่หมายความว่า เราไม่สามารถ reject null hypothesis ได้ และไม่มีหลักฐานเพียงพอที่จะยืนยันว่าข้อมูลชุดนี้มีการกระจายตัวที่ต่างออกไปจาก uniform distribution ด้วยความมั่นใจกว่า 99%

ทั้งนี้ทั้งนั้น นี่ไม่ได้เป็นการยืนยันหรือปฏิเสธว่าหวยมีการล๊อคหรือไม่ เราบอกได้เพียงแค่ว่า เลขที่ออกนั้นมีการกระจายตัวที่ค่อนข้าง uniform และมีโอกาสลงทุกเลขอย่างใกล้เคียงกัน อยู่ที่ว่าเราจะเลือกเลขที่ถูกหรือเปล่า

วิธีหนึ่งที่เราอาจจะเลือกเลขที่จะแทง "หวย" ก็คือการ "สุ่ม" ด้วยตัวเราเองโดยการนึกเลขมั่วๆ ขึ้นมาหนึ่งตัวเลข อย่างไรก็ตาม วิธีนี้นั้นมีปัญหาเป็นอย่างมาก เนื่องจากมีการศึกษามายืนยันเป็นอย่างมาก ว่าสมองของมนุษย์นั้นทำการสุ่มตัวเลขได้ค่อนข้างแย่ และตัวเลขที่เรา "สุ่ม" ขึ้นมาจากหัวนั้น ไม่สามารถเป็นเลขที่เกิดจากการ "สุ่ม" ได้อย่างแท้จริง

กราฟล่างซ้ายของภาพ เป็นกราฟที่ได้มาจาก reddit ที่เก็บข้อมูลที่ผู้เข้าร่วมมา "สุ่ม" ตัวเลขลงบนโซเชียลมีเดียกว่า 6750 ครั้ง จากกราฟเราจะพบว่ากราฟนี้ไม่ได้มีการกระจายตัวที่สม่ำเสมอทุกตัวเลขเท่ากัน ตัวเลขที่ได้รับการ "สุ่ม" มากที่สุดนั้นได้แก่เลข "69" (ด้วยเหตุผลบางประการ) "77" และ "7" ตามลำดับ ซึ่งมากกว่าตัวเลขอื่นอย่างเห็นได้ชัด นอกไปจากนี้ ตัวเลขระหว่าง 1-10 ถูกเลือกมากกว่าตัวเลขอื่นอย่างมีนัยะสำคัญ ซึ่งนี่สอดคล้องกับการศึกษาทางจิตวิทยา และอีกการเก็บข้อมูลหนึ่งที่พบว่าเลข 7 จะถูกเลือกบ่อยที่สุดถึงกว่า 28% เมื่อเราให้คน "สุ่ม" เลขระหว่าง 1-10 ขึ้นมากว่า 8500 ครั้ง[5] เนื่องจากสมองของเรานั้นมีความรู้สึกว่าเลข "7" นั้นควรจะเป็นเลขที่ "สุ่ม" ที่สุด เราจึงเลือกกันแต่เลข 7 จนกลายเป็นเลขที่ไม่สุ่มอีกต่อไป

ซึ่งหากเรานำ Pearson chi-square test มาทดสอบกับข้อมูลชุดนี้ เราจะพบว่าค่า chi-square ที่ได้นั้นเกิน Upper-tail critical values of chi-square distribution ที่ระดับความเชื่อมั่น 90% ไปอย่างไม่เห็นฝุ่น ซึ่งเป็นการแสดงให้เห็นว่าเลขท้ายสองตัวที่ได้จากสมองมนุษย์นั้น ไม่ได้มีการกระจายตัวอย่างสม่ำเสมอเหมือนอย่างที่หวยออกมาจริงๆ

แล้วการที่สมองมนุษย์ไม่สามารถ random เลขออกมาได้อย่างสม่ำเสมอนั้นมันสำคัญตรงไหน? เมื่อสมองมนุษย์ไม่สามารถ generate distribution แบบเดียวกันกับหวยได้ ก็ย่อมหมายความว่าต่อให้คนที่เชื่อว่ามี "สัญชาติญาณ" ดีที่สุดในการ "เดา" หวย ก็เป็นไปไม่ได้ที่จะถูกหวยอย่างต่อเนื่อง เพราะว่าเราไม่มีทางที่จะเดาหวยได้ถูกอย่างต่อเนื่องอย่างสม่ำเสมอ ในเมื่อหวยนั้นออกทุกเลขอย่างสม่ำเสมอ แต่สมองของเรานั้นไม่สามารถสม่ำเสมอได้

ซึ่งนี่นำไปสู่กลวิธีทุดท้ายที่เรามักจะนำมาเป็น "แรงบรรดาลใจ" ในการแทงหวย นั่นก็คือ การมองหาตัวเลขรอบๆ ข้างที่ไม่เกี่ยวกับตัวเราเอง ไม่ว่าจะเป็นจำนวนผู้เสียชีวิต ลำดับประธานาธิปดี เวลาท้องถิ่นขณะที่นายกทุ่มโพเดี้ยม ฯลฯ

อย่างไรก็ตาม วิธีนี้ก็มีปัญหาอีกเช่นกัน.... โดยเจ้าปัญหาที่ว่านี้ รู้จักกันในนามของ Benford's Law[6]

Benford's Law นั้นถูกค้นพบโดยบังเอิญโดย Simon Newcomb ในปี 1881 และอีกครั้งโดย Frank Benford ในปี 1938 โดยในยุคก่อนที่จะมีเครื่องคิดเลขของพวกเขานั้น การหาค่า Logarithm ทำได้โดยการเปิดสมุดเล่มหนาๆ เพื่อหาค่าจากในตาราง โดยนายทั้งสองคนนี้พบว่าหน้าแรกๆ ของสมุด logarithm table ของพวกเขานั้นเปื่อยเร็วกว่าหน้าหลังๆ เป็นอย่างมาก นาย Benford จึงตั้งสมมติฐานว่า ตัวเลขหลักหน้าของค่าที่พบในธรรมชาตินั้นอาจจะมีการกระจายตัวที่ไม่สม่ำเสมอกัน โดยที่ตัวเลขน้อยๆ ควรจะมีการพบได้บ่อยกว่า ตามกราฟแท่งสีน้ำเงินที่ด้านล่างขวาของภาพ และเขาได้ทดสอบกับตัวเลขในธรรมชาติที่ไม่ควรจะมีความเกี่ยวข้องกัน ตั้งแต่ พื้นที่ผิวของแม่น้ำ 335 สาย, ประชากรของเมืองในสหรัฐ 3259 เมือง, ค่าคงที่สากลทางฟิสิกส์กว่า 104 ค่า มวลโมเลกุลกว่า 1800 โมเลกุล, ตัวเลขที่ได้จากคู่มือคณิตศาสตร์กว่า 5000 ตัวเลข, ตัวเลขที่พบในนิตยสาร Reader's Digest กว่า 308 เลข, บ้านเลขที่ของคนกว่า 342 คนที่พบใน American Men of Science และอัตราการเสียชีวิตกว่า 418 อัตรา รวมทั้งหมดนาย Benford ได้นำตัวเลขที่ได้มาแบบสุ่มกว่า 20,229 เลข และพบว่าเลขเหล่านั้นมีตัวเลขหลักหน้ากระจายตัวตาม Benford's Law

กราฟด้านล่างขวา แสดงถึง Benford's Law เทียบกับการกระจายตัวของตัวเลขหลักหน้าของค่าคงที่ทางฟิสิกส์ ซึ่งจะเห็นได้ว่ามีการกระจายตัวสอดคล้องกับ Benford's Law เป็นอย่างมาก นอกไปจากนี้ Benford's Law ยังใช้ได้อยู่ ไม่ว่าเราจะแปลงค่าต่างๆ ที่พบไปเป็นเลขฐานใดๆ หรือหน่วยใดๆ ก็ตาม ตัวอย่างเช่น Benford's Law ทำนายเอาไว้ว่า ตัวเลขกว่า 30.1% จะขึ้นต้นด้วยเลข 1 ซึ่งหากเรานำความสูงของตึกที่สูงที่สุดในโลก 58 ตึก เราจะพบว่าตึกกว่า 41% นั้นมีความสูงในหน่วยเมตรขึ้นต้นด้วยเลข 1 และแม้ว่าเราจะเปลี่ยนหน่วยเป็นหน่วยฟุต เราก็ยังจะพบว่าตึกกว่า 28% นั้นมีความสูงในหน่วยฟุตขึ้นต้นด้วยเลข 1 ซึ่งมากกว่าเลขอื่นใดๆ

แล้วเพราะเหตุใดเราจึงไม่พบเลขในธรรมชาติในจำนวนที่เท่าๆ กันทุกเลข? คำอธิบายที่ง่ายที่สุดก็คงจะเป็นเพราะว่า สิ่งต่างๆ หลายสิ่งในธรรมชาตินั้นมีความสัมพันธ์เชิง logarithm ซึ่งหากเราแปลงเลขในฐานสิบให้อยู่ในสเกลของ logarithm เราจะได้เส้นจำนวนดังภาพล่างขวาในภาพ จากเส้นจำนวนนี้ เราจะพบว่าหากเราจิ้มตำแหน่งโดยสุ่มบนเส้นจำนวนนี้ โอกาสส่วนมากที่สุดนั้นจะตกอยู่ในเลขที่มีหลักนำหน้าเป็น 1 ตามด้วย 2,3,4 ลดหลั่นลงไป ตาม Benford's Law

Benford's Law นี้มีประโยชน์เป็นอย่างยิ่ง ในการตรวจจับการโกง เนื่องจากสมองของมนุษย์นั้นมีความคาดหวังที่จะให้ทุกตัวเลขตกลงเท่าๆ กัน ตัวเลขที่ได้จากการเมคข้อมูลของคนจึงไม่เป็นไปตาม Benford's Law ซึ่งสามารถใช้เป็นหลักฐานบ่งบอกว่ามีอะไรบางอย่างตุกติกเกิดขึ้นในข้อมูล

ตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดตัวอย่างหนึ่งก็คือ ข้อมูลของจำนวนผู้ติดเชื้อ COVID-19 เนื่องจากการติดเชื้อนั้นมีการแพร่กระจายตัวแบบ exponential ตัวเลขจำนวนผู้ติดเชื้อนั้นจึงควรจะเป็นไปตาม Benford's Law ทีมนักวิจัยจึงได้มีการนำตัวเลขจำนวนผู้ติดเชื้อที่รายงานในแต่ละประเทศมาเปรียบเทียบกับ Benford's Law[7] และพบว่าข้อมูลจากประเทศรัสเซียและอิหร่านนั้นไม่เป็นไปตาม Benford's Law ในขณะที่จำนวนผู้ติดเชื้อจาก สหรัฐ บราซิล อินเดีย เปรู อาฟริกาใต้ โคลอมเบีย เม็กซิโก สเปน อาร์เจนตินา ชิลี อังกฤษ ฝรั่งเศส ซาอุ จีน ฟิลิปปินส์ เบลเยี่ยม ปากีสถาน และอิตาลี เป็นไปตาม Benford's Law ไม่ผิดเพี้ยน

ทั้งหมดนี้ก็วกกลับมาที่ปัญหาหลักของการนำค่าที่พบในธรรมชาติมาทำนายหวย: ค่าที่พบในธรรมชาตินั้นไม่ได้มีการกระจายตัวอย่างสม่ำเสมอ แต่หวยนั้นกระจายตัวอย่างสม่ำเสมอ (ซึ่งยังไม่นับกรณีเช่นเอาวันที่ซึ่งไม่มีทางเกิน 31 มาแทง) ตัวเลขที่เราพบในธรรมชาตินั้นจึงเปรียบได้กับลูกเต๋าที่ถูกถ่วงน้ำหนักเอาไว้ให้ได้ค่าต่ำๆ คำถามก็คือ ลูกเต๋าที่ถ่วงน้ำหนักเอาไว้นั้น จะเป็นตัวแทนที่จะทำนายผลของลูกเต๋าที่มาตรฐานได้แม่นจำจริงหรือ?

ทั้งนี้ทั้งนั้น การเล่นหวยหรือไม่เป็นเรื่องของแต่ละบุคคล และถึงแม้ว่าส่วนตัวในฐานะนักวิทยาศาสตร์นั้นจะไม่เห็นด้วยกับเรื่องงมงาย แต่การลงทุนหวยเพียงไม่กี่ร้อย และกับเสี้ยวเวลาเล็กๆ ที่จะได้ลุ้นถึงอนาคตที่ดีขึ้น บางทีก็อาจจะเป็นการลงทุนที่คุ้มค่าสำหรับคนหลายๆ คนก็ได้

หมายเหตุ: บทความนี้เราไม่ได้พูดถึง "โต๊ด" และ Benford's Law นั้นมีผลกับเลขหลักหน้าๆ มากกว่าหลักท้ายๆ แต่คำเตือนนี้ไม่ใช่การใบ้หวย...

อ้างอิง/อ่านเพิ่มเติม:
[1] https://horoscope.thaiorc.com/lottery/stats/lotto-years20.php
[2] https://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_chi-squared_test
[3] https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3632045/
[4] https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/88m2mj/pick_a_number_from_1100_results_from_6750/
[5] https://www.reddit.com/r/dataisbeautiful/comments/acow6y/asking_over_8500_students_to_pick_a_random_number/
[6] https://en.wikipedia.org/wiki/Benford%27s_law
[7] https://www.researchgate.net/publication/344164702_Is_COVID-19_data_reliable_A_statistical_analysis_with_Benford's_Law

ช่วงนี้มันไปเที่ยวไหนก็ไม่ได้อะเนอะคุณ ยิ่งต่างประเทศนี่ยิ่งยากเลย
วันนี้เบื่อๆเหงาๆ ก็เลยว่าจะพาไปเที่ยวทิพย์กันที่ ”อินเดีย” ซะหน่อย
ใครจะรู้! ไปอินเดียประเทศเดียวก็เหมือนได้ไปเที่ยวถึง 3 ประเทศฮิตเลยนะคุณ

แล้วจะไปเที่ยว(ทิพย์)กันทั้งทีก็ต้องมีตัวช่วยบำรุงผิวหน้ากันหน่อยกับ Garnier Men Turbo Bright เซรั่มผสมกันแดดตัวใหม่ล่าสุด ที่จะช่วยปกป้องผิวหน้าผมจากมลภาวะ แถมยังช่วยให้หน้าของผมขาวกระจ่างใส ลดรอยจุดด่างดำภายใน 3 วันอีกด้วย ขวดเดียวจบ! บำรุงพร้อม ก็ไปเที่ยวอินเดียกันเล้ยยย

#อาสาพาไปหลง
#เที่ยวทิพย์อินเดีย
#หล่อใสสปีดแรป

Talking about the cheapest cities in the world.
10 อันดับเมืองที่ถูกที่สุดในโลก

สั่งซื้อลิปในคลิป
Facebook: http://www.facebook.com/soflymakeup
instagram: http://www.instagram.com/sofly_makeup
LINE: ja_is_so_fly (เฉพาะลูกค้าลิปเท่านั้น)

Follow me on
Facebook: http://www.facebook.com/jaissoflyblog
instagram: http://www.instagram.com/ja_is_so_fly

Reference: https://www.bbc.com/news/business-47617206

สวัสดีครับผมเข้มนะครับ มีโอกาสได้ไปเที่ยวอินเดียมาครับ 13 วันเต็มๆ

เดินทาง 24 ก พ - 8 มี ค ครับ

ลงเครื่องที่ Jaipur (ชัยปุระ ทั้งไปและกลับ) จากนั้นเดินทางต่อไปที่ Udaipur ทันทีครับ พูดชื่อเมืองผิดๆถูกๆก็ขอภัยด้วยนะครับ

เรื่องอาหารการกิน ผมกินร้านอาหารที่ดูดีดีหน่อยตลอดครับ รสชาติ ดีครับ กินได้สบายๆครับ แต่ถ้ากินตามร้านอาหารของคนพื้นเมืองไม่รู้ครับ ราคาก้ไม่แพงครับ ถูกกว่าบ้านเรา

เรื่องที่พักเลือกโรงแรมที่มีรีวิวเยอะๆหน่อย ราคาสัก 2000 รูปี ++ ห้องสวย ดูดีครับ นอนสบายครับผม

เมือง jodhpur และ Jaisaimer แนะนำให้นอนที่พักที่มีดาดฟ้าครับ เพราะจะเห็น ป้อมปราการใหญ่ๆครับ รวมถึง Udaiper ครับ

แหล่ง shopping แนะนำ Jaisaimer ที่ป้อมปราการครับ ของเยอะครับผม ราคาดี

รูปที่ถ่ายดูได้ที่ https://www.kem.life/blog-1/2019/3/15/colors-of-india-kemlife

Timeline ทั้งหมดที่ไปเที่ยวอินเดีย มีตามนี้ครับ

Feb 24

⁃ Suvarnabhumi Airport

Feb 25, Udaipur The White Pearl City ( โรงแรม Sun Heritage Home )

⁃ Chittaurgarh Fort

Feb 26, Udaipur ( โรงแรม Sun Heritage Home )

⁃ City Palace

⁃ Shilpgram ( Indigo Clothes)

⁃ Hathipole Market ( Local Market)

⁃ Ganguar Ghat ( ท่าเรือ + Local Market)

Feb 27, Udaipur to Jodhpur ( โรงแรม Suraj Haveli )

⁃ Badi Lake

⁃ Sheth Anandji Kalyanji Trust ( วัดเชน )

⁃ Lunch : Chata Hill Resort

Feb 28, Jodhpur The Blue City ( โรงแรม Suraj Haveli )

⁃ Mandore Garden

⁃ Umaid Palace

⁃ Jaswant Thada

⁃ Mehrangarh Fort

⁃ Pachetia Hill ( Sunset)

Mar 1, Jodhpur to Jaisalmer The Golden City (โรงแรม The Lal Garh Hotel & Restaurant )

⁃ Visit City

⁃ Sunset on rooftop

Mar 2, Jaisalmer ( โรงแรม The Lal Garh Hotel & Restaurant )

⁃ Patwa Haveli

⁃ Jaisalmer Fort

⁃ Gadisar Lake

Mar 3, Jaisalmer ( โรงแรม The Lal Garh Hotel & Restaurant )

⁃ Cactus Garden Kuldhara ( หมู่บ้านเก่า )

⁃ Pal Rajah Resort ( ขี่อูฐ )

Mar 4, Jaisalmer to Pushkar ( โรงแรม The country Side Resort)

⁃ Local Market

Mar 5, Pushkar to Ajmer ( โรงแรม The Chitvan Resort )

⁃ Pushkar Lake

⁃ Savitri Temple

⁃ visit city Ajmer

Mar 6, Ajmer to Jaipur ( โรงแรม The Wall Street Hotel )

⁃ City Palace

⁃ Man Sagar Lake

⁃ Hawa Mahal and Local Market

Mar 7, Jaipur

⁃ Amber Fort

⁃ Panna Meena

⁃ Nahargarh Fort

⁃ Jaigarh Fort

⁃ Jaipur Airport


กล้องที่ใช้

Canon 5d Mark 4 + 24-105 F4L

Vlog with EOS M50

---------------------------------------------------------------

★☆★ คอร์สเรียน ตัดต่อวีดีโอ★☆★
คอร์สเรียน ตัดต่อวีดีโอ สามารดูรายละเอียดที่ http://www.kemlife.com ได้เลยนะครับ ขอบคุณครับ

หรือสอบถามได้ที่ LINE@ : @kemlife ครับ https://line.me/R/ti/p/%40tyv8265f

เสียง effect สำหรับทำวีดีโอ youtube https://sellfy.com/kemlife

กระเป๋าเท่ๆ https://www.facebook.com/laptopbox/

สำหรับสายกล้องสวยๆ https://www.instagram.com/est.18.leat...

ฟรีโปรแกรม Premiere Pro CC 7 วัน https://goo.gl/bQewsX

Follow Me:
IG https://www.instagram.com/iam.kkem/
twitter https://twitter.com/nattawat_kem
facebook https://www.facebook.com/iam.kkem/

WORK
nattawatkem@gmail.com
https://kem.life/


อุปกรณ์ที่ใช้
กล้องที่ใช้ถ่าย https://bit.ly/3hIUqOO
เลนส์ https://bit.ly/33h7ib9
กล้องตัวเล็ก https://bit.ly/2X5VPHw
กล้องถ่ายวีดีโอ สุดคุ้มที่ผมใช้ https://bit.ly/3f3L66o