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2011-5-28




R在择偶上的应用


 主讲:祝迎春
 时间:2011-05-28
 联系方式:ereree@126.com




                         © 2011,祝迎春
R在择偶上的应用   2011-5-28


以下讨论的前提是基于:




     关于爱情-思想道德基础-复旦大学陈果
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R在择偶上的应用   2011-5-28


站在统计角度通过R去还原现实中的择偶行为


在发生什么?以及影响什么?


                    恋爱的可能性?



如何在特点场合下相亲?


                  爱情的三重境界


                             © 2011,祝迎春
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为什么要有这个题目

                             疑问
               好奇
                          •明知是失败概率很大
   挑战                     还要去实践出“真知”?
             •世界存不存在最美好
             的爱情?         •如何知行合一?
•无数天才级别的大师   •那奇妙的感觉是什么   •属于我的另一半在哪
认为爱情不可以用理    样的?          里?
论去研究,爱情和婚    •如何拥有?
姻被视为人类最复杂    •为什么有那么多失败
的情感和难以理解。    的?




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用R去认识亲密关系的互动




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统计思维是后天训练的结果
一个故事:老板粗暴咆哮能改善员工的表现,而表扬反而让员工表现更差?
人类出于必要而使用了某些策略,以降低进行判断的复杂性,这个过程中,对概
率的直觉而不是统计思维就扮演了重要角色。


                  人的大脑
                 《随机致富的傻瓜》




    处理随机事件:                  处理情感:
    风险和回报是由多巴胺               多巴胺能系统正是对于
    能系统的某些部分来评               动机和情感过程非常重
    估的                       要的大脑奖励回。


   找们大脑的构造天                  找们大脑的天生就在
   生就不能很好地处                  使用“从基因的存在
   理概率向题                     和传播”角度去演化
                             情感机制           © 2011,祝迎春
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  亲密关系的微分方程组的表达形式




式中R为男方对女方的爱的程度,J为女方对男方爱的程度。
其含义为:a、b参数是在描述男方爱情类型;c、d参数是在描述女方爱情类型。参数a 、c是说明在
何种程度上浪漫是内因决定的;参数b 、d是说明在何种程度上浪漫是对方对自己的影响决定的;
男方对女方的爱的程度取决于男方本身的奉献值+女方对于男方的爱对于男方的影响力或重要性。
女方对男方的爱的程度取决于女方本身的奉献值+男方对于女方的爱对于女方的影响力或重要性。
         男方对女方爱情的二阶微分方程的表达式



         女方对男方爱情的二阶微分方程的表达式



以下只讨论男方可能具有以下四种“爱情风格”,女方的讨论是一样的。一共16种情侣组合。
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  成人依恋理论
  (Bathoromelow et. al, 1991,1994,2005)

                                内在的他人-正向

        安全(Secure)                        过度关注、焦虑(Preoccupied)

                                          认为自己是没价值的﹑不可爱的
         对自己与对别人都有较正向的看法,
                                          负向自我意向,而对别人则为正
         认为自己是有价值的﹑可爱的,而
                                          向的评价,此类型会寻求他人的
         别人则通常是可接纳的。
                                          接纳并藉以肯定自己。

             即a > 0 , b > 0                   即a < 0 , b > 0
内在的自我-正向                                                       内在的自我-负向

        疏离(Dismissing)                    惧怕(Fearful)
       对自己是有价值的﹑可爱的正向自我                   一方面对自己是没价值的﹑不可
       意像,但却认为别人是不可信赖和拒                   爱的负向自我意象,而另一方面
       绝接纳的,同样会逃避合别人亲近,                   又认为别人是不可信赖的,藉着
       却是保护自己免于失望,维持一种独                   逃避和别人的亲近,也保护自己
       立自足与不易受伤害的状态                       免受预期中来自别人的拒绝。

             即a > 0 , b < 0                   即a < 0 , b < 0

                                 内在的他人-负向
                                                                     © 2011,祝迎春
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R中能解微分方程式:deSolve
  parameters<-c(a=1, b=1, c=1, d=-1)
  state<-c(R=1, J=1)
  Lorenz<-function(t,state,parameters){
  with(as.list(c(state,parameters)),{
  #rateofchange
  dR <- a*R+b*J
  dJ <- c*R+d*J

  #return the rate of change
  list(c(dR,dJ))
  })#endwith(as.list...
  }

  times <- seq(0,100,by=1)

  library(deSolve)
  out <- ode(y=state,times=times,func=Lorenz,parms=parameters)
  head(out , n = 10L)
  plot(out,xlab="time",ylab="-")
                                                                   © 2011,祝迎春
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  安全型
(1)安全型。即c > 0 , d > 0。女方本身对男方的爱值,和男方对女方的爱的程度对于女方都会加深女方对男
方的爱的程度;


                                                感到亲密、自主
           4e+56




                                                               1.5e+36
           3e+56




                                                               1.0e+36
   yzntv

           2e+56




                                                       yjvtn

                                                               5.0e+35
           1e+56




                                                               0.0e+00
           0e+00




                   0   20    40       60   80    100                     0   20    40       60   80   100
                                  t
                                                                                        t




                            男方对女方爱情                                               女方对男方爱情
                                                                                                        © 2011,祝迎春
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  过度关注、焦虑/矛盾型
(2)自恋型。即c > 0 , d < 0。女方本身对男方的爱值会加深女方对男方的爱的程度;然而,对于男方对女方
的爱的程度反而使女方望而却步;
                                                努力维持关系
                                                               -3
                                                           x 10
                                                      10
           4e+56




                                                      8
           3e+56




                                                      6


                                                      4
   yzntv

           2e+56




                                                      2


                                                      0
           1e+56




                                                      -2


                                                      -4
           0e+00




                                                      -6
                                                           0        10   20   30   40   50   60   70   80    90   100
                   0   20    40       60   80   100

                                  t




                            男方对女方爱情                                           女方对男方爱情
                                                                                                              © 2011,祝迎春
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  疏离型
(3)谨慎型。即c < 0 ,d > 0。女方对男方的爱极其谨慎甚至却步;但是,由于男方对女方的爱使女方爱心倍
增;
                                               抗拒亲密、有条件的依赖
             19
         x 10
  0.5




                                                                           5e+53
    0

  -0.5




                                                                           4e+53
   -1




                                                                           3e+53
  -1.5




                                                                   ysvtn
   -2




                                                                           2e+53
  -2.5




                                                                           1e+53
   -3

  -3.5
                                                                           0e+00
   -4
         0        5   10   15   20   25   30   35   40   45   50

                                                                                   0    10     20       30   40      50

                                                                                                    t




                                男方对女方爱情                                                      女方对男方爱情
                                                                                                                    © 2011,祝迎春
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        惧怕型
(4)隐士型(爱无能)。即c < 0 , d < 0。女方本身对男方的爱极其谨慎,男方对女方的爱亦使女方望而却步;


                                        害怕亲密、逃避社交互动
        0.02




                                                            6e+23
        0.01




                                                            4e+23
yyntv




                                                    yyvtn
        0.00




                                                            2e+23
        -0.01




                                                            0e+00
        -0.02




                0   20    40       60    80   100                   0   20   40       60    80    100

                               t                                                  t


                         男方对女方爱情                                        女方对男方爱情
                                                                                             © 2011,祝迎春
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总结

所有16种配偶类型在R的表达= expand.grid(男=c("安全型","焦虑矛盾型","疏离
型","惧怕型"), 女=c("安全型","焦虑矛盾型","疏离型","惧怕型"))


依恋类型    内在的工作模式        人际的目的/ 策略        对亲密的影响
安全型     正面的自我/ 正面的他人   -   适当的自我表露      高层次的亲密
                       -   寻求支持
焦虑/矛盾型 负面的自我/ 正面的他人    -   寻求赞同         亲密层次经常变动,
                       -   想操控他人        但不会满足
                       -   满脑子想建立关系
惧怕型     负面的自我/ 负面的他人   -   主动避开社交接触     表面或肤浅的亲密
                       -   害怕亲近关系
                       -   害怕被拒绝
疏离型     正面的自我/ 负面的他人   -   轻视亲近关系的价值    非常低层次的亲密
                       -   疏远




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爱情实验室




                約翰.高特曼(JohnM. Gottman )


高特曼博士发现,只要分析一对夫妻15分钟的对话,他就能预测这对夫妻15年之后是否仍
在一起,而且准确度将近90%。在做了数千对夫妻的研究后,研究人员发现,四种最能预
测婚姻是否触礁的负面情绪是防卫、抗拒、批评及轻蔑。




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R在择偶上的应用       2011-5-28


  具体情感编码系统
SPAFF(Specific Affect Coding System),从积极和消极两个维度对夫妻沟通行为进行编
码。

    积极影响               负面影响         没有感情彩色 +0.1
    惊喜或愉悦的爱+ 4         ②蔑视- 4
    热情+ 4              厌恶- 3
    幽默+ 4              ③防卫- 2
    感兴趣+ 2             ⑤交战- 2
    认同+ 4              ④石墙- 2
                       ①盛气凌人- 1
                       ①愤怒- 1
                       ①报怨- 1
                       悲伤- 1
                       恐惧/紧张, 不安




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R中分析配偶数据的专门包:dyad


   library(dyad)
   Datahun<- read.csv("D:/data/r2011/hun.csv")
   bilinmodelfit <- bilinmodel(Datahun);
   summary(bilinmodelfit) #信息
   plot(Datahun)
   plot(bilinmodelfit$wife) # 男方对女方影响函数图
   plot(bilinmodelfit$husband) # 女方对男方影响函数图




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奋斗 第05集




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                  向南和杨晓芸
                  弗洛姆说的:施虐狂与受虐狂的结合,现实中很多女孩是很喜欢向南这个角色的。




                                                             4
            5




                                                             2
            0




                                                             0
Influence




                                                 Influence

                                                             -2
            -5




                                                             -4
                                                             -6
            -10




                                                             -8



                   -4   -2   0       2   4   6                    -10    -5           0    5

                             Score                                            Score


                        向南对杨晓芸影响                                         杨晓芸对向南影响


                                                                                               © 2011,祝迎春
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你能和谁结婚?




                  © 2011,祝迎春
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两性婚姻市场

      占总人口比重

        15.01%
                 女        3.75%        3.24%   3.43%          4.59%

  133474*1501=
                                                                                  20-24岁
  200344474                                                                       25-29岁
                                                                                  30-34岁
                                                                                  35-39岁

        14.85%
                 男        3.78%        3.23%   3.33%          4.51%
 133474*1485 =
 198208890

                     0%    2%     4%      6%   8%      10%   12%      14%   16%



《2010中国统计学年鉴》2009年全国人口变动情况抽样调查样本数据,抽样比为0.873‰:
1.8亿单身人士(《2010年全国婚恋调查报告》)



                                                                                    © 2011,祝迎春
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          2009年全国人口变动情况抽样调查样本数据,抽样比为0.873‰:
                     《2010中国统计学年鉴》
          10
                                                        男
                                                            Dataage <- matrix(c(3.78, 3.75, 3.23, 3.24, 3.33, 3.43, 4.51,
                                                        女   4.59), nr = 2)
           8                                                dimnames(Dataage) = list(Sex = c("男", "女"), Age = c("20-
                                                            24岁","25-29岁", "30-34岁", "35-39岁"))
                                                            main = c("2009年全国人口变动情况抽样调查样本数据,
                                                            抽样比为0.873‰:","《2010中国统计学年鉴》")
占总人口百分比




           6
                                                            barplot(Dataage,beside=T,
                                                            legend = rownames(Dataage),
                                                            col = hcl(c(240, 120)),
           4
                                                            ylim = c(0, 10),
                                                            las = 1,
                                                            main = main,
           2
                                                            xlab = "年龄",
                                                            ylab ="占总人口百分比")

           0
               20-24岁   25-29岁        30-34岁   35-39岁

                                 年龄




                                                                                                           © 2011,祝迎春
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  适合和“我”结婚的人数:

         N=R*f(1)*f(2)*…f(i) (注意事件之间彼此独立)

        ^_^会R这个统计软件: 0.0000074920958    我是女人, 133474* 1485 =
                          长相中等: 0.5     可以选择的 198208890
                      个子中等偏上: 0.6       男人:
                买得起房的(和谐数字): 0.3
可投资资产 1 千万人民币以上的: 0.0003846154
可投资资产 5 千万人民币以上的: 0.0000538461
                    拥有爱的能力: 0.00005
                    非反社会性人格: 0.96
                     没有精神疾病: 0.826      我是男人,     133474* 1501=
               能给你提供社会支持的: 0.0375       可以选择的     200344474
 0.498 为安全型, 0.164 为轻视型, 0.228 为自恋型,    女人:
            0.11为疏离型 ( 2006,中国大学生)
                        愿意和谈恋爱的:



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R怎么帮助你电视相亲?




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《非诚勿扰》上的统计学-谁是最好的?
假设你是一个女嘉宾,每次在《非诚勿扰》上,从电梯上每次按照顺序下来5
位男嘉宾(如果是100位呢?),一般而言男嘉宾都会牵手留灯的女孩,你只
能选择其中的一位。这那么多位男嘉宾的质量是可以排序的,也就是说事后你
可以对她们的质量排名,排名第一的对你来说就是最好的,可惜的是,由于他
们不是同时出现在你的生命中,而是按时间先后出现,每出现一个你都要决定
是留下或拒绝他。如果留下他,他可能就会成为你的伴侣,你将再没有权利选
择后面的人;如果拒绝他,你还可以选择后面的人,但对前面已经被你拒绝的
人将没有机会从头再来。


         男生策略             女生策略


  如果你不是有绝对优势,      数值和信息已经告诉你
  足够优秀别追参加了这次      们了,尽管去建立男生
  R会议的女孩。          样本吧。




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N=5



                    0.4
                    0.3
      Probability

                    0.2
                    0.1
                    0.0




                          1   2     3      4   5

                                  Number



                                                        © 2011,祝迎春
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               N=100
              0.3
Probability

              0.2
              0.1
              0.0




                    01   4   7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 60 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 100
                                         20                                        61                80

                                                                      Number




                                                                                                                    © 2011,祝迎春
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 爱情的三重境界(祝迎春,2006,2011)
      内部个数: 内在驱动:    生产要素:   主要目的: 主要活动:   对外关系:

                           用各种知觉
             荷尔蒙                    衣食住
第一楼   1个人玩           金钱和智力 去感受,万              封闭
             和“梦           物皆为色,    行玩
             中情人”          沉溺于幻想
                           和权力

      4个人玩                   用心去交
第二楼   (2主体  内省和沟通    情绪智力    流,产生   协调各      半封闭
      和2镜子)                  默契     种平衡




                             变成灵魂
                                    学术、
                             伴侣,洞
第三楼   一个整体   顿悟和创造    智慧            文艺与      生态链
                             察世事,
                                    宗教
                             建立永恒

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R在择偶上的应用(祝迎春)

  • 1. 2011-5-28 R在择偶上的应用 主讲:祝迎春 时间:2011-05-28 联系方式:ereree@126.com © 2011,祝迎春
  • 2. R在择偶上的应用 2011-5-28 以下讨论的前提是基于: 关于爱情-思想道德基础-复旦大学陈果 © 2011,祝迎春
  • 3. R在择偶上的应用 2011-5-28 站在统计角度通过R去还原现实中的择偶行为 在发生什么?以及影响什么? 恋爱的可能性? 如何在特点场合下相亲? 爱情的三重境界 © 2011,祝迎春
  • 4. R在择偶上的应用 2011-5-28 为什么要有这个题目 疑问 好奇 •明知是失败概率很大 挑战 还要去实践出“真知”? •世界存不存在最美好 的爱情? •如何知行合一? •无数天才级别的大师 •那奇妙的感觉是什么 •属于我的另一半在哪 认为爱情不可以用理 样的? 里? 论去研究,爱情和婚 •如何拥有? 姻被视为人类最复杂 •为什么有那么多失败 的情感和难以理解。 的? © 2011,祝迎春
  • 5. R在择偶上的应用 2011-5-28 用R去认识亲密关系的互动 © 2011,祝迎春
  • 6. R在择偶上的应用 2011-5-28 统计思维是后天训练的结果 一个故事:老板粗暴咆哮能改善员工的表现,而表扬反而让员工表现更差? 人类出于必要而使用了某些策略,以降低进行判断的复杂性,这个过程中,对概 率的直觉而不是统计思维就扮演了重要角色。 人的大脑 《随机致富的傻瓜》 处理随机事件: 处理情感: 风险和回报是由多巴胺 多巴胺能系统正是对于 能系统的某些部分来评 动机和情感过程非常重 估的 要的大脑奖励回。 找们大脑的构造天 找们大脑的天生就在 生就不能很好地处 使用“从基因的存在 理概率向题 和传播”角度去演化 情感机制 © 2011,祝迎春
  • 7. R在择偶上的应用 2011-5-28 亲密关系的微分方程组的表达形式 式中R为男方对女方的爱的程度,J为女方对男方爱的程度。 其含义为:a、b参数是在描述男方爱情类型;c、d参数是在描述女方爱情类型。参数a 、c是说明在 何种程度上浪漫是内因决定的;参数b 、d是说明在何种程度上浪漫是对方对自己的影响决定的; 男方对女方的爱的程度取决于男方本身的奉献值+女方对于男方的爱对于男方的影响力或重要性。 女方对男方的爱的程度取决于女方本身的奉献值+男方对于女方的爱对于女方的影响力或重要性。 男方对女方爱情的二阶微分方程的表达式 女方对男方爱情的二阶微分方程的表达式 以下只讨论男方可能具有以下四种“爱情风格”,女方的讨论是一样的。一共16种情侣组合。 © 2011,祝迎春
  • 8. R在择偶上的应用 2011-5-28 成人依恋理论 (Bathoromelow et. al, 1991,1994,2005) 内在的他人-正向 安全(Secure) 过度关注、焦虑(Preoccupied) 认为自己是没价值的﹑不可爱的 对自己与对别人都有较正向的看法, 负向自我意向,而对别人则为正 认为自己是有价值的﹑可爱的,而 向的评价,此类型会寻求他人的 别人则通常是可接纳的。 接纳并藉以肯定自己。 即a > 0 , b > 0 即a < 0 , b > 0 内在的自我-正向 内在的自我-负向 疏离(Dismissing) 惧怕(Fearful) 对自己是有价值的﹑可爱的正向自我 一方面对自己是没价值的﹑不可 意像,但却认为别人是不可信赖和拒 爱的负向自我意象,而另一方面 绝接纳的,同样会逃避合别人亲近, 又认为别人是不可信赖的,藉着 却是保护自己免于失望,维持一种独 逃避和别人的亲近,也保护自己 立自足与不易受伤害的状态 免受预期中来自别人的拒绝。 即a > 0 , b < 0 即a < 0 , b < 0 内在的他人-负向 © 2011,祝迎春
  • 9. R在择偶上的应用 2011-5-28 R中能解微分方程式:deSolve parameters<-c(a=1, b=1, c=1, d=-1) state<-c(R=1, J=1) Lorenz<-function(t,state,parameters){ with(as.list(c(state,parameters)),{ #rateofchange dR <- a*R+b*J dJ <- c*R+d*J #return the rate of change list(c(dR,dJ)) })#endwith(as.list... } times <- seq(0,100,by=1) library(deSolve) out <- ode(y=state,times=times,func=Lorenz,parms=parameters) head(out , n = 10L) plot(out,xlab="time",ylab="-") © 2011,祝迎春
  • 10. R在择偶上的应用 2011-5-28 安全型 (1)安全型。即c > 0 , d > 0。女方本身对男方的爱值,和男方对女方的爱的程度对于女方都会加深女方对男 方的爱的程度; 感到亲密、自主 4e+56 1.5e+36 3e+56 1.0e+36 yzntv 2e+56 yjvtn 5.0e+35 1e+56 0.0e+00 0e+00 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 t t 男方对女方爱情 女方对男方爱情 © 2011,祝迎春
  • 11. R在择偶上的应用 2011-5-28 过度关注、焦虑/矛盾型 (2)自恋型。即c > 0 , d < 0。女方本身对男方的爱值会加深女方对男方的爱的程度;然而,对于男方对女方 的爱的程度反而使女方望而却步; 努力维持关系 -3 x 10 10 4e+56 8 3e+56 6 4 yzntv 2e+56 2 0 1e+56 -2 -4 0e+00 -6 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0 20 40 60 80 100 t 男方对女方爱情 女方对男方爱情 © 2011,祝迎春
  • 12. R在择偶上的应用 2011-5-28 疏离型 (3)谨慎型。即c < 0 ,d > 0。女方对男方的爱极其谨慎甚至却步;但是,由于男方对女方的爱使女方爱心倍 增; 抗拒亲密、有条件的依赖 19 x 10 0.5 5e+53 0 -0.5 4e+53 -1 3e+53 -1.5 ysvtn -2 2e+53 -2.5 1e+53 -3 -3.5 0e+00 -4 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 0 10 20 30 40 50 t 男方对女方爱情 女方对男方爱情 © 2011,祝迎春
  • 13. R在择偶上的应用 2011-5-28 惧怕型 (4)隐士型(爱无能)。即c < 0 , d < 0。女方本身对男方的爱极其谨慎,男方对女方的爱亦使女方望而却步; 害怕亲密、逃避社交互动 0.02 6e+23 0.01 4e+23 yyntv yyvtn 0.00 2e+23 -0.01 0e+00 -0.02 0 20 40 60 80 100 0 20 40 60 80 100 t t 男方对女方爱情 女方对男方爱情 © 2011,祝迎春
  • 14. R在择偶上的应用 2011-5-28 总结 所有16种配偶类型在R的表达= expand.grid(男=c("安全型","焦虑矛盾型","疏离 型","惧怕型"), 女=c("安全型","焦虑矛盾型","疏离型","惧怕型")) 依恋类型 内在的工作模式 人际的目的/ 策略 对亲密的影响 安全型 正面的自我/ 正面的他人 - 适当的自我表露 高层次的亲密 - 寻求支持 焦虑/矛盾型 负面的自我/ 正面的他人 - 寻求赞同 亲密层次经常变动, - 想操控他人 但不会满足 - 满脑子想建立关系 惧怕型 负面的自我/ 负面的他人 - 主动避开社交接触 表面或肤浅的亲密 - 害怕亲近关系 - 害怕被拒绝 疏离型 正面的自我/ 负面的他人 - 轻视亲近关系的价值 非常低层次的亲密 - 疏远 © 2011,祝迎春
  • 15. R在择偶上的应用 2011-5-28 爱情实验室 約翰.高特曼(JohnM. Gottman ) 高特曼博士发现,只要分析一对夫妻15分钟的对话,他就能预测这对夫妻15年之后是否仍 在一起,而且准确度将近90%。在做了数千对夫妻的研究后,研究人员发现,四种最能预 测婚姻是否触礁的负面情绪是防卫、抗拒、批评及轻蔑。 © 2011,祝迎春
  • 16. R在择偶上的应用 2011-5-28 具体情感编码系统 SPAFF(Specific Affect Coding System),从积极和消极两个维度对夫妻沟通行为进行编 码。 积极影响 负面影响 没有感情彩色 +0.1 惊喜或愉悦的爱+ 4 ②蔑视- 4 热情+ 4 厌恶- 3 幽默+ 4 ③防卫- 2 感兴趣+ 2 ⑤交战- 2 认同+ 4 ④石墙- 2 ①盛气凌人- 1 ①愤怒- 1 ①报怨- 1 悲伤- 1 恐惧/紧张, 不安 © 2011,祝迎春
  • 17. R在择偶上的应用 2011-5-28 R中分析配偶数据的专门包:dyad library(dyad) Datahun<- read.csv("D:/data/r2011/hun.csv") bilinmodelfit <- bilinmodel(Datahun); summary(bilinmodelfit) #信息 plot(Datahun) plot(bilinmodelfit$wife) # 男方对女方影响函数图 plot(bilinmodelfit$husband) # 女方对男方影响函数图 © 2011,祝迎春
  • 18. R在择偶上的应用 2011-5-28 奋斗 第05集 © 2011,祝迎春
  • 19. R在择偶上的应用 2011-5-28 向南和杨晓芸 弗洛姆说的:施虐狂与受虐狂的结合,现实中很多女孩是很喜欢向南这个角色的。 4 5 2 0 0 Influence Influence -2 -5 -4 -6 -10 -8 -4 -2 0 2 4 6 -10 -5 0 5 Score Score 向南对杨晓芸影响 杨晓芸对向南影响 © 2011,祝迎春
  • 20. R在择偶上的应用 2011-5-28 你能和谁结婚? © 2011,祝迎春
  • 21. R在择偶上的应用 2011-5-28 两性婚姻市场 占总人口比重 15.01% 女 3.75% 3.24% 3.43% 4.59% 133474*1501= 20-24岁 200344474 25-29岁 30-34岁 35-39岁 14.85% 男 3.78% 3.23% 3.33% 4.51% 133474*1485 = 198208890 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 《2010中国统计学年鉴》2009年全国人口变动情况抽样调查样本数据,抽样比为0.873‰: 1.8亿单身人士(《2010年全国婚恋调查报告》) © 2011,祝迎春
  • 22. R在择偶上的应用 2011-5-28 2009年全国人口变动情况抽样调查样本数据,抽样比为0.873‰: 《2010中国统计学年鉴》 10 男 Dataage <- matrix(c(3.78, 3.75, 3.23, 3.24, 3.33, 3.43, 4.51, 女 4.59), nr = 2) 8 dimnames(Dataage) = list(Sex = c("男", "女"), Age = c("20- 24岁","25-29岁", "30-34岁", "35-39岁")) main = c("2009年全国人口变动情况抽样调查样本数据, 抽样比为0.873‰:","《2010中国统计学年鉴》") 占总人口百分比 6 barplot(Dataage,beside=T, legend = rownames(Dataage), col = hcl(c(240, 120)), 4 ylim = c(0, 10), las = 1, main = main, 2 xlab = "年龄", ylab ="占总人口百分比") 0 20-24岁 25-29岁 30-34岁 35-39岁 年龄 © 2011,祝迎春
  • 23. R在择偶上的应用 2011-5-28 适合和“我”结婚的人数: N=R*f(1)*f(2)*…f(i) (注意事件之间彼此独立) ^_^会R这个统计软件: 0.0000074920958 我是女人, 133474* 1485 = 长相中等: 0.5 可以选择的 198208890 个子中等偏上: 0.6 男人: 买得起房的(和谐数字): 0.3 可投资资产 1 千万人民币以上的: 0.0003846154 可投资资产 5 千万人民币以上的: 0.0000538461 拥有爱的能力: 0.00005 非反社会性人格: 0.96 没有精神疾病: 0.826 我是男人, 133474* 1501= 能给你提供社会支持的: 0.0375 可以选择的 200344474 0.498 为安全型, 0.164 为轻视型, 0.228 为自恋型, 女人: 0.11为疏离型 ( 2006,中国大学生) 愿意和谈恋爱的: © 2011,祝迎春
  • 24. R在择偶上的应用 2011-5-28 R怎么帮助你电视相亲? © 2011,祝迎春
  • 25. R在择偶上的应用 2011-5-28 《非诚勿扰》上的统计学-谁是最好的? 假设你是一个女嘉宾,每次在《非诚勿扰》上,从电梯上每次按照顺序下来5 位男嘉宾(如果是100位呢?),一般而言男嘉宾都会牵手留灯的女孩,你只 能选择其中的一位。这那么多位男嘉宾的质量是可以排序的,也就是说事后你 可以对她们的质量排名,排名第一的对你来说就是最好的,可惜的是,由于他 们不是同时出现在你的生命中,而是按时间先后出现,每出现一个你都要决定 是留下或拒绝他。如果留下他,他可能就会成为你的伴侣,你将再没有权利选 择后面的人;如果拒绝他,你还可以选择后面的人,但对前面已经被你拒绝的 人将没有机会从头再来。 男生策略 女生策略 如果你不是有绝对优势, 数值和信息已经告诉你 足够优秀别追参加了这次 们了,尽管去建立男生 R会议的女孩。 样本吧。 © 2011,祝迎春
  • 26. R在择偶上的应用 2011-5-28 N=5 0.4 0.3 Probability 0.2 0.1 0.0 1 2 3 4 5 Number © 2011,祝迎春
  • 27. R在择偶上的应用 2011-5-28 N=100 0.3 Probability 0.2 0.1 0.0 01 4 7 10 13 16 19 22 25 28 31 34 37 40 43 46 49 52 55 58 60 64 67 70 73 76 79 82 85 88 91 94 97 100 20 61 80 Number © 2011,祝迎春
  • 28. R在择偶上的应用 2011-5-28 爱情的三重境界(祝迎春,2006,2011) 内部个数: 内在驱动: 生产要素: 主要目的: 主要活动: 对外关系: 用各种知觉 荷尔蒙 衣食住 第一楼 1个人玩 金钱和智力 去感受,万 封闭 和“梦 物皆为色, 行玩 中情人” 沉溺于幻想 和权力 4个人玩 用心去交 第二楼 (2主体 内省和沟通 情绪智力 流,产生 协调各 半封闭 和2镜子) 默契 种平衡 变成灵魂 学术、 伴侣,洞 第三楼 一个整体 顿悟和创造 智慧 文艺与 生态链 察世事, 宗教 建立永恒 © 2011,祝迎春
  • 29. R在择偶上的应用 2011-5-28 感谢你的耐心 © 2011,祝迎春