豆丁网
第l5卷第l期
2008年2月
东莞理工学院学报
JOURNAL OF DONGGUAN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY VOI_l5 N0．1
Feb． 2008
诺贝尔奖得主出生月份的统计分析
刘群锋熊辉
(东莞理工学院软件学院， 广东东莞523808)
摘要：以获得诺贝尔奖的科学家和获得Fields medal和WolfPrize的数学家为研究对象，对他们的
出生月份进行了分析和统计检验，结论是：他们的出生月份服从均匀分布，这意味着无论哪个月份出生的
人都有同样的可能成为一个优秀的科学家．
关键词： 出生月份；均匀分布； Z 检验；Kolmogrov~ '；Smirnov~ "
中图分类号：O213 文献标识码：A 文章编号：1009—0312(2008)01—0007—04
0 引言
出生月份影响人生吗?这似乎是一个很有趣但是又很难说清楚的问题。很多人相信不同月份出
生的人将有不同的人生或者说不同月份出生的人适合于从事不同的职业甚至行业，当然也有很多人
认为这些都是没有“科学”根据的。本文试图从统计学的角度来部分回答这一问题，也就是说希望
能够利用统计分析工具提供某些证据来说明出生月份会不会影响人生。为此，本文以优秀的科学家
为研究对象，当然优秀的科学家很多也很难定义，因此本文把焦点集中在获得了诺贝尔奖的科学家
和获得了Fields medal和WolfPrize的数学家身上。这里要指出，虽然没有诺贝尔数学奖，但是由于
数学在整个科学中的中心地位和基础作用，数学家的资料对于本文的分析是必不可少的，而Fields
medal和WolfPrize是数学界的最高奖项，具有诺贝尔奖的类似作用。虽然数学界的Abel奖规格也很
高，但是2003年该奖才开始颁发，获奖人数太少，所以没有选用。
1 资料搜集
本文搜集了截止到2004年的诺贝尔物理学奖和化学奖以及截止~1J2005年的生理和医学奖、文学
奖和经济学奖得主的出生月份资料，以及截止~IJ2002年获得Fields medal(每四年颁发一次) 和
Wolf Prize的数学家的出生月份资料。诺贝尔奖的资料来自于诺贝尔基金的官方网站I-I~p：
／／Nobelprize．org，数学家的资料来自于国际数学家大会的官方网站http：／／www．mathunion．org以及
Wolf基金的官方网站http：／／www．wolffund．org．il。因为少数科学家在网站中没有介绍个人的出生月
份，所以这些科学家被排除在后面的分析之外。另外，~IJ2002年为止有9名数学家既获得了Fields
medal又获得了WolfPrize，所以在Fields medal的获奖者中把这9名数学家排除了。总的来说，本文
搜集到了有效数据共650个，如表1所示，数学家69位，物理学家152位，化学家127位，生理和医学
家155位，文学家98位，经济学家49位。
收稿日期：2007—05—29
本文得到了东莞理工学院数学建模竞赛研究项目的支持，项目编号：El093l08(06124)
作者简介：刘群锋(1978一)，男，江西赣州人，讲师，博士生，主要从事数理统计、数理经济、最优化研究．
维普资讯 http://www.cqvip.com
8 东莞理工学院学报 2008年
表1 本文搜集的科学家出生年月数据
注：有效人数指的是搜集到了出生月份的获奖者人数
2 获奖科学家的出生月份的描述统计
650名科学家的出生月份统计见表2。从表2可以看出，9月份出生的科学家人数最多，占10．3％，
其次是4月和6月，均占9．7％。人数最少的是2月，只占6．2％；其次是1月， 占6．3％。另外，与平均值
相比，1月、2月、3月、5月、8月、l1月和l2月低于平均值，其他月份高于平均值。
表2 650名获奖科学家出生月份数据
各学科的统计结果见表3。表4列出了各学科人数最多的月份(即众数)和人数最少的月份。
表3 各个学科获奖科学家出生月份数据
表4 具有最多和最少人数的出生月份表
维普资讯 http://www.cqvip.com
第l期 刘群锋等：诺贝尔奖得主出生月份的统计分析
3 获奖科学家的出生月份是否均匀分布
利用这些数据，在一定程度上可以回答下面这个问题：一个人的出生月份对他(或她)是否能
够成为科学家有影响吗?为此，使用 检验检验以下假设：
H0：获奖科学家的出生月份数据服从均匀分布
H ：获奖科学家的出生月份数据不服从均匀分布
表5列出了全体数据以及各学科数据 检验得到的结果。
表5 均匀分布的 检验
从表5发现，除了数学家的数据以外，z 检验的P值都比较大，物理学家的数据的P值甚至高达
97％。这表明，从全体科学家的数据来看，他们的出生月份是均匀分布的，也就是说，他们之所以
成为杰出科学家与出生月份无关。从各个学科来看，物理学家、化学家、生理和医学家、文学家和
经济学家的数据全部支持上述结论，即这些获得诺贝尔奖的科学家的出生月份数据服从均匀分布。
然而，数学家的数据得到了完全不同的结论：有充足的理由相信数学家的出生月份不是均匀分布
的l这意味着，不同月份出生的人是否能够成为杰出的数学家的可能性是不一样的。表3的数据进一
步显示，4月出生的人成为杰出数学家的可能性要大于其他月份出生的人。
4 均匀分布的进一步检验：柯尔莫哥洛夫检验与斯米尔诺夫检验¨
由于数学家的数据违反了均匀分布，而显得有点与众不同。因此，使用柯尔莫哥洛夫检验进一
步检验以下假设：
H0：获奖数学家的出生月份数据服从均匀分布
H。：获奖数学家的出生月份数据不服从均匀分布
表6是进行柯尔莫哥洛夫检验的结果。
表6 对数学家数据的柯尔莫哥洛夫检验
维普资讯 http://www.cqvip.com
l0 东 莞理工学院学报 2008年
根据表6最后一列可得到D =max{lF(x。)一F^ )l}=0．0796，对于口=0．05，查表可得D ≈
1 ix12 ’ ’
0．1637，显然D <D ，故接受原假设，即认为数学家的数据是服从均匀分布的。这一结果与 检
验的结果相矛盾，但是却与其他学科的检验结论相一致，那就是，没有证据表明获奖科学家的出生
月份违反了均匀分布。
为了进一步分析数学家的数据与其他科学家的数据的分布，下面进行斯米尔诺夫检验，该检验
将比较这两类数据的分布是否真的相同。欲检验以下假设：
H0：获奖数学家的出生月份数据与其他科学家的数据均服从均匀分布
H ：获奖数学家的出生月份数据与其他科学家的数据服从不同的分布
表7是检验过程中得到的一些数据。
’ 表7 斯米尔诺夫检验
根据表7最后一列可得到D =max{lF )一G 。)l}=0．1004，置 = =61．675≈
‘ 1 i 12 ’ ’ rt] -r rt2
62，对于口=0．05，查表可得D ≈0．17，显然 ． <D ，故接受原假设，即认为数学家的数据
与其他科学家的数据来自相同的总体，都服从均匀分布。
综合以上分析，可以下结论认为：获得诺贝尔物理学奖、化学奖、生理和医学奖、文学奖和经
济学奖的科学家以及获得Fields medal和WolfPrize的数学家的出生月份都是服从均匀分布的，这意
味着，无论哪个月份出生的人都有同样的可能成为一个优秀的数学家或者物理学家、化学家、生理
和医学家、文学家和经济学家。
参考文献
【1】 赵选民-徐伟．数理统计[MI．第二版．北京：科学出版社。2002．
Does the Month of Birth l nfluence One。s Life：Based
On Analysis of Statistical Data on Som e Nobelists
LlU Qun-feng XIONG Hui
(Sofeware College，Dongguan University of Technology，Dongguan 523808，China)
Abstract Based on the records of the months of birth of the scientists who achieved the Nobel Prize
，
the
Fields Medal or the W olf Prize，statistical analysis and hypothesis tests are done in this paper． The results show that the
months of birth of these scientists are distributed uniformly，which mean s that an ybody can become an excellent
scientist no matter in which month he or she was born．
Key w ords month of birth；uniform distribution； test；Kolmogrov test；Smirnov test
l l l OmⅢ Om OmⅢ 4JO 4Om 6Om 7Om 6Om Om 7O B栅 D咖
Ol Ol 25O 29O 39O 9O4 59O 68O 6O7 89O 97 l啪●
伽姗 科 昭 ：2∞舢
O O O O O O O O O O L
： ，： 2 l加 l 2 2舳 3¨ 3盯 4 4踮 5 5
2 6 "
如 钉铋 ¨
2 4 7 H 4 2 6 6 9 8 4 3
● 2 3 4 5 6 7 8 9
m ¨
维普资讯 http://www.cqvip.com
评论