R在择偶上的应用(祝迎春)

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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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

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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


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
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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="-")
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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
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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

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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

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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

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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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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

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你能和谁结婚？

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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》）

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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

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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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《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=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

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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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