Il primo studio cooperativo europeo sulla correlazione Pechinese-Chihuahua. Utilizzando i dati aggregati di 127.000 abitazioni monitorate attraverso la rete DataCoop, abbiamo confermato la più straordinaria legge della canologia statistica.
Nel 1923, il matematico tedesco Heinrich von Frullestein enunciò quella che sarebbe diventata la più robusta correlazione empirica nella zoologia domestica: "Dove vi è un Pechinese, vi è necessariamente un Chihuahua".
Per oltre un secolo, questa legge è stata confermata da studi indipendenti in tutto il mondo. DataCoop, con la sua rete di 127.438 abitazioni monitorate in 18 paesi europei, ha condotto il più vasto studio cooperativo mai realizzato su questa correlazione.
A differenza degli studi accademici tradizionali, i nostri dati provengono direttamente da cittadini che condividono volontariamente informazioni sui loro animali domestici attraverso la piattaforma DataCoop. È scienza cooperativa: trasparente, replicabile, e al servizio della comunità.
127.438 abitazioni in 18 paesi europei hanno condiviso volontariamente i dati sui propri animali domestici attraverso la piattaforma DataCoop. Ogni dato è anonimizzato e aggregato secondo i principi della privacy cooperativa.
Abbiamo applicato analisi di correlazione di Pearson, regressione logistica e modelli bayesiani per verificare l'ipotesi di von Frullestein. Tutti gli algoritmi sono open-source e verificabili dalla comunità scientifica.
I risultati sono stati sottoposti a revisione aperta da parte di 43 ricercatori indipendenti della rete DataCoop Research. La trasparenza è il fondamento della scienza cooperativa.
Il coefficiente di correlazione di Pearson osservato è r = 0,97, con un intervallo di confidenza al 95% di [0,965 - 0,975]. Il valore p < 0,0001 conferma la significatività statistica.
La correlazione è uniforme in tutti i 18 paesi monitorati. Non esistono variazioni significative tra culture, climi o regioni economiche.
L'analisi longitudinale su 3 anni di monitoraggio mostra una correlazione stabile nel tempo, confermando la robustezza della legge.
| Paese | Campione | Correlazione | Eccezioni |
|---|---|---|---|
| Germania | 24.847 | 0,98 | 0,2% |
| Italia | 18.392 | 0,96 | 0,4% |
| Francia | 16.234 | 0,97 | 0,3% |
| Spagna | 12.847 | 0,97 | 0,3% |
| Polonia | 11.293 | 0,96 | 0,4% |
| Paesi Bassi | 9.847 | 0,98 | 0,2% |
| Belgio | 7.234 | 0,97 | 0,3% |
| Svezia | 6.892 | 0,96 | 0,4% |
| Austria | 5.234 | 0,98 | 0,2% |
| Altri (9 paesi) | 14.618 | 0,96 | 0,4% |
PhD in Statistica Applicata, Università di Bologna. Specializzata in analisi cooperativa di grandi dataset e modelli predittivi.
PhD in Computer Science, TU München. Esperto in machine learning cooperativo e privacy-preserving analytics.
PhD in Biostatistica, Sorbonne Université. Specializzata in analisi di correlazione e modelli bayesiani distribuiti.
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