[日本語]
This article concerns astrology and statistics. I will discuss the statistical deviation using the graph of the planetary positions in the zodiacal signs.
Little is known about the fact that people with Mars in Virgo are 1.5 times more than Pisces. If it is randomly collected 10,000 people from all generations, the number of people with Mars sign will be more Scorpio, Leo, Virgo and Libra, and fewer Aquarius, Pisces, Aries, and Taurus. (figure.1)
The elliptical orbit of the planet
The reason for the deviation above is that the elliptical orbit of the planet. The speed of the planet is different between the aphelion the farthest point from the Sun and the perihelion closest point to the Sun. The planet moves slowly at the aphelion and fast at the perihelion.
Johannes Kepler announced this phenomenon as the second law in 1609. The astronomy theory before Kepler was “all the planets are in a perfectly circular orbit” as Ptolemy advocated. Kepler stated the fact that all planetary orbits are elliptical. It is Kepler’s first law. The second law is also called the law of constant area velocity. Drawing a line connecting the moving object and the focal point, the area that this line draws per unit time is constant. The constant area means that the planet moves fast when it is close to the Sun and slow when it is far from the Sun. (figure.2)
Therefore, the number of signs on each planet increases when the speed is slow because of the aphelion. Conversely, the closer the revolution of a planet’s orbit is to a circle, the smaller the deviation in sign distribution.
The following graph shows the zodiacal sign distribution of the entire planet. There is randomly extracted 20,000 days from 1900-2499 and graphed the delivery of ten celestial bodies and six asteroids. The more distant the planet is, the more noticeable the deviation is. So the asteroids orbit the Sun in a notably deformed elliptical orbit.
Conversely, the Moon, Venus, and the Sun have the least deviation. The Moon revolves around the Earth and is closer to a perfect circle than other planets. The elliptical orbit of Venus and the Earth is also smoother than Mars. The distribution of the Sun zodiacal sign reflects the Earth’s revolution orbit.
The distribution of the Moon sign is the evenest. There is almost the same number of Cancer Moon that gets Domicile as Capricorn Moon that gets Detriment. On the other hand, Aries Mars that gains Domicile is a minority. Having the largest number of Virgo Mars might make it a bit strange to a traditional astrologer. Looking at the client’s birth chart or horary chart, one can pretend like “Hmmm. Mars is Peregrine, which is not a good status for Mars, yet there is a high probability that it will be Mars in Virgo statistically.”
Why do deviations appear with different samples?
Randomly collected data will show a graph similar to the above. Even a thousand data items will have the same kind of distribution.
However, surveys over the past several years have revealed different types of deviation. Depending on how the data is collected, different deviations appear in individual celestial bodies such as the date and time when a specific event occurred, and the birthday data of people who gathered for a specific service. It is still unknown why those differences arise. Traditional astrologers always identify the lord of the chart or the almuten[*], in any types of the chart. In the same way, in collective data, a specific planet could be a significator like the lord of the chart. So it is a hypothesis that a specific planet takes rolls as a significator in a large amount of data collected for a specific purpose. It is the current answer as an astrologer.
However, this result occurs when collecting a large amount of data. Also, it is not what traditional astrology texts tell us. At this point, I should only say that there is a statistical link between a particular event and a specific celestial body.
In the following posts, I will discuss two different statistical samples to see how deviations appear.
Part Two of this series illustrates planetary distributions and deviations of 11,270 earthquakes over M6 on the Richter scale from 1900 to 2017. Part Three will show the planetary distribution of 150,000 people registered in the web service.
Almuten
“Almuten- A Latin transliteration from the Arabic word “al-mutazz” meaning “victor”. The almuten is a planet that has the most authority in a specific degree of the zodiac based on the full scheme of classical dignities. Planets receive points based on the level of dignity they hold in that degree with the domicile ruler getting 5, the exaltation ruler getting 4, the triplicity ruler receiving 3, the term ruler getting 2, and the face ruler being awarded 1 point. Whoever has the highest total is declared the almuten.”Butler,Ryhan
http://www.medievalastrologyguide.com/astrology-dictionary.html
火星おとめ座はうお座よりも1.5倍も多い? 統計で見る占星術
火星が「おとめ座」の人は「うお座」よりも1.5倍も多いという事実は意外と知られていません。たとえば無作為に全世代から1万人集めると、火星星座の人は、かに座、しし座、おとめ座、てんびん座が多くなり、逆にみずがめ座、うお座、おひつじ座、おうし座は少なくなります。
理由は惑星の楕円軌道
星座に偏りが生まれる理由は、惑星が楕円軌道を描き、太陽から最も遠くなる遠日点と、太陽から最も近くなる近日点で惑星の運行速度が異なるためです。遠日点では惑星の速度は遅くなり、近日点では速くなります。
この現象を第二法則として発表したのはヨハネス・ケプラーです。ケプラー以前の天文学では、プトレマイオスが唱えた「全ての惑星は真円の軌道を描く」が定説でした。ですから、惑星の移動速度は重要でした。古典占星術において、高速で順行する惑星は吉兆と判じます。さて、ケプラーはまず最初に全ての惑星軌道は楕円軌道である事実を発表します。これがケプラーの第一法則です。同時に第二法則を発表しました。面積速度一定の法則とも呼ばれています。周回する物体と焦点とを結ぶ線を描きます。この線が単位時間当たりに描く面積は一定になります。面積が一定ということは、惑星は太陽に近いときは速い速度で、遠いときは遅い速度で動くということです。
こうした理由から、各惑星の星座の人数も、遅い時（遠日点に近い時期）の方が増えるのです。逆に言えば、惑星の公転軌道が円に近ければ近いほど、人数の偏りは少なくなります。さて、以下のグラフは全惑星の星座分布です。1900-2499年から2万日をランダムに抽出し、10天体と6つの小惑星の星座をグラフ化しました。太陽から遠い惑星ほど偏りが目立ちますね。小惑星については説明は不要でしょう。彼らは極端な楕円軌道を描きながら太陽を周回しています。逆に偏りが少ないのは月、金星、太陽です。月は地球を中心に公転していますが、他の惑星と比べてより真円に近い軌道です。金星と地球の楕円軌道も穏やかですね。太陽の星座分布は地球の公転軌道を反映しています。
月星座はまんべんなく分布し、ドミサイルのかに座とデトリメントのやぎ座はほぼ同数です。火星の様に、ドミサイルのおひつじ座が火星星座で少数派になるということもありません。
火星がペレグリンとなるおとめ座が最も多い事実は、古典占星術を学ぶ者としてはちょっと妙な気分です。依頼者の出生図やホラリーチャートを見て「火星がペレグリン[*]か、あまり良くないなぁ…でも統計的に多いから仕方ないか…」と思うことはあるかも知れません。
※ ペレグリン[peregrine] 天体がエッセンシャル・ディグニティー（惑星の強弱判定値）を持たず、好ましくない状態。
なぜ集める条件によって偏りが現れるのか？
以上の様に、実際に無作為にデータを集めると上記と同じ様なグラフになります。1,000件程度のデータでも似た様な分布になります。しかし、過去数年間の調査から、異なる偏りが生じる場合あることが分かってきました。データの集め方によって、特定の天体の星座分布に偏りが生まれるのです。たとえば、特定のイベントが起きた日時、特定のサービスに集まった人たちの誕生日です。そうした偏りが現れる理由はまだ分かりません。「集団的データにおいても特定の惑星がシグニフィケーター（表示星）となる。」これは占星術師としての現時点での答えです。出生図やホラリーでチャートのルーラーを判別する様に、特定の目的で集められた集団的データにもそうした惑星があるという仮説です。しかし、これは大量のデータを集めた時にのみ見られる現象ですし、古典占星術のテキストに書かれていることでもありません。現時点で申し上げられるのは、特定の事象と惑星の配置に統計的に何らかの関連性があるということです。
*1. ヨハネス・ケプラー（Johannes Kepler、1571年12月27日 – 1630年11月15日）
天文学者、数学者、占星術師。近代占星術で使われるマイナー・アスペクトやセコンドリー・プログレッションを発明。非常に敬虔な人で「伝統的な占星術は、お遊び以外の何ものでもない。それは、真実で聖なる神の御技の延長としての占星術を侮辱するものである」と書簡に書き残しながらも、宮廷軍指揮官の依頼を受け、伝統的占星術で実績を残しました。失せ物探しや、色恋を占うホラリー占星術には批判的だったのです。ケプラーはそれまでの伝統を全て捨て去り、純粋に惑星の配置と角度を基に新しい占星術を築こうとしたとニコラス・キャンピオンは述べています。ニコラス・キャンピオン著.世界史と占星術, 鏡リュウジ監訳, 宇佐和通・水野友美子訳, 柏書房, 2012年, p.243