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Non devi spostarti da nessuna parte. È semplicemente una serie di test di Bernoulli, con le loro leggi intrinseche. Sì, con probabilità p=0,5 un risultato di 600 su 400 è effettivamente improbabile, ma per niente dalla serie di impossibile. Ma se una serie di 10000 prove dà come risultato 6000 su 4000, è qui che bisogna pensare bene perché sarà quasi il 100% di deviazione non casuale dall'aspettativa (anche se il tasso di successo sarà lo stesso, 60%).
Non devi spostarti da nessuna parte. È semplicemente una serie di test di Bernoulli, con le leggi inerenti. Sì, con probabilità p=0,5 un risultato di 600 su 400 è effettivamente improbabile, ma per niente dalla serie di impossibile. Ma se la serie di 10000 prove contiene 6000 per 4000, è qui che bisogna pensare seriamente perché sarà quasi il 100% di deviazione non casuale dall'aspettativa (anche se il tasso di successo sarà lo stesso, 60%).
6000 contro 4000 a 10000 è comprensibile. Non andremo oltre la normalità.
Ancora una volta la stessa domanda, ma messa in un modo diverso.
Creiamo un nuovo oggetto - un sistema di eventi (per esempio la roulette). Non ci sono zeri. Rosso/Nero - 50/50. Abbiamo fatto 1000 prove. Si è verificato l'evento A1 (un evento) in cui il Rosso è caduto 600 volte, il Nero è caduto 400 volte. Corrispondentemente, c'è un P(A1) estremamente piccolo, ma ammissibile per esempio = 0,0001.
Ecco, ci siamo dimenticati di questi mille test. Cominciamo con una tabula rasa.
Domanda: con le prossime 1000 prove (nello stesso sistema) la probabilità di quale evento è maggiore - A3={Rosso cade 600 volte, Nero cade 400 volte} o A4={Rosso cade 400 volte, Nero cade 600 volte}
Oppure P(A4)=P(A3) ? Come calcolarlo secondo lo schema del signor Bernoulli?
Le probabilità sono uguali perché le probabilità dei risultati elementari (rosso/nero) sono 0,5. Fatemi trovare le formule. Qui:
Laformula classica per la probabilità di k risultati positivi in una serie din prove in uno schema di Bernoulli è la seguente (la probabilità di successo è p) :
Nel vostro caso è più semplice, perché p=q=0,5.
Ma di solito la gente non è interessata alla probabilità del risultato {600, 400}, ma, diciamo, alla probabilità che la prossima serie di prove cada almeno 600 sul rosso. Si otterrà la somma corrispondente.
Получится соответствующая сумма.
... che, tra l'altro, è conveniente calcolare approssimativamente, usando le tabelle della distribuzione gaussiana - approssima molto bene Bernoulli a grande n
o piuttosto non Bernoulli, ma binomiale
Le probabilità sono uguali perché le probabilità dei risultati elementari (rosso/nero) sono 0,5. Fatemi trovare le formule. Ecco a voi:
OK. P(A4)=P(A3). E il teorema è giusto. E le tabelle sono talvolta necessarie. Ma...
Cerca di capirmi, mettiti nei miei panni. Altrimenti non sarete in grado di spiegare nulla. Cercate di dimenticare TheorWer, che voi (questo è un riferimento a tutti) avete studiato perfettamente (o non proprio) a suo tempo.
Quindi, di nuovo. Creare un nuovo oggetto - un sistema di eventi (per esempio la roulette). Non ci sono zeri. Rosso/Nero - 50/50. Ha fatto 1000 prove. Si è verificato l'evento A1 (un evento) in cui il Rosso è caduto 600 volte, il Nero è caduto 400 volte. Di conseguenza c'è estremamente piccolo, ma accettabile P(A1) per esempio = 0,0001, cioè è nella regione del terzo sigma (nel nostro caso già oltre).
Ora (se volete) calcolate le probabilità e ottenete che P(A3) ={la prossima serie di 1000 prove non sarà inferiore a 600 per il rosso} è uguale a P(A4)={la prossima serie di 1000 prove non sarà inferiore a 600 per il nero}.
Cioè otteniamo uguali probabilità che l'altro teorema funzioni o non funzioni
Perché all'evento A4 la quantità Red = quantità Black (deviazione 0 RMS), e all'evento A3 la quantità Red = 1200, la quantità Black = 800 a n = 2000. Cioè SV ha deviato di 9 RMS.
Contraddizione tuttavia .....
............
ps Sto scrivendo al lavoro, quindi ci possono essere alcune imprecisioni, ma il punto è corretto.
Ci sono molti paradossi in terver. Il tuo paradosso sembra abbastanza plausibile. È vero, la deviazione non è 9, ma solo 4,5 staffe, ma non è questo il punto.
Chiariamo la confusione nella notazione degli eventi.
A1 = {600K, 400Ch in serie 1}
A2 = {600K, 400F in serie 2}
B2 = {400K, 600F in serie 2}
A3 = A1 && A2 = {(600K, 400F in serie 1) E (600K, 400F in serie 2)}
A4 = A1 && B2 = {(600K, 400F in serie 1) E (400K, 600F in serie 2)}
Sì, le probabilità di A2 e B2 sono uguali. Ma dove hai preso che le probabilità di A3 e A4 sono uguali?
In breve, non so ancora come rassicurarla. Se sei così infastidito, prova a leggere qualche classico, per esempio Feller. C'è anche un libro classico sui paradossi di terver, ma non ricordo l'autore.
Т.е. мы получаем равные вероятности того, что работает или не работает другая теорема
так как при событии A4 кол-во Красное = кол-ву Черное (отклонение 0 СКО), а при событии A3 кол-во Красное = 1200, кол-во Черное = 800 при n = 2000. Т.е СВ отклонилась на 9 СКО.
Противоречие однако ....
Hai calcolato l'RMS in modo errato, per questo processo è proporzionale a n. Dopo la seconda serie di test, la deviazione relativa dall'aspettativa è diminuita.
Ci sono molti paradossi in terver. Il tuo paradosso sembra abbastanza plausibile. È vero, la deviazione non è 9, ma solo 4,5 staffe, ma non è questo il punto.
Chiariamo la confusione nella notazione degli eventi.
A1 = {600K, 400Ch in serie 1}
A2 = {600K, 400F in serie 2}
B2 = {400K, 600F in serie 2}
A3 = A1 && A2 = {(600K, 400F in serie 1) E (600K, 400F in serie 2)}
A4 = A1 && B2 = {(600K, 400F in serie 1) E (400K, 600F in serie 2)}
Sì, le probabilità di A2 e B2 sono uguali. Ma dove avete preso che le probabilità di A3 e A4 sono uguali?
In breve, non so ancora come rassicurarla. Se sei così infastidito, prova a leggere qualche classico, per esempio Feller. C'è anche un libro classico sui paradossi di terver, ma non ricordo l'autore.
Almeno hai capito l'idea. Anche se non è nemmeno un fatto, perché con gli eventi A3 e A4 intendevo
Fa male? Non lo so. Ricevevo incontri con professori di televisione, capi di dipartimento in università rispettabili, e cosa? O mi dicevano che non capivo niente, o (quelli che cercavano di entrarci) alzavano le mani.
Probabilmente, molte persone pensano che la situazione di cui stiamo discutendo sia un off-topic. Ma non lo è.
Le situazioni sono essenzialmente le stesse. Il denaro è "in più", e i pip (per il topicstarter), o il saldo del giocatore con una Calculated Expectation negativa (nel mio caso) è "meno".
Da dove viene il profitto? Dobbiamo trovare una risposta. Altrimenti perché siamo venuti qui?
Ti sei perso il mio post o non l'hai capito? :)
Il fatto che dopo la seconda serie di test la deviazione in unità di RMS (o piuttosto RMS aspettativa) per A3 è diminuita (rispetto a A1) e significa che molto "aspirazione". Notate, è diminuito anche con un risultato molto improbabile e sfavorevole della seconda serie. Meglio calcolare il rapporto di probabilità per aumentare e diminuire la deviazione relativa da MO nella seconda serie.
Ci sono molti paradossi in terver. Il tuo paradosso sembra abbastanza plausibile. È vero, la deviazione non è 9, ma solo 4,5 staffe, ma non è questo il punto.
Infatti, non il punto e ha deciso di non elaborare. Ma poiché è apparsa una seconda controreplica che il mio calcolo è sbagliato, controlliamo i nostri Chimes.
Il mio calcolo era il seguente. (Marcatura degli eventi secondo Mathemat)
.......
Dopo la 1a serie n = 1000 A1 = {600K, 400Ch nella serie 1} MO=500 Disp= 1000*0.5*0.5 RMS=15.8 3*SCO = 47.43 Deviazione(A1)=(600-500)/15.8=6.32
Dopo la 2a serie n = 2000 A3 = A1 && A2 = {(600K, 400Ch nella serie 1) AND (600K, 400Ch nella serie 2)} ...........................................................................................
..................................................................................... MO=1000 Disp= 2000*0.5*0.5 RMS=22.36 3*SCO = 67.08 Deviazione(A3)=(1200-1000)/22.36=8.94