네, 맞습니다. 저는 n에 대해 혼동했습니다. 맞습니다. n의 근입니다. 무슨 말인지 모르겠지만 올가미 예제는 프로세스에 대한 것입니다. :).
그는 실수가 있습니다. 두 번째 시리즈 이후의 기대는 1000 x 1000이 아니라 1100 x 900이 될 것입니다. 그는 또한 2000 시도 후 1000을 얻을 확률과 1000 시도의 두 가지 가능성 없는 시리즈의 전체 확률을 연속적으로 혼동하는 것 같습니다. ( A1 && B2 ).
추신
두 번째 시리즈 이후 n = 2000 A3 = A1 && A2 = {(600K, 시리즈 1의 400H) AND (600K, 시리즈 2의 400H)} ........................... . .................................................................. .. ...........................
10000에서 6000 대 4000은 이해할 수 있습니다. 우리는 정상을 넘어서지 않을 것입니다.
다시 한 번 같은 질문이지만 다르게 표현하겠습니다.
이벤트 시스템(예: 룰렛 휠)인 새 개체를 만듭니다. 제로가 아닙니다. 레드/블랙 - 50/50. 우리는 1000번의 테스트를 했습니다. 레드가 600번, 블랙이 400번 빠지는 이벤트 A1(1개의 이벤트)이 발생했습니다. 따라서 매우 작지만 허용 가능한 P(A1)(예: = 0.0001)
모든 것이 이 천 번의 시도를 잊어버렸습니다. 우리는 처음부터 시작합니다.
질문: 다음 1000번의 시도에서(같은 시스템에서) A3={빨간색 600번, 검은색 400번} 또는 A4={빨간색 400번, 검은색 600번} 중 어느 이벤트가 더 가능성이 높습니까?
또는 P(A4)=P(A3) ? 동지의 계획에 따라 이것을 계산하는 방법. 베르누이?
잊었다면 이미 일어난 일이고 다시 일어날 확률은 첫 번째 테스트 전과 같습니다. 그리고 첫 번째 테스트 전에 600/400이 두 번 나올 확률은 600/400을 한 번 얻을 확률의 제곱과 같습니다. 서로 다른 이벤트일 뿐입니다.
RMS를 잘못 계산했습니다. 이 프로세스의 경우 n에 비례합니다. 두 번째 일련의 테스트 후에 기대치와의 상대 편차가 감소했습니다.
음, 글쎄요, 어떤 이유에서인지 저는 Red에 대한 적중 횟수의 분포(0이 없는 경우, 즉 p=q=0.5)가 이항이라고 확신했습니다. 유효합니다.... 혹시 npq와 같은 분산과 혼동을 일으키셨나요?
음, 글쎄요, 어떤 이유에서인지 저는 Red에 대한 적중 횟수의 분포(0이 없는 경우, 즉 p=q=0.5)가 이항이라고 확신했습니다. 유효합니다.... 혹시 npq와 같은 분산과 혼동을 일으키셨나요?
혼란스러울 수 있습니다. 하지만 RMS=Root(Disp) 처럼??
그리고 동지에 따르면 어떻게. 라플라스는?
Candid 가 말하는 내용에 내가 움직이기 시작하는 것 같습니다. 그 과정에서(베르누이). 이 경우 테스트의 기본 결과의 누적 합계에 대한 것입니다. 예를 들어 Red는 1, Black은 0입니다.
그리고 당신과 나, 올가미 는 확률 분포 에 대해 이야기하고 있습니다.
라플라스의 정리는 중심극한정리의 특수한 경우이다. 그것은 단지 분산 npq가 있는 정상 운에 대한 운 수 분포의 수렴에 대해 말합니다.
네, 맞습니다. 저는 n에 대해 혼동했습니다. 맞습니다. n의 근입니다. 무슨 말인지 모르겠지만 올가미 예제는 프로세스에 대한 것입니다. :).
그는 실수가 있습니다. 두 번째 시리즈 이후의 기대는 1000 x 1000이 아니라 1100 x 900이 될 것입니다. 그는 또한 2000 시도 후 1000을 얻을 확률과 1000 시도의 두 가지 가능성 없는 시리즈의 전체 확률을 연속적으로 혼동하는 것 같습니다. ( A1 && B2 ).
추신
두 번째 시리즈 이후 n = 2000 A3 = A1 && A2 = {(600K, 시리즈 1의 400H) AND (600K, 시리즈 2의 400H)} ........................... . .................................................................. .. ...........................
.................................................................. . ........................... MO=1100 Disp= 2000*0.5*0.5 RMS \u003d 22.36 3 * RMS \u003d 67.08 편차 (A3) \u003d (1200-1100) / 22.36 \ u003d 4.47
글쎄, 그들이 나를 찾은 곳입니다. 하지만 난 아직 준비가 안됐어 :)
첨부가 안되네요..
G. 세키. "확률 이론과 수학 통계의 역설"
450만 데자뷰..
그리고 압축하면 - 너무 많이? 메일로 보내주실 수 있나요(프로필 참조)?
글쎄, 그들이 나를 찾은 곳입니다.
찾거나 얻었습니까? :)
글쎄, 나는 아직 그것을 알아내지 못했다. 자신의 아이디어를 느끼기 위해 스스로 뭔가를 시도해야 할 것입니다. 그리고 내가 느끼기에 아마도 새로운 생각이 나타날 것입니다.
갖다?
그리고 나. 젠장.
큰[mylogin]@mail.ru
10000에서 6000 대 4000은 이해할 수 있습니다. 우리는 정상을 넘어서지 않을 것입니다.
다시 한 번 같은 질문이지만 다르게 표현하겠습니다.
이벤트 시스템(예: 룰렛 휠)인 새 개체를 만듭니다. 제로가 아닙니다. 레드/블랙 - 50/50. 우리는 1000번의 테스트를 했습니다. 레드가 600번, 블랙이 400번 빠지는 이벤트 A1(1개의 이벤트)이 발생했습니다. 따라서 매우 작지만 허용 가능한 P(A1)(예: = 0.0001)
모든 것이 이 천 번의 시도를 잊어버렸습니다. 우리는 처음부터 시작합니다.
질문: 다음 1000번의 시도에서(같은 시스템에서) A3={빨간색 600번, 검은색 400번} 또는 A4={빨간색 400번, 검은색 600번} 중 어느 이벤트가 더 가능성이 높습니까?
또는 P(A4)=P(A3) ? 동지의 계획에 따라 이것을 계산하는 방법. 베르누이?
잊었다면 이미 일어난 일이고 다시 일어날 확률은 첫 번째 테스트 전과 같습니다. 그리고 첫 번째 테스트 전에 600/400이 두 번 나올 확률은 600/400을 한 번 얻을 확률의 제곱과 같습니다. 서로 다른 이벤트일 뿐입니다.