Bu ne? - sayfa 14

Yeni yorum
 

Hiçbir yere taşınmanıza gerek yok. Bu, Bernoulli şemasına göre, kendine özgü yasalarıyla sadece bir dizi testtir. Evet, p=0,5 olasılığıyla, 600'e 400'ün sonucu gerçekten olası değildir, ancak bir dizi imkansız olandan hiç de değil. Şimdi, 10.000 testlik bir dizide 4.000'e 6.000 alırsanız, o zaman bunu ciddi olarak düşünmeniz gerekir, çünkü. bu zaten beklentiden neredeyse %100 rastgele olmayan bir sapmadır (başarı oranı aynı olsa da, %60).

 
Mathemat писал(а) >>

Hiçbir yere taşınmanıza gerek yok. Bu, Bernoulli şemasına göre, kendine özgü yasalarıyla sadece bir dizi testtir. Evet, p=0,5 olasılığıyla, 600'e 400'ün sonucu gerçekten olası değildir, ancak bir dizi imkansız olandan hiç de değil. Şimdi, 10.000 testlik bir dizide 4.000'e 6.000 alırsanız, o zaman bunu ciddi olarak düşünmeniz gerekir, çünkü. bu zaten beklentiden neredeyse %100 rastgele olmayan bir sapmadır (başarı oranı aynı olsa da, %60).

10.000'de 6000'e karşı 4000 anlaşılabilir. Normalin dışına çıkmayacağız.

Bir kez daha aynı soru, ama ben farklı bir şekilde ifade edeceğim.

Yeni bir nesne yaratıyoruz - bir olay sistemi (örneğin, bir rulet çarkı). Sıfır değil. Kırmızı/Siyah - 50/50. 1000 test yaptık. Kırmızının 600 kez, Siyahın 400 kez düştüğü bir A1 olayı (bir olay) meydana geldi. Buna göre, son derece küçük ama kabul edilebilir bir P(A1) vardır, örneğin = 0.0001

Her şey, bu bin denemeyi unuttum. Sıfırdan başlıyoruz.

Soru: Sonraki 1000 denemede (aynı sistemde) Hangi olay daha olasıdır - A3={600 kez kırmızı, 400 kez Siyah} veya A4={400 kez kırmızı, 600 kez Siyah}

Veya P(A4)=P(A3) ? Yoldaş şemasına göre bu nasıl hesaplanır. Bernoulli?

 

Olasılıklar eşittir, çünkü temel sonuçların olasılıkları (kırmızı/siyah) 0,5'tir. Formülleri bulacağım. Burada:

Bernoulli şemasındaki bir dizi n denemede k başarı olasılığının klasik formülü aşağıdaki gibidir (başarı olasılığı p'dir ):

Senin durumunda, her şey daha basit çünkü. p=q=0.5.

Ancak genellikle insanlar sonucun olasılığıyla (600, 400} ilgilenmezler, diyelim ki, bir sonraki deneme dizisinde en az 600'ün kırmızıya düşme olasılığı. Uygun miktarı alın.

 
Mathemat >> :

Uygun miktarı alın.

... bu arada, Gauss dağılım tablolarını kullanarak yaklaşık olarak hesaplamak uygundur - büyük n için Bernoulli'ye çok iyi yaklaşır

daha doğrusu Bernoulli değil, iki terimli

 
Mathemat писал(а) >>

Olasılıklar eşittir, çünkü temel sonuçların olasılıkları (kırmızı/siyah) 0,5'tir. Formülleri bulacağım. Burada:

İyi. P(A4)=P(A3). Ve teorem ihtiyacınız olan şeydir. Ve tablolar bazen gereklidir. Ancak...

Beni anlamaya çalış, yerimi al. Aksi takdirde hiçbir şey açıklanamaz. Bir kerede mükemmel (veya tam olarak değil) çalıştığınız (bu herkese hitap ediyor) TheorVer'i unutmaya çalışın.

Ve yine. Yeni bir nesne yaratıyoruz - bir olay sistemi (örneğin, bir rulet çarkı). Sıfır değil. Kırmızı/Siyah - 50/50. 1000 test yaptık. Kırmızının 600 kez, Siyahın 400 kez düştüğü bir A1 olayı (bir olay) meydana geldi. Buna göre, son derece küçük ama kabul edilebilir bir P(A1) vardır, örneğin = 0.0001, yani. üçüncü sigma bölgesinde bulunur (bizim durumumuzda, zaten daha fazla).

Şimdi (ne istersen) olasılıkları hesaplıyoruz ve P(A3) ={sonraki 1000 denemelik seride en az 600 kırmızıya düşecek} eşittir P(A4) ={bir sonraki 1000 denemelik seride 600 siyaha düşecek }

Onlar. diğer teoremin işe yarayıp yaramadığı konusunda eşit olasılıklar elde ederiz

II) Çok sayıda deneme ile n, A olaylarının sayısı n * P (A) - Anlıyor ve kabul ediyorum.

A4 olayında Kırmızıların sayısı = Siyahların sayısı (sapma 0 RMS) ve A3 olayında Kırmızıların sayısı = 1200, Siyahların sayısı n = 2000 ile 800. Yani, SW 9 oranında sapmıştır. RMS .

Tartışma olsa da.....

................

ps İş yerinde yazıyorum o yüzden yanlışlıklar olabilir ama öz doğru ifade edilmiş.

 

Terver'ın birçok paradoksu var. Paradoksunuz oldukça makul görünüyor. Doğru, sapma hala 9 değil, sadece 4,5 hız, ama mesele bu değil.

Olay notasyonundaki karışıklığı giderelim.

A1 = {600K, 400H seri 1}

A2 = {600K, 400H seri 2'de}

B2 = {400K, 600H Seri 2'de}

A3 = A1 && A2 = {(600K, 400H seri 1'de VE (600K, 400H seri 2'de)}

A4 = A1 && B2 = {(600K, 400H seri 1'de VE (400K, 600H seri 2'de)}

Evet, A2 ve B2 olasılıkları eşittir. Ama A3 ve A4 olasılıklarının eşit olduğunu nereden anladınız?

Kısacası, hala seni nasıl sakinleştireceğimi bilmiyorum. Bu sizi çok rahatsız ediyorsa, bazı klasikleri okumayı deneyin, deyin Feller. Terver paradoksları hakkında klasik bir kitap da var ama yazarını hatırlamıyorum.

 
lasso >> :

Onlar. diğer teoremin işe yarayıp yaramadığı konusunda eşit olasılıklar elde ederiz

A4 olayında Kırmızıların sayısı = Siyahların sayısı (sapma 0 RMS) ve A3 olayında Kırmızıların sayısı = 1200, Siyahların sayısı n = 2000 ile 800. Yani , SW 9 sapmıştır. RMS .

Ancak tartışma ....

RMS'yi yanlış hesapladınız, bu işlem için n ile orantılıdır. İkinci test serisinden sonra, beklentiden göreceli sapma azaldı.

 
Mathemat писал(а) >>

Terver'ın birçok paradoksu var. Paradoksunuz oldukça makul görünüyor. Doğru, sapma hala 9 değil, sadece 4,5 hız, ama mesele bu değil.

Olay notasyonundaki karışıklığı giderelim.

A1 = {600K, 400H seri 1}

A2 = {600K, 400H seri 2'de}

B2 = {400K, 600H Seri 2'de}

A3 = A1 && A2 = {(600K, 400H seri 1'de VE (600K, 400H seri 2'de)}

A4 = A1 && B2 = {(600K, 400H seri 1'de VE (400K, 600H seri 2'de)}

Evet, A2 ve B2 olasılıkları eşittir. Ama A3 ve A4 olasılıklarının eşit olduğunu nereden anladınız?

Kısacası, henüz seni nasıl rahatlatacağımı bilmiyorum. Bu sizi çok zorluyorsa, bazı klasikleri okumayı deneyin, deyin Feller. Terver paradoksları hakkında klasik bir kitap da var ama yazarını hatırlamıyorum.

En azından anladım teşekkürler. Bu bir gerçek olmasa da, çünkü. A3 ve A4 olayları ile demek istedim

P(A3) ={bir sonraki 1000 deneme dizisinde en az 600 kırmızıya düşecek} eşittir P(A4) ={sonraki 1000 deneme dizisinde en az 600 siyaha düşecek}

Acıtmak? bilmiyorum. Daha önce TV hocaları ile görüşme aranıyor, kafa. saygın üniversiteler bölümü, ne olmuş yani? Ya hiçbir şey anlamadığımı söylediler ya da (anlamaya çalışanlar) sadece omuz silktiler.

Muhtemelen, birçok insan tartıştığımız durumun konu dışı olduğunu düşünüyor. Ama değil.

Durumlar temelde aynı. Para "siyahta", pipler (en baştaki başlatıcıda) veya negatif Math.Beklentili Oyuncunun yerleşim bakiyesi (benim durumumda) "kırmızı".

Bira nereden? Bir cevap bulmalıyız. Aksi takdirde, neden buradayız?

 

Mesajımı fark etmediniz veya anlamadınız mı? :)

İkinci test serisinden sonra, A3 için RMS birimlerindeki (daha doğrusu RMS beklentisi) sapmanın (A1'e göre) azalması ve aynı "arzu" anlamına gelmesi. İkinci serinin çok olası olmayan ve elverişsiz bir sonucuyla bile azaldığına dikkat edin. İkinci seride MO'dan nispi sapmayı artırmak ve azaltmak için olasılıkların oranını daha iyi hesaplayın.

 
Mathemat писал(а) >>

Terver'ın birçok paradoksu var. Paradoksunuz oldukça makul görünüyor. Doğru, sapma hala 9 değil, sadece 4,5 hız, ama mesele bu değil.

Gerçekten de, özü değil ve açıklığa kavuşturmamaya karar verdi. Ama hesabımın doğru olmadığına dair ikinci bir açıklama göründüğünden, Çanlarımızı kontrol edelim.

Ben de öyle düşünmüştüm. ( Mathemat 'y ile olayları işaretleme)

......

1. seriden sonra n = 1000 A1 = {600K, 400H seri 1} MO=500 Dsp= 1000*0.5*0.5 RMS=15.8 3*RMS = 47.43 Sapma(A1)=( 600-500)/15.8= 6.32

2. seriden sonra n = 2000 A3 = A1 && A2 = {(600K, 400H seri 1'de) VE (600K, 400H seri 2'de} .................. ................................................................. ................................

................................................ . ................................. MO=1000 Disp= 2000*0.5*0.5 RMS = 22.36 3 * RMS \u003d 67.08 Sapma (A3) \u003d (1200-1000) / 22.36 \ u003d 8.94

1...789101112131415161718192021...25
Yeni yorum